evaluaciÓn de la eficiencia de las polÍticas pÚblicas...
TRANSCRIPT
1
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
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.
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
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
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.
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
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.
5
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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
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 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
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.
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
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.
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
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.
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
COP22 Conferencia de las Partes número 22
COP23 Conferencia de las Partes número 23
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
15
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.
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
16
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.
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
AUTORA: M.Sc. Lcda. Leadina Sánchez Barboza
TUTORA: Dra. Carmen Luisa Vásquez Stanescu
CO-TUTOR: Dr. Amelec Viloria
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
17
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.
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
CO-TUTOR: Dr. Amelec Viloria
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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
Informe
del IPCC Conclusiones del informe Importancia del 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
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.
Informe
del IPCC Conclusiones del informe Importancia del 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
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.
Informe
del IPCC Conclusiones del informe Importancia del 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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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.
49
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.
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
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.
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
b d
e Rom
a
(1968)
Seg
undo in
form
e del
IPC
C (1
995)
Cuarto
info
rme d
el
IPC
C (2
009)
Tercer in
form
e del
IPC
C (2
001)
Entra en
vig
encia el P
roto
colo
de
Kyoto
(2005)
Firm
a del P
roto
colo
de
Kyoto
(1997)
Ven
ce el Prto
colo
de K
yoto
(2012)
Cum
bre P
arís (2015)
1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020T
eoría d
e la glaciació
n
(1983)
Lid
zen (1
996)
Velasco
(2008)
Los n
egacio
nistas (2
008)
Lom
eña (2
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.
Fuente: realización propia
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
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 2.3. 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
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.
Tecnología / comentarios del IPCC
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
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.
Tecnología / comentarios del IPCC
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
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.
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
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.
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”
Fuente: realización propia
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
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.
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
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.
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
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 2.5. 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
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.
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
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.
Argentina, en donde se plantean las energías renovables como oportunidad y desafío para el
desarrollo territorial [79].
61
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 2.6. 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
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.
Dimensión: Económica
Tema Subtema Indicador energético Componentes Finalidad del indicador
ECO
12
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.
ECO
13
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
- Suministro total de energía
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
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.
Dimensión: Económica
Tema Subtema Indicador energético Componentes Finalidad del indicador
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
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.
2.5. CONSIDERACIONES FINALES
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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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.
Fuente: realización propia
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
Fuente: realización propia
70
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.
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
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 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
generación de energía eléctrica.
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.
Fuente: realización propia
72
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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.
3.4. CONSIDERACIONES FINALES
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
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.
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
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 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
generación de energía eléctrica.
78
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.
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
Fuente: realización propia
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
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 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].
Gráficas: se grafica las tendencias para el periodo 2006-
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
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.
Indicador
energético
Componentes Finalidad del indicador En esta investigación doctoral
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
Gráficas: se grafica las tendencias para el periodo 2006-
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
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.
Indicador
energético
Componentes Finalidad del indicador En esta investigación doctoral
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
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.
Indicador
energético
Componentes Finalidad del indicador En esta investigación doctoral
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
generación de electricidad
y capacidad de generación
[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
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.
Indicador
energético
Componentes Finalidad del indicador En esta investigación doctoral
- 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
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.
Indicador
energético
Componentes Finalidad del indicador En esta investigación doctoral
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 (
𝑡𝑜𝑛𝐾𝑊ℎ
)
𝑃𝐼𝐵
85
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.
Indicador
energético
Componentes Finalidad del indicador En esta investigación doctoral
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
generación de electricidad
𝐸𝑁𝑉1𝑐 =𝐸𝑚𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 𝐶𝑂2 𝑝𝑜𝑟 𝑔𝑒𝑛. 𝑒𝑙é𝑐𝑡𝑟𝑖𝑐𝑎 (
𝑡𝑜𝑛𝐾𝑊ℎ
)
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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
Figura 4.3. Comparación para el 2006 y 2013 del uso de la energía (Kg equiv. de petróleo) por
US$1.000 PIB
Fuente: realización propia con datos del Banco Mundial [101]
ECO4: Relación reservas totales (Mbep) /Generación de electricidad (GWh)
La finalidad del ECO4 es medir la disponibilidad de reservas nacionales de energía (Mbep) con
respecto a la generación de electricidad (GWh), a saber:
𝐸𝐶𝑂4 =𝑅𝑒𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑠 (𝑝𝑒𝑡𝑟ó𝑙𝑒𝑜 + 𝐺𝑎𝑠 𝑁𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎𝑙 + 𝑐𝑎𝑟𝑏ó𝑛)(𝑀𝑏𝑒𝑝)
𝐺𝑒𝑛𝑒𝑟𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒 𝑒𝑛𝑒𝑟𝑔𝑖𝑎 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 (𝐺𝑊ℎ)
Como es de notar, en este caso se han sumado las reservas probadas de petróleo, gas natural y
carbón. No se consideran las reservas de uranio, ya que, con excepción de Brasil (alberga el 5%
de la reserva mundial), son inexistentes para la mayoría de los países [104]. Además de Brasil,
solo en Argentina, México y Perú existen reservas de este elemento (ver anexo C).
La data del indicador ECO4 se muestra en la tabla 4.5. Este indica que hay disponibles “x”
cantidad de reservas en Mbep por cada GWh de energía generado. De esta manera, un valor alto
en este indicador refleja la existencia de una importante cantidad de reservas por cada GWh que
se produce. De manera contraria, mientras que un valor bajo indica que la disponibilidad de
reservas por GWh de energía producida es pequeña. Un valor de cero (0) para este indicador
manifiesta que el país en cuestión no tiene disponibilidad de reservas de petróleo, gas natural o
carbón. En este último caso se encuentran El Salvador, Honduras, Nicaragua, Paraguay,
República Dominicana y Uruguay.
