Gustavo Adolfo Hernández Díaz
Departamento Nacional de Planeación, Bogotá (Colombia).
Correo electrónico: ghernandez@dnp.gov.co
Orcid: 0000-0001-7726-8791.
Recibido: 3 de enero de 2024
Evaluado: 2 de abril de 2025
Aceptado: 2 de mayo de 2025
DOI: 10.13043/DYS.100.5
La implementación de la transición hacia una economía baja en carbono conlleva una transformación estructural que implica, a su vez, la contracción o reconversión de los sectores con elevadas emisiones de gases de efecto invernadero, así como el estímulo de actividades económicas menos contaminantes. Este proceso genera diversas vulnerabilidades macroeconómicas para la economía. El análisis que se presenta a continuación explora tres de estas vulnerabilidades, con lo cual se identificó que (a) la asociada al sector externo reviste una alta magnitud, debido a la significativa dependencia de los sectores extractivos; (b) la concerniente al sector fiscal es de menor escala, si bien se incrementa ante la necesidad de mayor esfuerzo fiscal para financiar la reducción de la inversión, resultante de la disminución de las regalías; y (c) en el ámbito socioeconómico, la elevada tasa de informalidad laboral en Colombia representa un desafío para la absorción del impacto sobre el mercado de trabajo.
Palabras clave: transición baja en carbono, exposición macroeconómica, análisis insumo-producto, Colombia.
Clasificación JEL: C67, F18, Q58.
The transition to a low-carbon entails profound significant structural transformations, particularly the scaling down or transformation of high-emission sectors and the advancement of cleaner industries. This process exposes several macroeconomic vulnerabilities. This analysis focuses on three key areas: First, Colombia’s external sector vulnerability is substantial, primarily due to the heavy reliance on extractive industries. Second, although the fiscal sector’s vulnerability is comparatively lower, it increases with greater governmental efforts to compensate for reduced investment resulting from decreased royalties. Third, the country’s high rate of labor informality limits the economy’s capacity to absorb employment shocks arising from the transition.
Keywords: Low-carbon transition, macroeconomic exposure, input-output analysis, Colombia.
JEL classification: C67, F18, Q58.
El Acuerdo de París, adoptado por 196 países en 2015, tuvo como objetivo principal encontrar un consenso para limitar el incremento de la temperatura global a menos de los 2 grados centígrados (preferiblemente 1.5), en comparación con los niveles preindustriales (UNFCCC, 2015). Los Gobiernos de la Unión Europea, Estados Unidos, China, Japón y Corea del Sur representan cerca del 70 % del PIB mundial y más del 55 % de las emisiones globales de gases de efecto invernadero (GEI).
Colombia es uno de los países latinoamericanos con mayor compromiso con los objetivos suscritos en este acuerdo1, a pesar de que su contribución con las emisiones de gases efecto invernadero (GEI) a nivel global son bastantes bajas. Para 2018, los GEI emitidos por Colombia representaron apenas el 0.21 % de las emisiones globales, y el 4.7 % de las latinoamericanas. De otra parte, en términos per cápita, las emisiones de Colombia alcanzan las 1.6 toneladas de dióxido de carbono equivalente (\(tCO_2\text{eq}\)), por debajo del promedio de América Latina y el Caribe, de 2.6 \(tCO_2\text{eq}\)2.
Los países industrializados han comenzado a adoptar políticas orientadas hacia la descarbonización de sus economías. Esta transición implica políticas que impulsen el cambio tecnológico hacia la neutralidad en carbono, con el fin de cumplir con los compromisos adquiridos en el acuerdo. Dichas políticas exigen una rápida reestructuración de la economía, en la que se favorecen los sectores con bajas emisiones (sectores en ascenso), mientras que los sectores con altas en emisiones transforman su forma de producción o, eventualmente, van desapareciendo (sectores en declive).
La transición de una economía hacia la descarbonización genera diferentes efectos a nivel socioeconómicos, derivados de la compleja interrelación entre los sectores productivos en ascenso y aquellos en declive. El caso de Colombia reviste particular interés, dada su marcada dependencia de las exportaciones del sector de hidrocarburos, factor que introduce un riesgo considerable en la consecución de divisas internacionales. De igual manera, es previsible que las finanzas gubernamentales se vean afectadas ante una reducción de los ingresos provenientes de impuestos y regalías del sector, situación que podría derivar en mayores necesidades de financiamiento o en la implementación de ajustes en el gasto público. Estos son aspectos analizados por Bernal et al. (2022) y Godin et al. (2023), quienes ilustran cómo el desbalance externo hace que el gobierno enfrente mayores restricciones para su financiamiento y mayores tasas de interés en el plano doméstico y externo.
En su mayoría, los estudios sobre la transición a una economía baja en carbono se centran en el sector energético, cómo los mencionados anteriormente, sin considerar las interrelaciones con el resto de la estructura económica, lo que puede llevar a una comprensión incompleta de los efectos macroeconómicos. En este sentido, el presente artículo ofrece una estimación de la exposición macroeconómica de la economía colombiana, ante la dinámica de los sectores en declive o ascenso. Para ello, se hizo una adaptación para Colombia del trabajo de Espagne et al. (2023) que, con el cálculo de diferentes indicadores basados en el análisis insumo-producto, evaluaron la exposición externa, fiscal y socioeconómica, para determinar la exposición de la estructura productiva de un país; además de especificar las vulnerabilidades y los riesgos a nivel de estas tres dimensiones. Esta información es importante para diseñar políticas públicas que faciliten una transición justa y equitativa, minimizando los costos y maximizando el crecimiento sostenible.
