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La gestión del riesgo de desastres y el nivel de desarrollo de los países
Universidad de los Andes
Pregrado Facultad de Economía
Memoria de Grado 2016-I
Nicolás Cotte Cabarcas
1Código: 201126348
Resumen
Dado que los daños causados por desastres naturales han ido en aumento y el cambio
climático representa una amenaza creciente, la Gestión del Riesgo de Desastres, abordada
desde la prevención y reducción de los riesgos se ha vuelto cada vez más relevante y se ha
convertido en un proceso cada vez más necesario. El Marco de Acción de Hyogo 2005-2015
es un instrumento acordado por varios países en el que capacidades institucionales en Gestión
del Riesgo están establecidas y que cuenta con un monitor que nos permite evaluar su
implementación. A partir de la teoría económica y por medio de análisis econométrico sobre
una muestra de 82 países, se argumenta que una mayor implementación de la Gestión del
Riesgo como política pública en un país está en gran medida explicada por su nivel de
desarrollo, controlando por medidas de exposición y vulnerabilidad. En el trabajo se reconoce
la simultaneidad de esta relación y se discuten mecanismos mediante los cuales se da esta
doble causalidad. Además, los resultados sugieren que mayores pérdidas por desastres en
las últimas dos décadas también tienen una relación significativa con mejores capacidades
institucionales.
Palabras clave: Gestión del riesgo de desastres, Marco de Acción de Hyogo, Desarrollo
1.
Introducción
La gestión del riesgo de desastres naturales es un proceso muy importante para asegurar el
bienestar de la población y para abordarlo es necesario que los países cuenten con ciertas
capacidades institucionales. En este trabajo buscamos destacar como el nivel de desarrollo
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es determinante para explicar las diferencias que existen en los países en cuanto a estas
capacidades institucionales. En los últimos treinta años ha ido teniendo lugar un cambio de
paradigma, bajo el cual este proceso no implica solamente desarrollar capacidades para
atender emergencias sino abordar factores subyacentes del riesgo para reducirlo (UNISDR,
2015). Constantemente estamos generando riesgo, la formación de capital y crecimiento de
los centros urbanos implican un reto para los gobiernos y es necesario reducir la
vulnerabilidad y evitar la exposición a amenazas físicas (como inundaciones, tsunamis,
erupciones volcánicas).
El riesgo es la materialización de la vulnerabilidad y la exposición de las poblaciones
desencadenada por las amenazas físicas, lo que conlleva a que tengan lugar lo que llamamos
desastres naturales. Los países no siempre toman medidas para reducir la vulnerabilidad y la
exposición de las poblaciones, incluso existen en algunos casos incentivos a no invertir en
medidas de reducción del riesgo (Cohen y Werker, 2008). El análisis está enmarcado en un
problema de incertidumbre,
ex post
parece lógico invertir en medidas de prevención y
reducción, sin embargo, antes de que ocurran los desastres muy probablemente los gobiernos
dirigirán sus esfuerzos y recursos a combatir otras problemáticas. En este trabajo queremos
explorar la relación que existe entre nivel de desarrollo y gestión del riesgo de desastres,
específicamente en cuanto a capacidades institucionales, partiendo de la idea que el
desarrollo puede ser un determinante incluso más importante que el mismo nivel de riesgo
climático de un mayor nivel de implementación de esta política pública. En síntesis,
queremos sustentar la idea de que un mayor nivel de desarrollo implica mejores capacidades
institucionales en gestión del riesgo de desastres. La pregunta que nos hacemos es ¿explica
el nivel de desarrollo de los países las diferencias en sus capacidades institucionales de
gestión del riesgo de desastres naturales?
Actualmente, el cambio climático representa una amenaza creciente y existe una potencial
mayor exposición a fenómenos de variabilidad climática; razones por las cuales las pérdidas
por desastres van en aumento (Banco Mundial, 2010). Esto se puede ver en la
Imagen 1
entre
1970 y 2010 las pérdidas por desastres siguen una tendencia positiva. Por ejemplo, en 1995
el terremoto de Kobe, Japón generó pérdidas por más de cien mil millones de dólares y en
2005 en EEUU se perdieron más ochenta mil millones de dólares por el Huracán
3
Katrina
2(Banco Mundial, 2010). La gestión del riesgo ha ido adquiriendo cada vez más
importancia en la agenda global. Al mismo tiempo, su papel como proceso que fomenta la
adaptación y mitigación al cambio climático ha hecho que adquiera cada vez más fuerza.
Como dice Kahn (2005), generalmente en nuestras sociedades los sectores más expuestos y
vulnerables ante las amenazas climáticas son los más pobres. Haberle dado la espalda al
medio ambiente y no ser conscientes del riesgo de desastres puede representar un obstáculo
para nuestro desarrollo a largo plazo, al mismo tiempo que nuestro desarrollo ha sido un
generador de riesgo. La gestión del riesgo es importante para que reconozcamos nuestras
amenazas e incorporemos medidas en nuestras políticas públicas que protejan a la población
y al medio ambiente. El hecho de tener en cuenta el nivel de exposición ante posibles
fenómenos como deslizamientos o sismos en el ordenamiento territorial de nuestras ciudades
o evitar la deforestación de tal forma que existan sumideros, claves para que se den menos
inundaciones; son algunos ejemplos de cómo medidas reductoras del riesgo nos pueden
ayudar a proteger a la población y preservar el medio ambiente.
Imagen 1
Pérdidas mundiales por desastres entre 1970 y 2010 (en miles de millones de dólares)
Tomada de Banco Mundial (2010), cifras en dólares de 2008, ajustado por inflación.
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Este trabajo se enmarca en la implementación del Marco de Acción de Hyogo 2005-2015
(Naciones Unidas, 2005), un mecanismo impulsado por la Oficina de Naciones Unidas para
la Reducción del Riesgo de Desastres-UNISDR acordado por representantes del sector de
más de 160 países, que busca establecer unas capacidades básicas institucionales para poder
ejecutar políticas públicas que permitan reducir el riesgo de desastres. Previo a este, como
guía existió el Plan de Acción de Yokohama 1995-2005 y desde 2015 se adoptó el nuevo
Marco de Acción de Sendai 2015-2030. Toda esta evolución se dio en un contexto bajo el
cual los gobiernos han ido migrando del manejo de emergencias, generalmente a través de
las organizaciones estatales de defensa civil, al surgimiento de la Gestión del Riesgo de
Desastres como sector especializado y al fomento del fortalecimiento institucional para
incluir medidas de reducción en todos los demás sectores. Otro actor muy importante en este
proceso ha sido la comunidad internacional, la ayuda humanitaria en caso de desastres ha
sido clave para la recuperación y respuesta ante la gran mayoría de desastres, especialmente
los que han tenido lugar en países en desarrollo.
