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FINANZAS PÚBLICAS Y CAMBIOFINANZAS PÚBLICAS Y CAMBIO CLIMÁTICO EN MÉXICO
Luis Miguel GalindoDivisión de Desarrollo Sostenible y Asentamientos H manosAsentamientos HumanosComisión Económica para América Latina y el Caribe
Introducción
• Cambio climático, economía y finanzas públicas.
• Externalidad negativa.
• Debilidad de las finanzas públicas.
Niveles de estabilización
Temperaturas en relación con la era pre industrial
Fuente: World Bank, World Development Report, 2010.Fuente: World Bank, World Development Report, 2010.
Nivel de
estabilización2o C 3o C 4o C 5o C 6o C 7o C
Probabilidad de exceder el nivel de equilibrio
( ppv de
CO2e)
2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C
450 78 18 3 1 0 0
500 96 44 11 3 1 0
550 99 69 24 7 2 1
650 100 94 58 24 9 4
750 100 99 82 47 22 9
Objetivo: reducción de los emisiones en 50%
• Actualmente el mundo emite alrededorActualmente el mundo emite alrededor de 45 - 50 mil millones de toneladas.
• Alrededor de 7 mil millones de• Alrededor de 7 mil millones de habitantes aprox. 7 tons. per cápitaR d i l i i 20 il Mt• Reducir las emisiones a 20 mil Mtons a 2050. Si para 2050 seremos 9 mil
ill 2 t l d h bit tmillones, 2 toneladas por habitante.
Indicadores de participación mundial
90%
100%
70%
80%
40%
50%
60%
20%
30%
0%
10%
1980 1990 2000 2007 1980 1990 2000 2007 1980 1990 2000 2007 1980 1990 2000 2007
Emisiones Población PIB Consumo de energía
OCDE No‐OCDE América Latina y el Caribe
Consumo de energía: 1970 - 2007
4000
4500uivalente
2500
3000
3500
barriles de
petróleo eq
u
1000
1500
2000
Millon
es de b
0
500
1970
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
Brasil México Argentina
Venezuela (República Bolivariana de) Colombia Chile
Trinidad y Tabago Perú Cuba
Ecuador Guatemala República Dominicana
Jamaica Bolivia (Estado Plurinacional de) Paraguay
Honduras Costa Rica PanamáHonduras Costa Rica Panamá
El Salvador Nicaragua Uruguay
Haití Guyana Suriname
Barbados Granada
Crecimiento económico, consumo de energía y emisiones
PIB per cápita y uso de energía per cápita: Uso de energía per cápita y emisiones dePIB per cápita y uso de energía per cápita: 2007
Uso de energía per cápita y emisiones de CO2 de energía per cápita: 2007
PIB per cápita y emisiones de CO2 de energía per cápita: 2007
Emisiones de CO2 de energía per cápita 1980 y crecimiento de las emisiones de CO2 de energía
(1980 – 2007)
Determinantes de las emisiones
Identidad de Kaya:
COEnergíaPIBPOBCO ⎟⎟⎞
⎜⎜⎛
⎟⎞
⎜⎛
⎟⎞
⎜⎛= 2
Identidad de Kaya:
ttttt EnergíaPIBPOB
POBCO ⎟⎟⎠
⎜⎜⎝
⎟⎠
⎜⎝
⎟⎠
⎜⎝
=2
ttttt Energía
COPIB
EnergíaPOBPIBPOBCO ⎟⎟
⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛Δ+⎟
⎠⎞
⎜⎝⎛Δ+⎟
⎠⎞
⎜⎝⎛Δ+Δ=Δ 2
2ttt g ⎠⎝⎠⎝⎠⎝
Población: 1980 - 2009
3.5Liga de Estados Árabes
Este de Asia y Pacífico
Europa y Asia central
351
331
840
2.5
3.0
%)
América Latina y el Caribe
Medio Oriente y Norte de África
América del Norte
OCDE
Asia del Sur
572
1568
1 5
2.0
nto de
la pob
lación
(% África Sub‐Sahariana
UE
América Latina y el Caribe, 2050
Latin America and the Caribbean
1944
3411.0
1.5
Crecim
ien
América Latina y el Caribe, 2050
888
1025
499
702
0.0
0.5
0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,000 35,000 40,000 45,000 50,000
PIB per cápita, PPP (dólares constantes de 2005)
Fuente: Author calculation based on World Development Indicators, Washington, DC: World Bank Group.
PIB per cápita: 1980 - 2009
Crecimiento por diversos métodos de descomposición (%) Crecimiento del PIB per cápita, 1980 - 2009 (%)
Region 1980 ‐ 1990 1990 ‐ 2000 2000 ‐ 2009 1980 ‐ 2009
Euro zone 2.1 1.9 0.6 1.6OECD 2.5 2.0 0.9 1.8North America 2 2 2 0 0 7 1 7
1980 ‐ 1990 1990 – 2000 2000 ‐ 2009 1980 – 2009GDP per capita ‐0.68 1.55 1.73 0.83Lineal trend 1.19 1.06 0.97 1.08
Quadratic trend 0.42 1.17 1.68 1.07North America 2.2 2.0 0.7 1.7Latin America and the Caribbean
‐0.7 1.6 1.7 0.8
Middle East & North Africa
‐1.3 1.7 2.3 0.8
Sub‐Saharan 1 1 0 3 2 5 0 3
Cubic trend 0.15 1.00 2.25 1.09Hodrick‐
Prescott filter‐0.07 1.16 2.02 1.00
Holt‐Winters method
‐0.57 1.24 2.51 1.00
Kalman filter ‐0.44 1.08 2.53 1.10Beveridge‐
Africa‐1.1 ‐0.3 2.5 0.3
East Asia & Pacific
3.8 3.6 4.7 4.0
South Asia 3.2 3.3 5.3 3.9World 1.4 1.5 2.1 1.6
Nelson decomposition
‐0.52 1.26 2.16 0.92
Christiano‐Fitzgerald filter
0.19 1.26 2.09 1.15
Polynomial Kernel
0.05 1.16 1.94 1.02
Tendencia de emisiones, 2008 - 2050
Escenario Población PIB per Intensidad CO2 a Crecimiento
de las Emisiones de CO2
Emisiones de CO2 Escenario Población capita energética energía emisiones
de CO2
de CO2(Gt) per cápita
(tons)
0 6% 1 7% 0 1% 0 2% 2 0% 3 6 5 1BAU 0.6% 1.7% -0.1% -0.2% 2.0% 3.6 5.1
Optimista 0.6% 1.7% -0.2% -0.4% 1.7% 3.2 4.5
Pesimista 0.6% 1.7% 0.0% 0.0% 2.4% 4.1 5.8
Cambio climático, finanzas públicas y reforma fiscal verde
Ventajas impuestos verdes:
– Reducir externalidades negativas.– Mayor eficiencia económica.– Consolidar el balance de las finanzas públicas. p– Cambio climático: Pérdida de recaudación.
