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´ tica y Seguridad Variabilidad Clima Alimentaria-Disponibilidad. Congreso Colombia Econom´ıa Verde Presentadora Ana Maria Loboguerrero Subdirecci´on de Desarrollo Ambiental–DNP Autores Oscar A. Alfonso–Carlos E. Alonso M.

Mayo de 2012

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Objetivos del Estudios

Objetivo General Estimar los efectos (asociaci´ on) de la variabilidad clim´atica sobre el nivel de precios de los alimentos. Objetivo Espec´ıficos Analizar la Din´amica de la Poblaci´ on Construir una Medida de Vulnerabilidad. Realizar Estudios de Caso, para medir la asociaci´on: Variabilidad Clim´ atica–Nivel de Precios.

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Definiciones

´ tica Variabilidad Clima La variabilidad clim´atica se refiere a la condici´ on natural de cambio permanente en el clima.El cambio clim´ atico se refiere al impacto de la actividad humana sobre la variabilidad clim´atica. Este trabajo versa sobre el primer concepto. Nivel de Precios Para los ejercicios longitudinales se utiliza el nivel de precios de los alimentos, medido a partir del ´Indice de Precios al Consumidor de Alimentos para cuatro ciudades DANE. Para los ejercicios transversales se utiliza la L´ınea de Indigencia. GEIH 2009-2010- DANE.

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Alcance del Estudio

Se busca medir los efectos-asociaci´ on de la variabilidad clim´atica sobre el nivel de precios de los alimentos, objetivo que lleva impl´ıcito que s´olo se trabaja sobre el ´ıtem de disponibilidad, es decir seguridad alimentaria en el sentido de disponibilidad.

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´ ricos entre la Variabilidad Clima ´ tica y la Pobreza V´ınculos Teo

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Ejercicios Realizados

´ mica de la Poblacio ´n 1. Dina ´ n Regionalizacio ´ n - Snow(1976) 2. Adaptacio ´ lisis de Produccio ´ n por Zonas 3. Ana ´ n de un ´Indice de Vulnerabilidad 4. Construccio 5. Estudios de Caso

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´ mica de la Poblacio ´n Dina Zona Zonas Metropolit. Capitales Departamento Crec. Estable Crec. Moderado Crec. Negativo Total

Mpios

2005 % Poblaci´ on Tasa Urb.

Crecimiento 1993-2005

65

45.6 %

95.1 %

57.4 %

23

11.6 % Resto del Pa´ıs 21.3 % 9.5 % 11.7 % 100.0 %

90.9 %

15.5 %

55.1 % 41.7 % 40.9 % 74.4 %

37.0 % 4.5 % -15.1 % 100.0 %

278 321 433 1120

Fuente: Datos Censales 1993-2005,DANE.

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´ n de la Poblacio ´n Distribucio

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´ n Utilizada - Snow (1976) Regionalizacio

Source: Mesa-Poveda-Carvajal (1997) CEAM-OAA

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´ n - Adaptada Regionalizacio

Adaptaci´ on: Se ubic´ o el municipio en la regi´ on donde tiene la mayor parte de su territorio. CEAM-OAA

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´ n de Alimentos Produccio Grupo de Alimentos Cereales Leguminosas Frutas - H. Tub´erculos Azucares Otros Ali. Total

Plan Cost. Mompo. 23.2 % 2.1 % 1.4 % 13.3 % 0.0 % 1.8 % 8.2 %

P.A. Cord Occ-Cent 0.8 % 13.8 % 9.5 % 10.1 % 1.9 % 1.2 % 5.0 %

Zona P.M. Cord. Occ-Cent 1.1 % 1.0 % 3.2 % 1.7 % 16.9 % 0.3 % 9.0 %

V. R´ıo Cauca 4.0 % 1.1 % 3.0 % 2.2 % 70.3 % 1.4 % 35.1 %

V. R´ıo Magda 28.6 % 6.4 % 5.8 % 4.1 % 1.9 % 42.2 % 7.4 %

Fuente: Encuesta de Transporte de Carga por Carretera – Min. Transporte.

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Vulnerabilidad

´ sicos Conceptos Ba SES: Sistema socio-ecol´ ogico. Compuesto por Seres humanos y ecosistema . Stress: Presi´on a la que est´ a sometido constantemente el sistema. Perturbaci´ on: Es un pico abrupto en la presi´on habitual. V: Viento-Hurac´ an. Sensibilidad: Grado en el cual un sistema es cambiado ante una perturbaci´ on o stress. Vulnerabilidad:: Susceptibilidad de recibir un da˜ no.

