La metodología de los "Síndromes de Cambio Global": un abordaje para estudiar la sostenibilidad del desarrollo

No se dice nada nuevo cuando se afirma que los fenómenos vinculados al cambio global y al desarrollosostenible son de por sí complejos. Para procurar estudiar tal complejidad nos vemos obligados arequerir a metodologías que trasciendan las miradas reduccionistas y sectoriales de los expertos decada área involucrada y lograr alcanzar un enfoque integral que las considere a todas. Unaaproximación que puede resultar interesante considerar es la de los síndromes de cambio global. Setrata de una aproximación que permite operacionalizar el propio concepto de sostenibilidad al permitirtener en cuenta, de manera integrada, todas las esferas que se ven involucradas en la propiaconsideración del concepto. En este trabajo se realiza una breve presentación de la metodología talcomo ha sido considerada por el Potsdam Institute for Climate Impact Research y German AdvisoryCouncil on Global Change. Los síndromes de cambio son patrones funcionales que configuran unaconstelación de interrelaciones que dan lugar a resultados o tendencias desfavorables en los que lapresión antrópica sobre el medio ambiente natural queda claramente puesta de manifiesto. El estudiodefine los alcances del método y describe sus principales características. Se enumeran también losprincipales síndromes de cambio global identificados y su respectiva relevancia

Tópicos sobre el modelo de insumo-producto: teoría y aplicaciones

Incluye BibliografíaAndrés Schuschny es consultor de la División de Estadística y Proyecciones Económicas de la CEPAL. Este documento fue presentado en la Reunión de trabajo sobre Modelización, Matrices de Insumo-Producto y Armonización Fiscal (REDIMA II) organizado por la Red de Diálogo Macroeconómico, en la CEPAL, Santiago de Chile, durante el 29 y 30 de agosto de 2005. Las opiniones expresadas en este documento, que no ha sido sometido a revisión editorial, son de exclusiva responsabilidad del autor y pueden no coincidir con las de la Organización. Resumen En el año 2000, el Departamento de Asuntos Económicos y Sociales de las Naciones Unidas publicó un Manual sobre la compilación y el análisis de los cuadros de insumo-producto (Naciones Unidas (2000)). Dicho texto dedica la mayor parte de su contenido a detallar los aspectos técnicos que hay detrás de la compilación de cuadros de oferta y utilización, en el marco del sistema de cuentas nacionales (SCN93), y su representación como tablas simétricas de insumo-producto. Si bien, en la tercer parte del texto citado, se presentan algunas aplicaciones de los cuadros de insumo-producto, el contenido no cubre, en forma más o menos detallada, las numerosas aplicaciones económicas que la temática ofrece. Por esta razón, el presente manuscrito complementa la labor iniciada por este manual, al recopilar y resumir, con una notación unificada, las principales aplicaciones prácticas relacionadas con el empleo de las matrices de insumo-producto como herramientas de análisis económico cuantitativo. Si bien el análisis económico con matrices de insumo-producto no está exento de limitaciones y críticas, muchas de las cuales se detallan a lo largo del texto, trabajar con ellas resulta sumamente simple en comparación con otros sofisticados modelos que ofrece la teoría económica. Esto es particularmente importante, cuando se trata de analizar temas de contingencia que no permiten, por la premura, trabajar con otros modelos. Por otro lado, el nivel de desagregación que se alcanza con el análisis de insumo-producto difícilmente pueda ser superado por otras metodologías. Por ello, el objetivo primordial de este documento es mostrar la riqueza de conocimiento que se puede obtener a partir de esta forma de representación de información económica y, como consecuencia, se procura instar a analistas y tomadores de decisión de los países de la región a utilizar estas matrices como herramienta de apoyo cuantitativo, promover su uso y elaboración periódica. El texto comienza con una introducción metodológica, necesaria para profundizar, luego, en la temática. Se muestran, algunos ejercicios de proyecciones económicas que en la jerga del análisis estructural ex - post , suelen denominarse como análisis de impacto y que permiten proyectar las componentes de la demanda final así como analizar los efectos sobre la producción y el ingreso. El modelo dual, presentado en el capítulo anterior, nos permite analizar impactos sectoriales de incrementos salariales o del tipo de cambio, así como nos facilita estimaciones acerca de cómo se pueden ver afectados los precios de los bienes de sectores no transables, respecto a variaciones de los transables. Seguidamente se describen numerosos indicadores que nos permiten obtener rica información para comprender la estructura de la malla productiva y, a su vez, encontrar aquellos sectores denominados como "clave", cuyos vínculos intersectoriales tienen considerables efectos multiplicadores sobre ésta, el ingreso y el empleo. Cabe destacar que algunos de los indicadores presentados nos permiten identificar sectores productivos que poseen fuertes vínculos con el resto de mundo y, por ello las matrices de insumo-producto, nos facilita una metodología simple para medir los niveles de dependencia externa, tanto a nivel sectorial, como en términos agregados. Se describen además, otros indicadores que dan cuenta del grado de concentración o interconectividad de la estructura industrial, así como de medidas de comparación entre matrices elaboradas en distintos períodos de tiempo. Posteriormente, el manuscrito se detiene en la metodología denominada como análisis de descomposición estructural, que nos permite identificar la causas que dan lugar a los cambios en el tiempo de las componentes de la demanda final. Dicha metodología utiliza información proveniente de matrices de insumo-producto elaboradas en dos períodos consecutivos. El siguiente capítulo detalla algunas aplicaciones alternativas del modelo de insumo-producto. El modelo dual de insumo-producto, presentado en el primer capítulo, nos permite estimar las tasas sectoriales de protección arancelaria efectiva, las cuales nos brindan un marco de referencia adecuado para estudiar, como un todo, la estructura arancelaria de un país. Luego, se resumen los intentos por dinamizar el modelo de insumo-producto y algunas aplicaciones que permiten estudiar la demanda energética sectorial y las emisiones de contaminación industrial. Finalmente, se vincula el tema con la extensión natural de las matrices de insumo-producto: las matrices de contabilidad social ("SAM") y su uso en los modelos de equilibrio general computable."

