Palabras clave
CO2e
IPAT
STIRPAT
México
Cómo citar
Resumen
El principal objetivo de este artículo es analizar algunos hechos estilizados de la trayectoria de las emisiones de gases de efecto invernadero, y con base en ello construir algunos escenarios prospectivos para México que ilustran la urgencia, la magnitud, los riesgos, las posibilidades y las limitaciones del esfuerzo de mitigación requerido para alcanzar la meta de una economía carbono neutral entre 2050-2070. La construcción de estos escenarios se basa en los modelos IPAT y STIRPAT. Los principales resultados indican que las emisiones de energía (CO2eet) están estrechamente asociadas a la evolución del producto interno bruto (PIBt), del PIBT per cápita, de la población y del consumo de energía, y que el actual proceso de desacoplamiento en la trayectoria de las emisiones de CO2eet provenientes de sus principales variables determinantes es insuficiente para cumplir la meta de una economía carbono neutral para 2050-2070. A fin de alcanzar la meta de una economía carbono neutral entre 2050-2070 es necesario realizar transformaciones estructurales con urgencia y de una gran magnitud, que se reflejen en intensos procesos de reducción de las razones de consumo de energía a PIBt y de emisiones de CO2et a consumo de energía. La actual trayectoria de la economía mexicana donde se posponen los procesos de mitigación conduce a una trayectoria de encadenamiento que reduce la credibilidad del cumplimiento de las metas de descarbonización profunda y está aumentando los riesgos de una transición climática justa.
Citas
Akimoto, K., Sano, F., Homma, T., Tokushige, K., Nagashima, M. y Tomoda, T. (febrero de 2014). Assessment of the emission reduction target of halving CO2 emissions by 2050: Macro-factors analysis and model analysis under newly developed socio-economic scenarios. Energy Strategy Reviews, 2(3-4), 246-256.
Akizu-Gardoki, O., Bueno, G., Wiedmann, T., Lopez-GuedeI J. M., Arto, I., Hernandez, P. y Moran, D. (2018). Decoupling between human development and energy consumption within footprint accounts, 202, 1145-1157. doi:10.1016/j.jclepro.2018.08.235
Ajmi, A. N., Hammoudeh, D., Nguyen, K. y Sato, J. R. (2015). On the relationship between CO2 emissions, energy consumption and income: the importance of time variation. Energy Economics, 49, 629-638.
Alcántara, V. (2009): Evolución de las emisiones de gases de efecto invernadero en España, Papeles de Economía Española, 121, 88-99.
Alcántara, V. y Padilla, E. (2010). Determinantes del crecimiento de las emisiones de gases de efecto invernadero en España (1990-2007), Revista Galega de Economía, 19(1).
Apergis, N. y Ozturk, I. (2015), Testing environmental Kuznets curve hypothesis in Asian countries. Ecological Indicators, 52, 16-22.
Banco Mundial (1992). World Development Report. Nueva York: Oxford University Press.
Bargaoui, S. A., Liouane, N. y Nouri, F. Z. (2014). Environmental impact determinants: An empirical analysis based on the STIRPAT model. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 109, 449-458.
Bolak, G. y Mert, M. (2015). The renewable energy, growth and the environmental Kuznets curve in Turkey: An ADL approach. Renewable and Sustainable Energy Review, 52, 587-595.
Bolton, P., Depres, M., Pereira da Silva, L. A., Samana, F. y Svartzman, R. (2020). The green swan. The central banking and financial stability in the age of climate change- Bank of International Settlements.
Burke, P., Shahiduzzaman, M. y Stern, D. (2015). Carbon dioxide emissions in the short run: the rate and sources of economic growth matter. Global Environmental Change, 31, 109-121.
CepalStat (2022). Estadísticas e indicadores. https://statistics.cepal.org/portal/cepalstat/dashboard.html?lang=es
CEPAL (Comisión Económica para América Latina) (2010). La economía del cambio climático en América Latina y el Caribe. Santiago de Chile: CEPAL.
Climate Data Explorer - World Resources Institute (2022). Historical GHG Emissions. https://www.climatewatchdata.org/ghg-emissions
Cole, M. A. y Neumayer, E. (2004). Examining the impact of demographic factors on air pollution. Population and Environment, 26(1), 5-21.
Dell, M., Jones, B. F. y Olken, B. A. (2014). What Do We Learn from the Weather? The New Climate-Economy Literature. Journal of Economic Literature, 52(3), 740-798.
