La Curva Medioambiental de Kuznets: ¿Un modelo fiable sobre la degradación ambiental? ·...
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Mikel Mendaza Enrique Fernando Jesús Antoñanzas Villar Facultad de Ciencias Empresariales Grado en Administración y Dirección de Empresas 2014-2015 Título Director/es Facultad Titulación Departamento TRABAJO FIN DE GRADO Curso Académico La Curva Medioambiental de Kuznets: ¿Un modelo fiable sobre la degradación ambiental? Autor/es
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Mikel Mendaza Enrique
Fernando Jesús Antoñanzas Villar
Facultad de Ciencias Empresariales
Grado en Administración y Dirección de Empresas
2014-2015
Título
Director/es
Facultad
Titulación
Departamento
TRABAJO FIN DE GRADO
Curso Académico
La Curva Medioambiental de Kuznets: ¿Un modelo fiablesobre la degradación ambiental?
Autor/es
© El autor© Universidad de La Rioja, Servicio de Publicaciones, 2015
publicaciones.unirioja.esE-mail: [email protected]
La Curva Medioambiental de Kuznets: ¿Un modelo fiable sobre la degradación ambiental?, trabajo fin de grado
de Mikel Mendaza Enrique, dirigido por Fernando Jesús Antoñanzas Villar (publicado por la Universidad de La Rioja), se difunde bajo una Licencia
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FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES
TRABAJO FIN DE GRADO
GRADO EN ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS o
TURISMO
La Curva Medioambiental de Kuznets:
¿Un modelo fiable sobre la degradación ambiental?
Autor: D. Mendaza Enrique, Mikel
Tutor: Dr. Antoñanzas Villar, Fernando Jesús
CURSO ACADÉMICO 2014-2015
2
ÍNDICE
1. INTRODUCCIÓN ..................................................................................................... 5
2. LA CURVA MEDIOAMBIENTAL DE KUZNETS (CMK): CONCEPTO ........ 8
3. DESCRIPCIÓN DE LA METODOLOGÍA .......................................................... 10
3.1. Modelo económico y formas de la ecuación econométrica ................................ 10
3.2. Datos muestrales y métodos de estimación ........................................................ 12
3.3. Estimación del punto crítico ............................................................................... 13
3.4. La variable dependiente: Indicadores medioambientales .................................. 14
3.5. Uso de otras variables explicativas .................................................................... 15
4. MARCO TEÓRICO: EFECTOS SOBRE LA PENDIENTE DE LA CMK. ..... 15
4.1. Factores genéricos............................................................................................. 16
4.1.1. La elasticidad ingreso de la demanda de la calidad ambiental: ¿Un bien de
lujo? ............................................................................................................................ 16
4.1.2. Efectos de escala, composición y tecnología...................................................... 17
4.1.3. Efectos del comercio o desplazamiento .............................................................. 19
4.1.4. Los acuerdos internacionales ............................................................................. 20
4.2. Factores diferenciales en economías en desarrollo ........................................ 21
4.2.1. La desigualdad en la distribución del ingreso ................................................... 21
4.2.2. La estructura y el marco institucional ................................................................ 22
4.2.3. Los compromisos internacionales ...................................................................... 23
5. ESTADO DEL ARTE: RESULTADOS DE LOS ESTUDIOS EMPÍRICOS ... 23
5.1. Estudios que tratan de validar la CMK ......................................................... 24
5.2. Hipótesis subsidiarias que incorporan nuevas variables .............................. 27
5.2.1. El comercio internacional .................................................................................. 27
5.2.2. Los precios de la energía ................................................................................... 27
5.2.3. La desigualdad socioeconómica ......................................................................... 28
3
5.2.4. La calidad institucional ...................................................................................... 31
6. CRÍTICAS A LA CMK ........................................................................................... 32
6.1. Críticas conceptuales ........................................................................................ 32
6.1.1. Evidencia para estudios reducidos de algunos contaminantes .......................... 32
6.1.2. Países desarrollados vs Países en vías de desarrollo ........................................ 32
6.1.3. Limitaciones de un modelo reducido y uniecuacional ....................................... 33
6.1.4. ¿Una relación de unidireccionalidad o de retroalimentación? ......................... 33
6.1.5. La imposibilidad de una disociación permanente entre el crecimiento
económico y el deterioro medioambiental. ..................................................................... 33
6.1.6. La irreversibilidad de la degradación medioambiental ..................................... 34
6.2. Críticas econométricas ..................................................................................... 34
6.2.1. Problemas operativos ......................................................................................... 34
6.2.2. Heterocedasticidad ............................................................................................. 34
6.2.3. Sesgo por variables omitidas .............................................................................. 35
6.2.4. Problemas de espuriedad ................................................................................... 35
6.2.5. Representatividad de la media ........................................................................... 36
7. ESTIMACIÓN DE LA CMK POR PAÍSES ......................................................... 37
8. ANÁLISIS COMPARATIVO POR MCO ENTRE PAÍSES
DESARROLLADOS ......................................................................................................... 38
8.1. Corrección de las externalidades mediante las energías renovables ................ 38
8.2. El modelo econométrico ..................................................................................... 39
8.3. Resultados de la comparativa entre países desarrollados ................................. 40
9. CONCLUSIONES ................................................................................................... 44
10. BIBLIOGRAFÍA: .................................................................................................... 47
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RESUMEN
En las últimas décadas, la hipótesis de la Curva Medioambiental de Kuznets (CMK) ha
sido una de las teorías más debatidas desde la Economía Ambiental. Según ésta, la relación
entre algunos indicadores de contaminación (producción y locales) y el nivel de actividad
económica presentaría una forma de U-invertida en el largo plazo. Ahora bien, la mayoría de
los argumentos teóricos utilizados para determinar el punto de inflexión de la curva parecen
estar sesgados hacia economías desarrolladas. Así pues, factores como la desigualdad en la
distribución de los ingresos, el grado de fortaleza institucional o la especialización
internacional ponen en entredicho su validez.
Por otra parte, desde la evidencia empírica se han propuesto hipótesis subsidiarias -precios
energéticos, comercio internacional, etc.- y estudios individuales por países que enriquezcan
el análisis.
Desde el presente estudio, se ha hecho un recorrido teórico-descriptivo por el Estado del
Arte de la CMK, la metodología aplicada y sus críticas, además de hacer un estudio empírico
por el método de MCO con países individuales. En líneas generales, no podemos validar
dicho modelo globalmente, dado que parece pretencioso poder explicar y actuar sobre la
contaminación indirectamente a través del crecimiento económico.
ABSTRACT
Over the last decades, the hypothesis of the Environmental Kuznets Curve (EKC) has been
one the most debated theories from the Environmental Theory point of view. Accordingly,the
relation between some indicators of pollution (production and local) and the level of economic
activity would present an inverted U shape in the long run. However, most of the theoretical
arguments used to determine the turning point of the curve seem to be biased by the
developed countries. Similarly, factors such as inequality in the income distribution, the
degree of institutional strength or the international specialisation question its validity.
On the other hand, concerning the empirical evidence, subsidiary hypothesis -energy
prices, international commerce, etc- and individual studies have been proposed by countries
that enrich the analysis.
This study presents a theoretical and descriptive review through the state-of-the-art EKC,
the applied methodology and the liabilities, besides an empirical study using the MCO method
with individual countries. In sum, it is not possible to validate such model globally, since it
seems pretentious to explain and act against pollution in an indirect way through economic
growth.
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1. INTRODUCCIÓN
En las últimas décadas del siglo XX, con la Conferencia Mundial de las Naciones Unidas
sobre Medio Ambiente (1972), llevada a cabo en Estocolmo, comienza una preocupación
social, sobre todo en el mundo desarrollado, por los efectos del crecimiento sobre el
medioambiente.
Por un lado, las continuas crisis del petróleo van a alimentar el debate sobre el agotamiento
de los recursos energéticos no renovables. El modelo de combustión masiva de energía fósil
no renovable –carbón, gas y petróleo-, que requieren los países industrializados para su
producción y consumo continuados, hace que se cuestionen los límites del crecimiento
económico. Por añadidura, en dichos países, la preocupación por la calidad de vida y el legado
a las generaciones venideras -intergeneracional- comienza a desplazar al bienestar material.
ante el progreso de la contaminación de agua, suelo y atmósfera, la sobreexplotación de los
recursos renovables -bosques, pesca, etc.- y la extinción de las especies (Meadows et al.,1972)
Por otro lado, el crecimiento acelerado poblacional en los países menos desarrollados
ejerce una mayor presión sobre los recursos, lo que conduce a un aumento de la pobreza, y por
tanto, a un mayor riesgo de pérdida de la fauna y la ruptura del equilibrio ecológico del
planeta -ej. destrucción de selvas-. Esta triple relación es más conocida como "la espiral
población-pobreza-medioambiente". He aquí donde surge la preocupación por el bienestar
intrageneracional entre individuos, regiones y a nivel mundial; y donde se observa un reparto
inequitativo de los beneficios del crecimiento económico para con los países menos
desarrollados (Labandeira et al., 2007).
En 1987, la Comisión de Medio Ambiente de las Naciones Unidas desarrolla el trabajo
“Nuestro Futuro Común”. Esta obra fue fundamental para la institucionalización del concepto
de desarrollo sostenible, el cual se definió como: “El desarrollo que satisface las necesidades
de la generación presente, sin comprometer la capacidad de las generaciones futuras para
satisfacer sus propias necesidades” (CMMAD, 1987). En definitiva, el desarrollo sostenible
fue una consecuencia de la continua redefinición por los economistas de los objetivos respecto
a los problemas citados, y por ende, a la necesidad de un crecimiento económico compatible
con la capacidad de asimilación del medioambiente, la salud humana y la equidad social.
Con estos antecedentes, y recogiendo las ideas de Hartley (2008), desde dentro de la
Economía Ambiental (EA), rama del análisis económico neoclásico, se comienza a
incorporar factores medioambientales en sus modelos y a asumir que el crecimiento
económico puede corregir sus propios problemas ambientales. Esto es fruto de la búsqueda de
tres objetivos: corregir las externalidades de la contaminación; la eficiencia en la gestión de
los recursos agotables; y la sustituibilidad de estos por tecnología.
La EA define como efectos externos: aquellos daños o costes sociales causados por
terceros y que afectan de manera negativa a otros sin compensación por dichos daños. Esto
supone que el mercado no alcance el óptimo paretiano, es decir, que un individuo no puede
mejorar su bienestar sin empeorar el de otro. Las soluciones propuestas para tal caso son:
6
Los derechos de propiedad -privatización- y la valoración crematística de los bienes
ambientales, para así limitar la capacidad contaminante de la empresa -reducción de costes e
innovación-.
Establecer un nivel óptimo de contaminación, donde el coste marginal sea igual al
beneficio marginal.
La intervención del Estado mediante incentivos económicos (subvenciones, impuestos,
etc.) estándares, regulaciones estrictas y acuerdos internacionales (Chavarro, 2007).
La principal herramienta utilizada por la EA es el análisis del coste-beneficio. De tal
manera , que una política ambiental será meritoria cuando sea positivo el resultado de minorar
a los beneficios no ambientales los costes ambientales y la variación del valor neto del cambio
ambiental, todos ellos descontados al valor presente (Chavarro, 2007).
Según la EA, los recursos son relativamente escasos, y al contrario que la Economía
Ecológica (años 80) , defiende que: al no conocerse la potencialidad de la tecnología, la
posibilidad de sustitución o cómo serán las preferencias sociales, no podemos conocer los
límites absolutos del crecimiento ni que éste sea incompatible con la preservación del medio
natural (Labandeira et al., 2007).
Por contra, la EE presenta una visión multidisciplinar e integradora, basada en las leyes de
la termodinámica, con una preocupación tanto intrageneracional como intergeneracional, en
torno al conjunto de interacciones entre las sociedades humanas, las sociedades naturales y los
equilibrios ambientales (Martínez Allier, 1999 citado en Etxebarria et al., 2009). Sus
principales críticas hacia la EA son tres: por una parte, considera el ciclo producto-consumo
como un clico cerrado y una mera yuxtaposición con el medioambiente; el precio que
establece el mercado para los bienes ambientales es limitado; y por último, no delimita tasas
tanto de explotación para la auto-regeneración como de asimilación de residuos (Foladori,
2005).
Así pues, el debate en la EA ha ido evolucionando hacia las interrelaciones entre la calidad
ambiental, la forma del crecimiento y la densidad poblacional. Es decir, encontrar una función
de crecimiento que diagnostique el deterioro ambiental, teniendo en cuenta las crecientes tasas
de consumo y generación de residuos en la sociedad actual.
De acuerdo con Labandeira et al.(2007), una primera aproximación fue el modelo IPAT de
Ehlrich y Holdren (1971). El cual explica el impacto medioambiental (I) como producto del
tamaño poblacional (P), la renta o consumo per cápita en unidades monetarias (A) y la
tecnología (T) o recursos y residuos generados por unidad productiva. De aquí, se deduce a
partir de las tasas de variación que para que el crecimiento económico no degrade el
medioambiente se necesita que la tasa de eficiencia tecnológica (∆t/t), por lo menos, iguale a
la suma de las tasas de cambio poblacional (∆p/p), y de crecimiento en el consumo-renta
(∆y/y).
I = P x A x T ; (∆I/I)=(∆t/t)+ (∆p/p)+ (∆y/y)
7
Siguiendo con la anterior idea, entre las investigaciones y modelos realizados en torno al
crecimiento económico y el deterioro del medioambiente, una línea relativamente actual que
ha resultado de especial interés es: la Hipótesis sobre la Curva Medioambiental de Kuznets
(CMK). Su evidencia empírica recoge una serie de indicadores medioambientales cuyo
comportamiento es descrito por una relación con el crecimiento económico en forma de U-
invertida. Estos estudios surgen a raíz de la publicación "Desarrollo y Ambiente" del World
Development Report del Banco Mundial en 1992, citado en Saravia, 2005. En este informe se
representaban por vez primera gráficos sobre el efecto del ingreso en el medioambiente a
largo plazo. En resumen, el Banco Mundial concluyó que el crecimiento económico, con el
tiempo, repercute en forma de beneficios sobre medioambiente y que la acumulación de
riqueza hace que la sociedad esté más receptiva a hacer frente y reparar el daño ambiental.
