evaluaciÓn de la eficiencia de las polÍticas pÚblicas...

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Evaluación de la eficiencia de las políticas públicas como contribución al control de las emisiones de gases de efecto invernadero debido a la generación de energía

eléctrica. Doctorado en Ciencias de la Ingeniería, Mención Productividad. UNEXPO-VR-Barquisimeto. 2017.

UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA

“ANTONIO JOSÉ DE SUCRE”

DIRECCIÓN DE INVESTIGACIÓN Y POSTGRADO

BARQUISIMETO

DOCTORADO EN CIENCIAS DE LA INGENIERÍA

MENCIÓN PRODUCTIVIDAD

EVALUACIÓN DE LA EFICIENCIA DE LAS POLÍTICAS PÚBLICAS COMO

CONTRIBUCIÓN AL CONTROL DE LAS EMISIONES DE GASES DE EFECTO

INVERNADERO DEBIDO A LA GENERACIÓN DE ENERGÍA ELÉCTRICA

Barquisimeto, noviembre de 2017

AUTORA: M.Sc. Lcda. Leadina Sánchez Barboza

TUTORA: Dra. Carmen Vásquez Stanescu

CO-TUTOR: Dr. Amelec Viloria

2


eléctrica. Doctorado en Ciencias de la Ingeniería, Mención Productividad. UNEXPO-VR-Barquisimeto. Barquisimeto, Venezuela. 2017.

UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA

“ANTONIO JOSÉ DE SUCRE”

DIRECCIÓN DE INVESTIGACIÓN Y POSTGRADO

BARQUISIMETO

DOCTORADO EN CIENCIAS DE LA INGENIERÍA

MENCIÓN PRODUCTIVIDAD




Barquisimeto, noviembre de 2017


Tesis Doctoral presentada ante la Dirección de

Investigación y Postgrado de la Universidad

Nacional Experimental Politécnica “Antonio José

de Sucre”, Vicerrectorado Barquisimeto para optar

al Grado Académico de Doctora en Ciencias de la

Ingeniería Mención Productividad.

3



La presente Tesis Doctoral fue realizada gracias al

apoyo financiero de la Universidad de la Costa, con

sede en la ciudad de Barranquilla, Colombia, a través

del proyecto número INV.1104-01-006-12 aprobado

con Notificación No. 328 en el Consejo Académico

del 23 de marzo de 2017.

4



5



A mis padres, Emperatriz Josefina y Luis Segundo A mi esposo, amor de mi vida, Ramón Enrique

A mis hijas, Camila Fernanda y Fabiola Alejandra

6



AGRADECIMIENTOS

A Dios por darme la voluntad y fortaleza para concluir el programa doctoral en medio de varios cambios de la vida familiar.

A la Universidad Nacional Politécnica “Antonio José de Sucre”, UNEXPO-VR-Barquisimeto que, a través del personal docente, por demás con excelencia académica, inspira a sus estudiantes. Sigamos siendo la “Universidad Técnica del Estado Venezolano”

A la Dra. Carmen Vásquez por su excelente tutoría y valiosa amistad. Su personalidad y carisma impregnan las 217 páginas de esta investigación.

A la Dra. Marisabel Luna por su motivación para la conclusión del trabajo y por su colaboración de principio a fin en el programa doctoral. Su amistad es invaluable.

A la Universidad de la Costa (Barranquilla, Colombia) por financiar la investigación doctoral.

A mi amor, Ramón Enrique, por estar siempre, por ser mi apoyo, por animarme en los momentos en que veía con dificultad llegar a la meta.

A todos los que fueron parte del proceso; los compañeros del programa, los docentes y el personal administrativo de la UNEXPO-VR-Barquisimeto.

7



Índice de contenido

Índice de tablas ........................................................................................................................................... 10

Índice de figuras .......................................................................................................................................... 12

Lista de abreviaturas y acrónimos ............................................................................................................... 14

Lista de unidades......................................................................................................................................... 15

Introducción ................................................................................................................................................ 18

CAPÍTULO I: Descripción del objeto de estudio ....................................................................................... 21

1.1. GENERALIDADES ................................................................................................................... 21

1.2. OBJETO DE ESTUDIO ............................................................................................................. 21

1.3. HIPÓTESIS DE LA INVESTIGACIÓN .................................................................................... 31

1.4. DEFINICIÓN CONCEPTUAL Y OPERACIONAL DE LAS VARIABLES ........................... 32

1.5. APORTES DE LA INVESTIGACIÓN DOCTORAL ............................................................... 32

1.5.1. aporte al ambiente y al desarrollo sostenible ...................................................................... 33

1.5.2. Aporte a la sociedad y a la productividad ........................................................................... 33

1.5.3. Aporte al conocimiento universal ....................................................................................... 33

1.6. OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN ................................................................................... 34

1.6.1. Objetivo general .................................................................................................................. 34

1.6.2. Objetivos específicos .......................................................................................................... 34

1.7. ALCANCE .................................................................................................................................. 34

1.8. CONSIDERACIONES FINALES .............................................................................................. 35

CAPÍTULO II: Políticas públicas de control de las emisiones de GEI ...................................................... 36

2.1. GENERALIDADES ................................................................................................................... 36

2.2. CALENTAMIENTO GLOBAL ................................................................................................. 36

2.2.1. Evolución de la explicación del fenómeno ......................................................................... 38

2.2.2. Teorías y controversias de los cambios de temperaturas. Posiciones contrarias al IPCC ... 45

2.3. TECNOLOGÍAS POSTULADAS POR LA COMUNIDAD CIENTÍFICA PARA

CONTROLAR LAS EMISIONES DE GEI EN LA GENERACIÓN DE ENERGÍA ELÉCTRICA .... 50

2.4. POLÍTICAS PÚBLICAS EN EL SECTOR ENERGÍA POSTULADAS POR LOS

GOBIERNOS LATINOAMERICANOS E INDICADORES EMPLEADOS ....................................... 54

2.4.1. Eficiencia de las políticas públicas para el control de emisiones de GEI: una

conceptualización .................................................................................................................................... 54

2.4.2. Enfoques epistémicos de políticas públicas ............................................................................ 56

2.4.3. Políticas públicas implementadas por los Gobiernos de países latinoamericanos .................. 57

8



2.4.4. Indicadores utilizados en el sector energía ............................................................................... 59

2.5. CONSIDERACIONES FINALES .............................................................................................. 64

Capítulo III: Enfoque epistemológico y metodológico ............................................................................... 65

3.1. GENERALIDADES ........................................................................................................................ 65

3.2. ENFOQUE EPISTEMOLÓGICO ................................................................................................... 65

3.3. ENFOQUE METODOLÓGICO ...................................................................................................... 67

3.3.1. Tipo de investigación ................................................................................................................ 67

3.3.2. Diseño de la investigación ........................................................................................................ 68

3.3.3. Técnicas e instrumentos de recolección de datos ...................................................................... 69

3.3.4. Población en estudio ................................................................................................................. 70

3.3.5. Procedimiento de la investigación ............................................................................................ 70

3.3.6. El DEA como herramienta para la determinación de la eficiencia ........................................... 72

3.3.7. El Índice de Malmquist ............................................................................................................. 74

3.4. CONSIDERACIONES FINALES ................................................................................................... 75

Capítulo IV: Resultados y discusión ........................................................................................................... 76

4.1. GENERALIDADES ........................................................................................................................ 76

4.2. POLÍTICAS PÚBLICAS DEL SECTOR ENERGÉTICO ESTABLECIDAS O ADOPTADAS

PARA EL CONTROL DE LAS EMISIONES DE GEI PARA LA GENERACIÓN DE ENERGÍA

ELÉCTRICA POR LOS PAÍSES LATINOAMERICANOS ................................................................. 76

4.3. CLÚSTERS DE LOS PAÍSES LATINOAMERICANOS EN FUNCIÓN DE LOS

INDICADORES CORRESPONDIENTES A LAS POLÍTICAS PÚBLICAS DEL SECTOR

ENERGÉTICO ..................................................................................................................................... 111

4.4. MODELO PARA LA EVALUACIÓN DE LA EFICIENCIA DE LAS POLÍTICAS PÚBLICAS

BAJO EL ENFOQUE DETERMINÍSTICO MULTIDIMENSIONAL ............................................... 114

4.5. RELACIÓN ENTRE LA EFICIENCIA DE LAS POLÍTICAS PÚBLICAS Y EL CONTROL DE

LAS EMISIONES DE GEI DEBIDO A LA GENERACIÓN DE ENERGÍA ELÉCTRICA DE LOS

PAÍSES LATINOAMERICANOS ....................................................................................................... 116

4.6. VALIDACIÓN DEL MODELO DE EVALUACIÓN DE LA EFICIENCIA DE LAS POLÍTICAS

PÚBLICAS DEL SECTOR ENERGÉTICO DE LOS PAÍSES LATINOAMERICANOS ................. 138

4.7. COMPARACIÓN DE LOS RESULTADOS DEL CLÚSTERS DE PAÍSES

LATINOAMERICANOS Y OTRA REGIÓN ..................................................................................... 143

4.8. CONSIDERACIONES FINALES ................................................................................................. 146

Capítulo V: Conclusiones y Recomendaciones ........................................................................................ 147

5.1. CONCLUSIONES ......................................................................................................................... 147

5.2. RECOMENDACIONES ................................................................................................................ 149

REFERENCIAS ........................................................................................................................................ 151

9



ANEXO A ................................................................................................................................................. 158

ANEXO B ................................................................................................................................................. 163

ANEXO C ................................................................................................................................................. 165

ANEXO D ................................................................................................................................................. 168

ANEXO E ................................................................................................................................................. 171

ANEXO F ................................................................................................................................................. 174

ANEXO G ................................................................................................................................................. 179

ANEXO H ................................................................................................................................................. 187

ANEXO I .................................................................................................................................................. 190

ANEXO J .................................................................................................................................................. 198

ANEXO K ................................................................................................................................................. 205

ANEXO L ................................................................................................................................................. 209

ANEXO M ................................................................................................................................................ 211

10



Índice de tablas

Tabla 2.1. Efectos del Cambio Climático en países o zonas de ALC ......................................................... 37

Tabla 2.2. Conclusiones presentadas por el IPCC en sus informes de evaluación de calentamiento global

.................................................................................................................................................................... 41

Tabla 2.3. Tecnologías establecidas por el IPCC para controlar las emisiones de GEI en el sector

suministro de energía .................................................................................................................................. 51

Tabla 2.4. Enfoques epistémicos de políticas públicas ............................................................................... 56

Tabla 2.5. Políticas públicas de países latinoamericanos para la generación de electricidad ..................... 58

Tabla 2.6. Indicadores Energéticos del Desarrollo Sostenible .................................................................... 61

Tabla 3.1. Características de la investigación evaluativa ............................................................................ 68

Tabla 3.2. Criterios del Diseño de la Investigación Doctoral ..................................................................... 69

Tabla 3.3. Técnicas e instrumentos utilizados en la investigación doctoral ............................................... 69

Tabla 3.4. Actividades y resultados esperados vinculadas a cada fase de la investigación. ....................... 71

Tabla 3.5. Características de la técnica DEA .............................................................................................. 72

Tabla 3.6. Características de los modelos del DEA .................................................................................... 73

Tabla 4.1. Políticas públicas de países latinoamericanos en el sector energía ............................................ 77

Tabla 4.2. Indicadores utilizados en la presente investigación ................................................................... 79

Tabla 4.3. Uso de energía (kg de equivalente de petróleo per cápita) ........................................................ 86

Tabla 4.4. Uso de energía (kg de equivalente de petróleo) por US$1.000 PIB .......................................... 88

Tabla 4.5. Relación reservas totales (Mbep) /Generación de electricidad (GWh) ...................................... 90

Tabla 4.6. Capacidad instalada por tecnologías (porcentaje del total) ........................................................ 93

Tabla 4.7. Consumo final de energía per cápita (kbep/khab) ..................................................................... 94

Tabla 4.8. Suministro total de energía primaria (kbep) .............................................................................. 96

Tabla 4.9. Posición de los países latinoamericanos en suministro de energía primaria renovable o verde 98

Tabla 4.10. Consumo de energía renovable (% del total de uso de energía) ............................................ 101

Tabla 4.11. Electricidad renovable (% del total de uso de electricidad) ................................................... 102

Tabla 4.12. Emisiones de GEI por generación eléctrica (ton/GWh) ......................................................... 104

Tabla 4.13. Indicador ENV1a: Emisiones GEI/Generación Eléctrica per cápita (ton/KWh/hab) ............ 105

Tabla 4.14. Emisiones GEI/Generación Eléctrica per PIB (ton/KWh/PIB) ............................................. 106

Tabla 4.15. Porcentaje de las emisiones de CO2 debido a la generación de electricidad respecto a las

emisiones totales de GEI por generación de electricidad. ......................................................................... 107

Tabla 4.16. Países que conforman los clústers A, B y C .......................................................................... 113

Tabla 4.17. Clústers y reglas para determinar la proporción entre las variables y las unidades productoras

.................................................................................................................................................................. 117

11



Tabla 4.18. Eficiencias de los países del clúster A en el control de emisiones de GEI por generación de

electricidad mediante DEA-CCR y DEA-BCC ........................................................................................ 119

Tabla 4.19. Eficiencias de los países del clúster B+C en el control de emisiones de GEI por generación de

electricidad mediante DEA-CCR y DEA-BCC ........................................................................................ 120

Tabla 4.20. Ranking de los países latinoamericanos en el control de emisiones de GEI por generación

eléctrica ..................................................................................................................................................... 121

Tabla 4.21. Situación del sector eléctrico de México para el año 2013 .................................................... 124

Tabla 4.22. Situación del sector eléctrico de Guatemala para el año 2013 ............................................... 126

Tabla 4.23. Situación del sector eléctrico de Argentina para el año 2013 ................................................ 128

Tabla 4.24. Situación del sector eléctrico de Paraguay para el año 2013 ................................................. 130

Tabla 4.25. Situación del sector eléctrico de Brasil para el año 2013....................................................... 132

Tabla 4.27. Productividad de Argentina, Guatemala y México. Periodo 2006-2013. .............................. 135

Tabla 4.28. Productividad de Brasil, Paraguay y Venezuela. Periodo 2006-2013. .................................. 137

Tabla 4.29. Comparación del Modelo de Evaluación con aplicación de la herramienta DEA con el Modelo

de IEDS ..................................................................................................................................................... 140

Tabla 4.30. Comparación de los resultados de los clústers de países latinoamericanos y desarrollados .. 145

12



Índice de figuras

Figura 1.1. Anomalías observadas en el promedio mundial de temperaturas en superficie, terrestres y

oceánicas combinadas, desde 1850 hasta 2012. Imagen superior: valores medios anuales. Imagen inferior:

valores medios decenales, incluida la estimación de la incertidumbre para un conjunto de datos (línea

negra). ......................................................................................................................................................... 22

Figura 1.2. Cambios proyectados en la temperatura promedio (izquierda) y las precipitaciones (derecha)

para 2046-2065 y 2081-2100 bajo RCP2.6 y RCP8.5. ............................................................................... 23

Figura 1.3. Tendencia de la temperatura anual global para finales del Siglo XXI observada y la proyecta

en relación con los años 1986-2005. ........................................................................................................... 23

Figura 1.4. Emisiones de gases de efecto invernadero por sectores económicos. ...................................... 25

Figura 1.5. Emisiones directas de CO2 por sector y GEI distintos del CO2 totales (gases enumerados en el

Protocolo de Kyoto) en los distintos sectores en los escenarios de referencia (grafico de la izquierda) y en

los escenarios de mitigación en los que se llega a aproximadamente 450 (430-480) ppm de CO2eq con

CAC (grafico central) y sin CAC (grafico de la derecha). .......................................................................... 26

Figura 2.1. Eventos o acciones a favor (preocupación ambiental, informes del IPCC, acuerdos) indicados

con flechas azules y eventos o posiciones contrarias indicadas con flechas rojas. ..................................... 50

Figura 2.2. Representación de la definición “eficiencia de las políticas públicas para el control de

emisiones de GEI” ...................................................................................................................................... 55

Figura 3.1. Países de América Latina ......................................................................................................... 70

Figura 4.1. Frecuencia de las PP adoptadas por los países latinoamericanos en el sector energético ........ 78

Figura 4.2. Comparación para el 2006 y 2013 del uso de la energía (kg equiv. de petróleo per cápita) .... 87

Figura 4.3. Comparación para el 2006 y 2013 del uso de la energía (Kg equiv. de petróleo) por US$1.000

PIB .............................................................................................................................................................. 89

Figura 4.4. Relación reservas totales (Mbep) /Generación de electricidad (GWh) para los países

Latinoamericanos. Comparación de los años 2006 y 2015. ........................................................................ 91

Figura 4.5. Consumo final de energía per cápita (kbep/khab). Comparación de los años 2006 y 2015 ..... 95

Figura 4.6. Formas de energía primaria ...................................................................................................... 96

Figura 4.7a. Suministro de energía por forma de energía para Latinoamérica (primer grupo) ................... 99

Figura 4.7b. Suministro de energía por forma de energía para Latinoamérica (segundo grupo) .............. 100

Figura 4.8. Energía renovable (% del total de uso de energía) ................................................................. 101

Figura 4.9. Electricidad renovable (% del total de la electricidad generada) ............................................ 103

Figura 4.10. Emisiones de GEI por generación eléctrica (ton/GWh) ....................................................... 105

Figura 4.11. Porcentaje de emisiones de CO2 respecto a las emisiones totales de GEI en centrales

eléctricas ................................................................................................................................................... 109

Figura 4.12. Relación entre las políticas públicas y los indicadores utilizados. ....................................... 110

Figura 4.13. Representación de la clusterización ...................................................................................... 112

13



Figura 4.14. Modelo de Evaluación con aplicación de la herramienta DEA ............................................ 115

Figura 4.15. Representación de la herramienta del DEA aplicada............................................................ 116

Figura 4.16. Relación de los países con políticas públicas acertadas (o no) y su eficiencia. .................... 142

14



Lista de abreviaturas y acrónimos

ALC América Latina y el Caribe

AEMA Agencia Europea de Medio Ambiente

AFOLU Agricultura, Silvicultura y otros usos del Suelo

AIE Agencia Internacional de la Energía

BAU Business As Usual

BECCS Bio Energía con Captura y Almacenamiento de Carbono

CAC Captura y Almacenamiento de Carbono

CEPAL Comisión Económica para América Latina y el Caribe

CMIP5 Proyecto de Intercomparación de Modelos Acoplados Fase 5

CMNUCC Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático

CNED Centro Nacional Espacial de Dinamarca

CO2eq, CO2e Equivalente de Dióxido de Carbono

COP Conferencia de las Partes

COP21 Conferencia de las Partes número 21



DEA Análisis Envolvente de Datos

FAO Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la

Alimentación

GEI Gases de Efecto Invernadero

IEDS Indicadores Energéticos de Desarrollo Sostenible

IM Índice de Malmquist

INDC Contribuciones Previstas y Determinadas a Nivel Nacional

IPCC Panel Intergubernamental en Cambio Climático

MIT Massachusetts Institute of Technology

OECD Organización de Cooperación y Desarrollo Económicos

OIEA Organismo Internacional de la Energía Atómica

OLADE Organización Latinoamericana de Energía

ONU Organización de las Naciones Unidas

PIB Producto Interno Bruto

PNUMA Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente

PP Políticas Públicas

PPE Políticas Públicas Eficientes

RCP Trayectorias de Concentración Representativas

RCP2.6 Trayectorias de Concentración Representativas bajas de 2.6 W/m2 que se

traduce en un calentamiento de no más de 2oC

RCP8.5 Trayectorias de Concentración Representativas elevada o extrema de 8.5

W/m2

UNDESA

Departamento de Asuntos Económicos y Sociales de las Naciones

Unidas

WMO Organización Mundial de la Salud

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Lista de unidades

bbl Barril de petróleo

bep Barril equivalente de petróleo

bepd Barriles equivalentes de petróleo por día

GWh Gigavatio-hora

Kbep Mil barriles equivalentes de petróleo

kgep Kilogramos equivalentes de petróleo

m3 metro cúbico

Mbbl Millones de barriles de petróleo

Mbep Millones de barriles equivalentes de petróleo

Mt Megatonelada

MW Megavatio

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TUTORA: Dra. Carmen Luisa Vásquez Stanescu


Año: 2017

RESUMEN

La relación causal entre las emisiones de Gases de Efecto Invernadero (GEI) y la generación de

electricidad es conocida y documentada en la literatura. En este sentido, el objetivo de la

presente investigación es evaluar la eficiencia de las políticas públicas de los países de

Latinoamérica como contribución al control de las emisiones de GEI debido a la generación de

energía eléctrica. Se adopta una postura epistémica positivista y se emplea una metodología de

carácter evaluativa comprendida por cinco (5) fases, y utilizando el Análisis Envolvente de Datos

(DEA) como herramienta para la evaluación. Adicionalmente, se determina el Índice de

Malmquist (IM) para determinar el cambio de productividad a lo largo del tiempo. Los

resultados muestran que los países que se ubican en la frontera eficiente tienen en común las

políticas: “incremento de la participación de energías renovables” y “diversificación de la matriz

energética”, lo cual significa un mejor control de las emisiones de GEI, siendo el caso de

Paraguay, Brasil, Venezuela, México y Guatemala. El IM indica que Brasil, Guatemala y México

incrementaron su productividad, mientras que Paraguay y Venezuela la contraen. La principal

contribución es que se logra evaluar la eficiencia de las políticas públicas establecidas por los

países de Latinoamérica para el control de las emisiones de los GEI, esto se consigue diseñando,

validando e implementando un Modelo de Evaluación con aplicación del DEA. Una contribución

adicional es que el Modelo de Evaluación desarrollado se lleva a cabo de manera metódica,

objetiva y sistémica, pudiendo ser utilizado para el mismo propósito en otras regiones del

mundo, siendo una propuesta universal. Como conclusión se tiene que los países que se ubican

en la frontera eficiente son los que generan energía eléctrica con fuentes predominantemente

renovables o que en su defecto utilizan en mayor proporción gas natural como combustible.

Palabras clave: Gases de Efecto Invernadero (GEI), frontera eficiencia, Análisis Envolvente de

Datos (DEA), energías renovables, gas natural

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EVALUATION OF THE EFFICIENCY OF PUBLIC POLICIES AS A CONTRIBUTION

TO THE CONTROL OF GREENHOUSE GAS EMISSIONS DUE TO THE

GENERATION OF ELECTRIC ENERGY

AUTHOR: M.Sc. Lcda. Leadina Sánchez Barboza

TUTOR: Dr. Carmen Luisa Vásquez Stanescu


Year: 2017

ABSTRACT

The causal relationship between Greenhouse Gas (GHG) emissions and electricity generation is

known and documented in the literature. In this sense, the objective of this research is to evaluate

the efficiency of public policies of Latin American countries as a contribution to the control of

GHG emissions due to the generation of electric power. A positivist epistemic position is

adopted, and an evaluative methodology is used, comprising five (5) phases, and using the Data

Envelopment Analysis (DEA) as a tool for evaluation. Additionally, the Malmquist Index (IM) is

determined to determine the change in productivity over time. The results show that the countries

that are located on the efficient frontier have policies in common: "increase in the share of

renewable energies" and "diversification of the energy matrix", which means a better control of

GHG emissions, being the case of Paraguay, Brazil, Venezuela, Mexico and Guatemala. The IM

indicates that Brazil, Guatemala and Mexico increased their productivity, while Paraguay and

Venezuela contracted it. The main contribution is that it is possible to evaluate the efficiency of

public policies established by Latin American countries for the control of GHG emissions, this is

achieved by designing, validating and implementing an Evaluation Model with application of the

DEA. An additional contribution is that the Evaluation Model developed is carried out

methodically, objectively and systemically, and can be used for the same purpose in other

regions of the world, being a universal proposal. As a conclusion, the countries that are located

on the efficient frontier are those that generate electricity with predominantly renewable sources

or, failing that, use natural gas as a fuel in a greater proportion.

Key words: Greenhouse Gas (GHG), border efficiency, Data Envelopment Analysis (DEA),

renewable energy, natural gas

18



Introducción

El control de las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) es objeto de preocupación tanto

de países desarrollados como de los que están en vías de desarrollo, lo cual permite mitigar los

efectos del cambio climático y avanzar al desarrollo sostenible. De acuerdo con las

investigaciones realizadas por el Panel Intergubernamental en Cambio Climático (IPCC, por sus

siglas en inglés), desde 1995 la acción antropogénica es la principal responsable que la Tierra

vea incrementando su temperatura promedio. Entre las actividades que destacan por generar las

mayores emisiones de GEI se encuentran: la actividad industrial, la agricultura, el transporte y la

generación de energía eléctrica.

Para tratar de desacelerar los efectos del cambio climático el mundo transita hacia un desarrollo

bajo en emisiones de carbono, por lo cual presta especial atención a las áreas de mayor emisión

de GEI, este es el caso del área del sector suministro de energía, específicamente en su forma de

generación. Siendo ésta (en conjunto con la industrial, por la quema de combustibles fósiles) la

que mayor proporción de los GEI emite a la atmósfera, por esta razón los planes nacionales para

la mitigación del cambio climático de los Gobiernos se encuentran una sección vinculada

mayormente a la generación de energía eléctrica.

En la Cumbre de Paris realizada a finales del 2015, donde cada uno de los países del mundo

consigna un documento en el cual plantean sus políticas públicas destinadas a diversos sectores

para mitigar el cambio climático. En el caso de los países latinoamericanos los documentos

presentados contienen de manera general las políticas vinculadas a dos (2) escenarios: el primero

de éstos serían los resultados a obtener utilizando sólo los recursos de cada uno de los países. Sin

embargo, el segundo escenario contempla los resultados que estas naciones pueden obtener con

ayuda económica y/o transferencia tecnológica por parte de los países en desarrollo y

organizaciones internacionales con competencia.

En este sentido y de acuerdo con la revisión de la literatura realizada, es necesaria la evaluación

de las políticas públicas en el sector suministro de energía de los países latinoamericanos, lo cual

constituye una contribución al control de las emisiones de GEI por generación de energía. Esto

permite monitorear el efecto de las políticas establecidas o adoptadas por cada uno de los países

considerados, pudiendo ser mejoradas, cambiadas o mantenidas en el programa, en función de

los resultados obtenidos.

Para realizar la evaluación de la eficiencia de las políticas públicas se elige el Análisis

Envolvente de Datos (DEA, por sus siglas en inglés) como herramienta, la cual es una técnica

versátil y de amplia utilización para la determinación de eficiencias de unidades (países,

empresas, departamentos, entre otras) en diversas áreas de interés tanto a nivel empresarial como

a nivel académico-científico.

La evaluación de la eficiencia de las políticas públicas en el sector energía para controlar las

emisiones de GEI en los países latinoamericanos es importante puesto que permite medir (se)

19



nacional e internacionalmente a fin de verificar si los mismos están siendo eficientes en el

control de dichas emisiones, esto sin dejar de ser productivos en la generación y uso racional de

la energía, manteniendo o incrementando los niveles de calidad de la prestación del servicio

eléctrico a los ciudadanos.

Por lo planteado anteriormente, el objetivo de este trabajo se circunscribe a evaluar la eficiencia

de las políticas públicas como contribución al control de las emisiones de los gases de efecto

invernadero debido a la generación de energía eléctrica bajo un enfoque determinístico

multidimensional en el contexto latinoamericano.

En el Capítulo I denominado “Descripción del objeto de estudio” se desarrolla el objeto de

estudio, los objetivos de la investigación, la hipótesis, las definiciones conceptuales y

operacionales de las variables, la justificación y el alcance. En este Capítulo se resalta la relación

con la mención productividad del programa de estudios y la Tesis Doctoral, ya que la evaluación

de las eficiencias relativas de los países latinoamericanos en el control de emisiones de GEI

persigue, entre otros aspectos, evidenciar que las mejores prácticas en las políticas públicas es

transitar a una matriz energética donde el uso de combustibles fósiles disminuya, en el mismo

sentido que se dé una mayor participación de energías renovables. En este sentido, los países

podrían mejorar su eficiencia en la generación de energía, incrementando su productividad, lo

cual tiene impacto en la sociedad al vincularse con el desarrollo sostenible.

El Capítulo II titulado “Políticas públicas de control de las emisiones de GEI” se describen las

causas y consecuencias del calentamiento global según lo planteado por del IPCC y, a partir de

estos, al conocimiento del fenómeno, como una verdad científica comprobada de la explicación

del fenómeno y sus teorías y controversias. En segundo término, se abordan las tecnologías

propuestas por el IPCC y la comunidad científica para controlar las emisiones de GEI en la

generación de energía eléctrica. También se revisan las políticas públicas aplicadas en el sector

energía propuestas por los Gobiernos en Latinoamérica y los indicadores energéticos del

desarrollo sostenible empleados para medir los cambios en el sector.

En el Capítulo III se desarrolla el “Enfoque epistemológico y metodológico” de la Tesis Doctoral.

El enfoque epistemológico seleccionado por el autor es el positivismo y el metodológico es la

investigación evaluativa. En este Capítulo se incluyen el tipo y diseño de la investigación, las

técnicas e instrumentos de recaudación de la información, la población y, finalmente, el

procedimiento, el cual se ha divido en cinco (5) fases, de acuerdo con los objetivos específicos.

La población corresponde a los 20 países latinoamericanos, los cuales se agruparon en clústeres

considerando sus emisiones de GEI (ton/GWh) y la energía eléctrica generada (GWh). La

medición de las eficiencias y de los Índices de Malmquist se realizaron mediante el ABACO

DEA.

El Capítulo IV se presentan los “Resultados y discusión” de la Tesis Doctoral. Se analizan las

políticas públicas adoptadas por los Gobiernos de Latinoamérica en torno al sector energético

para contribuir al control de las emisiones de GEI. En este Capítulo se muestra la formación de

20



clústers de los países en función de las emisiones de GEI (ton/GWh) y la energía eléctrica

generada (GWh). Posteriormente, se diseña para los países latinoamericanos un Modelo de

Evaluación de las políticas públicas para la generación de energía eléctrica, usando DEA como

herramienta, y queda establecida de forma científica la relación causal entre la generación de

energía eléctrica y las emisiones de GEI. Lo anterior, representan las dos contribuciones de la

Tesis Doctoral; el diseño como tal del Modelo de Evaluación y el uso del DEA para la aplicación

del Modelo. Finalmente, se valida el Modelo de Evaluación propuesto para los países

latinoamericanos, lo cual permite verificar la hipótesis de investigación planteada en la presente

Tesis Doctoral.

21



CAPÍTULO I: DESCRIPCIÓN DEL OBJETO DE ESTUDIO

1.1. GENERALIDADES

En este Capítulo se plantea la problemática para la sustentabilidad de la Tierra que representa las

emisiones de GEI que se producen en el sector suminsitro de energía, lo cual lleva a una revisión

de la literatura sobre la evaluación de las políticas públicas de los Gobiernos de los países

latinoamericanos para controlar dichas emisiones en este este importante sector. Esto permite

demostrar la necesidad de investigación en este tema, debido a la no existencia en la literatura

científica este aporte en el contexto latinoamerico, razón por cual se presenta la presente

investigación de carácter doctoral. Seguidamente se desarrolla la hipótesis, la justificación, los

objetivos, el alcance y las consideraciones finales.

1.2. OBJETO DE ESTUDIO

El cambio climático no se refiere a las variaciones del clima -únicamente-, no se trata de cambios

de temperatura en los que aumenta o disminuye el calor o el frío; se trata más bien de un proceso

de calentamiento de la Tierra. En el 2007 el IPCC establecía que la mayor cuota del aumento de

la temperatura global desde la segunda parte del siglo XX se debe “[…] muy probablemente al

incremento antropogénico de la concentración de GEI” [1]. Así, el cambio en el clima inducido

por las actividades del hombre es ejemplo de la globalización de los problemas.

Durante el siglo XX la temperatura superficial media global aumento alrededor de 0,6 ± 0,2 °C;

este incremento fue registrado desde 1861 hasta el año 2000, la mayor parte se produjo durante

dos (2) períodos: de 1910 a 1945 y de 1976 a 2000. Ahora la década de 1990 fue la más caliente,

resaltando el año 1998 como el más caluroso [2].

De acuerdo al IPCC los últimos dos (2) decenios del siglo XX y el primer decenio del siglo XXI

han sido sucesivamente más cálidos en la superficie de la Tierra [3] que cualquiera anterior

“Es ahora más cierto que nunca que los humanos están cambiando el clima de la Tierra. La evidencia es clara. La actividad humana, especialmente la quema de combustibles fósiles desde la revolución industrial ha aumentado la concentración de CO2 en la atmósfera en un 40% entre 1800 y 2012…”

National Academy of Sciences, USA; The Royal Society

Climate Chance-Evidence y Causes 2014

22



desde 1850. En la figura 1.1 se observa el promedio anual y decenal de la temperatura superficial

media desde 1850 hasta 2012.

Figura 1.1. Anomalías observadas en el promedio mundial de temperaturas en superficie,

terrestres y oceánicas combinadas, desde 1850 hasta 2012. Imagen superior: valores medios

anuales. Imagen inferior: valores medios decenales, incluida la estimación de la incertidumbre

para un conjunto de datos (línea negra). Fuente: [3]

Según el IPCC [3], el calentamiento global es inequívoco. La atmósfera y el océano se han

calentado, los volúmenes de nieve y hielo han disminuido, el nivel del mar se ha elevado, se

observa un derretimiento acelerado de los glaciares (especialmente desde 1970),

fundamentalmente los intertropicales que perdieron entre el 20 y el 50% de su masa de hielo.

Adicionalmente, han aumentado el número y la fuerza de eventos climáticos en los cuales se

registraron pérdidas humanas y económicas de gran escala: crecimiento de la frecuencia de

lluvias torrenciales que luego se convirtieron en deslizamientos de tierra e inundaciones, según el

IPCC [4], esto como consecuencia del incremento de las concentraciones de GEI en la atmósfera.

En la figura 1.2 se muestra los cambios proyectados por el Proyecto de Intercomparación de

Modelos Acoplados Fase 51 (CMIP5, por sus siglas en inglés), en la temperatura promedio y las

precipitaciones para 2046-2065 y 2081-2100 bajo Trayectorias de Concentración

Representativas2,3 (RCP, por sus siglas en inglés) RCP2.6 y RCP8.5. En la figura 2 se observa

1 Proyecto de Intercomparación de Modelos Acoplados Fase 5 (CMIP5, por sus siglas en inglés), realizado por centros internacionales como

Organización Mundial de Meteorología, Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA), Programa Mundial de

Investigación Climática, el IPCC, entre otros. 2 Son trayectorias, porque permiten obtener proyecciones de las concentraciones de los GEI siguiendo su comportamiento a través del tiempo.

Son representativas, porque concentran escenarios diferentes, pero con forzamiento radiactivos similares. El forzamiento radiactivo es la cantidad media de energía solar absorbida por metro cuadrado sobre la Tierra y se mide en W/m2.

3 Los RCP se clasifican en 4 trayectorias: una vía elevada o más extrema de 8.5 W/m2 del año actual al 2100, dos trayectorias de estabilización intermedias de 6.0 y 4.5 W/m2. El 2.6 W/m2, que se traduce en un calentamiento de no más de 2 ºC a final del siglo, meta complicada porque

requiere de políticas drásticas previas al año 2020 y compromiso de todas las naciones. Esta última trayectoria se encuentra casi en el límite y

para no traspasarla se requieren de supuestos estrictos como la reducción neta de emisiones (como el acuerdo logrado en la Cumbre de París en 2015), crecimiento de población mundial medio y crecimiento del Producto Interno Bruto (PIB).

23



que las predicciones en torno a la temperatura de la Tierra van en ascenso y en relación a las

precipitaciones van en descenso, ambos casos son alarmantes [5].

Las proyecciones de la temperatura global para finales del Siglo XXI no son diferentes a las de

América Latina y el Caribe (ALC). De esta manera, el IPCC muestra en [6] la tendencia de la

temperatura anual global observada y la proyecta en relación con los años 1986-2005. El

calentamiento observado desde el período 1850-1900 al período 1986-2005 es de 0,61 ºC

(intervalo de confianza del 5-95%: 0,55 a 0,67 ºC). Las líneas en negro muestran las

estimaciones de temperatura de tres (3) conjuntos de datos. Las líneas azul y roja y el sombreado

indican la media y el rango de ±1,64 desviaciones típicas del conjunto, sobre la base de las

simulaciones CMIP5 a partir de 32 modelos para el escenario RCP2.6 y de 39 modelos para

RCP8.5 (figura 1.3).

Figura 1.2. Cambios proyectados en la temperatura promedio (izquierda) y las precipitaciones

(derecha) para 2046-2065 y 2081-2100 bajo RCP2.6 y RCP8.5.

Fuente: [5]

Figura 1.3. Tendencia de la temperatura anual global para finales del Siglo XXI observada y la

proyecta en relación con los años 1986-2005.

Fuente: [6]

24



Las proyecciones del calentamiento global lejos de ser conservadoras son dramáticas, urge que

realmente se puedan realizar acuerdos internacionales donde se vinculen a los países a reducir las

emisiones de GEI para paliar el aumento de la temperatura global y con esto los efectos del

calentamiento global. El impacto que los GEI generan ya son visibles hoy día y lo serán más en

la medida que pasen los años si se supera el umbral de los 2 oC a finales de siglo [7]. Los efectos

más estudiados y referenciados son: menor productividad agrícola (salinización y desertificación

de la tierra agrícola), mayor inseguridad de agua, mayor exposición a inundaciones costeras y

condiciones climáticas extremas y mayores riesgos de salud [7]. También se afectaran los

arrecifes coralinos y las pesquerías regionales y provocará desplazamientos en la localización de

los bancos de peces en el Pacífico sur y este [8]. Sin embargo, los efectos son extensos, por lo

que para un revisión exhaustiva debe consultar el documento del IPCC del 2007 [9].

Para hacer frente a las nefastas consecuencias del cambio climático descritas en [9] es necesario

establecer medidas que desde las acciones individuales de los países permitan controlar las

emisiones de GEI. Una primera aproximación sobre cómo mitigar el cambio climático fue

publicada por el IPCC en 1996 en su informe llamado “Tecnologías, políticas y medidas para

mitigar el cambio climático [10]. Estas abarcan a todos los sectores productivos; sector de

edificios residenciales, comerciales e institucionales, sector transporte, sector industrial, sector

agrícola, sector forestal, sector de tratamiento ambiental a través de la eliminación de desechos

sólidos y aguas residuales y el sector suministro de energía4.

El sector suministro de energía se refiera a todas las etapas relacionadas desde la generación,

transporte y consumo de la energía eléctrica. Sin embargo, la que realmente emite mayor

proporción de GEI es la generación de energía eléctrica con plantas a base de combustibles

fósiles, como se observa en el Anexo A. Adicionalmente, la eficiencia en estas plantas es inferior

al 30%, dependiendo del tipo de combustible y los años en operación, como se muestra a manera

de ejemplo en el Anexo B. En este sentido, el IPCC [10] propone como tecnologías para reducir

las emisiones de GEI en el sector de suministro de energía las siguientes: conversión más

eficiente de combustibles fósiles; el cambio a combustibles fósiles con poco carbono; la

descarbonización (reducción de la intensidad de carbono) de combustibles y gases de escape, el

almacenamiento de CO2; el cambio a energía nuclear y el cambio a fuentes de energía

renovables.

En el año 2006, en un trabajo realizado por investigadores de la Universidad de Princeton [11],

llamaron a los sectores productivos descritos por el IPCC en [10], sectores de estabilización. En

este trabajo se muestra un plan para mantener al carbono bajo control desde varias vías y

haciendo proyecciones para el año 2056 [11]. Específicamente sobre el sector suministro de

energía en [11] se menciona que el crecimiento de las emisiones ya incluía una reducción

4 El sector de suministro de energía consta de una serie de procesos complicados y complejos para extraer recursos energéticos, convertirlos en

formas más deseables y apropiadas de energía y suministrar la energía a los lugares donde existe demanda [12] (Pp. 41).

25



constante de la intensidad de carbono, pero que el objetivo debía se reducir más, esto con

medidas como: a) poner fin a la era de las plantas térmicas de carbón convencionales, b) a través

de la eficiencia en el uso de la electricidad, ya que estos consumían -para ese entonces- el 60 %

de la demanda mundial de electricidad. Esto es importante puesto que las emisiones de CO2

provenientes de la quema de combustibles fósiles y los procesos industriales contribuyeron en

alrededor de 78-80% del aumento de las emisiones de GEI totales de 1970 a 2010 [12].

Es verdaderamente alarmante e impactante lo que establece el IPCC en [12] sobre que alrededor

de la mitad de las emisiones acumuladas de CO2 entre 1750 y 2010 se han producido en los

últimos 40 años. De esta manera, en 1970 las emisiones acumuladas de CO2 procedentes de la

quema de combustibles fósiles, la producción de cemento y la combustión en antorcha desde

1750 fueron de 420±35 GtCO2; en 2010 ese total acumulado se triplicó hasta alcanzar los

1300±110 GtCO2.

Las emisiones antropogénicas anuales de GEI han aumentado en 10 GtCO2eq entre 2000 y 2010,

aumento que corresponde de forma directa a los sectores del suministro de energía (47%), la

industria (30%), el transporte (11%) y los edificios (3%). De las 49 (±4,5) GtCO2eq emitidas en

2010, el 35% (17 GtCO2eq) de las emisiones de GEI se liberaron en el sector del suministro de

energía, el 24% (12 GtCO2eq, emisiones netas) en AFOLU (Agricultura, Silvicultura y otros

usos del Suelo), el 21% (10 GtCO2eq) en la industria, el 14% (7,0 GtCO2eq) en el transporte y el

6,4% (3,2 GtCO2eq) en los edificios. Las emisiones derivadas de la producción eléctrica y

térmica se atribuyen a los sectores que utilizan la energía final (es decir, emisiones indirectas),

las proporciones de los sectores de la industria y los edificios a las emisiones globales de GEI

aumentan al 32 y 19%, respectivamente (figura 1.4).

Figura 1.4. Emisiones de gases de efecto invernadero por sectores económicos.

Fuente: [12]

26



Para el año 2050, las proyecciones del IPCC en [12] indican que las emisiones directas de CO2

procedentes del sector suministro de energía casi se duplicarán o incluso podrían llegar a

triplicarse, esto en comparación con el nivel de 14,4 GtCO2/año del año 2010, a menos que se

aceleren significativamente las mejoras en intensidad energética por encima de sus niveles de

evolución histórica. En los últimos 10 años, los principales contribuyentes al crecimiento de las

emisiones han sido la creciente demanda energética y el aumento de la proporción de carbón en

la combinación mundial de combustibles [12]. Únicamente la disponibilidad de combustibles

fósiles no bastará para limitar la concentración de CO2eq a niveles como 450 ppm, 550 ppm o

650 ppm (figura 1.5) [12].

Figura 1.5. Emisiones directas de CO2 por sector y GEI distintos del CO2 totales (gases

enumerados en el Protocolo de Kyoto) en los distintos sectores en los escenarios de referencia

(grafico de la izquierda) y en los escenarios de mitigación en los que se llega a aproximadamente

450 (430-480) ppm de CO2eq con CAC (grafico central) y sin CAC (grafico de la derecha)5.

Fuente: [12]

De acuerdo al IPCC en [12] la descarbonización (reducción de la intensidad de carbono) de la

generación de energía eléctrica es un componente clave de las estrategias de mitigación costo-

efectivas para lograr niveles de estabilización con bajas emisiones de carbono (430-530 ppm de

CO2eq); en la mayoría de los escenarios de modelización integrados6, la descarbonización ocurre

más rápidamente en la generación de energía eléctrica que en los sectores de la industria, los

5 Los números en la base de los gráficos indican el número de escenarios abarcados en el rango, que difiere entre los sectores y los años debido a

las distintas resoluciones sectoriales y horizontes temporales de los modelos. Obsérvese que muchos modelos no pueden llegar a una concentración de aproximadamente 450 ppm de CO2eq en 2100 sin CAC, por lo que es menor el número de escenarios del grafico de la derecha.

6 Para la evaluación que presenta el IPCC en [12], se han reunido alrededor de 900 escenarios de mitigación en una base de datos sobre modelos integrados publicados previamente. Esta gama contempla niveles de concentración atmosférica en 2100 que van de 430 ppm de CO2eq a más de

720 ppm de CO2eq, lo que es comparable a los niveles de forzamiento en 2100 entre los escenarios RCP2.6 y RCP6.0. Los escenarios fuera de

esta gama también fueron evaluados por el IPCC, incluyendo algunos escenarios que contemplaban concentraciones en 2100 por debajo de 430 ppm de CO2eq.

27



edificios y el transporte (figura 5). En la mayoría de los escenarios de estabilización con bajas

emisiones de carbono, la proporción de la generación de energía eléctrica (que comprenden

energías renovables, energía nuclear y captura y almacenamiento de carbono, CAC) aumenta

desde la proporción actual de aproximadamente el 30% a más del 80% en 2050, y la procedente

de combustibles fósiles sin CAC se va eliminando de forma gradual hasta prácticamente

desaparecer en 2100 (figura 1.5).

En las centrales termoeléctricas, las tecnologías de CAC podrían reducir las emisiones de GEI

[12]. Se espera que las nuevas centrales eléctricas estén provistas de dispositivos para la captura

de carbono antes o después de la quema de los combustibles fósiles [7]. En este sentido, lo que

realmente deben hacer los países son planes de desarrollo bajos en emisiones y de esta forma

contribuir al desarrollo sostenible, a la vida en la Tierra. Los planes deberían ser semejantes al

propuesto por [13], de donde se pudo extraer lo siguiente:

1) Acelerar la transición energética hacia fuentes de energía limpia: eólica, fotovoltaica,

geotérmica, hidroeléctrica, nuclear y solar térmica.

2) Optimizar los procesos de transformación (sustitución de combustibles, captura de CO2,

rediseños de procesos industriales), regulación y normatividad (acuerdos nacionales e

internacionales).

3) Reducir emisiones de contaminantes climáticos de vida corta, propiciando cobeneficios

de salud y bienestar.

4) Reducir la intensidad energética mediante esquemas de eficiencia y consumo

responsable, por ejemplo, hábitos de consumo, tecnología más eficiente.

5) Transitar a modelos de ciudades sostenibles con edificaciones de baja huella de carbono,

sistemas de movilidad y gestión integral de residuos.

6) Impulsar mejores prácticas agropecuarias y forestales, propiciando la creación de

sumideros de carbono.

De los seis (6) ítems que se nombran anteriormente, los tres (3) primeros están relacionados con

la energía, específicamente en su forma de generación. Esto es indicativo de la importancia del

sector suministro de energía para mitigar o controlar las emisiones de GEI a nivel mundial a

través de acuerdos globales. En este sentido, [14] plantea que, los elementos para lograr un

acuerdo mundial sobre la estabilización del clima -y por tanto, la reducción de las emisiones de

GEI- tiene una dimensión nacional (medidas que debe aplicar cada país) y otra internacional

(como deben combinarse en un acuerdo global), como por ejemplo, la Conferencia de las Partes

(COP) que se desarrollan en el mundo, siendo las últimas de éstas, la COP 21 celebrada en París

(Francia) entre el 30 de noviembre y el 11 de diciembre de 2015, la COP 22 llevada a cabo en

Marrakech (Marruecos) desde el 07 y 18 de noviembre de 2016, y finalmente, la COP 23 se

llevará a cabo en la ciudad de Bonn (Alemania) entre el 07 y 16 de noviembre de 2017.

28



Para la antesala de la COP 21, y para el 31 de octubre del 2015, al menos 155 países remitieron

sus Contribuciones Previstas y Determinadas a Nivel Nacional o INDC por sus siglas en inglés

(Intended Nationally Determined Contributions). Los INDC contienen las contribuciones

nacionalmente determinadas a la mitigación del cambio climático –por tanto, la reducción de

emisiones de GEI- en diversas áreas, entre ellas el sector suministro de energía. La lista de los

INDC por país puede ser consultada en [15]. De los INDC se extraen las políticas públicas más

recientes adoptadas por los países considerados.

En síntesis, el sector suministro de energía, específicamente en la generación de energía

eléctrica en base a la quema de combustibles fósiles es una de las responsables principales de los

GEI y, en este sentido, las políticas públicas para el control de las emisiones en este sector deben

estar direccionadas a la aplicación o adaptación de las tecnologías establecidas por el IPCC [10]

[12], siendo estas las siguientes:

1) Conversión más eficiente de combustibles fósiles [10].

2) Cambio al uso de combustibles fósiles con poco carbono [10].

3) Descarbonización del sector, es decir, reducción de la intensidad de carbono, lo cual

comprende: el cambio a fuentes de energías renovables y energía nuclear y Captura y

Almacenamiento de Carbono, CAC [10] [12].

4) Sustitución del promedio mundial actual de las plantas térmicas a carbón [12].

5) Combinación de bioenergía con CAC (BECCS, por sus siglas en inglés) [12].

La relación causal entre la generación de energía eléctrica procedente de combustibles fósiles y

la emisión de GEI es conocida y documentada en la literatura [1] [2] [3] [4] [5] [6] [8] [9] [10]

[11] [12] [16]. En este sentido, y tal como se plantea en [16], la tendencia al aumento constante

del consumo de energía y las emisiones de GEI plantean un reto para los países para contribuir

con el control de emisiones, por lo que los mismos han establecido sus políticas internas que de

alguna manera han de ser congruentes con los acuerdos internacionales que previamente han

suscrito en el marco de conferencias mundiales.

Por lo anterior, resulta interesante hacer una evaluación sobre la eficiencia de las políticas

públicas que han definido algunos países para el control o reducción de GEI debidos a la

generación de energía eléctrica, lo cual permitirá mitigar el cambio climático y contribuir con el

tan anhelado desarrollo sostenible desde este importante sector. En la literatura existen

investigaciones relacionadas a la evaluación de eficiencias en el sector suministro de energía,

entre las cuales se tienen:

Canay (2002) [17] realiza una comparación internacional de la eficiencia y productividad en

empresas distribuidoras de energía eléctrica de América del Sur, utilizando como herramienta las

fronteras estocásticas, logrando determinar el ranking de la eficiencia de las empresas estudiadas.

29



La Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL, 2007) [18] publica un

trabajo en el cual se analiza el desempeño energético de 37 países de América Latina y el Caribe

(ALC) empleando el Análisis Envolvente de Datos (DEA, por sus siglas en inglés) como

herramienta, permitiendo identificar a los países que mejor desempeño presentaron en términos

de eficiencia.

Por su parte, Viloria, Vásquez y Núñez (2009) [19] realizaron una propuesta de un mecanismo

de medición de las variables que afectan la eficiencia de las instituciones públicas. Para esto

seleccionaron una serie de variables socioeconómicas y para medir la eficiencia utilizaron como

herramienta el DEA.

Araujo, Pérez y Vásquez (2014) [20] evalúan la eficiencia de las políticas públicas de los niveles

de electrificación de países latinoamericanos usando la técnica de fronteras estocásticas. Araujo

(2015) [21] amplía la investigación haciendo una combinación de dos herramientas; fronteras

estocásticas y DEA, pudiendo jerarquizar la eficiencia técnica de los países en estudio.

Recientemente, Sánchez, Pérez y Vásquez (2017) [22] evaluaron la eficiencia de países

desarrollados en el control del uso de combustibles fósiles para generar energía eléctrica,

empleando el DEA. Los autores utilizaron dos modelos del DEA orientados a insumos. Los

resultados de este trabajo de investigación indican que el control del uso de combustibles fósiles

en el sector energía es bastante complejo puesto que depende de un conjunto de medidas que

deben ser estudiadas e implementadas por cada uno de los países de acuerdo con su matriz

energética y para ello debe tomarse como base las recomendaciones y proyecciones emanadas

por el IPCC, ya que es el ente oficial para tal fin. Otro aspecto interesante del trabajo presentado

en [22] es que mencionan que, resulta necesario evaluar la eficiencia de las políticas públicas

establecidas por los Gobiernos de los países para el control de las emisiones de GEI por la

generación de energía eléctrica, pudiendo considerar diferentes clúster de países o zonas

geográficas, como, Europa, Asia y América Latina, lo cual constituye una investigación activa.

Otros trabajos incluyen la evaluación de políticas para reducir los GEI procedentes del transporte

privado [23] y las referentes a la localización de emisiones de GEI: procedentes de plantas

termoeléctricas [24] y en las cuales se emplea el DEA como herramienta para determinar su

ubicación [25] [26] [27] [28], todos estos estudios referidos a mediciones realizadas en China,

como país con mayor generación de GEI.

Las técnicas que se utilizan en los trabajos antes mencionados son para determinar la frontera de

eficiencia (o frontera de producción) representan el 60% aplicando el DEA (herramienta de

programación matemática) y el 40% para las fronteras estocásticas (herramienta econométrica).

De acuerdo a lo expresado por [17] las herramientas econométricas, pretenden distinguir el

efecto de ruido estadístico de la ineficiencia (estocástica) y confunde el efecto de errores en la

30



especificación de la forma funcional con ineficiencia (paramétrica). Por otro lado, las

herramientas matemáticas se caracterizan por considerar ineficiente a toda firma individual

(empresa, país, etc.) que no esté en la frontera de producción (no estocástica) y considera que la

distribución de los errores es libre, siendo menos propensa a errores de especificación (no

paramétrica).

El DEA es una herramienta determinística, razón por la cual bajo este enfoque, todas las firmas

individuales (países, empresas, etc.) comparten la misma frontera y la diferencia entre el

comportamiento de éstas y la frontera son atribuidas a ineficiencias, ignorando o descartando la

posibilidad que el desarrollo normal de una firma individual pueda ser afectada por factores que

se encuentran totalmente fuera de su control, por ejemplo condiciones climáticas adversas [17].

El DEA también posee la ventaja de permitir un tratamiento multidimensional, tanto del lado de

la provisión de insumos (entradas) como de productos (salidas), sin que esto implique tratar con

múltiples indicadores cruzados, de tal manera que es ideal para evaluar el comportamiento

comparado de las firmas (empresas, países, etc.) y brinda una visión sistémica e integral [18].

Las políticas públicas planificadas e implementadas por los gobernantes de los Gobiernos de los

países, han de ser el resultado de planes y estrategias nacionales para el desarrollo del sector de

suministro de energía, y teniendo en cuenta que la generación de energía eléctrica produce

emisiones de GEI, se considera que el DEA es una herramienta –no estocástica, no paramétrica y

determinística- idónea para realizar una evaluación de la eficiencia de las políticas públicas

adoptadas en las naciones estudiadas para el control de emisiones de GEI.

La eficiencia es una medida relativa, y mediante el Índice de Malmquist (IM) puede hacerse una

mesura adecuada de ésta. Para emplear el IM se requieren por lo menos dos (2) observaciones a

través del tiempo tanto de insumos como de productos. Luego de obtener estos se ordenan las

unidades analizadas en términos de eficiencia, quedando la evaluación estática [29]. De tal

manera que, la evaluación de la eficiencia de las políticas públicas planteada en esta Tesis

Doctoral puede analizarse desde la perspectiva temporal usando el IM, evaluando los cambios en

las políticas públicas y el efecto para los países que se tengan los datos a través del tiempo.

Algunos trabajos en los cuales se ha utilizado el IM se relacionan con la medición de la

eficiencia y/o productividad en varias áreas, por ejemplo: economías latinoamericanas [30],

Estado de México [29], sector avícola del Estado Zulia, Venezuela [31], industria minera

venezolana [32], sector manufacturero entre Venezuela y Mercosur [33], suministro de energía

eléctrica en el sistema eléctrico de Nicaragua [34] y sector eléctrico español [35].

Por otro lado, en la literatura se encuentran trabajos que señalan la necesidad de investigación en

la evaluación de políticas públicas en el sector suministro de energía se tienen:

31



La CEPAL (2007) [18] analiza el desempeño energético de 37 países de ALC, permitiendo

identificar a los países que mejor desempeño presentaron en “…términos de eficiencia y

capacidad de sustituir el consumo de energías no renovables por otras sin sacrificar el objetivo

del crecimiento económico (p.43)”. Ahora, un aspecto interesante y concluyente de [19] es que,

establece que “el estudio podría complementarse con otros trabajos, basados en el empleo de

otras técnicas y, tal vez incorporar a otros países del resto del mundo para mejorar la

comparabilidad…Es de esperarse que ello sea objeto de futuras investigaciones (p. 44)”.

Por su parte, Tanaka (2011) [36] deja claro que el en sector suministro de energía “se han

realizado muy pocas evaluaciones sobre la eficiencia de las políticas… (p. 6549)”. El estudio

presentado en [36] es sobre las políticas públicas y medidas de la eficiencia energética en el

sector industrial, pudiendo ser proyectado a otras áreas del sector suministro de energía. La

necesidad de evaluar el desempeño de las políticas públicas expresado por [36] ha sido citado (p.

33) recientemente por la CEPAL (2015) [37].

