CUANTIFICACIÓN DE ESCENARIOS DE CAMBIO CLIMÁTICO A ESCALA REGIONAL:

EL CASO DEL PAÍS VASCO

Iñaki Arto Olaizola*

Unidad de Economía Ambiental, Instituto de Economía Pública

Universidad del País Vasco

Resumen:

Este trabajo presenta una descripción de un modelo input-output desarrollado para la cuantificación de diferentes escenarios de emisiones de CO2 en el marco de la lucha contra el cambio climático a escala regional. Se trata de un modelo que relaciona el nivel de actividad económica con las emisiones de CO2 y los flujos de materiales y energía que las generan. Gracias al nivel de detalle del ejercicio, el modelo permite cuantificar en términos de CO2 los efectos de una gran variedad de políticas: cambios en el mix energético, variaciones en el parque de generación eléctrica (sustitución de centrales térmicas convencionales por plantas de ciclo combinado), mejora de la eficiencia energética, fomento de las energías renovables, aumento de la cogeneración, políticas de transporte (límites de velocidad, coche compartido, trasvase modal), etc. Este modelo ha sido utilizado en la elaboración del Plan Vasco de Lucha contra el Cambio Climático.

Abstract:

This paper presents a new input-output model developed to quantify different CO2 emission scenarios in the framework of the fight against climate change at the regional level. The model describes regional economic activities in relation to CO2 emissions and the material and energy flows that generate them. Thanks to the level of detail in modelling, the model allows to quantify reductions of CO2 emissions in a wide range of policy options: changes in energy mix, variations in power generation stations (replacing conventional thermal power stations with combined cycle power generation plants), improvement of energy efficiency, promotion of renewable energy sources, increase of combined heat and power generation, transport policies (speed limits, car sharing, modal split changes,…), etc. The model has been applied to a real case study, the Basque Plan against the Climate Change.

1.- Introducción

El efecto invernadero es un fenómeno atmosférico natural que permite mantener la temperatura del planeta, al retener parte de la energía proveniente del Sol. Sin él, la temperatura sería mucho menor y la vida en la Tierra, tal y como la conocemos, desaparecería. Sin embargo, desde el comienzo de la industrialización la concentración en la atmósfera de muchos de los gases que contribuyen al efecto invernadero ha aumentado como resultado de las actividades humanas. Según el Cuarto Informe de Evaluación del Panel Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático existe una probabilidad del 90% de que esta última circunstancia esté provocando un aumento global de la temperatura (Intergovernmental Panel on Climate Change, 2007) que amenaza con transformar el clima del planeta.

La Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático (Naciones Unidas, 1992) es el elemento central de los esfuerzos mundiales para combatir el calentamiento global. Fue aprobada en junio de 1992 en la Cumbre de la Tierra, celebrada en Río de Janeiro, y entró en vigor el 21 de marzo de 1994. El objetivo de dicha Convención es, en última instancia, la “estabilización de las concentraciones de gases de efecto invernadero en la atmósfera, a un nivel que impida interferencias antropogénicas peligrosas en el sistema climático”.

* Tel: 94.601.71.03 E-mail: i.arto@ehu.es

1

El Protocolo de Kyoto de la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático (Naciones Unidas, 1998) refuerza las medidas internacionales en respuesta al cambio climático. Aprobado por consenso en el tercer periodo de sesiones de la Conferencia de las Partes en diciembre de 1997 y en vigor desde el 16 de febrero de 2005, este acuerdo contiene nuevos objetivos en relación con las emisiones para los países del Anexo I (desarrollados). En este contexto los estados miembros de la Unión Europea (UE-15) deberán reducir conjuntamente sus emisiones de gases de efecto invernadero en un 8% entre los años 2008 y 2012. Este esfuerzo de reducción fue repartido en 2002 entre los entonces 15 países miembros de la Unión Europea, correspondiendo a España la posibilidad de incrementar sus emisiones en un 15% respecto a sus emisiones del año 1990 (Consejo de la Unión Europea, 2002).

Este objetivo no ha sido trasladado a las regiones españolas de tal forma que su cumplimento no tiene carácter preceptivo a escala regional. En cualquier caso, y a pesar de que la lucha contra el cambio climático excede sus competencias, la trascendencia del tema ha llevado a que varias de las comunidades autónomas españolas lo hayan añadido a su agenda política.

Un ejemplo de esta situación es el Plan Vasco de Lucha Contra el Cambio Climático (PVLCC) elaborado por el Gobierno Vasco. Este plan establece las medias necesarias para contribuir a la lucha contra el cambio climático desde el ámbito del País Vasco, estableciendo como objetivo que el promedio de las emisiones del período 2008-2012 no supere en más de un 14% las emisiones del año 1990 (incluyendo las emisiones asociadas a la electricidad importada).

Uno de los aspectos clave a la hora de elaborar este plan ha sido la cuantificación de las desviaciones de las emisiones respecto a los objetivos fijados, atendiendo a diferentes escenarios económicos y políticas de lucha contra el cambio climático. Para facilitar esta tarea se ha desarrollado el modelo de simulación que se describe en el presente artículo.

El artículo comienza con un repaso de la literatura existente y una descripción de la metodología utilizada. Posteriormente se presenta una descripción detallada del modelo desarrollado (sección 3) y los resultados de su aplicación al País Vasco (Sección 4). Por último se incluye una sección con una serie de consideraciones finales.

2.- Metodología

2.1.- Moldeos 3E

La modelización ha sido utilizada como herramienta en la planificación energética desde mediados de la década de los 70 del siglo XX. La preocupación por el agotamiento de los recursos y la vulnerabilidad a los shocks de precios del petróleo desembocaron en una generalización en la utilización de modelos energético-económicos formales (Kydes, 1995). Más recientemente, la preocupación por el calentamiento global y su estrecha relación con el consumo de energía han conducido a la ampliación de estos modelos económicos-energéticos para tener en cuenta la variable ambiental. De esta forma se facilita el análisis de las interrelaciones existentes entre la actividad económica, el consumo de energía y la generación de emisiones de gases de efecto invernadero. Se trata de los modelos E3 (energy-economy-environment), cuya principal utilidad es la de anticipar posibles problemas futuros, facilitando la búsqueda de soluciones en el presente (Hidalgo, 2005).

A día de hoy se cuentan por decenas los modelos E3 que se han desarrollado en todo el mundo. Beaver et al. (1992) realizaron una comparación de 11 modelos utilizados para el análisis de los impactos de las políticas de lucha contra el cambio climático en la economía en general y en los sectores energéticos en particular. El estudio número 12 del Energy Modelling Forum de la Universidad de Standford utilizó un total de 14 modelos para el análisis de los impactos económicos de la reducción de las emisiones de CO2 (Beaver, 1993). Bosello et al. (1998) clasifican un total de 39 modelos de acuerdo a 5 categorías: programación lineal/no lineal, input-output, evaluación de impacto, equilibrio general y macroeconométricos. Uno (2002) describe un total de 34 modelos utilizados por varios grupos de investigación para la formulación de proyecciones energéticas, proporcionando un resumen comparado de las metodologías utilizadas en los diversos modelos. Löschel (2002) analiza el tratamiento dado al cambio tecnológico en un total de 17 modelos. Springer (2003), por su parte, recoge 25 modelos englobados en 5 categorías (evaluación integrada, equilibrio general computable,

2

comercio de emisiones, sistema energético y macroeconómicos neo-keynesianos). Hidalgo (2005) apunta un total de 45 modelos E3 clasificados en 4 categorías: ingenieriles o bottom-up, híbridos, de equilibrio general computable y de evaluación integrada del cambio climático. Dagoumas (2006) incluye en su análisis económico de la aplicación del protocolo de Kyoto una revisión de 27 modelos clasificados en 4 categorías (las cuatro primeras que cita Springer en 2003). Peterson, en un artículo de 2006, también señala un amplio rango de modelos de cambio climático a la hora de analizar las incertidumbres en el análisis económico-ambiental.

Históricamente la mayor parte de estos modelos E3 han estado diseñados para simular u optimizar (dependiendo del tipo de modelo) el impacto de políticas clásicas, como la introducción de subsidios, cambios impositivos o creación de marcados. Se trata por tanto de modelos que tienen en precios y costes a las principales fuerzas motrices. Sin embargo, estas herramientas se muestran a menudo insuficientes a la hora de evaluar el impacto de las políticas no monetarias, cada vez más habituales y relevantes (Pizer, et. al, 2006, Worrel et. al, 2004).

Para el caso que nos ocupa, el objetivo del modelo es cuantificar los efectos de diversas políticas de lucha contra el cambio climático –principalmente las recogidas en la estrategia energética vasca (Ente Vasco de la Energía, 2003)– en las emisiones de los diferentes sectores de la economía vasca. En general no se trata de las políticas clásicas pertenecientes al ámbito de la economía que se han citado anteriormente, sino que más bien podríamos calificarlas como medidas ingenieriles. Atendiendo a esta circunstancias, se optó por un modelo de simulación, en detrimento de uno de optimización, pues este tipo de modelos son los más adecuados para analizar los efectos de unas políticas determinadas (Hidalgo, 2005). Por otra parte, dentro de los métodos de simulación y siguiendo la clasificación establecida por Hidalgo (2005), se eligió un modelo híbrido entre los ingenieriles (bottom-up) y los de enfoque económico (top-down), que acoplase a un modelo parcial de la economía un modelo detallado de los principales emisores de CO2.

A la hora de optar por una metodología de modelización se consideró que las técnicas input-output económico ambientales resultaban adecuadas para el objeto de análisis, pues son especialmente apropiadas para la formulación de escenarios de simulación de los efectos socioeconómicos y ambientales de las políticas públicas (Giljum, 2007). La definición sectorial de la estructura económica y relativa simplicidad de las tablas input-output y la posibilidad de combinación con cuentas satélite de flujos de energía y emisiones, hacen de los modelos input-output un marco analítico que ilustra claramente las interdependencias no sólo entre los sectores de la economía, sino también entre economía, energía y medio ambiente (Cruz, 2005). Por todo esto, y considerando el corto horizonte temporal de las simulaciones1 (2005-2012), el nivel de desagregación de los resultados deseado (25 sectores productivos + residencial) y el tipo de políticas a modelizar, se optó por un modelo input-output que describiese en detalle los sectores más relevantes desde la óptica del cambio climático en el País Vasco (principalmente sector energético y transporte2).

2.2.- Modelos Input-Output

El análisis input-output fue desarrollado en los años 30 del pasado siglo por Wassily Leontief con el objetivo de proporcionar un soporte empírico para el estudio de las relaciones existentes entre los diferentes componentes de una economía sobre la base de la teoría del equilibrio general (Leontief, 1936).

Este análisis tiene su base en la tabla input-output, que es un conjunto de ecuaciones que describe el flujo de bienes y servicios entre los distintos sectores de una economía en un período determinado. Esta tabla se puede expresar en forma matricial de la siguiente forma:

X Z Y= + (1)

Donde:

1 El acortamiento del horizonte temporal de análisis relaja las consecuencias del supuesto de linealidad subyacente a los modelos input-output. 2 Estos dos sectores representaban en 2005 cerca del 64% de las emisiones de CO2 del País vasco. (Gobierno Vasco, 2006).

