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  • La Paz: Institute for Advanced Development Studies (INESAD)  (3)
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  • Articles  (3)
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Publisher
  • La Paz: Institute for Advanced Development Studies (INESAD)  (3)
Language
  • Spanish  (3)
Years
  • 1
    Publication Date: 2018-11-19
    Description: Este documento de investigación estima las emisiones netas de carbono provenientes del cambio en el uso de tierra en Bolivia durante los periodos 1990 - 2000 y 2000 - 2010 utilizando un modelo de contabilidad de carbono que incluye deforestación, degradación de bosques, regeneración de bosques, descomposición y recomposición gradual de carbono, así como la heterogeneidad de los contenidos de carbono sobresuelo y bajo-tierra en una grilla de 10 por 10 km. El enfoque permite elaborar mapas detallados de emisiones netas por región y por tipo de vegetación. Se estima que las emisiones netas de CO2 provenientes del cambio en el uso de tierra en Bolivia incrementaron de 65 millones de toneladas por año durante 1990-2000 a 93 millones de toneladas por año durante la década del 2000-2010, aproximadamente. Se encontró que las emisiones de CO2 per cápita y por unidad de PIB se mantienen estables entre los periodos señalados. Sin embargo, si se considera la evidencia de un incremento de la biomasa en bosques maduros, las emisiones netas de CO2 descienden hasta cerca de cero.
    Keywords: Q23 ; Q24 ; ddc:330 ; Deforestación ; regeneración de bosques ; emisiones de carbono ; modelo de contabilidad de carbono ; Bolivia
    Repository Name: EconStor: OA server of the German National Library of Economics - Leibniz Information Centre for Economics
    Language: Spanish
    Type: doc-type:workingPaper
    Location Call Number Expected Availability
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  • 2
    Publication Date: 2018-11-19
    Description: Bolivia tiene un gran potencial para mitigar el cambio climático a través de la reducción de la deforestación. Mientras que las posibles complicaciones han sido intensamente debatidas, se ha realizado poco análisis cuantitativo al respecto. Introducimos el modelo OSIRIS-Bolivia con el fin de crear una base cuantitativa para la toma de decisiones. OSIRIS-Bolivia es una herramienta en Excel capaz de analizar los efectos de los incentivos REDD en Bolivia. Esta herramienta está basada en un modelo econométrico-espacial de la deforestación en el periodo 2001-2005, y usa información sobre cobertura forestal, tasas de deforestación, condiciones geográficas, y causantes de la deforestación, como los costos de oportunidad agrícolas, para más de 120.000 píxeles en todo el país. Se trata de un modelo de equilibrio parcial, en el sentido que toma en cuenta el hecho de que reducciones en la deforestación en un lugar causarán una reducción en la oferta de productos agrícolas, que a su vez hará subir los precios agrícolas y aumentará la presión para deforestar en otro lugar (fugas de carbono). El modelo nos puede ayudar a resolver preguntas como: ¿Dónde es más probable que funcione REDD? ¿Cuánto dinero necesitamos para reducir la deforestación en cierto porcentaje? ¿Cuáles son los potenciales problemas de REDD?
    Keywords: Q21 ; Q56 ; ddc:330 ; Deforestación ; REDD ; Bolivia ; simulación ; impactos ; Entwaldung ; Umweltbelastung ; Bolivien
    Repository Name: EconStor: OA server of the German National Library of Economics - Leibniz Information Centre for Economics
    Language: Spanish
    Type: doc-type:workingPaper
    Location Call Number Expected Availability
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  • 3
    facet.materialart.
    Unknown
    La Paz: Institute for Advanced Development Studies (INESAD)
    Publication Date: 2018-12-11
    Description: Este documento analiza la relación entre los cambios en el uso de suelo y los resultados económicos en el departamento de Santa Cruz en tres diferentes dimensiones: 1) en el tiempo, 2) por actor, y 3) por municipio. El análisis sobre cambios en el tiempo muestra que el sector agropecuario en Santa Cruz es muy volátil. Hay enormes fluctuaciones en precios y rendimientos de un año a otro, debido a factores casi completamente fuera del control del agricultor. La productividad de soya en Santa Cruz es relativamente estable y relativamente alta en comparación con otros cultivos, lo que explica la preferencia por este cultivo entre los agricultores modernos. Aunque el área convertida a usos agropecuarios en Santa Cruz se ha expandido considerablemente entre 1992 y 2004, el área sembrada y la producción agropecuaria se han expandido aún más (en términos porcentuales), lo que implica una intensificación en el uso de tierra. Aunque la tierra ahora descansa menos, no hay evidencia de que la productividad por hectárea sembrada está bajando sistemáticamente en el tiempo. Más bien parece que está mejorando. El análisis de los diferentes actores indica que, en general, los que usan más tierra logran mejores niveles socio-económicos. Los que menos han convertido, Agricultores Indígenas, son los más pobres; y los que más han convertido, Colonizadores Japoneses, son los más ricos. Sin embargo, pocos de los actores agropecuarios logran tener el mismo nivel de vida de los actores no-agropecuarios (excepto los colonizadores extranjeros). Esto implica que para lograr mayores niveles de vida con menor conversión de áreas naturales, urbanización e industrialización son alternativas que se debe considerar. Finalmente, del análisis municipal hemos visto que existen varios municipios con relativamente altos niveles de desarrollo humano al mismo tiempo mantienen prácticamente todas sus áreas naturales intactas. En general, urbanización, educación y concesiones forestales son variables que ayuda a los municipios a ser exitosos (más desarrollo humano y menos conversión de áreas naturales), mientras caminos primarios y alto gasto municipal tiende a reducir la probabilidad de éxito (causa más conversión pero no mejora el nivel de vida de manera significativo).
    Keywords: Q12 ; Q56 ; Q57 ; ddc:330 ; Deforestación ; Desarrollo ; Santa Cruz ; Bolivia
    Repository Name: EconStor: OA server of the German National Library of Economics - Leibniz Information Centre for Economics
    Language: Spanish
    Type: doc-type:workingPaper
    Location Call Number Expected Availability
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