Revista Amazónica y Ciencia y Tecnología, Ene. - Abr. 2019 Volumen 8 (1): 12 - 23
Revista Amazónica Ciencia y Tecnología
ARTÍCULO DE INVESTIGACIÓN
Impresa ISSN 1390-5600 ● e-ISSN 1390-8049
CO2 crecimiento económico y densidad poblacional:
un análisis de economías en vías de desarrollo
CO
2 emissions, economic growth and population density:
an analysis of developing economies
Wilman Santiago Ochoa-Moreno , Priscilla Massa-Sánchez , Liz Valle-Carrión , Génesis
Carolina Torres ,
1 Jefe de Métodos Cuantitativos e investigador del Departamento de Economía, Universidad Técnica Particular de Loja, Loja
Ecuador, San Cayetano alto y parís.
2 Investigador del Departamento de Economía, Universidad Técnica Particular de Loja. San Cayetano alto y parís
3 Investigador del Departamento de Ciencias Empresariales, Universidad Técnica Particular de Loja. San Cayetano alto y parís
4 Asistente de investigación del Departamento de Economía, Universidad Técnica Particular de Loja
Correspondencia: wsochoa@utpl.edu.ec; pmassa@utpl.edu.ec; lavalle1@utpl.edu.ec; gctorres7@utpl.edu.ec
Resumen
En este trabajo se explora la validez de la hipótesis de la curva de medio ambiente de Kuznets
(EKC) para 12 países de América Latina y se prueba si existe evidencia que un país ha reduci-
do las emisiones de dióxido de carbono ya que sus ingresos han aumentado también, y cómo
afecta el crecimiento poblacional en las emisiones de CO2 Para esto se estimó un modelo de
panel de efectos fijos, donde se obtuvo que las variaciones del logaritmo de Producto interno
bruto de cada país influyen en 0.30 en las variaciones del logaritmo de las emisiones de CO2
también se determinó que existe una relación negativa entre el crecimiento poblacional y el
logaritmo de las emisiones de CO2, esto se da por que en países o en años donde la población
decrece, sigue incrementando las emisiones de CO2.
Palabras clave: Medio ambiente, modelo de panel, América Latina
Abstract
This paper explores the validity of the Kuznets environmental curve (EKC) hypothesis for 12
countries in Latin America and tests whether there is evidence that a country has reduced
carbon dioxide emissions as its income has increased Also, and how it affects the population
growth in the CO2 emissions For this a model of fixed effects panel was estimated, where it
was obtained that the variations of the logarithm of gross domestic product of each country
influence in 0.30 in the variations of the logarithm of the CO2 emissions was also determined
that there is a negative relationship between population growth and the logarithm of CO2
emissions ,, this occurs because in countries or in years where the population decreases, it
continues to increase CO2 emissions
Key words: Environment, panel model, Latin America.
Recibido: 07 - 01 - 2019 ● Aceptado: 21 - 04 - 2019 ● Publicado: 30 - 04 - 2019
© 2019 Universidad Estatal Amazónica, Puyo, Ecuador.
Disponible gratuitamente en http://revistas.proeditio.com/revistamozonica ● www.uea.edu.ec
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CO2 crecimiento económico y densidad poblacional
Wilman Santiago et al.
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Introducción
La combustión de productos orgánicos
primordialmente los derivados del petróleo
desde la revolución industrial unido a la
deforestación causada por la actividad
humana han incrementado en gran medida el
nivel de concentración del CO
2 en la atmós-
fera. Es transcendental mencionar que los
combustibles fósiles más utilizados son el
carbón, el gas natural y el petróleo. Al produ-
cirse la combustión de los combustibles
fósiles, el carbón contenido es devuelto casi
por completo como CO
2 y estos son usados
principalmente por los sectores energéticos,
transporte y producción industrial (Benito,
2016).