Evolución de las emisiones industriales potenciales en América Latina, 1970-2000

Incluye BibliografíaEn este trabajo se describe la evolución potencial de la contaminación ambiental por sector industrial, de 14 países latinoamericanos entre las décadas del 70 al 2000. El estudio considera dos agregaciones de contaminantes (tóxicos totales y metales totales); y dos contaminantes específicos para el agua y para el aire (sólidos al agua y sólidos al aire);, y distingue, además, dos tipos de sectores industriales: el grupo de industrias "más contaminantes" y un grupo "residual" ("resto de industrias"); que excluye a las anteriores. Con apoyo de estas distinciones se estima las emisiones industriales potenciales para cada tipo de sector industrial y se compara a lo largo de tres décadas (1970 al 2000); la evolución de las cuatro categorías de emisiones de contaminantes industriales, con el fin, de explorar la existencia o no de un sesgo hacia la categoría de los sectores industriales "más contaminantes" y además, identificar en cada uno de países el riesgo de contaminación industrial a que potencialmente podrá estar expuesto. La clasificación de las ramas industriales en industrias "más contaminantes" y "resto de industrias", se basa en los coeficientes de emisiones del Sistema de Proyección de Contaminación Industrial (IPPS); desarrollado por el Banco Mundial (1998);, el que permite estimar el volumen potencial de sustancias contaminantes emitidas por sectores industriales codificados en el Sistema Standard de Clasificación Industrial (CIIU REV.2);. A partir de la medición de emisiones de toneladas de contaminantes por cada millón de dólares del valor bruto de la producción, del valor agregado, y de las toneladas de contaminantes por cada mil empleados estimadas por el sistema IPPS, este estudio realiza una clasificación de los sectores industriales, con apoyo de un análisis multivariable, en dos grupos: los sectores "más contaminantes" y el "resto de sectores". Las estimaciones de volumen de emisiones potenciales (millones de toneladas de contaminantes); por país se obtienen de manera indirecta a partir de los coeficientes de emisión (cantidad de contaminantes por cada millón de dólares producidos); del modelo IPPS y los datos sobre el valor de la producción de la actividad industrial registrada en cada uno de los 14 países latinoamericanos. La aplicación de este método de estimación indirecta de emisiones industriales ha sido desarrollada por el Banco Mundial (1998);, como modelo de estimación de emisiones potenciales para países donde no se cuenta con datos del volumen de emisiones por sector industrial, pero sí cuentan, con estadísticas económicas regulares del valor bruto de la producción, del valor agregado, ó número de empleados. La aplicación de la metodología IPPS a los países de América Latina que cuentan con datos de producción, por rama de actividad, permitió estimar los volúmenes de emisiones potenciales para el grupo de industrias "más contaminantes" y el "resto de sectores", y generar, en cada caso, series de datos de emisiones estimadas según diferentes tipos de contaminación (tóxicos totales, metales totales, partículas sólidas en el agua (TSS); y al aire (TSP); ); para el período comprendido entre 1970 y 2000. Las estimaciones de emisiones que proporciona esta metodología corresponden a volúmenes mínimos de emisiones (de acuerdo a lo observado en los Estados Unidos);, y para su aplicación a América Latina se utilizó, como variable auxiliar o de referencia, el valor de la producción (toneladas de contaminantes por cada millón de dólares);. A través de la descripción de la evolución de la tendencia temporal de estas dos series de datos -por categorías de contaminantes- se evalúa la existencia de un sesgo, hacia la categoría de los sectores industriales "más contaminantes" y los riesgos potenciales de contaminación en cada país

