Cambio climático y desarrollo sostenible en América Latina: CEPAL-EUROCLIMA

Transcripción

1 Cambio climático y desarrollo sostenible en América Latina: CEPAL-EUROCLIMA Luis Miguel Galindo Jefe de la Unidad de Cambio Climático División de Desarrollo Sostenible y Asentamientos Humanos Comisión Económica para América Latina y el Caribe Santiago, 2013

2 En días pesimistas dudo que los economistas hayan aprendido algo de las montañas de impresiones de computadora que llenan sus oficinas. En días especialmente pesimistas, dudo que algún día lo harán Leamer (1983) pp. 325.

3 Desarrollo sostenible Economía Social Ambiental Error 1: Privilegiar esfera económica postergar esfera social y ambiental Error 2: Desarrollo sostenible = Esfera ambiental Objetivo: Desarrollo sostenible Crecimiento económico, socialmente incluyente, sostenible ambientalmente y bajo en carbono

4 Riesgos: Crecimiento sostenible? Recursos naturales y medio ambiente. Cambio climático. Ingreso medio. Pobreza y distribución ingreso.

5 Impactos esperados Fuente: Stern, 2007, The Economics of Climate Change

6 Impactos del cambio climático Impactos del cambio climático en América Latina ante un aumento de 2.5 C (% de PIB regional) Tol (Fankhauser & Tol, 1996) Pierce et al. (1996) Nordhaus & Boyer (2000) Mendelsohn et al. (2000) ICES Model (Bosello et al., 2009a) AD WITCH Model (Bosello et al., 2009b) IADB-ECLAC-WWF (2012)

7 Agua Agricultura Protección de zonas costeras Áreas protegidas Adaptación Costos anuales promedio de adaptación para América Latina y el Caribe (% del PIB regional) Costos anuales promedio de adaptación por sector. Estudios seleccionados (Miles de millones de dólares) Oferta de agua Salud AD-WITCH CSIRO NCAR América Latina Centroamérica Sudamérica Eventos climáticos extremos América Latina América Latina Agricultura América Latina América Latina Pesca América Latina América Latina Zonas costeras América Latina América Latina Infraestructura América Latina América Latina Total América Latina

8 Niveles de estabilización Nivel de estabilización (ppm de CO 2 e) 2 o C 3 o C 4 o C 5 o C 6 o C 7 o C Estrategia económica 7 mil millones 9 mil millones 47 GtCO2e 20 GtCO2e ~ 7 ton per cápita ~ 2 ton per cápita Fuente: Unidad de Cambio Climático de la DDSAH de la CEPAL, sobre la base de datos de US NOAA; y del Banco Mundial.

9 Determinantes de las emisiones Riqueza Población Tecnología Emisiones

10 Crecimiento económico, consumo de energía y emisiones PIB per cápita y uso de energía per cápita: 2008 Uso de energía per cápita y emisiones de CO 2 de energía per cápita: 2008 PIB per cápita y emisiones de CO 2 de energía per cápita: 2008

11 Trinidad y Tobago Bahamas Venezuela Barbados Jamaica Saint Kitts & Nevis Antigua & Barbuda Surinam México Chile Argentina Cuba Ecuador Panamá Granada Saint Lucia Uruguay República Dominicana Brasil Guyana Saint Vicente & Granadinas Costa Rica Dominica Colombia Bolivia Belice Honduras Perú El Salvador Guatemala Nicaragua Paraguay Haití Estados Unidos China OECD Toneladas Huella de carbono Emisiones de energia de CO2 per cápita, Mundo América Latina y el Caribe

12 Determinantes de las emisiones Identidad de Kaya: CO 2t POB t PIB POB t Energía PIB t CO2 Energía t CO 2t POB t PIB POB t Energía PIB t CO2 Energía t

13 Crecimiento de la población (%) Población: Liga de Estados Árabes Este de Asia y Pacífico 3.0 Europa y Asia central América Latina y el Caribe 840 Medio Oriente y Norte de África América del Norte OCDE Asia del Sur África Sub-Sahariana Latin America and the Caribbean UE América Latina y el Caribe, América Latina y el Caribe, ,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,000 35,000 40,000 45,000 50,000 PIB per cápita, PPP (dólares constantes de 2005) Fuente: Author calculation based on World Development Indicators, Washington, DC: World Bank Group.

14 1. Boom de crecimiento sostenible? PIB per cápita, América Latina y el Caribe: (Dólares constantes del año 2000) Concepto PIB per cápita Tendencia lineal Tendencia cuadrática Tendencia cúbica Tendencia polinómica Filtro Hodrick-Prescott Filtro Holt-Winters Filtro Kalman Descomposición Beveridge-Nelson Fuente: Elaboración propia con base en información estadística de World Bank (World Development Indicators).