En primer lugar, se caracterizaron los sectores, mediante la huella de carbono, para conocer cuáles pueden considerarse sectores en acenso o declive. Después se evaluó la exposición macroeconómica de cada sector en tres dimensiones: (1) la dimensión externa, mediante el cálculo de la generación neta de divisas netas; (2) la dimensión fiscal, mediante la estimación de la tasa efectiva de tributación de la producción de los sectores; y (3) la dimensión socioeconómica, por medio del cálculo de la generación de ingresos salariales y de empleos indirectos creados. Finalmente, se hizo una comparación entre los sectores en declive con respecto al resto de los sectores de la economía, para identificar los riesgos en cada dimensión considerada.
El documento se estructura de la siguiente manera. En la siguiente sección, se detallan tanto las fuentes de datos como las transformaciones necesarias para el cálculo de los indicadores. La tercera sección presenta la metodología utilizada para la caracterizar los sectores de acuerdo con la huella de carbono, así como para calcular la exposición externa, fiscal y socioeconómica a nivel sectorial, junto con los resultados de estos indicadores. La cuarta, analiza las vulnerabilidades y riesgos macroeconómicos de una transición de bajo carbono, derivados de la exposición macroeconómica. Finalmente, la quinta sección presenta las principales conclusiones.
Una matriz insumo-producto (MIP) constituye una representación de las interrelaciones entre los diferentes sectores que conforman una economía, a escala nacional o regional. Esta matriz muestra la forma como los productos de un sector son utilizados como insumos por otros sectores, lo cual posibilita la comprensión de las conexiones y dependencias que se establecen entre ellos, así como la identificación de aquellos sectores que revisten una mayor importancia para el funcionamiento del conjunto de la economía.
La estructura insumo-producto utilizada aquí es tomada de la MIP publicada por el Dane para 2017 (disponible en https://bit.ly/4msKs6r). Consta de 68 sectores, con base en las nuevas cuentas nacionales (año base 2015, Anexo), a precios corrientes. Para el cálculo de los encadenamientos, esto es, las relaciones de interdependencia entre los diferentes sectores de una economía, se utilizó la matriz producto-producto.
De otra parte, debe tenerse en cuenta que las matrices son presentadas tanto a nivel doméstico como nacional. Para los cálculos de los indicadores propuestos, se utilizó la matriz doméstica de producción y no las matrices nacionales, ya que estas últimas involucran el consumo intermedio importado, con lo cual los resultados pueden estar sub- o sobreestimados, de acuerdo con el grado de dependencia de las importaciones.
El concepto de huella de carbono se utiliza para describir la cantidad de gases de efecto invernadero generados por un producto (en su uso o su utilización) o una actividad productiva. Para estimar la huella de carbono, se hace una extensión del análisis insumo-producto, al “ampliarlo ambientalmente”, esto es, además de los datos de la estructura productiva, se integra información de la contabilidad física, en este caso de emisiones de GEI al modelo insumo-producto. Ahora bien, este modelo se relaciona en unidades monetarias y la extensión ambiental en unidades físicas (para este caso, gigatoneladas de emisiones de GEI).
La determinación de la huella de carbono precisa del cálculo de la intensidad de emisiones, expresada en \(CO_2\) equivalente por unidad de producción monetaria. Dicho indicador se define como la razón entre las emisiones directas de \(CO_2\) y el valor de la producción total correspondiente a cada sector considerado. Para la estimación de las emisiones directas por sector, se adopta la metodología de Hernández (2021), que establece una correspondencia entre los sectores desagregados presentes en el inventario de GEI del Ideam y las cuentas nacionales, lo que posibilita obtener datos sectoriales de emisiones de GEI, consistentes con la estructura de la economía.
De acuerdo con el Ideam (2018), el sector que más ha aportado a las emisiones de GEI es el del módulo AFOLU: 65 % en promedio para el periodo 1990-2014. Hay que mencionar que dicho aporte ha venido disminuyendo progresivamente: era del 73 % en 1990, pasó al 67 % en 2000; al 60 % en 2010 y al 55 % en 2014. En contraste, el módulo de energía, cuya participación promedio es del 28 %, ha aumentado gradualmente: pasó del 22 % en 1990 al 35 % en 2014.
En menor medida, la participación de las emisiones de los módulos de IPPU y residuos también se ha incrementado: en 1990 la participación del IPPU era de 2 % y de 3 % para el módulo de residuos; pasó a ser, en 2014, de 4 % para el módulo de IPPU; y de 6 % para el modelo de residuos. Como se observa en el figura 1, las emisiones asociadas a los procesos del sector de agricultura, silvicultura y otros usos de la tierra son mayores, ya que corresponden al 59 % de las emisiones totales, por lo que, al tener en cuenta solo las emisiones de energía (con datos del Dane3), estarían subestimándose los efectos de las emisiones de GEI.
Figura 1. Emisiones para Colombia 2014 y 2018 (\(GtCO_2\text{eq}\))
Nota: Energía: contiene el sector de electricidad y transporte. AFOLU: agricultura, ganadería, silvicultura y otros usos de la tierra. IPPU: procesos industriales y uso de productos.
Fuente: elaboración propia a partir de datos del Ideam.
Debe considerarse que las emisiones sectoriales calculadas por el Ideam no corresponden directamente a los sectores de cuentas nacionales del Dane, por lo que se procedió a seguir la metodología de Hernández (2021). Según esta, primero se realiza una correlativa entre cada sector desagregado en el inventario de GEI del Ideam y las cuentas nacionales. Ahora bien, los sectores considerados en el Inventario de GEI aluden a lo que el sector emite en el proceso productivo y no a las emisiones de la producción final de cada sector. En segundo lugar, a fin de obtener las emisiones por sector, se parte de la correlativa entre los sectores del Ideam y las cuentas nacionales; y se asume que las emisiones del proceso productivo son iguales a la participación al consumo intermedio del sector.
El indicador de las vulnerabilidades del sector externo muestra la capacidad de generación de ingresos (en divisas) para la economía a nivel sectorial. La producción de las exportaciones contiene tanto un componente importado como uno doméstico, por lo que, para la construcción del indicador, deben separarse las importaciones intermedias realizadas por el sector, a fin de tomar en cuenta exclusivamente el ingreso generado por el valor agregado doméstico, ya que el valor del consumo intermedio importado, directo e indirecto, no constituye un ingreso para la economía. Para descontar estas importaciones de bienes de consumo intermedio, se utiliza la matriz de consumo intermedio importada, como parte de las MIP publicadas por el Dane.