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Medidas de Stress

Modelo Ajustado Temperatura Se asume que la serie de temperatura obedece una ecuaci´on, Yt = Tt + Zt ,

(1)

donde: Yt = temperatura observada en el momento t, Tt la componente de tendencia, y Zt otras componentes. Metodolog´ıa A la componente de tendencia Tt se le ajusta un polinomio con tendencia β1 que aumenta en un momento del tiempo tc , es decir se acelera β2 . CEAM-OAA

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Medidas de Stress Estimados β1 y β2 se plantean como medidas de stress 1. Velocidad Relativa VrED =

β1 × 100, x ¯1970−1990

(2)

´ n Relativa 2. Aceleracio AED = r

β2

× 100,

(3)

β1 + β2 × 100 x ¯1970−1990

(4)

x ¯1970−1990

3. Velocidad Final VfED =

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Mapa de Velocidad

Nota: Zonas con temperatura estacionaria Guajira-Planicie Costera. Aumentos Importantes en el Macizo Colombiano CEAM-OAA

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´n Mapa de Aceleracio

Nota: Aceleraciones Importantes en el Macizo Colombiano, Zona Andina y Sierra Nevada CEAM-OAA

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Mapa de Velocidad Final

Nota: Velocidad Final Alta en el Macizo Colombiano, Zona Andina y Sierra Nevada. Temperaturas estacionarias en la Guajira y Valle del Magdalena CEAM-OAA

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Sensibilidad: Nivel de Precios - Indigencia

Metodolog´ıa: Nivel Departamental La sensibilidad a este nivel se mide como el porcentaje de personas que caer´ıan en condiciones de indigencia, cuando se da un aumento en el nivel de precios de la canasta de alimentos. El indicador planteado esta dado por S I = αC1 + (1 − α)C20

(5)

Donde C1 porcentaje de nuevos indigentes al aumentar el IPC de alimentos en un 1 %, C20 porcentaje medio de nuevos indigentes al aumentar el IPC en un 20 %, α=0.9.

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Sensibilidad: Nivel de Precios - Pobreza

Metodolog´ıa: Nivel Departamental La sensibilidad a este nivel se mide como el porcentaje de personas que caer´ıan en condiciones de pobreza, cuando se da un aumento en el nivel de precios de la canasta de alimentos. El indicador planteado esta dado por S P = αD1 + (1 − α)D20

(6)

Donde D1 porcentaje de nuevos pobres al aumentar el IPC de alimentos en un 1 %, D20 porcentaje medio de nuevos indigentes al aumentar el de IPC alimentos en un 20 %, α=0.9.

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Resultados Sensibilidades Departamentales

Sensibilidad NP-Indigencia 2009-2010 Depto Antioqu´ıa Cesar Bogot´ a

δ0 8.34 % 16.74 % 2.92 %

δ1 8.48 % 17.15 % 2.99 %

Pobreza Extrema δ20 C1 11.22 % 0.13 % 22.63 % 0.42 % 4.38 % 0.07 %

C20 0.14 % 0.29 % 0.07 %

SI 0.13 % 0.40 % 0.07 %

Si leemos S I como el riesgo medio de caer en indigencia, podemos pensar en riesgos relativos. El riesgo relativo de una persona de Antioqu´ıa es 1.86 veces el riesgo que enfrenta una persona residente de Bogot´ a. Este valor para el departamento del Cesar es 5.71.

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Metodolog´ıa Municipal

Sensibilidad Municipal Las medidas de sensibilidad a nivel municipal est´an dadas por VijI =

pij I S × 100 = fij S I × 100, Pij

(7)

VijP =

pij P S × 100 = fij S P × 100, Pij

(8)

y

donde Pij y fij son la poblaci´ on total del municipio y la proporci´on de personas en la cabecera. Si VijP =2.1 indica que poblaci´on en riesgo representa cerca del 2.1 % de la poblaci´on total del municipio.

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Mapa de Sensibilidad frente a la Pobreza Extrema

Nota: Muy Altas Sensibilidades en Magdalena, Cesar, C´ordoba y Choc´ o CEAM-OAA

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Mapa de Sensibilidad frente a la Pobreza

Nota: Pocos municipios con Muy Altas Sensibilidades. Sin embargo Magdalena, Cesar, C´ ordoba y Choc´ o aparecen con Altas Sensibilidades CEAM-OAA

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´Indice de Vulnerabilidad

´Indice Propuesto Vij = R × A = (Rc × Ra ) × Aij .

(9)

Donde se asume como riesgos Rc = Vf :Velocidad final del aumento en temperatura, Ra :P´erdida agr´ıcola 2008 promedio de las tres zonas de mayor provisi´ on, y como medida de la poblaci´on expuesta al riesgo Aij = 0,7VijI + 0,3VijP , VijI y VijP sensibilidades IPC indigencia y pobreza a nivel municipal, respectivamente.