15 Kg equivalentes de petróleo por cada $1000 dólares del PIB Kg de CO2 por kgequivalente de petróleo de consumo de energía tco2 Dólares (constantes de 2005) Huella de carbono Trayectorias del CO2 per cápita, PIB per cápita, intensidad de energía a PIB e intensidad CO2 a consumo de energía en ALC: CO2 per cápita PIB per cápita , % 16, % ,000 12, , , , Intensidad de energía a PIB Intensidad de C02 a consumo de energía % % Fuente: Elaborado por la Unidad de Cambio Climático de la DDSAH de la CEPAL con estadísticas de las emisiones de GEI (tco 2 e: toneladas de CO 2 equivalente) del consumo de energía, de PIB per cápita valorados a paridad de poder de compra en dólares de 2005, de la intensidad de energía a PIB (kilógramos equivalentes de petróleo por cada $1000 dólares del PIB) y de la intensidad de CO 2 a consumo de energía (kilógramos de CO 2 por kilogramos equivalentes de petróleo de consumo de energía). Los datos fueron obtenidos de la base de datos de l Banco Mundial.

16 2. Patrones de consumo e inversión sostenibles Ingreso Población (miles de millones) PIB per cápita, PPP (Dólares) PIB, PPP (Trillones de dólares) Bajo , Bajo-Medio , Medio-Alto , América Latina y , el Caribe Alto , Mundo , Fuente: Elaboración propia en base a SDSN (2012),A Framework for Sustainable Development Para que ALyC alcance al un nivel de altos ingresos, es necesario aumentar el ingreso en 15.6 trillones de dólares o 19.3% del PIB mundial actual.

17 Densidad (proporción de la población) 3. Ingresos y pobreza Descomposición del cambio en pobreza en efecto ingreso y efecto distribución 0 Efecto distribución Efecto crecimiento Línea de pobreza Nueva distribución Efecto crecimiento sobre la pobreza Distribución Inicial 0 Efecto distribución sobre la pobreza Ingreso de la población ($ por día, escala logarítmica) Cambio climático e incidencia de la pobreza Especificación base :

18 Nota: Se incluyen sólo aquellos países y años en los cuales el indicador de pobreza es nacional y considera tanto el sector rural como urbano, así como aquellas observaciones de encuestas que sean comparables. Fuente: Elaboración propia con datos del Banco Mundial. Indicadores de pobreza: América Porcentaje de personas por debajo de la línea de pobreza ($1.25 dólares al día) Latina y el Caribe Porcentaje de personas por debajo de la línea de pobreza ($2.00 dólares al día) Brecha de pobreza ($1.25 dólares diarios) Brecha de pobreza ($2.00 dólares diarios)

19 Nota: Se incluyen sólo aquellos países y años en los cuales el indicador de pobreza es nacional y considera tanto el sector rural como urbano, así como aquellas observaciones de encuestas que sean comparables. Fuente: Elaboración propia con datos del Banco Mundial y CEPALSTAT. Indicadores de desigualdad: América Ingreso/Consumo promedio de la encuesta (dólares de 2005 en PPA) Latina y el Caribe Índice de Gini Índice de Gini Rural Índice de Gini Urbano

20 Gráfica 7 Crecimiento del PIB per cápita y en la pobreza América Latina y el Caribe poner ambos con 1 y 2 y diseñar la discusión internacional ersisus AL. (%) Nota: El gráfico de la izquierda muestra observaciones sobre la tasa de crecimiento anual promedio del PIB per cápita en dólares de 2005 valuados a paridad de poder de compra y de los índices de pobreza (el porcentaje de personas por debajo de 1.25 y 2.00 dólares diarios), para 22 países de la región, durante el periodo Cada punto en la gráfica se refiere a una observación en el tiempo para un país y un periodo de tiempo determinados. la tasa de crecimiento anual promedio de los indicadores de pobreza se calculó usando a través de la siguiente fórmula (Loayza y Raddatz, 2010). La gráfica de la derecha se refiere al crecimiento anual promedio del PIB per cápita en dólares de 2005 valuados a paridad de poder de compra y como indicador de pobreza se utilizó el porcentaje de personas por debajo de los 2 dólares diarios. Fuente: Elaboración propia a partir de los datos de Indicadores de desarrollo mundiales del Banco Mundial.