3

X : es el vector de empleos totales o producción total de la economía, donde cada elemento del vector ix X representa la producción total del sector . i

Z es la matriz simétrica de la economía, donde el elemento ijx de esta matriz

representa la cantidad de inputs procedentes de la industria que utiliza la industria en su proceso productivo.

i j

es la matriz de demanda final de la economía, donde cada elemento representa

la cantidad del bien producido por el sector i demandada por el componente de la demanda final.

Y ikyk

El modelo básico de Leontief es una transformación de la ecuación (1) que establece cuál es la producción total de una economía necesaria para satisfacer un determinado nivel de demanda final:

( ) 1X I A Y−= − (2)

Siendo A la matriz de coeficientes técnicos, cuyos componentes ij ij ja x x= representan la

cantidad de producción del sector i necesaria para incrementar la producción de la rama en una unidad.

j

Esta herramienta de análisis ha sido utilizada para explorar un amplio espectro de materias. A día de hoy tanto la elaboración de tablas input-output por parte de diversos órganos estadísticos como su utilización en muy diversas áreas del análisis económico son prácticas habituales.

La aplicación del análisis input-ouput a temas ambientales se remonta a los años 60 y 70 del siglo XX. La creciente preocupación de la época por los problemas ambientales ligados al crecimiento económico provocó que un importante grupo de economistas dirigiese sus esfuerzos al análisis de esas interacciones entre economía y medio ambiente. Cumberland incluyó en 1966 por vez primera los beneficios y costes ambientales asociados a la actividad económica en un modelo input-output. Para ello añadió a la tabla input-output tradicional una serie de filas que incluían los beneficios y costes ambientales y un conjunto de columnas que recogían el coste de restauración del medio ambiente. Dos años más tarde, Daly (1968) propuso la utilización del modelo desarrollado por Leontief como herramienta para dar respuesta a la cuestión de “¿Cómo integrar el mundo de los productos en la más amplia economía de la naturaleza?”. Isard (1969) presentó en la XXII Conferencia de la Regional Science Association, celebrada en Budapest en 1968, un marco conceptual basado en el tradicional análisis input-output que trataba de representar las relaciones existentes entre los sistemas económicos y ecológicos (ver también Isard et al., 1968). Ayres et al. (1969) por su parte utilizaron el análisis input-output para desarrollar un modelo formal que, partiendo del balance de flujo de materiales, relacionaba los flujos de residuos de una economía con un modelo de equilibrio general de asignación de recursos, alterado para incluir las actividades de reciclaje y los servicios ambientales. El propio Leontief y Ford presentaban en 1970 una propuesta para integrar en el análisis input-output la generación y eliminación de contaminantes. También cabe destacar el modelo input-output desarrollado por Victor (1972) para Canadá, que incluye cuentas satélite tanto para el consumo de recursos naturales como para la generación de residuos en la producción y en el consumo.

Años más tarde, Pearson (1986) fue pionero a la hora de utilizar técnicas input-output para analizar el problema de las emisiones de CO2 (Proops, 1993). Posteriormente, Proops (1993) y Cruz (2004) han utilizado modelos input-output para analizar las opciones de reducción de las emisiones de CO2 en Alemania y Reino Unido, y Portugal, respectivamente. Estos modelos permiten simular los efectos directos e inducidos de la evolución de la demanda final sobre las cadenas de producción, determinando el volumen de producción y las demandas de inputs productivos necesarios, y, en particular, de inputs energéticos. A partir del consumo energético resultante se introducen cambios en diferentes variables como pueden ser el mix o la intensidad energéticas. Posteriormente, mediante la aplicación de los factores de emisión propios de cada fuente de energía, se obtiene el volumen de emisiones de CO2.

4

El modelo que aquí se presenta constituye una evolución de los utilizados por Proops y Cruz, pero con modificaciones significativas:

A diferencia del modelo de Proops, el presente modelo permite analizar los efectos inducidos de las políticas ambientales (flechas con trazos discontinuos de la Figura 1). En última instancia esto supone analizar los efectos que en la matriz de coeficientes técnicos ( A ) tiene la implementación de políticas ambientales (p.ej. una política que conduzca a una mejora en la intensidad energética reducirá, ceteris paribus, de forma directa las emisiones de CO2 para un nivel determinado de producción, pero también tendrá un efecto inducido en el nivel de emisiones al disminuir la demanda intermedia de energía).

Por otra parte, se han modelizado detalladamente determinados sectores de la economía para poder simular el efecto de un amplio abanico de medidas (Tabla 1).

Así mismo, para el caso de la producción de electricidad, el modelo permite plantear escenarios no sólo de demanda sino también de oferta.

Tabla 1: Medidas modelizadas por sector SECTORES PRODUCTIVOS

Industria y servicios

Combustión en industria y servicios Mix, intensidad energética y factores de emisión

Procesos Reducción en emisiones por unidad de producto

Transporte de mercado

Transporte de mercado Ocupación, distancia media, parque de vehículos, velocidad, eficiencia del motor, mix

Producción de electricidad

Centrales térmicas Potencia instalada, rendimiento, mix energético, factores de emisión, horas de funcionamiento

Cogeneración Potencia instalada, rendimiento, mix energético, factores de emisión, horas de funcionamiento

Energías renovables Potencia instalada, horas de funcionamiento

Otros Pérdidas en la red de distribución

RESIDENCIAL

Combustión en hogares Mix, eficiencia energética y factores de emisión.

Uso del vehículo privado Ocupación, distancia media, parque de vehículos, velocidad, eficiencia del motor

Solar térmica Potencia instalada, horas de funcionamiento

3.- El modelo

El modelo está estructurado en cinco bloques diferenciados (Figura 1):

El primero de estos bloques correspondería al submodelo de la “Economía”, representado por la ecuación de Leontief. Este submodelo determina el nivel de producción de cada rama de actividad en función de la demanda final.

5

6

En el bloque de “Sectores productivos” se estiman las variables clave para la determinación de las emisiones de CO2 de los sectores productivos. Este bloque incluye a su vez los siguientes submodelos:

o “Industria y servicios”:

− “Energía en industria y servicios”: determina el consumo de energía y las emisiones de CO2 de los sectores productivos (excepto transporte y sector eléctrico).

− “Procesos industriales”: establece el nivel de emisión de los distintos productos cuyos procesos de fabricación llevan asociados emisiones no energéticas de CO2.

o “Transporte”: calcula el consumo energético y las emisiones de CO2 de dicho sector en función del nivel de movilidad asociado al grado de actividad de la economía.

o “Producción de electricidad”: en este submodelo se determina de forma exógena la producción de electricidad en centrales térmicas, instalaciones de cogeneración y por energías renovables. A partir de la producción de electricidad y otras variables fijadas de forma exógena se calcula el consumo de energía primaria y las emisiones de CO2. También se calcula la cantidad de electricidad importada como diferencia entre consumo y producción de electricidad, teniendo en cuenta las pérdidas en la red de distribución

El bloque del “Sector residencial“ analiza la demanda de energía en tres submodelos:

o “Combustión en hogares”: recoge la demanda de energía para la combustión en los hogares y las emisiones de CO2 asociadas a esta.

o “Uso del vehículo privado”: calcula el consumo energético y las emisiones de CO2 asociadas al uso del vehículo privado en función de una serie de variables exógenas.

o “Solar térmica”: estima la producción de energía solar térmica en los hogares.

En el bloque “Tránsito” se determina el consumo energético y las emisiones de CO2 asociadas a los vehículos en tránsito que repostan en el territorio nacional.

Por último, el bloque “Medio ambiente” recogería las emisiones de CO2 de los diferentes submodelos (este bloque no es más que un resumen de los resultados de los otros cuatro).

INDUSTRIA Y SERVICIOS

Inversa Leontief

Produccióntot al

Consumo Finalde Energía por

fuente

Mixenergét ico

Int ensidadenergética

Consumo Final deElect ricidad

Producción deElect ricidad (térmica,

cogeneración, renovable)

Import aciones deElectricidad

Mixeléctrico Rendimiento

Potencia instalada(térmica,

cogeneración,renovable)

Utilizaciónpotencia

Consumo deEnergía Primaria

por fuente

Emisiones CO2 Emisiones CO2Emisiones CO2

Producción deCalor

(cogeneración)

Produccionesasociadas aprocesos

Emisiones CO2

Transportepasajeros ymercancías

Ocupación, dist anciamedia, parque de

vehículos, velocidad,eficiencia del motor,

mix

Consumo Finalde Energía por

fuente

Emisiones CO2

Consumo final deenergía hogares

DemandaFinal

Mixenergético

Eficienciaenergética

Nivel deconfort

Emisiones CO2

Movilidad, ocupación,distancia media,

parque de vehículos,velocidad, eficiencia

del motor, mix

Consumo final deenergía vehículo

privado

EmisionesCO2

ECONOMÍA

ENERGÍA INDUSTRIA YSERVICIOS

PRODUCCIÓNELECTRICIDAD

MEDIO AMBIENTE

RESIDENCIALPROCESOS

INDUSTRIALES

SECTORES PRODUCTIVOS

TRANSPORTE DE MERCADO

Pérdidas en lared de

distribuciónPotenciainst alada

Solar térmica

Utilizaciónpotencia

Movilidad, ocupación,distancia media,

parque de vehículos,velocidad, eficiencia

del motor, mix

%repostado

Consumo final deenergía vehículo

tránsito

TRÁNSITO

EmisionesCO2

Factoremisión

Figura 1: Resumen del Modelo de Emisiones de CO2

7

3.1.- Economía

La base de este submodelo la constituye la ecuación de Leontief. Está relacionado con el resto de submodelos por dos vías:

Por un lado en este submodelo se determina el nivel de actividad de cada uno de los sectores productivos como función de la demanda final. En última instancia este nivel de producción llevará asociado un consumo de energía y, en consecuencia, un determinado volumen de emisiones.

Como se verá en los siguientes apartados, algunas de las diferentes medidas que se adopten en el resto de submodelos tendrán un efecto en la matriz tecnológica A y, en consecuencia, en la ecuación de Leontief.

3.2.- Sectores productivos

A continuación se describen los submodelos utilizados para la modelización de las emisiones de CO2 de los sectores productivos de la economía. Estos submodelos son “Industria y servicios”, “Transporte” y “Producción de electricidad”.

3.2.1.- Industria y servicios

Este submodelo está compuesto a su vez dos submodelos que recogen las emisiones de CO2 asociadas tanto al consumo energético en la industria (excepto la rama de producción de electricidad) y los servicios (excepto transporte), así como las emisiones de CO2 asociadas a procesos industriales.

3.2.1.1.- Energía en industria y servicios

Sea eF el vector de consumos energéticos de los sectores productivos de la economía, cuyo componente -ésimo k e

kf representa la cantidad de energía (en unidades físicas) del tipo k consumida por los sectores productivos de la economía.