Planificación de inversiones en generación eléctrica de República Dominicana 2040.

Este documento se realizó en el marco del Acuerdo de Subvención (Grant Agreement) celebrando entre OLADE y el “Proyecto Transición Energética -Fomento de Energías Renovables para implementar los Objetivos Climáticos en la República Dominicana” de la GIZ (Contract No. 81247873).En este estudio se presenta un plan de inversiones de generación eléctrica para cubrir la demanda futura del SENI hasta el año 2040. Se modeló en forma detallada el sistema hidroeléctrico del SENI, el conjunto de centrales térmicas agrupándolas según el tipo de combustible (Biomasa, Carbón, Fuel Oil y Gas Natural) y por el tipo de central (de Base o de Punta) y las centrales eólicas y solares existentes.A partir de la información y lineamientos definidos por el MEM y el resto de organizaciones que participaron en la definición de la modelación se asumió: a) Que las opciones de expansión consideradas fueran eólica, solar y centrales térmicas de base y de punta funcionando a gas natural y b) Que las ampliaciones de red necesarias para las nuevas centrales se modelarán suponiendo que las mismas deben incurrir en el costo de construcción de un tramo de línea de 30km en caso de las eólicas y de 5km para las solares y térmicas más los costos de adaptación de la estación de llegada.Se construyeron modelos estocásticos para representar el recurso hidroeléctrico, eólico y solar,así como para representar la tendencia y variabilidad de los precios de los combustibles.Los precios de las opciones de expansión eólica y solar se consideraron con variación futura a la baja.En el horizonte de análisis se incorporan al SENI 5,000MW de eólica comenzando en el año 2025. Los primeros3,000MW se instalan entre el 2025 y el 2031 lo que implica un ritmo de incorporación de eólica es 430MW/año. La instalación de nuevas plantas de energía solar comienza en el año 2030 con 50MW llegando a incorporar 400MW al año 2036 totalizando así 563MW de solar en el SENI. En 2033, el sistema incorpora la primera Central Térmica de Punta (60MW) y recién en 2038 realiza la primera inversión en ciclo combinado. El Plan de Inversiones resultante implica una reducción importante de los Gases de Efecto Invernadero (GEI) que medidos en toneladas equivalentes de 2representan aproximadamente 0.55Ton/MWh a 0.3Ton/MWh en 2033. A partir del 2033, se mantiene en ese valor dado que el crecimiento de la Demanda implica la incorporación de centrales térmicas.La incorporación de energías eólica y solar reduce los factores de uso de las centrales térmicas a 50% para las centrales de base y a valores entre 15 y 18% para las centrales de punta. Esto significa un cambio importante respecto al funcionamiento actual,lo que ameritaría una revisión de la forma en que perciben la remuneración dichas centrales. En el mismo sentido, las centrales hidroeléctricas y las térmicas de punta, tendrán un uso diferente al actual prestando un servicio de dar flexibilidad a la operación del SENI lo que permite la incorporación de las energías eólica y solar.Los resultados permiten caracterizar tres etapas de la expansión del SENI. Etapa inicial del 2020 al 2024 en laque no es necesario realizar expansiones de la generación y en laque los precios de los combustibles están bajos por el efecto y consecuencias remanentes del COVID-19. Etapa eólica, del 2025 al 2030 con una fuerte expansión eólica. Y por último la Etapa multi-fuente, del 2031 en adelante donde se continúa con la expansión eólica a menor ritmo y comienza a ser conveniente incluir energía solar y térmica.La expansión óptima, alcanzaría el objetivo