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Economia boliviana

Este documento describe la construcción de un escenario base macroeconómico para Bolivia hasta el año 2100 como parte de un proyecto para evaluar los efectos del cambio climático. Se utilizó un Modelo de Equilibrio General Computable llamado BOLIXXI que garantiza la consistencia interna. El escenario base proyecta un aumento de 8.9 veces en el PIB per cápita, resultado de tasas de crecimiento anual entre 1-3%. También se prevé una convergencia en ingresos e educación entre áreas rurales y urbanas, así

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Instituto de Estudios Avanzados en Desarrollo Serie de Documentos de Trabajo sobre Desarrollo No. 10/2009 La Economía Boliviana en el Siglo XXI: Un escenario base elaborado con la ayuda de un Modelo de Equilibrio General Computable (BOLIXXI) por: Luis Carlos Jemio Lykke E. Andersen Diciembre 2009 Los opiniones expresados en la Serie de Documentos de Trabajo sobre Desarrollo son de los autores y no necesariamente reflejan los del Instituto de Estudios Avanzados en Desarrollo. Los derechos de autor pertenecen a los autores. Los documentos solamente pueden ser bajados para uso personal.
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia La Economía Boliviana en el Siglo XXI: Un escenario base elaborado con la ayuda de un Modelo de Equilibrio General Computable (BOLIXXI)∗ Por: Luis Carlos Jemio Lykke E. Andersen La Paz, 20 de diciembre de 2009 ∗ Este estudio forma parte del proyecto “Estudio Regional de Economía del Cambio Climático en Sudamérica” (ERECC-SA) coordinado por el CEPAL y auspiciado por el Banco Interamericano de Desarrollo, la cooperación británica y la cooperación danesa. Los autores agradecen el apoyo y los comentarios recibidos de Ruben Mamani, Fernando Méndez, Carlos de Miguel, Gustavo Nagy, Alejandra Palma, Patricia Valdez, Horacio Valencia y Jaime Villanueva. 1
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia RESUMEN EJECUTIVO El presente documento describe la construcción del escenario macroeconómico base para la economía boliviana, como parte del proyecto ERECC-Bolivia, que tiene como objetivo evaluar los efectos económicos del cambio climático esperado hasta 2100 de acuerdo con los escenarios A2 y B2 del modelo climático PRECIS desarrollado por el Hadley Centre for Climate Research en Inglaterra. Para la construcción del escenario base se usó un Modelo de Equilibrio General Computable construido para reflejar el funcionamiento de la economía boliviana al principio del siglo XXI, con el objetivo de garantizar que el escenario base sea además de plausible y factible, internamente consistente y refleje la evolución de toda la economía boliviana durante el siglo XXI. En la construcción del escenario base se incorporaron los grandes cambios estructurales que previsiblemente ocurran durante el siglo XXI, cómo la continuación de la transición demográfica y la migración rural-urbana, así como la educación y capacitación de la población. Estas transformaciones tienen un profundo impacto sobre el funcionamiento del mercado laboral e inciden en la trayectoria del escenario base. También se incluyó la expansión de la frontera agropecuaria ligada a la producción y a la deforestación. Con supuestos razonables, el escenario base muestra un aumento en el PIB per cápita de 8,9 veces durante el siglo XXI, resultado de aumentos anuales del PIB per cápita de entre 1 y 3%. Esto corresponde a aumentos anuales del PIB de entre 3,5 y 2,9%, lo que es perfectamente factible considerando que el crecimiento promedio durante el periodo 1970-2007 era de 2.9% por año, incluso con el crisis muy profundo del principio de los ochentas y el crisis más moderado de 1999-2003. Se prevé una convergencia en ingresos per cápita entre el área rural y el área urbana, igual que una convergencia entre niveles de educación en las dos áreas. El aumento en ingresos rurales de 14 veces durante el siglo XXI solamente será posible con la expansión de la frontera agropecuaria que permita a cada agricultor cultivar extensiones de tierra mucho más grandes que ahora. Por eso también se prevé una eliminación gradual de la distinción entre agricultura tradicional y agricultura industrial, ya que gradualmente los agricultores tradicionales aumentarán su producción y se integrarán en los mercados nacionales e internacionales. Los resultados obtenidos en el escenario base fueron utilizados como insumos en los demás estudios sectoriales, como es el caso de los estudios de agua, transporte, agrícola, Lo que no se toma en cuenta son los cambios tecnológicos y sociales que todavía no se puede prever, pero que seguramente se materializarán durante la vida de las próximas generaciones. Esto significa que el escenario base muy probablemente está sesgado hacia el status quo. 2
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia 1. Introducción El proyecto ERECC-Bolivia tiene como objetivo evaluar los efectos económicos del cambio climático antropogénico esperado hasta 2100 de acuerdo con los escenarios A2 y B2 del modelo climático PRECIS desarrollado por el Hadley Centre for Climate Research en Inglaterra. Para poder evaluar los impactos del cambio climático durante todo este siglo, es necesario no solamente saber ¿cuáles cambios? pero también ¿impactos sobre qué? Es decir, es necesario saber cuántas personas habrá en el país, dónde estarán, qué estarán haciendo, y cómo estarán haciéndolo, durante los próximos 100 años. Cómo Bolivia está actualmente en un proceso de cambio profundo, no es tarea fácil prever el camino de desarrollo del país los próximos 100 años. No se puede simplemente hacer extrapolaciones simples del pasado, ya que el país está haciendo un gran esfuerzo justamente para romper estos patrones viejos. Por eso se construye un escenario base factible que parte de la situación actual y que toma en cuenta las restricciones estructurales sobre la economía, pero que es más positivo - en términos de aumentos en productividad e ingresos - de lo que el país ha experimentado en los últimos 50 años. El presente documento reporta en detalle cómo se ha construido este escenario base y justifica los supuestos que se han asumidos. La herramienta principal utilizada para la construcción de este escenario fue un Modelo de Equilibrio General Computable (MEGC) construido para la economía boliviana y adaptada para la realización de este estudio. Dado que proporciona la trayectoria detallada de toda la economía boliviana cada año desde el año 2000 hasta el año 2100, lo hemos nombrado BOLIXII. La principal ventaja de usar esta herramienta para el estudio de los impactos del cambio climático es que asegura la consistencia interna en un análisis muy complejo que engloba muchas diferentes sectores y diferentes metodologías de análisis. En la sección 2 se analizan las principales características del MEGC utilizado, así como algunas de las características específicas más relevantes para entender su funcionamiento. También se discute en forma muy general, las adaptaciones más importantes del MEGC realizadas para el estudio específico de la deforestación y el cambio climático. En la sección 3 se analiza en detalle la construcción del Escenario Base. Se discuten en primer lugar los principales supuestos utilizados en las simulaciones relativas al comportamiento de variables exógenas claves. Se detallan los principales cambios estructurales que se espera la economía boliviana experimente hasta el año 2100, año hasta el cual se realizan las proyecciones macroeconómicas. En la sección 4 se analiza en detalle las proyecciones de población y las tendencias demográficas esperadas de la población boliviana. El comportamiento de la población en el futuro tendrá un efecto muy importante sobre el funcionamiento del mercado laboral, tanto urbano como rural, 3
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia por lo que muy importante entender la dinámica poblacional. El rol de la educación y grado de calificación de la población también se discute en esta sección. La sección 5 discute las proyecciones sobre el uso de la tierra y su impacto sobre la deforestación. Es de espera que los próximos años la principal causa de la deforestación siga siendo las actividades agropecuarias, las cuales originan la ampliación de la frontera agrícola. En este sentido, en esta sección se discuten las tendencias esperadas en el futuro de la producción, el área sembrada, área deforestada y área abandonada. En la sección 6 se explica en detalle las proyecciones de las emisiones de gases de efecto invernadero, y las principales causas que las originan. Entre las causas principales de la emisión están los cambios en el uso de la tierra, y también la producción de algunas ramas de actividad, como es el caso de la producción de energía, manufactura y agropecuaria. La sección 7 analiza algunos resultados del las proyecciones macroeconómicas realizados mediante el MEGC, como es el caso del crecimiento del PIB, PIB per Cápita, consumo de los hogares, consumo de agua, equilibrios macroeconómicos, etc. Se discute la razonabilidad de las proyecciones realizadas a la luz de los comportamientos históricos observados en estas variables y de los cambios estructurales esperados para el futuro. Finalmente, la sección 8 discute algunas de las conclusiones más importantes de este estudio. El documento también contiene dos anexos. En el anexo A se analiza algunos aspectos importantes de la estructura del modelo, sobre todo en lo referido a la estructura productiva y de la distribución del ingreso entre las diferentes categorías ocupacionales identificadas en el modelo. En el anexo B se muestran en forma detallada todas las ecuaciones del MEGC utilizado en el presente estudio. 2. Principales Características del MEGC Los MEGC permiten realizar proyecciones manteniendo la consistencia macroeconómica en cada escenario para el cual se realiza la proyección. De esta forma, en cada escenario se verifican las identidades macroeconómicas fundamentales, como es el caso del los equilibrios entre el ahorro y la inversión, las restricciones de recursos de los sectores público y privado, las restricciones externas, la identidad entre oferta y demanda de bienes y servicios, a niveles global y sectoriales. A continuación se explican las principales características del modelo BOLIXXI. 4
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia 2.1 Características generales de BOLIXXI BOLIXXI es un modelo multisectorial, ya que incluye una desagregación relevante en los sectores de la producción, con diferentes cierres para sectores tales como la agricultura, minería, hidrocarburos, construcción, industria manufacturera, servicios, electricidad, etc. Con el objetivo de evaluar los efectos medioambientales de la producción, el sector agrícola ha sido desagregado aún más, incluyéndose en forma separada al sector agrícola tradicional, agrícola industrial, ganadería y forestal. También el sector de electricidad, gas y agua ha sido desagregado en tres sectores, por lo que se tiene las actividades de energía hidroeléctrica, termoeléctrica y agua en forma separada dentro del modelo. Esto será explicado en más detalle más adelante en el documento. BOLIXXI también permite evaluar los efectos de diversos escenarios de crecimiento sobre la distribución del ingreso, ya que incluye una desagregación significativa para los diferentes grupos socio-económicos que participan en el mercado laboral, como ser: trabajadores asalariados y no asalariados, trabajadores urbanos y rurales, trabajadores calificados y no calificados. También hay una desagregación institucional significativa, ya que el modelo incluye a los sectores de las empresas, gobierno, empresas públicas, microempresas, etc. BOLIXXI es dinámico-recursivo, por lo que permite evaluar los efectos de corto, mediano y largo plazo de las políticas, estrategias, y choques externos. El modelo resuelve los equilibrios para un año t, una vez que se ha resuelto y encontrado la solución factible para el año t-1. De esta forma BOLIXXI permite la acumulación de diversas formas de capital y activos en la economía, como es el caso de capital físico (público y privado), activos financiero (depósitos, cartera, reservas externas, deuda interna y externa), capital humano (trabajadores calificados), etc. Se ha incorporado varios cambios estructurales importantes, lo que nos permite usar BOLIXXI para realizar proyecciones para periodos muy extensos (hasta 100 años). 2.2 Características específicas importantes En esta sección se discuten las principales características específicas de BOLIXXI. En el anexo A se realiza una discusión más detallada de todas las características del modelo. Sin embargo, en esta sección se esbozan algunas características fundamentales: a) La oferta de cada una de las actividades productivas se determinan a través de funciones de producción sectoriales de elasticidad constante tipo CES (Constant Elasticity Substitution). Pj = {(1+txij).[Σ(PDi/Pjρj).ai,j + ßCP,j.(rcj.Pj)1-ρj + ßUP,j.(ruj.Pj)1-ρj + ßLB,j.(w)1-ρj + aMP,j.(PDMP)1-ρj]}1/(1-ρj) 5
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia Donde la estructura de costos de cada actividad es función de los impuestos pagados por el sector (1+txij); del consumo intermedio de insumos proveniente de otros sectores (Σ(PDi/Pjρj).ai,j); y de cuatro factores productivos: i. capital corporativo (ßCP,j.(rcj.Pj)1-ρj), ii. capital no corporativo (ßUP,j.(ruj.Pj)1-ρj); iii. mano de obra (ßLB,j.(w)1-ρj); y iv. insumos importados (aMP,j.(PDMP)1-ρj). b) En el sector productivo todas las actividades tienen un cierre de mercado que se da a través de variaciones de precios y de cantidades, dependiendo de la elasticidad de las curvas de oferta y de demanda. Pj . Xj = CIj + DFj Es decir, un cambio en la demanda final del sector j (DFj) o en el consumo intermedio de insumos producidos por ese sector (CIj) traerá como consecuencia un incremento en la cantidad producida por este sector (Xj ) o por un aumento de los precios ( Pj). c) En el modelo se diferencian varios grupos e instituciones cuyos balances de acumulación tienen diferentes cierres: hogares, corporaciones, empresas públicas, gobierno, y sector externo. Cada agente debe decidir sobre la composición de sus respectivos portafolios, basados en la rentabilidad de cada activo. Esto se incluye en BOLIXXI mediante la inclusión de funciones de portafolio de elasticidad constante tipo CES : ASSk ≡ ΣAAk + KNk Donde ASSk es el activo total del agente económico k. Este está compuesto de las inversiones en activos financieros (ΣAAk) y la inversión en activos físicos (KNk). La cantidad que el agente k invierte en activos j dependerá de la rentabilidad relativa de ese activo en relación a la rentabilidad total de los activos. Es decir: AAk,j = α,k,j.(rfj,k/rkk)σ.Ak Los agentes también invertirán parte de su portafolio en activos físicos, siguiendo la misma lógica de las rentabilidades relativas. KNk = αk,j.(rfj,k/rkk)σ.Ak El balance de acumulación de cada agente k sigue reglas particulares, las cuales se analizan a continuación. d) El ajuste de los balances de acumulación para los hogares la causalidad va desde la disponibilidad de recursos hacia la acumulación de activos. Por lo tanto, el nivel de inversión realizado y la acumulación de otros activos financieros, se ajustan a la disponibilidad de 6
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia fondos, que es determinada exógenamente a los hogares. Los hogares sin embargo pueden escoger la estructura de su portafolio siguiendo criterios de maximización de rentabilidad. e) Las compañías también invierte de acuerdo a su disponibilidad de recursos. Sin embargo, a diferencia de los hogares, las compañías tienen acceso a recursos externos y son prestatarios preferenciales por parte de los bancos. Las Compañías puede determinar la estructura de su portafolio sobre la base de las diferenciales de rentabilidad de los distintas alternativas de inversión. El nivel de inversión realizado por las Compañías puede estar restringido por la disponibilidad de financiamiento impuesto por la política monetaria a nivel macroeconómico ('budget constraint'). f) Las Empresas Públicas y el Gobierno por otra parte, determinar sus niveles de inversión en capital físico en forma exógena y también de activos financiero, y la disponibilidad de financiamiento se ajusta a estos niveles. Parte de ese financiamiento viene del mercado financiero nacional, por lo que existe un cierto grado de “crowding-out” de las actividades del sector privado. Sin embargo, la variable de ajuste final en el balance de acumulación del sector público es el endeudamiento externo, el cual se ajusta endógenamente en el balance del sector público. g) El Banco Central otorga crédito a los bancos privados, cumpliendo su rol de prestamista de última instancia. El crédito al sector público, gobierno y empresas estatales, se ajusta dependiendo de la demanda de financiamiento del sector público. h) Los bancos comerciales prestan a las compañías de acuerdo a las necesidades determinadas por estas últimas. Contrariamente, los bancos determinan los niveles de financiamiento a los hogares basados en criterios de rentabilidad. El financiamiento de estos créditos es obtenido mediante depósitos bancarios, crédito proveniente del Banco Central y financiamiento externo. i) Por lo analizado anteriormente, se puede deducir que a nivel macroeconómico, el MEGC incorpora diverso tipos de ajuste para el balance ahorro-inversión para la economía en su conjunto. Sh + Sc + Sg + Se = Ih + Ic + Ig La inversión del gobierno (Ig) se determina exógenamente y el ahorro de los hogares (Sh), ahorro de las empresas (Sc) y del gobierno (Sg) se determinan en función de los ingresos y gastos de cada uno de estos sectores. Por lo tanto, si por ejemplo el gobierno aumenta su nivel de inversión (ig), las variables que ajustan el balance macroeconómico son: i. La inversión de los hogares (Ih) y de las corporaciones (Ic) se reducen debido a que éstas se ajustan a la disponibilidad de financiamiento, lo cual puede generar un efecto de desplazamiento de la actividad privada (“crowding-out”). ii. A través del ahorro externo (Se), ya que un incremento en la inversión pública (Ig), traerá como consecuencia un aumento en el déficit fiscal, el cual será financiado parcialmente mediante mayor endeudamiento externo. 7
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia iii. También puede aumentar el ahorro del gobierno y del sector privado en su conjunto, debido al mayor nivel de actividad que se genera al aumentar la inversión pública, en un ajuste al estilo keynesiano. iv. Finalmente, el aumento en la inversión también puede generar efectos re-distributivos en el ingreso, desde los sectores con mayor propensión a consumir, hacia sectores con menor propensión a consumir, por lo que el ahorro a nivel macroeconómico tendería a aumentar para financiar la inversión adicional. En el Anexo A de este documento, aparecen en detalle las ecuaciones de BOLIXXI así como una explicación de cada una de las ecuaciones. El Anexo B presenta la Matriz de Contabilidad Social de 1999 utilizada como base para la construcción de BOLIXXI. 2.3 Las variables medioambientales de BOLIXXI BOLIXXI ha sido adaptado para evaluar los efectos del comportamiento macroeconómico sobre variables medioambientales, tales como la deforestación y la emisión de gases de efecto invernadero. El modelo también permite evaluar los efectos y costos económicos de implementar políticas dirigidas a reducirla la deforestación y las emisiones de gases. Estas también pueden variar si se producen shocks externo, como ser un incremento en el precio de los alimentos en los mercados internacionales, o un cambio tecnológico que incrementa la productividad de la tierra. BOLIXXI también permite evaluar y medir los costos de implementar políticas dirigidas a reducir la deforestación y las emisiones de CO2. Las políticas pueden estar dadas en la forma de impuestos a la producción de sectores que tengan un mayor efecto sobre estas variables medioambientales, como es el caso de la agricultura agro-exportadora o la producción de energía termoeléctrica. También permite evaluar los efectos de aplicar políticas de incentivos y compensaciones, aplicadas con el objeto de incentivar una reducción en la producción y en la deforestación. Los costos económicos de aplicar políticas dirigidas a reducir la deforestación y emisión de gases pueden ser evaluados en términos de los valores presentes netos de la producción no materializada, de exportaciones que se dejaron de realizar, del empleo no generado, etc. También se pueden determinar los costos fiscales de cada una de las alternativas de políticas o estrategias adoptadas; los costos incurridos en términos de mayor inflación o apreciación cambiaria; los impactos distributivos de estas políticas. 3. Cambios estructurales de largo plazo Para la construcción del escenario base, es necesario especificar de antemano, los principales supuestos sobre los cuales se basarán las proyecciones. Estos supuestos incluyen las tendencias 8
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia demográficas observadas, las tasas de inversión estimadas, los cambios estructurales esperados en el futuro, los cuales condicionarán los resultados de las proyecciones, etc. Para analizar los cambios estructurales de largo plazo que una economía como la boliviana puede experimentar en un periodo de 100 años, un MEGC se constituye en una herramienta muy valiosa. Como se dijo anteriormente, el MEGC nos garantiza que las proyecciones realizadas mantengan una coherencia y consistencia macroeconómica interna, ya que se verifican las identidades macroeconómicas y se respetan las restricciones de recursos internas y externas existentes. Sin embargo, es necesario definir claramente los supuestos sobre los cuales se realiza las proyecciones y se definirá los diferentes escenarios, los cuales comprenden los supuestos adoptados sobre los cambios estructurales que esperaríamos que se produzcan en Bolivia, en las áreas económica, demográfica, social, medioambiental, tecnología, etc. Algunos de los cambios importantes esperados, y que están siendo incluidos en las proyecciones de largo plazo son los siguientes: i. Las tendencias demográficas de la población boliviana prevén un crecimiento de la población a tasas decrecientes, así como una creciente urbanización de la misma en el largo plazo. ii. El nivel de ingreso per cápita se incrementará en forma importante, convirtiendo a Bolivia en un país de ingresos medios-altos. iii. Para que suceda lo planteado en el punto ii, es necesario que se produzca un incremento sostenido en la productividad del trabajo y consecuentemente en los salarios reales. iv. También es necesario que se incremente en forma sostenida las tasas de inversión y de innovación tecnológica, lo cual permitirá alcanzar los incrementos en la productividad mencionados. Este aumento en la productividad es también necesario, dado que la tasa de crecimiento de la población se irá reduciendo paulatinamente. v. El progreso tecnológico también permitirán incrementar la productividad de la tierra y por lo tanto también reducir el área deforestada. vi. Será necesario también crear mayor empleo en sectores que generen un mayor valor agregado y por lo tanto permitan absorber el elevado desempleo y subempleo que caracterizan en la actualidad el mercado de trabajo en Bolivia. vii. Es importante que los diferentes escenarios construidos sean consistentes con las restricciones de recursos internas y externas, por lo que en cada escenario se verificarán la consistencia de las proyecciones de los balances fiscales y externos, la acumulación de deuda pública y la tasa de inflación. 9
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia 4. Tendencias Demográficas y el Mercado Laboral 4.1 Crecimiento poblacional La tendencia demográfica futura del país tendrá un impacto significativo sobre el desempeño económico, ya que este incide directamente sobre el comportamiento del consumo y del mercado laboral. En la construcción del escenario base se incluyeron las proyecciones de población elaboradas por la CEPAL, las cuales consideran que la población boliviana crecerá a tasas decrecientes hasta el año 2070, aumentando de 10,2 millones en 2009 a 17,7 millones en 2070. A partir de ese año, la tasa de crecimiento poblacional se volverá negativa, llegando la población para el año 2100 a 16,4 millones (ver el Gráfico No. 1). Otra característica importante de las proyecciones demográficas es que éstas asumen que la población boliviana tenderá a ser crecientemente urbana, pasando la tasa de urbanización de 62,3% en 2001 a 84,2% en 2100. Esta tendencia también tendrá efectos significativos sobre el funcionamiento del mercado laboral, ya que existirá una mayor presión sobre la generación de empleo en el mercado laboral urbano, y necesariamente deberá producirse un significativo incremento en la productividad del trabajo rural, especialmente en las actividades agropecuarias, para de esta forma garantizar el incremento en la producción de alimentos y productos de exportación agro-industriales. Gráfico No. 1: Proyecciones de población rural/urbana en Bolivia Fuente: Elaboración propia, en base a proyecciones de población de CEPAL. 10
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia Debido a las características actuales de la población boliviana, la cual tiene una alta proporción de población joven, se espera que en los próximos años se produzca un elevado ingreso de nuevos participantes a la fuerza de trabajo, por lo que la Tasa de Dependencia (TD), definida como la razón entre Población en Edad de No Trabajar (PENT), dividida entre la Población en Edad de Trabajar (PET), a nivel nacional caería de 80,4% en 2005 a 56,6% en 2040, lo cual hará que la tasa de crecimiento de la población económicamente activa sea mayor que la tasa de crecimiento de la población. Posteriormente, la Tasa de Dependencia tiende a aumentar hasta situarse alrededor del 85% para el año 2100. El Gráfico No. 2 muestra la evolución estimada para la Tasa de Dependencia a nivel nacional, urbano y rural. En el área rural, la tasa de dependencia es en la actualidad mucho más elevada que en el área urbana, por lo que se proyecta que la tendencia descendente inicial tienda a ser más pronunciada, pero a su vez ésta tome un periodo mayor de tiempo en relación a la del área urbana. Al final del periodo de análisis, las tasas de dependencia urbana y rural, y por lo tanto nacional, tienden a converger al nivel de 85%. Gráfico No. 2: Tasa de Dependencia Proyectada (PENT/PET) % 110.0 100.0 90.0 80.0 70.0 60.0 50.0 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050 2055 2060 2065 2070 2075 2080 2085 2090 2095 2100 Total Urbana Rural Fuente: Elaboración propia, en base a proyecciones de población de CEPAL. 7.3 Población en edad de trabajar (PET) y población económicamente activa (PEA) Las tendencias demográficas descritas, tanto en términos de la tasa de crecimiento de la población, la creciente urbanización y la mayor participación de la población en el mercado laboral, tienen efectos significativos en el funcionamiento del mercado laboral, tanto urbano como rural. 11