Sea la matriz de consumos energéticos de las distintas ramas de actividad por fuente de energía, cuyo componente

eHe

ikf representa la cantidad de energía del tipo consumida por el sector i .

k

Sea eE un vector formado por los factores de emisión de cada tipo de energía . eke k

Las emisiones energéticas del conjunto de industrias de la economía vendrán determinadas por: e e eG E F′= (3)

Sea la matriz de intensidades energéticas de los sectores productivos de la economía, cuyo componente

eCe e

ik ik ic f= x

e

recoge la cantidad de energía del tipo k utilizada por la

industria para producir . i ix

De la propia definición de la intensidad energética, multiplicando la transpuesta de ésta por el nivel de producción obtenemos la cantidad de energía consumida: eC X F′ = (4)

Multiplicando ambas partes por la transpuesta del vector de factores de emisión, obtenemos las emisiones energéticas totales de la industria: e e e eE C X E F′ ′ ′= (5)

O lo que es lo mismo:

8

e e eE C X G′ ′ = (6)

De la ecuación de Leontief y de la ecuación (6) tenemos que las emisiones energéticas asociadas a la demanda final de bienes y servicios son:

( ) 1−− −′ ′= −e e e el elvpG E C I A Y (7)

Donde:

−el A es la matriz de coeficientes técnicos modificada para eliminar los efectos de arrastre del sector eléctrico. Como ya se ha comentado con anterioridad el sector eléctrico se ha modelizado a parte, es por esto que la matriz de coeficientes se ha corregido sustituyendo por elementos nulos la columna correspondiente a este sector obteniéndose la matriz −el A . De esta forma conseguimos eliminar los efectos de arrastre del sector eléctrico pero, al mismo tiempo, al mantener la fila del sector eléctrico, nos es posible calcular la demanda intermedia de electricidad.

es la matriz de demanda final de todos los bienes y servicios, incluidos los energéticos, pero con dos excepciones: no se incluye ni la demanda final de electricidad ni la de combustibles utilizados en el transporte en vehículo privado, ambas modelizadas en otros submodelos.

−elvpY

Llegados a este punto debemos modificar la ecuación (7) de tal forma que sea capaz de adaptarse a los enunciados de la política energética. En este sentido, las medidas orientadas a incrementar la eficiencia en el uso de la energía (i.e. reducir la intensidad energética) y las dirigidas a variar el tipo de energía consumida (i.e. cambiar el mix energético) son dos de las principales herramientas en la lucha contra el cambio climático. Es por esto que resulta de gran interés modelizar como afectan cambios en estas variables al nivel de emisiones de CO2 de una economía.

Para ello definimos dos nuevas variables: la intensidad energética del sector : i

1=

= =∑e e ei ik i i

k

c f x f ix (8)

y la participación de la energía en el consumo total de energía del sector : k i

1== =∑ ee e e e

ik ik ik ik ik

s f f f f (9)

Multiplicando y dividiendo la intensidad energética por tipo de energía de una industria ( )

por el consumo energético del sector (

eikc

eif ), podemos reescribir la intensidad energética de la

siguiente forma: e e e

ik i ikc c s= (10)

Así podríamos redefinir tanto la matriz de intensidades energéticas e como la ecuación (7) como función de la intensidad y del mix energéticos.

C

Es importante tener en cuenta que tanto los cambios en la intensidad energética como las variaciones en la composición del mix energético van a alterar de forma indirecta la composición de la matriz tecnológica. Esto a su vez va a tener un nuevo efecto indirecto en el nivel de emisiones. El razonamiento que subyace a esta proposición está relacionado con la variación en los niveles de demanda intermedia de productos energéticos debidos a los cambios en la intensidad y el mix energéticos. Para ilustrar esta circunstancia tomemos el caso de un posible cambio en la política energética que desemboque en una variación en el mix energético3, de forma que aumente la participación del gas natural en el consumo energético en detrimento de la de gasóleo. El nivel de emisiones de la economía se verá afectado tanto directa como indirectamente por esta medida. El efecto directo es obvio, pues ambos tipos de

3 De forma análoga se podría explicar un cambio en la intensidad energética.

9

energía tienen ratios de emisión de CO2 diferentes. El efecto indirecto está relacionado con las consecuencias que el cambio en el mix energético tiene en la composición de la demanda intermedia. Esto es, el cambio en el mix propuesto provocará, ceteris paribus, un aumento en la demanda de gas natural y una reducción en la de gasóleo, que conducirán a su vez a un incremento en la producción de determinados sectores (distribución de gas natural, extracción de gas natural,...) y a una reducción en la de otros (extracción de crudo, refino de petróleo,…), variando también sus propias emisiones. Estos efectos se transmitirán a toda la economía, repercutiendo en el nivel final de emisiones. En última instancia, lo que se observa no es más que un cambio en la matriz intermedia y, en consecuencia, en la matriz de coeficientes técnicos.

Nos enfrentamos entonces al problema de modelizar esos efectos sobre la matriz tecnológica asociados a las variaciones en la intensidad y en el mix energético. Para ello comenzaremos reasignado cada uno de los productos energéticos a las ramas de actividad que los producen, obteniendo las producciones energéticas por rama de actividad:

→

=∑e ei k

k ir f

i

(11)

Donde el subíndice nos indica que el producto energético es producido por la rama de actividad i .

→k k

Esto implica suponer que cada producto energético es producido por una única rama de actividad. Este supuesto puede distorsionar los resultados en caso de que los productos analizados sean producidos en la realidad por varias ramas de actividad. En nuestro caso esto no es así, pues analizando la tabla de origen del País Vasco del año 2000 (EUSTAT, 2007) se puede observar cómo el 99,92% de los productos del refino del petróleo son producidos por la rama de “refino de petróleo”, el 98,59% de la electricidad es producida por la rama “electricidad” y el 100% del gas por la rama “gas y vapor de agua”.

De la misma forma podemos agregar cada uno de los productos energéticos que consume cada industria por las ramas de actividad que los producen. De esta forma obtendríamos el consumo de energía (en unidades físicas) que realiza la rama de productos energéticos que

produce la rama i ( e ). Para que esto sea cierto las producciones de las ramas de actividad deben de ser homogéneas, es decir, las ramas de actividad energéticas sólo producen bienes energéticos. Al igual que hemos visto anteriormente, si analizamos la tabla de origen del País Vaco el 95,45% de la producción del sector refino de petróleo” corresponde a derivados del petróleo, el 96,94% de la del sector “energía eléctrica” con producción de electricidad y el 99,31% del la del sector “gas y vapor de agua” con gas y vapor de agua. Por tanto, se puede afirmar que la producción de estos sectores es muy homogénea.

j

ijr

Estos consumos intermedios en unidades físicas ( ) se corresponden con las producciones intermedias en unidades monetarias correspondientes a las ramas energéticas de la matriz intermedia (

eijr

eijx ). Esto implica que existen unos precios ( ) tales que: e

ijp

e e eij ij ijx p r= (12)

Por otro lado, el consumo de energía del sector será igual a la demanda de la energía que hace de cada uno de los sectores. Además, esta cantidad deberá ser igual al consumo de energía por fuente de energía:

j

= = =∑ ∑e e ej ij jk

i k

r r f ejf (13)

De las ecuaciones (11) y (13) tenemos que la participación de los productos energéticos de la rama en el consumo energético total de la rama será: i j

→ →

= = =∑ ∑ee e e eij ij j jk j jk

k i k it r r f f se (14)

10

Teniendo en cuenta las ecuaciones (13) y (14), como la intensidad energética de la rama de actividad es j e e e

j jc f x= j

x

c x

, podemos reescribir la demanda intermedia que el sector

hace de productos energéticos del sector :

ji

→

=∑e e eij jk j j

k i

r s c (15)

De la misma forma, la demanda intermedia que el sector i hace de productos energéticos del sector sería: j

→

= ∑e e eij ik i i

k jr s (16)

Sustituyendo la expresión anterior en la ecuación (12) obtenemos:

→

= ∑e e e eij ij ik i i

k j

x p s c x (17)

Esta ecuación (17) vendría a sustituir a cada uno de los elementos de la matriz simétrica Z correspondientes a los consumos intermedios de energía de los sectores modelizados en este submodelo. De esta forma la matriz de coeficientes técnicos −el A también se vería alterada para recoger el efecto de los cambios en la intensidad y mix energéticos.

3.2.1.2.- Procesos industriales

Este apartado presenta el submodelo correspondiente a las emisiones no energéticas de gases de efecto invernadero asociadas a determinados procesos industriales como son la producción de cemento, cal y vidrio y el refino de petróleo.

Sea pF el vector de producción de los productos que llevan asociadas emisiones de proceso4 de la economía, cuyo componente -ésimo l p

lf representa la cantidad de producto (en

unidades físicas) del tipo producido por el conjunto de sectores productivos de la economía. l

Sea la matriz de producciones asociadas a las emisiones de proceso de las distintas ramas de actividad por tipo de producto, cuyo componente

pHp

ilf representa la cantidad de

producto (en unidades físicas) del tipo producida por el sector . l i

Sea pE un vector formado por los factores de emisión de la producción de cada producto

. Las emisiones de proceso del conjunto de industrias de la economía vendrán determinadas por:

ple

l

p p pG E F′= (18)

Sea la matriz de intensidades de producto de los sectores productivos de la economía, cuyo componente

pCp p

il il ic f= x

p

recoge la cantidad de producto del tipo l asociado a la

producción total de la industria i ( ). ix

De la propia definición de la intensidad, multiplicando la transpuesta de ésta por el nivel de producción obtenemos la cantidad de materias primas consumida: pC X F′ = (19)

Multiplicando ambas partes por la transpuesta del vector de factores de emisión, obtenemos las emisiones de proceso totales de la industria:

4 Para este modelo se ha tenido en cuenta la producción de cemento, cal y vidrio (en toneladas) y de productos del refino del petróleo (en toneladas equivalentes de petróleo).

11

p p p pE C X E F′ ′ ′= (20)

O lo que es lo mismo: p p pE C X G′ ′ = (21)

De la ecuación de Leontief y de la (21) tenemos que las emisiones de proceso asociadas a la demanda final de bienes y servicios son:

( ) 1−− −′ ′= −p p p el elvpG E C I A Y (22)

En el caso de las emisiones de proceso se va a tener en cuenta la posibilidad de introducir medidas que reduzcan las emisiones por unidad de producto (es decir los factores de emisión de la matriz pE ).

3.2.2.- Transporte por carretera

En este subapartado se muestra cómo se han modelizado las emisiones del transporte de mercancías y pasajeros por carretera. Cabe señalar que este transporte incluye únicamente el “transporte de mercado” y por tanto no recoge el realizado por los hogares en vehículo propio, que es modelizado aparte.

Sea tmB el vector de toneladas-km y pasajeros-km transportados por tipo de vehículo , combustible utilizado y tipo de trayecto l asociado a la actividad de la economía, cuyo componente

jk

jkl -ésimo es tmjklb .