Problemas impuestos verdes:Problemas impuestos verdes:
– La relación directa y explícita entre la externalidad negativa y el impuesto es baja o inexistenteimpuesto es baja o inexistente.
– Las tasas aplicadas no corresponden a la externalidad negativa– Las bases tributarias tienen muchas excepciones. – Los impuestos verdes se cruzan con diversas regulaciones– Los impuestos verdes se cruzan con diversas regulaciones – Falta de coordinación internacional en su aplicación. – Regresividad e impactos en el nivel de competencia internacional.
Cambio climático, finanzas públicas y reforma fiscal verde
Composición de los impuestos relacionados con el medio ambiente: OECD (% del PIB)(% del PIB)
1.5%
2.0%
0 5%
1.0%
0.0%
0.5%
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
Fuente: OECD (2010), Taxation, Innovation and the Environment, OECD.
Productos energéticos Vehículos automotores y transporte Otros
Emisiones de GEIEmisiones de GEI por fuente
(Gg)
2006 % 2002 % Tasa de crecimiento
2002 – 2006 (%)(%)
Total 709,005 100 643,183.6 100 2.5Energía 430,097 61 389,496.7 61 2.5Procesos industrials 63,526 9 52,102.5 8 5.1Agricultura 45,552 6 46,146.2 7 -0.3Cambio de uso de 70 203 10 89 854 0 14 -6 0Cambio de uso de suelo y silvicultura
70,203 10 89,854.0 14 6.0
Desechos 99,628 14 65,584.4 10 11.0Fuente: INE (2009), México. Cuarta Comunicación Nacional ante la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático, Instituto Nacional de Ecología.
Diagrama de GEI para México: 2006
Fuente: INE (2009), México. Cuarta Comunicación Nacional ante la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático, Instituto Nacional de Ecología.
Indicadores de las finanzas públicasGasto e ingreso público presupuestal (miles de millones de pesos de 2003)
2 000
2,500Déficit presupuestal Gasto presupuestal Ingreso presupuestal
500
1,000
1,500
2,000
-1,000
-500
0
80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10
Fuente: Elaboración propia con datos del Banco de México.
19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20
Crecimiento promedio del gasto e ingreso público presupuestal (%)
Gasto Ingreso Déficit 1980 - 1990 1.3 2.5 -6.41990 - 2000 1.9 2.3 -3.22000 2010 4 3 3 6 13 42000 - 2010 4.3 3.6 13.41980 - 2010 2.5 2.8 0.9
Fuente: Elaboración propia con datos del Banco de México en pesos constantes de 2003.
Consumo de gasolina en México: 1995-2010
tros)
mill
ones
de
lit(M
iles d
e m
PIB y parque vehicular: 1995 – 2010 PIB y consumo de gasolina: 1995 – 2010
17.0 6.8
16.2
16.4
16.6
16.8
e ve
hicu
lar (
loga
ritm
os)
6.4
6.5
6.6
6.7
de g
asol
ina
(loga
ritm
os)
15.6
15.8
16.0
22.4 22.5 22.6 22.7 22.8 22.9 23.0
PIB (logaritmos)
Parq
ue
6.1
6.2
6.3
22.4 22.5 22.6 22.7 22.8 22.9 23.0
PIB (logaritmos)
Con
sum
o
Precio real de las gasolinas y el diesel
tro)
de 2
010
por l
it(P
esos
d
Referencias para fijar los precios al productorIVA
Componentes del precio de la gasolina
Producto Referencia
Gasolina Pemex Magna Unleaded Regular-87
Fletes
Margen comercial/ Servicio
Impuesto Especial Sobre Producción y Servicios (IEPS)
IVA
Precio fijado por la SHCP
Precio Producto de PEMEX
Gasolina Pemex Premium
Unleaded Regular-87/Unleaded Premium 93
Pemex Diesel Fuel Oil # 2 Low Sulphur Precio de referencia
internacional
Costo de Transporte
Costo de manejo
Distribución del gasto y transferencias
Distribución del gasto en gasolinas y diesel por hogares 2008y diesel por hogares, 2008
(%)
Distribución de la transferencia del IESP de la gasolina y el diesel por
hogares, 2008(%)( )
Política fiscal
• Impuestos verdes al transporte: consumo de gasolinas, uso ycompra de autos y uso de vialidadescompra de autos y uso de vialidades.
• Un precio de 80 dólares por tonelada de carbono se convierte en unimpuesto de 0 07 dólares por litro (Newbery 2005)impuesto de 0.07 dólares por litro (Newbery, 2005).