Bajo esta premisa, el legado de emisiones de
gases invernadero y el creciente consumo
mundial de energía, parece inevitable un
mayor calentamiento de la tierra. Esta velo-
cidad de cambio está amenazando a los siste-
mas sociales y ambientales, que no pueden
adaptarse al mismo ritmo. Se incrementan
eventos meteorológicos extremos, con
graves consecuencias en todos los ámbitos. A
menudo la presencia de estos fenómenos se
relaciona directamente con el aumento de
emisiones de los gases efecto invernadero
producidas por las actividades humanas.
Para contrarrestar estos impactos negativos
surgen iniciativas nacionales e internaciona-
les con el objetivo de reducir las emisiones
en la atmosfera principalmente dióxido de
carbono –CO
2.
Las nuevas estimaciones de la FAO sobre los
gases de efecto invernadero muestran que las
emisiones procedentes de la agricultura, la
silvicultura y la pesca se han casi duplicado
en los últimos cincuenta años, y podrían
aumentar en un 30 por ciento adicional para
2050, si no se lleva a cabo un esfuerzo mayor
para reducirlas. Una de las estadísticas más
referidas en las evaluaciones de los recursos
forestales es la pérdida neta de área de
bosque, en este campo, la perdida de área
forestal en el mundo entre los años 1990 y
2005 fue de 3.2%, un área equivalente a
Panamá, Dinamarca y Estonia (FAO, 2010).
En América Latina y el Caribe también
existe el mismo comportamiento, el cual
muestra una tendencia de crecimiento de las
emisiones de CO
2. Sólo cuatro países
presentan tendencias a la baja entre 2000 y
2010: Belice, Guatemala, Jamaica y Repú-
blica Dominicana. Además, durante los
últimos 20 años solo en seis países se ha
incrementado la superficie cubierta por
bosques: Chile, Costa Rica, Cuba, San
Vicente y las Granadinas, Santa Lucía y
Uruguay (CEPAL, 2015). En el último
ranking de los países que más CO
2 (dióxido
de carbono) emiten, realizado por la Comi-
sión Europea, se sitúa a Brasil y México
como los dos países iberoamericanos que
más contaminan. Ambos estados están entre
los 20 primeros de la lista. Brasil se sitúa en
el puesto 15 emitiendo 486.229 kilotones de
CO
2 y México le sigue con 472.017 kiloto-
nes.
Los países iberoamericanos que también
constan en la lista son Argentina, Venezuela,
Chile y Colombia siendo los menos contami-
nantes Puerto Rico, Nicaragua y Paraguay.
Nicaragua es uno de los tres países que no
forma parte del Acuerdo de París (los otros
dos son Siria y recientemente EE. UU.).
En este contexto el Protocolo de Kioto, el
primer acuerdo internacional para afrontar el
cambio climático, estipula que los países
industrializados, históricamente responsa-
bles de la mayor cantidad de emisiones a la
fecha, deben actuar primero para frenar las
emisiones, dando tiempo a los países en
desarrollo para que sus economías crezcan y
aumenten el estándar de vida de sus habitan-
tes.
Con esta perspectiva es necesario observar la
dinámica económica ambiental en América
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Latina, con el fin de verificar si existe o no
una relación entre crecimiento económico y
degradación ambiental, es decir, al verificar
la existencia de la CKA en Latinoamérica y
posteriormente identificar su relación con la
tasa de crecimiento de la población y las
emisiones de CO
2
Revisión de la literatura
Kuznets
Kuznets (1995) planteó la hipótesis respecto
a la relación entre la desigualdad de ingresos
y el crecimiento económico tiene forma de U
invertida; es decir, al inicio del proceso de
desarrollo se evidencia una distribución del
ingreso bastante equitativa. No obstante, a
medida que se acelera el crecimiento econó-
mico, la relación equidad/ingreso per cápita
se deteriora, hasta alcanzar un nivel máximo
de desigualdad (turning point); a partir de
este punto, conforme aumenta el ingreso la
equidad mejora (Cuevas y Santos 2006).