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia A nivel nacional, se observa que la PET crece hasta el año 2058 a tasas decrecientes. Para ese año, la PET a nivel nacional llega a ser de 10,6 millones de personas. Debido a las tendencias demográficas descritas, a partir de del año 2059 la PET empieza a decrecer a tasas crecientemente negativas, llegando en el año 2100 a un nivel de 8,9 millones (Gráfico No. 3). El comportamiento de la PET tiene un efecto directo sobre el comportamiento de la Población Económicamente Activa (PEA), la cual sigue un comportamiento muy similar al de la PET. Gráfico No. 3: Proyecciones de PET, PEA y PEA calificada (miles de personas) 12,000 10,000 8,000 6,000 4,000 2,000 0 2001 2006 2011 2016 2021 2026 2031 2036 2041 2046 2051 2056 2061 2066 2071 2076 2081 2086 2091 2096 PET PEA PE Calificada A Fuente: Elaboración propia, en base a proyecciones de población de CEPAL. Debido a las tendencias demográficas analizadas, existen diferencias significativas entre el comportamiento de la oferta laboral en las áreas urbana y rural. En el área urbana la PET aumenta, también a tasas decrecientes, hasta el año 2063, debido a la mayor migración desde el área rural hacia el área urbana. Ese año la PET urbana llega a ser de 8,2 millones de personas. A partir de 2064 la PET urbana se reduce hasta llegar en 2100 a un número de 7,5 millones (Gráfico No. 4(a)). La PET en el área rural por otra parte, el crecimiento de la PET se da solamente hasta el año 2050, cuando ésta alcanza un nivel de 2,5 millones. Posteriormente ésta experimenta un significativo descenso, llegando para el año 2100 a un nivel de 1,4 millones, inferior al nivel de la PET existente el año 2000. Debido a que se mantiene el supuesto que en el área rural prácticamente todas las personas que están en la PET también pertenecen a la PEA, esta última sigue prácticamente la misma tendencia de la PET (Gráfico No. 4(b)). 12
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia Gráfico No. 4: Proyecciones de PET, PEA y PEA calificada, por área (miles de personas) (a) Área urbana 9,000 8,000 7,000 6,000 5,000 4,000 3,000 2,000 1,000 0 2001 2006 2011 2016 2021 2026 2031 2036 2041 2046 2051 2056 2061 2066 2071 2076 2081 2086 2091 2096 PET PEA PE Calificada A (b) Área rural 3,000 2,500 2,000 1,500 1,000 500 0 2001 2006 2011 2016 2021 2026 2031 2036 2041 2046 2051 2056 2061 2066 2071 2076 2081 2086 2091 2096 PET PEA PE Calificada A Fuente: Elaboración propia, en base a proyecciones de población de CEPAL. Finalmente, dado que el modelo diferencia el comportamiento del mercado laboral según la calificación de la mano de obra (calificados y no calificados) fue necesario realizar proyecciones de la PEA tanto urbano como rural, considerando el grado de calificación de la misma. En primer lugar, se asume que los trabajadores calificados son aquellos que han completado la enseñanza secundaria o tienen enseñanza superior, mientras que los trabajadores no calificados son los que no han podido completar la enseñanza secundaria. El modelo también asume que la oferta de trabajo calificado es inelástica en la actualidad, por ser esta relativamente escasa. Por el contrario, la oferta de trabajadores no calificados es más elástica por ser esta más abundante. Por 13
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia lo tanto, la oferta de trabajo calificado en BOLIXXI actúa como una restricción al crecimiento, dada su baja elasticidad. Sin embargo, a través del tiempo se espera que la mayor parte de la población y fuerza laboral boliviana sea calificada, por lo que la restricción impuesta al crecimiento por el trabajo calificado tenderá a volverse menos crítica. A nivel nacional, la PEA ocupada calificada para el año 2008 alcanza a 860 mil personas, equivalentes al 15,8% de la población ocupada. La PEA calificada por otra parte, ha estado creciendo a una tasa de 8% promedio anual durante el periodo 2001-2007, lo que ha permitido incrementar la incidencia de los trabajadores calificados de 11,7% el año 2000 a 15,8% en 2007. El crecimiento futuro de la fuerza laboral calificada dependerá de las políticas públicas y del gasto en educación, por lo que en el escenario base se asume que la oferta de mano de obra calificada se incrementará a una tasa superior a la tasa de crecimiento de la fuerza laboral y por lo tanto mayor a la tasa de crecimiento de la población. De acuerdo a las proyecciones realizadas, para el año 2100 se espera que un 85% de la PEA tanto para el área urbana como rural, y por lo tanto a nivel nacional, sea calificada. Es decir tengan por lo menos completada la educación secundaria, equivalente a 12 años de escolaridad. Debido a que se espera que existirá un mayor énfasis en las políticas públicas para que la mayor parte de la población tenga la enseñanza secundaria completa lo más antes posible, se asume una tasa de crecimiento de la PEA calificada más alta en los primeros años, la cual va descendiendo paulatinamente a través de los años. El porcentaje de PEA urbana calificada se incrementa de 41% en 2000 a 85% para el 2100, mientras que el porcentaje de PEA rural calificada aumenta de 5,5% en 2000 a 85% en 2100. A nivel nacional el porcentaje de PEA calificada sube de 26,8% en 2000 a 85% en 2100. Estas tendencias aparecen en los Gráficos No. 3 y 4. Si bien fue importante diferenciar entre la fuerza laboral calificada y no calificada para fines de modelaje del mercado laboral en el BOLIXXI, también fue importante incluir una medida del nivel de capital humano existente, para lo cual se proyectó los años de escolaridad para cada una de las categorías ocupacionales incluidas en el modelo. De acuerdo a las proyecciones realizadas, a nivel nacional los años de escolaridad de la PEA subirán de 7,6 años para el año 2000 a 15,7 años en 2100. En el área urbana, los años de escolaridad promedio de la población se incrementarán de 9,6 años en 2000 a 16,4, mientras que en el área rural este incremento será de 4,2 a 12,3 años. Es decir, se espera que para el año 2100 la mayor parte de la población tenga al menos la enseñanza media completa (Gráfico No. 5). 14
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia Gráfico No. 5: Años de Escolaridad de la PEA en Bolivia (Número Promedio de Años de Estudio Cursados) 18.0 16.0 14.0 12.0 10.0 8.0 6.0 4.0 2.0 0.0 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050 2055 2060 2065 2070 2075 2080 2085 2090 2095 2100 Nacional Urbana Rural Fuente: Elaboración propia. 7.4 Oferta y Demanda de Trabajo La oferta de trabajo para cada uno de los sectores productivos en BOLIXXI se determina a partir de las tendencias demográficas analizadas en la sección anterior, tanto para el área urbana como rural, así como la oferta de trabajo calificado y no calificado. La oferta de trabajo (LSk) para cada una de las categorías ocupacionales está dada en el modelo por la PEA. Las tendencias demográficas analizadas determinan la oferta de trabajo (PEA) para cuatro grupos de trabajadores: 1) urbanos calificados, 2) urbanos no calificados, 3) rurales calificados y 4) rurales no calificados. Esta oferta de trabajo se distribuye a través de los diferentes sectores productivos, de acuerdo a una función de sustitución de elasticidad constante (CES), donde la oferta de trabajo tipo k, en la rama de actividad i está dado por la siguiente función. LLSk,i = αk,i . (wk,i/wk) ρk . LSk Donde: LLSk,i : oferta de trabajo k en la rama de actividad i αk,i : participación de la actividad i, en el empleo de trabajo tipo k, en el año base wk,I : salarios pagados en la actividad i a la categoría de trabajo k wk ρk : salario promedio pagado a la categoría de trabajo tipo k LSk : oferta de trabajo tipo k determinado por las tendencias demográficas 15
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia ρk : elasticidad de sustitución constante La ecuación anterior muestra que un trabajador de la categoría ocupacional k, elegirá trabajar en la actividad i, en la medida que el salario pagado en esta actividad a este tipo de trabajo (wk,i) sea mayor que el salario promedio pagado por todas las actividades económicas a esta categoría laboral. La demanda de trabajo (LDj) por otra parte, se deriva en el MEGC de las funciones de producción de cada una de las ramas de actividad i incluidas en el modelo, y es igual a la función productividad marginal del trabajo en cada rama de actividad. LDi = ßi.(Pj/wi)ρi.Xi Donde: LDi : demanda total de trabajo en la actividad i ßi : participación de la actividad i en la demanda total de trabajo en el año base wi : salario promedio pagado en la actividad i Pi : precio promedio de bien o servicio producido por la rama de actividad i Xi : producción de la actividad i ρi elasticidad de sustitución constante en la actividad i Esta ecuación implica que las empresas van a emplear trabajadores, en la medida que el precio del bien producido (Pi) sea mayor al salario pagado para producirlo (wi), suponiendo que en equilibrio, la productividad marginal del trabajo es igual al salario real, lo cual queda expresado en forma implícita en la ecuación anterior. A partir de esta demanda por trabajo para cada rama de actividad, se derivaron demandas anidadas en cada una de las ramas de actividad para cada una de las categorías ocupacionales incluidas en el modelo, y descritas en mayor detalle en el anexo A. Es decir: LLDk,i = αk,i (wk,i / wi)ρi . LDi Donde: LLDk,i : demanda en la actividad i, por trabajo tipo k αk,i : participación de la categoría de trabajo k, en la demanda total de trabajo de la actividad i en el año base wi : salario promedio pagado en la actividad i wk,i: salario pagado en la actividad i a trabajadores de la categoría ocupacional k LDi : demanda total de trabajo en la actividad i ρi elasticidad de sustitución constante en la actividad i 16
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia De acuerdo a esta función, las empresas que operan en la rama de actividad i, contratarán más trabajadores de la categoría laboral k, en la medida que el salario pagado a estos trabajadores (wk,i) sea menor al salario promedio pagado en esta rama de actividad (wi). Finalmente, en equilibrio se verifica que la oferta de trabajo es igual a la demanda, para cada categoría ocupacional y para cada rama de actividad: LLSk,i = LLDk,i El Gráfico No. 6 muestra el comportamiento del empleo de acuerdo a las proyecciones realizadas mediante el modelo. Se observa que para el 2100, la población ocupada no calificada, urbana y rural, tiende a disminuir debido a que para este año, la mayor parte la población boliviana estará calificada. Por otro lado, la población calificada, tanto urbana como rural, tienden a aumentar, aunque el incremento de la población urbana es mayor a la de la rural, debido a la creciente migración campo-ciudad. Gráfico No. 6: Trabajadores por Categoría Ocupacional (Miles de Trabajadores) 6,000 5,000 4,000 3,000 2,000 1,000 0 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050 2055 2060 2065 2070 2075 2080 2085 2090 2095 2100 CU NCU CR NCR Fuente: Elaboración propia. 5. Uso de la Tierra, Deforestación y Actividad Agrícola Otro de los aspectos fundamentales que fueron incluidos en el diseño del escenario base dentro de BOLIXXI fue el comportamiento de la deforestación durante el horizonte de tiempo analizado en este estudio. Se adoptaron las proyecciones de deforestación realizadas en Andersen (2009), por lo que en el modelo se modeló el vínculo existente entre producción agropecuaria, área sembrada y deforestación. 17
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia La deforestación ocurrida en Bolivia en los últimos años ha estado asociada a la expansión de la frontera agrícola, la cual a su vez ha dependido de la expansión de producción de productos industriales y de cereales. El área sembrada de productos agrícolas industriales (soya y girasol), ha experimentado el mayor incremento en los últimos 17 años, creciendo de 314,5 mil hectáreas en 1991 a 1.265 mil hectáreas en 2007. La superficie sembrada de cereales por su parte creció de 627,8 mil hectáreas en 1991 a 916,9 mil hectáreas en 2001. Ambos tipos de cultivos representaron el 86,3% del área sembrada para el 2001 (Gráfico No. 7). El resto de los productos agrícolas: frutales, estimulantes, hortalizas, tubérculos y forrajes, solo representan un 13,7 del área sembrada para ese año y ésta ha permanecido prácticamente constante a través del tiempo. Lo anterior muestra que no todos los productos agrícolas han contribuido de igual manera a la expansión de la frontera agrícola y por lo tanto a la deforestación. Gráfico No. 7: Superficie Cultivada por Productos Principales (millones de hectáreas) 1.4 1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 Cereales Estimulates Frutales Hortalizas Industriales Tubérculos Forrajeras Fuente: Elaboración propia en base a información de INE. Para el cálculo del área deforestada, se utilizó el balance del área de tierra boscosa disponible en Bolivia. De esta forma, el área total de tierra disponible en el país, que tiene el potencial de ser utilizada para actividades agropecuarias, es igual al área cultivada en el periodo t, más el área abandonada por los productores agropecuarios debido a su agotamiento y depreciación, más el área que permanece como bosque. Es decir: ATt = Bt + Ct + At Donde: 18
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia ATt : Área total cultivable existente en Bolivia (constante para cualquier t) Bt: Área de bosques existente en el periodo t Ct: Área cultivada en el periodo t At: Área abandonada existente en el periodo t Esta ecuación, que es mostrada en el Gráfico No. 8 se resuelve de la siguiente manera: El área total disponible (ATt) está dada exógenamente y permanece fija para todo el periodo de las proyecciones, siendo ésta igual a 50 millones de hectáreas, lo que es la mitad de la superficie total del país. No toda esta área tiene aptitud para agricultura por problemas de pendientes fuertes, inundaciones regulares, suelos no adecuados, áreas protegidas, y otros. Sin embargo, en el pasado estas razones no han sido suficientes para prevenir la conversión de bosque a usos agropecuarios. Gráfico No. 8: Superficie cultivada por productos principales (millones de hectáreas) 50.000 45.000 40.000 35.000 30.000 25.000 20.000 15.000 10.000 5.000 0.000 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050 2055 2060 2065 2070 2075 2080 2085 2090 2095 2100 Area Cultivada Area Abandonada Bosques Fuente: Elaboración propia en base a información de INE. El área cultivada Ct, que es la variable referida a la utilización de la tierra por parte de las actividades agropecuarias en la producción del periodo, se calcula a partir de elasticidades área cultivada/producción agropecuaria para cada uno de los sectores agropecuarios identificados en el modelo (ηi). Estas elasticidades fueron estimadas econométricamente a partir de información disponible publicada por el INE. Es decir: Cti = µ . Xtηi El Cuadro No. 1 presenta estas elasticidades, así como la información sobre la producción, superficie sembrada y rendimientos para los principales productos agrícolas: girasol, soya, trigo, maíz, arroz, cebada, y papa, para el año 2007. Estos 7 productos abarcan el 80% de la superficie 19
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia sembrada, siendo los más importantes la soya, con el 37,9% del área total, y el maíz con 14%. Los mayores rendimientos sin embargo corresponden a la papa (5.4 TM/hectárea). La soya y el girasol presentan elasticidades ligeramente mayores a la unidad, lo que muestra que la expansión de la producción de estos cultivos ha requerido la incorporación en forma proporcional, de superficie de tierra adicional, por lo que el rendimiento ha permanecido constante. Otros productos como el trigo, maíz, y arroz presentan elasticidades más bajas. La menor elasticidad es la de la papa (0,025), lo que implica que las variaciones en la producción de este producto, hacia arriba o hacia abajo, se ha dado a través de cambios en el rendimiento, permaneciendo la superficie sembrada prácticamente constante a través del tiempo. Cuadro Nº 1: Producción, superficie sembrada, y rendimientos de los principales productos agrícolas 2007 Area % Superficie Elasticidad Producción Sembrada Total Rendimiento Superficie/ TM (hectáreas) Sembrada (TM/hectárea) Producción Girasol 173.3 162.0 6.4 1.07 1.073 Soya 1,595.9 958.3 37.9 1.67 1.015 Trigo 165.2 144.0 5.7 1.15 0.614 Maíz 770.4 354.2 14.0 2.18 0.421 Arróz 369.1 170.0 6.7 2.17 0.414 Cebada 72.6 93.3 3.7 0.78 0.166 Papa 735.3 137.0 5.4 5.37 0.025 Otros 509.4 20.1 Total 2,528.0 100.0 Fuente: Elaboración propia en base a información del INE. Con el objetivo de incorporar estos hechos estilizados dentro de BOLIXXI, la producción agropecuaria fue agrupada en categorías, sobre la base de la tecnología imperante en su producción: actividades agrícolas tradicionales (frutales, estimulantes, hortalizas, tubérculos, forrajeras y cereales, excluyendo la producción de trigo y sorgo) y agricultura industrial (industriales, trigo y sorgo), para lo cual se utilizaron precios constantes de 1999 con el objeto de valorar la producción y poder de esta forma agregarla, obteniéndose así series de producción constantes para la agricultura tradicional e industrial. En base a esta clasificación se estimaron elasticidades área sembrada-producción para ambos grupos de agricultura, las cuales miden el cambio porcentual en la superficie sembrada que ocurre ante cambios porcentuales en la producción. Los valores obtenidos para estas elasticidades son de 1,088 para los productos industriales y de 0,42 para los productos agrícolas tradicionales. El Gráfico No. 9 muestra las series obtenidas para la agricultura tradicional e industrial, así como las elasticidades estimadas a partir de ellas. Estas elasticidades fueron introducidas en el modelo, lo cual permitió proyectar el área cultivada para ambas categorías de productos agrícolas, y para la agricultura en su conjunto. 20
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia Gráfico No. 9: Producción y área sembrada para productos agrícolas industriales y tradicionales 7.5 y = 1.088x - 8.726 R² = 0.956 Ln (Área Sembrada en Hcts.) 7 y = 0.424x + 0.524 R² = 0.809 6.5 6 5.5 5 13.5 14 14.5 15 15.5 LN(Producción en Bs. Constantes) Tradicional Industrial Fuente: Elaboración propia en base a información de INE. Para calcular el área deforestada y abandonada se adoptó el supuesto que el área deforestada acumulada (Dt) en el periodo t, es igual a la superficie cultivada (Ct) más la superficie abandonada (At) existente en ese periodo. Es decir ATt – Bt = Dt = Ct + At Por otra parte, el área deforestada (Dt) fue relacionada con el área cultivada, asumiendo que la principal causa para que exista deforestación es la ampliación de la frontera agrícola. De esta forma, se estimó una función de causalidad entre el área cultivada en el periodo t (Ct) y el área deforestada acumulada para ese mismo periodo (Dt). Dt = f(At) Esta función se estimó a partir de las proyecciones de área cultivada resultantes del MEGC y las proyecciones de deforestación realizadas por Andersen (2009). Se utilizó una ecuación polinómica de grado 4 la que mejor refleja esta relación. Los resultados de la proyección aparecen en el Gráfico No. 10. 21
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia Gráfico No. 10: Proyecciones de área sembrada total y área deforestada 40.0 35.0 30.0 25.0 20.0 15.0 10.0 5.0 0.0 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050 2055 2060 2065 2070 2075 2080 2085 2090 2095 2100 Area Cultivada Area Deforestada Observada Proyección LA Fuente: Elaboración propia en base a información de Andersen (2009). La relación proyectada entre la superficie sembrada y el área deforestada aparece en el Gráfico No. 11, el cual muestra que la superficie total sembrada para el año 2100 alcanzaría a 29 millones de hectáreas, mientras que el área deforestada sería de 37,6 millones. Inicialmente, la expansión de la frontera agrícola estaría asociada a una mayor deforestación. Sin embargo, en la medida que el área deforestada se aproxima al máximo disponible de bosque en el país, incrementos adicionales en el área sembrada tendrían un menor efecto sobre la deforestación, e incluso en algún momento sería mayor el área recuperada que el área deforestada, con lo que la tasa de abandono de tierra por parte de los productores agrícolas se tornaría negativa. Gráfico No. 11: Proyecciones de área sembrada total y área deforestada acumulada Area Sembrada y Deforestada 40,000 Area Deforestada (miles de hectáreas) 35,000 30,000 25,000 20,000 15,000 10,000 5,000 0 0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,000 35,000 Area Sembrada (miles de hectáreas) Fuente: Elaboración propia en base a información de Andersen (2009). 22
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia El Gráfico No. 12 muestra las variaciones anuales en el área cultivada, deforestada y abandonada. Como puede observarse, al principio del periodo analizado, los incrementos en el área cultivada traen como consecuencia incrementos en el área deforestada. Durante este periodo inicial, no existe una restricción significativa para incrementar la superficie de tierra disponible para la siembra. La superficie abandonada también se incrementa significativamente, dado que el costo de deforestación es bajo, y los productores no tienen un gran incentivo para recuperar la tierra o para realizar una agricultura más sostenible. Al final del periodo de simulación sin embargo, el costo de deforestar es mayor, debido a que la superficie de bosque disponible para deforestación se ha reducido significativamente. Por lo tanto, el costo de oportunidad más alto obliga a los productores a recurrir a las áreas de terreno que habían sido previamente deforestadas y abandonadas. Gráfico No. 12: Proyecciones de área sembrada total y área deforestada por año AreasSembrada y Deforestada por Año (milesde hectáreas) 1,000 800 600 400 200 0 -200 -400 -600 -800 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050 2055 2060 2065 2070 2075 2080 2085 2090 2095 2100 Sembrada Deforestada Abandonada Series4 Fuente: Elaboración propia en base a información de Andersen (2009). 6. Emisión de Gases de Efecto Invernadero BOLIXXI también permite realizar proyecciones de emisiones de gases de efecto invernadero. Estas se realizaron utilizando la información sobre emisiones publicadas en un estudio realizado por el Ministerio de Medio Ambiente y Agua (2009). De acuerdo a este estudio, las emisiones de gases de efecto invernadero en Bolivia se habrían incrementado de 28,7 mil Giga-gramos en año 2000 a 51,5 mil Giga-gramos para el 2004 (ver Cuadro No. 2). 23
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia Cuadro Nº 2: Factores de Emisión (Giga-gramos de CO2 por año) Sectores 2000 2002 2004 Energético 5,116 8,650 9,189 Procesos industriales 617 619 784 Agrícola 684 987 1,333 LULUCF 22,297 33,629 40,077 Residuos - 71 79 Emision Total Nacional 28,714 43,957 51,462 Fuente: Ministerio de Medio Ambiente y Agua (2009). La mayor parte de las emisiones y del crecimiento de las mismas es explicado por el factor de uso de tierra y cambio en el uso de la tierra (LULUCF en ingles por Land Use, Land Use Change and Forestry), el cual hace que las emisiones crezcan de 22,3 mil Giga-gramos de CO2 en 2000 a 40,1 mil Giga-gramos de CO2 en 2004. Este factor está básicamente asociado a la deforestación, como principal componente en explicar los cambios en el uso de la tierra y por lo tanto en la emisión. Los otros factores que inciden en la emisión son los asociados a la producción industrial, agrícola y también a la generación de energía. Este último factor es importante en explicar las emisiones y su crecimiento, especialmente aquella vinculada a la utilización de combustibles fósiles. A partir de esta información se calcularon coeficientes que vinculan la emisión de gases de cada uno de estos sectores a la producción para el caso de los sectores de energía, industria y agrícola. En el caso de la emisión resultante del LULUCF, se utilizó un coeficiente que vincula la emisión con la deforestación ocurrida en un año determinado. El coeficiente utilizado fue de 0,235 Giga- gramos de CO2 por hectárea deforestada. El Cuadro No. 3 muestra los coeficientes utilizados para cada uno de los sectores. Cuadro Nº 3: Coeficientes de Emisión/Producción (Giga-gramos de CO2 por millón de Bs. de 1990) Sectores 2,000 2,002 2,004 Energético 6.30 9.50 9.92 Procesos industriales 0.02 0.02 0.03 Agrícola 0.39 0.53 0.67 LULUCF (giga-gramos por 0.16 0.14 0.17 hectárea deforestada) Fuente: Estimaciones propias en basa a información del Ministerio de Medio Ambiente y Agua (2009). Estos coeficientes fueron introducidos en BOLIXXI para realizar las proyecciones referidas al escenario base. De acuerdo a dichas proyecciones, la emisión de CO2 en Bolivia se incrementaría 24
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia de 28 mil Giga-gramos de CO2 en el año 2000 a 177 mil Giga-gramos de CO2 en 2100. Esto representa un incremento de 6,1 veces en la emisión de gases de efecto invernadero. Inicialmente, el factor que contribuye más a la emisión de CO2 es LULUCF, debido a la elevada deforestación que ocurre en los primeros años de la proyección (Gráfico No. 14). En los años finales, cuando se reduce el nivel de deforestación, este factor también reduce su importancia en la emisión de CO2. Sin embargo, al final del periodo comienzan a cobrar importancia otros factores, como es el caso de la producción de energía a partir de combustibles fósiles, los cuales generan un aumento significativo en las emisiones. Como resultado de este proceso, la emisión por habitante aumentará de 3.6 TM por habitante en 2000 a 10 TM por habitante el 2100 (Gráfico No. 14). Gráfico No. 13: Emisiones de CO2 Proyectadas por Sector (Miles de Giga-gramos de CO2) Emisionespor S ector (milesde Giga-gramos) 200.0 150.0 100.0 50.0 0.0 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050 2055 2060 2065 2070 2075 2080 2085 2090 2095 2100 AI MF ET LULUCF Fuente: Proyecciones realizadas con BOLIXXI. Gráfico No. 14: Emisiones de CO2 por habitante proyectadas (TM de CO2 por habitante) Emisionespor Habitante (TM por habitante) 14.0 12.0 10.0 8.0 6.0 4.0 2.0 0.0 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050 2055 2060 2065 2070 2075 2080 2085 2090 2095 2100 Fuente: Proyecciones realizadas con BOLIXXI. 25