Mi investigación es esencialmente teórico-descriptiva con una pequeña parte empírica por
el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO). El propósito último de mi estudio es dar
a conocer la Hipótesis de la Curva Medioambiental de Kuznets, la cual resultaría de suma
importancia, en caso de encontrarse la especificación adecuada, para hacer más viable el
objetivo del desarrollo sostenible. Y es que problemas de índole global como: el
calentamiento global, la desertificación, la contaminación del agua dulce y salada, la
destrucción de la capa de ozono, etc. se han vuelto un quebradero político en estas últimas
décadas y amenazan con poner en riesgo, ya no sólo el ecosistema, sino la vida futura en la
Tierra.
El primer interrogante que trataremos de resolver es: si el crecimiento económico puede
resolver de manera indirecta los problemas ambientales. De otro modo, sería interesante saber
si su ecuación básica es compatible con otras variables que puedan enriquecerla, qué métodos
o datos resultan más adecuados en su especificación y sus limitaciones para, en la medida de
lo posible, poder subsanarlas.
Por otra parte, en el caso de que el modelo no sea válido para todo tipo de indicadores
ambientales no sería desdeñable saber en cuales sí es significativo y robusto. De manera que
las políticas ambientales y de desarrollo económico estén enfocadas en ellos.
Análogamente, resulta no menos relevante la cuestión del desarrollo económico mundial.
Parece ser que los países desarrollados han logrado grandes avances en la reducción de la
degradación medioambiental dentro de sus fronteras gracias al grado de crecimiento
económico, la regulación, etc. Sin embargo, no menos cierto es que sin países en desarrollo
donde relocalizar sus industrias más contaminantes la historia presentaría grandes cambios.
Así pues, ¿puede funcionar la hipótesis en países predestinados a un menor desarrollo? ¿es
relevante la CMK como problema global?
Por último, la restante estructura del trabajo se desarrolla en las siguientes secciones. En la
segunda se darán unas nociones básicas sobre el concepto acerca de la curva. La tercera
muestra la metodología más habitual en las investigaciones sobre el tema. En la cuarta se
clasifican los aspectos teóricos que condicionan la pendiente de la curva, diferenciando entre
economías desarrolladas o en vías de desarrollo. La quinta sección recoge los principales
8
resultados empíricos obtenidos sobre los distintos indicadores ambientales. La sexta sección
recoge tanto las críticas conceptuales como las econométricas. Por otra parte, en la séptima se
hace una breve descripción del estado del arte para la CMK individual por países; mientras
que en el octavo apartado se realiza un análisis comparativo por MCO entre un modelo
verificado sobre energías renovables para España y una selección de países desarrollados. Por
último, se presentan las principales conclusiones.
2. LA CURVA MEDIOAMBIENTAL DE KUZNETS (CMK): CONCEPTO
El concepto de las curvas de Kuznets nació con la teoría del premio nobel Simon Kuznets
(1955) sobre una relación no lineal en forma de campana entre el crecimiento económico y los
cambios en la distribución de la renta de las economías. En términos del coeficiente de Gini,
en un principio, las economías presentarían una distribución del ingreso bastante equitativa,
pero a medida que se acelerase el progreso, la relación entre equidad e ingreso per cápita
comenzaría a empeorar hasta llegar a un punto máximo; a partir de este punto, dicha relación
mejoraría con el aumento del ingreso. Asimismo, esta relación entre equidad e ingreso se ha
extrapolado a la reflejada entre el crecimiento y la calidad del medio ambiente, demostrándose
en determinados casos una forma de U invertida (Labandeira et al., Chavarro, 2007 y Piaggio,
2008).
Gráfico 1. La Curva Medioambiental de Kuznets
Fuente: Alfranca, 2007.
Así pues, en la década de los años 90, a partir de los trabajos de Grossman y Krueger
(1991), Shafik y Bandyopadhyay (1992) y Panayotou (1993), citados en Zilio (2012), se inicia
un debate acerca de la hipótesis conocida como Curva Medioambiental de Kuznets (CMK).
Dicha hipótesis plantea que: el deterioro ambiental es una función creciente del nivel de
actividad económica, en etapas de desarrollo bajas, hasta un determinado punto crítico de
renta per cápita –que marca la transición de una sociedad con un crecimiento intenso a otra
con un alto nivel de desarrollo -, y a partir del cual, los mayores niveles de renta llevan
aparejados niveles progresivamente menores de degradación del medio ambiente. (Ver
9
Gráfico 1)
Según esto, de la pendiente de la curva pueden leerse dos mensajes con grandes
implicaciones políticas. En primer lugar, que el PIB es tanto la causa como la cura del
problema medioambiental. Esto supone que en las etapas más tempranas de crecimiento, la
degradación ambiental es un coste obligatoriamente necesario en el que se ha de incurrir para
poder alcanzar el nivel crítico. En segundo lugar, la mejor posibilidad de conseguir un
medioambiente óptimo es que los países se vuelvan ricos y desarrollados.
La posible existencia de la CMK también se ha explicado mediante las diferentes fases de
desarrollo económico (Panayotou, 1993 citado en Labandeira et al., 2007):
1) Economías agrícolas de subsistencia. En niveles bajos de desarrollo, la degradación
ambiental se limita a los impactos sobre la asignación de los recursos de la actividad de
subsistencia y a unos residuos orgánicos -biodegradables- limitados.
2) Crecimiento progresivo hacia la industria pesada. Conforme se intensifica la actividad
agraria, se empiezan a extraer otros recursos y coge impulso la industrialización y la
urbanización, las tasas de extracción superan a las tasas de regeneración de los recursos, y
además, aumenta la generación de residuos tanto en cantidad como en toxicidad.
3) Fase post-industrial, enfoque a los sectores servicios y tecnologías de la comunicación.
Con niveles de desarrollo muy elevados se consigue una estabilización y disminución
progresiva del impacto medioambiental. Esto se consigue a través de: el cambio estructural
hacia actividades menos contaminantes, la mayor concienciación social -cambio en las
preferencias -, el establecimiento de regulaciones ambientales más estrictas, la innovación
tecnológica, etc.
Otra reflexión que subyace de esta teoría, en términos generales, es que: conforme la
sociedad acumula más riqueza, presenta una mayor concienciación -comportamientos
productivos y de consumo responsables- para afrontar el daño al medio ambiente que supone
el crecimiento económico.
Sin embargo, sería muy imprudente tomar las anteriores consideraciones como axiomas,
pues los resultados de los trabajos empíricos analizados hasta el momento muestran que la
relación entre los indicadores medioambientales y la renta per cápita de equilibrio no es única
sino que difiere según el problema ambiental considerado. Labandeira et al. (2007) hace una
catalogación al respecto. De este modo, los problemas que afectan directamente al bienestar
social -daños intransferibles a otros lugares y costes de eliminación relativamente bajos-
como: saneamiento de aguas, acceso al agua potable, problemas sanitarios, etc. tenderán a
solucionarse conforme mejore la economía. Por contra, aquellos problemas que no cumplan
las anteriores premisas empeorarán con el incremento de la renta -emisiones de CO2 y NOx-.
10
3. DESCRIPCIÓN DE LA METODOLOGÍA
3.1. Modelo económico y formas de la ecuación econométrica
En los años 90, con los avances tecnológicos y las mejoras en el procesamiento de datos,
comienzan a aparecer trabajos cuyo objetivo principal es analizar la trayectoria de un
determinado indicador medioambiental, I, en relación a la renta per cápita, Y, la tendencia
temporal, T, y otras variables específicas de cada país o efectos fijos, Z, acuñándose el
siguiente modelo económico (Labandeira et al., 2007):
Siguiendo a Díaz-Vázquez (2007), Ekins, en su trabajo de 1997, resume los principales
estudios empíricos sobre la CMK y señala que la ecuación adopta la siguiente forma general:
donde representa al indicador del medioambiente per cápita para un determinado país i
en un momento t -variable endógena-; α, β, γ son los parámetros poblacionales a estimar;
es la renta per cápita de cada país i en un año t -regresor, calculado a partir del cociente entre
PIB (Producto interior bruto) y P (Población)-; es un polinomio de la renta per cápita
retardada -regresor- ; F representa a un vector de variables explicativas donde puede haber
variables ficticias que recogen cuestiones específicas (población, geografía, años en concreto,
disponibilidad de recursos, tipos de políticas públicas, etc.) -regresores-; es la perturbación
aleatoria que contempla errores derivados de la medición y la selección de la forma de la
función, así como la omisión de variables que podrían ser relevantes; además, f() y g() son las
formas funcionales, que principalmente suelen ser lineales o en logaritmos.
Habitualmente se incluyen ordenadas en el origen que miden el efecto país, y tiempo,
entre países y años, aunque también puede recogerse una sola ordenada en el origen con uno
solo de dichos efectos.
A continuación se representan las especificaciones básicas que toma el modelo de
regresión de la CMK:
Forma cuadrática por niveles
Forma cuadrática en logaritmos
Forma cúbica por niveles
11
Forma cúbica en logaritmos
Todas las ecuaciones mostradas se encuentran en formato reducido y recogen la relación
total -directa e indirecta- entre renta y medioambiente, con el inconveniente de no poderse
desglosar los resultados directos entre ambos.
En función de su especificación, Correa (2004) indica que el modelo básico puede adoptar
sietes formas gráficas de relación entre calidad medioambiental y renta, ello dependerá del
valor de los parámetros estimados (Gráfico 2).
Gráfico 2. Posibles comportamientos entre medioambiente e ingreso per cápita
Fuente: Ekins, 1997 citado en Díaz-Vázquez (2007)
(1) Relación lineal, con pendiente creciente: >0, = =0. Elevados niveles de renta
implican mayores niveles de degradación medioambiental.
(2) Relación lineal, con pendiente decreciente: <0, = =0. Elevados niveles de renta
implican menores niveles de degradación medioambiental.
(3) Relación cuadrática, con forma de U-invertida: >0, <0 y =0; .
Elevados niveles de renta están asociados con niveles descendentes de degradación
medioambiental a partir del punto crítico.
12
(4) Relación cuadrática, con forma de U normal: <0, >0 y =0; . Implica
una relación opuesta a la mostrada por la CMK.
(5) Relación cúbica, con forma de N normal: >0, <0 y >0; .
Implica una relación similar a la CMK, pero con un segundo punto crítico desde donde
vuelve a incrementarse el nivel de degradación.
(6) Relación cúbica, con forma de N invertida: <0, >0 y <0; .
Implica una relación similar a la CMK, pero con un segundo punto crítico desde donde
vuelve a incrementarse el nivel de degradación.
(7) Relación de tendencia plana: = = =0. La degradación medioambiental no está
influenciada por el nivel de renta.
Siguiendo con la especificación, y recabando la evidencia que recoge Díaz-Vázquez (2007)
en base a diferentes autores, parece haber una preferencia clara por las funciones con
logaritmos. Según Stern (2003), no tendría sentido que tanto el uso de recursos como la
generación de residuos se midan a través de regresiones cuyos regresandos tomen valores
nulos o negativos -salvo la deforestación- reforestación-. Por tanto, concluye que la variable
endógena debe ser logarítmica, ya que, incluso, podría ayudar a reducir la dispersión de
algunas variables. Además, en la misma línea, Cole et al. (1997) también son partidarios de la
forma cuadrática logarítmica, ya que no parece realista la relación simétrica entre renta y
medioambiente que adopta la forma cuadrática por niveles. Los argumentos esgrimidos por
estos autores son que: dicha simetría implica que la degradación disminuya a la misma tasa
que aumentó y que se puedan alcanzar niveles de contaminación negativos en poco tiempo.
Por contra, la disminución con logaritmos sería gradual al aproximarse asintóticamente a cero.
Galeotti y Lanza (1999), tras realizar diferentes análisis para el CO2 entre la forma
logarítmica y la cuadrática en niveles, concluyen que es más adecuada la primera.
3.2. Datos muestrales y métodos de estimación
Los datos recopilados son generalmente un panel de observaciones para un grupo de países
y un número de periodos en el tiempo, es decir, incluye la dimensión temporal y de series
cruzadas. Ello responde a la finalidad de: tratar de validar una Curva Medioambiental de
Kuznets general; constatar las diferencias significativas entre grupos de países desarrollados y
en vías de desarrollo, o entre diferentes indicadores de la contaminación medioambiental; y
analizar el periodo de tiempo necesario para alcanzar el punto crítico según cada país
determinado.
La comparativa entre resultados de estudios empíricos diferentes es complicada, ya que
mientras algunos han agrupado los datos de sección cruzada, otros han optado por corregir las
diferencias específicas de cada país mediante efectos fijos o aleatorios. Por ejemplo, Selden y
Song (1994), para las emisiones de SO2, obtuvieron una curva en U para datos de sección
cruzada, a diferencia de la CMK hallada al realizar estimaciones con efectos fijos y aleatorios
(De Bruyn, 2000 citado por Correa, 2004).
13
Por otro lado, la muestra de países elegidos y las bases de datos pueden condicionar
también los resultados obtenidos. Una prueba de ello son las conclusiones encontradas por
Shafik y Bandyopadhyay (1992 citados por Correa, 2004), en contraposición a las de
Grossman y Krueger (1995 citado por Correa, 2004). Mientras los primeros, a partir de la base
del GEMS para las coliformes fecales de los ríos y el oxígeno disuelto, encontraron relaciones
en forma de U-invertida para ambos indicadores; los segundos, para el mismo estudio y
usando la base del Canadien Center for Inland Waters obtuvieron una relación en forma de N
para las coliformes fecales y una relación monótona decreciente para el oxígeno disuelto (De
Bruyn, 2000 c.p. Correa, 2004).
Otro problema de especificación motivo de discusión ha sido el uso de la tasa de cambio
más adecuada para la comparación de los datos de PIB de cada país. Anteriormente, esto
provocó algunas inconsistencias a la hora de determinar el punto crítico -sobre todo, con
países comunistas con barreras a la importación-. El argumento común ha ido en favor del
PPP -Paridad de poder de compra o Purchase Power Parity- al entenderse que reflejaba de
forma idónea el poder de compra doméstico de las naciones. Sin embargo, algunos estudios
han optado por utilizar el MER -Market Exchange Rates o Tasas de Cambio de Mercado- (De
Bruyn, 2000 citado por Correa, 2004).