Desde la publicación de Shafik y Bandyo-
padhyay (1992). Se ha aplicado la relación
equidad/ingreso al campo de los estudios
medio ambientales, lo que ha permitido
concluir que la relación que existe entre
crecimiento económico y deterioro de las
condiciones ambientales presenta la forma
de una U invertida, es a esta relación que se
le denomina Curva de Kuznets Ambiental
(CKA). En el campo de la economía ambien-
tal dicha curva se ha convertido en uno de los
temas más relevantes y ha generado intensos
debates (Grossman y Kruger, 1991).
La CKA establece que un país, en sus prime-
ras etapas de desarrollo, genera pérdidas
necesarias en términos de calidad del medio
ambiente, las cuales se compensarán a futuro
con las ganancias que surgen una vez que se
supera un umbral o punto máximo de renta
per cápita, ya que el continuo aumento del
producto provocará un mejoramiento de la
calidad ambiental (Stern y Common, 2001;
Nahman y Antrobus, 2005). De esta manera,
y conforme con la CKA, la degradación
ambiental es un costo necesario para sostener
el proceso de crecimiento en sus etapas más
tempranas, pero una vez superado determi-
nado nivel crítico, sucesivos aumentos de
producto redundan en mejoras en la calidad
ambiental (Zilo, 2012; Catalán, 2014).
La hipótesis de la CKA implica esencialmen-
te aspectos de política pública, ya que tanto
el deterioro como el mejoramiento de la
calidad ambiental son generados por el creci-
miento económico (Galeotti et al., 2006;
Catalám, 2014) Además, si la degradación
ambiental es imprescindible en las etapas
tempranas del crecimiento económico, la
mejor manera de mejorar la calidad del
medio ambiente es que los países aceleren
considerablemente su crecimiento económi-
co (Beckerman, 1992). En la CKA se presen-
tan tres efectos: escala, composición y tecno-
logía (Grossman y Krueger, 1991). El efecto
escala, es el proceso en el que el deterioro en
la calidad ambiental es necesario para soste-
ner el crecimiento económico. El efecto
composición se basa en el criterio de que el
crecimiento económico implica cambios en
la estructura productiva, y se explica porque
en la medida que el proceso de industrializa-
ción llega a su punto máximo genera también
el crecimiento del sector servicios, cambian-
do la composición de la economía sectorial.
El efecto tecnología, plantea que las nacio-
nes más desarrolladas tienen mayor capaci-
dad para invertir en innovación y desarrollo
de tecnologías limpias, con esto el efecto
escala disminuye. De esta manera, el efecto
escala se produce en las etapas tempranas de
crecimiento de los países con bajos niveles
de ingreso, así la relación entre deterioro
ambiental e ingreso per cápita llega a un
punto de inflexión (turning point). Mientras
que, los efectos composición y tecnología
surgen cuando la economía alcanza el nivel
máximo de desarrollo, ya que el deterioro
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ambiental se detiene y los ingresos siguen
aumentando (Rothman, 1998).