0
100
200
300
400
500
AR BO BR CL CO CR CU EC SV GT HT HN MX NI PA PY PE RD UY VE
111 14593 102 67 83 59 76 109 92
237137 105 133
72 11059 80 71
143
100123
94 101
5873
5179
84 110
241
144
96130
54
93
5862 70
128
ECO
2: U
so d
e en
ergí
a (k
g d
e eq
uiv
alen
te d
e p
etró
leo
) p
or
US$
1.0
00
PIB
2006 2013
90
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 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
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.
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
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.
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
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 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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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
Fuente: realización propia con datos de la OLADE [100]
99
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.
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
PET GN CM HEN GET NUC LE CYD OT
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
PET GN CM HEN GET NUC LE CYD OT
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
PET GN CM HEN GET NUC LE CYD OT
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
PET GN CM HEN GET NUC LE CYD OT
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
PET GN CM HEN GET NUC LE CYD OT
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
PET GN CM HEN GET NUC LE CYD OT
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
PET GN CM HEN GET NUC LE CYD OT
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
PET GN CM HEN GET NUC LE CYD OT
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
PET GN CM HEN GET NUC LE CYD OT
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
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.
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
PET GN CM HEN GET NUC LE CYD OT
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
PET GN CM HEN GET NUC LE CYD OT
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
PET GN CM HEN GET NUC LE CYD OT
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
PET GN CM HEN GET NUC LE CYD OT
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
PET GN CM HEN GET NUC LE CYD OT
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
PET GN CM HEN GET NUC LE CYD OT
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
PET GN CM HEN GET NUC LE CYD OT
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
PET GN CM HEN GET NUC LE CYD OT
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
PET GN CM HEN GET NUC LE CYD OT
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
PET GN CM HEN GET NUC LE CYD OT
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
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.
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)
Fuente: realización propia con datos del Banco Mundial [101]
102
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.
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
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.
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)
Fuente: realización propia con datos del Banco Mundial [101]
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
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.
(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
Fuente: cálculos propios con datos de la OLADE [100]
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
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.
Figura 4.10. Emisiones de GEI por generación eléctrica (ton/GWh)
Fuente: realización propia con datos de la OLADE [100]
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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
Figura 4.11. Porcentaje de emisiones de CO2 respecto a las emisiones totales de GEI en
centrales eléctricas
Fuente: cálculos propios con datos de la OLADE [100]
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
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.
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
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.
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
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.
Figura 4.13. Representación de la clusterización
Fuente: realización propia
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
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 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
Fuente: realización propia
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
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.
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
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.
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
Fuente: realización propia
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
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.
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
Fuente: realización propia
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
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 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
Fuente: realización propia
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
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.
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
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 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
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 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
Fuente: resultados propios
121
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.
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
Fuente: resultados propios
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
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.
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
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.
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
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 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
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.
Política pública Comentarios específicos
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
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 4.22. Situación del sector eléctrico de Guatemala para el año 2013
Política pública Comentarios específicos
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
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.
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
139.171 GWh PP6: Reducción de la
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
18 Cálculos propios con data del OLADE [100].
127
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.
Política pública Comentarios específicos
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
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 4.23. Situación del sector eléctrico de Argentina para el año 2013
Política pública Comentarios específicos
Capacidad
instalada
Térmica 60,7%
Hidráulica
35,7%
Nuclear 3,1%
Eólica 0,3%
Solar <0,1%
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 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
139.171 GWh PP6: Reducción de la
intensidad energética del
consumo
PP11: Reducción de la
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].
19 Cálculos propios con data del OLADE [100].
129
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.
Política pública Comentarios específicos
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
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 4.24. Situación del sector eléctrico de Paraguay para el año 2013
Política pública Comentarios específicos
Capacidad
instalada
[119]
Termoeléctrico
0,1%
Hidroeléctrico
99,9%
Total
Renovables
99,9%
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
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
60.381 GWh PP6: Reducción de la
intensidad energética del
consumo
PP11: Reducción de la
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
20 Cálculos propios con data del OLADE [100].
131
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.
Política pública Comentarios específicos
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
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 4.25. Situación del sector eléctrico de Brasil para el año 2013
Política pública Comentarios específicos
Capacidad
instalada
(126.777,71
MW) [100]
Termoeléctrico
30,26%
Hidroeléctrico
66.60%
Nuclear 1,50%
Otras renovables (*)
1,74%
Total Renovables
69,74%
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
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
intensidad energética del
consumo
PP11: Reducción de la
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
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.
Política pública Comentarios específicos
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
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 4.2.6. Situación del sector eléctrico de Venezuela para el año 201222
Política pública Comentarios específicos
Capacidad
instalada
(27.723,19
MW) [123]
Termoeléctrico
46,97%
Hidroeléctrico
52,74%
Otras 0,28%
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
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]
PP6: Reducción de la
intensidad energética del
consumo
PP11: Reducción de la
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
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.
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
Fuente: resultados propios
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
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.
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
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 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
Cambio de EficienciaCambio
Técnico
2007/2008
2008/2009
2009/2010
2010/2011
2011/2012
Fuente: resultados propios
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
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.
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
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.
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
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 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)
Fuente: realización propia
141
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.
142
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.
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.
Fuente: realización propia
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
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.
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
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.
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
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 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 (BCC: 2005-2008)
Noruega (CCR: 2005-2008)
Noruega (BCC: 2009-2012)
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)
Fuente: realización propia
146
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.
