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FINANZAS PÚBLICAS Y CAMBIOFINANZAS PÚBLICAS Y CAMBIO CLIMÁTICO EN MÉXICO

Luis Miguel GalindoDivisión de Desarrollo Sostenible y Asentamientos H manosAsentamientos HumanosComisión Económica para América Latina y el Caribe

Introducción

• Cambio climático, economía y finanzas públicas.

• Externalidad negativa.

• Debilidad de las finanzas públicas.

Niveles de estabilización

Temperaturas en relación con la era pre industrial

Fuente: World Bank, World Development Report, 2010.Fuente: World Bank, World Development Report, 2010.

Nivel de

estabilización2o C 3o C 4o C 5o C 6o C 7o C

Probabilidad de exceder el nivel de equilibrio

( ppv de

CO2e)

2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C

450 78 18 3 1 0 0

500 96 44 11 3 1 0

550 99 69 24 7 2 1

650 100 94 58 24 9 4

750 100 99 82 47 22 9

Objetivo: reducción de los emisiones en 50%

• Actualmente el mundo emite alrededorActualmente el mundo emite alrededor de 45 - 50 mil millones de toneladas.

• Alrededor de 7 mil millones de• Alrededor de 7 mil millones de habitantes aprox. 7 tons. per cápitaR d i l i i 20 il Mt• Reducir las emisiones a 20 mil Mtons a 2050. Si para 2050 seremos 9 mil

ill 2 t l d h bit tmillones, 2 toneladas por habitante.

Indicadores de participación mundial

90%

100%

70%

80%

40%

50%

60%

20%

30%

0%

10%

1980 1990 2000 2007 1980 1990 2000 2007 1980 1990 2000 2007 1980 1990 2000 2007

Emisiones Población PIB Consumo de energía

OCDE No‐OCDE América Latina y el Caribe

Consumo de energía: 1970 - 2007

4000

4500uivalente

2500

3000

3500

barriles de

petróleo eq

u

1000

1500

2000

Millon

es de b

0

500

1970

1971

1972

1973

1974

1975

1976

1977

1978

1979

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

Brasil México Argentina

Venezuela (República Bolivariana de) Colombia Chile

Trinidad y Tabago Perú Cuba

Ecuador Guatemala República Dominicana

Jamaica Bolivia (Estado Plurinacional de) Paraguay

Honduras Costa Rica PanamáHonduras Costa Rica Panamá

El Salvador Nicaragua Uruguay

Haití Guyana Suriname

Barbados Granada

Crecimiento económico, consumo de energía y emisiones

PIB per cápita y uso de energía per cápita: Uso de energía per cápita y emisiones dePIB per cápita y uso de energía per cápita: 2007

Uso de energía per cápita y emisiones de CO2 de energía per cápita: 2007

PIB per cápita y emisiones de CO2 de energía per cápita: 2007

Emisiones de CO2 de energía per cápita 1980 y crecimiento de las emisiones de CO2 de energía

(1980 – 2007)

Determinantes de las emisiones

Riqueza

Población Tecnología

Emisiones

Determinantes de las emisiones

Identidad de Kaya:

COEnergíaPIBPOBCO ⎟⎟⎞

⎜⎜⎛

⎟⎞

⎜⎛

⎟⎞

⎜⎛= 2

Identidad de Kaya:

ttttt EnergíaPIBPOB

POBCO ⎟⎟⎠

⎜⎜⎝

⎟⎠

⎜⎝

⎟⎠

⎜⎝

=2

ttttt Energía

COPIB

EnergíaPOBPIBPOBCO ⎟⎟

⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛Δ+⎟

⎠⎞

⎜⎝⎛Δ+⎟

⎠⎞

⎜⎝⎛Δ+Δ=Δ 2

2ttt g ⎠⎝⎠⎝⎠⎝

Población: 1980 - 2009

3.5Liga de Estados Árabes

Este de Asia y Pacífico

Europa y Asia central

351

331

840

2.5

3.0

%)

América Latina y el Caribe

Medio Oriente y Norte de África

América del Norte

OCDE

Asia del Sur

572

1568

1 5

2.0

nto de

la pob

lación

(% África Sub‐Sahariana

UE

América Latina y el Caribe, 2050

Latin America and the Caribbean

1944

3411.0

1.5

Crecim

ien

América Latina y el Caribe, 2050

888

1025

499

702

0.0

0.5

0 5,000 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.

PIB per cápita: 1980 - 2009

Crecimiento por diversos métodos de descomposición (%) Crecimiento del PIB per cápita, 1980 - 2009 (%)

Region 1980 ‐ 1990 1990 ‐ 2000 2000 ‐ 2009 1980 ‐ 2009

Euro zone 2.1 1.9 0.6 1.6OECD 2.5 2.0 0.9 1.8North America 2 2 2 0 0 7 1 7

1980 ‐ 1990 1990 – 2000 2000 ‐ 2009 1980 – 2009GDP per capita ‐0.68 1.55 1.73 0.83Lineal trend 1.19 1.06 0.97 1.08

Quadratic trend 0.42 1.17 1.68 1.07North America 2.2 2.0 0.7 1.7Latin America and the Caribbean