En otro aspecto, si los bienes y servicios
ambientales se utilizan como bienes de
consumo de insumo en el proceso producti-
vo, es necesario considerar su correspon-
diente elasticidad ingreso (Shaik y Bandyo-
padhyay, 1992; Tilton, 1990; Bruyn, and
Opschoor, 1997; Goldemberg, 1992). La
mejora de la calidad ambiental como necesi-
dad, se convierte en prioritaria solamente
cuando los individuos han cubierto sus nece-
sidades básicas -alimentación, educación,
vivienda, salud-; así, el segmento más pobre
de la sociedad exigirá mejoras en la calidad
ambiental, en la medida en que sus necesida-
des estén cubiertas. De esta manera, las
personas que alcanzan un determinado nivel
de vida darán un mayor valor a los bienes y
servicios ambientales, y su disposición a
pagar por ellos será superior al crecimiento
del ingreso (Jusmet y Padilla, 2003);
además, mientras más desarrollada es una
sociedad, su nivel de educación y su capaci-
dad técnica también son mayores, lo que
repercute en un mayor nivel de exigencia de
política pública, regulación y monitoreo
(Justmet y padilla, 2003; Dinda, 2004). Hay
que tomar en cuenta que las personas que
viven en el sector rural dependen directa-
mente de los recursos naturales, y son los
más perjudicados con la disminución de su
cantidad o calidad; consecuentemente, estas
personas no necesitan incrementar notable-
mente sus ingresos para demandar una mejor
calidad ambiental, su disposición a pagar es
elevada, sin embargo, su capacidad de pago
depende de su nivel ingreso (Dasgupta et al.,
2000; Zilo, 2012). Ante incrementos en el
ingreso la capacidad de consumo también
aumenta, esto se puede traducir en una
mayor presión sobre los recursos y en el
deterioro del medio ambiente.
Los países desarrollados cuentan con un
robusto marco institucional, y tanto la regu-
lación ambiental como el grado de apertura
comercial tienden a ser más fuertes que en
los países menos desarrollados (Panayotou,
1997; Hettige et al., (2000); Bhattarai y
Hamming, 2001; Jenkins, 2003; Cole y
Neumayer, 2005; Kearsley y Riddel, 2010).
Esto hace que los países menos desarrollados
sean preferidos para localizar industrias
intensivas en contaminación, como una
manera de escapar de la legislación ambien-
tal coercitiva vigente en los países desarro-
llados (Zilo, 2012).
De la Curva de Kuznets Ambiental (CKA) se
deriva otra hipótesis, la Curva de Kuznets de
Carbono (CKC), cuyo estudio se ha tornado
decisivo al momento de diseñar política
pública y aplicar medidas de adaptación y
mitigación para contrarrestar los efectos del
cambio climático . Si el cambio climático es
un problema global para Schelling (Sche-
lling, 1992), es ilógico que solamente los
países desarrollados tengan una fuerte insti-
tucionalidad y un marco legal riguroso en
aspectos medioambientales, mientras que los
países menos desarrollados son considerados
paraísos de contaminadores y son más vulne-
rables a los efectos del cambio climático. El
análisis de la CKC en los países menos desa-
rrollados es relevante porque sus emisiones
de CO
2 se han incrementado en los últimos
años, mientras que en los países desarrolla-
dos ha sucedido lo contrario (International,
Energy agency, 2011). En América Latina y
El Caribe, la vulnerabilidad al cambio climá-
tico está determinada por las características
de sus ecosistemas, la densidad poblacional,
la superficie de terreno, la infraestructura, los
cambios en el uso del suelo, los cultivos, la
creciente urbanización (Sunkel, 2012), la
composición de sus matrices energéticas -
intensivas en carbono, la desigualdad en la
distribución del ingreso y la deforestación
(Zilo, 2012). En este contexto, la CKC y el
consecuente análisis de la relación entre CO
2
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y producto, es relevante al momento de
diseñar política pública orientada a la adapta-
ción y mitigación de efectos del cambio
climático en las áreas vulnerables de cada
país.
A nivel internacional, los estudios que se han
realizado sobre sobre la CKC presentan
evidencia contradictoria respecto a la
relación que existe entre la cantidad de
emisiones de CO
2 y el Producto Interno
Bruto (PIB), así (Martínez-Zarzoso et al.,
2007; Galeotti et al., 2006, Munet et al.,
2016) concluyen una relación positiva entre
las dos variables; sin embargo, para (Dinda y
Coondoo, 2006) no existe relación de largo
plazo entre estas variables. Indudablemente,
los resultados han dependido de la metodolo-
gía y de los datos utilizados en las investiga-
ciones. Hay trabajos que utilizan escenarios
de panel como el de Bertinelli y Strobl,
(2005) que concluyen que la relación entre
emisiones de CO
2 y producto es mayor
cuando los ingresos son bajos, y se estabiliza
cuando los ingresos se incrementan; por su
parte Poudel et al., (2016), concluye una
relación en forma de N entre las emisiones
de CO
2 que provienen de la quema de com-
bustibles fósiles y la renta per cápita.