Para explorar la relación que existe entre las capacidades institucionales en Gestión del
Riesgo de Desastres con el nivel de desarrollo y otras variables como el nivel de riesgo
climático, vulnerabilidad y exposición de las poblaciones, se llevará a cabo análisis
econométrico y estadístico a partir de una muestra de 82 países con datos principalmente del
año 2015. Se evaluarán las capacidades institucionales medidas a partir de un puntaje que da
un sistema de monitoreo del progreso en la implementación del Marco de Acción de Hyogo
2005-2015. Como medidas de desarrollo utilizaremos el Índice de Progreso Social (Porter y
Stern, 2015), siendo esta una variable muy interesante dado que captura de una manera más
completa el desarrollo de un país, incorporando un extenso análisis multidimensional sin
tener en cuenta variables económicas. De igual manera también tendremos en cuenta el
Índice de Desarrollo Humano y el PIB per cápita como medidas de desarrollo para revisar si
las relaciones se mantienen. Adicionalmente, utilizaremos un Índice de Riesgo Climático
(Kreft et al., 2015) que mide, en términos relativos, que tan afectados se han visto los países
por desastres naturales en los últimos veinte años. Por último, controlaremos con varias
medidas de exposición y vulnerabilidad, con el fin de ver qué tan determinantes pueden ser
estas de las capacidades institucionales y cuáles posibles efectos tienen.
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Existen trabajos, como los de Kahn (2005) y Skidmore y Toya (2007), que encuentran que
el riesgo de desastres (distinto a capacidades institucionales) disminuye a medida que
aumenta el ingreso. Kellenberg y Mobarak (2008) relacionan desarrollo económico y otras
variables económicas y sociales con riesgo de desastres, encontrando una relación no linear
entre riesgo (pérdidas) de desastres
3y nivel de ingreso y argumentan que esta relación varía
según la amenaza (fenómeno natural). Como ya se ha mencionado, en este trabajo partimos
de la base que para reducir el riesgo son necesarias capacidades institucionales. Existen
varios autores y organizaciones que han impulsado la Gestión del Riesgo de Desastres como
política pública y fomentan el fortalecimiento institucional, sin embargo no existe un análisis
de las posibles fuentes de esas diferencias en capacidades institucionales en Gestión del
Riesgo de Desastres. Por otra parte, tanto el Puntaje del Monitor de la Implementación del
Marco de Acción de Hyogo y el Índice de Progreso Social son indicadores que no se han
utilizado mucho hasta ahora en estas investigaciones. Explorando esa relación entre
desarrollo y calidad de instituciones para un sector en específico, respaldado con análisis
económico de por qué se pueden dar estas relaciones, esperamos aportar a la literatura ya
existente dando un enfoque distinto en cuanto a lo que se ha trabajado con respecto a la
Gestión del Riesgo de Desastres y resaltar la importancia de adoptarla como política pública.
Los resultados sugieren que el desarrollo consistentemente tiene una relación positiva
significativa con las capacidades institucionales en Gestión del Riesgo. El riesgo climático
también nos ayuda a explicar estas diferencias entre países, sin embargo a pesar de ser
significativo la magnitud de su efecto es menor. En el trabajo discutimos el problema de
doble causalidad que existe entre desarrollo e instituciones y planteamos algunos
mecanismos mediante los cuales la interacción entre estas dos variables puede estar teniendo
lugar.
Esta memoria de grado está estructurada de la siguiente forma: en la segunda parte
llevaremos a cabo una revisión de literatura identificando lo que se ha trabajado en cuanto
Gestión del Riesgo de Desastres, desarrollo y crecimiento y los distintos enfoques que se han
3 Kellenberg y Mobarak (2008) encuentran una relación de u invertida en el efecto del ingreso sobre el
riesgo de desastres. Solo a partir de cierto nivel de ingreso el riesgo empieza a disminuir. Sin embargo, esta relación es más fuerte para ciertas amenazas cuya materialización depende en mayor medida de elecciones de los agentes como inundaciones, deslizamientos o terremotos a diferencia de por ejemplo sequías.
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tomado. En una tercera parte desarrollaremos el marco teórico en el cual definiremos qué es
Gestión del Riesgo de Desastres y como se relaciona con la teoría económica, además
haremos un recuento de cuáles son esas capacidades institucionales en Gestión del Riesgo de
Desastres a las que nos hemos referido. Posteriormente, presentaremos los datos, la muestra
y las variables que utilizaremos para llevar a cabo nuestro análisis econométrico. En una
quinta parte analizaremos los resultados y finalmente plantearemos unas conclusiones y
haremos unos comentarios finales.
2.
Revisión de Literatura
En esta revisión, fue posible definir tres tipos de literatura relevante que se relacionan con
esta memoria de grado. En primer lugar existen trabajos que impulsan la GRD como política
pública teniendo en cuenta varios factores. En segundo lugar, queremos resaltar los trabajos
que construyen modelos teóricos sobre el impacto de los desastres naturales. Por último,
existen trabajos más puntuales que analizan cómo variables económicas afectan el riesgo de
desastres.
La importancia de la GRD como política pública y su papel crucial en el desarrollo y la
protección de las poblaciones ha sido analizada en trabajos que llevan a cabo estudios sobre
series de pérdidas y daños y análisis de casos de estudio (Benson y Clay, 2004; Schipper y
Pelling, 2006; El Banco Mundial, 2011 y la Oficina Naciones Unidas para la Reducción del
Riesgo de Desastres-UNISDR, 2015). En esta rama de la literatura también se analiza la
Gestión del Riesgo de Desastres como herramienta de adaptación al Cambio Climático y se
elaboran caracterizaciones de las distintas amenazas y sus posibles impactos en el futuro.
Asimismo, en estos trabajos, en su mayoría impulsados o llevados a cabo por organizaciones
internacionales, podemos llegar a la conclusión de que los crecientes costos humanos y
económicos generados por desastres y el aumento del riesgo asociado al cambio climático
han llevado al surgimiento de consensos en cuanto a la generación de políticas.
Hallegate y Ghil (2008) y Kallenberg y Mobarak (2011) llevan a cabo modelos
macroeconómicos incorporando los desastres naturales. En estos abordajes encontramos
caracterizaciones sobre cómo pueden afectar los desastres naturales el ciclo económico y
como las características económicas de una economía como el nivel de capital humano y
capital físico pueden ser determinantes del efecto de un desastre en la senda de crecimiento.
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Esta rama de la literatura hace mucho más énfasis en el análisis teórico de los posibles efectos
del riesgo de desastres sobre el crecimiento económico. Hallegate y Ghil (2008) sugieren a
partir de la teoría que el impacto de los desastres es menor en momentos de recesión.
Popp (2006) y Cavallo y Noy (2010) recopilan las diferentes investigaciones que tratan el
efecto de los desastres naturales sobre crecimiento, recursos naturales, acumulación de
capital, acumulación de capital humano y tecnología, brindándonos una perspectiva global
sobre estos temas y el estado del arte en general. Los autores llegan a la conclusión de que
buenas instituciones contribuyen a una buena recuperación. Lo que nos interesa es que parece
ser evidente que para asegurar crecimiento a largo plazo es necesaria la prevención y la
reducción de riesgos, de tal forma que los países estén preparados para los desastres y el
posterior proceso de recuperación. Skidmore y Toya (2002) y Hallegate y Dumas (2008)
exploran el efecto del riesgo de desastres sobre el crecimiento, encuentran que especialmente
a largo plazo estos pueden tener efectos positivos.