21 Pobreza y crecimiento económico Regresiones de pobreza y crecimiento económico (PIB per cápita) Regresiones de pobreza y crecimiento económico (Ingreso medio de las encuestas)

22 Hipótesis: Evidencia 1. Hipótesis de composición sectorial No se rechaza 2. Hipótesis de efectos asimétricos No se rechaza 3. Hipótesis de crecimiento económico sobre la pobreza dependiendo del nivel de ingreso per cápita del país. Evidencia mixta 4. Hipótesis de crecimiento económico sobre la pobreza dependiendo del ritmo de crecimiento del ingreso per cápita del país. Evidencia mixta 5. Hipótesis de los efectos de las rentas del sector extractivo sobre las elasticidades de crecimiento económico de la pobreza. Evidencia mixta

23 Vulnerabilidad de la estructura social Fuente: Cecchini et al, 2012, Vulnerabilidad de la estructura social en América Latina: medición y políticas públicas, Revista Internacional de Geografía y Estadística, Vol. 3 Núm. 2 mayo-agosto 2012.

24 4. Determinantes de la Deforestación Efecto ingreso (-0.05) Efecto infraestructura (0.16) Autor Países Cambio en la superficie forestal Burns, et al. (1994) Jorgenson (2006) África, AL y Asia (37) África, AL y Asia (69) Jorgenson (2006) África, AL y Asia (69) Jorgenson (2006) África, AL y Asia (69) Jorgenson (2006) África, AL y Asia (69) Jorgenson (2006) África, AL y Asia (69) Jorgenson (2006) África, AL y Asia (69) Jorgenson (2006) África, AL y Asia (69) Jorgenson (2006) África, AL y Asia (69) Jorgenson (2006) África, AL y Asia (69) Jorgenson (2006) África, AL y Asia (69) Jorgenson y Burns (2007) África, AL y Asia (81) Jorgenson y Burns (2007) África, AL y Asia (81) Jorgenson y Burns (2007) África, AL y Asia (81) Jorgenson y Burns (2007) África, AL y Asia (81) Jorgenson y Burns (2007) África, AL y Asia (81) Jorgenson y Burns (2007) África, AL y Asia (81) Jorgenson y Burns (2007) África, AL y Asia (81) Jorgenson y Burns (2007) África, AL y Asia (81) Tole (1998) África, AL y Asia (52) D+L Subtotal (I-squared = 96.2%, p = 0.000) I-V Subtotal. Tasa de deforestación Cropper y Griffiths (1994) África Cropper y Griffiths (1994) AL Ehrhardt (1998) África, AL y Asia (88) Ehrhardt (1998) África, AL y Asia (88) Ehrhardt (1998) África, AL y Asia (88) Ehrhardt (1998) África, AL y Asia (88) Koop y Tole (1999) África, AL y Asia (76) Koop y Tole (1999) África, AL y Asia (76) Koop y Tole (1999) África, AL y Asia (76) Koop y Tole (1999) África, AL y Asia (76) Koop y Tole (1999) Koop y Tole (1999) África, AL y Asia (76) África, AL y Asia (76) Koop y Tole (1999) África, AL y Asia (76) Koop y Tole (1999) África, AL y Asia (76) Koop y Tole (2001) África, AL y Asia (48) Koop y Tole (2001) África, AL y Asia (48) Koop y Tole (2001) África, AL y Asia (59) Mahapatr y Kant (2005) África, AL y Asia (117) Nguyen y Azomahou (2007) África, AL y Asia (59) Shandra (2007c) África, AL y Asia (73) Shandra (2007c) África, AL y Asia (56) Shandra (2007c) África, AL y Asia (69) Shandra (2007c) África, AL y Asia (51) Shandra (2007c) África, AL y Asia (71) Shandra (2007c) África, AL y Asia (56) Shandra (2007c) África, AL y Asia (71) Shandra (2007c) África, AL y Asia (53) Shandra (2007c) África, AL y Asia (56) Shandra (2007c) África, AL y Asia (63) Shandra (2007c) África, AL y Asia (61) Shandra (2007c) África, AL y Asia (63) Shandra (2007c) África, AL y Asia (63) Shandra (2007c) África, AL y Asia (49) Shandra (2007c) África, AL y Asia (53) D+L Subtotal (I-squared = 85.8%, p = 0.000) I-V Subtotal. D+L Overall (I-squared = 92.8%, p = 0.000) I-V Overall NOTE: Weights are from random effects analysis Periodo Efecto ES (95% CI) % Weight (D+L) 0.31 (-0.03, 0.65) (-0.56, -0.35) (-0.45, -0.26) (-0.43, -0.23) (-0.44, -0.24) (-0.42, -0.22) (-0.43, -0.22) (-0.41, -0.21) (-0.41, -0.21) (-0.40, -0.19) (-0.42, -0.19) (-0.26, -0.07) (-0.25, -0.06) (-0.24, -0.05) (-0.24, -0.05) (-0.24, -0.05) (-0.23, -0.04) (-0.24, -0.04) (-0.23, -0.03) (-0.00, 0.01) (-0.31, -0.14) (-0.00, 0.00) (-0.02, -0.00) (-0.01, -0.00) (-0.11, -0.01) (-0.10, -0.00) (-0.09, 0.01) (-0.09, 0.01) (-0.04, -0.03) (-0.00, -0.00) (-0.04, -0.01) (-0.03, -0.01) (-0.02, -0.00) (-0.03, -0.00) (-0.02, -0.00) (-0.02, 0.00) (-0.03, 0.00) (-0.03, 0.00) (-0.30, -0.00) (-0.04, -0.00) (-0.03, 0.00) (-0.46, -0.10) (-0.52, -0.11) (-0.39, -0.08) (-0.57, -0.09) (-0.46, -0.07) (-0.51, -0.06) (-0.45, -0.06) (-0.50, -0.06) (-0.51, -0.06) (-0.45, -0.04) (-0.46, -0.04) (-0.50, -0.04) (-0.46, -0.01) (-0.52, 0.00) (-0.46, 0.02) (-0.03, -0.01) (-0.00, -0.00) (-0.06, -0.04) (-0.00, -0.00) Autor Cambio en la superficie forestal Barbier y Cox (2003) Barbier y Cox (2003) Tole (1998) Vanclay (2005) Krutilla, et al. (1995) D+L Subtotal (I-squared = 99.8%, p = 0.000) I-V Subtotal. Tasa de deforestación Mainardi (1998) Mainardi (1998) Rudel y Roper (1997a) Rudel y Roper (1997a) Rudel y Roper (1997a) Mahapatr y Kant (2005) Mahapatr y Kant (2005) D+L Subtotal (I-squared = 94.7%, p = 0.000) I-V Subtotal. Expansión de la tierra agrícola Felloni, et al. (2001) Felloni, et al. (2001) D+L Subtotal (I-squared = 91.4%, p = 0.000) I-V Subtotal. D+L Overall (I-squared = 99.9%, p = 0.000) I-V Overall Países África, AL y Asia (76) África, AL y Asia (67) África, AL y Asia (52) África, AL y Asia (74) África, AL y Asia (33) África, AL y Asia (40) África, AL y Asia (40) África, AL y Asia (67) África, AL y Asia (67) África, AL y Asia (67) África, AL y Asia (98) NOTE: Weights are from random effects analysis África, AL y Asia (117) África, AL y Asia (117) África, AL y Asia (98) Periodo Binswanger, et al. (1987) África, AL y Asia (58) Binswanger, et al. (1987) África, AL y Asia (58) Binswanger, et al. (1987) África, AL y Asia (58) Efecto ES (95% CI) (-0.65, -0.05) (-0.57, -0.05) (0.45, 2.13) 0.53 (0.52, 0.54) (-0.06, -0.00) (-0.26, 0.50) 0.50 (0.49, 0.51) (-0.07, -0.04) (-0.05, -0.00) (-0.34, 5.30) 1.27 (-0.08, 2.62) 2.63 (0.14, 5.12) 0.04 (0.02, 0.06) 0.05 (0.03, 0.07) 0.01 (-0.05, 0.06) 0.00 (-0.01, 0.01) 0.57 (0.39, 0.76) 0.25 (0.05, 0.46) 0.26 (0.06, 0.45) 0.03 (0.01, 0.05) 0.11 (0.04, 0.18) 0.22 (0.08, 0.36) 0.04 (0.02, 0.06) 0.16 (-0.02, 0.34) 0.34 (0.33, 0.34) % Weight (D+L) Fuente: CEPAL.

