TITLE: Environmental Kuznets Curve Model: An Econometric estimation by country.

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1 XII REUNIÓN DE ECONOMÍA MUNDIAL SANTIAGO DE COMPOSTELA, mayo de TÍTULO: Estimación econométrica por países del modelo de la curva de Kuznets ambiental para las emisiones de CO 2. TITLE: Environmental Kuznets Curve Model: An Econometric estimation by country. M. Teresa Cancelo Departamento de Economía Cuantitativa. Universidad de Santiago de Compostela M. Rosario Díaz-Vázquez Departamento de Economía Aplicada Universidad de Santiago de Compostela RESUMEN El trabajo empírico sobre la curva de Kuznets Ambiental (CKA) se centra en la estimación econométrica de un modelo que permite detectar si la relación entre la renta y los indicadores medioambientales puede representarse por una U invertida. El procedimiento habitual es realizar dicha estimación para un panel de datos de países, lo que ha sido criticado dado que supone implícitamente que todos los países siguen la misma curva. Por ello, nuestro objetivo es analizar los resultados que se obtienen al estimar la CKA por países. En concreto, se aplica a las emisiones de CO2 en países de la OCDE para ABSTRACT The empirical work about the environmental Kuznets curve (EKC) focuses on estimating an econometric model to detect if the relationship between income and environmental indicators can be represented by an inverted-u curve. Traditionally, the EKC is estimated with cross-country panel data. This method assumes that all countries adhere to the same curve, which is not an appropriate restriction. For this reason, our aim is to analyze the results obtained when the EKC model is applied to individual countries. In particular, we study the CO 2 emissions in OECD countries from Palabras clave: modelo CKA, estimación econométrica, países OCDE Key words: EKC model, econometric estimation, OECD countries Clasificación JEL: Q6 1

2 1.- Introducción. La hipótesis que se ha denominado Curva de Kuznets Ambiental (CKA) se ha unido desde principios de los noventa al debate sobre la relación entre medio ambiente y crecimiento económico. Esta hipótesis sostiene que la relación entre la renta per cápita y la degradación medioambiental podría representarse por una U invertida, de forma que el deterioro ambiental mantendría una relación creciente con la renta hasta alcanzar un nivel crítico de ingreso per cápita a partir del cual los incrementos de la renta irían acompañados de mejoras en la calidad medioambiental. Aunque también ha dado lugar a algunas aportaciones teóricas, lo cierto es que el grueso de la literatura sobre la CKA se compone de estudios empíricos en los que se estima un modelo econométrico con el objeto de establecer la relación existente entre la renta per cápita y un indicador de la degradación medioambiental. El modelo tiene la siguiente forma general (Ekins, 1997): f 2 3 n ( Eit) = α0 + α1g1( Yit) + α2g 2( Yit ) + α3g 3( Yit ) + α4g 4( Yit a) + β. B + γt + εit (1) donde E it es un indicador medioambiental para el país i en el momento t; α,β,γ son los parámetros que deben ser estimados; Y it es la renta per cápita del país i en el momento t, siendo Y n it-a un polinomio de la renta retardada; B es un vector de otras variables explicativas que posiblemente incluya variables ficticias para capturar la influencia específica de la demografía, la geografía o años concretos; ε es la perturbación aleatoria; y f(.) y g(.) son las formas funcionales que son predominantemente, pero no exclusivamente, logarítmicas o lineales. Si α 3 0, la ecuación es cúbica en la renta; si α 3 = 0 y α 2 0, la ecuación es cuadrática; si α 3 = α 2 = 0 y α 1 0, la ecuación es lineal. La forma de la curva generada por la relación dependerá de los signos y valores relativos de α 1, α 2 y α 3. Si esa relación puede representarse por una curva en forma de U invertida, el segundo paso es calcular el punto crítico (turning point)- en adelante, PC-, es decir, el nivel de renta per cápita en el que el indicador de deterioro ambiental alcanza su valor máximo (el punto máximo de la curva). Debe resaltarse que la ecuación 1 está en forma reducida, por lo que recoge la relación tanto directa como indirecta que existe entre la renta y el indicador ambiental, lo que impide extraer conclusiones sobre la relación causal directa entre ambos. La mayor parte de los estudios econométricos sobre la CKA se basan en la estimación del modelo 1 para un panel en el que se combinan datos transversales y longitudinales. Ahora bien, este procedimiento ha sido objeto de importantes críticas y, como consecuencia, se han recomendado líneas de trabajo complementarias. En este sentido, ya Stern et al (1996, p.119) sugerían que un enfoque más fructífero para el análisis de la relación entre crecimiento económico y el impacto medioambiental sería el examen de la experiencia histórica de países individuales, utilizando análisis econométricos y análisis históricos cualitativos. Con ello se persigue el mejor conocimiento de los factores que explican la relación entre el PIB y 2

3 los indicadores medioambientales lo que permite, a su vez, derivar indicaciones que guíen la acción política. Atendiendo a estas consideraciones, nuestro trabajo tiene como objetivo el estudio de la relación entre las emisiones de CO 2 y el PIB en algunos países OCDE considerados individualmente. Para ello, se valoran los resultados obtenidos de la estimación econométrica del modelo CKA en cada uno de ellos y se complementan con un análisis del efecto de determinados acontecimientos (concretamente, las crisis de los setenta y el Convenio Marco de las Naciones Unidas para el Cambio Climático) sobre la relación entre las emisiones de CO 2 y el PIB en los países estudiados. El trabajo se estructura del siguiente modo: en el epígrafe 2, exponemos las principales críticas a los trabajos basados en la estimación del modelo CKA en forma reducida para un panel de países; en el epígrafe 3, presentamos y valoramos los resultados de la estimación del modelo 1 por países; en el epígrafe 4, estudiamos el impacto sobre las emisiones de los acontecimientos que a priori pueden considerarse más relevantes para explicar la relación CO 2 -PIB en los países considerados; en el epígrafe, incluimos las principales conclusiones. 2.- Sobre la robustez de la relación estimada en los estudios CKA: críticas al modelo único en forma reducida. Como ya se ha indicado, la mayor parte de los estudios econométricos sobre la CKA se basan en la estimación de un modelo en forma reducida para un panel de países en el que se combinan datos transversales y longitudinales. Ahora bien, la disparidad de resultados que se obtienen, tanto para los PC estimados como para la propia relación estimada entre la renta per cápita y los indicadores ambientales, arroja serias dudas sobre la solidez de la relación CKA que se deduce de este tipo de estudios. Algunos autores han tratado de explicar dicha diversidad por la diferente naturaleza de los indicadores medioambientales utilizados en la estimación. En este sentido, por ejemplo, se ha argumentado que las CKA significativas sólo existirían para los contaminantes con efectos locales o directos (como el azufre) mientras que los contaminantes con un impacto medioambiental más global o indirecto (caso del CO 2 ) o bien aumentarían monótonamente con la renta o bien presentarían elevados PC con grandes errores estándar (por lo que resultan poco fiables), a no ser que existiese una acción política multilateral sobre el contaminante global (Cole et al, 1997). La explicación que se ha dado a estos resultados es que los contaminantes con un impacto directo y perceptible son antes objeto de regulaciones medioambientales que aquellos con un impacto más difuso o indirecto. Ahora bien, las diferencias no sólo se observan en los resultados obtenidos para distintos contaminantes sino que también pueden apreciarse en los estimados para un mismo contaminante. En algunos casos puede utilizarse también el argumento basado en la diferente naturaleza de los indicadores utilizados. Por ejemplo, en el caso del azufre, se ha observado que los PC obtenidos para las concentraciones 3