‐0.7 1.6 1.7 0.8

Middle East & North Africa

‐1.3 1.7 2.3 0.8

Sub‐Saharan 1 1 0 3 2 5 0 3

Cubic trend 0.15 1.00 2.25 1.09Hodrick‐

Prescott filter‐0.07 1.16 2.02 1.00

Holt‐Winters method

‐0.57 1.24 2.51 1.00

Kalman filter ‐0.44 1.08 2.53 1.10Beveridge‐

Africa‐1.1 ‐0.3 2.5 0.3

East Asia & Pacific

3.8 3.6 4.7 4.0

South Asia 3.2 3.3 5.3 3.9World 1.4 1.5 2.1 1.6

Nelson decomposition

‐0.52 1.26 2.16 0.92

Christiano‐Fitzgerald filter

0.19 1.26 2.09 1.15

Polynomial Kernel

0.05 1.16 1.94 1.02

Tendencia de emisiones, 2008 - 2050

Escenario Población PIB per Intensidad CO2 a Crecimiento

de las Emisiones de CO2

Emisiones de CO2 Escenario Población capita energética energía emisiones

de CO2

de CO2(Gt) per cápita

(tons)

0 6% 1 7% 0 1% 0 2% 2 0% 3 6 5 1BAU 0.6% 1.7% -0.1% -0.2% 2.0% 3.6 5.1

Optimista 0.6% 1.7% -0.2% -0.4% 1.7% 3.2 4.5

Pesimista 0.6% 1.7% 0.0% 0.0% 2.4% 4.1 5.8

Cambio climático, finanzas públicas y reforma fiscal verde

Ventajas impuestos verdes:

– Reducir externalidades negativas.– Mayor eficiencia económica.– Consolidar el balance de las finanzas públicas. p– Cambio climático: Pérdida de recaudación.

Problemas impuestos verdes:Problemas impuestos verdes:

– La relación directa y explícita entre la externalidad negativa y el impuesto es baja o inexistenteimpuesto es baja o inexistente.

– Las tasas aplicadas no corresponden a la externalidad negativa– Las bases tributarias tienen muchas excepciones. – Los impuestos verdes se cruzan con diversas regulaciones– Los impuestos verdes se cruzan con diversas regulaciones – Falta de coordinación internacional en su aplicación. – Regresividad e impactos en el nivel de competencia internacional.

Cambio climático, finanzas públicas y reforma fiscal verde

Composición de los impuestos relacionados con el medio ambiente: OECD (% del PIB)(% del PIB)

1.5%

2.0%

0 5%

1.0%

0.0%

0.5%

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

Fuente: OECD (2010), Taxation, Innovation and the Environment, OECD.

Productos energéticos Vehículos automotores y transporte Otros

Métodología

Emisiones de GEIEmisiones de GEI por fuente

(Gg)

2006 % 2002 % Tasa de crecimiento

2002 – 2006 (%)(%)

Total 709,005 100 643,183.6 100 2.5Energía 430,097 61 389,496.7 61 2.5Procesos industrials 63,526 9 52,102.5 8 5.1Agricultura 45,552 6 46,146.2 7 -0.3Cambio de uso de 70 203 10 89 854 0 14 -6 0Cambio de uso de suelo y silvicultura

70,203 10 89,854.0 14 6.0

Desechos 99,628 14 65,584.4 10 11.0Fuente: INE (2009), México. Cuarta Comunicación Nacional ante la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático, Instituto Nacional de Ecología.

Diagrama de GEI para México: 2006

Fuente: INE (2009), México. Cuarta Comunicación Nacional ante la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático, Instituto Nacional de Ecología.

Indicadores de las finanzas públicasGasto e ingreso público presupuestal (miles de millones de pesos de 2003)

2 000

2,500Déficit presupuestal Gasto presupuestal Ingreso presupuestal

500

1,000

1,500

2,000

-1,000

-500

0

80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10

Fuente: Elaboración propia con datos del Banco de México.

19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20

Crecimiento promedio del gasto e ingreso público presupuestal (%)

Gasto Ingreso Déficit 1980 - 1990 1.3 2.5 -6.41990 - 2000 1.9 2.3 -3.22000 2010 4 3 3 6 13 42000 - 2010 4.3 3.6 13.41980 - 2010 2.5 2.8 0.9

Fuente: Elaboración propia con datos del Banco de México en pesos constantes de 2003.

Consumo de gasolina en México: 1995-2010

tros)

mill

ones

de

lit(M

iles d

e m

PIB y parque vehicular: 1995 – 2010 PIB y consumo de gasolina: 1995 – 2010

17.0 6.8

16.2

16.4

16.6

16.8

e ve

hicu

lar (

loga

ritm

os)

6.4

6.5

6.6

6.7

de g

asol

ina

(loga

ritm

os)

15.6

15.8

16.0

22.4 22.5 22.6 22.7 22.8 22.9 23.0

PIB (logaritmos)

Parq

ue

6.1

6.2

6.3

22.4 22.5 22.6 22.7 22.8 22.9 23.0

PIB (logaritmos)

Con

sum

o

Precio real de las gasolinas y el diesel

tro)

de 2

010

por l

it(P

esos

d

Referencias para fijar los precios al productorIVA

Componentes del precio de la gasolina

Producto Referencia

Gasolina Pemex Magna Unleaded Regular-87

Fletes

Margen comercial/ Servicio

Impuesto Especial Sobre Producción y Servicios (IEPS)

IVA

Precio fijado por la SHCP

Precio Producto de PEMEX

Gasolina Pemex Premium

Unleaded Regular-87/Unleaded Premium 93

Pemex Diesel Fuel Oil # 2 Low Sulphur Precio de referencia

internacional

Costo de Transporte

Costo de manejo

Diferencial de precios

Magna(Pesos por litro)

Premium(Pesos por litro)

Diesel(Pesos por litro)

Distribución del gasto y transferencias

Distribución del gasto en gasolinas y diesel por hogares 2008y diesel por hogares, 2008

(%)

Distribución de la transferencia del IESP de la gasolina y el diesel por

hogares, 2008(%)( )

Política fiscal

• Impuestos verdes al transporte: consumo de gasolinas, uso ycompra de autos y uso de vialidadescompra de autos y uso de vialidades.