25 Política pública Fiscal Externalidad Eficiencia Recursos (Protección social) Ejes Externalidad Canón a los recursos naturales Patrones de producción y consumo insostenibles Gravar a los decíles más altos

26 Elasticidad ingreso Consumo de energía Consumo de gasolina Autor No OECD Abdel-Khalek (1988) Egipto Al-Azzam y Hawdon (1997) Jordania Arshad y Ahmad (2008) Pakistán Chakravorty, et al. (2000) Venezuela De Vita, et al. (2006) Namibia Galindo (2005) México Ghosh (2006) India Iwayemi, et al. (2010) Nigeria Jabbar (2004) Jordania Kulshreshtha y Parikch (2010) India Kumar (2008) Fuyi Kumar y Smyth (2005) Omán Leesombatpiboona y Joutz (2010) Tailandia Masih y Mashi (1996) Mainland China Mitchell (2006) Barbados Paga y Birol (1994) México Saif (2001) México Sa ad (2009a) Indonesia Sa ad (2009b) Indonesia Sadorsky (2011) Países del Medio Oriente D+L Subtotal (I-squared = 84.8%, p = 0.000) I-V Subtotal. OECD Abodunde, et al. (1985) Estados Unidos Adeyemi y Hunt (2007) Países OECD Agnolucci (2009) Reino Unido Bentzen y Engsted (2001) Dinamarca Brenton (1997) Dimitropoulos, et al. (2005) País Engsted y Bentzen (1997) Dinamarca Hunt, et al. (2003) Reino Unido Hunt y Witt (1995) Reino Unido Ibrahim y Hurst (1990) Korea Jones (1993) Estados Unidos Lee y Lee (2010) Países OECD Lui (2004) Países OECD Prosser (1985) Países OECD Samimi (1995) Australia D+L Subtotal (I-squared = 87.4%, p = 0.000) I-V Subtotal. D+L Overall (I-squared = 89.1%, p = 0.000) I-V Overall NOTE: Weights are from random effects analysis Países con ingresos altos Reino Unido ES (95% CI) 0.71 (0.60, 0.81) 0.98 (0.80, 1.15) 1.05 (0.13, 1.97) 0.17 (-0.03, 0.36) 1.29 (1.01, 1.56) 0.64 (0.54, 0.75) 1.02 (0.84, 1.19) 0.66 (0.16, 1.16) 1.15 (0.93, 1.37) 1.20 (1.00, 1.39) 1.05 (0.74, 1.36) 0.44 (0.02, 0.87) 0.76 (0.48, 1.04) 1.07 (0.86, 1.29) 0.57 (0.45, 0.70) 0.73 (0.60, 0.86) 0.84 (0.62, 1.06) 0.88 (0.44, 1.32) 0.88 (0.61, 1.15) 0.81 (0.57, 1.05) 0.84 (0.72, 0.96) 0.78 (0.74, 0.82) 0.78 (0.62, 0.94) 0.55 (0.28, 0.83) 0.93 (0.72, 1.14) 1.14 (0.74, 1.55) 0.54 (0.28, 0.81) 0.34 (0.27, 0.41) 1.56 (0.83, 2.28) 0.72 (0.55, 0.88) 0.29 (0.13, 0.45) 0.81 (0.67, 0.95) 0.89 (0.60, 1.17) 0.52 (0.32, 0.72) 0.61 (0.24, 0.98) 1.02 (0.48, 1.56) 0.52 (0.44, 0.59) 0.68 (0.55, 0.81) 0.52 (0.49, 0.56) 0.77 (0.68, 0.87) 0.64 (0.61, 0.67) % Weight (D+L) Autor País NO OCDE Berndt y Botero (1985) México Berndt y Botero (1985) México Akinboade et al. (2008) Sudafrica Espino (2005) México Eltony y Al-Mutairi (1995) Kuwait Eltony (1996) GCC Eltony (1996) GCC Eltony (1996) GCC Amengual y Cubas (2002) Amengual y Cubas (2002) Uruguay Uruguay Morán, et al. (sf) Ecuador Morán, et al. (sf) Ecuador Nappo (2007) Brasil Nappo (2007) Brasil Reyes (2010) México Vasquez (2005) Perú Vasquez (2005) Perú Vasquez (2005) Perú Vita et al (2006) Vita et al (2006) Namibia Namibia Iwayemi et al (2010) Nigeria Leesombatpiboon et al. (2010) Tailandia Liao y Lee (sf) China Sa ad (2009) Indonesia Samimi (1995) Australia Sultan (2010) Mauricio Subtotal (I-squared = 89.5%, p = 0.000). OCDE Pock (2007) Europa Flood et al (2007) OCDE Flood et al (2007) OCDE Hunt et al (2003) UK Hunt et al (2003) UK Baltagi y Griffin (1983) USA Baltagi y Griffin (1983) Italia Baltagi y Griffin (1983) Turquía Baltagi y Griffin (1983) Irlanda Baltagi y Griffin (1983) Holanda Baltagi y Griffin (1983) Canadá Baltagi y Griffin (1983) Baltagi y Griffin (1983) Alemania UK Baltagi y Griffin (1983) OCDE Baltagi y Griffin (1983) Austria Baltagi y Griffin (1983) Noruega Baltagi y Griffin (1983) Belgica Baltagi y Griffin (1983) Suiza Baltagi y Griffin (1983) Francia Subtotal (I-squared = 70.1%, p = 0.000). Overall (I-squared = 85.3%, p = 0.000) NOTE: Weights are from random effects analysis ES (95% CI) 0.41 (0.30, 0.52) 0.48 (0.36, 0.59) 0.36 (0.30, 0.42) 0.49 (0.07, 0.90) 0.92 (0.27, 1.57) 0.28 (0.11, 0.45) 0.43 (0.29, 0.57) 0.48 (0.38, 0.57) 0.57 (0.35, 0.79) 0.60 (0.42, 0.78) 0.60 (0.33, 0.87) 0.60 (0.32, 0.88) 0.69 (0.48, 0.89) 0.70 (0.44, 0.96) 1.00 (0.92, 1.09) 0.25 (-0.06, 0.56) 0.44 (0.06, 0.82) 0.64 (0.49, 0.78) 0.96 (0.71, 1.21) 1.08 (0.71, 1.45) 0.75 (0.15, 1.34) 0.76 (0.48, 1.04) 0.59 (0.34, 0.85) 0.88 (0.61, 1.15) 0.52 (0.44, 0.59) 0.77 (0.68, 0.86) 0.61 (0.51, 0.70) 0.95 (0.64, 1.27) 0.68 (0.35, 1.00) 0.82 (0.41, 1.23) 0.46 (0.10, 0.81) 0.56 (0.35, 0.77) 0.11 (-0.16, 0.38) 0.12 (-0.22, 0.46) 0.32 (-0.20, 0.84) 0.35 (-0.08, 0.78) 0.36 (-0.18, 0.90) 0.39 (0.24, 0.54) 0.40 (0.18, 0.62) 0.56 (0.14, 0.98) 0.66 (0.52, 0.80) 0.76 (0.35, 1.17) 0.80 (0.36, 1.24) 0.85 (0.52, 1.18) 1.07 (0.67, 1.47) 1.14 (0.82, 1.46) 0.59 (0.47, 0.72) 0.60 (0.53, 0.68) % Weight Elasticidad Fuente: CEPAL Elasticidad