de cubrir por lo menos el 25% del suministro en base a energías renovables, previsto en el artículo 21 de la Ley 57-07, durante el año 2025. Si se quiere alcanzar ese objetivo antes del año 2025 sería necesario adelantar los proyectos del 2025 al 2024.Como todo plan de futuro, los resultados están sujetos a las hipótesis y la incertidumbre sobre el cumplimiento de las mismas;esta incertidumbrees mayor cuanto más lejos en el tiempo se analicen los resultados. En particular es muy probable que cuando se esté avanzando en la Etapa Eólica, se tengan novedades sobre otras tecnologías (como puede ser la bajada disruptiva del precio de las baterías y/o de las celdas de hidrógeno) que lleven a una re-optimización y a cambios en la Etapa multi-fuente. De cualquier manera, dada lamodularidadde los proyectos eólicos, se considera que el plan previsto para esa etapa es robusto dado queno se visualiza un riesgo de arrepentimiento por los posibles cambios que hoy nos imaginamos pueden ocurrir.En la etapa final de este trabajo, se recibió la información de la instalación de una central de ciclo combinado de 145MW en base a gas natural, que entraría en operación en septiembre de 2021. Esta incorporación está claramente por fuera de lo que sería el Plan Óptimo y se analizó sobre labase desuponer que dicha central generará con igual factor de capacidad que el resto de las centrales de ciclo combinado del SENI. Se supuso entonces que comienza con un factor de despacho del entorno al 85% y que dicho factor se reduce al entorno del 50% al incorporase masivamente las energías renovables. Esta incorporación implica una reducción de 190MW en lainstalación de energía eólica respecto del óptimo.Como ya se mencionó, la incorporación masiva de energías renovables llevará a una reducción sustancial del factor de despacho de las centrales térmicas, lo que posiblemente lleva a la necesidad de adecuaciones en la regulación para reflejar adecuadamente el valor que cada central agrega en el SENI. Para colaborar en este propósito, se presentan los capítulos 8 y 9. En el capítulo 8 se analizan las figuras de riesgo asociadas a la valorización marginal de la energía. En el capítulo 9 se presenta una propuesta de metodología para el cálculo de un Servicio de Confiabilidad del Sistema que tiene porpropósito valorar el aporte de las diferentes fuentes de generación al mantenimiento del balance de potencia del SENI.Este trabajo se realizó como continuación de un curso de capacitación realizado en Santo Domingo en febrero de 2020. Como resultado del mismo, un equipo de aproximadamente 20 profesionales de las distintasinstituciones del sector eléctrico de República Dominicana adquirieron el conocimiento suficiente para ejecutar las simulaciones y análisis que aquí se presentan a partir delos archivos con el modelado del SENI que se suministran como resultado de este estudio.Finalmente, cabe destacar que la capacitación realizada y el producto de este proceso de asistencia técnicase deben considerar como una etapa más de un camino de mejora continua. Se identifican como posibles próximos trabajos: i) Integración de las herramientas suministradas a las diferentesetapas de la programación de la operación del SENI en períodos semestrales, mensuales, semanales y diarios. ii) La incorporación de un simulador en tiempo real de la operación óptima que pueda asimilar los pronósticos de generación con el estado actual del SENI y generar señales de precios que pudieran en un futuro ser utilizadas por Demandas con Respuesta. iii) Incorporación de la planificación de la red de transmisión al problema de optimización de inversiones

