Cesar morales on the valuation of costs of desertification in latin america

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  • 1. The inaction cost ofdesertification and landdegradation in selected LACcountries considering climatechange incidenceCesar MoralesCOORDINATOR REGIONAL PROJECT GM/ECLACPROJECT TEAMG .Dascal, Z. Aranibar, S. Agar, D. Candia, L. Mora, R.Morera, G. Kerrigan, L. Mora, R. Estupiñan
  • 2. Outline1. Porque medir costos/ Why to measure2. Objetivos/Objectives3. Background4. Metodología/Methodology5. Principales Hallazgos y resultados preliminares /Main findings and preliminary Results6. Que viene / What´s going on; next steps
  • 3. Porque medir, que medir y comoWhy to measure… what to measure…and howPorqué / WhyVisibilidad / VisibilityAsignación de Recursos /Resources allocation processQue /WhatPérdidas de Productividad, Producción,Ingresos,Empleos / Losses of productivity, Production, Income,Employment• Como / How– Según información disponible / According availableinformation
  • 4. Objetivos / Objectives1.- Tener una Línea Base de la desertificación en ALCTo have a Base Line of the current situation of land degradation anddesertification in LAC region2.- Medir los costos económicos (y sociales…) de ladesertificación/degradación para facilitar la asignación derecursosTo measure the economic and social costs of land degradation andfacilitate the allocation resources process for policy makers3.- Estimar los posibles impactos del Cambio Climático en ladegradación/DesertificaciónTo estimate the possible impacts of Climate Change on Land degradation
  • 5. BackgroundEstudios hechos por el MM y otros (BM, IRD)Studies made by GM and others institutions on land degradation costs; Berryand Olson (1996), Bojo,(1991), Dregne and T. Chau, etc., andConsultancy for GM made in 2008, Requier, M. 2010Proyecto CEPAL - GTZ: Sistema de Indicadores de Impactoeconómico y social de la desertificación / degradaciónECLAC’s _ GTZ Regional Project “A System of Social and EconomicImpacts Indicators of Desertification for policymakers” (Argentina, Braziland Chile and during the second stage, Bolivia, Ecuador and Peru(BID)Proyecto ERECC, CEPAL de Economía del Cambio ClimáticoECLAC’s Regional Project “Studies of the Economics of Climate Change”(ERECC) in 8 countries of LAC.
  • 6. Países cubiertos por el ProyectoCOUNTRIES COVERED BY THE PROJECTSOUTHAMERICA• PIURA(*)• PARAGUAY• PERU• BOLIVIA• ECUADOR• CHILE• ARGENTINA• COLOMBIACENTRALAMERICA & THECARIBBEAN• PANAMA• COSTA RICA• NICARAGUA• EL SALVADOR• HONDURAS• GUATEMALA• BELIZE
  • 7. Que se puede hacerWhat can we doHayestadísticasdeproducciónHay genteque sabeHaycensos;MicrodatosSección cruzadaSeries TemporalesHaydataGladaConstrucción y validaciónde data
  • 8. Que se mideDe acuerdo a las definiciones de laUNCCD, se medirán las perdida deproductividad económica y biológica.Para ello mediremos la diferencia de PTF, deVBP, del Ingreso y del Empleo, entre áreasafectadas y no afectadas por la degradación
  • 9. Se mide comparando areaafectadas versus no afectadasPNo degradado/desertDegradado/desertProducciónTiempo
  • 10. Medir Según la información disponibleaccording available informationLa situación óptima The first best• Estadística de producción/ Production statistics L. Base• Censos Análisis de sección cruzada• Conocimiento experto ValidaciónSolo Estadísticas Second best• L. Base + estimaciones de funciones productivasáreas degradadas y no degradadas + proyeccionesEstadísticas Limitadas o inexistentes: Limited information• Conocimiento experto, reconstrucción de informaciónvía mapas
  • 11. El Modelo ExplicativoThe explanatory modelConsidera los siguientes hechos / Take in account the followingfacts;• La estrecha relación entre pobreza rural y los procesos dedesertificación/degradación / A close relation between ruralpoverty and land degradation/desertification• Relaciones de causalidad no bi – unívocas / Not bi - univocalcausality relationshipLa teoría de la producción campesina The theory of PeasantHousehold Production System (A.Chayanov, 1925; A. Schejtman,1981 and recently Richard Perrin from 1998 to our days)
  • 12. MetodologíaMETHODOLOGYSe compone de 4 aproximaciones o enfoques Composedby 4 different approches1.- Modelos econométricos y probabilísticos /Econometrical and probabilistic Models2.- Modelos Geográficos y GIS Geographic and GIS Models3.- Modelos Fenológicos Phenological models4.- Microdatos GLADA validados por Consenso deexpertos / microdata and Validation Workshops of Expert Consensus