4 urbanas (indicador de estado) son, en general, inferiores a los obtenidos para las emisiones del mismo contaminante (indicador de presión). 1 Sin embargo, como puede observarse en el cuadro 1, las diferencias siguen siendo notables incluso cuando se selecciona el mismo indicador (en este caso las emisiones de CO 2 ). De hecho, las investigaciones siguen mostrando que la relación CKA estimada es muy sensible no sólo al indicador medioambiental considerado sino también a la elección de la muestra de países, del periodo muestral, de la forma funcional o de las técnicas de estimación (Stern y Common, 2001; Harbaugh et al, 2002; Hill y Magnani, 2002). Cuadro 1.- Estudios CO 2 a Estudio s HES (1992) b S (1994) CRB (1997) MU (1997) Función estimada VARIABLE DEPENDIENTE: EMISIONES DE CO 2 PC F.C Variables Fuente estimado. adicionales datos 1990US$ Técnica estimación Efectos país y ORNL EF/MCG F niveles tiempo (1992) Efectos país y ORNL EF/MCG F + 8 mill $ c tiempo (1992) Lineal d temporal (n.s.) (1989) Tendencia ORNL MCO / ORNL EF/MCG F Efectos país niveles (1994) ORNL EF/MCG F Efectos país (1994) Cúbniveles EF N (1) (2) ORNL (199) Periodo Países/ /Ciudades 130 países 130 países Hasta 13 países 7 regiones 7 regiones Todos para los que se disponía de datos desde 190 hasta 1992 (incluye todo tipo de países) 1 Ekins (1997, p ) señala varias razones que podrían explicar esta diferencia: i) Las rentas urbanas pueden ser más elevadas que la media nacional. Los estudios que utilizan como indicador ambiental las concentraciones urbanas pero como indicador de renta la media nacional pueden estar subestimando el PC; ii) Las concentraciones urbanas pueden ser objeto de mayor atención política que las emisiones agregadas debido a que la contaminación urbana afecta a grandes poblaciones y los residentes urbanos suelen tener ingresos por encima de la media, lo que puede traducirse en un poder político por encima de la media; iii) Puede ser más barato reducir las concentraciones urbanas por ejemplo, construyendo altas chimeneas o cambiando la ubicación de las empresas contaminantes- que reducir las emisiones. 4

5 AC (1999) e GL (1999) niveles niveles niveles Cúbniveles Cúb.- niveles Cúb.- niveles Cúb.- Cúb.- Cúb.- HM Cúb.- (2002) g EF Efectos país; los ratios de las importaciones y de las exportaciones de bienes manufacturados con respecto a la ORNL producción (1992) interior de bienes manufacturados; precio de la gasolina; variable dependiente retardada EF Efectos país y tiempo EF Efectos país y tiempo EF Efectos país y 10.6 tiempo EF Efectos país y tiempo EF N Efectos país y N. d. f tiempo EF Efectos país y tiempo EF Efectos país y tiempo EF Efectos país y tiempo EF Efectos país y tiempo EF Efectos país y tiempo EF Efectos país y tiempo EF Efectos país y tiempo Ficticias año y ficticias grupos MCG 1.11 h países (agrupados por renta) IEA(1997) IEA(1997) IEA(1997) IEA(1997) IEA(1997) IEA(1997) IEA(1997) IEA(1997) IEA(1997) IEA(1997) IEA(1997) IEA(1997) UNEP 1970, 1980, y países (desarrollados y en desarrollo) 108 países 28 países OCDE 80 países no OCDE 108 países 28 países OCDE 80 países no OCDE 108 países 28 países OCDE 80 países no OCDE 108 países 28 países OCDE 80 países no OCDE 16 países

6 D (2009) P.D. EF EA MCG EF EA MCG F ORNL Efectos pais (2002) F ORNL Efectos país (2002) ORNL F Efectos país (2002) F Efectos pais Efectos país Efectos país ORNL (2002) ORNL (2002) ORNL (2002) países 8 países 8 países 22 países OCDE 22 países OCDE 22 países OCDE P.D. EF EA MCG F Efectos pais F Efectos país F Efectos país ORNL (2002) ORNL (2002) ORNL (2002) países no OCDE países 999 no OCDE países 999 no OCDE ABREVIATURAS F.C., forma de la curva; PC, punto crítico; Cúb., cúbica; Cuadr., cuadrática; N.d., no disponible; F, PC fuera del rango de renta; P.D., primeras diferencias. TÉCNICAS DE ESTIMACIÓN EA, efectos aleatorios; EF, efectos fijos; MCG, mínimos cuadrados generalizados; MCO, mínimos cuadrados ordinarios. FORMAS DE LA CURVA /, curva con pendiente positiva no necesariamente lineal; \, curva con pendiente negativa no necesariamente lineal; U, curva en forma de U no necesariamente simétrica;, curva en forma de U invertida no necesariamente simétrica; N, curva en forma de N ; inn, curva en forma de N invertida. FUENTES DE DATOS ORNL, Oak Ridge National Laboratory; IEA, International Energy Agency; UNEP, United Nations Environment Program; CDIAC, Carbon Dioxide Information Analysis Center AUTORES HES, Holtz-Eakin y Selden; S, Shafik; CRB, Cole, Rayner y Bates; MU, Moomaw y Unruh; AC, Agras y Chapman; GL, Galeotti y Lanza; HM, Hill y Magnani; D, Díaz-Vázquez NOTAS a No se han incluido en este Cuadro las estimaciones o los estudios en los que no se ofrece el dato del PC estimado. b Posteriormente publicado en HES(199). c En este caso el término cuadrático no es estadísticamente significativo. d Esta es la especificación que mejor se ajusta. También prueban la especificación cuadrática y el PC estimado queda fuera del rango de renta. e Aunque estiman varios modelos sólo ofrecen el PC estimado de éste, que denominan modelo dinámico de precios preferido. f Aunque en este caso no se ofrecen los resultados del PC estimado lo hemos incluido para comparar la forma de la curva estimada para países OCDE con no-ocde. g Estos autores realizan también estimaciones con datos de sección cruzada y por grupos de países. Hemos recogido el PC del modelo más global. h El PC estimado está próximo los datos máximos de renta de la muestra (p. 21). 6