Guía metodológica: diseño de indicadores compuestos de desarrollo sostenible

Incluye BibliografíaEste documento trata de poner en conocimiento al lector, de las bases conceptuales y de las herramientas metodológicas aplicables al proceso de diseño, cálculo y análisis de un indicador compuesto de desarrollo sostenible definido a nivel de una unidad de análisis (por ejemplo, a nivel de países). Se resalta, a lo largo del texto, la necesidad de clarificar los objetivos y el contexto en el que se construirá el indicador compuesto para darle sustento conceptual, así como de disponer de información de calidad que le de validez. Se destaca también la importancia de utilizar las herramientas metodologías con rigurosidad en cada etapa del proceso de construcción, con el fin de obtener un indicador compuesto con sustento técnico. Estos tres elementos se consideran indispensables para que el indicador compuesto sea útil y efectivo para el fin para el que sea construido. La primera parte del documento se enfoca al sustento conceptual del indicador compuesto. En el capítulo I se presenta una descripción general de los indicadores compuestos, las ventajas y desventajas más importantes a considerar detallándose los requerimientos técnicos que deben cumplir, y ya en el contexto del desarrollo sostenible, se incluye un comentario sobre la naturaleza de la medición. El capítulo II exponen los distintos tipos de indicadores compuestos de desarrollo sostenible que se pueden construir, incluidos los que se basan exclusivamente en las ciencias naturales, los que se construyen con fines particulares para evaluar una política, los que se basan en conceptos contables y los de tipo sinóptico. En el capítulo III se exponen las etapas del proceso de construcción de un indicador compuesto en general, y se hace una breve descripción de cada una de ellas. En el capítulo IV se profundiza en la definición del marco conceptual, presentándose algunos de los marcos conceptuales que han sido utilizados en el contexto del desarrollo sostenible. Se resalta la importancia de tener claridad tanto en la definición como en los objetivos que se pretenden alcanzar por medio del indicador compuesto a construir, así como el tener presente que se busca realizar una medición de un concepto multidimensional en una dimensión, lo cual implica un alto nivel de complejidad. En la segunda parte del documento, con enfoque en los elementos de validez y sustento técnico, se consideran los aspectos metodológicos involucrados en las siguientes etapas de construcción de los indicadores compuestos, incluyendo el proceso de selección de indicadores, análisis multivariado descriptivo, manejo de los valores perdidos, normalización y agregación de las variables que componen un indicador compuesto, así como su posterior presentación. Aquí se trata de considerar todos los sutiles detalles implicados en el proceso de diseño metodológico que yace tras la construcción de un indicador compuesto. En el capítulo V se describe la etapa de selección de indicadores con énfasis en la necesidad de disponer datos de calidad, y se presentan algunas de las iniciativas sobre sistemas de estadísticas e indicadores de desarrollo sostenible que se han planteado tanto a nivel internacional como en el ámbito regional de América Latina y el Caribe. En el contexto internacional se incluyen el listado de Indicadores de Desarrollo Sostenible propuesto por la Comisión de Desarrollo Sostenible (CDS) y el listado de indicadores de monitoreo de los Objetivos de Desarrollo del Milenio, ambos de de Naciones Unidas. A escala regional se enlistan los indicadores ambientales de la Base de Datos de Indicadores Ambientales (BADEIMA) y los de la Base de Datos de Indicadores de Desarrollo Sostenible en América Latina y el Caribe (BADESALC), ambas actualizadas continuamente por la Comisión Económica para América Latina y el Caribe. Se presenta también el listado de Indicadores Ambientales y de Desarrollo Sostenible propuestos por la Iniciativa Latinoamericana y Caribeña para el Desarrollo Sostenible (ILAC). En el capítulo VI se analiza la etapa de análisis multivariado descriptivo haciendo énfasis en la necesidad de realizar una exploración de la información disponible, previo a la construcción del indicador compuesto, con el objetivo de detectar vacíos de información así como de establecer, por medio de herramientas de estadística multivariada, posibles relaciones entre individuos o entre variables que permitan tener una visión a priori de los resultados probables a obtener al construir el indicador compuesto, así como descartar información redundante. En caso de encontrar vacíos de información es necesario pasar por la etapa del manejo de valores perdidos, para lo cual en el capítulo VII se presentan algunas técnicas de imputación de datos faltantes, tanto de imputación simple como de imputación múltiple, y se hace una reflexión sobre las limitaciones de dichas imputaciones. Para la etapa de normalización se incluye, en el capítulo VIII, la descripción sobre metodologías que permiten homologar las escalas de medición de las distintas variables a utilizar, a fin de poder hacerlas comparables a partir de distintas propuestas de transformación, estandarización o reescalamiento, haciendo énfasis en el estudio de los valores atípicos.La etapa de agregación presentada en el capítulo IX se destaca como uno de los pasos cruciales en el diseño metodológico del indicador compuesto. Se hace una reflexión sobre las alternativas para asignar pesos a las variables, ya sea por medio del juicio de expertos o por herramientas estadísticas, presentándose algunas de ellas que permiten, a partir de un sustento metodológico, asignar ponderaciones y realizar las agregaciones de las variables. Para validar la robustez del método de construcción, se incluye en el capítulo X una descripción sobre técnicas de análisis de sensibilidad que permiten determinar si pequeñas variaciones en las variables de insumo, conducen efectivamente a variaciones menores en el valor del indicador compuesto. Se incluye la descripción de los análisis de incerteza y de sensibilidad a través del estudio de la varianza.La tercera parte del documento se centra en aspectos de aplicabilidad de los indicadores compuestos de desarrollo sostenible, para lo cual se presentan en el capítulo XI las principales iniciativas realizadas en materia de indicadores compuestos agregados, con particular énfasis en las experiencias relacionadas con la definición de indicadores compuestos que evalúan la sostenibilidad del desarrollo de los países y aquellos casos que se aplicaron al análisis y tratamiento integrado del medio ambiente, tratando de destacar sus ventajas de aplicación, así como sus limitaciones tanto metodológicas como de interpretación. Finalmente se presentan en el Capítulo XII alternativas sobre presentación, visualización y diseminación de los indicadores compuestos, haciendo una reflexión sobre la posibilidad de, alternativa o paralelamente a la construcción de indicadores compuestos, presentar visualmente los subcomponentes de dichos indicadores compuestos