Sea tmH la matriz de producciones asociadas al transporte de mercancías y pasajeros por carretera, cuyo componente representa las toneladas-km y/o pasajeros-km transportados

por el sector de transporte i en trayectos del tipo l utilizando un vehículo del tipo y combustible del tipo .

tmijklb

jk

Sea tmE un vector formado por los factores de emisión por tipo de vehículo, combustible y kilómetro recorrido de cada tipo de trayecto l ( tm

jklε ).

Las emisiones asociadas al consumo de energía de los sectores de transporte de mercancías y pasajeros por carretera de la economía vendrán determinadas por: tm tm tmG E′= B (23)

Sea la matriz de intensidades de prestación de servicios de transporte de los sectores productivos de la economía, cuyo componente

tmCtm tm

ijkl ijkl ic b= x recoge las toneladas-km o

pasajeros-km que tiene que transportar el sector en trayectos del tipo l utilizando combustible para producir unidades monetarias de output.

ik ix

De la propia definición de la intensidad, multiplicando la transpuesta de ésta por el nivel de las toneladas-km o pasajeros-km transportados: tm tmC X B′ = (24)

Multiplicando ambas partes por la transpuesta del vector de factores de emisión, obtenemos las emisiones del transporte: tm tm tm tmE C X E B′ ′ ′= (25)

O lo que es lo mismo: tm tm tmE C X G′ ′ = (26)

12

De la ecuación de Leontief y de la (26) tenemos que las emisiones del transporte asociadas a la demanda final de bienes y servicios son:

( ) 1−− −′ ′= −tm tm tm el elvpG E C I A Y (27)

La modelización del sector transporte no termina aquí. La variable tmjklε es a su vez

dependientemente de otras variables sobre las cuáles se van a poder introducir cambios orientados a reducir las emisiones. Es decir, se va a tener en cuenta la posibilidad de introducir medidas que reduzcan las emisiones por tonelada o viajero transportados, más concretamente cambios en las variables que determinan esos factores de emisión por tonelada o viajero. La ecuación (A 9) del Anexo I muestra cuáles son las relaciones entre estas variables y tm

jklε :

( )30,0366 9,3064tm tm tm tm tm tmjkl jkl jkl jkl jkl jkltm tm

jkl k tm tm tmk jkl jkl

m o de

αδ φ υ µ υε

κ υ ρ

+ +=

Esta ecuación vendría a reemplazar a cada uno de los elementos del vector de emisiones tmE .

Por otro lado, para calcular los efectos indirectos debidos a los cambios en el mix y el consumo energéticos del transporte debidos a la introducción de medidas para reducir las emisiones de CO2 se hace necesario determinar cuál es el consumo del transporte por tipo de energía.

Sea jklβ el porcentaje de vehículos del tipo que utilizan combustible del tipo para

recorrer trayectos del tipo l :

j k

tmjkl

jkl tmjkl

j k l

bb

β =∑∑∑

(28)

Dadas las ecuaciones (28), (A 9) y (A 1), podemos calcular el consumo total de energía del tipo para realizar los trayectos de tipo l como: k

( )2.546,7

tma tmr tmjkl jkl jkltm tm tm tm tm tm

jkl jkl jkl jkl jkl jkltm tm tm tmk jkl jkl jkl

q q wf u d

oβ γ β

κ υ ρ

+= = (29)

Por tanto, el consumo total del sector de transporte por carretera por tipo de energía será: k

( )2.546,7β

κ υ ρ

+=∑∑

tma tmr tmjkl jkl jkltm tm tm

k jkl tm tm tm tmj l k jkl jkl jkl

q q wjklf d

o (30)

El consumo total de energía del sector de transporte por carretera será:

( )2.546,7β

κ υ ρ

+=∑∑∑

tma tmr tmjkl jkl jkltm tm tm

jkl jkltm tm tm tmj k l k jkl jkl jkl

q q wf d

o (31)

Mientras que la participación de cada tipo de energía en el consumo de energía del sector es:

, =tm tm tmk tm ks f f (32)

Reasignamos cada uno de estos los productos tmkf energéticos a las ramas de actividad que

los producen, obteniendo las producciones energéticas por rama de actividad, ( ) tales que

el producto energético es producido por la rama de actividad i : ,

tmi tmr

k

,→

= ∑tm tmi tm k

k ir f (33)

13

Por tanto, la participación de los productos energéticos de la rama en el consumo de energía del transporte por carretera es:

i

, , ,→ →

= = =∑ ∑ ∑tm tm tm tm tm tmi tm i tm i tm k k tm

i k i k i

t r r f f s ,

f

,

(34)

Teniendo en cuenta las ecuaciones (32) y (34) podemos reescribir la ecuación (33) de la siguiente forma:

, ,→

=∑tm tm tmi tm k tm

k i

r s (35)

Debido a la homogeneidad existente en el sector energético que hemos mostrado anteriormente, podemos afirmar que existen una serie de precios de los productos energéticos que utiliza el sector transporte tales que:

, ,=tm tmi tm i tm i tmx p r (36)

De las ecuaciones (35) y (36) tenemos que la cantidad de inputs intermedios energéticos de la rama que utiliza el sector transporte se puede escribir como función de la producción de electricidad y del consumo de energía primaria en unidades físicas de la siguiente forma:

i

, , ,→

= ∑tm ep tmi tm i tm k tm

k i

x p s f (37)

La ecuación (37) vendría a sustituir a cada uno de los elementos de la matriz simétrica Z correspondientes a los consumos intermedios de energía del sector transporte por carretera. Estos cambios se sumarían a los ya recogidos en el submodelo de energía y también se transmitirían a la matriz de coeficientes −el A .

3.2.3.- Producción de electricidad

Para el sector de producción de energía eléctrica se ha tenido en cuenta la generación de electricidad en centrales térmicas (convencionales y de ciclo combinado, tel f ), en

instalaciones de cogeneración ( cel f ) y la producción de electricidad de origen renovable

( rel f ). Por tanto la producción total de electricidad será:

el prod tel cel relf f f= + + f (38)

Se ha modelizado la oferta de electricidad de tal forma que ésta es independiente del nivel de demanda, los excesos de demanda o producción serán satisfechos con importaciones o exportaciones de electricidad respectivamente. Por tanto, siendo la demanda final de

electricidad, ely

,el jj

x∑ la demanda intermedia de electricidad y intelρ las pérdidas de electricidad

en la red de distribución interior, la demanda total de electricidad sería:

(, 1el dda intel el j el

jf y x )ρ

⎛ ⎞= + +⎜ ⎟⎝ ⎠

∑ (39)

Las importaciones (+) o exportaciones (-) de electricidad serán: el ext el dda el prodf f f= − (40)

En el caso de que , la demanda de electricidad es mayor que la producción, estaríamos ante una situación en la que existen importaciones de electricidad. En este caso habría unas pérdidas en la red de distribución exterior que también habría que tener en cuenta.

0extelf >

14

Sea extelρ el porcentaje de electricidad perdida en la red de distribución exterior, la demanda

total de electricidad exterior sería:

(, 1 ρ= +el dda ext el ext extelf f ) (41)

Las emisiones de CO2 asociadas a esas importaciones de electricidad (emisiones indirectas5) serían:

,=ext ext el dda extel elG e f (42)

Donde es el factor de emisión de CO2 de la electricidad producida con el mix energético de la región de la que se importa la electricidad.

extele

En el caso de que , la demanda de electricidad es menor que la producción,

estaríamos ante un caso en el que existen exportaciones de electricidad. Sean las emisiones de CO2 del sector eléctrico, las emisiones asociadas a las exportaciones de electricidad serían:

0<ext felG

1⎡= −⎣ext el el dda el prod

elG G f f ⎤⎦ (43)

Tomando las ecuaciones (39) a (43) podemos escribir las emisiones asociadas al comercio exterior de electricidad de la siguiente forma:

( ) ( )

( )

,

,

1 1 0

1 1 0

ρ ρ

ρ

⎧ ⎡ ⎤⎛ ⎞= + + − +⎪ ⎢ ⎥⎜ ⎟

⎢ ⎥⎪ ⎝ ⎠⎣ ⎦⎨

⎡ ⎤⎛ ⎞⎪ = − + + ≤⎢ ⎥⎜ ⎟⎪⎢ ⎥⎝ ⎠⎣ ⎦⎩

∑

∑

ext ext int el prod ext el extel el el el j el el

j

ext el int el prod el extel el el j el

j

G e y x f f

G G y x f f

>

(44)

3.2.3.1.- Centrales térmicas

Este apartado resume cómo se han modelizado las emisiones asociadas a la generación de electricidad en centrales térmicas.

Sea la potencia de generación instalada en una planta de generación de electricidad l y

el número de horas de funcionamiento de dicha central, entonces la producción de

electricidad

termlm

termlh

tellf será:

=tel term terml l lf m h (45)

La producción total de electricidad de origen térmico será:

=∑tel tell

l

f f (46)

Sea ρterml el ratio (%) de eficiencia de conversión de energía primaria en electricidad de una

planta de generación de electricidad l , la energía primaria consumida será:

ρ=term tel terml lf f l (47)

Sustituyendo la ecuación (45) en la expresión anterior: ρ=term term term term

l l lf m h l

(48)

5 Como ya se ha mencionado en la selección introductoria, el objetivo de emisiones del País Vasco se ha fijado teniendo en cuenta el balance de emisiones asociadas al comercio exterior de electricidad.

15

Sea la participación de la energía en el total de energía primaria consumida por una

instalación i , entonces el consumo de energía primaria del tipo te

termlks k

k rmlkf sería:

=term term termlk lk lf s f (49)

Por tanto, de las ecuaciones (45), (47) y (49) tenemos que el consumo de energía primaria del tipo k de la central térmica será: l

ρ=term term term term termlk lk l l lf s m h (50)

Sea el factor de emisión de la energía , las emisiones anuales del conjunto de las centrales de generación eléctrica serán:

termke k

=∑∑term term termk l

l kG e kf (51)

Sustituyendo la ecuación (50) en la expresión anterior:

ρ=∑∑term term term term term termk lk l l

l kG e s m h l (52)

3.2.3.2.- Cogeneración

A continuación se recoge cómo se ha modelizado la generación de electricidad con aprovechamiento de calor en instalaciones de cogeneración.

Sea la potencia de cogeneración de electricidad instalada en una planta de

cogeneración , el número de horas de funcionamiento de dicha planta, entonces la

producción de electricidad

cognm

n cognh

celnf será:

=cel cog cogn n nf m h (53)

La producción total de electricidad en instalaciones de cogeneración será:

=∑cel celn

n

f f (54)

Sea ρceln el ratio (%) de eficiencia de conversión de energía primaria en electricidad, la

energía primaria consumida por una instalación será: n

ρ=cog cel cogn nf f n (55)

Sustituyendo la ecuación (53) en la expresión anterior:

ρ=cog cog cog cogn n nf m h n (56)

Sea la participación de la energía en el total de energía primaria consumida por la

instalación n , entonces el consumo de energía primaria del tipo

cognks k

k cognkf sería:

=cog cog cognk nk nf s f (57)

Por tanto, de las ecuaciones anteriores tenemos que el consumo de energía primaria de la instalación n será:

ρ=cog cog cog cog cognk nk n n nf s m h (58)

16

Sea el factor de emisión de la energía , las emisiones anuales del conjunto de plantas de cogeneración serán:

cogke k

=∑∑cog cog cogk n

n kG e kf (59)

Sustituyendo la ecuación (56) en la expresión anterior: ρ=∑∑cog cog cog cog cog

k n nn k

G e m h n (60)

Por otra parte, estas instalaciones además de producir electricidad generan calor que es utilizado en determinados procesos productivos, de tal forma que un incremento en la generación de calor por esta vía se supone que vendrá a reemplazar a la producción de calor de una caldera convencional. A continuación se presenta cómo se ha modelizado esta circunstancia.