4.8. CONSIDERACIONES FINALES
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
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.
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
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.
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
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.
• 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
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.
➢ 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
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.
REFERENCIAS
[1] IPCC, Summary for Policymakers. In: Climate Change 2007: The Physical Science Basis.
Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the
Intergovernmental Panel on Climate Change, Cambridge. Cambridge, United Kingdom
and New York, NY, USA, 2007.
[2] IPCC, Climate Change 2001: The Scientific Basis, Cambridge. 2001.
[3] IPCC, Resumen para responsables de políticas. En: Cambio Climático 2013: Bases
físicas. Contribución del Grupo de trabajo I al Quinto Informe de Evaluación del Grupo
Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático, Cambridge. Reino Unido y
Nueva York, NY, Estados Unidos de América., 2013.
[4] IPCC, Resumen técnico. En: Cambio climático 2013. Bases físicas. Contribución del
Grupo de trabajo I al Quinto Informe de Evaluación del Grupo Intergubernamental de
Expertos sobre el Cambio Climático. Cambridge, Reino Unido y Nueva York, NY,
Estados Unidos de América, 2013.
[5] IPCC, Climate Change 2014 Impacts, Adaptation, and Vulnerability Part B: Regional
Aspects. Contribution of Working Group II to the Fifth Assessment Report of the
Intergovernmental Panel on Climate Change, Cambridge., no. 1. Cambridge, United
Kingdom and New York, NY, USA, 2014.
[6] IPCC, Cambio climático 2014: Impactos, adaptación y vulnerabilidad – Resumen para
responsables de políticas. Contribución del Grupo de trabajo II al Quinto Informe de
Evaluación del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático,
Organizaci. Ginebra, Suiza, 2014.
[7] E. Bono, “Cambio climático y sustentabilidad económica y social : implicaciones sobre el
bienestar social Cambio climático y sustentabilidad económica y social : implicaciones
sobre el bienestar social,” CIRIEC-España, Rev. Econ. Pública, Soc. y Coop., vol. 61, pp.
51–72, 2008.
[8] C. Conde and S. O. Saldaña-Zorrilla, “Cambio climático en América Latina y el Caribe :
Impactos , vulnerabilidad y adaptación,” Rev. Ambient. y Desarro., vol. 23, no. 2, pp. 23–
30, 2007.
[9] IPCC, “Climate Change 2007: Impacts, Adaptation and Vulnerability. Contribution of
Working Group II to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on
Climate Change,” 2007.
[10] IPCC, Tecnologías, políticas y medidas para mitigar el cambio climático. 1996.
[11] R. Socolow and S. Pacala, “A plan to keep carbon in check,” Sci. Am., vol. 295, no. 3, pp.
50–57, 2006.
[12] IPCC, Resumen para responsables de políticas. En: Cambio climático 2014: Mitigación
del cambio climático. Contribución del Grupo de trabajo III al Quinto Informe de
Evaluación del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático,
Cambridge. Cambridge, Reino Unido y Nueva York, NY, Estados Unidos de América.,
2014.
[13] SEMARNAT, “Estrategia Nacional de Cambio Climático Visión10-20-40,” México, D.F,
México, 2013.
[14] J. Pérez, “Cambio climático y energía: Implicaciones recíprocas en el caso español,” 2012.
[15] UNFCCC, “INDCs as communicated by Parties. United Nations Framework Convention
on Climate Change (UNFCCC),” 2015. [Online]. Available:
152
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.
http://www4.unfccc.int/submissions/indc/Submission Pages/submissions.aspx.
[16] A. Khondaker, M. Arif, S. Masiur, K. Malik, M. Shafiullah, and M. Muhyedeen,
“Greenhouse gas emissions from energy sector in the United Arab Emirates – An
overview,” Renew. Sustain. Energy Rev., vol. 59, pp. 1317–1325, 2016.
[17] I. Canay, “Eficiencia y Productividad en Distribuidoras Eléctricas: Repaso de la
Metodología y Aplicación.” Universidad Argentina de la Empresa, pp. 1–35, 2002.
[18] CEPAL, El método DEA y su aplicación al estudio del sector energético y las emisiones
de CO2 en América Latina y el Caribe. 2007.
[19] A. Viloria, C. Vásquez, and M. Núñez, “Propuesta de un mecanismo de medición de las
variables que afectan la eficiencia de las instituciones públicas encargadas de generar
bienestar social: caso Venezuela,” Univ. Cienc. y Tecnol., vol. 13, no. 52, pp. 239–249,
2009.
[20] G. Araujo, R. Pérez, and C. Vásquez, “Eficiencia de las políticas públicas de los niveles
de electrificación de países latinoamericanos,” 2014. [Online]. Available:
http://www.altec2014.com.ve/index.php/agendas/28-mesa-6.
[21] G. Araujo, “Eficiencia técnica de los niveles de electrificación de países
latinoamericanos,” Rev. Digit. Investig. y Postgrado la Univ. Nac. Exp. Politécnica
“Antonio José Sucre”, Vicerrectorado Barquisimeto. Venez., vol. 5, no. 4, pp. 977–993,
2015.
[22] L. Sánchez, R. Pérez, and C. Vásquez, “Eficiencia de países desarrollados en el control del
uso de combustibles fósiles para generar energía,” Rev. Científica ECOCIENCIA, vol. 4,
no. 2, pp. 58–71, 2017.
[23] Y. Liu and C. Cirillo, “Evaluating policies to reduce greenhouse gas emissions from
private transportation,” Transp. Res. PART D, vol. 44, pp. 219–233, 2016.