De otra parte, en la estructura insumo-producto del Dane, se toman las exportaciones netas, esto es, descuenta las importaciones del sector, con lo que podría incurrirse en un problema de doble contabilidad, al utilizarlas para construir el indicador. Entonces, se toman, como fuente alternativa, las exportaciones sectoriales reportadas en la matriz de contabilidad social (MCS) para 2017, publicada por el Dane (disponible en https://bit.ly/44CwuZk).
Para estimar la vulnerabilidad fiscal, se considera la tasa efectiva de tributación pagada por la producción a nivel sector, de forma directa e indirecta. El impuesto pagado tiene un “efecto cascada” sobre la economía, ya que un bien producido en un sector puede ser utilizado como insumo de otro, en mayor o menor medida; luego, el tributo puede ser cobrado proporcionalmente más de una vez.
La tarifa efectiva de tributación para cada sector se calcula como la suma de los ingresos fiscales recaudados por la producción, esto es, los impuestos (y subvenciones a la producción), los impuestos pagados por los salarios y los impuestos al capital. Los datos de los impuestos (y subvenciones) a la producción pueden obtenerse directamente de la MIP. Sin embargo, para los impuestos a los salarios y los impuestos al capital, tienen que realizarse cálculos adicionales, al no contar con información directa de los pagos realizados a nivel sectorial.
Para el impuesto al capital, se calcula una tasa impositiva del 12.7 %, correspondiente a la razón entre los impuestos directos pagados por las empresas y el excedente bruto de explotación, según la MCS de 2017. Esta tasa se aplica de manera uniforme a todos los sectores en la MIP sobre el excedente bruto de explotación. En cuanto a los impuestos sobre los salarios, la tasa se obtiene de una MCS construida por la Dirección de Estudios Económicos del DNP, a partir de la combinación de registros de la GEIH, datos administrativos y Cuentas Nacionales. Esta tasa sectorial incluye los impuestos efectivamente pagados a seguridad social (pensiones y salud), parafiscales, riesgos profesionales, la sobretasa del Sena y otros gravámenes.
Para observar la exposición del mercado laboral a la descarbonización, se observa el mercado laboral en dos dimensiones: empleo y salarios. En el análisis del empleo, se estima el empleo generado indirectamente por cada sector, utilizando el multiplicador de empleo como proxy. Es importante señalar que la disponibilidad de datos sectoriales de empleo del Dane se limita a 25 sectores, mientras que la MIP cuenta con una desagregación de 68 sectores. Por tanto, para la estimación de este indicador, se efectúa una agregación de la estructura insumo-producto a 25 sectores.
A fin de obtener una estimación de los salarios a nivel sectorial, se recurre a la remuneración de los asalariados, como se presenta en la desagregación del valor agregado de la MIP. No obstante, dentro de la estructura de la economía colombiana, el ingreso mixto constituye una fuente de ingresos salariales de considerable relevancia, sobre todo, para los trabajadores del sector informal. El ingreso mixto se define como “el excedente derivado del proceso de producción de las empresas individuales (por ejemplo, familias), descontando el pago de intereses u otros gastos sobre la renta” (Cortés y Pinzón, 2000). Por tanto, en esta categoría, se considera que una parte es ganancias de capital de los propietarios y otra, remuneración de los trabajadores.
Así pues, una parte del ingreso mixto debe ser involucrada en los salarios, para no sesgar los resultados. Para ello, se toman los datos de Céspedes (2011) que, mediante un método de imputación utilizando la Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH), se calcula sectorialmente la parte del ingreso mixto correspondiente a la remuneración de los asalariados (87 %, en promedio) y la parte correspondiente al excedente bruto de explotación (el restante 13 %, en promedio). Por tanto, los salarios sectoriales se componen de la remuneración a los asalariados y la porción correspondiente al ingreso mixto, de acuerdo con la información proporcionada por la MIP.
Se adaptó la metodología propuesta por Espagne et al. (2023), que consiste en utilizar la estructura insumo-producto de una economía, para calcular la exposición sectorial de externa, fiscal y socioeconómica para los sectores en ascenso o declive de una economía. La construcción de los indicadores de exposición macroeconómica, adaptados a la economía colombiana, permite cuantificar el impacto potencial de la transición hacia una economía baja en carbono, sobre variables macroeconómicas clave; así como analizar estos impactos, para diseñar políticas públicas que faciliten una transición justa y equitativa.
Se considera que la oferta de la economía puede ser representada por un vector de producción \(x\) de \(n\) sectores, mientras que la demanda está constituida por el consumo intermedio \(A x\) y la demanda final \(f\). Lo cual puede ser representado de la siguiente manera4:
Donde \(A\) es la matriz de coeficientes técnicos, cuyos elementos \(a_{ij}\) son la cantidad de insumo requerido para producir una unidad de producción. Efectuando las transformaciones necesarias, se encuentran las matrices básicas para construir los indicadores insumo-producto utilizados, \(A\), \(M\), \(B\) y \(G\), las cuales están definidas en el cuadro 1.
Cuadro 1. Transformaciones de la MIP
| Enfoque de Leontief | Matriz de coeficientes técnicos | \(A = Z \hat{x}^{-1}\) |
| Inversa de Leontief | \(M = (I - A)^{-1}\) | |
| Enfoque de Ghosh | Matriz de coeficientes de asignaciones | \(B = \hat{x}^{-1} Z\) |
| Inversa de Ghosh | \(G = (I - B)^{-1}\) |
Nota: Z se refiere a la matriz de consumo intermedio.
Fuente: adaptado de Miller y Blair (2009).