Desde la perspectiva de Barrios y Strobl
(2009), plantean que las diferentes capacida-
des tecnológicas utilizadas en el proceso
productivo, son el soporte para el surgimien-
to de la U-invertida a escala regional.
Williamson (2005), considera la posibilidad
de una relación inicialmente creciente y
luego decreciente entre la desigualdad regio-
nal y el crecimiento nacional, argumentando
que si bien el stock de recursos naturales
entre regiones es diferente, éste determina en
primer lugar la localización de las zonas
industriales de transformación de estos
recursos, en segundo lugar la movilidad de
mano de obra hacia estas zonas, y en tercer
lugar el beneficio de la política pública que
privilegia estas zonas. También se ha asocia-
do directamente a la CKA con las condicio-
nes de desigualdad y pobreza de los países,
(Williamson, 2005) argumentan que el
aumento de la desigualdad, medida por el
índice de Gini, se asocia a la generación de
mayores contaminantes.
Emisiones de CO
2 en el contexto latinoa-
mericano
La Organización de las Naciones Unidas
para la Alimentación y la Agricultura (FAO)
en el taller sobre los gases de efecto inverna-
dero (GEI) muestran que las emisiones en
Latinoamérica se han duplicado en los
últimos años y seguirán aumentando si no se
lleva a cabo un esfuerzo mayor para reducir-
las. Los nuevos datos de la FAO proporcio-
nan también una visión detallada de las
emisiones del uso de energía en el sector
agrícola a partir de fuentes tradicionales de
combustible, incluyendo la electricidad y los
combustibles fósiles quemados para mover
maquinaria agrícola, bombas de riego y
buques pesqueros. Estas emisiones supera-
ron los 785 millones de toneladas de CO
2 eq
en 2010, con un crecimiento del 75 por
ciento desde 1990 (FAO, 2014).
Según la base de datos FAOSTAT, las
emisiones agrícolas en la región latinoameri-
cana crecieron de 388 millones de toneladas
de equivalentes de dióxido de carbono (CO
2
eq) en 1961, a más de 900 millones de tone-
ladas en 2010. Las emisiones netas forestales
y las asociadas mostraron una fuerte dismi-
nución en los últimos años, quedando en
promedio alrededor de unos 1500 millones
de toneladas durante el 2000.
Un aporte al estudio del cambio climático de
Zilio (2008), Emisiones de dióxido de carbo-
no en América Latina, señala que las mayo-
res concentraciones de gases de efecto inver-
nadero en la troposfera provienen de la
actividad humana. En este contexto, las
emisiones de dióxido de carbono (CO
2)
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juegan un rol preponderante, puesto que son
la principal causa del calentamiento global.
Más escasos estudios han sido los realizados
específicamente para América Latina y el
Caribe. En este sentido cabe mencionar los
estudios para América Latina de; Correa et
al., (2005) para Colombia; y, Lipford y
Yandle, (2010) para México.
Metodología
Para examinar la relación entre las emisiones
de dióxido de carbono, el ingreso nacional y
la densidad poblacional, que es una modifi-
cación de la curva de Kuznets ambiental
(EKC), se utilizaron las siguientes variables:
Tabla 1. Variables del modelo
Variable
Detalle
Fuente
CO2
Emisiones de carbono expresado en toneladas, Las
emisiones de dióxido de carbono son las derivadas
de la quema de combustibles fósiles y la fabricación
de cemento. Incluyen el dióxido de carbono
producido durante el consumo de combustibles
sólidos, líquidos y gaseosos y la quema de gas.