7 La principal causa de dicha fragilidad puede encontrarse en el hecho de que tratar de aplicar un único modelo CKA en forma reducida a un panel de países es una mala especificación, ya que se está intentando imponer CKAs isomorfas y con un PC común a países con características muy dispares. Stern y Common (2001, p.162) plantean que, al centrar la atención en una variable específica para explicar la evolución de un indicador de deterioro medioambiental, existe el riesgo potencial del sesgo por variables omitidas. Observan tres resultados que podrían estar evidenciando la existencia del problema citado: a.- las diferencias entre los coeficientes estimados en las diferentes sub-muestras; b.- las diferencias entre los parámetros de los modelos con efectos fijos y los modelos con efectos aleatorios; y c.- los resultados de los contrastes de correlación serial. Respecto al primero, Stern y Common (2001) defienden la hipótesis de que las diferencias existentes entre los PC estimados de los estudios sobre la CKA se deben, al menos en parte, a las diferentes muestras utilizadas. Concretamente observan que el PC estimado aumenta cuando se introducen en la muestra más países de renta baja (p.163). Como consecuencia, los PC tan elevados que se obtienen en los estudios sobre el carbono podrían encontrar una posible explicación en el hecho de que se suele estimar el modelo para muestras muy amplias de países y no sólo en la naturaleza global del contaminante. En cuanto al segundo de los resultados, como ya se ha indicado, la mayor parte de los estudios econométricos sobre la CKA se basan en la estimación del modelo 1 para un panel de datos Aunque suelen ofrecerse los resultados obtenidos tanto con efectos fijos como con efectos aleatorios, lo cierto es que se obtienen resultados significativos para el contraste de Hausman, por lo que el estimador de efectos aleatorios no es consistente. El hecho de que el citado contraste sea significativo muestra una diferencia significativa entre los parámetros estimados en el modelo de efectos fijos y en el de efectos aleatorios, e indica que los regresores están correlacionados con los efectos tiempo y los efectos país. Según Stern (2003 b, p.19): Ya que estos efectos modelizan los efectos medios de variables omitidas que varían entre países y a lo largo del tiempo, esto indica que los regresores están probablemente correlacionados con variables omitidas y los coeficientes de la regresión son sesgados. La inconsistencia del estimador de efectos aleatorios lleva a considerar la estimación con efectos fijos. Ahora bien, debe tenerse en cuenta que, como indica Green (1999, p. 40), el modelo de efectos fijos es un enfoque razonable cuando podemos estar seguros de que las diferencias entre unidades se pueden interpretar como un desplazamiento paramétrico en la función de regresión. La principal consecuencia de utilizar el modelo de efectos fijos es que este modelo podría interpretarse como exclusivamente aplicable a las unidades de sección cruzada del estudio, aunque no a unidades adicionales fuera de la muestra (Green, 1999, p. 40). Por tanto, los resultados en el modelo de efectos fijos están condicionados por los efectos presentes en la muestra considerada. Por último, en relación con el tercero de los resultados, la elevada autocorrelación, detectada por Stern y Common (2001) a pesar de haber eliminado los efectos 7

8 tiempo comunes, también sugeriría que: hay variables con una elevada correlación serial que difieren entre países que están omitidas del modelo CKA básico (p.172). En resumen, las argumentaciones expuestas evidencian las limitaciones de este tipo de análisis (basados en la estimación para un panel de datos del modelo CKA en forma reducida) para obtener conclusiones de carácter general que permitan explicar y predecir la evolución de la relación entre el PIB y el deterioro medioambiental. Consecuentemente, también resulta difícil extraer de ellos guías válidas para la acción política. Para superar estas limitaciones, resulta indicado llevar a cabo estudios que avancen en el estudio de la relación entre la renta y los indicadores ambientales. En este trabajo, como ya se ha expuesto, nos centraremos en el análisis de la relación PIB-emisiones en países OCDE, completando los resultados de la estimación del modelo por países con una valoración del impacto sobre las emisiones de algunos eventos relevantes. 3.- Estimación econométrica del modelo CKA por países Modelo econométrico y datos. Modelo econométrico: CO2 PIB PIB α β β + ε t POB t POB ln = + + t POB 1 ln 2 ln (2) t donde CO2 son las emisiones del contaminante, POB es la población, ε es la perturbación aleatoria, el subíndice t indica el año. Dada la especificación logarítmica, el PC estimado se calcula: τ = exp (-α 1 / (2α 2 )) (3) Datos: Los datos de emisiones de CO 2 son del Carbon Dioxide Information Analysis Center (CDIAC) del Oak Ridge National Laboratory (ORNL) perteneciente al U.S. Department of Energy 2. Los datos de emisiones de dióxido de carbono del ORNL incluyen las emisiones derivadas de combustibles fósiles (sólidos, líquidos y gaseosos), de antorchas de gas y de la producción de cemento (Marland et al, 2002). Los datos están expresados en miles de toneladas métricas de carbono. Los datos del PIB y de la población se han tomado de University of Groningen and the Conference Board (2002). Los datos del PIB están expresados en millones de dólares USA de 1990 convertidos a paridades de poder de compra Geary-Khamis. Los datos de población los hemos expresado en miles de personas. El PIB estará expresado en miles de dólares per cápita. Las muestras de países utilizadas para las estimaciones del modelo de CO 2 son las siguientes: 2 Disponibles en Consulta:

9 OCDE94 (22 países) 3 : Alemania, Australia, Austria, Bélgica, Canadá, Dinamarca, España, Estados Unidos, Finlandia, Francia, Grecia, Holanda, Irlanda, Italia, Japón, Noruega, Nueva Zelanda, Portugal, Reino Unido, Suecia, Suiza y Turquía. El periodo muestral considerado para todas las variables es Resultados de la estimación del panel Como paso previo al estudio por países, ofrecemos en la tabla 1 los resultados que se obtienen al realizar la estimación del modelo CKA para el panel tanto con efectos fijos (por país y por año) como con efectos aleatorios. Con el fin de facilitar la interpretación de los resultados, procede precisar que el nivel máximo de PIB per cápita de la muestra utilizada son los dólares de 1990 que alcanza Estados Unidos en Tabla 1.- Resultados de la estimación de la ecuación 2 con efectos fijos (MCO) y con efectos aleatorios para las emisiones de CO 2. Variable dependiente ln (CO 2 /POB) REGIÓN OCDE94 n=1091 MODELO E. fijos E. aleatorios Constante -3,2228-3,2302 (-44,80)* (-31,16)* ln PIB/POB 2,7447 2,7492 (39,99)* (40,08)* -0,47-0,481 (ln PIB/POB) 2 (-28,)* (-28,60)* R 2 ajustado 0,94 0,82 Durbin- Watson 0,13 0,13 PC Contraste Hausman 7,94 (0,0189) Contraste Bartlett 480,7 (0,000) *Significativas al 1%, NOTA: Las cifras entre paréntesis son los valores del estadístico t de los coeficientes de regresión, exceptuando el contraste de Hausman para el cual se presenta la probabilidad asociada al test. Los PC estimados están expresados en dólares per cápita (1990 US$). 3 Como se puede apreciar, la muestra que denominamos OCDE94 incluye todos los países que formaban parte de la OCDE hasta 1994, excepto Islandia y Luxemburgo. En 1994 se incorporó México. 9

10 Como se deduce de la tabla 1, el valor del estadístico utilizado en el contraste de Hausman muestra con un elevado grado de significatividad nos lleva a rechazar la hipótesis de no correlación entre la perturbación y los regresores de forma que el estimador de efectos aleatorios no es consistente y sería preferible la estimación considerando efectos fijos. Este resultado coincide con el obtenido en prácticamente todos los estudios CKA que estiman un panel de datos. El PC estimado, tanto con efectos fijos como con aleatorios, está dentro del rango de renta considerado a pesar de tratarse de un contaminante global, lo que puede deberse a que la muestra se ciñe a países de renta alta, siguiendo la hipótesis ya expuesta de Stern y Common (2001) Resultados de la estimación por países. En la tabla 2, se ofrecen los resultados de la estimación de la ecuación 2 por mínimos cuadrados ordinarios (MCO). Estos primeros resultados muestran ya la diversidad de resultados que se obtienen incluso dentro del ámbito reducido de los países de la OCDE94. Tabla 2. Resultados estimación MCO de la curva CKA. Variable dependiente: Ln(CO 2 / POB) PAÍS C Ln(PIB/POB) (Ln(PIB/POB)) 2 R 2 Ajus Dw PC Alemania (-7.6)* (10.6)* (-9.97)* 0, Australia -2,799 2,302-0,286 (-9,78)* (9,96)* (-6,19)* 0,98 1, Austria -2,373 2,09-0,342 (-9,98)* (9,18)* (-6,72)* 0,93 0, Bélgica ,409-0,713 (--3)* (7,2)* (-7,39)* 0,4 0, Canadá -,216 4,828-0,873 (-6,80)* (7,86)* (-7,20)* 0,84 0, Dinamarca -8,166 6,714-1,209 (-10,16)* (10,26)* (-9,23)* 0,89 1, España -2,30 1,319-0,087 (-13,81)* (6,6)* (-1,9) 0,98 0,4 Estados -2,821 3,009-0,00 Unidos (-3,97)* (,84)* (-,41)* 0,69 0, Finlandia -8,023 6,646-1,210 (-17,78)* (1,80)* (-12,77)* 0,97 0, Francia (-9,21)* (10,02)* (-9,71)* 0,70 0, Grecia (-29,46)* (9,73)* (2,27)** 0,99 1,69 Holanda (-9,37)* (9,69)* (-8,61)* 0,88 0, Irlanda (-12,91)* (11,96)* (-7,89)* , Italia (-26,48)* (20,9)* (-1.02)* 0,99 0,

11 Japón (-22,67)* (1,91)* (-8,71)* , Noruega (-13,07)* (12,2)* (-10,68)* , Nueva Zelanda (4.42)* (-.00)* (.87)* Portugal (-22.2)* (2.71)* (6.81)* Reino Unido (-1.8)*** (4.68)* (-.1)* Suecia (-13.1)* (13.47)* (-13.27)* Suiza (-12.3)* (11.40)* (-10.31)* Turquía (-2.63)* (10.66)* (-3.48)* *Significativas al 1%, ** Significativas al % NOTA: Las cifras entre paréntesis son los valores del estadístico t de los coeficientes de regresión. Los PC estimados están expresados en miles de dólares per cápita (1990 US$). No se ha calculado el PC cuando alguna de las variables explicativas no es significativa o cuando los signos de estas variables no se corresponden con los de una U invertida. En sombreado figuran los PC que superan el rango de renta de ese país. Ahora bien, realizado el contraste de autocorrelación de primer orden, con el estadístico Durbin Watson, se llega al resultado de rechazo de la hipótesis nula en todos los casos, exceptuando la regresión realizada para Grecia. Eso nos lleva a realizar la estimación por mínimos cuadrados generalizados (MCG) considerando dicha autocorrelación. Recogemos los resultados en la tabla 3. Tabla 3. Resultados de la estimación de la CKA por MCG, AR(1). Variable dependiente: Ln(CO 2 / POB) PAÍS C Ln(PIB/POB) (Ln(PIB/POB)) 2 R 2 Ajus Dw PC Alemania (-0.01) (2.0)** (-1.6) Australia (-6.73)* (6.94) * (-4.16)* Austria (-3.88)* (3.8)* (-3.19)* Bélgica (-1.33) (2.06)** (-2.0)** Canadá (-4.4)* (.12)* (-4.81)* Dinamarca (-.67)* (.80)* (-.28)* España (-3.2)* (1.6) (-0.04) Estados Unidos (-3.13)* (2.34)** (-1.64) Finlandia (-7.30)* Francia (-4.21)* (6.86)* 4.22 (1.2) (-.83)* (-0.83)

