Consumo de tierra e ingresos en Ecuador: un caso de la Curva Ambiental de Kuznets (EKC) invertida

Land consumption and income in Ecuador: a case of inverted Environmental Kuznets Curve Nicola Pontarollo* Rodrigo Mendieta MuĂąoz * Joint Research Centre, European Commission

Contenido: 1. Introducción 2. Marco teórico

3. Uso del suelo en Ecuador 4. Modelo empírico

5. Resultados 6. Conclusiones

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Introducción  Creciente interés entre los ciudadanos y gobiernos de todo el mundo sobre el medio ambiente y su inminente deterioro.  Principal responsable: Crecimiento de las actividades económicas de los países a nivel mundial.  ¿De qué manera el desarrollo económico perjudica al medio ambiente?  Curva Ambiental de Kuznets explica la relación de hipótesis entre el crecimiento económico y la calidad ambiental.

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Marco teórico  LITERATURA La hipótesis de Kuznets (CMK), plantea que el crecimiento económico (medio a través del ingreso per cápita) y el deterioro ambiental tiene una relación de “U” invertida, lo que es igual a decir, que la contaminación aumenta a medida que aumenta el crecimiento económico, una vez que este crecimiento alcanza un máximo, el nivel de contaminación comienza a caer a partir de nivel crítico de ingreso.

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 El crecimiento económico es beneficioso para el medio ambiente y contribuye a contrarrestar su deterioro. A medida que la población va acumulando riqueza, se encuentra con la habilidad de afrontar el daño ambiental provocado como consecuencia de su crecimiento.

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• El presente trabajo busca comprobar la validez de esta hipótesis de Kuznets para Ecuador a partir del análisis de la relación entre el PIB per cápita y uso del suelo.

• El análisis se basa en los permisos para construir a nivel cantonal en Ecuador para los años 2007-2015.

• Se utilizaran herramientas econométricas espaciales para tomar en cuenta las interrelaciones espaciales entre municipios,

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Uso del suelo en Ecuador 2007

2008

2009

2010

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2011

2012

2013

2014

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Gini Moran's I

Gini Moran's I

2007

2008

2009

2010

2011

0.9091

0.8863

0.8876

0.8563

0.9325

0.056***

0.169***

0.061***

0.129***

0.038**

2012

2013

2014

2015

0.9217

0.9304

0.9262

0.9263

0.101***

0.0470***

0.0266**

0.0366**



La estadística de Moran señala que hay una dependencia espacial baja pero significativa



Fuerte concentración de los permisos de construir per capita



Polarización espacial pero escasa clusterización Grupo de Investigación en Economía Regional

• Hay algunos lugares circunscritos (grupos de cantones) donde la cuota de nuevos permisos de construcción es mayor que en otras áreas del país.

• Esto es coherente con Blanco et al. (2014: 5) que observa que “las intervenciones políticas han contribuido a la segregación espacial mediante la creación de incentivos para la construcción de viviendas en las afueras de las ciudades”.

• Parés-Ramos et al. (2013) observa este fenómeno en Quito: “tierras agrícolas convertidas en áreas suburbanas de baja densidad”.

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Modelo Empírico El modelo es el siguiente: Bimonte (2017) y Bimonte y Stabile (2017)

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• El modelo especificado es de la clase de los modelos «autorregresivos espaciales».

• Permite evaluar el efecto desbordamiento espacial (spillovers) debido a las interacciones económicas y sociales entre municipios.

• Los spillovers hacen que haya fenómenos de imitación entre agentes económicos en diferente cantones.

• Los fenómenos de imitación se fortalecen recíprocamente en el espacio hasta un cierto grado de cercanía.

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Resultados • En el primer step con un algoritmo de selección Bayesiana identificamos que los efectos de desbordamiento espacial se extienden en promedio hasta 100 km, y tienen una forma gaussiana.