[24] M. Sethi, “Location of greenhouse gases (GHG) emissions from thermal power plants in
India along the urban-rural continuum,” J. Clean. Prod., vol. 103, pp. 586–600, 2015.
[25] M. Cârdu and M. Baica, “Regarding the greenhouse gas emissions of thermopower
plants,” Energy Convers. Manag., vol. 43, no. 16, pp. 2135–2144, 2002.
[26] K. Wang, Y. Wei, and Z. Huang, “Potential gains from carbon emissions trading in China:
A DEA based estimation on abatement cost savings,” Omega (United Kingdom), vol. 63,
pp. 48–59, 2015.
[27] C. Feng, F. Chu, J. Ding, G. Bi, and L. Liang, “Carbon Emissions Abatement (CEA)
allocation and compensation schemes based on DEA,” Omega (United Kingdom), vol. 53,
pp. 78–89, 2015.
[28] Y. Zha, L. Zhao, and Y. Bian, “Measuring regional efficiency of energy and carbon
dioxide emissions in China: A chance constrained DEA approach,” Comput. Oper. Res.,
vol. 66, pp. 351–361, 2016.
[29] M. Martínez, J. Brambila, and R. García, “Índice De Malmquist y Productividad Estatal
en México,” Agric. Soc. y Desarro., vol. 10, pp. 359–369, 2013.
[30] L. Lanteri, “Productividad, desarrollo tecnologico y eficiencia. La propuesta de los indices
Malmquist,” Anales de la Asociación Argentina de Economía Política. p. 22, 2000.
[31] A. Chirinos and M. Urdaneta, “Medición de la eficiencia en el sector avícola mediante
Índices de Malmquist,” Agroalimentaria, vol. 25, pp. 95–108, 2007.
[32] J. Pico and H. Martínez, “EFFICIENCY AND PRODUCTIVITY IN VENEZUELAN
INDUSTRY DIRECT REDUCTION IRON IN GUAYANA REGION. (English),” Rev.
Científica Electrónica Ciencias Gerenciales, vol. 9, no. 25, pp. 86–114, 2013.
153
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.
[33] H. Martínez and J. Pico, “Eficiencia y productividad en el sector manufacturero entre
Venezuela y Mercosur Efficiency and Productivity in the Manufacturing Sector ,
Venezuela and Mercosur,” vol. 13, pp. 5–11, 2013.
[34] N. Banco, C. Zúniga, J. Torres, E. Arce, E. Martínez, R. Dios, O. Quiros, A. Colon, and
M. Hernández, “Análisis de seguridad y productividad del suministro de energía eléctrica
en el sistema eléctrico de Nicaragua en el periodo comprendido desde el año 2010 hasta el
2018,” Rev. Iberoam. Bioeconomia y Cambio Climático, vol. 1, no. 2, pp. 20–52, 2015.
[35] E. Gutiérrez and M. Arévalo, “La eficiencia técnica del sector eléctrico peninsular
español: un análisis del periodo 1998-2001,” Econ. Ind., no. 364, pp. 171–179, 2007.
[36] K. Tanaka, “Review of policies and measures for energy efficiency in industry sector,”
Energy Policy, vol. 39, no. 10, pp. 6532–6550, 2011.
[37] CEPAL, Adaptación al cambio climático en América Latina y el Caribe, Naciones U.
Santiago de Chile, Chile, 2015.
[38] S. Thapar, S. Sharma, and A. Verma, “Economic and environmental effectiveness of
renewable energy policy instruments : Best practices from India,” Renew. Sustain. Energy
Rev., vol. 66, pp. 487–498, 2016.
[39] C. Vásquez, W. Osal, A. Sudirá, W. Yépez, E. Parra, I. Sánchez, R. Ramírez, J.
Doyharzabal, and Y. Llosas, “1er Taller Eficiencia Energética para la Seguridad y la
Sostenibilidad de Iberoamérica (EFESOS),” Universidad, Cienc. y Tecnol., vol. 13, no.
53, pp. 345–354, 2009.
[40] G. Power, “El calentamiento global y las emisiones de carbono,” Ing. Ind., no. 27, pp.
101–122, 2009.
[41] A. Vengoechea, “Las cumbres de las naciones unidas sobre cambio climático,” Friederich
Ebert Stift., pp. 1–6, 2012.
[42] Naciones Unidas, “Protocolo de Kyoto de la Convención Marco de las Naciones Unidas
sobre el Cambio Climático,” 1998. [Online]. Available:
http://unfccc.int/resource/docs/convkp/kpspan.pdf.
[43] El Nacional, “Australia firmará el Protocolo de Kioto II para combatir el cambio
climático,” 2012. [Online]. Available: http://www.el-
nacional.com/ciencia_y_ambiente/Australia-Protocolo-Kioto-II-
climatico_0_78592772.html.
[44] Naciones Unidas, “Convención Marco sobre el Cambio Climático. Conferencia de las
Partes 21 er período de sesiones,” 2015.
[45] CNN En Español, “Los mayores emisores de gases tipo invernadero ratifican el acuerdo
sobre el cambio climático,” 2016. .
[46] ONU. Centro de Noticias, “Entrará en vigor el Acuerdo de París sobre Cambio Climático
el 4 de noviembre,” 2016. [Online]. Available:
http://www.un.org/spanish/News/story.asp?NewsID=35996#.WEIDSrJ97IV.
[47] CNN En Español, “Trump retira a EE.UU. del acuerdo climático de París.” Washington,
2017.
[48] IPCC, “Resumen General del IPCC. Primer Informe de Evaluación.,” 1990.
[49] Oficina Espanola de Cambio Climático, “Cambio Climático: ciencia, impactos, adaptación
y mitigación. Principales conclusiones del Tercer Informe de Evaluación,” 2002.