¿Modelos de efectos fijos o aleatorios? Generalmente, la estimación del modelo suele
realizarse con efectos fijos, lo que implica que las diferencias entre países son captadas por las
diferencias en el intercepto - efecto país, y efecto tiempo, - a través de variables ficticias.
La ordenada en el origen que varía según los países de sección cruzada recoge los efectos
específicos externos al crecimiento económico sobre la degradación medioambiental -clima,
superficie, cantidad de recursos, etc.-. Mientras que la ordenada en el origen específica para el
tiempo, común a todos los países, recoge variables excluidas y exógenas al crecimiento
económico que cambian con el tiempo y los impactos aleatorios (Green, 1999 c.p Díaz-
Vázquez, 2007).
En cambio, continuando con Díaz-Vázquez (2007), Kennedy (1998) propone un modelo de
efectos aleatorios, en el que hay una ordenada conjunta en el origen; pero una perturbación
aleatoria con tres componentes: una perturbación clásica para cada observación; una
perturbación que mide la variación en la ordenada del origen para cada país respecto a la
conjunta -efecto país-; y la perturbación que mide la variación en la ordena del origen según el
periodo de tiempo respecto a la ordenada común -efecto tiempo-. Sin embargo, el principal
inconveniente encontrado por Green (1999), sobre dichos modelos, fue que: la posibilidad de
correlación entre las perturbaciones aleatorias asociadas al efecto país y tiempo con otros
regresores provocaría un sesgo en los coeficientes estimados por dicho modelo. A este
respecto, existe un contraste llamado contraste de Hausman que analiza dicha posible
correlación para determinar si el modelo es adecuado.
3.3. Estimación del punto crítico
El punto crítico (PC) o umbral es aquel nivel de renta per cápita para el que la degradación
medioambiental -indicador- alcanza su máximo -pendiente nula-, y a partir del cual, sus
14
valores disminuyen conforme aumenta la renta per cápita.
Así, si el modelo está especificado en forma cuadrática por niveles, el cálculo será
derivando e igualando a cero:
Por el contrario, si el modelo está especificado en forma cuadrática con logaritmos, el
cálculo será derivando e igualando a cero:
3.4. La variable dependiente: Indicadores medioambientales
Para los estudios econométricos de la CKA se han utilizado distintos indicadores del
medioambiente: emisiones y concentraciones de contaminación en agua y atmósfera; la tasa
de deforestación; el agotamiento de los nutrientes del suelo; el consumo de energía; la
toxicidad; el acceso al agua potable; el saneamiento de aguas, etc.
Los indicadores que mejor han corroborado la hipótesis de la CMK han sido los
atmosféricos y los acuáticos.
Según el modelo de Presión-Estado-Respuesta utilizado por la OCDE (2003), los
indicadores pueden clasificarse como de:
Presión, directa e indirecta sobre el medioambiente -emisiones-.
Estado, miden la calidad del medioambiente -concentraciones-, y tienen en cuenta,
por tanto, la capacidad de asimilación y adaptación del medio natural.
Respuesta, reflejan el esfuerzo realizado en política ambiental y sobre los recursos
naturales -inversiones en infraestructura como: acceso al agua potable, áreas
protegidas, acceso al saneamiento urbano, etc.- A priori, se esperaría una relación
positiva entre renta per cápita y este tipo de indicadores.
En principio, parece que el indicador más idóneo, según la hipótesis de la CMK, sería uno
de estado, ya que recoge la calidad medioambiental. Sin embargo, estos sólo son relevantes si
la degradación del medio es reversible, y, por otra parte, dependiendo del tipo de indicador,
surgen grandes diferencias en la estimación del PC -verbigracia, los puntos umbral más bajos
en las ciudades pueden ser consecuencia de un mayor hincapié en la política de calidad del
aire urbano y el traslado de la industrias a otros lugares-.
Además, hay contaminantes que no sólo tienen efectos locales sino también
transfronterizos, lo cual dificulta la delimitación de su localización -por ejemplo, la
concentración de SO2 es menos representativa que su emisión en términos de daño a la salud
humana-; para subsanar dicho problema, suelen escogerse, en muchos casos, indicadores de
presión como las emisiones.
15
Otro problema es el planteado por la especificación del indicador en términos per cápita.
Ello puede conllevar a que su disminución no tenga porque ser efectiva. Simplemente podría
indicar que, por ejemplo, las emisiones crezcan menos que lo que lo hace la demografía.
En el siguiente gráfico se muestra un breve resumen de los aspectos más relevantes en la
especificación metodológica de los modelos sobre crecimiento y degradación ambiental:
Gráfico 3. Metodología común para la CMK
Fuente: Elaboración propia
3.5. Uso de otras variables explicativas
Algunos autores han aplicado al modelo en forma reducida más regresores, con el fin de
mejorar las estimaciones, ampliar el marco de explicaciones para el comportamiento de los
contaminantes a lo largo del desarrollo económico y capturar parte del efecto indirecto del
ingreso.
Así, pueden encontrarse, entre otras, y como veremos más adelante, algunas de las
siguientes variables independientes: la densidad de la población, el ingreso rezagado, el
coeficiente de Gini, indicadores de derechos políticos y civiles, indicadores de la estructura
económica, indicadores de comercio, etc.
4. MARCO TEÓRICO: EFECTOS SOBRE LA PENDIENTE DE LA
CMK.
De acuerdo con Zilio (2012), existen múltiples argumentos, con sus correspondientes
críticas, como respaldo teórico a la hipótesis de la CMK, los motivos considerados para
explicar el cambio de la pendiente a partir del turning point –punto de inflexión de la curva–
recogen temas tan diversos como: la elasticidad ingreso de la demanda de calidad ambiental
(Beckerman, 1992; Selden y Song, 1994;), tres efectos básicos para entender las fuerzas a las
que está sometida la curva (Grossman y Krueger, 1991) y el comercio internacional (Arrow et
al. 1995; Stern et al., 1996; Dasgupta et al., 2001).
16
Además, existen factores diferenciales en los países en desarrollo que pueden dificultar
alcanzar la pendiente negativa de la CMK. Estos fueron sugeridos por Erlich y Holdren (1971)
y definidos por Selden y Song (1994): la desigualdad en la distribución del ingreso, el patrón
de crecimiento entre naciones y el patrón de crecimiento de la población. (Ver Tabla 1)
Tabla 1. Argumentos teóricos sobre el cambio de la pendiente en la Curva Medioambiental
de Kuznets.
ARGUMENTO EFECTO SOBRE LA PENDIENTE DE LA
CMK
FAC
TOR
ES G
ENÉR
ICO
S
Elasticidad ingreso de la
demanda de la calidad
ambiental
Negativo, en países con necesidades
básicas cubiertas y mayor regulación y
concienciación ambiental
Efecto escala Positivo, un mayor consumo implica una
mayor generación de residuos.
Efecto composición Negativo, superación del punto de
inflexión de la curva.
Efecto tecnológico
Negativo, la innovación implica un uso
más eficiente de los recursos naturales y su
sustitución.
Efecto desplazamiento Negativa en países desarrollados, pero
no a nivel global.
Los acuerdos
internacionales (Protocolo de
Kyoto)
Tanto el Comercio de Emisiones como
los Ji, efecto desplazamiento. Pendiente
negativa para los países desarrollados.
FAC
TOR
ES
DIF
EREN
CIA
LES
EN
ECO
NO
MÍA
S EN
D
ESA
RR
OLL
O
La desigualdad en la
distribución del ingresos
A mayores niveles de pobreza y
desigualdad, generalmente, mayor
propensión a contaminar.
La estructura y el marco
institucional
Importante rol de las instituciones sobre
la tendencia negativa de los efectos
composición y tecnología.
Los compromisos
internacionales (MDL)
Ambigüedad sobre el efecto final y el
grado de incorporación de las tecnologías
limpias.
Fuente: Elaboración propia a partir de Zilio (2012)
4.1. Factores genéricos
4.1.1. La elasticidad ingreso de la demanda de la calidad ambiental: ¿Un bien de lujo?
Los individuos demandarán mejoras ambientales en la medida en que cubran sus
necesidades básicas –educación, salud y nutrición-. Así, aumentará su disposición a pagar por
17
unos bienes y servicios, considerados como más valiosos, en una proporción mayor al
crecimiento del ingreso (Roca, 2003 citado por Zilio, 2012). Por tanto, las sociedades más
ricas, que tienen satisfechas estas necesidades, demandarán tanto medidas para conservar
saludable el medio ambiente como una regulación y protección más estrictas. Además, éstas
poseen una mayor capacidad técnica de control y cumplimiento, y un mayor nivel educativo,
fundamental en la concienciación social (Dasgupta, 2002 citado por Zilio, 2012).
Siguiendo a Zilio (2012), no es de extrañar que los países con menor disposición a pagar
por estos bienes y servicios sean menos competitivos en estándares ambientales. Y es que en
los países de menores ingresos la sobreexplotación es un hábito extendido y aprobado
socialmente; a esto debe sumarse que la regulación sobre el daño ambiental se considera muy
costosa. En palabras de la autora, son países demasiado pobres como para conseguir un
crecimiento competitivo y “verde”. A este respecto, Pargal y Wheeler (1996 citados por Zilio,
2012) apuntan que: las comunidades podrían conseguir una regulación informal, ofreciendo
sus recursos ambientales y estipulando, a cambio, una penalización económica a los
contaminadores en función creciente de la degradación causada sobre estos.
Según los argumentos expuestos, si la elasticidad de la demanda de calidad ambiental fuese
mayor a la unidad, dichos bienes deberían ser clasificados como bienes normales (↑y → ↑q;
eyq > 0), y más en concreto, de lujo:
,
Sin embargo, no ha sido probado de forma concluyente que un mayor nivel de renta
suponga una mayor disposición a pagar por dichos bienes y servicios. Por ejemplo, Ekins
(2000 citado en Piaggio, 2008) lo refuta hablando de sectores pobres, como los rurales, los
cuales estarían más interesados en cuidar el medio ambiente y los recursos naturales. Por
tanto, tendrían una gran disposición a pagar, aunque no tanto la capacidad de pago. Por otra
parte, podría preverse que un mayor nivel de renta supondría una mayor capacidad de
consumo, y por tanto, una mayor presión sobre el medio ambiente y sus recursos.
A propósito de estas ideas, Piaggio (2008) añade que: "Cuando el ingreso es bajo, los
bienes y servicios ambientales son de acceso común y no tienen precio. Sin embargo, a la vez
que la calidad ambiental se va haciendo escasa –por el crecimiento económico– surge su
demanda, por lo que los bienes y servicios ambientales –una vez se alcanza el umbral de la
renta– se tornan en lujos y causan el alza de sus precios o, lo que es lo mismo, se definen más
específicamente sus derechos de propiedad."
4.1.2. Efectos de escala, composición y tecnología.
Grossman y Krueger (1991 citados en Piaggio, 2008) desarrollaron otro conjunto de
explicaciones sobre la pendiente de la CMK.
El efecto de escala, parafraseando a Zilio (2012), se podría interpretar como "el deterioro
en la calidad ambiental necesario para sostener el crecimiento del producto." Es un hecho
18
innegable que: a mayor nivel de actividad económica hay una generación mayor de residuos y
un mayor volumen de emisiones, es decir, un mayor daño al medio ambiente.
Por otra parte, conforme la producción crece y la economía evoluciona en su proceso de
desarrollo, hay un cambio en la estructura productiva. En situaciones de alto desarrollo, las
economías suelen llevar equiparado un cambio hacia una actividad más enfocada al sector
servicios. El efecto composición explicaría la superación del punto de inflexión de la curva y
que se generasen mejoras ambientales conforme crece el producto más allá de dicho nivel.
El tercer efecto sería también positivo para el medio ambiente y demostraría la parte
negativa de la pendiente de la CMK. El efecto tecnológico se resume en varios hechos:
Un aumento en la eficiencia productiva -actividades de investigación y desarrollo
enfocadas a la innovación y tecnologías limpias- ayudaría a reducir los insumos
necesarios para producir la misma o una mayor cantidad de bienes demandados
También podrían sustituirse los recursos más contaminantes por otros menos agresivos
gracias al progreso tecnológico.
Por último, la transferencia tecnológica hacia los países en vías de desarrollo produce
un cambio en sus patrones de crecimiento reduciendo sus daños medio ambientales.
Esto ha hecho suponer que países con menores ingresos podrían reproducir la curva de
países más desarrollados, pero en niveles más reducidos de contaminación ambiental.
Así pues, Vukina et al. (1999 citados en Piaggio, 2008) señalan que el efecto escala podría
ser contrarrestado por los efectos negativos sobre la pendiente en tanto en cuanto se hayan
superado las primeras fases. Grossman y Krueger (1991) van aún más allá, defienden que la
relación entre crecimiento y contaminación será positiva mientras no se confirmen los otros
dos efectos, y aunque lo hicieren, dependería del análisis de la suma de dichos efectos, no
superándose el nivel crítico hasta que los efectos negativos fueran superiores al efecto escala.
Por ende, los efectos composición y tecnológico tendrían lugar para un nivel elevado de
desarrollo, mientras que el efecto escala sería automático para los niveles inferiores de ingreso
per cápita. Por esta razón, sería cuestionable este argumento para países en vías de desarrollo,
ya que el crecimiento del ingreso no garantiza que lleguen a darse los efectos de composición
y tecnología para que se revierta la pendiente de la CMK.
Rothman (1998 citado por Zilio, 2012) verifica que el efecto composición tiene
consistencia para países desarrollados tanto con datos de panel como transversales. Sin
embargo, otros países en desarrollo con altos niveles de participación del sector terciario -
generalmente, turismo- no son economías menos contaminantes, dado que algunas actividades
suponen el mismo o mayor deterioro -transporte aéreo y turismo masivo- (Roca et al, 2001
citados por Zilio, 2012). Además, en muchos países, que destinan recursos a servicios básicos
y compromisos financieros internacionales, en los que la inversión en investigación y
desarrollo, tecnología y ciencia apenas tiene valor, importan tecnología obsoleta que no
permite que el efecto tecnológico tenga lugar "ipso facto". Por tanto, en consonancia con estos
19
argumentos, los efectos propuestos por Grossman y Krueger (1991) no serían verificables a
escala global.
