Relación de causalidad entre el crecimiento económico y deterioro medio ambiental: Caso G-8

This article is an inductive argumentation and an empirical-analytical paradigm that evaluates the actual relationship between Gross Domestic Product (GDP) per capita and the Carbon Dioxide (CO2) in country groups of the G8 considered as developed in a period of time from 1960 to 2011. It was developed an Augmented Dickey-Fuller unit root (ADF), a Granger Causality Test and a Johansen Cointegration test. The results evidence the non-stationary of constrains in both countries. It was obtained a VAR model with two variables with a number of lags of four - VAR2 (4) to which were tested for causality by demonstrating a unidirectionality of GDP per capita to CO2. Keywords: economic growth, economic development, income distribution, environmental economics. References [1]G. Brundtland, «Our Common Future,» de Report of the World Commission on Environment and Development , 1987. [2]R. Bermejo, Del desarrollo sostenible según Brundtland a la sostenibilidad como biomimesis, Bilbao: Hegoa, 2014. [3]R. B. and. P. C. Fander Falconí, «Flacso,» 16 03 2016. [Online]. Available: https://www.flacsoandes.edu.ec/agora/62767-la-discutible-curva-de-kuznets. [Last access: 15 01 2021]. [4]E. Urteaga, «Las teorías económicas del desarrollo sostenible,» Cuadernos de Economía, vol. 32, nº 89, pp. 113-162, 2009. [5]V. K. Smith, Scarcity and Growth Reconsidered, Baltimore: The Johns Hopkins Press, 1979. [6]J. y. A. Medina, «Ingreso y desigualdad: la Hipótesis de Kuznets en el caso boliviano,» Espacios, vol. 38, nº31, p. 23, 2017. [7]M. Ahluwalia, «Inequality, poverty and development, » Journal of Development Economics, nº 3, pp. 307-342, 1976. [8]A. and R. D. Alesina, «Distributive politics and economic growth,» Quarterly Journal of Economics, vol. 109, nº 2, pp. 465-490, 1994. [9]R. Barro, «Inequality and growth in a panel of countries, » Journal of Economic Growth, vol. 5, nº 1, pp. 5-32, 2000. [10]M. A. Galindo, «Distribución de la renta y crecimiento económico,» de Anuario jurídico y económico escurialense, 2002, pp. 473-502. [11]A. Álvarez, «Distribución de la renta y crecimiento económico, Información Comercial Española, ICE,» Revista de economía, nº 835, pp. 95-100, 2007. [12]J. C. Núñez, «Crecimiento económico y distribución del ingreso: una perspectiva del Paraguay,» Población y Desarrollo, nº 43, pp. 54-61, 2016. [13]S. Kuznets, «Economic Growth and Income Inequality, » American Economic Review, nº 45, pp. 1-28, 1955. [14]J. A. and. C. J. Araujo, «Relación entre la desigualdad de la renta y el crecimiento económico en Brasil: 1995-2012.,» Problemas del desarrollo, vol. 46, nº 180, pp.129-150, 2015. [15]F. V. A. and P. C. Correa, «La Curva Medioambiental de Kuznets: Evidencia Empírica para Colombia Grupo de Economía Ambiental (GEA),» Semestre Económico, vol. 8, nº 15, pp. 13-30, 2005. [16]W. Malenbaum, World Demand for Raw Materials in 1985 and 2000, McGraw-Hill: New York, 1978. [17]W. Beckerman, «Economists, scientists, and environmental catastrophe,» Oxford Economic Papers, vol. 24, nº 3, 1972. [18]G. y. K. A. Grossman, «Economic Growth and the Environment,» The Quarterly Journal of Economics, vol. 110, nº 2, pp. 353-377, 1995. [19]N. Stokey, «Are there Limits to Growth?,» International Economic Review, vol. 39, nº 1, 1998. [20]W. and. C. W. Jaeger, «A Theoretical Basis for the Environmental Inverted-U Curve and