12 Holanda (-4.11)* (4.34)* (-3.93)* Irlanda (-8.6)* (8.07)* (-.36)* Italia (-7.94)* (6.81)* (-.41)* Japón (-4.83)* (3.36)* (-1.63) Noruega (-6.49)* (6.13)* (-0.91)* Nueva Zelanda (1.99)*** (-2.36)** (2.91)* Portugal (-11.16)* (0.97) (4.38)* Reino Unido (-0.19) (1.84)*** (-2.17)** Suecia (-2.6)** (2.08)** (-1.88)*** Suiza (-6.7)* (6.46)* (-6.06)* Turquía (-19.89)* (9.91)* (-4.78)* *Significativas al 1%, ** Significativas al %, *** Significativas al 10% NOTA: Las cifras entre paréntesis son los valores del estadístico t de los coeficientes de regresión. Los PC estimados están expresados en miles de dólares per cápita (1990 US$). No se ha calculado el PC cuando alguna de las variables explicativas no es significativa o cuando los signos de estas variables no se corresponden con los de una U invertida. En sombreado figuran los PC que superan el rango de renta de ese país Valoración de los resultados. En la tabla 3 puede apreciarse que la diversidad de los resultados obtenidos persiste con la estimación por MCG. Podemos distinguir dos grupos de países: - Grupo A: países en los que las variables explicativas son significativas, con los signos esperados y el PC está dentro de la muestra de renta considerada en cada caso: Austria, Bélgica, Canadá, Dinamarca, Finlandia, Holanda, Irlanda, Noruega, Reino Unido, Suecia, Suiza. - Grupo B: países en los que alguna de las variables explicativas no es significativa, no se obtienen los signos esperados o el PC supera el nivel máximo de renta de la muestra: Alemania, Australia, España, Estados Unidos, Francia, Grecia, Italia, Japón, Nueva Zelanda, Portugal, Turquía. Esta clasificación de países se asemeja mucho a la obtenida en Cancelo (2010, y en Moomaw y Unruh, 1997) en función de la trayectoria seguida por la curva PIB-CO 2, en términos per cápita, si hubiera considerado únicamente los países OCDE94 (la muestra que utiliza es mucho más amplia). En este estudio, se clasifican como tipo 1 aquellos países en los que se produce una ruptura en la relación creciente entre las emisiones y el PIB por habitante en el periodo considerado y países tipo 2 a aquellos en los que la relación es creciente a lo largo del periodo (el resto serían caóticos ). 12

13 En este trabajo, se apunta a las crisis petrolíferas de los setenta como acontecimientos desencadenantes de la ruptura en la relación creciente PIB-CO 2 en algunos países de la OCDE. En la tabla 4, se observa como en los países tipo 1 de la muestra OCDE94 la correlación entre las emisiones de CO 2 y el PIB disminuye considerablemente (incluso se hace negativa) a raíz de los choques petrolíferos de los setenta. No se advierte esa misma reacción en los países tipo 2. Tabla 4. Correlación entre las emisiones per cápita y el PIB per cápita. CO 2 -PIB TIPO 1 Alemania 0,9-0,76-0,79 Austria 0,98-0,04 0,60 Bélgica 0,93-0,69-0,42 Canadá 0,9-0,72-0,3 Dinamarca 0,97-0,26-0,06 EEUU 0,94-0,14 0,6 Finlandia 0,98 0,1 0,39 Francia 0,99-0,86-0,74 Holanda 0,99-0,30 0,03 Noruega 0,97-0,33-0,47 Reino Unido 0,7-0,66-0,40 Suecia 0,98-0,89-0,82 Suiza 0,99-0,9-0,27 TIPO 2 Australia 0,98 0,97 0,97 España 0,99 0,78 0,81 Grecia 0,99 0,97 0,96 Irlanda 0,97 0,9 0,94 Italia 0,99 0,87 0,90 Japón 0,99 0,77 0,93 Portugal 0,99 0,99 0,98 Turquía 0,98 0,97 0,97 Fuente: Elaboración propia utilizando datos de University of Groningen and Conference Board (2002) y CDIAC (Marland et al, 2002). Si comparamos (cuadro 2) la clasificación realizada por Cancelo (2010) con la obtenida de los resultados de la estimación del modelo CKA por países, podemos observar que dicho modelo presenta problemas, en general, en los países Tipo 2. Cuadro 2.- Comparación clasificación Cancelo y clasificación CKA. Clasificación Cancelo Tipo 1 Alemania Austria Bélgica Clasificación CKA Grupo A Austria Bélgica 13

14 Canadá Dinamarca EEUU Finlandia Francia Holanda Noruega Reino Unido Suecia Suiza Tipo 2 Australia España Grecia Irlanda Italia Japón Portugal Turquía Canadá Dinamarca Finlandia Holanda Noruega Reino Unido Suecia Suiza Irlanda Grupo B Australia España Grecia Italia Japón Portugal Turquía Alemania EEUU Francia Ahora bien, un análisis más detenido nos permite apreciar que el modelo da también malos resultados en los países donde se ha producido una reducción sustancial en la correlación PIB- CO 2. Si seleccionamos en la tabla 4 los países que en el periodo presentan una mayor correlación negativa (Alemania, Bélgica, Canadá, Francia, Reino Unido y Suecia) podemos observar que, siguiendo los resultados de la estimación por MCG (tabla 3): - el R 2 es bajo en Bélgica y en Reino Unido, - el resultado de la estimación del parámetro de la variable (Ln (PIB/POB)) 2 no es significativo en los casos de Alemania y Francia, y lo es muy ajustado en el caso de Suecia. Estos resultados pueden estar indicando que las causas que han provocado una disminución de las emisiones por habitante (con un PIB per cápita creciente) no son recogidas adecuadamente por el modelo. Como información adicional, reunimos en la tabla los siguientes datos: los PC que hemos estimado (por MCO y por MCG), el año en que cada país llega a su nivel máximo de emisiones por habitante en el periodo 0-99, el PIB por habitante que alcanza ese año y el PIB per cápita máximo de la muestra considerada. Como puede advertirse en dicha tabla, la mayoría de los países tipo 1 habrían alcanzado sus emisiones por habitante máximas del periodo en la década de los setenta. 14