• Un precio de 80 dólares por tonelada de carbono se convierte en unimpuesto de 0 07 dólares por litro (Newbery 2005)impuesto de 0.07 dólares por litro (Newbery, 2005).

Peajes por Kilometro y por litro: Gran Bretaña, 2000Categoria Total (millones £) Centavos por

kilómetroCentavos por litro de

petroleoCentavos por litro de

dieselImpuesto a los combustibles 22,305 4.77 48.8 48.8

Impuesto a los vehículos 5,415 1.16 13 8.9

Total 27,720 5.92 61.8 57.7Costos de carreterasCostos de carreteras

(peajes) 12,000 2.56 25.2 25.2

Costos por accidente 1,500 0.32 3.2 3.2Contaminación del

aire 1,600 0.34 1.2 6.6

Calentamiento global 1,800 0.38 4.9 4.9Contaminación del

agua 750 0.16 1.6 1.6

Ruidos 1,300 0.28 3.1 2.1Total (excluyendo los costos de accidentes) 17,450 3.7 36 40.4

Fuente: Newbery (2005) "Road user and congestion charges". En: S. Cnossen (ed), Theory and practice of taxation, Oxford University Press

Demanda de gasolina: Evidencia internacional

Elasticidad precio de largo plazoElasticidad ingreso de largo plazo

Akinboade et al. (2008)

Eltony y Al-Mutairi (1995)

Eltony (1996)

Espino (2005)

Berndt y Botero (1985)

Eltony (1996)

Autor

Eltony (1996)


Sudafrica

Kuwait

GCC

México

México

GCC

País

GCC

México

0.36 (0.30, 0.42)

0.92 (0.27, 1.57)

0.43 (0.29, 0.57)

0.49 (0.07, 0.90)

0.48 (0.36, 0.59)

0 48 (0 38 0 57)

ES (95% CI)

0.28 (0.11, 0.45)

0.41 (0.30, 0.52)

3.16

0.93

2.90

1.63

2.99

3 06

Weight

2.76

3.00

%

0.36 (0.30, 0.42)

0.92 (0.27, 1.57)

0.43 (0.29, 0.57)

0.49 (0.07, 0.90)

0.48 (0.36, 0.59)

0 48 (0 38 0 57)

ES (95% CI)

0.28 (0.11, 0.45)

0.41 (0.30, 0.52)

3.16

0.93

2.90

1.63

2.99

3 06

Weight

2.76

3.00

% Autor

Eltony y Al-Mutairi (1995)Eltony (1996)



Pock (2007)

Kim et al (2011)Kim et al (2011)

Eltony (1996)

Kim et al (2011)

Kim et al (2011)

Alves y Bueno 2003


Kim et al (2011)

País

KuwaitGCC

México

Sudafrica

Europa

KoreaKorea

GCC

Korea

Korea

Brasil

México

Korea

ES (95% CI)

-0.46 (-0.57, -0.36)-0.17 (-0.25, -0.09)

-0.49 (-0.71, -0.28)

-0.47 (-0.64, -0.30)

-0.40 (-0.54, -0.26)

-0.28 (-0.63, 0.07)-0.37 (-0.73, 0.00)

-0.30 (-0.50, -0.10)

-0.63 (-0.77, -0.50)

-0.32 (-0.56, -0.09)

-0.47 (-1.00, 0.07)

-0.65 (-0.93, -0.36)

-0.32 (-0.56, -0.07)

Weight

1.931.98

1.61

1.74

1.82

1.171.12

1.64

1.85

1.52

0.75

1.36

1.50

%

Amengual y Cubas (2002)

Reyes (2010)

Vita et al (2006)

Morán, et al. (sf)Morán, et al. (sf)

Vasquez (2005)


Nappo (2007)Nappo (2007)

Pock (2007)

Vasquez (2005)

Eltony (1996)

Vasquez (2005)

Uruguay

México

Namibia

EcuadorEcuador

Perú

Uruguay

BrasilBrasil

Europa

Perú

GCC

Perú

0.57 (0.35, 0.79)

1.00 (0.92, 1.09)

0.96 (0.71, 1.21)

0.60 (0.32, 0.88)0.60 (0.33, 0.87)

0.44 (0.06, 0.82)

0.60 (0.42, 0.78)

0.70 (0.44, 0.96)0.69 (0.48, 0.89)

0.95 (0.64, 1.27)

0.64 (0.49, 0.78)

0.48 (0.38, 0.57)

0.25 (-0.06, 0.56)

2.54

3.10

2.36

2.212.25

1.77

2.73

2.312.57

2.05

2.85

3.06

2.06

0.57 (0.35, 0.79)

1.00 (0.92, 1.09)

0.96 (0.71, 1.21)

0.60 (0.32, 0.88)0.60 (0.33, 0.87)

0.44 (0.06, 0.82)

0.60 (0.42, 0.78)

0.70 (0.44, 0.96)0.69 (0.48, 0.89)

0.95 (0.64, 1.27)

0.64 (0.49, 0.78)

0.48 (0.38, 0.57)

0.25 (-0.06, 0.56)

2.54

3.10

2.36

2.212.25

1.77

2.73

2.312.57

2.05

2.85

3.06

2.06Iwayemi et al (2010)

Vasquez (2005)

Hunt et al (2003)

Reyes (2010)

Vita et al (2006)

Pock (2007)

Liao y Lee (sf)


( )

Sa’ad (2009)

Flood et al (2007)

Hunt et al (2003)

Vita et al (2006)

Nappo (2007)

S i i (1995)