Kahn (2005), Kellenberg y Mobarak (2008) y Skidmore y Toya (2007) evalúan como afecta
el desarrollo al riesgo de desastres. Vale la pena destacar a Kahn (2005) que estudia la
incidencia de factores geográficos e institucionales en la mitigación del riesgo de desastres y
encuentra que naciones menos democráticas y más desiguales sufren más muertes por
desastres. A diferencia de estos autores Hochrainer (2009) encuentra que los desastres
naturales tienen consecuencias negativas en el PIB per cápita controlando por exposición y
vulnerabilidad. Propone además varias medidas (variables, proxys) para caracterizar
vulnerabilidad y exposición (Deuda, PIB, Area, Población, Escolaridad, Stock de Capital).
En esta misma línea Acevedo (2014) explora el efecto de los desastres naturales sobre el
desarrollo incorporando factores geográficos e institucionales analizando los estados del
Caribe y encuentra el mismo efecto negativo sobre el PIB per cápita. Por su parte en trabajos
como el de Cuaresma (2009) encontramos que el riesgo de desastres tiene un efecto negativo
sobre la acumulación de capital humano. En síntesis, se han explorado varios tipos de
relaciones en estos trabajos empíricos, en los que encontramos diferentes direcciones de
causalidad y abordajes distintos de las posibles interacciones entre riesgo de desastres,
crecimiento y desarrollo.
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3.
Marco Teórico
Para nuestro análisis es de vital importancia entender a qué nos referimos con Gestión del
Riesgo de Desastres y con riesgo de desastres. Por otro lado, debemos establecer ciertas bases
a partir de la teoría económica con el fin de caracterizar diferentes mecanismos que pueden
estar generando las distintas interacciones entre las variables y de esta forma proponer
algunas relaciones de causalidad. Por tanto, haremos un breve recuento de los modelos
teóricos que nos brindan la intuición económica para llevar a cabo nuestro análisis empírico.
La relación que exploramos no ha sido desarrollada antes, sin embargo se relaciona con la
compilación de teoría que será presentada a continuación. Adicionalmente, haremos un breve
análisis sobre el Marco de Acción de Hyogo y cuáles son esas capacidades institucionales
necesarias para poder abordar la Gestión del Riesgo de Desastres que utilizaremos para
nuestra variable.
La Gestión del Riesgo de Desastres
El riesgo de desastres es una función de la vulnerabilidad, la exposición y la amenaza. Para
que el riesgo se materialice es necesaria la presencia de estas tres condiciones (Banco
Mundial, 2010). En primer lugar, la amenaza es el fenómeno natural como tal (terremoto,
tormenta, inundación, etc.). En segundo lugar, a vulnerabilidad es un factor que determina la
susceptibilidad de la población a sufrir daños según las condiciones en las que vive. Esta
condición está determinada por acciones humanas, es decir son un conjunto de características
que nos pueden hacer más o menos propensos a anticipar, resistir y recuperarnos de un
impacto (IFRC, 2015). Por último, la ubicación de personas y activos en áreas y escenarios
propensos a las amenazas constituyen la exposición. Podemos decir que el desastre tiene
lugar en el momento en que la amenaza deja de serlo y los daños y pérdidas se generan en
función de la vulnerabilidad y exposición de las poblaciones.
La gestión del riesgo de desastres implica entonces la reducción del riesgo y el manejo de
desastres. La reducción del riesgo está compuesta por acciones prospectivas, correctivas y
compensatorias (UNISDR, 2015). Las acciones prospectivas implican abordar factores
subyacentes del riesgo que pueden surgir a futuro, consiste en incorporar medidas en la
planeación que eviten el surgimiento de nuevos riesgos. Los riesgos ya existentes se abordan
a partir de medidas correctivas y las medidas compensatorias, por ejemplo asegurar ciertos
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activos, buscan distribuir el riesgo. El objetivo de implementar una política de GRD es
aumentar la resiliencia de las comunidades, pensando en resiliencia como “la capacidad de
los sistemas (y las personas) para reaccionar y adaptarse eficazmente ante circunstancias
cambiantes y adquirir habilidades, capacidades, comportamientos y acciones con objeto de
hacer frente a la adversidad” (IFRC, 2014). Una buena preparación para la respuesta y buenas
capacidades para atender una emergencia son muy importantes, sin embargo solo representan
la punta del iceberg.
Marco de Acción de Hyogo 2005-2015
En un principio quienes primero se encargaron de la atención a emergencias fueron las
organizaciones de defensa civil de cada país que surgieron después de la Primera Guerra
Mundial (UNISDR, 2015). Estas representan los primeros esfuerzos estatales de asistir a la
población en caso emergencias, cabe resaltar que varias organizaciones no gubernamentales
siempre han participado en la respuesta especialmente los organismos de socorro y aquellas
organizaciones dedicadas a la ayuda humanitaria. Generalmente estas organizaciones de
defensa civil dependían de los ministerios del interior o hacen parte de estructuras militares.
A medida que el proceso de manejo de desastres ha evolucionado hacia la gestión del riesgo
cada vez han sido más necesarias instituciones especializadas y más complejas. Lo que ha
llevado a que de estas estructuras se deriven sectores especializados para manejar este
proceso. Este sector se ha ido consolidando en los diferentes países y al mismo tiempo han
surgido mecanismos regionales y organismos multilaterales regionales que buscan la
cooperación entre países. El Marco de Accion de Hyogo está sentado sobre la base de que
los estados deben contar con un sector especializado en la gestión del riesgo de desastres
sobre una estructura que trabaje en conjunto con otras entidades estatales además del sector
privado y de la población civil. Por ejemplo, en el caso de Colombia existe el Sistema
Nacional de Gestión del Riesgo coordinado por la Unidad Nacional para la Gestión del
Riesgo de Desastres, que depende directamente de la Presidencia de la República.
4El Marco de Acción de Hyogo es un instrumento creado como estándar de la implementación
de la reducción del riesgo y fue adoptado por más de 160 países en el año 2005 (UNISDR,
4 Para ver en detalle cómo está constituido este sistema revisar la Ley 1523 del año 2012, mediante la cual
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2015). Este brinda una guía a los estados para que generen instrumentos y destinen recursos
para el fortalecimiento de la política de Gestión del Riesgo. Está compuesto por cinco
prioridades de acción.
1. Velar por que la reducción de los riesgos de desastre constituya una prioridad
nacional y local dotada de una sólida base institucional de aplicación.
2. Identificar, evaluar y vigilar los riesgos de desastre y potenciar la alerta temprana.
3. Utilizar los conocimientos, las innovaciones y la educación para crear una cultura
de seguridad y de resiliencia a todo nivel.
4. Reducir los factores de riesgo subyacentes.
5. Fortalecer la preparación para casos de desastre a fin de asegurar una respuesta
eficaz a todo nivel.
Imagen 2
Ciclo de la Gestión de Desastres
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Estas cinco prioridades de acción se derivan de un resultado esperado y tres objetivos
estratégicos. La adopción del Marco de Acción de Hyogo se hizo con el fin de reducir las
pérdidas por desastres tanto en vidas humanas como en activos económicos, sociales y
ambientales. Los tres objetivos estratégicos son: integrar la reducción del riesgo en las
políticas de desarrollo sostenible y planeación, desarrollar y fortalecer las capacidades y
mecanismos que generan una mayor resiliencia ante las amenazas y por último, incorporar la
reducción del riesgo en los sistemas de respuesta y recuperación ante emergencias. El punto
central es entonces reducir y mitigar los riesgos existentes y evitar generar nuevos riesgos.