27 Elasticidad precio Consumo de energía Consumo de gasolina Autor País No OECD Abdel-Khalek (2008) Al-Azzam y Hawdon (1997) Egipto Jordan Arshad y Ahmad (2008) Pakistan Chakravorty, et al. (2000) De Vita, et al. (2006) Iran Namibia Galindo (2005) Iwayemi, et al. (2010) Mexico Nigeria Jabbar (2004) Jordania Kulshreshtha y Parikch (2010) India Kumar (2008) Fuyi Kumar y Smyth (2005) Emiratos Árabes Unidos Leesombatpiboona y Joutz (2010) Tailandia Masih y Masih (1996) China Mitchell (2006) Barbados Paga y Birol (1994) India Sa ad (2009a) Indonesia Sa ad (2009b) Indonesia Sa'ad (2011) Indonesia Sadorsky (2011) Países del Medio Oriente D+L Subtotal (I-squared = 93.6%, p = 0.000) I-V Subtotal. OECD Abodunde, et al. (1985) Francia Agnolucci (2009) Alemania Bentzen y Engsted (2001) Dinamarca Brenton (1997) Países con ingresos altos Cooper (2003) Francia Dimitropoulos, et al. (2005) Reino Unido Engsted y Bentzen (1997) Hunt y Ninomiya (2003) Dinamarca Reino Unido Hunt, et al. (2003) Reino Unido Hunt y Witt (1995) UK Ibrahim y Hurst (1990) Korea Jones (1993) Estados Unidos Lee y Lee (2010) Países OCDE Lui (2004) Países OCDE Pedregal, et al. (2009) España Prosser (1985) Países OCDE Samimi (1995) Australia D+L Subtotal (I-squared = 99.3%, p = 0.000) I-V Subtotal. D+L Overall (I-squared = 98.7%, p = 0.000) I-V Overall NOTE: Weights are from random effects analysis Elasticidad Fuente: CEPAL. ES (95% CI) (-0.66, -0.02) (-0.52, -0.18) (-0.36, 0.35) (-1.76, 0.17) (-0.59, -0.00) (-0.40, -0.30) (-0.21, -0.00) (-1.01, -0.73) (-0.42, -0.01) (-0.38, -0.12) (-0.07, -0.02) (-0.28, -0.06) (-1.96, -0.02) (-0.32, -0.01) (-0.23, -0.11) (-0.21, -0.11) (-0.20, -0.10) (-0.15, -0.03) (-0.09, -0.05) (-0.28, -0.16) (-0.12, -0.09) (-0.69, -0.19) (-0.73, -0.37) (-1.03, -0.83) (-0.61, -0.57) (-1.12, -0.02) (-0.31, -0.15) (-1.08, -0.77) (-0.18, -0.06) (-0.42, -0.19) (-0.42, -0.15) (-0.20, -0.02) (-0.10, -0.03) (-0.03, -0.00) (-0.76, -0.44) (-1.61, 0.97) (-0.45, -0.35) (-0.26, 0.00) (-0.54, -0.22) (-0.19, -0.17) (-0.38, -0.22) (-0.16, -0.14) % Weight (D+L) Autor NO OCDE Kim et al (2011) Korea Kim et al (2011) Korea Kim et al (2011) Korea Kim et al (2011) Korea Kim et al (2011) Korea Berndt y Botero (1985) México Berndt y Botero (1985) México Akinboade et al. (2008) Sudafrica Alves y Bueno 2003 Brasil Eltony y Al-Mutairi (1995) Kuwait Eltony (1996) GCC Eltony (1996) GCC Ramanathan (1999) India Amengual y Cubas (2002) Uruguay Amengual y Cubas (2002) Uruguay Nappo (2007) Brasil Reyes (2010) México Vasquez (2005) Perú Vasquez (2005) Perú Vita et al (2006) Namibia Vita et al (2006) Namibia Iwayemi et al (2010) Nigeria Leesombatpiboon et