Sea ξcogn el porcentaje de energía primara aprovechada en forma de calor en otros procesos

distintos a la generación de electricidad, el calor total aprovechado por una instalación será: n

ξ=cca cca cogn n nf f (61)

Sea ξccnvn el porcentaje de energía primara aprovechada en forma de calor por una caldera

convencional, la energía primaria ( ccnvnf ) que necesitaría una caldera convencional producir

una cantidad equivalente a ccanf será:

ξ=ccnv cca ccnvn nf f n (62)

Sea la participación de la energía en el total de energía primaria consumida por una caldera convencional , por las ecuaciones (61) y (62) tenemos que el consumo de energía primaria del tipo sería:

ccnvnks k

nk

ξ ξ=ccnv ccnv cca cog ccnvnk nk n n nf s f (63)

Sustituyendo la ecuación (56) en la expresión anterior:

ξ ρξ

=ccnv cca cog cog cog

ccnv nk n n n nnk ccnv

n

s m hf (64)

3.2.3.3.- Energías renovables

Sea la potencia de generación de electricidad de origen renovable instalada en un

emplazamiento y el número de horas de aprovechamiento de la capacidad instalada,

entonces la producción de electricidad

relrm

r relrh

relrf será:

=rel rel relr r rf m h (65)

La producción total de electricidad de origen renovable será:

=∑rel relr

r

f f (66)

3.2.3.4.- Efecto inducido de las variaciones en la producción de electricidad

Este apartado presenta la modelización de los efectos de arrastre que tiene el sector eléctrico sobre el resto de sectores de la economía.

17

Comenzamos el análisis de estos efectos inducidos partiendo de los datos de consumos de energía primaria de las ecuaciones (50), (58) y (63). A partir de estas ecuaciones se puede calcular el consumo de energía primaria, por tipo de energía , de las centrales térmicas y de las instalaciones de cogeneración del sector eléctrico (incluyendo el efecto de la recuperación del calor en cogeneración):

k

( )= + −∑ ∑ep term cog ccnvk lk nk

l nnkf f f f (67)

Por tanto, el consumo total de energía primaria del sector eléctrico epelf será:

=∑ep epel k

kf f (68)

La participación de cada tipo de energía en el consumo de energía primaria del sector es:

, =ep ep epk el k els f f (69)

Reasignamos cada uno de estos los productos epkf energéticos a las ramas de actividad que

los producen, obteniendo las producciones energéticas por rama de actividad ( ), tales que

el producto energético es producido por la rama de actividad i : ,

epi elr

k

,→

=∑ep epi el k

k i

r f (70)

Por tanto, la participación de los productos energéticos de la rama i en el consumo total intermedio energético del sector eléctrico es:

, , ,→ →

= = =∑ ∑ ∑ep ep ep ep ep epi el i el i el k el k el

i k i k i

t r r f f s ,

f

,

(71)

Teniendo en cuenta las ecuaciones (69) y (71) podemos reescribir la ecuación (70) de la siguiente forma:

, ,→

=∑ep ep eli el k el k

k i

r s (72)

Debido a la homogeneidad existente en el sector energético que hemos mostrado anteriormente, podemos afirmar que existen una serie de precios de los productos energéticos que utiliza el sector eléctrico tales:

, ,=ep epi el i el i elx p r (73)

De las ecuaciones (72) y (73) tenemos que la cantidad de inputs intermedios energéticos de la rama que utiliza el sector eléctrico se puede escribir como función del consumo de energía primaria de la siguiente forma:

i

, , ,→

= ∑ep ep eli el i el k el k

k i

x p s f (74)

Dividiendo la expresión (74) entre la producción total de electricidad tendríamos los coeficientes técnicos correspondientes a los inputs energéticos del sector eléctrico:

, ,=ep ep eli el i ela x x (75)

Esta expresión vendría a sustituir a cada un de los coeficientes técnicos correspondientes a los inputs energéticos (los no energéticos no varían) del sector eléctrico de la matriz de coeficientes técnicos del sector eléctrico el A . Esta matriz es una transformación de la matriz de coeficientes en la que la única columna no nula es la correspondiente al sector eléctrico.

Una vez analizados los cambios en la matriz de coeficientes técnicos vamos a presentar los efectos de arrastre de la producción del sector eléctrico. Sea la producción total interior el prodx

18

de electricidad en términos monetarios y las importaciones de electricidad, también en términos monetarios, la producción total de la rama de actividad de energía eléctrica del vector

el extx

X será:

= +el el prod el extx x x (76)

La relación entre la producción interior de electricidad en unidades físicas el prodf (38) y en

unidades monetarias es un precio el prodx el prodp que cumple:

=el prod el prod el prodx p f (77)

Definimos el vector de producción de electricidad el X , cuyo único elemento no nulo es . =el prod el prod el prodx p f

Sea la demanda final de electricidad, definimos el vector de demanda final de electricidad

, cuyo único elemento no nulo es el .

el yelY y

Definimos la participación de la demanda final en la producción total : elyt

=el el el prodyt y x (78)

Sustituyendo la ecuación (77) en la (78):

=el el prod el prod el prodyt p f x (79)

Definimos el vector el , cuyo único elemento no nulo es la participación de la demanda final en la producción total .

Tel

yt

Por la propia definición de se cumple que: elyt

′=el el elY T X (80)

Sustituyendo (80) en la ecuación de Leontief tenemos que:

( ) 1−′= − el el elX I A T X (81)

La ecuación (81) recoge el efecto en la producción del conjunto de sectores de la economía inducido por el nivel de producción de electricidad. Reemplazando esta expresión en la ecuación (6) tendríamos dicho efecto en términos de emisiones de CO2:

( ) 1, −′ ′ ′= −el ind e e el el elG E C I A T X (82)

3.3.- Sector residencial

En el caso del sector residencial se han modelizado las emisiones asociadas a los procesos de combustión producidos en los hogares, las emisiones producidas por la combustión de carburantes en el uso del vehículo privado y el uso de energía solar térmica.

3.3.1.- Consumo energía hogares

En el caso del consumo de energía en los hogares la variable exógena va a ser el gasto real en energía de los hogares. Para modelizar las emisiones directas asociadas a este gasto en energía definimos tres nuevas variables:

19

*rs f que representa el consumo (en unidades físicas) de la energía deben realizar los

hogares para lograr un determinado nivel de confort , tal que rsu * 1∂ ∂ =rs rsf u .

*rsikf que representa el consumo (en unidades físicas) de la energía del tipo que

produce la rama de actividad i que deben realizar los hogares para lograr un determinado nivel de confort , donde

k

rsu =∑∑rs rsik

i k

f f

rsρ es el grado de eficiencia en el uso de dicha energía ( 0 1rsρ< ≤ ).

A partir de estas dos variables definimos el consumo real de energía como: *rs rs rs

ik ikf f ρ= (83)

La participación de la energía de tipo que produce la rama de actividad i en el consumo total de energía de los hogares es:

k

* *=rs rs rsik iks f *f (84)

Sean el gasto en energía asociado al nivel de confort y *rsiky rsu rs

ikp el precio que pagan los

hogares por la energía del tipo que produce el sector i , entonces se cumple que: k*rs rs rsik ik iky p= *f (85)

El gasto real en energía será: * ρ=rs rs rs

ik iky y (86)

El gasto total en energía asociado al nivel de confort es: rsu* *rs rs

iki k

y =∑∑ y

f

(87)

Sea el factor de emisión de la energía que los hogares demandan de la rama de actividad i , las emisiones por la combustión en los hogares de dicha energía será:

resike k

=rs rs rsik ik ikG e (88)

Reemplazando las ecuaciones (83), (85) y (87) en la ecuación anterior: * *

ρ=

∑∑rs rs rs

rs ik ikik rs rs

iki k

e s yGp

(89)

Las emisiones totales de los hogares serán: * *

ρ=∑∑

rs rs rsrs ik ik

rs rsi k ik

e s yGp

(90)

3.3.2.- Uso del vehículo privado

La modelización del cálculo de las emisiones asociadas al uso del vehículo privado difiere de la realizada para el transporte de mercancías y pasajeros por carretera en que el nivel de movilidad en este último caso era endógeno mientras que ahora va a ser exógeno. Es decir, el número de viajeros ( vp

jklw ) no va a ser determinado en base al modelo input-output, sino que, al igual que se hace con la demanda de otros bienes, será una de las variables sobre la que se

20

establecerán los escenarios. El resto del modelo de cálculo de las emisiones de los vehículos privados es similar al del transporte de mercancías y pasajeros por carretera.

Sea vpjklw el número viajeros que realizan al año un determinado tipo de desplazamiento l en

un vehículo privado un vehículo que consume un combustible de tipo , j k vpjkld la distancia

de dicho desplazamiento y vpjklo el ratio de ocupación del vehículo. El número de vehículos-

kilómetro al año para un desplazamiento del tipo sería: jvp

jklvp vpjkl jklvp

jkl

wu d

o= (91)

Sea vpjklβ el porcentaje de vehículos del tipo que utilizan combustible del tipo para

recorrer trayectos del tipo l , dadas las ecuaciones (91) y (A 10), podemos calcular el consumo total de energía del tipo para realizar los trayectos de tipo l como:

j k

k

( )30,0366 9,3064αδ φ υ µ υβ

κ υ ρ

γ

+ +=

tm vp vp vp vp vp vpjkl jkl jkl jkl jkl jkl jklvp vp vp

jkl jkl jklvp vp vp vpk jkl jkl jkl

vp vpjkl jkl

m o d vf d

o

u

(92)

El consumo total de energía del tipo será: kvp vp vp vp

k jkl jkl jklj l

f uβ γ=∑∑ (93)

Sea el factor de emisión de la energía del tipo , las emisiones asociadas al consumo de este tipo de energía serán:

vpke k

vp vp vpk kG e= kf

u

(94)

Teniendo en cuenta las ecuaciones (93) y (94) las emisiones totales debidas al uso del vehículo privado serán:

β γ=∑∑∑vp vp vp vpjkl jkl jkl

j k kG (95)

Por último, queda modelizar el efecto inducido que esta demanda de combustibles fósiles tendrá en el nivel de emisiones de los sectores que los producen. Para ello asociamos el consumo de cada combustible a la rama de actividad que lo produce, obteniendo el consumo de energía por tipo de combustibles y rama de actividad que lo produce (

k ivp

ikf ).