Quantitative assessment of a free trade agreement between MERCOSUR and the European Union

Incluye BibliografíaAbstractUsing a GTAP CGE model/database, this paper assesses the possible effects of a free trade agreement (FTA); between the MERCOSUR and the European Union (EU);. The study takes into consideration the most important recent free trade agreements signed among the Latin American countries, as well as the latest European Union enlargements. With a 2004+ benchmark base scenario where tariffs were updated by the addition of information on trade agreements just signed by Latin American countries, two different policy simulations are addressed: (i); full liberalization, (ii); liberalization excluding sensitive products. The global CGE model allows analyzing direct and indirect socio-economic impacts on subscriber countries as well as on other countries in the region.From the point of view of the MERCOSUR countries, the results suggest that the FTA would be beneficial to foster their exports, especially in the case of Light manufactures. Imports to MERCOSUR from the EU would be increased, particularly in heavy manufactures sectors. In terms of GDP the results remain positive in the case of all the MERCOSUR countries in all simulated scenarios. However, welfare implications are unevenly distributed in favor of all the MERCOSUR countries in the simulated scenarios. The inclusion of sensitive products in the agreements seems to reduce the magnitude of the results but does not change the direction of the impacts. In any case, active public policies to mitigate the negative effects on sectors, enhance positive impacts and seize dynamic opportunities towards sustainable development must be undertaken. The main conclusion points out a potential complementary trade relationship among these two regions

La metodología de los "Síndromes de Cambio Global": un abordaje para estudiar la sostenibilidad del desarrollo

No se dice nada nuevo cuando se afirma que los fenómenos vinculados al cambio global y al desarrollo sostenible son de por sí complejos. Para procurar estudiar tal complejidad nos vemos obligados a requerir a metodologías que trasciendan las miradas reduccionistas y sectoriales de los expertos de cada área involucrada y lograr alcanzar un enfoque integral que las considere a todas. Una aproximación que puede resultar interesante considerar es la de los síndromes de cambio global. Se trata de una aproximación que permite operacionalizar el propio concepto de sostenibilidad al permitir tener en cuenta, de manera integrada, todas las esferas que se ven involucradas en la propia consideración del concepto. En este trabajo se realiza una breve presentación de la metodología tal como ha sido considerada por el Potsdam Institute for Climate Impact Research y German Advisory Council on Global Change. Los síndromes de cambio son patrones funcionales que configuran una constelación de interrelaciones que dan lugar a resultados o tendencias desfavorables en los que la presión antrópica sobre el medio ambiente natural queda claramente puesta de manifiesto. El estudio define los alcances del método y describe sus principales características. Se enumeran también los principales síndromes de cambio global identificados y su respectiva relevancia