[50] IPCC, “Segunda evaluación Cambio Climático 1995,” 1995.
[51] IPCC, Cambio Climático 2001 : Informe de síntesis. Resumen para Responsables de
Políticas. 2001.
154
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.
[52] IPCC, Cambio climático 2007: Informe de síntesis. Ginebra, Suiza, 2007.
[53] IPCC, “Cambio climático 2014. Informe de síntesis. Cambio climático 2014: Informe de
síntesis. Contribución de los Grupos de trabajo I, II y III al Quinto Informe de Evaluación
del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático,” Ginebra, Suiza,
2014.
[54] G. Arcos, “Calentamiento Global,” Rev. Cienc. UAT, vol. 2, no. 2, pp. 10–14, 2007.
[55] J. Isaza and D. Campos, Cambio Climático. Glaciaciones y calentamiento global,
Fundación. Bogotá: Fundación Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano, 2007.
[56] J. Amestoy, El planeta Tierra en peligro: Calentamiento Global, Cambio Climático,
Soluciones, Editorial. Alicante, 2010.
[57] J. Armentía, “El Ecologista Escéptico.” El escéptico, Barcelona, pp. 74–75, 2003.
[58] J. Centeno, “Ciencia y mitos sobre el calentamiento global.” pp. 1–18, 2016.
[59] R. Lomeña, “Jugando con fuego. El exceso de incendios forestales y el calentamiento
global acelerado. Causa y efecto.” Alicante, pp. 1–8, 2007.
[60] R. Pérez, “Siete argumentos que niegan el cambio climático (y sus respuestas
científicas),” 2015. [Online]. Available: http://www.elconfidencial.com/tecnologia/2015-
11-30/siete-argumentos-de-los-negacionistas-del-cambio-climatico-y-sus-respuestas-
cientificas_1109578/. [Accessed: 01-Oct-2016].
[61] M. Criado, “El consenso científico sobre el origen humano del cambio climático es casi
absoluto,” 2013. [Online]. Available: http://esmateria.com/2013/05/16/el-consenso-
cientifico-sobre-el-origen-humano-del-cambio-climatico-es-casi-absoluto/.
[62] M. Ponce and P. Cantú, “Cambio Climático : Bases Científicas y Escepticismo,” CULCyT,
no. 46, pp. 5–12, 2012.
[63] J. Subirats, Análisis de políticas públicas y eficacia de la adminsitración, MAP.
Barcelona, 1989.
[64] R. Bañon, La evaluación de la acción y de las políticas públicas, Diaz de Sa. Madrid,
2003.
[65] M. Olavarría, “Conceptos Básicos en el Análisis de Políticas Públicas.” Santiago de Chile,
Chile, 2007.
[66] C. Aguilar and M. Lima, “¿Qué son y para qué sirven las políticas públicas?” pp. 1–15,
2009.
[67] E. Ortegón, Políticas públicas: Métodos conceptuales y métodos de evaluación. Lima,
2015.
[68] S. Bozzi, “Evaluación de la gestión pública: conceptos y aplicaciones en el caso
latinoamericano,” Rev. do Serviço Público, vol. 52, no. 1, pp. 25–55, 2001.
[69] A. Roth, “Análisis de las políticas públicas: de la pertinencia de una perspectiva basada en
el anarquismo epistemológico,” Cienc. política, no. 3, pp. 6–29, 2007.
[70] M. Palacio, “Políticas Públicas de Ciencia y Tecnología, y los Retos Actuales de la
Evaluación,” Tecnológicas, no. 17, pp. 71–90, 2006.
[71] W. Salas, “Diseño de un modelo de análisis de sostenibilidad de políticas públicas en
salud,” Universidad Politécnica de Cataluña, 2012.
[72] J. Cansino, Evaluar al sector público español. Cádiz: Universidad de Cádiz, 2001.
[73] Ministerio de Economía y Hacienda de España, “Indicadores de Gestión en el ámbito del
Sector Público,” 2007.
[74] A. Viloria, M. Torres, and C. Vásquez, “Validation of the System of Indicators of
Sustainability for the Evaluation of the Energy efficiency in Venezuelan Companies
155
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.
Electrical,” ARGECON, pp. 1–4, 2012.
[75] OIEA, “Indicadores energéticos del desarrollo sostenible: directrices y metodologías,”
Viena, 2008.
[76] L. Camargo, M. Arboleda, and E. Cardona, “Producción de energía limpia en Colombia,
la base para un crecimiento sostenible,” XM, Compañía Expertos en Mercados, Filial de
ISA, Colombia. pp. 1–5, 2013.
[77] M. González, L. Beltrán, C. Peralta, E. Troyo, and A. Ortega, “Evaluación de impacto
ambiental del sector eléctrico en el norte de México: evolución histórica e implicaciones
para la sostenibilidad,” Econ. Soc. y Territ., vol. VI, no. 21, pp. 219–263, 2006.
[78] C. Vásquez and C. González, “El desarrollo sustentable , la dependencia energética y las
nuevas competencias del ingeniero electricista,” Publicaciones en Cienc. Tecnol., vol. 5,
no. 1, pp. 5–14, 2011.
[79] S. Belmonte, J. Franco, V. Núñez, and J. Viramonte, “Las energías eenovables como
oportunidad y desafío para el desarrollo territorial, Valle de Lerma, Salta, Argentina,”
AUGMDOMUS, vol. 5, pp. 154–179, 2013.