Ramanathan (1999)

Leesombatpiboon et al. (2010)


Flood et al (2007)

Vasquez (2005)

Nigeria

Perú

UK

México

Namibia

Europa

China

Uruguay

p

Indonesia

OCDE

UK

Namibia

Brasil

A t li

India

Tailandia

Uruguay

OCDE

Perú

-0.05 (-0.20, 0.09)

-0.65 (-0.72, -0.57)

-0.13 (-0.19, -0.07)

-0.28 (-0.37, -0.20)

-0.86 (-1.30, -0.42)

-0.54 (-0.97, -0.12)

-0.13 (-0.38, 0.12)

-0.45 (-0.57, -0.33)

( )

-0.16 (-0.21, -0.11)

-0.88 (-1.15, -0.62)

-0.31 (-0.42, -0.19)

-0.79 (-1.43, -0.16)

-0.20 (-0.35, -0.04)

0 13 ( 0 26 0 00)

-0.32 (-0.48, -0.16)

-0.17 (-0.28, -0.06)

-0.77 (-1.01, -0.53)

-1.08 (-1.30, -0.86)

-0.85 (-1.01, -0.69)

1.81

1.98

2.01

1.97

0.93

0.98

1.48

1.89

2.03

1.44

1.90

0.59

1.79

1 85

1.78

1.92

1.53

1.59

1.78

Sa’ad (2009)

Baltagi y Griffin (1983)

Flood et al (2007)

Hunt et al (2003)

Flood et al (2007)

Sultan (2010)

Liao y Lee (sf)

Vita et al (2006)


Iwayemi et al (2010)

Hunt et al (2003)


Samimi (1995)Indonesia

USA

OCDE

UK

OCDE

Mauricio

China

Namibia

Italia

Nigeria

UK

Tailandia

Australia0.88 (0.61, 1.15)

0.11 (-0.16, 0.38)

0.82 (0.41, 1.23)

0.56 (0.35, 0.77)

0.68 (0.35, 1.00)

0.77 (0.68, 0.86)

0.59 (0.34, 0.85)

1.08 (0.71, 1.45)

0 12 (-0 22 0 46)

0.75 (0.15, 1.34)

0.46 (0.10, 0.81)

0.76 (0.48, 1.04)

0.52 (0.44, 0.59)2.26

2.26

1.64

2.59

2.01

3.08

2.35

1.81

1 95

1.06

1.86

2.19

3.110.88 (0.61, 1.15)

0.11 (-0.16, 0.38)

0.82 (0.41, 1.23)

0.56 (0.35, 0.77)

0.68 (0.35, 1.00)

0.77 (0.68, 0.86)

0.59 (0.34, 0.85)

1.08 (0.71, 1.45)

0 12 (-0 22 0 46)

0.75 (0.15, 1.34)

0.46 (0.10, 0.81)

0.76 (0.48, 1.04)

0.52 (0.44, 0.59)2.26

2.26

1.64

2.59

2.01

3.08

2.35

1.81

1 95

1.06

1.86

2.19

3.11

Sterner et al. (1992)












Sterner et al (1992)

Sultan (2010)



Samimi (1995)



Dinamarca

España

Austria

Italia

Potugal

Irlanda

Canadá

Alemania

UK

Belgica

Finlandia

USA

Australia

Mauricio

Noruega

Grecia

Australia

Francia

Suecia

-0.61 (-0.81, -0.41)

-0.30 (-1.03, 0.43)

-0.59 (-1.10, -0.08)

-1.16 (-1.94, -0.38)

-0.67 (-1.34, -0.00)

-1.62 (-2.27, -0.97)

-1.07 (-1.54, -0.60)

-0.56 (-2.17, 1.05)

-0.45 (-0.98, 0.08)

-0.71 (-0.89, -0.53)

-1.10 (-2.02, -0.18)

-1.00 (-1.29, -0.71)

0 18 ( 0 32 0 04)

-0.44 (-0.61, -0.27)

-0.90 (-1.45, -0.35)

-1.12 (-2.14, -0.10)

-0.13 (-0.26, 0.00)

-0.70 (-0.99, -0.41)

-0.37 (-0.59, -0.15)

1.66

0.49

0.79

0.43

0.55

0.58

0.87

0.12

0.76

1.73

0.33

1.34

1 84

1.74

0.72

0.28

1.85

1.34

1.60

O ll (I d 85 3% 0 000)







Baltagi y Griffin (1983)Baltagi y Griffin (1983)Baltagi y Griffin (1983)


Baltagi y Griffin (1983)Baltagi y Griffin (1983)


Austria

Francia

Holanda

UK

Suiza

Canadá

ItaliaTurquíaIrlanda

OCDE

NoruegaBelgica

Alemania

0 60 (0 53 0 68)

0.76 (0.35, 1.17)

1.14 (0.82, 1.46)

0.36 (-0.18, 0.90)

0.56 (0.14, 0.98)

1.07 (0.67, 1.47)

0.39 (0.24, 0.54)

0.12 ( 0.22, 0.46)0.32 (-0.20, 0.84)0.35 (-0.08, 0.78)

0.66 (0.52, 0.80)

0.80 (0.36, 1.24)0.85 (0.52, 1.18)

0.40 (0.18, 0.62)

100 00

1.62

2.01

1.19

1.59

1.66

2.85

1.951.251.56

2.89

1.541.96

2.50

0 60 (0 53 0 68)

0.76 (0.35, 1.17)

1.14 (0.82, 1.46)

0.36 (-0.18, 0.90)

0.56 (0.14, 0.98)

1.07 (0.67, 1.47)

0.39 (0.24, 0.54)