15 Tabla. Año en el que se produce el máximo de las emisiones de CO2 y el valor del PIB per capita de ese año. Punto crítico obtenido a partir de las estimaciones por MCO y MCG. Valor máximo del PIB per capita. EMISIONES DE DIÓXIDO DE CARBONO Resultado PC panel efectos fijos = PAÍSES TIPO 1 Año PIB per emisione cápita s per (1990 US$) cápita máximas 1 PC MCO PC MCG PIB per cápita máximo de la muestra Alemania , Austria , Bélgica , Canadá , Dinamarca , EEUU , Finlandia , Francia , Holanda , Noruega , Reino Unido , Suecia , Suiza , PAÍSES TIPO 2 Australia , España Grecia Irlanda , Italia , Japón ,0228 Portugal Turquía , (1) El periodo considerado es Fuente: Elaboración propia a partir de datos de University of Groningen and Conference Board (2002) y CDIAC (Marland et al, 2002). El PIB per cápita y los PC estimados están expresados en dólares de 1990 por habitante. En definitiva, dada la disparidad de los resultados obtenidos de la estimación del modelo CKA por países, y su deficiencia en muchos casos, el siguiente paso debería encaminarse a profundizar en las causas que han provocado la ruptura en la relación PIB-CO 2. Una de las vías podría ser la elaboración de un modelo econométrico explicativo de las emisiones para cada uno de los países considerados teniendo en cuenta las variables específicas que operarían en cada caso. Dada la necesidad de datos que ello implica, optamos, en esta ocasión, por realizar un análisis de descomposición sencillo que nos oriente sobre los comportamientos básicos que están en el origen de las reducciones de emisiones observadas. 4.- Análisis de los acontecimientos determinantes de la relación PIB-CO 2 por 1

16 países. Nuestro objetivo en este punto es valorar el impacto de los acontecimientos más relevantes que pudieran haber influido en la relación PIB-CO 2 en los países analizados. Estimamos que, durante el periodo considerado, son dos los acontecimientos que pudieran tener mayor relevancia para explicar la evolución de la relación PIB-CO 2 : en primer lugar, los choques petrolíferos de los setenta, como se deduce de algunos trabajos (Moomaw y Unruh, 1997; Díaz-Vázquez, 2009; Cancelo, 2010) y ya se había apuntado en el epígrafe anterior, y, en segundo lugar, el Convenio Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático (CMCC) adoptado el 9 de mayo de 1992 en Nueva York 4. En relación con este segundo evento, procede recordar que el objetivo último del Convenio es (art. 2): la estabilización de las concentraciones de gases de efecto invernadero en la atmósfera a un nivel que impida interferencias antropógenas peligrosas en el sistema climático. Este nivel debería lograrse en un plazo suficiente para permitir que los ecosistemas se adapten naturalmente al cambio climático, asegurar que la producción de alimentos no se vea amenazada y permitir que el desarrollo económico prosiga de manera sostenible. Para caminar hacia ese objetivo, la Convención establecía diferentes compromisos en función del grado de desarrollo de las Partes. Concretamente, de interés para el análisis que nos ocupa, las Partes incluidas en el Anexo I todos los países de la muestra OCDE94 son partes del Anexo I, las cuales son, en general, países desarrollados y países en transición a economías de mercado- se comprometían a tomar la iniciativa, y se establecía para ellas un objetivo concreto: la reducción de sus emisiones de gases de efecto invernadero no incluidos en el Protocolo de Montreal, individual o conjuntamente, a los niveles de 1990 antes del año Debemos precisar que dicho compromiso no tenía carácter obligatorio por lo que se trataba más bien de una meta deseable. Con el fin de evaluar el impacto de los dos acontecimientos considerados, hemos dividido el intervalo temporal en cuatro periodos y hemos llevado a cabo una descomposición de la tasa de crecimiento de las emisiones de CO 2 en cada uno de ellos. Estos periodos son: (1) , etapa posterior al primer choque petrolífero; (2) , etapa posterior al segundo choque petrolífero con precios de la energía aún más elevados; (3) , etapa con precios energéticos fluctuantes pero inferiores a los de los dos periodos anteriores y (4) , etapa posterior a la adopción del Convenio Marco de las Naciones Unidas sobre el 4 Legalmente vinculante desde el 21 de marzo de La UE cumplió el objetivo, reduciendo sus emisiones en un 3,3% entre 1990 y 2000, a pesar de que estas habían mostrado una tendencia creciente en la segunda mitad del decenio. Una parte considerable de este logro se atribuye a las importantes reducciones de emisiones en Alemania (un 18,3%, de las cuales en torno a la mitad serían consecuencia de la reestructuración económica de la Alemania oriental); en el Reino Unido (un 12%, atribuida principalmente a la sustitución de carbón por gas); y en Luxemburgo (un 44,2%, en gran parte resultado de la reestructuración de la industria del acero). Por sectores, se redujeron las emisiones en la industria manufacturera, el sector de la energía (producción de electricidad y calor) y de pequeñas instalaciones de combustión, incluyendo economías domésticas. Por el contrario, las emisiones de CO 2 en el transporte aumentaron un 18% entre 1990 y

17 Cambio Climático (CMCC). La expresión utilizada para la descomposición es la siguiente (Proops et al, 1993): C C ( C E ) ( C E ) + ( E Y ) + ( E Y ) Y Y (4) donde C son las emisiones de CO 2, E es el consumo de energía de la economía e Y es el PIB de la economía Como se deduce de 4, las variaciones en Y y en los cocientes C/E y E/Y pueden explicar aproximadamente la variación en las emisiones de CO 2 de una economía. Por una parte, una caída en el cociente C/E indica que han disminuido las emisiones asociadas a cada unidad de energía consumida, ceteris paribus. En el caso del CO 2, la causa de esta reducción reside fundamentalmente en un cambio hacia una combinación de combustibles menos emisora 6. Por otra parte, una disminución en el cociente E/Y refleja que ha caído el consumo de energía por unidad de PIB, ceteris paribus. Este hecho puede producirse bien por un cambio en la composición de la producción hacia actividades con menores requerimientos energéticos bien por la incorporación de tecnologías más eficientes en el uso de la energía o por ambas. Finalmente, la variación en Y sería el efecto escala, esto es, el aumento en las emisiones producido por un aumento en la producción, ceteris paribus. La ecuación 4 es el resultado de una aproximación discreta de forma que siempre quedará un resto, más importante cuanto mayor sea el periodo de tiempo considerado. Los datos utilizados para este análisis son: a) Los datos de PIB de University of Groningen and the Conference Board (2002); b) Las emisiones de CO 2 se han calculado multiplicando los datos de emisiones de CO 2 per cápita proporcionados por el World Resources Institute (2003) 7 por los datos de población de las Naciones Unidas, y se han expresado en miles de toneladas métricas; c) Los datos del consumo de energía (oferta total de energía primaria) son de la AIE proporcionados por el World Resources Institute (2003) 8. Están expresados en miles de toneladas métricas equivalentes de petróleo. Como paso previo a la presentación de los resultados del análisis de descomposición, incluimos en la tabla 6 las tasas de crecimiento de las emisiones de CO 2 y del PIB para el periodo Se puede apreciar que algunos países presentan tasas de crecimiento negativas de las emisiones en dicho periodo, lo que no sucede en ningún caso con el PIB. Debe tenerse en cuenta que se está considerado el crecimiento del total de emisiones y no de las emisiones per cápita. 6 Otra de las razones que puede explicar la reducción de un cociente emisiones/energía es la aplicación de tecnologías reductoras de la contaminación al final del proceso pero no resultan muy asequibles en el caso del CO 2. 7 Bajo el epígrafe CO 2 (IEA data): Emissions per capita. 8 Bajo el epígrafe Energy Consumption: Total from all sources. 17