Implications for International Trade,» de Discussant: Clive Chapple, New York, 1998. [21]T. B. K. B. R. and. G. K. Cavlovic, «A Mets-Analysis of Environmental Kuznets Curve Studies,» Agricultural and Resource Economics, nº 29, pp. 32-42, 2000. [22]M. and. S. T. Heil, «Carbon emissions and economic development: future trajectories based on historical experience, » Environment and Development Economics, vol. 6, nº 1, pp. 63-83, 2001. [23]U. S. R. and E. B. Soytas, «Energy consumption, income, and carbon emissions in the United States,» Ecological Economics, vol. 62, nº 3, pp. 482-489, 2007.[24]C. W. J. Granger, «Investigating causal relations by econometrics models and cross spectral methods,» Econometrica, nº 37, pp. 424-438, 1969. [25]M. and U. R. Nasir, «Environmental Kuznets Curve for carbon emissions in Pakistan: An empirical investigation,» Energy Policy, vol. 39, nº 3, pp. 1857-1864,2011. [26]S. Johansen, «Statistical Analysis of Cointegration Vectors,» Journal of Economic Dynamics and Control, vol. 12, nº 2, pp. 231-254, 1988. [27]B. Goldman, «Meta-Analysis of Environmental Kuznets Curve Studies: Determining the Cause of the Curve’s Presence,» de Honors Projects, 2012. [28] M. B.  and T. T. Fosten, «Dynamic misspecification in the environmental Kuznets curve: Evidence from CO2 and SO2 emissions in the United Kingdom,» Ecological Economics, vol. 76, pp. 25-33, 2012.  El presente artículo es de carácter investigativo con razonamiento inductivo y paradigma empírico-analítico, evalúa la relación existente entre el Producto Interno Bruto Per Cápita– PIB per cápita y el dióxido de carbono – CO2 en los grupos de países del G-8 considerados como desarrollados con un periodo de análisis de 1960 a 2011, se utilizó la prueba de raíz unitaria Dickey-Fuller Aumentada – DFA, se generó un modelo de vectores autorregresivos – VAR, se realizóla prueba de causalidad de Granger y se desarrolló la prueba de cointegración de Johansen. Los resultados demuestran la no estacionariedad de las variables en estudio, se obtuvo un modelo VAR de dos variables con un número de rezagos óptimo de cuatro – VAR2 (4) a lo cual se le realizó la prueba de causalidad demostrando una unidireccionalidad por parte del PIB per cápita al CO2. Palabras clave: crecimiento económico, desarrollo económico, distribución de la renta, economía del medio ambiente. Referencias [1]G. Brundtland, «Our Common Future,» de Report of the World Commission on Environment and Development , 1987. [2]R. Bermejo, Del desarrollo sostenible según Brundtland a la sostenibilidad como biomimesis, Bilbao: Hegoa, 2014. [3]R. B. y. P. C. Fander Falconí, «Flacso,» 16 03 2016. [En línea]. Available: https://www.flacsoandes.edu.ec/agora/62767-la-discutible-curva-de-kuznets. [Últimoacceso: 15 01 2021]. [4]E. Urteaga, «Las teorías económicas del desarrollo sostenible,» Cuadernos de Economía, vol. 32, nº 89, pp. 113-162, 2009. [5]V. K. Smith, Scarcity and Growth Reconsidered, Baltimore: The Johns Hopkins Press, 1979. [6]J. y. A. Medina, «Ingreso y desigualdad: la Hipótesis de Kuznets en el caso boliviano,» Espacios, vol. 38, nº31, p. 23, 2017. [7]M. Ahluwalia, «Inequality, poverty and development, » Journal of Development Economics, nº 3, pp. 307-342, 1976. [8]A. y. R. D. Alesina, «Distributive politics and economic growth,» Quarterly Journal of Economics, vol. 109, nº 2, pp. 465-490, 1994. [9]R. Barro, «Inequality and growth in a panel of countries, » Journal of