al. (2010) Tailandia Liao y Lee (sf) China Sa ad (2009) Indonesia Samimi (1995) Australia Sultan (2010) Mauricio Subtotal (I-squared = 90.6%, p = 0.000). OCDE Pock (2007) Europa Pock (2007) Europa Flood et al (2007) OCDE Flood et al (2007) OCDE Hunt et al (2003) UK Hunt et al (2003) UK Sterner et al. (1992) Canadá Sterner et al. (1992) USA Sterner et al. (1992) Austria Sterner et al. (1992) Belgica Sterner et al. (1992) Dinamarca Sterner et al. (1992) Finlandia Sterner et al. (1992) Francia Sterner et al. (1992) Alemania Sterner et al. (1992) Grecia Sterner et al. (1992) Irlanda Sterner et al. (1992) Italia Sterner et al. (1992) Noruega Sterner et al. (1992) Potugal Sterner et al. (1992) España Sterner et al. (1992) Suecia Sterner et al. (1992) UK Sterner et al. (1992) Australia Sterner et al. (1992) Japón Sterner et al. (1992) Turquía Baltagi y Griffin (1983) Canadá Baltagi y Griffin (1983) USA Baltagi y Griffin (1983) Japón Baltagi y Griffin (1983) Austria Baltagi y Griffin (1983) Dinamarca Baltagi y Griffin (1983) Francia Baltagi y Griffin (1983) Alemania Baltagi y Griffin (1983) Grecia Baltagi y Griffin (1983) Italia Baltagi y Griffin (1983) Holanda Baltagi y Griffin (1983) Noruega Baltagi y Griffin (1983) Suecia Baltagi y Griffin (1983) Suiza Baltagi y Griffin (1983) Turquía Baltagi y Griffin (1983) OCDE Bentzen (1994) Dinamarca Broadstock y Hunt (2010) UK Broadstock y Hunt (2010) UK Subtotal (I-squared = 85.5%, p = 0.000). País Overall (I-squared = 87.9%, p = 0.000) NOTE: Weights are from random effects analysis ES (95% CI) (-0.56, -0.09) (-0.56, -0.07) (-0.63, 0.07) (-0.73, 0.00) (-0.77, -0.50) (-0.71, -0.28) (-0.93, -0.36) (-0.64, -0.30) (-1.00, 0.07) (-0.57, -0.36) (-0.25, -0.09) (-0.50, -0.10) (-0.48, -0.16) (-0.57, -0.33) (-1.01, -0.53) (-0.35, -0.04) (-0.37, -0.20) (-0.72, -0.57) (-1.01, -0.69) (-1.30, -0.42) (-1.43, -0.16) (-0.20, 0.09) (-0.28, -0.06) (-0.38, 0.12) (-0.21, -0.11) (-0.26, 0.00) (-0.61, -0.27) (-0.48, -0.30) (-0.54, -0.26) (-0.97, -0.12) (-1.30, -0.86) (-1.15, -0.62) (-0.19, -0.07) (-0.42, -0.19) (-1.54, -0.60) (-1.29, -0.71) (-1.10, -0.08) (-0.89, -0.53) (-0.81, -0.41) (-2.02, -0.18) (-0.99, -0.41) (-2.17, 1.05) (-2.14, -0.10) (-2.27, -0.97) (-1.94, -0.38) (-1.45, -0.35) (-1.34, -0.00) (-1.03, 0.43) (-0.59, -0.15) (-0.98, 0.08) (-0.32, -0.04) (-1.09, -0.43) (-0.83, -0.39) (-0.53, -0.19) (-0.46, -0.10) (-0.25, -0.03) (-1.08, -0.50) (-0.45, 0.17) (-0.39, -0.01) (-0.30, -0.04) (-0.63, -0.05) (-0.48, -0.26) (-0.77, -0.03) (-0.51, 0.05) (-0.99, -0.25) (-0.68, -0.12) (-0.54, 0.02) (-0.40, -0.24) (-0.63, -0.20) (-0.21, -0.03) (-0.21, -0.03) (-0.54, -0.38) (-0.49, -0.37) Elasticidad % Weight