Los encadenamientos usados, generalmente, son los de Rasmussen (1957). La suma de las columnas de la inversa de Leontief (\(e^{T} M\)) miden los encadenamientos hacia atrás, mientras que los encadenamientos hacia adelante se calculan como la suma de las filas de la inversa de Gosh (\(B e\)). La normalización del encadenamiento hacia atrás es \(\frac{n e^{T} M}{e^{T} M e}\), donde \(n\) corresponde al número de sectores de la economía. Del mismo modo, pueden normalizarse los encadenamientos hacia adelante, así: \(\frac{n G e}{e^{T} G e}\).
Hirschman (1958) sugiere que la economía puede caracterizarse, de acuerdo con el tamaño del encadenamiento, si tiene valor superior o inferior con respecto al promedio5. Así pues, después de la normalización del encadenamiento, (1) un sector es “clave”, si presenta altos vínculos hacia atrás y hacia adelante (por encima de la unidad); (2) un sector es “independiente”, si presenta bajos vínculos hacia atrás y hacia adelante (por debajo de la unidad); (3) un sector es “impulsor”, si presenta bajos vínculos hacia atrás pero grandes vínculos hacia adelante; y (4) un sector es de “arrastre”, si presenta grandes vínculos hacia atrás, pero bajos vínculos hacia adelante.
Ahora bien, además de los encadenamientos de Rasmussen, puede utilizarse otro tipo de indicadores para conocer la estructura sectorial de una economía. Por ejemplo, Dietzenbacher et al. (2005) propone utilizar una medida de distancia económica, esto es, la cantidad de sectores por los cuales pasa un estímulo de un sector para afectar a otro. De este modo, se obtiene una medida del tiempo y el costo del ajuste, en consecuencia, de la complejidad del sistema, a nivel sectorial o agregado. Para esto, se utiliza el número y tamaño de los encadenamientos, construyendo una matriz \(APL\)6, que muestra cómo se propaga un aumento de los costos, o de la demanda a través de los sectores de la economía y se acumula en su efecto final.
Como señalan Romero et al. (2009), el valor de cada coeficiente \(APL_{i,j}\) indica la longitud de propagación promedio de un aumento de la demanda (hacia atrás) desde el sector j al sector i, igual a la longitud promedio de propagación de un aumento de costos en el sector i (hacia adelante) que afecta el valor del producto en el sector j. De acuerdo con Dietzenbacher et al. (2005), los coeficientes de la matriz \(APL\) pueden calcularse, desde el lado de la demanda7, como se muestra enseguida:
Donde \(h_{i,j}\) es un elemento de \(H = M (M - I)\) y \(m_{i,j}\) es un elemento de \(M\).
Al considerar la distancia de un sector determinado a cualquier otro sector en la economía, se toman los promedios. Esto puede hacerse desde dos perspectivas: una hacia adelante y otra hacia atrás. El \(APL\) promedio hacia adelante se define de la siguiente manera:
Finalmente, el \(APL\) promedio hacia atrás se define en los siguientes términos:
Pueden clasificarse los sectores de acuerdo con la posición dentro de la cadena de producción. Esto es, si \(FA_i\) tiene valor inferior al promedio (menor a uno en su forma normalizada), estos sectores se encuentran en las etapas iniciales de la cadena de producción. Por el contrario, los sectores con valor de \(FA_i\) superior al promedio (mayor a uno al ser normalizado), se ubican en las etapas finales de la cadena productiva.
Para identificar los sectores en ascenso o en declive, primero se estima la huella de carbono de cada sector. Para esto, se define la intensidad de la emisión sectorial como emisiones de \(CO_2\text{eq}\) por unidad de producción, de la siguiente forma:
Donde \(x_i\) es la producción del sector i, y \(emision_i\) corresponde a las emisiones directas del sector i.
Para obtener la huella de carbono sectorial, que incluye tanto las emisiones directas como las emisiones indirectas, incorporadas a través del uso de insumos de otros sectores, se utiliza el modelo de Leontief, según Alcántara et al. (2014), de la siguiente manera:
Donde \(C\) es una matriz de emisiones directas e indirectas; la matriz \(\hat{c}\) se obtiene diagonalizando el vector de emisiones directas (\(c\)), la matriz \(M\) es la matriz de insumos directos e indirectos para producir una unidad de producción y \(f\) es el vector de demanda de la economía.
A partir de aquí se pueden obtener, los encadenamientos hacia atrás de las emisiones como se muestra enseguida:
En este caso, el subíndice BL indica que es un encadenamiento hacia atrás y el superíndice uw se refiere a que el encadenamiento no está ponderado. El encadenamiento hacia atrás de cada sector, multiplicado por su respectiva demanda es la huella de carbono del sector.
Para evitar sesgos en los encadenamientos, estos pueden ponderarse por la demanda final, restándole importancia a pequeños sectores que toman una parte importante de sus insumos de otros sectores, mientras que su peso en la producción total no es significativo. En el caso del análisis de emisiones, si bien las variaciones en la demanda final de esos sectores tienen mayor impacto en términos de contaminación, su contribución a las emisiones totales es menos significativa. Entonces, si \( \tilde{y}_i = \frac{y_i}{\sum_i y_i} \; y \; \sum_i \tilde{y}_i = 1 \), la ecuación 7 se convierte en la siguiente:
El superíndice w se refiere a que el encadenamiento está ponderado por la producción; y \( \hat{\tilde{y}}\) es la matriz diagonal de las ponderaciones.
Los encadenamientos hacia adelante de las emisiones se pueden calcular como se muestra en la ecuación 9:
Aquí el subíndice \(FL\) indica que es un encadenamiento hacia adelante y \(B\) es la matriz asociada a la matriz de Gosh (cuadro 1). Ahora bien, para evitar los sesgos se pondera por el valor agregado de la economía. Entonces, si \( \tilde{va_i} = \frac{va_i}{\sum_{i} va_i} \; y \; \sum_{i} \tilde{va_i} = 1 \), (9), se convierte en:
Donde \(\hat{\bar{va}}\) es la matriz diagonal de las ponderaciones del valor agregado.