Esto implica, algo a lo que nos hemos referido como un cambio de paradigma, el paso de
gestionar o manejar los desastres a gestionar los riesgos. Para entenderlo mejor podemos
remitirnos a lo que UNISDR (2015) se refiere como el ciclo de la gestión de desastres que
podemos ver en la
Imagen 2
. Los tres objetivos estratégicos siguen la lógica del ciclo de
desastres y brinda una guía para que este sea incorporado en las políticas públicas. Lo que se
busca es que existan mecanismos institucionales que tengan en cuenta todas las etapas del
ciclo de tal manera que se puedan minimizar los daños. Este es un esfuerzo porque este
proceso sea tenido en cuenta en todos los niveles administrativos y por todos los sectores de
la sociedad. Institucionalmente deben estar sentadas bases para que todos los actores aborden
y participen del proceso de Gestión del Riesgo. Por ejemplo, a nivel educativo la Gestión del
Riesgo especialmente el conocimiento del riesgo debe hacer parte de los currículos escolares,
así como las construcciones deben ser sismo resistentes y la deforestación debe ser controlada
especialmente en lugares con riesgo de inundación. Para asegurarnos de que este tipo de
medidas sean tomadas en los diferentes sectores, son necesarias ciertas bases institucionales
que son las que plantea el Marco de Acción de Hyogo. Como podemos ver en la
Imagen 2
este es un proceso que requiere de acciones en todas las etapas para que funcione y por ende
debe ser abordado de forma integral.
Intuición Económica
En términos económicos, la amenaza, al tener lugar cómo fenómeno natural, representa un
choque negativo, mientras que el desastre es el impacto neto de ese choque sobre la sociedad.
La magnitud de este impacto depende de que tan preparada esté la sociedad para recibir ese
choque. Evitar la exposición y reducir la vulnerabilidad de la población es de vital
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importancia para que esto pueda tener lugar y con buenas bases institucionales esto se hace
más viable. En primer lugar, es importante resaltar que al igual que con la implementación
de cualquier política, desarrollar un sistema integrado de mecanismos institucionales que
promuevan la gestión del riesgo de desastres requiere incurrir en ciertos costos. Por ende
teniendo en cuenta que para un gobierno los recursos y el tiempo son limitados, el hecho de
invertir en prevención y mitigación de los riesgos, podría implicar dejar a un lado necesidades
que podrían o parecerían ser más importantes para la población. En principio, es un problema
sencillo, sin embargo vale la pena revisar esta elección que hacen los gobiernos de forma
más detallada. Es de vital importancia para el ejercicio hacer un esfuerzo por entender la
intuición económica que podría estar detrás de la decisión de los gobiernos de establecer
ciertas capacidades institucionales que les permitan generar unos instrumentos que faciliten
el proceso de gestión del riesgo de desastres.
Cohen y Werker (2008) desarrollaron un modelo teórico basados en la consideración de que
factores políticos son determinantes de los desastres. Los gobiernos tienen la opción de
invertir en medidas de prevención y reducción, sin embargo incurrir en estos costos tiene un
beneficio esperado que está atado a la probabilidad de que un fenómeno natural (amenaza)
tenga lugar. Se trata de un problema de incertidumbre,
ex post
parece ser una decisión fácil,
después de un desastre es obvio que fue necesaria la reducción de los riesgos, sin embargo
ex ante
los gobiernos tienen incentivos a invertir tiempo y recursos en otras políticas. El
modelo caracteriza cómo los gobiernos asignan su gasto a medidas preventivas y paliativas.
Estos maximizan su utilidad en función del bienestar de sus ciudadanos teniendo en cuenta
la probabilidad de que ocurra un desastre natural.
5Analizando el comportamiento individual
y del gobierno, los gobiernos parecen ser menos aversos al riesgo, razón por la cual pueden
preferir gasto paliativo sobre gasto preventivo dado que el primero puede ser asignado como
una decisión eficiente sin incertidumbre. Una vez tiene lugar el desastre natural los gobiernos
cuentan con información que les permite asignar de forma económicamente eficiente
recursos para la recuperación (gasto paliativo). En el caso de asignación de recursos para
prevención, el beneficio que se obtendría es un valor esperado que depende de que el choque
en forma de fenómeno natural tenga lugar. En el modelo al comparar la que sería la decisión
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de los agentes (individuos) con la del planeador central (gobiernos), los individuos tienen
más incentivos y parecen estar más inclinados que los gobiernos a invertir en medidas
preventivas.
En este orden de ideas, podemos pensar que especialmente en países menos desarrollados,
dado que cuentan con menos recursos, los gobiernos tienen incentivos a atender necesidades
inmediatas y por ende pueden dejar a un lado un tema como la Gestión del Riesgo de
Desastres. Existe además una razón netamente política, los gobiernos dejan de lado la
reducción de los riesgos dado que si se centran en la atención a emergencias, esta es mucho
más visible para los votantes (Schipper y Pelling, 2006). Es muy importante resaltar la
dimensión política inherente a este tipo de decisiones. Esto representa un obstáculo para el
paso de tener buenas capacidades de atención a desastres a una política más integral que haga
de la gestión del riesgo un proceso coordinado, con énfasis en la mitigación y prevención,
entre sectores que haga que los desastres tengan un impacto menor.
Añadido a esto, la comunidad internacional también juega un rol importante dado que la
ayuda humanitaria representa un seguro contra desastres y esto genera un problema de riesgo
moral, también caracterizado en el modelo de Cohen y Werker (2008). Stromberg (2007)
encuentra que a pesar de que los fenómenos naturales no necesariamente son más extremos
en países en desarrollo, en estos países de ingreso medio y bajo los daños y las muertes son
mayores. A medida que el ingreso disminuye y los daños generados por el desastre son
mayores encuentra que la ayuda humanitaria aumenta. Como dicen Schipper y Pelling (2006)
cuando los gobiernos declaran estados de emergencia generalmente llega la ayuda
humanitaria y se culpa la amenaza por el desastre natural y se deja a un lado las condiciones
de vulnerabilidad previas en las que estaba la población.
Entonces además de que existe un problema de incertidumbre la ayuda humanitaria
distorsiona aún más la situación generando incentivos a que los gobiernos dejen a un lado la
Gestión del Riesgo de Desastres. Por ende entre menos desarrollado es un país mayor es su
costo de oportunidad de implementar medidas de Gestión del Riesgo de Desastres y existe
un seguro que está generando un problema de riesgo moral.
La teoría económica nos da una luz sobre los posibles mecanismos mediante los cuales los
gobiernos eligen implementar en mayor o menor medida políticas que faciliten la Gestión
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del Riesgo de Desastres. Un desastre natural genera un choque sobre la economía y como
dicen Hallegate y Ghil (2008) la recuperación depende en gran medida de condiciones
previas al desastre, es decir el potencial quiebre en la senda de crecimiento genera un efecto
que está atado en gran parte a como ha sido abordada la Gestión del Riesgo de Desastres. Los
desastres naturales afectan generalmente a la población más vulnerable y además de generar
muertes y pérdidas pueden aumentar la desigualdad.
4.
Metodología
En esta sección presentaremos los datos y las variables, de una muestra de 82 países, que
hemos tenido en cuenta para el análisis econométrico. Añadido a esto, se llevará a cabo una
caracterización de nuestro modelo empírico y discutiremos algunos resultados esperados. Por
último, se hará una reflexión sobre la doble causalidad que encontramos en nuestro modelo
entre desarrollo y capacidades institucionales.