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia 7. Proyecciones Macroeconómicas Sobre la base de los supuestos sobre cambios estructurales discutidos previamente, y las proyecciones de población y deforestación analizadas, se realizaron las proyecciones macroeconómicas preliminares correspondientes al escenario base, utilizando para este efecto el MEGC. A continuación se reportan algunos de los resultados obtenidos. 7.1 Crecimiento del PIB per cápita Bolivia ha mostrado históricamente tasas muy bajas de crecimiento del PIB per cápita, por lo que el ingreso per cápita se ha mantenido históricamente en niveles muy bajos y estancados. El Gráfico No. 15 muestra que el PIB per cápita ha fluctuado apenas por encima de los US$ 1,000, expresado en dólares constantes de 2007, para el periodo 1970 a 2008. Una de las causas principales para que el ingreso per cápita se mantuviera durante tanto tiempo estancado en niveles tan bajos, ha sido el hecho que las tasas de inversión han sido históricamente bajas—de alrededor de 14% del PIB en promedio. Esto ha traído como consecuencia que los niveles de capitalización de la economía se mantengan también bajos y estancados. El Gráfico No. 15 muestra que el nivel de profundización del capital de la economía, que es la cantidad de capital existente por trabajador, fluctúe entre US$ 5.000 y US$ 6.500, expresados en dólares constantes de 2007, durante un periodo que va desde 1970 a 2008. Esto a su vez se traduce en niveles bajos de productividad por trabajador, los cuales para este periodo también se han mantenido estancados en niveles bajos, fluctuando entre US$ 2.400 y US$ 3.300 por trabajador durante el periodo de referencia. Gráfico No. 15: Profundización del Capital, Productividad del Trabajo y PIB per Cápita (US$ de 2007) 7,000 6,000 5,000 4,000 3,000 2,000 1,000 0 K Stock ppr trabajador PIB por trabajador PIB per cápita Fuente: Estimaciones propias en base a información del INE. 26
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia Para el periodo 1970 a 2008, el PIB per cápita en Bolivia solamente creció a una tasa promedio de 0.5% por año. Parte de este bajo crecimiento es explicado también por lo numerosos shocks que enfrentó la economía en algunos periodos, como ser a principios de la década de los 80 o a finales de la década de los 90 y principios de la década de los 2000. Las proyecciones sobre el crecimiento del PIB per cápita realizadas mediante BOLIXXI sitúan la tasa de crecimiento entre 1% y 3% por año (ver Gráfico No. 16). El hecho que esta tasa tienda a aumentar a través del tiempo se debe también al comportamiento proyectado de la población, la cual tiende a crecer a tasas decrecientes e incluso negativas, como fue analizado anteriormente. Las tasas de crecimiento proyectadas están muy por encima de las tasas históricas, por lo que se espera que a futuro el país no se mantenga en una situación de estancamiento y pueda alcanzar un crecimiento estable y sostenido, que le permita alcanzar mayores niveles de bienestar. Gráfico No. 16: Tasa de crecimiento del PIB per Cápita Observada y Proyectada (variación porcentual) 8.00 6.00 4.00 2.00 0.00 -2.00 -4.00 -6.00 -8.00 Observado Proyectado Fuente: Elaboración propia en base a información del INE y proyecciones realizadas con BOLIXXI. El Gráfico No. 17 muestra que, a las tasas de crecimiento proyectadas, el PIB per cápita para el año 2100 alcanzaría a US$ 12.800 por habitante, nivel superior en 8,9 veces al nivel observado en 2008, que fue de solo US$ 1.400. 27
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia Gráfico No. 17: PIB per Cápita Observado y Proyectado (US$ de 2007) 14,000 12,000 10,000 8,000 6,000 4,000 2,000 0 Observado Proyectado Fuente: Elaboración propia en base a información del INE y proyecciones realizadas con BOLIXXI. Las tasas de crecimiento del PIB per cápita proyectadas son el resultado de las tasas de crecimiento del PIB resultantes de la simulación de BOLIXXI y de las tasas de crecimiento de la población proyectadas por la CEPAL. En lo referido a las tasas de crecimiento del PIB, éstas se sitúan entre 3,5% y 2,9% para todo el periodo de la proyección (Gráfico No. 18), tasas totalmente alcanzables tomando en cuenta que el PIB durante el periodo 1970-2008 creció en promedio a una tasa anual de 2,9%. La tasa de crecimiento de la población por otra parte, presenta la tendencia descrita anteriormente, de tasas decrecientes hasta el año 2071 y negativas hasta el año 2100. Es este comportamiento de la población el que incide fuertemente en el aumento de la tasa de crecimiento del PIB per cápita a través del tiempo. 28
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia Gráfico No. 18: Crecimiento del PIB per Cápita, PIB y Población Observados y Proyectados (variaciones porcentuales) 10.00 8.00 6.00 4.00 2.00 0.00 -2.00 -4.00 -6.00 -8.00 Crecimiento PIB per cápita Crecimiento del PIB Crecimiento de la Población Fuente: Elaboración propia en base a información del INE y proyecciones realizadas con BOLIXXI. 7.2 Ingresos Laborales y Consumo de los Hogares Urbanos y Rurales El consumo de los hogares, urbanos y rurales, fueron estimados a partir de las simulaciones realizadas con BOLIXXI. El consumo fue estimado en base a una función que combina el ingreso corriente de los hogares, con una medida del ingreso permanente, dada por la riqueza neta de los hogares. El ingreso corriente fue calculado en base a los ingresos laborales de los hogares, urbanos y rurales, más otras transferencias netas recibidas por los mismos. La asignación de los ingresos laborales a cada categoría de hogar fue realizada en forma directa, ya que los trabajadores aparecen separados entre urbanos y rurales en el modelo. La estimación de los ingresos, para los hogares urbanos y rurales, aparece en el Gráfico No 19. 29
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia Gráfico No. 19: Ingresos laborales totales, urbano y rural (Millones de US$ de 2007) 200,000 180,000 160,000 140,000 120,000 100,000 80,000 60,000 40,000 20,000 0 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050 2055 2060 2065 2070 2075 2080 2085 2090 2095 2100 Urbano Rural Fuente: Elaboración propia en base a proyecciones realizadas con BOLIXXI. Como puede observarse, los hogares urbanos reciben una proporción mucho mayor del ingreso laboral que los hogares rurales, debido a que existe un mayor número de trabajadores en el área urbana en relación al área rural, y también a las diferencias de ingresos existente entre trabajadores urbanos y rurales. Para el año 2000, los hogares urbanos concentraban el 83% del ingreso laboral total. De acuerdo a las proyecciones realizadas, para el año 2100 la participación del ingreso en los hogares urbanos será ligeramente mayor, llegando a 85% del total. Sin embargo, debido a que las tendencias demográficas indican que la población boliviana tenderá a ser crecientemente urbana, los ingresos per cápita entre hogares urbanos y rurales tenderán a igualarse a través del tiempo (Gráfico No. 20). 30
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia Gráfico No. 20: Ingreso Per Cápita Urbano y Rural (US$ de 2007) 12,000 10,000 8,000 6,000 4,000 2,000 0 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050 2055 2060 2065 2070 2075 2080 2085 2090 2095 2100 Urbano Rural Fuente: Elaboración propia en base a proyecciones realizadas con BOLIXXI. Las proyecciones del consumo de los hogares, tanto a nivel nacional como desagregados para los hogares urbano y rural fueron realizados sobre la base de las proyecciones de ingresos, también a partir de las simulaciones de BOLIXXI. El consumo nominal de los hogares (NCHH) se calcula como una función de los ingresos disponibles del hogar (YDHH) y de una medida del ingreso permanente, dada en este caso por la riqueza o patrimonio neto de los hogares en el periodo t-1 (WTHHH(t-1)) . NCHH = s1.YDHH + s2.WTHHH(t-1) La asignación del consumo nominal entre los diferentes tipos de bienes se realiza a través de una función basada en un Sistema Lineal de Gasto (LES por Linear Expenditure System). Ci,HH = Θi,HH + µi,HH.((NCHH - ΣPDi.Θi,HH)/PDi) Donde: Θi,h = nivel base de consumo de bienes y servicios i; y µi,HH = participaciones en el presupuesto marginal. 31
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia Gráfico No. 21: Consumo Per Cápita Urbano y Rural (US$ de 2008) 9,000 8,000 7,000 6,000 5,000 4,000 3,000 2,000 1,000 0 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050 2055 2060 2065 2070 2075 2080 2085 2090 2095 2100 Urbano Rural Fuente: Elaboración propia en base a proyecciones realizadas con BOLIXXI. El consumo per cápita, tanto urbano como rural, muestra una tendencia ascendente a través del tiempo, y la brecha existente entre ambos tiende a equilibrarse a través del tiempo. 7.3 Consumo de Agua Cómo se explicó anteriormente, en BOLIXXI se incluyó como rama de actividad separada al sector de procesamiento y distribución de agua potable. De acuerdo a datos oficiales publicados por el Instituto Nacional de Estadísticas, la distribución y consumo de agua en las ciudades capitales para el año 2007 alcanzó a 128,2 millones de metros cúbicos. Esta cifra incluye el consumo doméstico (79% del consumo total), comercial (13.2%), industrial (2.7%) y oficial (5.1%) (ver el Cuadro No. 4). Estos datos están referidos a las ciudades capitales de departamento, ya que solamente éstas son abastecidas por empresas de agua, para las cuales se cuenta con cifras oficiales. Cuadro Nº 4: Consumo de Agua Potable en Ciudades Capitales (Miles de metros cúbicos) 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Total Nacional 101,995 101,628 104,753 110,876 114,681 119,429 123,548 128,205 Doméstico 77,152 77,775 80,846 87,109 90,506 94,897 97,165 101,291 Comercial 16,481 15,380 15,161 15,233 15,544 15,785 16,575 16,895 Industrial 2,766 2,755 2,823 2,642 2,685 2,610 3,345 3,439 Oficial 5,596 5,718 5,923 5,892 5,946 6,137 6,463 6,580 Fuente: INE. 32
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia Las proyecciones de consumo doméstico resultantes de las simulaciones del MEGC están asociadas al consumo de los hogares, los cuales son un componente de la demanda final. De acuerdo a estas proyecciones, el consumo doméstico de agua se incrementaría de 101 millones de metros cúbicos en 2007 a 1.316 millones de m3 el año 2100. Las demás categorías de consumo están asociadas a la demanda intermedia de otras actividades económicas, como es el caso de la industria manufacturera, el comercio y los servicios de la administración pública. Gráfico No. 22: Consumo de Agua por Tipo de Consumo (Miles de metros cúbicos) 1,400,000 1,200,000 1,000,000 800,000 600,000 400,000 200,000 0 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050 2055 2060 2065 2070 2075 2080 2085 2090 2095 2100 Doméstico Comercial Industrial Oficial Fuente: Elaboración propia en base a proyecciones realizadas con BOLIXXI. El consumo doméstico alcanzó en 2007 a 101,3 millones de metros cúbicos. Esta cifra representa en términos per cápita un consumo promedio de 9,6 metros cúbicos por habitante a nivel nacional. De acuerdo a las proyecciones realizadas por BOLIXXI, el consumo de agua crecerá a 80,3 metros cúbicos por habitante, lo que representa un incremento de 8,4 veces, superior al incremento en el consumo. Este incremento permitirá aumentar significativamente la cobertura de este servicio entre la población boliviana, tanto en el área urbana como rural (Gráfico No. 23). Gráfico No. 23: Consumo de Agua per cápita (metros cúbicos por habitante) 90.0 80.0 70.0 60.0 50.0 40.0 30.0 20.0 10.0 0.0 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050 2055 2060 2065 2070 2075 2080 2085 2090 2095 2100 Consumo por habitante Fuente: Elaboración propia en base a proyecciones realizadas con BOLIXXI. 33
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia 8. Conclusiones El presente documento resume los principales aspectos referidos a la construcción del escenario base realizada como parte del proyecto ERECC-Bolivia, el cual tiene como objetivo evaluar los efectos de este fenómeno sobre la economía boliviana. El horizonte de tiempo cubierto en este estudio es de aproximadamente 100 años y las proyecciones se extienden hasta el año 2100. Para realizar las proyecciones referidas al año base, se utilizó un Modelo de Equilibrio General Computable (MEGC), el cual integra aspectos sectoriales, dentro de un marco de consistencia macroeconómica. El modelo fue adaptado especialmente para la realización de este estudio, ya que se introdujeron al modelo desagregaciones relevantes para el estudio del cambio climático, como ser una desagregación importante de las actividades agropecuarias vinculadas a la deforestación y a la emisión de gases de efecto invernadero. Para la construcción del escenario base se adoptaron supuestos importantes sobre las tendencias demográficas esperadas, tendencias en el nivel educativo de la población, tendencias esperadas en el ahorro y en la inversión pública y privada. En el documento se analizó en detalle las tendencias demográficas esperadas para Bolivia, y cómo éstas incidirán en el funcionamiento del mercado laboral. Se espera que para el año 2100 el 85% de la población, tanto urbana como rural, tendrá al menos completada la enseñanza secundaria. Este aspecto tendrá un impacto importante sobre la productividad y sobre el nivel de ingresos de la población. La deforestación también se constituye en un fenómeno crítico que incide sobre el cambio climático. Esta está asociada en forma directa a las actividades productivas agropecuarias, por lo que el crecimiento futuro de la producción estará asociado a mayores niveles de deforestación. La deforestación anual sin embargo tenderá a disminuir, en la medida que el bosque disponible tienda a extinguirse, por lo que los productores deberán reducir la deforestación y recurrir a tierra previamente abandonada para alcanzar mayores niveles de producción. En el documento también se analiza la trayectoria esperada de las emisiones de gases de efecto invernadero, y las principales causas que las originan. Entre las causas principales de la emisión están el uso de la tierra y cambios en el uso de la tierra, por lo que la deforestación contribuirá grandemente a aumentar las emisiones. El incremento en la producción de algunas ramas de actividad, como es el caso de la producción de energía, manufactura y agropecuaria también contribuirá a aumentar las emisiones. Finalmente, el documento analiza los efectos macroeconómicos y sectoriales a partir de las proyecciones realizadas mediante el modelo. Históricamente, el crecimiento del PIB per cápita en Bolivia ha sido muy bajo, debido a las bajas tasas de inversión, crisis económicas reiteradas que significaban caídas del producto, y altas tasas de crecimiento de la población. En las proyecciones realizadas dentro del escenario base, se asume una tasa de crecimiento estable del PIB y una tasa 34
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia decreciente de la población, por lo que la tasa de crecimiento del PIB per Cápita tiende a aumentar en el tiempo. Como resultado de estas tendencias, el PIB per cápita para el año 2100 aumenta en 8,9 veces en comparación con el PIB per cápita el año 2000. Referencias Andersen, L. E. (2009) “Cambios Climáticos en Bolivia hasta 2100: Impactos sobre Bosque y Biodiversidad.” Documento de Trabajo sobre el Desarrollo No. 11/2009. Instituto de Estudios Avanzados en Desarrollo, La Paz, Bolivia, Diciembre. Corporación Andina de Fomento (2002) Evaluación de Impactos Macroeconómicos y Sectoriales de la Limitación de Emisiones de Gases de Efecto Invernadero en Bolivia. Programa Latinoamericano del Carbono, La Paz. Ministerio de Medio Ambiente y Agua (2009) Biodiversidad y Cambios Climáticos, nventario de Emisiones de Gases de Efecto Invernadero de Bolivia de 2002 a 2004. Viceministerio de Medio Ambiente, Programa Nacional de Cambios Climáticos. Documento de Evaluación. Frontier Economics (2008) Modeling Climate Change Impacts using CGE models: A Literature Review. A Report prepared for the Garnaut Climate Change Review. O´Ryan, R., C. de Miguel & S. Miller (2002) A CGE Model for Environmental and Trade Policy Analysis in Chile: Case Study for Fuel Tax Increases. 35
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia Anexo A: Características Adicionales de BOLIXXI En este anexo se analiza algunos aspectos importantes de la estructura del modelo, sobre todo en lo referido a la estructura productiva y de la distribución del ingreso entre las diferentes categorías ocupacionales identificadas en el modelo. A.1. Sectores Productivos Con el objetivo de medir los efectos del cambio climático sobre la economía, BOLIXXI incluye una detallada desagregación de los sectores productivos de la economía boliviana, de tal forma que el modelo permita evaluar la forma en que el cambio climático afecta cada sector productivo en particular. No todas las ramas de actividad de la economía serán afectadas de la misma forma ni en la misma magnitud. El modelo incluye las siguientes ramas de actividad: Cuadro Nº A1: Actividades Productivas Incluidas en el MEGC (información correspondiente a la MCS de 1999) Participación Empleo Participación Productividad PIB PIB Exportaciones miles Empleo PIB/Empleo millones Bs. porcentaje millones US$ de personas porcentaje miles Bs./ trabajador Agricultura Tradicional 2,999 6.9 43 1,028 28.2 2.9 Agricultura Industrial 927 2.1 85 302 8.3 3.1 Productos Pecuarios 1,588 3.7 18 109 3.0 14.6 Silvicultura, Caza y Pesca 429 1.0 7 15 0.4 29.2 Hidrocarburos 1,514 3.5 79 5 0.1 322.1 Minería 1,831 4.2 237 48 1.3 38.3 Industria Manufacturera 7,362 17.0 543 415 11.4 17.8 Energía Termoeléctrica 317 0.7 0 3 0.1 93.2 Energía Hidroeléctrica 541 1.3 0 3 0.1 180.3 Agua 166 0.4 0 2 0.1 75.5 Construcción 1,924 4.5 0 213 5.8 9.0 Transporte y Comunicaciones 4,676 10.8 85 181 5.0 25.8 Otros Servicios 18,951 43.8 186 1,315 36.2 14.4 Total PIB Actividades 43,225 100.0 1,282 3,637 100.0 11.9 Fuente: Elaboración propia en base a información de Cuentas Nacionales y Encuestas de Hogares. El Cuadro No. A1 muestra que las actividades agropecuarias participan con aproximadamente un 14% del PIB. Debido a la importancia del sector agropecuario en la transmisión de los efectos del cambio climático, en BOLIXXI esta actividad ha sido desagregada en cuatro grupos: agricultura tradicional, agricultura industrial, ganadería y silvicultura, caza y pesca. El peso de las actividades agropecuarias en el empleo es también significativo, especialmente de la agricultura tradicional que comprende el 28,2% del empleo total. De la misma manera, la productividad de los trabajadores del sector agrícola tradicional es la más baja de todos los sectores incluidos en BOLIXXI. 36
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia Otro sector que tiene una gran incidencia en el PIB total es el sector de servicios, el cual incluye una gran variedad de actividades, como ser: comercio, restaurantes y hoteles, servicios financieros, servicios de la administración pública, propiedad de la vivienda, servicios sociales, comunales y personales, etc. Esta categoría representa un 43,8% del PIB y agrupa a un 36,2% de la población ocupada. La industria manufacturera también tiene una significativa ponderación en el PIB (17%) y agrupa una amplia variedad de actividades, como es el caso de la producción de alimentos, bebidas y tabaco, textiles y prendas de vestir, productos de cuero, productos de madera, productos de refinación de petróleo, productos minerales no metálicos y otras industrias de manufacturas. Las actividades de la industria manufacturera absorben a un 11.4% de la población ocupada del país. La productividad de la industria boliviana es baja, lo que evidencia que ésta es esencialmente un sector intensivo en trabajo y tiene un bajo nivel de capital por trabajador. A.2. Distribución del Ingreso El MEGC utilizado en este estudio, incluye una significativa desagregación de grupos socio- económicos que participan en el mercado laboral y en la distribución del ingreso. El objetivo es el de medir en detalle los efectos distributivos del cambio climático, y de las políticas aplicadas para reducir sus efectos. De esta forma, la Matriz de Contabilidad Social (MCS) utilizada como base para la construcción del MEGC, incluye diferentes criterios para desagregar a la fuerza laboral, de acuerdo a características que son importantes en determinar las diferencias de ingresos laborales existentes. Estas características son: • Rama de actividad económica donde trabajan y obtienen sus ingresos. • Área geográfica de residencia (urbano-rural). • Categoría ocupacional de los trabajadores (asalariados-no asalariados). Un trabajador es considerado como asalariado si corresponde a las categorías de obrero, empleado, patrón o socio que recibe remuneración y empleada(o) del hogar de la Encuesta de Hogares. Por otra parte, será no-asalariado si corresponde a las categorías de trabajador por cuenta propia, patrón o empleador que no recibe remuneración, trabajador familiar o aprendiz sin remuneración, incluidas en la Encuesta de Hogares. • Grado de calificación de los trabajadores (calificados-no calificados). Un trabajador es considerado calificado cuando ha completado al menos la enseñanza secundaria. Dado que el año base de BOLIXXI y de la MCS fue el de 1999, se utilizó la Encuesta de Hogares correspondientes a ese año para obtener la estructura de la distribución de ingreso del modelo. La EH para 1999 muestra que la Población Económicamente Activa (PEA) para ese año fue de 3,8 millones de personas, de las cuales 2,2 millones (57% del total) se encontraban en el área urbana y 1,6 millones (43%) en el área rural (Cuadro No. A2). 37
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia Existen importantes diferencias entre las características de la fuerza laboral urbana y rural que son mostradas en la Encuesta de Hogares y que fueron incorporadas en la MCS. En primer lugar, el nivel de ocupación es más alto en el área rural que en el área urbana, ya que la tasa de desocupación rural es de solo 0,4% de la PEA, mientras que en el área urbana llega a 7,2%. A nivel nacional, la tasa de desempleo es de 4,3% de la PEA. Segundo, a nivel nacional la mayor parte de la PEA es considerada no calificada. En efecto, de los 3,8 millones de personas que conforman la PEA, 2,8 millones (75% del total) corresponde a la categoría de no-calificados, mientras que solamente 0,9 millones son calificados. Existe una mayor concentración de trabajadores calificados en el área urbana, ya que un 40,9% de la PEA urbana es considerada como calificada, mientras que en el área rural este porcentaje es de solo 4,7%. Cuadro Nº A2: Estructura de la Población Económicamente Activa (PEA) Encuesta de Hogares año 1999 (Miles de Personas) Población Económicamente Población Población Tasa de Activa Ocupada Desocupada Desempleo Urban 2,173 2,017 156 7.2% Calificada 891 825 66 7.4% No Calificada 1,282 1,192 90 7.0% Rural 1,628 1,621 7 0.4% Calificada 77 77 0 0.0% No Calificada 1,551 1,544 7 0.5% Total Nacional 3,800 3,637 163 4.3% Calificada 967 901 66 6.8% No Calificada 2,833 2,736 97 3.4% Fuente: Elaboración propia en base a la Encuesta de Hogares 1999. También en base a los datos de la Encuesta de Hogares 1999, se observa que de los 3,6 millones de ocupados existentes ese año, 2,5 millones (68% del total de la PO) correspondían a la categoría de no asalariado, mientras que solamente 1,1 millones (32%) son considerados asalariados (Cuadro No. A3). Existe una mayor concentración de asalariados en el área urbana, ya que 48,9% de la PO urbana es asalariado. En el área rural, este porcentaje es de solamente 9,9% y el 90.1% de la PO es no asalariada. 38
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia Cuadro Nº A3: Estructura de la Población Ocupada Encuesta de Hogares año 1999 (Miles de Trabajadores) Calificados No Calificados Total Urbano 825 1,192 2,017 Asalariados 404 584 987 No Asalariados 421 609 1,030 Rural 77 1,544 1,621 Asalariados 8 153 161 No Asalariados 69 1,391 1,460 Total Nacional 902 2,736 3,638 Asalariados 411 737 1,148 No Asalariados 490 2,000 2,490 Fuente: Elaboración propia en base a la Encuesta de Hogares 1999. Las categorías laborales identificadas en la Encuesta de Hogares presentan diferencias de ingresos, las cuales deben ser reflejadas en el modelo. De acuerdo a los datos obtenidos a partir de la Encuesta de Hogares de 1999, el grupo ocupacional que presenta los mayores ingresos lo constituye el de asalariados urbanos calificados, que en promedio obtienen un ingreso anual de Bs. 23.527 por trabajador (US$ 4.042 de ese año), mientras que la categoría laboral con menores ingresos son los no asalariados rurales no calificados, que perciben ingresos anuales, que en promedio alcanzan a Bs. 1.641 por trabajador (US$ 283 de ese año) (Cuadro No. A4). Cuadro Nº A4: Ingresos Promedio Anuales de la Población Ocupada Encuesta de Hogares año 1999 (Bolivianos) Calificados No Calificados Total Urbano 18,337 8,663 12,618 Asalariados 23,527 11,114 16,189 No Asalariados 13,363 6,313 9,196 Rural 9,971 2,355 2,716 Asalariados 18,116 8,783 9,225 No Asalariados 9,075 1,648 2,000 Total Nacional 17,624 5,104 8,206 Asalariados 23,427 10,630 15,214 No Asalariados 12,758 3,068 4,976 Fuente: Elaboración propia en base a la Encuesta de Hogares 1999. 39
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia En base a la información sobre empleo e ingresos obtenida a partir de la Encuesta de Hogares de 1999, se calculó la curva de Lorenz y el coeficiente de Gini para medir el grado de desigualdad en la distribución del ingreso laboral entre las diferentes categorías de trabajadores identificadas e incluidas en la MCS y en BOLIXXI. A partir de la información tabulada en el Cuadro No. A5, se obtiene un coeficiente de Gini de 0.46. Cuadro Nº A5: Cálculo de la Curva de Lorenz y Coeficiente de Gini para la Población Ocupada, Encuesta de Hogares año 1999 Ingreso % Ingreso % Promedio Miles de % Acumulado Total % Acumulado Anual Personas 0 0 No Asal. Rurales No Calificados 137 1,391 0.382 0.382 190,972 0.077 0.077 Asal.Rurales No Calificados 526 609 0.167 0.550 320,288 0.129 0.206 No Asal. Urbanos No Califificados 732 153 0.042 0.592 112,033 0.045 0.251 Asal.Urbanos No Calificados 756 69 0.019 0.611 52,350 0.021 0.272 No Asal. Rurales Calificados 926 584 0.160 0.771 540,461 0.217 0.489 Asal. Rurales Calificados 1,114 421 0.116 0.887 468,944 0.188 0.677 No Asal. Urbanos Calificados 1,510 8 0.002 0.889 11,501 0.005 0.682 Asal. Urbanos Calificados 1,961 404 0.111 1.000 791,308 0.318 1.000 Fuente: Estimaciones propias en base a la Encuesta de Hogares 1999. La Curva de Lorenz asociada a la información sobre distribución de ingreso presentada en el Cuadro No. A5 aparece en el Gráfico No. A1. Gráfico No. A1: Curva de Lorenz para la Población Ocupada Encuesta de Hogares año 1999 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Curva de Lorenz (Encuesta a Hogares) Fuente: Estimaciones propias en base a la Encuesta de Hogares 1999. 40