La CEPAL (2015) [37] sintetiza los resultados principales existentes en la literatura relacionados

al mercado de la energía y vinculados con el cambio climático en Latinoamérica. En [37] “se

describe los principales mecanismos o instrumentos de política aplicadas relacionadas con la

producción y el consumo de energía y el cambio climático en la región. Entre las limitaciones

que se encontraron en el transcurso de la revisión, está la poca disponibilidad de información a

través del tiempo y en especial para países menos desarrollados (p. 7)”. Es decir, “se encuentra

información con mayor facilidad para países como Brasil, Chile y México, principalmente

respecto al consumo de energía (p. 43)”. Esto evidencia la oportunidad de investigar las políticas

públicas en el sector suministro de energía destinadas a esta área para controlar las emisiones de

GEI, y además considerando un clúster de países de América Latina.

Recientemente, Thapar, et al. (2016) [38] establecen que, “pocas investigaciones se han llevado

a cabo para determinar la eficacia económica y ambiental de las políticas sobre energía

renovable, especialmente en economías emergentes… (p. 496)”. El autor menciona que se

“requieren más investigaciones para estudiar el tipo de política de energía renovable

desplegados en países emergentes, junto con la evaluación del impacto…”. “Los países a ser

estudiados pueden incluir aquellos ubicados en el sudeste de Asia, América Latina y las regiones

de Asia Pacífico (p. 496)”.

1.3. HIPÓTESIS DE LA INVESTIGACIÓN

Para contribuir a desacelerar los efectos del cambio climático es necesario que desde el sector

energía se establezcan políticas públicas eficientes que permitan controlar las emisiones de GEI

asociadas a la generación de energía eléctrica.

32



1.4. DEFINICIÓN CONCEPTUAL Y OPERACIONAL DE LAS VARIABLES

La figura 1.6 muestra la definición conceptual y operacional de las variables a partir de la

hipótesis de investigación planteada.

HIPÓTESIS DE LA INVESTIGACIÓN:

Para contribuir a desacelerar los efectos del cambio climático es necesario que desde el sector

energía se establezcan políticas públicas eficientes que permitan controlar las emisiones de GEI

asociadas a la generación de energía eléctrica.

.

Variables

Definiciones

conceptuales

Definiciones

operacionales

Emisión de GEI Políticas Públicas Eficientes (PPE)

Se refiere a los programas o acciones de Estado o

Gobierno que buscan dar respuesta a la sociedad, las

cuales están direccionadas a mejorar o mantener la

calidad de vida de los ciudadanos. Un Estado o

Gobierno con PPE es capaz de implantar un conjunto de

normas, programas u objetivos en un campo concreto,

con los cuales debe garantizar calidad en el objetivo

planteado, es decir, el control de las emisiones de GEI

en el sector energía (en el caso presentado).

Se refiere a la emanación de gases cuya

presencia en la atmósfera contribuyen al

proceso de calentamiento de la Tierra. En este

caso en particular, se trata de los gases emitidos

por el sector energía para la generación de

energía eléctrica debido a la quema de

combustibles fósiles.

Caracterizar para cada país considerado las

emisiones de GEI debida a la generación de

energía eléctrica, las cuales han de ser

publicadas por organismos internacionales y

propias de los Estados o Gobiernos objeto de

evaluación.

Caracterizar las políticas públicas del sector energético

establecidas o adoptadas para el control de las emisiones

de GEI para la generación de energía eléctrica por el

clúster de Estados o Gobiernos latinoamericanos objeto

de evaluación.

Figura 1.6. Definición conceptual y operacional de las variables a partir de la hipótesis de

investigación planteada

Fuente: realización propia

1.5. APORTES DE LA INVESTIGACIÓN DOCTORAL

La justificación de la investigación se presenta en función de sus potenciales aportes, los cuales

se presentan desde diferentes puntos de vista; ambiente y desarrollo sostenible, sociedad y

productividad y al conocimiento universal, los cuales se desarrollan a continuación.

33



1.5.1. Aporte al ambiente y al desarrollo sostenible

A través del desarrollo de esta investigación se podrá relacionar la generación de energía

eléctrica con la emisión de GEI, siendo esto último una problemática ambiental en términos del

calentamiento global que padece el planeta. Evaluar la eficiencia de las políticas públicas que

contribuyen con el control de las emisiones de GEI permitirá a los países considerados hacer

correcciones oportunas en los planes internos para la generación de electricidad, siempre

moviéndose a un camino donde predominen las energías renovables o limpias, con el fin de

cumplir con los compromisos nacionales e internacionales para mitigar el cambio climático y por

ende contribuir a acelerar el paso para lograr el desarrollo sostenible.

1.5.2. Aporte a la sociedad y a la productividad

Los resultados tendrán impacto en la sociedad, ya que los países podrán tomar decisiones y

buenas prácticas de diferentes niveles para disminuir las emisiones de GEI. Entre los diferentes

correctivos que puede aplicar un país se puede tener: a) planes nacionales de eficiencia

energética para un mejor uso de la energía en residencias y lugares de trabajo, b) También se

puede tener una mayor inversión del presupuesto nacional a la transición de un cambio en la

matriz energética, donde el uso de combustibles fósiles se minimice en el mismo sentido que se

dé una mayor participación de energías renovables, nuclear y alternativas. Por consiguiente, los

países podrían mejorar su ecoeficiencia en la generación de energía, incrementando su

productividad en dicha área. De tal manera, según [39] la eficiencia energética se ha acentuado

como una alternativa para disminuir la emisión de GEI, y ésta es tratada como un tema social con

miras a incrementar el acceso de la energía a las personas que no la dispongan y los recursos

dejados de invertir en el crecimiento del sector suministro de energía -por la eficiencia

energética- deben ser invertidos en generar bienestar social.

1.5.3. Aporte al conocimiento universal

La aplicación del DEA para la evaluación de la eficiencia de las políticas públicas para el control

de las emisiones de los GEI debido a la generación de energía eléctrica, no parece estar

publicada en la literatura científica revisada en la presente Tesis Doctoral, constituyendo esto una

investigación inédita en el área y, además, es necesaria según lo presentado por [18][27][28]

[29].

También se diseña para los países latinoamericanos un Modelo de Evaluación de las políticas

públicas para la generación de energía eléctrica, usando DEA como herramienta, y queda

establecida de forma científica la relación causal entre la generación de energía eléctrica y las

emisiones de GEI.

34



1.6. OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN

Planteada la hipótesis y luego de haber expresado los aportes de la presente investigación, se

trazan los siguientes objetivos:

1.6.1. Objetivo general

Evaluar la eficiencia de las políticas públicas como contribución al control de las emisiones de

los gases de efecto invernadero debido a la generación de energía eléctrica bajo un enfoque

determinístico multidimensional en el contexto latinoamericano.

1.6.2. Objetivos específicos

1) Caracterizar las políticas públicas del sector energético establecidas o adoptadas para el

control de las emisiones de GEI para la generación de energía eléctrica por los países

latinoamericanos objeto de evaluación.

2) Caracterizar los países latinoamericanos en función de los indicadores correspondientes a

las políticas públicas del sector energético.

3) Diseñar un modelo para la evaluación de la eficiencia de las políticas públicas bajo el

enfoque determinístico multidimensional.

4) Determinar la relación entre la eficiencia de las políticas públicas y el control de las

emisiones de GEI debido a la generación de energía eléctrica de países latinoamericanos.

5) Validar el diseño del modelo propuesto para la evaluación de las políticas públicas de

países latinoamericanos considerados.

1.7.ALCANCE

La investigación comprende una evaluación de la eficiencia de las políticas públicas establecidas

o adoptadas por los Gobiernos de los países bajo un enfoque determinístico multidimensional en

el contexto latinoamericano, a continuación se descompone esta oración. El enfoque

determinístico indica que los países eficientes compartiran la frontera de producción eficiente y

los que no estén sobre esta serán considerados ineficientes. El estudio será multidimensional

porque se consideran varias salidas (productos) al momento de aplicar el DEA. La entrada y

salidas se obtienen de los indicadores resultantes de las políticas establecidas por el IPCC [10]

[12] y/o plasmadas en los INDC [15] desarrollados por cada país para la COP 21 realizada en

París a finales del 2015. El clúster de países considerados son latinoamericanos, debido a la

necesidad de este tipo de estudios en la región, cubriendo el vacío de conocimiento expresado

por [18] [27] [28] [29].

35



1.8. CONSIDERACIONES FINALES

Debido a la necesidad impostergable de controlar las emisiones de GEI para frenar el inmimente

cambio climático, el sector suministro de energía tiene un rol protagónico debido a que está

demostrado la relación causal entre este sector y el calentamiento global [1] [2] [3] [4] [5] [6] [8]

[9] [10] [11] [12] [16], razón por la cual, la presente investigación está contextualizada de

pertinencia y relevancia por la COP 21 realizada a finales del 2015 en París, en donde se suscribe

el acuerdo mundial legalmente vinculante de los países signatarios. De tal manera, el rol de los

países latinoamericanos en la evaluación permanente de sus políticas en el sector suministro de

energía para hacerse más ecoeficientes en la generación de energía eléctrica es determinante para

lograr la meta necesaria (no superar el umbral de los 2 oC a finales de siglo con respecto al

promedio de la época pre-industrial) y divulgada por el IPCC (2014) y la COP 21 (2015).

La revisión y análisis de la literatura científica evidencia que existe poca disponibilidad de

trabajos en el área, siendo más evidente para los países de la región menos desarollados. Así, se

plantea realizar la evaluación de la eficiencia de las políticas públicas establecidas en países

latinoamericanos, bajo un enfoque determinístico multidimensional, lo cual constituye un aporte

al ambiente y al desarrollo sostenible, a la sociedad y a la productividad de los países y al

conocimiento universal.

36



CAPÍTULO II: POLÍTICAS PÚBLICAS DE CONTROL DE LAS EMISIONES DE

GEI

2.1. GENERALIDADES

Este capítulo títulado “Políticas públicas de control de las emisiones de GEI” se presentan varios

aspectos. En primera instancia, se describen las causas y consecuencias del calentamiento global

según lo planteado por del IPCC y, a partir de estos, la evolución de la explicación del fenómeno

y teorías y controversias de los cambios de temperaturas, es decir se muestran las teórias o

posiciones de científicos que eran contrarias a lo que establecia el IPCC en torno al fenómeno.

En segundo término, se abordan las tecnologías propuestas por el IPCC y la comunidad científica

para controlar las emisiones de GEI en la generación de energía eléctrica. En tercer lugar se

analizan las políticas públicas aplicadas en el sector energía propuestas por los Gobiernos en

Latinoamérica y los indicadores energéticos del desarrollo sostenible empleados para medir los

cambios en el sector. Finalmente, se presentan las consideraciones finales del capítulo.

2.2. CALENTAMIENTO GLOBAL

El IPCC en [3] manifiesta que el calentamiento global es inequívoco. La atmósfera y el océano

se han calentado, los volúmenes de nieve y hielo han disminuido, el nivel del mar se ha elevado,

se observa un derretimiento acelerado de los glaciares (especialmente desde 1970),

fundamentalmente los intertropicales que perdieron entre el 20 y el 50% de su masa de hielo,

también se han incrementado las concentraciones de GEI. Adicionalmente, han aumentado el

número y la fuerza de eventos climáticos en los cuales se registraron pérdidas humanas y

económicas de gran escala: crecimiento de la frecuencia de lluvias torrenciales que luego se

convirtieron en deslizamientos de tierra e inundaciones, según el IPCC [4].

En la mayor parte de la región de ALC las temperaturas nocturnas (mínimas) registraron la

mayor tasa de calentamiento, mientras que el aumento de las temperaturas diurnas (máximas) fue

más moderado [5]. Por otro lado, se han observado un incremento de inundaciones y sequías,

impactando el sector agropecuario y las economías locales [4].

En región de ALC según el IPCC [6] se registra un aumento de 0,5 a 3ºC de la temperatura

media entre 1901 y 2012, con los mayores incrementos observados en la zona tropical de

“El cambio climático es una amenaza existencial al mundo entero si no hacemos algo al respecto”

Barack Obama (Foreign Policy March 21, 2016)

37



América del Sur. En la tabla 2.1 se muestra los efectos observados en algunos países o zonas

descritos por [4].

Tabla 2.1. Efectos del Cambio Climático en países o zonas de ALC

Efecto observado País o zona de ALC

Aumento gradual de las lluvias Sur de América del sur, norte de América

del sur, zonas costeras de Perú y Ecuador

Reducción de las precipitaciones Gran parte de Chile, el norte de Argentina,

el sur de México y parte de Centroamérica

Retraso de época de lluvia, un aumento en

la variabilidad espacio-temporal de las

precipitaciones y un aumento de las

lluvias intensas al comienzo de la estación

Centroamérica

Fuente: adaptado de [4]

Para finales del Siglo XXI, según el IPCC [5] en América del Sur se proyecta un calentamiento

medio de 4ºC (rango 2 a 5ºC) con reducciones del 15% en las precipitaciones en la región

tropical al este de los Yes y aumentos del 15 al 20% en Sub-Este de América del Sur (sudeste de

Brasil, centro este de Argentina, Uruguay y Paraguay) y otras regiones. Por otro lado, es

probable que ocurra un aumento del número de noches y días cálidos en toda la región, también

se espera que en Sub-Este de América del Sur un aumento de las precipitaciones intensas y de

los períodos secos en el noreste de América del Sur [5]. Para Centroamérica se estima un

calentamiento promedio de 2,5 ºC (rango 1,5 a 5,0ºC) con reducciones del 10% en las

precipitaciones medias anuales y con disminución de la lluvia durante el verano [5].

Para hacer frente a las nefastas consecuencias del cambio climático descritas en [9] es necesario

establecer medidas que desde las acciones individuales de los países permitan controlar las

emisiones de GEI. Una primera aproximación sobre cómo mitigar el cambio climático fue

publicada por el IPCC en 1996 en su informe llamado “Tecnologías, políticas y medidas para

mitigar el cambio climático” [10]. Estas abarcan a todos los sectores productivos; sector de

edificios residenciales, comerciales e institucionales, sector transporte, sector industrial, sector

agrícola, sector forestal, sector de tratamiento ambiental a través de le eliminación de desechos

sólidos y aguas residuales y el sector de suministro de energía.

El IPCC [10] propone como tecnologías para reducir las emisiones de GEI en el sector de

suministro de la energía las siguientes: conversión más eficiente de combustibles fósiles; el

cambio a combustibles fósiles con poco carbono; la descarbonización (reducción de la intensidad

de carbono) de combustibles y gases de escape, el almacenamiento de CO2; el cambio a energía

38



nuclear y el cambio a fuentes de energía renovables. De tal manera que, a partir de estas

tecnologías se deben definir o establecer las políticas públicas de los Gobiernos a fin de controlar

las emisiones de GEI debido a la generación de energía eléctrica.

2.2.1. Evolución de la explicación del fenómeno

A partir de la última década del siglo XX, el calentamiento global ha sido materia de

investigación y discusión, buscando dar diferentes explicaciones naturales del fenómeno. Sin

embargo, el tema no pasaba al aspecto científico, ya que salvo algunos años con clima

excepcionalmente frío o cálido, no se había asociado a causas antropogénicas [40]. Debido a que

en un principio no existía un importante cúmulo de datos sólidos que respaldarán la explicación

del fenómeno, los científicos estaban divididos; por un lado, se encontraban los que apoyaban

que el calentamiento global era consecuencia de la actividad de hombre. Por otro lado, se

encontraban los escépticos, manifestando que el hombre nada tenía que ver, o en su defecto su

contribución era mínima, por el contrario, era la misma naturaleza (p. e. cambios en la actividad

del sol, variabilidad natural del clima, las erupciones volcánicas y las corrientes marinas) la

responsable del calentamiento de la Tierra.

El origen de la preocupación y acción ambiental mundial data del año 1968 con el Club de

Roma7. Si bien es cierto, que, para este entonces, la preocupación no era cambios en el clima,

este club marca la génesis de la preocupación social y el hacer científico para un uso correcto de

los recursos del planeta.

Sin embargo, fue en el año 1979, cuando se lleva a cabo la Primera Conferencia Mundial sobre

el Clima organizada por la Organización Meteorológica Mundial (WMO, por sus siglas en

inglés) y realizada en Beijín-China. Aquí se expresa preocupación que “[…] la continua

expansión de las actividades humanas en la tierra pueda causar cambios climáticos significantes

en regiones extensas e incluso globalmente”. Esta fue la primera vez se considera el cambio

climático como una amenaza real para el planeta. La Conferencia adopta una declaración que

exhortaba a los gobiernos a prever y evitar los posibles cambios en el clima provocados por el

hombre [41].

Al pasar los años se realizan una serie de eventos de carácter mundial como la creación de

organizaciones, Cumbres, o Conferencias, siendo las más emblemáticas las siguientes: a) el

Protocolo de Kyoto (1997) y la Cumbre de París (2015). Algunos aspectos importantes de estos

eventos se desarrollan a continuación.

7 El Club de Roma nace como un grupo de personas que se reúnen en Roma en 1968 para discutir sobre su preocupación sobre la creciente

demanda de recursos en el planeta.

39



En primer lugar, se tiene al “Protocolo de Kyoto”, el cual se desarrolla en la Convención Marco

de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático (CMNUCC) realizada en diciembre de 1997

en donde los países industrializados se comprometieron en la ciudad de Kyoto (Japón) a ejecutar

medidas para reducir los GEI. Los países desarrollados que firmaron el “Protocolo de Kyoto” se

comprometieron a reducir el total de sus emisiones de esos gases a un nivel inferior en no menos

de 5% al de 1990 en el período de compromiso comprendido entre el año 2008 y el 2012

(artículo 3 del protocolo) [42]. El acuerdo entró en vigor el 16 de febrero de 2005 y para el 2009,

187 países habían firmado el protocolo. Los países desarrollados que se opusieron a firmar el

Protocolo de Kyoto fueron EE. UU. y Australia. Este último firmó el acuerdo en lo que se

denominó Kyoto II, es decir en la Convención Internacional sobre el Cambio Climático realizada

en Doha (Catar) entre el 26 de noviembre al 07 de diciembre de 2012, aquí se renovaron los

compromisos del Protocolo de Kyoto, los cuales expiraban el 31 de diciembre de ese mismo año

[43].

En segundo lugar, se tiene a la XXI Conferencia Internacional sobre Cambio Climático, la cual

fue organizada por la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático

(CMNUCC), realizada entre el 30 de noviembre y el 11 de diciembre de 2015 en la ciudad de

París-Francia. Esta conferencia también es llamada la 21ª Conferencia de las Partes y la 11ª

Conferencia de las Partes en calidad de reunión de las Partes en el Protocolo de

Kyoto (COP21/CMP11) o “Cumbre de París”. La Cumbre de París sirvió como escenario para

establecer un acuerdo jurídicamente vinculante que, por primera vez reunió el compromiso

mundial por "mantener el aumento de la temperatura media mundial muy por debajo de 2 ºC con

respecto a los niveles preindustriales, y proseguir los esfuerzos para limitar ese aumento de la

temperatura a 1,5 ºC con respecto a los niveles preindustriales, reconociendo que ello reduciría

considerablemente los riesgos y los efectos del cambio climático" (artículo 2, inciso a) [44].

Los acuerdos de la Cumbre de París fueron firmados por 196 países, los cuales se establecieron

en un total de 29 artículos, pudiendo ser revisados en detalle en [44]. Entre los países que

firmaron el acuerdo se encuentran países emblemáticos como EE. UU y China, esto debido a que

tradicionalmente se habían negado a aceptar la existencia del fenómeno y a firmar el Protocolo

de Kyoto. Sin embargo, para el 03 de septiembre de 2016 EE. UU y China [45] han ratificado el

compromiso adquirido en la Cumbre de Paris, representando un avance significativo debido a

que son los países más emisores de GEI.

Posteriormente, el 05 de octubre del mismo año la ONU anuncia con mucha alegría y entusiasmo

que se había alcanzado la ratificación de 55 países los cuales representan el 55% de las emisiones

que se generan en el Planeta, por lo cual el acuerdo de París entra en vigencia el 04 de noviembre

de 2016 [46].

40



Recientemente, el presidente de EE. UU Donald Trump anuncia el 01 de junio de 2017 el retiro

de este país del Acuerdo de París [47], esto por considerarlo “demasiado costoso y que buscara

renegociar nuevas condiciones”, así. EE. UU se une a Nicaragua y Siria, conformando los únicos

tres (3) países que no están en el acuerdo climático [47].

Por otro lado, y paralelamente a las Cumbre de carácter mundial que se realizaban para convenir

en acuerdos para controlar o reducir las emisiones de GEI se crea en el año 1988 el IPCC8. La

misión de este ente era evaluar la magnitud y cronología de los cambios climáticos, estimar sus

posibles efectos ambientales y socioeconómicos y presentar estrategias de respuestas realistas.

De tal manera, que el recién creado IPCC comienza a generar “informes de evaluación” del

fenómeno, el primero de ellos se publica en 1990, el quinto y último data del 2014.

A continuación, se muestra en la tabla 2.2 las conclusiones del IPCC en cada uno de los informes

de evaluación presentados a través del tiempo, así como la importancia de estos. Podrá notar el

lector que, desde el primer informe hasta el último, el IPCC mejora en los recursos que utiliza,

las evaluaciones y conclusiones son cada vez más contundentes, lo cual permite consolidar la

explicación del fenómeno, y la aceptación de la teoría en la comunidad científica.

8 Fue creado por la WMO y el PNUMA

41

Evaluación de la eficiencia de las políticas públicas como contribución al control de las emisiones de gases de efecto invernadero debido a la generación de energía eléctrica. Doctorado en Ciencias de la Ingeniería, Mención

Productividad. UNEXPO-VR-Barquisimeto. Barquisimeto, Venezuela. 2017.

Tabla 2.2. Conclusiones presentadas por el IPCC en sus informes de evaluación de calentamiento global

Informe

del IPCC Conclusiones del informe Importancia del informe

Primer

informe

(1990)

“La temperatura media mundial del aire en superficie ha

aumentado entre 0,3 y 0,6°C durante los últimos 100 años, y

los cinco años más cálidos por término medio se han

registrado en todo el mundo durante el decenio de 1980.

Durante el mismo período el nivel del mar mundial ha subido

entre 10 y 20 cm…“La magnitud de este calentamiento es

coherente con las predicciones de los modelos climáticos, pero

también se corresponde con la variabilidad climática natural.

Por consiguiente, el aumento observado podría deberse en

gran medida a esta variabilidad natural” (p. 59) [48].

Su importancia radica en su papel decisivo para el

arranque del proceso internacional de negociación que

condujo a la creación de la Convención Marco de

Naciones Unidas sobre Cambio Climático. Dicha

Convención fue realizada en 1992 y proporcionó el

marco global para orientar los temas políticos del

cambio climático [49]. El IPCC es realmente muy

débil en este informe respecto al origen del

calentamiento. El IPCC en este primer documento,

solo indica que el calentamiento global existe, sin

embargo no puede asegurar que se deba a causas

antropogénicas o a la variabilidad natural del clima (p.

59) [48].

Segundo

informe

(1995)

“El balance de las pruebas sugiere una influencia humana

perceptible en el clima mundial” … “Cualquier efecto humano

sobre el clima se añadirá al “ruido” de fondo de la

variabilidad climática natural, que resulta de las fluctuaciones

internas y de las causas externas como la variabilidad solar o

las erupciones volcánicas. El objetivo de los estudios de

detección y atribución es distinguir entre las influencias

antropogénicas y naturales” … “Desde el Informe del IPCC

(1990), se han hecho grandes adelantos para tratar de

distinguir entre las influencias naturales y las antropogénicas

en el clima” (p. 24) [50].

La relevancia de este informe es que brinda

información clave para las negociaciones que

condujeron a la adopción del Protocolo de Kioto, en

1997 [49]. En este segundo informe el IPCC sigue

siendo prudente en sus conclusiones, así establece

que: “El balance de las pruebas sugiere una

influencia humana perceptible en el clima mundial”

(p. 24) [50]. No llegan a afirmar de forma tajante la

influencia de la actividad humana en el clima. Aún el

IPCC no es contundente, aunque las evidencias e

investigaciones siguen avanzando.

42



Informe


Tercer

informe

(2001)

“Existen pruebas nuevas y más convincentes de que la mayor

parte del calentamiento observado durante los últimos 50 años

se puede atribuir a actividades humanas. Los estudios de

detección y atribución han encontrado sistemáticamente

pruebas de señales antropogénicas en los registros climáticos

de los últimos 35 a 50 años” ( p. 6) [51].

“En todos los escenarios de emisiones proyectados por el

IPCC se prevé que tanto las concentraciones de dióxido de

carbono como la temperatura media de la superficie del

planeta y el nivel del mar aumenten durante el siglo XXI” ( p.

9) [51].

“Se proyecta un aumento en la variabilidad climática y

algunos fenómenos extremos” (p. 15) [51]....“La reducción de

las emisiones de gases de efecto invernadero para estabilizar

su concentración atmosférica podría retrasar y reducir los

daños causados por el cambio climático” ( p. 23) [51].

Su importancia radica en que ofrece una valoración

actualizada de los diferentes aspectos científicos,

técnicos y socio-económicos, políticamente

relevantes, sobre el cambio climático, haciendo

hincapié en los cambios detectados y las

implicaciones de las diferentes alternativas socio-

económicas para reducir los impactos negativos del

cambio climático y las medidas adoptadas en la lucha

contra sus causas [49].

Así el IPCC se muestra más seguro de sus resultados

y proyecciones.

Cuarto

informe

(2007)

“El calentamiento del sistema climático es inequívoco, como

evidencian ya los aumentos observados del promedio mundial

de la temperatura del aire y del océano, el deshielo

generalizado de nieves y hielos, y el aumento del promedio

mundial del nivel del mar”. “Observaciones efectuadas en

todos los continentes y en la mayoría de los océanos

evidencian que numerosos sistemas naturales están siendo

afectados por cambios del clima regional, particularmente por

Su relevancia se evidencia en que en este informe el

IPCC establece que el “cambio climático ya es una

realidad, fundamentalmente por el efecto de las

actividades humanas”.

43



Informe


un aumento de la temperatura” (p. 2) [52].

“Con un grado de confianza medio, están empezando a

manifestarse otros efectos del cambio climático regional sobre

el medio ambiente natural y humano…” (p. 3) [52]. “Las

emisiones mundiales de GEI por efecto de actividades

humanas han aumentado, desde la era preindustrial, en un

70% entre 1970 y 2004” (p. 5) [52].

“Las concentraciones atmosféricas mundiales de CO2 , metano

(CH4) y óxido nitroso (N2O) han aumentado notablemente por

efecto de las actividades humanas desde 1750, y son

actualmente muy superiores a los valores preindustriales,

determinados a partir de núcleos de hielo que abarcan muchos

milenios” (p. 5) [52].

“La mayor parte del aumento observado del promedio mundial

de temperatura desde mediados del siglo XX se debe muy

probablemente al aumento observado de las concentraciones

de GEI antropógenos” (p. 5) [52].

“De proseguir las emisiones de GEI a una tasa igual o

superior a la actual, el calentamiento aumentaría y el sistema

climático mundial experimentaría durante el siglo XXI

numerosos cambios, muy probablemente mayores que los

observados durante el siglo XX” (p. 6) [52].

“El grado de confianza actual es superior al del TIE respecto a

El informe ilustra los impactos del calentamiento

mundial que está ya acaeciendo y el potencial de

adaptación de la sociedad para reducir su

vulnerabilidad. Por último ofrece un análisis de los

costos, políticas y tecnologías que traerá aparejada

una limitación de la magnitud de los cambios futuros

(p. iii) [52].

44



Informe


las pautas proyectadas del calentamiento y de otros aspectos

de escala regional (p. 8) [52].

Quinto

informe

(2014)

“El calentamiento global es inequívoco” (p. v) [53].

“La influencia humana en el sistema climático es clara y las

emisiones antropógenas recientes de gases de efecto

invernadero son las más altas de la historia…” “El IPCC está

hoy seguro con un 95% de certeza de que la actividad humana

es actualmente la causa principal del calentamiento global” …

“La influencia humana en el sistema climático es clara, y las

emisiones antropógenas recientes de gases de efecto

invernadero son las más altas de la historia. Los cambios

climáticos recientes han tenido impactos generalizados en los

sistemas humanos y naturales” (p. 2) [53].

“El IPCC está hoy seguro con un 95% de certeza de que la

actividad humana es actualmente la causa principal del

calentamiento global” (p. v) [53].

“El calentamiento en el sistema climático es inequívoco, y

desde la década de 1950 muchos de los cambios observados no

han tenido precedentes en los últimos decenios a milenios. La

atmósfera y el océano se han calentado, los volúmenes de nieve

y hielo han disminuido y el nivel del mar se ha elevado” (p. 2)

[53].

El informe es aún más contundente que el anterior.

El informe comprende una evaluación y una

valoración coherentes de las incertidumbres y los

riesgos. Un análisis económico integrado de costos;

los aspectos regionales; los cambios, las repercusiones

y las respuestas relacionadas con los sistemas

hidrológicos y terrestres; el ciclo del carbono, en

particular, la acidificación de los océanos, la criósfera

y la elevación del nivel del mar y la aplicación de las

diferentes medidas de mitigación y adaptación en el

marco del desarrollo sostenible ” (p. iii) [53].

Fuente: realización propia.

45



2.2.2. Teorías y controversias de los cambios de temperaturas. Posiciones contrarias al

IPCC

Antes de la creación del IPCC en 1988, ya constaba un debate social-político sobre si existía el

calentamiento global y si había consenso científico para justificar una acción internacional para

atenuar sus efectos [54]. Para los años 1980, los científicos estaban sumergidos en un debate con

dos (2) posturas: por un lado estaban los defensores del calentamiento global por causas

antropogénicas expresando diversas opiniones, sin embargo la posición de la mayoría es la

planteada por el IPCC, en la cual hace responsable a la emisión de GEI debido a la actividad

industrial [54] y los que apoyaban la teoría de la glaciación; el caso era tema de conversación,

permeando los círculos políticos y económicos [55].

Las diversas teorías o posiciones contrarias al IPCC, las cuales son consideradas eco-escépticas,

se mencionan a continuación:

En el año 1983 se reúne en Bogotá el Club de Roma. En este evento se presenta un ensayo

titulado “Calentamiento o glaciación”, el mismo trataba sobre las perspectivas climáticas

mundiales, en donde se analiza el fenómeno del “efecto invernadero”, resaltando que para la

comunidad científica de ese momento no había una clara inclinación en la opinión sobre el hecho

de que la atmósfera de la Tierra iba en camino de un calentamiento continuo [55]. De hecho,

científicos de alto reconocimiento como Fred Hoyle9, Reid Bryson10, y Mekhail Budyko11

estaban en contra de la teoría del calentamiento de la Tierra y a favor de una glaciación12. No

todos los científicos compartían la teoría de una glaciación. Más bien su preocupación estaba

direccionada hacia los efectos sobre la civilización y la biosfera, en caso de reanudarse el

aumento de temperatura que se había detectado entre 1860-1940 [55].

En junio de 1996, Richard S. Lindzen un científico de reconocida fama mundial del

Massachusetts Institute of Technology (MIT), experto en el estudio de la atmósfera, en un

artículo en The New York Times, dijo: “No tenemos ninguna evidencia de que el aumento en las

emisiones de gases con efecto invernadero estén produciendo importantes cambios climáticos”.

9 Fred Hoyle fue un astrónomo británico conocido principalmente por su teoría de la nucleosíntesis estelar y sus posturas a menudo controvertidas

sobre otros asuntos cosmológicos y científicos, especialmente su rechazo a la teoría del "Big Bang", término que acuñó en un programa radial de la BBC.

10 Reid Bryson fue un científico estadounidense. Fue atmosférico, geólogo y meteorólogo. Era un profesor emérito de la Universidad de

Wisconsin-Madison.

11 Mekhail Budyko fue un climatólogo ruso y uno de los fundadores de la climatología física. Fue pionero en los estudios sobre el clima global y

la temperatura calculada de la Tierra teniendo en cuenta el modelo físico simple de equilibrio en el que la radiación solar incidente absorbida por

el sistema de la Tierra se equilibra con la energía radiada de nuevo al espacio en forma de energía térmica.

12 Periodo de larga duración en el cual baja la temperatura global de la Tierra, similar a la que vivió la humanidad durante la llamada “pequeña

edad del hielo” entre los siglos XIV y XVII.

46



Este científico afirmaba que las predicciones realizadas por los expertos del IPCC estaban

basadas en modelos de ordenador tan incompletos que las hacían inservibles (p. 108) [56].

El Dr. William Gray, otro científico, el cual es reconocido por sus predicciones sobre la actividad

de los huracanes comento que: “muchos de mis colegas son muy escépticos respecto a este

asunto del calentamiento global” (p. 108) [56].

El Dr. Wallace (Universidad de Washington) dijo que “hay pocos científicos que sean tan

radicalmente escépticos como lo es el Dr. Lindzen” “Muchas más –dice Wallace- se toman el

asunto del cambio climático en serio pero opinan que las afirmaciones que se hacen son muy

exageradas, como Lindzen defiende” (p. 108) [56].

En 1998, Bjorn Lomborg, escritor, profesor y ambientalista danés, publica un polémico libro en

su idioma materno titulado “Verdens sye tilsty, literalmente “El estado real del mundo”

(traducción libre del autor), que luego en su edición inglesa revisada y mejorada llevaba por

título “The skeptical environmentalist” (Cambridge University Press, 2001), esta edición fue la

base de las traducciones siguientes. En esta obra, en español titulado “El Ecologista Escéptico”

(traducción libre del autor), Lomborg puso en duda el origen antropogénico del calentamiento

global basándose en los mismos datos usados por los defensores [19]. En su libro Lomborg es

realmente apabullante, un análisis de la obra y extraído de [57] es el siguiente:

La tesis de Lomborg es que la información que se ha venido presentando en los últimos

años sobre la existencia de un cambio climático originado por la acción humana, que

tendría en el futuro consecuencias devastadoras si no se toman medidas inmediatas, es

incorrecta. Con ello, políticas como las que se derivan del protocolo de Kyoto son gastos

innecesarios: sería mejor invertir ese dinero en el desarrollo de los países del tercer

mundo, porque de hecho la situación mundial está realmente mejorando. Para Lomborg,

las asociaciones ecologistas, muchos científicos y los medios de comunicación han

conseguido crear un fantasma que realmente no existe. Así, ni los bosques están

desapareciendo, ni las especies se extinguen como se dice, y si hay un cambio climático,

no merece la pena atacarlo, porque servirá para mejorar las condiciones de vida de mucha

gente en el mundo (traducción libre del autor).

La obra de Lomborg fue rápidamente vendida en Dinamarca, Gran Bretaña y EE. UU. La prensa

económica publicitaba el escepticismo de Lomborg, mientras que el autor daba un espaldarazo a

EE. UU. (proponiéndoselo o no) al negarse a suscribir el protocolo de Kyoto. De tal manera que

las posiciones e intereses políticos y científicos eran parte del análisis. Las posiciones científicas

en contra de la publicación de Lomborg fueron tan severas que el 07 de enero del 2003, tras

revisar las razones de unos y otros, el Comité de Fraudes Científicos de la Agencia Danesa de la

Ciencia concluía: “hablando objetivamente, consideramos que la publicación del trabajo en

consideración cae dentro del concepto de fraude científico” [57]. Otra obra con el mismo tino al

“El Ecologista Escéptico” se publica en Canadá en 2008, esta última se titulaba “The Deniers”

(“Los Negacionistas”, en español) [58].

47



En el 2007, Rafael Lomeña, científico español, hace críticas a lo planteado por el IPCC ya que

no se considera los incendios forestales como posible causa de las emisiones de CO2. El autor

afirmaba que los incendios forestales liberan a la atmósfera una cantidad considerable de CO2,

cantidad que ese mismo año la FAO (Organización de la ONU para la Agricultura y la

Alimentación) dijo que eran unos 3.431 millones de toneladas de CO2 (p. 6) [59]. Lomeña

comenta que debido al crecimiento de la población los incendios han incrementado –y con esto

la emisión de CO2 por esta causa- y que si bien es cierto que no se puede establecer una relación

exacta –ya que sería un error- deberán analizarse el origen de los diversos factores que asocian

los incendios forestales con el hombre y, a su criterio, sí parece haber una cierta relación lógica:

+ POBLACIÓN = + INCENDIOS (p. 7) [59].

Por su parte, el emblemático catedrático del MIT, el Profesor. R. Lindzen está en contra del

IPCC en su cuarto informe cuando dice que existe un incremento de fenómenos meteorológicos

extremos. Por el contrario, Lindzen afirma que esto no guarda ninguna relación demostrada, ya

que al calentarse el planeta se reduce el diferencial de temperatura entre el ecuador y los polos y

esto no contribuye a un mayor número de fenómenos extremos, sino a reducirlos (p. 7-8) [59].

Por otro lado, Víctor Manuel Velasco, un científico mexicano en el 2008 afirma que el mundo

vivirá una mini-era del hielo que podría durar entre 60 y 80 años y que el calentamiento global

era el preámbulo de esta mini-era del hielo que podría comenzar en el 2010. La teoría de Velasco

surge de un estudio que dirige durante más de seis (6) años y que reúne a más de diez (10)

expertos del Instituto Geofísico de la Universidad Autónoma de México. La teoría se basa en la

reducción de la actividad solar, lo que causaría un bajón en las temperaturas. Según Velasco este

fenómeno se sentiría más en América Latina, en Europa pasará inadvertida porque está

acostumbrada al frío y a la nieve (p. 108) [56].

En el estudio de Velasco se reconstruye el clima de los últimos 2000 años, comprobando que la

Tierra ha experimentado periodos de calentamiento y enfriamiento que se alternan cada 80 a 100

años aproximadamente. El autor, afirma que este fenómeno ha existido desde hace millones de

años y que es un proceso natural: indica también, que los pronósticos del IPCC son erróneos

porque se basan sólo en modelos matemáticos o de computadora y que no incluye cálculos

físicos (p. 108) [56].

Algunas posiciones calentamiento global se tienen la del Centro Nacional Espacial de Dinamarca

(CNED): “El calentamiento global no sólo puede ser ocasionado por el CO2 sino también por los

rayos cósmicos que llegan a la Tierra, y que alteran la nubosidad del planeta. Según estos

científicos, los rayos cósmicos podrían implicar un enfriamiento del clima, pero cuyo el viento

solar arrecia, los rayos cósmicos no alcanzan la Tierra, la cobertura de las nubes disminuye, y los

rayos solares inciden de forma directa en la superficie terrestre provocando este fenómeno” (p.

109) [56].

48



Evidencias en contra de la postura de los científicos del CNED es la de los científicos Terry

Aloan (Universidad de Lancaster) y Arnold W. Wolfendale (Universidad de Duham) en base a

resultados de una investigación. Estos investigadores británicos demuestran que el cambio en la

actividad solar no es responsable del cambio climático, afirmando que la ciencia ha derrotado a

la teoría de los rayos cósmicos, siendo esta teoría una de las últimas trincheras donde resisten los

escépticos del cambio climático acelerado por la emisión de CO2 (p. 110) [56].

Por su parte, Peter Adams (Universidad Carnegie Melon, EEUU) y Jeff Pierce (Universidad

Dalhoise, Canadá) desarrollaron un modelo para comprobar la controvertida hipótesis que

sostiene que los cambios en la actividad solar están influyendo en el calentamiento global de la

Tierra. Adams y Pierce publican su investigación en la revista Geophisical Research Letter,

recogida en la revista Science, en la cual informan de las primeras simulaciones de cambios en la

formación de iones atmosféricos y partículas resultante en las variaciones del sol y los rayos

cósmicos. Encontraron cambios en la concentración de partículas que afectan a las nubes son en

realidad cien veces más pequeño que lo necesario para afectar al clima. Los autores consideraron

que con base a los resultados de su investigación la controversia y posición de los escépticos

respecto a la hipótesis de que el Sol afecta el calentamiento global debía ser abandonada (p. 110)

[56].

En diciembre de 2014 medio centenar de científicos y divulgadores, miembros del Comité para

la Investigación Escéptica publicaban un manifiesto pidiendo que no se llamase escépticos a

aquellos que ponen en duda la teoría del cambio climático y su origen antropocéntrico. Estos

expresaban lo siguiente: “El escepticismo promueve la investigación científica y crítica, y el uso

de la razón en el examen de afirmaciones controvertidas y extraordinarias. Está en la base del

método científico. El negacionismo, por otro lado, es el rechazo a priori de las ideas sin

consideración objetiva”, se leía en ese texto, firmado por miembros de los más prestigiosos

centros de investigación del mundo [60]. Estos científicos renegaban del cambio climático y

basaban su posición en lo siguiente [60]:

1. El cambio climático se frenó en 1998. La temperatura de la Tierra había incrementado

solo 0,2 oC desde 1998 hasta 2008.

2. El calentamiento global se puede explicar por los cambios en la actividad solar.

3. Los modelos de predicción del cambio climático no son lo suficientemente precisos.

4. Los miembros del IPCC tienen un conflicto de intereses (del cuarto al quinto informe el

69% de los científicos participantes fue cambiado).

5. No existe consenso científico entorno al cambio climático y su origen antropocéntrico

(cosa que es falsa; el 97,1% de los estudios científicos publicados en las últimas dos (2)

décadas sobre el cambio climático y que analizan sus causas, apuntan al ser humano

como el principal culpable [61]).

6. El calentamiento global es un fenómeno natural.

http://esmateria.com/2013/05/16/el-consenso-cientifico-sobre-el-origen-humano-del-cambio-climatico-es-casi-absoluto/

49



Ponce y Cantú [62] han resumido las distintas perspectivas por las cuales ha sido refutado el

calentamiento global, organizando la información desde la visión científicos y desde la político-

económica. De esta manera, se cita:

Los escépticos del cambio climático explican que es posible invalidar esta teoría por

varias razones. Primero, argumentan que el cambio climático siempre ha existido y que

es debido a factores naturales (no tiene nada que ver con las emisiones de CO2), y en

segundo término, manifiestan que los impactos del calentamiento son producto de la

propaganda y que las predicciones de los modelos de medición de temperatura pueden ser

fácilmente desechadas (Durkin, 2007, citado por [62])… Exponen que el porcentaje de

CO2 en la atmósfera de la Tierra es sólo del 0,054%, fracción increíblemente pequeña y

que además, hay que extraer sólo la parte que el ser humano está aportando que es aún

más pequeña; resultando insignificante las emisiones de la acción humana. Por otra parte,

otro punto que contradicen los científicos escépticos, es el relacionado a la evidencia de

la temperatura de la superficie y de la atmósfera (Durkin, 2007, citado por [62]).

En lo que refiere al ámbito político, se establece que el motor de la investigación

científica sobre el cambio climático tomó fuerza durante la administración pública de

Margaret Thatcher con la intención de desarrollar la energía nuclear, y enfatizar que esta

energía no emite CO2. Señalando, que se destinaron grandes cantidades de dinero para

subsidiar las investigaciones de quienes demostraran la teoría del cambio climático.

Creándose en 1988, por parte del Instituto Británico de Meteorología, una unidad especial

para los modelos climáticos, que se consideran antecedente del Grupo

Intergubernamental de Expertos (Durkin, 2007, citado por [62]). Por otra parte, se

argumenta, que jamás un incremento de la temperatura promedio del planeta de 0,6 oC

había sido tan lucrativo. Los escépticos exponen que el trasfondo de la campaña alarmista

de cambio climático está la estrategia de mercadotecnia de un mercado ecológico muy

rentable. Explican, que el movimiento político detrás del cambio climático generó más

subsidios del gobierno a la investigación y desarrollo de este tema, esto dio lugar a

muchos nuevos puestos de trabajo y atrajo a investigadores, que de no ser por el atractivo

económico, nunca hubiesen trabajado en ese campo (Durkin, 2007, citado por [62]).

Recientemente, Centeno [58] plantea que aunque los disidentes y negacionistas son cada vez más

reducidos y sus argumentos menos sostenibles, no dejan ni dejarán de existir, así como no faltan

quienes aún sostengan que la Tierra es plana, que el Sol y las constelaciones giran a su alrededor

o que la evolución de las especies es un mito. De tal manera, se evidencia que siempre han

existido posiciones contrarias a las analizadas y evaluadas por el IPCC, más sin embargo, existe

un consenso científico sobre la aceptación de explicación del fenómeno, las causas, las medidas

de mitigación y adaptación al mismo, lo que ha contribuido a desdibujar las posiciones contrarias

ante la creciente precisión de evidencias científicas cada vez más contundentes [58].

En la figura 2.1 se muestra los eventos o acciones a favor (preocupación ambiental, informes del

IPCC, acuerdos) mencionados en la sección 2.2.1, los cuales se indican con flechas azules y

eventos o posiciones contrarias indicadas con flechas rojas.

50



1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020

Prim

er info

rme d

el

IPC

C (1

990)

Creació

n d

el IPC

C (1

988)

Nuestro

futu

ro co

mún.

Desarro

llo S

osten

ible

(1987)

Prim

era Conferen

cia

Mundial so

bre el

Clim

a (1979)

Clu

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e Rom

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(1968)

Seg

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form

e del

IPC

C (1

995)

Cuarto

info

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IPC

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009)

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form

e del

IPC

C (2

001)

Entra en

vig

encia el P

roto

colo

de

Kyoto

(2005)

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a del P

roto

colo

de

Kyoto

(1997)

Ven

ce el Prto

colo

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yoto

(2012)

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bre P

arís (2015)

1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020T

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e la glaciació

n

(1983)

Lid

zen (1

996)

Velasco

(2008)

Los n

egacio

nistas (2

008)

Lom

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007)

Incen

dio

s forestales

Lom

borg

(1998).

El eco

logista escép

tico

Frau

de cien

tífico

Petició

n d

e llamarlo

s

“Negacio

nistas

”

(2014)

A F

AV

OR

E

N C

ON

TR

A

Figura 2.1. Eventos o acciones a favor (preocupación ambiental, informes del IPCC, acuerdos)

indicados con flechas azules y eventos o posiciones contrarias indicadas con flechas rojas.


2.3.TECNOLOGÍAS POSTULADAS POR LA COMUNIDAD CIENTÍFICA PARA

CONTROLAR LAS EMISIONES DE GEI EN LA GENERACIÓN DE ENERGÍA

ELÉCTRICA

En la tabla 2.3 se muestran las tecnologías establecidas por el IPCC en los años mencionados,

donde sí se observa una “x” para ambas fechas quiere decir que la tecnología ha sido propuesta

en 1996 y ratificada en 2014. Sin embrago, para las dos (2) primeras (conversión más eficiente

de combustibles fósiles y cambio al uso de combustibles fósiles con poco carbono) que sólo han

sido establecidas para el IPCC en 1996 [10] se considera que están inmersas en la

descarbonización del sector que menciona el IPCC en 2014 [53]. Por otro lado, la quinta

tecnología presentada (combinación de bioenergía con CAC) ha sido propuesta recientemente

por el IPCC en 2014 [53].

En la misma tabla se aprecian los comentarios del IPCC para cada una de las tecnologías a

implementar, así como una columna llamada “evidencia y nivel de acuerdo”. Para describir la

evidencia disponible se utilizan los términos limitada, media o solida; y, para referirse al nivel de

acuerdo, los términos bajo, medio o alto.

51



Tabla 2.3. Tecnologías establecidas por el IPCC para controlar las emisiones de GEI en el sector suministro de energía

Tecnología / comentarios del IPCC

1996

2014

Evidencia y nivel

de acuerdo del

IPCC (2014)

Conversión más eficiente de los combustibles fósiles [10]. x

Cambio al uso de combustibles con poco carbono [10]. x

Descarbonización del sector (reducción de la intensidad de carbono):

En la mayoría de los escenarios de estabilización, la proporción del suministro de

electricidad con bajas emisiones de carbono (que comprenden energías renovables,

energía nuclear y CAC) aumenta desde la proporción actual de aproximadamente el 30%

a más del 80% en 2050 y la generación de energía procedente de combustibles fósiles sin

CAC se va eliminando de forma gradual hasta prácticamente desaparecer en 2100 [53].

x

(Gases

de

escapes

y

combus

tibles

en

[10])

x

(Genera

ción de

electrici

dad

[53]).

Evidencia media,

nivel de acuerdo

alto.

Captura y Almacenamiento de Carbono, CAC: De gases de escapes y combustibles

(1996) y en centrales eléctricas de combustibles fósiles (2014). Podrían reducir las

emisiones de GEI a lo largo del ciclo de vida de las centrales eléctricas de combustibles

fósiles.

Mientras que todos los componentes de los sistemas integrados de CAC existen y se

utilizan en la actualidad por la industria de la extracción y el refinado de los combustibles

fósiles, esta tecnología aún no se ha aplicado a escala a una gran central eléctrica de

combustible fósil comercial operativa. Las centrales eléctricas de CAC podrían estar en el

mercado si se incentivaran estas tecnologías mediante reglamentación y/o si fueran

competitivas respecto de sus homólogas sin que hayan experimentado un decaimiento,

por ejemplo, si los costos de inversión y operativos, causados en parte por disminuciones

de eficiencia, se compensaran con unos precios por emisiones de carbono

suficientemente elevados (o mediante apoyo financiero directo).

x x

Evidencia media,

nivel de acuerdo

medio.

Cambio a fuentes de energía renovables:

Diversas tecnologías de energía renovable han demostrado considerables mejoras de

rendimiento y reducciones de costos y un número cada vez mayor de estas tecnologías x x

52




1996

2014

Evidencia y nivel

de acuerdo del

IPCC (2014)

han logrado un nivel de madurez que permite su implantación a una escala significativa.

Sin embargo, las tecnologías de energía renovable todavía precisan de un apoyo directo o

indirecto para que sus cuotas de mercado aumenten de forma significativa; las políticas

en materia de tecnologías de energía renovable han cosechado buenos resultados para

lograr el crecimiento reciente de este tipo de energía. Los desafíos relativos a la

integración de la energía renovable en los sistemas energéticos y los costos asociados

varían en función de la tecnología, las circunstancias regionales y las características del

sistema energético de base existente.

Evidencia sólida,

nivel de acuerdo

alto.

Evidencia media,

nivel de acuerdo

medio.

Cambio a energía nuclear:

La energía nuclear es una fuente de energía de base madura con bajas emisiones de GEI,

pero su proporción en la generación de energía mundial ha ido disminuyendo desde 1993.

Ésta podría hacer una contribución creciente al suministro de energía con bajas emisiones

de carbono, pero existen diversos obstáculos y riesgos.

Entre los obstáculos y riesgos cabe mencionar los siguientes: riesgos de funcionamiento y

las preocupaciones asociadas, riesgos de la minería del uranio, riesgos financieros y

regulatorios, cuestiones sin resolver sobre la gestión de los residuos, preocupaciones de

proliferación de armamento nuclear y opinión pública adversa. Se están investigando

nuevos ciclos de combustibles y tecnologías de reactores que resuelvan algunos de estos

problemas y se han realizado progresos en la investigación y el desarrollo en relación con

la seguridad y la disposición final de los desechos.

x x

Evidencia sólida,

nivel de acuerdo

alto.

Evidencia sólida,

nivel de acuerdo

alto.

Sustitución del promedio mundial actual de las plantas térmicas a carbón:

Pudiendo ser sustituidas por centrales eléctricas de ciclos combinados de gas natural de

gran eficiencia o centrales de cogeneración de electricidad y calor (siempre que se

disponga de gas natural y las emisiones fugitivas asociadas con la extracción y el

suministro sean bajas o estén mitigadas).

En los escenarios de mitigación en los que se llega a concentraciones de alrededor de 450

ppm de CO2eq en 2100, la generación eléctrica con gas natural sin CAC actúa como una

x

Evidencia sólida,

nivel de acuerdo

alto.

53




1996

2014

Evidencia y nivel

de acuerdo del

IPCC (2014)

tecnología puente, con un aumento en su implantación antes de llegar al máximo, punto

desde donde disminuye hasta niveles inferiores a los actuales en 2050 y continúa

disminuyendo en la segunda mitad de siglo.

Evidencia sólida,

nivel de acuerdo

alto.

Combinación de bioenergía con CAC (BECCS, por sus siglas en inglés):

Ofrece la perspectiva de suministro de energía con emisiones negativas netas a gran

escala, lo que desempeña un importante papel en diversos escenarios de estabilización

con bajas emisiones de carbono, si bien esta opción entraña desafíos y riesgos.

Los desafíos y riesgos comprenden los asociados con el aporte previo a gran escala de la

biomasa que se utiliza en el mecanismo de CAC, así como los asociados propiamente con

esta tecnología.

x

Evidencia limitada,

nivel de acuerdo

medio.

Fuente: realización propia con datos del IPCC [10], [53].

54



2.4. POLÍTICAS PÚBLICAS EN EL SECTOR ENERGÍA POSTULADAS POR LOS

GOBIERNOS LATINOAMERICANOS E INDICADORES EMPLEADOS

2.4.1. Eficiencia de las políticas públicas para el control de emisiones de GEI: una

conceptualización

Según plantea [63], el término política púlblica (PP) es polisémico, es decir, bien puede ser una

norma o conjunto de normas que existen sobre una determinada problemática o como el conjunto

de programas u objetivos que tiene el Gobierno en un campo concreto. Según Blondel (1981)

citado por [64] las PP deben orientarse a la toma de decisiones de carácter político y la gestión de

recursos y actividades para lograr los objetivos propuestos.

Kraft y Furlong (2004) citado por [65] señalan que una PP es un curso de acción (o inacción) que

el Estado toma en respuesta a problemas sociales, de tal manera que las PP reflejan no solo los

valores más importantes en la sociedad, sino que también muestran el conflicto entre los valores

y cuales de esos valores reciben las mayores prioridades en una determinada decisión.

Por su parte, [66] menciona que: “…lo específico y peculiar de la política pública consiste en ser

un conjunto de acciones intencionales y causales, orientadas a la realización de un objetivo de

interés / beneficio público, cuyos lineamientos de acción, agentes, instrumentos, procedimientos

y recursos se reproducen en el tiempo de manera constante y coherente…”.

Por lo presentado en [63] [64] [65] [66] se puede decir que, debido a que las PP estan destinadas

a la toma de decisiones (o no) por parte del Gobierno (países latinoamericanos en el presente

trabajo) para dar respuesta a problemas sociales (efectos del calentamiento de la Tierra por

generacion de energía eléctrica) estas -las PP- deben ser evaluadas para tomar las decisiones

pertinentes al marco regulatorio y legal en el cual se apoyan.

El proceso decisorio de las PP esta comprendido por varias etapas necesarias e interconectadas

[67], siendo estas: reconocimiento del problema, recolección de la información, alternativas de

solución, implementación de las soluciones y evaluación final. Esta secuencia se conoce como

modelo heurístco de etapas.

Los sistemas de evaluación de la gestión pública son componentes críticos de la reforma del

sector público y en países latinoamericanos la evidencia sugiere que el éxito de los procesos de

modernización del Estado en la región depende de la capacidad de sus instituciones públicas, lo

cual se traduce en un factor para fortalecer y profundizar la democracia y el desarrollo sostenible

[68].

55



Los países pueden contribuir al desarrollo sostenible desde varias áreas o sectores, por ejemplo,

en el sector suministro de energía; desde su generación hasta el consumo final, pasando por un

sistema de gestión y control ambiental en las centrales de generación de la electricidad (donde se

queman combustibles fósiles, generando emisiones de GEI). Esto es indicativo de la

responsabilidad social y ambiental de los Gobiernos en términos de cumplir con las metas

planteadas a nivel nacional y/o los compromisos adquiridos en el marco de acuerdos

internacionales de carácter mundial, siendo el último de estos, el acuerdo de la Cumbre de París a

finales del 2015.

Por otra parte, se hace necesario para los países latinoamericanos la evaluación de la eficiencia

de las políticas públicas para el control de emisiones de GEI debido a la generación de energía

puesto que de acuerdo al IPCC las emisiones de CO2 provenientes de la quema de combustibles

fósiles y los procesos industriales contribuyeron en alrededor de 78-80% del aumento de las

emisiones totales de 1970 a 2010 [12]. La necesidad de investigación queda en evidencia en la

revisión de la literatura de acuerdo a [18][27][28][29].

Con base a lo anterior, se define “eficiencia de las políticas públicas para el control de

emisiones de GEI” de la siguiente manera:

Se entiende como la obtención de resultados positivos a partir de los recursos naturales,

tecnológicos, económicos y humanos, y con base en los programas u objetivos trazados por los

países para atenuar o en su defecto mantener constante la emisión de gases responsables del

cambio climático. Los resultados tienen efecto en lo social, lo ambiental y en lo económico. Esta

definición se represnta en la figura 2.2.