28 Oportunidades de política: Impuestos verdes Elasticidad ingreso Elasticidad precio OECD No-OECD OECD No-OECD Consumo de energía Consumo de gasolina Modelo de efectos aleatorios No. de estudios Modelo de efectos aleatorios No. de estudios Fuente: CEPAL.

29 Mitigación Elasticidades precio e ingreso de la gasolina de corto y largo plazo de los países de Centroamérica Largo plazo Corto plazo País Elasticidad Elasticidad precio Elasticidad ingreso Elasticidad precio ingreso Costa Rica El Salvador Guatemala Honduras Nicaragua Panamá Elasticidad precio de la gasolina de los países de Centroamérica por grupo de ingreso en valores absolutos Costa Rica El Salvador Honduras Nicaragua Panamá Elasticidad precio de la electricidad de los países de Centroamérica por grupo de ingreso en valores absolutos Costa Rica El Salvador Honduras Nicaragua Panamá Guatemala 0 I II III IV V 0 I II III IV V

30 Sendas bajas en carbono Potencial de reducción de emisiones por transporte masivo 2011 Potencial estimado de reducción de emisiones Ciudad Nombre del Proyecto CO2 eq Periodo en años Promedio anual Bogotá BRT Bogotá, Colombia: TransMilenio Fase II a IV Cartagena Sistema Integrado de Transporte Masivo de Cartagena Barranquilla Sistema Integrado de Transporte Masivo para la Ciudad de Barranquilla Cali Sistema Integrado de Transporte Masivo - MIO, Cali, Colombia Bucaramanga Reducción de las Emisiones de GEI por la implementación de un sistema de buses rápidos que operan de una manera más eficiente y ordenada en el Área Metropolitana de Bucaramanga Medellín Implementación del Sistema Integrado de Transporte Masivo (BRT) en el Valle de Aburrá Pereira Megabus, Pereira, Colombia Medellín Sistemas de transporte masivo basados en rieles en el Valle de Aburrá y regiones cercanas Medellín Sistemas de transporte masivo basados en rieles en el Valle de Aburrá y regiones cercanas Medellín Sistemas de transporte masivo tipo cable aéreo en rieles en el Valle de Aburrá y regiones cercanas Proyectos MDL en Perú 2010 Tipo de Proyecto MDL Potencial de mitigación (toneladas CO2 eq) Hidroeléctrica Residuos sólidos Cambio de combustible Cogeneración Forestal Biomasa Laguna anaeróbica Categorización de las opciones de mitigación 2001, Bolivia MEDIDA DE MITIGACION COSTO $US/ton CO2 REDUCCION CO2 millones de toneladas 1. Alternativas a la Agricultura Migratoria Sistemas Agroforestales Fortalecimiento de Áreas Protegidas Aprovechamiento Eficiente de Madera Regeneración Natural de Bosques Eficiencia en el Uso de Biomasa en Cocinas Tradicionales Incremento del Uso del GNC en el Transporte Redistribución de las Opciones de Expansión en la Generación Eléctrica Eficiencia en el Uso de Biomasa Comercial/Industria Rural Conservación de la Energía en la Industria Eficiencia en la Iluminación Comercial Reforestación y Forestación Eficiencia en la Iluminación Residencial

31 Cambio climatico y desarrollo sostenible en América Latina: CEPAL-EUROCLIMA Luis Miguel Galindo Jefe de la Unidad de Cambio Climático División de Desarrollo Sostenible y Asentamientos Humanos Comisión Económica para América Latina y el Caribe Santiago, 2013