World Bank 2016
PIB
Producto interno bruto expresado en USD actuales
es el conjunto de bienes y servicios producidos en
cada país cada año
World Bank 2016
POB
Tasa de crecimiento de la Población en porcentajes,
es la tasa de incremento de la población por cada
país.
World Bank 2016
1
La ecuación es la siguiente:
LNCO
2it=+LNPIB it+POBit+μit
Donde:
• LNCO
2 es el logaritmo de la emisión de CO2
• LNPIB (GDP) es el logaritmo del producto interno bruto
• POB es la tasa de crecimiento de la población
• i es la identificación de cada país
• t es el periodo de análisis (años)
Para el modelo se consideró el logaritmo natural de las variables CO
2 y PIB puesto que se
encontraban en diferentes medidas y se dejó en porcentajes la tasa de población para conside-
rar el incremento y decremento de esta.
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Tabla 2. Códigos utilizados para el análisis gráfico de cada país.
Figura 1. Relación entre logaritmo de emisiones de CO
2 y logaritmo del PIB
Resultados y discusión
Para cumplir con el objetivo de la investigación se analizó primero las tendencias de las varia-
bles en cada país (figura 1 y 2).
Cada número corresponde a la información de un país cómo se muestra en la tabla 2
En la figura 1 se observa que la relación es
directa entre el logaritmo de las emisiones de
CO
2 y el logaritmo del PIB en el periodo
1970-2016. Sin embargo, en los últimos años
países como Argentina, Brasil, Ecuador y
Venezuela presentan una tendencia a la baja
del PIB, pero incremento en el logaritmo de
las emisiones.
Código
País
1
Argentina
2
Bolivia
3
Brasil
4
Chile
5
Colombia
6
Ecuador
7
Guyana
8
Paraguay
9
Perú
10
Surinam
11
Uruguay
12
Venezuela
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La figura 2 muestra una relación inversa
entre el logaritmo de las emisiones de CO
2 y
la población, esto se da debido a que la tasa
de crecimiento de la población ha disminui-
do en los últimos años incluso en algunos
periodos de tiempo y años esta tasa es negati-
va para varios países.
Figura 2. Relación entre el logaritmo de las emisiones de CO2 y la tasa de crecimiento población en los doce países de estudio.
Para ahondar más en la relación se estableció
un modelo de regresión con datos de panel,
previa selección del mejor modelo con datos
de paneles fijos o aleatorios, para lo cual se
realizó el test de Hausman.
Test de Hausman para efectos fijos
Para decidir cuál es el estimador estático
(fijo o variable) más adecuado para una
regresión de panel Wooldridge (2016)
emplea el Test de Hausman el cual compara
los datos obtenidos por medio de los estima-
dores de efectos fijos y aleatorios e identifica
si las diferencias entre ellos son significati-
vas.
La hipótesis nula comprueba la existencia de
no correlación entre los xi y las variables
explicativas.
Ho: No diferencia sistemática entre los
coeficientes
H1: Diferencia sistemática entre los coefi-
cientes
Con lo cual si la probabilidad chi2 es mayor
a 0.05 rechazo Ho, es decir, no hay correla-
ción entre los efectos individuales y las
variables explicativas, lo que indica que el
estimador aleatorio debe ser utilizado, en el
caso contrario se utilizará el estimador de
efectos fijo, para un mejor resultado se
utilizó sigmaless en el análisis de resultados.
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Tabla 3. Test de Hausman
Tabla 3. Resultados de la regresión de efectos fijos con datos de panel
(b) (B)
(b-B)
sqrt(diag(V_b-V_B))
fe re
Difference
S.E.
LNGDP
0.3056204 0.3282773
-0.0226569
0.0031354
POP
-0.1798618 -0.1448418
-0.03502
0.0054043
chi2(2) =
(b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b - B)
=
54.99
Prob>chi2 =
0.0000
1
b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg
Test: Ho: difference in coefficients not systematic
LNCO2
Coef.
