Importancia de mejores datos en la evaluación de políticas sobre medio ambiente

Los niveles de contaminación en países en desarrollo son considerablemente mayores que en países desarrollados, imponiendo altos costos a la productividad y  la salud de las personas. Esta menor calidad ambiental podría deberse a factores relacionados tanto con las características los consumidores y de las empresas, y podrían atribuirse a una menor capacidad regulatoria y tecnológica característica de estos contextos (Greenstone and Jack, 2015). Dado lo anterior, economistas y tomadores de decisiones en países en desarrollo han implementado políticas orientadas a mejorar la capacidad regulatoria y promover la adopción de tecnologías más limpias por parte de las empresas.

Evaluar el impacto de estas políticas – particularmente en el contexto de países en desarrollo – es, sin embargo, una tarea muy complicada, pues dichas evaluaciones suelen requerir métricas concretas y confiables del desempeño ambiental por parte de las empresas que son relativamente difíciles de obtener. Más aún, el impacto ambiental de cualquier política que influya en la elección de la tecnología empleada por las empresas puede ser particularmente difícil de estimar cuando solo existen mediciones intermediasde su desempeño ambiental y cuando distintas acciones con impactos ambientales pueden ser sustitutuidas entre sí.. Por ejemplo, si la adopción de nuevas tecnologías disminuye las emisiones, también podría disminuir los gastos dedicados a combatir el cambio climático (en particular si estas están orientadas al final del proceso). Este punto ha sido ampliamente reconocido (al menos de manera implícita), pero es difícil encontrar evidencia para demostrarlo empíricamente pues los investigadores necesitarían información de todos los esfuerzos contra el cambio climático, la tecnología y consecuencias ambientales, además de un choque exógeno en el comportamiento de las empresas para desentrañar el hilo de causalidad.

En un estudio reciente, titulado “Abatement Expenditures, Technology Choice, and Environmental Performance: Evidence from Firm Responses to Import Competition in Mexico” , Emilio Gutiérrez y yo buscamos aportar algo al tema usando información de las plantas de producción mexicanas e imágenes satelitales.[1]

Primero, enfocándonos en los cambios en competencia inducidos por el comercio internacional y aprovechando las diferencias en la competencia inducidas por cambios en las tarifas debido a los acuerdos comerciales (FTAs por sus sigles en inglés), aportamos mejor evidencia con respecto al mecanismo del impacto causal de la competencia en el medio ambiente.

Haciendo esto, investigamos tres mediciones directas: eficiencia energética en términos de uso de electricidad y combustible; inversión al nivel de las plantas de producción destinada para el uso eficiente de energía y el medio ambiente; y mediciones de la contaminación en las ubicaciones de las plantas. En conjunto, entonces, nos es posible explorar el canal a través del cual la competencia de importaciones nos lleva a cambios en el medio ambiente.

Como medida de contaminación ambiental, obtuvimos medidas de Profundidad Óptica de Aerosol (AOD por sus siglas en inglés) con una resolución espacial de 5km para imágenes sin nubes de toda el área de México en el periodo 2000-2003. Un valor más alto de AOD significa menor transparencia, es decir, menor calidad del aire. La información fue obtenida gracias al  Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS onboard the Terra Satellite), de NASA’s Goddard Space Flight Center Earth Sciences Distributed Active Archive.

Nuestro resultado  clave es que la reducción de tarifas en bienes producidos por plantas de producción mexicanas indujeron a dichas empresas a ser más eficientes en el uso energético, permitiéndoles reducir los niveles de contaminación y al mismo tiempo reducir la inversión en energía eficiente y medio ambiente. Los resultados sugieren que, incluso cuando hay información detallada del esfuerzo ambiental al nivel de las plantas de producción, debe tenerse cuidado al intentar medir los efectos de la apertura comercial en el desempeño ambiental debido a que el comercio tiende a cambiar los incentivos de las empresas a invertir en tecnología en general (tecnología ambientalmente eficiente). Estos resultados proveen evidencia sobre lo sustituibles que son las mejoras tecnológicas y el gasto en mitigación de emisiones, e ilustran la importancia de tener información más detallada al nivel de las plantes para la evaluación de políticas.

La idea y resultados pueden verse en las siguiente figuras. Los factores correspondientes a la toma de decisiones podrían afectar los resultados ambientales tales como emisión y contaminación a través de cambios en el esfuerzo y tecnología general que, a su vez, afectan la eficiencia. Para entender el hilo de causalidad, necesitamos medir todo el esfuerzo, tecnología, eficiencia y resultados. La figura de la izquierda es una figura conceptual, mientras que la figura de la derecha muestra lo que sucedió en nuestra configuración empírica.

Finalmente, quisiéramos resaltar que somos uno de los primeros estudios en medir el imparto de choques en el comercio sobre la calidad ambiental para el contexto mexicano usando AOD como variable dependiente. El uso de información obtenida por imágenes satelitales ha pasado a ser una práctica común en estudios económicos empíricos (Donaldson and Storeygard, 2016). En particular, el uso de AOD como métrica de concentración de partículas no es única de este estudio. Gutierrez (2015) y Foster, Gutierrez y Kumer (2009) son ejemplos que la utilizan en el contexto de México, y Jayachandran (2009) y Chen (2013) en otros casos.

Los aerosoles son partículas sólidas y líquidas suspendidas en el aire, y AOD puede ser descrito como la ralentización del haz de luz proveniente del satélite ocasionada por la presencia de estas partículas en la atmósfera. La utilidad de estas mediciones de AOD recae en su disponibilidad en contextos donde no existen mediciones al nivel del suelo para niveles de contaminación y en la naturaleza del proceso de recolección de información que no depende de presiones políticas. Creemos que esta métrica será esencial para el futuro estudio del medio ambiente en contextos de países en desarrollo.

Referencia

Chen, Yuyu, Ginger Zhe Jin, Naresh Kumar, and Guang Shi. 2013. “The promise of Beijing: Evaluating the Impact of the 2008 Olympic Games on Air Quality.” Journal of Environmental Economics and Management, 66(3): 424–443.

Donaldson, Dave, and Adam Storeygard. 2016. “The View from Above: Applications of Satellite Data in Economics” Journal of Economic Perspectives, 30(4): 171-198.

Foster, Andrew, Emilio Gutierrez, and Naresh Kumar. 2009. “Voluntary Compliance, Pollution Levels, and Infant Mortality in Mexico.” American Economic Review Papers and Proceedings, 99(2): 191–97.

Greenstone, Michael, and B. Kelsey Jack. 2015. “Envirodevonomics: A Research Agenda for an Emerging Field.” Journal of Economic Literature, 53(1): 5–42.

Gutierrez, Emilio. 2015. “Air Quality and Infant Mortality in Mexico: Evidence from Variation in Pollution Concentrations Caused by the Usage of Small-scale Power Plants.” Journal of Population Economics, 28(4): 1181–1207.

Jayachandran, Seema. 2009. “Air Quality and Early-life Mortality Evidence from Indonesia’s Wildfires.” Journal of Human Resources, 44(4): 916–954.

 

 

 

[1]  El artículo se encuentra disponible en el sitio del autor. https://sites.google.com/site/kensuketeshima/ .