(naturales, tecnológicos, económicos y

humanos)

ResultadosRecursos

Sociales

Ambientales

Económicos

CO

NTR

OL

DE

EMIS

ION

ES

DE

GEI

Políticas Públicas

(Programas u

objetivos)

Figura 2.2. Representación de la definición “eficiencia de las políticas públicas para el control

de emisiones de GEI”


Los resultados positivos en lo social se refiere al bienestar y tranquilidad de poblaciones

vulnerables. Respecto a los resultados positivos en lo ambiental, se relaciona al propio desarrollo

sustentable y un planeta saludable, mientras que en lo económico se vincula a que los planes de

inversión no será destinados a poblaciones de damnificados o en estado de riesgo por cambios y

56



fenómenos climáticos (huracanes, lluvias, crecidas de río, entre otras) sino a la concepción y

ejecución de políticas que permitan la prevención de tales desastres climáticos.

2.4.2. Enfoques epistémicos de políticas públicas

Roth (2007) plantea que la acción pública y política es compleja y difícilmente se puede reducir

a varios factores objetivos que se pueden medir de manera cuantitativa [69]. Sin embargo, este

autor establece que se pueden clasificar en tres (3) grupos los enfoques epistémicos actuales,

mostrándose en la tabla 2.4.

Tabla 2.4. Enfoques epistémicos de políticas públicas

Tipo de enfoque Características Aplicada en:

Neopositivista

Reconoce la existencia de otros factores, hace énfasis

en los factores objetivos y minimiza o excluye los

elementos subjetivos de sus modelos de análisis.

Los analistas se sitúan en la tradición positivista de la

investigación. Los análisis son objetivos y científicos,

basados en datos medidos y pretenden aportar

pruebas y evidencias empíricas.

Es una estrategia discursiva, lleva a difundir y

persuadir que sus conclusiones tienen validez

universal.

Instancias

gubernamentales,

internacionales y

consultorías

Positivista

Presenta modelos analíticos más complejos que

intentan integrar los diferentes factores mencionados.

Los modelos propuestos tienen importante acogida en

el mundo académico, pero debido a su complejidad

metodológica trasciende muy poco a la actividad

política y administrativa concreta.

Sector

académico

Constructivista

Pone énfasis en los factores cognitivos y retóricos en

su análisis, minimizando la importancia de los

tradicionales factores objetivos e institucionales.

Esta tendencia narrativa o literaria del análisis

político ha logrado impactar puesto que ha puesto en

evidencia el efecto del discurso sobre el

comportamiento político, evidenciando su carácter

persuasivo.

Representantes

Políticos,

propiamente

Fuente: realización propia a partir de [69]

La clasificación mostrada en la tabla 2.4 refleja las diversas metodologías en el análisis de

políticas públicas, teniendo implicaciones en dos campos: en primer lugar, en la práctica política

(modalidades político-administrativas) para la formulación, decisión e implementación de las

políticas públicas y, por la otra, en el campo académico-investigativo y de la formación de los

analistas de políticas públicas [69].

57



Palacio (2006), establece que una alternativa para el análisis de las políticas públicas es el

enfoque pluralista [70]. Este enfoque “…responde en gran medida a una necesidad social,

surgida ante la disminución de efectividad de las grandes narrativas de la modernidad…”. Sin

embargo, esta propuesta no supera al enfoque positivista en el ámbito académico.

Una de las principales características del enfoque positivista es que su interés está centrado en

variables relacionadas con la toma de decisiones y que cada política se comporta como un

conjunto de hipótesis por comprobar [71].

Salas (2012), establece que:

“… la gestión de las políticas públicas se entiende como un proceso racional dirigido a

tomar mejores decisiones, que incorpora supuestos y datos en el proceso de

deliberación…asumen que la mejor decisión es aquella que responde a criterios de

efectividad y eficiencia, y consideran que la función del análisis de las políticas es sugerir

el mejor curso de acción a la luz de elementos observables y medibles

empíricamente…Este tipo de análisis apoya su argumento en la “evidencia objetiva”

excluyendo los juicios de valor de los actores, los grupos de interés, la dimensión política

de las interacciones, y el pensamiento de personas que no están formadas dentro de la

racionalidad científica…” (pp. 36) [71].

En la presente Tesis Doctoral, se adopta una postura epistémica positivista, debido a que la

evaluación se centra en un análisis objetivo y científico, el cual se fundamenta en el

procesamiento de datos publicados en bases confiables, principalmente, de la OLADE y el

Banco Mundial. La presente investigación se caracteriza por ser un proceso racional que como

fin último pretende identificar qué países tienen las políticas públicas más asertivas en el control

de emisiones de GEI, y donde no existe juicios de valor, ya que la postura de la investigadora no

influye en los resultados.

2.4.3. Políticas públicas implementadas por los Gobiernos de países latinoamericanos

Las políticas en evaluación en la presente Tesis Doctoral que han sido implementadas o

adoptadas por los países tienen campo de acción únicamente en el sector energía,

específicamente para la generación de electricidad, siendo mostradas en la tabla 2.5, la

información ha sido suministrada por los países en los INDC [15] para la Cumbre de París del

2015. La información expuesta por los países apunta hacia un desarrollo pero con bajo emisiones

de carbono, las cuales son proyectadas al 2030.

En la tabla 2.5 se listan el conjunto de países latinoamericanos.

58



Tabla 2.5. Políticas públicas de países latinoamericanos para la generación de electricidad

País Políticas públicas energéticas Políticas implementadas

Argentina 1. Diversificación de la matriz

energética

2. Promoción e incremento de la

eficiencia energética

3. Incremento de la participación de

energías renovables (eólica,

solar, biomasa y/o fotovoltaica)

4. Incrementar la participación de

las energías alternativas y otras

energías

5. La sustitución de combustibles

fósiles por biocombustibles o

incremento de éstos últimos

respecto a los primeros

6. Reducción de la intensidad

energética del consumo

7. Ampliar las fuentes de energía

renovables distintas a la

hidroeléctrica

8. Diseño de una estrategia de

desarrollo de energía a largo

plazo

9. Planes de acción de mitigación

cuyo objetivo es maximizar la

carbono-eficiencia

10. Posibilidad de usar mecanismos

de mercados de carbono

11. Reducción de la demanda de

energía

12. Manejo de sumideros de

carbono

13. Uso de biocombustibles para

uso final (edificios, transporte,

industria)

14. Generación hidroeléctrica

15. Reducción del factor de emisión

de la red eléctrica.

1, 2, 3, 4 ,5

Bolivia 1, 3, 4

Brasil 2, 5, 7

Chile 1, 3, 4, 7, 8, 10

Colombia 2, 3, 9, 10, 14

Costa Rica 2, 3, 5, 9, 11, 12, 13

Cuba 2, 3, 4, 6, 11

Ecuador 1, 2, 3, 4, 8, 11, 14

El Salvador 1, 2, 3, 14

Guatemala 2, 3, 11

Haití 1, 2, 3, 11, 14,

Honduras No específica, sólo dice que

aspira a reducir

significativamente el sector

con más emisiones, es decir,

la producción de energía

eléctrica. Los programas son

incipientes en este país.

Manejan necesitar ayuda

financiera para avanzar en la

materia

México 5, 9, 12

Nicaragua No presentó INDC para la

COP 21. No firmó el convenio

de París. Panamá 3, 11, 15

Paraguay 1, 3, 5, 10

Perú 1, 3, 5

República Dominicana No específica, sin embargo,

dice que entre los campos de

acción se encuentra el sector

energía, en su componente de

generación de energía

eléctrica

Uruguay 1, 3, 13, 14

Venezuela 1, 2, 3, 5

Fuente: realización propia con datos de [15]

59



2.4.4. Indicadores utilizados en el sector energía

Cansino [72] maneja que, la evaluación de la eficiencia con la que cada una de las alternativas

alcanza los objetivos fijados, necesita de indicadores de cuya interpretación derive en

información útil para el agente decisor. De tal manera que, los indicadores son determinantes en

los procesos de evaluación de la eficiencia con la que las actuaciones públicas se realizan.

De acuerdo a lo planteado por [73] podría definirse indicador de gestión como Instrumento de

medición elegido como variable relevante que permite reflejar suficientemente una realidad

compleja, referido a un momento o a un intervalo temporal determinado y que pretende

informar sobre aspectos referidos a la organización, producción, planificación y efectos de una

o varias organizaciones en sus diversas manifestaciones concretas. En [73] se hace una

clasificación de los tipos indicadores, por lo cual se sugiere ir a esta referencia para una

profundización en el tema.

El uso de indicadores en el sector energía para evaluar eficiencia ha sido estudiado en diversas

investigaciones. Así se tiene el trabajo de Viloria, Torres y Vásquez (2012) [74], quienes diseñan

sistemas de indicadores de sustentabilidad para evaluar la eficiencia de las compañías

latinoamericanas dedicadas al suministro de energía eléctrica en la inserción de estrategias y

políticas en su entorno social.

Por su parte, el Organismo Internacional de la Energía Atómica (OIEA) [75] publica un conjunto

de Indicadores Energéticos del Desarrollo Sostenible (IEDS) y las metodologías y directrices

correspondientes. Los 30 indicadores mostrados en [75] están estructurados en tres dimensiones

(social, económica y ambiental), temas (7 en total) y subtemas (19 en total), esto de conformidad

con el marco conceptual empleado por la Comisión de las Naciones Unidas sobre el Desarrollo

Sostenible. De las tres (3) dimensiones de los IEDS, y en base al alcance de la presente Tesis

Doctoral definida en la sección 1.7, se toman algunos indicadores de la dimensión económica y

ambiental, siendo éstos mostrados en la tabla 2.6.

De acuerdo con la información mostrada en la tabla 2.6, se evidencia la relación entre el sector

energía y la dimensión ambiental del desarrollo sostenible. De tal manera, algunas

investigaciones vinculan estas dos (2) áreas, es decir, que desde este sector se promueve la

constante búsqueda de alternativas energéticas para contribuir al desarrollo sostenible de la

región de América Latina. De tal manera, se menciona un trabajo de investigación en Colombia

sobre la producción de energía limpia y su vinculación para un crecimiento sostenible [76]. En

México se tiene la evaluación de impacto ambiental del sector eléctrico [77] en donde se enfoca

la necesidad del desarrollo de energías renovables, para disminuir el impacto al ambiente.

Por otro lado, se tiene a Vásquez y González (2011) [78], quienes plantean la interrelación entre

el desarrollo sostenible, la dependencia energética y las nuevas competencias del ingeniero

electricista, y su efecto sobre el bienestar social. También se tiene un trabajo reciente en

60



Argentina, en donde se plantean las energías renovables como oportunidad y desafío para el

desarrollo territorial [79].

61



Tabla 2.6. Indicadores Energéticos del Desarrollo Sostenible [75]

Dimensión: Económica

Tema Subtema Indicador energético Componentes Finalidad del indicador

Patrones de

uso y

producción

Uso global

ECO

1

Uso de la

energía per

cápita

- Uso de energía (suministro

total de energía primaria,

consumo final total y uso

de electricidad)

- Población total

Este indicador mide el nivel de

utilización de la energía sobre una

base per cápita y refleja las pautas de

uso de la energía y la intensidad

energética agregada de una sociedad.

Productividad

global

ECO

2

Uso de la

energía por

unidad de PIB

- Uso de energía (suministro

total de energía primaria,

consumo final total y uso

de electricidad)

- PIB

Este indicador refleja las tendencias en

el uso total de la energía con respecto

al PIB y expresa la relación general

entre la utilización de la energía y el

desarrollo económico.

Producción

ECO

4

Relación

reservas /

producción

- Reservas recuperables

comprobadas

- Producción total de energía

El objetivo de este indicador reside en

medir la disponibilidad de las reservas

nacionales de energía con respecto a la

producción correspondiente de

combustibles.

ECO

5

Relación

recursos/

producción

- Recursos totales estimados

- Producción total de energía

Medir la disponibilidad de los recursos

nacionales de energía respecto a la

producción correspondiente de

petróleo.

Diversificación

(combinación

de

combustibles)

ECO

11

Porcentaje de

combustibles en

la energía y

electricidad

- Suministro de energía

primaria y consumo final,

generación de electricidad

y capacidad de generación

por tipo de combustible

- Suministro total de energía

primaria, consumo final

total de energía, generación

de electricidad total y

capacidad total de

generación.

Este indicador facilita el porcentaje de

combustibles en el suministro total de

energía primaria (STEP), el consumo

final total (CFT), la generación de

electricidad y la capacidad de

generación.

62





ECO

12

Porcentaje de

energía no

basada en el

carbono en la

energía y

electricidad

- Suministro primario,



por energía no basada en el

carbono.


primaria, generación total

de electricidad y capacidad

total de generación

Este indicador mide el porcentaje de

fuentes de energía no basadas en el

carbono en el STEP y la generación de

electricidad y capacidad de

generación.

ECO

13

Porcentaje de

energías

renovables en la

energía y

electricidad

- Suministro de energía

primaria, consumo final y



por energías renovables


primaria y consumo final

total de energía, generación

de electricidad total y

capacidad de generación

total

Este indicador mide el porcentaje de

fuentes de energía renovables en el

STEP, el CFT y en la generación de

electricidad y capacidad de

generación

Seguridad

Reservas

estratégicas de

combustibles

ECO

16

Reservas de

combustibles

críticos por

consumo del

combustible

correspondiente

- Reservas de combustibles

críticos (por ejemplo,

petróleo, gas, etc.)

- Consumo de combustibles

críticos

La finalidad de este indicador reside

en medir la disponibilidad de las

reservas nacionales de combustibles

críticos. Para algunos países el

combustible critico puede ser el gas

natural u otro, por ejemplo, el etanol

es un combustible crítico para el

sector transporte brasileño. Este

indicador proporciona una medida

relativa de la duración de las

existencias si el suministro se viera

63





perturbado y el consumo de

combustibles se mantuviera en los

niveles actuales.

Dimensión: Ambiental

Atmósfera Cambio

climático

ENV

1

Emisiones de

GEI por la

producción y

uso de energía

per cápita y por

unidad de PIB

- Emisiones de GEI por la

producción y uso de

energía

- Población y PIB

Este indicador mide las emisiones

totales, per cápita y por unidad de

PIB, de los tres principales GEI

procedentes de la producción y uso de

la energía, que tienen un impacto

directo sobre el cambio climático.

Fuente: Extracto de [75].

64




En esta sección se han abordado diversos aspectos relacionados al sector energía y su

vinculación con el cambio climático. En primer lugar, se presenta la evolución de la explicación

del fenómeno en base a los informes presentados por el IPCC. Seguidamente, se mostraron las

controversias debidas a la negación por parte de algunos científicos del fenómeno del cambio

climático o de que éste sea responsable el hombre. Posteriormente se han mostrado las

tecnologías establecidas por el IPCC para controlar el impacto que tiene este sector en la

emisión de GEI. Finalmente, se presentan las políticas públicas establecidas por los países

latinoamericanos y los indicadores de gestión utilizados en el sector energía, lo cual también fue

desarrollado por Sánchez, Vásquez y Viloria (2017) en [80].

De los puntos mencionados, debe entenderse que las politicas públicas definen desde su

evaluación el logro de los objetivos planteados en el sector energía para controlar las emisiones

de GEI en la generación de energía, lo cual es imperativo para lograr la meta de no aumentar en

2 oC la temperatura a final de este siglo, con base a las emisiones registradas en la era

preindustrial.

65



CAPÍTULO III: ENFOQUE EPISTEMOLÓGICO Y METODOLÓGICO

3.1. GENERALIDADES

En este capítulo se describe en primer lugar la postura epistémica que se adopta en la

investigación, lo cual define la dirección de la presente Tesis Doctoral en términos de qué

conocimiento científico se construye y cuál es la relación de la investigadora con el objeto que

estudia. En segundo lugar, se desarrolla el enfoque metodológico, es decir cómo se construye ese

conocimiento, abordando varios aspectos procedimentales, entre ellos, la descripción de la

técnica del DEA, la cual es la herramienta empleada para determinar la eficiencia planteada, y

aspectos conceptuales del Índice de Malmquist debido a que mediante este se mide la evolución

de la productividad a través del tiempo.

3.2. ENFOQUE EPISTEMOLÓGICO

La epistemología es la ciencia que estudia qué y cómo es el conocimiento científico, es decir

todo saber con fundamentos. Episteme, en griego, significa conocimiento fundamentado sobre

las cosas, es decir, verdadero [81].

La epistemología responde a una situación histórica definida: la crisis de la ciencia ocurrida a

fines del siglo XIX y comienzos del siglo XX. Esta crisis se vincula a la génesis de geometrías

no euclidianas plenamente consistentes (la de Lobatchevski y la de Riemann), el surgimiento de

paradojas en los fundamentos de la aritmética, esto significaba la erosión del imponente sistema

deductivo impresionante establecido por Isaac Newton en 1687 [82]. Para la fecha, había quienes

vociferaban improperios contra la ciencia: ésta debía ser enterrada con honores, y, por otro lado,

estaban los más prudentes y cautelosos, los cuales aceptaban la crisis de la ciencia, sin embargo,

no veían su inminente muerte. Uno de estos últimos, fue Albert Einstein: una vez que determina

las debilidades del trabajo de Newton, se dedica a establecer una nueva visión del mundo, una

nueva teoría en el mismo seno de la Física [82]. De tal manera, para ese entonces y por primera

vez se demostraba que la ciencia en sí es falsable, que todo conocimiento es aceptado como

verdadero hasta que otra investigación demuestre las fisuras que la ciencia por sí misma está en

una constante búsqueda de la verdad.

Plantea [82] que para contrarrestar a los irracionalistas que lanzaban infundios contra la ciencia,

un grupo de científicos y filósofos decidió hacer lo más sensato posible: examinar la estructura y

dinámica de las teorías científicas. Este momento queda registrado como la génesis de la

Si supiese qué es lo que estoy haciendo, no le llamaría investigación, ¿verdad?

Albert Einstein

66



epistemología como disciplina especial, de hecho, en 1895, el físico y filósofo Ernst Mach asume

la primera cátedra de Filosofía e Historia de la ciencia.

De tal manera, la ciencia y los cambios que se producen, obedecen al enfoque epistémico con el

cual se estudie, lo cual provoca avances de la ciencia por sí misma, es decir, la ciencia como tal

no es rígida, es dinámica, y este movimiento puede ser relacionado con la postura de Imre

Lakatos sobre los programas de investigación; algunos son decrecientes y otros crecientes. Desde

la perspectiva Lakatosiana podría plantearse que la falsedad de la ciencia es sinónimo de su

dinamismo. De tal manera, cuando se pasa de una epistemología a la otra, a menudo no se

entiende porqué hay tanto contraste. La razón principal es que no sólo cambia la manera como

cada enfoque ve el problema (la metáfora de las gafas), sino que uno de los elementos centrales

de toda forma de pensamiento (la visión de la objetividad y de las relaciones de causalidad entre

el sujeto que investiga y el objeto de su investigar) cambia y se presenta bajo perspectivas cuyas

filosofías tienen diferencias entre ellas y en ocasiones pueden ser opuestas [83].

La investigación en ciencias sociales, y por tanto en políticas públicas, a diferencia de lo que

ocurre en ciencias naturales, se caracteriza por desarrollarse a partir de varios paradigmas, siendo

estos, el positivismo, el pospositivismo (o racionalismo crítico), la teoría crítica y el

constructivismo [84]. Estos paradigmas se diferencian por su manera de “ver” la realidad

(ontología), por el tipo de relaciones entre saber e investigador (epistemología) y por la

metodología empleada [84].

Este enfoque fue el paradigma predominante en las ciencias sociales durante los años 50 y 60,

pero éste impregna el carácter y concepción de las primeras evaluaciones, que eran concebidas

como investigaciones evaluativas basadas en un modelo racional de consecución de los objetivos

de los planes y políticas públicas [85]. De acuerdo a lo planteado en [84] el análisis de políticas

públicas nace y se desarrolla bajo el enfoque positivista con el interés de implantar una ciencia

de la política pública (Policy Science), sobre todo en EE.UU., después de la Segunda Guerra

Mundial.

En este contexto, puede decirse que las controversias sobre las teorías del Cambio Climático

(sección 2.2.2.) es otro ejemplo sobre la evolución o dinamismo de la ciencia. A partir de 1968,

en la Cumbre de Roma se advertía sobre el uso de los recursos del Planeta, lo cual conllevo a un

primer informe que encendió las alarmas en el mundo científico (y posteriormente en el político).

Es así como a partir de 1980 se presentan diversas teorías sobre el “fenómeno”, dividendo a los

científicos en dos (2) grupos. En primer término, estaban los que defendían la existencia del

fenómeno y que además éste era producto de factores antropogénicos, quienes en 1998 lograron

la firma del Protocolo de Kyoto. En segundo lugar, se encontraban el grupo de los escépticos, los

cuales atribuyen el cambio climático a otras causas, como la glaciación, los incendios, la propia

67



naturaleza y cambios en la actividad solar. Sin embrago, los estudios y datos por el IPCC en cada

uno de sus informes incrementaban su contundencia. De tal manera, en los últimos dos (2)

informes este ente ha establecido “El calentamiento del sistema climático es inequívoco…”, por

lo cual, las investigaciones deben apuntar a la propuesta de alternativas viables para desacelerar

el incremento de la temperatura y los efectos sobre el planeta.

La postura epistémica adoptada en la presente Tesis Doctoral es el positivismo. El enfoque

positivista tiene las características ontológicas, epistemológicas y metodológicas específicas [84]

[85].

Desde el punto de vista ontológico (qué y cómo es la realidad que se estudia) el paradigma

positivista considera que existe una única realidad, objetiva, que opera de acuerdo con leyes

predeterminadas de causa-efecto.

Desde el punto de vista epistemológico (qué conocimiento científico se puede construir y cuál es

la relación del científico con el objeto que estudia) en el positivismo no existe relación entre el

conocedor y el conocimiento, entre el evaluador y la realidad; son entidades independientes.

Desde el punto de vista metodológico (cómo se construye ese conocimiento) el positivista utiliza

la metodología convencional basada en el descubrimiento y la verificación; es decir, parte de una

primera fase en la que emerge(n) la(s) hipótesis, etapa más creativa del proceso, donde se

establece la teoría que luego será probada (corroborada o refutada) a través de la observación,

utilizando para ello diferentes métodos (fundamentalmente estadísticos), para, a partir de la

deducción, formular leyes de causa-efecto de aplicación generalizada.

Por lo esbozado anteriormente, el enfoque positivista es el idóneo para la de evaluación de la

eficiencia de las políticas públicas de los Gobiernos para el control en las emisiones de GEI por

la generación de energía eléctrica, ya que éste de acuerdo a [84] [85] es adecuado para valorar

los efectos causales de un programa (políticas públicas) en sus beneficiarios (ciudadanos, países,

planeta Tierra) y poder valorar la inferencia causal (generación de energía por quema de

combustibles fósiles-emisiones de GEI) de una acción. De hecho, en una investigación reciente

(2016), en la cual se realiza el análisis de la variación de la eficiencia en la producción de

biocombustibles en América Latina empleando el DEA como herramienta, fue fundamentada en

el enfoque positivista lógico [86].

3.3. ENFOQUE METODOLÓGICO

3.3.1. Tipo de investigación

El tipo de investigación alude al grado de profundidad y clase de resultado a lograrse. Algunos

métodos son ideales para ciertos tipos de investigación (especificas), pero también hay aplicables

68



a varios tipos de estas. Ejemplos de estos tipos son la investigación exploratoria, descriptiva,

proyectiva y explicativa [87].

El tipo de investigación queda definida por el objetivo de la misma [87] y, de acuerdo a la

clasificación de presentada por [87] [88], en la presente Investigación Doctoral se caracteriza por

ser de tipo evaluativa. En ésta se aplican los métodos de investigación para evaluar la eficiencia

de los programas de acción en las ciencias sociales [88]. También es concebida como aquella en

la cual se indaga si los objetivos que se han planteado en un determinado programa o proyecto

están siendo o no alcanzados y determinar cuáles aspectos del proceso han contribuido o

entorpecido el logro de dichos objetivos [87].

Este es el caso de la Tesis Doctoral presentada, se evalúa la eficiencia de las políticas públicas

(programas de acción) como contribución al control de GEI (objetivo de los países) debido a la

generación de energía eléctrica. Se determina qué políticas energéticas y qué países han sido más

asertivos para lograr el objetivo planteado. Las características de la investigación evaluativa

descritas por [89], son las mostradas en la tabla 3.1.

Tabla 3.1. Características de la investigación evaluativa

Característica Investigación evaluativa

Nivel Integrativo.

Objetivo Evaluar la propuesta o diseño, con al menos un

evento a modificar y un proceso explicativo.

Criterio de evaluación Objetivo de la propuesta, programa o plan de

acción. Resultados Enfatiza consecuencias, impactos, resultados. Las

conclusiones son contextualizadas.

Intervención del investigador El investigador interviene sobre las variables con la

aplicación de la propuesta.

Tipo de relaciones Se basa en relaciones explicativas entre los eventos.

Pertinencia de la hipótesis Pone a prueba la hipótesis que sustenta la propuesta.

Fuente: [89]

3.3.2. Diseño de la investigación

El diseño de investigación se vincula a los aspectos operativos afines con la recolección de datos

y está relacionado con los procedimientos específicos para recoger los datos (fuentes, tiempo y

cantidad de eventos de estudio) [87].

69



En la presente Tesis Doctoral se ha adoptado un Diseño de Investigación Ex Post Facto,

presentándose éste cuando el experimento se realiza después de los hechos y el investigador no

controla ni regula las condiciones de la prueba, se toman como experimentales situaciones reales

y se trabaja sobre éstas como si estuvieran bajo control del investigador [87]. Los criterios del

diseño de la presente investigación se muestran en la tabla 3.2.

Tabla 3.2. Criterios del Diseño de la Investigación Doctoral

Criterios Descripción

Fuente La fuente de recolección de datos es de tipo documental. Son los datos

publicados en los INDC, Banco Mundial, OLADE, entre otros.

Temporalidad La investigación de contemporánea, se obtiene información de un

evento actual y de interés mundial, como lo es el control de emisiones

de GEI.

Cantidad de eventos

en estudio

La investigación se orienta al estudio de multieventos, siendo éstas:

• Políticas públicas eficientes

• Emisión de GEI.


3.3.3. Técnicas e instrumentos de recolección de datos

De acuerdo a [90] las técnicas principales que se utilizan en la recopilación de datos, cualquiera

sea la modalidad investigativa o paradigma que se adopte, son: la observación, la entrevista, las

encuestas y la recopilación o análisis documental. Así, en la tabla 3.3 se muestran las técnicas e

instrumentos para recopilar la información de las variables en estudio, lo cual permitirá verificar

la hipótesis de investigación planteada en la sección 1.3. y con esto el cumplimiento objetivo

general planteado en la sección 1.6.1.

Tabla 3.3. Técnicas e instrumentos utilizados en la investigación doctoral

Técnica Instrumento Aplicación Abordaje

Análisis

documental

Ficha de registro de

datos. Computadora y

sus unidades de

almacenaje

Recopilación de datos registrados en

los INDC, Banco Mundial, OLADE,

Anuarios Estadísticos del Sector

Energía, entre otros.

Cuantitativo

Análisis de

contenido

Cuadro de registro y

clasificación de las

categorías

Determinación de las PP de cada

país y su vinculación con los

indicadores energéticos.

Cuantitativo

Análisis

multivariable

Statistical Package for

the Social Sciences

(SPSS)

Determinación de las variables de

salida para la herramienta DEA.

Cuantitativo


70



3.3.4. Población en estudio

La población, o en términos más precisos población objetivo, es un conjunto finito de elementos

con características comunes para los cuales serán extensivas las conclusiones de la investigación,

quedando delimitada ésta por el problema y por los objetivos del estudio [91]. En este sentido, y

de acuerdo al objetivo general de la investigación (sección 1.6.1), la población en la presente

Tesis Doctoral son las políticas públicas de los países de América Latina, los cuales de acuerdo a

la CEPAL [92], son los 20 países enlistados en la tabla 2.4 y en la figura 3.1. Como en el caso de

la presente Investigación Doctoral, por el número de unidades que la integran resulta accesible

en su totalidad no será necesario extraer una muestra, razón por la cual se podrá investigar u

obtener datos de toda la población objetivo [91].

Figura 3.1. Países de América Latina

3.3.5. Procedimiento de la investigación

El proceso para desarrollar la presente Tesis Doctoral se enmarca en cinco (5) fases; una por

cada objetivo planteado. A continuación, se mencionan cada una de ellas. En la tabla 3.4. puede

observarse las actividades y resultados esperados vinculadas a cada fase de la investigación.

Argentina

Bolivia

Brasil

Chile

Colombia

Costa Rica

Cuba

Ecuador

El Salvador

Guatemala

Haití

Honduras

México

Nicaragua

Panamá

Paraguay

Perú

República

Dominicana Uruguay

Venezuela

71



Tabla 3.4. Actividades y resultados esperados vinculadas a cada fase de la investigación.

Fases de la investigación Actividades Resultados esperados

FASE A: Caracterizar las

políticas públicas del sector

energético establecidas o

adoptadas para el control de las

emisiones de GEI para la

generación de energía eléctrica

por los países latinoamericanos

objeto de evaluación.

Identificación de las PP del

sector energía para cada país

considerando las vinculadas al

control de emisiones de GEI.

Identificar las PP que desde

el sector energía están

siendo consideradas para el

control de emisiones.

Determinación de la frecuencia

de aparición de cada una de las

PP en los países.

Identificar que la política

más considerada por los

países es la diversificación

de la matriz energética.

FASE B: Caracterizar los

países latinoamericanos en

función de los indicadores

correspondientes a las políticas

públicas del sector energético.

Recopilación de datos

registrados en los INDC,

OLADE, Banco Mundial,

Anuarios Estadísticos del Sector

Energía.

Obtener la data de

indicadores o para construir

los mismos.

Creación de una base de datos

propia y ordenada para cada

indicador para los años de

interés.

Construir la data para cada

indicador para los 20 países

considerados.

Empleo de los IEDS (tabla 2.5)

o los modificados de estos en

función de la disponibilidad de

la data.

Utilizar los IEDS para el

análisis de las PP.

FASE C: Diseñar un modelo

para la evaluación de la

eficiencia de las políticas

públicas bajo el enfoque

determinístico

multidimensional.

Asociación de ideas para ir

desde lo conceptual hasta lograr

la construcción del modelo, esto

relacionando los parámetros

implicados en el proceso de

evaluación.

Establecer el diseño del

modelo para la evaluación

de la eficiencia de las

políticas públicas.

FASE D: Determinar la

relación entre la eficiencia de

las políticas públicas y el

control de las emisiones de GEI

debido a la generación de

energía eléctrica de países

latinoamericanos.

Utilización de la técnica del

DEA para determinar la

eficiencia de las PP del sector

energético establecidas o

adoptadas para el control de las

emisiones de GEI para la


Determinar qué países se

ubican en la frontera

eficiente y explicar

mediante políticas públicas.

FASE E: Validar el diseño del

modelo propuesto para la

evaluación de las políticas

públicas de países

latinoamericanos considerados.

Comparación de los resultados

obtenidos por análisis de los

IEDS y los resultados obtenidos

por el Modelo de Evaluación

con aplicación de la herramienta

DEA.

Otorgar validez al Modelo

de Evaluación con

aplicación de la

herramienta DEA

propuesto.


72



3.3.6. El DEA como herramienta para la determinación de la eficiencia

El DEA es una herramienta que surge como una extensión del trabajo que realiza Farrell (1957),

en el cual se hace una medida de la eficiencia productiva a la producción agrícola de EE.UU. a

través de los recursos empleados (inputs) [93]. Luego de Farrell, autores como Charnes y Cooper

(1962), Aigner y Chu (1968) hicieron sus aportes para mejorar esta herramienta [94], lo cual

permite que la misma se consolidara como una técnica de amplio alcance en la medición de

eficiencias en diversas áreas.

De acuerdo a [93], la eficiencia técnica, es la capacidad que tiene una firma individual (país,

empresa, etc.) para obtener el máximo outputs a partir de un conjunto dado de inputs, y se

obtiene al comparar el valor observado de cada firma individual con el valor óptimo que viene

definido por la frontera de producción estimada, la cual es obtenida por el DEA. Esta

herramienta de programación matemática permite la obtención de una superficie envolvente,

frontera de eficiencia o de producción empírica, a partir de los datos disponibles de las unidades

homogéneas partir de un conjunto de inputs y outputs [93]. En la tabla 3.5 se muestran algunas

características del DEA como herramienta.

Tabla 3.5. Características de la técnica DEA

Característica Descripción Ref

Determinística

Significa que todas las firmas individuales comparten la misma

frontera y las diferencias entre el comportamiento de éstas y la

frontera son atribuidas a ineficiencias, ignorando o descartando la

posibilidad que el desarrollo normal de una firma individual pueda ser

afectada por factores que se encuentran totalmente fuera de su

control, por ejemplo, condiciones climáticas adversas.

[17]

No Estocástica Considera ineficiente a toda firma individual que no esté en la

frontera de producción.

[17]

No Paramétrica Considera que la distribución de los errores es libre, siendo menos

propensa a errores de especificación.

[17]

Tratamiento

multidimensional

Permite un tratamiento multidimensional tanto del lado de la

provisión de insumos (inputs) como de productos (outputs), sin que

esto implique tratar con múltiples indicadores cruzados, de tal manera

que es ideal para evaluar el comportamiento comparado de las firmas

individuales y brinda una visión sistémica e integral.

[18]

Fuente: realización propia a partir de [17] [18]

En este sentido, como se comenta anteriormente, las políticas públicas planificadas e

implementadas por los Gobiernos de los países han de ser el resultado de planes y estrategias

nacionales para el desarrollo del sector de suministro de energía, y considerando que la

generación de energía eléctrica produce emisiones de GEI, se considera que el DEA es una

herramienta –determinística, no estocástica y no paramétrica- idónea para alcanzar el objetivo

73



planteado en la presente Tesis Doctoral: la evaluación de la eficiencia de las políticas públicas

adoptadas por los países latinoamericanos para el control de emisiones de GEI debidos a la

generación de energía eléctrica. Las características del DEA se presentan en la tabla 3.6.

Tabla 3.6. Características de los modelos del DEA

Características según Descripción Ref

El tipo de

medida de

eficiencia

Radiales

(proporcionales)

Miden la máxima reducción equiproporcional de

todos los inputs que sería compatible con un mismo

nivel de producción o, alternativamente, el mayor

aumento equiproporcional en los outputs que podría

obtenerse empleando los inputs en la misma

cantidad.

Este tipo de medida presenta un problema importante

y es que no detectan todas las posibles situaciones en

las que existe ineficiencia técnica, ya que ésta puede

deberse a un empleo excesivo de ciertos inputs, no de

todos ellos.

[95]

No Radiales

Con éstas se identifican todas las posibles situaciones

de ineficiencia técnica, aunque presentan una

desventaja importante frente a las medidas radiales y,

es que, las medidas no radiales suelen ser sensibles a

los cambios en las unidades de medida empleadas.

Esto hace que las medidas radiales ganen la batalla

en el terreno empírico y sean utilizadas en la mayor

parte de los estudios de eficiencia.

[95]

La

orientación

del modelo

Input orientado Apunta hacia la máxima reducción proporcional de

los inputs sin incrementar los outputs, además de

mantenerse en la frontera de producción o eficiencia.

[93]

Output

orientado

Apunta hacia el máximo incremento proporcional de

los outputs sin incrementar el nivel de inputs, además

de permanecer en la frontera de producción o

eficiencia.

[93]

La tipología

de los

rendimientos

a escala

Constantes

DEA-CCR, denominado así por haber sido

desarrollado por Charnes, Cooper y Rhodes (1978),

mide las eficiencias radiales y bajo rendimientos de

escala constante.

[93]

Variables

DEA-BCC, desarrollado por Banker, Charnes y

Cooper (1989), y de allí su nombre. Este último es

una extensión del modelo DEA-CCR, y se

caracteriza porque relaja el supuesto de rendimientos

de escala constantes, que en gran parte de las

ocasiones resulta excesivamente restrictivo y, por

tanto, irreal, permitiendo que la tipología pueda ser

variable: esto es constante, creciente o decreciente.

[93]

Fuente: realización propia a partir de [93] [95]

74



3.3.7. El Índice de Malmquist

Empleando el DEA se miden los cambios a lo largo del tiempo, recurriendo al uso de los IM,

pudiendo diferenciar entre los cambios en la eficiencia técnica (o sea cambios en la distancia a la

frontera, lo que se denomina como convergencia o “catching-up”) y los cambios tecnológicos

(que se manifiestan como desplazamientos de la propia frontera), así como determinar los

cambios en la productividad total de los factores [34].

Ahora, la eficiencia determinada a través del DEA en conjunto con el Índice de Malmquist

permite la combinación de la eficiencia de escala y técnica que con el cambio técnico miden la

productividad. El Índice de Malmquist permite medir la productividad entre dos períodos t y t+1.

El procedimiento para medir este índice se basa en el cálculo de la distancia que separa a cada

país de la frontera de referencia en cada período [33].

De acuerdo con [33], la producción en un período t (Pt), se define la combinación de insumos xt

que permiten obtener un conjunto de productos posibles yt; es decir: Pt (x) = {xt : posible (xt , yt

)}. Así mismo, la función distancia es la inversa de la eficiencia técnica de los insumos

productos. Dado que se trata de comparar la evolución de la productividad en función de los

cambios de eficiencia técnica pura, cambios de eficiencia de escala y el cambio técnico, el índice

de Malmquist precisa funciones de distancia calculadas con los modelos CCR y BCC. Así, en un

período t, la función de distancia se define como:

1

𝐷𝑡(𝑥𝑡, 𝑦𝑡)𝐶𝐶𝑅= 𝜃;

1

𝐷𝑡(𝑥𝑡, 𝑦𝑡)𝐵𝐶𝐶= 𝜃

En base a estas relaciones, se utiliza el Índice de Malmquist orientado a los insumos propuesto

por Färe et al. (1994) [96] y citado por [33], siendo este:

𝑀𝐹𝐺𝑁𝑍(𝑥𝑡+1, 𝑦𝑡+1, 𝑥𝑡, 𝑦𝑡) = (𝐷𝑡(𝑥𝑡, 𝑦𝑡)𝐵𝐶𝐶

𝐷𝑡+1(𝑥𝑡+1, 𝑦𝑡+1)𝐵𝐶𝐶) (

𝐷𝑡(𝑥𝑡, 𝑦𝑡)𝐶𝐶𝑅

𝐷𝑡(𝑥𝑡, 𝑦𝑡)𝐵𝐶𝐶

𝐷𝑡+1(𝑥𝑡+1, 𝑦𝑡+1)𝐶𝐶𝑅

𝐷𝑡+1(𝑥𝑡+1, 𝑦𝑡+1)𝐵𝐶𝐶

) √(𝐷𝑡+1(𝑥𝑡+1, 𝑦𝑡+1)𝐶𝐶𝑅

𝐷𝑡(𝑥𝑡+1, 𝑦𝑡+1)𝐶𝐶𝑅) (

𝐷𝐶𝑡+1(𝑥𝑡 , 𝑦𝑡)𝐶𝐶𝑅

𝐷𝐶𝑡(𝑥𝑡, 𝑦𝑡)𝐶𝐶𝑅)

Cambio de

Eficiencia Técnica

Pura (CETP)

Cambio de

Eficiencia de

Escala (CEE)

Cambio Técnico (CT)

En [33] se establece que, un índice MFGNZ >1 indica que la productividad en el período t+1 es

superior a la del período t, puesto que la distancia del periodo t + 1 es menor que la distancia del

periodo t, lo cual es lo deseable. Por el contrario, un MFGNZ <1 indica que la productividad ha

descendido. Para el CETP y el CEE, si este término es mayor a uno (1) significa que la unidad

evaluada ha conseguido ganancia al utilizar los insumos en una forma más eficiente en el periodo

75



t+1 y se acerca al tamaño óptimo de producción en el periodo t+1, respectivamente. El Cambio

Técnico (CT) se define como las ganancias de producción que se deben a las innovaciones

tecnológicas. Es decir, un resultado mayor que 1 indicará mejora o progreso técnico y un valor

menor de 1 pérdida.


En esta sección se adoptó una postura epistémica, siendo está el positivismo, la cual considera

que: a) existe una única realidad, la cual es objetiva, y que está determinada por la relación

causal (ontología), b) no existe relación entre el investigador y la investigación (epistemología),

y c) utiliza los métodos tradicionales basada en el descubrimiento y la verificación de la hipótesis

de investigación planteada (metodología).

Por otro lado, se aborda el contexto metodológico en donde se desarrollan aspectos como: el tipo

y diseño de la investigación, las técnicas e instrumentos de recolección de datos, la población en

estudio, el procedimiento de la investigación, la técnica para la determinación de la eficiencia,

todo este marco en base a la descripción del problema, la hipótesis planteada y los objetivos de la

investigación.

76



CAPÍTULO IV: RESULTADOS Y DISCUSIÓN

4.1. GENERALIDADES

En esta sección se muestran los resultados de la investigación y su discusión, en el mismo orden

en que se plantearon los objetivos específicos (sección 1.6.2). Con estos resultados se evidencia

la forma en que cada uno de los Gobiernos de Latinoamérica contribuyen al control de las

emisiones de GEI en sector eléctrico, específicamente en la generación de energía eléctrica,

desde sus políticas públicas. Seguidamente, se muestra la clusterización de los países en función

de los indicadores que se utilizan tradicionalmente para hacer seguimiento de estas políticas.

Posteriormente, se plantea el modelo para la evaluación de la eficiencia de las políticas públicas

bajo el enfoque determinístico multidimensional para determinar la relación entre la eficiencia de

las políticas públicas y control de las emisiones de GEI debido a la generación de energía

eléctrica del clúster de países latinoamericanos bajo análisis. Seguidamente se valida el diseño de

un modelo para la evaluación de las políticas públicas de los países latinoamericanos, y

finalmente, se contrasta la hipótesis de investigación planteada en la presente Tesis Doctoral.

4.2. POLÍTICAS PÚBLICAS DEL SECTOR ENERGÉTICO ESTABLECIDAS O

ADOPTADAS PARA EL CONTROL DE LAS EMISIONES DE GEI PARA LA

GENERACIÓN DE ENERGÍA ELÉCTRICA POR LOS PAÍSES

LATINOAMERICANOS

En la tabla 4.1 se muestran las políticas públicas (PP) de los países latinoamericanos que han

sido (o serán) implementadas o adoptadas en el sector energía, especificamente para la

generación de electricidad, las cuales fueron consignados en los INDC [15] para la COP 21 de

París para finales del 2015. Las PP extraídas de los INDC [15] se les asigna un número, sin

embargo, puede observarse que unas están incluidas en otras; por ejemplo, PP3, PP4, PP14 están

dentro de la PP1 (diversificación de la matriz energética), pero, a efectos de mostrar la

información en los términos utilizados por los países se expone de la misma manera.

La mejor política a largo plazo debería centrarse en un considerable aumento en la investigación energética mundial y el desarrollo.

(Comité de Premios Nobel para el proyecto Consenso de Copenhague sobre el clima, citado por Björn Lomborg, 08 de abril de 2017).

77



Tabla 4.1. Políticas públicas de países latinoamericanos en el sector energía

PP1: Diversificación de la matriz energética

PP2: Promoción e incremento de la eficiencia energética

PP3: Incremento de la participación de energías renovables (eólica, solar, biomasa y/o fotovoltaica)

PP4: Incrementar la participación de las energías alternativas y otras energías

PP5: La sustitución de combustibles fósiles por biocombustibles o incremento de éstos últimos respecto a los

primeros

PP6: Reducción de la intensidad energética del consumo

PP7: Ampliar las fuentes de energía renovables distintas a la hidroeléctrica

PP8: Diseño de una estrategia de desarrollo de energía a largo plazo

PP9: Planes de acción de mitigación cuyo objetivo es maximizar la carbono-eficiencia

PP10: Posibilidad de usar mecanismos de mercados de carbono

PP11: Reducción de la demanda de energía

PP12: Manejo de sumideros de carbono

PP13: Uso de biocombustibles para uso final (edificios, transporte, industria)

PP14: Generación hidroeléctrica

PP15: Reducción del factor de emisión de la red eléctrica

* No específica, sólo dice que aspira a reducir significativamente el sector con más emisiones, es decir, la producción de energía

eléctrica. Los programas son incipientes en este país. Manejan necesitar ayuda financiera para avanzar en la materia.

**No presentó INDC para la COP 21. No firmó el convenio de París.

*** No específica, sin embargo, dice que entre los campos de acción se encuentra el sector energía, en su componente de


78



La frecuencia de las PP diseñadas o adoptadas por cada uno de los países considerados se

muestra en la figura 4.1, en donde se evidencia que la PP más considerada es la PP3: incremento

de la participación de energías renovables (eólica, solar, biomasa y/o fotovoltaica), lo cual

implica la diversificación de la matriz energética (PP1) [97]. Existe una creciente conciencia en

todo el mundo que las energías renovables y la eficiencia energética son fundamentales para

combatir el cambio climático y avanzar en el desarrollo económico [98][99] y el acceso a

servicios modernos de energía de las personas y poblaciones aún sin acceso a su servicio, por lo

cual, los países de la región no están alejados de este pensamiento al considerar que este tipo de

energía es determinante en el cumplimiento de objetivos nacionales y colectivos planteados en

los INDC [15] para la COP 21 de París para finales del 2015.

Figura 4.1. Frecuencia de las PP adoptadas por los países latinoamericanos en el sector

energético


Para determinar si las PP establecidas por los países latinoamericanos fueron asertivas (o no) se

utilizan los IEDS planteados por la OIEA [75], los cuales previamente fueron presentados (tabla

2.5). En la presente Tesis Doctoral, algunos de los IEDS fueron modificados debido a la

disposición de los datos encontrados en bases confiables como el Sistema de Información

Energética de la Organización Latinoamericana de Energía (SIER-OLADE) [100] y el Banco

Mundial [101].

En la tabla 4.2 se muestran los indicadores tal como fueron planteados originalmente por la

OIEA [75], y en la última columna, se presentan como se utilizan en la presente Tesis Doctoral.

10 10

15

5

7

1 2 23

2

6

2 2

5

1

PP1 PP2 PP3 PP4 PP5 PP6 PP7 PP8 PP9 PP10 PP11 PP12 PP13 PP14 PP15

79



Tabla 4.2. Indicadores utilizados en la presente investigación

Indicador

energético

Componentes Finalidad del indicador En esta investigación doctoral

Indicador OIEA: Dimensión Económica

ECO1:

Uso de la

energía per

cápita

- Uso de energía

(suministro total

de energía

primaria,

consumo final

total y uso de

electricidad)

- Población total

Este indicador mide el nivel

de utilización de la energía

sobre una base per cápita y

refleja las pautas de uso de

la energía y la intensidad

energética agregada de una

sociedad.

ECO1: Uso de energía (kg de equivalente de petróleo per

cápita)

Unidad: kg de equivalente de petróleo per cápita

Finalidad: mide el nivel de utilización de la energía

primaria sobre una base per cápita

Gráficas: se grafica las tendencias para el periodo 2006-

2013. Data tomada del Banco Mundial.

ECO2:

Uso de la

energía por

unidad de PIB

- Uso de energía

(suministro total

de energía

primaria,

consumo final

total y uso de

electricidad)

- PIB

Este indicador refleja las

tendencias en el uso total de

la energía con respecto al

PIB y expresa la relación

general entre la utilización

de la energía y el desarrollo

económico.

ECO2: Uso de energía (kg de equivalente de petróleo)

por US$1.000 PIB (PPA constantes de 2011) [101].

Unidad: kg de equivalente de petróleo /1000 US$ PIB

Finalidad: refleja las tendencias en el uso total de la

energía primaria con respecto al PIB y expresa la

relación general entre la utilización de la energía y el

desarrollo económico [101].


2013. Data tomada del Banco Mundial [101].

ECO3:

Eficiencia de

la conversión

y distribución

de energía

- Pérdidas en los

sistemas de

transformación

incluidas las

pérdidas en la

generación,

transmisión y

distribución de

electricidad

Este indicador mide la

eficiencia de los sistemas de

conversión y distribución en

las diversas cadenas de

suministro de energía,

incluidas las pérdidas

producidas durante la

transmisión y distribución

de electricidad y el

transporte y distribución de

gas [75].

No se emplea ya que se cuenta con los datos necesarios

sobre eficiencia de la conversión y distribución de

energía.

80



Indicador

energético


ECO4:

Relación

reservas /

producción

[75].

- Reservas

recuperables

comprobadas

- Producción total

de energía

Medir la disponibilidad de

las reservas nacionales de

energía con respecto a la

producción correspondiente

de combustibles [75].

ECO4: Relación reservas / generación de energía

𝐸𝐶𝑂4 =𝑅𝑒𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑠 (𝑝𝑒𝑡𝑟ó𝑙𝑒𝑜 + 𝐺𝑁 + 𝑐𝑎𝑟𝑏ó𝑛)(𝑀𝑏𝑒𝑝)

𝐺𝑒𝑛𝑒𝑟𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒 𝑒𝑛𝑒𝑟𝑔𝑖𝑎 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 (𝐺𝑊ℎ)

Unidad: reservas totales en millones de barriles

equivalentes de petróleo (Mbep) por cada GWh de

electricidad generado.

Finalidad: medir la disponibilidad de reservas de energía

con respecto a la generación de electricidad


2015 y los porcentajes de consumo para cada país con

respecto a la región para los años 2006 y 2015. Datos de

la OLADE

Nota: no se consideran las reservas de uranio puesto que,

con excepción de Brasil, en Latinoamérica son muy

pequeñas respecto a las reservas del resto del mundo,

además de que no se dispone de la data completa. La data

disponible se muestra en el anexo C.

ECO5:

Relación

recursos/

producción

- Recursos totales

estimados

- Producción total

de energía

Medir la disponibilidad de

los recursos nacionales de

energía respecto a la

producción correspondiente

de petróleo.

No se emplea ya que se cuenta con los datos de las

reservas comprobadas más no las estimadas, lo cual es

ventajoso para la investigación.

ECO11:

Porcentaje de

combustibles

- Suministro de

energía primaria y

consumo final,

Este indicador facilita el

porcentaje de combustibles

en el suministro total de

ECO 11:

Este indicador se ha modificado en aras de facilitar la

81



Indicador

energético


en la energía

y electricidad

generación de

electricidad y

capacidad de

generación por

tipo de

combustible

- Suministro total

de energía

primaria,

consumo final

total de energía,

generación de

electricidad total

y capacidad total

de generación.

energía primaria (STEP), el

consumo final total (CFT),

la generación de electricidad

y la capacidad de

generación.

comprensión de la información que se desea del mismo.

Su modificación también obedece a que no se dispone de

los datos de la generación por tipo de combustible, pero

sí por tecnología [75]. De tal manera se ha subdividido

en:

ECO11a: Capacidad instalada por tecnología

𝐸𝐶𝑂11𝑎 =𝐶𝑎𝑝. 𝐼𝑛𝑠𝑡. 𝑝𝑜𝑟 𝑡𝑒𝑐𝑛𝑜𝑙𝑜𝑔í𝑎 (𝑀𝑊)

𝐶𝑎𝑝. 𝐼𝑛𝑠𝑡. 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 (𝑀𝑊)∗ 100

Unidad: porcentaje

Finalidad: determina el porcentaje de la capacidad

instalada para las energías verdes y fósiles

Gráficas: se muestra el porcentaje en barras para los años

2006 y 2015, así como la capacidad instalada para el

periodo 2006-2015. Datos de la OLADE.

ECO11b: Consumo final de energía per cápita

Unidad: kbep/khab (mil barriles equivalentes de petróleo

por cada mil habitantes)

Finalidad: mide el consumo final de energía por cada mil

habitantes.

Gráficas: se muestran las tendencias para los años 2006-

2015. Datos de la OLADE.

ECO11c: Suministro de energía primaria

𝐸𝐶𝑂11𝑐 =𝑆𝑚𝑡𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑒𝑛𝑒𝑟 𝑝𝑟𝑖𝑚 𝑝𝑜𝑟 𝑐𝑜𝑚𝑏 (𝑘𝑏𝑒𝑝)

𝑆𝑚𝑡𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑒𝑛𝑒𝑟 𝑝𝑟𝑖𝑚 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 (𝑘𝑏𝑒𝑝)∗ 100

82



Indicador

energético


Unidad: porcentaje

Finalidad: determina el porcentaje del suministro de

energía primaria por tipo de combustible (verdes y

fósiles)

Gráficas: se grafica el porcentaje en barras para los años

2006 y 2015. Datos de la OLADE.

ECO12:

Porcentaje de

energía no

basada en el

carbono en la

energía y

electricidad

- Suministro

primario,

generación de

electricidad y

capacidad de

generación por

energía no basada

en el carbono.

- Suministro total

de energía

primaria,

generación total

de electricidad y

capacidad total de

generación

Este indicador mide el

porcentaje de fuentes de

energía no basadas en el

carbono en el STEP y la

generación de electricidad y

capacidad de generación

[75].

No se emplea puesto que la energía no basada en el

carbono incluye a las renovables y la nuclear. La energía

renovable es considerada en ECO13 y la energía nuclear

en la región latinoamericana es insignificante respecto al

mundo.

ECO13:

Porcentaje de

energías

renovables en

la energía y

electricidad

- Suministro de

energía primaria,

consumo final y

generación de

electricidad y

capacidad de

generación por

energías

renovables

Este indicador mide el

porcentaje de fuentes de

energía renovables en el

STEP, el CFT y en la



[75].

Se subdivide en:

ECO 13a: Porcentaje de energías renovables en la

energía (% total del uso de la energía)

Unidad: porcentaje

Finalidad: mide el el porcentaje de fuentes de energía

renovables respecto del total del uso de la energía.

Gráficas: se muestra un gráfico de barras para los años

83



Indicador

energético


- Suministro total

de energía

primaria y

consumo final

total de energía,

generación de

electricidad total

y capacidad de

generación total

2006 y 2014. Data tomada del Banco Mundial.

ECO 13b: Porcentaje de electricidad renovables en la

energía (% total de la electricidad generada)

Unidad: porcentaje

Finalidad: mide el el porcentaje de electricidad renovable

respecto del total de la electricidad generada

Gráficas: se muestra un gráfico de barras para los años

2006 y 2014. Data tomada del Banco Mundial.

ECO16

Reservas de

combustibles

críticos por

consumo del

combustible

correspondien

te

- Reservas de

combustibles

críticos (por

ejemplo, petróleo,

gas, etc.)

- Consumo de

combustibles

críticos

La finalidad de este

indicador reside en medir la

disponibilidad de las

reservas nacionales de

combustibles críticos. Para

algunos países el

combustible critico puede

ser el gas natural u otro, por

ejemplo, el etanol es un

combustible crítico para el

sector transporte brasileño.

Este indicador proporciona

una medida relativa de la

duración de las existencias

si el suministro se viera

perturbado y el consumo de

combustibles se mantuviera

en los niveles actuales.

No se emplea puesto que no se dispone del consumo del

combustible correspondiente (por ejemplo, petróleo, gas,

etc.)

84



Indicador

energético


Indicador OIEA: Dimensión ambiental

ENV1:

Emisiones de

GEI por la

producción y

uso de energía

per cápita y

por unidad de

PIB

- Emisiones de GEI

por la producción

y uso de energía

- Población y PIB

Este indicador mide las

emisiones totales, per cápita

y por unidad de PIB, de los

tres principales GEI

procedentes de la

producción y uso de la

energía, que tienen un

impacto directo sobre el

cambio climático [75].

ENV1:

En esta ocasión este indicador se subdivide en tres:

ENV1a, ENV1b y ENV1c. Estos se calculan de la

siguiente manera:

ENV1a: Emisiones de GEI totales (CO2+CH4+N2O)

per cápita.

𝐸𝑁𝑉1𝑎 =𝐺𝐸𝐼 𝑝𝑜𝑟 𝑔𝑒𝑛. 𝑒𝑙é𝑐𝑡𝑟𝑖𝑐𝑎 (

𝑡𝑜𝑛𝐾𝑊ℎ

)

𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 ℎ𝑎𝑏𝑖𝑡𝑎𝑛𝑡𝑒𝑠 (ℎ𝑎𝑏)

Unidad: ton/KWh/hab

Finalidad: mide las emisiones de GEI totales

(CO2+CH4+N2O) per cápita.

Gráficas: para cada país se grafica la evolución para el

periodo 2006-2015. También el porcentaje de emisiones

de GEI por generación de energía eléctrica por país

respecto a la región latinoamericana. Datos de la

OLADE.

ENV1b: Emisiones de GEI totales (CO2+CH4+N2O)

por PIB

𝐸𝑁𝑉1𝑏 =𝐺𝐸𝐼 𝑝𝑜𝑟 𝑔𝑒𝑛. 𝑒𝑙é𝑐𝑡𝑟𝑖𝑐𝑎 (


)

𝑃𝐼𝐵

85



Indicador

energético


Unidad: ton/KWh/PIB

Finalidad: mide las emisiones de GEI totales

(CO2+CH4+N2O) por unidad de PIB.