Std. Err.
t P>t
P>t
[95% Conf.
Interval]
LNGDP
0.3056204
0.0538824
5.67
0.000
0.187026
0.4242149
POB
-0.1798618
0.0705856
-2.55
0.027
-0.3352197
-0.0245039
_cons
2.819.004
1.310.617
2.15
0.055
-0.0656434
5.703.652
sigma_u
12.462.553
sigma_e
0.25434474
rho
0.9600139
(fraction of variance due to ui)
1
Como se puede ver en la tabla 3, Las varia-
bles analizadas presentaron resultados signi-
ficativos, es decir, se rechaza la hipótesis
nula de no relación entre las variables anali-
zadas y el logaritmo de las emisiones de
CO2. Tanto los valores p del logaritmo del
PIB como el de la población son menores a
0.05 por lo tanto son significativos. Es decir,
si el logaritmo del PIB incrementa en 1
unidad, el logaritmo de las emisiones incre-
mentará en 0.31. Mientras que a pesar de que
la tasa de crecimiento de la población dismi-
nuya en 1 unidad el logaritmo de las emisio-
nes de CO2 seguirá incrementando en 0.178
unidades.
Conclusiones
El modelo panel ajustado con efecto fijo
arroja resultados consistentes con la teoría de
renta de Kuznets, que explica la forma en
que el valor de las emisiones se incrementa
de acuerdo con las variaciones del logaritmo
del PIB y con la tasa de crecimiento de la
población. Sin embargo, es importante resal-
tar que si la población se incrementa podría
generar más contaminación, esto podría estar
ligado a otras variables cómo edad, educa-
ción, cultura o tipo de trabajo, lo cual es un
tema interesante para futuras publicaciones.
Es preciso enfatizar que el crecimiento debe
ir acompañado de políticas que fomenten el
desarrollo sostenible. Así mismo, los bienes
y servicios ambientales se utilizan como
bienes de consumo e insumo en el proceso
productivo, por aquello se debe considerar la
mejora de la calidad ambiental como necesi-
dad, pues, aunque la población decrezca, la
contaminación sigue en aumento.
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news/story/es/item/218907/icode/. [Acces-
sed: 22-Mar-2019].
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curve for CO2 emissions: A robustness exer-
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Kuznets Curve in Carbon Dioxide Pollutant
in Latin American Countries J. Agric. Appl.
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frente a los desafíos de una educación inclu-
siva en América Latina: Algunos casos de
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environmental Kuznets curve for sulfur. J.
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162–178.
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trends and prospects.
Williamson, J. (2005). Regional Inequality
and the Process of National Development: A
Description of the Patterns. Econ. Dev. Cult.
Change, vol. 13, no. 4, Part 2, pp. 1–84.
Wooldridge, J. (2016). Introductory econo-
metrics : a modern approach, Cengage Lear-
ning. Boston, MA.
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carbono en América Latina: un aporte al
estudio del cambio climático. Econ. y Soc,
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tal: La validez de sus fundamentos en países
en desarrollo. Cuad. Econ , vol. 35, no. no
97, pp. 43–54.
Zilio, M. (2012). El rol de la política energé-
tica en las emisiones por generación eléctrica
de América Latina. Rev. Ciencias Económi-
cas.
Dado que la probabilidad chi2 es menor que
0.05 se rechaza H0 por lo cual se trabajará
con efectos fijos. Una posibilidad es explicar
los datos con el modelo de efectos fijos
considera que existe un término constante
diferente para cada individuo, y supone que
los efectos individuales son independientes
entre sí. Con este modelo se considera que
las variables explicativas afectan por igual a
las unidades de corte transversal y que éstas
se diferencian por características propias de
cada una de ellas, medidas por medio del
intercepto.