Economic Growth, vol. 5, nº 1, pp. 5-32, 2000. [10]M. A. Galindo, «Distribución de la renta y crecimiento económico,» de Anuario jurídico y económico escurialense, 2002, pp. 473-502. [11]A. Álvarez, «Distribución de la renta y crecimiento económico, Información Comercial Española, ICE,» Revista de economía, nº 835, pp. 95-100, 2007. [12]J. C. Núñez, «Crecimiento económico y distribución del ingreso: una perspectiva del Paraguay,» Población y Desarrollo, nº 43, pp. 54-61, 2016. [13]S. Kuznets, «Economic Growth and Income Inequality, » American Economic Review, nº 45, pp. 1-28, 1955. [14]J. A. y. C. J. Araujo, «Relación entre la desigualdad de la renta y el crecimiento económico en Brasil: 1995-2012.,» Problemas del desarrollo, vol. 46, nº 180, pp.129-150, 2015. [15]C. Correa, F. Vasco y C. Perez «La Curva Medioambiental de Kuznets: Evidencia Empírica para Colombia Grupo de Economía Ambiental (GEA),» Semestre Económico, vol. 8, nº 15, pp. 13-30, 2005. [16]W. Malenbaum, World Demand for Raw Materials in 1985 and 2000, McGraw-Hill: New York, 1978. [17]W. Beckerman, «Economists, scientists, and environmental catastrophe,» Oxford Economic Papers, vol. 24, nº 3, 1972. [18]G. y. K. A. Grossman, «Economic Growth and the Environment,» The Quarterly Journal of Economics, vol. 110, nº 2, pp. 353-377, 1995. [19]N. Stokey, «Are there Limits to Growth?,» International Economic Review, vol. 39, nº 1, 1998. [20]W. y. C. W. Jaeger, «A Theoretical Basis for the Environmental Inverted-U Curve and Implications for International Trade,» de Discussant: Clive Chapple, New York, 1998. [21]T. B. K. B. R. y. G. K. Cavlovic, «A Mets-Analysis of Environmental Kuznets Curve Studies,» Agricultural and Resource Economics, nº 29, pp. 32-42, 2000. [22]M. y. S. T. Heil, «Carbon emissions and economic development: future trajectories based on historical experience, » Environment and Development Economics, vol. 6, nº 1, pp. 63-83, 2001. [23]U. S. R. y. E. B. Soytas, «Energy consumption, income, and carbon emissions in the United States,» Ecological Economics, vol. 62, nº 3, pp. 482-489, 2007.[24]C. W. J. Granger, «Investigating causal relations by econometrics models and cross spectral methods,» Econometrica, nº 37, pp. 424-438, 1969. [25]M. y. U. R. Nasir, «Environmental Kuznets Curve for carbon emissions in Pakistan: An empirical investigation,» Energy Policy, vol. 39, nº 3, pp. 1857-1864,2011. [26]S. Johansen, «Statistical Analysis of Cointegration Vectors,» Journal of Economic Dynamics and Control, vol. 12, nº 2, pp. 231-254, 1988. [27]B. Goldman, «Meta-Analysis of Environmental Kuznets Curve Studies: Determining the Cause of the Curve’s Presence,» de Honors Projects, 2012. [28] M. B. y. T. T. Fosten, «Dynamic misspecification in the environmental Kuznets curve: Evidence from CO2 and SO2 emissions in the United Kingdom,» Ecological Economics, vol. 76, pp. 25-33, 2012

Evaluación de la eficiencia técnica en la producción de Cacao Nacional en los principales cantones de la provincia del Guayas