Peajes por Kilometro y por litro: Gran Bretaña, 2000Categoria Total (millones £) Centavos por
kilómetroCentavos por litro de
petroleoCentavos por litro de
dieselImpuesto a los combustibles 22,305 4.77 48.8 48.8
Impuesto a los vehículos 5,415 1.16 13 8.9
Total 27,720 5.92 61.8 57.7Costos de carreterasCostos de carreteras
(peajes) 12,000 2.56 25.2 25.2
Costos por accidente 1,500 0.32 3.2 3.2Contaminación del
aire 1,600 0.34 1.2 6.6
Calentamiento global 1,800 0.38 4.9 4.9Contaminación del
agua 750 0.16 1.6 1.6
Ruidos 1,300 0.28 3.1 2.1Total (excluyendo los costos de accidentes) 17,450 3.7 36 40.4
Fuente: Newbery (2005) "Road user and congestion charges". En: S. Cnossen (ed), Theory and practice of taxation, Oxford University Press
Demanda de gasolina: Evidencia internacional
Elasticidad precio de largo plazoElasticidad ingreso de largo plazo
Akinboade et al. (2008)
Eltony y Al-Mutairi (1995)
Eltony (1996)
Espino (2005)
Berndt y Botero (1985)
Eltony (1996)
Autor
Eltony (1996)
Berndt y Botero (1985)
Sudafrica
Kuwait
GCC
México
México
GCC
País
GCC
México
0.36 (0.30, 0.42)
0.92 (0.27, 1.57)
0.43 (0.29, 0.57)
0.49 (0.07, 0.90)
0.48 (0.36, 0.59)
0 48 (0 38 0 57)
ES (95% CI)
0.28 (0.11, 0.45)
0.41 (0.30, 0.52)
3.16
0.93
2.90
1.63
2.99
3 06
Weight
2.76
3.00
%
0.36 (0.30, 0.42)
0.92 (0.27, 1.57)
0.43 (0.29, 0.57)
0.49 (0.07, 0.90)
0.48 (0.36, 0.59)
0 48 (0 38 0 57)
ES (95% CI)
0.28 (0.11, 0.45)
0.41 (0.30, 0.52)
3.16
0.93
2.90
1.63
2.99
3 06
Weight
2.76
3.00
% Autor
Eltony y Al-Mutairi (1995)Eltony (1996)
Berndt y Botero (1985)
Akinboade et al. (2008)
Pock (2007)
Kim et al (2011)Kim et al (2011)
Eltony (1996)
Kim et al (2011)
Kim et al (2011)
Alves y Bueno 2003
Berndt y Botero (1985)
Kim et al (2011)
País
KuwaitGCC
México
Sudafrica
Europa
KoreaKorea
GCC
Korea
Korea
Brasil
México
Korea
ES (95% CI)
-0.46 (-0.57, -0.36)-0.17 (-0.25, -0.09)
-0.49 (-0.71, -0.28)
-0.47 (-0.64, -0.30)
-0.40 (-0.54, -0.26)
-0.28 (-0.63, 0.07)-0.37 (-0.73, 0.00)
-0.30 (-0.50, -0.10)
-0.63 (-0.77, -0.50)
-0.32 (-0.56, -0.09)
-0.47 (-1.00, 0.07)
-0.65 (-0.93, -0.36)
-0.32 (-0.56, -0.07)
Weight
1.931.98
1.61
1.74
1.82
1.171.12
1.64
1.85
1.52
0.75
1.36
1.50
%
Amengual y Cubas (2002)
Reyes (2010)
Vita et al (2006)
Morán, et al. (sf)Morán, et al. (sf)
Vasquez (2005)
Amengual y Cubas (2002)
Nappo (2007)Nappo (2007)
Pock (2007)
Vasquez (2005)
Eltony (1996)
Vasquez (2005)
Uruguay
México
Namibia
EcuadorEcuador
Perú
Uruguay
BrasilBrasil
Europa
Perú
GCC
Perú
0.57 (0.35, 0.79)
1.00 (0.92, 1.09)
0.96 (0.71, 1.21)
0.60 (0.32, 0.88)0.60 (0.33, 0.87)
0.44 (0.06, 0.82)
0.60 (0.42, 0.78)
0.70 (0.44, 0.96)0.69 (0.48, 0.89)
0.95 (0.64, 1.27)
0.64 (0.49, 0.78)
0.48 (0.38, 0.57)
0.25 (-0.06, 0.56)
2.54
3.10
2.36
2.212.25
1.77
2.73
2.312.57
2.05
2.85
3.06
2.06
0.57 (0.35, 0.79)
1.00 (0.92, 1.09)
0.96 (0.71, 1.21)
0.60 (0.32, 0.88)0.60 (0.33, 0.87)
0.44 (0.06, 0.82)
0.60 (0.42, 0.78)
0.70 (0.44, 0.96)0.69 (0.48, 0.89)
0.95 (0.64, 1.27)
0.64 (0.49, 0.78)
0.48 (0.38, 0.57)
0.25 (-0.06, 0.56)
2.54
3.10
2.36
2.212.25
1.77
2.73
2.312.57
2.05
2.85
3.06
2.06Iwayemi et al (2010)
Vasquez (2005)
Hunt et al (2003)
Reyes (2010)
Vita et al (2006)
Pock (2007)
Liao y Lee (sf)
Amengual y Cubas (2002)
( )
Sa’ad (2009)
Flood et al (2007)
Hunt et al (2003)
Vita et al (2006)
Nappo (2007)
S i i (1995)
Ramanathan (1999)
Leesombatpiboon et al. (2010)
Amengual y Cubas (2002)
Flood et al (2007)
Vasquez (2005)
Nigeria
Perú
UK
México
Namibia
Europa
China
Uruguay
p
Indonesia
OCDE
UK
Namibia
Brasil
A t li
India
Tailandia
Uruguay
OCDE
Perú
-0.05 (-0.20, 0.09)
-0.65 (-0.72, -0.57)
-0.13 (-0.19, -0.07)