  • 13. Modelos Econométricos y ProbabilísticosEconometrical and probabilistic modelsDisponibilidad de Microdatos Censales / Available microdatafrom agricultural census– Análisis de Sección Cruzada y de Series temporales Crosssection analysis plus time series analysis• Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO); Análisis agregado yDesagregado y Fronteras Económicas Eficientes / MOS; Aggregatedand Disaggregated analysis, Economic Efficient BoundariesMicrodatos censales no disponibles / Microdata from agricultural censusnot available- Series Temporales / Time series- Consenso de Expertos / Expert consensus for validationCon Información Limitada / Limited information- Consenso de expertos y validación con comunidadesafectadas / Experts consensus and validation with localcommunities
  • 14. El Modelo generalThe general modelRelaciona la producción o el rendimiento con susvariables explicativas / the relationship between Production orProductivity with explanatory variablesY = f (T, K, L, Clima)Son modelos basados en Funciones de Producción tiposCobb – Douglas, Translog, Cuadráticas y otras / Basedmainly in Production Function Cobb-Douglas type, Translog, linearlogarithmic form, Quadratic, etc:Y = A Lα Kβ Tδln(Y) = A + αln(L) + βln(K) + δln(T)
  • 15. Análisis de Sección CruzadaCross section AnalysisUsando los microdatos censales es posibledesagregar teritorialmente y por tipos deproductores /Analysis with micro data bases of agricultural censusenable desagregation according territory and types of producers– Según características del territorio y de los productores/According administratives units and producers characteristics (Suchas subsistance Productive Units, Traditional Comercial Units andmodern units)Se estiman funciones de producción para cultivosseleccionados, por teritorios y por tipos deproductores /Production functions are estimated for selected cropsand type of producers
  • 16. Analisis Agregado• Con datos de Upas de Regioneshomogéneas, se estiman Funciones deProducción y se discrimina entre Upsafectadas y no afectadas utilizando unavariable binaria (Dummy 0, 1)
  • 17. La PTF es mayor en áreas no afectadas por la desertificación(El coeficiente de la Variable Dummy es negativodisminuyendo el efecto de la constante)TPF is larger in areas not affected by desertification than affected (DummyVariable’s coefficient is negative diminishing the effect of the constant)La desertificación tiene un impacto significativo sobre la Tierray su capacidad productiva al diferenciar entre áreas afectadasy no afectadas (El coeficiente de interacción entre la variableDummy y la Tierra es negativo y significativo y reduce laelasticidad VBP/Tierra/ Desertification has a significant impact overLand and its productive capacity differentiated between affected and non-affected areas (Coefficient of the interaction variable between the Dummyand the Land variable is negative and significant reducing the elasticityGPV/Land)
  • 18. Análisis desagregadoDisaggregated AnalysisSe corrieron dos grupos de regresiones separados para UPs deareas afectadas y no afectadas (mismo número deobservaciones) suponiendo que; / Same analysis approach wasconducted running two individual regressions for sample groups ofdegraded and non-degraded PU’s with the same number of observations,based on the following assumptions:• Los Coeficientes entre ambos grupos son siginicativamentediferentes / Coefficients between both groups (affected and non-affected) are significantly different• La constante (PTF) y el coeficiente del factor Tierra sonsignificativamente bajos para el grupo afectadao por desertificación(la desertificación implica menor productividad por efectar la calidadde la tierra / Constant (TFP) and Land Factor coefficient are significantlylower for the group affected by desertification processes (initial assumptionthat desertification implies less productivity by affecting land quality)
  • 19. Series TemporalesTime SeriesPara construir una Línea Base considerando las tendenciaspasadas y establecer el efecto de las variables climáticas sobrela productividad / It is used to construct a Base Line considering pasttrends to capture the effect sof climatic variables on productivitySe analiza un grupo seleccionado de cultivos según diversoscriterios (aporte al PIB, a las X, empleo, Seguridad Alimentaria,etc)The analysis is made on a group of selected crops taking in account theircontribution to GVP, food security and other relevant criteriasLas funciones de producción se especifican considerando lafenología de los cultivos y si es posible, los factoresproductivos / Production functions are estimated considering Phenologyof each selected crops and when it is possible, production factorsyi = β0 + β1*tempi + β2*Ppti +β3Ppt2 + εi