0.12 ( 0.22, 0.46)0.32 (-0.20, 0.84)0.35 (-0.08, 0.78)

0.66 (0.52, 0.80)

0.80 (0.36, 1.24)0.85 (0.52, 1.18)

0.40 (0.18, 0.62)

100 00

1.62

2.01

1.19

1.59

1.66

2.85

1.951.251.56

2.89

1.541.96

2.50







Sterner et al. (1992)Baltagi y Griffin (1983)






Baltagi y Griffin (1983)Bentzen (1994)



Suiza

Japón

ItaliaGrecia

Austria

USA

Suecia

TurquíaCanadá

DinamarcaFrancia

Australia

Turquía

Japón

Holanda

OCDEDinamarca

Noruega

Alemania

-0.40 (-0.68, -0.12)

-0.14 (-0.25, -0.03)

-0.37 (-0.48, -0.26)-0.34 (-0.63, -0.05)

-0.79 (-1.08, -0.50)

-0.28 (-0.46, -0.10)

-0.62 (-0.99, -0.25)

-0.61 (-0.83, -0.39)-0.36 (-0.53, -0.19)

-0.14 (-0.45, 0.17)-0.20 (-0.39, -0.01)

-0.18 (-0.32, -0.04)

-0.26 (-0.54, 0.02)

-0.76 (-1.09, -0.43)

-0.40 (-0.77, -0.03)

-0.32 (-0.40, -0.24)-0 41 (-0 63 -0 20)

-0.23 (-0.51, 0.05)

-0.17 (-0.30, -0.04)

1.39

1.91

1.921.36

1.35

1.73

1.12

1.601.74

1.311.69

1.84

1.38

1.22

1.11

1.971 61

1.38

1.87

NOTE: Weights are from random effects analysis

Overall (I-squared = 85.3%, p = 0.000) 0.60 (0.53, 0.68) 100.000.60 (0.53, 0.68) 100.00

0-1.57 0 1.57

ElasticidadNOTE: Weights are from random effects analysisOverall (I-squared = 87.9%, p = 0.000)Broadstock y Hunt (2010)Broadstock y Hunt (2010)Bentzen (1994)

UKUKDinamarca

-0.43 (-0.49, -0.37)-0.12 (-0.21, -0.03)-0.12 (-0.21, -0.03)0.41 ( 0.63, 0.20)

100.001.961.961.61

0-2.27 0 2.27

Elasticidad

Demanda de gasolina: Evidencia internacional

Elasticidad precio de largo plazopor región

Elasticidad ingreso de largo plazo porregión

Espino (2005)

Eltony (1996)

NO OCDEBerndt y Botero (1985)


Autor

Eltony y Al-Mutairi (1995)Eltony (1996)


México

GCC

México

Sudafrica

País

KuwaitGCC

México

0.49 (0.07, 0.90)

0.43 (0.29, 0.57)

0.41 (0.30, 0.52)

0.36 (0.30, 0.42)

ES (95% CI)

0.92 (0.27, 1.57)0.28 (0.11, 0.45)

0.48 (0.36, 0.59)

1.63

2.90

3.00

3.16

%Weight

0.932.76

2.99

0.49 (0.07, 0.90)

0.43 (0.29, 0.57)

0.41 (0.30, 0.52)

0.36 (0.30, 0.42)

ES (95% CI)

0.92 (0.27, 1.57)0.28 (0.11, 0.45)

0.48 (0.36, 0.59)

1.63

2.90

3.00

3.16

%Weight

0.932.76

2.99

Kim et al (2011)


Autor

Kim et al (2011)

Kim et al (2011)


Kim et al (2011)

Alves y Bueno 2003

Eltony (1996)


Eltony y Al-Mutairi (1995)

Eltony (1996)

NO OCDE

Kim et al (2011)

Korea

México

País

Korea

Korea

México

Korea

Brasil

GCC

Sudafrica

Kuwait

GCC

Korea

-0.32 (-0.56, -0.09)

-0.65 (-0.93, -0.36)

ES (95% CI)

-0.63 (-0.77, -0.50)

-0.32 (-0.56, -0.07)

-0.49 (-0.71, -0.28)

-0.28 (-0.63, 0.07)

-0.47 (-1.00, 0.07)

-0.17 (-0.25, -0.09)

-0.47 (-0.64, -0.30)

-0.46 (-0.57, -0.36)

-0.30 (-0.50, -0.10)

-0.37 (-0.73, 0.00)

1.52

1.36

Weight

1.85

%

1.50

1.61

1.17

0.75

1.98

1.74

1.93

1.64

1.12

Vasquez (2005)

Nappo (2007)


Vasquez (2005)

Eltony (1996)

Reyes (2010)

Vita et al (2006)


Vita et al (2006)

Morán, et al. (sf)Nappo (2007)

Morán, et al. (sf)

Eltony (1996)

Leesombatpiboon et al (2010)

Vasquez (2005)

Iwayemi et al (2010)

Perú

Brasil

Uruguay

Perú

GCC

México

Namibia

Uruguay

Namibia

EcuadorBrasil

Ecuador

GCC

Tailandia

Perú

Nigeria

0.64 (0.49, 0.78)

0.70 (0.44, 0.96)

0.57 (0.35, 0.79)

0.44 (0.06, 0.82)

0.43 (0.29, 0.57)

1.00 (0.92, 1.09)

1.08 (0.71, 1.45)

0.60 (0.42, 0.78)

0.96 (0.71, 1.21)

0.60 (0.32, 0.88)0.69 (0.48, 0.89)

0.60 (0.33, 0.87)

0.48 (0.38, 0.57)

0 76 (0 48 1 04)