18 Tabla 6. Tasa de crecimiento de las emisiones de CO 2 (C) y del PIB (Y) en el periodo PAÍSES (*) C Y TIPO 1 Suecia -2,32 1,77 Francia -1,17 2,14 Alemania -0,99 1,62 Reino Unido -0,79 2,03 Bélgica -0,4 2,10 Suiza -0,36 1,08 Dinamarca -0,29 1,96 Austria 0,21 2,41 Holanda 0,44 2,44 Finlandia 0,64 2,1 EEUU 0,69 3,02 Canadá 1,11 2,80 Noruega 1,40 3,42 TIPO 2 Italia 0,7 2,29 Japón 0,9 2,96 Irlanda 2,23 4,94 Australia 2,39 3,41 España 2,0 2, Grecia 3,33 2,2 Turquía 4,9 4,04 Portugal,08 2,9 (*) Los países están clasificados por grupos y, dentro de ellos, están ordenados en función del decremento de sus emisiones de CO 2, de mayor a menor decremento. Fuente: elaboración propia a partir de: PIB: University of Groningen and the Conference Board (2002); CO2: World Resources Institute (2003) Resultados de la descomposición. En la tabla 7 figuran los resultados obtenidos de la descomposición de la tasa de crecimiento de las emisiones en los periodos considerados. Tabla 7. Descomposición de la tasa de crecimiento de las emisiones de CO 2 por periodos. Período C (C/E) (E/Y) Y Resto Período C (C/E) (E/Y) Y Resto PAÍSES TIPO 1 1) Suecia 2) Francia ,31-2,73-0,32 1,79-0, ,20-1,16-1,68 2,70-0, ,3-6,68-0,29 1,72-0, ,09 -,04-0,48 1,0-0, ,11-2,89-1,46 1,26-0, ,80-3,12-0,23 2,63-0, ,28-1,22-0,79 2,33-0, ,19-1,01-0,1 1,73-0,02 3) Alemania 4) Reino Unido ,80-0,69-0,97 2,0-0, ,36-0,30-1,6 1,3-0,02 9 Bajo el epígrafe CO 2 (IEA data): Emissions per capita. 18

19 ,49-1,10-1,67 1,30-0, ,22-0,96-2,7 1,34-0, ,8-1,06-2,31 1,4-0, ,18-0,81-1,14 2,16-0, ,20-1,04-1,39 1,2-0, ,90-1,6-2,10 2,93-0,07 ) Bélgica 6) Suiza , -1,28-1,9 2,36-0, ,98-2,19 0,9-0,38-0, ,98-2,69-2,62 1,34 0, ,03-2,32 0,47 1,93-0, ,31-0,87-0,46 2,67-0, ,91-0, -0,31 1,79-0, ,66-1,0-0,22 1,96-0, ,7-1,20-0,27 0,92-0,01 7) Dinamarca 8) Austria ,76 0,7-0,70 1,89-0, ,87-0,74-1,30 2,96-0, ,84 0,24-3,13 2,13-0, ,92-1,12-2,3 1,8-0, ,37-0,98-1,6 1,18-0, ,32-1,08-1,61 3,08-0, ,46-0,96-2,11 2,67-0, ,40-0,40-0,20 2,00-0,01 9) Holanda 10) Finlandia ,2-0,14-0,9 2,64-0, ,16-0,10 0,12 2,1 0, ,6 0,22-3,09 1,26-0, ,16-2,0-1,81 3,2-0, ,34-0,37-1,08 2,83-0, ,74-1,30-0,41 0,98-0, ,4-0,49-1,89 2,90-0, ,30-0,4-0,9 3,7-0,0 11) EEUU 12) Canadá ,99-0,3-1,63 3,02-0, ,8-0,28-0,99 3,89-0, ,19-0,30-3,44 2,63-0, ,0-1,28-2,2 2,3-0, ,86-0,63-1,17 2,70-0, ,98-0,47-0,41 1,87-0, ,90-0,09-1,63 3,69-0, ,86 0,09-1,2 3,0-0,04 13) Noruega ,19-1,46-1,01 4,76-0, ,37-2,61-2,09 3,43-0, ,10-0,30-0,67 2,10-0, ,44 0,91-1,0 3,9-0,01 Los países están clasificados por grupos y, dentro de ellos, están ordenados en función del decremento de sus emisiones de CO 2, de mayor a menor decremento. Fuente: elaboración propia a partir de: PIB: University of Groningen and the Conference Board (2002); CO2: World Resources Institute (2003). Tabla 7 (cont.).- Descomposición de la tasa de crecimiento de las emisiones de CO 2 por periodos Período C (C/E) (E/Y) Y Resto Período C (C/E) (E/Y) Y Resto PAÍSES TIPO 2 1) Italia 2) Japón ,22-0,29-1,93 3,2-0, ,4-1,07-1,87 3,47-0, ,69-0,06-2,42 1,84-0, ,60-1,11-2,67 3,28-0, ,60-0,37-0,43 2,42-0, ,76-0,4-0,73 3,99-0, ,7-0,4-0,29 1,0-0, ,93-0,80 0,0 1,23-0,01 3) Irlanda 4) Australia ,46-0,11-1,30 4,94-0, ,74-0,23-0,09 3,06-0, ,19-0,16-2,60 2,64-0, ,24 0,01-1,64 2,92-0, ,07-0,23-1,74 4,11-0, ,61 0,0-0,49 3,06-0, ,4-0,84-3,24 7,82-0, ,87-0,06-1,48 4,47-0,07 ) España 6) Grecia ,80-0,32 1,81 2,28 0, ,69 0,24 0,72 3,70 0, ,90-0,30-0,29 1,49-0, ,31 1,02 0,8 1,41 0, ,83-1,44 0,69 3,62-0, ,3 0,60 1,01 1,88 0, ,43-0,1 0,32 2,63-0, ,02-0,60 0,2 2,10 0,00 7) Turquía 8) Portugal ,38-0,33-0,77 4,2-0, ,48 0,00 2,2 2,89 0, ,29 1,84 0,73 3,61 0, ,30-0,98 0,79 1,0-0, ,81 0,21-0,33 4,94-0, ,90 2,18 1,89 4,61 0, ,98 0,02 0,84 3,10 0, ,28 0,17 1,4 2,61 0,04 Los países están clasificados por grupos y, dentro de ellos, están ordenados en función del decremento de sus emisiones de CO 2, de mayor a menor decremento Fuente: elaboración propia a partir de: PIB: University of Groningen and the Conference Board (2002); CO2: World Resources Institute (2003) Valoración de los resultados. 19