Dickey, D. A. y Fuller, W. A. (1981). Likelihood Ratio Statistics for Autoregressive Time Series with a Unit Root. Econometrica, 49(4), 1057-1072.
Dietz, T. y Rosa, E. (1994). Rethinking the Environmental Impacts of Population, Affluence and Technology. Human Ecology Review, 1, 277-300.
Dietz, T. y Rosa, E. (1997). Effects of Population and Affluence on CO2 emissions. Proceedings of the National Academy of Sciences USA, 94, 175-179.
Dong, K., Hochmanand, G. y Timilsina, G. (marzo de 2020): Do drivers of CO2 emission growth alter overtime and by the stage of economic development? Energy Policy, 140. doi:https://doi.org/10.1016/j.enpol.2020.111420
Dong, K. Dongand, X. y Dong, C. (2019a). Determinants of the global and regional CO2 emissions: What causes what and where? Appl. Econ., 1-14, doi:10.1080/00036846.2019.1606410. 30
Dong, K., Jiang, H., Sunand, R. y Dong, X. (2019b). Driving forces and mitigation potential of global CO2 emissions from 1980 through 2030: Evidence from countries with different income levels. Sci. Total Environ., 649, 335-343. doi:10.1016/j.scitotenv.2018.08.326.
Dossantos, L. y Bengochea Morancho, A. (2015). Determinantes de las emisiones de CO2 en los países mediterráneos. XLI Reunión de Estudios Regionales (1-23). https://old.reunionesdeestudiosregionales.org/Reus2015/htdocs/pdf/p1481.pdf.
Egli, H y Stegler, T. (2007). A dynamic model of the environmental curve: turning point and public policy. Environmental and Resource Economics, 36(1), 15-34.
Esteve, V. y Tamarit, C. (2012). Threshold cointegration and non-linear adjustment between Co2 and income: The environmental Kuznets curve in Spain, 1857-2007. Energy Economics, 34, 2148-2156.
Fan, Y., Liu, L-C., Wu, G. y Wei, Y-M. (2006). Analyzing impact factors of CO2 emissions using STIRPAT model. Environmental Impact Assessments Review, 26(4), 377-395.
García, P. L. (2014). Inductores de impacto ambiental: un análisis para a América Latina e países miembros da OCDE.
Galindo, L. M. (2010). La economía del cambio climático en México. México: Semarnat.
Galindo, L. M. y Lorenzo, F. (2021). Regional Report and Overview on the State of the Art of Climate Finance in Latin America, especially in Argentina, Dominican Republic, Guatemala, Paraguay, and Uruguay, and Recommendations to Improve Ambition and Investment at Scale, at Regional and National Scales. Estudio desarrollado por la Red Sudamericana de Economía Aplicada con financiamiento de GCF-ALIDE. En proceso de publicación.
Galindo, L. M., Reyes Martínez, P. G. y González, F. (2022a). Escenarios para la transición energética a una economía carbono neutral en América Latina y el Caribe: Algunos hechos estilizados. Sobre Temas de Economía, 1(6), 1-35.
Galindo, L., Hoffman, B., y Vogt-Schilb, A. (2022b). ¿Cuánto costará lograr los objetivos del cambio climático en América Latina y el Caribe? BID.
Gobierno de México y Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales (2020). Contribución Determinada a nivel Nacional: México. Versión actualizada 2020. Ciudad de México.
Gobierno de México y Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales (2013). Estrategia nacional de cambio climático, visión 10-20-40.
González Barragán, K. (2019). Análisis de las fuerzas impulsoras de las emisiones de 〖CO〗_2 en México en el periodo 1990-2015 según el modelo STIRPAT. Tesis de licenciatura. Ciudad de México: UNAM.
Grossman, G. M. y Krueger, A. B. (1995). Economic growth and the environment. The Quarterly Journal of Economics, 110(2), 353-377.
Gutiérrez Escajeda, M. T., Medellín Milán, P. y Ábrego Góngora, C. J. (2016). Factores determinantes de las emisiones de CO2 asociadas al uso de combustibles en el sector industrial de San Luis Potosí. Investigación y Ciencia de la Universidad Autónoma de Aguascalientes, 68, 22-28.
Gutman, V. y Gutman, A. (2017). Emisiones energéticas de identidad de Kaya: Nota metodológica. Fundación Torcuato Di Tella.