0.25 (-0.06, 0.56)

0.75 (0.15, 1.34)

2.85

2.31

2.54

1.77

2.90

3.10

1.81

2.73

2.36

2.212.57

2.25

3.06

2 19

2.06

1.06

0.64 (0.49, 0.78)

0.70 (0.44, 0.96)

0.57 (0.35, 0.79)

0.44 (0.06, 0.82)

0.43 (0.29, 0.57)

1.00 (0.92, 1.09)

1.08 (0.71, 1.45)

0.60 (0.42, 0.78)

0.96 (0.71, 1.21)

0.60 (0.32, 0.88)0.69 (0.48, 0.89)

0.60 (0.33, 0.87)

0.48 (0.38, 0.57)

0 76 (0 48 1 04)

0.25 (-0.06, 0.56)

0.75 (0.15, 1.34)

2.85

2.31

2.54

1.77

2.90

3.10

1.81

2.73

2.36

2.212.57

2.25

3.06

2 19

2.06

1.06

.


Sultan (2010)


Sa’ad (2009)Samimi (1995)

Iwayemi et al (2010)Leesombatpiboon et al. (2010)

Flood et al (2007)

Pock (2007)Pock (2007)

Ramanathan (1999)

OCDE

Eltony (1996)

Reyes (2010)

Vasquez (2005)

Liao y Lee (sf)

Nappo (2007)

Vita et al (2006)

Subtotal (I-squared = 90.6%, p = 0.000)

Vasquez (2005)

Vita et al (2006)

Uruguay

Mauricio

Uruguay

IndonesiaAustralia

NigeriaTailandia

OCDE

EuropaEuropa

IndiaGCC

México

Perú

China

Brasil

Namibia

Perú

Namibia

-0.77 (-1.01, -0.53)

-0.44 (-0.61, -0.27)

-0.45 (-0.57, -0.33)

-0.16 (-0.21, -0.11)-0.13 (-0.26, 0.00)

-0.05 (-0.20, 0.09)-0.17 (-0.28, -0.06)

1 08 ( 1 30 0 86)

-0.40 (-0.54, -0.26)-0.54 (-0.97, -0.12)

-0.32 (-0.48, -0.16)0.30 ( 0.50, 0.10)

-0.28 (-0.37, -0.20)

-0.85 (-1.01, -0.69)

-0.13 (-0.38, 0.12)

-0.20 (-0.35, -0.04)

-0.86 (-1.30, -0.42)

-0.39 (-0.48, -0.30)

-0.65 (-0.72, -0.57)

-0.79 (-1.43, -0.16)

1.53

1.74

1.89

2.031.85

1.811.92

1 59

1.820.98

1.781.64

1.97

1.78

1.48

1.79

0.93

43.26

1.98

0.59

.OCDEPock (2007)


Hunt et al (2003)

Flood et al (2007)

Sultan (2010)

Sa’ad (2009)


Liao y Lee (sf)


Flood et al (2007)

Samimi (1995)


Hunt et al (2003)

Europa

USA

UK

OCDE

Mauricio

IndonesiaChina

Italia

OCDE

Australia

Tailandia

UK

0.95 (0.64, 1.27)

0.11 (-0.16, 0.38)

0.46 (0.10, 0.81)

0.68 (0.35, 1.00)

0.77 (0.68, 0.86)

0.88 (0.61, 1.15)

0.61 (0.51, 0.70)

0.59 (0.34, 0.85)

0.12 (-0.22, 0.46)

0.82 (0.41, 1.23)

0.52 (0.44, 0.59)

0.76 (0.48, 1.04)

0.56 (0.35, 0.77)

2.05

2.26

1.86

2.01

3.08

2.26

63.03

2.35

1.95

1.64

3.11

2.19

2.59

0.95 (0.64, 1.27)

0.11 (-0.16, 0.38)

0.46 (0.10, 0.81)

0.68 (0.35, 1.00)

0.77 (0.68, 0.86)

0.88 (0.61, 1.15)

0.61 (0.51, 0.70)

0.59 (0.34, 0.85)

0.12 (-0.22, 0.46)

0.82 (0.41, 1.23)

0.52 (0.44, 0.59)

0.76 (0.48, 1.04)

0.56 (0.35, 0.77)

2.05

2.26

1.86

2.01

3.08

2.26

63.03

2.35

1.95

1.64

3.11

2.19

2.59

Hunt et al (2003)



Sterner et al. (1992)Sterner et al. (1992)


Flood et al (2007)






Hunt et al (2003)


Flood et al (2007)



Sterner et al. (1992)Sterner et al. (1992)



UK

Dinamarca

USA

UKAustralia

Suecia

OCDE

Finlandia

Canadá

Austria

Noruega

Grecia

UK

Francia

OCDE

España

Belgica

IrlandaItalia

Potugal

Alemania

-0.31 (-0.42, -0.19)

-0.61 (-0.81, -0.41)

-1.00 (-1.29, -0.71)

-0.45 (-0.98, 0.08)-0.18 (-0.32, -0.04)

-0.37 (-0.59, -0.15)

-1.08 (-1.30, -0.86)

-1.10 (-2.02, -0.18)

-1.07 (-1.54, -0.60)

-0.59 (-1.10, -0.08)

-0.90 (-1.45, -0.35)

-1.12 (-2.14, -0.10)

-0.13 (-0.19, -0.07)

-0.70 (-0.99, -0.41)

-0.88 (-1.15, -0.62)

-0.30 (-1.03, 0.43)

-0.71 (-0.89, -0.53)

-1.62 (-2.27, -0.97)-1.16 (-1.94, -0.38)

-0.67 (-1.34, -0.00)