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia Finalmente, el Cuadro No. A6 presenta los ingresos promedios de año base para cada una de las categorías laborales incluidas en BOLIXXI. Cuadro Nº A6: Ingresos Promedio Anuales Ajustados de la Población Ocupada, Matriz de Contabilidad Social año 1999 (Bolivianos) Calificados No Calificados Total Urbano 21,083 9,964 14,510 Asalariados 22,613 10,687 15,563 No Asalariados 19,615 9,271 13,500 Rural 13,769 3,014 3,524 Asalariados 17,590 8,440 8,874 No Asalariados 13,348 2,417 2,935 Total Nacional 20,459 6,042 9,615 Asalariados 22,520 10,220 14,627 No Asalariados 18,731 4,504 7,305 Fuente: Estimaciones propias en base a la Encuesta de Hogares 1999. 41
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia Anexo B: Ecuaciones de BOLIXXI I. Notación Básica i) Sectores Productivos: - notación general (i o j) - notación individual: agricultura tradicional (AT), agricultura industrial (AI), arroz (AZ), soya (SY), minería (MN), hidrocarburos, (HD), manufactura (MF), construcción (CT), servicios modernos (SM) y servicios informales (SI). ii) Factores de producción: - notación general (f) - notación individual: trabajo (LB), utilidades no-corporativas (NC), utilidades corporativas (CP). iii) Instituciones: - notación general (k) - notación individual: hogares (HH), empresas corporativas (EC), empresas públicas (EP) y gobierno (GB). iv) Instituciones Financieras: - notación general (k) - notación individual: Banco Central (BC), bancos comerciales (BP) bancos especializados (BE) y fondos de pensiones (FP). v) Resto del Mundo (RM). II. Ecuaciones del Modelo El modelo comprende 407 ecuaciones que resuelven 407 variables endógenas. Las ecuaciones son: 1. Balances de Oferta y Demanda Xi ≡ XDi + Ei La producción por rama de actividad (Xi) es igual a la absorción interna (XDi) mas las exportaciones (Ei). (para todos los sectores productivos (10)). 42
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia XDi ≡ Σai,j.Xj + ΣCi,k + Gi + Σλi,k.IRk + ∆SKi Especificación de la absorción interna (para t.s.p. (10)). Ei = Ei0.(PEi/PDi)ηi Las exportaciones son sensibles a cambios en los precios relativos. Ei0 es el nivel de exportaciones en el año base y ηi son las elasticidades de exportación (para todos los sectores (10)). IMP ≡ ΣMj + ΣCm,k + Σλm,k.IRk + ∆SKm Absorción interna de productos importados (1). 2. Ecuaciones de precios para todos los sectores Pj = (PDj.XDj + PEj.Ej)/Xj Precio compuesto (para t.s.p. (10)). PEj = e.PWj Precios de exportación (para t.s.p. (10)). PDMP = (1+tm).mMP.e.PWMP Precio doméstico de importación (1). 3. Capital corporativo y no-corporativo KC = KEC + KEP + KGB El capital corporativo se define como aquel perteneciente a las compañías, empresas públicas y gobierno (1). KU = KHH + KGB El capital no-corporativo es aquel que pertenece a los hogares, aunque la inversión del gobierno puede contribuir a incrementar la productividad de este sector (1). 43
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia 4. Ajuste de precios y cantidades Existen dos tipos de sectores productivos en el modelo (i.e. sectores con funciones de producción y sectores con precios fijados vía la regla del "mark-up") cada uno de ellos con sus propias reglas de ajuste. En cada una de estas categorías de actividades productivas, intervienen diferentes factores de producción (i.e. insumos intermedios nacionales e importados (M), trabajo (L), capital corporativo (KC) y no-corporativo (KU). Cada uno de estos factores tiene su propio precio específico (i.e. precios de insumos nacionales (PDj), de insumos importados (e.PWMP), tasa de salarios (w), tasa de rentabilidad del capital corporativo (rcj) y tasa de rentabilidad del capital no corporativo (ruj). El sistema de ecuaciones especificado para cada sector debe resolver las cantidades (X) y precios (P) para los bienes y servicios producidos; y los precios y cantidades para cada uno de los factores de producción demandados. Algunas de estas variables son determinadas fuera del sistema en alguna otra parte del modelo; en todos los casos, KC y KU son determinados dentro de los balances de acumulación de los agentes; el tipo de cambio (e) es una variable exógena de política, los precios externos de los insumos importados (PWMP) son variables exógenas y la tasa de salario es determinada en el mercado laboral (ver la sección xx). Las variables que son determinadas dentro del sistema de ecuaciones de los sectores productivos son: producción y precios (Xj y Pj), empleo (Lj) e insumos intermedios (Mj) utilizados, y la rentabilidad sectorial del capital corporativo (rcj) y no-corporativo (ruj). 4.1 Sectores con funciones de producción En los sectores con funciones de producción, hay substitución entre los factores de producción. Esto se especifica mediante una función de substitución de elasticidad constante (CES). La función CES comprende un sistema consistente de ecuaciones, incluyendo la función de costos CES y las funciones de demanda individuales de factores productivos e insumos que son derivadas al aplicar el lema de Shepard (cf. Varian 1984, 54-57), que sostiene que la relación de factores utilizados como insumos es igual a la derivada parcial de la función de costos. En términos del modelo CEG discutido en este documento, la función de costos CES, junto con las funciones de demanda explicadas en la sección 7.1, determinan Pj y Xj; mientras que las funciones de demanda individual determinan ruj, rcj, Lj and Mj. Pj = {(1+txij).[Σ(PDi/Pjρj).ai,j + ßCP,j.(rcj.Pj)1-ρj + ßUP,j.(ruj.Pj)1-ρj + ßLB,j.(w)1-ρj 44
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia + aMP,j.(PDMP)1-ρj]}1/(1-ρj) Función de costos CES para los sectores con función de producción (7). KU= ßUP,j.(ruj)-ρj.Xj Demanda por capital no-corporativo (donde: ßUP.j es la ponderación de las utilidades no corporativas en el valor de la producción del sector j, ruj es la rentabilidad del capital no corporativo en la actividad j, y ρj es la elasticidad de sustitución CES en la función de producción del sector j) (7). KC = ßCP,j.(rcj)-ρj.Xj Demanda por capital corporativo en el sector j (7). Lj = ßLB,j.(w/PDj)-ρj.Xj Demanda por trabajo en el sector j (7). Mj = aMP,j.(PDMP/PDj)-ρj.Xj Demanda por insumos importados en el sector j (donde aMP,j es el coeficiente de insumo-producto para insumos importados en el sector j) (7). Γj = (rcj.KC + ruj.KU)/(KC + KU) Rentabilidad total del capital físico en el sector j como un promedio ponderado de ruj y rcj (7). (τj/((1+τj) = [Γj.(1+txij)].[(KU+KP)/Xj] Determinación de la tasa de "Mark-up" en el sector j (7). 4.2 Sectores "mark-up" El ajuste en los sectores con mark-up, en principio este se da vía cambios en los niveles de producción (Xj); por lo tanto, los precios son determinados siguiendo la regla del "mark-up". Pj = (1+txij).(1+τj).[ΣPDi.ai,j + w.bj] Funciones precio para los sectores con mark-up (3). Lj = ßLB,j.Xj Demanda por mano de obra en el sector j (3). Mj = aMP,j.Xj Demanda por insumos intermedios importados (3). Γj = (τj/((1+τj).(1+txij))).(Xj/(KU+KP)) Rentabilidad del capital físico total en el sector j (4). 45
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia ruj = [(φu,j.KU)/( φu,j.KU + φc,j.KC)]. [(KU+KC)/KU].Γj Determinación de la rentabilidad sectorial del capital no-corporativo (donde φu,j es coeficiente utilidades/capital no corporativos en el sector j) (4). rcj = [(φc,j.KC)/( φu,j.KU + φc,j.KC)]. [(KU+KC)/KC].Γj Determinación de la rentabilidad del capital corporativo (4). 5. Distribución del Ingreso 5.1 Distribución factorial del ingreso YLB = Σw.Lj + e.NFP Ingreso del factor trabajo (salarios y remesas del exterior) (1). YUP = Σ(ruj.Pj.KU) Ingreso por utilidades no corporativas (1). YCP = Σ(rcj.Pj.KC) Ingreso por utilidades corporativas (1). 5.2 Distribución institucional del ingreso GYk = [γk.Kk/(Σγk.Kk)].YCP La distribución de las utilidades corporativas a las instituciones k (k = EC y EP), se realiza de acuerdo a sus respectivas dotaciones de capital físico (donde γk es la relación utilidades/capital para el agente k) (2). 6. Tasas de retorno para los diferentes activos Cinco tipos de activos/pasivos se identifican en el modelo, cada uno de ellos con una tasa de retorno distinta (exceptuando el circulante): (1) capital físico (K); (2) activos y pasivos del gobierno (incluyendo los bonos y letras del gobierno, depósitos en el y créditos del Banco Central); (3) circulante (billetes y monedas) (CU); (4) activos y pasivos privados (incluyendo los depósitos en y los créditos del sistema financiero privado; y (5) activos y pasivos externos (incluyendo los depósitos en el exterior y la deuda externa). Con el objeto de "calibrar" el modelo, las rentabilidades de los distintos activos y pasivos se expresan como índices, siendo el valor de estos en el año base igual a uno; por lo tanto, 46
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia 6.1 Tasas de rentabilidad básicas rpcc = [1 + ((Σrcj.Pj)/ΣPj)] /[1 + ((Σrc0j.P0j)/ΣP0j)] Rentabilidad del capital físico corporativo (1). rpcu = [1 + ((Σruj.Pj)/ΣPj)] /[1 + ((Σru0j.P0j)/ΣP0j)] Rentabilidad del capital físico no corporativo (1). rg = (1+ia)/(1+ia0) Rentabilidad de los activos y pasivos del sector público (bonos y letras del gobierno, créditos del Banco Central) (ia = tasa de interés administrada) (1). rp = (1+i)/(1+i0) Rentabilidad de los activos y pasivos privados (depósitos en y créditos de los bancos comerciales) (i = tasa de interés determinada en el mercado) (1). re = (1+i*)/(1+i0*) Rentabilidad de los activos y pasivos externos (i.e. depósitos en el exterior, reservas bancarias y deuda externa) (1). 6.2 Asignación de las tasas de retorno básicas a las distintas transacciones financieras y al capital físico rfRM,k = (e/et-1).re El tipo de cambio oficial (e) se aplica a todos los pasivos externos de todas los agentes (e.g. deuda externa) (9). rfk,RM = (e/et-1).re y para los activos externos de todos los agentes (e.g. reservas bancarias, depósitos en el exterior) (8). rfks,k = rg rg se aplica a los pasivos de las instituciones gubernamentales (e.g. certificados de depósito del Banco Central, letras del gobierno) (ks = GB y BC) (16). rfk,kx = rp rp se aplica a los pasivos de las instituciones privadas no financieras y financieras (e.g. depósitos bancarios) (kx = HH, EC y EP, BP, BE y FP) (48). 47
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia rkHH = rpcu la tasa de retorno del capital no corporativo se aplica a la inversión de los hogares en capital físico (1). rkkk = rpcc la tasa de retorno del capital corporativo se aplica para la inversión de las compañías, empresas públicas y el gobierno (3). 6.3 Rentabilidad promedio ponderada del portafolio de cada uno de los agentes rakw = [Σαkw,k.(rfkw,k)σk](1/σk) Rentabilidad ponderada del portafolio de las instituciones financieras y del sector externo (kw = RM, BC, BP, BE y FP) (5). rakd = [Σαkd,k.(rfkd,k)σk + αk,K.(rkkd)σk](1/σk) Rentabilidad promedio del portafolio de las instituciones no financieras (kd = HH, EC, EP y GB) (4). 7. Balances de acumulación sectoriales comunes Todos los agentes económicos mantienen un balance entre sus stocks, por un lado de sus activos, y por el otro de sus pasivos y patrimonio neto. ASSk ≡ LBTk + WTHk Balance (8). Los distintos comportamientos de los agentes en sus procesos de acumulación, se modela al diferenciarse la forma en la que los distintos balances de acumulación de los agentes cierra. Para aquellos sectores donde el enfoque de "inversión determina el ahorro" se aplica (i.e. compañías, empresas públicas y el gobierno) ASSk es determinado completamente por los agentes (i.e. dentro de su balance de acumulación); esto implica que al menos una de las variables en el lado derecho del balance de acumulación (i.e. LBTk) será el cierre del balance. Contrariamente, para el ajuste del balance de los hogares, donde rige el principio de "ahorro determina la inversión", LBTHH es determinado fuera del control de los hogares (i.e. en el balance de otros agentes); por lo tanto, una de las variables dentro de ASSHH debe ser la que cierre el balance de los hogares (i.e. la inversión de HH). 7.1 Cierres de los balances para las instituciones no financieras (kd = HH, EC, EP y GB) 7.1.1 Activos 48
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia ASSkd ≡ ΣAAkd,l + KNkd Estructura de activos (4). KNkd ≡ KNkd(t-1) + INkd + STKkd Definición del capital físico en términos nominales (4). INkd ≡ Σ(λi,k.PDkd).IRkd Inversión en términos nominales (4). Kkd ≡ (1-dr).Kkd(t-1) + IRkd Stock de capital físico mantenido por cada agente al final del periodo. (i.e. dr = tasa de depreciación) (4). 7.1.2 Pasivos LBTkd ≡ ΣAAK,kd Estructura de pasivos (4). 7.1.3 Patrimonio neto WTHk ≡ WTHk(t-1) + SVk + REVk Definición de patrimonio neto (4). REVk = ((e-et-1)/et-1) .Σ(AAk,L(t-1) – AAL,k(t-1)) Revalorización el patrimonio de los HH, EC, EP y GB (4). 7.2 Cierres de los balances para las instituciones financieras (k = BC, BP, BE y FP) 7.2.1 Activos ASSkb ≡ ΣAAkb,K Estructura de activos (4). 7.2.2 Pasivos LBTkb ≡ ΣAAK,kb Estructura de pasivos (4). 7.2.3 Patrimonio neto WTHkb ≡ WTHkb(t-1) + REVkb Definición de patrimonio neto (4). 49
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia REVkb = ((e-et-1)/et-1) .Σ(AAkb,L(t-1) – AAL,kb(t-1)) Revalorización neta de las stocks de activos y pasivos de las instituciones financieras k (4). 7.3 Sector externo 7.3.1 Activos ASSRM ≡ ΣAARM,l Estructura de activos (1). 7.2.2 Pasivos LBTRM ≡ ΣAAl,RM Estructura de pasivos (1). 7.2.3 Patrimonio neto WTHRM ≡ WTHRM(t-1) + SAVRM + REVRM Definición de patrimonio neto (1). REVRM = ((e-et-1)/et-1) .Σ(AARM,L(t-1) – AAL,RM(t-1)) Revalorización de los activos y pasivos externos (1). 8. Balance de los hogares (HH) 8.1 Ingresos y ahorro de los hogares GYHH = ΩLB,HH.YLB + YUP DIVHH + CTGB,HH Ingreso bruto de los hogares incluyendo el ingreso salarial, las utilidades no corporativas, las utilidades distribuidas (DIV) y las transferencias corrientes recibidas (CTGB,HH) del gobierno (1). YDHH = (1-txdHH).GYHH – CTHH,EC Ingreso disponible de los de los hogares después de impuestos y transferencias corrientes a las compañías (CTHH,EC) (i.e. pago de intereses) (1). 50
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia CTHH,EC = rfEC,HH.ξh,EC.AABP,HH(t-1) Pago de intereses de los hogares a las compañías por concepto de deudas contraídas (i.e. con los bancos privados) (1). SHHH = Λ1.YDHH - Λ2.(WTHHH(t-1) + REVHH) Ahorros de los hogares, determinado como un intento de ajuste incompleto por parte de los hogares de adaptar su patrimonio neto a una proporción Λ1 de sus ingresos disponibles (Λ1 > 0; y Λ2 < 0) (1). NCHH = YDHH – SHHH Consumo nominal de los hogares como una función de su ingreso disponible (1). Ci,HH = Θi,HH + µi,HH.((NCHH - ΣPDi.Θi,HH)/PDi) Función de demanda tipo LES (incluyendo el consumo de bienes importados) donde: Θi,h = nivel base de consumo de bienes y servicios i; y µi,HH = participaciones en el presupuesto marginal (8). 8.2.2 Determinación del portafolio AAHH,k = αHH,k.(rfHH,k/raHH)σ.ASSHH Los hogares pueden determinar la composición de sus activos. La demanda de los HH por activos financieros se determina mediante este conjunto de ecuaciones. La demanda de los hogares por activos físicos, es implícitamente determinada y no necesita ser especificada explícitamente (9). 9. Balance de las compañías (EC) El comportamiento del balance de acumulación de las compañías depende en forma crítica de su acumulación de capital físico, que está determinada por la función demanda de inversión de las ECs (IREC) que depende del nivel de actividad económica (el factor acelerador). 9.1 Ingreso y ahooro de las Compañías YBTEC = GYEC + CTHH,EC + CTEP,EC + CTGB,EC - DIVHH - CTEC,RM Ingreso de las compañías antes de impuestos (1). 51
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia DIVHH = ζHH . GYEC Dividendos distribuidos a los hogares, como función de las utilidades brutas de las compañías (1). CTEC,RM = rfRM,EC.ξEC,RM.ΣAARM,kc(t-1) Pago de intereses debido a la deuda externa de las compañías (1). SVEC = YBTEC - txdEC.GYEC Ahorro de las compañías (1). 9.2 Demanda por inversión IREC = ──EC + χ1.IREC(t-1) IR + χ2.(GDP-GDPt-1) La función de demanda por inversión de las ECs depende del nivel de inversión en el año precedente y del factor de acelerador que depende de los cambios observados en el PIB (1). 9.3 Determinación del portafolio de las compañías AAEC,k = (αEC,k/αEC,K).(rfEC,k/rkEC)σ.KNEC La estructura de portafolio de las ECs se determina mediante una función del stock de capital (KNEC). En esta forma, los cambios en KNEC (dados por la inversión de las ECs) producirán cambios en el nivel de capital de trabajo requerido por las compañías (9). 10 Balance de acumulación de las Empresas Públicas (EP) Como en el caso de las compañías, el comportamiento del balance de acumulación de las empresas públicas, depende en forma crucial de la inversión de las EPs y de su acumulación de capital físico. 10.1 Ingreso y ahorro de las Empresas Públicas YBTEP = GYEP + e.CTRM,EP - CTEP,HH - CTEP,RM Ingreso de las EPs antes de impuestos (1). CTEP,EC = rfBP,EP.ξEP,EC.ΣΣAAkc,kg Las transferencias corrientes de las empresas estatales (i.e. empresas públicas y banco central (kg)) a las compañías (i.e. empresas y bancos privados (kc)) comprenden principalmente el pago de intereses (1). 52
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia CTEP,RM = rfRM,EP.ξEP,RM.ΣAARM,kg El pago de intereses debidos a la deuda externa de las empresas públicas (1). SVEP = YBTEP - txdEP.GYEP Ahorro de las empresas públicas (1). 10.2 Demanda de inversión IREP = =──EP IR La función de inversión para las EPs está dado por la inversión programada para las empresas públicas como parte de la política pública (1). 10.3 Determinación del portafolio de las empresas públicas AAEP,k = (αEP,k/αEP,K).(rfEP,k/rkEP)σ.KNEP La estructura de portafolio financiero de las EPs se determina en función al stock de capital físico de las mismas (KNEP) (8). 11. Balance del Gobierno Como en los dos casos anteriores, el balance de acumulación del gobierno está determinado por el comportamiento de la inversión y de la acumulación de capital físico. 11.1 Ingresos y ahorro del Gobierno SVGB = GRV - GEX Los ahorros del gobierno se determinan como la diferencia entre sus ingresos y gastos corrientes (1). GRV = Σ(txij/(1+txij)).Pj.Xj + txm.cif.e.P*.M + txdHH.GYHH + txdEC.GYEC + txdEP.GYEP + e.CTRM,GB Ingresos del gobierno (1). GEX = PDSM.G + CTGB,HH + CTGB,EC + CTGB,RM Gastos del gobierno (1). CTGB,HH = ΨHH.PDSM.G Transferencias corrientes a los hogares (1). 53
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia CTGB,EC = ΨEC.PDSM.G Transferencias corrientes a las empresas corporativas (1). CTGB,RM = rfRM,GB.ξGB,RM.AARM,GB Pagos de intereses debido a la deuda externa del gobierno (1). 11.2 Demanda de inversión ── IRGB = IR GB La función de inversión para el GB está dado por la inversión programada para el gobierno como parte de la política pública (1). 11.3 Determinación del portafolio del Gobierno AAGB,k = (αGB,k/αGB,K).(rfGB,k/rkGB)σ.KNGB La composición del portafolio de activos del GB se determina en base al nivel de stock de capital físico del gobierno (KNGB) (9). 12. Bancos Comerciales (BP) AABP,ka = αBP,ka.(rfBP,ka/raBP)σ.ASSBP Como fue explicado anteriormente, las BP tienen control sobre todos sus activos excepto sobre el crédito a las compañías (AABP,EC) el cuál es implícitamente determinado en el cierre del balance de acumulación de las ECs. El cierre del balance de las BPs sin embargo tiene lugar mediante variaciones en LBTBP (i.e. crédito proveniente del Banco Central) (ka = todos los agentes excepto EC) (8). 13. Bancos Especializados (BE) AABE,ka = αBE,ka.(rfBE,ka/raBE)σ.ASSBE Los BE no pueden determinar el nivel de los fondos prestables disponibles, pero si deciden sobre la estructura de su portafolio. En este sentido, la variable de ajuste es el crédito a los hogares (AABE,HH) (ka = todos los agentes excepto HH) (8). 54
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia 14. Fondos de Pensiones (FPs) AAFP,kq = αFP,kq.(rfFP,kq/raFP)σ.ASSFP Los Fondos de Pensiones invierten su portafolio en activos domésticos (bonos del gobierno, CDs del Banco Central, certificados de depósitos) y activos externos. Sin embargo, la colocación de recursos en bonos del gobierno es determinado por este último. (7). 15. Banco Central (BC) AABC,kq = αBC,kq.(rfBC,kq/raBC)σ.ASSBC Como se discutió anteriormente, el BC puede determinar la composición de su portafolio en forma parcial ya que el crédito a los bancos privados son determinados previamente dentro del balance de estos agentes. (El ajuste del balance del BC tiene lugar mediante cambios en el nivel de reservas internacionales como será explicado con mayor detalle en la sección 14.3 (kq = HH, EC, EP, GB, BC, BE y FP) (7). 16. Balance Externo 16.1 Cuenta Corriente SVRM = RMRV - RMEX Ahorro externo (saldo en la cuenta corriente de la balanza de pagos) (1). RMRV = m.e.PWMP.IMP + ΣCTk,RM + ΩLB,RM.YLB Pagos al resto del mundo (1). RMEX = ΣPEi.Ei + e.NFP + e.ΣCTRM,k Pagos provenientes del resto del mundo (1). 16.2 Cuenta de capital AARM,k = (e/et-1).AARM,k(t-1) + e.∆Fk Los activos del RM equivalen a los pasivos externos de la economía. Los influjos de capitales del periodo (∆F) son determinados exógenamente (9). 55
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia 17. Cambio de existencias ∆SKi = Φi.Xi Los cambios de stocks por actividades dependen de los niveles de producción de cada sector (i = todos los sectores productivos exceptuando las importaciones) (10). ∆SKMP = ΦMP.(ΣMj + ΣCMP,h + ΣΘMP,k.IRk) Los cambios de stocks para las importaciones dependen del total de importaciones (1). ∆STKk = γk.ΣPDi.SKi Los cambios de stocks son asignados a los agentes de acuerdo a una proporción fija γk (4). 18. Mercado laboral w = cw0 + cw1.CPI - cw2.U + cw3.wt-1 La tasa nominal de salario es una función del índice de precios al consumidor (CPI), la tasa de desempleo (U) y la tasa salarial en el periodo anterior (wt-1) (1). TLD = Σλi.Li Demanda total de mano de obra (1). TLS = TLS0.(1+n)t Oferta de mano de obra (1). U = (TLS - TLD)/TLS Tasa de desempleo (1). CL = TLS - Σλiq.Liq Oferta de trabajo máxima a los sectores mark-up (iq = sectores con funciones de producción) (1). V. Lista de variables, parámetros y coeficientes 1. Variables Endógenas Existen 407 variables endógenas: Variable No de casos Xi 10 producción total por actividad. 56
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia XDi 10 absorción interna. Ei 10 exportaciones por actividad. Pi 10 precio compuesto por actividad. PEi 10 precio de exportación por actividad. PDi 8 precio doméstico por actividad y para bienes importados. KC 1 stock de capital corporativo. KU 1 stock de capital no corporativo. Kk 4 stok de capital por agente. rui 10 rentabilidad del capital no corporativo por actividad. rci 10 rentabilidad del capital corporativo por actividad. Li 10 empleo por actividad. Mi 10 demanda de insumos importados por actividad. Γi 10 rentabilidad del capital por actividad. τi 4 tasa de mark-up por actividad. Yf 3 ingreso total por categoría de factor de producción. GYk 2 asignación de utilidades corporativas a instituciones. rpcf 2 rentabilidad por categoría de capital físico. rg 1 rentabilidad de bonos públicos. rp 1 rentabilidad de activos domésticos privados. re 1 rentabilidad de activos externos. rfk,l 81 rentabilidad de activos financieros. rkk 4 rentabilidad del capital por agente. rak 9 rentabilidad promedio del portafolio por agente. ASSk 9 activos totales por agente. LBTk 9 pasivos totales por agente. WTHk 9 patrimonio total por agente. KNk 4 valor nominal del capital físico por agente. AAk,l 81 activos financieros emitidos por el agente l y demandado por el agente k. INk 4 inversión nominal por el agente k. IRk 4 inversión real por el agente k. SVk 5 ahorro del agente k. REVk 9 revalorización neta de activos por agente. GYHH 1 ingresos brutos de los hogares. YDHH 1 ingreso disponible de los hogares. NCHH 1 consumo nominal de los hogares. CHH,i 8 consumo real de bienes y servicios por los hogares. YBTk 2 ingreso de las compañías antes de impuestos (CR y EP). DIVHH 1 dividendos distribuidos a los hogares. CTk,l 17 transferencias corrientes del agente k al agente l. IRFk 3 demanda de inversión por agente. GRV 1 ingresos del gobierno. 57
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia GEX 1 gastos del gobierno. G 1 consumo final del gobierno. RMRV 1 ingresos del resto del mundo. RMEX 1 gastos del resto del mundo. ∆SKi 8 variación de inventarios por tipo de bien STKk 4 variación de inventario por agente. w 1 tasa de salario nominal. TLD 1 demanda total por trabajo. TLS 1 oferta total de trabajo. U 1 tasa de desempleo. 2. Variables exógenas E 1 tipo de cambio. PWi 7 precio mundial de bienes. RFA 1 remezas del exterior. ia 1 tasa de interés de los bonos del gobierno. i 1 tasa de interés interna. i* 1 tasa de interés externa. ∆Fk 6 influjo de capitales recibido por el agente k en el período. CTRM,k 1 transferencias corrientes del exterior. MIRES 1 nivel de reservas internacionales mínimo (objetivo). Kk(t-1) 4 stock de capital al comienzo del período. WTHk(t-1) 8 patrimonio neto por agente al comienzo del período. AARM,k(t-1) 6 deuda externa por agente. e(t-1) 1 tipo de cambio en el período anterior. IREC(t-1) 1 inversión por agente en el período anterior. wt-1 1 salario nominal en el período anterior. 3. Parámetros ηi 7 elasticidad de exportación por actividad. λi,k 28 coeficientes de inversión por agente y por tipo de bien. ρi 2 elasticidad de sustitución constante entre factores de producción entre las actividades con función de producción. ai,j 42 coeficientes de insumo-producto. bi 6 coeficientes trabajo-producto por rama de actividad. txii 6 tasa de impuestos indirectos por actividad. 58
Cambio Climático: Costos y Oportunidades para Bolivia τi0 4 tasa de mark-up en el año base en los sectore de mark-up. φu,j y φc,j 12 coeficientes utilidad-capital para el capital corporativo y no- corporativo. γk 4 coeficiente utilidad-capital por magente económico. αk,l 64 coeficientes de estructura de portafolio por agente económico. σk 7 elasticidades de sustitución de portafolio por agente económico. txdk 4 tasa de impuestos al ingreso. Λh,1 and Λh,2 2 propensión a ahorrar de los ingresos y de patrimonio para los hogares. Θi,h 21 consumo básico de los hogares por tipo de bien. µi,h 21 participaciones marginales de presupuesto por tipo de bien. ξk,l 8 tasa de interés implícita por agente. ζh 3 coeficiente de distribución de utilidades a los hogares. Ψh 3 transferencias corrientes a los hogares como porcentaje de los gastos del gobierno. 59

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  • 1.