A partir del cálculo de los encadenamientos de las emisiones sectoriales, se hace una clasificación, equivalente a la propuesta por Hirschman (1958), pero para las emisiones de GEI (ponderadas). Como se observa en la figura 2, los sectores que pueden considerarse más contaminantes son: ganadería, transporte terrestre, refinación de petróleo, agricultura, electricidad, petróleo, carbón, comercio y molinería, los cuales participarían con un 26.4 del PIB y serían responsables del 83,7 de las emisiones de GEI. De otra parte, se observa que de los 67 sectores8, 47 de ellos tienen unas emisiones por debajo del promedio, siendo responsables del 45,3 del PIB y emitiendo cerca del 11.7 del total de GEI.
Figura 2. Clasificación de los sectores por emisiones (ponderadas)
Nota: Encadenamientos normalizados con respecto al promedio representado por los ejes.
Fuente: elaboración propia con base en la MIP 2017 publicada por el Dane y las emisiones del BUR3.
El de la electricidad se clasifica como sector “con grandes emisiones” (figura 2b), siendo responsable del 3.8 de las emisiones totales. Como lo muestran Patiño, Alcántara y Padilla (2021), durante el período 1971–2017 la tasa de crecimiento económico promedio anual fue del 3.8 % en Colombia, mientras que la tasa de crecimiento de las emisiones de \(CO_2\) fue del 2.2 % y las emisiones del consumo de energía primaria del 2.5 %. por lo que es muy difícil el mantener una meta de crecimiento económico y a la vez mantener bajo control las emisiones de \(CO_2\) y el consumo de energía, esto es, cumplir con los compromisos adquiridos por Colombia para la reducción de GEI, a menos que exista un cambio estructural de la matriz energética, para generar una desacople de la relación hasta ahora observada entre crecimiento económico y generación de emisiones por parte del sector energético.
Una ventaja de la metodología propuesta es que puede descomponerse la fuente de las emisiones de un sector, esto es, determinar qué tanto se debe a la utilización de los insumos o qué tanto se debe al proceso productivo del sector. Como se observa en la figura 3, para la mayoría de los sectores contaminantes, la fuente principal de sus emisiones no es la forma de producción directa, sino la de sus insumos utilizados. En este sentido, las políticas de transformación productiva pueden encaminarse hacia llevar a que, por ejemplo, los fertilizantes usados en el sector agrícola sean menos contaminantes y, de esta manera, disminuir tanto la contaminación en la producción de fertilizantes como en el sector agrícola.
Figura 3. Fuente de las emisiones (ponderadas)
Nota: la línea punteada representa la línea de \(45^\circ\).
Fuente: elaboración propia con base en la MIP 2017, publicada por el Dane, y las emisiones del BUR3. De otra parte, en el caso de que la forma de producción directa sea la fuente de la contaminación, debería transformarse la forma de producción del sector hacia formas más amigables con el medioambiente, pues, de no hacerlo, el sector podría desaparecer hacia futuro.
Ahora bien, los sectores “más contaminantes” pueden estar relacionados con los sectores “clave” de la economía (figura 4) y con los sectores que concentran su actividad en la producción de bienes intermedios o bienes finales (figura 5). Los sectores “clave” y “con mayores emisiones de \(CO_2\)” son ganadería, molinería, refinación de petróleo y electricidad. Entonces, la aplicación de cualquier clase de política sobre estos sectores impactaría de forma significativa en toda la economía.
Figura 4. Clasificación sectorial y emisiones de GEI
Nota: encadenamientos normalizados con respecto al promedio representado por los ejes.
Fuente: elaboración propia a partir la MIP de 2017, publicada por el Dane, y las emisiones del BUR3.
Figura 5. Cadena de la producción y emisiones
Nota: los encadenamientos están normalizados con respecto al promedio
Fuente: elaboración propia a partir de la MIP 2017, publicada por el Dane, y las emisiones del BUR3.
En el caso del sector de electricidad, hay consenso en cuanto a que su transformación debería estar enfocada hacia una mayor eficiencia del sector y un cambio de la matriz energética hacia la generación de energía “más limpia” (por ejemplo, hidrógeno, eólica o fotovoltaica, etc.). De esta manera, es posible desacoplar el crecimiento económico de la generación de emisiones de GEI por parte del sector energético.
En cuanto a la refinación del petróleo, se ha ido avanzando en el sentido de que la producción del sector tenga menor componente de emisiones de GEI, al aumentar la cantidad de producción de biocombustibles y, de manera indirecta, con los incentivos para el cambio del parque automotor hacia los sistemas híbridos y eléctricos, lo cual contribuye a reducir la huella de carbono del sector transporte, de forma directa. En el caso de la ganadería, el sector enfrenta reto enorme para su transformación, ya que la reducción de GEI (particularmente, metano) puede hacerse mediante el aumento de la productividad, el mejoramiento genético y la reformulación de la dieta. Pero ello generaría aumentos considerables en los costos de producción, con sus consecuentes restricciones prácticas.
Por otra parte, en la figura 5 se observa que la producción de la mayoría de los sectores con mayores emisiones se concentra especialmente en la producción final, a excepción de los sectores de electricidad y transporte terrestre, cuya producción es utilizada principalmente como insumo intermedio, lo cual presenta una oportunidad para reducir las emisiones de GEI totales, ya que, al reducirse sus emisiones de GEI, se amplificaría tal reducción de manera importante hacia toda la economía.
En las siguientes subsecciones, se presenta la forma como los indicadores son calculados, para tener una proxy de la exposición macroeconómica en las dimensiones externa, fiscal y socioeconómica, esta última desde el punto de vista del mercado laboral (empleo y salarios). Adicionalmente, se muestran los resultados en cada una de las dimensiones mencionadas.