-0.56 (-2.17, 1.05)

1.90

1.66

1.34

0.761.84

1.60

1.59

0.33

0.87

0.79

0.72

0.28

2.01

1.34

1.44

0.49

1.73

0.580.43

0.55

0.12

.Overall (I-squared = 85.3%, p = 0.000)











HolandaCanadá

Austria

Alemania

OCDEUK

Noruega

SuizaBelgica

IrlandaTurquía

Francia

0.60 (0.53, 0.68)

0.36 (-0.18, 0.90)

0.59 (0.47, 0.72)

0.39 (0.24, 0.54)

0.76 (0.35, 1.17)

0.40 (0.18, 0.62)

0.66 (0.52, 0.80)0.56 (0.14, 0.98)

0.80 (0.36, 1.24)

1.07 (0.67, 1.47)0.85 (0.52, 1.18)

0.35 (-0.08, 0.78)0.32 (-0.20, 0.84)

1.14 (0.82, 1.46)

100.00

1.19

36.97

2.85

1.62

2.50

2.891.59

1.54

1.661.96

1.561.25

2.01

0.60 (0.53, 0.68)

0.36 (-0.18, 0.90)

0.59 (0.47, 0.72)

0.39 (0.24, 0.54)

0.76 (0.35, 1.17)

0.40 (0.18, 0.62)

0.66 (0.52, 0.80)0.56 (0.14, 0.98)

0.80 (0.36, 1.24)

1.07 (0.67, 1.47)0.85 (0.52, 1.18)

0.35 (-0.08, 0.78)0.32 (-0.20, 0.84)

1.14 (0.82, 1.46)

100.00

1.19

36.97

2.85

1.62

2.50

2.891.59

1.54

1.661.96

1.561.25

2.01

Subtotal (I-squared = 85 5% p = 0 000)



Broadstock y Hunt (2010)Broadstock y Hunt (2010)




( )





Bentzen (1994)









Dinamarca

Turquía

UKUK

OCDE

Francia

USA

Suiza

Alemania

Canadá

Noruega

Dinamarca

Grecia

Holanda

Austria

Turquía

Italia

Suecia

Japón

Japón

-0 46 (-0 54 -0 38)

-0.14 (-0.45, 0.17)

-0.61 (-0.83, -0.39)

-0.12 (-0.21, -0.03)-0.12 (-0.21, -0.03)

-0.32 (-0.40, -0.24)

-0.20 (-0.39, -0.01)

-0.28 (-0.46, -0.10)

( )

-0.40 (-0.68, -0.12)

-0.17 (-0.30, -0.04)

-0.36 (-0.53, -0.19)

-0.23 (-0.51, 0.05)

-0.41 (-0.63, -0.20)

-0.34 (-0.63, -0.05)

-0.40 (-0.77, -0.03)

-0.79 (-1.08, -0.50)

-0.26 (-0.54, 0.02)

-0.37 (-0.48, -0.26)

-0.62 (-0.99, -0.25)

-0.76 (-1.09, -0.43)

-0.14 (-0.25, -0.03)

56 74

1.31

1.60

1.961.96

1.97

1.69

1.73

1.39

1.87

1.74

1.38

1.61

1.36

1.11

1.35

1.38

1.92

1.12

1.22

1.91

NOTE: Weights are from random effects analysis

( q , p ) ( , )( , )

0-1.57 0 1.57

ElasticidadNOTE: Weights are from random effects analysis

.

Overall (I-squared = 87.9%, p = 0.000)


-0.43 (-0.49, -0.37)

-0.46 (-0.54, -0.38)

100.00

56.74

0-2.27 0 2.27

Elasticidad

Elasticidad ingreso y elasticidad precio de la demanda de gasolinag

Elasticidad ingreso Elasticidad precio

OECD No-OECD OECD No-OECD

Modelo

Consumode

gasolina

de efectosaleatorios

0.59 0.61 -0.46 -0.39

gasolinaNo. de estudios 69 26 43 27

Demanda de gasolina y diesel

La demanda de gasolina es una demanda derivada de las necesidades de transportede la población:

(1)

( ) (2)

(3)

Ecuación de cointegración

Hi ót i i V l íti 95% V l íti 95%

Estadístico del procedimiento de Johansen para la demanda de gasolinas y diesel

Hipóteisis nula Hipóteisis Alternativa Traza Valor crítico 95%

(Traza) Traza Valor crítico 95% (Traza)

r = 0 r > 0 86.07* 40.17 54.04* 47.86

r ≤ 1 r > 1 39.79* 24.27 17.33 29.80

≤ 2 > 2 7 65 12 32 4 77 15 49r ≤ 2 r > 2 7.65 12.32 4.77 15.49

r ≤ 3 r > 3 0.27 4.12 0.08 3.84 Notas: (*) rechazo al 5% de nivel de significancia. Traza = Prueba de la traza (Mackinnon, Haug y Michelis, 1999, tabla II, p. 571). r = número de vectores de cointegración. Número de rezagos en el VAR de ambos modelos es de 2. El modelo VAR para el modelo de gasolina incluye una constante, una dummy de pulso en el primer trimestre de 2009 y una dummy de nivel a partir del último trimestre de 1998. Ambos modelos está estimados para el período 1995(1)-2010(4).