4.1.3. Efectos del comercio o desplazamiento
Aunque en primera instancia, la expansión del comercio internacional favorezca el efecto
escala al incrementar el tamaño de la economía, de nuevo tiene lugar un juego de fuerzas –
efectos escala, composición y tecnología –debido a la posibilidad de “exportar” o “importar”
el daño ambiental. Es decir, los flujos comerciales sirven de vehículo para las actividades
intensivas en deterioro medioambiental, disminuyendo ésta en países más desarrollados y
aumentándola en los menos desarrollados (Arrow et al., 1995; Stern et al., 1996; Dasgupta et
al., 2001 citados por Zilio, 2012).
Por tanto, según señala Zilio (2012) parece que la pendiente de la CMK dependería de una
especialización internacional siguiendo la conocida Haven Pollution Hypothesis (HPH) o
Hipótesis del Paraíso de Contaminadores. Según la cual, la apertura y liberalización del
comercio son una causa de la relocalización de las industrias más contaminantes en países con
regulación ambiental más débil; de ésta forma, los países ricos o en desarrollo pueden escapar
a normativas más restrictivas y ganar en ventajas comparativas. Así pues, esta hipótesis
cuestionaría el papel de la elasticidad ingreso de la calidad ambiental para hacer negativa la
pendiente de la CMK. En países en desarrollo, con barreras bajas y regulaciones laxas, no
estaría tan claro que al elevarse el ingreso y aumentar la demanda de bienes ambientales se
llegue al punto de transición; ya que habría que sumar el efecto desplazamiento del comercio
internacional.
Cole (2004 citado en Zilio 2012) estudió a fondo los efectos generados por el comercio –
HPH y cambio estructural– y encontró evidencia de que la elasticidad ingreso de la demanda
de bienes manufacturados, intensivos en contaminación, disminuye únicamente para
industrias básicas, pero no a nivel agregado. Por lo que el efecto neto no tiene un fácil
diagnóstico.
Siguiendo a Gitli y Hernández (2002), otras posturas críticas respecto al efecto
desplazamiento argumentan que éste no justifica la veracidad de la hipótesis de la CMK; ya
que la contaminación global no disminuye sino que se traslada y no se garantiza la
eliminación de productos indeseables a largo plazo. Y es que conforme se den avances en los
países en desarrollo, la escasez de países receptores hará que aquellos países que más tarden
en desarrollarse no puedan beneficiarse de la interacción entre los efectos composición y
desplazamiento de sus actividades industriales más contaminantes.
Por otra parte, Zilio (2012) apunta que es probable que los países en desarrollo utilicen su
condición de pollution haven como ventaja comparativa para atraer inversión extranjera en
forma de transferencia tecnológica. De este modo, los países desarrollados consiguen
mantener o mejorar sus estándares ambientales transfiriendo tecnología obsoleta, pero
superior a la empleada en los países en desarrollo; así, estos últimos pueden sostener su nivel
de actividad. Por todo ello, y sin perjuicio de los daños,varios autores defienden que el
comercio internacional fomenta la difusión de tecnologías limpias. Los países más
20
desarrollados, se ven forzados a innovar – para crecer y mantener sus ingresos -, y los países
en desarrollo se ven beneficiados por dichas transferencias.
Además, la deslocalización industrial no sólo viene condicionada por la regulación
ambiental sino también por el diseño de los mercados laborales en los países en desarrollo –
costes menores y mayor flexibilidad -. Sumando a todo ello el efecto de la inversión directa
exterior, hace que estemos ante un puzle de difícil solución. Algunos autores sugieren utilizar
el consumo como indicador alternativo a la producción para medir la contaminación (Alier y
Roca, 2000 y Rothman, 1998 citados por Gitli y Hernández, 2002 ). Ya que queda en el aire la
siguiente pregunta: ¿Contamina más una fábrica en origen o el consumo en destino?
Seguramente, ello dependerá del potencial, la regulación y la concienciación de la economía
en cuestión.
4.1.4. Los acuerdos internacionales
En los últimos años, han tenido lugar diversos acuerdos internacionales para disminuir los
daños que la actividad económica produce al medioambiente. El más importante fue el
Protocolo de Kyoto (1998), que entró en vigor en 2005. Según este acuerdo, un grupo de
países desarrollados (denominados Anexo I) quedaban obligados a reducir las emisiones de
gases de efecto invernadero (GEI), por lo menos, en un 5% respecto a 1990, y en el periodo
2008-2012. Además, se establecieron tres mecanismos desarrollados en el Mercado del
Carbono para el Anexo I:
1. Comercio de Emisiones. Se transfieren unidades de reducción de carbono entre países
mediante la compra de derechos de emisión –Assigned Amount Units (AAUs)- a
países con cuotas inferiores a las asignadas.
2. Mecanismos de Implementación Conjunta (Joint Implementation, JI). Se transfieren
créditos de emisiones – Emission Reduction Units (ERUs) – por proyectos que
reduzcan las GEI, y a cambio de éstas reducciones se acreditan unidades de reducción
para el país inversor.
3. Mecanismo de Desarrollo Limpio (MDL). Se permite que los proyectos de inversión
en los países en desarrollo puedan obtener unos beneficios. Esto se consigue mediante
la venta de unos Certificados de Emisiones Reducidas (Certified Emission Reductio,
CERs) obtenidos a cambio de unidades de reducción de emisiones.
Cabría preguntarse si estos factores pueden determinar la pendiente de la CMK. Tanto el
efecto del Comercio de Emisiones así como los JI pueden generar, en el grupo del Anexo I, un
efecto desplazamiento –mediante compras de derechos o relocalización de industrias en países
con cuotas bajas y menos restrictivos-, siendo una mejora a nivel local; sin embargo, a nivel
global no sería significativo dicho efecto.
21
Frec
uenc
ia a
cum
ulad
a de
l ing
reso
pc
Frecuencia acumulada de población
Curva de Lorenz
A
B
4.2. Factores diferenciales en economías en desarrollo
4.2.1. La desigualdad en la distribución del ingreso
Bimonte (2002 citado por Zilio, 2012) afirma que en países con un alto índice de Gini, la
demanda de bienes inferiores sería mayor, aun cuando los bienes ambientales presentasen una
elevada elasticidad ingreso de demanda sobre la calidad ambiental. Además, mayores ingresos
per cápita no garantizan un mismo nivel de educación, un mayor acceso a la información o
una mayor concienciación ambiental.
De tal modo, más que el ingreso, el elemento clave para explicar la demanda ambiental, y
por ende, las políticas ambientales, es la distribución de éste (Ver Gráfico 3). Por ello, en los
países en desarrollo, con elevados índices de Gini y pobreza, se esperará que los fondos
públicos estén más orientados a programas sociales de necesidad básicas no satisfechas.
Gráfico 3: Relación entre desigualdad en el ingreso y degradación medioambiental
Fuente: Elaboración propia
Por otra parte, la desigualdad en dicha distribución también puede afectar a la relación de
la CMK mediante las diferencias entre las propensiones marginales a contaminar de ricos y
pobres. Si la propensión es mayor en los niveles de menores ingresos, cuanto mayor sea la
desigualdad entre países, mayor será la contaminación para cualquier nivel medio de renta
mundial. Así, las políticas redistributivas tendrán sentido, siempre y cuando los sectores con
menores ingresos tengan una mayor concienciación ambiental (Alfranca, 2007).
Así pues, con lo anteriormente argumentado, se esperará que en aquellos países con una
distribución más desigual del ingreso se castigue más al medio ambiente.
En definitiva, repasando la vasta literatura sobre la desigualdad en la CMK, y asumiendo la
calidad ambiental como un bien público y normal, se debe distinguir entre:
Ingreso absoluto: Ingreso que se percibe en unidades monetarias y que afecta a la
Notas:
El Índice de Gini (IG) mide el alejamiento de la
distribución del ingreso de los individuos en una
economía respecto a la equidad absoluta. Un IG de 0
representa Equidad perfecta, mientras que un IG de 1
representa Inequidad Perfecta. (Superficie A +B)
La curva de Lorenz representa la frecuencia
acumulada de ingreso total contra la frecuencia
acumulada de perceptores, iniciándose en la persona u
hogar más pobre.
La degradación ambiental aumenta con una
mayor desigualdad social, y viceversa.
22
capacidad de pago. Cuanto mayor sea éste, mayor capacidad de pago del bien
normal.
Ingreso relativo: Ingreso recibido por persona en comparativa al promedio del resto
de la sociedad. Éste afecta a la disposición de pago y a las preferencias entre bienes
públicos o privados. Así, cuanta mayor desigualdad, mayor necesidad de bienestar
en términos de tener más beneficio privado en comparación al resto. Por ende, la
desigualdad en el ingreso disminuye la tasa marginal de sustitución entre bienes
públicos (ambientales) y el consumo privado, disminuyendo la demanda de los
primeros. a pagar.
Recapitulando, el ingreso absoluto y el ingreso relativo afectan a la demanda ambiental de
maneras opuestas. De ahí la importancia del efecto, desigualdad en la distribución del ingreso,
sobre todo, en países menos desarrollados (Jaúregui et al, 2012)
4.2.2. La estructura y el marco institucional
Panayotou, 1997, entre otros autores, ha destacado el papel de las instituciones sobre la
CMK. Sin embargo, parece complicado introducir estas variables en los modelos
econométricos tanto en lo que a especificación se refiere, así como por la dificultad que
entraña separar de sus coeficientes de estimación los efectos de ingreso, composición,
desplazamiento y tecnológico (Suárez, 2005).
En el caso del CO2, Jung et al. (2000 citados en Suárez, 2005) explican la existencia de
tres factores que influye notablemente sobre las emisiones de CO2 y el sistema energético.
En primer lugar, el marco institucional, donde destacan tres aspectos: el grado de
centralización y la participación en las decisiones, procesos más participativos
mejoran la efectividad institucional en materia ambiental -; el grado de
intervencionismo del sector público; y la dimensión y tipología de los mecanismos
institucionales.
En segundo lugar, los procesos socio-culturales: estructura productiva y de
consumo, calidad de la infraestructura social –salud, I+D, etc.-, son aspectos
difíciles de modificar.
Y por último, el aprendizaje tecnológico, que es más flexible.
En la misma línea, un nivel adecuado de participación en la toma de decisiones políticas,
el nivel educativo, así como la posibilidad de organización social son fundamentales para
revertir la situación contaminante en las economías desarrolladas (Shafik, 1994 citado en
Zilio, 2012). Aunque Shafik y Bandyopadhyay (1992 citados en Zilio, 2012) no encontraron
evidencias al regresar indicadores ambientales en función de libertades civiles y políticas.
En otro orden de cosas, Andreoni y Levinson (2001) y Magnani (2005), citados por Suárez,
2005, proponen una explicación simple a la CMK: la eficiencia en la reducción de la
contaminación está sujeta a rendimientos crecientes a escala, posiblemente gracias al marco
23
institucional que apoya la política ambiental. Por tanto, las instituciones tienen un papel
preponderante en la consolidación de los efectos composición y tecnológico tanto con
políticas de fomento de la actividad industrial y tecnología más limpia como con la educación
en materia ambiental.
Así pues, como el crecimiento, por sí solo, no asegura una mayor concienciación, la única
manera de conseguir un crecimiento sostenible sería con la participación de los agentes
institucionales, tratando de desviar las preferencias de los bienes privados hacia los bienes
públicos. A este respecto, algunos estudios señalan que las acciones ambientales tienen lugar
en países con costes generalizados y beneficios privados y sociales considerables.
4.2.3. Los compromisos internacionales
Sin duda, Kyoto (UNITED NATIONS, 2014) fue el principal compromiso que comenzó a
involucrar a países en desarrollo, y, por tanto, que tiene posibilidad de generar una reducción
significativa en las emisiones a nivel global. Sin embargo, en materia de MDL, existen
actualmente algunos obstáculos como los mecanismos de elaboración, evaluación y
aprobación.
Además, coexisten dos efectos por cada proyecto registrado: mitigación e incorporación.
Mientras en el primero predomina un efecto negativo sobre la pendiente en la contaminación
el segundo habla de la generación de una simple relocalización de las emisiones a nivel global
mediante proyectos de energías limpias -renovables o no-, e industrias manufactureras y
químicas. Por tanto, no resulta claro cuál sería el efecto final de la suma de ambos efectos. Si
bien la financiación de proyectos basados en tecnologías limpias a países poco innovadores
actuaría como incentivo, no queda tan claro cómo se incorporarían al proceso productivo en
los países receptores. Si los nuevos proyectos se suman a otras actividades contaminantes,
simplemente se estaría verificando la hipótesis del paraíso de contaminadores (Zilio, 2012).
5. ESTADO DEL ARTE: RESULTADOS DE LOS ESTUDIOS
EMPÍRICOS
A continuación se presentan una serie de aportaciones de diferentes autores, con resultados
de diversa índole. De Bruyn (2000 citado por Correa, 2004) señala que estas diferencias se
deben fundamentalmente al uso de: emisiones o concentraciones como variables
dependientes; diferentes métodos estimativos; grupos distintos de países incluidos en el panel;
métodos de conversión de la renta per cápita distintos; y otros regresores que pueden romper
con la ecuación básica de la CMK. No se ha creído conveniente mostrar la diversidad de
puntos críticos calculados, al entenderse que son cifras dispares que no han llegado a
consenso. Con esta descripción, lo que se pretende es: por un lado, resaltar los estudios más
relevantes que validan y corroboran la hipótesis; y por otro, presentar aquellos estudios que
han introducido hipótesis alternativas para enriquecer el análisis.
24
5.1. Estudios que tratan de validar la CMK
Grossman y Krueger (1991 citados en Correa y Saravia, 2005) fueron los pioneros en la
modelización de la relación entre el SO2, las partículas suspendidas en el aire y el humo
negro, en cuanto a concentraciones urbanas se refiere, con el ingreso per cápita. Utilizaron una
muestra de ciudades en cuarenta y dos países, tanto desarrollados como en vías de desarrollo.