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Mapa de ´Indice de Vulnerabilidad

Nota: Problemas en algunos municipios de Cesar, Magdalena, Guajira y Nari˜ no CEAM-OAA

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´ tica–Nivel de Precios Estudio de Casos Variabilidad Clima

Metodolog´ıa Estimaci´on del esqueleto de la serie Detecci´on de datos at´ıpicos. Variables clim´ aticas a dos colas. Temperatura media, notaci´ on Tt . Dias/mes sin lluvia, dt . Cantidad de lluvia mes Ct . ´Indice de Precios de Alimentos - a una sola cola.

Ajuste Modelo de los Valores Extremos en IPC como funci´on de los extremos de la climatolog´ıa de las tres zonas de mayor provisi´ on.

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Modelo a Ajustar

La estructura a analizar, tiene las caracter´ısticas para ajustar un modelo logit  ln

πt 1 − πt

 = α0 +

6 X

T βj Ut−j

+ ... +

j=1

6 X

τj AC t−j

(10)

j=1

Donde πt = P (Nt = 1), Nt indicadora de extremos superiores en el IPC, UtT , Utd , UtC , ATt , Adt y AC t indicadores de valores extremos superiores e inferiores en las variables clim´aticas de inter´es, Temperatura, d´ıas sin lluvia y Cantidad de lluvia-mes.

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´ Resultados Bogota

Origen Alimentos Prioritarios Regi´ on de Origen Valle del R´ıo Cauca Parte Media Cord. Occid. y Central Llanos orientales Macizo Colombiano Sierra de la Macarena

Municipios 12 11 23 21 9

Participaci´ on 22.8 % 12.4 % 11.2 % 10.7 % 7.4 %

Fuente: Encuesta de Transporte de Carga por Carretera - Min. Transporte, 2008.

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´ Resultados Bogota

Modelo Estimado Variable Intercepto Adt−1 C Ut−1 T At−6 T Ut−3 C At−1 AC t−6

Par´ ametro Estimado -2.629 -0.172 -0.244 0.271 0.251 0.240 0.198

Error Est´ andar 0.437 0.101 0.129 0.086 0.082 0.086 0.090

P-value 0.000 0.089 0.059 0.002 0.002 0.005 0.027

Factores de protecci´on. Adt−1 : Meses con muy pocos d´ıas sin lluvia. Reduce la probabilidad de tener un aumento at´ıpico en el IPC, en un 15.8 %. C : Meses con altas - extremas - cantidades de lluvia. Reduce Ut−1 la probabilidad de tener un aumento extremo en el IPC de alimento, en un 21.7 %. CEAM-OAA

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´ Resultados para Bogota

Factores de Riesgo T : Meses con altas - extremas - temperaturas medias. Ut−3 Aumenta la probabilidad de observar un aumento at´ıpico en el IPC , en un 28.5 %. AC t−1 : Meses con escasas - extremas - cantidades de lluvia. Aumenta la probabilidad de un evento extremo en el IPC en cerca de 27.1 % Todos son significativos con α=0.05.

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Resultados Cali

Origen Alimentos Prioritarios Regi´ on de Origen Macizo Colombiano Valle del R´ıo Cauca Parte Alta Cord. Occid. Central Valle del R´ıo Magdalena Cord. Orie. Zona Andina

Municipios 24 12 15 9 17

Participaci´ on 29.7 % 14.9 % 13.2 % 9.1 % 6.5 %

Fuente: Encuesta de Transporte de Carga por Carretera - Min. Transporte, 2008.

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Resultados Cali

Modelo Estimado Variable Intercepto d Ut−3 C Ut−6

Par´ ametro Estimado -2.667 0.250 0.245

Error Est´ andar 0.268 0.083 0.086

P-value 0.000 0.003 0.004

S´olo se observan factores de riesgo. d : Meses con una gran cantidad de d´ Ut−3 ıas sin lluvia. Tres meses despu´es de observar un mes con pocos d´ıas de lluvia la probabilidad de tener un aumento at´ıpico en el IPC crece en un 28 % aprox.

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Conclusiones

C´esar y Nari˜ no presentan distribuciones del ingreso con altos porcentajes de hogares o personas que pueden caer en condiciones de pobreza o indigencia ante una ca´ıda del ingreso real asociada a aumentos en el nivel de precios de alimentos. Los tiempos grandes cantidades de lluvia son seguidos de meses de bajos o moderados crecimientos del IPC; es decir, buenas cantidades de lluvia son un factor de protecci´on. Tiempos con escasez en la precipitaci´ on est´an asociados, en t´erminos probabil´ısticos, con meses de alta inflaci´on en la canasta de alimentos.

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Conclusiones

Es importante definir los ecosistemas estrat´egicos en t´erminos de seguridad alimentaria. Problema con la informaci´ on: Encuesta de Transporte de Carga por Carretera, mejorar el formato de recolecci´on. Tener la Informaci´ on Climatol´ ogica en un Sistema decente, de f´acil y ´agil manejo.

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