Gráficas: para cada país se grafica la evolución para el

periodo 2006-2013. Datos de la OLADE y Banco

Mundial (PIB).

ENV1c: Porcentaje de emisiones de CO2 por


𝐸𝑁𝑉1𝑐 =𝐸𝑚𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 𝐶𝑂2 𝑝𝑜𝑟 𝑔𝑒𝑛. 𝑒𝑙é𝑐𝑡𝑟𝑖𝑐𝑎 (


)

𝐸𝑚𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 𝐺𝐸𝐼 𝑝𝑜𝑟 𝑔𝑒𝑛. 𝑒𝑙é𝑐𝑡𝑟𝑖𝑐𝑎 (𝑡𝑜𝑛

𝐾𝑊ℎ)

∗ 100

Unidad: porcentaje

Finalidad: expresa las emisiones de CO2 respecto a las

emisiones totales de GEI por generación de electricidad

Gráficas: se muestra la evolución para el periodo 2006-

2015 mediante un gráfico de barras. Datos de la OLADE.

Fuente: realización propia con base en los indicadores definidos por la OIEA [75] (sección 2.4.2)

86



Una vez que se han presentado los indicadores utilizados en la presente investigación, a

continuación, se procede al análisis de cada uno de ellos para los países latinoamericanos:

ECO1: Uso de energía (kg de equivalente de petróleo per cápita)

El indicador ECO1 evalúa el nivel de utilización de la energía sobre una base per cápita y refleja

las pautas de uso de la energía y la intensidad energética agregada de una sociedad [75]. El

Banco Mundial [101] establece que el uso de la energía se refiere al uso de la primaria antes de

la transformación a otros combustibles de uso final, lo que equivale a la producción más las

importaciones y los cambios en las existencias, exceptuando las exportaciones y los

combustibles suministrados a los buques y aeronaves dedicados al transporte internacional. La

OLADE [100] lleva un registro de energía primaria; petróleo, gas natural, carbón mineral,

hidroenergía, geotermia, nuclear, leña, caña de azúcar y derivados.

En la tabla 4.3 se muestran los valores de ECO1 para los países considerados en el periodo 2006-

2013, los cuales tienen una tendencia al alza del uso de energía para la mayoría de los países, con

excepción de El Salvador y República Dominicana, indicando éstos han disminuido ligeramente

el consumo de energía primaria sobre una base per cápita en este periodo. La evolución de este

indicador se presenta en el anexo D.

Tabla 4.3. Uso de energía (kg de equivalente de petróleo per cápita) País 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Argentina 1.841,99 1.846,94 1.924,37 1.852,32 1.909,73 1.918,51 1.906,63 1.894,62

Bolivia 700,35 561,05 586,89 601,38 644,58 669,89 758,10 785,52

Brasil 1.168,43 1.221,36 1.276,27 1.222,43 1.338,59 1.346,65 1.391,91 1.437,80

Chile 1.813,51 1.860,10 1.822,00 1.754,17 1.812,96 1.953,90 2.139,76 2.201,18

Colombia 649,38 637,51 659,61 676,04 679,53 673,43 673,83 668,50

Costa Rica 970,74 1.031,81 1.035,30 1.016,19 1.022,18 1.011,85 1.015,72 1.029,00

Cuba 967,56 904,66 955,32 1.116,63 1.016,46 980,54 955,53 1.030,88

Ecuador 786,77 833,20 854,27 895,87 919,42 934,38 943,75 979,75

El Salvador 793,30 748,12 749,08 699,61 698,29 708,67 720,37 693,44

Guatemala 587,24 616,89 578,26 649,41 691,98 724,29 720,44 767,65

Haití 372,73 384,51 383,52 383,23 379,67 387,38 395,90 393,16

Honduras 569,94 657,40 640,74 603,66 608,23 663,95 662,42 662,44

México 1.534,15 1.551,29 1.572,88 1.500,42 1.486,03 1.525,35 1.545,50 1.545,78

Nicaragua 520,05 521,96 520,96 517,53 515,48 527,15 559,73 593,67

Panamá 915,50 879,52 872,57 945,85 1.024,60 1.102,19 1.108,99 1.057,48

Paraguay 693,57 708,78 732,88 732,69 774,22 774,71 783,34 764,14

Perú 473,97 506,63 524,93 576,68 654,02 692,79 715,61 708,33

República

Dominicana762,08 763,41 744,50 716,55 739,89 740,36 763,76 731,31

Uruguay 955,46 947,84 1.239,12 1.227,87 1.210,58 1.304,75 1.365,35 1.350,51

Venezuela 2.304,31 2.096,72 2.307,75 2.276,80 2.496,24 2.283,49 2.447,28 2.271,19

Fuente: Banco Mundial [101]

En la figura 4.2 se muestra la comparación del indicador ECO1 para los años 2006 y 2013. Se

observa que para 17 de los 20 países hay un incremento en el uso de la energía o la tendencia a

permanecer invariable. La excepción de esta tendencia es Venezuela con un valor de 2.304,31

(año 2006) a 2.271,19 (año 2013) kg equivalente de petróleo per cápita, sin embargo, la

87



disminución es inferior al 1,5%, por lo que podría considerarse insignificante. De hecho,

Venezuela es el país con el valor más alto para este indicador de la región, lo que significa que

posee el mayor consumo de energía primaria sobre una base per cápita respecto al resto. Esto se

debe a que este país tiene una posición privilegiada a nivel mundial y, por ende en

Latinoamérica, respecto a los volúmenes de producción de petróleo crudo, gas natural líquido y

carbón, lo cual demuestra su dependencia de la venta y comercialización de energía primaria

[102], lo que se traduce en el alto valor el indicador ECO1 respecto a los demás países de la

región.

Figura 4.2. Comparación para el 2006 y 2013 del uso de la energía (kg equiv. de petróleo per

cápita)

Fuente: realización propia con datos del Banco Mundial [101]

ECO2: Uso de energía (kg de equivalente de petróleo) por US$1.000 PIB

El indicador ECO2 refleja las tendencias en el uso total de la energía con respecto al PIB y

expresa la relación general entre la utilización de la energía y el desarrollo económico [75]. Este

indicador establece la energía utilizada por cada 1.000 US$ producidos. Un alto valor en este

indicador refleja un coste alto en la conversión de energía en riqueza, es decir, se consume

mucha energía obteniendo un PIB bajo, mientras que, un valor pequeño de este indicador refleja

un coste bajo, por lo cual se consume poca energía, obteniendo un PIB alto. Los países con

valores elevados de ECO2 son Argentina, Bolivia, Chile, El Salvador, Honduras, México,

Nicaragua, Paraguay, Venezuela y, especialmente, Haití con valores de 237,06 (2006) y 241,11

(2013) kg equivalente/1000$ PIB, los cuales se muestran en la tabla 4.4. De manera contraria, el

resto de países latinoamericanos tienen valores bajos de este indicador, especialmente Perú (con

58,75 y 58,30 para los años 2006 y 2013, respectivamente) y Cuba (con 59,28 y 50,88 para los

años 2006 y 2013, respectivamente).

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

4500

5000

AR BO BR CL CO CR CU EC SV GT HT HN MX NI PA PY PE RD UY VE

1842

7001168

1814

649 971 968 787 793 587 373 570

1534

520915 694 474 762 955

2304

1895

786

1438

2201

669

10291031980 693

768393

662

1546

594

1057764

708731

1351

2271

Uso

de

ener

gía

(kg

de

equ

ival

ente

de

pet

róle

o p

er c

ápit

a)

2006 2013

88



En Latinoamérica el uso de la energía y el crecimiento económico presentan una fuerte y directa

relación [103]. Según se plantea en [103] más allá de las enormes mejoras en eficiencia y en

difusión de tecnología internacional, el consumo de energía continúa creciendo a la par de la

economía, por lo cual la sociedad moderna no ha podido todavía romper este lazo.

En la figura 4.3 se muestra la comparación de este indicador para los años 2006 y 2013. De este

contraste se evidencia que Bolivia, Brasil, Guatemala, Haití y Honduras aumentan su valor en el

2013, con respecto al 2006, indicando que en estos países se incrementa el coste de la conversión

de energía en riqueza, obteniendo un PIB bajo. Caso contrario ocurre con el resto de los países

de la región, donde el coste de la conversión de energía disminuye, obteniendo un PIB alto.

La evolución de este indicador muestra que los países con tendencia al alza son Guatemala,

Haití, Honduras y Perú. De manera contraria, los países con tendencia a bajar son Argentina,

Bolivia, Colombia, Costa Rica, Cuba, El Salvador, México, Panamá, Paraguay y República

Dominicana. Por su parte, Brasil, Chile, Ecuador, Nicaragua, Uruguay y Venezuela han tenido

un comportamiento constante en el periodo considerado. Las gráficas de esta evolución se ubican

en el anexo E.

Tabla 4.4. Uso de energía (kg de equivalente de petróleo) por US$1.000 PIB País 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Argentina 110,60 102,77 103,97 107,56 101,54 97,94 99,33 99,72

Bolivia 144,80 112,82 113,04 113,93 119,18 119,64 130,85 123,18

Brasil 93,23 92,88 93,30 90,37 92,92 90,83 92,98 94,10

Chile 101,90 100,51 96,37 94,79 93,66 96,41 101,21 101,23

Colombia 66,53 61,85 62,54 63,78 62,34 58,58 56,83 57,81

Costa Rica 83,28 82,99 80,66 81,01 78,63 75,53 73,27 73,47

Cuba 59,28 52,61 53,65 56,06 59,21 54,16 54,33 50,88

Ecuador 75,98 84,12 72,86 86,30 84,26 82,72 77,30 79,36

El Salvador 108,63 98,96 98,14 94,89 94,44 93,29 90,16 83,57

Guatemala 91,56 92,55 85,88 98,06 103,78 106,53 105,09 110,25

Haití 237,06 240,35 241,41 237,58 252,77 247,95 249,73 241,11

Honduras 137,47 152,02 144,66 142,06 140,25 149,75 145,64 143,76

México 105,08 101,16 98,74 103,75 95,89 96,83 97,19 96,08

Nicaragua 133,40 128,81 126,64 131,00 128,03 124,69 126,91 129,98

Panamá 72,45 63,32 58,45 63,49 64,24 62,34 58,93 54,30

Paraguay 109,76 107,91 106,33 112,17 106,21 103,23 107,12 92,88

Perú 58,75 58,58 56,30 58,38 63,83 61,10 61,95 58,30

República

Dominicana79,77 74,63 72,51 70,49 68,39 67,56 69,40 62,46

Uruguay 70,85 66,14 80,97 77,24 70,90 72,89 73,89 70,08

Venezuela 142,59 121,27 128,83 133,37 150,71 134,31 138,25 128,39 Fuente: Banco Mundial [101]

89



Figura 4.3. Comparación para el 2006 y 2013 del uso de la energía (Kg equiv. de petróleo) por

US$1.000 PIB


ECO4: Relación reservas totales (Mbep) /Generación de electricidad (GWh)

La finalidad del ECO4 es medir la disponibilidad de reservas nacionales de energía (Mbep) con

respecto a la generación de electricidad (GWh), a saber:

𝐸𝐶𝑂4 =𝑅𝑒𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑠 (𝑝𝑒𝑡𝑟ó𝑙𝑒𝑜 + 𝐺𝑎𝑠 𝑁𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎𝑙 + 𝑐𝑎𝑟𝑏ó𝑛)(𝑀𝑏𝑒𝑝)

𝐺𝑒𝑛𝑒𝑟𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒 𝑒𝑛𝑒𝑟𝑔𝑖𝑎 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 (𝐺𝑊ℎ)

Como es de notar, en este caso se han sumado las reservas probadas de petróleo, gas natural y

carbón. No se consideran las reservas de uranio, ya que, con excepción de Brasil (alberga el 5%

de la reserva mundial), son inexistentes para la mayoría de los países [104]. Además de Brasil,

solo en Argentina, México y Perú existen reservas de este elemento (ver anexo C).

La data del indicador ECO4 se muestra en la tabla 4.5. Este indica que hay disponibles “x”

cantidad de reservas en Mbep por cada GWh de energía generado. De esta manera, un valor alto

en este indicador refleja la existencia de una importante cantidad de reservas por cada GWh que

se produce. De manera contraria, mientras que un valor bajo indica que la disponibilidad de

reservas por GWh de energía producida es pequeña. Un valor de cero (0) para este indicador

manifiesta que el país en cuestión no tiene disponibilidad de reservas de petróleo, gas natural o

carbón. En este último caso se encuentran El Salvador, Honduras, Nicaragua, Paraguay,

República Dominicana y Uruguay.

0

100

200

300

400

500

AR BO BR CL CO CR CU EC SV GT HT HN MX NI PA PY PE RD UY VE

111 14593 102 67 83 59 76 109 92

237137 105 133

72 11059 80 71

143

100123

94 101

5873

5179

84 110

241

144

96130

54

93

5862 70

128

ECO

2: U

so d

e en

ergí

a (k

g d

e eq

uiv

alen

te d

e p

etró

leo

) p

or

US$

1.0

00

PIB

2006 2013

90



Tabla 4.5. Relación reservas totales (Mbep) /Generación de electricidad (GWh) País 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Argentina 0,06424 0,06423 0,05692 0,05564 0,05317 0,05017 0,04610 0,04518 0,04609 0,04477

Bolivia 0,98460 0,88394 0,79100 0,30414 0,25256 0,22992 0,19862 0,24283 0,21106 0,18113

Brasil 0,11029 0,10506 0,10129 0,10077 0,09432 0,09336 0,09028 0,08801 0,08612 0,08155

Chile 0,01863 0,01760 0,01703 0,01625 0,01630 0,01481 0,05171 0,04919 0,04848 0,04910

Colombia 0,51885 0,49754 0,49190 0,47752 0,46446 0,45041 0,50414 0,48887 0,46033 0,43564

Costa Rica 0,01822 0,01751 0,01672 0,01705 0,01654 0,01612 0,01560 0,01549 0,01552 0,01466

Cuba 0,04300 0,03820 0,02663 0,03313 0,03103 0,02889 0,02631 0,02390 0,02215 0,01952

Ecuador 0,43064 0,38395 0,35787 0,36592 0,33345 0,30805 0,37545 0,36305 0,33852 0,30071

El Salvador 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000

Guatemala 0,05966 0,05494 0,05460 0,05210 0,05287 0,05671 0,04871 0,04936 0,04207 0,03818

Haití 0,07585 0,05550 0,05550 0,08066 0,06662 0,06293 0,03721 0,03913 0,04185 0,03243

Honduras 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000

México 0,10011 0,09317 0,08783 0,08572 0,08199 0,07671 0,07561 0,07595 0,07269 0,06899

Nicaragua 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000

Panamá 0,09407 0,08838 0,08894 0,08222 0,07705 0,07275 0,06642 0,06381 0,06155 0,05551

Paraguay 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000

Perú 0,09029 0,08308 0,08136 0,07871 0,07597 0,07155 0,08248 0,07698 0,07041 0,06076

República

Dominicana0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000

Uruguay 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000

Venezuela 1,10654 1,18967 1,75200 1,98677 2,89632 2,75945 2,65527 2,56415 2,60576 2,71429

Fuente: cálculos realizados por la autora con datos de la OLADE [100]

Para el 2006, Chile y Costa Rica son los países que tienen los menores valores del indicador en

toda la región. Además, Costa Rica es el país con tendencia a la baja durante el periodo 2006-

2015, reflejando que es el país con menos consumo de reservas para la generación de energía,

producto de que esta nación solo tiene reservas de carbón [100] (ver anexo F). Por su parte, la

evolución de Chile en periodo 2006-2015 es al alza, debiéndose al incremento de las reservas

probadas de carbón, de 155 Mt en el 2006 a 691 Mt en el 2015. Bolivia y Venezuela para el 2006

son los países de la región [105] con más reservas disponibles por cada GWh de energía

producido. Sin embargo, la tendencia de Bolivia durante el periodo considerado es a la baja,

mientras que Venezuela incrementó la disponibilidad de sus reservas por cada GWh generado,

esto para el periodo 2006-2015. En el anexo F se muestra la evolución del indicador ECO4 los

países latinoamericanos en el periodo considerado.

En Latinoamérica para el 2006 con un total de 3.715 Mbep de reservas disponibles por cada

GWh de energía generado, se tiene que Venezuela se atribuye el 29,78% y Bolivia el 26.50%,

siendo el primer y segundo lugar, respectivamente. Para el 2015 con de un total de reservas

consumidas de 4,097 Mbep/GWh, Venezuela de nuevo es el país con más reservas disponibles

con un 66,25%, mientras que Colombia ocupa el segundo puesto con el 10,63%. El caso de

Venezuela es justificado por ser el país pionero en reservas probadas de petróleo [102] y gas

natural [105], y es el tercero en reservas probadas de carbón.

En la figura 4.4 se muestra la comparación del porcentaje para cada país para los años 2006 y

2015. Un hecho interesante es que, con excepción de Venezuela, el resto de los 19 países

91



disminuyen (en porcentaje) las reservas disponibles por cada GWh que se genera. Venezuela con

respecto a los demás países de la región pasa del 29,78% en el 2006 al 66,25% en el 2015.

Figura 4.4. Relación reservas totales (Mbep) /Generación de electricidad (GWh) para los países

Latinoamericanos. Comparación de los años 2006 y 2015.

Fuente: realización y cálculos propios

Venezuela de nuevo resalta, en este caso debido a la gran cantidad de reservas fósiles disponibles

al punto de poseer las reservas comprobadas equivalentes a la quinta parte de todo el petróleo

existente en el planeta [102]. Esto ha hecho que Venezuela se posicione dentro del grupo de los

10 países más importantes del mundo y en el top de los 28 países más influyentes, lo cual le

confieren un estatus, al menos en el aspecto energético, de gran importancia a nivel mundial

[102].

ECO11a: Capacidad instalada por tecnología (porcentaje)

La finalidad de este indicador es determinar el porcentaje de la capacidad instalada por

tecnología respecto a la instalada total. Un comportamiento idóneo de este indicador es que el

porcentaje de la capacidad instalada con tecnologías verdes se incremente en el periodo 2006-

2015, con lo cual se disminuye el porcentaje procedente de tecnologías fósiles. Lo anterior es

congruente con lo planteado con el IPCC en los documentos de 1996 [10] y 2014 [53] y en los

INDC [15] presentados por los países para la Cumbre de París del 2015, es decir, el incremento

de tecnologías verdes o renovables, apareciendo esta política en 15 de los 20 países

latinoamericanos (ver figura 4.1).

En la tabla 4.6 se muestra la capacidad instalada por tecnología (en porcentajes), en donde las

columnas resaltadas con colores representan la sumatoria de los porcentajes de las tecnologías

verdes y las fósiles. En el anexo G se muestra la capacidad instalada (MW) por tecnología y la

total para cada país para el periodo 2006-2013.

92



Comparando los valores de la tabla 4.6 entre los países para el 2015 se tiene que el país con una

capacidad instalada que en su mayoría es renovable o verde es Paraguay con un 99,93%. A este

país le siguen Colombia con 81,70%, Costa Rica con 79,23%, Brasil con 71,91%, Panamá con

62,84%, Uruguay con 61,66% y Venezuela con 48,94%. En el otro extremo, es decir, los países

cuya capacidad instalada es mayoritariamente basada en tecnologías fósiles, se encuentra en

primer lugar Cuba con 98,50%, República Dominicana con un 87,71%, Bolivia con 77,53%,

México con 72,44%, Argentina con 67,93%, Nicaragua 65,30%, Perú 63,18%, Chile 61,73%,

Guatemala 61,23%.

Cotejando los valores de la tabla 4.6 del mismo país entre los años 2006 y 2015 se tiene que el

país que disminuyo la capacidad instalada de tecnologías fósiles fue Honduras, teniendo un valor

de 67,51% (2006) y pasar al 47,99% (2015), lo cual significa un avance en términos de

desarrollo sustentable. Venezuela por su parte, lamentablemente disminuye su capacidad

instalada renovable en el 2015 (48,94%) respecto al 2006 (65,71%) significando un retroceso en

desarrollo sustentable e incoherencia de políticas públicas ambientales.

93



Tabla 4.6. Capacidad instalada por tecnologías (porcentaje del total)

País Año %Eólica %Geotérmica %Hidro %Nuclear %Otras %SolarTotal

renovables

%Term.ciclo

Combinado%Term.M.C.I

%Term.Turbo

Gas

%Term.Turbo

VaporTotal fósiles

2015 0,58 0,00 26,77 4,69 0,00 0,02 32,06 27,98 9,64 15,76 14,55 67,93

2006 0,00 0,00 35,05 3,59 0,10 0,00 38,74 0,00 4,59 28,32 28,35 61,26

2015 0,37 0,00 22,09 0,00 0,00 0,00 22,46 0,00 0,00 73,64 3,89 77,53

2006 0,00 0,00 34,57 0,00 0,00 0,00 34,57 0,00 0,00 65,43 0,00 65,43

2015 5,42 0,00 65,05 1,42 0,00 0,02 71,91 0,00 6,19 10,02 11,87 28,08

2006 0,00 0,00 76,08 2,07 0,24 0,00 78,39 0,00 4,14 11,54 5,92 21,60

2015 0,00 0,00 31,06 0,00 7,20 0,00 38,26 0,00 15,17 21,68 24,88 61,73

2006 0,00 0,00 36,19 0,00 0,01 0,00 36,20 0,00 10,47 33,32 19,71 63,50

2015 0,11 0,00 69,77 0,00 11,82 0,00 81,70 0,00 10,12 0,00 8,18 18,30

2006 0,14 0,00 67,48 0,00 1,15 0,00 68,77 0,00 25,97 0,00 5,27 31,24

2015 8,67 7,10 63,43 0,00 0,00 0,03 79,23 0,00 20,77 0,00 0,00 20,77

2006 0,00 7,91 67,35 0,00 3,28 0,00 78,54 0,00 20,15 0,00 1,32 21,47

2015 0,01 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 1,01 0,00 43,16 9,24 46,10 98,50

2006 0,01 0,00 0,93 0,00 0,00 0,00 0,94 0,00 58,13 7,82 33,11 99,06

2015 0,36 0,00 41,08 0,00 0,00 0,44 41,88 0,00 28,33 18,52 11,27 58,12

2006 0,00 0,00 47,40 0,00 0,00 0,00 47,40 0,00 19,16 20,00 13,44 52,60

2015 0,00 12,32 28,48 0,00 0,00 0,00 40,80 0,00 36,85 4,95 17,41 59,21

2006 0,00 12,29 37,41 0,00 0,00 0,00 49,70 0,00 34,29 8,53 7,48 50,30

2015 2,39 1,06 32,64 0,00 0,00 2,68 38,77 0,00 17,68 5,06 38,49 61,23

2006 0,00 1,37 34,98 0,00 0,00 0,00 36,35 0,00 32,33 6,95 24,37 63,65

2015 0,00 0,00 18,37 0,00 0,00 0,00 18,37 0,00 0,00 0,00 81,37 81,37

2006 0,00 0,00 25,82 0,00 0,00 0,00 25,82 0,00 0,00 0,00 74,18 74,18

2015 6,74 0,00 28,05 0,00 0,00 17,21 52,00 0,00 35,90 2,66 9,43 47,99

2006 0,00 0,00 32,49 0,00 0,00 0,00 32,49 0,00 58,97 4,68 3,86 67,51

2015 1,27 1,59 21,93 2,75 0,00 0,01 27,55 0,00 0,00 36,29 36,15 72,44

2006 0,00 1,97 21,67 2,80 0,00 0,00 26,44 0,00 0,00 31,97 41,60 73,57

2015 0,00 11,64 9,05 0,00 14,02 0,00 34,71 0,00 38,02 4,90 22,38 65,30

2006 0,00 11,47 13,71 0,00 0,00 0,00 25,18 0,00 27,09 10,35 37,38 74,82

2015 7,81 0,00 53,35 0,00 0,00 1,68 62,84 0,00 7,87 9,41 19,88 37,16

2006 0,00 0,00 57,70 0,00 0,00 0,00 57,70 0,00 2,94 16,63 22,73 42,30

2015 0,00 0,00 99,93 0,00 0,00 0,00 99,93 0,00 0,07 0,00 0,00 0,07

2006 0,00 0,00 99,92 0,00 0,00 0,00 99,92 0,00 0,08 0,00 0,00 0,08

2015 1,97 0,00 34,06 0,00 0,00 0,79 36,82 24,02 11,84 22,40 4,92 63,18

2006 0,01 0,00 48,30 0,00 0,00 0,00 48,31 3,08 18,73 21,93 7,95 51,69

2015 1,44 0,00 10,39 0,00 0,00 0,46 12,29 13,54 60,77 6,23 7,17 87,71

2006 0,00 0,00 8,55 0,00 0,00 0,00 8,55 14,65 51,85 10,44 14,51 91,45

2015 21,48 0,00 38,56 0,00 0,00 1,62 61,66 0,00 2,15 20,45 15,74 38,34

2006 0,00 0,00 68,39 0,00 0,00 0,00 68,39 0,00 0,30 19,37 11,94 31,61

2015 0,16 0,00 48,77 0,00 0,00 0,01 48,94 3,25 4,19 30,07 13,55 51,06

2006 0,00 0,00 65,71 0,00 0,00 0,00 65,71 0,00 0,00 14,28 20,01 34,29Venezuela

Haití

Honduras

México

Nicaragua

Panamá

Paraguay

Perú

R. Dominicana

Uruguay

Cuba

Ecuador

El Salvador

Guatemala

Argentina

Bolivia

Brasil

Chile

Colombia

Costa Rica

Fuente: cálculos propios con datos de la OLADE [100]

94



ECO11b: Consumo final de energía per cápita

El indicador ECO11b es ampliamente utilizado como medida de acceso al uso de la energía,

tanto de los patrones de consumos residenciales como industriales y comerciales. Mide el

consumo “aparente” derivado del cociente entre consumo final de energía (primaria y

secundaria) de todos los sectores de la economía y el número de habitantes a mitad de cada año

[106]. En el caso de la presente Tesis Doctoral este indicador expresa el consumo final de

energía por cada mil habitantes, cuya data ha sido tomada de la OLADE [100], mostrándose en

la tabla 4.7 para el periodo 2006-2015.

Es de notar que para el año 2006 el país con mayor consumo de energía per cápita es Venezuela

con un valor de 10,49 kbep/khab, seguido de Chile y Argentina con valores de 10,02 y 9,08

kbep/khab, respectivamente, lo que indica que estos países tienen un amplio acceso al uso de la

energía, pudiendo ser atribuida a la capacidad instalada y en el caso de Venezuela al bajo costo

de la misma. Los países con menos consumo para este mismo año serían Haití, Nicaragua y

Bolivia, teniendo valores de indicador de 2,09; 2,54 y 2,83 kbep/khab, respectivamente,

indicando que estos países son los que presentaron menor acceso al uso de la energía en el 2006.

Para el 2015, se mantienen Argentina, Chile y Venezuela como los países con mayor consumo

final de energía per cápita, sin embargo, Chile se lleva el primer lugar seguido por Venezuela y

Argentina. Los países con menos consumo son de nuevo Haití (2,17 kbep/khab) y Nicaragua

(2,82 kbep/khab).

Tabla 4.7. Consumo final de energía per cápita (kbep/khab) País 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Argentina 9,08 9,57 9,72 9,04 9,61 9,80 9,73 10,11 9,88 9,87

Bolivia 2,83 2,98 3,12 3,23 3,49 3,77 3,86 4,16 4,29 4,39

Brasil 6,83 7,17 7,34 7,11 7,62 7,81 8,28 8,34 8,41 8,16

Chile 10,02 10,51 10,55 10,23 10,48 11,15 10,90 11,37 10,43 12,24

Colombia 4,13 3,90 4,55 4,22 4,04 4,24 4,34 4,38 4,49 4,50

Costa Rica 5,54 6,03 6,21 5,75 5,74 5,65 5,56 5,56 5,53 5,72

Cuba 4,11 3,94 4,83 6,60 6,81 6,25 6,41 6,19 6,29 6,66

Ecuador 4,51 4,54 4,69 4,98 5,04 5,30 5,40 5,55 5,86 5,56

El Salvador 4,00 3,61 3,45 3,26 3,26 3,24 2,95 2,74 2,69 3,09

Guatemala 3,96 3,92 3,72 4,11 4,68 4,61 4,48 4,35 4,91 4,76

Haití 2,09 2,16 2,14 2,12 2,07 2,10 2,05 2,08 2,09 2,17

Honduras 3,56 3,72 3,74 3,79 3,62 4,08 4,23 4,07 5,03 4,32

México 7,36 7,52 7,68 7,22 7,43 7,60 7,43 7,39 7,33 7,47

Nicaragua 2,54 2,65 2,53 2,48 2,50 2,51 2,59 2,61 2,70 2,82

Panamá 5,76 6,16 5,79 6,24 5,47 5,73 5,98 5,91 6,12 6,12

Paraguay 4,40 4,32 4,55 4,63 4,85 4,84 4,76 4,77 4,94 5,11

Perú 3,05 3,13 3,47 3,61 3,84 4,09 4,07 4,24 4,17 4,38

República

Dominicana4,15 4,18 4,06 4,03 4,17 4,11 4,34 4,25 3,90 4,19

Uruguay 5,48 5,99 6,91 7,23 7,68 7,88 7,97 8,36 8,79 9,42

Venezuela 10,49 10,60 12,65 12,39 14,35 11,51 12,53 11,37 11,34 9,98

Fuente: OLADE [100]

95



En la figura 4.5 se muestran los valores del indicador ECO11b para los años 2006 y 2015 para

los países objeto de análisis. Las gráficas de las tendencias de este indicador para el periodo

2006-2015 se muestran en el anexo H. Para el periodo considerado los países con tendencia a la

baja son Costa Rica y El Salvador. Haití, México y República Dominicana resaltan como los

países que mantienen un consumo prácticamente invariable. Para el resto de los países se tiene

un alza en el consumo final de energía en el periodo considerado (ver anexo H).

Figura 4.5. Consumo final de energía per cápita (kbep/khab). Comparación de los años 2006 y

2015

Fuente: realización propia con datos de la OLADE [100]

ECO11c: Suministro de energía primaria (kbep)

La energía primaria abarca las diferentes fuentes de energía tal como se obtienen de la

naturaleza, ya sea de manera directa (energía hidráulica o solar), luego de un proceso de

extracción (petróleo, carbón mineral o geotermia) o mediante la fotosíntesis (leña y demás

combustibles vegetales) [107]. En esta Tesis Doctoral la finalidad de este indicador es determinar

el porcentaje del suministro de energía primaria por tipo de energía respecto al suministro total

de energía primaria, lo cual a su vez permite cuantificar qué porcentaje de éstas son energías

renovables o verdes y cuanto es energía fósil. La OLADE [100] [107] establece que las formas

de energías primarias son el petróleo, el gas natural, el carbón mineral, la hidroenergía, la

geotermia, la nuclear, la leña, la caña de azúcar y sus derivados (melaza, caldo y bagazo con

fines energéticos) y otras fuentes primarias (residuos animales y otros residuos vegetales,

energéticos recuperados). En este sentido, al clasificar las formas de energías primarias en

energías verdes, fósiles u otras primarias se tiene la información presentada en la figura 4.6.

96



Renovables o

verdes

FósilesEnergías

primarias

Eólica

Nuclear

Geotermia

Petróleo

Gas Natural

Carbón Mineral

Leña

Caña de azúcar y derivados

Otras

primarias

Residuos animales

Otros residuos vegetales

Energéticos recuperados

Hidroenergía

Solar

Figura 4.6. Formas de energía primaria

Fuente: realización propia a partir de OLADE [100]

Los valores de energía primaria (total) se presentan en la tabla 4.8, en la cual puede apreciarse la

evolución del suministro para el periodo 2006-2015.

Tabla 4.8. Suministro total de energía primaria (kbep)

PAÍS 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Argentina 566.515,26 590.255,8 600.247,47 567.275,98 575.376,73 585.445,56 594.683,41 598.759,81 607.993,36 611.609,9

Bolivia 47.619,67 38.345,32 40.922,31 40.221,63 44.511,78 46.587,71 51.464,77 55.317,8 58.466,87 58.561,11

Brasil 1.626.753,46 1.708.897,86 1.788.433,91 1.723.820,63 1.843.577,41 1.842.219,12 1.924.923,6 2.029.221,69 2.090.198,93 2.055.245,28

Chile 213.171,04 186.735,47 180.110,81 179.053,81 179.127,7 201.122,5 227.824,45 240.736,11 225.728,93 261.730,73

Colombia 268.496,51 267.991,77 320.058,29 330.901,55 290.367,12 298.812,79 297.060,46 302.570,41 288.183,44 284.454,64

Costa Rica 21.069,97 22.570,53 22.723,01 20.533,63 21.890,23 18.906,25 18.092,71 18.427,31 18.340,07 19.495,74

Cuba 55.692,56 56.195,54 76.295,74 77.303,03 73.822,83 73.886,38 74.722,6 72.675,16 73.952,78 76.704,52

Ecuador 80.819,1 85.939,44 82.324,98 86.675,89 75.230,22 85.118,11 81.444,32 78.320,77 75.771,86 74.635,6

El Salvador 20.238,03 17.855,3 17.356,68 15.431,73 15.309,68 14.676,02 8.540,93 7.765,88 6.599,78 7.635,45

Guatemala 37.118,56 38.086,65 38.351,27 43.720,16 53.496,66 58.889,64 58.870,21 64.242,53 64.889,94 66.633,1

Haití 20.591,7 20.980,41 21.304,72 22.009,49 22.513,59 23.250,91 24.029,36 24.028,64 23.356,24 23.885,75

Honduras 15.520,84 16.620,88 16.888,47 17.253,08 16.719,66 18.525,3 20.000,13 19.253,39 26.123,83 20.255,18

México 1.209.685,59 1.152.177,43 1.179.638,27 1.196.200,91 1.154.885,31 1.205.218,9 1.224.163,41 1.275.026,63 1.230.291,94 1.188.964,75

Nicaragua 15.035,11 15.361,62 14.908,22 15.602,11 15.566,03 15.791,98 14.655,57 16.989,08 17.184,33 17.896,1

Panamá 6.646,85 6.479,42 6.408,29 6.077,8 5.481,7 6.693,39 8.155,29 8.280,14 8.369,32 9.234,9

Paraguay 51.898,16 53.143,5 56.433,9 55.737,66 58.659,61 61.193,7 60.717,4 60.395,5 58.216,84 59.055,3

Perú 131.392,46 147.363,21 154.523,94 176.467,32 217.744,98 250.971,68 255.519,76 256.483,38 273.307,6 243.862,55

R.Dominicana 28.167,04 28.282,96 26.805,78 23.596,44 25.325,31 26.639,79 28.187,26 28.616,11 29.932,61 25.832,94

Uruguay 20.593,98 22.591,91 27.685,89 27.153,1 29.809,82 24.564,31 28.560,35 32.156,64 34.614,19 36.359,85

Venezuela 676.712,85 679.539,73 782.502,26 803.055,08 796.783,74 703.360,87 702.170,7 716.540,28 596.926,45 591.190,12 Fuente: OLADE [100]

97



Los porcentajes de cada tipo de energía primaria para los años 2006 y 2015 se muestran en las

figuras 4.7a y 4.7b. Estos fueron calculados a partir de los datos publicados por la OLADE en

[100]. La finalidad de presentarlos en porcentaje y comparar los años mencionados radica en

analizar los cambios en el suministro de energía primaria desde el inicio hasta el final del periodo

considerado, es decir si se incrementa el porcentaje de las formas de energías verdes

(hidroenergía, geotermia y nuclear) o si disminuyeron las energías fósiles (petróleo, gas natural,

carbón mineral, leña, caña de azúcar y derivados), esto para cada país de Latinoamérica.

La figura 4.7a muestra los primeros diez (10) países del grupo considerado. De los gráficos

presentados resalta Costa Rica, Ecuador y Paraguay más no en el resto de los países de este

primer grupo. Ecuador resalta debido a dos (2) cambios fundamentales; el primero es la

disminución del suministro de petróleo desde 81,47% (65.847,17 kbep) en el 2006 hasta un

69,63% (51.966,38 kbep) en el 2015, mientras que el segundo cambio es el incremento de la

hidroenergía, teniendo en el 2006 un valor del 6,83% (5.521,80 kbep) y para el 2015 fue de

13,59% (10.143,06 kbep) [100] (ver anexo I).

Costa Rica presenta un porcentaje de energía geotérmica importante, siendo para el 2006 del

30,19% (6.361.06 kbep) y que además se incrementa en el 2015 hasta un 42,98% (8.379,30

kbep) [100] (ver anexo I). Además, este país para el 2015 tiene un suministro de energía primaria

renovable o verde del 70,84% correspondiente a la sumatoria de las formas de energía de

hidroenergía y geotermia. Paraguay presenta un suministro primario de hidroenergía de 65,38%

(33.931,08 kbep) para el 2006 y de 64,64% (38.174,30 kbep) para el 2015.

En la figura 4.7b se presenta el segundo y último grupo de países de Latinoamérica. De este

grupo de países resaltan de manera positiva Nicaragua, Panamá y Uruguay. En el caso de

Nicaragua se observa una disminución en el suministro de petróleo desde un 38,76% (5.827,20

kbep) en el 2006 hasta un 31,11% (5.568,20 kbep), de manera similar ocurre con la leña como

forma de energía, en este caso para el 2006 le correspondía un 46,46% (6.985,44 kbep) y para el

2015 un 40,42% (7.237,27 kbep) [100] (ver anexo I). Panamá por su parte incrementa el

suministro de hidroenergía y disminuye el suministro de leña. Para el 2006 este país se atribuye

en hidroenergía un 33,41% (2.220,46 kbep) y para el 2015 un 52,49% (4.847,75 kbep), mientras

que el suministro de leña desciende desde 55,56% (3.699,21 kbep) hasta un 16,48% (1.521,90

kbep) desde el 2006 hasta el 2015. Finalmente, Uruguay disminuye el suministro de petróleo e

incrementa el de hidroenergía. El petróleo fue desde 62,25% (13.438,39 kbep) en el 2006 hasta

38,05% (13.834,90 kbep) en el 2015, mientras que el porcentaje de la hidroenergía era de

11.89% (2.449,58 kbep) en el 2006 y en el 2015 ascendió a 16,13% (5.866,21 kbep). En los

demás países del segundo grupo no se observan cambios relevantes en cuanto al porcentaje para

formas de energía fósiles y verdes.

Los valores porcentuales del suministro primario de energía demuestran que para el 2015 los

países más verdes de la región son Costa Rica (70,84%) y Paraguay (64,64%), mientras que en

otro extremo se encuentran Cuba (0,04%) y Haití (0,22%). El orden completo de los países

98



puede ser revisado en la tabla 4.9 y el desglose por forma de energía del suministro total de

energía primaria se muestra -en cantidad y porcentaje- en el anexo I.

Tabla 4.9. Posición de los países latinoamericanos en suministro de energía primaria renovable o

verde

HEN (%) GET (%) NUC (%)

Costa Rica 1 27,86 42,98 0,00 70,84

Paraguay 2 64,64 0,00 0,00 64,64

Panamá 3 52,49 0,00 0,00 52,49

El Salvador 4 12,92 30,01 0,00 42,93

Uruguay 5 16,13 0,00 0,00 16,13

Ecuador 6 13,59 0,00 0,00 13,59

Colombia 7 13,55 0,00 0,00 13,55

Brasil 8 10,82 0,00 1,34 12,16

Venezuela 9 7,69 0,00 0,00 7,69

Nicaragua 10 1,12 6,53 0,00 7,65

Perú 11 7,54 0,00 0,00 7,54

Honduras 12 7,21 0,00 0,00 7,21

Guatemala 13 4,55 2,46 0,00 7,01

Argentina 14 4,20 0,00 2,59 6,79

Chile 15 6,32 0,00 0,00 6,32

México 16 1,61 1,95 1,74 5,30

República Dominicana 17 2,82 0,00 0,00 2,82

Bolivia 18 2,61 0,00 0,00 2,61

Haití 19 0,22 0,00 0,00 0,22

Cuba 20 0,04 0,00 0,00 0,04

Forma de energía País Total (%)Orden

Leyenda: HEN: Hidroenergía, GET: Geotermica, NUC: Nuclear


99



Argentina Costa Rica

Bolivia Cuba

Brasil Ecuador

Chile El Salvador

Colombia Guatemala

Figura 4.7a. Suministro de energía por forma de energía para Latinoamérica (primer grupo) Leyenda PET=petróleo, GN=gas natural, CM=carbón mineral, HEN=hidroenergía, GET=geotermia, NU=nuclear, LE=leña,

CYD=caña de azúcar y derivados, OT=otras primarias.

0,00

20,00

40,00

60,00

80,00

100,00

120,00

PET GN CM HEN GET NUC LE CYD OT

2015 30,90 55,39 1,78 4,20 0,00 2,59 1,08 1,15 2,91

2006 36,38 51,55 1,29 5,27 0,00 2,82 0,99 1,17 0,54

Po

rce

nta

je (

%)

0,00

20,00

40,00

60,00

80,00


2015 0,32 0,00 0,08 27,86 42,98 0,00 9,76 9,95 9,03

2006 23,33 0,00 0,05 20,92 30,19 0,00 14,63 7,37 3,51

Po

rce

nta

je (

%)

0,00

20,00

40,00

60,00

80,00

100,00


2015 37,16 46,93 0,00 2,61 0,00 0,00 6,78 5,06 1,46

2006 33,78 52,40 0,00 2,80 0,00 0,00 5,33 4,40 1,28

Po

rce

nta

je (

%)

0,00

50,00

100,00

150,00


2015 75,35 10,32 0,02 0,04 0,00 0,00 1,39 12,56 0,32

2006 70,40 12,46 0,12 0,10 0,00 0,00 2,90 13,81 0,21

Po

rce

nta

je (

%)

0,00

20,00

40,00

60,00

80,00


2015 36,66 13,68 5,61 10,82 0,00 1,34 8,57 17,70 5,62

2006 40,28 8,75 5,54 13,25 0,00 1,59 12,59 15,58 2,42

Po

rce

nta

je (

%)

0,00

50,00

100,00

150,00

200,00


2015 69,63 8,31 0,00 13,59 0,00 0,00 2,50 5,86 0,11

2006 81,47 4,88 0,00 6,83 0,00 0,00 3,18 3,63 0,00

Po

rce

nta

je (

%)

0,00

20,00

40,00

60,00

80,00


2015 26,02 16,07 20,61 6,32 0,00 0,00 30,61 0,00 0,38

2006 39,49 24,50 11,64 8,39 0,00 0,00 15,99 0,00 0,00

Po

rce

nta

je (

%)

0,00

20,00

40,00

60,00

80,00


2015 0,00 0,00 0,00 12,92 30,01 0,00 29,83 25,98 1,26

2006 30,70 0,00 0,00 7,51 9,02 0,00 43,53 9,24 0,00

Po

rce

nta

je (

%)

0,0010,0020,0030,0040,0050,0060,0070,0080,00


2015 32,85 27,37 16,00 13,55 0,00 0,00 3,94 5,46 0,83

2006 45,77 20,39 11,05 11,86 0,00 0,00 5,64 5,01 0,28

Po

rce

nta

je (

%)

0,0020,0040,0060,0080,00

100,00120,00140,00


2015 0,70 0,00 11,62 4,55 2,46 0,00 66,11 14,27 0,29

2006 1,26 0,00 5,82 6,89 2,72 0,00 72,18 10,72 0,40

Po

rce

nta

je (

%)

100



Haití Paraguay

Honduras Perú

México República Dominicana

Nicaragua Uruguay

Panamá Venezuela

Figura 4.7b. Suministro de energía por forma de energía para Latinoamérica (segundo grupo) Leyenda PET=petróleo, GN=gas natural, CM=carbón mineral, HEN=hidroenergía, GET=geotermia, NU=nuclear, LE=leña,

CYD=caña de azúcar y derivados, OT=otras primarias.

0,00

50,00

100,00

150,00

200,00


2015 0,00 0,00 0,00 0,22 0,00 0,00 99,09 0,69 0,00

2006 0,00 0,00 0,00 1,79 0,00 0,00 95,80 2,41 0,00

Po

rce

nta

je (

%)

0,00

20,00

40,00

60,00

80,00

100,00

120,00

140,00


2015 0,00 0,00 0,03 64,64 0,00 0,00 19,65 8,54 7,13

2006 0,00 0,00 0,00 65,38 0,00 0,00 24,34 2,29 7,99

Po

rce

nta

je (

%)

0,00

50,00

100,00

150,00


2015 0,00 0,00 2,82 7,21 0,00 0,00 76,88 8,69 4,39

2006 0,00 0,00 1,92 12,60 0,00 0,00 67,40 16,16 1,91

Po

rce

nta

je (

%)

0,00

20,00

40,00

60,00

80,00

100,00


2015 21,19 60,94 2,32 7,54 0,00 0,00 5,66 1,47 0,88

2006 41,93 29,27 3,26 11,55 0,00 0,00 10,50 1,83 1,65

Po

rce

nta

je (

%)

0,00

20,00

40,00

60,00

80,00

100,00


2015 36,10 45,27 7,50 1,61 1,95 1,74 3,66 1,53 0,63

2006 44,24 37,93 7,22 1,56 2,16 1,7 3,77 1,38 0,05

Po

rce

nta

je (

%)

0,0010,0020,0030,0040,0050,0060,0070,0080,00


2015 23,40 27,54 21,22 2,82 0,00 0,00 15,38 6,91 2,73

2006 53,76 7,66 12,16 4,85 0,00 0,00 14,08 7,18 0,32

Po

rce

nta

je (

%)

0,00

20,00

40,00

60,00

80,00

100,00


2015 31,11 0,00 0,00 1,12 6,53 0,00 40,42 16,10 4,71

2006 38,76 0,00 0,00 1,53 3,39 0,00 46,46 9,20 0,66

Po

rce

nta

je (

%)

0,00

20,00

40,00

60,00

80,00

100,00

120,00


2015 38,05 0,91 0,05 16,13 0,00 0,00 10,35 0,00 34,51

2006 65,25 3,58 0,04 11,89 0,00 0,00 17,42 0,00 1,81

Po

rce

nta

je (

%)

0,0010,0020,0030,0040,0050,0060,0070,0080,0090,00


2015 0,00 0,00 19,34 52,49 0,00 0,00 16,48 8,76 2,93

2006 0,00 0,00 0,00 33,41 0,00 0,00 55,65 10,94 0,00

Po

rce

nta

je (

%)

0,00

20,00

40,00

60,00

80,00

100,00


2015 43,60 47,56 0,76 7,69 0,00 0,00 0,36 0,02 0,01

2006 56,38 35,79 0,27 7,11 0,00 0,00 0,45 0,00 0,00

Po

rce

nta

je (

%)

101



ECO13:

ECO13a: Consumo de energía renovable (% del total de uso de energía)

El consumo de energía renovable es la proporción de energías renovables en el consumo final

total de energía. Este indicador mide el el porcentaje de fuentes de energía renovables respecto

del uso total de la energía. La data de este indicador se tiene para los años 2006 hasta el 2014

publicada por el Banco Mundial [101], la cual se muestra en la tabla 4.10. En la figura 4.8 se

presenta una comparación entre los años 2006 y 2014 con la finalidad de determinar si los países

han aumentado o disminuido el uso de energías renovables respecto del total del consumo.

Tabla 4.10. Consumo de energía renovable (% del total de uso de energía) País 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Argentina 10,19 8,89 7,61 8,57 8,96 10,12 9,87 10,22 10,77

Bolivia 22,55 21,53 20,51 19,99 20,08 19,37 17,92 18,64 16,82

Brasil 46,91 47,42 47,26 49,11 47,01 45,47 43,62 42,45 41,81

Chile 32,91 30,46 30,82 31,52 27,03 28,78 30,33 30,18 26,42

Colombia 28,98 29,66 28,96 29,55 27,93 26,78 26,64 24,47 24,52

Costa Rica 42,26 42,84 43,13 42,27 42,31 40,50 38,62 38,48 37,87

Cuba 21,97 18,59 18,73 16,12 13,16 16,68 17,10 16,89 18,75

Ecuador 12,97 12,81 15,09 13,30 12,11 13,35 13,10 12,68 12,22

El Salvador 47,65 36,89 40,55 32,67 34,30 33,50 27,26 28,16 28,17

Guatemala 57,90 57,03 60,78 58,30 66,59 66,42 66,22 64,98 59,90

Haití 77,01 75,56 75,77 76,87 79,02 79,01 83,16 82,33 78,39

Honduras 51,57 50,13 51,16 52,60 53,16 51,97 48,78 49,77 54,04

México 9,82 9,45 9,77 9,17 9,36 9,07 8,96 9,23 9,80

Nicaragua 51,77 51,36 52,56 52,80 52,64 51,68 52,08 53,06 51,84

Panamá 26,94 26,49 30,55 26,22 19,94 19,14 20,62 20,31 19,77

Paraguay 67,26 66,79 66,63 66,39 64,25 63,11 62,68 63,10 63,12

Perú 33,88 32,37 25,72 28,06 30,73 29,55 28,25 25,97 25,64

República

Dominicana18,50 18,60 18,25 18,29 18,00 17,86 17,71 17,99 18,38

Uruguay 35,66 41,46 43,28 45,29 52,82 48,84 46,92 50,75 55,43

Venezuela 15,44 16,52 13,40 13,65 11,44 13,53 12,24 14,42 12,30

Fuente: Banco Mundial [101]

Figura 4.8. Energía renovable (% del total de uso de energía)


102



Tanto en la tabla 4.10 como en la figura 4.8 se evidencia que los datos proporcionados por el

banco mundial no tienen sentido en base a otros indicadores como el suministro de energía

primaria y capacidad instalada de los países. Así, Paraguay cuya matriz energética es 100%

renovable tiene para el 2015 un valor de 63,1% de consumo de energía renovable. Lo anterior no

es lógico, por lo cual este indicador no se toma en cuenta para una discusión más profunda ni

para ser utilizados en el DEA.

ECO13b: Electricidad renovable (% del total de la electricidad generada)

La electricidad renovable es la parte de la electricidad generada por las plantas de energía

renovable en la electricidad total generada por todo tipo de plantas. La data de este indicador se

tiene para los años 2006 hasta el 2014, la cual fue tomada del Banco Mundial [101], mostrándose

en la tabla 4.11 y en la figura 4.9 se presenta una comparación entre los años 2006 y 2014 con la

finalidad de determinar si los países han aumentado o disminuido el uso de electricidad

renovable respecto del total del consumo.

Tabla 4.11. Electricidad renovable (% del total de uso de electricidad)

País 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Argentina 37,13 29,84 26,34 28,93 28,59 32,31 29,26 31,54 31,54

Bolivia 41,87 41,70 41,38 39,49 33,95 34,20 32,31 32,18 28,01

Brasil 86,75 88,21 84,27 89,00 84,72 87,12 82,45 76,69 73,08

Chile 55,25 44,16 45,75 48,83 40,20 39,60 36,45 35,67 41,18

Colombia 80,60 81,53 84,01 72,88 72,12 83,47 79,55 74,00 74,25

Costa Rica 93,87 92,02 92,85 95,16 93,31 91,22 91,84 88,31 89,79

Cuba 3,04 3,05 3,97 3,92 3,24 3,23 3,71 4,35 4,02

Ecuador 51,69 56,54 61,14 50,85 45,49 55,56 54,87 48,99 49,18

El Salvador 57,38 56,20 62,52 56,30 65,04 62,93 60,24 60,44 59,70

Guatemala 51,96 47,62 55,41 49,11 63,85 64,44 66,88 67,17 68,61

Haití 47,54 32,91 37,24 28,71 30,15 12,83 20,09 13,36 8,71

Honduras 36,93 37,60 37,99 44,75 47,81 46,78 49,30 46,76 43,83

México 15,32 14,07 17,54 12,95 16,60 14,89 13,79 13,30 17,54

Nicaragua 30,06 28,99 35,53 30,90 37,00 34,00 42,82 52,34 53,89

Panamá 60,18 57,70 62,07 56,69 57,10 52,68 62,93 57,93 55,80

Paraguay 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 99,99

Perú 73,29 66,71 60,13 60,59 57,72 56,76 55,23 53,88 52,19

República

Dominicana16,58 15,35 12,43 13,46 12,48 13,04 14,28 14,28 13,26

Uruguay 64,87 87,06 60,91 68,74 87,62 72,04 61,74 80,88 90,92

Venezuela 73,90 72,72 72,79 71,89 67,49 70,93 67,41 67,83 68,26 Fuente: Banco Mundial [101]

Tanto en la tabla 4.11 como en la figura 4.9 puede apreciarse que Paraguay es el país con el

99,99% de uso de electricidad renovable producto de la generación hidroenergética, siendo un

país reconocido internacionalmente por ser el mayor exportador de energía hidroeléctrica del

mundo [108]. Al Paraguay le sigue Uruguay con 90,92%, Costa Rica con 89,79% y Brasil con

103



73,08%. En el extremo negativo se encuentra Cuba en primer lugar con un 4,02%, seguido de

Haití con 8,71% y República Dominicana con el 13,26%, convirtiéndose en los países menos

“verdes”.

La comparación de los años 2006 y 2014 (ver figura 18) muestra que El Salvador, Guatemala,

Honduras, México, Nicaragua, Paraguay y Uruguay incrementaron el porcentaje de la

electricidad generada por las plantas de energía renovable, lo cual es positivo para el desarrollo

sostenible en términos ambientales. Por otro lado, se tiene que Haití paso del 47,5% en el 2006

hasta el 8,71% en el 2014, representando un cambio lamentable en términos de generación

eléctrica y desarrollo sustentable.

Figura 4.9. Electricidad renovable (% del total de la electricidad generada)


ENV1:

Es de suma importancia el poder cuantificar las emisiones de GEI debido a la generación de

electricidad, puesto que se conoce la relación causal entre estas, siendo documentada en [1] [2]

[3] [4] [5] [6] [8] [9] [10] [11] [12] [16] [99] y, por otro lado, cómo se comenta anteriormente de

acuerdo a las proyecciones del IPCC en [12] para el año 2050 las emisiones directas de CO2

procedentes del sector suministro de energía casi se duplicarán o incluso podrían llegar a

triplicarse, esto en comparación con el nivel de 14,4 GtCO2/año del año 2010, a menos que se

aceleren significativamente las mejoras en intensidad energética por encima de sus niveles de

evolución histórica. En los últimos 10 años, los principales contribuyentes al crecimiento de las

emisiones han sido la creciente demanda energética y el aumento de la proporción de carbón en

la combinación mundial de combustibles [12].

En este sentido, y con la finalidad de cumplir con los objetivos planteados en la presente Tesis

Doctoral se han calculado las emisiones de GEI por generación eléctrica (ton/GWh) a partir de

los datos publicados por la OLADE [100] para los gases CO2 (dióxido de carbono), CH4

104



(metano) y N2O (óxido de nitrógeno) que son los gases responsables del 98% del calentamiento

y con mayor forzamiento radiactivo13. El resultado del cálculo para el periodo 2006-2015 para

los países considerados se muestran en la tabla 4.12, y un ejemplo del mismo se desarrolla en el

anexo J.

Tabla 4.12. Emisiones de GEI por generación eléctrica (ton/GWh) País 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Argentina 843,90 1.008,81 1.055,11 1.014,75 1.054,81 1.107,12 1.081,50 1.018,23 1.028,81 1.006,51

Bolivia 793,15 806,90 839,80 881,68 937,04 981,41 959,16 880,89 947,79 921,49

Brasil 249.794,81 298.608,79 312.311,54 300.365,25 312.223,99 327.706,55 320.124,09 301.396,19 304.527,24 297.928,14

Chile 280.909,68 285.004,44 294.765,54 307.183,09 323.594,11 336.751,03 330.186,25 307.043,19 326.867,22 319.106,50

Colombia 680,30 635,99 596,96 780,35 855,68 669,20 707,99 756,31 786,22 841,01

Costa Rica 124,03 160,54 97,89 89,95 125,19 142,68 109,05 178,82 161,22 14,97

Cuba 2.042,51 2.033,13 1.966,19 617,38 972,47 1.070,85 1.043,79 966,33 875,08 931,46

Ecuador 1.130,65 1.094,99 933,59 1.171,85 1.272,65 1.099,26 992,65 1.071,68 1.049,76 1.004,76

El Salvador 572,54 474,39 362,62 263,69 185,28 213,80 529,60 568,15 576,69 571,73

Guatemala 948,30 954,02 903,59 876,32 738,16 765,64 680,99 708,88 778,12 1.038,25

Haití 686,71 693,63 693,63 855,74 784,51 893,55 1.758,64 1.708,43 2.111,09 1.389,18

Honduras 582,32 901,67 879,36 733,78 719,81 818,91 775,21 841,00 939,93 1.023,26

México 1.403,97 1.318,15 1.208,91 1.708,33 1.279,80 1.266,34 1.320,07 1.303,86 1.270,35 1.231,18

Nicaragua 1.156,52 1.176,04 1.058,45 1.124,74 1.021,92 1.038,66 909,19 741,65 719,80 791,24

Panamá 684,21 709,67 607,57 671,13 669,26 826,94 652,01 592,17 532,79 598,51

Paraguay 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,06 0,06 0,16 0,05

Perú 522,96 554,63 644,65 781,38 780,64 814,29 806,29 706,10 714,08 685,36

R.