A comparative analysis of the technical efficiency in the production of national cocoa among the main producing cantons of the province of Guayas was carried out. For this, the study was based on an analysis with inductive reasoning and empirical-analytical paradigm, through the elaboration of surveys to 361 UPA's in the cantons of: Milagro, San Jacinto de Yaguachi, El Empalme, Alfredo Baquerizo Moreno, Naranjal and Simón Bolívar; these data served as the basis for the elaboration of the Data Envelopment Analysis (DEA) model. The results show that on average, the Simón Bolívar canton is the canton with the highest technical efficiency, with 50% of the total UPAs surveyed in the range of 70% and 99% effectiveness. Finally, regarding the observed averages of allocative efficiency, it can be concluded that Jujan has the highest average with 75%. Keywords: Technical and Allocative Efficiency, National Cocoa, Enveloped Data Analysis, Non Parametric Method. References [1]M. Naranjo., «Un Puerto en busca de una Nación, Guayaquil y la idea fundacional del Ecuador como país,» de Seminario Internacional Poder, Política y Repertorios de la Movilización Social en el Ecuador Bicentenario, Quito, 2009. [2]S. C. Mogro, V. Andrade-Díaz y D. P.-. Villacís, «Posicionamiento y eficiencia del banano, cacao y flores del Ecuador en el mercado mundial,» Revista Ciencia UNEMI, vol. 9, nº 19, pp. 48-53, 2016. [3]M. Vassallo, Diferenciación y agregado de valor en la cadena ecuatoriana del cacao, Quito: Editorial IAEN, 2015. [4]M. Pigache y S. Bainville, Cacao tipo ‘Nacional’ vs. Cacao CCN51: ¿Quién ganará el partido?, Quito: Ird Editions, 2007. [5]M. Chiriboga, Jornaleros, grandes propietarios y exportación cacaotera, Quito: Universidad Andina Simón Bolívar, 2013. [6]A. Acosta., Breve Historia Económica del Ecuador, Quito: Editora Nacional, 2006. [7]M. Espinoza y Y. Arteaga., «Diagnóstico de los Procesos de Asociatividad y la Producción de Cacao en Milagro y sus sectores aledaños,» Revista Ciencia UNEMI, vol. 8, nº 14, pp. 105-112, 2015. [8]E. Romero, M. Fernández, J. Macías y K. Zúñiga, «Producción y comercialización del cacao y su incidencia en el desarrollo socioeconómico del cantón Milagro,» Revista Ciencia UNEMI, vol. 9, nº 17, pp. 56-64, 2016. [9]e. I. I. d. C. A. Ministerio de Agricultura y Ganadería, La Agroindustria en el Ecuador. Un diagnóstico integral, Quito: IICA, 2006. [10]R. Rodríguez, M. Brugiafreddo y E. Raña., «Eficiencia técnica en la agricultura familiar: Análisis envolvente de datos (DEA) versus aproximación de fronteras estocásticas (SFA),» Nova Scientia, vol. 9, nº 18, pp. 342-370, 2017. [11]A. Resti., «Evaluating the cost-efficiency of the Italian banking system: what can be learned from the joint application of parametric and non-parametric techniques,» Journal of Banking & Finance, vol. 21, nº 2, pp. 221-250, 1997. [12]T. Coelli y S. Perelman, «A Comparison Of Parametric And Non-Parametric Distance Functions: With Application To European Railways,» European Journal Of Operational Research, vol. 117, nº 2, pp. 326-339, 1999. [13]B. Iráizoz, M. Rapún y I. Zabaleta., «Assessing the technicalb efficiency of horticultural production in Navarra, Spain,» Agricultural Systems, vol. 78, nº 3, pp. 387-403, 2003. [14]K. Sharma, S. Ping y H. Zaleski., «Productive efficiency of the swine industry in Hawaii,» Research Series, vol. 77, pp. 1-24, 1996. [15]D. Tingley, S. Pascoe y L. Coglan, «Factors affecting technical efficiency in fisheries: Stochastic Production Frontier versus Data Envelopment Analysis approaches,» Fisheries Research, vol. 73, nº 3, pp. 363-376, 2005. [16]H. Johansson, «Technical, allocative and economic efficiency in Swedish dairy farms: the Data Envelopment Analysis versus the Stochastic Frontier Approach,» de Poster background paper prepared for presentation at the XIth International Congress of the European