  • 20. Modelos geográficos y GISGeographic and GIS Modelsa) Se seleccionan áreas homogéneas para los cultivos / Selectionof homogeneous areas for cropsConstrucción de mapas de curvas de nivel/ Construction ofmaps for isolinesCálculo de indicadores seleccionados / Calculation of selectedindicators (Aridity, Number of Drough months and, Modified Fournier forrain agresivity)b) Generación de datos climáticos para la LB y paraproyecciones a partir de los MCG (Precis para A. del Surgenera data cada 50 Km2) / Generation of climatic variables forBase Line and for projections from PRECIS Model and others. For SouthAmerica PRECIS gives information for each 50 Km2c) Construcción y actualización de mapas de degradaciónusando data satelital y Consenso experto /Construction ofactualized Land degradation maps using Expert consensus and data from
  • 21. Modelo FenológicoPhenologic model• Para cada cultivo se identifican sus requerimientosde temperatura y agua en cada fase decrecimiento/ For each crop are identified a specifical model inorder to capture the main relevant characteristics of the different stagesof growth and its requirements of water and temperature.• Las temperaturas máximasy mínimas seespecifican como anomalías u otras formasdependiendo de cada cultivo / Temperatures (max. andmin) are specified such as anomalities and other forms depending eachcrop / Las temperaturas máxims y mínimas
  • 22. Validación de data satelital y workshops Gladaand workshops validation• Se usa cuando no se disponen de otras datos.También para examinar la dinámica de ladegradación.• La data se valida con expertos locales enWorkshops
  • 23. OUTPUTSVBP, PTF,Income,Employment
  • 24. Algunos resultadospreliminaresSome preliminary findings and results
  • 25. Results1. Cost of Land Degradation; Values of degraded areasv/s non degraded areas are compared2. Total Factor Productivity3. Employment/capital and employment/land elasticities4. Gross Value Product (GVP)5. Incomes6. Maps of Land Degradation actualized7. Maps with selected indicators8. Impacts of Climate Change estimated through variationof productivity and land degradation vulnerability
  • 26. Findings for Ecuador(Cross section analysis)Land degradation cost are around 10,3% of Agr GVP inthe Sierra Region and around 12,0% in the Cost RegionTotal Country losts reach 1,9 USD billion USD Dollars,that means around 11% of Agr GVPThe most affected Provinces in the Sierra Region areBolivar, Carchi and Chimborazo (loses of Agr. GVP arebetween 13%; 9,9% and 5,3%)The highest rithm or dynamics of degradation occurs inProvince of the Amazonian Region
  • 27. Inaction cost according differentmethodologies• According estimations applying themethod of Efficient Economic Frontiers,losses represent annually 7.6% of Agric.GDP del VBP; 10% in the costs Regin and6.3% in the Sierra• Whit the same techniques using satellitedata to determine the intensity andextensión of the degradation processlosses reach annually 13,5% of Agr. GDP .
  • 28. Climate Change Impacts in EcuadorWere calculated Indexes of Aridity, Number of droughtmonths and Fournier modified IndexAccording that, till 2050, will diminish aridity and the numberof drouhg monts and marginally increase Fourniermodified index. That means that Climate Change will benot the main problem for degradation. Taking in accountthe dynamics of degradation, the main problem will be thehuman activityFrom 2050 to 2100 coulb be expect problems in terms ofincrease of rain agresivity
  • 29. Chile
  • 30. 0 0.25.4865.031-0.1250.091 0.2736.417 6.386-0.184-1.00.01.02.03.04.05.06.07.04ª 5ª 6ª 7ª 8ªEstimatedTFPRegionDifferences in Total Factor Productivity 1997Disaggregated AnalysisPUs affected by desertification processesPUs not affected by desertification processes8.9649.929 9.93311.7447.68311.0129.64211.014 10.99911.3370.02.04.06.08.010.012.014.04ª 5ª 6ª 7ª 8ªEstimatedTFPRegionDifferences in Total Factor Productivity 2007Disaggregated AnalysisPUs affected by desertification processesPUs not affected by desertification processesDifferences in Total Factor Productivity (2)Desegregated analysis
  • 31. Concept / Region III IV V VI VII VIIIObservations 923 6215 8036 23884 12807 22851Losses A. Analysis (%) 183 192 13 25 17 6Losses D. Analysis (%) ns 42 9 27 20 16Losses of TPF for studied Regions in Chile
  • 32. Summarizing, in Chile• Region IV, the most affected by degradation / desertificationprocess in the recent past, improve their situation between1997 – 2007. The main causes are especial programs aimedto combat poverty, and the migration mainly to Region VI• At the same time Region VI and VIII increase strongly thedegradation consequences in terms of TPF, because lack ofespecial programs to combat poverty and land degradationand the intensification of agriculture• Differences between affected and not affected Pus are stillsignificant in IV and VI Regions
  • 33. Central AmericaCosta Rica
  • 34. Central America: Losses in Area, Production and GVP in 2100,Scenario A2 /Amérique centrale: les pertes de superficie, la production et GVP en2100, le scénarioA2
  • 35. Inaction costs accordig differentmethodologies• According the econometricl estimationbased in yields models
  • 36. • Muchas gracias !!Thanks for your attention !!!