-0.28 (-0.37, -0.20)
-0.86 (-1.30, -0.42)
-0.54 (-0.97, -0.12)
-0.13 (-0.38, 0.12)
-0.45 (-0.57, -0.33)
( )
-0.16 (-0.21, -0.11)
-0.88 (-1.15, -0.62)
-0.31 (-0.42, -0.19)
-0.79 (-1.43, -0.16)
-0.20 (-0.35, -0.04)
0 13 ( 0 26 0 00)
-0.32 (-0.48, -0.16)
-0.17 (-0.28, -0.06)
-0.77 (-1.01, -0.53)
-1.08 (-1.30, -0.86)
-0.85 (-1.01, -0.69)
1.81
1.98
2.01
1.97
0.93
0.98
1.48
1.89
2.03
1.44
1.90
0.59
1.79
1 85
1.78
1.92
1.53
1.59
1.78
Sa’ad (2009)
Baltagi y Griffin (1983)
Flood et al (2007)
Hunt et al (2003)
Flood et al (2007)
Sultan (2010)
Liao y Lee (sf)
Vita et al (2006)
Baltagi y Griffin (1983)
Iwayemi et al (2010)
Hunt et al (2003)
Leesombatpiboon et al. (2010)
Samimi (1995)Indonesia
USA
OCDE
UK
OCDE
Mauricio
China
Namibia
Italia
Nigeria
UK
Tailandia
Australia0.88 (0.61, 1.15)
0.11 (-0.16, 0.38)
0.82 (0.41, 1.23)
0.56 (0.35, 0.77)
0.68 (0.35, 1.00)
0.77 (0.68, 0.86)
0.59 (0.34, 0.85)
1.08 (0.71, 1.45)
0 12 (-0 22 0 46)
0.75 (0.15, 1.34)
0.46 (0.10, 0.81)
0.76 (0.48, 1.04)
0.52 (0.44, 0.59)2.26
2.26
1.64
2.59
2.01
3.08
2.35
1.81
1 95
1.06
1.86
2.19
3.110.88 (0.61, 1.15)
0.11 (-0.16, 0.38)
0.82 (0.41, 1.23)
0.56 (0.35, 0.77)
0.68 (0.35, 1.00)
0.77 (0.68, 0.86)
0.59 (0.34, 0.85)
1.08 (0.71, 1.45)
0 12 (-0 22 0 46)
0.75 (0.15, 1.34)
0.46 (0.10, 0.81)
0.76 (0.48, 1.04)
0.52 (0.44, 0.59)2.26
2.26
1.64
2.59
2.01
3.08
2.35
1.81
1 95
1.06
1.86
2.19
3.11
Sterner et al. (1992)
Sterner et al. (1992)
Sterner et al. (1992)
Sterner et al. (1992)
Sterner et al. (1992)
Sterner et al. (1992)
Sterner et al. (1992)
Sterner et al. (1992)
Sterner et al. (1992)
Sterner et al. (1992)
Sterner et al. (1992)
Sterner et al. (1992)
Sterner et al (1992)
Sultan (2010)
Sterner et al. (1992)
Sterner et al. (1992)
Samimi (1995)
Sterner et al. (1992)
Sterner et al. (1992)
Dinamarca
España
Austria
Italia
Potugal
Irlanda
Canadá
Alemania
UK
Belgica
Finlandia
USA
Australia
Mauricio
Noruega
Grecia
Australia
Francia
Suecia
-0.61 (-0.81, -0.41)
-0.30 (-1.03, 0.43)
-0.59 (-1.10, -0.08)
-1.16 (-1.94, -0.38)
-0.67 (-1.34, -0.00)
-1.62 (-2.27, -0.97)
-1.07 (-1.54, -0.60)
-0.56 (-2.17, 1.05)
-0.45 (-0.98, 0.08)
-0.71 (-0.89, -0.53)
-1.10 (-2.02, -0.18)
-1.00 (-1.29, -0.71)
0 18 ( 0 32 0 04)
-0.44 (-0.61, -0.27)
-0.90 (-1.45, -0.35)
-1.12 (-2.14, -0.10)
-0.13 (-0.26, 0.00)
-0.70 (-0.99, -0.41)
-0.37 (-0.59, -0.15)
1.66
0.49
0.79
0.43
0.55
0.58
0.87
0.12
0.76
1.73
0.33
1.34
1 84
1.74
0.72
0.28
1.85
1.34
1.60
O ll (I d 85 3% 0 000)
Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)Baltagi y Griffin (1983)Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)
Austria
Francia
Holanda
UK
Suiza
Canadá
ItaliaTurquíaIrlanda
OCDE
NoruegaBelgica
Alemania
0 60 (0 53 0 68)
0.76 (0.35, 1.17)
1.14 (0.82, 1.46)
0.36 (-0.18, 0.90)
0.56 (0.14, 0.98)
1.07 (0.67, 1.47)
0.39 (0.24, 0.54)
0.12 ( 0.22, 0.46)0.32 (-0.20, 0.84)0.35 (-0.08, 0.78)
0.66 (0.52, 0.80)
0.80 (0.36, 1.24)0.85 (0.52, 1.18)
0.40 (0.18, 0.62)
100 00
1.62
2.01
1.19
1.59
1.66
2.85
1.951.251.56
2.89
1.541.96
2.50
0 60 (0 53 0 68)
0.76 (0.35, 1.17)
1.14 (0.82, 1.46)
0.36 (-0.18, 0.90)
0.56 (0.14, 0.98)
1.07 (0.67, 1.47)
0.39 (0.24, 0.54)
0.12 ( 0.22, 0.46)0.32 (-0.20, 0.84)0.35 (-0.08, 0.78)
0.66 (0.52, 0.80)
0.80 (0.36, 1.24)0.85 (0.52, 1.18)
0.40 (0.18, 0.62)
100 00
1.62
2.01
1.19
1.59
1.66
2.85
1.951.251.56
2.89
1.541.96
2.50
Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)
Sterner et al. (1992)Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)Baltagi y Griffin (1983)
Sterner et al. (1992)
Baltagi y Griffin (1983)
Sterner et al. (1992)
Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)Bentzen (1994)
Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)
Suiza
Japón
ItaliaGrecia
Austria
USA
Suecia
TurquíaCanadá
DinamarcaFrancia
Australia
Turquía
Japón
Holanda
OCDEDinamarca
Noruega
Alemania
-0.40 (-0.68, -0.12)
-0.14 (-0.25, -0.03)
-0.37 (-0.48, -0.26)-0.34 (-0.63, -0.05)
-0.79 (-1.08, -0.50)
-0.28 (-0.46, -0.10)
-0.62 (-0.99, -0.25)
-0.61 (-0.83, -0.39)-0.36 (-0.53, -0.19)
-0.14 (-0.45, 0.17)-0.20 (-0.39, -0.01)
-0.18 (-0.32, -0.04)
-0.26 (-0.54, 0.02)
-0.76 (-1.09, -0.43)
-0.40 (-0.77, -0.03)
-0.32 (-0.40, -0.24)-0 41 (-0 63 -0 20)
-0.23 (-0.51, 0.05)
-0.17 (-0.30, -0.04)
1.39
1.91
1.921.36
1.35
1.73
1.12
1.601.74
1.311.69
1.84
1.38
1.22
1.11
1.971 61
1.38
1.87
NOTE: Weights are from random effects analysis
Overall (I-squared = 85.3%, p = 0.000) 0.60 (0.53, 0.68) 100.000.60 (0.53, 0.68) 100.00
0-1.57 0 1.57
ElasticidadNOTE: Weights are from random effects analysisOverall (I-squared = 87.9%, p = 0.000)Broadstock y Hunt (2010)Broadstock y Hunt (2010)Bentzen (1994)
UKUKDinamarca
-0.43 (-0.49, -0.37)-0.12 (-0.21, -0.03)-0.12 (-0.21, -0.03)0.41 ( 0.63, 0.20)
100.001.961.961.61
0-2.27 0 2.27
Elasticidad
Demanda de gasolina: Evidencia internacional
Elasticidad precio de largo plazopor región
Elasticidad ingreso de largo plazo porregión
Espino (2005)
Eltony (1996)
NO OCDEBerndt y Botero (1985)
Akinboade et al. (2008)
Autor
Eltony y Al-Mutairi (1995)Eltony (1996)
Berndt y Botero (1985)
México
GCC
México
Sudafrica
País
KuwaitGCC
México
0.49 (0.07, 0.90)
0.43 (0.29, 0.57)
0.41 (0.30, 0.52)
0.36 (0.30, 0.42)
ES (95% CI)
0.92 (0.27, 1.57)0.28 (0.11, 0.45)
0.48 (0.36, 0.59)
1.63
2.90
3.00
3.16
%Weight
0.932.76
2.99
0.49 (0.07, 0.90)
0.43 (0.29, 0.57)
0.41 (0.30, 0.52)
0.36 (0.30, 0.42)
ES (95% CI)
0.92 (0.27, 1.57)0.28 (0.11, 0.45)
0.48 (0.36, 0.59)
1.63
2.90
3.00
3.16
%Weight
0.932.76
2.99
Kim et al (2011)
Berndt y Botero (1985)
Autor
Kim et al (2011)
Kim et al (2011)
Berndt y Botero (1985)
Kim et al (2011)
Alves y Bueno 2003
Eltony (1996)
Akinboade et al. (2008)
Eltony y Al-Mutairi (1995)
Eltony (1996)
NO OCDE
Kim et al (2011)
Korea
México
País
Korea
Korea
México
Korea
Brasil
GCC
Sudafrica
Kuwait
GCC
Korea
-0.32 (-0.56, -0.09)
-0.65 (-0.93, -0.36)
ES (95% CI)
-0.63 (-0.77, -0.50)
-0.32 (-0.56, -0.07)
-0.49 (-0.71, -0.28)
-0.28 (-0.63, 0.07)
-0.47 (-1.00, 0.07)
-0.17 (-0.25, -0.09)
-0.47 (-0.64, -0.30)
-0.46 (-0.57, -0.36)
-0.30 (-0.50, -0.10)
-0.37 (-0.73, 0.00)
1.52
1.36
Weight
1.85
%
1.50
1.61
1.17
0.75
1.98
1.74
1.93
1.64
1.12
Vasquez (2005)
Nappo (2007)
Amengual y Cubas (2002)
Vasquez (2005)
Eltony (1996)
Reyes (2010)
Vita et al (2006)
Amengual y Cubas (2002)
Vita et al (2006)
Morán, et al. (sf)Nappo (2007)
Morán, et al. (sf)
Eltony (1996)
Leesombatpiboon et al (2010)
Vasquez (2005)
Iwayemi et al (2010)
Perú
Brasil
Uruguay
Perú
GCC
México
Namibia
Uruguay
Namibia
EcuadorBrasil
Ecuador
GCC
Tailandia
Perú
Nigeria
0.64 (0.49, 0.78)
0.70 (0.44, 0.96)
0.57 (0.35, 0.79)
0.44 (0.06, 0.82)
0.43 (0.29, 0.57)
1.00 (0.92, 1.09)
1.08 (0.71, 1.45)
0.60 (0.42, 0.78)
0.96 (0.71, 1.21)
0.60 (0.32, 0.88)0.69 (0.48, 0.89)
0.60 (0.33, 0.87)
0.48 (0.38, 0.57)
0 76 (0 48 1 04)
0.25 (-0.06, 0.56)
0.75 (0.15, 1.34)
2.85
2.31
2.54
1.77
2.90
3.10
1.81
2.73
2.36
2.212.57
2.25
3.06
2 19
2.06
1.06
0.64 (0.49, 0.78)
0.70 (0.44, 0.96)
0.57 (0.35, 0.79)
0.44 (0.06, 0.82)
0.43 (0.29, 0.57)
1.00 (0.92, 1.09)
1.08 (0.71, 1.45)
0.60 (0.42, 0.78)
0.96 (0.71, 1.21)
0.60 (0.32, 0.88)0.69 (0.48, 0.89)
0.60 (0.33, 0.87)
0.48 (0.38, 0.57)
0 76 (0 48 1 04)
0.25 (-0.06, 0.56)
0.75 (0.15, 1.34)
2.85
2.31
2.54
1.77
2.90
3.10
1.81
2.73
2.36
2.212.57
2.25
3.06
2 19
2.06
1.06
.