La exposición externa muestra que tan vulnerable puede ser una economía ante una reducción en las exportaciones de los sectores en declive. En Colombia, gran parte de las exportaciones está a cargo de los sectores petrolero y carbonífero9, por lo que una reducción de la producción de estos sectores puede llevar a importantes restricciones de la balanza de pagos, lo cual afectaría la estabilidad macroeconómica y, por tanto, el crecimiento sostenible en el largo plazo.
Con el fin de estimar esta exposición, se calcula la generación neta de divisas del sector. Esto permite determinar el volumen de divisas que no dejarían de ingresar al país si cesaran las exportaciones de los sectores en declive. Para esto, se calculan las exportaciones sectoriales por unidad de producción (\(expo_i\)), las cuales vienen dadas por la siguiente expresión:
La producción de bienes exportados utiliza insumos domésticos e importados. Por consiguiente, estos últimos deben restarse de la generación de divisas. Para ello, se estiman los insumos importados, directos e indirectos que se incorporan en la producción sectorial y se sustraen del cálculo de los ingresos por divisas. Los insumos importados dentro de la producción de los bienes pueden obtenerse como se muestra en la ecuación 12:
Donde \(A_m\) es la matriz de consumo intermedio importado; y \(m\) es un vector fila del consumo intermedio importado en la producción del sector.
La generación neta de divisas por unidad de producción exportada (\(nx_i\)), descontados los insumos importados directos e indirectos incorporados, está dada por la siguiente fórmula:
De otra parte, para medir la importancia de un sector en la generación de las divisas en la economía, se suma el aumento neto de divisas y se divide por el aumento total de estas:
La figura 6 y el cuadro 2 muestran la alta dependencia del sector externo en los sectores petrolero y carbonífero, los cuales generan el 42.9 % de las divisas por exportaciones, lo cual evidencia su importancia estratégica para la economía nacional. Esta notable contribución se debe, en gran medida, a que el sector petrolero exporta el 72.2 % de su producción, impulsado por la demanda internacional de crudo, mientras el sector carbonífero alcanza el 94.9 %, resultado de la demanda global de carbón para la generación de energía y procesos industriales y a su moderada utilización de insumos importados10. Esto implica que una parte significativa del valor de las exportaciones se traduce directamente en ingresos de divisas.
Figura 6. Generación de divisas de las exportaciones
Fuente: elaboración propia a partir de la matriz importada de 2017 y la MCS de 2017, publicadas por el Dane.
Cuadro 2. Generación de ingresos por las exportaciones (los 10 mayores)
| Ingresos por cada 1 000 pesos producidos | Importancia (%) | Exportaciones/producción (%) | Participación en las exportaciones (%) | Componente importado (%) | |
|---|---|---|---|---|---|
| Carbón | 891 | 15.6 | 13.4 | 1.1 | 6.1 |
| Petróleo | 628 | 27.3 | 25.3 | 2.8 | 13.0 |
| Trilla | 616 | 5.8 | 5.6 | 0.6 | 16.3 |
| Metales básicos | 309 | 5.9 | 6.1 | 1.2 | 22.3 |
| Alojamiento | 254 | 1.7 | 1.5 | 0.4 | 8.4 |
| Cacao | 195 | 0.5 | 0.6 | 0.2 | 25.8 |
| Maquinaría de oficina | 166 | 0.9 | 1.4 | 0.4 | 48.0 |
| Azúcar | 148 | 1.1 | 1.0 | 0.5 | 8.8 |
| Químicos básicos | 136 | 3.9 | 5.6 | 1.9 | 44.0 |
| Agricultura | 136 | 6.1 | 5.5 | 2.9 | 10.6 |
Fuente: elaboración propia a partir de la MIP 2017 y la MCS de 2017, publicadas por el Dane.
Luego, ante una reducción de la producción del sector petrolero y carbonífero, la economía se tornaría especialmente vulnerable en el frente externo, en concordancia con los resultados de Godin et al. (2023), quienes realizaron distintas simulaciones de trayectorias hacia una descarbonización de la economía colombiana, con lo cual encontraron una elevada vulnerabilidad del sector externo, que depende de la duración de la transición hacia la descarbonización.
El café ocupa el tercer lugar en generación de divisas a través de las exportaciones, con un desempeño cercano al del petróleo: 616 pesos por cada 1 000 producidos, comparado con 628 del petróleo. No obstante, mientras el petróleo contribuye con un 25.3 % a los ingresos totales de exportación del país, el café solo aporta un 5.6 %. De este modo, se estima que las ventas externas del sector cafetero deberían crecer cinco veces para sustituir los ingresos por divisas provenientes del petróleo.
Para identificar cuáles sectores pueden generar mayor vulnerabilidad fiscal del país, se estima la tasa impositiva efectiva sobre la producción a nivel de sector \(( t_i^y )\), que considera los impuestos pagados por los productos, los impuestos a los salarios y los impuestos sobre el capital, de la siguiente forma:
Donde \(t_i^{\text{prod}}\) corresponde a los impuestos y subvenciones pagados al sector; \(\hat{t_i^w}\) son los impuestos pagados por los salarios; y \(t_i^r\), los impuestos pagados a las rentas del capital. El efecto del impuesto, directo e indirecto, pagado por la producción puede ser calculado de acuerdo con la ecuación 16:
La figura 7 muestra que los sectores de ganadería y agricultura, sectores en declive, soportan una carga impositiva significativamente menor que el promedio. Esta diferencia se explica por las mayores subvenciones y exenciones tributarias que reciben, diseñadas para proteger e impulsar el sector agropecuario. En contraste, la carga impositiva entre los demás sectores es bastante uniforme, mientras que el resto de los sectores en declive no está gravado en mayor medida que otros sectores de la economía.