• Esto es coherente con la primera ley de la geografía de Tobler: «todo está conectado con todo, pero las cosas mas cercanas están mas conectadas de las mas lejanas»

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Spatial model

log(GVA/pop) log(GVA/pop)2 log(pop dens) share market sect

OLS

Direct effects

Indirect effects

Total effects

-4.0106*** (1.4658) 0.2752*** (0.0883) 0.0556 (0.6570) 1.6869** (0.6954)

-3.4331** (-2.5043) 0.2410*** (2.9098) 0.0520 (0.8794) 1.6064** (2.2779)

-1.6064** (-2.4784) 0.1128** (2.8800) 0.02434 (0.8269) 0.7516* (1.8702) 0.3232***

-5.0295** (-2.4230) 0.3538*** (2.7962) 0.0764 (0.8681) 2.3580** (2.1527)

Spatial lag (ρ) Spatial multiplier Flex point GVA/pop (USD)

0.47754 1460 Grupo de Investigación en Economía Regional

1221

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• El multiplicador espacial es 47,75%: El uso de la tierra en un determinado cantón es función no solo de la etapa de desarrollo de ese cantón, sino también de la etapa de desarrollo de los cantones circundantes.

• Este fenómeno, llamado derrame espacial, se puede explicar con el hecho de que un aumento de los ingresos en los vecindarios puede hacer que las personas decidan invertir no solo donde viven, sino también en los cantones más cercanos elevando el número de permisos de construcción en ambos lugares.

• Análogamente, un shock que aumenta los ingresos disponibles en un cantón de estudio, tiene repercusiones en el mercado inmobiliario de los cantones vecinos, y vuelve al primero a través del multiplicador espacial.

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• El tamaño de los parámetros estimados está sesgado hacia arriba en el modelo OLS, lo que lleva al punto de inflexión incorrecto igual a 1460 USD, en lugar de 1220 USD. • En el primer caso, tendríamos que el 35% de los cantones más pobres disminuyen su consumo de tierra a medida que crecen.

• El modelo de retraso espacial, en cambio, muestra que solo el 25% de los cantones más pobres se encuentran en el lado izquierdo del punto de inflexión.

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Conclusiones Los resultados no respaldan la hipótesis en forma de U invertida de la curva de Kuznets para el uso de la tierra.

Por el contrario, la curvatura es convexa, lo que significa mayores niveles de consumo de tierra para niveles más altos de riqueza.

Esto es consistente con los hallazgos de Bimonte (2017) y Bimonte y Stabile (2017) para Italia, pero por diferentes motivos.

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Posibles razones de la Curva de Kuznets convexa: • El aumento de la inversión pública y el flujo de remesas, provocó un aumento de la demanda de vivienda e inversión, produciendo especulación en el mercado inmobiliario, específicamente en los centros urbanos más dinámicos y desarrollados.

• La especulación, que ha sido posible, en parte, por el débil marco institucional de los municipios ecuatorianos, que puede verse incluso amplificada por su autonomía política, administrativa y financiera, lo que conduce a un bajo control de la tierra.

• Latente demanda de viviendas nuevas, debido a las malas condiciones generales de la vivienda en el país y al suministro de viviendas aún insuficiente (reducción en las tasas de pobreza y pobreza extrema).

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Conclusiones  El uso de la tierra está influenciado por las variables económicas de los vecinos más cercanos.

En particular, una mejora en VAB por persona tiene un impacto tanto en las regiones donde ocurre esta mejoría como en las áreas más cercanas, inversamente proporcional a la distancia (y no más de 100 km).

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Posibles razones de los spillovers: • Los gobiernos locales podrían considerar conveniente otorgar permisos de construcción adicionales para no dejar todas las ventajas de ingresos adicionales a los gobiernos vecinos.

• los agentes privados, por otro lado, pueden encontrar que es adecuado comportarse como los de los cantones vecinos, por ejemplo, para no dejarles todas las ventajas del aumento de los precios inmobiliarios.

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Implicaciones políticas • Necesidad de fortalecer el marco institucional.

• Si la autonomía política del gobierno local implica alta exposición a corrupción, habría que reducirla en algunos campos.

• Establecer incentivos a reestructurar casas en lugar de construir otras nuevas.

• Coordinar políticas de uso de suelo entre municipios vecinos.

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