Amengual y Cubas (2002)
Sultan (2010)
Amengual y Cubas (2002)
Sa’ad (2009)Samimi (1995)
Iwayemi et al (2010)Leesombatpiboon et al. (2010)
Flood et al (2007)
Pock (2007)Pock (2007)
Ramanathan (1999)
OCDE
Eltony (1996)
Reyes (2010)
Vasquez (2005)
Liao y Lee (sf)
Nappo (2007)
Vita et al (2006)
Subtotal (I-squared = 90.6%, p = 0.000)
Vasquez (2005)
Vita et al (2006)
Uruguay
Mauricio
Uruguay
IndonesiaAustralia
NigeriaTailandia
OCDE
EuropaEuropa
IndiaGCC
México
Perú
China
Brasil
Namibia
Perú
Namibia
-0.77 (-1.01, -0.53)
-0.44 (-0.61, -0.27)
-0.45 (-0.57, -0.33)
-0.16 (-0.21, -0.11)-0.13 (-0.26, 0.00)
-0.05 (-0.20, 0.09)-0.17 (-0.28, -0.06)
1 08 ( 1 30 0 86)
-0.40 (-0.54, -0.26)-0.54 (-0.97, -0.12)
-0.32 (-0.48, -0.16)0.30 ( 0.50, 0.10)
-0.28 (-0.37, -0.20)
-0.85 (-1.01, -0.69)
-0.13 (-0.38, 0.12)
-0.20 (-0.35, -0.04)
-0.86 (-1.30, -0.42)
-0.39 (-0.48, -0.30)
-0.65 (-0.72, -0.57)
-0.79 (-1.43, -0.16)
1.53
1.74
1.89
2.031.85
1.811.92
1 59
1.820.98
1.781.64
1.97
1.78
1.48
1.79
0.93
43.26
1.98
0.59
.OCDEPock (2007)
Baltagi y Griffin (1983)
Hunt et al (2003)
Flood et al (2007)
Sultan (2010)
Sa’ad (2009)
Subtotal (I-squared = 89.5%, p = 0.000)
Liao y Lee (sf)
Baltagi y Griffin (1983)
Flood et al (2007)
Samimi (1995)
Leesombatpiboon et al. (2010)
Hunt et al (2003)
Europa
USA
UK
OCDE
Mauricio
IndonesiaChina
Italia
OCDE
Australia
Tailandia
UK
0.95 (0.64, 1.27)
0.11 (-0.16, 0.38)
0.46 (0.10, 0.81)
0.68 (0.35, 1.00)
0.77 (0.68, 0.86)
0.88 (0.61, 1.15)
0.61 (0.51, 0.70)
0.59 (0.34, 0.85)
0.12 (-0.22, 0.46)
0.82 (0.41, 1.23)
0.52 (0.44, 0.59)
0.76 (0.48, 1.04)
0.56 (0.35, 0.77)
2.05
2.26
1.86
2.01
3.08
2.26
63.03
2.35
1.95
1.64
3.11
2.19
2.59
0.95 (0.64, 1.27)
0.11 (-0.16, 0.38)
0.46 (0.10, 0.81)
0.68 (0.35, 1.00)
0.77 (0.68, 0.86)
0.88 (0.61, 1.15)
0.61 (0.51, 0.70)
0.59 (0.34, 0.85)
0.12 (-0.22, 0.46)
0.82 (0.41, 1.23)
0.52 (0.44, 0.59)
0.76 (0.48, 1.04)
0.56 (0.35, 0.77)
2.05
2.26
1.86
2.01
3.08
2.26
63.03
2.35
1.95
1.64
3.11
2.19
2.59
Hunt et al (2003)
Sterner et al. (1992)
Sterner et al. (1992)
Sterner et al. (1992)Sterner et al. (1992)
Sterner et al. (1992)
Flood et al (2007)
Sterner et al. (1992)
Sterner et al. (1992)
Sterner et al. (1992)
Sterner et al. (1992)
Sterner et al. (1992)
Hunt et al (2003)
Sterner et al. (1992)
Flood et al (2007)
Sterner et al. (1992)
Sterner et al. (1992)
Sterner et al. (1992)Sterner et al. (1992)
Sterner et al. (1992)
Sterner et al. (1992)
UK
Dinamarca
USA
UKAustralia
Suecia
OCDE
Finlandia
Canadá
Austria
Noruega
Grecia
UK
Francia
OCDE
España
Belgica
IrlandaItalia
Potugal
Alemania
-0.31 (-0.42, -0.19)
-0.61 (-0.81, -0.41)
-1.00 (-1.29, -0.71)
-0.45 (-0.98, 0.08)-0.18 (-0.32, -0.04)
-0.37 (-0.59, -0.15)
-1.08 (-1.30, -0.86)
-1.10 (-2.02, -0.18)
-1.07 (-1.54, -0.60)
-0.59 (-1.10, -0.08)
-0.90 (-1.45, -0.35)
-1.12 (-2.14, -0.10)
-0.13 (-0.19, -0.07)
-0.70 (-0.99, -0.41)
-0.88 (-1.15, -0.62)
-0.30 (-1.03, 0.43)
-0.71 (-0.89, -0.53)
-1.62 (-2.27, -0.97)-1.16 (-1.94, -0.38)
-0.67 (-1.34, -0.00)
-0.56 (-2.17, 1.05)
1.90
1.66
1.34
0.761.84
1.60
1.59
0.33
0.87
0.79
0.72
0.28
2.01
1.34
1.44
0.49
1.73
0.580.43
0.55
0.12
.Overall (I-squared = 85.3%, p = 0.000)
Baltagi y Griffin (1983)
Subtotal (I-squared = 70.1%, p = 0.000)
Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)
HolandaCanadá
Austria
Alemania
OCDEUK
Noruega
SuizaBelgica