Association of Agricultural Economists (EAAE), Copenhagen, 2005. [17]F. Madau, «Technical and scale efficiency in the Italian Citrus Farming: A comparison between Stochastic Frontier Analysis (SFA) and Data Envelopment Analysis (DEA) Models,» Munich Personal RePEc Archive (MPRA), vol. 41403, nº 18, pp. 1-25, 2012. [18]E. A. S. d. Pedro, Nivel de competitividad y eficiencia de la producción ganadera, Córdoba: Tesis doctoral. Departamento de Producción Animal, 2013. [19]F. Bacon, Novum Organum, Londres, 1620. [20]Seminario Metodología de la Investigación, Bogota: Facultad de Ciencias Económicas, Universidad Nacional de Colombia, 2015.  Se realizó un análisis comparativo de la eficiencia técnica en la producción de cacao nacional entre los principales cantones productores de la provincia del Guayas. Para esto, el estudio se sustentó en un análisis con razonamiento inductivo y paradigma empírico-analítico, mediante la elaboración de encuestas a 361 UPA’s en los cantones de: Milagro, San Jacinto de Yaguachi, El Empalme, Alfredo Baquerizo Moreno, Naranjal y Simón Bolívar; dichos datos sirvieron de base para la elaboración del modelo Análisis Envolvente de Datos (DEA). Los resultados evidencian que en promedio el cantón Simón Bolívar es el cantón con mayor eficiencia técnica mostrando que posee el 50% del total de sus UPAs encuestadas en el rango de 70% y 99% de efectividad. Finalmente, en cuanto a los promedios. Palabras Clave: Eficiencia Técnica y Asignativa, Cacao Nacional, Análisis de Datos Envolventes, Método No Paramétrico. Referencias [1]M. Naranjo., «Un Puerto en busca de una Nación, Guayaquil y la idea fundacional del Ecuador como país,» de Seminario Internacional Poder, Política y Repertorios de la Movilización Social en el Ecuador Bicentenario, Quito, 2009. [2]S. C. Mogro, V. Andrade-Díaz y D. P.-. Villacís, «Posicionamiento y eficiencia del banano, cacao y flores del Ecuador en el mercado mundial,» Revista Ciencia UNEMI, vol. 9, nº 19, pp. 48-53, 2016. [3]M. Vassallo, Diferenciación y agregado de valor en la cadena ecuatoriana del cacao, Quito: Editorial IAEN, 2015. [4]M. Pigache y S. Bainville, Cacao tipo ‘Nacional’ vs. Cacao CCN51: ¿Quién ganará el partido?, Quito: Ird Editions, 2007. [5]M. Chiriboga, Jornaleros, grandes propietarios y exportación cacaotera, Quito: Universidad Andina Simón Bolívar, 2013. [6]A. 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Resti., «Evaluating the cost-efficiency of the Italian banking system: what can be learned from the joint application of parametric and non-parametric techniques,» Journal of Banking & Finance, vol. 21, nº 2, pp. 221-250, 1997. [12]T. Coelli y S. Perelman, «A Comparison Of Parametric And Non-Parametric Distance Functions: With Application To European Railways,» European Journal Of Operational Research, vol. 117, nº 2, pp. 326-339, 1999. [13]B. Iráizoz, M. Rapún y I. Zabaleta., «Assessing the technicalb efficiency of horticultural production in Navarra, Spain,» Agricultural Systems, vol. 78, nº 3, pp. 387-403, 2003. [14]K. Sharma, S. Ping y H. Zaleski., «Productive efficiency of the swine industry in Hawaii,» Research Series, vol. 77, pp. 1-24, 1996. [15]D. Tingley, S. Pascoe y L. Coglan, «Factors affecting technical efficiency in fisheries: Stochastic Production Frontier versus Data Envelopment Analysis approaches,» Fisheries Research, vol. 73, nº 3, pp. 363-376, 2005. [16]H. 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