[80] L. Sánchez, C. Vásquez, and A. Viloria, “Políticas públicas e indicadores energéticos en
Latinoamérica para el control de emisiones de Gases de Efecto Invernadero en el sector
suministro de energía.,” Energética. En vías publicación, 2017.
[81] F. Ortega, “Epistemología y Ciencia en la actualidad,” Them. Rev. Filos., no. 28, pp. 161–
174, 2002.
[82] A. Vásquez, “Letras 83 (118), 2012 250,” Letras, vol. 83, no. 118, pp. 250–254, 2012.
[83] A. Lampis, “Vulnerabilidad y adaptación al cambio climático : debates acerca del
concepto de vulnerabilidad y su medición,” Rev. Colomb. Geogr., vol. 22, no. 2, pp. 17–
33, 2013.
[84] R. André-Noël, “Análisis de las políticas públicas: de la pertinencia de una perspectiva
basada en el anarquismo epistemológico,” Cienc. política, vol. 3, pp. 44–68, 2007.
[85] C. Vélez, “El cambio de paradigma en la evaluación de políticas públicas: el caso de la
cooperación al desarrollo,” Nuevas políticas públicas. Anuario multidisciplinar para la
modernización de las Administraciones Públicas, no. 3. Sevilla, pp. 145–170, 2007.
[86] J. Morelos Gómez, “Análisis de la variación de la eficiencia en la producción de
biocombustibles en América Latina,” Estud. Gerenciales, vol. 32, no. 139, pp. 120–126,
2016.
[87] J. Hurtado, “Guía para la compresión holística de la ciencia.” Universidad Nacional
Abierta, Caracas, 2010.
[88] M. Tamayo, El proceso de la investigación científica, 4a edición. Balderas, 2004.
[89] J. Hurtado, Metodología de la investigación. Guía para la comprensión holística de la
ciencia, 4th ed. Bogotá-Caracas: Ediciones Quiron, S.A, 2010.
[90] H. Cerda, “Medios, Instrumentos, Técnicas y Métodos en la Recolección de Datos e
Información.” Universidad Nacional Abierta, p. 106, 2011.
[91] A. Fidias, El Proyecto de Investigación. Introducción a la metodología científica,
Episteme. Caracas, 2006.
[92] CEPAL, “Perfiles ODM de los países de América Latina y el Caribe.” [Online].
Available: http://www.cepal.org/cgi-
bin/getprod.asp?xml=/MDG/noticias/paginas/2/43582/P43582.xml&xsl=/MDG/tpl/p18f-
st.xsl&base=/MDG/tpl/top-bottom.xsl.
[93] V. Coll and O. Blasco, Evaluacion de la Eficiencia Tecnica Mediante el Analisis
156
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.
Envolvente de Datos, Universida. Valencia, 2006.
[94] L. Seiford, “DEA: The Evolution of the State of the Art 1978-1995),” J. Product. Anal.,
vol. 7, pp. 99–137, 1996.
[95] C. García, “Análisis de la eficiencia técnica y asignativa a través de las fronteras
estocásticas de costes : una aplicación a los hospitales del INSALUD,” Valladolid, 2002.
[96] R. Fare, S. Grosskopf, M. Norris, and Z. Zhang, “Productivity growth, technical progress
and efficiency change in Industrialised Countries,” Am. Econ. Assoc., vol. 84, no. 1, pp.
66–83, 1994.
[97] E. García, “Diversificar matriz energética, solución a crisis,” 2016. [Online]. Available:
http://www.udea.edu.co/wps/portal/udea/web/inicio/udea-noticias/udea-
noticia/!ut/p/z0/fY6xDsIwDER_haUjciglwFgxICEGBoTaLMhKo2IodtukiM8nhQGxsJzu
rOfTgYECDOODagwkjE3MpdHn1XqTzvJM7ZXOtMr1IVss0-
38eFKwA_MfiA107TqTg7HCwT0DFK30AZuhcpgo9L_pInf38aNOWAJZQp-
o9zdTJSP1P.
[98] H. Altomonte, “Las energías renovables no convencionales en la matriz de generación
eléctrica. Tres estudios de caso,” 2017.
[99] E. Sauma, “Oferta y demanda en el mercado energético,” La Cl. ejecutiva, p. 1, 2016.
[100] SIER-OLADE, “Sistema de información energética de ALC,” 2017. [Online]. Available:
http://sier.olade.org/.
[101] Banco Mundial, “Banco de datos,” 2017. [Online]. Available:
http://databank.bancomundial.org/data/databases.aspx.
[102] J. Rojas-zerpa and J. Yusta-Loyo, “Producción, Reservas y Sostenibilidad de la Energía en
Venezuela,” Lámpsakos, no. 14, pp. 52–60, 2015.
[103] L. Balza, R. Espinasa, and T. Serebrisky, “¿Luces encendidas? Necesidades de Energía
para América Latina y el Caribe al 2040,” 2016.
[104] OECD/NEA/IAEA, Uranium 2016: Resources, Production and Demand. 2016.
[105] N. De Castro, R. Rosental, and V. Ferreira, “La Integración del Sector Eléctrico en
América del Sur : Características y Benefícios.” Grupo de Estudios do Setor Elétrico, Rio
de Janeiro, pp. 1–23, 2011.
[106] Sistema de estadísticas ambientales. Argentina, “Consumo final de energía per cápita.”
[Online]. Available:
http://estadisticas.ambiente.gob.ar/archivos/web/Indicadores/file/multisitio/pdf/082015/70
_ Consumo final de energía per cápita.pdf.
[107] OLADE, “Balance Energético-Metodología OLADE.” .