IrlandaTurquía
Francia
0.60 (0.53, 0.68)
0.36 (-0.18, 0.90)
0.59 (0.47, 0.72)
0.39 (0.24, 0.54)
0.76 (0.35, 1.17)
0.40 (0.18, 0.62)
0.66 (0.52, 0.80)0.56 (0.14, 0.98)
0.80 (0.36, 1.24)
1.07 (0.67, 1.47)0.85 (0.52, 1.18)
0.35 (-0.08, 0.78)0.32 (-0.20, 0.84)
1.14 (0.82, 1.46)
100.00
1.19
36.97
2.85
1.62
2.50
2.891.59
1.54
1.661.96
1.561.25
2.01
0.60 (0.53, 0.68)
0.36 (-0.18, 0.90)
0.59 (0.47, 0.72)
0.39 (0.24, 0.54)
0.76 (0.35, 1.17)
0.40 (0.18, 0.62)
0.66 (0.52, 0.80)0.56 (0.14, 0.98)
0.80 (0.36, 1.24)
1.07 (0.67, 1.47)0.85 (0.52, 1.18)
0.35 (-0.08, 0.78)0.32 (-0.20, 0.84)
1.14 (0.82, 1.46)
100.00
1.19
36.97
2.85
1.62
2.50
2.891.59
1.54
1.661.96
1.561.25
2.01
Subtotal (I-squared = 85 5% p = 0 000)
Baltagi y Griffin (1983)
Sterner et al. (1992)
Broadstock y Hunt (2010)Broadstock y Hunt (2010)
Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)
( )
Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)
Bentzen (1994)
Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)
Baltagi y Griffin (1983)
Sterner et al. (1992)
Baltagi y Griffin (1983)
Dinamarca
Turquía
UKUK
OCDE
Francia
USA
Suiza
Alemania
Canadá
Noruega
Dinamarca
Grecia
Holanda
Austria
Turquía
Italia
Suecia
Japón
Japón
-0 46 (-0 54 -0 38)
-0.14 (-0.45, 0.17)
-0.61 (-0.83, -0.39)
-0.12 (-0.21, -0.03)-0.12 (-0.21, -0.03)
-0.32 (-0.40, -0.24)
-0.20 (-0.39, -0.01)
-0.28 (-0.46, -0.10)
( )
-0.40 (-0.68, -0.12)
-0.17 (-0.30, -0.04)
-0.36 (-0.53, -0.19)
-0.23 (-0.51, 0.05)
-0.41 (-0.63, -0.20)
-0.34 (-0.63, -0.05)
-0.40 (-0.77, -0.03)
-0.79 (-1.08, -0.50)
-0.26 (-0.54, 0.02)
-0.37 (-0.48, -0.26)
-0.62 (-0.99, -0.25)
-0.76 (-1.09, -0.43)
-0.14 (-0.25, -0.03)
56 74
1.31
1.60
1.961.96
1.97
1.69
1.73
1.39
1.87
1.74
1.38
1.61
1.36
1.11
1.35
1.38
1.92
1.12
1.22
1.91
NOTE: Weights are from random effects analysis
( q , p ) ( , )( , )
0-1.57 0 1.57
ElasticidadNOTE: Weights are from random effects analysis
.
Overall (I-squared = 87.9%, p = 0.000)
Subtotal (I-squared = 85.5%, p = 0.000)
-0.43 (-0.49, -0.37)
-0.46 (-0.54, -0.38)
100.00
56.74
0-2.27 0 2.27
Elasticidad
Elasticidad ingreso y elasticidad precio de la demanda de gasolinag
Elasticidad ingreso Elasticidad precio
OECD No-OECD OECD No-OECD
Modelo
Consumode
gasolina
de efectosaleatorios
0.59 0.61 -0.46 -0.39
gasolinaNo. de estudios 69 26 43 27
Demanda de gasolina y diesel
La demanda de gasolina es una demanda derivada de las necesidades de transportede la población:
(1)
( ) (2)
(3)
Ecuación de cointegración
Hi ót i i V l íti 95% V l íti 95%
Estadístico del procedimiento de Johansen para la demanda de gasolinas y diesel
Hipóteisis nula Hipóteisis Alternativa Traza Valor crítico 95%
(Traza) Traza Valor crítico 95% (Traza)
r = 0 r > 0 86.07* 40.17 54.04* 47.86
r ≤ 1 r > 1 39.79* 24.27 17.33 29.80
≤ 2 > 2 7 65 12 32 4 77 15 49r ≤ 2 r > 2 7.65 12.32 4.77 15.49
r ≤ 3 r > 3 0.27 4.12 0.08 3.84 Notas: (*) rechazo al 5% de nivel de significancia. Traza = Prueba de la traza (Mackinnon, Haug y Michelis, 1999, tabla II, p. 571). r = número de vectores de cointegración. Número de rezagos en el VAR de ambos modelos es de 2. El modelo VAR para el modelo de gasolina incluye una constante, una dummy de pulso en el primer trimestre de 2009 y una dummy de nivel a partir del último trimestre de 1998. Ambos modelos está estimados para el período 1995(1)-2010(4).