Hassan, M. (2016), Urbanization and CO2 emission in Bangladexch: The application of Stirpat model. A paper presented at the Insearch, 2016:3rd.
IEA (International Energy Agency) (2021). World Energy Outlook 2021. https://iea.blob.core.windows.net/assets/599abf72-a686-4786-9cc2-b05e05b8dc2b/WEO2021_ES_Spanish.pdf
INECC (Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático) (2018). Costos de las Contribuciones Nacionalmente Determinadas de México. Medidas. Ciudad de México: INECC
INEGI (Instituto Nacional de Estadística y Geografía) (2021). Banco de indicadores. https://www.inegi.org.mx/app/indicadores/
IPCC (Grupo Intergubernamental de Expertos sobre Cambio Climático) (2014). Cambio climático 2014: Informe de síntesis. Contribución de los Grupos de Trabajo I, II y III al Quinto Informe de Evaluación del IPCC. Ginebra: Equipo principal de redacción: Pachauri, R. K. y Meyer, L.
IPCC (2018). Summary for Policymakers. In: Global Warming of 1.5°C. An IPCC Special Report on the impacts of global warming of 1.5°C above pre-industrial levels and related global greenhouse gas emission pathways, in the context of strengthening the global response to the threat of climate change, sustainable development, and efforts to eradicate poverty [Masson-Delmotte, V., P. Zhai, H.-O. Pörtner, D. Roberts, J. Skea, P. R. Shukla, A. Pirani, W. Moufouma-Okia, C. Péan, R. Pidcock, S. Connors, J. B. R. Matthews, Y. Chen, X. Zhou, M. I. Gomis, E. Lonnoy, T. Maycock, M. Tignor y T. Waterfield (Eds.)]. Ginebra: World Meteorological Organization.
IPCC (2022). Climate Change 2022: Mitigation of Climate Change. Working Group III contribution to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change.
IRENA (Agencia Internacional de Energías Renovables) (2018). Resumen. Transformación energética mundial: hoja de ruta hasta 2050. Abu Dhabi: Agencia Internacional de Energía Renovables.
Kriegler, E. Luderer, G., Bauer, N., Baumstark, L., Fujimori, S., Popp,… A., Van Vuuren, D. P. (2018). Pathways limiting warming to 1.5°C: A tale of turning around in no time? Philos. Trans. R. Soc. A Math. Phys. Eng. Sci. doi:10.1098/rsta.2016.0457.
Kriström, B. y Lundgren, T. (2005). Swedish CO2-emissions 1900-2010: an exploratory note. Energy Policy, 33(9), 1223-1230.
Kwiatkowsky, D., Phillips, P. B. C., Schmidt, P. y Shin, Y. (1992). Testing the Null Hypothesis of Stationarity Against the Alternative of a Unit Root: How Sure Are We That Economic Time Series Have a Unit Root? Journal of Econometrics, 54(1-3), pp. 159-178.
Labandeira, X. y Carmelo, J. L. (2007). Economía ambiental. España: Pearson Prentice Hall.
Lamb, W. F., Wiedmann, T., Pongratz, J., Andrew, R., Crippa, M., Olivier, J. G. J. … y Minx, J. (2021). A review of trends and drivers of greenhouse gas emissions by sector from 1990 to 2018. Environ. Res. Lett., 31 16(7), 073005, doi:10.1088/1748-9326/abee4e.
Landa Rivera, G., Reynès, F., Islas Cortés, I., Bellocq, F.-X. y Grazi , F. (2016). Hacia un crecimiento bajo en carbono en México: ¿Es posible un doble dividendo? Una evaluación dinámica del equilibrio general. Energy Policy, 96, 314-327.
Liddle, B. (2004). Demographic dynamics and per capita environmental impact: Using panel regressions and household decompositions to examine population and transport. Population and Environment, 26(1), 23-39.
Liddle, B. (2011). Consumption- driven environmental impact and age structure change in OECD countries: A cointegration-STIRPAT analysis. Demographic Research, 24, 749-770.
Liddle, B. (2015). What are the carbon emissions elasticities for income and population? Bridging STIRPAT and ekc via robust heterogeneous panel estimates. Glob. Environ. Chang., 31, 62-73. doi:https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2014.10.016
Liddle, B. y Lung, S. (2010). Age-structure, urbanization, and climate change in developed countries: revisiting STIRPAT for disaggregated population and consumption-related environmental impacts. Population and Environment, 31(5), 317-343.