Así pues, sus resultados determinaron dos curvas en forma de N para los dos primeros,
mientras que una relación lineal decreciente para las partículas suspendidas.
Shafik y Bandyopadhyay (1992 citados por Labandeira et al., 2007) también estimaron
la curva para diez contaminantes atmosféricos encontrando que solamente el SO2 y las
partículas suspendidas, también en concentraciones urbanas, seguían el modelo de la CMK,
mientras que el resto seguía una relación monótona creciente. Concluyeron que se puede
crecer sin contaminar, pero que el crecimiento no es una garantía automática de cambio en la
tendencia.
Panayotou (1993 citado por Labandeira et al., 2007) halló la CMK para problemas de
emisión atmosférica -SO2, NOx y partículas en suspensión-, pero, además, encontró la
existencia de dicha forma de curva para el estudio sobre la tasa de deforestación.
Selden y Song (1994 citados en Correa y Saravia, 2005) analizaron la existencia de la
CMK para contaminantes del aire urbano – Óxido de Nitrógeno (NOx), Monóxido de Carbono
(CO), Partículas suspendidas (SPM) y SO2 (Dióxido de Azufre) -. Así, encontraron una
relación en U invertida entre dichos contaminantes y el PIB per cápita; y determinaron que la
contaminación en el aire urbano -concentración- supera el punto de inflexión para niveles
menores de ingreso per cápita que con emisiones agregadas. Esto se debe a que:
La calidad del aire urbano está más controlada por los esfuerzos políticos.
Su desagregación implica costes relativos menores que con emisiones agregadas
Un aumento en la renta per cápita presiona de forma significativa sobre las industrias más
contaminantes, en economías desarrolladas, para que abandonen la urbe por bajos costes
relativos.
Además, estos autores demuestran que la variable “densidad poblacional” es significativa
en dicho modelo –una mayor densidad implica menores emisiones-.
También señalaron que la incorporación de políticas ambientales de bajo coste para
combatir las SPM y el SO2 hace que la CMK tenga umbrales relativamente bajos.
Además, examinaron dichos resultados para las emisiones futuras globales considerando
tanto la distribución del ingreso como la población entre países, llegando a la conclusión de
que todavía no se han alcanzado los umbrales necesarios para disminuir dichas emisiones a
25
nivel mundial. Asimismo, debido a los elevados turning points encontrados, en comparación
con estudios precedentes, concluyeron que será necesario que pasen periodos largos de mayor
contaminación en correlación con mayores ingresos para alcanzar el anhelado punto de
inflexión. En síntesis, se podría deducir que: un crecimiento acelerado conduce a un aumento
de las emisiones en el corto plazo, pero a su decrecimiento en el largo plazo, dependiendo del
tipo de contaminante.
Shafik (1994 citado en Correa y Saravia, 2005) analiza, además de contaminantes
atmosféricos, la deforestación, la calidad del agua y los desechos urbanos. Mientras la
mayoría de la contaminación atmosférica cumple la CMK, el resto de estudios no son
determinantes. Destaca la relevancia de la introducción de factores institucionales y
estructurales para explicar dicha variabilidad en los resultados.
Grossman y Krueger (1994, 1995 citados en Correa y Saravia, 2005), utilizaron las
variables CO2 y el Total de Partículas Suspendidas (TPS) – dos muestras: partículas pesadas y
humo negro – para el aire; mientras que para el agua se valieron del nivel de oxígeno disuelto
en los ríos, las coliformes fecales en el agua – aguas residuales sin tratar - y los metales
pesados. De tal modo que dichas variables fueron relacionadas con el nivel de ingresos.
En sus resultados, hallaron que tanto el SO2 como el humo presentaban una relación en
forma de U-invertida y que la variable ingreso era significativa para un nivel de significación
del 1%, aunque menos que el ingreso rezagado. Sin embargo, el Dióxido de Sulfuro cambiaba
de tendencia al alcanzar su mayor nivel de ingreso -$16.000- , tomando la curva una forma de
N. Aunque este último dato parece poco fiable ante el número relativamente pequeño de
regiones que superen dicho nivel.
Por otra parte, los contaminantes del agua, nivel de oxígeno y coliformes fecales, también
evidenciaron un comportamiento en forma de U-invertida con respecto al ingreso. Ahora bien,
los cambios de tendencia se presentaban para periodos más largos que para las variables de
calidad del aire. Al igual que con el aire, el ingreso rezagado era más significativo que el
corriente. En cuanto a los metales pesados, sólo el plomo (N), el cadmio (N invertida) y el
arsénico (N) presentaron una relación significativamente alta entre concentraciones de
contaminación y el ingreso rezagado y corriente.
En líneas generales, encontraron evidencia en torno a que la mayoría de indicadores
presentaba alguna mejora ambiental - relación positiva y significativa - cuando se daban altos
niveles de ingreso per cápita. La investigación encontró que la calidad del aire urbano –CO2 y
humo– ha mejorado con el tiempo, esto está asociado a un control del efecto ingreso
mediante: innovaciones tecnológicas con bajo coste y una mayor demanda pública autónoma
de protección medioambiental. No obstante, para la mayoría de contaminantes del agua, esto
no ha sucedido.
26
Tabla 2. Resumen sobre autores que defienden el modelo básico y su validación.
Fuente: Elaboración propia a partir de Díaz- Vázquez, 2007.
En resumen, observando la Tabla 2, la curva medioambiental parece haber centrado
principalmente su validez para contaminantes atmosféricos; y más en concreto, para aquellos
que están medidos en forma de concentraciones urbanas. Es decir, para radios de acción
limitados, donde los costes son locales de corto plazo y más bajos relativamente a las
emisiones, hay una mayor presión poblacional y, por tanto las acciones políticas están más
focalizadas. Sin embargo, no parece tan adecuada para grandes acumulaciones de desechos y
polución transfronteriza, como el CO2, con funciones de costes más dispersos en el largo plazo
y divergencia en cuanto a intereses nacionales e internacionales. Aunque en el largo plazo se
hayan encontrado modelos significativos, ¿cómo podrá alcanzarse un cambio en la curva con
tasas elevadas de crecimiento si muchas de las emisiones actuales generarán problemas
irreversibles a corto plazo? Por otra parte, no se tiene una clara evidencia para el resto de
contaminantes, salvo algunos casos del agua, los cuales alcanzarían el punto de inflexión para
niveles más altos de renta per cápita.
27
5.2. Hipótesis subsidiarias que incorporan nuevas variables
5.2.1. El comercio internacional
Stern et al,. (1996 citados en Correa y Saravia, 2005 y Díaz-Vázquez, 2007) señalan
como un fallo grave: la ausencia de una variable sobre el comercio internacional, ya que un
análisis de economías cerradas en un mundo globalizado es un supuesto bastante irreal.
Grossman y Krueger (1991 citados en Correa y Saravia, 2005) intentaron contrastar
que una mayor apertura comercial al exterior –mediante la variable intensidad comercial:
suma de importaciones y exportaciones sobre el PIB- reduciría los estándares del
medioambiente, efectos globales, para conservar la competitividad con el exterior; pero sus
resultados demostraron lo contrario.
Por el contrario, Shafik and Bandyopadhyay (1992 citados por Díaz-Vázquez, 2007),
defienden que dicha apertura está asociada a procesos limpios de producción y tecnologías
más eficientes. Suri y Chapman encuentran en sus regresiones una evidencia muy débil
respecto a que una mayor apertura suponga menos contaminación.
Suri y Chapman (1998 citados por Díaz-Vázquez, 2007), continuando con dicho
argumento, tratan de medir el efecto del comercio mediante el flujo real de bienes en un
sistema económico abierto entre los países e introducen tres regresores: el porcentaje de
manufactura respecto al PIB, el cociente entre importaciones de bienes de manufacturas y el
PIB manufacturado, y la razón entre exportaciones de manufacturas y PIB manufacturado.
Además, utilizan como regresando el consumo de energía comercial primaria per cápita.
A grandes rasgos, los autores concluyen que lo que determina el grado de desarrollo de un
país, y por tanto, su capacidad para entrar en la fase decreciente de la curva viene
determinado: por dichas importaciones sobre los bienes manufacturados, que disminuyen los
requerimientos de energía; y las exportaciones de manufacturas, que determinan el grado de
industrialización del país y de agotar sus recursos en la producción.
5.2.2. Los precios de la energía
Agras y Chapman (1999 citados por Díaz-Vázquez, 2007) tratan de demostrar que la
demanda de energía está afectada por los precios, y por consiguiente, que las emisiones del
CO2 también lo están. Así pues, utilizan, en su modelo, indicadores como: el consumo
energético per cápita y las emisiones de CO2 per cápita. Concluyen que los precios
energéticos son significativos; y al obtener puntos de cambio más bajos para el CO2 con
respecto al regresor sobre el consumo, argumentan que podría explicarse como una mayor
demanda de energías limpias cuando aumenta la renta asociado a un cambio en la mezcla de
combustibles.
28
Por el contrario, De Bruyn et al.(1998 citados por Díaz-Vázquez, 2007), en un modelo
dinámico sobre emisiones para países individuales destacan que: los precios de la energía no
son significativos o si lo son, con coeficientes demasiado bajos.
5.2.3. La desigualdad socioeconómica
Boyce (1994 citado por Correa, 2007 y Jaúregui et al., 2012), comprueba la hipótesis
sobre si hay una relación positiva entre la distribución del ingreso y la degradación
medioambiental. Así pues, en términos del análisis del bienestar, señala que hay dos tipos de
individuos con asimetrías de poder entre ellos.
Por una parte, se encuentran los ganadores (ricos), quienes se adueñan de un mayor
excedente del productor –no gastan recursos económicos en el control de la contaminación– o
de un mayor excedente como consumidores –se benefician de los subsidios vía precios más
bajos al externalizar el coste a la sociedad-. Por añadidura, estos beneficiarios son los que
generan externalidades negativas en forma de contaminación.
Por otra parte, están los perdedores o pobres, que han de soportar los costes netos de estos
daños. Este conjunto de individuos ejerce una función de control y vigilancia sobre el medio
ambiente. Sin embargo, los beneficiarios de las actividades contaminadoras ejercerán una
presión por evitar dichos control.
Así, se define la siguiente regla de costo-beneficio para determinar el nivel de
contaminación que maximice los beneficios netos agregados:
Donde b es el beneficio neto (coste neto si es negativo) que obtiene el individuo i con una
actividad contaminante. Por ende, el nivel social eficiente de la actividad contaminadora es
aquel que iguala los beneficios marginales de dicha actividad –decrecientes– a los costes
marginales de la contaminación –crecientes-.
Boyce (1994) diseña una “Regla de Decisión Social Ponderada por Poder (RDSPP)”, que
mide los resultados de la política pública y las asimetrías de poder mediante una valoración
coste–beneficio del deterioro medioambiental. En esta regla, el beneficio neto está ponderado
por el poder de los individuos que se benefician:
Donde es el poder del individuo i (exógena). Esta regla sólo se corresponde a la norma
coste-beneficio de equilibrio cuando los individuos están en igualdad de poder. En definitiva,
la desigualdad estará asociada con una mayor contaminación, en tanto en cuanto y estén
correlacionadas positivamente, es decir, si los receptores de los beneficios por contaminar
tienden a disponer de más poder que los que soportan los costes.
Según Boyce (1994) se esperará que los beneficios netos de las actividades
contaminadoras estén positivamente asociados con el ingreso per cápita, ya que los individuos
más ricos mantienen una mayor proporción del beneficio privado, puesto que poseen un
29
mayor capital productivo y ejercen un mayor consumo sobre bienes y servicios. Aunque en su
función de utilidad también se contempla su preocupación por la calidad ambiental y la salud,
el autor concluye que la relación positiva entre poder económico y político impulsaría a los
ricos a contaminar si con ello consiguiesen maximizar su beneficio en el corto plazo. Quizás,
canalizar su demanda por calidad ambiental, –vacaciones, casa en lugar libre de
contaminación, etc.- parecería una buena solución.
Por otro lado, Torras y Boyce (1998 citados por Correa, 2007 y Jaúregui et al., 2012)
plantean que la función sobre la desigualdad de poder está en función de la desigualdad de
ingreso y del ingreso per cápita, así como otras variables no económicas como raza, etnia,
género y marco político.
>0, <0
Donde: es la desigualdad de poder, G es la desigualdad de ingreso, Y es el ingreso per
cápita y X es el vector de variables no económicas del poder.
Igualmente, ambos economistas encontraron que: a mayores tasas de alfabetización, se
presenta una distribución más equitativa, y por tanto, que una distribución de poder más
igualitaria influye positivamente sobre el medio ambiente.
Así pues, una mayor desigualdad de poder implicará mayores niveles de contaminación,
siempre que los que se benefician de contaminar predominen sobre los que soportan los
costes. Aplicando dicho razonamiento a la hipótesis de Kuznets, el modelo subyacente sería el
siguiente:
Donde: CON es el nivel de emisiones contaminantes, z es el vector de variables no
económicas de los niveles de contaminación e Y permite medir el efecto del ingreso per cápita
separado de la desigualdad del poder.
Para este análisis, Torras y Boyce (1998) utilizaron tanto contaminantes del aire como del
agua, y un grupo de países en desarrollo y otro de países desarrollados, estudiando cada
grupo. Para los países en desarrollo encontraron que la desigualdad en la distribución del
ingreso era bastante significativa y tenía una relación positiva con la degradación. Sin
embargo, para los países desarrollados, llegaron a la conclusión de que estos países ya se
encuentran en altos niveles per cápita, lo que daría formas en N, y por tanto, no es adecuado
suponer que mayores niveles de ingreso llevarán a una menor degradación.
Barret y Grady (1997 citados por Correa, 2007 y Jaúregui et al., 2012), en consonancia
con Torras y Boyce (1998), hallaron que los países con mayores libertades políticas y civiles
suelen presentar una contaminación del aire más baja que aquellos con más bajas libertades. Y
por ende, las mejoras en la calidad del medio ambiente se daban mediante políticas públicas
inducidas (normas regulatorias, impuestos a la contaminación y la creación de sistemas de
permisos negociables) por la demanda popular, como respuesta a los fallos de mercado.