Demanda de gasolina y diesel
Elasticidad ingreso de largo plazo de la gasolina y del diesel
- 0.62 -0.37 0.54
2.13 0.88 -0.36 0.31 Nota: Periodo de estimación 1995(1) – 2010(4)
Modelo de corrección de errores
(5)
(6)
Demanda de gasolina y diesel
Variable (i = gasolina diesel)
Modelo de Corrección de Errores: Efectos de corto plazo
Variable (i gasolina, diesel) C 0.05 (0.012) 0.031 (0.005)
0.376 (0.097) 0.243 (0.058) 0.355 (0.069) 0.84 (0.12) -0.358 (0.089)
0 269 (0 116) -0.269 (0.116) 0.382 (0.086)
-0.006 (0.019) -0.121 (0.036) R2 0.94 0.95 Normalidad (J-B) 0.310 (0.856) 1.032 (0.596) Autocorrelación LM (4) 0.386 (0.817) 1.476 (0.224)Heteroscedasticidad ARCH (4) 0.538 (0.708) 0.588 (0.672) Gasolinas Diesel
04
.06
08
.12
.01
.02
.03
-.06
-.04
-.02
.00
.02
.04
.00
.02
.04
-.12
-.08
-.04
.00
.04
.08
-.02
-.01
.00
1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010
Residual Observado Ajustado
-.04
-.02
1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010
Residual Observado Ajustado
Simulación de escenarios a 2030: Escenario BAU
BAU: a) Crecimiento anual promedio del PIB 3% con un rango
entre 2.3% y 3.6% anual con el 60% de probabilidad.
Modelo ARIMA (3,1,3) Fanchart del PIB(Miles de millones de pesos a precios de 2003)
.08
.02
.03
- 08
-.04
.00
.04
-.03
-.02
-.01
.00
.01
-.12
.08
1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010
Residual Observado Ajustado
Simulación de escenarios a 2030: Escenario BAU
b) Precio relativo de la gasolina: crecimiento 0%.
c) La flota vehicular: crecimiento anual promedio de 4 5%c) La flota vehicular: crecimiento anual promedio de 4.5%.
d) Gasto público: crecimiento anual promedio de 4.5%anual.
Simulación de escenarios a 2030: Escenario BAU
Variable Límite inferior Media Límite superior
Evolución del consumo de gasolinas y diesel: Escenario BAU
Variable Límite inferior Media Límite superiorGasolinas 4.3 4.5 4.7
Diesel 3.7 3.8 3.9
Simulación del modelo de consumo de gasolina: Escenario BAU
(millones de litros trimestrales)
Simulación del modelo de consumo de diesel: Escenario BAU
(millones de litros trimestrales)
Simulación de escenarios a 2030: Reforma fiscal verde débil
• Cambio en los precios relativos de la gasolina y el diesel de 2%anual.
Variable Límite inferior Media Límite superior
Evolución del consumo de gasolinas y diesel: Escenario “Reforma fiscal”
Gasolinas 3.2 3.4 3.6Diesel 3.0 3.1 3.2
120 Escenario BAU Escenario reforma fiscal 40 Escenario BAU
Consumo de gasolina(miles de millones de litros)
Consumo de diesel(miles de millones de litros)
40
60
80
100
152025303540 Escenario BAU
0
20
40
05
1015
1995
1997
1999
2001
2003
2005
2007
2009
2011
2013
2015
2017
2019
2021
2023
2025
2027
2029
Emisiones de combustibles a 2030
400.000
Emisiones de CO2 del consumo de gasolina y diesel(Gigagramos)
200 000
250.000
300.000
350.000 Emisiones Escenario BAU Escenario reforma fiscal
50.000
100.000
150.000
200.000
‐
Evolución de las emisiones del consumo de gasolinas y diesel(Gi )
2010 2030 Crecimiento (%)
BAU 158,457 357,161 4.1
(Gigagramos)
, ,
Reforma fiscal 158,457 282,824 3.1
Implicaciones fiscales del consumo de gasolina y dieselg y
18 Escenario base
65
Monto de subsidio por el consumo de diesel(miles de millones de pesos de 2003)
Monto de subsidio por el consumo de gasolina(miles de millones de pesos de 2003)
12
14
16
Escenario base
Escenario alternativo
40
45
50
55
60 Escenario base Escenario alternativo
6
8
10
20
25
30
35
40
6
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
2026
2027
2028
2029
2030
20
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
2026
2027
2028
2029
2030
Monto de subsidio total(% del PIB)
0,50% 0,40%
Recaudación por concepto del IEPS(% del PIB)
0,20%
0,30%
0,40%
0,50%
Diesel
G li
‐0,40%
‐0,20%
0,00%
0,20%
0,40%
Fracción II (Cuota)
F ió I (Dif i l
0,00%
0,10%
2011 2020 2030 2011 2020 2030
Escenario BAU Escenario reforma fiscal
Gasolina
‐0,80%
‐0,60%
2011 2020 2030 2011 2020 2030
Escenario BAU Escenario reforma fiscal
Fracción I (Diferencial de precios)
Conclusiones
• El crecimiento económico está fuertementevinculado con el consumo de energíavinculado con el consumo de energía.
• Modificar la forma de producir y de consumir, y degenerar y usar la energíagenerar y usar la energía
• Políticas de fomento para tecnologías verdes• El mecanismo de precios no es suficiente• El mecanismo de precios no es suficiente• Solidificar la estructura fiscal.
S i ió d idid d l E t d d• Se requiere una acción decidida del Estado, deinversiones a largo plazo y de incentivos al cambiode hábitos culturales y de la vida cotidianade hábitos culturales y de la vida cotidiana.
FINANZAS PÚBLICAS Y CAMBIOFINANZAS PÚBLICAS Y CAMBIO CLIMÁTICO EN MÉXICO
Luis Miguel GalindoDivisión de Desarrollo Sostenible y Asentamientos H manosAsentamientos HumanosComisión Económica para América Latina y el Caribe
Indicadores de las finanzas públicas
Deuda del sector público (% del PIB)
80%
90%
100%
Externa Interna
50%
60%
70%
10%
20%
30%
40%
0%
10%
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
Fuente: Elaboración propia con datos del Banco de México.