    Instituto de EstudiosAvanzados en Desarrollo Serie de Documentos de Trabajo sobre Desarrollo No. 10/2009 La Economía Boliviana en el Siglo XXI: Un escenario base elaborado con la ayuda de un Modelo de Equilibrio General Computable (BOLIXXI) por: Luis Carlos Jemio Lykke E. Andersen Diciembre 2009 Los opiniones expresados en la Serie de Documentos de Trabajo sobre Desarrollo son de los autores y no necesariamente reflejan los del Instituto de Estudios Avanzados en Desarrollo. Los derechos de autor pertenecen a los autores. Los documentos solamente pueden ser bajados para uso personal.
  • 2.
    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia La Economía Boliviana en el Siglo XXI: Un escenario base elaborado con la ayuda de un Modelo de Equilibrio General Computable (BOLIXXI)∗ Por: Luis Carlos Jemio Lykke E. Andersen La Paz, 20 de diciembre de 2009 ∗ Este estudio forma parte del proyecto “Estudio Regional de Economía del Cambio Climático en Sudamérica” (ERECC-SA) coordinado por el CEPAL y auspiciado por el Banco Interamericano de Desarrollo, la cooperación británica y la cooperación danesa. Los autores agradecen el apoyo y los comentarios recibidos de Ruben Mamani, Fernando Méndez, Carlos de Miguel, Gustavo Nagy, Alejandra Palma, Patricia Valdez, Horacio Valencia y Jaime Villanueva. 1
  • 3.
    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia RESUMEN EJECUTIVO El presente documento describe la construcción del escenario macroeconómico base para la economía boliviana, como parte del proyecto ERECC-Bolivia, que tiene como objetivo evaluar los efectos económicos del cambio climático esperado hasta 2100 de acuerdo con los escenarios A2 y B2 del modelo climático PRECIS desarrollado por el Hadley Centre for Climate Research en Inglaterra. Para la construcción del escenario base se usó un Modelo de Equilibrio General Computable construido para reflejar el funcionamiento de la economía boliviana al principio del siglo XXI, con el objetivo de garantizar que el escenario base sea además de plausible y factible, internamente consistente y refleje la evolución de toda la economía boliviana durante el siglo XXI. En la construcción del escenario base se incorporaron los grandes cambios estructurales que previsiblemente ocurran durante el siglo XXI, cómo la continuación de la transición demográfica y la migración rural-urbana, así como la educación y capacitación de la población. Estas transformaciones tienen un profundo impacto sobre el funcionamiento del mercado laboral e inciden en la trayectoria del escenario base. También se incluyó la expansión de la frontera agropecuaria ligada a la producción y a la deforestación. Con supuestos razonables, el escenario base muestra un aumento en el PIB per cápita de 8,9 veces durante el siglo XXI, resultado de aumentos anuales del PIB per cápita de entre 1 y 3%. Esto corresponde a aumentos anuales del PIB de entre 3,5 y 2,9%, lo que es perfectamente factible considerando que el crecimiento promedio durante el periodo 1970-2007 era de 2.9% por año, incluso con el crisis muy profundo del principio de los ochentas y el crisis más moderado de 1999-2003. Se prevé una convergencia en ingresos per cápita entre el área rural y el área urbana, igual que una convergencia entre niveles de educación en las dos áreas. El aumento en ingresos rurales de 14 veces durante el siglo XXI solamente será posible con la expansión de la frontera agropecuaria que permita a cada agricultor cultivar extensiones de tierra mucho más grandes que ahora. Por eso también se prevé una eliminación gradual de la distinción entre agricultura tradicional y agricultura industrial, ya que gradualmente los agricultores tradicionales aumentarán su producción y se integrarán en los mercados nacionales e internacionales. Los resultados obtenidos en el escenario base fueron utilizados como insumos en los demás estudios sectoriales, como es el caso de los estudios de agua, transporte, agrícola, Lo que no se toma en cuenta son los cambios tecnológicos y sociales que todavía no se puede prever, pero que seguramente se materializarán durante la vida de las próximas generaciones. Esto significa que el escenario base muy probablemente está sesgado hacia el status quo. 2
  • 4.
    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia 1. Introducción El proyecto ERECC-Bolivia tiene como objetivo evaluar los efectos económicos del cambio climático antropogénico esperado hasta 2100 de acuerdo con los escenarios A2 y B2 del modelo climático PRECIS desarrollado por el Hadley Centre for Climate Research en Inglaterra. Para poder evaluar los impactos del cambio climático durante todo este siglo, es necesario no solamente saber ¿cuáles cambios? pero también ¿impactos sobre qué? Es decir, es necesario saber cuántas personas habrá en el país, dónde estarán, qué estarán haciendo, y cómo estarán haciéndolo, durante los próximos 100 años. Cómo Bolivia está actualmente en un proceso de cambio profundo, no es tarea fácil prever el camino de desarrollo del país los próximos 100 años. No se puede simplemente hacer extrapolaciones simples del pasado, ya que el país está haciendo un gran esfuerzo justamente para romper estos patrones viejos. Por eso se construye un escenario base factible que parte de la situación actual y que toma en cuenta las restricciones estructurales sobre la economía, pero que es más positivo - en términos de aumentos en productividad e ingresos - de lo que el país ha experimentado en los últimos 50 años. El presente documento reporta en detalle cómo se ha construido este escenario base y justifica los supuestos que se han asumidos. La herramienta principal utilizada para la construcción de este escenario fue un Modelo de Equilibrio General Computable (MEGC) construido para la economía boliviana y adaptada para la realización de este estudio. Dado que proporciona la trayectoria detallada de toda la economía boliviana cada año desde el año 2000 hasta el año 2100, lo hemos nombrado BOLIXII. La principal ventaja de usar esta herramienta para el estudio de los impactos del cambio climático es que asegura la consistencia interna en un análisis muy complejo que engloba muchas diferentes sectores y diferentes metodologías de análisis. En la sección 2 se analizan las principales características del MEGC utilizado, así como algunas de las características específicas más relevantes para entender su funcionamiento. También se discute en forma muy general, las adaptaciones más importantes del MEGC realizadas para el estudio específico de la deforestación y el cambio climático. En la sección 3 se analiza en detalle la construcción del Escenario Base. Se discuten en primer lugar los principales supuestos utilizados en las simulaciones relativas al comportamiento de variables exógenas claves. Se detallan los principales cambios estructurales que se espera la economía boliviana experimente hasta el año 2100, año hasta el cual se realizan las proyecciones macroeconómicas. En la sección 4 se analiza en detalle las proyecciones de población y las tendencias demográficas esperadas de la población boliviana. El comportamiento de la población en el futuro tendrá un efecto muy importante sobre el funcionamiento del mercado laboral, tanto urbano como rural, 3
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia por lo que muy importante entender la dinámica poblacional. El rol de la educación y grado de calificación de la población también se discute en esta sección. La sección 5 discute las proyecciones sobre el uso de la tierra y su impacto sobre la deforestación. Es de espera que los próximos años la principal causa de la deforestación siga siendo las actividades agropecuarias, las cuales originan la ampliación de la frontera agrícola. En este sentido, en esta sección se discuten las tendencias esperadas en el futuro de la producción, el área sembrada, área deforestada y área abandonada. En la sección 6 se explica en detalle las proyecciones de las emisiones de gases de efecto invernadero, y las principales causas que las originan. Entre las causas principales de la emisión están los cambios en el uso de la tierra, y también la producción de algunas ramas de actividad, como es el caso de la producción de energía, manufactura y agropecuaria. La sección 7 analiza algunos resultados del las proyecciones macroeconómicas realizados mediante el MEGC, como es el caso del crecimiento del PIB, PIB per Cápita, consumo de los hogares, consumo de agua, equilibrios macroeconómicos, etc. Se discute la razonabilidad de las proyecciones realizadas a la luz de los comportamientos históricos observados en estas variables y de los cambios estructurales esperados para el futuro. Finalmente, la sección 8 discute algunas de las conclusiones más importantes de este estudio. El documento también contiene dos anexos. En el anexo A se analiza algunos aspectos importantes de la estructura del modelo, sobre todo en lo referido a la estructura productiva y de la distribución del ingreso entre las diferentes categorías ocupacionales identificadas en el modelo. En el anexo B se muestran en forma detallada todas las ecuaciones del MEGC utilizado en el presente estudio. 2. Principales Características del MEGC Los MEGC permiten realizar proyecciones manteniendo la consistencia macroeconómica en cada escenario para el cual se realiza la proyección. De esta forma, en cada escenario se verifican las identidades macroeconómicas fundamentales, como es el caso del los equilibrios entre el ahorro y la inversión, las restricciones de recursos de los sectores público y privado, las restricciones externas, la identidad entre oferta y demanda de bienes y servicios, a niveles global y sectoriales. A continuación se explican las principales características del modelo BOLIXXI. 4
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia 2.1 Características generales de BOLIXXI BOLIXXI es un modelo multisectorial, ya que incluye una desagregación relevante en los sectores de la producción, con diferentes cierres para sectores tales como la agricultura, minería, hidrocarburos, construcción, industria manufacturera, servicios, electricidad, etc. Con el objetivo de evaluar los efectos medioambientales de la producción, el sector agrícola ha sido desagregado aún más, incluyéndose en forma separada al sector agrícola tradicional, agrícola industrial, ganadería y forestal. También el sector de electricidad, gas y agua ha sido desagregado en tres sectores, por lo que se tiene las actividades de energía hidroeléctrica, termoeléctrica y agua en forma separada dentro del modelo. Esto será explicado en más detalle más adelante en el documento. BOLIXXI también permite evaluar los efectos de diversos escenarios de crecimiento sobre la distribución del ingreso, ya que incluye una desagregación significativa para los diferentes grupos socio-económicos que participan en el mercado laboral, como ser: trabajadores asalariados y no asalariados, trabajadores urbanos y rurales, trabajadores calificados y no calificados. También hay una desagregación institucional significativa, ya que el modelo incluye a los sectores de las empresas, gobierno, empresas públicas, microempresas, etc. BOLIXXI es dinámico-recursivo, por lo que permite evaluar los efectos de corto, mediano y largo plazo de las políticas, estrategias, y choques externos. El modelo resuelve los equilibrios para un año t, una vez que se ha resuelto y encontrado la solución factible para el año t-1. De esta forma BOLIXXI permite la acumulación de diversas formas de capital y activos en la economía, como es el caso de capital físico (público y privado), activos financiero (depósitos, cartera, reservas externas, deuda interna y externa), capital humano (trabajadores calificados), etc. Se ha incorporado varios cambios estructurales importantes, lo que nos permite usar BOLIXXI para realizar proyecciones para periodos muy extensos (hasta 100 años). 2.2 Características específicas importantes En esta sección se discuten las principales características específicas de BOLIXXI. En el anexo A se realiza una discusión más detallada de todas las características del modelo. Sin embargo, en esta sección se esbozan algunas características fundamentales: a) La oferta de cada una de las actividades productivas se determinan a través de funciones de producción sectoriales de elasticidad constante tipo CES (Constant Elasticity Substitution). Pj = {(1+txij).[Σ(PDi/Pjρj).ai,j + ßCP,j.(rcj.Pj)1-ρj + ßUP,j.(ruj.Pj)1-ρj + ßLB,j.(w)1-ρj + aMP,j.(PDMP)1-ρj]}1/(1-ρj) 5
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia Donde la estructura de costos de cada actividad es función de los impuestos pagados por el sector (1+txij); del consumo intermedio de insumos proveniente de otros sectores (Σ(PDi/Pjρj).ai,j); y de cuatro factores productivos: i. capital corporativo (ßCP,j.(rcj.Pj)1-ρj), ii. capital no corporativo (ßUP,j.(ruj.Pj)1-ρj); iii. mano de obra (ßLB,j.(w)1-ρj); y iv. insumos importados (aMP,j.(PDMP)1-ρj). b) En el sector productivo todas las actividades tienen un cierre de mercado que se da a través de variaciones de precios y de cantidades, dependiendo de la elasticidad de las curvas de oferta y de demanda. Pj . Xj = CIj + DFj Es decir, un cambio en la demanda final del sector j (DFj) o en el consumo intermedio de insumos producidos por ese sector (CIj) traerá como consecuencia un incremento en la cantidad producida por este sector (Xj ) o por un aumento de los precios ( Pj). c) En el modelo se diferencian varios grupos e instituciones cuyos balances de acumulación tienen diferentes cierres: hogares, corporaciones, empresas públicas, gobierno, y sector externo. Cada agente debe decidir sobre la composición de sus respectivos portafolios, basados en la rentabilidad de cada activo. Esto se incluye en BOLIXXI mediante la inclusión de funciones de portafolio de elasticidad constante tipo CES : ASSk ≡ ΣAAk + KNk Donde ASSk es el activo total del agente económico k. Este está compuesto de las inversiones en activos financieros (ΣAAk) y la inversión en activos físicos (KNk). La cantidad que el agente k invierte en activos j dependerá de la rentabilidad relativa de ese activo en relación a la rentabilidad total de los activos. Es decir: AAk,j = α,k,j.(rfj,k/rkk)σ.Ak Los agentes también invertirán parte de su portafolio en activos físicos, siguiendo la misma lógica de las rentabilidades relativas. KNk = αk,j.(rfj,k/rkk)σ.Ak El balance de acumulación de cada agente k sigue reglas particulares, las cuales se analizan a continuación. d) El ajuste de los balances de acumulación para los hogares la causalidad va desde la disponibilidad de recursos hacia la acumulación de activos. Por lo tanto, el nivel de inversión realizado y la acumulación de otros activos financieros, se ajustan a la disponibilidad de 6
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia fondos, que es determinada exógenamente a los hogares. Los hogares sin embargo pueden escoger la estructura de su portafolio siguiendo criterios de maximización de rentabilidad. e) Las compañías también invierte de acuerdo a su disponibilidad de recursos. Sin embargo, a diferencia de los hogares, las compañías tienen acceso a recursos externos y son prestatarios preferenciales por parte de los bancos. Las Compañías puede determinar la estructura de su portafolio sobre la base de las diferenciales de rentabilidad de los distintas alternativas de inversión. El nivel de inversión realizado por las Compañías puede estar restringido por la disponibilidad de financiamiento impuesto por la política monetaria a nivel macroeconómico ('budget constraint'). f) Las Empresas Públicas y el Gobierno por otra parte, determinar sus niveles de inversión en capital físico en forma exógena y también de activos financiero, y la disponibilidad de financiamiento se ajusta a estos niveles. Parte de ese financiamiento viene del mercado financiero nacional, por lo que existe un cierto grado de “crowding-out” de las actividades del sector privado. Sin embargo, la variable de ajuste final en el balance de acumulación del sector público es el endeudamiento externo, el cual se ajusta endógenamente en el balance del sector público. g) El Banco Central otorga crédito a los bancos privados, cumpliendo su rol de prestamista de última instancia. El crédito al sector público, gobierno y empresas estatales, se ajusta dependiendo de la demanda de financiamiento del sector público. h) Los bancos comerciales prestan a las compañías de acuerdo a las necesidades determinadas por estas últimas. Contrariamente, los bancos determinan los niveles de financiamiento a los hogares basados en criterios de rentabilidad. El financiamiento de estos créditos es obtenido mediante depósitos bancarios, crédito proveniente del Banco Central y financiamiento externo. i) Por lo analizado anteriormente, se puede deducir que a nivel macroeconómico, el MEGC incorpora diverso tipos de ajuste para el balance ahorro-inversión para la economía en su conjunto. Sh + Sc + Sg + Se = Ih + Ic + Ig La inversión del gobierno (Ig) se determina exógenamente y el ahorro de los hogares (Sh), ahorro de las empresas (Sc) y del gobierno (Sg) se determinan en función de los ingresos y gastos de cada uno de estos sectores. Por lo tanto, si por ejemplo el gobierno aumenta su nivel de inversión (ig), las variables que ajustan el balance macroeconómico son: i. La inversión de los hogares (Ih) y de las corporaciones (Ic) se reducen debido a que éstas se ajustan a la disponibilidad de financiamiento, lo cual puede generar un efecto de desplazamiento de la actividad privada (“crowding-out”). ii. A través del ahorro externo (Se), ya que un incremento en la inversión pública (Ig), traerá como consecuencia un aumento en el déficit fiscal, el cual será financiado parcialmente mediante mayor endeudamiento externo. 7
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia iii. También puede aumentar el ahorro del gobierno y del sector privado en su conjunto, debido al mayor nivel de actividad que se genera al aumentar la inversión pública, en un ajuste al estilo keynesiano. iv. Finalmente, el aumento en la inversión también puede generar efectos re-distributivos en el ingreso, desde los sectores con mayor propensión a consumir, hacia sectores con menor propensión a consumir, por lo que el ahorro a nivel macroeconómico tendería a aumentar para financiar la inversión adicional. En el Anexo A de este documento, aparecen en detalle las ecuaciones de BOLIXXI así como una explicación de cada una de las ecuaciones. El Anexo B presenta la Matriz de Contabilidad Social de 1999 utilizada como base para la construcción de BOLIXXI. 2.3 Las variables medioambientales de BOLIXXI BOLIXXI ha sido adaptado para evaluar los efectos del comportamiento macroeconómico sobre variables medioambientales, tales como la deforestación y la emisión de gases de efecto invernadero. El modelo también permite evaluar los efectos y costos económicos de implementar políticas dirigidas a reducirla la deforestación y las emisiones de gases. Estas también pueden variar si se producen shocks externo, como ser un incremento en el precio de los alimentos en los mercados internacionales, o un cambio tecnológico que incrementa la productividad de la tierra. BOLIXXI también permite evaluar y medir los costos de implementar políticas dirigidas a reducir la deforestación y las emisiones de CO2. Las políticas pueden estar dadas en la forma de impuestos a la producción de sectores que tengan un mayor efecto sobre estas variables medioambientales, como es el caso de la agricultura agro-exportadora o la producción de energía termoeléctrica. También permite evaluar los efectos de aplicar políticas de incentivos y compensaciones, aplicadas con el objeto de incentivar una reducción en la producción y en la deforestación. Los costos económicos de aplicar políticas dirigidas a reducir la deforestación y emisión de gases pueden ser evaluados en términos de los valores presentes netos de la producción no materializada, de exportaciones que se dejaron de realizar, del empleo no generado, etc. También se pueden determinar los costos fiscales de cada una de las alternativas de políticas o estrategias adoptadas; los costos incurridos en términos de mayor inflación o apreciación cambiaria; los impactos distributivos de estas políticas. 3. Cambios estructurales de largo plazo Para la construcción del escenario base, es necesario especificar de antemano, los principales supuestos sobre los cuales se basarán las proyecciones. Estos supuestos incluyen las tendencias 8
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia demográficas observadas, las tasas de inversión estimadas, los cambios estructurales esperados en el futuro, los cuales condicionarán los resultados de las proyecciones, etc. Para analizar los cambios estructurales de largo plazo que una economía como la boliviana puede experimentar en un periodo de 100 años, un MEGC se constituye en una herramienta muy valiosa. Como se dijo anteriormente, el MEGC nos garantiza que las proyecciones realizadas mantengan una coherencia y consistencia macroeconómica interna, ya que se verifican las identidades macroeconómicas y se respetan las restricciones de recursos internas y externas existentes. Sin embargo, es necesario definir claramente los supuestos sobre los cuales se realiza las proyecciones y se definirá los diferentes escenarios, los cuales comprenden los supuestos adoptados sobre los cambios estructurales que esperaríamos que se produzcan en Bolivia, en las áreas económica, demográfica, social, medioambiental, tecnología, etc. Algunos de los cambios importantes esperados, y que están siendo incluidos en las proyecciones de largo plazo son los siguientes: i. Las tendencias demográficas de la población boliviana prevén un crecimiento de la población a tasas decrecientes, así como una creciente urbanización de la misma en el largo plazo. ii. El nivel de ingreso per cápita se incrementará en forma importante, convirtiendo a Bolivia en un país de ingresos medios-altos. iii. Para que suceda lo planteado en el punto ii, es necesario que se produzca un incremento sostenido en la productividad del trabajo y consecuentemente en los salarios reales. iv. También es necesario que se incremente en forma sostenida las tasas de inversión y de innovación tecnológica, lo cual permitirá alcanzar los incrementos en la productividad mencionados. Este aumento en la productividad es también necesario, dado que la tasa de crecimiento de la población se irá reduciendo paulatinamente. v. El progreso tecnológico también permitirán incrementar la productividad de la tierra y por lo tanto también reducir el área deforestada. vi. Será necesario también crear mayor empleo en sectores que generen un mayor valor agregado y por lo tanto permitan absorber el elevado desempleo y subempleo que caracterizan en la actualidad el mercado de trabajo en Bolivia. vii. Es importante que los diferentes escenarios construidos sean consistentes con las restricciones de recursos internas y externas, por lo que en cada escenario se verificarán la consistencia de las proyecciones de los balances fiscales y externos, la acumulación de deuda pública y la tasa de inflación. 9
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia 4. Tendencias Demográficas y el Mercado Laboral 4.1 Crecimiento poblacional La tendencia demográfica futura del país tendrá un impacto significativo sobre el desempeño económico, ya que este incide directamente sobre el comportamiento del consumo y del mercado laboral. En la construcción del escenario base se incluyeron las proyecciones de población elaboradas por la CEPAL, las cuales consideran que la población boliviana crecerá a tasas decrecientes hasta el año 2070, aumentando de 10,2 millones en 2009 a 17,7 millones en 2070. A partir de ese año, la tasa de crecimiento poblacional se volverá negativa, llegando la población para el año 2100 a 16,4 millones (ver el Gráfico No. 1). Otra característica importante de las proyecciones demográficas es que éstas asumen que la población boliviana tenderá a ser crecientemente urbana, pasando la tasa de urbanización de 62,3% en 2001 a 84,2% en 2100. Esta tendencia también tendrá efectos significativos sobre el funcionamiento del mercado laboral, ya que existirá una mayor presión sobre la generación de empleo en el mercado laboral urbano, y necesariamente deberá producirse un significativo incremento en la productividad del trabajo rural, especialmente en las actividades agropecuarias, para de esta forma garantizar el incremento en la producción de alimentos y productos de exportación agro-industriales. Gráfico No. 1: Proyecciones de población rural/urbana en Bolivia Fuente: Elaboración propia, en base a proyecciones de población de CEPAL. 10
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia Debido a las características actuales de la población boliviana, la cual tiene una alta proporción de población joven, se espera que en los próximos años se produzca un elevado ingreso de nuevos participantes a la fuerza de trabajo, por lo que la Tasa de Dependencia (TD), definida como la razón entre Población en Edad de No Trabajar (PENT), dividida entre la Población en Edad de Trabajar (PET), a nivel nacional caería de 80,4% en 2005 a 56,6% en 2040, lo cual hará que la tasa de crecimiento de la población económicamente activa sea mayor que la tasa de crecimiento de la población. Posteriormente, la Tasa de Dependencia tiende a aumentar hasta situarse alrededor del 85% para el año 2100. El Gráfico No. 2 muestra la evolución estimada para la Tasa de Dependencia a nivel nacional, urbano y rural. En el área rural, la tasa de dependencia es en la actualidad mucho más elevada que en el área urbana, por lo que se proyecta que la tendencia descendente inicial tienda a ser más pronunciada, pero a su vez ésta tome un periodo mayor de tiempo en relación a la del área urbana. Al final del periodo de análisis, las tasas de dependencia urbana y rural, y por lo tanto nacional, tienden a converger al nivel de 85%. Gráfico No. 2: Tasa de Dependencia Proyectada (PENT/PET) % 110.0 100.0 90.0 80.0 70.0 60.0 50.0 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050 2055 2060 2065 2070 2075 2080 2085 2090 2095 2100 Total Urbana Rural Fuente: Elaboración propia, en base a proyecciones de población de CEPAL. 7.3 Población en edad de trabajar (PET) y población económicamente activa (PEA) Las tendencias demográficas descritas, tanto en términos de la tasa de crecimiento de la población, la creciente urbanización y la mayor participación de la población en el mercado laboral, tienen efectos significativos en el funcionamiento del mercado laboral, tanto urbano como rural. 11
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia A nivel nacional, se observa que la PET crece hasta el año 2058 a tasas decrecientes. Para ese año, la PET a nivel nacional llega a ser de 10,6 millones de personas. Debido a las tendencias demográficas descritas, a partir de del año 2059 la PET empieza a decrecer a tasas crecientemente negativas, llegando en el año 2100 a un nivel de 8,9 millones (Gráfico No. 3). El comportamiento de la PET tiene un efecto directo sobre el comportamiento de la Población Económicamente Activa (PEA), la cual sigue un comportamiento muy similar al de la PET. Gráfico No. 3: Proyecciones de PET, PEA y PEA calificada (miles de personas) 12,000 10,000 8,000 6,000 4,000 2,000 0 2001 2006 2011 2016 2021 2026 2031 2036 2041 2046 2051 2056 2061 2066 2071 2076 2081 2086 2091 2096 PET PEA PE Calificada A Fuente: Elaboración propia, en base a proyecciones de población de CEPAL. Debido a las tendencias demográficas analizadas, existen diferencias significativas entre el comportamiento de la oferta laboral en las áreas urbana y rural. En el área urbana la PET aumenta, también a tasas decrecientes, hasta el año 2063, debido a la mayor migración desde el área rural hacia el área urbana. Ese año la PET urbana llega a ser de 8,2 millones de personas. A partir de 2064 la PET urbana se reduce hasta llegar en 2100 a un número de 7,5 millones (Gráfico No. 4(a)). La PET en el área rural por otra parte, el crecimiento de la PET se da solamente hasta el año 2050, cuando ésta alcanza un nivel de 2,5 millones. Posteriormente ésta experimenta un significativo descenso, llegando para el año 2100 a un nivel de 1,4 millones, inferior al nivel de la PET existente el año 2000. Debido a que se mantiene el supuesto que en el área rural prácticamente todas las personas que están en la PET también pertenecen a la PEA, esta última sigue prácticamente la misma tendencia de la PET (Gráfico No. 4(b)). 12
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia Gráfico No. 4: Proyecciones de PET, PEA y PEA calificada, por área (miles de personas) (a) Área urbana 9,000 8,000 7,000 6,000 5,000 4,000 3,000 2,000 1,000 0 2001 2006 2011 2016 2021 2026 2031 2036 2041 2046 2051 2056 2061 2066 2071 2076 2081 2086 2091 2096 PET PEA PE Calificada A (b) Área rural 3,000 2,500 2,000 1,500 1,000 500 0 2001 2006 2011 2016 2021 2026 2031 2036 2041 2046 2051 2056 2061 2066 2071 2076 2081 2086 2091 2096 PET PEA PE Calificada A Fuente: Elaboración propia, en base a proyecciones de población de CEPAL. Finalmente, dado que el modelo diferencia el comportamiento del mercado laboral según la calificación de la mano de obra (calificados y no calificados) fue necesario realizar proyecciones de la PEA tanto urbano como rural, considerando el grado de calificación de la misma. En primer lugar, se asume que los trabajadores calificados son aquellos que han completado la enseñanza secundaria o tienen enseñanza superior, mientras que los trabajadores no calificados son los que no han podido completar la enseñanza secundaria. El modelo también asume que la oferta de trabajo calificado es inelástica en la actualidad, por ser esta relativamente escasa. Por el contrario, la oferta de trabajadores no calificados es más elástica por ser esta más abundante. Por 13
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia lo tanto, la oferta de trabajo calificado en BOLIXXI actúa como una restricción al crecimiento, dada su baja elasticidad. Sin embargo, a través del tiempo se espera que la mayor parte de la población y fuerza laboral boliviana sea calificada, por lo que la restricción impuesta al crecimiento por el trabajo calificado tenderá a volverse menos crítica. A nivel nacional, la PEA ocupada calificada para el año 2008 alcanza a 860 mil personas, equivalentes al 15,8% de la población ocupada. La PEA calificada por otra parte, ha estado creciendo a una tasa de 8% promedio anual durante el periodo 2001-2007, lo que ha permitido incrementar la incidencia de los trabajadores calificados de 11,7% el año 2000 a 15,8% en 2007. El crecimiento futuro de la fuerza laboral calificada dependerá de las políticas públicas y del gasto en educación, por lo que en el escenario base se asume que la oferta de mano de obra calificada se incrementará a una tasa superior a la tasa de crecimiento de la fuerza laboral y por lo tanto mayor a la tasa de crecimiento de la población. De acuerdo a las proyecciones realizadas, para el año 2100 se espera que un 85% de la PEA tanto para el área urbana como rural, y por lo tanto a nivel nacional, sea calificada. Es decir tengan por lo menos completada la educación secundaria, equivalente a 12 años de escolaridad. Debido a que se espera que existirá un mayor énfasis en las políticas públicas para que la mayor parte de la población tenga la enseñanza secundaria completa lo más antes posible, se asume una tasa de crecimiento de la PEA calificada más alta en los primeros años, la cual va descendiendo paulatinamente a través de los años. El porcentaje de PEA urbana calificada se incrementa de 41% en 2000 a 85% para el 2100, mientras que el porcentaje de PEA rural calificada aumenta de 5,5% en 2000 a 85% en 2100. A nivel nacional el porcentaje de PEA calificada sube de 26,8% en 2000 a 85% en 2100. Estas tendencias aparecen en los Gráficos No. 3 y 4. Si bien fue importante diferenciar entre la fuerza laboral calificada y no calificada para fines de modelaje del mercado laboral en el BOLIXXI, también fue importante incluir una medida del nivel de capital humano existente, para lo cual se proyectó los años de escolaridad para cada una de las categorías ocupacionales incluidas en el modelo. De acuerdo a las proyecciones realizadas, a nivel nacional los años de escolaridad de la PEA subirán de 7,6 años para el año 2000 a 15,7 años en 2100. En el área urbana, los años de escolaridad promedio de la población se incrementarán de 9,6 años en 2000 a 16,4, mientras que en el área rural este incremento será de 4,2 a 12,3 años. Es decir, se espera que para el año 2100 la mayor parte de la población tenga al menos la enseñanza media completa (Gráfico No. 5). 14
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia Gráfico No. 5: Años de Escolaridad de la PEA en Bolivia (Número Promedio de Años de Estudio Cursados) 18.0 16.0 14.0 12.0 10.0 8.0 6.0 4.0 2.0 0.0 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050 2055 2060 2065 2070 2075 2080 2085 2090 2095 2100 Nacional Urbana Rural Fuente: Elaboración propia. 7.4 Oferta y Demanda de Trabajo La oferta de trabajo para cada uno de los sectores productivos en BOLIXXI se determina a partir de las tendencias demográficas analizadas en la sección anterior, tanto para el área urbana como rural, así como la oferta de trabajo calificado y no calificado. La oferta de trabajo (LSk) para cada una de las categorías ocupacionales está dada en el modelo por la PEA. Las tendencias demográficas analizadas determinan la oferta de trabajo (PEA) para cuatro grupos de trabajadores: 1) urbanos calificados, 2) urbanos no calificados, 3) rurales calificados y 4) rurales no calificados. Esta oferta de trabajo se distribuye a través de los diferentes sectores productivos, de acuerdo a una función de sustitución de elasticidad constante (CES), donde la oferta de trabajo tipo k, en la rama de actividad i está dado por la siguiente función. LLSk,i = αk,i . (wk,i/wk) ρk . LSk Donde: LLSk,i : oferta de trabajo k en la rama de actividad i αk,i : participación de la actividad i, en el empleo de trabajo tipo k, en el año base wk,I : salarios pagados en la actividad i a la categoría de trabajo k wk ρk : salario promedio pagado a la categoría de trabajo tipo k LSk : oferta de trabajo tipo k determinado por las tendencias demográficas 15
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia ρk : elasticidad de sustitución constante La ecuación anterior muestra que un trabajador de la categoría ocupacional k, elegirá trabajar en la actividad i, en la medida que el salario pagado en esta actividad a este tipo de trabajo (wk,i) sea mayor que el salario promedio pagado por todas las actividades económicas a esta categoría laboral. La demanda de trabajo (LDj) por otra parte, se deriva en el MEGC de las funciones de producción de cada una de las ramas de actividad i incluidas en el modelo, y es igual a la función productividad marginal del trabajo en cada rama de actividad. LDi = ßi.(Pj/wi)ρi.Xi Donde: LDi : demanda total de trabajo en la actividad i ßi : participación de la actividad i en la demanda total de trabajo en el año base wi : salario promedio pagado en la actividad i Pi : precio promedio de bien o servicio producido por la rama de actividad i Xi : producción de la actividad i ρi elasticidad de sustitución constante en la actividad i Esta ecuación implica que las empresas van a emplear trabajadores, en la medida que el precio del bien producido (Pi) sea mayor al salario pagado para producirlo (wi), suponiendo que en equilibrio, la productividad marginal del trabajo es igual al salario real, lo cual queda expresado en forma implícita en la ecuación anterior. A partir de esta demanda por trabajo para cada rama de actividad, se derivaron demandas anidadas en cada una de las ramas de actividad para cada una de las categorías ocupacionales incluidas en el modelo, y descritas en mayor detalle en el anexo A. Es decir: LLDk,i = αk,i (wk,i / wi)ρi . LDi Donde: LLDk,i : demanda en la actividad i, por trabajo tipo k αk,i : participación de la categoría de trabajo k, en la demanda total de trabajo de la actividad i en el año base wi : salario promedio pagado en la actividad i wk,i: salario pagado en la actividad i a trabajadores de la categoría ocupacional k LDi : demanda total de trabajo en la actividad i ρi elasticidad de sustitución constante en la actividad i 16
  • 18.
