Eficiencia o equidad, elecciones en el diseño de incentivos para REDD :

 Una comparacion entre REDD y REDD+ utilizando los analisis de

OSIRIS-Bolivia and CISS-Bolivia

Lykke AndersenJuan Carlos Ledezma

CI-Bolivia

Panamá, La Paz, 17 de noviembre de 2011

Que son OSIRIS-Bolivia y CISS-Bolivia?

Open-Source Impacts of REDD Incentives Spreadsheet (OSIRIS) and

Conservation IncentiveSpread Sheet (CISS) for Bolivia

2 libros de excel de 70 Mb c/u con datos sobre Bolivia: - basado en pixels (3x3 km),- salidas a nivel municipal, departamental y nacional

Permiten el análisis de impactos de diferentes incentivos para reducir deforestación

Incluye efectos de equilibrio parcial (reducciones en deforestación incrementan precios de agricultura, lo cual ocasiona deforestación )

Periodo de análisis: 2001-2005.Osiris, Egyptian god of vegetation

Detrás de OSIRIS y CISS hay un modelo de deforestación a nivel de pixel

Poisson Regression Number of obs 92715Wald chi2 (19) 32857.97Prob > chi2 0.0000Pseudo R2 0.3241Log pseudolikelihood -9318.6033

Forest loss between 2001 and 2005 Coef Robust Std. Err. z P > |z|

Initial forest cover in 2001 -1.26175 0.0366524 -34.42 0.000 -1.333587 -1.189913Distance to road -0.0143411 0.0008755 -16.38 0.000 -0.0160571 -0.012625Distance to river -0.0114267 0.0009848 -11.60 0.000 -0.0133569 -0.0094964Distance to urban center with more than 10.000 inhabitants

-0.0113615 0.000414 -27.44 0.000 -0.12173 -0.01055

Average slope of pixel -0.0534777 0.0025351 -21.10 0.000 -0.0584463 -0.048509Average Altitude 0.0003175 0.0000488 6.50 0.000 0.0002218 0.0004132ln_npv_net = Natural logarithm of net present value of net agriculture value

0.0744836 0.0148654 5.01 0.000 0.045348 0.1036192

Carbon contents in vegetation -0.0016536 0.0002171 -7.61 0.000 -0.0020794 -0.0012279Carbon contents in soil -0.004314 0.0007765 -5.56 0.000 -0.0058359 -0.002792Population density 0.0001096 0.0000415 2.64 0.008 0.0000283 0.000191Fire density 0.1990674 0.0064212 30.53 0.000 0.186286 0.2118488Distance to already deforested pixel -0.2581308 0.0234774 -10.99 0.000 -0.3041456 -0.2121159Vegetation dummy : puna -14.84052 0.456624 -34.69 0.000 -16.73549 -14.94555Vegetation dummy : cerrado -0.252153 0.0341593 -7.38 0.000 -0.319104 -0.185202Net Primary Productivity 0.0265108 0.0012213 21.71 0.000 0.0241171 0.0289045Human Development Index -0.2447041 0.0552016 -4.43 0.000 -0.3528972 -0.1365111Comunal land title -0.607906 0.0464673 -13.08 0.000 -0.6989803 -0.5168318Individual land title 0.1866793 0.0283448 6.59 0.000 0.1311245 0.242234Public land -0.6643973 0.0531021 -12.51 0.000 -0.7684755 -0.5603192constante -1.216491 0.1169239 -10.40 0.000 -1.445658 -0.9873249

[ 95 % Conf. Interval ]

Que son OSIRIS-Bolivia y CISS-Bolivia?

Análisis de un “REDD Puro”

OSIRIS Bolivia

Análisis de un “REDD Puro”

Pago por reducción de emisiones por debajo de una línea base Cuanto va costar la reducción de

deforestación en Bolivia? Cuanto se puede reducir? Donde va a funcionar? Quien se beneficia y quien sufre?

Cuanto costaría reducir la deforestación en Bolivia?

Cual sería el beneficio para el país?

Costo de oportunidad

Beneficios netos REDD

Pagos por REDD

Solo 18% de los pagosBrutos por REDD serian beneficios netos para la población (con 1 Billón)

Donde podría funcionar este mecanismo?