Figura 7. Tasa efectiva de impuestos sobre la producción
Fuente: MIP 2017, publicada por el Dane
Ahora bien, en esta dimensión, es importante considerar la contribución de las regalías provenientes de los sectores de petróleo y carbón en los ingresos fiscales del gobierno, ya que se han convertido en un recurso importante para la inversión pública a nivel local. Conviene recordar que en el marco de la Ley 1530 de 2012 (la cual cobija estos cálculos), la inversión de las regalías es de libre destinación, lo cual no ocurría bajo el anterior marco normativo (Leyes 209 de 1995, 756 de 2002, 863 de 2003 y 1283 de 2009), que tenía una destinación especifica.
Aunque las regalías son una fuente de financiación importante a nivel local para la inversión, la evidencia acerca del efecto de las regalías sobre los departamentos y municipios es mixta. Así por ejemplo, Bonet et al. (2020) encontraron efectos positivos en las inversiones subnacionales tanto en los departamentos como en los municipios. La reforma de 2012 parece haber liderado estos resultados. Por su parte, Ayala y Dall’erba (2021) determinaron que las regalías han afectado negativamente la eficiencia de la provisión de atención médica y educación.
Por otra parte, Rodríguez-Chacón (2023) encontró un efecto positivo sobre la producción y el empleo, de la inversión de las regalías. Determinó que la inversión del SGR a nivel local tiene impacto positivo en el PIB, con un multiplicador cercano a uno, en concordancia con estudios previos, que sitúan el tamaño del multiplicador en el rango 0.0-2.1, con un promedio de 0.8 (López et al., 2018). De otra parte, se observa que el efecto de la inversión es mayor a lo largo del tiempo, pues alcanza su punto máximo después de tres años. En el caso del empleo, se encontraron resultados similares para el cambio en la tasa de ocupación.
La reducción en las regalías deriva en la reducción de los ingresos fiscales de la Nación, lo que se traduce en un mayor esfuerzo fiscal para la consecución de ingresos y, en último término, en mayores dificultades para mantener el déficit fiscal previsto. Estos efectos macroeconómicos, ocurridos en el contexto de la salida de Prodeco de Colombia, fueron analizados en Barbosa et al. (2022), quienes mostraron que habría una reducción del crecimiento de largo plazo.
La dependencia de los países en sectores en declive para el empleo y los ingresos salariales implica que una transición baja en carbono podría exacerbar las desigualdades y la pobreza. Esto, debido a las pérdidas de empleo generadas por la contracción de estos sectores o al elevado costo de su sustitución. Por tanto, el proceso de transición socioeconómica puede resultar significativamente costoso, como demostraron Hernández et al. (2025) para el caso colombiano.
La estimación de las vulnerabilidades a nivel socioeconómico contempla dos subdimensiones fundamentales: los efectos sobre el empleo y la generación de ingresos salariales. El impacto sobre el empleo se evalúa mediante la estimación de la generación de empleo indirecto, a través del cálculo del multiplicador de empleo para cada sector. Por otra parte, se analiza el comportamiento de los ingresos ante una disminución en la producción de un sector determinado, para lo cual se calcula la generación salarial, tanto de forma directa como indirecta, del sector, en relación con el promedio de la economía.
Al estimar el multiplicador del empleo, debe tenerse en cuenta que los datos suministrados por el Dane cuentan veinticinco sectores, por lo que la estructura de la MIP se realiza con dicha agregación. Para calcular el multiplicador del empleo, es necesario tener el número de trabajadores necesarios por unidad de producto, como muestra la siguiente expresión:
Luego, se calcula el empleo involucrado, directa e indirectamente, en el proceso productivo de cada uno de los sectores, esto es, el multiplicador del empleo, en los siguientes términos:
De acuerdo con datos del Dane, los sectores de (1) comercio y (2) agricultura y ganadería generan una tercera parte del empleo de la economía, a diferencia de los sectores de minería (que participa con el 0.9 % del empleo total) y refinación de petróleo (que participa con el 1.4 %), que son poco intensivos en la utilización de trabajo en su proceso productivo11. Sin embargo, esto no implica que tengan un gran multiplicador del empleo. Como se observa en la figura 8, el mayor multiplicador del empleo es para el sector de electricidad (sector D) y agroindustria (sector C01) y el de menor multiplicador es el sector agropecuario (sector A).
Figura 8. Multiplicador del empleo
Nota: agregación a 25 sectores de Cuentas Nacionales
Fuente: elaboración propia a partir la MIP y la matriz de empleo de 2017, publicadas por el Dane.
La reducción en la producción de estos los sectores de minería y refinación de petróleo (sectores B y C04) disminuye la capacidad de respuesta en la creación de empleo de la economía. Aunque esto podría ser contrarrestado, si se incentivara el sector de electricidad (sector D), que tiene mayor multiplicador, el cual, como se mencionó anteriormente, puede ser impulsado mediante el cambio tecnológico y la transición hacia energías más limpias.
En el caso de los salarios, para medir la generación de ingresos salariales de un sector, primero se calcula la contribución salarial sectorial directa por unidad de producción (\(\hat{w}_i = \frac{\text{salarios}_i}{x_i}\)). Para estimar, luego, la participación directa e indirecta de los salarios en la economía como se indica en la ecuación 19:
La contribución de los sectores de petróleo y carbón a los ingresos salariales es relativamente baja, al situarse en 26.5 % y 29.6 %, respectivamente. La baja participación sugiere que una gran parte de los ingresos generados en estos sectores se asigna a la remuneración del capital, incluyendo la inversión en activos fijos, la distribución de dividendos y el pago de regalías e impuestos. De otra parte, los sectores de ganadería y agricultura exhiben una participación significativamente mayor, de 73.8 % y 65.4 % respectivamente, lo que denota mayor importancia de la masa salarial en la distribución del ingreso sectorial. Esta divergencia puede atribuirse a la diferente composición de los factores de producción en cada sector, caracterizada por una menor proporción de empleo, en relación con el capital en el sector de hidrocarburos, en comparación con el sector agropecuario, donde la mano de obra constituye un insumo relativamente más abundante (figura 9).