Monitor del Progreso en la Implementación del Marco de Acción de Hyogo
6Como medida de las capacidades institucionales en GRD utilizaremos el Puntaje del Monitor
del Progreso en la Implementación del Marco de Acción de Hyogo - PMAH que cada país
reporta ante la Oficina de Naciones Unidas para la Reducción del Riesgo de
Desastres-UNISDR. Esta será la variable explicada en el modelo y tomaremos datos del reporte que los
países hicieron para el periodo 2013-2105 que es además una última evaluación de la
implementación del Marco de Acción de Hyogo, dado que para el periodo 2015-2030 entró
en vigencia el Marco de Acción de Sendai. El hecho de que sea una autoevaluación puede
generar un poco de dudas, sin embargo está basada en preguntas objetivas acerca de ciertas
cuestiones y no se trata de simples valoraciones a discreción. Como se mencionó
anteriormente el Marco de Acción de Hyogo está compuesto por tres objetivos estratégicos
de los cuales se derivan cinco prioridades de acción. Los países llevan a cabo una
autoevaluación de cada de estas cinco prioridades que están compuestas por entre tres y cinco
indicadores básicos a los cuales se les asigna un valor de uno a cinco según ciertos
parámetros. Para generar el valor de monitoreo para cada país tomamos los puntajes de cada
6 Datos tomados de UNISDR (2013)
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prioridad y los promediamos. Posteriormente le damos igual peso a las cinco prioridades y
encontramos un puntaje global sobre la implementación de estas capacidades.
7Por ejemplo, tomemos la tercera prioridad de acción que hace referencia a “utilizar el
conocimiento, la innovación y la educación para establecer una cultura de seguridad y de
resiliencia a todo nivel. Esta prioridad está compuesta por cuatro indicadores básicos. El
tercer indicador dice: “se desarrollan y fortalecen los métodos y las herramientas de
investigación para las evaluaciones de amenazas múltiples y los análisis de costo beneficio.”
Para evaluar este indicador existen una pregunta clave y tres medios de verificación. La
pregunta clave es: ¿Está el tema de la Reducción del Riesgo de Desastres incluido en el
presupuesto/agenda nacional para la investigación científica? Los medios de verificación son
básicamente ampliaciones de la pregunta: sí existen programas y proyectos de investigación,
sí los productos están siendo aplicados/utilizados por instituciones públicas y privadas y si
existen estudios sobre los costos y beneficios económicos de la reducción del riesgo de
desastre. Respondiendo estas preguntas se le asigna al indicador una valoración de uno a
cinco. En términos generales cada una de las cincos prioridades está compuesta por
indicadores a los que se les asignan valores de uno a cinco según preguntas puntuales
(UNISDR, 2013).
Índice de Progreso Social, IDH, PIB per cápita
Con el fin de responder nuestra pregunta de investigación, nuestra variable explicativa
principal será el desarrollo, como medida de este haremos uso del Índice de Progreso Social
(Perrin y Porter, 2015) el Índice de Desarrollo Humano-IDH
8y el PIB per cápita
9, tomando
datos para el 2015. Como dicen Kahn (2005) y Hochrainer (2008) el desarrollo constituye
una medida de vulnerabilidad de la población. Es importante resaltar este punto dado que
exploraremos la relación con otras medidas de vulnerabilidad que además servirán como
controles. Sin embargo, como mencionamos desde un principio queremos evaluar la relación
7Fórmula:
𝑃𝑟𝑖𝑜𝑟𝑖𝑑𝑎𝑑
𝑗
=
∑𝑛𝑖=1𝑖𝑛𝑑𝑖𝑐𝑎𝑑𝑜𝑟𝑖 𝑛
Siendo n el número de indicadores por prioridad
3 ≤ 𝑛 ≤ 5
𝑃𝑢𝑛𝑡𝑎𝑗𝑒 𝑒𝑛 𝑙𝑎 𝐼𝑚𝑝𝑙𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒𝑙 𝑀𝐴𝐻 =
∑ 𝑝𝑟𝑖𝑜𝑟𝑖𝑑𝑎𝑑𝑗5 𝐽=1
5 8 Datos tomados de PNUD (2015).
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entre desarrollo y capacidades institucionales razón por la cual hacemos referencia al
desarrollo específicamente.
El Índice de Progreso Social-IPS, caracterizado en forma de porcentaje, se construye a partir
de tres dimensiones: necesidades básicas, bases para el bienestar y oportunidades. Las
necesidades básicas incluyen factores tales como nutrición, seguridad y acceso a agua
potable. Las bases para el bienestar hacen referencia al acceso a la educación básica, la
información y la salud y a la sostenibilidad ambiental. El IPS está compuesto por más de cien
indicadores y el propósito de utilizarlo es poder capturar lo que es el desarrollo en su sentido
más amplio que no siempre tiene que ver con cuestiones netamente económicas.
Índice de Riesgo Climático
El Índice de Riesgo Climático (Kreft et al., 2015) captura qué tanto se han visto afectados
los países por desastres naturales en los últimos veinte años (1995-2014), evaluando las
pérdidas en vidas y económicas. A través de esta variable podemos capturar qué tanto incide
la afectación en el pasado por desastres en la implementación de políticas de gestión del
riesgo. El índice se construye a partir de cuatro indicadores agregados para el periodo entre
1994 y 2015: número de muertes por desastres, número de muertes por desastres por cada
cien mil habitantes, suma de las pérdidas en dólares PPP y pérdidas por unidad del PIB. Los
autores ordenan la muestra de 190 países llevando a cabo un ranking para cada indicador.
Para elaborar el índice toman el promedio de las cuatro posiciones de cada país en cada
indicador, asignándoles más peso a los indicadores que se encuentran en términos relativos.
De esta forma, el número de muertes por cada cien mil habitantes y las pérdidas por unidad
del PIB tienen un peso de 1/3 cada uno; mientras que los indicadores en términos absolutos,
el número de muertes por desastre y las pérdidas en dólares PPP tienen un peso de 1/6 cada
uno. Un valor menor en este índice implica un mayor riesgo climático.
10
10 Un ejemplo de cómo se construye el índice sería: (imagen tomada de Kreft et al., 2015)
Í𝑛𝑑𝑖𝑐𝑒 𝑑𝑒 𝑟𝑖𝑒𝑠𝑔𝑜 𝑐𝑙𝑖𝑚á𝑡𝑖𝑐𝑜𝐴𝑙𝑏𝑎𝑛𝑖𝑎 = [
1
6× 132] + [ 1
3× 123] + [ 1
6× 128] + [ 1
17
Medidas de Vulnerabilidad y Exposición
11En nuestro análisis y en nuestro modelo incluiremos varias medidas de vulnerabilidad y de
exposición propuestas por Hochrainer (2008). Las variables que de una u otra forma nos
indican qué tan vulnerable es la población de un país son la deuda neta como porcentaje del
PIB, la deuda bruta como porcentaje del PIB y una variable dicótoma que indica si el país es
un pequeño estado insular en desarrollo (SIDS en sus siglas en inglés). La formación de
capital, la población y el área
12nos proporcionan medidas de exposición. Estas son variables
que incluimos como controles dado que son determinantes de la materialización del riesgo
en desastres naturales. Es importante ver cómo estas características de los países se
relacionan con sus capacidades institucionales y evaluar posibles mecanismos mediante los
cuales estas pueden afectarlas.