Lin, S., Shao, D. y Marinova, D. (2009). Analysis of the environmental impact of China based on STIRPAT model. Environmental Impact Assessment Review, 29(6), 341-347.
Liu, D., Guoand, X. y Xiao, B. (2019). What causes growth of global greenhouse gas emissions? Evidence 4 from 40 countries. Sci. Total Environ., 661, 750-766, doi:10.1016/J.SCITOTENV.2019.01.197
Luderer, G., Vrontisi, Z., Bertram, C., Edelenbosch, O., Pietzcker, R. C., Rogelj, J. … y Kriegler, E. (2018). Residual fossil CO 2 emissions in 1.5-2 °c pathways. Nat. Clim. Chang. doi:10.1038/s41558- 43 018-0198-6
Lohwasser, J., Schaffer, A. y Brieeden, A. (diciembre de 2020). The role of demographic and economic division on the environment in traditional and standardized STIRPAT model. Ecological Economics, 178.
McGlade, C. y Ekins, P. (2015). The geographical distribution of fossil fuels unused when limiting global warming to 2 o C. Nature, 517: 18-90. https://doi.org/10.1038/nature14016
Martínez Montejo, S. (2016). Escenarios de energía y emisiones de gases de efecto invernadero para México al año 2030. Tesis de doctorado. Ciudad de México: UNAM.
Martinez-Zarzoso, I., Bengochea-Morancho, A. y Morales-Lage, R. (2007). The impact of population on CO2 emissions: evidence from European countries. Environmental and Resource Economics, 38(4), 497-512.
McCoskey, S. y Kao, C. (1999). A Monte Carlo comparison of tests for cointegration in panel data. Available at SSRN 1807953.
Morita, T., Nakićenović, N. y Robinson, J. (2000) Overview of mitigation scenarios for global climate stabilization based on new IPCC emission scenarios (SRES). Environ Econ Policy Stud, 3, 65-88. https://doi.org/10.1007/BF03354031
Nakicenovic, N., Alcamo, J., Davis, G., Vries, B. d., Fenhann, J., Gaffin, S., …, Dadi, Z. (2000). IPCC: Special Report on Emissions Scenarios.
Narayan, P. y Narayan, S. (2010). Carbon dioxide emissions and economic growth: panel data evidence form developing countries. Energy Policy, 38(1), 661-666.
NGFS (octubre de 2018). First Progress Report, NGFS.
NGFS (Network for Greening the Financial System) (2021). NGFS climate scenarios for central banks and supervisors. NGFS.
Octaviano, C., Paltsev, S. y Costa Gurgel , A. (2016 ). Climate change policy in Brazil and Mexico: Results from the MIT EPPA model. Energy Economics, 600-614.
Parker, S. y Bhatti, M. I. (2020). Dynamics and drivers of per capita CO2 emissions in Asia. Energy Econ., 89, 104798. doi:https://doi.org/10.1016/j.eneco.2020.104798
Phillips, P. C. y Hansen, B. E. (1990). Statistical inference in instrumental variables regression with I (1) processes. The Review of Economic Studies, 57(1), 99-125.
Phillips, P. C. y Moon, H. R. (1999). Linear regression limit theory for nonstationary panel data. Econometrica, 67(5), 1057-1111.
Phillips, P. C. B. y Perron, P. (1988). Testing for Unit Root in Time Series Regression, Biometrica, 75(2), 335-346.
Poudel, B. N., Paudel, K. P. y Bhattarai, K. (2009). Searching for an environmental Kuznets curve in Carbon Dioxide pollutant in Latin American countries. Journal of Agricultural and Applied Economics, 41(1), 13-27.
Reyes Martínez, P. (2022). Modelo econométrico estructural de emisiones de gases de efecto invernadero para México 1990-2017. Tesis de licenciatura. Ciudad de México: UNAM.
Salim, R., Yao, Y. y Chen, G. S. (2017a). Does human capital matter for energy consumption in China? Energy Economics, 67, 49-59.
Salim, R. A., Rafiq, S. y Shafiei, S. (2017b). Urbanization, energy consumption and pollutant emissions in Asian developing economies; an empirical analysis, Technical Report, ADBI, Working Paper Series.
Samaniego, J. L. y Galindo, L. M. (2009). Escenarios de emisiones de gases de efecto invernadero asociados a combustibles fósiles en América Latina. Economía Informa, 360.