Sea vpikp el precio que pagan los usuarios de los vehículos privados por la energía del tipo k

que produce el sector i , entonces se cumple que:

vp vp vpik ik iky p= f (96)

Para analizar los efectos en el resto de sectores de la demanda de combustibles, definimos el vector de demanda final de combustibles para uso en vehículos privados, cuyos únicos elementos no nulos serán precisamente . Retomando las ecuaciones de Leontief y (6) tendríamos las emisiones de CO2 inducidas por dicha demanda final de combustibles:

vpYvp

iky

( ) 1, −−′ ′= −vp ind e e el vpG E C I A Y (97)

21

3.3.3.- Solar térmica

La energía solar térmica suele ser utilizada para calentar agua de uso sanitario, sustituyendo el uso de otros combustibles en calderas convencionales y, por tanto, contribuyendo a reducir el nivel de emisiones. A continuación se recoge cómo se ha modelizado esta circunstancia.

Sean la potencia de generación de energía solar térmica y el número de horas de aprovechamiento de la capacidad instalada, la energía generada por el conjunto de instalaciones

rstm rsth

rst f será:

rst rst rstf m h= (98)

Sea rcnvξ el porcentaje de energía primara aprovechada en forma de calor por una caldera

convencional de uso residencial, la energía primaria ( rcnv f ) que necesitará todo el parque de

calderas convencionales para producir una cantidad de energía equivalente a rst f será:

rcnv rst rcnvf f ξ= (99)

Sea la participación de la energía en el total de energía primaria consumida por el

parque de calderas convencionales, entonces el consumo de energía primaria del tipo será:

rcnvks k

krcnv rcnv rcnv

k kf s= f (100)

A continuación reasignamos estos consumos de energía a las ramas de actividad que los producen:

→

= ∑rcnv rcnv rcnvik k

k if s f (101)

Estas cantidades de energía constituyen los ahorros en el consumo de otras energías que habrá que restar al consumo de energía de los hogares para mantener un nivel de utilidad (

rsu*rs

ikf ) en las ecuaciones (83) y siguientes. Por tanto, el consumo de energía teniendo en cuenta la generación solar térmica sería:

(* ) ρ= −rs rs rcnv rsik ik ikf f f (102)

Una vez introducidos estos ahorros, los efectos de la reducción de la demanda de energía en el resto de sectores se transmiten gracias al resto de ecuaciones del submodelo de consumo de energía en los hogares.

3.4.- Vehículos en tránsito

Los inventarios de emisiones de CO2 sobre los cuáles se fijan los objetivos de reducción de emisiones suelen incluir las emisiones asociadas al carburante repostado por los vehículos en tránsito que repostan en el territorio nacional. Es por esto que se ha incluido una modelización de esas emisiones.

La modelización del cálculo de las emisiones asociadas a los vehículos en tránsito que repostan en el País Vasco es similar a la de los vehículos privados de los residentes. Retomando la ecuación (95), las emisiones debidas a los vehículos en tránsito que repostan en el territorio nacional serán:

β γ λ=∑∑∑tr tr tr tr trjkl jkl jkl jkl

j k kG u (103)

Donde λtrjkl es el porcentaje de vehículos en tránsito que repostan en el territorio nacional.

22

De la misma forma, podemos reescribir la ecuación (97) para calcular las emisiones de CO2 inducidas por dicha demanda final de combustibles:

( ) 1−−′ ′= −tr e e el trG E C I A Y (104)

4.- Aplicación al caso del País Vasco

4.1.- Calibrado del modelo

Para el calibrado del modelo se ha combinado la información contenida en las tablas input output del País Vasco (EUSTAT, 2007), los balances energéticos elaborados por el Ente Vasco de la Energía6 (EVE, 2001), datos de movilidad provenientes de diferentes estudios del Gobierno Vasco (Juan-Dalac et al., 2004 y Juan-Dalac et al., 2005) y del Sistema de Información del Transporte – SIT7 del Observatorio del Transporte de Euskadi (OTEUS) y datos sobre emisiones de CO2 proporcionados por el Departamento de Medio Ambiente y Ordenación del Territorio del Gobierno Vasco.

El modelo fue calibrado para el año 2000, pues este era el último año para el cuál estaban disponibles las tablas input-output. Una vez calibrado el modelo se corrió aplicando a las variables modelizadas los datos del año 2004. Para el submodelo del consumo de energía en los sectores residencial y servicios (que representa el 70% de las emisiones) la desviación entre las emisiones estimadas y las reales fue del 0,21%, mientras que no hubo errores en la estimación de las emisiones de los sectores residencial y eléctrico (debido a la forma en que están modelizados).

4.2.- Resultados

El modelo se ha corrido en base a tres escenarios de actuación alternativos, cuya caracterización en detalle se encuentra recogida en el Anexo II:

Business as usual (BAU): se trata de un escenario continuista en el que se replican las pautas de comportamiento observadas en el pasado, sin incorporar cambios que requieran la adopción de nuevas medidas de carácter institucional o estructural.

Medidas (M): es el escenario resultante de la aplicación de medidas ya previstas en los programas vigentes, principalmente las recogidas en la estrategia energética vasca (EVE, 2003). Hay que señalar que para la definición de este escenario no se ha considerado el cumplimiento total de las medidas propuestas, sino que se ha supuesto un nivel de ejecución que razonablemente pueda llevarse a cabo dentro del horizonte de estudio, a la vista del tiempo transcurrido y de las dificultades de implementación.

Apuesta (A): como su propio nombre indica este tercer escenario implica una decidida apuesta por reducir las emisiones de CO2. En él se prevé el cumplimiento íntegro de las medidas previstas en los planes actuales y en los plazos marcados, además de otras medidas complementarias.

El punto de arranque del modelo lo proporcionan las tasas previstas de crecimiento de los componentes del PIB del País Vasco (consumo público y privado –excepto uso del vehículo privado–, formación bruta de capital, exportaciones e importaciones). Para la evolución de estos agregados económicos se han tomado como punto de partida las proyecciones de la Dirección de Economía del Gobierno Vasco hasta 2009 y para los años posteriores las estimaciones realizadas por el Centro de Predicción Económica (CEPREDE) de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) para la economía española. Finalmente, se ha estimado la parte de consumo privado y público, inversión y exportaciones que es cubierta con producción local mediante un ajuste que tiene en cuenta el crecimiento relativo de las importaciones. Para el caso del uso del vehículo privado y el transporte de tránsito se han utilizado datos históricos de la evolución por tipo de trayecto y vehículo.

6 Parte de la información de los balances energéticos utilizada ha sido proporcionada por el propio EVE y no está publicada en EVE, 2001. 7 http://www1.euskadi.net/sistrans/indice.apl?idioma=c

23

Se han considerado dos sendas alternativas de evolución del cuadro macroeconómico vasco (ver Anexo II). La primera, que se utiliza como escenario tendencial o Básico, implica un crecimiento alto para los años 2006-2008, similar al experimentado en el quinquenio 2000-2005, seguido por un ciclo recesivo que se inicia en 2009 y que dura hasta 2012. La segunda hipótesis (Shock), prevé una mayor recesión económica a partir del año 2009, con crecimientos negativos. En los casos de la demanda de energía para uso del vehículo privado y para los vehículos en tránsito, en el escenario Básico se ha supuesto que la demanda de movilidad evoluciona con una tasa de crecimiento anual equivalente a la media observada en el período 2001-2003. En el escenario shock, en cambio, se aplica dicha tasa histórica pero corregida en función del diferencial entre el PIB en ambos escenarios.

A continuación se presenta un resumen de los principales resultados que arroja el modelo para los tres escenarios de actuación. Para simplificar, en este artículo sólo se han incluido los resultados del escenario de crecimiento Básico.

En la Tabla 2 se puede observar la evolución prevista de las emisiones de gases de efecto invernadero para el período 2005-2012. La primera de las filas presenta cómo las emisiones de CO2 previstas para el año 2012 alcanzarían un valor cercano a las 26,5 millones de toneladas de CO2 (MtCO2) en un escenario BAU, 23,5 MtCO2 aplicando las medidas ya programadas y 21,6 MtCO2 si se apuesta decididamente por reducir dichas emisiones. Si añadimos a estas cantidades las emisiones del resto de gases de efecto invernadero, podemos ver la evolución prevista en las emisiones totales (última fila de la Tabla 2). Así, es posible observar que de los tres escenarios contemplados tanto en el BAU como en el M las emisiones se situarían por encima del objetivo fijado para el año 2012 (+14%8) y, por tanto, se necesitaría adoptar medidas adicionales para alcanzarlo. Tan solo en el caso de que se apostase decididamente por la reducción de las emisiones se lograría el objetivo

Tabla 2: Emisiones de gases de efecto invernadero. Proyección 2012, escenario base (millones de tCO2 equivalente)

Reales BAU Medidas Apuesta

1990 2005 2012 2012/1990 Medidas 2012/1990 2012 2012/1990 Objetivo 2012

CO2 17,5 22,8 26,5 51,43% 23,5 34,29% 21,6 23,43%

Otros gases (*) 3,3 3,1 2,7 -18,18% 2,5 -24,24% 1,9 -42,42%

TOTAL 20,8 25,9 29,2 40,38% 26,0 25,00% 23,5 12,98% 14%

(*) La evolución prevista de estos gases es la recogida en el PVLCC.

Resulta interesante realizar un ejercicio de estática comparativa de forma que podamos ver cuál es el efecto de las diferentes medidas que se han tenido en cuenta para cada uno de los tres escenarios. Analizando los resultados de la Tabla 3, vemos que tanto en el escenario M como en el A la reducción en el factor de emisión de las importaciones es la actuación que mayor reducción provoca en el nivel de emisiones (2,49 MtCO2). Sin embargo, la sustitución de importaciones por producción autóctona limita esta reducción a 0,49 MtCO2 en el caso del escenario M y 0,48 en el A (efectos cruzados de las tres últimas filas de la Tabla 3). Es por esto que la reducción en la intensidad energética se puede considerar la medida que contribuye en mayor medida a la reducción en las emisiones (1,46 MtCO2 en el escenario M y 1,69 en el A). Cabe señalar que una buena parte de esta reducción no está asociada a medidas adicionales a las fijadas en los distintos planes y programas, sino que responden a la evolución esperada dadas las tendencias del pasado (se trataría de las 1,07 MtCO2 del escenario BAU). Los cambios en el sector termoeléctrico, que incluyen principalmente la sustitución de producción con tecnologías convencionales por ciclos combinados, también conllevan importantes reducciones en las emisiones en los tres escenarios (1,07, 1,40 y 1,79 MtCO2). Por otra parte, la producción de electricidad de origen renovable contribuye a reducir las emisiones de CO2 en 1,10 Mt en el escenario M y 1,58 en el A, mientras que el incremento en la eficiencia en el transporte contribuye a reducir 0,8, 1,14 y 1,29 Mt en cada uno de los tres escenarios. De otro

8 El objetivo incluye tanto las emisiones directas como las asociadas a las importaciones de electricidad.

24

lado, la introducción de biocarburantes9 en el sector transporte tiene especial relevancia en el escenario A. Por último cabe destacar los efectos de las medidas relativas al aumento en la cogeneración (0,54 MtCO2 en los escenarios M y A) y a los cambios mix energético (0,28 MtCO2 en los tres escenarios contemplados).