El método DEA y su aplicación al estudio del sector energético y las emisiones de CO2 en América Latina y el Caribe

Incluye BibliografíaAndrés Schuschny es Oficial de Asuntos Económicos de la División de Estadística y Proyecciones Económicas de la CEPAL. La realización de este estudio se concibió en el marco de los Talleres de Competitividad realizados en la CEPAL, entre los meses de abril y agosto del 2006. Las opiniones expresadas en este documento, que no ha sido sometido a revisión editorial, son de exclusiva responsabilidad del autor y pueden no coincidir con las de la Organización. Resumen El objetivo de este documento es presentar el método análisis envolvente de datos (Data Envelopment Analysis - DEA);. Se trata de una herramienta de análisis económico cuantitativo válida para estudiar el desempeño de unidades productivas, sectores y países que procura constituirse en un instrumento superador del tradicional enfoque basado en el simple cálculo de indicadores de productividad parcial ya que posee la ventaja de facilitar un tratamiento multidimensional, tanto del lado desde el espacio de los insumos o factores como del de los productos con que se trabaje, sin que ello implique la necesidad de sistematizar y procesar múltiples indicadores entrecruzados. El análisis envolvente de datos nos brinda una perspectiva sistémica e integrada para estudiar, en forma comparada, el desempeño de las unidades de producción bajo análisis. Con el fin de complementar la exposición teórica de la metodología se presenta un ejemplo de aplicación en el que se analiza el desempeño energético de 37 países de la región de América Latina y el Caribe. La investigación empírica se basa en el uso de cuatro indicadores que dan cuenta por un lado de la actividad económica, la intensidad de las emisiones de dióxido de carbono (CO2); y el consumo de energía basado en el uso de fuentes fósiles o limpias y alternativas. La meta del análisis envolvente de datos consiste en la utilización de toda la información disponible para categorizar el desempeño de las unidades productivas (en el ejemplo empírico, países); que participan del estudio, mediante la identificación de unidades pares (eficientes); a partir de las cuales se construyen otras unidades (virtuales); que resultan comparables y, gracias a las cuales,se calculan los indicadores de eficiencia y sus cambios a lo largo del tiempo. De esta forma, el análisis nos permite identificar aquellos países que mejor desempeño han tenido en términos de su eficiencia y capacidad de sustituir el consumo de energías no renovables por otras, a partir de la información contenida en toda la muestra. El estudio realizado nos muestra que son varios los países que han hecho esfuerzos por lograr incrementos en el nivel de actividad de la economía procurando, a su vez, sustituir el consumo energético hacia tecnologías limpias. En la primer parte del documento se realiza una presentación detallada de la metodología partiendo desde sus orígenes. Se especifican las definiciones elementales de productividad y eficiencia, luego se presenta con cierto detalle la metodología del análisis envolvente de datos (DEA); y el cálculo de indicadores que se derivan de ella. Así mismo, se comentan las principales ventajas y limitaciones de esta herramienta de análisis cuantitativo. Posteriormente se realiza una breve presentación de los índices de productividad de Malmquist que nos permiten estimar los cambios de la productividad a lo largo del tiempo y discriminar si dichos cambios se deben a variaciones en la eficiencia técnica o el cambio tecnológico propiamente dicho. Como se detalla luego, estos índices pueden ser calculados mediante el empleo del análisis envolvente de datos, presentado en las secciones anteriores. Luego se comentan algunos paquetes informáticos que facilitan el cálculo de los índices y la aplicación de la metodología. Finalmente, y a modo de ejemplo, se aplican las herramientas presentadas en las secciones anteriores para estudiar la eficiencia en el consumo energético y la sustitución entre energías no renovables como el petróleo, el gas y el carbón por energías de fuentes renovables

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