Dominicana2.084,53 2.048,04 2.006,01 1.766,50 1.740,42 1.760,10 1.614,79 1.549,68 1.775,95 1.805,31

Uruguay 652,28 240,16 686,14 580,00 182,68 441,86 614,48 277,32 101,03 118,19

Venezuela 480,52 444,31 678,47 721,36 710,95 630,30 712,97 686,10 618,34 780,96


En la tabla 4.12 se muestra entonces la contribución a la emisión de GEI de cada país desde el

2006 hasta el 2015. Para el último año considerado se evidencia que el país con mayor emisión

de GEI fue República Dominicana (1.814,57 ton/GWh), seguido de Chile (1.555,63 ton/GWh) y

Haití (1.394,90 ton/GWh). Los países con menor emisión de GEI son Paraguay (0,05101

ton/GWh), Costa Rica (69,03 ton/GWh) y El Salvador (574,06 ton/GWh). Venezuela se

encuentra entre los países que menos emiten con un valor de 784,37 ton/GWh.

La figura 4.10 muestra una comparación de las emisiones de GEI por generación de electricidad

para los años 2006 y 2015. Esta imagen muestra que hay países que aumentaron sus emisiones,

un segundo grupo las disminuyó y un tercer grupo que prácticamente las mantuvo constante. Los

países que se encuentran en el primer grupo son Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia,

Guatemala, Haití, Honduras, Perú y Venezuela. Los países que disminuyeron sus emisiones de

GEI por cada GWh generado fueron Costa Rica, Cuba, Ecuador, México, Nicaragua, Panamá,

República Dominicana y Uruguay. Por su parte, El Salvador y Paraguay mantuvieron sus

emisiones prácticamente constantes.

13 “La influencia de un factor que puede causar un cambio climático, como, por ejemplo, el gas de efecto invernadero, se evalúa a menudo en

términos de su forzamiento radiactivo, que constituye una medida de cómo el equilibrio del sistema atmosférico de la Tierra se comporta cuando

se alteran los factores que afectan el clima. La palabra radiactivo proviene del hecho de que estos factores cambian el equilibrio entre la

radiación solar entrante y la radiación infrarroja saliente dentro de la atmósfera terrestre. El termino forzamiento se utiliza para indicar que el

equilibrio radiactivo de la Tierra está siendo separado de su estado normal” [135].

.

105



Figura 4.10. Emisiones de GEI por generación eléctrica (ton/GWh)


ENV1a: Emisiones de GEI totales (CO2+CH4+N2O) per cápita.

Este indicador mide las emisiones de GEI totales (CO2+CH4+N2O) per cápita. En la tabla 4.13

se muestran los valores de este indicador para cada país desde el 2006 hasta el 2015. Al

comparar los valores entre países se observa que el país con mayores emisiones de GEI sobre

una base per cápita es República Dominicana (172.35 ton/KWh/hab), seguido de Panamá

(152,94 ton/KWh/hab), Nicaragua (130,63 ton/KWh/hab), Haití (130,23 ton/KWh/hab) y

Honduras (127,36 ton/KWh/hab). Los países que menos contribuyen a las emisiones de GEI

sobre una base per cápita son en primer lugar Paraguay (0,007683 ton/KWh/hab), seguido de

Brasil (2,00 ton/KWh/hab), México (9,74 ton/KWh/hab), Argentina (23,30 ton/KWh/hab) y

Venezuela (25.21 ton/KWh/hab), esto es concordante con lo discutido anteriormente respecto al

indicador de suministro de energía primaria, energía y electricidad renovable.

Tabla 4.13. Indicador ENV1a: Emisiones GEI/Generación Eléctrica per cápita (ton/KWh/hab)

106



País 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Argentina 21,44 25,37 26,27 25,01 25,72 26,72 25,82 24,06 24,06 23,30

Bolivia 85,83 85,85 87,88 90,76 94,91 97,82 94,10 85,09 90,14 86,31

Brasil 1,17 1,08 1,36 0,97 1,34 1,18 1,46 1,81 2,05 2,00

Chile 48,69 62,76 62,56 58,11 62,24 65,79 128,62 96,53 63,30 86,67

Colombia 15,61 14,42 13,37 17,28 18,74 14,51 15,19 16,06 16,54 17,53

Costa Rica 28,91 36,89 22,19 20,12 27,66 31,14 23,53 38,15 34,03 14,36

Cuba 182,01 181,04 174,97 54,92 86,43 95,04 92,48 85,46 77,28 82,19

Ecuador 81,49 77,51 65,00 80,22 85,70 72,85 64,72 68,79 66,35 62,56

El Salvador 96,35 79,57 60,64 43,97 30,81 35,45 87,57 93,68 94,81 93,70

Guatemala 70,61 69,46 64,35 61,05 50,32 51,09 44,50 45,37 48,79 63,78

Haití 73,28 72,88 71,77 87,21 78,78 88,44 171,75 164,57 200,62 130,23

Honduras 83,45 126,91 121,63 99,79 96,32 107,89 100,61 107,58 118,61 127,36

México 12,67 11,71 10,57 14,70 10,84 10,57 10,87 10,59 10,18 9,74

Nicaragua 213,06 213,84 189,97 199,30 178,83 179,57 155,33 125,25 120,18 130,63

Panamá 203,35 207,25 174,37 189,32 185,61 225,50 174,86 156,23 138,31 152,94

Paraguay 0,002527 0,001871 0,002086 0,002015 0,002326 0,002390 0,008913 0,009079 0,024899 0,007683

Perú 18,80 19,70 22,62 27,08 26,71 27,50 26,87 23,22 23,17 21,95

R.

Dominicana223,68 216,68 209,28 181,74 176,70 176,41 159,79 151,48 171,55 172,35

Uruguay 196,62 72,21 205,62 173,19 54,36 131,05 181,65 81,71 29,68 34,59

Venezuela 17,73 16,13 24,24 25,38 24,63 21,52 23,99 22,77 20,23 25,21 Fuente: cálculos propios con datos de la OLADE [100]

En el anexo J se presentan las tendencias para cada país en el periodo 2006-2015, evidenciándose

que los países con tendencias a bajar sus emisiones sobre una base per cápita son Costa Rica,

Cuba, Ecuador, Guatemala, Honduras, México, Nicaragua, Panamá, República Dominicana y

Uruguay, mientras que los países con tendencia al incrementar sus emisiones son Bolivia, Brasil,

Chile, Haití, Perú y Venezuela. Los países restantes presentan cambios imperceptibles, es decir,

prácticamente mantienen constantes sus emisiones de GEI por generación eléctrica per cápita.

ENV1b: Emisiones de GEI totales (CO2+CH4+N2O) por PIB

Este indicador mide las emisiones de GEI totales (CO2+CH4+N2O) por unidad de PIB y expresa

la relación entre las emisiones de GEI por generación de electricidad y el desarrollo económico.

Un valor alto en este indicador refleja un coste alto en la conversión de electricidad en riqueza,

es decir, se emiten una cantidad importante de GEI al consumir mucha electricidad obteniendo

un PIB bajo, mientras que, un valor pequeño de este indicador refleja un coste bajo, por lo cual

se consume poca electricidad, obteniendo un PIB alto. En la tabla 4.14 se muestran los valores

calculados (en ton/KWh/PIB) para este indicador desde el 2006 hasta el 2013.

Tabla 4.14. Emisiones GEI/Generación Eléctrica per PIB (ton/KWh/PIB)

107



País 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Argentina 0,00363 0,00351 0,00292 0,00305 0,00249 0,00209 0,00198 0,00185

Bolivia 0,06957 0,06178 0,05059 0,05108 0,04790 0,04114 0,03557 0,02886

Brasil 0,00020 0,00015 0,00016 0,00011 0,00012 0,00009 0,00012 0,00015

Chile 0,00512 0,00597 0,00580 0,00569 0,00487 0,00451 0,00843 0,00612

Colombia 0,00421 0,00308 0,00246 0,00336 0,00300 0,00201 0,00193 0,00200

Costa Rica 0,00551 0,00603 0,00321 0,00296 0,00337 0,00339 0,00236 0,00362

Cuba 0,03891 0,03486 0,03249 0,00999 0,01519 0,01560 0,01434 0,01259

Ecuador 0,02432 0,02159 0,01520 0,01885 0,01840 0,01395 0,01135 0,01132

El Salvador 0,03099 0,02369 0,01699 0,01282 0,00869 0,00928 0,02233 0,02343

Guatemala 0,03151 0,02809 0,02319 0,02333 0,01793 0,01614 0,01357 0,01322

Haití 0,06360 0,05674 0,05051 0,05932 0,05008 0,05101 0,09604 0,09344

Honduras 0,12293 0,15383 0,13483 0,11189 0,10913 0,10939 0,09865 0,09990

México 0,00146 0,00127 0,00110 0,00192 0,00122 0,00109 0,00112 0,00104

Nicaragua 0,17112 0,15833 0,12516 0,13475 0,11738 0,10690 0,08745 0,06848

Panamá 0,03787 0,03400 0,02488 0,02534 0,02324 0,02416 0,01638 0,01325

Paraguay 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000 0,00000

Perú 0,00593 0,00546 0,00537 0,00650 0,00532 0,00477 0,00421 0,00353

R.

Dominicana0,05830 0,04662 0,04176 0,03670 0,03242 0,03063 0,02677 0,02513

Uruguay 0,03345 0,01030 0,02269 0,01840 0,00455 0,00925 0,01204 0,00484

Venezuela 0,00263 0,00194 0,00216 0,00220 0,00181 0,00200 0,00188 0,00186 Fuente: cálculos propios con datos de la OLADE [100]

De acuerdo con la tabla 4.14, Honduras (0,09990 ton/KWh/PIB) y Haití (0,09344 ton/KWh/PIB)

tienen los valores de ENV1b mayores, siendo entonces los países a los cuales les cuesta más

generar riqueza por generación de electricidad generando mayor cantidad de emisiones de GEI.

En contra parte se encuentran Paraguay (0,00000 ton/KWh/PIB), Chile (0,00012 ton/KWh/PIB)

y Brasil (0,00015 ton/KWh/PIB) esto de nuevo se explica debido a la matriz energética de estos

países. La evolución de cada país en el periodo considerado se presenta en el anexo J. Los únicos

países con una tendencia al alza son Chile, y Haití, mientras que el resto de los países (con

excepción de Paraguay) presentan con un comportamiento positivo a lo largo de los años

considerados. Paraguay mantiene este indicador constante y con un valor de cero, esto por las

razones indicadas previamente.

ENV1c: Porcentaje de emisiones de CO2 por generación de electricidad

Este indicador expresa en porcentaje las emisiones de CO2 debido a la generación de electricidad

respecto a las emisiones totales de GEI por generación de electricidad. En la tabla 4.15 se

presentan los valores para este indicador los cuales fueron calculados a partir de la información

suministrada por la OLADE [100], cuyo procedimiento puede ser revisado en el anexo J.

Tabla 4.15. Porcentaje de las emisiones de CO2 debido a la generación de electricidad respecto a

las emisiones totales de GEI por generación de electricidad.

108



País 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Argentina 30,65 29,58 29,23 28,43 28,29 29,65 30,36 30,29 30,94 31,63

Bolivia 38,91 38,24 39,12 38,39 38,24 38,54 38,40 38,42 38,86 38,89

Brasil 26,84 23,96 26,36 26,34 26,28 21,06 27,01 29,78 30,74 28,80

Chile 40,37 41,62 41,29 40,90 40,61 41,53 26,83 29,47 40,91 36,00

Colombia 24,85 23,45 23,32 26,76 26,73 23,77 25,28 27,61 27,83 28,38

Costa Rica 80,29 68,24 81,39 88,57 79,55 76,78 91,33 72,40 74,13 86,92

Cuba 43,37 43,57 43,54 37,07 35,81 37,17 37,18 37,07 36,39 36,32

Ecuador 29,87 28,15 27,69 29,70 30,47 28,94 30,06 30,63 32,22 30,69

El Salvador 43,48 46,18 46,69 49,10 48,38 51,24 45,13 45,58 44,90 45,29

Guatemala 39,89 40,70 40,76 42,03 43,17 42,92 42,40 42,14 43,51 43,17

Haití 42,06 41,64 41,64 41,89 41,89 42,35 31,69 32,04 33,48 43,01

Honduras 42,76 43,08 43,04 43,43 42,89 43,78 43,68 43,82 38,12 35,01

México 33,31 34,73 34,57 29,70 34,99 34,58 34,68 34,34 32,90 32,33

Nicaragua 43,92 44,04 44,22 44,27 43,86 44,11 44,91 45,66 45,66 45,31

Panamá 42,21 42,10 42,62 43,03 43,15 43,36 42,77 43,73 43,00 43,27

Paraguay 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000

Perú 32,35 32,30 33,96 31,84 33,14 32,99 32,08 32,41 32,05 31,94

República

Dominicana29,10 29,62 31,24 33,80 33,73 33,35 33,89 32,75 32,49 32,51

Uruguay 42,75 41,47 42,09 42,93 43,61 42,82 42,14 43,09 39,42 42,13

Venezuela 41,44 40,34 36,68 37,26 36,40 36,32 36,30 36,27 40,26 40,80 Fuente: cálculos propios con datos de la OLADE [100]

Para el análisis se toman los datos del 2015. Paraguay resalta con un 0.0000% debido a que este

país genera su electricidad mediante energía renovable, específicamente por hidroenergía, siendo

conocido internacionalmente por ser el mayor exportador de esta a nivel mundial [108]. El país

con menor porcentaje de CO2 es Colombia con un valor de 28,38%, indicando que la proporción

de CH4 y N2O es del 71,62% lo cual es preocupante debido a que estos gases tienen un mayor

potencial de calentamiento respecto al CO2, siendo de 34 para el CH4 y de 298 para el N2O [109]

(ver anexo J). En el otro extremo se encuentra Costa Rica con un 86,92%, es decir de los GEI

que se emiten el 86,92% corresponde a CO2 y el 13,08% restante a los CH4 y N2O, indicando

que la cantidad de metano y óxido de nitrógeno que se emite es muy pequeña, teniendo estos un

menor potencial de calentamiento como se dijo anteriormente. También debe tenerse en cuenta

que el metano tiene un tiempo de vida media en la atmosfera de 12,4 años y el óxido de

nitrógeno de 121,0 años [109], lo cual los hace más perjudiciales en comparación con el dióxido

de carbono. En la figura 4.11 se muestra una comparación de los porcentajes de los años 2006 y

2015 para este indicador.

109



Figura 4.11. Porcentaje de emisiones de CO2 respecto a las emisiones totales de GEI en

centrales eléctricas


El cambio positivo, es decir, los países que incrementan el porcentaje de CO2 respecto a los

demás gases invernadero son Argentina, Brasil, Colombia, Ecuador, El Salvador, Guatemala,

Haití, Nicaragua, Panamá y República Dominicana. El resto de los países tiene un

comportamiento inverso.

Finalmente, una vez que se han mostrado las políticas públicas adoptadas por los países

latinoamericanos en los en el sector energía y se han analizado los IEDS de la OIEA [75], se

hace una relación entre estas dos (2), mostrándose en la figura 4.12.

110



PP1: Diversificación de la matriz energéticaPP2: Promoción e incremento de la eficiencia energéticaPP3: Incremento de la participación de energías renovables (eólica, solar, biomasa y/o fotovoltaica)PP4: Incrementar la participación de las energías alternativas y otras energíasPP5: La sustitución de combustibles fósiles por biocombustibles o incremento de éstos últimos respecto a los primerosPP6: Reducción de la intensidad energética del consumoPP7: Ampliar las fuentes de energía renovables distintas a la hidroeléctricaPP8: Diseño de una estrategia de desarrollo de energía a largo plazoPP9: Planes de acción de mitigación cuyo objetivo es maximizar la carbono-eficienciaPP10: Posibilidad de usar mecanismos de mercados de carbonoPP11: Reducción de la demanda de energía PP12: Manejo de sumideros de carbonoPP13: Uso de biocombustibles para uso final (edificios, transporte, industria)PP14: Generación hidroeléctricaPP15: Reducción del factor de emisión de la red eléctrica

ECO1: Uso de energía (kg de equivalente de petróleo per cápita)ECO2: Uso de energía (kg de equivalente de petróleo por PIB)ECO4: Relación reservas / generación de energía ECO11a: Capacidad instalada por tecnologíaECO11b: Consumo final de energía per cápitaECO11c: Suministro de energía primariaECO13a: Porcentaje de energías renovables en la energía (% total del uso de la energía)ECO13b: Porcentaje de electricidad renovables en la energía (% total de la electricidad generada)ENV1a: Emisiones de GEI totales (CO2+CH4+N2O) per cápita.ENV1b: Emisiones de GEI totales (CO2+CH4+N2O) por PIBENV1c: Porcentaje de emisiones de CO2 por generación de electricidad

1

10

9

8

7 65 11

12

13

14

15

ECO1 ECO2 ECO4 ECO11b

ENV1aENV1bENV1c

ECO11a ECO11c ECO13a ECO13b

43

2

Políticas públicas vinculantes con los

indicadores ECO11a, ECO11c, ECO13a y ECO13b

Políticas públicas vinculantes con los indicadores ECO1,

ECO2, ECO4 y ECO11bPolíticas públicas no vinculantes con los

indicadores utilizados

Figura 4.12. Relación entre las políticas públicas y los indicadores utilizados.

Fuente: realización propia.

La figura 4.12. presenta la vinculación entre ocho (8) políticas públicas de las 15 establecidos

por los Gobiernos en los INDC [15] con los 11 indicadores energéticos, explicado a

continuación. Las políticas 1, 3, 4, 5, 7 y 14 están vinculadas con los indicadores ECO11a,

ECO11c, ECO13a y ECO13b, mientras que las políticas 6 y 11 están relacionadas con los

indicadores ECO1, ECO2, ECO4 y ECO11b. A su vez, el control de estos ocho (8) indicadores

111



tiene incidencia en los indicadores ambientales ENV1a, ENV1b y ENV1c, razón por la cual se

emplea la emisión de GEI por generación de electricidad (ton/GWh) y la generación total de

energía eléctrica (GWh) como parámetros para la clusterización de los países latinoamericanos.

La clusterización se desarrolla en el siguiente punto.

4.3. CLÚSTERS DE LOS PAÍSES LATINOAMERICANOS EN FUNCIÓN DE LOS

INDICADORES CORRESPONDIENTES A LAS POLÍTICAS PÚBLICAS DEL SECTOR

ENERGÉTICO

La formación de clústers permite que los países que pertenecen al mismo clústers son más

similares entre sí que a otros países ubicados en otro clústers, esto en términos de “emisión de

GEI por generación de electricidad (ton/GWh)” y la “generación total de energía eléctrica

(GWh)”. Los clústers son determinantes al aplicar el DEA, debido a que las unidades productivas

(países) han de ser lo más homogéneas posibles en términos de obtener resultados correctos, es

decir que los países que se ubiquen en la frontera eficiente sean los que realmente tienen esta

condición.

En los clústers, el parámetro “emisión de GEI por generación de electricidad (ton/GWh)”

corresponde a una data previa de los indicadores ambientales desde el sector energía: ENV1a y

ENV1b y que a su vez se relacionan con las políticas públicas como se evidencia en la figura 21.

Por su parte, las emisiones de GEI dependen de la generación total de energía eléctrica (GWh),

por lo cual a partir de éstos se hace una relación mediante una gráfica, obteniendo de forma

inicial tres (3) conglomerados o subgrupos de países, mostrándose en la figura 4.1314 y su

descripción en la tabla 4.16.

14 Para la representación de la clusterización en la figura 22 se utilizaron los promedios de cada parámetro de los años considerados desde el

2006 hasta el 2015.

112



Figura 4.13. Representación de la clusterización


0 1 2 3 4 5 6

x 105

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

2000

Generación de electricidad TOTAL (GWh)

Em

isio

nes d

e G

EI

po

r g

en

era

ció

n e

léctr

ica (

ton

/GW

h)

Argentina

Bolivia

Brasil

Chile

Colombia

Costa Rica

Cuba

Ecuador

El Salvador

Guatemala

Haití

Honduras

México

Nicaragua

Panamá

Paraguay

Perú

República Dominicana

Uruguay

Venezuela

113



Tabla 4.16. Países que conforman los clústers A, B y C

Clústers

Definición

Países

Número

de

países

A

Países que tienen una generación total de

energía eléctrica menor o igual a 300.000

GWh y emisiones de GEI superior a 800

ton/GWh.

Argentina, Bolivia, Chile,

Cuba, Ecuador,

Guatemala, Haití,

Honduras, México,

Nicaragua y República

Dominicana.

11

B

Países que tienen una generación total de

energía eléctrica menor o igual a 300.000

GWh y emisiones de GEI inferior a 800

ton/GWh.

Colombia, Costa Rica, El

Salvador, Panamá,

Paraguay, Perú, Uruguay

y Venezuela.

8

C

Países con una emisión inferior a 300

ton/GWh y con una generación total de

energía eléctrica superior a los 500.000

GWh

Brasil

1


Para aplicar el DEA de forma correcta se tienen en cuenta los siguientes criterios en la formación

de los clústers:

a) Los clústers B y C se unirán para ser un nuevo clústers B+C. De manera tal que se tengan

países “más emisores” (clústers A) y “menos emisores” (B+C).

b) La distribución de los países en la formación de los clústers sea lo más equitativa posible,

es decir, aproximadamente 10 países para cada subgrupo. De tal manera que, el clúster A

está conformado por 11 países, siendo estos los que tienen mayores emisiones, mientras

que el clúster B+C está conformado por nueve (9) países, representando el otro universo,

es decir, los países que menos emisiones de GEI (ton/GWh) generan por cada GWh de

energía eléctrica producida.

c) Lo establecido en el inciso b) permitirá cumplir las reglas para determinar la proporción

entre las variables y las unidades productoras (tabla 4.17).

En este sentido, al momento de aplicar el DEA, se tendrán dos (2) grupos de países conformados

por: los países que tienen una generación total de energía eléctrica menor o igual a 300000 GWh

y emisiones de GEI superior a 800 ton/GWh (clúster A) y por otro lado, los países que tienen una

generación total de energía eléctrica menor o igual a 300000 GWh y emisiones de GEI inferior a

800 ton/GWh y Brasil que tiene una emisión inferior a 300 ton/GWh y una generación total de

energía eléctrica superior a los 500.000 GWh (clúster B+C).

En la sección 4.5 se muestran los resultados al aplicar el DEA a estos dos (2) subgrupos de

países.

114



4.4. MODELO PARA LA EVALUACIÓN DE LA EFICIENCIA DE LAS POLÍTICAS

PÚBLICAS BAJO EL ENFOQUE DETERMINÍSTICO MULTIDIMENSIONAL

Se plantea un Modelo de Evaluación con aplicación de la herramienta DEA para los países de

Latinoamérica puesto que se emplean las políticas públicas establecidas por sus Gobiernos para

el sector energético en los INDC [15] consignados en la Cumbre de París en el 2015. Las

políticas se vincularon con los indicadores (figura 4.12) para establecer la entrada y salidas en el

DEA. Este modelo tiene un enfoque determinístico y multidimensional. El enfoque

determinístico significa que todos los países comparten la misma frontera y las diferencias entre

su comportamiento son atribuidas a ineficiencias, ignorando que puedan ocurrir eventos al azar

que permitan que un país no pueda ubicarse sobre la frontera eficiente [17]. Adicionalmente, el

enfoque multidimensional permite que se tengan varias salidas (outputs), sin que esto implique

tratar con múltiples indicadores cruzados, brindando una visión sistémica e integral [18].

El modelo diseñado tiene dos (2) dimensiones, las cuales se desarrollan a continuación:

Dimensión ambiental: se refiere a la data previa de indicadores ambientales ENV1a y ENV1b

los cuales miden las emisiones de GEI sobre una base per cápita y sobre el PIB,

respectivamente. La data previa corresponde al parámetro “emisiones de GEI por generación

eléctrica”, la cual es la entrada (input) en el DEA. Esta dimensión, a través de las emisiones de

GEI por generación de electricidad y la electricidad generada permite la clusterización de los

países en términos de la cantidad emitida.

Dimensión económica: compuesta en su mayoría por indicadores económicos (ECO), los cuales

representan las posibles salidas (outputs) a emplear en el DEA. Estas salidas son: 1) Uso de

energía per cápita, 2) Generación total de electricidad (GWh), 3) Suministro de energía primaria

(kbep), 4) Consumo final total de energía (kbep), 5) Electricidad renovable (GWh), 6) Capacidad

total instalada (MW), 7) Reservas totales (Mbep), 8) PIB per cápita y 9) Población. Los siete (7)

primeros parámetros corresponden a indicadores ECO o data previa de estos.

El Modelo de Evaluación está conformado por variables agrupadas en ambas dimensiones, las

cuales representan un mecanismo de mesura de la eficiencia de las políticas públicas, esto a

través del DEA y, finalmente, la determinación del Índice de Malmquist para evaluar los

cambios a lo largo del tiempo, pudiendo diferenciarse en la distancia de la frontera (eficiencia

técnica) y los cambios de desplazamiento de la propia frontera (cambios tecnológicos) [34]. La

comparación del resultado obtenido por la clusterización y el resultado obtenido por la

determinación de las eficiencias permite verificar la hipótesis de la investigación y validar el

modelo planteado. La figura 4.14 se muestra el Modelo de Evaluación con aplicación de la

herramienta DEA.

115



Indicadores energéticos de desarrollo sostenible

Indicadores Ambientales (ENV)

Indicadores Económicos (ECO)

Data disponible

Clusterización

DEA (Entrada) DEA (salidas)

Políticas públicas del sector energía

Lati

no

am

éri

ca

Cumbre de París(INDC)

Enfoque determinístico

multidimensional

Control de emisiones de GEI

Hipótesis de la investigación

Determinación de eficiencias (DEA) e

Índice de Malmquist

Verificar la

Dimensión ambiental

Dimensión económica

Figura 4.14. Modelo de Evaluación con aplicación de la herramienta DEA


Por otra parte, el DEA empleado en la presente Tesis Doctoral se caracteriza por lo siguiente: la

medida de la eficiencia es radial, lo cual permite medir la máxima reducción equiproporcional

de todos los inputs que sería compatible con un mismo nivel de producción [95], mientras que la

orientación es hacia las entradas (input orientado) por lo que apunta hacia la máxima reducción

proporcional de los inputs sin incrementar los outputs [93], siendo utilizado recientemente por

Sánchez, Pérez y Vásquez (2017) [22]. Respecto a la tipología de los rendimientos se emplea

tanto la escala constante como la variable a fin de comparar las eficiencias obtenidas por ambas

vías.

116



4.5. RELACIÓN ENTRE LA EFICIENCIA DE LAS POLÍTICAS PÚBLICAS Y EL

CONTROL DE LAS EMISIONES DE GEI DEBIDO A LA GENERACIÓN DE

ENERGÍA ELÉCTRICA DE LOS PAÍSES LATINOAMERICANOS

Tal y como se plantea a lo largo de la investigación, el objetivo es determinar las eficiencias de

los países latinoamericanos en el control (minimizar) de emisiones de GEI en la generación de

electricidad en el periodo 2006-201315, razón por la cual el DEA aplicado es input orientado, es

decir, apunta a la minimización de la (s) entrada (s) [93], teniendo en este caso una única entrada,

siendo ésta las emisiones de GEI por generación de electricidad (ton/GWh). Por otro lado, en un

modelo con esta orientación las salidas no se incrementan [93], permaneciendo constantes. Las

salidas son generación total de electricidad (GWh) y consumo final total de energía (Kbep)16. La

representación de la herramienta del DEA aplicada se muestra en la figura 4.15.

DEA Salidas(output)

Entrada (input)

Generación total de electricidad (GWh)Emisiones de GEI por

generación electrica (ton/GWh) Consumo final total de energía

(Kbep)

Input orientado

Minimizar La(s) entrada(s)

Las salidas permanecen constantes

Figura 4.15. Representación de la herramienta del DEA aplicada


Por otro lado, y como se menciona en la sección 4.3, en la presente Tesis Doctoral se

conglomeran de forma final a los países de América Latina en dos (2) clústers; el primero de 11

y el segundo de 9 países. En este sentido, se tiene especial cuidado con las reglas para determinar

la proporción adecuada entre cantidad de variables (entradas + salidas) y las unidades

productoras. Las reglas son las establecidas por Golany y Roll (1989), Charnes, Cooper, Lewin y

Seiford (1994) y Murias Fernández (2005), las cuales fueron resumidas por [110]. En la presente

investigación se satisfacen las tres reglas al emplear una (1) entrada y dos (2) salidas, siendo

mostradas en la tabla 4.17.

De lo anterior, es evidente que el modelo DEA se aplica por separado a cada clúster de países.

Los países que conforman cada clúster se detallan en la tabla 4.17.

15 Hasta el 2013 se tiene la data de todos los indicadores, razón por la cual se realiza el DEA en el periodo 2006-2013. 16 Las salidas se eligieron aplicando un análisis de componentes principales, el cual puede ser revisado en el anexo k.

117



Tabla 4.17. Clústers y reglas para determinar la proporción entre las variables y las unidades

productoras

Clúster

Países

Número

de

países

(n)

Reglas para

determinar la

proporción variables-

unidades productoras

[110]

Reglas satisfechas en

la presente

investigación

A

Argentina,

Bolivia, Chile,

Cuba, Ecuador,

Guatemala,

Haití,

Honduras,

México,

Nicaragua y

República

Dominicana.

11

Golany & Roll (1989):

𝒏 ≥ 2 ∗ (𝐸 + 𝑆)

Charnes et al. (1994):

𝒏 ≥ 3 ∗ (𝐸 + 𝑆)

Murias Fernándes

(2005):

𝒏 ≥ 𝐸 ∗ 𝑆

Donde:

n=número de países,

E = número de entradas,

S = número de salidas.

Golany & Roll (1989):

𝒏 ≥ 2 ∗ (𝐸 + 𝑆)

𝒏 ≥ 2 ∗ (1 + 2) ≥ 4

Charnes et al. (1994):

𝒏 ≥ 3 ∗ (𝐸 + 𝑆)

𝒏 ≥ 3 ∗ (1 + 2) ≥ 9

Murias Fernándes

(2005):

𝒏 ≥ 𝐸 ∗ 𝑆 ≥ 1 ∗ 2 ≥ 2

(Donde n es igual a 9 u

11)

B+C

Brasil,

Colombia,

Costa Rica, El

Salvador,

Panamá,

Paraguay, Perú,

Uruguay y

Venezuela.

9


El DEA se aplica por separado a los clústeres A y B+C. Esta clasificación se hace en base a los

resultados obtenidos en la sección 4.3 y considerando que los países tienen características

similares, en este caso, en términos de emisiones de GEI (ton/GWh) y generación de electricidad

(GWh). Los resultados obtenidos al aplicar el modelo DEA de la figura 4.17 se presentan en la

tabla 4.18 para el clúster A y en la tabla 4.19 para el clúster B+C. En el caso del primer clúster

puede observarse que México se ubica en la frontera durante todos los años considerados y a

través de los dos (2) modelos: DEA-CCR y DEA-BCC. En promedio entre el 2006 y 2013 este

país emitió 1.338 ton/GWh y generó 283.320 GWh, por lo cual se ubica en la frontera eficiente,

esto en comparación con el resto de los países que integran este clúster (ver anexo L).

En este mismo grupo de países, Argentina, Cuba, Guatemala, Haití y Honduras se ubican en la

frontera al menos en uno (1) de los años, esto mediante el modelo DEA-BCC. Se debe recordar

que los resultados de las eficiencias son relativos, es decir, el DEA compara los países entre ellos

y, adicionalmente, que el modelo DEA-BCC es menos restrictivo que el DEA-CCR [93],

también en el modelo DEA-BCC cada unidad de producción (país) es comparada con aquellas de

118



su tamaño y no con todas las unidades del problema [111], lo cual hace que a través de este

modelo se ubiquen en la frontera mayor cantidad de países.

Para el caso del clúster B+C se observa (tabla 4.19) que Paraguay se ubica en la frontera

eficiente durante todos los años estudiados, esto por DEA-CCR y DEA-BCC, lo cual no

sorprende, se debe recordar que este país genera toda su electricidad mediante hidroeléctricas,

teniendo emisiones nulas de GEI. Brasil y Venezuela resaltan al ubicarse en la frontera en

algunos años. Venezuela solo se ubica en la frontera mediante el modelo DEA-BCC. El resto de

los países del clúster presenta las menores eficiencias, lo cual se debe a que estas son relativas

entre ellas y, además, se tiene a Paraguay dentro del grupo, país que como ya se ha mencionado

tiene emisiones nulas de GEI debido a la matriz energética que posee es 100% renovable o

verde. En este sentido, las medidas relativas del resto de países son ineficientes frente a Paraguay

y, en menor término, frente a Brasil y Venezuela.

119



Tabla 4.18. Eficiencias de los países del clúster A en el control de emisiones de GEI por generación de electricidad mediante DEA-

CCR y DEA-BCC

Argentina Bolivia Chile Cuba Ecuador Guatemala Haití Honduras México Nicaragua R.Dominicana

CCR 0,73596806 0,057969211 0,001078401 0,042874911 0,097407069 0,09420906 0,04983942 0,074820089 1 0,02105927 0,038033433

BCC 1 0,735581617 0,00250061 0,29703245 0,541968201 0,636154734 0,84798613 1 1 0,50351338 0,289276819

CCR 0,58851736 0,055424758 0,008429913 0,042119566 0,093377718 0,086376985 0,047093489 0,046697504 1 0,01988314 0,036694084

BCC 0,95775359 0,873270991 0,003000014 0,360266693 0,669416555 0,75238949 1 0,783867825 1 0,59473922 0,355211095

CCR 0,5183345 0,050337023 0,010220082 0,039176864 0,102047201 0,078594167 0,042050524 0,043578312 1 0,01895716 0,033716175

BCC 0,87756174 0,837672658 0,002736535 0,368767713 0,779601449 0,787871269 1 0,801346843 1 0,66007528 0,359446035

CCR 0,76864256 0,074811579 0,00123899 0,251011751 0,130538349 0,136456878 0,050750396 0,080266216 1 0,0262711 0,050851117

BCC 1 0,70023464 0,002528905 1 0,528642746 0,704513241 0,721454588 0,84136976 1 0,54890836 0,349494322

CCR 0,55507263 0,055661553 0,006350392 0,118095121 0,088825382 0,135650341 0,039552937 0,057235616 1 0,02125303 0,040196451

BCC 0,91745662 0,771813631 0,002680728 0,770071721 0,589282749 1 0,917528616 1 1 0,70436998 0,423233063

CCR 0,52165417 0,055716658 0,003642191 0,094146824 0,105111363 0,126371788 0,034195762 0,055215268 1 0,02033423 0,039657155

BCC 0,88465897 0,780136487 0,002836023 0,730787511 0,716369932 1 0,856846326 0,934949863 1 0,73713478 0,442970842

CCR 0,56586937 0,062507697 0,001219903 0,289117148 0,12722783 0,149190156 0,018161757 0,065065411 1 0,02606639 0,047447884

BCC 0,89023509 0,709988154 0,002640297 0,776924172 0,716174425 1 0,387225305 0,878461154 1 0,74900638 0,432484523

CCR 0,61960777 0,073027282 0,008248304 0,106966438 0,120898209 0,140014428 0,018838554 0,057762633 1 0,03190506 0,052041144

BCC 0,96034496 0,804732933 0,002873419 0,754866479 0,688567067 1 0,431951387 0,842907363 1 0,95581574 0,469689087

2011

2012

2013

2010

PAÍS

2006

2007

2008

2009

Fuente: resultados propios

120



Tabla 4.19. Eficiencias de los países del clúster B+C en el control de emisiones de GEI por generación de electricidad mediante DEA-

CCR y DEA-BCC

Brasil Colombia Costa Rica El Salvador Panamá Paraguay Perú Uruguay Venezuela

CCR 0,00866762 0,000147281 0,000109852 2,38603E-05 1,61349E-05 1 9,17012E-05 1,5662E-05 0,0003319

BCC 1 0,416889513 0,000119368 2,58594E-05 2,16389E-05 1,000000002 0,210559738 2,26983E-05 1

CCR 0,00691923 0,000113073 7,04143E-05 1,95409E-05 1,27069E-05 1 6,75551E-05 3,4938E-05 0,0002768

BCC 1 0,379677511 0,004717693 2,34333E-05 1,56642E-05 0,999999999 0,188718641 4,6287E-05 1

CCR 0,00859822 0,00014991 0,000127164 2,5913E-05 1,49717E-05 1 6,85567E-05 1,49258E-05 0,00023194

BCC 1 0,603823693 0,000128329 3,46426E-05 2,0676E-05 0,999999996 0,229937064 1,83082E-05 1

CCR 1 0,000101653 0,00012306 3,19824E-05 1,40463E-05 1 5,62591E-05 1,75122E-05 0,00020522

BCC 1 0,456476989 0,000136723 4,6638E-05 1,83244E-05 0,999999996 0,215350601 2,12035E-05 1

CCR 1 9,88731E-05 9,8453E-05 5,02453E-05 1,37985E-05 1 6,65789E-05 6,51409E-05 0,00026946

BCC 1 0,329289156 0,000114881 7,76224E-05 2,14894E-05 1,000000001 0,193233935 7,87278E-05 1

CCR 0,00876974 0,00013742 8,83586E-05 4,47228E-05 1,22143E-05 1 7,05622E-05 2,84586E-05 0,00025403

BCC 1 0,499587363 0,000105003 7,00708E-05 1,81166E-05 1 0,226557624 3,39053E-05 1

CCR 1 0,000508424 0,000436241 6,23257E-05 6,21297E-05 1 0,000271052 7,85043E-05 0,00093812

BCC 1 0,498985956 0,000519246 0,000106917 8,68431E-05 1 0,233922045 9,21474E-05 1

CCR 0,01109581 0,000493608 0,000273119 5,52065E-05 6,97678E-05 1 0,000330511 0,000185724 0,00091041

BCC 1 0,504531534 0,000326916 0,000102895 9,87221E-05 0,999999998 0,300247539 0,000210807 12013

PAÍS

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012


121



En la tabla 4.20 se muestra el ranking de los países latinoamericanos en el control de emisiones

de GEI por generación eléctrica para cada uno de los clústeres, el cual fue elaborado tomando las

eficiencias del 2013, por ser el año más cercano al actual. Las eficiencias mostradas son las

obtenidas por DEA-BCC debido a que como se comenta anteriormente, este modelo es menos

restrictivo respecto al DEA-CCR, lo cual se traduce en que un mayor número de países se

ubiquen en la frontera eficiente.

Tabla 4.20. Ranking de los países latinoamericanos en el control de emisiones de GEI por

generación eléctrica

México 1 1 1

Guatemala 1 2 1

Argentina 0.9603450 3 1.0412925

Nicaragua 0.95581574 4 1.04622676

Honduras 0.84290736 5 1.1863700

Bolivia 0.80473293 6 1.24264829

Cuba 0.75486648 7 1.32473759

Ecuador 0.68856707 8 1.45229136

R.Dominicana 0.46968909 9 2.1290680

Haití 0.43195139 10 2.31507533

Chile 0.00287342 11 348.01748

Paraguay 1 1 1

Brasil 1 2 1

Venezuela 1 3 1

Colombia 0.50453153 4 1.98203667

Perú 0.30024754 5 3.33058516

Costa Rica 0.00032692 6 3058.88947

Uruguay 0.00021081 7 4743.68588

El Salvador 0.0001029 8 9718.62517

Panamá 9.8722E-05 9 10129.440

Clú

ster

B+

C

País Ranking 1/EficienciaEficiencia

Clú

ster

A


Los resultados al aplicar el DEA se traducen en países más y menos eficientes en el control de

emisiones de GEI por generación de electricidad en cada clúster (A y B+C). Los países del

clúster A son los que mayores emisiones de GEI tienen al generar energía eléctrica, siendo

México, Guatemala y Argentina los países que ocupan el primer, segundo y tercer lugar,

respectivamente. En sentido contrario, los menos eficientes son Chile, Haití y República

Dominicana. En este grupo de países es interesante que Guatemala se haya ubicado en la frontera

eficiente cuando se compara con el resto de los países. Guatemala cuenta con un gran potencial

de energía renovable, pero que lamentablemente utiliza apenas el 23%, sin embargo, lidera la

capacidad energética en Centroamérica [112].

122



En el segundo clúster (B+C) corresponde con los países que resultaron con menores emisiones

mediante la clusterización. Al aplicar el DEA a estos nueve (9) países, se tiene que los más

eficientes en controlar sus emisiones al mismo tiempo que generan electricidad son Paraguay,

Brasil y Venezuela, mientras que los menos eficientes son Panamá, El Salvador y Uruguay. No

es sorpresa en el resultado de los países que se ubican en la frontera, puesto que estos tienen una

generación mayor al 64% proveniente de energías limpias.

Cómo se ha mencionado previamente, el DEA-BCC determina las eficiencias relativas entre las

unidades parecidas, lo cual además se afianza al clusterizar los países. Los países clasificados por

clusterización como “más emisores” pero que se ubican en la frontera eficiente son; México y

Guatemala, en primer y segundo lugar, respectivamente. Al ubicarse en la frontera eficiente

indican que dentro de este grupo de países (clúster A) son los que tuvieron mejor desempeño (en

ese grupo) en el control de emisiones de GEI.

Por otro lado, aunque Argentina no se ubica como tal en la frontera eficiente, este país obtuvo

una eficiencia de 0,9603 lo cual está muy próxima a la unidad, conllevando a que ocupe el

puesto número tres (3) en el ranking de la tabla 4.20, por lo cual se incluye en la siguiente

interrogante, ¿qué han hecho los Gobiernos de México, Guatemala y Argentina en términos de

sus políticas públicas en el sector eléctrico para ser los tres (3) primeros países del ranking en el

control de emisiones de GEI en el clúster A? La respuesta a esta pregunta no es sencilla o única,

se debe tener presente que estos países forman parte de los “más emisores”. En las tablas 4.21,

4.22 y 4.23 se muestra la situación para el año 2013 (año que se toma para establecer el ranking

de la tabla 4.20) del sector eléctrico de México, Guatemala y Argentina, es decir, para los países

del clúster A que ocuparon los puestos 1, 2 y 3 en el ranking de eficiencia relativa.

Por otro lado, se tiene a Paraguay, Brasil y Venezuela, países que ocupan los tres (3) primeros

lugares en el ranking de eficiencia relativa en el clúster B+C. En este sentido, surge la

interrogante ¿cuáles han sido las políticas energéticas de los Gobiernos de estos países para que

sean los pioneros en el ranking y además se ubiquen en la frontera en la medida de eficiencia

relativa? En las tablas 4.24, 4.25 y 4.26 se pretende dar respuesta a esta pregunta y su relación

con las políticas públicas en el sector energético.

Independientemente del clúster del cual se trate, lo que se busca es relacionar que los países que

ocupan los tres (3) primeros lugares del ranking son los que a partir de la preocupación, política

y técnica, están experimentando una transición energética sobre el cambio en el modelo de

producción [113].

Como puede evidenciarse en las tablas 4.21, 4.22, 4.23, 4.24, 4.25 y 4.26, la condición resaltante

en cada uno de estos países son sus esfuerzos para generar electricidad a partir de fuentes

renovables (hidroeléctricas, biocombustibles y generación nuclear) o a partir de combustibles

fósiles menos contaminantes y más eficientes (gas natural), conllevando a una diversificación de

123



su matriz energética, siendo esto un objetivo ineludible e impostergable de los países que

realmente quieren tener un desarrollo económico que vaya de la mano con el planeta.

Los países que una parte de su electricidad es generada por medio biocombustibles son

Guatemala (13,96%), Paraguay (29%) y Brasil (21%). Por su parte, México y Argentina tienen

una escasa participación de energías renovables para la generación de electricidad, sin embargo,

han incrementado la participación del gas natural que, aunque es un combustible fósil es menos

contaminante y más eficiente en el proceso de combustión. Argentina por su parte, resalta con un

4% de la generación de su electricidad con energía nuclear.

En 2013, de los seis (6) países analizados, cuatro (4) de ellos tienen una generación eléctrica

mayoritariamente proveniente de energías limpias o renovables, así se tiene a Venezuela con

64,02%, Guatemala con 66, 21%, Brasil con 69,74% y Paraguay con el 100%. Por el contrario,

México y Argentina, en este año, solo generan su electricidad con fuentes renovables del 11,9%

y 28%, respectivamente.

124



Tabla 4.21. Situación del sector eléctrico de México para el año 2013

Política pública Comentarios específicos

Capacidad

instalada

Termoeléctrica

73,2%

Nuclear 2,6%

Hidroeléctrico

21,5%

No hidroeléctrico

2,7%

Total renovable

24,2%

PP1: Diversificación

de la matriz

energética

PP3: Incremento de

la participación de

energías renovables

(p.e. eólica, solar,

biomasa y/o

fotovoltaica)

PP4: Incrementar la

participación de las

energías alternativas

y otras energías

PP5: La sustitución

de combustibles

fósiles por

biocombustibles o

incremento de éstos

últimos respecto a los

primeros

PP7: Ampliar las

fuentes de energía

renovables distintas a

la hidroeléctrica

PP14: Generación

hidroeléctrica

La participación de los combustibles fósiles en el consumo total de

energía fue del 91%. A los combustibles líquidos les corresponde un

55% del total, el gas natural se le atribuye el 30%, y al carbón el 6%.

El dominio de los combustibles fósiles en el consumo total de energía

se ha mantenido en niveles similares a los que se observaron en los

períodos 1984-1987 y 1999-2002. Sin embargo, en 2013 el petróleo y

sus derivados disminuyeron su contribución relativa en 11 puntos

(del 65% al 54%) en comparación con el período 1999-2002, y en

seis puntos (del 60% al 54%) respecto del período 2005-2008. Esta

reducción responde al aumento de la participación relativa del gas

natural, que pasó del 19% del total del consumo total de energía para

el período 1999-2002 al 24% para el período 2005-2008, hasta

alcanzar un 30% en 2013 [114].

Las fuentes de energía renovables tienen una escasa participación

dentro de la matriz energética de México. Durante 2013

suministraron 308.000 barriles equivalentes de petróleo por día

(bepd), lo que equivale al 7,5% del total de la energía primaria

abastecida para ese año. Por otra parte, las fuentes de energía

renovables achicaron su participación relativa en el consumo total de

energía en dos puntos (del 10% al 8%) en comparación con el

período 1999- 2002 y 2005-2008.

Consumo

eléctrico

(139.171

GWh)

Carbón 12,1%

Combustibles

líquidos 19%

Gas natural 52,2%

Nuclear 4,8%

Renovables* 11,9%

Producción

de

Electricidad

297.079 GWh PP6: Reducción de la

intensidad energética

del consumo

En 2013 México fue el segundo gran productor de electricidad de

América Latina, con una participación del 19,63% del total de la

electricidad generada en la región17. Durante ese año la producción

17 Cálculos propios con data del OLADE [100].

125




PP11: Reducción de

la demanda de

energía

de electricidad alcanzó 297.079 GWh, cifra que refleja un aumento

del 17% respecto del período 2002-2012 y representa una tasa de

crecimiento anual del 2,9% [114].

Comentarios finales: considerando que la matriz energética es mayoritariamente fósil, debe tenerse en cuenta que a mayor

producción mayor emisiones de GEI. Esta condición hace que México forme parte del clúster de países “más emisores”, sin

embargo, incrementa la proporción de gas natural respecto a los otros combustibles fósiles (de 20,9% en 1999-2002 a 52,2% en

2013). Lamentablemente disminuye la participación de energías renovables entre el 2002 y 2013 del 10% al 8%.

*Incluyen hidráulica, geotérmica, solar, eólica y combustibles renovables y desperdicios

Fuente: extracto de [114]

126



Tabla 4.22. Situación del sector eléctrico de Guatemala para el año 2013


Capacidad

instalada

(2.973,75

MW) [100]

Térmica 64.66%

Hidráulica

33,69%

Geotérmica

1,65%

Total

Renovables

35,34%

PP1: Diversificación de

la matriz energética

PP3: Incremento de la

participación de energías

renovables (p.e. eólica,

solar, biomasa y/o

fotovoltaica)

PP4: Incrementar la


energías alternativas y

otras energías

PP5: La sustitución de

combustibles fósiles por

biocombustibles o



primeros

PP7: Ampliar las fuentes

de energía renovables

distintas a la

hidroeléctrica

PP14: Generación

hidroeléctrica.

Guatemala para el 2013 generó el 66,21% de su electricidad a partir

de energía renovable, lo cual es coherente con las políticas listadas a

la izquierda.

La Política Energética 2013-2027 de Guatemala [115], en uno de sus

objetivos operativos promueve la diversificación de la matriz de

generación eléctrica mediante la priorización de fuentes renovables,

con lo que se pretende, en el largo plazo, alcanzar un 80% de la

generación de energía eléctrica a partir de estos recursos [115].

De hecho, Guatemala, cuenta con un gran potencial de energía

renovable, de los cuales apenas utiliza el 23%, y lidera la capacidad

energética en Centroamérica [112].

Generación

por tipo de

combustible

(9.270,48

GWh) [116]

Hídrico 49,95%

Biomasa 13,96%

Geotermia

2.29%

Total

Renovables

66,21%

Carbón 17,62%

Bunker 16,16%

Diésel 0,01%

Total fósiles

33,79%

Producción

de

Electricidad


intensidad energética del

consumo

PP11: Reducción de la

demanda de energía

Guatemala ocupó el puesto 14 en Latinoamérica en la producción de

electricidad, con una participación del 0,61% del total de la

electricidad generada en la región18.

Comentarios finales: Este país hace esfuerzos por consolidar su capacidad energética en Centroamérica y en Latinoamérica en


127




general. Guatemala tiene planes estratégicos (2013-2027) para diversificar su matriz energética para alcanzar un 80% de la

generación de energía a partir de fuentes renovables. De hecho, según publica la Comisión Nacional de Energía Eléctrica de

Guatemala [117] en julio de 2017 la matriz energética es 71,50% renovable y 28,50% no renovable. Los planes estratégicos de

Guatemala y sus esfuerzos han resultado en la ubicación de este país es la frontera eficiente durante los años 2010, 2011, 2012 y

2013.

*Incluyen energía solar, energía eólica y combustibles renovables y desperdicios

Fuente: realización propia a partir de [100] [115] [112] [116]

128



Tabla 4.23. Situación del sector eléctrico de Argentina para el año 2013


Capacidad

instalada

Térmica 60,7%

Hidráulica

35,7%

Nuclear 3,1%

Eólica 0,3%

Solar <0,1%

PP1: Diversificación de

la matriz energética




solar, biomasa y/o

fotovoltaica)

PP4: Incrementar la



otras energías



biocombustibles o



primeros



distintas a la

hidroeléctrica

PP14: Generación

hidroeléctrica

La capacidad instalada de Argentina es mayoritariamente térmica, lo

cual implica el uso de combustibles fósiles para generar electricidad.

Esto se traduce en que el total del consumo eléctrico el 70%

proveniente de combustibles fósiles. Sin embargo, es importante

resaltar el cambio en la composición relativa del uso de los

hidrocarburos para la generación eléctrica, en donde el 54% proviene

del gas natural, debido a que este combustible tiene un menor precio,

es más eficiente y menos contaminante [118].

Queda mucho camino que recorrer en términos de la transición

energética al desarrollo sostenible en la producción de electricidad,

puesto que de acuerdo con [118] en el consumo total de energía en

Argentina para el 2013 la participación de los combustibles fósiles

fue del 91%, teniendo el gas natural y los combustibles líquidos una

contribución del 49 y 41%, respectivamente, evidenciando el peso de

estos en la matriz energética argentina.

Por otro lado, los combustibles renovables, la caña de azúcar y las

fuentes hidráulicas representaron el suministro de 122 bepd, que

corresponden al 7,1% del consumo total de energía. No obstante, su

participación relativa en el consumo total de energía aumentó de

6,5% al 7,1% respecto del período 2005-2008 [118].

Consumo

eléctrico

(139.171

GWh)

Carbón 2%

Combustibles

líquidos 14%

Gas natural 54%

Nuclear 4%

Hidroeléctrica

22%

Otras

renovables* 2%

Producción

de

Electricidad



consumo


demanda de energía

Argentina fue el tercer gran productor de electricidad de América

Latina, con una participación del 9,21% del total de la electricidad

generada en la región19. La cantidad de 139.171 GWh implica un

aumento en el volumen del 23% respecto al periodo 2002-2012 y un

crecimiento anual del 3.5% [118].


129




Comentarios finales: considerando que la matriz energética es mayoritariamente fósil, debe tenerse en cuenta que a mayor

producción mayor emisiones de GEI. Esta condición hace que Argentina forme parte del clúster de países “más emisores”, sin

embargo, incrementa la proporción de gas natural respecto a los otros combustibles fósiles y también incrementa en un entre el 2005

y 2013 del 6.5% al 7.1% el consumo total de energía proveniente de combustibles renovables, favoreciendo su ubicación en la

frontera eficiente, indicando que entre los países “más emisores” éste tiene un mejor desempeño a una transición energética menos

contaminante.

*Incluyen energía solar, energía eólica y combustibles renovables y desperdicios

Fuente: extracto de [118]

130



Tabla 4.24. Situación del sector eléctrico de Paraguay para el año 2013


Capacidad

instalada

[119]

Termoeléctrico

0,1%

Hidroeléctrico

99,9%

Total

Renovables

99,9%

PP1: Diversificación de la

matriz energética




solar, biomasa y/o

fotovoltaica)

PP4: Incrementar la



otras energías



biocombustibles o



primeros



distintas a la hidroeléctrica

PP14: Generación

hidroeléctrica

A finales de 2013, Paraguay disponía de una capacidad instalada

de generación eléctrica de 8.816 MW, conformada por un 99,9%

de energía provisto por centrales hidroeléctricas y un 0,1%

suministrado por centrales termoeléctricas operadas con fuentes

fósiles. Entre 2000 y 2013, la capacidad eléctrica instalada del

país subió 1,4 GW (el 19 %), promovida, principalmente, por la

expansión de la capacidad de las centrales hidroeléctricas [119].

La oferta de energía primaria (OEP) alcanzó cerca de 147,7

mbepd en 2013. Esta oferta de energía fue destinada a centros de

transformación para obtener energías secundarias, al consumo

final de los sectores económicos y al consumo del propio sector

energético [119].

Los combustibles renovables aportaron el total de la OEP: el 71%

provino de la energía hidráulica y el 29% de los biocombustibles

y desechos. La falta de participación de los combustibles fósiles

responde, en gran medida, a la dotación tecnológica y a la

disponibilidad de recursos hídricos del país [119].

Energía

primaria

(147,7

mbepd)

[119]

Hidráulica 71%

Biocombustibles

29%

Producción

de

Electricidad



consumo


demanda de energía

Durante 2013, Paraguay fue el séptimo productor de electricidad

en Latinoamérica, después de Chile y Colombia20. Su producción

total alcanzó 60.381 GWh. Este volumen de producción aumentó

un 12% respecto del período 2002-2012, lo que representa una

tasa de crecimiento promedio anual del 2,5% [119].

Comentarios finales: Paraguay es un país verde por excelencia, su forma de generación de energía eléctrica es 100% renovable.

También cabe señalar que el Paraguay es un país rico en recursos naturales; su riqueza hídrica en aguas superficiales y subterráneas


131




es la mayor de Latinoamérica [120]. Paraguay cuenta con dos hidroeléctricas de propiedad binacional, las cuales son Itaipu

compartida con Brasil, y Yacyreta administrado conjuntamente con Argentina [121]. En Paraguay la oferta principal es la

hidroelectricidad, sin embargo, es mayoritariamente exportada al exterior, mientras que la matriz energética interna está liderada por

la biomasa [121].

Fuente: realización propia a partir de [120] [121] [119]

132



Tabla 4.25. Situación del sector eléctrico de Brasil para el año 2013


Capacidad

instalada

(126.777,71

MW) [100]

Termoeléctrico

30,26%

Hidroeléctrico

66.60%

Nuclear 1,50%

Otras renovables (*)

1,74%

Total Renovables

69,74%


matriz energética



renovables (p.e. eólica, solar,

biomasa y/o fotovoltaica)

PP4: Incrementar la

participación de las energías

alternativas y otras energías



biocombustibles o incremento

de éstos últimos respecto a los

primeros

PP7: Ampliar las fuentes de

energía renovables distintas a

la hidroeléctrica

PP14: Generación

hidroeléctrica

Brasil tiene un elevado potencial hidroeléctrico y eólico.