Samaniego, J., Alatorre, E., Reyes, O., Ferrer, J., Muñoz, L. y Arpaia, L. (2019). Panorama de las contribuciones determinadas a nivel nacional en América Latina y el Caribe, 2019: Avances pata el cumplimiento del Acuerdo de París. Santiago de Chile: CEPAL.
Sánchez, L. y Reyes, O. (2015). Medidas de adaptación y mitigación frente al cambio climático en América Latina y el Caribe: Una visión general. Santiago de Chile: Naciones Unidas.
Sandoval, E. (2013), Proyección sobre energía eléctrica en México mediante la identidad de Kaya. Economía Informa, 380, 41-53.
Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales (2017). La Ley General de Cambio Climático visualiza el 2050. https://www.gob.mx/semarnat/articulos/la-ley-general-de-cambio-climatico-visualiza-el-2050-129209
Selden, M. T. y Song, D. (1994). Environmental quality and development: Is there a Kuznets curve for air pollution. Journal of Economics and Management, 27, 147-162.
Shafik, N. y Bandyopadhyay, S. (1992). Economic growth and environmental quality: time series and cross-country evidence. Washington, D.C.: World Bank.
Sheinbaum Pardo, C., Ruíz, B. y Ozawa, L. (2011). Energy consumption and related CO2 emissions in five Latin American countries: Changes from 1990 to 2006 and perspectives. Energy Economics, 3629-3638.
Shi, A. (2003). The impact of population pressure on global carbon dioxide emissions, 1975–1996: evidence from pooled cross-country data. Ecological economics, 44(1), 29-42.
Singh, M. y Mukheriee, D. (2018). Drivers of greenhouse gas emissions in the United States: revisiting STIRPAT model. Environmental Development and Sustainability.
Solís Ávila, J. y Sheinbaum Pardo, C. (2016). Consumo de energía y emisiones de CO2 del autotransporte en México y escenarios de mitigación. Revista Internacional de Contaminación Ambiental, 32(1), 7-23.
Stern, N. (2007). The Economics of Climate Change: The Stern Review. Cambridge University Press.
Tursun, H., Li, Z., Liu, R., Li, Y. y Wang, X. (2014). Contribution weight of engineering technology on pollutant emission reduction based on IPAT and LMDI methods. Clean Technologies and Environmental Policy, 17. 225-235. 10.1007/s10098-014-0780-1.
Tvinnereim, E. y Mehling, M. (2018. Carbon pricing and deep decarbonisation. Energy Policy, 121(12), 185-189. doi:10.1016/j.enpol.2018.06.020
UN Environment Programme, U. (2020). Emissions gap report 2020. UN Environment Programme.
Van Ruijven, B. J., Daenzer, K., Fisher-Vanden, K., Kober, T., Paltsev, S., Beach, R. H., Calderon, S. L., Calvin, K., Labriet, M., Kitous, A. et al. (2016). Baseline projections for Latin America: base year assumptions, key drivers and greenhouse emissions. Energy Economics, 56, 499-512.
Veysey, J., Octaviano, C., Calvin, K., Herreras Martínez, S., Kitous, A., McFarland, J. y Van der Zwaan, B. (2016). Pathways to Mexico´s climate change mitigation targets: A multi-model analysis, Energy Economics, 587-599.
Vide, J. M. (2007). Aspectos económicos del cambio climático en España. Caixa Cataluya.
Wu, R. Wang, J., Wang, S. y Feng, K. (2021). The drivers of declining CO2 emissions trends in developed 21 nations using an extended STIRPAT model: A historical and prospective analysis. Renew. Sustain. Energy Rev., 149. doi:https://doi.org/10.1016/j.rser.2021.111328
Wu, Y., Zhuand, Q. y Zhu, B. (2018). Comparisons of decoupling trends of global economic growth and 24 energy consumption between developed and developing countries. Energy Policy, 25. doi:10.1016/j.enpol.2018.01.047
Yan, W, Yi, W. y Yu, B. (2016). The change of the relationship between CO2 emissions and the driving forces ―Quantile regression based on STIRPAT model―. Environmental Science.
York, R., Rosa, E. A. y Dietz, T. (2003). STIRPAT, IPAT and impact; analytic tools for unpacking the driving forces of environmental impacts. Ecological Economics, 46(3), 351-365.