Siguiendo con la hipótesis de la desigualdad social y económica, Alejandra Saravia
30
(2002 citada por Correa, 2007 y Jaúregui et al., 2012), estudió la CMK para una muestra de
11 países de América Latina y el Caribe. Como regresando utilizó el CO2 y el SO2,
incorporando en su estudio el coeficiente de GINI.
Para el CO2 se encontró la forma de U-invertida, con cambios en la pendiente para
niveles elevados de renta per cápita; aunque el estimador del coeficiente de GINI mostraba
una relación negativa, es decir, a mayor desigualdad, menor nivel de emisiones. No obstante,
parece ser que una peor distribución del ingreso en el tiempo alargaría el cambio de tendencia.
En el caso del SO2, halló la típica CMK, pero el estimador del coeficiente de GINI
presentaba una relación positiva y acortaba el tiempo necesario para el cambio de tendencia.
Saravia señala algunas implicaciones socioeconómicas y ambientales al cumplirse la CMK.
Por un lado, se puede esperar de forma pasiva a que la gente sea lo suficientemente rica como
para invertir en el medioambiente; o por otra parte, reducir ese tiempo mediante políticas
medioambientales y una mejor redistribución del ingreso que haga que la gente pobre no
tenga que subsistir a costa del medioambiente.
Ravallion et al. (2000) y Scruggs (1998), citados por Correa en 2007, refutan a Torras
y Boyce (1998). Más en concreto, Ravallion propone combinar el crecimiento económico con
la inequidad, desarrollando políticas pro-pobres, lo cual implicaría en el largo plazo reducir
las emisiones del CO2. Así, hablan de un "Intercambio" o "Trade- off", según el cual, el nivel
de emisiones crece con el ingreso (f´(y) > 0) y la propensión marginal a contaminar decrece
cuando el ingreso aumenta (f´´(y) < 0). Por ende, concluyen que una mayor desigualdad
conduce a menores emisiones, ya que la población con mayores ingresos está más
concienciada al tener cubiertas sus necesidades y conduce sus preferencias de utilidad,
valiéndose de su poder, a cuidar el medio ambiente, en comparación con los pobres.
Magnani (2000), citado en Saravia, 2005, incorpora como novedad el uso de los gastos
en I+D como regresando y analizando a un grupo de países desarrollados con datos de panel y
utilizando como métodos: efectos fijos, efectos aleatorios, y mínimos cuadrados ordinarios.
De este modo, señala como principales determinantes significativos del punto de inflexión: la
desigualdad en el ingreso –la cual produce una ruptura entre predisposición y capacidad de
pago-, el marco político y la heterogeneidad individual.
Donde Des sería la desigualdad y vendría expresada como índice de Gini o como la razón
del ingreso percibido del primer y cuarto quintiles en la distribución de los ingresos.
Así pues, Magnani encuentra que la desigualdad del ingreso cambia de manera radical las
preferencias de un votante medio; cuanto más pobre sea éste, se demandará una menor
cantidad del bien público calidad ambiental y más una mayor redistribución del ingreso, con
políticas de crecimiento que promuevan un mayor consumo de bienes privados.
31
5.2.4. La calidad institucional
Panayotou (1997) citado por Díaz- Vázquez (2007), parte de la idea de que la calidad en
las políticas –derechos de propiedad claramente definidos, cumplimiento de los contratos y
regulaciones efectivas- y las instituciones reducen de manera significativa el punto de cambio
en la CMK. Así, introduce en su estudio respecto al SO2 como variable explicativa: una
variable ficticia sobre la calidad de las instituciones, la cual recoge el grado de cumplimiento
y respeto del contrato en cada país. Esta variable aparece tanto multiplicada por la renta –
afecta a la ordenada- como sola –afecta a la pendiente-. Resultando significativa esta última,
lo que demostraba su hipótesis de que dichas políticas disminuían las concentraciones en el
SO2; sin embargo, la forma obtenida fue una N.
Por último, se recogen (Tabla 3) algunos de los resultados empíricos más relevantes de las
cuatro hipótesis alternativas de la CMK. Resaltar que la diversidad de argumentos y opiniones
dentro de cada tipo investigación hacen que sea imposible establecer una línea de consenso
clara. Por otra parte, el hecho de que en muchos casos se verifique la U-invertida para autores
con diferentes puntos de vista sobre una misma hipótesis, nos llevaría a plantearnos si no sería
más conveniente el estudio individual por países. En cierto modo, un análisis más
desagregado del problema podría adaptar las diferente argumentación de cada hipótesis y
recoger la varianza específica del indicador medioambiental para cada país.
Tabla 3. Resumen sobre autores que introducen hipótesis subsidiarias
32
Fuente: Elaboración propia a partir de Díaz- Vázquez (2007).
6. CRÍTICAS A LA CMK
Existen un conjunto de autores que discrepan tanto con la simplicidad inherente a la
formulación de la CMK como con la carencia de variables alternativas –recogerían los efectos
previamente desarrollados- que enriquezcan la explicación de la varianza de los indicadores
medioambientales.
6.1. Críticas conceptuales
6.1.1. Evidencia para estudios reducidos de algunos contaminantes
La CMK es una hipótesis válida sólo para ciertos indicadores, más en concreto, aquellos
generados en el momento de producción, con objetivos políticos explícitos y cuyas
consecuencias inmediatas son locales o directas, como el azufre. Sin embargo, la evidencia es
contradictoria para las etapas de consumo y para contaminantes de extensión global o
indirectos. Estos últimos aumentarían de forma monótona con la renta o presentarían elevados
turning points con errores elevados; a no ser que existieran políticas internacionales
multilaterales sobre dicho efecto global (Cancelo y Díaz-Vázquez, 2010). Con respecto a este
hecho, Rothman (1998 citado en Díaz-Vázquez, 2007), que detecta una pendiente creciente
para el CO2, explica, sobre la falta de evidencia para contaminantes creados por consumo, que
los costes de transacción de solución de los problemas son demasiado elevados (acuerdos,
negociación, etc.). Además, los estudios se suelen centrar más en las emisiones que en el
agotamiento de los recursos naturales.
Por otro lado, el hecho de que sólo se cumpla para contaminantes aislados hace que se
desprecien las posibilidades de sustitución entre ellos -v.g. si no se tiene en cuenta el nivel
global, puede que un contaminante se reduzca gracias al incremento de otro-. Además,
tampoco se considera la diferencia tiempo y espacio entre la actividad económica y el impacto
al medio ambiente. Por consiguiente, los resultados particulares no son extrapolables a nivel
general.
6.1.2. Países desarrollados vs Países en vías de desarrollo
Como ya se ha analizado previamente, existen diferentes tendencias para la relación entre
contaminación e ingreso dependiendo del grado de desarrollo del país en cuestión; ya que éste
provoca un efecto más automático en función de la riqueza del país. Asimismo, no se tiene en
cuenta la capacidad de "exportación" de los problemas medioambientales desde los países
desarrollados a otros países ni la especialización productiva, la cual acaba con los países en
desarrollo acogiendo los procesos de producción más contaminantes (Labandeira et al., 2007).
33
6.1.3. Limitaciones de un modelo reducido y uniecuacional
Las formas uni-ecuacionales reducidas no son las más convenientes para obtener
indicaciones sobre como plantear la acción política. El hecho de que el deterioro ambiental
esté determinado únicamente por la variable ingreso desestima a otros regresores que podrían
captar la varianza de la variable endógena. Y es que un modelo estructural permitiría
discernir: entre la cadena causal, la correlación entre las variables; y, por añadidura, la
extracción de interesantes recomendaciones políticas en materia ambiental (Stern et al., 1996
citado por Díaz Vázquez, 2007).
De Bruyn et al. (1998 citado en Saravia, 2005) crítica que la CMK se limite a analizar
niveles de PIB como explicación a la degradación, cuando un análisis dinámico brindaría
mayores explicaciones del impacto del crecimiento económico sobre la calidad
medioambiental. Un análisis estático no permite incorporar una estructura endogenista, y, por
tanto, no deja analizar la dependencia de los sucesos pasados y el proceso acumulativo desde
una perspectiva de evolución.
6.1.4. ¿Una relación de unidireccionalidad o de retroalimentación?
También se critica la causalidad unidireccional desde el PIB per cápita hacia la calidad
medio ambiental, sin tener en cuenta que la degradación del medioambiente afecta al sistema
productivo limitando su capacidad de crecimiento -la erosión de los suelos, toxicidad,
empeoramiento de las condiciones de vida, etc.- (Labandeira et ál., 2007). Stern et al (1996
citado por Díaz-Vázquez, 2007) señalan que las estimaciones por MCO cuando existe
simultaneidad pueden producir estimadores sesgados e inconsistentes.
6.1.5. La imposibilidad de una disociación permanente entre el crecimiento económico y el
deterioro medioambiental.
Existe una corriente denominada “re-linking hypothesis” que defiende: la imposibilidad de
que la CMK se puede mantener en el largo plazo. Según esta teoría, la disociación -
asociación no lineal en la que una aumenta y otra disminuye- entre crecimiento y
medioambiente sería temporal al existir un determinado nivel de renta per cápita, a partir del
cual, la relación volvería a ser creciente (forma de N).
Por ende, dejando a un lado el efecto desplazamiento y recogiendo la relación mediante
una función cúbica, se podría constatar que la disociación es eventual; y, por lo que sigue, la
complementariedad entre el capital natural y el capital fabricado, una vez que se superasen
tanto el efecto de minimización como el reciclaje, predominaría en el largo plazo.
34
6.1.6. La irreversibilidad de la degradación medioambiental
Por último, la CMK no tiene en cuenta el problema de irreversibilidad que se genera
cuando se traspasan unos determinados límites de degradación -por ejemplo: la deforestación
o la pérdida de biodiversidad-. Así pues, el punto de inflexión calculado parecería más
relevante si se alcanzase antes de llegar a dichos efectos secundarios.
6.2. Críticas econométricas
6.2.1. Problemas operativos
Cabe destacar el conjunto de problemas y la disparidad de resultados obtenidos por el uso
de distintas técnicas econométricas de estimación, aun trabajando con la misma base de datos.
A este respecto, Stern y Common (2001 citados por Saravia, 2005) realizan estudios distintos
para tres tipos de regiones con tres bases: una mundial, otra de países de la OECD, y la última
para los excluidos de la OECD. Sólo encuentran la CMK para la muestra mundial.
Por añadidura, la relación de la CMK estimada es altamente sensible no sólo al tipo de
indicador ambiental utilizado sino también a la muestra elegida de naciones, al periodo de la
muestra, la forma de la función y las diferentes técnicas de estimación. Incluso eligiendo un
mismo indicador, los puntos y resultados obtenidos difieren (Cancelo y Díaz-Vázquez, 2010).
En otro orden de cosas, las deficiencias en la calidad y la cobertura de los datos
medioambientales han hecho que tanto las estimaciones como los puntos de cambio tengan
que ser valorados con cautela. No obstante, aunque los datos han ido mejorando en los últimos
años, también es cierto que sólo para aquellos indicadores sobre los que más esfuerzos
políticos y explícitos de reducción se han realizado, lo cual podría dar unos resultados
sesgados.
6.2.2. Heterocedasticidad
Muchos de los estudios estimados por el método de MCO no muestran los resultados sobre
la heterocedasticidad de los residuos, por tanto, los resultados de los estimadores pueden ser
ineficientes, aunque sean insesgados. Cuando hay heterocedasticidad: la variabilidad del
contaminante ya no es la misma a lo largo de toda la muestra del PIB per cápita. Así pues, el
método de MCO no sería el más adecuado, ya que los estimadores no serían ELIO
(Estimadores lineales óptimo e insesgados). Por otra parte, la estimación de la matriz de
covarianzas -var ( ) =
. [X'X]-1
- no es válida, los residuos aumentarán, la bondad del
ajuste disminuirá y los estadísticos F y t darán lugar a inferencias erróneas.
Uno de los problemas es que la especificación del modelo suele ser imponer curvas
isomorfas a todos los países con un modelo global de forma reducida y tratando de estimar un
35
único punto crítico para todos. Así, en algunos estudios los residuos más pequeños están
asociados a países con mayor población y PIB.
Otra razón es que bastantes datos son agregados o datos medios de otras submuestras y es
muy variable el tamaño de las mismas.
6.2.3. Sesgo por variables omitidas
Otras críticas señalan que el modelo básico podría estar mal especificado por omisión de
variables relevantes. Stern y Common (2001 citados por Díaz- Vázquez, 2007) se centran en
tres cuestiones que evidencian dicho problema: el cambio estructural derivado de los
parámetros estimados para las diferentes sub-muestras; las diferencias de estimación por
métodos fijos o métodos aleatorios; y los problemas de la correlación serial.
Las implicaciones para el modelo serán básicamente tres:
Las estimaciones de los parámetros son sesgadas
Las estimaciones de los parámetros son inconsistentes
No se podrá realizar inferencia, ya que se sobreestima la varianza de la perturbación
aleatoria.
6.2.4. Problemas de espuriedad
La econometría señala que existe un problema al mediar relaciones entre variables con
series temporales no estacionarias, o lo que es lo mismo, que presentan una tendencia
temporal marcada. En términos estadísticos, una serie es estacionaria cuando la media y la
varianza son constantes en el tiempo. Su representación debería ser parecida a una línea
paralela al eje de abscisas con oscilaciones semejantes alrededor de tal media. No obstante, la
mayoría de las series tienen tendencia y sus medias y varianzas cambian con el tiempo. Este
problema también se presenta en los datos de panel.
La CMK plantea una relación a largo plazo que requiere que las series de la variable
endógena (v.g. CO2) así como las series del PIB per cápita y sus potencias muestren una
relación de cointegración, es decir, que sigan una tendencia aleatoria común y mantengan una
relación económica y estadísticamente significativas (ver Gráfico 4). Lo cual implica poder
estimar por los métodos habituales (MCO -Mínimos Cuadrados Ordinarios- o MLC -Modelo
Lineal Clásico-). De lo contrario, los resultados parecerán idóneos -residuos pequeños y R2
elevada- debido a la alta correlación entre las series, es decir, se dará una regresión espuria y
habrá un problema de especificación en el modelo. Por ende, los valores de los estimadores
beta no podrán ser utilizados para realizar inferencia ni análisis económico (Zilio, 2010).