Elasticidad ingreso de largo plazo de la gasolina y del diesel

- 0.62 -0.37 0.54

2.13 0.88 -0.36 0.31 Nota: Periodo de estimación 1995(1) – 2010(4)

Modelo de corrección de errores

(5)

(6)


Variable (i = gasolina diesel)

Modelo de Corrección de Errores: Efectos de corto plazo

Variable (i gasolina, diesel) C 0.05 (0.012) 0.031 (0.005)

0.376 (0.097) 0.243 (0.058) 0.355 (0.069) 0.84 (0.12) -0.358 (0.089)

0 269 (0 116) -0.269 (0.116) 0.382 (0.086)

-0.006 (0.019) -0.121 (0.036) R2 0.94 0.95 Normalidad (J-B) 0.310 (0.856) 1.032 (0.596) Autocorrelación LM (4) 0.386 (0.817) 1.476 (0.224)Heteroscedasticidad ARCH (4) 0.538 (0.708) 0.588 (0.672) Gasolinas Diesel

04

.06

08

.12

.01

.02

.03

-.06

-.04

-.02

.00

.02

.04

.00

.02

.04

-.12

-.08

-.04

.00

.04

.08

-.02

-.01

.00

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010

Residual Observado Ajustado

-.04

-.02

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010


Simulación de escenarios a 2030: Escenario BAU

BAU: a) Crecimiento anual promedio del PIB 3% con un rango

entre 2.3% y 3.6% anual con el 60% de probabilidad.

Modelo ARIMA (3,1,3) Fanchart del PIB(Miles de millones de pesos a precios de 2003)

.08

.02

.03

- 08

-.04

.00

.04

-.03

-.02

-.01

.00

.01

-.12

.08

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010



b) Precio relativo de la gasolina: crecimiento 0%.

c) La flota vehicular: crecimiento anual promedio de 4 5%c) La flota vehicular: crecimiento anual promedio de 4.5%.

d) Gasto público: crecimiento anual promedio de 4.5%anual.


Variable Límite inferior Media Límite superior

Evolución del consumo de gasolinas y diesel: Escenario BAU

Variable Límite inferior Media Límite superiorGasolinas 4.3 4.5 4.7

Diesel 3.7 3.8 3.9

Simulación del modelo de consumo de gasolina: Escenario BAU

(millones de litros trimestrales)

Simulación del modelo de consumo de diesel: Escenario BAU

(millones de litros trimestrales)

Simulación de escenarios a 2030: Reforma fiscal verde débil

• Cambio en los precios relativos de la gasolina y el diesel de 2%anual.

Variable Límite inferior Media Límite superior

Evolución del consumo de gasolinas y diesel: Escenario “Reforma fiscal”

Gasolinas 3.2 3.4 3.6Diesel 3.0 3.1 3.2

120 Escenario BAU Escenario reforma fiscal 40 Escenario BAU

Consumo de gasolina(miles de millones de litros)

Consumo de diesel(miles de millones de litros)

40

60

80

100

152025303540 Escenario BAU

0

20

40

05

1015

1995

1997

1999

2001

2003

2005

2007

2009

2011

2013

2015

2017

2019

2021

2023

2025

2027

2029

Emisiones de combustibles a 2030

400.000

Emisiones de CO2 del consumo de gasolina y diesel(Gigagramos)

200 000

250.000

300.000

350.000 Emisiones Escenario BAU Escenario reforma fiscal

50.000

100.000

150.000

200.000

‐

Evolución de las emisiones del consumo de gasolinas y diesel(Gi )

2010 2030 Crecimiento (%)

BAU 158,457 357,161 4.1

(Gigagramos)

, ,

Reforma fiscal 158,457 282,824 3.1

Implicaciones fiscales del consumo de gasolina y dieselg y

18 Escenario base

65

Monto de subsidio por el consumo de diesel(miles de millones de pesos de 2003)

Monto de subsidio por el consumo de gasolina(miles de millones de pesos de 2003)

12

14

16

Escenario base

Escenario alternativo

40

45

50

55

60 Escenario base Escenario alternativo

6

8

10

20

25

30

35

40

6

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

2021

2022

2023

2024

2025

2026

2027

2028

2029

2030

20

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

2021

2022

2023

2024

2025

2026

2027

2028

2029

2030

Monto de subsidio total(% del PIB)

0,50% 0,40%

Recaudación por concepto del IEPS(% del PIB)

0,20%

0,30%

0,40%

0,50%

Diesel

G li

‐0,40%

‐0,20%

0,00%

0,20%

0,40%

Fracción II (Cuota)

F ió I (Dif i l

0,00%

0,10%

2011 2020 2030 2011 2020 2030

Escenario BAU Escenario reforma fiscal

Gasolina

‐0,80%

‐0,60%

2011 2020 2030 2011 2020 2030

Escenario BAU Escenario reforma fiscal

Fracción I (Diferencial de precios)

Conclusiones

• El crecimiento económico está fuertementevinculado con el consumo de energíavinculado con el consumo de energía.

• Modificar la forma de producir y de consumir, y degenerar y usar la energíagenerar y usar la energía

• Políticas de fomento para tecnologías verdes• El mecanismo de precios no es suficiente• El mecanismo de precios no es suficiente• Solidificar la estructura fiscal.

S i ió d idid d l E t d d• Se requiere una acción decidida del Estado, deinversiones a largo plazo y de incentivos al cambiode hábitos culturales y de la vida cotidianade hábitos culturales y de la vida cotidiana.

FINANZAS PÚBLICAS Y CAMBIOFINANZAS PÚBLICAS Y CAMBIO CLIMÁTICO EN MÉXICO

Luis Miguel GalindoDivisión de Desarrollo Sostenible y Asentamientos H manosAsentamientos HumanosComisión Económica para América Latina y el Caribe

Indicadores de las finanzas públicas

Deuda del sector público (% del PIB)

80%

90%

100%

Externa Interna

50%

60%

70%

10%

20%

30%

40%

0%

10%

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

Fuente: Elaboración propia con datos del Banco de México.

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