lykke andersen juan carlos ledezma ci-bolivia panamá, la paz, 17 de noviembre de 2011
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Eficiencia o equidad, elecciones en el diseño de incentivos para REDD :
Una comparacion entre REDD y REDD+ utilizando los analisis de
OSIRIS-Bolivia and CISS-Bolivia
Lykke AndersenJuan Carlos Ledezma
CI-Bolivia
Panamá, La Paz, 17 de noviembre de 2011
Que son OSIRIS-Bolivia y CISS-Bolivia?
Open-Source Impacts of REDD Incentives Spreadsheet (OSIRIS) and
Conservation IncentiveSpread Sheet (CISS) for Bolivia
2 libros de excel de 70 Mb c/u con datos sobre Bolivia: - basado en pixels (3x3 km),- salidas a nivel municipal, departamental y nacional
Permiten el análisis de impactos de diferentes incentivos para reducir deforestación
Incluye efectos de equilibrio parcial (reducciones en deforestación incrementan precios de agricultura, lo cual ocasiona deforestación )
Periodo de análisis: 2001-2005.Osiris, Egyptian god of vegetation
Detrás de OSIRIS y CISS hay un modelo de deforestación a nivel de pixel
Poisson Regression Number of obs 92715Wald chi2 (19) 32857.97Prob > chi2 0.0000Pseudo R2 0.3241Log pseudolikelihood -9318.6033
Forest loss between 2001 and 2005 Coef Robust Std. Err. z P > |z|
Initial forest cover in 2001 -1.26175 0.0366524 -34.42 0.000 -1.333587 -1.189913Distance to road -0.0143411 0.0008755 -16.38 0.000 -0.0160571 -0.012625Distance to river -0.0114267 0.0009848 -11.60 0.000 -0.0133569 -0.0094964Distance to urban center with more than 10.000 inhabitants
-0.0113615 0.000414 -27.44 0.000 -0.12173 -0.01055
Average slope of pixel -0.0534777 0.0025351 -21.10 0.000 -0.0584463 -0.048509Average Altitude 0.0003175 0.0000488 6.50 0.000 0.0002218 0.0004132ln_npv_net = Natural logarithm of net present value of net agriculture value
0.0744836 0.0148654 5.01 0.000 0.045348 0.1036192
Carbon contents in vegetation -0.0016536 0.0002171 -7.61 0.000 -0.0020794 -0.0012279Carbon contents in soil -0.004314 0.0007765 -5.56 0.000 -0.0058359 -0.002792Population density 0.0001096 0.0000415 2.64 0.008 0.0000283 0.000191Fire density 0.1990674 0.0064212 30.53 0.000 0.186286 0.2118488Distance to already deforested pixel -0.2581308 0.0234774 -10.99 0.000 -0.3041456 -0.2121159Vegetation dummy : puna -14.84052 0.456624 -34.69 0.000 -16.73549 -14.94555Vegetation dummy : cerrado -0.252153 0.0341593 -7.38 0.000 -0.319104 -0.185202Net Primary Productivity 0.0265108 0.0012213 21.71 0.000 0.0241171 0.0289045Human Development Index -0.2447041 0.0552016 -4.43 0.000 -0.3528972 -0.1365111Comunal land title -0.607906 0.0464673 -13.08 0.000 -0.6989803 -0.5168318Individual land title 0.1866793 0.0283448 6.59 0.000 0.1311245 0.242234Public land -0.6643973 0.0531021 -12.51 0.000 -0.7684755 -0.5603192constante -1.216491 0.1169239 -10.40 0.000 -1.445658 -0.9873249
[ 95 % Conf. Interval ]
Que son OSIRIS-Bolivia y CISS-Bolivia?
Análisis de un “REDD Puro”
OSIRIS Bolivia
Análisis de un “REDD Puro”
Pago por reducción de emisiones por debajo de una línea base Cuanto va costar la reducción de
deforestación en Bolivia? Cuanto se puede reducir? Donde va a funcionar? Quien se beneficia y quien sufre?
Cuanto costaría reducir la deforestación en Bolivia?
Cual sería el beneficio para el país?
Costo de oportunidad
Beneficios netos REDD
Pagos por REDD
Solo 18% de los pagosBrutos por REDD serian beneficios netos para la población (con 1 Billón)
Donde podría funcionar este mecanismo?