36
Gráfico 4. Evolución temporal de las series de emisiones de CO2 per cápita y PBI per cápita
Fuente: Zilio (2010)
Por tanto, para garantizar una relación de largo plazo, se necesita verificar la
estacionariedad de las series; sin embargo, dicho análisis de cointegración resulta complejo en
su aplicación práctica tanto a nivel individual como de panel de datos. Para determinar la
estacionariedad de una serie se utilizan: la observación gráfica, la representación de la función
de autocorrelación a través de un correlograma o el test de raíz unitaria de Dickey-Fuller
(DF). Así, dos variables no estacionarias cointegradas presentarán unos residuos estacionarios,
por lo que las estimaciones serán súper consistentes y no se perderá información valiosa en el
largo plazo.
6.2.5. Representatividad de la media
En las curvas de Kuznets se asume que la renta per cápita viene representada por la media,
sin embargo, la renta per cápita no sigue una distribución normal -asimétrica con cola a la
derecha- porque habitualmente la mayor parte de la población se encuentra por debajo de
dicho nivel medio. En consecuencia, parecería lógico que fuera la mediana, que es inferior a
la media, el dato relevante para tal análisis. Ya que si se asume a la media como representativa
del ingreso medio del país, se estaría sobrevalorando la fase de desarrollo en la que se
encuentra y se acortarían los tiempos de reducción del perjuicio al medio ambiente. Por el
contrario, si se adoptase la mediana -inferior a la media-, las fases de desarrollo serían
inferiores y la degradación ambiental seguiría creciendo durante bastante tiempo (Labandeira
et al., 2007).
37
7. ESTIMACIÓN DE LA CMK POR PAÍSES
La literatura de la CMK comenzó centrándose, sobre todo, en estudios de sección cruzada
o de panel. Sin embargo, podría ser más lógico tratar de hacer un estudio más desagregado del
problema medioambiental, principalmente, por las siguientes razones:
La dependencia que sugieren los resultados respecto a la muestra de países escogida.
La CMK tiende a conseguirse, en muchos casos, sólo en su forma reducida –el único
regresor es el PIB-, prescindiéndose de otras variables interesantes.
La dificultad que entraña la CMK tradicional para dar recomendaciones sobre política
medioambiental, pues trata de englobar muchos países con idiosincrasias diferentes.
Por añadidura, Stern et al. (1996 citados por Díaz-Vázquez, 2007) sugieren que resultaría
más productivo un análisis de la CMK por países individuales. Así, aducen que examinar la
evolución histórica de cada país, valiéndose de análisis tanto econométricos como cualitativos
de calidad, permitiría ahondar más explícitamente en las causas que provocan dicha curva, si
es que se cumple realmente.
La evidencia empírica, según Piaggio (2008), señala que los países individuales no guardan
la misma relación estimada por la CMK que utilizando datos de panel; luego, esto condiciona
las conclusiones del modelo y las medidas políticas a tomar a nivel particular. Así, de Bruyn
et al. (1998 citado por Piaggio, 2008) propone una especificación alternativa donde se puedan
apreciar los efectos directos del crecimiento. Para adaptarla a la CMK, la contaminación sería
una función de los materiales vertidos a la economía y que incluye tanto el avance de la
tecnología como la reducción de la contaminación. Se trataría de un modelo reducido, en el
que los determinantes del daño medioambiental para el país estarían dados por el crecimiento
del PIB y la intensidad de dicho daño, éste último dependería de la composición de la
actividad económica, de la tecnología y de la sustitución entre los materiales y la energía.
En otro orden de cosas, la CMK estimada a partir de datos de panel puede ser un simple
artefacto estadístico, donde se reflejaría una conjunción entre el la relación positiva entre
contaminación e ingreso en los países desarrollados con otra negativa en los menos
desarrollados (Frield y Getzner, 2003 citados por Piaggio, 2008). Por añadidura, el modelo de
datos de panel asume que todos los coeficientes se mantienen iguales desde naciones más
pobres a más ricas e industrializadas. Sin embargo, Deacon y Norman (2004 citados por
Piaggio, 2008) afirman que la demostración de la CMK para países individuales sería el mejor
soporte para acometer políticas personalizadas.
Díaz Vázquez (2007), en su tesis doctoral, señala algunas ideas claves, tras una revisión
exhaustiva de la CMK por países individuales. La autora señala que: en conjunto, el
crecimiento económico es el principal artífice tanto de los aumentos en la presión ambiental
como de la sobreexplotación de los recursos naturales. Además, el hecho de que se dé una
relación en U-invertida no está relacionado, por sistema, con niveles de renta per cápita
38
mayores. Es más, las emisiones de CO2 y SO2 aparecen, en muchos casos, fruto de algunos
acontecimientos exógenos. Verbigracia, como respuesta al shock del petróleo en los años
setenta -países desarrollados-, por descubrimientos de nuevos yacimientos -Malasia- o
asociados a mayores restricciones por la incorporación a la Unión Europea -España-.
Por otra parte, se cuestiona que el cambio en las preferencias de los consumidores por
bienes ambientales induzca a la trayectoria en forma de U-invertida. Por ejemplo, en Suecia,
hasta antes de 1991, se exhibía una forma de U- invertida; a pesar de ello, ni se habían
introducido impuestos sobre el CO2 ni se cuestionaba la idea de que la energía nuclear fuera
una opción viable.
Con respecto a determinar un punto crítico, Díaz-Vázquez (2007) apunta a que parece
imposible siquiera aproximarlo, entre otras cosas, porque parece depender más de los
perjuicios y daños causados. Sin ir más lejos, en España, las manifestaciones sociales en
contra de las emisiones de SO2 han procedido especialmente de los sectores sociales más
afectados, en vez de aquellos con niveles de renta per cápita más elevada. En cuanto a
potencias como Estados Unidos, se ha verificado la CMK para las emisiones de SO2 y de
NOX. Lo que podría indicar que: cuanto más nociva es la contaminación en un país, más
presión existe por adoptar medidas regulatorias al respecto. Con ello se explicaría que los
países con mayor densidad de población y mayor nivel de emisiones per cápita alcancen el
ansiado turning point para niveles de PIB per cápita relativos más bajos.
8. ANÁLISIS COMPARATIVO POR MCO ENTRE PAÍSES
DESARROLLADOS
8.1. Corrección de las externalidades mediante las energías renovables
Cantos y Balsalobre (2011) testaron, entre otros, un modelo que verificaba la CMK para
España entre 1990 y 2008 para las emisiones per cápita de gases de efecto invernadero. El
estudio resultó de especial relevancia en materia política porque hacía uso, además del nivel
de renta per cápita, del ratio entre el consumo energético de energías renovables y energías
convencionales, e incorporaba la distribución relativa del ingreso. Asimismo, cobró un interés
adicional si se tienen en cuenta: la escasez de estudios sobre el impacto de políticas de
sustitución energética y la apuesta por las energías renovables en España -cambio normativo
en el sistema de remuneración del Régimen Especial (RD 436/2004)-.
Así pues, este análisis surgió de la preocupación de España, en las últimas décadas, por
ajustarse al Protocolo de Kioto (1995) y cumplir con las directivas sobre cuotas de emisiones
de la UE, todo ello, sin que se viese afectado el crecimiento a largo plazo. Por consiguiente, lo
que se valoró fue una sustitución de las fuentes de energía fósiles mediante la promoción de
energías renovables. De esta manera, podrían conseguirse, según los autores, mediante
39
regulaciones administrativas un incentivo a la innovación tecnológica que redundase en:
Una menor dependencia energética externa.
Reducción de los picos de demanda.
Ahorros y mayor seguridad en la infraestructura de distribución eléctrica.
Eficiencia y competitividad internacional.
Disminución del deterioro del medio ambiente.
No obstante, la intervención pública -mediante la promoción de energías renovables- como
corrección a los fallos del mercado no está exenta de efectos negativos. A corto plazo, supone
un incremento en el precio de la factura eléctrica y el sistema económico; lo que podría
repercutir sobre la predisposición social a pagar por bienes ambientales, en el caso de una
tendencia a la desigualdad en la distribución del ingreso. Y además, los productores de
energías renovables -principalmente, eólica y fotovoltaica- no han podido competir en
igualdad de costes de planta con los de energías tradicionales.
El propósito de la comparativa trata de: valorar las diferencias o similitudes a la hora de
estudiar la CMK individual entre varios países con elevados niveles de desarrollo. Destacar
que la muestra de países seleccionados para dicho análisis son consecuencia de la limitación
de datos, principalmente sobre el índice de Gini. Así pues, el grupo lo conforman: Alemania,
Canadá, Estados Unidos y Reino Unido, todos ellos se encuentran entre los 20 países más
contaminantes del mundo.
8.2. El modelo econométrico
De los modelos estudiados por Cantos y Balsalobre (2011), se ha seleccionado uno cuya
especificación cuadrática permite validar la forma de U-invertida:
La muestra estudiada para España correspondió al periodo t= 1990-2008, por lo que será el
rango a comparar con otros países. Mientras que es la perturbación aleatoria, la cual agrega a
todo el resto de variables no recogidas en las explicativas y supone el elemento aleatorio o
estocástico del modelo. En ella se contemplan errores derivados de la medición –v.g,
utilización de números índices o cantidades absolutas del contaminante- y la selección de la
forma de la función; y omisión de variables que podrían ser relevantes (grado de derechos
civiles y políticos, etc.).
La variable explicada GEIPC (emisiones de gases invernadero per cápita) indica el efecto
sobre el cambio climático. Su medición por habitante refleja la densidad poblacional de cada
nación. Por otra parte, señalar que en los datos utilizados, a excepción de España, se utilizarán
las emisiones de CO2 (80% de las GEI) en kilo toneladas (KT) por habitante.
40
En cuanto a las variables explicativas, tenemos:
El PIBPC, en este caso estaba expresado en euros a precios constantes del año 2000, sin
embargo, en el actual estudio estará medido en dólares internacionales a precios
constantes de 2011 y en paridad de poder adquisitivo.
El índice de GINI, que mide la equidad económica en la distribución de los ingresos
de los hogares, y cuya evidencia empírica muestra hipótesis opuestas,
PATROCEN, proporción de consumo energético de energías renovables respecto a las
convencionales, expresa la evolución del mix energético y su efecto sustitución.
Los datos de la muestra para España se obtuvieron a partir de diversas bases estadísticas
como: Instituto para la Diversificación y Ahorro de la Energía (IDAE), el Ministerio de
Economía y Hacienda (MEH), el Ministerio de Medio Ambiente y Medio Rural y Marino
(MMA), GOERLICH (1998), EUROSTAT e INE. Señalar que en el trabajo mencionado no se
presentan las tablas de datos, por lo que se tomaran como dados.
En mi caso, para el resto de economías, los datos han sido recogidos del Banco Mundial, el
Chartbook of Economic Inequality de Atkinson y Morelli (2014). En definitiva, se ha tratado
de obtener unas variables lo más análogas a las que se estudiaron para el caso español.
El método de ajuste utilizado es el de mínimos cuadrados ordinarios (MCO), y consiste en
seleccionar los estimadores que minimizan las distancias –residuos o errores de ajuste-
cuadradas entre los datos muestrales de la variable endógena y las estimaciones realizadas por
el modelo. Trabajaremos con un nivel de significación del 5%.
8.3. Resultados de la comparativa entre países desarrollados
España
Los resultados alcanzados por Cantos y Balsalobre (2011) en su modelo validaron la
hipótesis de la CMK para España entre 1990 y 2008. El coeficiente de determinación (R
squared) mostró que la variable endógena era explicada en un 94,56% por las variables
explicativas. Por consiguiente, el modelo fue de una alta calidad explicativa, ya que se trataba
de un porcentaje de explicación de la varianza elevado. La estimación fue buena, todas las
variables explicativas resultaron estadísticamente significativas tanto a nivel individual como
global por los estadísticos t y F para un nivel de significación del 5%. También se comprobó
la normalidad de los errores, lo que implicaba la fiabilidad del modelo para realizar inferencia
–contraste de hipótesis, intervalos de confianza y predicción-.
Los coeficientes obtenidos tanto para el PIBpc como para el PIBpc2 corroboraban el hecho
de que existía un nivel de renta a partir del cual las emisiones tendían a descender.
Resulta llamativo el coeficiente negativo del índice de GINI, lo cual indica que las
41
emisiones per cápita disminuyen con el aumento de la desigualdad en un punto porcentual. No
obstante, revisando la literatura se podría decir que a corto plazo puede que la relación sea así,
pero a largo plazo una distribución desigual del ingreso impediría alcanzar el punto de
inflexión (Saravia, 2002). Por otra parte, el coeficiente de la variable PATROCEN mostraba
lo esperado, y es que la sustitución de energías tradicionales por renovables disminuye las
emisiones de gases de efecto invernadero.
Por último, el turning point ( fue alcanzado a los 18.053,7928 €/pc (base
año 2000). Aunque este dato resultaría interesante en el caso de compararse con otros modelos
similares en las mismas unidades.
Tabla 4. Resultados empíricos de la estimación para el modelo de España
Fuente: Cantos y Balsalobre (2011)
Muestra de países
En una primera aproximación gráfica (ver Gráfico 5), se aprecia que entre 1990 Y 2008 las
emisiones de CO2 per cápita marcaron distintas tendencias en el tiempo según el país. Por un
lado, tanto Estados Unidos como Canadá seguirían una tendencia curva; mientras que tanto
Alemania como Reino Unido se regirían por una recta monotónica descendiente; por último,
España se encontraría en la fase de descenso de la curva a partir de 2007.
42
Gráfico 5. Emisiones de C02 per cápita entre 1990 y 2008.