Datos y Muestra
En la
Tabla 1
podemos ver nuestra lista de variables con algunas estadisticas descriptivas
añadido al número de observaciones con las que contamos para cada una en la muestra de 82
países. Es importante aclarar que el número de observaciones con las que vamos a contar
para las regresiones que llevemos a cabo dependerá de las variables que incluyamos en
nuestro modelo. Por esta razón, al correr el modelo con el Índice de Progreso Social solo
contaremos con 75 observaciones. Otro comentario importante con respecto a los datos es
que para la variable dummy SIDS solo contamos con cinco paises de estas caracteristicas en
la muestra.
13Por último, añadimos algunas transformaciones logarítmicas, específicamente
para el PIB per cápita y la población, pensando en que puede ser mejor interpretar sus efectos
en términos no lineales y son muestras con diferencias muy grandes entre sus valores
máximos y sus valores mínimos, razón por la cual podriamos pensar que tienen rendimientos
decrecientes frente a nuestra variable explicada.
11 Los datos de población y área fueron tomados del Banco Mundial (2015); deuda bruta y deuda neta como
porcentaje del PIB, formación de capital y PIB per cápita fueron tomados de FMI (2015); la lista de SIDS fue tomada de UNISDR (2015).
12 En las estadísticas descriptivas en la tabla 1 encontramos el área en miles de kilómetros cuadrados, en las
tablas 4, 5 y 6 para la interpretación de los estimadores el área esta en millones de kilómetros cuadrados.
18
Tabla 1
Estadísticas Descriptivas
Variable Obs Media Dev.
St.
Min Max Unidades Año Fuente
Puntaje Impl. MAH
82 3.50 0.68 1.32 4.95 1-5 2015 UNISDR (2015)
Índice de Progreso Social
75 64.65 14.24 39.6 88.36 0-100 2015 Porter y Stern (2015)
Índice de Desarrollo H.
82 0.695 0.164 0.348 0.944 0-100 2015 PNUD (2015)
PIB per cápita 82 17.39 19.49 0.747 123.12 miles de USD
(2010)
2015 FMI (2015)
Índice de Riesgo Climático
82 84.48 38.54 19.5 169.67 1-190 1995-2014
Kreft et al. (2015)
Deuda bruta/PIB
79 50.93 30.42 12.5 171.3 porcentaje 2015 FMI (2015)
Deuda neta/PIB 48 36.34 57.72 -210.6 166.87 porcentaje 2015 FMI (2015)
Población 82 50.42 150.47 0.097 1326.8 millones de
personas
2015 Banco Mundial (2015)
Formación de Capital
80 24.58 8.49 6.96 52.96 porcentaje del PIB
2015 FMI (2015)
Área 82 531.5 986.48 0.455 7682.3 miles de km2 2015 Banco Mundial
(2015)
logPIBpercápita 82 3.97 0.53 2.87 5.09 escala
logarítmica
2015
logPoblación 82 7.2 0.64 4.98 9.12 escala
logarítmica
2015
SIDS 82 0.06 0.24 0 1 variable
dicótoma
2015 UNISDR (2015)
Análisis Estadístico
Teniendo en cuenta que la relación que nos interesa explorar más a fondo es la que hay entre
capacidades institucionales en Gestión del Riesgo de Desastres y desarrollo, podemos
evaluarla gráficamente. Añadido a esto, pensando en que previamente lo que más han
trabajado otros autores es la relación entre desarrollo y riesgo climático, la evaluamos
gráficamente. La
Gráfica 1
es un diagrama de dispersión que nos muestra la relación positiva
que existe entre el Índice de Progreso Social y el Puntaje en la Implementación del Marco de
Acción de Hyogo. La relación de causalidad no es clara, pero si podemos pensar que países
19
menos desarrollados tienden a tener menores capacidades institucionales en Gestión del
Riesgo de Desastres.
En trabajos anteriores se ha explorado la relación entre desarrollo y riesgo climático, es por
eso que comparamos esta relación con la que fue planteada en la pregunta de investigación.
En la
Gráfica 2
podemos ver como la relación entre el Puntaje en la Implementación del
Marco de Acción de Hyogo y el Riesgo climático es negativa, es decir mayor desarrollo
parece estar relacionado con más pérdidas. Sin embargo, la relación parece ser muy débil,
encontramos mucha dispersión en la gráfica, de hecho como podemos ver en la
Tabla 3
existe
una correlación bastante baja entre estas dos variables. El punto de este análisis es poner
sobre la mesa la idea de que es probable que el desarrollo está más cercano a explicar
capacidades institucionales en Gestión del Riesgo que al mismo nivel de riesgo. Pensando en
que la relación que vemos en la
Gráfica 2
es la que más se ha explorado en la literatura,
estamos planteando una alternativa a lo que podría significar el desarrollo para la Gestión del
Riesgo de Desastres.
Gráfica 1
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50 4,00 4,50 5,00
Ín
d
ice
d
e
P
ro
greso
So
cial
Puntaje Implementación MAH
20
Gráfica 2
En su reporte, Porter y Perrin (2015), separan los países por grupos según su nivel de progreso
social, tomando esto como base la
Tabla 2
nos permite analizar la muestra de 75 países según
su nivel de desarrollo. Los 19 países de nuestra muestra que tienen un alto progreso social
cuentan con un valor promedio de 4.05 en el Puntaje de la Implementación del Marco de
Acción de Hyogo (PMAH), superior al de los grupos con progreso social medio y bajo, que
es 3.49 y 3.20 respectivamente. Asimismo, en este análisis por grupos vemos que países más
desarrollados con mejores capacidades institucionales en promedio tienen un mayor nivel de
riesgo climático. En cuanto a las medidas de exposición y vulnerabilidad, la que muestra
diferencias más significativas es la población, en la que vemos que países con bajo progreso
social están en promedio más expuestos. En términos del área la relación no es tan clara, sin
embargo sí podríamos decir que en nuestra muestra los países más desarrollados y con
mejores instituciones en promedio parecen estar menos densamente poblados.
En la
Tabla 3
se puede ver que las variables que más se correlacionan con nuestra variable
explicada son las variables de desarrollo y el riesgo climático. Las tres variables de desarrollo
que se van a utilizar muestran una correlación bastante alta, una muestra más de que son
medidas de desarrollo con las cuales deberíamos encontrar resultados consistentes. El resto
de variables no parecen tener relaciones fuertes entre sí. Es complicado sacar conclusiones
sobre las medidas de exposición y vulnerabilidad en la tabla dado que las relaciones son muy
débiles.
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180
30 40 50 60 70 80 90 100
Ín
d
ice
d
e
Riesgo
Cli
m
ático
Índice de Progreso Social
21
Tabla 2
Muestra por grupos según nivel de Progreso Social
Progreso Social
Obs %Obs PMAH I. R.