Las renovables en su conjunto suponen más del 80% de la

generación de electricidad [122].

Brasil ocupa el primer lugar en el consumo de renovables de

América Latina, básicamente por su condición de segundo

productor de biocombustibles del mundo, sólo por detrás de

EE. UU., con más del 22% de la producción mundial. En

cambio, la penetración de la energía solar y eólica ha sido

hasta años recientes limitada [122].

Brasil tiene la mayor capacidad eólica instalada de América

Latina, pero las cifras siguen muy por debajo del potencial

existente. El Plan Nacional de Energía 2030 estima un

potencial de 258 GW para la hidroelectricidad, 143 GW

para la eólica y 8 GW para la biomasa.

Brasil cuenta con una hidroeléctrica de propiedad binacional

(Itaipu), la cual es compartida con Paraguay [121].

En Brasil operan tres (3) plantas nucleares, y este país tiene

proyectado construir al menos cuatro más para 2030 [121].

Consumo

energético

Petróleo y el etanol

(39%), la

hidroelectricidad

(29%), otras

renovables (21%,

básicamente

biomasa), gas natural

(7%), carbón (3%) y

generación nuclear

(1%) [122].

Producción

de

Electricidad

570.025 GWh [100] PP6: Reducción de la


consumo


demanda de energía

Brasil es un gran productor de electricidad, en 2013, este

país ocupó el puesto número uno (1) en Latinoamérica,

representando un 37,64%21. En 2011, Brasil supuso el 12%

del consumo mundial de hidroelectricidad, sólo por detrás

de China [122].

Comentarios finales: Brasil es un actor en ascenso en el panorama energético internacional por la variedad y abundancia de

recursos energéticos de que dispone, el tamaño de su mercado interno y el dinamismo de la demanda [122]. En este sentido Brasil es

21 Cálculos propios con data de la OLADE.

133




el primer consumidor de electricidad en Latinoamérica y es el noveno consumidor energético mundial y el tercero americano, sólo

por detrás de EE. UU. y Canadá [122]. La diversidad de recursos renovables que posee este país, los cuales suponen más del 80% de

la generación de electricidad hacen que este país se ubicará en la frontera eficiente. Aunque este país es un gran productor-

consumidor de electricidad sus emisiones de GEI son pequeñas en comparación con el resto de países latinoamericanos.

*Incluye la lixivia y la energía eólica

Fuente: [100] [121] [122]

134



Tabla 4.2.6. Situación del sector eléctrico de Venezuela para el año 201222


Capacidad

instalada

(27.723,19

MW) [123]

Termoeléctrico

46,97%

Hidroeléctrico

52,74%

Otras 0,28%


matriz energética



renovables (p.e. eólica, solar,

biomasa y/o fotovoltaica)

PP4: Incrementar la

participación de las energías

alternativas y otras energías



biocombustibles o incremento

de éstos últimos respecto a los

primeros

PP7: Ampliar las fuentes de

energía renovables distintas a

la hidroeléctrica

PP14: Generación

hidroeléctrica

En Venezuela se han estado promoviendo una serie de

medidas que van a tener un impacto positivo en la reducción

de emisiones de CO2 eq, como, por ejemplo:

• El desarrollo de Parques Eólicos, como es el caso

del parque de Paraguaná que está diseñado para

producir 100 MW mediante 50 turbinas de 2 MW

[124].

• El proyecto agro energético de etanol combustible,

el cual contempla un ambicioso plan de producción

de etanol como sustituto de los aditivos oxigenados

de la gasolina a partir de caña de azúcar, arroz y

yuca [124].

Consumo

energético

[123]

Termoeléctrico

35,94%

Hidroeléctrico

64,02%

Otras 0,04%

Producción

de

Electricida

d

127.854,27 GWh

[123]



consumo


demanda de energía

Venezuela ocupó el cuarto puesto en Latinoamérica en la

producción de electricidad, detrás de Brasil, México y

Argentina, representando un 8,76% del total de la región23.

Venezuela es el primer consumidor en términos per cápita

de Latinoamérica [124].

Comentarios finales: Venezuela, un país que genera en 2012 el 64,02% de su energía electrica a partir de fuentes renovables,

específicamente por hidroeléctricas. Esta condición es producto de la inversión del país en los años 60 para la construcción de

embalses, motivados por la demanda de abastecimiento de agua y de energía hidroeléctrica [125].

Fuente: [123] [124] [125]

22 La información oficial encontrada sobre Venezuela es para el año 2012 23 Cálculos propios con data de la OLADE.

135



En otro orden de ideas, la eficiencia determinada a través del DEA en conjunto con el Índice de

Malmquist permite medir la productividad entre dos (2) períodos t y t+1. El procedimiento para

medir este índice se basa en la estimación de la distancia que separa a cada país de la frontera de

referencia en cada período [33]. A través del Índice de Malmquist de productividad se

descompone el cambio de la productividad en sus elementos determinantes a lo largo del tiempo

y para detectar adopción de nuevas tecnológicas involucradas en el sistema productivo [34]. En

este sentido, se estima el Índice de Malmquist a los tres (3) primeros países del ranking en cada

clúster, siendo estos; México, Argentina, Guatemala (clúster A), Paraguay, Brasil y Venezuela

(clúster B+C)24. Los resultados del Índice de Malmquist para el clúster A se muestran en la tabla

4.27 y para el clúster B+C en la tabla 4.28.

Tabla 4.27. Productividad de Argentina, Guatemala y México. Periodo 2006-2013.

Técnica

Pura

Técnica de

Escala

Técnica

Total

Argentina 0,9578 0,8349 0,7997 1,0980 0,8780

Guatemala 1,1827 0,7752 0,9169 1,1018 1,0102

México 1 1 1 1,0980 1,0980

Argentina 0,5412 1,6274 0,8807 1,1209 0,9872

Guatemala 1,0472 0,8689 0,9099 1,1264 1,0249

México 1 1 1 1,1209 1,1209

Argentina 1,9293 0,7686 1,4829 0,6929 1,0276

Guatemala 0,8942 1,9417 1,7362 0,6736 1,1695

México 1 1 1 0,6884 0,6884

Argentina 0,9175 0,7871 0,7221 1,3824 0,9983

Guatemala 1,4194 0,7003 0,9941 1,3911 1,3829

México 1 1 1 1,3824 1,3824

Argentina 0,9643 0,9746 0,9398 1,0457 0,9828

Guatemala 1 0,9316 0,9316 1,0457 0,9742

México 1 1 1 1,0585 1,0585

Argentina 1,0063 1,0780 1,0848 0,9554 1,0364

Guatemala 1 1,1806 1,1806 0,9480 1,1192

México 1 1 1 0,9606 0,9606

Argentina 1,0788 1,0150 1,0950 1,0188 1,1155

Guatemala 1 0,9385 0,9385 1,0188 0,9561

México 1 1 1 1,0168 1,0168

2008/2009

2009/2010

2010/2011

2011/2012

2012/2013

2006/2007

Índice

Malmquist

2007/2008

Periodo de

comparaciónPaís

Cambio de EficienciaCambio

Técnico


En la tabla 4.27 se puede observar que Argentina tiene una tendencia ascendente de progreso en

términos geométricos del 1,0015, es decir, en el periodo 2006-2013 experimenta un crecimiento

de la productividad del 0,15%. Guatemala y México, también experimentan un progreso con un

24 A manera de información complementaria, en el anexo M se muestran los IM para el resto de los países.

136



promedio geométrico25 de Índice de Malmquist de 1,0828 y 1,0277, respectivamente,

significando un crecimiento de la productividad del 8,28% y 2,77%. Estos resultados de la

productividad medida a través del Índice de Malmquist es coherente con la discusión presentada

en las tablas 4.21, 4.22 y 4.23. De los países del clúster A que ocupan los tres (3) primeros

lugares del ranking en eficiencia, es Guatemala el país con una tendencia marcada a la transición

energética donde “reinen” las energías renovables, por tanto, su crecimiento de productividad del

8,28% es mayor al de México (2,77%) y Argentina (0,15%), países donde los combustibles

fósiles predominan en la matriz energética para la generación de electricidad, dejando en una

proporción muy pequeña a las energías renovables.

Según plantea [33] son dos (2) las fuentes principales de información de los resultados en las

ganancias o pérdidas de productividad entre los países objeto de análisis, siendo estos: el cambio

de eficiencia técnica total y el cambio del progreso tecnológico. De acuerdo con [33], al

descomponer el índice para Argentina se observa que la evolución corresponde con el progreso

del cambio tecnológico (innovación) con una propensión ascendente geométrica de 1,0264, es

decir, 2,64%, la cual es superior al comportamiento promedio geométrico del cambio de

eficiencia total del 0,9757, es decir, -2,43%.

México tiene un comportamiento similar al de Argentina, el incremento de su productividad es el

resultado del progreso del cambio tecnológico (innovación) con una propensión ascendente

geométrica de 1,0277, es decir, 2,77%, la cual es superior al comportamiento promedio

geométrico del cambio de eficiencia total del 1,000, es decir, 0%.

Tal como se indica en [33], el progreso técnico viene acompañado de nuevas y mejores formas

de producir bienes y servicios, es decir, es el resultado del conjunto de innovaciones y cambios

en las técnicas que desplazan la frontera de producción obteniéndose, una mayor producción sin

variar la cantidad de insumos utilizados, o bien el mismo nivel de producción, utilizando menor

cantidad de insumos [33]. Los cambios tecnológicos indican desplazamientos de la propia

frontera [34].

En el caso de Guatemala, al descomponer el índice se observa que, al contrario de Argentina y

México, la evolución en la productividad se corresponde con el cambio de eficiencia técnica total

con una propensión ascendente de 1,0582, es decir, 5,82%, cantidad que es superior al promedio

geométrico del cambio técnico siendo en este caso del 1,0232, es decir, 2,32%. El cambio de

eficiencia técnica total son los cambios en la distancia a la frontera, denominado convergencia o

“catching-up” [34].

En la tabla 4.28 se puede observar que Brasil tiene una tendencia ascendente de progreso en

términos geométricos del 1,9228, es decir, en el periodo 2006-2013 experimenta un crecimiento

de la productividad del 92,28%.

25 En el anexo M se muestran los resultados de los promedios geométricos nombrados en esta sección.

137



Tabla 4.28. Productividad de Brasil, Paraguay y Venezuela. Periodo 2006-2013.

Técnica

Pura

Técnica de

Escala

Técnica

Total

Brasil 1 1,53432767 1,53432767 0,57553141 0,88305377

Paraguay 1 1 1 1,33173246 1,33173246

Venezuela 1 0,0002768 0,0002768 1,21745376 0,00033699

Brasil 1 0,25995203 0,25995203 3,61854803 0,94064889

Paraguay 1 1 1 0,93098894 0,93098894

Venezuela 1 0,83791615 0,83791615 0,01468883 0,012308

Brasil 1 1,69566285 1,69566285 0,48131444 0,81614702

Paraguay 1 1 1 1,03472187 1,03472187

Venezuela 1 0,8848032 0,8848032 69,1003818 61,1402387

Brasil 1 0,48186318 0,48186318 1,96969227 0,94912218

Paraguay 1 1 1 0,87491744 0,87491744

Venezuela 1 4872,8638 4872,8638 0,0002515 1,2255097

Brasil 1 1,93126123 1,93126123 0,51733862 0,99911601

Paraguay 1 1 1 0,99862102 0,99862102

Venezuela 1 1 1 55,9954247 55,9954247

Brasil 1 1,3916579 1,3916579 1,32849209 1,84880651

Paraguay 1 1 1 0,27051609 0,27051609

Venezuela 1 0,00093812 0,00093812 0,51199314 0,00048031

Brasil 1 1,03955459 1,03955459 38,474371 39,9962089

Paraguay 1 1 1 0,97830217 0,97830217

Venezuela 1 0,97045534 0,97045534 31,7321062 30,7945919

Índice

Malmquist

2006/2007

2012/2013

Periodo de

comparaciónPaís


Técnico

2007/2008

2008/2009

2009/2010

2010/2011

2011/2012


Al descomponer el índice para Brasil se observa que la evolución corresponde con el progreso

del cambio tecnológico (innovación) con una propensión ascendente geométrica de 1,5603, es

decir, 56,03%, la cual es superior al comportamiento promedio geométrico del cambio de

eficiencia total del 1,2323, es decir, 23,23%. Los resultados de la productividad medida a través

del índice de Malmquist para Brasil corresponden con lo esperado según lo planteado en la tabla

4.25. Brasil ha realizado cambios en su política energética hasta convertirse en un actor en

ascenso en el panorama energético internacional por la variedad y abundancia de recursos

energéticos de los cuales dispone, el tamaño de su mercado interno y el dinamismo de la

demanda [122]. La diversidad de recursos renovables que posee este país, los cuales suponen

más del 80% de la generación de energía eléctrica hace que este se ubique en la frontera eficiente

y experimente un crecimiento de su productividad en un 92,28%.

Paraguay, por el contrario, experimenta una contracción en su productividad en el periodo

considerado con un promedio geométrico del Índice de Malmquist de 0,8406, representando un

descenso en su productividad del -15,94% en el periodo considerado. Al descomponer el índice

138



se presenta que esta contracción se debe a los cambios técnicos con un promedio geométrico de

0,8406, es decir, el mismo valor, correspondiendo con -15,94%, por lo cual los cambios en la

eficiencia técnica total son del 0% al tener un promedio geométrico de 1,000. Lo anterior indica

que, este país a desmejorado la forma en como produce sus bienes y servicios en el sector

eléctrico, de acuerdo con [33].

Venezuela, por su parte, es un país que llama la atención por sus particulares resultados en torno

al Índice de Malmquist, teniendo este un promedio geométrico de 0,3071, es decir, este país ha

contraído su productividad en el periodo considerado en -69,29%. La desmejora en su

productividad está asociada tanto a los cambios en la eficiencia técnica total como a los cambios

técnicos, teniendo valores en promedios geométricos del 0,3678 y 0,8349, es decir, -63,22% y -

16,51%, respectivamente.

4.6. VALIDACIÓN DEL MODELO DE EVALUACIÓN DE LA EFICIENCIA DE LAS

POLÍTICAS PÚBLICAS DEL SECTOR ENERGÉTICO DE LOS PAÍSES

LATINOAMERICANOS

Respecto a la validación del Modelo de Evaluación con aplicación de la herramienta DEA

(planteado en la sección 4.4) se tiene que está en sí misma esta inmersa en la obtención de los

resultados de las eficiencias, esto ya que los países que se ubican en la frontera eficiente han sido

los más certeros o asertivos en sus políticas públicas en el sector energía (matriz energética

mayoritariamente renovable o uso de gas natural en mayor proporción que otros combustibles

fósiles), lo cual indica o muestra la conformidad del Modelo de Evaluación. Sin embargo, se

realiza una comparación entre los resultados obtenidos por Indicadores Energéticos del

Desarrollo Sostenible (IEDS) establecidos por la IOEA26 [75] y los resultados del Modelo de

Evaluación con aplicación de la herramienta DEA. En el primero de los casos se tienen dos (2)

grupos de países; el clúster B+C integrado por los países que han acertado en las políticas

públicas en el sector energía y, por tanto, son los con menores emisiones de GEI y, por otro lado,

el clúster A compuesto por los países con mayores emisiones, por lo cual representan los

Gobiernos cuyas políticas públicas han de ser revisadas con el fin de mejorarlas (ver figura 4.15

y tabla 4.16). El segundo caso se tiene a los países que se ubican en la frontera eficiente al

aplicar el DEA, tanto al clúster A como al B+C.

En la tabla 4.29 se muestra la comparación antes mencionada, puede verse que, al aplicar el

Modelo de Evaluación con aplicación de la herramienta DEA el número de variables utilizadas

(3) es mucho menor a las empleadas en el análisis de los indicadores energéticos (11),

significando una simplificación al reducir el número de datos analizados.

El Modelo de Evaluación con aplicación de la herramienta DEA es un modelo sencillo para

determinar qué países han acertado sus políticas públicas para el control de emisiones de GEI por

26 Algunos de los indicadores originales fueron modificados y otros incorporados en función de la data disponible.

139



generación de energía eléctrica, lo cual permite la determinación de las eficiencias relativas de

los países, resultando que los países con menores emisiones de GEI y, que se ubican en la

frontera eficiente, son los que generan gran parte de su electricidad con tecnologías

descarbonizadas, es decir a partir de energías renovables como la hidroenergía27, tal es el caso de

Paraguay, Brasil y Venezuela. Esto valida el modelo planteado en la sección 4.4 y verifica la

hipótesis de investigación (sección 1.3). Lo que demuestra ser una novedad en términos de

investigación científica al no estar publicado en la literatura con anterioridad, de acuerdo con

[18][27][28][29][38].

.

27 Significa también una disminución en el uso de plantas térmicas, es decir, menos uso de combustibles fósiles.

140



Tabla 4.29. Resultados obtenidos al aplicar el Modelo de Evaluación con aplicación de la herramienta DEA y al emplear los IEDS

Indicadores

necesarios

para el

análisis

Indicadores

Ambientales

Indicadores

Económicos Resultado Países (originales)

Países

coincidentes

Indicadores-

Clusterización 11 3 8

Clasificación de los

países en tres

clústeres que para

efectos de aplicar

el DEA han pasado

a ser dos (2);

clúster A y B+C.

Países con más

emisiones de GEI

(clúster A): Argentina,

Bolivia, Chile, Cuba,

Ecuador, Guatemala,

Haití, Honduras,

México, Nicaragua y

República Dominicana.

México y

Guatemala

Países con menos

emisiones de GEI

(clúster B+C): Brasil,

Colombia, Costa Rica,

El Salvador, Panamá,

Paraguay, Perú,

Uruguay y Venezuela.

Paraguay,

Brasil y

Venezuela

Modelo de

Evaluación

con aplicación

de la

herramienta

DEA

3 1 2

Al aplicar el DEA a

los dos clústeres (A

y B+C) se han

obtenido que dos

(2) países se ubican

en la frontera para

el clúster A y que

tres (3) países que

integran el clúster

B+C se ubican en

la frontera.

Países eficientes en el

control de emisiones de

GEI: México y

Guatemala (clúster A) y

Paraguay, Brasil y

Venezuela (clúster

B+C)

México y

Guatemala

(clúster A) y

Paraguay,

Brasil y

Venezuela

(clúster B+C)


141



142



De la tabla anterior se entiende que hay países que, aunque originalmente se clasificaron en la

categoría de “más emisores” (clúster A) al aplicar el DEA se determinan sus eficiencias relativas,

por lo cual se ubican entre los “más emisores” tuvieron un mejor desempeño en el control de

GEI. Ahora, en el clúster B+C, considerados en primera instancia los “menos emisores” al

aplicar de nuevo el DEA al total de países que integran el clúster, unos países se comportan

mejores que otros, los primeros se ubican en la frontera eficiente, siendo el caso de Brasil,

Paraguay y Venezuela. En la figura 4.16 se muestra una representación de lo anteriormente

dicho.

Países con más emisiones de GEI

(políticas no acertadas o insuficientes)

Países con menos emisiones de GEI (políticas

acertadas o suficientes)

Países eficientes

AR, BO, CL, CU, EC, HT, HN, NI y RD

CO, CR, SV, PA, PE y UY

Figura 4.16. Relación de los países con políticas públicas acertadas (o no) y su eficiencia.


En este sentido, se observa que al clusterizar en primera instancia los países y, posteriormente,

aplicar el DEA a los países agrupados se puede determinar cuáles resaltan, tanto en un modelo

como en otro. Esto conlleva a que los países eficientes sean determinados por su desempeño

comparativo, clasificándolos por clusterización en “mayores y menores emisores”, significando

que los primeros no han acertado en sus políticas públicas en el sector energía, mientras que los

últimos si han planteado bien las suyas, razón por la cual los países que pertenecen al clúster

B+C y que además se ubican en la frontera eficiente, han “jugado o jugaron bien sus cartas” para

generar energía eléctrica limpia, tal es el caso de Brasil, Paraguay y Venezuela. En el caso de los

dos (2) primeros países comparten la hidroeléctrica Itaipu [121], la más grande del mundo, y

Venezuela según cifras oficiales genera en 2012 el 64,02% de su energía eléctrica con esta

misma tecnología [125].

143



4.7. COMPARACIÓN DE LOS RESULTADOS DEL CLÚSTERS DE PAÍSES

LATINOAMERICANOS Y OTRA REGIÓN

Esta comparación se realiza entre el clústers de países desarrollados (en su mayoría europeos) del

trabajo de Sánchez, Pérez y Vásquez (2017) [22] y la presentada en esta Tesis Doctoral.

El grupo de países que integran el clústers de [22] son 20 de los 24 países del Anexo II (excepto

Comunidad Económica Europea, Islandia, Luxemburgo, Reino Unido de la Gran Bretaña e

Irlanda del Norte), siendo estos países los que aparecen en el documento resultante de la COP de

la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático (CMCC) realizada por

la ONU en 1992 [22], los cuales se comprometieron a ayudar a los países en vías de desarrollo

particularmente vulnerables a los efectos adversos del cambio climático, así como al hacer frente

a los costos que entrañe su adaptación a esos efectos adversos.

Se plantea en [22] que la el propósito del trabajo fue establecer qué país o países han sido los

más congruentes con los acuerdos de CMCC de 1992 y las políticas establecidas por el IPCC

(1996) en el periodo de tiempo de 1997 hasta 2012.

En el trabajo de Sánchez, Pérez y Vásquez (2017) [22] se tomaron de la base de datos del Banco

Mundial cuatro (4) indicadores, entre ellos: consumo de energía procedentes de combustibles

fósiles (entrada); total de GEI emitidos (entrada); consumo de energía nuclear y alternativa

(salida) y Producto Interno Bruto (PIB) per cápita (salida). Los años de estos indicadores son

desde 1997 hasta 2012, los cuales se establecieron en cuatro (4) periodos de cuatro (4) años cada

uno: 1997-2000; 2001-2004; 2005-2008; 2009-2012.

Por otro lado, la presente investigación se caracteriza por su rigurosidad y racionalidad en cada

fase de la investigación, donde se seleccionan las salidas para el DEA mediante análisis

estadísticos, cuyo fin último es la identificación de los países que tienen las políticas públicas

más asertivas para el control de emisiones de GEI, y donde no existe juicios de valor por parte de

la investigadora, ya que su postura no influye en los resultados.

Los años considerados para la aplicación del DEA van desde el 2006 hasta el 2013, y con

diferencia del trabajo de Sánchez, Pérez y Vásquez [22], no se promedian los años para obtener

periodos.

En el caso de la investigación presentada por Sánchez, Pérez y Vásquez [22] se tienen 20 países

desarrollados, la mayoría de Europa, mientras que en la presente Tesis Doctoral se tienen 20

países latinoamericanos, todos en vías de desarrollo. Con base en lo anterior, se evidencia que

ambos trabajos son diferentes desde su concepción en torno a los países que integran cada

clúster, de hecho, los países latinoamericanos son heterogéneos entre sí (tabla 4.16), por lo cual

fue necesario formar subgrupos (A y B+C) para la aplicación del DEA. La divergencia entre los

144



países latinoamericanos se refleja en las emisiones de GEI (ton/GWh) por energía electrica

producida (GWh).

Las similitudes encontradas en ambos trabajos son las siguientes: se analizan 20 países y la

aplicación del DEA-BCC y DEA-CCR es orientado a insumos, lo cual significa que apunta hacia

la minimización de la entrada, pero sin modificar las salidas.

En la tabla 4.30 se presentan de forma resumida las características de cada investigación y los

resultados de las mismas.

145



Tabla 4.30. Comparación de los resultados de los clústers de países latinoamericanos y desarrollados

Clústers Países del clústers Periodos o

años

estudiados

Entrada (s)

para el DEA

Salidas para

el DEA

Países que se ubican en la

frontera*

Países

desarrollados

Alemania, Australia,

Austria, Bélgica,

Canadá, Dinamarca

España, EE. UU.,

Finlandia, Francia,

Grecia, Irlanda, Italia,

Japón

Noruega, Nueva

Zelandia, Países

Bajos, Portugal,

Suecia y Suiza

Cuatro (4)

periodos:

1997-2000

2001-2004

2005-2008

2009-2012

En todos los

casos se trabaja

con el promedio

de los años que

conforman cada

periodo.

Consumo de

energía

procedente de

combustibles

fósiles (% del

total del uso de

la energía).

Consumo de

energía nuclear

y alternativa

(% del total del

uso de la

energía).

Francia (BCC: 2009-2012)

Noruega (BCC: 2001-2004)


Noruega (CCR: 2005-2008)


Noruega (CCR: 2009-2012)

Suecia y Suiza se

mantuvieron en la frontera

en todos los periodos y por

ambos métodos (BCC y

CCR)

Total de GEI

emitidos (105

Kt CO2 eq).

Producto

Interno Bruto

(PIB) per

cápita (US$ a

precios

actuales).

Países

latinoamericanos

Clúster A:

Argentina, Bolivia,

Chile, Cuba,

Ecuador, Guatemala,

Haití, Honduras,

México, Nicaragua y

República

Dominicana

Ocho (8) años:

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

Emisiones de

GEI por

generación de

energía

eléctrica

(ton/GWh)

Consumo total

de electricidad

(GWh)

Argentina (BCC: 2006/09)

Cuba (BCC: 2009)

Guatemala (BCC: 2009-13)

Haití (BCC: 2007/08)

Honduras (BCC: 2006/10)

México en todos los

periodos (BCC y CCR)

Clúster B+C:

Brasil, Colombia,

Costa Rica, El

Salvador, Panamá,

Paraguay, Perú,

Uruguay y Venezuela

Consumo final

total de energía

(Kbep)

Brasil (BCC2006-2013)

Brasil (CCR2009/12-13)

Paraguay en todos los

periodos (BCC y CCR)

Venezuela (BCC 2006-

2013)


146




La aplicación del DEA en el sector energético para determinar la contribución de los países

latinoamericanos en el control de emisiones de GEI es de relevancia científica al no estar

previamente publicado en la literatura. Lo anterior significa que la presente Tesis Doctoral lleva

consigo un aporte al conocimiento universal, al ambiente, a la sociedad, a los Gobiernos

latinoamericanos y su productividad en el sector energético. Una segunda contribución es la

realización de un diseño novedoso de una forma sistematizada de un Modelo de Evaluación de la

eficiencia de las políticas públicas, el cual se realizó con especificidad para la problemática

planteada. Esta forma novedosa del Modelo de Evaluación comprende no sólo dimensiones y

variables seleccionadas estadísticamente, sino también la consideración de criterios para

organizar y agrupar en clústers, los países en estudio, adicionalmente la necesidad de disponer de

datos en un periodo de tiempo, y la aplicación de DEA e IM para el análisis. En resumen,

comprende requerimientos de datos, y la especificación de un procedimiento para organizar y

analizar dichos datos.

Respecto a los países clasificados como “menos emisores” y a los que luego se les aplica el DEA

y que se ubican en la frontera son los que mayoritariamente (> 64%) generan su electricidad a

partir de fuentes renovables, por tanto, no hay sorpresa en este sentido. Lo contrario ocurre con

los resultados obtenidos por el Índice de Malmquist, donde se observa una desmejora en la

productividad de Paraguay y Venezuela en el periodo 2006-2013. Por su parte, el gigante

suramericano, Brasil, incrementa su productividad, lo cual es debido a su diversa matriz

energética, en su gran mayoría renovable.

Finalmente, de los países clasificados como “más emisores” es Guatemala quien se lleva todos

los méritos, puesto que es un país que experimenta una transición energética a donde reinen las

energías renovables y además se consagra a nivel de Centroamérica, evidenciándose esto al

ubicarse en la frontera eficiente durante varios años del periodo bajo estudio. Por su parte,

Argentina y México también experimentan crecimiento en su productividad. México se mantiene

en la frontera eficiente durante todo el periodo analizado.

147



CAPÍTULO V: CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

5.1. CONCLUSIONES

El propósito de la presente Tesis Doctoral es evaluar la eficiencia de las políticas públicas como

contribución al control de las emisiones de los GEI debido a la generación de energía eléctrica

bajo un enfoque determinístico multidimensional en el contexto latinoamericano. Para cual en

primera instancia se realiza un análisis sobre los indicadores internacionalmente establecidos

para el sector energía. En segundo término, se hizo necesario la recolección y análisis de datos

confiables que se encontraban dispersos en diferentes fuentes de información, el agrupamiento o

formación de clústers de los países, la selección mediante análisis estadísticos de las salidas para

la aplicación del DEA y, finalmente, realizar los análisis de eficiencia de los países que se

encuentran o no en la frontera eficiente.

Según la CEPAL (2007) [18], Tanaka (2011) [36], CEPAL (2015) [37] y Thapar, et al. (2016)

[38], identificar a los países cuyas políticas públicas han logrado controlar las emisiones de GEI,

con el fin de cumplir con los compromisos nacionales e internacionales para mitigar el cambio

climático y el calentamiento global y, por ende, contribuir a acelerar el paso para lograr el

desarrollo sostenible, tiene diferentes tipos de contribuciones y beneficios. En lo social se busca

disminuir el número de afectados por los cambios climáticos y, al mismo tiempo, satisfacer las

mayores demandas bienes y servicios por para una población creciente. Con respecto a la

productividad se busca racionalizar el uso y consumo de los recursos naturales, no sólo de las

organizaciones, sino a nivel de países y de regiones.

Evaluar la eficiencia de las políticas públicas en el sector suministro de energía de los países

latinoamericanos constituye una contribución al control de las emisiones de GEI por generación

de energía, ya que a través de los resultados de la evaluación se puede monitorear el efecto de las

políticas establecidas o adoptadas por cada uno de los países, pudiendo ser mejoradas, cambiadas

o mantenidas en el programa, en función de los resultados obtenidos.

Finalmente, el trabajo tiene dos contribuciones. En primera instancia el metodológico, a través de

un Modelo de Evaluación con aplicación de la técnica del DEA como herramienta para la

evaluación de la eficiencia de las políticas públicas en el sector, constituyendo esto una

investigación inédita en el área, representando esto, en segundo término, el aporte de la

investigación; la del conocimiento universal, ya que no está publicada en la literatura científica

revisada para el desarrollo de la presente Tesis Doctoral.

…Si se piensa, hay que llegar a conclusiones. Las conclusiones no son siempre agradables.

Helen Keller (escritora estadounidense)

148



Realizada la investigación se llega a las siguientes conclusiones:

➢ Las políticas públicas presentes con mayor frecuencia entre los países son el incremento

de la participación de energías renovables (15/20), promoción e incremento de la

eficiencia energética (10/20) y diversificación de la matriz energética (10/20). En este

sentido, en el desarrollo de la investigación se determina que los países que tienen entre

sus políticas generar energía eléctrica a partir de fuentes renovables son “menos

emisores” y los que también se ubican en la frontera eficiente, esto para el caso del

clúster B+C, mientras que, en el caso del clúster A se tiene que aunque estos países

forman parte de los “más emisores”, los que se ubican en la frontera eficiente se debe a la

diversificación de la matriz energética, específicamente, al incrementar la proporción de

gas natural respecto al resto de combustibles fósiles, siendo el primero más eficiente y

menos contaminante entre el resto de los fósiles.

➢ Los países con políticas como el “incremento de la participación de energías renovables”

y “diversificación de la matriz energética” son los que tienen un mejor control de las

emisiones de GEI (ton/GWh) por GWh de energía eléctrica generada, siendo el caso de

Paraguay, Brasil, Venezuela, México y Guatemala, ubicándose estos países en la frontera

eficiente.

➢ El clúster A compuesto por Argentina, Bolivia, Chile, Cuba, Ecuador, Guatemala, Haití,

Honduras, México, Nicaragua y República Dominicana, los cuales tienen una generación

total de energía eléctrica menor o igual a 300.000 GWh y emisiones de GEI superior a

800 ton/GWh. El clúster B está conformado por Colombia, Costa Rica, El Salvador,

Panamá, Paraguay, Perú, Uruguay y Venezuela. Finalmente, el clúster C, es un grupo

unitario compuesto por Brasil, país con una emisión inferior a 450 ton/GWh.

➢ Se realiza el diseño novedoso de una forma sistematizada de un Modelo de Evaluación

con aplicación de la herramienta DEA para la eficiencia de las políticas públicas, el cual

se realizó con especificidad para la problemática planteada. Esta forma novedosa del

Modelo de Evaluación comprende no sólo dimensiones y variables seleccionadas

estadísticamente, sino también la consideración de criterios para organizar y agrupar en

clústers, los países en estudio, adicionalmente la necesidad de disponer de datos en un

periodo de tiempo, y la aplicación de DEA e IM para el análisis. En resumen, comprende

requerimientos de datos, y la especificación de un procedimiento para organizar y

analizar dichos datos.

➢ La aplicación del novedoso Modelo de Evaluación con aplicación de la herramienta DEA

diseñado representa una novedad científica al no haber sido reportados previamente en

otra investigación, lo cual permite llegar a las siguientes observaciones respecto a la

eficiencia e IM:

149



• Los países que ocupan los tres (3) primeros puestos del ranking de eficiencia en el

clúster A son: México, Guatemala y Argentina, respectivamente. Los países que

ocupan los tres (3) primeros puestos del ranking de eficiencia en el clúster B+C

son: Paraguay, Brasil y Venezuela. Sin embargo, los países que realmente se

ubican en la frontera eficiente son Guatemala, México (clúster A), Brasil,

Paraguay y Venezuela (clúster B+C), quedando Argentina cerca de la frontera con

un valor de eficiencia de 0,96.

• México (clúster A) y Paraguay (clúster B+C), se mantienen en la frontera durante

todos los años considerados y por ambos métodos DEA (CCR y BCC), indicando

que estas naciones se mantienen en una óptica escala de producción. Esto en

comparación con los países de su mismo clúster.

• Los cambios a lo largo del tiempo medidos a través del Índice de Malmquist

indicaron que en el periodo considerado 2006-2013, Argentina y México

aumentaron su productividad en un 0,15% y 2,77%, respectivamente. En ambos

casos se debe a cambios tecnológicos. Guatemala incrementa su productividad en

un 8,28%, correspondiendo a cambios en la eficiencia técnica total. Por su parte,

Brasil, incrementa su productividad en un 92,28% debido a cambios tecnológicos.

Paraguay y Venezuela, contraen su productividad en -15,94% y -69,29%,

respectivamente. En el primer caso se debe a la desmejora en cambios

tecnológicos. Venezuela, por su parte, debe su improductividad tanto a cambios

tecnológicos como a cambios en la eficiencia técnica total.

➢ La validación del Modelo de Evaluación con aplicación de la herramienta DEA propuesto

para determinar la eficiencia relativa de los países se realiza por comparación de los

resultados de éstas frente los obtenidos a través de la clusterización y se obtuvo una

concordancia de cinco (5) países28. Los países que se encuentran en el clúster B+C

(menos emisores) y que también se ubican en la frontera eficiente son Brasil, Paraguay y

Venezuela.

5.2. RECOMENDACIONES

Al concluir la investigación se recomienda lo siguiente:

➢ Analizar qué políticas públicas especificas favorecen más la eficiencia en el control de las

emisiones de GEI y con base en lo anterior proponer una serie de estrategias para que los

países controlen mejor sus emisiones. El estudio podría abarcar a países de Suramérica.

28 Dos (2) países del clúster A y tres (3) del clúster B+C.

150



➢ Aplicar el Modelo de Evaluación con aplicación de la herramienta DEA a los países del

clúster B+C excluyendo a Paraguay, lo cual permitirá determinar los cambios en la propia

frontera al sustraer de la muestra al país que hace quedar al resto como ineficientes por

tener emisiones de GEI nulas. De esta manera ocurrirá un cambio en la frontera y otros

países (p.e. Colombia y Costa Rica) podrían ubicarse en le frontera.

➢ Aplicar el Modelo de Evaluación con aplicación de la herramienta DEA a los países

latinoamericanos que generan energía eléctrica a partir de biocombustibles, a fin de

determinar los países eficientes en torno a esta condición. Lo anterior es interesante

puesto que se trata de la política pública “sustitución de combustibles fósiles por

biocombustibles o incremento de éstos últimos respecto a los primeros”, la cual evidencia

una transición de la matriz energética y el avance hacia el tan anhelado desarrollo

sostenible.

➢ Determinar las causas por las cuales Paraguay y Venezuela contraen su productividad, ya

que resulta interesante el hecho de que sean países que aun ubicándose en la frontera

eficiente hayan disminuido su productividad en el periodo considerado. Al determinar las

causas se pueden sugerir correctivos a fin de que estos países puedan incrementar su

productividad. Lo anterior sobre todo para Paraguay ya que es un país con cero (0)

emisiones de GEI, considerando que genera energía eléctrica solo a través de fuentes

renovables.

151



REFERENCIAS

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158



ANEXO A

CO2 emitido por las diferentes tecnologías en la generación de energía eléctrica por tipo de

combustible y por sector

.

159



Tabla A.1. Cantidad de gases de efecto invernadero en función del tipo de tecnología utilizada para la generación de energía eléctrica

(Ton/GWh)a.

Fuente de

Generación

CO2 NO2 SO2 Partículas CO Hidrocarburos Residuos

Nucleares

Total

Carbón 1.058,2 2,986 2,971 1,626 0,267 0,102 - 1.066

Gas Natural 824 0,251 0,336 1,176 Trazas Trazas - 825,8

Nuclear 8,6 0,034 0,029 0,003 0,018 0,001 3,641 12,3

Fotovoltaica 5,9 0,008 0,023 0,017 0,003 0,002 - 5,9

Biomasa 0 0,614 0,154 0,512 11,361 0,768 - 13,4

Geotérmica 56,8 Trazas Trazas Trazas Trazas Trazas - 56,8

Eólica 7,4 Trazas Trazas Trazas Trazas Trazas - 7,4

Solar Térmica 3,6 Trazas Trazas Trazas Trazas Trazas - 3,6

Hidráulica 6,6 Trazas Trazas Trazas Trazas Trazas - 6,6

aSe incluye en las emisiones los materiales utilizados para su construcción.

Fuente: [126]

La Agencia Intenarcional de la Enegía (AIE) en [127] realiza un análisis de las regiones mundiales para proporcionar una visión de las

tendencias regionales en materia de energía y emisiones de CO2. De tal manea, en las Figuras A.1 y A.2 se muestran las emisiones de

CO2 por tipo de combustible y por sector para los paises americanos miembros29 y no miembros30, respectivamente (hasta el año

2014).

29 Los países americanos miembros son: Canadá, Chile, Estados Unidos y México. 30 Los países americanos no miembros son: Antigua y Barbuda, Argentina, Aruba, Bahamas, Barbados, Belize, Bermuda, Bonaire, Bolivia, Brasil, British Virgin Islys, Cayman Islys, Colombia, Costa

Rica, Cuba, Curazao, Dominica, Dominicana, Ecuador, El Salvador, Falkly Islys (Malvinas), French Guiana, Grenada, Guadeloupe, Guatemala, Guyana, Haiti, Honduras, Jamaica, Martinique, Montserrat, Nicaragua, Panamá, Paraguay, Perú, Puerto Rico, Saba, Saint Eustatius, Saint Maarten, Saint Kitts y Nevis, Saint Lucia, Saint Pierre et Miquelon, Saint Vincent y the Grenadines, Suriname,

Trinidad y Tobago, Turks y Caicos Islas, Uruguay y Venezuela

160



Figura A.1. Emisiones de CO2 por tipo de combustible y por sector para los paises americanos

miembros31 de la Organización de Cooperación y Desarrollo Económicos (OECD, por sus siglas

en inglés). Fuente: [127]

Figura A.2. Emisiones de CO2 por tipo de combustible y por sector para los paises americanos

no miembros32 de la OECD. Fuente: [127]

Se observa tanto en A.1 como en A.2 que, el sector suministro de energía (electricidad & calor)

está entre los primeros con emisiones de CO2 y, también por combustibles fósiles (carbón,

petróleo y gas natural).

Ente los países latinoamericanos no miembros de la OECD se encuentran Paraguay y Venezuela

(figura A.2), los cuales tienen las dos (2) hidroeléctricas más grandes del mundo, más, sin

31 Países latinoamericanos miembros de la OECD: Chile y México. 32 Países latinoamericanos no miembros de la OECD: Argentina, Bolivia, Brasil, Colombia, Costa Rica, Cuba, Ecuador, El Salvador,

Guatemala, Haití, Honduras, Nicaragua, Panamá, Paraguay, Perú, República Dominicana, Uruguay y Venezuela.

161



embargo, este grupo de países siguen siendo los mayores productores de energía a base de

combustibles fósiles, lo cual es la respuesta a la diversidad de la forma de generación de energía

de todos los países que forman el clúster de no miembros de la OECD (ver pie de página número

14).

Sin embargo, la OECD y América Latina tienen más relaciones que el hecho de tener como

miembros a Chile y México. Por otro lado, Colombia y Costa Rica son países adheridos, Brasil

es un socio clave y con Perú se realiza un Programa País. Finalmente, países como Argentina,

Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, México, Panamá, Perú, República Dominicana y Uruguay,

son miembros del Centro de Desarrollo de la OECD [128].

En la tabla A.2 se muestra una comparación que realiza la AIE en [127] de los países americanos

miembros y no miembros de la OECD sobre las emisiones de CO2 hasta el año 2014.

Tabla A.2. Comparación que realiza la AIE de los países americanos miembros y no miembros

de la OECD sobe las emisiones de CO2 hasta el año 2014.

Países miembros Países no miembros

¿Dónde estamos y cómo llegamos aquí?

• Las emisiones aumentaron en 2013 y 2014,

luego de dos (2) años de declive. El petróleo

sigue siendo la mayor fuente de emisiones de

CO2 por tipo de combustible (41%), mientras

que el sector de suministro de energía y calor

fue el principal contribuyente (38%), seguido

por el transporte (33%).

• Esta región también experimenta una

pequeña disminución en la intensidad de

carbono del de suministro de energía. Desde

1990, la intensidad de carbono del suministro

de energía ha disminuido un 6% en la región.

• La intensidad energética continúa

reduciéndose en 2014, hasta un 1,1%. Ha

disminuido en un 34% desde 1990.

• En el de suministro de energía, la intensidad

de carbono para la generación cae

ligeramente en 2014 a 441 g / kWh, y ha

disminuido un 18% desde 1990.

• Las adiciones netas de capacidad baja en

carbono alcanzaron un nivel sin precedentes

en 2014, en comparación con el año 2013,

cuyas las adiciones netas disminuyeron con

respecto al año anterior. Sin embargo, la

disminución en 2013 refleja una retirada

• Las emisiones de CO2 relacionadas con la

energía aumentaron más del 4% en 2014,

alcanzando 1,25 Gt. Las emisiones de la

región se han más que duplicado desde 1990.

• Esta región tiene la fuente de energía más

limpia de todas las regiones globales y, por

consiguiente, una proporción sectorial

relativamente baja de las emisiones de

electricidad y calor. Con el transporte

aportando la mayor participación sectorial, el

petróleo representó alrededor de dos tercios de

las emisiones de CO2 de la región.

• En 2014, la intensidad de carbono del

suministro de energía subió un 1%, con el

aumento del suministro de energía primaria de

gas natural y petróleo parcialmente

compensado por un aumento en el consumo de

biocombustibles.

• En el sector de la energía, la intensidad de

carbono para la generación aumenta a 230 g /

kWh, su nivel más alto desde 1990, debido a

que las condiciones de sequía siguieron

reduciendo la participación de la energía

hidroeléctrica a sólo 56%, su nivel más bajo

desde 1990. Su nivel más alto desde 1990 para

162



sustancial de la capacidad nuclear, así como

una caída en las adiciones de energía eólica

en los Estados Unidos (debido a la

incertidumbre en el año anterior sobre la

extensión del crédito de impuestos a la

producción). Sin embargo, la adición de otras

fuentes de generación de baja emisión de

carbono, en particular la energía solar, sigue

aumentando en 2013 y 2014.

• Los países americanos miembros de la

OECD (Canadá, Chile, México y Estados

Unidos) tienen las emisiones de CO2 / cápita

más altas (12,8 tCO2 / cápita) de todas las

regiones.

llenar las lagunas de abastecimiento.

• A pesar de la disminución de la producción

de energía hidroeléctrica, la generación

renovable se mantuvo estable en 2014 debido

a la duplicación de la generación eólica

terrestre. Las adiciones netas de generación

con bajas emisiones de carbono fueron de 9,1

GW en 2014, más del doble que las del año

anterior.

• Esta región continúa teniendo la fuente de

energía más limpia el resto del mundo, con

una intensidad de emisiones de menos de la

mitad del promedio mundial.

Fuente: [127]

163



ANEXO B

Eficiencia de los combustibles en plantas térmicas

.

164



Tabla B.1. Eficiencia de los combustibles de las plantas térmicas en Venezuela para el año 2007

Empresa Gas Fuelóleo Diesel Bepa Generación

Térmica

Relación Eficiencia

(%)

MMm3 Mm3 Mm3 Miles GWh kcal/kWh

CADAFE 1.444 607 702 17.574 8.443 2.977 28.89

EDC 2.831 564 0,1 21.519 11.407 2.698 31,88

EDELCA 122 760 302 3.598 23,90

ELEVAL 546 3.396 1.236 3.929 21,89

ENELBAR 336 2.093 856 3.495 24,61

ENELCO 126 783 282 3.976 21,63

ENELVEN 208 785 920 12.479 5.822 3.065 28,06

SENECA 555 3.470 1.459 3.402 25,28

TOTAL 5.612 1.956 2.177 62.075 29.807 2.978 28,88

Miles Bepa 34.929 13.535 13.611 62.075

Gen (GWh) 16.699 7.217 5.891 29.807

kcal/kWh 2.991 2.682 3.304 2.978

Eficiencia

(%)

28,75 32,07 26,03 28,88

a Bep: Barriles equivalentes de petróleo.

Fuente: [129]

165



ANEXO C

Reservas de uranio en Latinoamérica y su comparación con las mundiales

166



Tabla C.1. Recursos convencionales de Uranio identificadas (RAR y IR) (tU) (<USD 130/kgU) País 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Argentina 7080 nd 12000 nd 19100 nd 18500 nd 18500 nd 18500

Bolivia 0 nd 0 nd 0 nd 0 nd 0 nd 0

Brasil 157700 nd 278400 nd 278700 nd 276700 nd 276100 nd 276800

Chile 561 nd 1500 nd 1500 nd 0 nd 0 nd 0

Colombia 0 nd 0 nd 0 nd 0 nd 0 nd 0

Costa Rica 0 nd 0 nd 0 nd 0 nd 0 nd 0

Cuba 0 nd 0 nd 0 nd 0 nd 0 nd 0

Ecuador 0 nd 0 nd 0 nd 0 nd 0 nd 0

El Salvador 0 nd 0 nd 0 nd 0 nd 0 nd 0

Guatemala 0 nd 0 nd 0 nd 0 nd 0 nd 0

Haití 0 nd 0 nd 0 nd 0 nd 0 nd 0

Honduras 0 nd 0 nd 0 nd 0 nd 0 nd 0

México 1275 nd 1800 nd 1800 nd 2800 nd 2900 nd 2700

Nicaragua 0 nd 0 nd 0 nd 0 nd 0 nd 0

Panamá 0 nd 0 nd 0 nd 0 nd 0 nd 0

Paraguay 0 nd 0 nd 0 nd 0 nd 0 nd 0

Perú 1217 nd 7200 nd 2700 nd 2600 nd 2900 nd 33400

República

Dominicana0 nd 0 nd 0 nd 0 nd 0 nd 0

Uruguay 0 nd 0 nd 0 nd 0 nd 0 nd 0

Venezuela 0 nd 0 nd 0 nd 0 nd 0 nd 0

AL 167833 300900 0 303800 0 300600 0 300400 0 331400

Leyenda nd: data no disponible

Fuente: realización propia con datos de [104][130][131][132][133][134]

Los recursos identificados consisten en recursos razonablemente asegurados (RAR) y recursos

inferidos (IR) recuperables a un costo inferior a USD 130/kgU.

La distribución mundial de los recursos identificados de uranio se encuentra entre 15 países que

son grandes productores o tienen planes importantes para el crecimiento de la capacidad de

generación nuclear. En conjunto, estos 15 países cuentan con el 95% de la base de recursos

globales identificados en esta categoría de costos (el 5% restante se distribuye entre otros 22

países). La distribución generalizada de los recursos de uranio es un aspecto geográfico

importante de la energía nuclear a la luz de la seguridad del suministro de energía [104]. En la

figura C.1 se muestra la distribución global.

167



Figura C.1. Distribución global de los recursos identificados de uranio (<USD 130/kgU al 1 de

enero de 2015).

Fuente: [104]

168



ANEXO D

Evolución del indicador ECO1 para periodo 2006-2013 para los países de Latinoamérica

169




Bolivia Cuba

Brasil Ecuador

Chile El Salvador

Colombia Guatemala

Figura D.1. Evolución del uso de energía per cápita (primer grupo)


1000114012801420156017001840198021202260

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Kg

equ

ival

ente

de

pet

róle

o p

er

cáp

ita

Año

200

600

1000

1400

1800

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Kg

equ

ival

ente

de

pet

róle

o p

er

cáp

ita

Año

0100200300400500600700800900

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Kg

equ

ival

ente

de

pet

róle

o

per

cá

pit

a

Año

700

800

900

1000

1100

1200

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Kg

equ

ival

ente

de

pet

róle

o

per

cá

pit

a

Año

100010601120118012401300136014201480

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Kg

equ

ival

ente

de

pet

róle

o

per

cá

pit

a

Año

720

780

840

900

960

1020

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Kg

equ

ival

ente

de

pet

róle

o

per

cá

pit

a

Año

1000115013001450160017501900205022002350

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Kg

equ

ival

ente

de

pet

róle

o p

er

cáp

ita

Año

650

690

730

770

810

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Kg

equ

ival

ente

de

pet

róle

o p

er

cáp

ita

Año

600

620

640

660

680

700

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Kg

equ

ival

ente

de

pet

róle

o p

er

cáp

ita

Año

500

540

580

620

660

700

740

780

820

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Kg

equ

ival

ente

de

pet

róle

o p

er

cáp

ita

Año

170



Haití Paraguay

Honduras Perú


Nicaragua Uruguay

Panamá Venezuela

Figura D.2. Evolución del uso de energía per cápita (segundo grupo)


300320340360380400420440460480500

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013Kg

equ

ival

ente

de

pet

róle

o p

er

cáp

ita

Año

650

690

730

770

810

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013Kg

equ

ival

ente

de

pet

róle

o p

er

cáp

ita

Año

350400450500550600650700750800850

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Kg

equ

ival

ente

de

pet

róle

o p

er

cáp

ita

Año

400

440480

520

560

600640

680

720

760

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Kg

equ

ival

ente

de

pet

róle

o p

er

cáp

ita

Año

1000

1100

1200

1300

1400

1500

1600

1700

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Kg

equ

ival

ente

de

pet

róle

o

per

cá

pit

a

Año

650

690

730

770

810

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Kg

equ

ival

ente

de

pet

róle

o

per

cá

pit

a

Año

450470490510530550570590610

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Kg

equ

ival

ente

de

pet

róle

o

per

cá

pit

a

Año

900

980

1060

1140

1220

1300

1380

1460

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Kg

equ

ival

ente

de

pet

róle

o

per

cá

pit

a

Año

800840880920960

10001040108011201160

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Kg

equ

ival

ente

de

pet

róle

o p

er

cáp

ita

Año

1600

1800

2000

2200

2400

2600

2800

3000

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Kg

equ

ival

ente

de

pet

róle

o p

er

cáp

ita

Año

171



ANEXO E

Evolución del indicador ECO2 para el periodo 2006-2013 de países latinoamericanos

172




Bolivia Cuba

Brasil Ecuador

Chile El Salvador

Colombia Guatemala

Figura E.1. Evolución del uso de energía por 1.000 US$ PIB (primer grupo)


90

100

110

120

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Uso

de

la e

ner

gía

(kg

de

equ

ival

ente

de

pet

róle

o)

po

r U

S$1.

000

PIB

Año

40

50

60

70

80

90

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Uso

de

la e

ner

gía

(kg

de

equ

ival

ente

de

pet

róle

o)

po

r U

S$1.

000

PIB

Año

60

80

100

120

140

160

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013Uso

de

la e

ner

gía

(kg

de

equ

ival

ente

de

pet

róle

o)

po

r U

S$1.

000

PIB

Año

40

50

60

70

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Uso

de

la e

ner

gía

(kg

de

equ

ival

ente

de

pet

róle

o)

po

r U

S$1.

000

PIB

Año

70

80

90

100

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Uso

de

la e

ner

gía

(kg

de

equ

ival

ente

de

pet

róle

o)

po

r U

S$1.

000

PIB

Año

40

50

60

70

80

90

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013Uso

de

la e

ner

gía

(kg

de

equ

ival

ente

de

pet

róle

o)

po

r U

S$1.

000

PIB

Año

70

80

90

100

110

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013Uso

de

la e

ner

gía

(kg

de

equ

ival

ente

de

pet

róle

o)

po

r U

S$1.

000

PIB

Año

405060708090

100110120

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013Uso

de

la e

ner

gía

(kg

de

eq

uiv

alen

te d

e p

etró

leo

) p

or

US$

1.00

0 P

IB

Año

40

50

60

70

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Uso

de

la e

ner

gía

(kg

de

equ

ival

ente

de

pet

róle

o)

po

r U

S$1.

000

PIB

Año

40

50

60

70

80

90

100

110

120

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Uso

de

la e

ner

gía

(kg

de

equ

ival

ente

de

pet

róle

o)

po

r U

S$1.

000

PIB

Año

173



Haití Paraguay

Honduras Perú


Nicaragua Uruguay

Panamá Venezuela

Figura E.2. Evolución del uso de energía por 1.000 US$ PIB (segundo grupo)


200

210

220

230

240

250

260

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Uso

de

la e

ner

gía

(kg

de

equ

ival

ente

de

pet

róle

o)

po

r U

S$1.

000

PIB

Año

70,00

90,00

110,00

130,00

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Uso

de

la e

ner

gía

(kg

de

equ

ival

ente

de

pet

róle

o)

po

r U

S$1.

000

PIB

Año

120

130

140

150

160

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Uso

de

la e

ner

gía

(kg

de

equ

ival

ente

de

pet

róle

o)

po

r U

S$1.

000

PIB

Año

50

55

60

65

70

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Uso

de

la e

ner

gía

(kg

de

equ

ival

ente

de

pet

róle

o)

po

r U

S$1.

000

PIB

Año

80

90

100

110

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Uso

de

la e

ner

gía

(kg

de

equ

ival

ente

de

pet

róle

o)

po

r U

S$1.

000

PIB

Año

50,00

60,00

70,00

80,00

90,00

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Uso

de

la e

ner

gía

(kg

de

equ

ival

ente

de

pet

róle

o)

po

r U

S$1.

000

PIB

Año

80

100

120

140

160

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Uso

de

la e

ner

gía

(kg

de

equ

ival

ente

de

pet

róle

o)

po

r U

S$1.

000

PIB

Año

50,00

60,00

70,00

80,00

90,00

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013Uso

de

la e

ner

gía

(kg

de

equ

ival

ente

de

pet

róle

o)

po

r U

S$1.

000

PIB

Año

20

40

60

80

100

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Uso

de

la e

ner

gía

(kg

de

equ

ival

ente

de

pet

róle

o)

po

r U

S$1.

000

PIB

Año

100,00

120,00

140,00

160,00

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Uso

de

la e

ner

gía

(kg

de

equ

ival

ente

de

pet

róle

o)

po

r U

S$1.

000

PIB

Año

174



ANEXO F

Evolución del indicador ECO4 en el periodo 2006-2015 y reservas probadas de petróleo, gas

natural y carbón en Latinoamérica

175




Bolivia Cuba

Brasil Ecuador

Chile El Salvador

Colombia Guatemala

Figura F.1. Evolución del indicador ECO4: Relación Reservas totales (Mbep) /Generación de

electricidad (GWh) (primer grupo).