Fuente: Elaboración propia a partir de base de datos del Banco Mundial
Por consiguiente, si el modelo planteado por Cantos y Balsalobre (2011) se ajusta a las
variables endógenas, tendremos unos errores de ajuste pequeños que sigan una trayectoria
aleatoria sin tendencias, ciclos o cambios de estructura (no autocorrelación ni
heterocedasticidad) y unos estimadores de los parámetros poblacionales significativos
estadísticamente. Se esperará, por tanto, que la variable explicativa, PIB2
PC sea determinante a
la hora de marcar el punto de cambio de tendencia.
Tabla 5. Resultados empíricos de la estimación para países desarrollados
α PIBpc PIBpc2 GINI PATROCEN R
2 Residuos CMK
Alemania
0.062564 -2.81E-06 3.84E-11 -1.18E-05 -0.022089 0.906943 Normalidad- 3 ptos
anómalos Buen ajuste, significación global, pero
signos estimadores no esperados
EEUU -0.026831 1.39E-06 -1.55E-11 0.001047 -0.038899 0.578756 Normalidad- 2
puntos anómalos Bondad limitada, significación global,
falta algún regresor relevante.
UK 0.019943 -5.73E-07 8.43E-12 -1.95E-05 -0.047637 0.921917 Normalidad -
autocorrelación (ciclos)
Calidad alta, significación global, faltaría regresor o ficticia que
capture ciclos u otra especificación.
Canadá -0.015283 1.88E-06 -2.50E-11 0.000117 -0.025985 0.899355 Normalidad - 1 pto
anómalo Buen ajuste, significación global y
signos de los estimadores esperados.
Nota: En subrayado se resaltan aquellos parámetros estimados que son estadísticamente significativos para un α=0,05.
Fuente: Elaboración propia con E-views a partir de base de datos del Banco Mundial.
43
A tenor de los resultados mostrados por la evidencia empírica (ver ANEXOS), en líneas
generales, parece que el modelo se ajusta con una gran bondad a los valores reales de polución
del CO2 per cápita para los cuatro países. Sin embargo, debido a las limitaciones que ofrece E-
views, no podemos asegurar que el comportamiento del ajuste corresponda a una U- invertida.
Esto se debe a que al tener cuatro regresores, estaríamos hablando de un hiperplano que no
puede ser visualizado por una simple recta o curva. Por tanto, hablaremos mediante
aproximaciones y nos guiaremos por la evidencia empírica.
En primer lugar, tanto Canadá como Estados Unidos comparten un mismo patrón en cuanto
al signo esperado para el PIB per cápita al igual que España. Es decir, cuando se aumenta en
un dólar dicha renta produce un aumento en las emisiones, en términos per cápita, sin
embargo, elevado al cuadrado, reduce dichas emisiones.
En línea con los argumentos de Bimonte (2002), en ninguno de estos países ha resultado
estadísticamente significativa la variable índice de Gini; así, el ingreso absoluto -que marca la
capacidad de pago- sería la variable relevante en países de gran desarrollo. Esto se debería a
que la sociedad, por término medio, tendría cubiertas sus necesidades y conforme aumentase
su renta per cápita demandaría en mayor proporción dichos bienes-lujo-. Por otra parte, como
ya mencionase Díaz-Vázquez (2007), cuanto más perjudicial es la polución en un país
desarrollado y más poblado está éste, la presión sobre la regulación ambiental se
incrementará.
No es de extrañar que debido al bajo número de observaciones, cualquier grado de
variabilidad que presente el fenómeno CO2 haga dispararse lo puntos anómalos en los errores
de ajuste. Por tanto, con una muestra mayor, los errores estarían en torno a [-2ee, +2ee].
Además, poder interpretar estas estimaciones de los parámetros poblacionales a tan corto
plazo (19 años) como una relación de campana resulta muy arriesgado.
A propósito de Reino Unido, se trata del único país que comparte con España una
influencia significativa de la política en energías renovables y sustitución de energías fósiles
para dicho periodo. Sin embargo, el PIBpc y su potencia presentan signos distintos a los
presentados por España. Además, se observa en los residuos una tendencia cíclica que no es
captada por el ajuste del modelo, bien por ausencia de variables explicativas relevantes o bien
por una incorrecta especificación. Alemania, también mostraría valores no esperados en
cuanto a la relevancia de la renta per cápita respecto a las emisiones.
En definitiva, dicho modelo testado y validado para España, no se ajusta, con todas sus
variables significativas, a la evolución en la contaminación de otros países desarrollados de
primer nivel. La heterogeneidad parece ser la nota predominante; dado que, como se señalaba
en las críticas, el CO2 es un problema de efecto transfronterizo y costes indirectos
difícilmente generalizable. Por ende, cada país parece seguir una función específica que debe
ser analizada en consecuencia a sus características demográficas, institucionales, comerciales,
estructurales, etc. ,por lo que se precisaría de un análisis más exhaustivo y cualitativo de cada
zona y de modelos dinámicos, multiecuacionales, endogenistas etc. que escapan al nivel de
este estudio.
44
9. CONCLUSIONES
En primer lugar, señalar que la validez de la hipótesis sobre la Curva Medioambiental es
contradictoria, ya que no existe un claro consenso en torno a su existencia adoptando curvas
isomorfas para grupos de países. En muchos casos, la forma de la relación entre el PIBpc y el
indicador de contaminación extraída de estimaciones para datos de panel difiere con la
obtenida mediante datos de series temporales para un único país. A este respecto, se critica
tanto la forma uni-ecuacional que recoge la varianza de la degradación ambiental como el
modelo reducido. Y es que la contaminación es generalmente el resultado de un proceso
acumulativo; y un análisis tan estático, donde no se permite explorar las causas, la bi-
direccionalidad o simultaneidad, el grado de correlación de los posibles efectos directos, etc.
limita cualquier tipo de recomendación política. Además, muchos autores mencionan que
pueda ser espurio tal efecto indirecto, es decir, que ambas series puedan presentar una misma
tendencia sin estar correlacionadas.
En resumidas cuentas, no podemos saber: ¿Por qué se da dicha relación? ¿Por qué el
cambio se produce para un determinado turning point? ¿Podemos enfocar la política
ambiental hacia un determinado objetivo? Todos estos interrogantes quedan sin resolver.
Ahora bien, según la evidencia empírica, hay modelos en los que la CMK se cumple;
aunque son para una serie de características limitadas en los países desarrollados. Se tratan de
problemas esencialmente localizados, de producción, con costes directos relativamente bajos,
reversibles, para emisiones o concentraciones de contaminación (variables flujo); y no para
fuentes o stocks de recursos –v.g. lagos, bosques, petróleo, gas, etc.-, los cuales pueden seguir
degradándose por la contaminación pasada, a pesar de que sufran reducciones. Por
consiguiente, hablaríamos de aquellos que afectan directamente al bienestar social como:
gases de concentración urbana, problemas de saneamientos de aguas y daños intransferibles.
Por añadidura, los puntos de inflexión serían más bajos, lo que se explicaría por: la posible
significatividad de la densidad poblacional, un mayor esfuerzo político por objetivos definidos
a corto plazo y la presión social conforme aumenta la renta per cápita sobre las industrias más
contaminantes. Siguiendo con la premisa de la Economía Ambiental, parece más factible que
haya más evidencia empírica para estos casos al poder establecerse mejor los derechos de
propiedad, asignar los recursos eficientemente en un radio limitado y corregir las
externalidades introduciéndolas en la función de costes de las empresas.
No obstante, la metodología común se ha centrado en las emisiones de gases de efecto
invernadero, lógicamente por su repercusión mundial, utilizando datos de panel, con un
modelo que se ajusta mejor en su forma cuadrática logarítmica y utilizando los modelos de
métodos fijos, donde las diferencias entre países de sección cruzada las captan las ordenadas
en el origen -efectos tiempo y país mediante variables ficticias-. Los estudios sobre la relación
ingreso y medioambiente no están exentos de problemas econométricos como: sesgos por
variables omitidas; heterocedasticidad; sensibilidad al cambio de bases de datos, periodos y
muestras, etc. lo que dificulta que métodos como los MCO puedan ser fiables. Por tanto, el
45
modelo no es robusto, en líneas generales, y suele presentar estimadores beta poco óptimos, lo
que redunda en un problema de inferencia y, por tanto, de validez teórica general.
En otro orden de cosas, la CMK presenta resultados diferentes entre muestras de países
según el grado de desarrollo. No es casualidad que la mayoría de los análisis se hayan hecho
con países más industrializados donde el mecanismo automático de mercado propuesto por la
Economía Ambiental funciona mejor. Así, los argumentos más estudiados que sostienen la
relación ingreso-medioambiente como cura y problema están claramente sesgados hacia
economías más evolucionadas. A grosso modo, engloban los siguientes argumentos: aumentos
en el nivel absoluto de ingresos, necesidades básicas cubiertas, un marco institucional y
regulaciones más estrictas, un sector industrial más terciarizado, innovación tecnológica,
acuerdos internacionales y una relocalización hacia países en vías de desarrollo. Precisamente,
este último hecho, la laxitud en la regulación ambiental, la falta de infraestructuras
institucionales y la mayor desigualdad en cuanto a la distribución del ingreso, entre otros,
hacen que los países menos desarrollados desplacen sus turning points hacia cotas más
elevadas y se conviertan en basureros internacionales.
Esto implica que el crecimiento económico no es la solución global al medioambiente y
que éste debe ir acompañado de fuertes medidas de legislación medioambiental. Estas últimas
deberían: indicar los límites en el uso de los recursos naturales y mejorar los derechos de
propiedad sobre dichos recursos.
Quizás la CMK pueda servir como una aproximación de desarrollo sostenible, de tal
manera que aquellos países que mejor se ajusten a ella tengan que pagar una serie de
compensaciones -como internalización de costes- a los países menos desarrollados que más
sufran sus "exportaciones". Éstas podrían abarcar desde transferencias de tecnología no
obsoleta, programas de cooperación, mejoras vía precios en las importaciones de productos,
etc. Esto indirectamente ayudaría a tratar el problema de la polución a nivel global. En
definitiva, se trataría de diseñar un mapa sobre los flujos comerciales internacionales. La
pregunta es si a los países más ricos les interesa llegar a una solución global.
Por otra parte, son diversas las hipótesis subsidiarias a esta teoría que tratan de captar tanta
heterogeneidad de resultados entre países de mayor o menor ingreso medio. Éstas incorporan
variables como: el comercio internacional, los precios de la energía, factores de desigualdad
socioeconómica (tasa de alfabetización, libertades políticas y civiles, desigualdad de poder e
ingresos, etc.), calidad institucional, etc. Sin embargo, aunque muchas resultan
estadísticamente significativas en la explicación sobre el por qué y el cómo de la CMK, no
muestran un claro consenso. En definitiva, cada país o región tiene unos datos cualitativos y
cuantitativos inherentes que habría que analizar previamente para diseñar un modelo más o
menos específico. Por ende, la econometría debería enfocarse en un futuro hacia dichas
cuestiones de descomposición de factores.
Por último, señalar que mi estudio ha estado limitado por la técnica de los Mínimos
Cuadrados Ordinarios, la falta de series largas de datos y países, el empleo de un análisis
estático y el desconocimiento sobre el funcionamiento de los efectos fijos o aleatorios, así
46
como las técnicas de datos de panel y la cointegración. Sin embargo, en dicha aproximación
he podido comprobar que la ecuación en su forma básica explica gran parte de la varianza, por
lo menos en países desarrollados, lo que no quiere decir que siga una trayectoria de curva.
Adicionalmente, se ha comprobado la poca influencia del Índice de Gini en países donde la
calidad ambiental es un bien de lujo, así como la importancia del patrón energético en España
y UK en cuanto a emisiones de CO2 se refiere.
47
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50
0
2
4
6
8
10
-0.0004 -0.0002 -0.0000 0.0002 0.0004 0.0006
Series: Residuals
Sample 1990 2008
Observations 19
Mean -2.55e-18
Median 2.60e-05
Maximum 0.000506
Minimum -0.000311
Std. Dev. 0.000193
Skewness 0.470542
Kurtosis 3.818717
Jarque-Bera 1.231785
Probability 0.540159
-.0004
-.0002
.0000
.0002
.0004
.0006
.0090
.0095
.0100
.0105
.0110
.0115
.0120
90 92 94 96 98 00 02 04 06 08
Residual Actual Fitted
ANEXOS
ALEMANIA
51
-.0006
-.0004
-.0002
.0000
.0002
.0004
.0006
.0150
.0155
.0160
.0165
.0170
.0175
90 92 94 96 98 00 02 04 06 08
Residual Actual Fitted
0
1
2
3
4
5
6
-0.0004 -0.0002 -0.0000 0.0002 0.0004
Series: Residuals
Sample 1990 2008
Observations 19
Mean 2.37e-18
Median -2.81e-06
Maximum 0.000445
Minimum -0.000462
Std. Dev. 0.000235
Skewness -0.178770
Kurtosis 2.765058
Jarque-Bera 0.144901
Probability 0.930112
CANADÁ
52
-.0008
-.0006
-.0004
-.0002
.0000
.0002
.0004
.0006
.0184
.0188
.0192
.0196
.0200
.0204
90 92 94 96 98 00 02 04 06 08
Residual Actual Fitted
0
1
2
3
4
5
6
7
8
-0.0005 0.0000 0.0005
Series: Residuals
Sample 1990 2008
Observations 19
Mean -3.10e-18
Median -3.22e-05
Maximum 0.000432
Minimum -0.000654
Std. Dev. 0.000233
Skewness -0.672814
Kurtosis 4.880501
Jarque-Bera 4.233040
Probability 0.120450
ESTADOS UNIDOS (EEUU)
53
-.0002
-.0001
.0000
.0001
.0002
.0080
.0084
.0088
.0092
.0096
.0100
90 92 94 96 98 00 02 04 06 08
Residual Actual Fitted
0
1
2
3
4
5
-0.0002 -0.0001 -0.0000 0.0001 0.0002
Series: Residuals
Sample 1990 2008
Observations 19
Mean -3.10e-18
Median 8.63e-07
Maximum 0.000173
Minimum -0.000165
Std. Dev. 0.000102
Skewness -0.111843
Kurtosis 2.059800
Jarque-Bera 0.739426
Probability 0.690933
REINO UNIDO (UK)