    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia De acuerdo a esta función, las empresas que operan en la rama de actividad i, contratarán más trabajadores de la categoría laboral k, en la medida que el salario pagado a estos trabajadores (wk,i) sea menor al salario promedio pagado en esta rama de actividad (wi). Finalmente, en equilibrio se verifica que la oferta de trabajo es igual a la demanda, para cada categoría ocupacional y para cada rama de actividad: LLSk,i = LLDk,i El Gráfico No. 6 muestra el comportamiento del empleo de acuerdo a las proyecciones realizadas mediante el modelo. Se observa que para el 2100, la población ocupada no calificada, urbana y rural, tiende a disminuir debido a que para este año, la mayor parte la población boliviana estará calificada. Por otro lado, la población calificada, tanto urbana como rural, tienden a aumentar, aunque el incremento de la población urbana es mayor a la de la rural, debido a la creciente migración campo-ciudad. Gráfico No. 6: Trabajadores por Categoría Ocupacional (Miles de Trabajadores) 6,000 5,000 4,000 3,000 2,000 1,000 0 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050 2055 2060 2065 2070 2075 2080 2085 2090 2095 2100 CU NCU CR NCR Fuente: Elaboración propia. 5. Uso de la Tierra, Deforestación y Actividad Agrícola Otro de los aspectos fundamentales que fueron incluidos en el diseño del escenario base dentro de BOLIXXI fue el comportamiento de la deforestación durante el horizonte de tiempo analizado en este estudio. Se adoptaron las proyecciones de deforestación realizadas en Andersen (2009), por lo que en el modelo se modeló el vínculo existente entre producción agropecuaria, área sembrada y deforestación. 17
  • 19.
    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia La deforestación ocurrida en Bolivia en los últimos años ha estado asociada a la expansión de la frontera agrícola, la cual a su vez ha dependido de la expansión de producción de productos industriales y de cereales. El área sembrada de productos agrícolas industriales (soya y girasol), ha experimentado el mayor incremento en los últimos 17 años, creciendo de 314,5 mil hectáreas en 1991 a 1.265 mil hectáreas en 2007. La superficie sembrada de cereales por su parte creció de 627,8 mil hectáreas en 1991 a 916,9 mil hectáreas en 2001. Ambos tipos de cultivos representaron el 86,3% del área sembrada para el 2001 (Gráfico No. 7). El resto de los productos agrícolas: frutales, estimulantes, hortalizas, tubérculos y forrajes, solo representan un 13,7 del área sembrada para ese año y ésta ha permanecido prácticamente constante a través del tiempo. Lo anterior muestra que no todos los productos agrícolas han contribuido de igual manera a la expansión de la frontera agrícola y por lo tanto a la deforestación. Gráfico No. 7: Superficie Cultivada por Productos Principales (millones de hectáreas) 1.4 1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 Cereales Estimulates Frutales Hortalizas Industriales Tubérculos Forrajeras Fuente: Elaboración propia en base a información de INE. Para el cálculo del área deforestada, se utilizó el balance del área de tierra boscosa disponible en Bolivia. De esta forma, el área total de tierra disponible en el país, que tiene el potencial de ser utilizada para actividades agropecuarias, es igual al área cultivada en el periodo t, más el área abandonada por los productores agropecuarios debido a su agotamiento y depreciación, más el área que permanece como bosque. Es decir: ATt = Bt + Ct + At Donde: 18
  • 20.
    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia ATt : Área total cultivable existente en Bolivia (constante para cualquier t) Bt: Área de bosques existente en el periodo t Ct: Área cultivada en el periodo t At: Área abandonada existente en el periodo t Esta ecuación, que es mostrada en el Gráfico No. 8 se resuelve de la siguiente manera: El área total disponible (ATt) está dada exógenamente y permanece fija para todo el periodo de las proyecciones, siendo ésta igual a 50 millones de hectáreas, lo que es la mitad de la superficie total del país. No toda esta área tiene aptitud para agricultura por problemas de pendientes fuertes, inundaciones regulares, suelos no adecuados, áreas protegidas, y otros. Sin embargo, en el pasado estas razones no han sido suficientes para prevenir la conversión de bosque a usos agropecuarios. Gráfico No. 8: Superficie cultivada por productos principales (millones de hectáreas) 50.000 45.000 40.000 35.000 30.000 25.000 20.000 15.000 10.000 5.000 0.000 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050 2055 2060 2065 2070 2075 2080 2085 2090 2095 2100 Area Cultivada Area Abandonada Bosques Fuente: Elaboración propia en base a información de INE. El área cultivada Ct, que es la variable referida a la utilización de la tierra por parte de las actividades agropecuarias en la producción del periodo, se calcula a partir de elasticidades área cultivada/producción agropecuaria para cada uno de los sectores agropecuarios identificados en el modelo (ηi). Estas elasticidades fueron estimadas econométricamente a partir de información disponible publicada por el INE. Es decir: Cti = µ . Xtηi El Cuadro No. 1 presenta estas elasticidades, así como la información sobre la producción, superficie sembrada y rendimientos para los principales productos agrícolas: girasol, soya, trigo, maíz, arroz, cebada, y papa, para el año 2007. Estos 7 productos abarcan el 80% de la superficie 19
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia sembrada, siendo los más importantes la soya, con el 37,9% del área total, y el maíz con 14%. Los mayores rendimientos sin embargo corresponden a la papa (5.4 TM/hectárea). La soya y el girasol presentan elasticidades ligeramente mayores a la unidad, lo que muestra que la expansión de la producción de estos cultivos ha requerido la incorporación en forma proporcional, de superficie de tierra adicional, por lo que el rendimiento ha permanecido constante. Otros productos como el trigo, maíz, y arroz presentan elasticidades más bajas. La menor elasticidad es la de la papa (0,025), lo que implica que las variaciones en la producción de este producto, hacia arriba o hacia abajo, se ha dado a través de cambios en el rendimiento, permaneciendo la superficie sembrada prácticamente constante a través del tiempo. Cuadro Nº 1: Producción, superficie sembrada, y rendimientos de los principales productos agrícolas 2007 Area % Superficie Elasticidad Producción Sembrada Total Rendimiento Superficie/ TM (hectáreas) Sembrada (TM/hectárea) Producción Girasol 173.3 162.0 6.4 1.07 1.073 Soya 1,595.9 958.3 37.9 1.67 1.015 Trigo 165.2 144.0 5.7 1.15 0.614 Maíz 770.4 354.2 14.0 2.18 0.421 Arróz 369.1 170.0 6.7 2.17 0.414 Cebada 72.6 93.3 3.7 0.78 0.166 Papa 735.3 137.0 5.4 5.37 0.025 Otros 509.4 20.1 Total 2,528.0 100.0 Fuente: Elaboración propia en base a información del INE. Con el objetivo de incorporar estos hechos estilizados dentro de BOLIXXI, la producción agropecuaria fue agrupada en categorías, sobre la base de la tecnología imperante en su producción: actividades agrícolas tradicionales (frutales, estimulantes, hortalizas, tubérculos, forrajeras y cereales, excluyendo la producción de trigo y sorgo) y agricultura industrial (industriales, trigo y sorgo), para lo cual se utilizaron precios constantes de 1999 con el objeto de valorar la producción y poder de esta forma agregarla, obteniéndose así series de producción constantes para la agricultura tradicional e industrial. En base a esta clasificación se estimaron elasticidades área sembrada-producción para ambos grupos de agricultura, las cuales miden el cambio porcentual en la superficie sembrada que ocurre ante cambios porcentuales en la producción. Los valores obtenidos para estas elasticidades son de 1,088 para los productos industriales y de 0,42 para los productos agrícolas tradicionales. El Gráfico No. 9 muestra las series obtenidas para la agricultura tradicional e industrial, así como las elasticidades estimadas a partir de ellas. Estas elasticidades fueron introducidas en el modelo, lo cual permitió proyectar el área cultivada para ambas categorías de productos agrícolas, y para la agricultura en su conjunto. 20
  • 22.
    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia Gráfico No. 9: Producción y área sembrada para productos agrícolas industriales y tradicionales 7.5 y = 1.088x - 8.726 R² = 0.956 Ln (Área Sembrada en Hcts.) 7 y = 0.424x + 0.524 R² = 0.809 6.5 6 5.5 5 13.5 14 14.5 15 15.5 LN(Producción en Bs. Constantes) Tradicional Industrial Fuente: Elaboración propia en base a información de INE. Para calcular el área deforestada y abandonada se adoptó el supuesto que el área deforestada acumulada (Dt) en el periodo t, es igual a la superficie cultivada (Ct) más la superficie abandonada (At) existente en ese periodo. Es decir ATt – Bt = Dt = Ct + At Por otra parte, el área deforestada (Dt) fue relacionada con el área cultivada, asumiendo que la principal causa para que exista deforestación es la ampliación de la frontera agrícola. De esta forma, se estimó una función de causalidad entre el área cultivada en el periodo t (Ct) y el área deforestada acumulada para ese mismo periodo (Dt). Dt = f(At) Esta función se estimó a partir de las proyecciones de área cultivada resultantes del MEGC y las proyecciones de deforestación realizadas por Andersen (2009). Se utilizó una ecuación polinómica de grado 4 la que mejor refleja esta relación. Los resultados de la proyección aparecen en el Gráfico No. 10. 21
  • 23.
    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia Gráfico No. 10: Proyecciones de área sembrada total y área deforestada 40.0 35.0 30.0 25.0 20.0 15.0 10.0 5.0 0.0 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050 2055 2060 2065 2070 2075 2080 2085 2090 2095 2100 Area Cultivada Area Deforestada Observada Proyección LA Fuente: Elaboración propia en base a información de Andersen (2009). La relación proyectada entre la superficie sembrada y el área deforestada aparece en el Gráfico No. 11, el cual muestra que la superficie total sembrada para el año 2100 alcanzaría a 29 millones de hectáreas, mientras que el área deforestada sería de 37,6 millones. Inicialmente, la expansión de la frontera agrícola estaría asociada a una mayor deforestación. Sin embargo, en la medida que el área deforestada se aproxima al máximo disponible de bosque en el país, incrementos adicionales en el área sembrada tendrían un menor efecto sobre la deforestación, e incluso en algún momento sería mayor el área recuperada que el área deforestada, con lo que la tasa de abandono de tierra por parte de los productores agrícolas se tornaría negativa. Gráfico No. 11: Proyecciones de área sembrada total y área deforestada acumulada Area Sembrada y Deforestada 40,000 Area Deforestada (miles de hectáreas) 35,000 30,000 25,000 20,000 15,000 10,000 5,000 0 0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,000 35,000 Area Sembrada (miles de hectáreas) Fuente: Elaboración propia en base a información de Andersen (2009). 22
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia El Gráfico No. 12 muestra las variaciones anuales en el área cultivada, deforestada y abandonada. Como puede observarse, al principio del periodo analizado, los incrementos en el área cultivada traen como consecuencia incrementos en el área deforestada. Durante este periodo inicial, no existe una restricción significativa para incrementar la superficie de tierra disponible para la siembra. La superficie abandonada también se incrementa significativamente, dado que el costo de deforestación es bajo, y los productores no tienen un gran incentivo para recuperar la tierra o para realizar una agricultura más sostenible. Al final del periodo de simulación sin embargo, el costo de deforestar es mayor, debido a que la superficie de bosque disponible para deforestación se ha reducido significativamente. Por lo tanto, el costo de oportunidad más alto obliga a los productores a recurrir a las áreas de terreno que habían sido previamente deforestadas y abandonadas. Gráfico No. 12: Proyecciones de área sembrada total y área deforestada por año AreasSembrada y Deforestada por Año (milesde hectáreas) 1,000 800 600 400 200 0 -200 -400 -600 -800 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050 2055 2060 2065 2070 2075 2080 2085 2090 2095 2100 Sembrada Deforestada Abandonada Series4 Fuente: Elaboración propia en base a información de Andersen (2009). 6. Emisión de Gases de Efecto Invernadero BOLIXXI también permite realizar proyecciones de emisiones de gases de efecto invernadero. Estas se realizaron utilizando la información sobre emisiones publicadas en un estudio realizado por el Ministerio de Medio Ambiente y Agua (2009). De acuerdo a este estudio, las emisiones de gases de efecto invernadero en Bolivia se habrían incrementado de 28,7 mil Giga-gramos en año 2000 a 51,5 mil Giga-gramos para el 2004 (ver Cuadro No. 2). 23
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia Cuadro Nº 2: Factores de Emisión (Giga-gramos de CO2 por año) Sectores 2000 2002 2004 Energético 5,116 8,650 9,189 Procesos industriales 617 619 784 Agrícola 684 987 1,333 LULUCF 22,297 33,629 40,077 Residuos - 71 79 Emision Total Nacional 28,714 43,957 51,462 Fuente: Ministerio de Medio Ambiente y Agua (2009). La mayor parte de las emisiones y del crecimiento de las mismas es explicado por el factor de uso de tierra y cambio en el uso de la tierra (LULUCF en ingles por Land Use, Land Use Change and Forestry), el cual hace que las emisiones crezcan de 22,3 mil Giga-gramos de CO2 en 2000 a 40,1 mil Giga-gramos de CO2 en 2004. Este factor está básicamente asociado a la deforestación, como principal componente en explicar los cambios en el uso de la tierra y por lo tanto en la emisión. Los otros factores que inciden en la emisión son los asociados a la producción industrial, agrícola y también a la generación de energía. Este último factor es importante en explicar las emisiones y su crecimiento, especialmente aquella vinculada a la utilización de combustibles fósiles. A partir de esta información se calcularon coeficientes que vinculan la emisión de gases de cada uno de estos sectores a la producción para el caso de los sectores de energía, industria y agrícola. En el caso de la emisión resultante del LULUCF, se utilizó un coeficiente que vincula la emisión con la deforestación ocurrida en un año determinado. El coeficiente utilizado fue de 0,235 Giga- gramos de CO2 por hectárea deforestada. El Cuadro No. 3 muestra los coeficientes utilizados para cada uno de los sectores. Cuadro Nº 3: Coeficientes de Emisión/Producción (Giga-gramos de CO2 por millón de Bs. de 1990) Sectores 2,000 2,002 2,004 Energético 6.30 9.50 9.92 Procesos industriales 0.02 0.02 0.03 Agrícola 0.39 0.53 0.67 LULUCF (giga-gramos por 0.16 0.14 0.17 hectárea deforestada) Fuente: Estimaciones propias en basa a información del Ministerio de Medio Ambiente y Agua (2009). Estos coeficientes fueron introducidos en BOLIXXI para realizar las proyecciones referidas al escenario base. De acuerdo a dichas proyecciones, la emisión de CO2 en Bolivia se incrementaría 24
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia de 28 mil Giga-gramos de CO2 en el año 2000 a 177 mil Giga-gramos de CO2 en 2100. Esto representa un incremento de 6,1 veces en la emisión de gases de efecto invernadero. Inicialmente, el factor que contribuye más a la emisión de CO2 es LULUCF, debido a la elevada deforestación que ocurre en los primeros años de la proyección (Gráfico No. 14). En los años finales, cuando se reduce el nivel de deforestación, este factor también reduce su importancia en la emisión de CO2. Sin embargo, al final del periodo comienzan a cobrar importancia otros factores, como es el caso de la producción de energía a partir de combustibles fósiles, los cuales generan un aumento significativo en las emisiones. Como resultado de este proceso, la emisión por habitante aumentará de 3.6 TM por habitante en 2000 a 10 TM por habitante el 2100 (Gráfico No. 14). Gráfico No. 13: Emisiones de CO2 Proyectadas por Sector (Miles de Giga-gramos de CO2) Emisionespor S ector (milesde Giga-gramos) 200.0 150.0 100.0 50.0 0.0 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050 2055 2060 2065 2070 2075 2080 2085 2090 2095 2100 AI MF ET LULUCF Fuente: Proyecciones realizadas con BOLIXXI. Gráfico No. 14: Emisiones de CO2 por habitante proyectadas (TM de CO2 por habitante) Emisionespor Habitante (TM por habitante) 14.0 12.0 10.0 8.0 6.0 4.0 2.0 0.0 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050 2055 2060 2065 2070 2075 2080 2085 2090 2095 2100 Fuente: Proyecciones realizadas con BOLIXXI. 25
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia 7. Proyecciones Macroeconómicas Sobre la base de los supuestos sobre cambios estructurales discutidos previamente, y las proyecciones de población y deforestación analizadas, se realizaron las proyecciones macroeconómicas preliminares correspondientes al escenario base, utilizando para este efecto el MEGC. A continuación se reportan algunos de los resultados obtenidos. 7.1 Crecimiento del PIB per cápita Bolivia ha mostrado históricamente tasas muy bajas de crecimiento del PIB per cápita, por lo que el ingreso per cápita se ha mantenido históricamente en niveles muy bajos y estancados. El Gráfico No. 15 muestra que el PIB per cápita ha fluctuado apenas por encima de los US$ 1,000, expresado en dólares constantes de 2007, para el periodo 1970 a 2008. Una de las causas principales para que el ingreso per cápita se mantuviera durante tanto tiempo estancado en niveles tan bajos, ha sido el hecho que las tasas de inversión han sido históricamente bajas—de alrededor de 14% del PIB en promedio. Esto ha traído como consecuencia que los niveles de capitalización de la economía se mantengan también bajos y estancados. El Gráfico No. 15 muestra que el nivel de profundización del capital de la economía, que es la cantidad de capital existente por trabajador, fluctúe entre US$ 5.000 y US$ 6.500, expresados en dólares constantes de 2007, durante un periodo que va desde 1970 a 2008. Esto a su vez se traduce en niveles bajos de productividad por trabajador, los cuales para este periodo también se han mantenido estancados en niveles bajos, fluctuando entre US$ 2.400 y US$ 3.300 por trabajador durante el periodo de referencia. Gráfico No. 15: Profundización del Capital, Productividad del Trabajo y PIB per Cápita (US$ de 2007) 7,000 6,000 5,000 4,000 3,000 2,000 1,000 0 K Stock ppr trabajador PIB por trabajador PIB per cápita Fuente: Estimaciones propias en base a información del INE. 26
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia Para el periodo 1970 a 2008, el PIB per cápita en Bolivia solamente creció a una tasa promedio de 0.5% por año. Parte de este bajo crecimiento es explicado también por lo numerosos shocks que enfrentó la economía en algunos periodos, como ser a principios de la década de los 80 o a finales de la década de los 90 y principios de la década de los 2000. Las proyecciones sobre el crecimiento del PIB per cápita realizadas mediante BOLIXXI sitúan la tasa de crecimiento entre 1% y 3% por año (ver Gráfico No. 16). El hecho que esta tasa tienda a aumentar a través del tiempo se debe también al comportamiento proyectado de la población, la cual tiende a crecer a tasas decrecientes e incluso negativas, como fue analizado anteriormente. Las tasas de crecimiento proyectadas están muy por encima de las tasas históricas, por lo que se espera que a futuro el país no se mantenga en una situación de estancamiento y pueda alcanzar un crecimiento estable y sostenido, que le permita alcanzar mayores niveles de bienestar. Gráfico No. 16: Tasa de crecimiento del PIB per Cápita Observada y Proyectada (variación porcentual) 8.00 6.00 4.00 2.00 0.00 -2.00 -4.00 -6.00 -8.00 Observado Proyectado Fuente: Elaboración propia en base a información del INE y proyecciones realizadas con BOLIXXI. El Gráfico No. 17 muestra que, a las tasas de crecimiento proyectadas, el PIB per cápita para el año 2100 alcanzaría a US$ 12.800 por habitante, nivel superior en 8,9 veces al nivel observado en 2008, que fue de solo US$ 1.400. 27
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia Gráfico No. 17: PIB per Cápita Observado y Proyectado (US$ de 2007) 14,000 12,000 10,000 8,000 6,000 4,000 2,000 0 Observado Proyectado Fuente: Elaboración propia en base a información del INE y proyecciones realizadas con BOLIXXI. Las tasas de crecimiento del PIB per cápita proyectadas son el resultado de las tasas de crecimiento del PIB resultantes de la simulación de BOLIXXI y de las tasas de crecimiento de la población proyectadas por la CEPAL. En lo referido a las tasas de crecimiento del PIB, éstas se sitúan entre 3,5% y 2,9% para todo el periodo de la proyección (Gráfico No. 18), tasas totalmente alcanzables tomando en cuenta que el PIB durante el periodo 1970-2008 creció en promedio a una tasa anual de 2,9%. La tasa de crecimiento de la población por otra parte, presenta la tendencia descrita anteriormente, de tasas decrecientes hasta el año 2071 y negativas hasta el año 2100. Es este comportamiento de la población el que incide fuertemente en el aumento de la tasa de crecimiento del PIB per cápita a través del tiempo. 28
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia Gráfico No. 18: Crecimiento del PIB per Cápita, PIB y Población Observados y Proyectados (variaciones porcentuales) 10.00 8.00 6.00 4.00 2.00 0.00 -2.00 -4.00 -6.00 -8.00 Crecimiento PIB per cápita Crecimiento del PIB Crecimiento de la Población Fuente: Elaboración propia en base a información del INE y proyecciones realizadas con BOLIXXI. 7.2 Ingresos Laborales y Consumo de los Hogares Urbanos y Rurales El consumo de los hogares, urbanos y rurales, fueron estimados a partir de las simulaciones realizadas con BOLIXXI. El consumo fue estimado en base a una función que combina el ingreso corriente de los hogares, con una medida del ingreso permanente, dada por la riqueza neta de los hogares. El ingreso corriente fue calculado en base a los ingresos laborales de los hogares, urbanos y rurales, más otras transferencias netas recibidas por los mismos. La asignación de los ingresos laborales a cada categoría de hogar fue realizada en forma directa, ya que los trabajadores aparecen separados entre urbanos y rurales en el modelo. La estimación de los ingresos, para los hogares urbanos y rurales, aparece en el Gráfico No 19. 29
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia Gráfico No. 19: Ingresos laborales totales, urbano y rural (Millones de US$ de 2007) 200,000 180,000 160,000 140,000 120,000 100,000 80,000 60,000 40,000 20,000 0 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050 2055 2060 2065 2070 2075 2080 2085 2090 2095 2100 Urbano Rural Fuente: Elaboración propia en base a proyecciones realizadas con BOLIXXI. Como puede observarse, los hogares urbanos reciben una proporción mucho mayor del ingreso laboral que los hogares rurales, debido a que existe un mayor número de trabajadores en el área urbana en relación al área rural, y también a las diferencias de ingresos existente entre trabajadores urbanos y rurales. Para el año 2000, los hogares urbanos concentraban el 83% del ingreso laboral total. De acuerdo a las proyecciones realizadas, para el año 2100 la participación del ingreso en los hogares urbanos será ligeramente mayor, llegando a 85% del total. Sin embargo, debido a que las tendencias demográficas indican que la población boliviana tenderá a ser crecientemente urbana, los ingresos per cápita entre hogares urbanos y rurales tenderán a igualarse a través del tiempo (Gráfico No. 20). 30