[108] P. Toledano and N. Maennling, “Aprovechamiento de la Energía Hidroeléctrica del
Paraguay para el Desarrollo Económico sustentable.” Vale Columbia Center on
Sustainable International Investment, pp. 1–120, 2013.
[109] G. Myhre, D. Shindell, F. Bréon, W. Collins, J. Fuglestvedt, J. Huang, D. Koch, J.
Lamarque, D. Lee, B. Mendoza, T. Nakajima, A. Robock, G. Stephens, T. Takemura, and
H. Zhang, “Anthropogenic and Natural Radiative Forcing,” Clim. Chang. 2013 Phys. Sci.
Basis. Contrib. Work. Gr. I to Fifth Assess. Rep. Intergov. Panel Clim. Chang., pp. 659–
740, 2013.
[110] H. Caceres, W. Kristjanpoller, and J. Tabilo, “Análisis de la eficiencia técnica y su
relación con los resultados de la evaluación de desempeño en una Universidad chilena,”
Innovar, vol. 24, no. 54, pp. 199–217, 2014.
[111] J. Saborido-Bermejo, “Modelos DEA de metafrontera: un análisis temporal usando el
157
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.
índice de Malmquist,” Universidad de Sevilla, 2013.
[112] N. Gándara, “Guatemala se diversifica y lidera en capacidad energética,” Prensa Libre,
2015. [Online]. Available: http://www.prensalibre.com/economia/economia/lidera-en-
capacidad-energetica.
[113] F. X. Albistur Marin, “La transición energética: un reto al desarrollo sostenible,” Cuad.
CENDES, vol. 31, pp. 149–155, 2014.
[114] R. Espinaza, L. Balza, C. Hinestrosa, C. Sucre, and F. Anaya, “Dossier Energético:
México,” 2017.
[115] R. de G. Ministerio de Energía y Minas, “Las energías renovables en la generación
eléctrica en guatemala.” Direcci{on General de Energ{ia, Guatemala, p. 6, 2017.
[116] R. de G. Ministerio de Energía y Minas, “Matriz de Generación Eléctrica 2011-2016.”
Dirección General de Energía, Guatemala, p. 3, 2017.
[117] CNEE, “Matriz Energética,” CNEE, 2017. [Online]. Available:
http://www.cnee.gob.gt/wp/index.php.
[118] R. Espinaza, A. Bonzi, and F. Anaya, “Dossier Enegético: Argentina,” 2017.
[119] R. ESpinasa, T. Bonzi, and F. Anaya, “Dossier Energético: Paraguay.” p. 39, 2017.
[120] W. Mereles and M. González, “Definición de la Matriz Energética de la República del
Paraguay,” Rev. Científica Politécnica, pp. 51–56, 2014.
[121] “Energía hidroeléctrica y su relación con el crecimiento y desarrollo económico en
paraguay,” 2014.
[122] G. Escribano, “Documento de Trabajo Emergente y diferente: Brasil como actor
energético e implicaciones para España,” 2014.
[123] MPPEE, “Anuario Estadístico 2013,” Caracas, 2013.
[124] G. Morales, A. Gabaldón, J. Moreno, N. Hernández, J. Martínez, E. Burosz, J. Gómez, J.
Pérez, C. Quintini, A. Viloria, F. Sánchez, J. Aller, D. Gonzalez, E. Pratzel, E. Cruz, G.
Carrero, F. Larrañaga, A. Alarcón, V. Poleo, R. Caro, C. Carnard, and M. Torres,
“Propuestas sobre desarrollo energético de venezuela,” Caracas, 2013.
[125] C. Cressa, E. Vasquez, E. Zoppi, J. Rincon, and C. López, “Aspectos generales de la
limnologia en Venezuela,” Interciencia, vol. 18, no. 5, pp. 237–248, 1993.
[126] M. Comech, “Analisis y ensayo de sistemas eólicos ante huecos de tension,” Zaragoza,
2007.
[127] International Energy Agency-IEA, “Energy, Climate Change & Environment,” Paris,
2016.
[128] Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), “Acerca de la
Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE),” 2017. [Online].
Available: http://www.oecd.org/centrodemexico/laocde/.
[129] Cámara Venezolana de la Industria Eléctrica (Caveinel), “Estadísticas consolidadas
2007.” Caracas, 2007.
[130] OECD/NEA/IAEA, Uranium 2005: Resources , Production and Demand. 2005.
[131] OECD/NEA/IAEA, Uranium 2007: Resources, Production and Demand. 2008.
[132] OECD/NEA/IAEA, Uranium 2009: Resources, Production and Demand. 2010.
[133] OECD/NEA/IAEA, Uranium 2011: Resources, Production and Demand. Paris, 2012.
[134] OECD/NEA/IAEA, Uranium 2014: Resources, Production and Demand. Paris, 2014.
[135] IPCC Fourth Assessment Report: Climate Change 2007, “Informe del Grupo de Trabajo I
- Base de las Ciencias Físicas,” 2007. [Online]. Available:
https://www.ipcc.ch/publications_and_data/ar4/wg1/es/faq-2-1.html.
158
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.
ANEXO A
CO2 emitido por las diferentes tecnologías en la generación de energía eléctrica por tipo de
combustible y por sector
.
159
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 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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
ANEXO B
Eficiencia de los combustibles en plantas térmicas
.
164
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 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
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.
ANEXO C
Reservas de uranio en Latinoamérica y su comparación con las mundiales
166
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 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
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.
Figura C.1. Distribución global de los recursos identificados de uranio (<USD 130/kgU al 1 de
enero de 2015).
Fuente: [104]
168
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.
ANEXO D
Evolución del indicador ECO1 para periodo 2006-2013 para los países de Latinoamérica
169
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.