Panel con estimador de efectos fijos
Dada la prueba anterior se estimó el modelo
de Panel con datos fijos, a través del software
panel se aplicó estadísticos robustos para que
la estimación sea adecuada y evitar cualquier
problema de Heterocedasticidad. Los resul-
tados se presentan a continuación.
CO2 crecimiento económico y densidad poblacional
Wilman Santiago et al.
Revista Amazónica y Ciencia y Tecnología, 2019 Volumen 8 (1): 12 -23
21
Como se puede ver en la tabla 3, Las varia-
bles analizadas presentaron resultados signi-
ficativos, es decir, se rechaza la hipótesis
nula de no relación entre las variables anali-
zadas y el logaritmo de las emisiones de
CO2. Tanto los valores p del logaritmo del
PIB como el de la población son menores a
0.05 por lo tanto son significativos. Es decir,
si el logaritmo del PIB incrementa en 1
unidad, el logaritmo de las emisiones incre-
mentará en 0.31. Mientras que a pesar de que
la tasa de crecimiento de la población dismi-
nuya en 1 unidad el logaritmo de las emisio-
nes de CO2 seguirá incrementando en 0.178
unidades.
Conclusiones
El modelo panel ajustado con efecto fijo
arroja resultados consistentes con la teoría de
renta de Kuznets, que explica la forma en
que el valor de las emisiones se incrementa
de acuerdo con las variaciones del logaritmo
del PIB y con la tasa de crecimiento de la
población. Sin embargo, es importante resal-
tar que si la población se incrementa podría
generar más contaminación, esto podría estar
ligado a otras variables cómo edad, educa-
ción, cultura o tipo de trabajo, lo cual es un
tema interesante para futuras publicaciones.
Es preciso enfatizar que el crecimiento debe
ir acompañado de políticas que fomenten el
desarrollo sostenible. Así mismo, los bienes
y servicios ambientales se utilizan como
bienes de consumo e insumo en el proceso
productivo, por aquello se debe considerar la
mejora de la calidad ambiental como necesi-
dad, pues, aunque la población decrezca, la
contaminación sigue en aumento.
Literatura Citada
Barrios, S., y Strobl, E. (2009). The dyna-
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Urban Econ, vol. 39, no. 5, pp. 575–591.
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sobre y Cambio Climático,’” Programa
Investiga I+D+i - Documentación de edicio-
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Como se puede ver en la tabla 3, Las varia-
bles analizadas presentaron resultados signi-
ficativos, es decir, se rechaza la hipótesis
nula de no relación entre las variables anali-
zadas y el logaritmo de las emisiones de
CO2. Tanto los valores p del logaritmo del
PIB como el de la población son menores a
0.05 por lo tanto son significativos. Es decir,
si el logaritmo del PIB incrementa en 1
unidad, el logaritmo de las emisiones incre-
mentará en 0.31. Mientras que a pesar de que
la tasa de crecimiento de la población dismi-
nuya en 1 unidad el logaritmo de las emisio-
nes de CO2 seguirá incrementando en 0.178
unidades.
Conclusiones
El modelo panel ajustado con efecto fijo
arroja resultados consistentes con la teoría de
renta de Kuznets, que explica la forma en
que el valor de las emisiones se incrementa
de acuerdo con las variaciones del logaritmo
del PIB y con la tasa de crecimiento de la
población. Sin embargo, es importante resal-
tar que si la población se incrementa podría
generar más contaminación, esto podría estar
ligado a otras variables cómo edad, educa-
ción, cultura o tipo de trabajo, lo cual es un
tema interesante para futuras publicaciones.
Es preciso enfatizar que el crecimiento debe
ir acompañado de políticas que fomenten el
desarrollo sostenible. Así mismo, los bienes
y servicios ambientales se utilizan como
bienes de consumo e insumo en el proceso
productivo, por aquello se debe considerar la
mejora de la calidad ambiental como necesi-
dad, pues, aunque la población decrezca, la
contaminación sigue en aumento.
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