Requerimientos básicos:• Presencia de bosque• Deforestación en el escenario de referencia• Costos de oportunidad relativamente bajos

Precio de carbono: $5.5/tCO2

Pagos brutos REDD $1.000.000.000 en 4 años

Reducción de la deforestacion:37%

Costo promedio:$2400/ha

Participación:30% del area

Beneficio neto de REDD por persona rural, Promedio municipal, USD/año

Problema 1: Alta concentración de los beneficios

• Menos de 5% de la población que recibemas de 90% de os beneficios netos de REDD

Problema 2: Incremento de precios de productos agrícolas• Beneficia a productores pero causa

inflación que afecta la población urbana (la mayoría de votantes)

Problema 3: Cual escenario de referencia es confiable a nivel local?

= 0.87

Análisis de un Pago por Conservación

CISS Bolivia – Bono Pachamama

Análisis de Bono Pachamama con CISS-Bolivia

Acuerdos de largo plazo con comunidades rurales que quieren vivir en armonía con la naturaleza• Apoyo en asistencia técnica y financiera

para actividades sostenibles a comunidades que se comprometen a no causar deforestación significativa (subsistencia)

Supuestos para la simulación de Bono Pachamama

Tamaño del fondo:USD 1.000.000.000 para 4 años

Compensación por hectarea:USD 10/ha/año

Los propietarios/comunidades inscriben toda la propiedad No pueden inscribir solamente el área que no planean deforestar. Las propiedades mínimas del modelo son de 900 ha (10-20 familias)

Supuestos para la simulación de Bono Pachamama

Los propietarios comparan los beneficios del bono para toda la propiedad con potenciales beneficios de la agricultura.

El gobierno prioriza los pixeles y financia los que se hallan en áreas de mayor prioridad y que se inscriben.

La priorización se basa en:• Biodiversidad• Pobreza• Amenaza de deforestación• Titulación de tierras• Densidad de carbono

Criterios de priorizacion

Carbon

Threat PovertyBiodi-versity

Land titles

Resultados de Bono Pachamama para multiples criterios de priorizacion

La deforestación se reduce en 14% (REDD 37%)

Participa el 25% del territorio (REDD 30%).

Precios de productos agricolas en la frontera incrementan 24% (REDD 91%) si no se invierte en tecnología para incrementar la producción en tierras ya deforestadas.

Bono Pachamama (USD 1.0 billion)Distribucion de beneficios (criterios mixtos)

33% de la poblaciónRecibe 90% de los Beneficios netos

Comparaciones

Pure REDDCarbon

Threat PovertyBiodi-versity

Land titles

Que se puede hacer con 1 billón de dólares en Bolivia? (Sin costos de transacción)

Average rural income 600 $/year

$5.5/tCO2

$12.6/tCO2

$51.8/tCO2

$12.5/tCO2

$16.6/tCO2

Efectos excluidos - Monitoreo y transacciones

Ingreso rural promedio 600 $/año

Transactioncosts

Transactioncosts

Efectos excluidos – tiempo para otras actividades

Ingreso rural promedio 600 $/año

Time

Time

Efectos excluidos – Incremento de conciencia ambiental

Ingreso rural promedio 600 $/año

Effect of environmentalawareness

Effect of environmentalawareness

Efectos excluidos – No permanencia y engaño

Ingreso rural promedio 600 $/año

Non-permanence

Undetected cheating

Comparaciones REDD y Bono Pachamama (USD 1 billon de financiamiento externo)

REDD Bono Pachamama (criterios mixtos)

Reducción de la deforestación

37% 14%

Participación del territorio

30% 25%

Reducción de emisiones 43% 18

% de pagos que se transforma en beneficios netos locales

18% 78%

Equidad – concentración de ingresos

Alta concentración (5% de la población recibe 90% de los beneficios)

Mejor distribución (33% de la población recibe 90% de los beneficios).

Incremento de precios de productos agrícolas

91% 24%

Ingresos rurales, $US/año/persona

$15 $66

Conclusiones Hay un trade-off entre reducción de

deforestación y pobreza (eficiencia o equidad?)

REDD es relativamente eficiente en reducir deforestación pero no pobreza. Bono Pachamama menos eficiente en reducciones pero mejor para reducir pobreza.

Conclusiones Reducciones de emisiones asociadas

a la reducción de pobreza y protección de biodiversidad son mas caras que otras reducciones que ignoran efectos colaterales

Conclusiones El mecanismo de incentivo debería

estar incluido en una estrategia nacional para vivir en armonía con la naturaleza y debería considerar:• Controlar la deforestación ilegal y castigarla • Educación ambiental• Inversión en actividades sostenibles y

mejora tecnológica