0,00000

0,01000

0,02000

0,03000

0,04000

0,05000

0,06000

0,07000

2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016

Res

erva

s to

tale

s (M

bep

) /G

ener

ació

n d

e el

ectr

icid

ad

(GW

h)

Año

0,01000

0,01200

0,01400

0,01600

0,01800

0,02000

2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016

Res

erva

s to

tale

s (M

bep

) /G

ener

ació

n d

e el

ectr

icid

ad

(GW

h)

Año

0,00000

0,20000

0,40000

0,60000

0,80000

1,00000

1,20000

2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016

Res

erva

s to

tale

s (M

bep

) /G

ener

ació

n d

e el

ectr

icid

ad

(GW

h)

Año

0,00000

0,01000

0,02000

0,03000

0,04000

0,05000

2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016

Res

erva

s to

tale

s (M

bep

) /G

ener

ació

n d

e el

ectr

icid

ad

(GW

h)

Año

0,00000

0,02000

0,04000

0,06000

0,08000

0,10000

0,12000

2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016

Res

erva

s to

tale

s (M

bep

) /G

ener

ació

n d

e el

ectr

icid

ad

(GW

h)

Año

0,00000

0,10000

0,20000

0,30000

0,40000

0,50000

2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016

Res

erva

s to

tale

s (M

bep

) /G

ener

ació

n d

e el

ectr

icid

ad

(GW

h)

Año

0,00000

0,01000

0,02000

0,03000

0,04000

0,05000

0,06000

2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016Res

erva

s to

tale

s (M

bep

) /G

ener

ació

n d

e el

ectr

icid

ad

(GW

h)

Año

0,00000

0,20000

0,40000

0,60000

0,80000

1,00000

2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016Res

erva

s to

tale

s (M

bep

) /G

ener

ació

n d

e el

ectr

icid

ad

(GW

h)

Año

0,42000

0,44000

0,46000

0,48000

0,50000

0,52000

0,54000

2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016

Res

erva

s to

tale

s (M

bep

) /G

ener

ació

n d

e el

ectr

icid

ad

(GW

h)

Año

0,00000

0,01000

0,02000

0,03000

0,04000

0,05000

0,06000

0,07000

2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016

Res

erva

s to

tale

s (M

bep

) /G

ener

ació

n d

e el

ectr

icid

ad

(GW

h)

Año

176



Haití Paraguay

Honduras Perú


Nicaragua Uruguay

Panamá Venezuela

Figura F.2. Evolución del indicador ECO4: Relación Reservas totales (Mbep) /Generación de

electricidad (GWh) (segundo grupo).


0,00000

0,02000

0,04000

0,06000

0,08000

0,10000

2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016

Res

erva

s to

tale

s (M

bep

) /G

ener

ació

n d

e el

ectr

icid

ad

(GW

h)

Año

0,00000

0,20000

0,40000

0,60000

0,80000

1,00000

2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016

Res

erva

s to

tale

s (M

bep

) /G

ener

ació

n d

e el

ectr

icid

ad

(GW

h)

Año

0,00000

0,20000

0,40000

0,60000

0,80000

1,00000

2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016

Res

erva

s to

tale

s (M

bep

) /G

ener

ació

n d

e el

ectr

icid

ad

(GW

h)

Año

0,00000

0,02000

0,04000

0,06000

0,08000

0,10000

2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016

Res

erva

s to

tale

s (M

bep

) /G

ener

ació

n d

e el

ectr

icid

ad

(GW

h)

Año

0,00000

0,02000

0,04000

0,06000

0,08000

0,10000

0,12000

2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016Res

erva

s to

tale

s (M

bep

) /G

ener

ació

n d

e el

ectr

icid

ad

(GW

h)

Año

0,00000

0,20000

0,40000

0,60000

0,80000

1,00000

2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016Res

erva

s to

tale

s (M

bep

) /G

ener

ació

n d

e el

ectr

icid

ad

(GW

h)

Año

0,00000

0,20000

0,40000

0,60000

0,80000

1,00000

2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016Res

erva

s to

tale

s (M

bep

) /G

ener

ació

n d

e el

ectr

icid

ad

(GW

h)

Año

0,00000

0,20000

0,40000

0,60000

0,80000

1,00000

2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016Res

erva

s to

tale

s (M

bep

) /G

ener

ació

n d

e el

ectr

icid

ad

(GW

h)

Año

0,00000

0,02000

0,04000

0,06000

0,08000

0,10000

2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016

Res

erva

s to

tale

s (M

bep

) /G

ener

ació

n d

e el

ectr

icid

ad

(GW

h)

Año

0,00000

0,50000

1,00000

1,50000

2,00000

2,50000

3,00000

3,50000

2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016

Res

erva

s to

tale

s (M

bep

) /G

ener

ació

n d

e el

ectr

icid

ad

(GW

h)

Año

177



Tabla F.1. Reservas probadas de petróleo (Mbbl)

País 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Argentina 2587 2616 2520 2512 2525 2478 2354 2328 2390 2395

Bolivia 448 430 413 210 194 178 159 212 188 166

Brasil 12182 12624 12801 12876 14247 15050 15320 15582 16184 13000

Chile 29 28 27 26 25 24 22 19 18 15

Colombia 1510 1358 1668 1988 2058 2259 2377 2445 2308 2002

Costa Rica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Cuba 275 253 230 210 187 166 144 123 100 79

Ecuador 6368 6509 6518 6542 6364 6187 8383 8273 8069 7632

El Salvador 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Guatemala 481 475 470 465 461 456 452 448 444 440

Haití 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Honduras 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

México 16470 15514 14717 14308 13992 13796 13810 13868 13439 13017

Nicaragua 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Panamá 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Paraguay 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Perú 416 447 533 531 582 579 633 741 683 473

República

Dominicana0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Uruguay 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Venezuela 87324 99377 172323 211173 296501 297571 297735 298353 299953 300878

Fuente: OLADE [100]

Tabla F.2. Reservas probadas de gas natural (Gm3)

País 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Argentina 446 442 399 379 359 333 316 326 330 350

Bolivia 742 728 713 281 266 250 231 296 274 251

Brasil 348 365 364 367 423 459 459 458 471 430

Chile 43 43 41 39 39 39 37 37 36 35

Colombia 123 106 124 134 153 155 162 156 135 123

Costa Rica 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Cuba 69 67 38 63 59 58 57 56 55 53

Ecuador 6 7 6 6 6 6 15 11 9 11

El Salvador 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Guatemala 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

Haití 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Honduras 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

México 565 537 512 475 476 490 488 484 469 433

Nicaragua 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Panamá 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Paraguay 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Perú 334 334 345 340 354 360 436 425 414 405

República

Dominicana0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Uruguay 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Venezuela 4708 4838 4984 5065 5525 5529 5562 5581 5617 5717

Fuente: OLADE [100]

178



Tabla F.3. Reservas probadas de carbón (Mt) País 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Argentina 423 423 423 422 422 422 422 421 421 421

Bolivia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Brasil 6658 6652 6647 6641 6635 6630 6623 6630 6630 6630

Chile 155 155 155 148 148 147 700 697 694 691

Colombia 5934 5864 5790 5717 5643 5557 6419 6419 6333 6248

Costa Rica 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33

Cuba 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Ecuador 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22

El Salvador 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Guatemala 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Haití 9 9 9 9 9 9 9 9 9 7

Honduras 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

México 1211 1211 1226 1211 1201 1186 1186 1211 1211 1211

Nicaragua 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Panamá 119 119 119 119 119 119 119 119 119 119

Paraguay 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Perú 12 9 9 6 6 9 11 11 10 8

República

Dominicana0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Uruguay 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Venezuela 1447 1447 1439 1368 1770 1768 1767 1767 1601 1600

Fuente: OLADE [100]

Procedimiento de cálculo de las reservas totales a partir de las reservas de petróleo, gas natural y

carbón:

Se realiza el ejemplo para Argentina para el año 2006, siendo el siguiente:

Reservas de petróleo: 2587 Mbbl, los cuales son equivalentes a 2587 Mbep

Reservas de gas natural: 446 Gm3, los cuales deben ser transformados a Mbep, a saber:

𝟒𝟒𝟔 𝐆𝐦𝟑 ∗𝟏𝟎𝟗 𝐦𝟑

𝟏𝐆 𝐦𝟑∗

𝟎. 𝟎𝟎𝟓𝟗𝟖 𝐛𝐞𝐩

𝟏 𝐦𝟑∗

𝟏 𝐌𝐛𝐞𝐩

𝟏𝟎𝟔 𝐛𝐞𝐩= 𝟐𝟔𝟔𝟕 𝐌𝐛𝐞𝐩

Reservas de carbón: 423 Mt, las cuales deben ser transformadas a Mbep, a saber:

𝟒𝟐𝟑 𝐌𝐭 ∗𝟏𝟎𝟔 𝐭

𝟏𝐌𝐭∗

𝟏 𝐭𝐞𝐩

𝟏, 𝟓 𝐭∗

𝟕. 𝟐𝟎𝟓𝟔𝟒𝟗 𝐛𝐞𝐩

𝟏 𝐭𝐞𝐩 ∗

𝟏 𝐌𝐛𝐞𝐩

𝟏𝟎𝟔 𝐛𝐞𝐩= 𝟐𝟎𝟑𝟐 𝐌𝐛𝐞𝐩

Sumando se obtienen las reservas totales:

Reservas totales = (2587 + 2667 + 2032)Mbep = 𝟕𝟐𝟖𝟔 𝐌𝐛𝐞𝐩

Ahora, la relación de reservas totales (Mbep)/Generación de electricidad (GWh) para Argentina

en el 2006, es:

Reservas totales por generación de electricidad =7286 Mbep

113419 GWh= 𝟎. 𝟎𝟔𝟒𝟐𝟒 𝐌𝐛𝐞𝐩/𝐆𝐖𝐡

El procedimiento se replica para todos los países en todos los años.

179



ANEXO G

Evolución del indicador ECO11a: Capacidad instalada por tipo de tecnología

180



Tabla G.1. Capacidad instalada (MW) por tecnología para Argentina

Año Eólica Geotérmica Hidro Nuclear Otras SolarTerm.ciclo

CombinadoTerm.M.C.I

Term.Turbo

Gas

Term.Turbo

Vapor

Argentina

Total

2006 0.00 0.60 9940.59 1018.00 27.85 0.00 0.00 1302.67 8032.44 8041.57 28363.71

2007 0.00 0.60 9940.51 1018.00 27.86 0.00 0.00 1417.21 8416.66 8213.88 29034.71

2008 0.00 0.60 10011.71 1018.00 27.86 0.00 0.00 1910.58 9776.61 8238.65 30984.01

2009 0.00 0.00 10044.69 1018.00 27.86 0.00 0.00 1957.93 10295.68 8880.87 32225.03

2010 0.00 0.00 10045.62 1018.00 28.06 0.00 0.00 2206.18 10756.60 8819.07 32873.52

2011 0.00 0.00 10045.35 1018.00 63.01 0.00 0.00 2520.74 10983.69 9182.70 33813.48

2012 0.00 0.00 10052.57 1018.00 145.42 0.00 0.00 3041.68 11830.08 9170.05 35257.80

2013 0.00 0.00 10053.89 1018.00 200.41 0.00 0.00 3199.34 11888.07 9171.12 35530.83

2014 216.79 0.00 10065.99 1018.00 0.23 8.23 10483.90 2853.63 4987.23 5471.39 35105.39

2015 216.81 0.00 10062.97 1763.00 0.57 8.82 10520.24 3623.55 5925.55 5471.39 37592.90

Fuente: OLADE [100]

Tabla G.2. Capacidad instalada (MW) por tecnología para Bolivia

Año Eólica Geotérmica Hidro Nuclear Otras Solar Term.M.C.ITerm.Turbo

Gas

Term.Turbo

VaporBolivia Total

2006 0.00 0.00 484.99 0.00 0.00 0.00 0.00 917.88 0.00 1402.87

2007 0.00 0.00 485.40 0.00 0.00 0.00 0.00 1013.90 0.00 1499.30

2008 0.00 0.00 440.40 0.00 0.00 0.00 0.00 1013.90 0.00 1454.30

2009 0.00 0.00 488.10 0.00 0.00 0.00 0.00 1040.80 0.00 1528.90

2010 0.00 0.00 488.21 0.00 0.00 0.00 0.00 1156.79 0.00 1645.00

2011 0.00 0.00 493.80 0.00 0.00 0.00 0.00 1188.46 0.00 1682.26

2012 0.00 0.00 493.77 0.00 0.00 0.00 0.00 1386.64 0.00 1880.41

2013 0.00 0.00 493.74 0.00 0.00 0.00 0.00 1617.86 0.00 2111.59

2014 3.00 0.00 455.33 0.00 0.00 5.00 0.00 1142.52 0.00 1605.85

2015 8.10 0.00 484.10 0.00 0.00 0.06 0.00 1613.74 85.30 2191.30

Fuente: OLADE [100]

Tabla G.3. Capacidad instalada (MW) por tecnología para Brasil

Año Eólica Hidro Nuclear Otras Solar Term.M.C.ITerm.Turbo

Gas

Term.Turbo

VaporBrasil Total

2006 0.00 73737.70 2007.00 236.85 0.00 4007.79 11186.23 5740.57 96916.14

2007 0.00 76941.86 2007.00 246.85 0.00 4620.92 11802.23 5355.44 100974.30

2008 0.00 77507.00 2007.00 338.00 0.00 4786.00 12610.86 5373.14 102622.00

2009 0.00 78611.00 2007.00 602.00 0.00 5665.00 12055.00 7633.00 106573.00

2010 0.00 80637.00 2007.00 927.00 0.00 6873.00 12536.00 9420.00 112400.00

2011 0.00 82458.00 2007.00 1426.00 0.00 7211.00 13213.00 10818.82 117133.82

2012 0.00 84294.00 2007.00 1894.00 0.00 7221.00 13260.00 12297.00 120973.00

2013 0.00 86019.00 2007.00 2206.70 0.00 7840.00 13854.00 14845.00 126771.70

2014 4888.00 89193.00 2007.00 0.00 15.10 7888.00 14208.00 15731.00 133930.10

2015 7633.00 91650.00 2007.00 0.00 31.40 8722.00 14116.00 16726.00 140885.40

Fuente: OLADE [100]

181



Tabla G.4. Capacidad instalada (MW) por tecnología para Chile

Año Hidro Otras Term.M.C.ITerm.Turbo

Gas

Term.Turbo

VaporChile Total

2006 4899.57 2.00 1417.08 4550.86 2668.10 13537.61

2007 5369.77 20.13 1410.40 4076.22 5009.26 15885.78

2008 4943.20 0.00 1098.91 3178.07 3905.50 13125.68

2009 5400.91 705.53 2046.22 5760.06 2136.68 16049.40

2010 5481.00 767.10 2722.70 5164.00 2486.00 16620.80

2011 5991.09 827.65 3136.10 4332.84 3241.91 17529.59

2012 5876.08 204.68 2804.90 4237.59 4915.39 18038.64

2013 6093.62 359.37 2847.86 4166.44 5090.38 18557.68

2014 6880.97 380.47 3178.60 4692.48 5315.17 20447.69

2015 6541.39 1517.27 3195.43 4564.80 5240.62 21059.50

Fuente: OLADE [100]

Tabla G.5. Capacidad instalada (MW) por tecnología para Colombia

Año Eólica Hidro Otras Term.M.C.ITerm.Turbo

Gas

Term.Turbo

Vapor

Colombia

Total

2006 18.42 8990.35 153.40 0.00 3459.65 701.60 13323.42

2007 18.42 9034.27 153.40 0.00 3549.55 701.60 13457.24

2008 18.42 9039.74 210.40 0.00 3551.55 701.60 13521.71

2009 18.42 9040.43 220.40 0.00 3571.35 701.60 13552.20

2010 18.42 9300.75 240.30 0.00 4029.35 701.60 14290.42

2011 18.42 9765.22 241.80 0.00 3746.35 702.60 14474.39

2012 18.42 9825.19 1136.30 0.00 2484.35 997.00 14461.26

2013 18.42 9875.48 1812.30 0.00 1850.35 1002.00 14558.55

2014 18.42 10919.78 1714.30 0.00 1848.35 1172.00 15672.85

2015 18.42 11500.55 1949.20 0.00 1667.45 1348.40 16484.02

Fuente: OLADE [100]

Tabla G.6. Capacidad instalada (MW) por tecnología para Costa Rica

Año Eólica Geotérmica Hidro Otras Solar Term.M.C.ITerm.Turbo

Gas

Term.Turbo

Vapor

Costa Rica

Total

2006 0.00 165.71 1411.48 68.67 0.00 422.27 0.00 27.70 2095.83

2007 0.00 165.71 1412.39 69.92 0.00 439.87 0.00 3.70 2091.59

2008 0.00 165.71 1517.90 69.92 0.00 601.32 0.00 3.70 2358.55

2009 0.00 165.71 1532.13 98.82 0.00 598.44 0.00 20.00 2415.10

2010 0.00 165.71 1554.44 119.83 0.00 876.61 0.00 29.30 2745.89

2011 0.00 210.71 1682.44 132.59 0.00 834.32 0.00 27.89 2887.95

2012 0.00 217.46 1700.30 149.09 0.00 635.08 0.00 21.22 2723.15

2013 0.00 217.46 1728.96 149.09 0.00 612.60 0.00 43.70 2751.81

2014 196.46 217.46 1796.68 0.00 1.00 635.69 0.00 0.00 2847.29

2015 265.46 217.36 1941.70 0.00 1.00 635.69 0.00 0.00 3061.21

Fuente: OLADE [100]

182



Tabla G.7. Capacidad instalada (MW) por tecnología para Cuba

Año Eólica Hidro Otras Term.M.C.ITerm.Turbo

Gas

Term.Turbo

VaporCuba Total

2006 0.50 48.20 0.00 3008.60 405.00 1713.70 5176.00

2007 0.00 40.90 0.00 2971.60 426.70 1990.20 5429.40

2008 7.50 60.10 0.00 2386.50 455.00 2487.30 5396.40

2009 7.60 57.90 0.00 2371.60 455.00 2657.90 5550.00

2010 9.30 62.50 0.00 2588.00 455.00 2737.80 5852.60

2011 12.00 65.00 0.10 2584.90 455.00 2796.90 5913.90

2012 11.80 62.10 0.00 2363.50 479.00 2782.70 5699.10

2013 21.70 62.80 0.00 2688.50 605.00 2676.80 6054.80

2014 18.20 62.80 10.80 2688.50 597.70 2790.60 6168.60

2015 21.00 62.80 10.80 2710.50 580.00 2894.90 6280.00

Fuente: OLADE [100]

Tabla G.8. Capacidad instalada (MW) por tecnología para Ecuador

Año Eólica Hidro Otras Solar Term.M.C.ITerm.Turbo

Gas

Term.Turbo

VaporEcuador Total

2006 0.00 1785.80 0.02 0.00 721.62 753.50 506.30 3767.24

2007 0.00 2030.45 2.42 0.00 849.83 752.50 506.30 4141.50

2008 0.00 2032.52 2.42 0.00 851.57 756.20 537.50 4180.21

2009 0.00 2032.16 2.42 0.00 927.45 896.20 537.50 4395.73

2010 0.00 2215.19 2.42 0.00 1094.88 897.50 547.40 4757.39

2011 0.00 2207.17 2.44 0.00 1141.17 897.50 547.40 4795.69

2012 0.00 2236.62 2.48 0.00 1302.30 973.90 547.64 5062.95

2013 0.00 2236.63 23.43 0.00 1321.82 973.90 547.64 5103.42

2014 0.00 2240.77 47.52 0.00 1448.85 977.30 584.64 5299.09

2015 21.00 2408.00 0.00 26.00 1660.56 1085.56 660.88 5862.00

Fuente: OLADE [100]

Tabla G.9. Capacidad instalada (MW) por tecnología para El Salvador

Año Geotérmica Hidro Term.M.C.I Term.Turbo

Gas

Term.Turbo

Vapor

El Salvador

Total

2006 151.20 460.30 421.90 105.00 92.00 1230.40

2007 204.40 472.00 474.10 98.30 123.00 1371.80

2008 204.40 472.00 480.90 98.30 166.50 1422.10

2009 204.44 472.00 529.90 98.30 166.50 1471.14

2010 204.44 472.00 546.11 82.10 156.50 1461.15

2011 204.44 472.00 546.11 82.10 172.50 1477.15

2012 204.44 472.60 546.11 82.10 172.50 1477.75

2013 204.44 472.60 610.10 82.10 167.50 1536.74

2014 204.44 472.60 611.51 82.10 192.50 1563.15

2015 204.40 472.60 611.50 82.10 289.00 1659.60

Fuente: OLADE [100]

183



Tabla G.10. Capacidad instalada (MW) por tecnología para Guatemala

Año Eólica Geotérmica Hidro Otras Solar Term.M.C.ITerm.Turbo

Gas

Term.Turbo

Vapor

Guatemala

Total

2006 0.00 29.00 739.10 0.00 0.00 683.00 146.90 514.80 2112.80

2007 0.00 47.02 775.02 0.00 0.00 670.70 506.82 140.50 2140.06

2008 0.00 44.00 776.50 0.00 0.00 727.00 216.00 523.00 2286.50

2009 0.00 49.00 777.50 0.00 0.00 760.00 251.00 544.00 2381.50

2010 0.00 49.20 853.12 0.00 0.00 746.70 250.90 554.50 2454.42

2011 0.00 49.20 891.09 0.00 0.00 765.66 250.85 553.24 2510.04

2012 0.00 31.70 990.96 0.00 0.00 864.80 283.33 624.87 2795.66

2013 0.00 49.20 1001.99 0.00 0.00 788.76 250.85 882.95 2973.76

2014 0.00 33.95 986.48 0.00 5.00 666.01 178.22 736.01 2605.67

2015 75.90 33.56 1036.15 0.00 85.00 561.40 160.60 1221.86 3174.47

Fuente: OLADE [100]

Tabla G.11. Capacidad instalada (MW) por tecnología para Haití

Año HidroTerm.Turbo

VaporHaiti Total

2006 63.00 181.00 244.00

2007 63.00 181.00 244.00

2008 63.00 181.00 244.00

2009 62.00 178.00 240.00

2010 60.80 206.50 267.30

2011 60.80 206.50 267.30

2012 60.80 206.50 267.30

2013 77.20 262.30 339.50

2014 61.00 259.00 320.00

2015 61.00 271.00 332.00

Fuente: OLADE [100]

Tabla G.12. Capacidad instalada (MW) por tecnología para Honduras

Año Eólica Hidro Solar Term.M.C.ITerm.Turbo

Gas

Term.Turbo

Vapor

Honduras

Total

2006 0.00 502.90 0.00 912.80 72.50 59.80 1548.00

2007 0.00 519.70 0.00 908.40 72.50 97.80 1598.40

2008 0.00 521.90 0.00 916.40 72.50 81.80 1592.60

2009 0.00 521.80 0.00 912.00 72.50 99.50 1605.80

2010 0.00 526.39 0.00 912.00 72.50 99.50 1610.39

2011 102.00 531.00 0.00 869.10 73.00 146.60 1721.70

2012 102.00 537.80 0.00 911.90 72.50 158.50 1782.70

2013 102.00 557.85 0.00 915.64 72.50 158.45 1806.44

2014 152.00 623.70 0.00 833.60 103.00 202.30 1914.60

2015 152.00 632.30 388.00 809.10 60.00 212.60 2254.00

Fuente: OLADE [100]

184



Tabla G.13. Capacidad instalada (MW) por tecnología para México

Año Eólica Geotérmica Hidro Nuclear Solar Term.M.C.ITerm.Turbo

Gas

Term.Turbo

VaporMéxico Total

2006 2.18 959.50 10566.32 1364.88 0.00 0.00 15590.24 20285.52 48768.63

2007 85.48 959.50 11343.32 1364.88 0.00 0.00 16873.36 20402.00 51028.53

2008 85.25 964.50 11343.24 1364.88 0.00 0.00 16913.16 20434.43 51105.45

2009 85.25 964.50 11383.24 1364.88 0.00 0.00 17572.28 20315.93 51686.07

2010 85.25 964.50 11503.24 1364.88 0.00 0.00 18022.28 21005.29 52945.43

2011 86.75 886.60 11452.90 1364.88 0.00 0.00 18029.28 20110.79 51931.19

2012 597.60 811.60 11497.61 1610.00 1.00 0.00 18029.28 19986.85 52533.94

2013 597.60 823.40 11508.77 1400.00 6.00 0.00 19760.19 19400.59 53496.54

2014 597.15 813.40 12268.77 1400.00 6.00 0.00 19906.48 19379.89 54371.69

2015 699.15 873.60 12027.84 1510.00 6.00 0.00 19906.48 19829.07 54852.14

Fuente: OLADE [100]

Tabla G.14. Capacidad instalada (MW) por tecnología para Nicaragua

Año Geotérmica Hidro Otras Term.M.C.ITerm.Turbo

Gas

Term.Turbo

Vapor

Nicaragua

Total

2006 87.50 104.63 0.00 206.72 79.00 285.20 763.05

2007 87.50 105.30 0.00 274.72 79.00 285.20 831.72

2008 87.50 105.30 0.00 333.96 79.00 285.20 890.96

2009 87.50 105.30 39.90 384.85 79.00 285.20 981.75

2010 87.50 105.30 63.00 452.59 79.00 285.20 1072.59

2011 87.50 105.30 63.00 502.74 65.00 285.20 1108.74

2012 164.50 105.70 145.73 507.81 65.00 297.20 1285.94

2013 154.50 120.10 146.60 506.25 65.00 297.20 1289.65

2014 154.50 120.10 186.20 504.74 65.00 297.20 1327.74

2015 154.50 120.10 186.20 504.74 65.00 297.20 1327.74

Fuente: OLADE [100]

Tabla G.15. Capacidad instalada (MW) por tecnología para Panamá


Gas

Term.Turbo

VaporPanamá Total

2006 0.00 846.55 0.00 43.11 244.00 333.52 1467.18

2007 0.00 846.55 0.00 43.71 286.80 333.52 1510.58

2008 0.00 869.05 0.00 43.51 286.80 459.12 1658.48

2009 0.00 878.91 0.00 143.51 286.80 509.52 1818.74

2010 0.00 935.88 0.00 243.51 286.80 509.52 1975.71

2011 0.00 1351.35 0.00 243.96 286.80 509.40 2391.51

2012 0.00 1468.15 0.00 200.59 240.80 512.20 2421.74

2013 20.00 1493.80 0.00 216.91 260.40 553.88 2544.99

2014 55.00 1623.40 2.40 243.76 293.13 624.91 2842.60

2015 252.50 1726.00 54.30 254.69 304.30 643.21 3235.00

Fuente: OLADE [100]

185



Tabla G.16. Capacidad instalada (MW) por tecnología para Paraguay

Año Hidro Term.M.C.ITerm.Turbo

Vapor

Paraguay

Total

2006 8110.00 6.10 0.00 8116.10

2007 8130.00 6.10 0.00 8136.10

2008 8130.00 6.10 0.00 8136.10

2009 8130.00 6.10 0.00 8136.10

2010 8810.00 6.10 0.00 8816.10

2011 8810.00 6.10 0.00 8816.10

2012 8810.00 6.10 0.00 8816.10

2013 8810.00 6.10 0.00 8816.10

2014 8810.00 6.10 0.00 8816.10

2015 8810.00 6.10 0.00 8816.10

Fuente: OLADE [100]

Tabla G.17. Capacidad instalada (MW) por tecnología para Perú

Año Eólica Hidro Otras SolarTerm.ciclo

CombinadoTerm.M.C.I

Term.Turbo

Gas

Term.Turbo

VaporPerú Total

2006 0.70 3216.00 0.00 0.00 205.00 1247.03 1460.33 529.08 6658.14

2007 0.70 3233.60 0.00 0.00 205.00 1225.76 1835.68 526.78 7027.52

2008 0.70 3242.03 0.00 0.00 544.35 1334.84 1531.69 504.32 7157.93

2009 0.70 3277.47 0.00 0.00 544.35 1466.95 2149.77 547.26 7986.49

2010 0.70 3437.61 0.00 0.00 544.35 1457.98 2651.46 520.46 8612.56

2011 0.70 3453.22 0.00 0.00 544.35 1511.97 2638.90 503.82 8652.96

2012 0.70 3483.97 0.00 80.00 2328.10 1802.27 1481.77 522.28 9699.09

2013 0.70 3556.19 0.00 80.00 2885.05 1503.00 2459.32 566.46 11050.72

2014 142.70 3661.87 0.00 96.00 2927.28 1437.61 2375.09 562.08 11202.62

2015 239.80 4151.84 0.00 96.00 2927.28 1443.64 2730.49 599.58 12188.63

Fuente: OLADE [100]

Tabla G.18. Capacidad instalada (MW) por tecnología para República Dominicana

Año Eólica Hidro SolarTerm.ciclo

CombinadoTerm.M.C.I

Term.Turbo

Gas

Term.Turbo

Vapor

República

Dominicana

Total

2006 0.00 469.36 0.00 804.00 2845.54 572.70 796.20 5487.81

2007 0.00 469.36 0.00 804.00 2863.54 572.70 796.20 5505.81

2008 0.00 472.35 0.00 804.00 3060.59 370.50 779.87 5487.31

2009 0.00 523.37 0.00 804.00 2978.42 336.00 607.99 5249.79

2010 0.00 523.40 0.00 804.00 3051.77 336.00 605.68 5320.85

2011 33.45 523.49 0.00 804.00 3088.77 336.00 719.79 5505.50

2012 85.45 605.16 1.58 804.00 3306.26 370.00 727.94 5900.39

2013 85.45 606.60 7.35 804.00 3745.02 370.00 687.21 6305.64

2014 85.45 616.51 13.81 804.00 3600.65 370.00 600.00 6090.42

2015 85.45 616.79 27.26 804.00 3608.32 370.00 425.56 5937.37

Fuente: OLADE [100]

186



Tabla G.19. Capacidad instalada (MW) por tecnología para Uruguay


Gas

Term.Turbo

VaporUruguay Total

2006 0.00 1538.00 0.00 6.79 435.70 268.45 2248.94

2007 0.00 1538.00 0.00 5.07 435.70 426.60 2405.37

2008 14.60 1538.00 0.07 10.83 535.70 426.60 2525.80

2009 30.60 1538.00 0.11 88.55 535.70 426.60 2619.56

2010 40.60 1538.00 0.14 85.99 535.70 489.60 2690.03

2011 43.61 1538.00 0.39 85.99 535.70 497.10 2700.78

2012 52.61 1538.00 0.61 186.03 635.70 498.00 2910.94

2013 59.42 1538.00 1.58 185.18 835.70 668.00 3287.87

2014 481.28 1538.00 3.70 185.78 835.70 668.00 3712.46

2015 856.77 1538.00 64.43 85.78 815.70 628.00 3988.68

Fuente: OLADE [100]

Tabla G.20. Capacidad instalada (MW) por tecnología para Venezuela

Año Eólica Hidro Otras SolarTerm.ciclo

CombinadoTerm.M.C.I

Term.Turbo

Gas

Term.Turbo

Vapor

Venezuela

Total

2006.00 0.00 145970000.00 0.00 0.00 0.00 31724000.00 44460000.00 222154000.00

2007.00 0.00 145970000.00 0.00 0.00 0.00 1718000.00 34053000.00 43660000.00 225401000.00

2008.00 0.00 145670000.00 0.00 0.00 0.00 4058000.00 37853400.00 43660000.00 231241400.00

2009.00 0.00 146220000.00 0.00 0.00 0.00 5339800.00 48823100.00 48079000.00 248461900.00

2010.00 0.00 146220000.00 0.00 0.00 0.00 10780000.00 49080000.00 42460000.00 248540000.00

2011.00 0.00 146220000.00 0.00 0.00 0.00 10660000.00 57710000.00 42460000.00 257050000.00

2012.00 298200.00 146220000.00 26800.00 0.00 0.00 12170000.00 74110000.00 42460000.00 275285000.00

2013.00 502000.00 148798100.00 28700.00 0.00 0.00 37018100.00 74110000.00 42460000.00 302916900.00

2014.00 502000.00 148798080.00 0.61 23223.00 13000000.00 13306300.00 86976730.00 42060000.00 304672456.00

2015.00 500000.00 151368080.00 0.61 23223.00 10100000.00 12990800.00 93320000.00 42060000.00 310368226.00

Fuente: OLADE [100]

187



ANEXO H

Evolución del indicador ECO11b: Consumo final de energía per cápita

188




Bolivia Cuba

Brasil Ecuador

Chile El Salvador

Colombia Guatemala

Figura H.1. Consumo final de energía per cápita para Latinoamérica (primer grupo) [100]

0,00

2,00

4,00

6,00

8,00

10,00

12,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Co

nsu

mo

Fin

al P

er

Cáp

ita

(kb

ep/k

hab

)

Año

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00

7,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Co

nsu

mo

Fin

al P

er

Cáp

ita

(kb

ep/k

hab

)

Año

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Co

nsu

mo

Fin

al P

er

Cáp

ita

(kb

ep/k

hab

)

Año

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00

7,00

8,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Co

nsu

mo

Fin

al P

er

Cáp

ita

(kb

ep/k

hab

)

Año

0,00

2,00

4,00

6,00

8,00

10,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Co

nsu

mo

Fin

al P

er

Cáp

ita

(kb

ep/k

hab

)

Año

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00

7,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Co

nsu

mo

Fin

al P

er

Cáp

ita

(kb

ep/k

hab

)

Año

0,00

2,00

4,00

6,00

8,00

10,00

12,00

14,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Co

nsu

mo

Fin

al P

er

Cáp

ita

(kb

ep/k

hab

)

Año

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Co

nsu

mo

Fin

al P

er

Cáp

ita

(kb

ep/k

hab

)

Año

3,00

3,50

4,00

4,50

5,00

5,50

6,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Co

nsu

mo

Fin

al P

er

Cáp

ita

(kb

ep/k

hab

)

Año

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Co

nsu

mo

Fin

al P

er

Cáp

ita

(kb

ep/k

hab

)

Año

189



Haití Paraguay

Honduras Perú


Nicaragua Uruguay

Panamá Venezuela

Figura H.2. Consumo final de energía per cápita para Latinoamérica (primer grupo) [100]

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Co

nsu

mo

Fin

al P

er

Cáp

ita

(kb

ep/k

hab

)

Año

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Co

nsu

mo

Fin

al P

er

Cáp

ita

(kb

ep/k

hab

)

Año

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Co

nsu

mo

Fin

al P

er

Cáp

ita

(kb

ep/k

hab

)

Año

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Co

nsu

mo

Fin

al P

er

Cáp

ita

(kb

ep/k

hab

)

Año

0,00

2,00

4,00

6,00

8,00

10,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Co

nsu

mo

Fin

al P

er

Cáp

ita

(kb

ep/k

hab

)

Año

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Co

nsu

mo

Fin

al P

er

Cáp

ita

(kb

ep/k

hab

)

Año

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Co

nsu

mo

Fin

al P

er

Cáp

ita

(kb

ep/k

hab

)

Año

0,00

2,00

4,00

6,00

8,00

10,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Co

nsu

mo

Fin

al P

er

Cáp

ita

(kb

ep/k

hab

)

Año

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00

7,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Co

nsu

mo

Fin

al P

er

Cáp

ita

(kb

ep/k

hab

)

Año

0,00

2,00

4,00

6,00

8,00

10,00

12,00

14,00

16,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Co

nsu

mo

Fin

al P

er

Cáp

ita

(kb

ep/k

hab

)

Año

190



ANEXO I

Data del indicador ECO11c: Suministro de energía primaria

191

Evaluación de la eficiencia de las políticas públicas como contribución al control de las emisiones de gases de efecto invernadero debido a la generación de energía eléctrica. Doctorado en Ciencias de la Ingeniería, Mención Productividad. UNEXPO-VR-

Barquisimeto. Barquisimeto, Venezuela. 2017.

Tabla I.1. Suministro de energía primaria por forma de energía (kbep y en porcentaje) desde el 2006 hasta el 2015 para Argentina

Tabla I.2. Suministro de energía primaria por forma de energía (kbep y en porcentaje) desde el 2006 hasta el 2015 para Bolivia

Tabla I.3. Suministro de energía primaria por forma de energía (kbep y en porcentaje) desde el 2006 hasta el 2015 para Brasil

FORMA DE ENERGÍA 2006 % 2007 % 2008 % 2009 % 2010 % 2011 % 2012 % 2013 % 2014 % 2015 %

PETRÓLEO 206081.56 36.38 215148.95 36.45 212239.24 35.36 184715.33 32.56 186502.41 32.41 181189.22 30.95 186847.66 31.42 188796.86 31.53 189149.37 31.11 188969.72 30.90

GAS NATURAL 292059.37 51.55 310155.79 52.55 315534.70 52.57 308694.85 54.42 308595.40 53.63 320789.21 54.79 328443.83 55.23 329650.91 55.06 336048.80 55.27 338748.78 55.39

CARBÓN MINERAL 7284.91 1.29 9718.75 1.65 11843.70 1.97 6789.54 1.20 9082.99 1.58 11917.98 2.04 9607.57 1.62 9126.31 1.52 11143.12 1.83 10907.70 1.78

HIDROENERGÍA 29853.00 5.27 24763.17 4.20 24679.10 4.11 27526.47 4.85 26520.14 4.61 24958.58 4.26 23247.94 3.91 26077.70 4.36 25923.82 4.26 25688.16 4.20

GEOTERMIA 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

NUCLEAR 15974.92 2.82 15426.43 2.61 15757.00 2.63 16418.13 2.89 16418.13 2.85 13773.60 2.35 13332.84 2.24 13332.84 2.23 9255.86 1.52 15867.18 2.59

LEÑA 5598.79 0.99 5519.77 0.94 5629.67 0.94 5528.95 0.97 5878.07 1.02 6281.55 1.07 5662.54 0.95 6489.37 1.08 6264.04 1.03 6577.83 1.08

CAÑA DE AZÚCAR Y

DERIVADOS6629.15 1.17 6714.30 1.14 6931.53 1.15 6788.92 1.20 6594.84 1.15 7075.20 1.21 7273.98 1.22 6820.51 1.14 7367.64 1.21 7059.06 1.15

OTROS PRIMARIAS 3033.56 0.54 2808.64 0.48 7632.54 1.27 10813.79 1.91 15784.76 2.74 19460.21 3.32 20267.05 3.41 18465.31 3.08 22840.71 3.76 17791.46 2.91

TOTAL PRIMARIAS 566515.26 100.00 590255.80 100.00 600247.47 100.00 567275.98 100.00 575376.73 100.00 585445.56 100.00 594683.41 100.00 598759.81 100.00 607993.36 100.00 611609.90 100.00

FORMA DE ENERGÍA 2006 % 2007 % 2008 % 2009 % 2010 % 2011 % 2012 % 2013 % 2014 % 2015 %

PETRÓLEO 16086.38 33.78 16634.49 43.38 17030.24 41.62 14880.04 37.00 15678.43 35.22 16235.00 34.85 18882.29 36.69 21702.68 39.23 23084.89 39.48 21763.00 37.16

GAS NATURAL 24953.56 52.40 14854.74 38.74 16827.19 41.12 18062.09 44.91 21079.28 47.36 21438.39 46.02 24052.78 46.74 24844.72 44.91 26496.65 45.32 27480.22 46.93

CARBÓN MINERAL 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

HIDROENERGÍA 1335.36 2.80 1436.85 3.75 1430.84 3.50 1422.16 3.54 1346.83 3.03 2253.14 4.84 1604.50 3.12 1570.71 2.84 1394.96 2.39 1526.11 2.61

GEOTERMIA 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

NUCLEAR 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

LEÑA 2539.70 5.33 2624.39 6.84 2728.41 6.67 2836.55 7.05 3266.70 7.34 3396.18 7.29 3530.79 6.86 3670.73 6.64 3816.22 6.53 3972.61 6.78

CAÑA DE AZÚCAR Y

DERIVADOS2097.22 4.40 2167.16 5.65 2253.05 5.51 2342.35 5.82 2435.19 5.47 2531.71 5.43 2632.06 5.11 2736.38 4.95 2844.84 4.87 2961.42 5.06

OTROS PRIMARIAS 607.44 1.28 627.70 1.64 652.58 1.59 678.44 1.69 705.33 1.58 733.29 1.57 762.35 1.48 792.57 1.43 829.31 1.42 857.75 1.46

TOTAL PRIMARIAS 47619.67 100.00 38345.32 100.00 40922.31 100.00 40221.63 100.00 44511.78 100.00 46587.71 100.00 51464.77 100.00 55317.80 100.00 58466.87 100.00 58561.11 100.00

FORMA DE ENERGÍA 2006 % 2007 % 2008 % 2009 % 2010 % 2011 % 2012 % 2013 % 2014 % 2015 %

PETRÓLEO 655313.06 40.28 659644.59 38.60 668584.56 37.38 665795.85 38.62 668038.07 36.24 687986.84 37.35 729734.20 37.91 776955.09 38.29 795612.23 38.06 753364.92 36.66

GAS NATURAL 142307.35 8.75 147596.67 8.64 172476.66 9.64 143046.60 8.30 189207.17 10.26 181091.48 9.83 214847.45 11.16 252294.17 12.43 281119.16 13.45 281228.54 13.68

CARBÓN MINERAL 90100.21 5.54 96020.14 5.62 96912.16 5.42 81912.85 4.75 95428.23 5.18 100012.80 5.43 100447.60 5.22 108954.85 5.37 117395.57 5.62 115338.70 5.61

HIDROENERGÍA 215613.80 13.25 231197.13 13.53 228440.97 12.77 241688.94 14.02 249293.25 13.52 264773.63 14.37 257512.15 13.38 242415.05 11.95 230785.34 11.04 222321.06 10.82

GEOTERMIA 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

NUCLEAR 25834.60 1.59 23129.61 1.35 26105.54 1.46 24212.20 1.40 27102.06 1.47 29262.02 1.59 29971.10 1.56 27358.69 1.35 28738.09 1.37 27534.05 1.34

LEÑA 204821.71 12.59 205702.33 12.04 210074.23 11.75 176887.22 10.26 186863.23 10.14 186858.07 10.14 184749.14 9.60 176817.24 8.71 179214.14 8.57 176221.66 8.57

CAÑA DE AZÚCAR Y

DERIVADOS253398.44 15.58 291806.85 17.08 324696.06 18.16 322942.14 18.73 352347.10 19.11 312084.67 16.94 325405.86 16.90 355619.06 17.52 355084.80 16.99 363685.09 17.70

OTROS PRIMARIAS 39364.28 2.42 53800.54 3.15 61143.74 3.42 67334.84 3.91 75298.31 4.08 80149.60 4.35 82256.09 4.27 88807.55 4.38 102249.62 4.89 115551.26 5.62

TOTAL PRIMARIAS 1626753.46 100.00 1708897.86 100.00 1788433.91 100.00 1723820.63 100.00 1843577.41 100.00 1842219.12 100.00 1924923.60 100.00 2029221.69 100.00 2090198.93 100.00 2055245.28 100.00

192



Tabla I.4. Suministro de energía primaria forma de energía (kbep y en porcentaje) desde el 2006 hasta el 2015 para Chile

Tabla I.5. Suministro de energía primaria por forma de energía (kbep y en porcentaje) desde el 2006 hasta el 2015 para Colombia

Tabla I.6. Suministro de energía primaria por forma de energía (kbep y en porcentaje) desde el 2006 hasta el 2015 para Costa Rica

FORMA DE ENERGÍA 2006 % 2007 % 2008 % 2009 % 2010 % 2011 % 2012 % 2013 % 2014 % 2015 %

PETRÓLEO 84183.64 39.49 76491.87 40.96 79564.45 44.18 76731.46 42.85 62008.90 34.62 68951.25 34.28 70005.19 30.73 73842.30 30.67 73937.66 32.76 68089.62 26.02

GAS NATURAL 52219.89 24.50 30781.15 16.48 17131.82 9.51 20888.89 11.67 35561.77 19.85 38516.72 19.15 34359.53 15.08 32439.21 13.48 28774.30 12.75 42049.58 16.07

CARBÓN MINERAL 24806.81 11.64 29443.14 15.77 31485.23 17.48 28783.92 16.08 32627.50 18.21 41421.51 20.60 46713.57 20.50 50752.12 21.08 54223.36 24.02 53933.41 20.61

HIDROENERGÍA 17877.26 8.39 14105.63 7.55 15034.68 8.35 15600.46 8.71 13481.61 7.53 12707.47 6.32 12387.82 5.44 12236.55 5.08 14360.25 6.36 16550.09 6.32

GEOTERMIA 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

NUCLEAR 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

LEÑA 34083.44 15.99 35913.68 19.23 36871.00 20.47 36950.56 20.64 35184.10 19.64 39244.52 19.51 63920.45 28.06 70888.50 29.45 52849.66 23.41 80103.97 30.61

CAÑA DE AZÚCAR Y

DERIVADOS0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

OTROS PRIMARIAS 0.00 0.00 0.00 23.62 0.01 98.53 0.06 263.82 0.15 281.03 0.14 437.90 0.19 577.44 0.24 1583.69 0.70 1004.07 0.38

TOTAL PRIMARIAS 213171.04 100.00 186735.47 100.00 180110.81 100.00 179053.81 100.00 179127.70 100.00 201122.50 100.00 227824.45 100.00 240736.11 100.00 225728.93 100.00 261730.73 100.00

FORMA DE ENERGÍA 2006 % 2007 % 2008 % 2009 % 2010 % 2011 % 2012 % 2013 % 2014 % 2015 %

PETRÓLEO 122891.05 45.77 121486.48 45.33 131387.73 41.05 117570.52 35.53 121434.36 41.82 127222.82 42.58 121752.61 40.99 123996.81 40.98 102605.45 35.60 93431.14 32.85

GAS NATURAL 54740.88 20.39 59566.03 22.23 80824.98 25.25 123375.75 37.28 68687.63 23.66 64027.92 21.43 71851.46 24.19 76684.79 25.34 80911.12 28.08 77867.09 27.37

CARBÓN MINERAL 29672.10 11.05 27318.56 10.19 44094.74 13.78 31491.32 9.52 39099.80 13.47 32100.39 10.74 40205.60 13.53 42779.30 14.14 43500.50 15.09 45504.09 16.00

HIDROENERGÍA 31832.62 11.86 30590.21 11.41 35699.25 11.15 26843.28 8.11 32543.96 11.21 45671.97 15.28 35002.46 11.78 30734.14 10.16 31151.77 10.81 38538.42 13.55

GEOTERMIA 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

NUCLEAR 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

LEÑA 15139.77 5.64 13324.24 4.97 13802.65 4.31 13416.14 4.05 12690.30 4.37 12467.39 4.17 12195.01 4.11 12003.56 3.97 11546.35 4.01 11220.85 3.94

CAÑA DE AZÚCAR Y

DERIVADOS13459.87 5.01 15052.26 5.62 13297.87 4.15 17005.93 5.14 14316.20 4.93 15656.22 5.24 14198.24 4.78 14608.93 4.83 16253.12 5.64 15539.73 5.46

OTROS PRIMARIAS 760.21 0.28 653.99 0.24 951.08 0.30 1198.62 0.36 1594.87 0.55 1666.09 0.56 1855.07 0.62 1762.88 0.58 2215.13 0.77 2353.32 0.83

TOTAL PRIMARIAS 268496.51 100.00 267991.77 100.00 320058.29 100.00 330901.55 100.00 290367.12 100.00 298812.79 100.00 297060.46 100.00 302570.41 100.00 288183.44 100.00 284454.64 100.00

FORMA DE ENERGÍA 2006 % 2007 % 2008 % 2009 % 2010 % 2011 % 2012 % 2013 % 2014 % 2015 %

PETRÓLEO 4914.96 23.33 5368.11 23.78 4469.94 19.67 2809.87 13.68 3699.96 16.90 1108.94 5.87 0.00 0.00 6.46 0.04 20.08 0.11 63.31 0.32

GAS NATURAL 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

CARBÓN MINERAL 10.20 0.05 108.90 0.48 2.95 0.01 18.86 0.09 5.15 0.02 39.47 0.21 39.47 0.22 15.34 0.08 15.34 0.08 15.34 0.08

HIDROENERGÍA 4407.83 20.92 4543.73 20.13 4903.52 21.58 4785.63 23.31 4841.79 22.12 4524.15 23.93 4478.57 24.75 4597.57 24.95 4597.57 25.07 5432.31 27.86

GEOTERMIA 6361.06 30.19 6067.28 26.88 6157.52 27.10 6862.62 33.42 7060.81 32.26 7413.96 39.21 8379.30 46.31 8379.30 45.47 8379.30 45.69 8379.30 42.98

NUCLEAR 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

LEÑA 3082.48 14.63 3413.74 15.12 4334.14 19.07 2741.19 13.35 3085.01 14.09 2955.89 15.63 2127.01 11.76 2103.34 11.41 1938.27 10.57 1903.59 9.76

CAÑA DE AZÚCAR Y

DERIVADOS1553.76 7.37 1744.06 7.73 1477.19 6.50 1793.88 8.74 1855.21 8.48 1483.29 7.85 1689.12 9.34 1904.98 10.34 1904.98 10.39 1940.71 9.95

OTROS PRIMARIAS 739.66 3.51 1324.71 5.87 1377.75 6.06 1521.57 7.41 1342.30 6.13 1380.56 7.30 1379.24 7.62 1420.33 7.71 1484.54 8.09 1761.19 9.03

TOTAL PRIMARIAS 21069.97 100.00 22570.53 100.00 22723.01 100.00 20533.63 100.00 21890.23 100.00 18906.25 100.00 18092.71 100.00 18427.31 100.00 18340.07 100.00 19495.74 100.00

193



Tabla I.7. Suministro de energía primaria por forma de energía (kbep y en porcentaje) desde el 2006 hasta el 2015 para Cuba

Tabla I.8. Suministro de energía primaria por forma de energía (kbep y en porcentaje) desde el 2006 hasta el 2015 para Ecuador

Tabla I.9. Suministro de energía primaria por forma de energía (kbep y en porcentaje) desde el 2006 hasta el 2015 para El Salvador

FORMA DE ENERGÍA 2006 % 2007 % 2008 % 2009 % 2010 % 2011 % 2012 % 2013 % 2014 % 2015 %

PETRÓLEO 39205.22 70.40 39213.86 69.78 60318.49 79.06 61048.54 78.97 59616.01 80.76 58546.79 79.24 58885.72 78.81 56674.16 77.98 55606.99 75.19 57794.87 75.35

GAS NATURAL 6936.88 12.46 7746.43 13.78 7384.35 9.68 7348.51 9.51 6821.66 9.24 6486.40 8.78 6579.57 8.81 6780.31 9.33 7632.07 10.32 7915.40 10.32

CARBÓN MINERAL 68.45 0.12 141.23 0.25 136.86 0.18 132.58 0.17 131.43 0.18 130.29 0.18 14.99 0.02 74.36 0.10 14.41 0.02 14.41 0.02

HIDROENERGÍA 57.93 0.10 75.22 0.13 85.70 0.11 93.44 0.12 59.85 0.08 61.46 0.08 68.71 0.09 78.88 0.11 64.50 0.09 29.93 0.04

GEOTERMIA 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

NUCLEAR 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

LEÑA 1615.51 2.90 1441.63 2.57 1324.40 1.74 1726.77 2.23 1130.83 1.53 1293.39 1.75 1199.57 1.61 1371.22 1.89 1185.77 1.60 1069.39 1.39

CAÑA DE AZÚCAR Y

DERIVADOS7693.28 13.81 7461.15 13.28 6924.87 9.08 6847.97 8.86 5930.29 8.03 7238.50 9.80 7817.96 10.46 7466.91 10.27 9204.82 12.45 9635.81 12.56

OTROS PRIMARIAS 115.29 0.21 116.01 0.21 121.08 0.16 105.21 0.14 132.75 0.18 129.56 0.18 156.08 0.21 229.32 0.32 244.23 0.33 244.72 0.32

TOTAL PRIMARIAS 55692.56 100.00 56195.54 100.00 76295.74 100.00 77303.03 100.00 73822.83 100.00 73886.38 100.00 74722.60 100.00 72675.16 100.00 73952.78 100.00 76704.52 100.00

FORMA DE ENERGÍA 2006 % 2007 % 2008 % 2009 % 2010 % 2011 % 2012 % 2013 % 2014 % 2015 %

PETRÓLEO 65847.17 81.47 69114.62 80.42 64374.40 78.20 69943.24 80.70 58637.02 77.94 66819.77 78.50 60835.37 74.70 57982.50 74.03 54549.62 71.99 51966.38 69.63

GAS NATURAL 3944.28 4.88 4149.75 4.83 3919.28 4.76 4376.88 5.05 4729.63 6.29 4346.78 5.11 5527.18 6.79 6396.75 8.17 6547.06 8.64 6204.18 8.31

CARBÓN MINERAL 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

HIDROENERGÍA 5521.80 6.83 6999.67 8.14 8746.69 10.62 7145.08 8.24 6688.89 8.89 8556.69 10.05 9478.12 11.64 8549.57 10.92 8874.14 11.71 10143.06 13.59

GEOTERMIA 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

NUCLEAR 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

LEÑA 2573.62 3.18 2531.82 2.95 2440.74 2.96 2325.54 2.68 2233.81 2.97 2196.96 2.58 2094.68 2.57 2014.01 2.57 2018.98 2.66 1864.74 2.50

CAÑA DE AZÚCAR Y

DERIVADOS2932.23 3.63 3142.98 3.66 2842.21 3.45 2883.16 3.33 2938.74 3.91 3195.84 3.75 3507.29 4.31 3340.17 4.26 3722.31 4.91 4373.54 5.86

OTROS PRIMARIAS 0.00 0.00 0.60 0.00 1.66 0.00 1.99 0.00 2.13 0.00 2.07 0.00 1.68 0.00 37.77 0.05 59.74 0.08 83.70 0.11

TOTAL PRIMARIAS 80819.10 100.00 85939.44 100.00 82324.98 100.00 86675.89 100.00 75230.22 100.00 85118.11 100.00 81444.32 100.00 78320.77 100.00 75771.86 100.00 74635.60 100.00

FORMA DE ENERGÍA 2006 % 2007 % 2008 % 2009 % 2010 % 2011 % 2012 % 2013 % 2014 % 2015 %

PETRÓLEO 6213.18 30.70 7095.63 39.74 6043.05 34.82 6258.37 40.56 5810.70 37.95 5378.06 36.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

GAS NATURAL 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

CARBÓN MINERAL 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

HIDROENERGÍA 1519.30 7.51 1346.69 7.54 1578.77 9.10 1165.63 7.55 1613.78 10.54 1554.65 10.59 1277.29 14.95 1305.25 16.81 1253.07 18.99 986.40 12.92

GEOTERMIA 1824.75 9.02 2210.72 12.38 2430.69 14.00 2437.51 15.80 2273.66 14.85 2288.06 15.59 2275.26 26.64 2373.35 30.56 2309.80 35.00 2291.49 30.01

NUCLEAR 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

LEÑA 8809.79 43.53 5434.35 30.44 5549.01 31.97 3656.15 23.69 3673.95 24.00 3694.12 25.17 2861.95 33.51 2705.91 34.84 2223.52 33.69 2277.53 29.83

CAÑA DE AZÚCAR Y

DERIVADOS1871.00 9.24 1750.42 9.80 1737.65 10.01 1914.07 12.40 1937.58 12.66 1761.12 12.00 2126.43 24.90 1290.78 16.62 742.95 11.26 1984.02 25.98

OTROS PRIMARIAS 0.00 0.00 17.50 0.10 17.50 0.10 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 90.59 1.17 70.44 1.07 96.00 1.26

TOTAL PRIMARIAS 20238.03 100.00 17855.30 100.00 17356.68 100.00 15431.73 100.00 15309.68 100.00 14676.02 100.00 8540.93 100.00 7765.88 100.00 6599.78 100.00 7635.45 100.00

194



Tabla I.10. Suministro de energía primaria por forma de energía (kbep y en porcentaje) desde el 2006 hasta el 2015 para Guatemala

Tabla I.11. Suministro de energía primaria por forma de energía (kbep y en porcentaje) desde el 2006 hasta el 2015 para Haití

Tabla I.12. Suministro de energía primaria por forma de energía (kbep y en porcentaje) desde el 2006 hasta el 2015 para Honduras

Tabla I.13. Suministro de energía primaria por forma de energía (kbep y en porcentaje) desde el 2006 hasta el 2015 para México

FORMA DE ENERGÍA 2006 % 2007 % 2008 % 2009 % 2010 % 2011 % 2012 % 2013 % 2014 % 2015 %

PETRÓLEO 468.73 1.26 572.63 1.50 397.05 1.04 611.79 1.40 494.12 0.92 559.31 0.95 530.99 0.90 530.78 0.83 532.65 0.82 468.64 0.70

GAS NATURAL 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

CARBÓN MINERAL 2,161.11 5.82 2,257.34 5.93 2,277.22 5.94 1,483.83 3.39 2,478.53 4.63 2,365.73 4.02 2,507.99 4.26 2,884.50 4.49 3,632.83 5.60 7,744.00 11.62

HIDROENERGÍA 2,557.75 6.89 2,334.98 6.13 2,846.11 7.42 2,276.61 5.21 2,981.10 5.57 3,170.93 5.38 3,453.03 5.87 3,609.09 5.62 3,758.54 5.79 3,028.91 4.55

GEOTERMIA 1,011.36 2.72 1,629.98 4.28 1,823.09 4.75 2,395.47 5.48 1,679.10 3.14 1,509.22 2.56 1,521.74 2.58 1,315.41 2.05 1,527.93 2.35 1,636.43 2.46

NUCLEAR 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

LEÑA 26,791.90 72.18 26,218.52 68.84 26,634.26 69.45 28,291.94 64.71 37,914.10 70.87 38,860.41 65.99 37,811.22 64.23 40,790.76 63.49 41,736.10 64.32 44,053.51 66.11

CAÑA DE AZÚCAR Y

DERIVADOS3,980.62 10.72 5,073.20 13.32 4,373.54 11.40 8,660.53 19.81 7,949.72 14.86 12,424.03 21.10 13,045.23 22.16 15,112.00 23.52 13,697.49 21.11 9,506.60 14.27

OTROS PRIMARIAS 147.09 0.40 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 4.40 0.01 195.01 0.29

TOTAL PRIMARIAS 37,118.56 100.00 38,086.65 100.00 38,351.27 100.00 43,720.16 100.00 53,496.66 100.00 58,889.64 100.00 58,870.21 100.00 64,242.53 100.00 64,889.94 100.00 66,633.10 100.00

FORMA DE ENERGÍA 2006 % 2007 % 2008 % 2009 % 2010 % 2011 % 2012 % 2013 % 2014 % 2015 %

PETRÓLEO 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

GAS NATURAL 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

CARBÓN MINERAL 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

HIDROENERGÍA 368.37 1.79 138.13 0.66 138.13 0.65 160.01 0.73 109.78 0.49 74.32 0.32 98.83 0.41 87.30 0.36 55.91 0.24 51.71 0.22

GEOTERMIA 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

NUCLEAR 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

LEÑA 19727.09 95.80 20353.32 97.01 20984.77 98.50 21664.02 98.43 22245.62 98.81 23009.56 98.96 23764.08 98.90 23775.46 98.95 23140.08 99.07 23669.05 99.09

CAÑA DE AZÚCAR Y

DERIVADOS496.23 2.41 488.96 2.33 181.82 0.85 185.45 0.84 158.19 0.70 167.03 0.72 166.45 0.69 165.87 0.69 160.25 0.69 165.00 0.69

OTROS PRIMARIAS 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

TOTAL PRIMARIAS 20591.70 100.00 20980.41 100.00 21304.72 100.00 22009.49 100.00 22513.59 100.00 23250.91 100.00 24029.36 100.00 24028.64 100.00 23356.24 100.00 23885.75 100.00

FORMA DE ENERGÍA 2006 % 2007 % 2008 % 2009 % 2010 % 2011 % 2012 % 2013 % 2014 % 2015 %

PETRÓLEO 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

GAS NATURAL 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

CARBÓN MINERAL 298.60 1.92 321.65 1.94 528.35 3.13 32.94 0.19 0.00 563.97 3.04 646.30 3.23 626.27 3.25 666.32 2.55 571.26 2.82

HIDROENERGÍA 1955.54 12.60 2090.64 12.58 2167.35 12.83 2642.19 15.31 2910.12 17.41 2146.75 11.59 2095.51 10.48 2003.65 10.41 1611.01 6.17 1460.97 7.21

GEOTERMIA 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

NUCLEAR 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

LEÑA 10461.76 67.40 10984.84 66.09 11533.21 68.29 12109.88 70.19 12715.37 76.05 13686.27 73.88 13935.75 69.68 14185.22 73.68 21784.35 83.39 15572.49 76.88

CAÑA DE AZÚCAR Y

DERIVADOS2508.50 16.16 2927.31 17.61 2363.12 13.99 2172.07 12.59 798.45 4.78 1916.41 10.34 1925.62 9.63 1925.62 10.00 1760.32 6.74 1760.32 8.69

OTROS PRIMARIAS 296.44 1.91 296.44 1.78 296.44 1.76 296.00 1.72 295.72 1.77 211.90 1.14 1396.94 6.98 512.63 2.66 301.83 1.16 890.14 4.39

TOTAL PRIMARIAS 15520.84 100.00 16620.88 100.00 16888.47 100.00 17253.08 100.00 16719.66 100.00 18525.30 100.00 20000.13 100.00 19253.39 100.00 26123.83 100.00 20255.18 100.00

FORMA DE ENERGÍA 2006 % 2007 % 2008 % 2009 % 2010 % 2011 % 2012 % 2013 % 2014 % 2015 %

PETRÓLEO 535,185.27 44.24 531,550.01 46.13 553,388.45 46.91 553,937.06 46.31 489,092.93 42.35 484,537.21 40.2 508,211.52 41.52 525,587.92 41.22 463,977.04 37.71 429,240.35 36.10

GAS NATURAL 458,840.24 37.93 411,673.65 35.73 421,847.74 35.76 445,337.51 37.23 454,172.1 39.33 487,296.39 40.43 502,594.88 41.06 528,815.91 41.47 544,897.71 44.29 538,252.1 45.27

CARBÓN MINERAL 87,317.16 7.22 80,350.58 6.97 71,301.67 6.04 73,292.69 6.13 90,049.94 7.8 104,695.79 8.69 90,763.18 7.41 90,198.38 7.07 89,434.86 7.27 89,153.67 7.50

HIDROENERGÍA 18,876.48 1.56 16,950.29 1.47 24,318.39 2.06 16,567.35 1.38 23,037.54 1.99 22,487.26 1.87 19,784.27 1.62 17,372.91 1.36 24,113.09 1.96 19,152.41 1.61

GEOTERMIA 26,083.23 2.16 28,888.6 2.51 27,530.78 2.33 26,296.53 2.2 25,821.82 2.24 25,712.35 2.13 22,927.37 1.87 22,615.13 1.77 22,367.54 1.82 23,168.62 1.95

NUCLEAR 20,566.24 1.7 19,716.68 1.71 18,364.59 1.56 19,416.85 1.62 11,012.17 0.95 18,323.25 1.52 15,726.5 1.28 21,113.65 1.66 17,324.61 1.41 20,736.43 1.74

LEÑA 45,569.27 3.77 45,334.69 3.93 45,129.82 3.83 44,893.67 3.75 44,658.3 3.87 44,447.31 3.69 44,216.03 3.61 43,988.63 3.45 43,763.77 3.56 43,543.97 3.66

CAÑA DE AZÚCAR Y

DERIVADOS16,697.99 1.38 16,959.01 1.47 16,885.12 1.43 15,199.64 1.27 15,194.45 1.32 15,438.14 1.28 16,194.59 1.32 21,091.97 1.65 18,593.18 1.51 18,225.15 1.53

OTROS PRIMARIAS 549.71 0.05 753.92 0.07 871.71 0.07 1,259.62 0.11 1,846.07 0.16 2,281.2 0.19 3,745.06 0.31 4,242.14 0.33 5,820.15 0.47 7,492.04 0.63

TOTAL PRIMARIAS 1,209,685.59 100. 1,152,177.43 100. 1,179,638.27 100. 1,196,200.91 100. 1,154,885.31 100. 1,205,218.9 100. 1,224,163.41 100. 1,275,026.63 100. 1,230,291.94 100. 1,188,964.75 100.