Tabla 3: Cuantificación de las medidas (miles tCO2) BAU Medidas Apuesta

Factor electricidad importada 0 2.493 2.493 Intensidad 1.067 1.457 1.691 Termoeléctricas 1.070 1.397 1.785 Renovables 157 1.104 1.581 Eficiencia transporte 800 1.138 1.289 Biocarburantes 25 367 885 Cogeneración 240 539 539 Cambio mix 283 283 283 Parque vehículos 71 71 71 Otros efectos cruzados 101 -33 60 Otras transporte 1 9 35 Efecto cruzado cogeneración + factor emisión 0 -217 -217 Efecto cruzado renovables + factor emisión 0 -311 -448 Efecto cruzado termoeléctricas + factor emisión 0 -1.473 -1.348

5.- Conclusiones y consideraciones finales

En el presente trabajo hemos podido apreciar las posibilidades que la modelización input-output ofrece a la hora de cuantificar escenarios sobre emisiones de CO2 a escala regional. La aplicación del modelo al caso del País Vasco muestra en qué medida las políticas contempladas en los diferentes escenarios pueden contribuir a reducir las emisiones de CO2. De estos datos también se concluye que las medidas recogidas en los planes y programas vigentes son insuficientes para logra reducir las emisiones hasta el objetivo marcado y que si se quiere alcanzar el objetivo marcado se hace necesario una apuesta decidida por reducir las emisiones.

El modelo de simulación aquí presentado tiene las limitaciones propias del carácter estático de los modelos input-output. Sin embargo el relativo corto horizonte temporal para el que se ha utilizado (2005-2012), la inclusión de cambios en los coeficientes técnicos energéticos y en la estructura de la oferta energética relajan sustancialmente esta rigidez. En el caso de los inputs no energéticos persisten estas limitaciones, sin embargo hay que recordar que el principal interés central del ejercicio radica precisamente en simular los cambios que afectan a la demanda y oferta energética. Por tanto la incorporación de hipótesis de comportamiento sobre los aspectos energéticos más relevantes como el mix y la eficiencia energética o la estructura de la oferta hacen que estas limitaciones propias de un modelo input-output se vean reducidas.

En lo que a los submodelos se refiere, cabe señalar que en el transporte tan sólo se ha modelizado el transporte por carretera, esto se ha hecho así por dos motivos. En primer lugar en el PVLCC no se incluyen medidas relevantes respecto a otros medios de transporte (p.ej. construcción de infraestructuras ferroviarias capaces de absorber un importante trasvase modal) y, en segundo lugar, los efectos de las medidas contempladas, no requieren una modelización específica. Sin embargo, en el medio y largo plazo sí que es posible considerar medidas en este sector que sea necesario modelizar (por ejemplo la apuesta por el ferrocarril). Así mismo, no se ha modelizado ni la demanda de movilidad ni la de energía del sector residencial. En un futuro sería interesante profundizar en ambos aspectos para poder incluir otro tipo de políticas o factores que influyen en ambas variables.

Subsiste la limitación de no ser un modelo de equilibrio general, por lo que la demanda final es un elemento exógeno y los precios no afectan al modelo salvo en la medida en que se tengan en cuenta a la hora de determinarla demanda final, como es nuestro caso. Por último, señalar que, de alguna forma, prácticamente la totalidad de modelos de equilibrio general están 9 No se han tenido en cuenta los efectos inducidos en otros sectores de esta medida.

25

basados en un modelo input-output. Por tanto, los modelos como el que aquí se ha presentado podrían ser interpretados como un modelos de equilibrio general rudimentarios (Proops, 1993), de tal forma que este modelo podría consistir la base sobre la que construir un futuro modelo de equilibrio general.

6.- Referencias

Ayres, R.U., Kneese, A.V., 1969. Production, consumption, and externalities. The American Economic Review 59, 282-297.

Beaver, R., 1993. Structural comparison of the models in EMF 12. Energy Policy, 21, 238-248

Beaver, R. D., Huntington, H.G., 1992. A comparison of aggregate energy demand models for global warming policy analices. Energy Policy, 20, 568-574

Bosello, F., Carrazo, C., Kemfert, C., 1998. Advances of climate modelling for policy. Fondazione Eni Enrico Mattei. Working Paper 82.98.

http://www.feem.it/NR/rdonlyres/963734C4-7BAB-43CC-A62D-B3C4953B5F76/135/8298.pdf

Consejo de la Unión Europea, 2002. Decisión del Consejo de 25 de abril de 2002 relativa a la aprobación, en nombre de la Comunidad Europea, del Protocolo de Kyoto de la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático y al cumplimiento conjunto de los compromisos contraídos con arreglo al mismo (2002/358/CE).

Cruz, L., 2004. Energy use and CO2 emissions in Portugal. Conference on Input-Output and General Equilibrium: Data, Modeling and Policy Analysis. Free University of Brussels. September 2-4, 2004. Bruselas, Bélgica.

Cruz, L., Props., J., Safonov, P., 2005. Input-output models, en Props., J., Safonov, P. (eds.) Modelling in Ecological Economics, Edward Elgar Publishing Limited, Cheltenham, UK.

Cumberland, J.H., 1966. A regional interindustry model for analysis of development strategies. Papers of the Regional Science Association 17, 69-94

Daly, H., 1968. On Economics as a Life Science. The journal of Political Economy 76, 392-406.

http://reports.eea.europa.eu/technical_report_2006_6/en/EC-GHG-Inventory-2006.pdf

Giljum, S., 2007. Modelling global resource use: material flows, land use and input-output models, en Suh, S. (ed.) Handbook on Input-Output Economics for Industrial Ecology. Springer.

Ente Vasco de la Energía (EVE), 2001. Datos energéticos del País Vasco:2000. Ente Vasco de la Energía, Bilbao.

Ente Vasco de la Energía (EVE), 2003. Hacia un desarrollo energético sostenible: estrategia energética Euskadi 2010: política energética vasca. Gobierno Vasco, Vitoria-Gasteiz.

http://www.eve.es/docpubli/Caste_para_web.pdf

EUSTAT (Instituto Vasco de Estadística), 2007. Tablas Input-Output SEC 95 (desde 2000). Banco de datos.

http://www.eustat.es/bancopx/spanish/Cuentas%20Económicas%20y%20Sector%20Público/Cuentas%20Económicas/Tablas%20Input-Output%20SEC%2095%20(desde%202000)/Tablas%20Input-Output%20SEC%2095%20(desde%202000).asp

Gobierno Vasco, 2006. Inventario de gases de efecto invernadero 1990-2005. Departamento de Medio Ambiente y Ordenación del Territorio.

http://www.ingurumena.ejgv.euskadi.net/r49-11293/es/contenidos/inventario/inventarios_gei/es_pub/adjuntos/1990-2005.pdf

Hidalgo, I., 2005. Introducción a los modelos de sistemas energéticos, económicos y medioambientales: descripción y aplicaciones del modelo POLES. Revista de Economía Mundial, 13, 33-75.

26

Intergovernmental Panel on Climate Change, 2007. Climate Change 2007 - The Physical Science Basis. Working Group I Contribution to the Fourth Assessment Report of the IPCC. Cambridge University Press. UK.

Internacional Energy Agency, 2005. Saving Oil in a Hurry: Measures for Rapid Demand Restraint in Transport. International Energy Agency (IEA), Head of Publications Service. France.

http://www.iea.org/textbase/nppdf/free/2005/SavingOil.pdf

Isard, W., 1969 .Some notes on the linkage of ecologic and economic systems. Papers in Regional Science Association 22, 85-96.

Isard, W., Bassett, K., Choguill, C., Furtado, J., Izumita, R., Kissin, J., Romanoff, E., Seyfarth, R., Tatlock, R. (1968). On the linkage of socio-economic and ecologic systems. Papers and Proceedings of the Regional Science Association 21, 79-99.

Juan-Dalac, J., Cebrián, J. L., 2005. Imagen final de la demanda de transportes en la Comunidad Autónoma del País Vasco: actualización a 2002 y 2003.

Juan-Dalac, J., Cebrián, J. L., Flores, L. J., 2004. Toma de datos básicos e imagen final de la demanda de transportes en la Comunidad Autónoma del País Vasco, año 2001: Documento de síntesis. Gobierno Vasco. Departamento de Transportes y Obras Públicas, Vitoria-Gasteiz.

Kydes, A. S., Shaw, S. H., McDonald, D. F., 1995. Beyond the horizon: recent directions in long-term energy modeling. Energy, 20, 131-149.

Leontief W., 1936. Quantitative input and output relations in the economic system of the United States. Review of Economics and Statistics 18, 105-125.

Leontief, W., Ford, D., 1970. Environmental repercussions and the economic structure: an input-output approach. The Review of Economics and Statistics 52, 262-271.

Löschel, A., 2002. Technological change in economic models of environmental policy: a survey. Ecological Economics 43, 105-126.

Naciones Unidas, 1992. Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático.

http://unfccc.int/resource/docs/convkp/convsp.pdf

Naciones Unidas, 1998. Protocolo de Kyoto de la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático.

http://unfccc.int/resource/docs/convkp/kpspan.pdf

Peterson, S., 2006. Uncertainty and economic analysis of climate change: A survey of approaches and findings. Environmental Modeling and Assessment 11, 1-17.

Pizer, W., Burtraw, D., Harrington, W., Newell, R., Sanchirico, J., 2006. Modeling Economy-wide vs sectoral climate policies using combined aggregate-sectoral models. The Energy Journal 27, 135-168.

Proops, J. L. R., Faber, M., Wagenhals, G., 1993. Reducing CO2 Emissions: a Comparative Input-Output Study for Germany and the UK. Springer-Verlag. Berlin-Heidelberg, Germany.

Springer, U., 2003. The market for tradable GHG permits under the Kyoto Protocol: a survey of model studies. Energy Economics 25, 527-551.

Uno, K., 2002. Energy projections: comparison of methodologies, en Uno, K. (ed.) Economy-Energy-Environment simulation: beyond the Kyoto Protocol. Dordrecht, Boston, 193-298.

Victor, P. (1972). Pollution: Economy and Environment, Allen and Unwin, London.

Worrell, E., Ramesohl, S., Boyd, G., 2004. Advances in energy forecasting models based on engineering economics. Annual Review of Environment and Resources 29, 345-381.

27

Anexo I: Consumo energético del transporte

Transporte de mercado

A continuación se describe cuáles son y cómo se han a modelizado las medidas que influyen en la reducción de las emisiones por tonelada y pasajero transportados.