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia Gráfico No. 20: Ingreso Per Cápita Urbano y Rural (US$ de 2007) 12,000 10,000 8,000 6,000 4,000 2,000 0 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050 2055 2060 2065 2070 2075 2080 2085 2090 2095 2100 Urbano Rural Fuente: Elaboración propia en base a proyecciones realizadas con BOLIXXI. Las proyecciones del consumo de los hogares, tanto a nivel nacional como desagregados para los hogares urbano y rural fueron realizados sobre la base de las proyecciones de ingresos, también a partir de las simulaciones de BOLIXXI. El consumo nominal de los hogares (NCHH) se calcula como una función de los ingresos disponibles del hogar (YDHH) y de una medida del ingreso permanente, dada en este caso por la riqueza o patrimonio neto de los hogares en el periodo t-1 (WTHHH(t-1)) . NCHH = s1.YDHH + s2.WTHHH(t-1) La asignación del consumo nominal entre los diferentes tipos de bienes se realiza a través de una función basada en un Sistema Lineal de Gasto (LES por Linear Expenditure System). Ci,HH = Θi,HH + µi,HH.((NCHH - ΣPDi.Θi,HH)/PDi) Donde: Θi,h = nivel base de consumo de bienes y servicios i; y µi,HH = participaciones en el presupuesto marginal. 31
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia Gráfico No. 21: Consumo Per Cápita Urbano y Rural (US$ de 2008) 9,000 8,000 7,000 6,000 5,000 4,000 3,000 2,000 1,000 0 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050 2055 2060 2065 2070 2075 2080 2085 2090 2095 2100 Urbano Rural Fuente: Elaboración propia en base a proyecciones realizadas con BOLIXXI. El consumo per cápita, tanto urbano como rural, muestra una tendencia ascendente a través del tiempo, y la brecha existente entre ambos tiende a equilibrarse a través del tiempo. 7.3 Consumo de Agua Cómo se explicó anteriormente, en BOLIXXI se incluyó como rama de actividad separada al sector de procesamiento y distribución de agua potable. De acuerdo a datos oficiales publicados por el Instituto Nacional de Estadísticas, la distribución y consumo de agua en las ciudades capitales para el año 2007 alcanzó a 128,2 millones de metros cúbicos. Esta cifra incluye el consumo doméstico (79% del consumo total), comercial (13.2%), industrial (2.7%) y oficial (5.1%) (ver el Cuadro No. 4). Estos datos están referidos a las ciudades capitales de departamento, ya que solamente éstas son abastecidas por empresas de agua, para las cuales se cuenta con cifras oficiales. Cuadro Nº 4: Consumo de Agua Potable en Ciudades Capitales (Miles de metros cúbicos) 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Total Nacional 101,995 101,628 104,753 110,876 114,681 119,429 123,548 128,205 Doméstico 77,152 77,775 80,846 87,109 90,506 94,897 97,165 101,291 Comercial 16,481 15,380 15,161 15,233 15,544 15,785 16,575 16,895 Industrial 2,766 2,755 2,823 2,642 2,685 2,610 3,345 3,439 Oficial 5,596 5,718 5,923 5,892 5,946 6,137 6,463 6,580 Fuente: INE. 32
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia Las proyecciones de consumo doméstico resultantes de las simulaciones del MEGC están asociadas al consumo de los hogares, los cuales son un componente de la demanda final. De acuerdo a estas proyecciones, el consumo doméstico de agua se incrementaría de 101 millones de metros cúbicos en 2007 a 1.316 millones de m3 el año 2100. Las demás categorías de consumo están asociadas a la demanda intermedia de otras actividades económicas, como es el caso de la industria manufacturera, el comercio y los servicios de la administración pública. Gráfico No. 22: Consumo de Agua por Tipo de Consumo (Miles de metros cúbicos) 1,400,000 1,200,000 1,000,000 800,000 600,000 400,000 200,000 0 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050 2055 2060 2065 2070 2075 2080 2085 2090 2095 2100 Doméstico Comercial Industrial Oficial Fuente: Elaboración propia en base a proyecciones realizadas con BOLIXXI. El consumo doméstico alcanzó en 2007 a 101,3 millones de metros cúbicos. Esta cifra representa en términos per cápita un consumo promedio de 9,6 metros cúbicos por habitante a nivel nacional. De acuerdo a las proyecciones realizadas por BOLIXXI, el consumo de agua crecerá a 80,3 metros cúbicos por habitante, lo que representa un incremento de 8,4 veces, superior al incremento en el consumo. Este incremento permitirá aumentar significativamente la cobertura de este servicio entre la población boliviana, tanto en el área urbana como rural (Gráfico No. 23). Gráfico No. 23: Consumo de Agua per cápita (metros cúbicos por habitante) 90.0 80.0 70.0 60.0 50.0 40.0 30.0 20.0 10.0 0.0 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050 2055 2060 2065 2070 2075 2080 2085 2090 2095 2100 Consumo por habitante Fuente: Elaboración propia en base a proyecciones realizadas con BOLIXXI. 33
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia 8. Conclusiones El presente documento resume los principales aspectos referidos a la construcción del escenario base realizada como parte del proyecto ERECC-Bolivia, el cual tiene como objetivo evaluar los efectos de este fenómeno sobre la economía boliviana. El horizonte de tiempo cubierto en este estudio es de aproximadamente 100 años y las proyecciones se extienden hasta el año 2100. Para realizar las proyecciones referidas al año base, se utilizó un Modelo de Equilibrio General Computable (MEGC), el cual integra aspectos sectoriales, dentro de un marco de consistencia macroeconómica. El modelo fue adaptado especialmente para la realización de este estudio, ya que se introdujeron al modelo desagregaciones relevantes para el estudio del cambio climático, como ser una desagregación importante de las actividades agropecuarias vinculadas a la deforestación y a la emisión de gases de efecto invernadero. Para la construcción del escenario base se adoptaron supuestos importantes sobre las tendencias demográficas esperadas, tendencias en el nivel educativo de la población, tendencias esperadas en el ahorro y en la inversión pública y privada. En el documento se analizó en detalle las tendencias demográficas esperadas para Bolivia, y cómo éstas incidirán en el funcionamiento del mercado laboral. Se espera que para el año 2100 el 85% de la población, tanto urbana como rural, tendrá al menos completada la enseñanza secundaria. Este aspecto tendrá un impacto importante sobre la productividad y sobre el nivel de ingresos de la población. La deforestación también se constituye en un fenómeno crítico que incide sobre el cambio climático. Esta está asociada en forma directa a las actividades productivas agropecuarias, por lo que el crecimiento futuro de la producción estará asociado a mayores niveles de deforestación. La deforestación anual sin embargo tenderá a disminuir, en la medida que el bosque disponible tienda a extinguirse, por lo que los productores deberán reducir la deforestación y recurrir a tierra previamente abandonada para alcanzar mayores niveles de producción. En el documento también se analiza la trayectoria esperada de las emisiones de gases de efecto invernadero, y las principales causas que las originan. Entre las causas principales de la emisión están el uso de la tierra y cambios en el uso de la tierra, por lo que la deforestación contribuirá grandemente a aumentar las emisiones. El incremento en la producción de algunas ramas de actividad, como es el caso de la producción de energía, manufactura y agropecuaria también contribuirá a aumentar las emisiones. Finalmente, el documento analiza los efectos macroeconómicos y sectoriales a partir de las proyecciones realizadas mediante el modelo. Históricamente, el crecimiento del PIB per cápita en Bolivia ha sido muy bajo, debido a las bajas tasas de inversión, crisis económicas reiteradas que significaban caídas del producto, y altas tasas de crecimiento de la población. En las proyecciones realizadas dentro del escenario base, se asume una tasa de crecimiento estable del PIB y una tasa 34
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia decreciente de la población, por lo que la tasa de crecimiento del PIB per Cápita tiende a aumentar en el tiempo. Como resultado de estas tendencias, el PIB per cápita para el año 2100 aumenta en 8,9 veces en comparación con el PIB per cápita el año 2000. Referencias Andersen, L. E. (2009) “Cambios Climáticos en Bolivia hasta 2100: Impactos sobre Bosque y Biodiversidad.” Documento de Trabajo sobre el Desarrollo No. 11/2009. Instituto de Estudios Avanzados en Desarrollo, La Paz, Bolivia, Diciembre. Corporación Andina de Fomento (2002) Evaluación de Impactos Macroeconómicos y Sectoriales de la Limitación de Emisiones de Gases de Efecto Invernadero en Bolivia. Programa Latinoamericano del Carbono, La Paz. Ministerio de Medio Ambiente y Agua (2009) Biodiversidad y Cambios Climáticos, nventario de Emisiones de Gases de Efecto Invernadero de Bolivia de 2002 a 2004. Viceministerio de Medio Ambiente, Programa Nacional de Cambios Climáticos. Documento de Evaluación. Frontier Economics (2008) Modeling Climate Change Impacts using CGE models: A Literature Review. A Report prepared for the Garnaut Climate Change Review. O´Ryan, R., C. de Miguel & S. Miller (2002) A CGE Model for Environmental and Trade Policy Analysis in Chile: Case Study for Fuel Tax Increases. 35
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia Anexo A: Características Adicionales de BOLIXXI En este anexo se analiza algunos aspectos importantes de la estructura del modelo, sobre todo en lo referido a la estructura productiva y de la distribución del ingreso entre las diferentes categorías ocupacionales identificadas en el modelo. A.1. Sectores Productivos Con el objetivo de medir los efectos del cambio climático sobre la economía, BOLIXXI incluye una detallada desagregación de los sectores productivos de la economía boliviana, de tal forma que el modelo permita evaluar la forma en que el cambio climático afecta cada sector productivo en particular. No todas las ramas de actividad de la economía serán afectadas de la misma forma ni en la misma magnitud. El modelo incluye las siguientes ramas de actividad: Cuadro Nº A1: Actividades Productivas Incluidas en el MEGC (información correspondiente a la MCS de 1999) Participación Empleo Participación Productividad PIB PIB Exportaciones miles Empleo PIB/Empleo millones Bs. porcentaje millones US$ de personas porcentaje miles Bs./ trabajador Agricultura Tradicional 2,999 6.9 43 1,028 28.2 2.9 Agricultura Industrial 927 2.1 85 302 8.3 3.1 Productos Pecuarios 1,588 3.7 18 109 3.0 14.6 Silvicultura, Caza y Pesca 429 1.0 7 15 0.4 29.2 Hidrocarburos 1,514 3.5 79 5 0.1 322.1 Minería 1,831 4.2 237 48 1.3 38.3 Industria Manufacturera 7,362 17.0 543 415 11.4 17.8 Energía Termoeléctrica 317 0.7 0 3 0.1 93.2 Energía Hidroeléctrica 541 1.3 0 3 0.1 180.3 Agua 166 0.4 0 2 0.1 75.5 Construcción 1,924 4.5 0 213 5.8 9.0 Transporte y Comunicaciones 4,676 10.8 85 181 5.0 25.8 Otros Servicios 18,951 43.8 186 1,315 36.2 14.4 Total PIB Actividades 43,225 100.0 1,282 3,637 100.0 11.9 Fuente: Elaboración propia en base a información de Cuentas Nacionales y Encuestas de Hogares. El Cuadro No. A1 muestra que las actividades agropecuarias participan con aproximadamente un 14% del PIB. Debido a la importancia del sector agropecuario en la transmisión de los efectos del cambio climático, en BOLIXXI esta actividad ha sido desagregada en cuatro grupos: agricultura tradicional, agricultura industrial, ganadería y silvicultura, caza y pesca. El peso de las actividades agropecuarias en el empleo es también significativo, especialmente de la agricultura tradicional que comprende el 28,2% del empleo total. De la misma manera, la productividad de los trabajadores del sector agrícola tradicional es la más baja de todos los sectores incluidos en BOLIXXI. 36
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia Otro sector que tiene una gran incidencia en el PIB total es el sector de servicios, el cual incluye una gran variedad de actividades, como ser: comercio, restaurantes y hoteles, servicios financieros, servicios de la administración pública, propiedad de la vivienda, servicios sociales, comunales y personales, etc. Esta categoría representa un 43,8% del PIB y agrupa a un 36,2% de la población ocupada. La industria manufacturera también tiene una significativa ponderación en el PIB (17%) y agrupa una amplia variedad de actividades, como es el caso de la producción de alimentos, bebidas y tabaco, textiles y prendas de vestir, productos de cuero, productos de madera, productos de refinación de petróleo, productos minerales no metálicos y otras industrias de manufacturas. Las actividades de la industria manufacturera absorben a un 11.4% de la población ocupada del país. La productividad de la industria boliviana es baja, lo que evidencia que ésta es esencialmente un sector intensivo en trabajo y tiene un bajo nivel de capital por trabajador. A.2. Distribución del Ingreso El MEGC utilizado en este estudio, incluye una significativa desagregación de grupos socio- económicos que participan en el mercado laboral y en la distribución del ingreso. El objetivo es el de medir en detalle los efectos distributivos del cambio climático, y de las políticas aplicadas para reducir sus efectos. De esta forma, la Matriz de Contabilidad Social (MCS) utilizada como base para la construcción del MEGC, incluye diferentes criterios para desagregar a la fuerza laboral, de acuerdo a características que son importantes en determinar las diferencias de ingresos laborales existentes. Estas características son: • Rama de actividad económica donde trabajan y obtienen sus ingresos. • Área geográfica de residencia (urbano-rural). • Categoría ocupacional de los trabajadores (asalariados-no asalariados). Un trabajador es considerado como asalariado si corresponde a las categorías de obrero, empleado, patrón o socio que recibe remuneración y empleada(o) del hogar de la Encuesta de Hogares. Por otra parte, será no-asalariado si corresponde a las categorías de trabajador por cuenta propia, patrón o empleador que no recibe remuneración, trabajador familiar o aprendiz sin remuneración, incluidas en la Encuesta de Hogares. • Grado de calificación de los trabajadores (calificados-no calificados). Un trabajador es considerado calificado cuando ha completado al menos la enseñanza secundaria. Dado que el año base de BOLIXXI y de la MCS fue el de 1999, se utilizó la Encuesta de Hogares correspondientes a ese año para obtener la estructura de la distribución de ingreso del modelo. La EH para 1999 muestra que la Población Económicamente Activa (PEA) para ese año fue de 3,8 millones de personas, de las cuales 2,2 millones (57% del total) se encontraban en el área urbana y 1,6 millones (43%) en el área rural (Cuadro No. A2). 37
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia Existen importantes diferencias entre las características de la fuerza laboral urbana y rural que son mostradas en la Encuesta de Hogares y que fueron incorporadas en la MCS. En primer lugar, el nivel de ocupación es más alto en el área rural que en el área urbana, ya que la tasa de desocupación rural es de solo 0,4% de la PEA, mientras que en el área urbana llega a 7,2%. A nivel nacional, la tasa de desempleo es de 4,3% de la PEA. Segundo, a nivel nacional la mayor parte de la PEA es considerada no calificada. En efecto, de los 3,8 millones de personas que conforman la PEA, 2,8 millones (75% del total) corresponde a la categoría de no-calificados, mientras que solamente 0,9 millones son calificados. Existe una mayor concentración de trabajadores calificados en el área urbana, ya que un 40,9% de la PEA urbana es considerada como calificada, mientras que en el área rural este porcentaje es de solo 4,7%. Cuadro Nº A2: Estructura de la Población Económicamente Activa (PEA) Encuesta de Hogares año 1999 (Miles de Personas) Población Económicamente Población Población Tasa de Activa Ocupada Desocupada Desempleo Urban 2,173 2,017 156 7.2% Calificada 891 825 66 7.4% No Calificada 1,282 1,192 90 7.0% Rural 1,628 1,621 7 0.4% Calificada 77 77 0 0.0% No Calificada 1,551 1,544 7 0.5% Total Nacional 3,800 3,637 163 4.3% Calificada 967 901 66 6.8% No Calificada 2,833 2,736 97 3.4% Fuente: Elaboración propia en base a la Encuesta de Hogares 1999. También en base a los datos de la Encuesta de Hogares 1999, se observa que de los 3,6 millones de ocupados existentes ese año, 2,5 millones (68% del total de la PO) correspondían a la categoría de no asalariado, mientras que solamente 1,1 millones (32%) son considerados asalariados (Cuadro No. A3). Existe una mayor concentración de asalariados en el área urbana, ya que 48,9% de la PO urbana es asalariado. En el área rural, este porcentaje es de solamente 9,9% y el 90.1% de la PO es no asalariada. 38
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia Cuadro Nº A3: Estructura de la Población Ocupada Encuesta de Hogares año 1999 (Miles de Trabajadores) Calificados No Calificados Total Urbano 825 1,192 2,017 Asalariados 404 584 987 No Asalariados 421 609 1,030 Rural 77 1,544 1,621 Asalariados 8 153 161 No Asalariados 69 1,391 1,460 Total Nacional 902 2,736 3,638 Asalariados 411 737 1,148 No Asalariados 490 2,000 2,490 Fuente: Elaboración propia en base a la Encuesta de Hogares 1999. Las categorías laborales identificadas en la Encuesta de Hogares presentan diferencias de ingresos, las cuales deben ser reflejadas en el modelo. De acuerdo a los datos obtenidos a partir de la Encuesta de Hogares de 1999, el grupo ocupacional que presenta los mayores ingresos lo constituye el de asalariados urbanos calificados, que en promedio obtienen un ingreso anual de Bs. 23.527 por trabajador (US$ 4.042 de ese año), mientras que la categoría laboral con menores ingresos son los no asalariados rurales no calificados, que perciben ingresos anuales, que en promedio alcanzan a Bs. 1.641 por trabajador (US$ 283 de ese año) (Cuadro No. A4). Cuadro Nº A4: Ingresos Promedio Anuales de la Población Ocupada Encuesta de Hogares año 1999 (Bolivianos) Calificados No Calificados Total Urbano 18,337 8,663 12,618 Asalariados 23,527 11,114 16,189 No Asalariados 13,363 6,313 9,196 Rural 9,971 2,355 2,716 Asalariados 18,116 8,783 9,225 No Asalariados 9,075 1,648 2,000 Total Nacional 17,624 5,104 8,206 Asalariados 23,427 10,630 15,214 No Asalariados 12,758 3,068 4,976 Fuente: Elaboración propia en base a la Encuesta de Hogares 1999. 39
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia En base a la información sobre empleo e ingresos obtenida a partir de la Encuesta de Hogares de 1999, se calculó la curva de Lorenz y el coeficiente de Gini para medir el grado de desigualdad en la distribución del ingreso laboral entre las diferentes categorías de trabajadores identificadas e incluidas en la MCS y en BOLIXXI. A partir de la información tabulada en el Cuadro No. A5, se obtiene un coeficiente de Gini de 0.46. Cuadro Nº A5: Cálculo de la Curva de Lorenz y Coeficiente de Gini para la Población Ocupada, Encuesta de Hogares año 1999 Ingreso % Ingreso % Promedio Miles de % Acumulado Total % Acumulado Anual Personas 0 0 No Asal. Rurales No Calificados 137 1,391 0.382 0.382 190,972 0.077 0.077 Asal.Rurales No Calificados 526 609 0.167 0.550 320,288 0.129 0.206 No Asal. Urbanos No Califificados 732 153 0.042 0.592 112,033 0.045 0.251 Asal.Urbanos No Calificados 756 69 0.019 0.611 52,350 0.021 0.272 No Asal. Rurales Calificados 926 584 0.160 0.771 540,461 0.217 0.489 Asal. Rurales Calificados 1,114 421 0.116 0.887 468,944 0.188 0.677 No Asal. Urbanos Calificados 1,510 8 0.002 0.889 11,501 0.005 0.682 Asal. Urbanos Calificados 1,961 404 0.111 1.000 791,308 0.318 1.000 Fuente: Estimaciones propias en base a la Encuesta de Hogares 1999. La Curva de Lorenz asociada a la información sobre distribución de ingreso presentada en el Cuadro No. A5 aparece en el Gráfico No. A1. Gráfico No. A1: Curva de Lorenz para la Población Ocupada Encuesta de Hogares año 1999 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Curva de Lorenz (Encuesta a Hogares) Fuente: Estimaciones propias en base a la Encuesta de Hogares 1999. 40
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia Finalmente, el Cuadro No. A6 presenta los ingresos promedios de año base para cada una de las categorías laborales incluidas en BOLIXXI. Cuadro Nº A6: Ingresos Promedio Anuales Ajustados de la Población Ocupada, Matriz de Contabilidad Social año 1999 (Bolivianos) Calificados No Calificados Total Urbano 21,083 9,964 14,510 Asalariados 22,613 10,687 15,563 No Asalariados 19,615 9,271 13,500 Rural 13,769 3,014 3,524 Asalariados 17,590 8,440 8,874 No Asalariados 13,348 2,417 2,935 Total Nacional 20,459 6,042 9,615 Asalariados 22,520 10,220 14,627 No Asalariados 18,731 4,504 7,305 Fuente: Estimaciones propias en base a la Encuesta de Hogares 1999. 41
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia Anexo B: Ecuaciones de BOLIXXI I. Notación Básica i) Sectores Productivos: - notación general (i o j) - notación individual: agricultura tradicional (AT), agricultura industrial (AI), arroz (AZ), soya (SY), minería (MN), hidrocarburos, (HD), manufactura (MF), construcción (CT), servicios modernos (SM) y servicios informales (SI). ii) Factores de producción: - notación general (f) - notación individual: trabajo (LB), utilidades no-corporativas (NC), utilidades corporativas (CP). iii) Instituciones: - notación general (k) - notación individual: hogares (HH), empresas corporativas (EC), empresas públicas (EP) y gobierno (GB). iv) Instituciones Financieras: - notación general (k) - notación individual: Banco Central (BC), bancos comerciales (BP) bancos especializados (BE) y fondos de pensiones (FP). v) Resto del Mundo (RM). II. Ecuaciones del Modelo El modelo comprende 407 ecuaciones que resuelven 407 variables endógenas. Las ecuaciones son: 1. Balances de Oferta y Demanda Xi ≡ XDi + Ei La producción por rama de actividad (Xi) es igual a la absorción interna (XDi) mas las exportaciones (Ei). (para todos los sectores productivos (10)). 42
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia XDi ≡ Σai,j.Xj + ΣCi,k + Gi + Σλi,k.IRk + ∆SKi Especificación de la absorción interna (para t.s.p. (10)). Ei = Ei0.(PEi/PDi)ηi Las exportaciones son sensibles a cambios en los precios relativos. Ei0 es el nivel de exportaciones en el año base y ηi son las elasticidades de exportación (para todos los sectores (10)). IMP ≡ ΣMj + ΣCm,k + Σλm,k.IRk + ∆SKm Absorción interna de productos importados (1). 2. Ecuaciones de precios para todos los sectores Pj = (PDj.XDj + PEj.Ej)/Xj Precio compuesto (para t.s.p. (10)). PEj = e.PWj Precios de exportación (para t.s.p. (10)). PDMP = (1+tm).mMP.e.PWMP Precio doméstico de importación (1). 3. Capital corporativo y no-corporativo KC = KEC + KEP + KGB El capital corporativo se define como aquel perteneciente a las compañías, empresas públicas y gobierno (1). KU = KHH + KGB El capital no-corporativo es aquel que pertenece a los hogares, aunque la inversión del gobierno puede contribuir a incrementar la productividad de este sector (1). 43
  • 45.