195



Tabla I.14. Suministro de energía primaria por forma de energía (kbep y en porcentaje) desde el 2006 hasta el 2015 para Nicaragua

Tabla I.15. Suministro de energía primaria por forma de energía (kbep y en porcentaje) desde el 2006 hasta el 2015 para Panamá

Tabla I.16. Suministro de energía primaria por forma de energía (kbep y en porcentaje) desde el 2006 hasta el 2015 para Paraguay

FORMA DE ENERGÍA 2006 % 2007 % 2008 % 2009 % 2010 % 2011 % 2012 % 2013 % 2014 % 2015 %

PETRÓLEO 5827.20 38.76 5777.30 37.61 5098.57 34.20 5823.05 37.32 5602.77 35.99 5681.46 35.98 3818.93 26.06 5079.09 29.90 5016.07 29.19 5568.20 31.11

GAS NATURAL 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

CARBÓN MINERAL 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

HIDROENERGÍA 230.45 1.53 228.47 1.49 397.67 2.67 220.53 1.41 372.93 2.40 328.31 2.08 308.48 2.10 320.23 1.88 256.91 1.50 200.16 1.12

GEOTERMIA 510.32 3.39 528.43 3.44 517.89 3.47 519.00 3.33 536.05 3.44 524.32 3.32 801.76 5.47 1139.37 6.71 1164.19 6.77 1168.71 6.53

NUCLEAR 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

LEÑA 6985.44 46.46 7063.52 45.98 7089.85 47.56 7057.51 45.23 7056.82 45.33 7241.60 45.86 7244.47 49.43 7215.05 42.47 7221.96 42.03 7233.27 40.42

CAÑA DE AZÚCAR Y

DERIVADOS1383.00 9.20 1664.44 10.84 1700.10 11.40 1736.07 11.13 1681.82 10.80 1638.50 10.38 2007.99 13.70 2627.18 15.46 2702.94 15.73 2882.09 16.10

OTROS PRIMARIAS 98.70 0.66 99.47 0.65 104.14 0.70 245.94 1.58 315.64 2.03 377.80 2.39 473.95 3.23 608.16 3.58 822.26 4.78 843.68 4.71

TOTAL PRIMARIAS 15035.11 100.00 15361.62 100.00 14908.22 100.00 15602.11 100.00 15566.03 100.00 15791.98 100.00 14655.57 100.00 16989.08 100.00 17184.33 100.00 17896.10 100.00

FORMA DE ENERGÍA 2006 % 2007 % 2008 % 2009 % 2010 % 2011 % 2012 % 2013 % 2014 % 2015 %

PETRÓLEO 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

GAS NATURAL 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

CARBÓN MINERAL 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1723.00 20.81 1775.45 21.21 1786.04 19.34

HIDROENERGÍA 2220.46 33.41 2271.41 35.06 2461.80 38.42 2415.56 39.74 3248.20 59.26 3174.10 47.42 4173.20 51.17 3992.00 48.21 3898.66 46.58 4847.75 52.49

GEOTERMIA 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

NUCLEAR 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

LEÑA 3699.21 55.65 3478.77 53.69 3257.34 50.83 3037.03 49.97 1570.20 28.64 1560.41 23.31 1550.69 19.01 1541.05 18.61 1531.50 18.30 1521.90 16.48

CAÑA DE AZÚCAR Y

DERIVADOS727.18 10.94 729.24 11.25 689.16 10.75 625.21 10.29 663.31 12.10 762.97 11.40 803.23 9.85 928.60 11.21 831.82 9.94 809.00 8.76

OTROS PRIMARIAS 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 95.49 1.15 331.88 3.97 270.21 2.93

TOTAL PRIMARIAS 6646.85 100.00 6479.42 100.00 6408.29 100.00 6077.80 100.00 5481.70 100.00 6693.39 82.13 8155.29 80.04 8280.14 100.00 8369.32 100.00 9234.90 100.00

FORMA DE ENERGÍA 2006 % 2007 % 2008 % 2009 % 2010 % 2011 % 2012 % 2013 % 2014 % 2015 %

PETRÓLEO 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

GAS NATURAL 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

CARBÓN MINERAL 0.98 0.00 1.68 0.00 1.47 0.00 0.85 0.00 0.85 0.00 5.64 0.01 7.88 0.01 0.96 0.00 1.94 0.00 18.71 0.03

HIDROENERGÍA 33931.08 65.38 34001.10 63.98 36682.17 65.00 36615.37 65.69 38483.54 65.60 41352.95 67.58 41020.48 67.56 40958.08 67.82 37957.02 65.20 38174.30 64.64

GEOTERMIA 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

NUCLEAR 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

LEÑA 12633.99 24.34 13963.17 26.27 14426.72 25.56 12887.68 23.12 13043.07 22.24 12735.10 20.81 12342.94 20.33 11535.18 19.10 11809.65 20.29 11607.06 19.65

CAÑA DE AZÚCAR Y

DERIVADOS1187.49 2.29 1086.61 2.04 1171.64 2.08 2159.53 3.87 2915.41 4.97 3093.96 5.06 3320.07 5.47 3835.06 6.35 4259.98 7.32 5046.12 8.54

OTROS PRIMARIAS 4144.62 7.99 4090.94 7.70 4151.89 7.36 4074.22 7.31 4216.75 7.19 4006.04 6.55 4026.04 6.63 4066.22 6.73 4188.25 7.19 4209.11 7.13

TOTAL PRIMARIAS 51898.16 100.00 53143.50 100.00 56433.90 100.00 55737.66 100.00 58659.61 100.00 61193.70 100.00 60717.40 100.00 60395.50 100.00 58216.84 100.00 59055.30 100.00

196



Tabla I.17. Suministro de energía primaria por forma de energía (kbep y en porcentaje) desde el 2006 hasta el 2015 para Perú

Tabla I.18. Suministro de energía primaria por por forma de energía (kbep y en porcentaje) desde el 2006 hasta el 2015 para R. Dominicana

Tabla I.19. Suministro de energía primaria por forma de energía (kbep y en porcentaje) desde el 2006 hasta el 2015 para Uruguay

FORMA DE ENERGÍA 2006 % 2007 % 2008 % 2009 % 2010 % 2011 % 2012 % 2013 % 2014 % 2015 %

PETRÓLEO 55095.76 41.93 57847.10 39.25 55796.05 36.11 55463.42 31.43 54831.45 25.18 53106.32 21.16 52982.00 20.73 47838.31 18.65 49388.06 18.07 51682.96 21.19

GAS NATURAL 38459.22 29.27 48888.15 33.18 60063.38 38.87 81114.00 45.97 119461.36 54.86 155744.81 62.06 161110.17 63.05 166142.51 64.78 181702.58 66.48 148620.63 60.94

CARBÓN MINERAL 4288.93 3.26 5951.40 4.04 5574.84 3.61 5601.85 3.17 5551.89 2.55 5897.11 2.35 5651.15 2.21 6172.86 2.41 5635.83 2.06 5650.34 2.32

HIDROENERGÍA 15177.90 11.55 15142.61 10.28 14748.41 9.54 15417.59 8.74 15532.51 7.13 16698.24 6.65 16548.84 6.48 17288.88 6.74 17204.52 6.29 18375.78 7.54

GEOTERMIA 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

NUCLEAR 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

LEÑA 13800.35 10.50 14889.18 10.10 13265.95 8.59 13803.24 7.82 17699.68 8.13 14826.44 5.91 14368.44 5.62 13931.95 5.43 14003.60 5.12 13808.19 5.66

CAÑA DE AZÚCAR Y

DERIVADOS2403.87 1.83 2691.53 1.83 3249.73 2.10 3241.62 1.84 3135.42 1.44 3175.09 1.27 3346.05 1.31 3514.07 1.37 3706.06 1.36 3580.69 1.47

OTROS PRIMARIAS 2166.43 1.65 1953.23 1.33 1825.57 1.18 1825.60 1.03 1532.67 0.70 1523.66 0.61 1513.11 0.59 1594.80 0.62 1666.94 0.61 2143.96 0.88

TOTAL PRIMARIAS 131392.46 100.00 147363.21 100.00 154523.94 100.00 176467.32 100.00 217744.98 100.00 250971.68 100.00 255519.76 100.00 256483.38 100.00 273307.60 100.00 243862.55 100.00

FORMA DE ENERGÍA 2006 % 2007 % 2008 % 2009 % 2010 % 2011 % 2012 % 2013 % 2014 % 2015 %

PETRÓLEO 15141.64 53.76 13895.95 49.13 12359.00 46.11 9365.87 39.69 9787.48 38.65 9644.54 36.20 9608.39 34.09 9430.91 32.96 9514.48 31.79 6045.44 23.40

GAS NATURAL 2156.37 7.66 3133.46 11.08 3264.14 12.18 3173.34 13.45 5123.84 20.23 5901.77 22.15 6990.67 24.80 7157.43 25.01 7047.07 23.54 7114.84 27.54

CARBÓN MINERAL 3426.11 12.16 3773.06 13.34 4011.62 14.97 3922.16 16.62 3267.78 12.90 3991.01 14.98 3983.35 14.13 4203.41 14.69 5807.03 19.40 5480.57 21.22

HIDROENERGÍA 1366.40 4.85 1301.22 4.60 1070.70 3.99 1125.43 4.77 1096.73 4.33 1172.09 4.40 1380.82 4.90 1449.66 5.07 981.16 3.28 728.00 2.82

GEOTERMIA 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

NUCLEAR 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

LEÑA 3965.51 14.08 4013.25 14.19 3959.06 14.77 3849.80 16.32 3893.22 15.37 3854.92 14.47 3815.96 13.54 3827.85 13.38 3902.05 13.04 3972.90 15.38

CAÑA DE AZÚCAR Y

DERIVADOS2021.46 7.18 2072.83 7.33 2045.35 7.63 2059.55 8.73 2050.74 8.10 1948.32 7.31 2144.96 7.61 2012.30 7.03 2102.66 7.02 1785.78 6.91

OTROS PRIMARIAS 89.54 0.32 93.19 0.33 95.90 0.36 100.28 0.42 105.52 0.42 127.14 0.48 263.11 0.93 534.55 1.87 578.15 1.93 705.43 2.73

TOTAL PRIMARIAS 28167.04 100.00 28282.96 100.00 26805.78 100.00 23596.44 100.00 25325.31 100.00 26639.79 100.00 28187.26 100.00 28616.11 100.00 29932.61 100.00 25832.94 100.00

FORMA DE ENERGÍA 2006 % 2007 % 2008 % 2009 % 2010 % 2011 % 2012 % 2013 % 2014 % 2015 %

PETRÓLEO 13438.39 65.25 11910.79 52.72 16368.08 59.12 14798.75 54.50 13741.95 46.10 9713.47 39.54 14053.22 49.21 15130.41 47.05 14328.43 41.39 13834.90 38.05

GAS NATURAL 737.86 3.58 682.37 3.02 599.54 2.17 420.09 1.55 464.04 1.56 515.20 2.10 376.13 1.32 351.64 1.09 324.25 0.94 330.02 0.91

CARBÓN MINERAL 8.65 0.04 10.81 0.05 9.66 0.03 11.53 0.04 19.46 0.07 10.81 0.04 13.69 0.05 15.85 0.05 12.25 0.04 16.57 0.05

HIDROENERGÍA 2449.58 11.89 5580.96 24.70 3175.70 11.47 3652.81 13.45 5888.46 19.75 4466.78 18.18 3813.95 13.35 5752.27 17.89 6952.42 20.09 5866.21 16.13

GEOTERMIA 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

NUCLEAR 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

LEÑA 3586.97 17.42 3707.30 16.41 3465.32 12.52 3515.63 12.95 3828.36 12.84 4035.88 16.43 3955.18 13.85 4030.84 12.54 3873.77 11.19 3763.51 10.35

CAÑA DE AZÚCAR Y

DERIVADOS0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

OTROS PRIMARIAS 372.53 1.81 699.67 3.10 4067.59 14.69 4754.29 17.51 5867.56 19.68 5822.16 23.70 6348.18 22.23 6875.63 21.38 9123.07 26.36 12548.64 34.51

TOTAL PRIMARIAS 20593.98 100.00 22591.91 100.00 27685.89 100.00 27153.10 100.00 29809.82 100.00 24564.31 100.00 28560.35 100.00 32156.64 100.00 34614.19 100.00 36359.85 100.00

197



Tabla I.20. Suministro de energía primaria por forma de energía (kbep y en porcentaje) desde el 2006 hasta el 2015 para Venezuela FORMA DE ENERGÍA 2006 % 2007 % 2008 % 2009 % 2010 % 2011 % 2012 % 2013 % 2014 % 2015 %

PETRÓLEO 381497.85 56.38 371734.33 54.70 450535.52 57.58 481671.41 59.98 478561.41 60.06 425539.63 60.50 412531.23 58.75 427435.97 59.65 289196.83 48.45 257786.21 43.60

GAS NATURAL 242180.22 35.79 253329.44 37.28 275407.97 35.20 264777.88 32.97 267591.76 33.58 210378.31 29.91 223530.27 31.83 221884.21 30.97 255174.94 42.75 281158.68 47.56

CARBÓN MINERAL 1831.92 0.27 1025.82 0.15 1043.45 0.13 1753.39 0.22 1474.98 0.19 1520.43 0.22 1558.78 0.22 1555.55 0.22 1460.66 0.24 4482.79 0.76

HIDROENERGÍA 48137.91 7.11 50527.27 7.44 52727.95 6.74 52194.24 6.50 46619.13 5.85 63503.23 9.03 62241.82 8.86 63408.04 8.85 48792.99 8.17 45476.74 7.69

GEOTERMIA 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

NUCLEAR 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

LEÑA 3064.95 0.45 2922.87 0.43 2787.37 0.36 2658.16 0.33 2534.94 0.32 2417.43 0.34 2305.37 0.33 2198.50 0.31 2096.59 0.35 2103.03 0.36

CAÑA DE AZÚCAR Y

DERIVADOS0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 133.76 0.02 133.76 0.02

OTROS PRIMARIAS 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.52 0.00 1.85 0.00 3.23 0.00 58.01 0.01 70.68 0.01 48.92 0.01

TOTAL PRIMARIAS 676712.85 100.00 679539.73 100.00 782502.26 100.00 803055.08 100.00 796783.74 100.00 703360.87 100.00 702170.70 100.00 716540.28 100.00 596926.45 100.00 591190.12 100.00

198



ANEXO J

Estimaciones de las emisiones de GEI por generación eléctrica y gráficas de la evolución del

indicador ENV1

199



A continuación, se desarrolla el cálculo de las toneladas de GEI o lo que es lo mismo dióxido de

carbono equivalente (CO2e). Para esto es necesario conocer las propiedades de los GEI mostrada

en la tabla J.1 mostrada a continuación.

Tabla J.1. Propiedades de los GEI

Gas invernadero Responsabilidad

de calentamiento

(%)

Potencial de

calentamiento

globala

Fuerza radiactiva

(W/m2)

CO2 85 1 1.85

CH4 8 34 0.51

N2O 5 298 0.18

Gases fluorados (HFC, PFC y

SF6)

2 Alto 0.060

aDe acuerdo al Quinto Informe del IPCC (2014) [109]


Los tres (3) primeros gases listados en la tabla son los responsables del 98% del calentamiento y,

por otro lado, la data de la OLADE [100] mostraba la información de estos gases y de otros

como anhídrido sulfuroso (SO2), monóxido de carbono (CO) y partículas. Con base a lo anterior

se realiza la estimación de los GEI considerando los gases CO2, CH4 y N2O. El procedimiento es

el siguiente:

GEI (ton GWh)⁄ = C𝑂2𝑒(ton GWh)⁄ = (CO2 + CH4 + N2O) (ton GWh)⁄

Al estimar las toneladas de GEI emitidas por cada GWh generado se debe tener el potencial de

calentamiento global de cada gas, el cual tiene un valor de uno (1) para el CO2, y de 34 y 298

para el CH4 y N2O, respectivamente, de tal manera se tiene que:

GEI (ton GWh)⁄ = ([CO2(1) + CH4(34) + N2O (298)]) (ton GWh)⁄

A continuación, a manera de ejemplo, a partir de los datos de la OLADE [100] se desarrolla la

estimación para Venezuela para el año 2015:

200



Tabla J.2. Datos de emisiones de GEI por generación eléctrica (ton/GWh) para Venezuela en el

periodo 2006-2015

Gas 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Anhídrido Sulfuroso 0.88727 0.80281 1.22355 1.34125 0.88479 0.76630 0.71347 0.65061 0.58751 0.65693

Dióxido de Carbono 196.75579 181.58420 252.58741 270.63645 261.72857 233.60148 263.53966 251.53798 251.39611 316.19357

Hidrocarburos 0.01480 0.01383 0.02406 0.02522 0.02586 0.02257 0.02563 0.02511 0.01933 0.02492

Monóxido de Carbono 0.44634 0.41195 0.58479 0.62547 0.61048 0.54472 0.61628 0.58906 0.57608 0.72489

Óxido de Nitrógeno 0.95751 0.88653 1.43693 1.52076 1.51562 1.33845 1.51637 1.46618 1.23816 1.56822

Partículas 0.03702 0.03359 0.05255 0.05746 0.03602 0.03069 0.02739 0.02509 0.02118 0.02340

Fuente: OLADE [100]

GEI (ton GWh)⁄

= ([ (316.19357 ∗ 1) + (0.02492 ∗ 34) + (1.56822

∗ 298)] ) (ton GWh) = 784.37 ton GWh⁄⁄

Gas 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Anhídrido Sulfuroso 0.88727 0.80281 1.22355 1.34125 0.88479 0.76630 0.71347 0.65061 0.58751 0.65693

Dióxido de Carbono 196.75579 181.58420 252.58741 270.63645 261.72857 233.60148 263.53966 251.53798 251.39611 316.19357

Hidrocarburos 0.01480 0.01383 0.02406 0.02522 0.02586 0.02257 0.02563 0.02511 0.01933 0.02492

Monóxido de Carbono 0.44634 0.41195 0.58479 0.62547 0.61048 0.54472 0.61628 0.58906 0.57608 0.72489

Óxido de Nitrógeno 0.95751 0.88653 1.43693 1.52076 1.51562 1.33845 1.51637 1.46618 1.23816 1.56822

Partículas 0.03702 0.03359 0.05255 0.05746 0.03602 0.03069 0.02739 0.02509 0.02118 0.02340

GEI (ton/GWh) 482.60 446.24 681.61 724.68 714.26 633.23 716.29 689.31 621.02 784.37

De esta misma forma se realizaron las demás estimaciones para Venezuela y el resto de países de

Latinoamérica. Seguidamente, en las figuras J.1. se muestra la evolución de las emisiones de GEI

por generación eléctrica per cápita y en las figuras J.2. la evolución de las emisiones de GEI por

generación eléctrica por PIB.

201




Bolivia Cuba

Brasil Ecuador

Chile El Salvador

Colombia Guatemala

Figura J.1. Emisiones de GEI por generación eléctrica per cápita (primer grupo)

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n

Eléc

tric

a p

er c

ápit

a (t

on

/KW

h/h

ab)

Año

0,00

20,00

40,00

60,00

80,00

100,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n

Eléc

tric

a p

er c

ápit

a (t

on

/KW

h/h

ab)

Año

30,00

40,00

50,00

60,00

70,00

80,00

90,00

100,00

110,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n

Eléc

tric

a p

er c

ápit

a (t

on

/KW

h/h

ab)

Año

0,00

50,00

100,00

150,00

200,00

250,00

300,00

350,00

400,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n

Eléc

tric

a p

er c

ápit

a (t

on

/KW

h/h

ab)

Año

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n

Eléc

tric

a p

er c

ápit

a (t

on

/KW

h/h

ab)

Año

0,00

20,00

40,00

60,00

80,00

100,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n

Eléc

tric

a p

er c

ápit

a (t

on

/KW

h/h

ab)

Año

0,00

20,00

40,00

60,00

80,00

100,00

120,00

140,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n

Eléc

tric

a p

er c

ápit

a (t

on

/KW

h/h

ab)

Año

0,00

50,00

100,00

150,00

200,00

250,00

300,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n

Eléc

tric

a p

er c

ápit

a (t

on

/KW

h/h

ab)

Año

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Emis

ion

es G

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ener

ació

n

Eléc

tric

a p

er c

ápit

a (t

on

/KW

h/h

ab)

Año

0,00

20,00

40,00

60,00

80,00

100,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n

Eléc

tric

a p

er c

ápit

a (t

on

/KW

h/h

ab)

Año

202



Haití Paraguay

Honduras Perú


Nicaragua Uruguay

Panamá Venezuela

Figura J.2. Emisiones de GEI por generación eléctrica per cápita (segundo grupo)

0,00

50,00

100,00

150,00

200,00

250,00

300,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n

Eléc

tric

a p

er c

ápit

a (t

on

/KW

h/h

ab)

Año

0,00

0,02

0,04

0,06

0,08

0,10

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n E

léct

rica

p

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ápit

a (t

on

/KW

h/h

ab)

Año

0,00

50,00

100,00

150,00

200,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n

Eléc

tric

a p

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ápit

a (t

on

/KW

h/h

ab)

Año

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

35,00

40,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n

Eléc

tric

a p

er c

ápit

a (t

on

/KW

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ab)

Año

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n

Eléc

tric

a p

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ápit

a (t

on

/KW

h/h

ab)

Año

0,00

50,00

100,00

150,00

200,00

250,00

200520062007200820092010201120122013201420152016Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n

Eléc

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a p

er c

ápit

a (t

on

/KW

h/h

ab)

Año

0,00

50,00

100,00

150,00

200,00

250,00

300,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n

Eléc

tric

a p

er c

ápit

a (t

on

/KW

h/h

ab)

Año

0,00

100,00

200,00

300,00

400,00

200520062007200820092010201120122013201420152016Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n

Eléc

tric

a p

er c

ápit

a (t

on

/KW

h/h

ab)

Año

0,00

50,00

100,00

150,00

200,00

250,00

300,00

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n

Eléc

tric

a p

er c

ápit

a (t

on

/KW

h/h

ab)

Año

0,00

10,00

20,00

30,00

40,00

50,00

200520062007200820092010201120122013201420152016

Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n

Eléc

tric

a p

er c

ápit

a (t

on

/KW

h/h

ab)

Año

203




Bolivia Cuba

Brasil Ecuador

Chile El Salvador

Colombia Guatemala

Figura J.3. Emisiones de GEI por generación eléctrica por PIB (primer grupo)

0,00000

0,00050

0,00100

0,00150

0,00200

0,00250

0,00300

0,00350

0,00400

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n

Eléc

tric

a p

or

PIB

(to

n/K

Wh

/PIB

)

Año

0,00000

0,00100

0,00200

0,00300

0,00400

0,00500

0,00600

0,00700

2004 2006 2008 2010 2012 2014

Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n

Eléc

tric

a p

or

PIB

(to

n/K

Wh

/PIB

)

Año

0,00000

0,01000

0,02000

0,03000

0,04000

0,05000

0,06000

0,07000

0,08000

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n

Eléc

tric

a p

or

PIB

(to

n/K

Wh

/PIB

)

Año

0,00000

0,01000

0,02000

0,03000

0,04000

0,05000

2004 2006 2008 2010 2012 2014Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n

Eléc

tric

a p

or

PIB

(to

n/K

Wh

/PIB

)

Año

0,00000

0,00005

0,00010

0,00015

0,00020

0,00025

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n

Eléc

tric

a p

or

PIB

(to

n/K

Wh

/PIB

)

Año

0,00000

0,00500

0,01000

0,01500

0,02000

0,02500

0,03000

2004 2006 2008 2010 2012 2014

Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n

Eléc

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a p

or

PIB

(to

n/K

Wh

/PIB

)

Año

0,00000

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0,00600

0,00800

0,01000

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n

Eléc

tric

a p

or

PIB

(to

n/K

Wh

/PIB

)

Año

0,00000

0,00500

0,01000

0,01500

0,02000

0,02500

0,03000

0,03500

2004 2006 2008 2010 2012 2014Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n

Eléc

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a p

or

PIB

(to

n/K

Wh

/PIB

)

Año

0,00000

0,00050

0,00100

0,00150

0,00200

0,00250

0,00300

0,00350

0,00400

0,00450

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n

Eléc

tric

a p

or

PIB

(to

n/K

Wh

/PIB

)

Año

0,00000

0,00500

0,01000

0,01500

0,02000

0,02500

0,03000

0,03500

2004 2006 2008 2010 2012 2014

Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n E

léct

rica

p

or

PIB

(to

n/K

Wh

/PIB

)

Año

204



Haití Paraguay

Honduras Perú


Nicaragua Uruguay

Panamá Venezuela

Figura J.4. Emisiones de GEI por generación eléctrica por PIB (segundo grupo)

0,00000

0,02000

0,04000

0,06000

0,08000

0,10000

0,12000

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n

Eléc

tric

a p

or

PIB

(to

n/K

Wh

/PIB

)

Año

0,00000

0,00200

0,00400

0,00600

0,00800

0,01000

2004 2006 2008 2010 2012 2014

Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n

Eléc

tric

a p

or

PIB

(to

n/K

Wh

/PIB

)

Año

0,00000

0,05000

0,10000

0,15000

0,20000

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Emis

ion

es G

EI/G

ener

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n

Eléc

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or

PIB

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n/K

Wh

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)

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0,00000

0,00100

0,00200

0,00300

0,00400

0,00500

0,00600

0,00700

2004 2006 2008 2010 2012 2014

Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n

Eléc

tric

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or

PIB

(to

n/K

Wh

/PIB

)

Año

0,00000

0,00050

0,00100

0,00150

0,00200

0,00250

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014Emis

ion

es G

EI/G

ener

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n

Eléc

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or

PIB

(t

on

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IB)

Año

0,00000

0,01000

0,02000

0,03000

0,04000

0,05000

0,06000

0,07000

2004 2006 2008 2010 2012 2014

Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n

Eléc

tric

a p

or

PIB

(to

n/K

Wh

/PIB

)

Año

0,00000

0,05000

0,10000

0,15000

0,20000

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n

Eléc

tric

a p

or

PIB

(to

n/K

Wh

/PIB

)

Año

0,00000

0,00500

0,01000

0,01500

0,02000

0,02500

0,03000

0,03500

2004 2006 2008 2010 2012 2014Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n

Eléc

tric

a p

or

PIB

(to

n/K

Wh

/PIB

)

Año

0,00000

0,01000

0,02000

0,03000

0,04000

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Emis

ion

es G

EI/G

ener

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n

Eléc

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or

PIB

(to

n/K

Wh

/PIB

)

Año

0,00000

0,00050

0,00100

0,00150

0,00200

0,00250

0,00300

2004 2006 2008 2010 2012 2014Emis

ion

es G

EI/G

ener

ació

n

Eléc

tric

a p

or

PIB

(to

n/K

Wh

/PIB

)

Año

205



ANEXO K

Análisis de Componentes Principales (ACP) a los indicadores para determinar las salidas para el

DEA

206



Tabla K. 1. Variables (indicadores) energéticos de los países latinoamericanos.

PAÍS

Generación

de

electricidad

(GWh)

Suministro

total de

energía

primaria

(Kbep)

Uso de energía

(kg de

equivalente de

petróleo)

Reservas

Totales

(Mbep)

Capacidad

de

Generación

total

instalada

(MW)

Consumo

final total

de energía

(Kbep)

Población

(No. de

habitantes)

PIB (US$ a precios

actuales)

Electricidad

renovable

(de la

producción

total de

electricidad,

GWh)

Argentina 125265.63 584820.00 77433167625.00 6761.12 32260.50 388459.57 41027646.63 410281131129.17 38139.83

Bolivia 6595.75 45623.87 6547174750.00 2902.25 1650.50 34164.85 9839839.75 19992881709.66 2406.95

Brasil 495473.63 1810980.96 257326000000.00 48154.24 110545.50 1476892.13 197593313.63 1952180875942.29 419308.67

Chile 62550.38 200985.24 32543647875.00 1646.81 16168.38 181765.53 16924868.63 211252105609.81 26743.89

Colombia 64197.00 297032.36 30346117375.00 31218.01 13951.00 191265.06 45634531.88 277511959091.19 50348.73

Costa Rica 9543.13 20526.70 4588656000.00 158.52 2508.88 26646.82 4512795.38 35770474939.07 8804.07

Cuba 17589.75 70074.23 11208458000.00 547.62 5634.00 63761.98 11310470.25 64729698750.00 629.78

Ecuador 19436.13 81984.10 13267255750.00 7045.78 4525.50 74755.87 14813082.00 69247297000.00 10312.94

El Salvador 5908.50 14646.78 4378445375.00 0.00 1431.00 20541.42 6029366.00 21683675000.00 3555.29

Guatemala 8781.75 49096.96 9770720500.00 469.48 2457.00 60173.31 14581685.38 41805974036.76 5129.51

Haití 783.38 22338.60 3822611500.00 43.23 264.13 20914.67 9923638.00 6782100429.13 204.54

Honduras 6948.50 17597.72 4717488625.00 0.00 1658.25 29139.35 7436726.63 15185442071.03 3048.10

México 277393.13 1199624.56 180288115625.00 23360.20 47937.00 854062.34 117638068.63 1084484089468.90 41002.78

Nicaragua 3615.75 15488.72 3050306750.00 0.00 1028.25 14810.65 5700205.50 8865878591.76 1341.06

Panamá 7345.75 6777.86 3560093375.00 571.65 1973.75 21429.20 3590875.88 29789667189.26 4287.63

Paraguay 56274.00 57272.43 4606473250.00 0.00 8473.50 29743.17 6171550.75 19695817128.14 56273.00

Perú 35081.63 198808.34 17800266875.00 2790.48 8355.75 108341.74 29218012.63 143145040213.22 20955.93

República

Dominicana 15681.13 26952.59 7324097000.00 0.00 5595.50 40965.72 9830183.00 51383612171.69 2192.57

Uruguay 9468.50 26639.50 4046498500.00 0.00 2673.75 24227.74 3368641.25 37757613734.52 6990.77

Venezuela 121081.63 732583.19 66506867500.00 258957.09 25138.13 345652.81 28765108.63 315220905032.63 85398.16

207



Los datos anteriores corresponden a los promedios de cada país para los años considerados

(2006-2013).

Ahora, para aplicar el DEA de forma correcta se debe reducir el número de salidas a dos. En este

sentido y según reporta la literatura, se debe realizar un Análisis de Componentes Principales

(ACP), cuyo objetivo será reducir el número de variables con la menor perdida de información.

El SPSS calcula la varianza alrededor de su media de los componentes principales, expresada en

porcentaje, o lo que es lo mismo, varianza o información retenida, expresada en porcentaje, la

cual se muestra en la tabla a continuación:

Tabla. K.2. Total Variance Explained

Component

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings

Total

% of

Variance

Cumulative

% Total

% of

Variance

Cumulative

%

1 7.812 86.794 86.794 7.812 86.794 86.794

2 .934 10.375 97.169

3 .220 2.439 99.608

4 .024 .271 99.880

5 .005 .053 99.933

6 .004 .046 99.979

7 .001 .014 99.994

8 .001 .006 100.000

9 3.617E-5 .000 100.000

Extraction Method: Principal Component Analysis.

La varianza retenida indica que el problema es explicado por las variables (tabla K.1) utilizadas

en un 86.794%

El SPSS también calcula las correlaciones de los componentes de la matriz, mostrándose en la

tabla K.3. En esta tabla se muestran a la derecha de cada variable unos valores, mientras estos

208



valores estén más próximos a la unidad, dicha variable forma parte del componente, por lo que

aporta solución al problema, debiéndose elegir.

Tabla K.3. Componentes de la matriz

Component Matrixa

Component

1

Generación de electricidad (GWh) .997

Suministro total de energía primaria (Kbep) .987

Uso de energía (kg de equivalente de

petróleo)

.987

Reservas Totales (Mbep) .330

Capacidad de Generación total instalada

(MW)

.993

Consumo final total de energía (Kbep) .997

Población (No. de habitantes) .982

PIB (US$ a precios actuales) .993

Electricidad renovable (de la producción

total de electricidad, GWh)

.912

El ACP indica que el problema es explicado por un solo componente y que este está integrado

por casi todas las variables que se presentan, exceptuando “Reservas Totales (Mbep)”, lo cual se

evidencia por el valor de correlación está muy lejos de la unidad (0.330).

Aunque la variable “Generación de electricidad (GWh)” se había elegido a priori, al aplicar

SPSS se observa que esta debe ser elegida y la segunda debe ser “Consumo final total de energía

(Kbep)”, lo cual se evidencia por el cercano valor de correlación, siendo en ambos casos 0.997.

209



ANEXO L

Emisiones de GEI y electricidad generada por los países latinoamericanos (promedios 2006-

2013)

210



Tabla L.1. Emisiones de GEI y electricidad generada por país latinoamericano (promedios 2006-

2013)

País

Generación total

de electricidad

(GWh)

Emisiones de GEI

por generación

eléctrica (ton/GWh)

Argentina 128.609,80 1.027,31

Bolivia 7.062,50 899,00

Brasil 513.575,40 289,66

Chile 64.616,30 1.264,89

Colombia 66.161,20 735,12

Costa Rica 9.737,30 126,33

Cuba 18.037,20 1.258,00

Ecuador 20.574,60 1.088,28

El Salvador 5.949,60 433,63

Guatemala 9.263,00 842,87

Haití 833,70 1.162,65

Honduras 7.295,20 825,03

México 283.319,50 1.337,73

Nicaragua 3.794,80 977,80

Panamá 7.835,20 657,09

Paraguay 56.121,80 0,04

Perú 37.448,10 704,57

República Dominicana 16.156,90 1.824,52

Uruguay 10.249,10 391,03

Venezuela 122.588,60 649,36

211



ANEXO M

Índice de Malmquist para todos los países latinoamericanos

212



Tabla M.1. Índice de Malmquist para los países latinoamericanos integrantes del clúster A

Técnica

Pura

Técnica de

Escala

Técnica

Total

Argentina 0.95775359 0.83492319 0.79965068 1.09804009 0.8780485

Bolivia 1.18718436 0.80535666 0.95610682 1.10177877 1.0534182

Chile 0.70110002 1.35875463 0.9526229 1.09431409 1.04246866

Cuba 0.7230022 1.35875463 0.98238259 1.09431409 1.07503511

Ecuador 1.23515836 0.77612226 0.9586339 1.10177877 1.05620248

Guatemala 1.1827146 0.7752208 0.91686495 1.10177877 1.01018234

Haití 1.17926457 0.80126585 0.94490443 1.10177877 1.04107564

Honduras 0.78386782 0.79621913 0.62413056 1.10177877 0.68765379

México 1 1 1 1.09804009 1.09804009

Nicaragua 1.18117857 0.79933005 0.94415153 1.10177877 1.04024611

R.Dominicana 0.71005091 1.35875463 0.96478495 1.09431409 1.05577777

Argentina 0.54119818 1.62740075 0.88074633 1.12089497 0.98722413

Bolivia 0.95923564 0.94680037 0.90820466 1.12639808 1.02299998

Chile 0.88452538 1 0.88452538 1.11541876 0.9866162

Cuba 0.93013456 1 0.93013456 1.11644898 1.03844778

Ecuador 1.1645984 0.93838629 1.09284317 1.12639808 1.23097644

Guatemala 1.04715879 0.86891987 0.90989708 1.12639808 1.02490633

Haití 1 0.89291589 0.89291589 1.12639808 1.00577874

Honduras 1.02229843 0.91284921 0.93320431 1.12639808 1.05115954

México 1 1 1 1.12089497 1.12089497

Nicaragua 1.10985665 0.85905553 0.95342849 1.12639808 1.07394001

R.Dominicana 0.91884498 1 0.91884498 1.11541876 1.02489693

Argentina 1.9292561 0.76864256 1.48290835 0.69293393 1.02755751

Bolivia 0.83592873 1.77791929 1.48621381 0.67360567 1.00112204

Chile 1.77391104 0.76864256 1.36350352 0.70359265 0.95935106

Cuba 25.5252694 0.25101175 6.40714257 0.67628814 4.33307455

Ecuador 0.67809359 1.88645903 1.27919578 0.67360567 0.86167352

Guatemala 0.89419842 1.94165122 1.73622144 0.67360567 1.1695286

Haití 0.72145459 1.67285779 1.20689093 0.67360567 0.81296856

Honduras 1.24789909 1.47598831 1.84188447 0.67360567 1.24070382

México 1 1 1 0.68843591 0.68843591

Nicaragua 0.83158449 1.66647484 1.38581462 0.67360567 0.93349258

R.Dominicana 1.96217514 0.76864256 1.50821132 0.70359265 1.0611664

Argentina 0.91745662 0.78711801 0.72214662 1.38241979 0.99830978

Bolivia 1.10189292 0.67522281 0.74402323 1.39109871 1.03500975

Chile 0.52904583 1.30099484 0.68828589 1.37379502 0.94556373

Cuba 0.77007172 0.61095149 0.47047646 1.39109871 0.6544792

Ecuador 1.11470885 0.61043232 0.68045431 1.39109871 0.94657911

Guatemala 1.41941974 0.70034917 0.99408944 1.39109871 1.38287653

Haití 1.27177598 0.612814 0.77936212 1.39109871 1.08416964

Honduras 1 0.71307231 0.71307231 1.39109871 0.99195397

México 1 1 1 1.38241979 1.38241979

Nicaragua 1.2707225 0.63663675 0.80898864 1.39109871 1.12538306

R.Dominicana 0.60759143 1.30099484 0.79047331 1.37379502 1.0859483

Cambio de Eficiencia

2009/2010

Cambio

Técnico

Índice

Malmquist

2006/2007

2007/2008

2008/2009

Periodo de

comparaciónPais

213



Tabla M.1. Índice de Malmquist para los países latinoamericanos integrantes del clúster A

(Cont.)

Técnica

Pura

Técnica de

Escala

Técnica

Total

Argentina 0.96425155 0.97463617 0.93979444 1.04573178 0.982772922

Bolivia 1.00906057 0.9920019 1.00099001 1.04573178 1.046767069

Chile 0.98106144 1 0.98106144 1.0714213 1.051130124

Cuba 0.9489863 0.84006671 0.7972118 1.04573178 0.833669718

Ecuador 1.21566418 0.97341708 1.18334828 1.04573178 1.237464905

Guatemala 1 0.93159949 0.93159949 1.04573178 0.974203196

Haití 0.93386333 0.92578519 0.86455684 1.04573178 0.904094564

Honduras 0.93323937 1.0337125 0.9647012 1.04573178 1.008818711

México 1 1 1 1.05849861 1.058498608

Nicaragua 1.04631211 0.91442018 0.95676891 1.04573178 1.00052366

R.Dominica

na 0.9865835 1 0.9865835 1.0714213 1.057046575

Argentina 1.00630313 1.07796504 1.08475959 0.95544029 1.036423022

Bolivia 0.9069997 1.2369191 1.12188525 0.94802776 1.063578365

Chile 1.12349905 1 1.12349905 0.97112623 1.091059404

Cuba 0.3956241 7.76221101 3.07091771 0.96056248 2.949808342

Ecuador 0.99972709 1.21074029 1.21040986 0.94802776 1.147502155

Guatemala 1 1.18056536 1.18056536 0.94802776 1.119208741

Haití 0.4519192 1.17523515 0.53111133 0.94802776 0.503508285

Honduras 0.93596624 1.25901473 1.17839529 0.94802776 1.117151448

México 1 1 1 0.96056248 0.960562483

Nicaragua 1.00823842 1.27142234 1.28189686 0.94802776 1.215273811

R.Dominica

na 1.19645205 1 1.19645205 0.97326293 1.164462432

Argentina 1.07875433 1.01502823 1.09496609 1.01875511 1.115502302

Bolivia 1.13614624 1.02829424 1.16829263 1.01875511 1.190204092

Chile 1.10864211 1 1.10864211 1.01489631 1.125156785

Cuba 2.61093637 0.14170246 0.36997611 1.01682388 0.376200544

Ecuador 0.96145163 0.98834895 0.95024971 1.01875511 0.968071749

Guatemala 1 0.93849642 0.93849642 1.01875511 0.956098029

Haití 1.07155387 0.96800078 1.03726499 1.01875511 1.05671901

Honduras 0.96118641 0.92361119 0.88776252 1.01875511 0.904412603

México 1 1 1 1.01682388 1.01682388

Nicaragua 1.28006811 0.95619316 1.22399237 1.01875511 1.246948481

R.Dominica

na 1.0968064 1 1.0968064 1.01489631 1.113144774

Índice

Malmquist

2010/2011

2011/2012

2012/2013

Cambio

Técnico

Periodo de

comparaciónPais

Cambio de Eficiencia

214



Tabla M.2. Índice de Malmquist para los países latinoamericanos integrantes del clúster B+C

Técnica

Pura

Técnica de

Escala

Técnica

Total

Brasil 1 1.53432767 1.53432767 0.57553141 0.88305377

Colombia 0.91073893 0.84298203 0.76773656 1.33306284 1.02344108

Costa Rica 39.5221741 0.01621861 0.64099465 1.33306283 0.85448614

El Salvador 0.90618181 0.9037586 0.8189696 1.33306283 1.09173794

Panamá 0.72388957 1.08792701 0.78753901 1.33306282 1.04983898

Paraguay 1 1 1 1.33173246 1.33173246

Perú 0.89627126 0.82194763 0.73668803 1.33306282 0.98205143

Uruguay 2.03922765 3756.4338 7660.22368 1.2175335 9326.57892

Venezuela 1 0.0002768 0.0002768 1.21745376 0.00033699

Brasil 1 0.25995203 0.25995203 3.61854803 0.94064889

Colombia 1.59035939 0.83363788 1.32578383 0.01453093 0.01926487

Costa Rica 0.02720173 66.3904175 1.80593454 0.01445162 0.02609868

El Salvador 1.47834723 0.89701072 1.3260933 0.94870436 1.2580705

Panamá 1.31995365 0.89263317 1.17823441 0.94870436 1.11779612

Paraguay 1 1 1 0.93098894 0.93098894

Perú 1.21841204 0.83290846 1.01482569 0.94870436 0.96276956

Uruguay 0.39553557 1.31973321 0.52200143 0.01364694 0.00712372

Venezuela 1 0.83791615 0.83791615 0.01468883 0.012308

Brasil 1 1.69566285 1.69566285 0.48131444 0.81614702

Colombia 0.75597727 0.89697791 0.67809492 1.05799895 0.71742371

Costa Rica 1.06540521 0.90832391 0.96773303 0.0151563 0.01466725

El Salvador 1.34626218 0.91677591 1.23422073 1.05799894 1.30580422

Panamá 0.88626757 1.05858911 0.9381932 1.05799894 0.99260741

Paraguay 1 1 1 1.03472187 1.03472187

Perú 0.93656324 0.87620564 0.82062199 1.05799894 0.8682172

Uruguay 1.15814698 1.17329245 1.3588451 0.92667211 1.25920386

Venezuela 1 0.8848032 0.8848032 69.1003818 61.1402387

Brasil 1 0.48186318 0.48186318 1.96969227 0.94912218

Colombia 0.72137077 4755.76145 3430.66729 0.00025624 0.87907532

Costa Rica 0.84024535 3344.90605 2810.54177 0.01534759 43.1350409

El Salvador 1.66436042 3466.26887 5769.12072 0.000247 1.42498805

Panamá 1.17271715 2917.2487 3421.1076 0.01774038 60.6917335

Paraguay 1 1 1 0.87491744 0.87491744

Perú 0.89729926 4767.80668 4278.1494 0.00025126 1.07492263

Uruguay 3.71295959 0.6940049 2.57681214 1.26033023 3.24763425

Venezuela 1 4872.8638 4872.8638 0.0002515 1.2255097

Cambio de Eficiencia...Cambio

Técnico

Índice

Malmquist

2006/2007

2007/2008

2008/2009

2009/2010

Periodo de

comparaciónPaís

215



Tabla M.2. Índice de Malmquist para los países latinoamericanos integrantes del clúster B+C

(Cont)

Técnica

Pura

Técnica de

Escala

Técnica

Total

Brasil 1 1.93126123 1.93126123 0.51733862 0.99911601

Colombia 1.51716919 0.00025973 0.00039405 3452.22602 1.36034176

Costa Rica 0.91401749 1.09589665 1.0016687 54.473134 54.5640334

El Salvador 0.90271369 0.00026851 0.00024239 3592.81989 0.87084946

Panamá 0.84304896 1.18286218 0.99721072 0.86662666 0.8642094

Paraguay 1 1 1 0.99862102 0.99862102

Perú 1.17245257 0.00025005 0.00029317 3522.40211 1.03267183

Uruguay 0.43066418 1.16499767 0.50172277 0.86533252 0.43415703

Venezuela 1 1 1 55.9954247 55.9954247

Brasil 1 1.3916579 1.3916579 1.32849209 1.84880651

Colombia 0.99879619 3.70424696 3.69978777 0.26459791 0.97895612

Costa Rica 4.94506064 0.00025464 0.0012592 31.9111197 0.04018242

El Salvador 1.52583566 0.91333726 1.39360256 0.26459791 0.36874433

Panamá 4.793564 0.28128507 1.34835799 0.99029713 1.33527505

Paraguay 1 1 1 0.27051609 0.27051609

Perú 1.03250573 3.72038397 3.84131776 0.26459791 1.01640467

Uruguay 5229.4514 0.0001407 0.73576424 0.98965378 0.72815186

Venezuela 1 0.00093812 0.00093812 0.51199314 0.00048031

Brasil 1 1.03955459 1.03955459 38.474371 39.9962089

Colombia 1.0111137 0.96018816 0.9708594 0.98574532 0.95702011

Costa Rica 0.62959736 0.99440379 0.626074 0.95909458 0.60046418

El Salvador 0.96238838 0.92039118 0.88577377 31.9696926 28.3179152

Panamá 1.13678786 1.03772316 1.17967109 30.8780465 36.4259388

Paraguay 1 1 1 0.97830217 0.97830217

Perú 1.28353674 0.95000266 1.21936332 0.98574532 1.20198169

Uruguay 0.00118894 2083.60162 2.4772823 0.93016559 2.30428275

Venezuela 1 0.97045534 0.97045534 31.7321062 30.7945919


Técnico

Índice

Malmquist

2010/2011

2011/2012

2012/2013

Periodo de

comparaciónPaís

216



Tabla M.3. Promedios geométricos de los cambios de eficiencia (técnica pura, técnica de escala,

técnica total), cambio técnico e Índice de Malmquist para Argentina.

País

Cambio de Eficiencia Cambio

Técnico

Índice

Malmquist Técnica

Pura

Técnica

de Escala

Técnica

Total

Argentina

0,9578 0,8349 0,7997 1,0980 0,8780

0,5412 1,6274 0,8807 1,1209 0,9872

1,9293 0,7686 1,4829 0,6929 1,0276

0,9175 0,7871 0,7221 1,3824 0,9983

0,9643 0,9746 0,9398 1,0457 0,9828

1,0063 1,0780 1,0848 0,9554 1,0364

1,0788 1,0150 1,0950 1,0188 1,1155

MEDIA

GEOMÉTRICA 0,9942 0,9814 0,9757 1,0264 1,0015

Fuente: cálculos propios


técnica total), cambio técnico e Índice de Malmquist para Guatemala.

País


Técnico

Índice

Malmquist Técnica

Pura

Técnica

de Escala

Técnica

Total

Guatemala

1,1827 0,7752 0,9169 1,1018 1,0102

1,0472 0,8689 0,9099 1,1264 1,0249

0,8942 1,9417 1,7362 0,6736 1,1695

1,4194 0,7003 0,9941 1,3911 1,3829

1 0,9316 0,9316 1,0457 0,9742

1 1,1806 1,1806 0,9480 1,1192

1 0,9385 0,9385 1,0188 0,9561

MEDIA

GEOMÉTRICA 1,0667 0,9920 1,0582 1,0232 1,0828


217




técnica total), cambio técnico e Índice de Malmquist para México.

País


Técnico

Índice

Malmquist Técnica

Pura

Técnica

de Escala

Técnica

Total

México

1 1 1 1,0980 1,0980

1 1 1 1,1209 1,1209

1 1 1 0,6884 0,6884

1 1 1 1,3824 1,3824

1 1 1 1,0585 1,0585

1 1 1 0,9606 0,9606

1 1 1 1,0168 1,0168

MEDIA

GEOMÉTRICA 1,0000 1,0000 1,0000 1,0277 1,0277



técnica total), cambio técnico e Índice de Malmquist para Brasil.

País


Técnico

Índice

Malmquist Técnica

Pura

Técnica de

Escala

Técnica

Total

Brasil

1 1,53432767 1,53432767 0,57553141 0,88305377

1 1,69566285 1,69566285 0,48131444 0,81614702

1 0,48186318 0,48186318 1,96969227 0,94912218

1 1,93126123 1,93126123 0,51733862 0,99911601

1 1,3916579 1,3916579 1,32849209 1,84880651

1 1,03955459 1,03955459 38,474371 39,9962089

MEDIA

GEOMÉTRICA 1,0000 1,2323 1,2323 1,5603 1,9228


218




técnica total), cambio técnico e Índice de Malmquist para Paraguay.

País


Técnico

Índice

Malmquist Técnica

Pura

Técnica

de Escala

Técnica

Total

Paraguay

1 1 1 1,33173246 1,33173246

1 1 1 0,93098894 0,93098894

1 1 1 1,03472187 1,03472187

1 1 1 0,87491744 0,87491744

1 1 1 0,99862102 0,99862102

1 1 1 0,27051609 0,27051609

1 1 1 0,97830217 0,97830217

MEDIA

GEOMÉTRICA 1,0000 1,0000 1,0000 0,8406 0,8406



técnica total), cambio técnico e Índice de Malmquist para Venezuela.

País


Técnico

Índice

Malmquist Técnica

Pura

Técnica de

Escala

Técnica

Total

Venezuela

1 0,0002768 0,0002768 1,21745376 0,00033699

1 0,83791615 0,83791615 0,01468883 0,012308

1 0,8848032 0,8848032 69,1003818 61,1402387

1 4872,8638 4872,8638 0,0002515 1,2255097

1 1 1 55,9954247 55,9954247

1 0,00093812 0,00093812 0,51199314 0,00048031

1 0,97045534 0,97045534 31,7321062 30,7945919

MEDIA

GEOMÉTRICA 1,0000 0,3678 0,3678 0,8349 0,3071


evaluaciÓn de la eficiencia de las polÍticas pÚblicas...

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