Climático
PIB pc Pob
(millones)
Área (miles km2)
Deuda/PIB
Alto 19 25% 4.05 73.77 37400 24.9 615 48.25
Medio 32 43% 3.49 78.89 14169 36.8 556 48.3
Bajo 24 32% 3.20 92.19 3079 98.9 557 49.12
Tabla 3
14Coeficientes de Correlación
Modelo y Resultados Esperados
En la
Ecuación 1
se describe el modelo que será la base del análisis econométrico, haremos
diferentes estimaciones por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) tomando datos de corte
transversal. Implementamos este modelo econométrico con el fin de evaluar algunas posibles
relaciones e intentar sacar algunas conclusiones usando nuestro marco teórico. Nuestra
14 PMAH: Puntaje en la Implementación del Marco de Acción de Hyogo, SPI: Índice de Progreso Social, CRI:
Índice de Riesgo Climático, IDH: Índice de Desarrollo Humano, PIBpc: PIB per cápita, Pob: Población, Deuda: Deuda Bruta/PIB
PMAH SPI CRI IDH PIBpc
SPI 0.524 0,955 0,865
CRI -0.361 -0.164 -0,123 0,180
Pob 0.150 -0.157 -0.227 -0,099 -0,120 Area 0.101 0.030 -0.179 0,053 0,0123 Deuda -0.065 -0.029 -0.069 0,016 -0,009
22
variable explicada es el Puntaje en la Implementación del Marco de Acción de Hyogo como
medida de capacidades institucionales en Gestión del Riesgo de Desastres. En nuestro
modelo contamos con dos variables explicativas principales en las que vamos a centrar
nuestro análisis y la interpretación de los resultados. La primera es el desarrollo, del cual
tenemos tres variables distintas; Índice de Progreso Social, Índice de Desarrollo Humano y
PIB per cápita. La segunda es el Índice de Riesgo Climático que captura que tan afectados se
han visto los países por desastres naturales en las últimas dos décadas. El vector ∆ agrupa los
controles por vulnerabilidad y exposición y
u
es el término de error.
Ecuación 1
𝑃𝑢𝑛𝑡𝑎𝑗𝑒 𝐼𝑚𝑝. 𝑀𝐴𝐻
𝑖= 𝛽
0+ 𝛽
1𝑑𝑒𝑠𝑎𝑟𝑟𝑜𝑙𝑙𝑜
𝑖+ 𝛽
2𝑖. 𝑑𝑒 𝑟𝑖𝑒𝑠𝑔𝑜 𝑐𝑙𝑖𝑚á𝑡𝑖𝑐𝑜
𝑖+ 𝜃∆
𝑖+ 𝑢
𝑖En cuanto a los resultados esperados, como lo hemos venido planteando la relación entre
calidad institucional y desarrollo debe ser positiva. Un mayor nivel de desarrollo se traduce
en más recursos disponibles para la implementación de instrumentos e instalación de
capacidades institucionales. En cuanto al nivel de riesgo climático, dadas las características
del índice que estamos utilizando, esperaríamos que el estimador β2 tuviera un signo
negativo. Esto se debe a que el hecho de haber sufrido mayores pérdidas por desastres en el
pasado motivaría la implementación de mejores instituciones, quienes más han sufrido son
quienes en teoría se preocuparían más por la prevención y la mitigación. En cuanto a las
medidas de vulnerabilidad y exposición, estas podrían presentar tanto relaciones positivas
como negativas. Se pueden esperar mejores instituciones entre más vulnerable y más
expuesta este la población a las amenazas. Aunque al mismo tiempo, una mayor exposición
o vulnerabilidad podría estar indicando falta de planificación y carencias institucionales.
Según esto, la relación entre el Puntaje en la Implementación del Marco de Acción de Hyogo
y el vector ∆, que incluye el nivel de deuda, el área del país, la población, la inversión y el
hecho de que sea un pequeño estado insular en desarrollo (SIDS), daría una luz sobre cuál de
estos dos posibles efectos estaría prevaleciendo.
23
Doble Causalidad
En la especificación de nuestro modelo econométrico existe simultaneidad entre la variable
explicada y una de las variables explicativas. Identificar una relación causal unidireccional
no es posible cuando hablamos de desarrollo y capacidades institucionales. Esta doble
causalidad genera un sesgo positivo en nuestra estimación, lo cual va a llevar que en
promedio el coeficiente β1 este sobreestimado en nuestras regresiones. Esto se debe a que
buenas instituciones implican más desarrollo y al mismo tiempo un mayor nivel de desarrollo
puede significar mejores instituciones. El argumento que se ha tratado de sustentar es que un
mayor nivel de desarrollo implica que el gobierno cuenta con más recursos y por ende más
disposición de incurrir en costos para implementar estas capacidades. Como vimos en el
modelo de Cohen y Werker (2008) al caracterizar la decisión de los gobiernos estos tienen
incentivos a no invertir en medidas de prevención y podemos pensar que los que menos
invertirían serían los países con un menor nivel de desarrollo. En todo caso es importante
resaltar es muy probable que haya un sesgo positivo en nuestra estimación.
5.
Resultados y Análisis
Las regresiones lineales producto de nuestro modelo econométrico se encuentra sintetizadas
en las
Tablas 4, 5, 6
15en total se evaluó el modelo con 16 especificaciones distintas; seis con
el Índice de Progreso Social, cinco con el Índice de Desarrollo Humano y cinco con el PIB
per cápita como medida de desarrollo. Siempre es tenido en cuenta el Índice de Riesgo
Climático y los controles por exposición y vulnerabilidad que son utilizados varían según el
modelo. Un primer resultado general es que el desarrollo parece tener un efecto positivo
sobre las capacidades institucionales a un nivel de significancia del uno por ciento con las
tres variables que utilizamos. Por otra parte según los coeficientes de determinación el
modelo en sus distintas especificaciones explicaría entre 29% y 37% de las variaciones en
capacidades institucionales en Gestión del Riesgo de Desastres. El Índice de Riesgo
Climático también parece tener una relación relevante con el Puntaje de Implementación del
Marco de Acción de Hyogo, salvo por seis de los modelos, el estimador siempre es
estadísticamente significativo y en todos los modelos se mantiene el signo negativo esperado.
15 ***estimadores estadísticamente significativos al 1%, ** estimadores estadísticamente significativos al
24
La
Tabla 4
contiene los resultados de las regresiones lineales en las que el Índice de Progreso
Social fue designado como la variable de desarrollo. En el modelo 5 (M. 5) podemos ver que
según nuestro coeficiente diez unidades adicionales de Progreso Social significarían en
promedio aproximadamente un aumento 0.26 unidades en el Puntaje de la Implementación
del Marco de Hyogo, lo cual representa casi media desviación estándar. Podemos ver que al
incluir la población ya sea en su transformación logarítmica o en millones de habitantes esta
es estadísticamente significativa al 5%. Curiosamente en las regresiones en las que no se
incluyó este control por exposición, fueron los modelos en los que el Índice de Riesgo
Climático alcanzó a ser estadísticamente significativo. Volviendo al modelo 5 (M. 5)
encontramos que un aumento del 10% en población representaría 0.3 más unidades en nuestra
medida de capacidades institucionales. Si tomamos el modelo 3 (M. 3) podemos ver que diez
unidades adicionales en el Índice de Riesgo Climático tendría un efecto negativo sobre el
Puntaje de la Implementación del Marco de Acción de Hyogo de 0.04 unidades. El resto de
controles no son estadísticamente significativos el área y la deuda bruta sobre el PIB tienen
efectos positivos sobre las capacidades institucionales mientras que el hecho de ser un SIDS
tiene un efecto negativo.