20 Países tipo 1 Efectos de las crisis del petróleo de los setenta. Los resultados recogidos en la tabla 7 no hacen sino confirmar la gran importancia de la crisis de 1979 en la evolución de las emisiones de CO 2 en los países tipo 1. Como se puede apreciar, en todos ellos disminuyen las emisiones en el periodo 79-8 (excepto en Suiza donde permanecen estables): - En cinco de los trece, es el único periodo en el que caen las emisiones (Austria, Holanda, Estados Unidos, Canadá y Noruega). - En el resto, aunque las emisiones decrecen en más de un periodo, la mayor disminución se produce en el Las excepciones son Alemania, Dinamarca y Suiza. En Alemania hay que tener en cuenta las peculiaridades de la Alemania unificada. En Dinamarca, el periodo en el que más disminuyen es el Ahora bien, el impacto de la segunda crisis del petróleo sobre las emisiones ha sido mayor, en general, que el derivado de la moderación de las tasas de crecimiento del PIB. De hecho, aunque cabría pensar que, debido a la crisis, esta sería la etapa de menor crecimiento económico, lo cierto es que sólo lo es en aproximadamente la mitad de los países tipo 1. Procede, por tanto, el análisis de lo sucedido con los cocientes E/Y y C/E. Salvo contadas excepciones, el crecimiento de estas dos ratios en los países tipo 1 es negativo en todos los periodos. Ahora bien, en general, puede decirse que las reducciones más importantes tanto de C/E como de E/Y se producen en el periodo 79-8 en la mayoría de los países de este grupo 10. Si consideramos la evolución de los dos cocientes, se puede apreciar que no existe una respuesta común de los países tipo 1 ante la crisis de Por tanto, no hay una única explicación a la mayor reducción de emisiones en ese periodo sino que esta depende de las medidas adoptadas por cada país. En función de los resultados de la descomposición, distinguimos tres grupos de países con respuestas diferenciadas. En el primer grupo situamos a Suecia y Francia. En estos países, la clave para explicar la reducción de las emisiones en el periodo 79-8 está en una fuerte disminución del cociente C/E o, lo que es lo mismo, en un cambio significativo en la combinación de combustibles hacia una menos emisora de CO 2. A ello se suma un crecimiento muy moderado del PIB, inferior en ambos casos al 2%. Resulta, por el contrario, destacable que el decremento del cociente E/Y en ese periodo es muy bajo y claramente inferior al del resto de los tipo 1, no superando en ninguno de los dos casos el 0,%. 10 Las excepciones en el caso de C/E son Dinamarca, EEUU, Holanda y Reino Unido. En el caso de E/Y son: Suiza, donde crece; Alemania, donde el mayor decremento se produce en el periodo 8-92, posiblemente por el efecto de la reestructuración de la Alemania Oriental; y en Suecia y Francia, curiosamente los dos países en los que más disminuyen las emisiones en el periodo

21 En el segundo grupo se encuentran Bélgica, Suiza, Finlandia y Noruega. En ellos son también mayores las disminuciones de C/E que las de E/Y en el periodo 79-8 pero la caída de C/E no es tan importante ni la de E/Y tan reducida como las que se aprecian en los casos de Suecia y Francia. De hecho, Bélgica, Finlandia y Noruega son los tres países que, junto con Alemania, presentan menores divergencias en la disminución de las dos ratios en ese periodo. En el tercer grupo incluimos al resto de los países tipo 1. Se caracterizan porque la disminución de E/Y es elevada y claramente superior a la de C/E. Las reducciones de C/E no son muy importantes (no superan el 1,3%), llegando en algunos casos incluso a crecer (Dinamarca y Holanda). Dinamarca, Holanda y Estados Unidos son los países tipo 1 en los que menos disminuye la ratio C/E en este periodo (ya hemos dicho que incluso crece en Dinamarca y Holanda y sólo cae un 0,30 en Estados Unidos) pero en los que más se reduce la ratio E/Y (son los únicos países tipo 1 que tienen disminuciones superiores al 3%). Como puede observarse, la crisis de 1979 se revela más influyente que la de 1973 en la evolución de la trayectoria CO 2 -PIB en los países tipo 1. Efectos de la Convención Marco sobre el cambio climático. No parece que, en general, los países tipo 1 hayan respondido individualmente al compromiso fijado en la Convención ya que son muy pocos los que reducen sus emisiones durante el periodo Concretamente, Alemania, Reino Unido, Suiza y Dinamarca experimentan disminuciones, destacando el 1,20% de Alemania y el 0,90% de Reino Unido. En ambos casos, la caída está dominada por el decremento del cociente E/Y, aunque también son importantes las disminuciones en el cociente C/E. Lo mismo sucede en Dinamarca. Por el contrario, en Suiza predomina claramente la reducción de C/E. Respecto a los restantes países, en la mayoría de ellos esta es la etapa en la que más crecen las emisiones después del año Antes de proceder al análisis de los resultados para los países tipo 2, nos hemos preguntado por las diferencias que existen, en general, entre los países tipo 1 en los que han disminuido las emisiones en términos absolutos entre 1973 y y aquellos en los que esto no ha sucedido. Observamos que, en los primeros, las emisiones caen, al menos, en dos periodos (Bélgica y Suiza), predominando los casos en los que la disminución se extiende a tres (Suecia, Francia, Alemania, Reino Unido y Dinamarca). Por tanto, la disminución de las emisiones no es sólo un hecho puntual. Por el contrario, en los países en los que crecen las emisiones entre 1973 y 1999, estas sólo disminuyen en el 79-8 (excepto en Finlandia). Además, se trata de países que experimentan una expansión significativa de sus emisiones en el periodo , con incrementos, en todos los casos, muy superiores a los que presentan en ese periodo los países en los que sí han disminuido las emisiones entre 1973 y 1999 (en los cuales incluso llegan a disminuir). Ese fuerte crecimiento de las emisiones en 11 Suecia, Francia, Alemania, Reino Unido, Bélgica, Suiza y Dinamarca (véase tabla 6). 12 Entre el 1,40 de Austria y el 3,44 de Noruega (excepto en Holanda, donde sólo crecerían un 0,4). 21