Requerimientos básicos:• Presencia de bosque• Deforestación en el escenario de referencia• Costos de oportunidad relativamente bajos
Precio de carbono: $5.5/tCO2
Pagos brutos REDD $1.000.000.000 en 4 años
Reducción de la deforestacion:37%
Costo promedio:$2400/ha
Participación:30% del area
Beneficio neto de REDD por persona rural, Promedio municipal, USD/año
Problema 1: Alta concentración de los beneficios
• Menos de 5% de la población que recibemas de 90% de os beneficios netos de REDD
Problema 2: Incremento de precios de productos agrícolas• Beneficia a productores pero causa
inflación que afecta la población urbana (la mayoría de votantes)
Problema 3: Cual escenario de referencia es confiable a nivel local?
= 0.87
Análisis de un Pago por Conservación
CISS Bolivia – Bono Pachamama
Análisis de Bono Pachamama con CISS-Bolivia
Acuerdos de largo plazo con comunidades rurales que quieren vivir en armonía con la naturaleza• Apoyo en asistencia técnica y financiera
para actividades sostenibles a comunidades que se comprometen a no causar deforestación significativa (subsistencia)
Supuestos para la simulación de Bono Pachamama
Tamaño del fondo:USD 1.000.000.000 para 4 años
Compensación por hectarea:USD 10/ha/año
Los propietarios/comunidades inscriben toda la propiedad No pueden inscribir solamente el área que no planean deforestar. Las propiedades mínimas del modelo son de 900 ha (10-20 familias)
Supuestos para la simulación de Bono Pachamama
Los propietarios comparan los beneficios del bono para toda la propiedad con potenciales beneficios de la agricultura.
El gobierno prioriza los pixeles y financia los que se hallan en áreas de mayor prioridad y que se inscriben.
La priorización se basa en:• Biodiversidad• Pobreza• Amenaza de deforestación• Titulación de tierras• Densidad de carbono
Criterios de priorizacion
Carbon
Threat PovertyBiodi-versity
Land titles
Resultados de Bono Pachamama para multiples criterios de priorizacion
La deforestación se reduce en 14% (REDD 37%)
Participa el 25% del territorio (REDD 30%).
Precios de productos agricolas en la frontera incrementan 24% (REDD 91%) si no se invierte en tecnología para incrementar la producción en tierras ya deforestadas.
Bono Pachamama (USD 1.0 billion)Distribucion de beneficios (criterios mixtos)
33% de la poblaciónRecibe 90% de los Beneficios netos
Comparaciones
Pure REDDCarbon
Threat PovertyBiodi-versity
Land titles
Que se puede hacer con 1 billón de dólares en Bolivia? (Sin costos de transacción)
Average rural income 600 $/year
$5.5/tCO2
$12.6/tCO2
$51.8/tCO2
$12.5/tCO2
$16.6/tCO2
Efectos excluidos - Monitoreo y transacciones
Ingreso rural promedio 600 $/año
Transactioncosts
Transactioncosts
Efectos excluidos – tiempo para otras actividades
Ingreso rural promedio 600 $/año
Time
Time
Efectos excluidos – Incremento de conciencia ambiental
Ingreso rural promedio 600 $/año
Effect of environmentalawareness
Effect of environmentalawareness
Efectos excluidos – No permanencia y engaño
Ingreso rural promedio 600 $/año
Non-permanence
Undetected cheating
Comparaciones REDD y Bono Pachamama (USD 1 billon de financiamiento externo)
REDD Bono Pachamama (criterios mixtos)
Reducción de la deforestación
37% 14%
Participación del territorio
30% 25%
Reducción de emisiones 43% 18
% de pagos que se transforma en beneficios netos locales
18% 78%
Equidad – concentración de ingresos
Alta concentración (5% de la población recibe 90% de los beneficios)
Mejor distribución (33% de la población recibe 90% de los beneficios).
Incremento de precios de productos agrícolas
91% 24%
Ingresos rurales, $US/año/persona
$15 $66
Conclusiones Hay un trade-off entre reducción de
deforestación y pobreza (eficiencia o equidad?)
REDD es relativamente eficiente en reducir deforestación pero no pobreza. Bono Pachamama menos eficiente en reducciones pero mejor para reducir pobreza.
Conclusiones Reducciones de emisiones asociadas
a la reducción de pobreza y protección de biodiversidad son mas caras que otras reducciones que ignoran efectos colaterales
Conclusiones El mecanismo de incentivo debería
estar incluido en una estrategia nacional para vivir en armonía con la naturaleza y debería considerar:• Controlar la deforestación ilegal y castigarla • Educación ambiental• Inversión en actividades sostenibles y
mejora tecnológica
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