Del modelo 7 al modelo 11 (M.7-M.11) en la
Tabla 5
encontramos la especificación en la
que se usa al Índice de Desarrollo Humano (IDH) como variable de desarrollo. Según el
modelo 8 (M.8) un aumento de 0.1, es decir en su escala de uno a cien un aumento de diez
unidades, en el IDH tendría un efecto positivo sobre las capacidades institucionales de 0.19
aproximadamente. Por su parte en este mismo modelo un aumento de diez unidades en el
Índice de Riesgo Climático provocaría una baja de aproximadamente 0.05 en nuestra variable
explicada. En los modelos 7 y 8 esta variable es estadísticamente significativa al 1% y en
modelo 11 al 5%. Para este grupo de regresiones ninguno de los controles fue
estadísticamente significativo el efecto positivo de la población como variable de exposición
se mantiene mientras que la deuda parece generar efectos negativos y contrario al caso de la
Tabla 4
el estimador de la variable dicótoma tiene signo positivo.
25
Tabla 4
Modelos 1-6: Índice de Progreso Social como medida de desarrollo
Variable dependiente: Puntaje en la Implementación del MAH
M.1 M.2 M.3 M.4 M.5 M.6
I. Progreso
Social
0.0237*** (0.0044) 0.0254*** (0.0043) 0.0207*** (0.0048) 0.0256*** (0.0046) 0.0256*** (0.0046) 0.0219*** (0.0044)I. Riesgo
Climático
-0.0027 (0.0017) -0.0018 (0.0022) -0.0036* (0.0018) -0.0018 (0.0019) -0.0018 (0.0019) -0.0035* (0.0018)Población
0.00082**(0.00004)
logPob
0.2813**(0.1303) 0.2996** (0.1283) 0.2996** (0.1336)
Area
0.0365(0.0644) 0.0270 (0.0641) 0.0271 (0.0641) 0.0239 (0.0621)
Deuda/PIB
0.0011(0.0022)
SIDS
-0.0392(0.3945)
Constante
2.18*** -0.0032 2.43*** -0.1362 -0.1052 2.39**Obs
75 75 72 75 75 75R2
0.3507 0.3632 0.3208 0.3648 0.3649 0.3153Nuestro tercer grupo de modelos (M.12-M.16) contenidos en la
Tabla 6
reúne las regresiones
lineales en las que el PIB per cápita es nuestra medida de desarrollo. Diez mil dólares más
en el PIB per cápita tendrían un impacto positivo sobre el Puntaje de la Implementación del
Marco de Acción de Hyogo de aproximadamente 0.15 según el modelo 14 (M.14). Asimismo
en la especificación 16 (M.16) encontramos que un aumento del diez por ciento el PIB per
cápita tendría un efecto positivo de 0.05 sobre nuestra variable explicada. Para todo nuestro
tercer grupo de modelos el Índice de Riesgo Climático es estadísticamente significativo al
menos al 5%. Cuando utilizamos el PIB per cápita en escala logarítmica la magnitud del
efecto del Índice de Riesgo Climático se hace un poco más pequeña. En el modelo 14 (M.14)
diez unidades adicionales en este índice implican 0.074 menos en el nivel de capacidades
institucionales, mientras que en el modelo 16 (M.16) el efecto es de 0.055. Al igual que en
el grupo anterior, ninguno de los controles por exposición o vulnerabilidad fue
estadísticamente significativo. La población mantiene su signo positivo mientras que el área
26
tendría un efecto negativo a diferencia de los otros grupos (M.1-M.11). Por su parte al igual
cuando usamos el IDH el coeficiente de la variable dicótoma tiene signo positivo.
Tabla 5
Modelos 7-11: Índice de Desarrollo Humano como medida de desarrollo
Variable dependiente: Puntaje en la Implementación del MAH
M.7 M.8 M.9 M.10 M.11
I. Desarrollo
Humano
1.82*** (0.3971) 1.85*** (0.4247) 1.49*** (0.534) 1.74*** (0.398) 1.90*** (0.414)I. Riesgo Climático
-0.0049***(0.0017) -0.0048*** (0.0017) -0.0018 (0.0023) -0.0054 (0.0017) -0.0042** (0.0017)
Población
0.00059(0.00044) 0.0005 (0.0004) 0.00042 (0.0019)
logPob
0.1704(0.1318)
Deuda/PIB
-0.00038(0.0023)
Deudaneta/PIB
-0.0014(0.0011)
Inversión
0.0064(0,0088)
-0.017 (0.013)
Area
0.0166(0,0667)
SIDS
0.1409(0,3102)
Constante
2.61*** 2.49*** 3.15*** 2.73*** 1.29Obs
82 77 48 82 82R2
0.3192 0.3277 0.3350 0.3037 0.3184Los resultados obtenidos a partir de nuestro modelo econométrico son coherentes en relación
con lo que se ha venido planteando a lo largo de este trabajo. Si revisamos nuestro análisis
las dos variables que parecen estar explicando las diferencias entre países en capacidades
institucionales para la Gestión del Riesgo de Desastres son el desarrollo y en menor medida
el Índice de Riesgo Climático. La magnitud de los efectos de esta última es menor que la que
generan las variables de desarrollo. Otro aspecto que vale la pena resaltar es que a medida
que usamos medidas de desarrollo más complejas el coeficiente de determinación de nuestro
modelo se hace cada vez mayor. Podemos ver que en los casos en los que nuestra variable
27
explicativa es el PIB per cápita nuestro r-cuadrado se encuentra alrededor del 29% y el 30%.
Para el IDH este es un poco mayor entre 30% y 33% y en el caso del Índice de Progreso
Social nuestro coeficiente de determinación supera el 36%. Esto tiene sentido dado que entre
más compleja sea la medida de desarrollo que utilicemos más va capturar factores que pueden
estar afectando la implementación de políticas públicas.
Tabla 6
Modelos 12-16: PIB per cápita como medida de desarrollo
Variable dependiente: Puntaje en la Implementación del MAH
M.12 M.13 M.14 M.15 M.16
PIB per cápita
0.0146***(0.0034) 0.0146*** (0.0034) 0.0150*** (0.0035)
LogPIB per cápita
0.524***(0.1303) 0.532*** (0.1303)
I. Riesgo
Climático
-0.0073*** (0.0017) -0.0056** (0.0025) -0.0074** (0.0017) -0.0069*** (0.0019) -0.0055*** (0.0020)Población
0.00049(0.00044)
logPob
0.1089(0.1407)
0.1192
(0.1312)
0.1340 (0.1402)
Area
-0.0114(0.0708)
-0.0119
(0.0723)
SIDS
0.1437(0.3153)
0.0876 (0.3174)
Constante
3.836*** 1.1 3.843*** 2.953*** 0.8817Obs
82 82 82 82 82R2
0.3020 0.2901 0.3022 0.2985 0.29116.
Conclusiones
Parece ser que el desarrollo podría explicar en gran medida las diferencias entre países en la
implementación de capacidades institucionales en Gestión del Riesgo, aun cuando
basándonos en este trabajo no podemos establecer categóricamente una relación causal
unidireccional si podemos decir que son dos variables estrechamente relacionadas con una
interacción altamente significativa estadísticamente. Los países desarrollados tienden a tener
mejores instituciones. Al mismo tiempo un país menos vulnerable tiende a ser más
28