Sea tmjklw el número de toneladas de mercancías o pasajeros que son transportadas por

carretera al año un determinado tipo de desplazamiento l por un vehículo que consume un

combustible de tipo , tm

jk jkld la distancia de dicho desplazamiento y tm

jklo el ratio de carga del vehículo. El número de vehículos-kilómetro y las toneladas/pasajeros-kilómetro al año para un desplazamiento del tipo serían respectivamente: j

tmjkltm tm

jkl jkltmjkl

wu d

o= (A 1)

tm tm tmjkl jkl jklb w u= (A 2)

La masa total de cada vehículo sería: tm

jkltm tmjkl jkl tm

jkl

wm

uω = + (A 3)

Donde tmjklm es la masa del vehículo sin carga y

tm tmjkl jklw u es la carga del vehículo.

La resistencia al aire ( tmajklq ) en caballos de potencia (HP) de un vehículo que utiliza un

combustible del tipo al realizar un trayecto del tipo vendrá determinada por la siguiente fórmula:

jk l

3

3

1 12 745,7 3,6

tm tmjkl jkltma

jklqαδ φ υ

= (A 4)

Donde α es el coeficiente de resistencia al aire (adimensional), δ la densidad del aire ( 3kg m ), jklφ el área frontal del vehículo ( ), 2m tm

jklυ es la velocidad ( km h ), 745,7 es el

factor de conversión entre watios y HP y 1/3,6 es el factor de conversión entre km h y m s .

La resistencia de rodamiento ( tmrjklq ) en caballos de potencia (HP) del vehículo vendrá

determinada por la siguiente fórmula:

19,81745,7 3,6

tm tmjkl jkltmr

jklqω µ υ

= (A 5)

Donde 9,81 es la aceleración de la gravedad en la Tierra ( 2m s ), tmjklω es la masa total del

vehículo (kg), µ el coeficiente de resistencia de rodamiento, tmjklυ es la velocidad ( km h ),

745,7 es el factor de conversión entre watios y HP y 1/3,6 es el factor de conversión entre km h y m s .

El consumo de energía de un vehículo del tipo que consume combustible del tipo para recorrer un kilómetro de distancia de un trayecto del tipo l sería:

j k

( )2.546,7

tma tmrjkl jkltm

jkl tm tm tmk jkl jkl

q qγ

κ υ ρ

+= (A 6)

28

Donde 2.546,7 es el factor de equivalencia entre HP y Unidades Térmicas Británicas por hora ( BTU h ), es el contenido energético del combustible del tipo (tm

kκ k BTU l ) que utiliza el

vehículo, tmjklυ es la velocidad por tipo de trayecto ( km h ) y tm

jklρ es la eficiencia del motor (%) del vehículo.

Sustituyendo las ecuaciones (A 1), (A 3), (A 4) y (A 5) en la (A 6):

( )30,0366 9,3064tm tm tm tm tm tmjkl jkl jkl jkl jkl jkltm

jkl tm tm tmk jkl jkl

m o dαδ φ υ µ υγ

κ υ ρ

+ += (A 7)

Sea el factor de emisión del tipo de energía , las emisiones asociadas al consumo energía de un vehículo del tipo para recorrer un kilómetro de distancia de un trayecto del tipo

serían:

tmke k

jitm tm tm

jkl k jkleε γ= (A 8)

Sustituyendo la ecuación (A 7) en la ecuación (A 8), las emisiones asociadas al consumo energía de un vehículo del tipo para recorrer un kilómetro de distancia de un trayecto del tipo

serían en función de todas las variables que las determinan: j

i

( )30,0366 9,3064tm tm tm tm tm tmjkl jkl jkl jkl jkl jkltm tm

jkl k tm tm tmk jkl jkl

m o de

αδ φ υ µ υε

κ υ ρ

+ += (A 9)

Vehículo privado

De la misma forma que se ha hecho para el transporte de mercado en la ecuación (A 7), para el caso del transporte de pasajeros en vehículo privado tendríamos que el consumo de energía de un vehículo del tipo que consume combustible del tipo para recorrer un kilómetro de distancia de un trayecto del tipo l sería:

j k

( )30,0366 9,3064tm vp vp vp vp vpjkl jkl jkl jkl jkl jklvp

jkl vp vp vpk jkl jkl

m o dαδ φ υ µ υγ

κ υ ρ

+ += (A 10)

Anexo II: Caracterización de escenarios

Demanda final Incremento medio anual Movilidad

Incremento anual Incremento anual en intensidad energética

Básico Shock Básico Shock BAU Medidas ApuestaConsumo hogares 1,96% 1,11% Vehículo privado Sectores regulados IPPC (*) -0,80% 0,10% -1,13% Consumo público 2,72% 2,41% Nacionales 7,54% 3,18% Sectores no regulados (**) -0,40% 0,40% -0,50% FBK 3,37% 2,69% Internacionales 4,68% 1,86% Servicios 0,00% -0,32% -0,40% Exportaciones 3,02% 1,67% Internos 2,06% 0,77% Refino -0,40% -0,44% -0,55% Tránsito Residencial (***) 0,00% 0,20% 0,26% Camiones 7,24% 3,04% Transporte -1,00% -1,50% -1,74% Turismos 6,49% 2,68%

(*) Industria extractiva, Papel y cartón, Industria química, Caucho, Vidrio, Cemento y Siderurgia y fundición

(**) Resto de sectores industriales

(***) Incremento de la eficiencia energética

29

Mix energético

1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 21. 22. 23. 25. H. (*)

Carbón -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 0,3% -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --

Coque -- -- -- -- -- -- -- -- -- 35,6% -- -- 8,4% -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --

Petróleo crudo -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --

Gas de refinería -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 41,2% -- --

GLP -- -- 0,1% 0,8% -- -- 0,0% -- -- 0,1% -- -- 0,1% -- -- 0,9% 1,8% 1,9% 0,0% -- -- -- 0,4% 5,5%

Gasolinas -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 0,0% -- -- -- --

Keroseno -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 100,0% -- -- -- 0,0%

Gasóleos a y b 88,8% 100% 18,9% 0,3% 0,0% -- 0,0% 0,0% 0,1% 0,6% -- 0,0% 0,9% 0,2% 0,2% 0,2% 9,4% -- 100,0% -- 100,0% -- 0,4% --

Gasóleo c -- -- 9,3% 1,6% 0,8% -- 1,7% 2,6% 0,0% 0,1% 1,7% -- -- 1,0% 0,9% 2,2% 0,8% 6,5% -- -- -- -- -- 10,5%

Fuelóleo -- -- -- 2,0% -- -- 1,7% 0,4% 0,2% 0,5% -- -- 0,2% 0,4% 1,2% -- 0,6% -- -- -- -- -- 2,5% --

Coque de petróleo -- -- -- -- -- -- -- -- -- 32,4% -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --

Otros derivados del petróleo -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 54,2% -- --

Gas natural -- -- 52,1% 39,8% 65,9% 45,9% 38,0% 20,2% 87,5% 14,0% 48,0% 48,6% 49,8% 34,7% 34,1% 12,6% 0,1% 22,9% 0,0% -- -- -- 77,6% 42,8%

Gas de batería -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --

Gas de cola -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --

Calor 5,5% -- -- 15,0% -- -- 19,6% 25,0% -- -- 11,4% 0,6% -- 6,2% -- 11,0% -- 1,8% -- -- -- -- 4,7% --

Biogás -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 5,8% --

Biomasa -- -- -- -- 4,3% 30,5% -- -- -- 1,5% 0,5% -- -- -- -- 54,6% -- -- -- -- -- -- 4,1% 3,6%

Residuos -- -- -- -- -- -- -- -- -- 3,5% -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 4,6% --

Minihidroeéctrica -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --

Gran hidroeléctrica -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --

Solar térmica -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 0,2% -- -- -- -- -- 0,1%

Solar fotovoltaica -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --

Eólica -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --

Electricidad 5,7% -- 19,5% 40,5% 29,0% 23,6% 38,9% 51,8% 12,2% 11,8% 38,5% 50,6% 40,6% 57,5% 63,6% 18,5% 87,4% 66,8% -- -- -- 4,6% -- 37,4%

1. Agricultura, 2. Pesca y acuicultura, 3. Industrias extractivas, 4. Alimentación bebidas y tabaco, 5. Textil cuero y calzado, 6. Papel y cartón, 7. Industria química, 8. Derivados del caucho, 9. Vidrio, 10. Cemento, 11. Otros materiales de construcción, 12. Siderurgia y fundición, 13. Metalurgia no férrea, 14. Máquinas y transformados metálicos, 15. Construcción de medios de transporte, 16. Resto de industria, 17. Construcción, 18. Servicios, 19. Ferrocarril, 20. Carretera (no incluido en esta tabla), 21. Aire, 22. Navegación, 23. Refino de petróleo, 24. Energía eléctrica (no incluido en esta tabla), 25. Gas y vapor de agua, H. Hogares.

(*) No incluye el efecto de la solar térmica.

Centrales térmicas

Santurce GI Santurce GII

Santurce GIV Pasajes

Bahía Bizkaia Energía

Bizkaia Energía -

Boroa Otras

Potencia instalada (Mw) BAU 376,42 542,66 402,64 223,1 750 800 -- Medidas 376,42 542,66 402,64 223,1 750 800 797 Apuesta 376,42 542,66 402,64 223,1 750 800 797 Utilización (h) BAU 100 100 5000 4500 5000 5000 -- Medidas 100 100 4500 4500 4500 4500 4500 Apuesta 100 100 4500 300 4500 4500 4500 Rendimiento BAU 38% 38% 55% 38% 56% 47% 56% Medidas 38% 38% 55% 38% 56% 47% 56% Apuesta 38% 38% 55% 38% 56% 47% 56% Ratios de emisión (tCO2/tep) Carbón -- -- -- 3,85 3,85 -- -- Fuelóleo 3,19 3,19 -- 3,22 -- -- -- Gas natural 2,32 -- 2,34 -- 2,40 2,29 2,29

30

Producción cogeneración (ktep) Factor emisión de la electricidad

importada (tCO2/tep) BAU Medidas Apuesta BAU Medidas Apuesta

Electricidad 221,91 295,3 295,3 Factor emisión 5,38 3,84 3,84 Calor 206,64 280,03 280,03

Energías renovables (ktep) Incremento tasa ocupación vehículos

BAU Medidas Apuesta Apuesta Parque de vehículos

Electricidad 62 233,7 322,4 Incremento 1,50% Gasolina 50%

Biocombustibles 8,1 117,7 283,7 Gasóleo 50%

Solar térmica 0,08 9,58 9,58

Otras transporte Apuesta Pasajeros Distancias (km)

Tranvías Bilbo 6.321.730 2,45 Gasteiz 8.000.000 3,9 Leioa 4.150.000 5 Bergara-Arrasate 4.200.000 7,9 Planes movilidad Planes movilidad 60.000 7,3 Teletrabajo Intracomarcal 1.000.000 7,3 Intercomarcal 1.000.000 33 Trasvase coche-autobús (*) Intracomarcal -3% 7,3 Intercomarcal -3% 33

(*) Porcentaje de viajeros por tipo de viaje que son trasvasados.

31