Argentina Costa Rica
Bolivia Cuba
Brasil Ecuador
Chile El Salvador
Colombia Guatemala
Figura D.1. Evolución del uso de energía per cápita (primer grupo)
Fuente: realización propia con datos del Banco Mundial [101]
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
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.
Haití Paraguay
Honduras Perú
México República Dominicana
Nicaragua Uruguay
Panamá Venezuela
Figura D.2. Evolución del uso de energía per cápita (segundo grupo)
Fuente: realización propia con datos del Banco Mundial [101]
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
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.
ANEXO E
Evolución del indicador ECO2 para el periodo 2006-2013 de países latinoamericanos
172
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.
Argentina Costa Rica
Bolivia Cuba
Brasil Ecuador
Chile El Salvador
Colombia Guatemala
Figura E.1. Evolución del uso de energía por 1.000 US$ PIB (primer grupo)
Fuente: realización propia con datos del Banco Mundial [101]
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$1.
000
PIB
Año
173
Evaluación de la eficiencia de las políticas públicas como contribución al control de las emisiones de gases de efecto invernadero debido a la generación de energía
eléctrica. Doctorado en Ciencias de la Ingeniería, Mención Productividad. UNEXPO-VR-Barquisimeto. Barquisimeto, Venezuela. 2017.
Haití Paraguay
Honduras Perú
México República Dominicana
Nicaragua Uruguay
Panamá Venezuela
Figura E.2. Evolución del uso de energía por 1.000 US$ PIB (segundo grupo)
Fuente: realización propia con datos del Banco Mundial [101]
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
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.
ANEXO F
Evolución del indicador ECO4 en el periodo 2006-2015 y reservas probadas de petróleo, gas
natural y carbón en Latinoamérica
175
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.
Argentina Costa Rica
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).
Fuente: realización propia con datos de la OLADE [100]
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
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.
Haití Paraguay
Honduras Perú
México República Dominicana
Nicaragua Uruguay
Panamá Venezuela
Figura F.2. Evolución del indicador ECO4: Relación Reservas totales (Mbep) /Generación de
electricidad (GWh) (segundo grupo).
Fuente: realización propia con datos de la OLADE [100]
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
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 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
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 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
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.
ANEXO G
Evolución del indicador ECO11a: Capacidad instalada por tipo de tecnología
180
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 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
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 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
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 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
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 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
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 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
Año Eólica Hidro Solar Term.M.C.ITerm.Turbo
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
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 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
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 G.19. Capacidad instalada (MW) por tecnología para Uruguay
Año Eólica Hidro Solar Term.M.C.ITerm.Turbo
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
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.
ANEXO H
Evolución del indicador ECO11b: Consumo final de energía per cápita
188
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.
Argentina Costa Rica
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
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.
Haití Paraguay
Honduras Perú
México República Dominicana
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
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.
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
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.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
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.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
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.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
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.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
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.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
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.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
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.
ANEXO J
Estimaciones de las emisiones de GEI por generación eléctrica y gráficas de la evolución del
indicador ENV1
199
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.
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]
Fuente: realización propia
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
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 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
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.
Argentina Costa Rica
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
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
202
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.
Haití Paraguay
Honduras Perú
México República Dominicana
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
er c
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
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
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
h/h
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
er c
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
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
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
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.
Argentina Costa Rica
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
tric
a p
or
PIB
(to
n/K
Wh
/PIB
)
Año
0,00000
0,00200
0,00400
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
tric
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
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.
Haití Paraguay
Honduras Perú
México República Dominicana
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
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
0,00050
0,00100
0,00150
0,00200
0,00250
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014Emis
ion
es G
EI/G
ener
ació
n
Eléc
tric
a p
or
PIB
(t
on
/KW
h/P
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
ació
n
Eléc
tric
a p
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
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.
ANEXO K
Análisis de Componentes Principales (ACP) a los indicadores para determinar las salidas para el
DEA
206
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 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
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.
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
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.
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
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.
ANEXO L
Emisiones de GEI y electricidad generada por los países latinoamericanos (promedios 2006-
2013)
210
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 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
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.
ANEXO M
Índice de Malmquist para todos los países latinoamericanos
212
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 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
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 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
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 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
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 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
Cambio de EficienciaCambio
Técnico
Índice
Malmquist
2010/2011
2011/2012
2012/2013
Periodo de
comparaciónPaís
216
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 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
Tabla M.4. Promedios geométricos de los cambios de eficiencia (técnica pura, técnica de escala,
técnica total), cambio técnico e Índice de Malmquist para Guatemala.
País
Cambio de Eficiencia Cambio
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
Fuente: cálculos propios
217
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 M.5. Promedios geométricos de los cambios de eficiencia (técnica pura, técnica de escala,
técnica total), cambio técnico e Índice de Malmquist para México.
País
Cambio de Eficiencia Cambio
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
Fuente: cálculos propios
Tabla M.6. Promedios geométricos de los cambios de eficiencia (técnica pura, técnica de escala,
técnica total), cambio técnico e Índice de Malmquist para Brasil.
País
Cambio de Eficiencia Cambio
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
Fuente: cálculos propios
218
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 M.7. Promedios geométricos de los cambios de eficiencia (técnica pura, técnica de escala,
técnica total), cambio técnico e Índice de Malmquist para Paraguay.
País
Cambio de Eficiencia Cambio
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
Fuente: cálculos propios
Tabla M.8. Promedios geométricos de los cambios de eficiencia (técnica pura, técnica de escala,
técnica total), cambio técnico e Índice de Malmquist para Venezuela.
País
Cambio de Eficiencia Cambio
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
Fuente: cálculos propios