    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia 4. Ajuste de precios y cantidades Existen dos tipos de sectores productivos en el modelo (i.e. sectores con funciones de producción y sectores con precios fijados vía la regla del "mark-up") cada uno de ellos con sus propias reglas de ajuste. En cada una de estas categorías de actividades productivas, intervienen diferentes factores de producción (i.e. insumos intermedios nacionales e importados (M), trabajo (L), capital corporativo (KC) y no-corporativo (KU). Cada uno de estos factores tiene su propio precio específico (i.e. precios de insumos nacionales (PDj), de insumos importados (e.PWMP), tasa de salarios (w), tasa de rentabilidad del capital corporativo (rcj) y tasa de rentabilidad del capital no corporativo (ruj). El sistema de ecuaciones especificado para cada sector debe resolver las cantidades (X) y precios (P) para los bienes y servicios producidos; y los precios y cantidades para cada uno de los factores de producción demandados. Algunas de estas variables son determinadas fuera del sistema en alguna otra parte del modelo; en todos los casos, KC y KU son determinados dentro de los balances de acumulación de los agentes; el tipo de cambio (e) es una variable exógena de política, los precios externos de los insumos importados (PWMP) son variables exógenas y la tasa de salario es determinada en el mercado laboral (ver la sección xx). Las variables que son determinadas dentro del sistema de ecuaciones de los sectores productivos son: producción y precios (Xj y Pj), empleo (Lj) e insumos intermedios (Mj) utilizados, y la rentabilidad sectorial del capital corporativo (rcj) y no-corporativo (ruj). 4.1 Sectores con funciones de producción En los sectores con funciones de producción, hay substitución entre los factores de producción. Esto se especifica mediante una función de substitución de elasticidad constante (CES). La función CES comprende un sistema consistente de ecuaciones, incluyendo la función de costos CES y las funciones de demanda individuales de factores productivos e insumos que son derivadas al aplicar el lema de Shepard (cf. Varian 1984, 54-57), que sostiene que la relación de factores utilizados como insumos es igual a la derivada parcial de la función de costos. En términos del modelo CEG discutido en este documento, la función de costos CES, junto con las funciones de demanda explicadas en la sección 7.1, determinan Pj y Xj; mientras que las funciones de demanda individual determinan ruj, rcj, Lj and Mj. Pj = {(1+txij).[Σ(PDi/Pjρj).ai,j + ßCP,j.(rcj.Pj)1-ρj + ßUP,j.(ruj.Pj)1-ρj + ßLB,j.(w)1-ρj 44
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia + aMP,j.(PDMP)1-ρj]}1/(1-ρj) Función de costos CES para los sectores con función de producción (7). KU= ßUP,j.(ruj)-ρj.Xj Demanda por capital no-corporativo (donde: ßUP.j es la ponderación de las utilidades no corporativas en el valor de la producción del sector j, ruj es la rentabilidad del capital no corporativo en la actividad j, y ρj es la elasticidad de sustitución CES en la función de producción del sector j) (7). KC = ßCP,j.(rcj)-ρj.Xj Demanda por capital corporativo en el sector j (7). Lj = ßLB,j.(w/PDj)-ρj.Xj Demanda por trabajo en el sector j (7). Mj = aMP,j.(PDMP/PDj)-ρj.Xj Demanda por insumos importados en el sector j (donde aMP,j es el coeficiente de insumo-producto para insumos importados en el sector j) (7). Γj = (rcj.KC + ruj.KU)/(KC + KU) Rentabilidad total del capital físico en el sector j como un promedio ponderado de ruj y rcj (7). (τj/((1+τj) = [Γj.(1+txij)].[(KU+KP)/Xj] Determinación de la tasa de "Mark-up" en el sector j (7). 4.2 Sectores "mark-up" El ajuste en los sectores con mark-up, en principio este se da vía cambios en los niveles de producción (Xj); por lo tanto, los precios son determinados siguiendo la regla del "mark-up". Pj = (1+txij).(1+τj).[ΣPDi.ai,j + w.bj] Funciones precio para los sectores con mark-up (3). Lj = ßLB,j.Xj Demanda por mano de obra en el sector j (3). Mj = aMP,j.Xj Demanda por insumos intermedios importados (3). Γj = (τj/((1+τj).(1+txij))).(Xj/(KU+KP)) Rentabilidad del capital físico total en el sector j (4). 45
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia ruj = [(φu,j.KU)/( φu,j.KU + φc,j.KC)]. [(KU+KC)/KU].Γj Determinación de la rentabilidad sectorial del capital no-corporativo (donde φu,j es coeficiente utilidades/capital no corporativos en el sector j) (4). rcj = [(φc,j.KC)/( φu,j.KU + φc,j.KC)]. [(KU+KC)/KC].Γj Determinación de la rentabilidad del capital corporativo (4). 5. Distribución del Ingreso 5.1 Distribución factorial del ingreso YLB = Σw.Lj + e.NFP Ingreso del factor trabajo (salarios y remesas del exterior) (1). YUP = Σ(ruj.Pj.KU) Ingreso por utilidades no corporativas (1). YCP = Σ(rcj.Pj.KC) Ingreso por utilidades corporativas (1). 5.2 Distribución institucional del ingreso GYk = [γk.Kk/(Σγk.Kk)].YCP La distribución de las utilidades corporativas a las instituciones k (k = EC y EP), se realiza de acuerdo a sus respectivas dotaciones de capital físico (donde γk es la relación utilidades/capital para el agente k) (2). 6. Tasas de retorno para los diferentes activos Cinco tipos de activos/pasivos se identifican en el modelo, cada uno de ellos con una tasa de retorno distinta (exceptuando el circulante): (1) capital físico (K); (2) activos y pasivos del gobierno (incluyendo los bonos y letras del gobierno, depósitos en el y créditos del Banco Central); (3) circulante (billetes y monedas) (CU); (4) activos y pasivos privados (incluyendo los depósitos en y los créditos del sistema financiero privado; y (5) activos y pasivos externos (incluyendo los depósitos en el exterior y la deuda externa). Con el objeto de "calibrar" el modelo, las rentabilidades de los distintos activos y pasivos se expresan como índices, siendo el valor de estos en el año base igual a uno; por lo tanto, 46
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia 6.1 Tasas de rentabilidad básicas rpcc = [1 + ((Σrcj.Pj)/ΣPj)] /[1 + ((Σrc0j.P0j)/ΣP0j)] Rentabilidad del capital físico corporativo (1). rpcu = [1 + ((Σruj.Pj)/ΣPj)] /[1 + ((Σru0j.P0j)/ΣP0j)] Rentabilidad del capital físico no corporativo (1). rg = (1+ia)/(1+ia0) Rentabilidad de los activos y pasivos del sector público (bonos y letras del gobierno, créditos del Banco Central) (ia = tasa de interés administrada) (1). rp = (1+i)/(1+i0) Rentabilidad de los activos y pasivos privados (depósitos en y créditos de los bancos comerciales) (i = tasa de interés determinada en el mercado) (1). re = (1+i*)/(1+i0*) Rentabilidad de los activos y pasivos externos (i.e. depósitos en el exterior, reservas bancarias y deuda externa) (1). 6.2 Asignación de las tasas de retorno básicas a las distintas transacciones financieras y al capital físico rfRM,k = (e/et-1).re El tipo de cambio oficial (e) se aplica a todos los pasivos externos de todas los agentes (e.g. deuda externa) (9). rfk,RM = (e/et-1).re y para los activos externos de todos los agentes (e.g. reservas bancarias, depósitos en el exterior) (8). rfks,k = rg rg se aplica a los pasivos de las instituciones gubernamentales (e.g. certificados de depósito del Banco Central, letras del gobierno) (ks = GB y BC) (16). rfk,kx = rp rp se aplica a los pasivos de las instituciones privadas no financieras y financieras (e.g. depósitos bancarios) (kx = HH, EC y EP, BP, BE y FP) (48). 47
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia rkHH = rpcu la tasa de retorno del capital no corporativo se aplica a la inversión de los hogares en capital físico (1). rkkk = rpcc la tasa de retorno del capital corporativo se aplica para la inversión de las compañías, empresas públicas y el gobierno (3). 6.3 Rentabilidad promedio ponderada del portafolio de cada uno de los agentes rakw = [Σαkw,k.(rfkw,k)σk](1/σk) Rentabilidad ponderada del portafolio de las instituciones financieras y del sector externo (kw = RM, BC, BP, BE y FP) (5). rakd = [Σαkd,k.(rfkd,k)σk + αk,K.(rkkd)σk](1/σk) Rentabilidad promedio del portafolio de las instituciones no financieras (kd = HH, EC, EP y GB) (4). 7. Balances de acumulación sectoriales comunes Todos los agentes económicos mantienen un balance entre sus stocks, por un lado de sus activos, y por el otro de sus pasivos y patrimonio neto. ASSk ≡ LBTk + WTHk Balance (8). Los distintos comportamientos de los agentes en sus procesos de acumulación, se modela al diferenciarse la forma en la que los distintos balances de acumulación de los agentes cierra. Para aquellos sectores donde el enfoque de "inversión determina el ahorro" se aplica (i.e. compañías, empresas públicas y el gobierno) ASSk es determinado completamente por los agentes (i.e. dentro de su balance de acumulación); esto implica que al menos una de las variables en el lado derecho del balance de acumulación (i.e. LBTk) será el cierre del balance. Contrariamente, para el ajuste del balance de los hogares, donde rige el principio de "ahorro determina la inversión", LBTHH es determinado fuera del control de los hogares (i.e. en el balance de otros agentes); por lo tanto, una de las variables dentro de ASSHH debe ser la que cierre el balance de los hogares (i.e. la inversión de HH). 7.1 Cierres de los balances para las instituciones no financieras (kd = HH, EC, EP y GB) 7.1.1 Activos 48
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia ASSkd ≡ ΣAAkd,l + KNkd Estructura de activos (4). KNkd ≡ KNkd(t-1) + INkd + STKkd Definición del capital físico en términos nominales (4). INkd ≡ Σ(λi,k.PDkd).IRkd Inversión en términos nominales (4). Kkd ≡ (1-dr).Kkd(t-1) + IRkd Stock de capital físico mantenido por cada agente al final del periodo. (i.e. dr = tasa de depreciación) (4). 7.1.2 Pasivos LBTkd ≡ ΣAAK,kd Estructura de pasivos (4). 7.1.3 Patrimonio neto WTHk ≡ WTHk(t-1) + SVk + REVk Definición de patrimonio neto (4). REVk = ((e-et-1)/et-1) .Σ(AAk,L(t-1) – AAL,k(t-1)) Revalorización el patrimonio de los HH, EC, EP y GB (4). 7.2 Cierres de los balances para las instituciones financieras (k = BC, BP, BE y FP) 7.2.1 Activos ASSkb ≡ ΣAAkb,K Estructura de activos (4). 7.2.2 Pasivos LBTkb ≡ ΣAAK,kb Estructura de pasivos (4). 7.2.3 Patrimonio neto WTHkb ≡ WTHkb(t-1) + REVkb Definición de patrimonio neto (4). 49
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia REVkb = ((e-et-1)/et-1) .Σ(AAkb,L(t-1) – AAL,kb(t-1)) Revalorización neta de las stocks de activos y pasivos de las instituciones financieras k (4). 7.3 Sector externo 7.3.1 Activos ASSRM ≡ ΣAARM,l Estructura de activos (1). 7.2.2 Pasivos LBTRM ≡ ΣAAl,RM Estructura de pasivos (1). 7.2.3 Patrimonio neto WTHRM ≡ WTHRM(t-1) + SAVRM + REVRM Definición de patrimonio neto (1). REVRM = ((e-et-1)/et-1) .Σ(AARM,L(t-1) – AAL,RM(t-1)) Revalorización de los activos y pasivos externos (1). 8. Balance de los hogares (HH) 8.1 Ingresos y ahorro de los hogares GYHH = ΩLB,HH.YLB + YUP DIVHH + CTGB,HH Ingreso bruto de los hogares incluyendo el ingreso salarial, las utilidades no corporativas, las utilidades distribuidas (DIV) y las transferencias corrientes recibidas (CTGB,HH) del gobierno (1). YDHH = (1-txdHH).GYHH – CTHH,EC Ingreso disponible de los de los hogares después de impuestos y transferencias corrientes a las compañías (CTHH,EC) (i.e. pago de intereses) (1). 50
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia CTHH,EC = rfEC,HH.ξh,EC.AABP,HH(t-1) Pago de intereses de los hogares a las compañías por concepto de deudas contraídas (i.e. con los bancos privados) (1). SHHH = Λ1.YDHH - Λ2.(WTHHH(t-1) + REVHH) Ahorros de los hogares, determinado como un intento de ajuste incompleto por parte de los hogares de adaptar su patrimonio neto a una proporción Λ1 de sus ingresos disponibles (Λ1 > 0; y Λ2 < 0) (1). NCHH = YDHH – SHHH Consumo nominal de los hogares como una función de su ingreso disponible (1). Ci,HH = Θi,HH + µi,HH.((NCHH - ΣPDi.Θi,HH)/PDi) Función de demanda tipo LES (incluyendo el consumo de bienes importados) donde: Θi,h = nivel base de consumo de bienes y servicios i; y µi,HH = participaciones en el presupuesto marginal (8). 8.2.2 Determinación del portafolio AAHH,k = αHH,k.(rfHH,k/raHH)σ.ASSHH Los hogares pueden determinar la composición de sus activos. La demanda de los HH por activos financieros se determina mediante este conjunto de ecuaciones. La demanda de los hogares por activos físicos, es implícitamente determinada y no necesita ser especificada explícitamente (9). 9. Balance de las compañías (EC) El comportamiento del balance de acumulación de las compañías depende en forma crítica de su acumulación de capital físico, que está determinada por la función demanda de inversión de las ECs (IREC) que depende del nivel de actividad económica (el factor acelerador). 9.1 Ingreso y ahooro de las Compañías YBTEC = GYEC + CTHH,EC + CTEP,EC + CTGB,EC - DIVHH - CTEC,RM Ingreso de las compañías antes de impuestos (1). 51
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia DIVHH = ζHH . GYEC Dividendos distribuidos a los hogares, como función de las utilidades brutas de las compañías (1). CTEC,RM = rfRM,EC.ξEC,RM.ΣAARM,kc(t-1) Pago de intereses debido a la deuda externa de las compañías (1). SVEC = YBTEC - txdEC.GYEC Ahorro de las compañías (1). 9.2 Demanda por inversión IREC = ──EC + χ1.IREC(t-1) IR + χ2.(GDP-GDPt-1) La función de demanda por inversión de las ECs depende del nivel de inversión en el año precedente y del factor de acelerador que depende de los cambios observados en el PIB (1). 9.3 Determinación del portafolio de las compañías AAEC,k = (αEC,k/αEC,K).(rfEC,k/rkEC)σ.KNEC La estructura de portafolio de las ECs se determina mediante una función del stock de capital (KNEC). En esta forma, los cambios en KNEC (dados por la inversión de las ECs) producirán cambios en el nivel de capital de trabajo requerido por las compañías (9). 10 Balance de acumulación de las Empresas Públicas (EP) Como en el caso de las compañías, el comportamiento del balance de acumulación de las empresas públicas, depende en forma crucial de la inversión de las EPs y de su acumulación de capital físico. 10.1 Ingreso y ahorro de las Empresas Públicas YBTEP = GYEP + e.CTRM,EP - CTEP,HH - CTEP,RM Ingreso de las EPs antes de impuestos (1). CTEP,EC = rfBP,EP.ξEP,EC.ΣΣAAkc,kg Las transferencias corrientes de las empresas estatales (i.e. empresas públicas y banco central (kg)) a las compañías (i.e. empresas y bancos privados (kc)) comprenden principalmente el pago de intereses (1). 52
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia CTEP,RM = rfRM,EP.ξEP,RM.ΣAARM,kg El pago de intereses debidos a la deuda externa de las empresas públicas (1). SVEP = YBTEP - txdEP.GYEP Ahorro de las empresas públicas (1). 10.2 Demanda de inversión IREP = =──EP IR La función de inversión para las EPs está dado por la inversión programada para las empresas públicas como parte de la política pública (1). 10.3 Determinación del portafolio de las empresas públicas AAEP,k = (αEP,k/αEP,K).(rfEP,k/rkEP)σ.KNEP La estructura de portafolio financiero de las EPs se determina en función al stock de capital físico de las mismas (KNEP) (8). 11. Balance del Gobierno Como en los dos casos anteriores, el balance de acumulación del gobierno está determinado por el comportamiento de la inversión y de la acumulación de capital físico. 11.1 Ingresos y ahorro del Gobierno SVGB = GRV - GEX Los ahorros del gobierno se determinan como la diferencia entre sus ingresos y gastos corrientes (1). GRV = Σ(txij/(1+txij)).Pj.Xj + txm.cif.e.P*.M + txdHH.GYHH + txdEC.GYEC + txdEP.GYEP + e.CTRM,GB Ingresos del gobierno (1). GEX = PDSM.G + CTGB,HH + CTGB,EC + CTGB,RM Gastos del gobierno (1). CTGB,HH = ΨHH.PDSM.G Transferencias corrientes a los hogares (1). 53
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia CTGB,EC = ΨEC.PDSM.G Transferencias corrientes a las empresas corporativas (1). CTGB,RM = rfRM,GB.ξGB,RM.AARM,GB Pagos de intereses debido a la deuda externa del gobierno (1). 11.2 Demanda de inversión ── IRGB = IR GB La función de inversión para el GB está dado por la inversión programada para el gobierno como parte de la política pública (1). 11.3 Determinación del portafolio del Gobierno AAGB,k = (αGB,k/αGB,K).(rfGB,k/rkGB)σ.KNGB La composición del portafolio de activos del GB se determina en base al nivel de stock de capital físico del gobierno (KNGB) (9). 12. Bancos Comerciales (BP) AABP,ka = αBP,ka.(rfBP,ka/raBP)σ.ASSBP Como fue explicado anteriormente, las BP tienen control sobre todos sus activos excepto sobre el crédito a las compañías (AABP,EC) el cuál es implícitamente determinado en el cierre del balance de acumulación de las ECs. El cierre del balance de las BPs sin embargo tiene lugar mediante variaciones en LBTBP (i.e. crédito proveniente del Banco Central) (ka = todos los agentes excepto EC) (8). 13. Bancos Especializados (BE) AABE,ka = αBE,ka.(rfBE,ka/raBE)σ.ASSBE Los BE no pueden determinar el nivel de los fondos prestables disponibles, pero si deciden sobre la estructura de su portafolio. En este sentido, la variable de ajuste es el crédito a los hogares (AABE,HH) (ka = todos los agentes excepto HH) (8). 54
  • 56.
    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia 14. Fondos de Pensiones (FPs) AAFP,kq = αFP,kq.(rfFP,kq/raFP)σ.ASSFP Los Fondos de Pensiones invierten su portafolio en activos domésticos (bonos del gobierno, CDs del Banco Central, certificados de depósitos) y activos externos. Sin embargo, la colocación de recursos en bonos del gobierno es determinado por este último. (7). 15. Banco Central (BC) AABC,kq = αBC,kq.(rfBC,kq/raBC)σ.ASSBC Como se discutió anteriormente, el BC puede determinar la composición de su portafolio en forma parcial ya que el crédito a los bancos privados son determinados previamente dentro del balance de estos agentes. (El ajuste del balance del BC tiene lugar mediante cambios en el nivel de reservas internacionales como será explicado con mayor detalle en la sección 14.3 (kq = HH, EC, EP, GB, BC, BE y FP) (7). 16. Balance Externo 16.1 Cuenta Corriente SVRM = RMRV - RMEX Ahorro externo (saldo en la cuenta corriente de la balanza de pagos) (1). RMRV = m.e.PWMP.IMP + ΣCTk,RM + ΩLB,RM.YLB Pagos al resto del mundo (1). RMEX = ΣPEi.Ei + e.NFP + e.ΣCTRM,k Pagos provenientes del resto del mundo (1). 16.2 Cuenta de capital AARM,k = (e/et-1).AARM,k(t-1) + e.∆Fk Los activos del RM equivalen a los pasivos externos de la economía. Los influjos de capitales del periodo (∆F) son determinados exógenamente (9). 55
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia 17. Cambio de existencias ∆SKi = Φi.Xi Los cambios de stocks por actividades dependen de los niveles de producción de cada sector (i = todos los sectores productivos exceptuando las importaciones) (10). ∆SKMP = ΦMP.(ΣMj + ΣCMP,h + ΣΘMP,k.IRk) Los cambios de stocks para las importaciones dependen del total de importaciones (1). ∆STKk = γk.ΣPDi.SKi Los cambios de stocks son asignados a los agentes de acuerdo a una proporción fija γk (4). 18. Mercado laboral w = cw0 + cw1.CPI - cw2.U + cw3.wt-1 La tasa nominal de salario es una función del índice de precios al consumidor (CPI), la tasa de desempleo (U) y la tasa salarial en el periodo anterior (wt-1) (1). TLD = Σλi.Li Demanda total de mano de obra (1). TLS = TLS0.(1+n)t Oferta de mano de obra (1). U = (TLS - TLD)/TLS Tasa de desempleo (1). CL = TLS - Σλiq.Liq Oferta de trabajo máxima a los sectores mark-up (iq = sectores con funciones de producción) (1). V. Lista de variables, parámetros y coeficientes 1. Variables Endógenas Existen 407 variables endógenas: Variable No de casos Xi 10 producción total por actividad. 56
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia XDi 10 absorción interna. Ei 10 exportaciones por actividad. Pi 10 precio compuesto por actividad. PEi 10 precio de exportación por actividad. PDi 8 precio doméstico por actividad y para bienes importados. KC 1 stock de capital corporativo. KU 1 stock de capital no corporativo. Kk 4 stok de capital por agente. rui 10 rentabilidad del capital no corporativo por actividad. rci 10 rentabilidad del capital corporativo por actividad. Li 10 empleo por actividad. Mi 10 demanda de insumos importados por actividad. Γi 10 rentabilidad del capital por actividad. τi 4 tasa de mark-up por actividad. Yf 3 ingreso total por categoría de factor de producción. GYk 2 asignación de utilidades corporativas a instituciones. rpcf 2 rentabilidad por categoría de capital físico. rg 1 rentabilidad de bonos públicos. rp 1 rentabilidad de activos domésticos privados. re 1 rentabilidad de activos externos. rfk,l 81 rentabilidad de activos financieros. rkk 4 rentabilidad del capital por agente. rak 9 rentabilidad promedio del portafolio por agente. ASSk 9 activos totales por agente. LBTk 9 pasivos totales por agente. WTHk 9 patrimonio total por agente. KNk 4 valor nominal del capital físico por agente. AAk,l 81 activos financieros emitidos por el agente l y demandado por el agente k. INk 4 inversión nominal por el agente k. IRk 4 inversión real por el agente k. SVk 5 ahorro del agente k. REVk 9 revalorización neta de activos por agente. GYHH 1 ingresos brutos de los hogares. YDHH 1 ingreso disponible de los hogares. NCHH 1 consumo nominal de los hogares. CHH,i 8 consumo real de bienes y servicios por los hogares. YBTk 2 ingreso de las compañías antes de impuestos (CR y EP). DIVHH 1 dividendos distribuidos a los hogares. CTk,l 17 transferencias corrientes del agente k al agente l. IRFk 3 demanda de inversión por agente. GRV 1 ingresos del gobierno. 57
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia GEX 1 gastos del gobierno. G 1 consumo final del gobierno. RMRV 1 ingresos del resto del mundo. RMEX 1 gastos del resto del mundo. ∆SKi 8 variación de inventarios por tipo de bien STKk 4 variación de inventario por agente. w 1 tasa de salario nominal. TLD 1 demanda total por trabajo. TLS 1 oferta total de trabajo. U 1 tasa de desempleo. 2. Variables exógenas E 1 tipo de cambio. PWi 7 precio mundial de bienes. RFA 1 remezas del exterior. ia 1 tasa de interés de los bonos del gobierno. i 1 tasa de interés interna. i* 1 tasa de interés externa. ∆Fk 6 influjo de capitales recibido por el agente k en el período. CTRM,k 1 transferencias corrientes del exterior. MIRES 1 nivel de reservas internacionales mínimo (objetivo). Kk(t-1) 4 stock de capital al comienzo del período. WTHk(t-1) 8 patrimonio neto por agente al comienzo del período. AARM,k(t-1) 6 deuda externa por agente. e(t-1) 1 tipo de cambio en el período anterior. IREC(t-1) 1 inversión por agente en el período anterior. wt-1 1 salario nominal en el período anterior. 3. Parámetros ηi 7 elasticidad de exportación por actividad. λi,k 28 coeficientes de inversión por agente y por tipo de bien. ρi 2 elasticidad de sustitución constante entre factores de producción entre las actividades con función de producción. ai,j 42 coeficientes de insumo-producto. bi 6 coeficientes trabajo-producto por rama de actividad. txii 6 tasa de impuestos indirectos por actividad. 58
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    Cambio Climático: Costosy Oportunidades para Bolivia τi0 4 tasa de mark-up en el año base en los sectore de mark-up. φu,j y φc,j 12 coeficientes utilidad-capital para el capital corporativo y no- corporativo. γk 4 coeficiente utilidad-capital por magente económico. αk,l 64 coeficientes de estructura de portafolio por agente económico. σk 7 elasticidades de sustitución de portafolio por agente económico. txdk 4 tasa de impuestos al ingreso. Λh,1 and Λh,2 2 propensión a ahorrar de los ingresos y de patrimonio para los hogares. Θi,h 21 consumo básico de los hogares por tipo de bien. µi,h 21 participaciones marginales de presupuesto por tipo de bien. ξk,l 8 tasa de interés implícita por agente. ζh 3 coeficiente de distribución de utilidades a los hogares. Ψh 3 transferencias corrientes a los hogares como porcentaje de los gastos del gobierno. 59