Figura 9. Participación de los salarios en el valor agregado
Nota: el cálculo de los salarios incluye las remuneraciones a salariados y el ingreso mixto.
Fuente: elaboración propia a partir de la MIP 2017, publicada por el Dane.
La alta exposición de la economía a sectores en declive no se traduce automáticamente en una elevada vulnerabilidad macroeconómica para el conjunto de la economía. Por ejemplo, ante una reducción de las divisas internacionales, derivada de la menor producción de bienes intensivos en emisiones de GEI, una economía con una sólida capacidad productiva y tecnológica para migrar hacia sectores en ascenso o para transformar los sectores en declive puede realizar esta transición de manera más fluida. Esto implica que, ceteris paribus, los países con un alto grado de sofisticación tecnológica y complejidad productiva serían menos vulnerables a una estrategia de descarbonización, a pesar de su nivel de exposición del sector externo.
Como se observa en la figura 10, no existe relación directa entre la exposición del sector externo y la exposición fiscal de la economía. Esto se debe a que los sectores petrolero y carbonífero, que presentan alta dependencia en la generación de divisas para la economía, no se caracterizan por tener tasas impositivas mayores que el promedio. Sin embargo, es importante destacar la presencia de una marcada vulnerabilidad en el frente externo, la cual podría intensificarse ante escenarios de menores precios de estas commodities o menor demanda por parte de la economía global.
Figura 10. Exposición externa y fiscal
Fuente: elaboración propia.
Como se mencionó, una transición fluida hacia una economía descarbonizada depende en gran parte de la capacidad que tenga una economía de poder transformar su aparato productivo hacia sectores en ascenso, esto es, la capacidad de producir bienes con tecnologías o insumos menos contaminantes. Mealy y Teytelboym (2020) desarrollaron un método para estimar las capacidades de los países en productos verdes, basado en el enfoque de la complejidad económica (Hidalgo, 2021). El potencial de complejidad verde (GCP, por sus siglas en inglés) señala qué países tienen mayores capacidades tecnológicas y productivas para migrar a productos verdes en función de los productos para los que ya son competitivos.
Desde esta perspectiva, Colombia ocupó el puesto 87 entre 130 países en el período 2016-2020, habiendo estado en el puesto 104 en el período 2011-2015. Si bien esto representa una mejoría relativa, el potencial de Colombia para diversificar su economía hacia productos más “verdes” sigue siendo limitado. Esta baja capacidad de migración hacia sectores menos contaminantes genera alta vulnerabilidad externa, lo que se traduce, a su vez, en un elevado riesgo macroeconómico para el país.
Adicionalmente, debe considerarse que, a pesar de que los sectores en declive pagan unas tasas efectivas de impuestos no muy elevadas, cercanas al promedio de la economía, la vulnerabilidad fiscal se manifiesta al tomar en cuenta, desde el sector de hidrocarburos, (1) la disminución de las regalías, invertidas por los departamentos y municipios con precarios ingresos fiscales propios y (2) el impacto negativo de la reducción de los ingresos por utilidades que transfiere Ecopetrol a las arcas de la Nación.
Por otra parte, Saget et al. (2020) señalan que la descarbonización de la economía puede conllevar la destrucción de empleo en sectores como los hidrocarburos e industrias altamente contaminantes y, a su vez, generar nuevas oportunidades laborales en sectores con bajas emisiones de GEI, como las energías renovables y la agricultura sostenible. En términos netos, se prevé un impacto positivo. Por consiguiente, es fundamental considerar la magnitud de la exposición a la descarbonización en la dimensión socioeconómica.
Los países con una alta vulnerabilidad socioeconómica a la transición baja en carbono, que tienen elevados niveles de desigualdad de ingresos, una gran proporción de la población por debajo del umbral de pobreza y bajas coberturas de seguridad social, como ocurre en Colombia, están más expuestos a la descarbonización que países donde, a pesar de que las industrias en declive puedan ser importantes para la economía, cuentan con mayor complejidad productiva y capacidad tecnológica, con más elevado ingreso per cápita, menores niveles de pobreza y desigualdad y cuya población esté relativamente bien protegida contra la pérdida de puestos de trabajo.
En la figura 11, se aprecia la exposición socioeconómica de la economía colombiana, donde el eje vertical presenta el multiplicador de empleo del sector y el eje horizontal la participación de los salarios en el valor de producción. Dicha exposición pareciera ser baja, ya que los sectores en declive tienden a ser menos intensivos en empleo y con una proporción de salario en la producción incluso un poco menor que el promedio de la economía.
Figura 11. Exposición socioeconómica
Nota: el tamaño de la burbuja corresponde la tasa de informalidad de acuerdo con la definición del Dane.
Fuente: elaboración propia.
No obstante, cabe señalar que el mercado laboral presenta un elevado nivel de informalidad, con una tasa cercana al 60 %. Esta condición implica que una proporción importante de la población enfrenta un acceso limitado a mecanismos de protección social, tales como el seguro de desempleo y las pensiones. La informalidad laboral, al excluir a los trabajadores del ámbito de la regulación laboral formal, los priva de los derechos y beneficios asociados al empleo formal, dejándolos en una situación de precariedad y desprotección frente a contingencias económicas adversas. En consecuencia, un choque adverso en el mercado laboral, derivado del proceso de descarbonización de la economía, podría no ser absorbido con facilidad por esta población vulnerable, lo que podría traducirse en una vulnerabilidad socioeconómica considerable y en un aumento de la desigualdad social.
Claramente, las vulnerabilidades y riesgos macrocanónicos que puede tener Colombia ante una descarbonización de la economía son en su orden: externo, socioeconómico y fiscal. Para este último, es importante mencionar que esto depende al tomar en cuenta en cuenta el efecto de los hidrocarburos dentro de las finanzas del Gobierno. Por ejemplo, Espagne et al. (2023) mostró que, para Colombia, los principales riesgos son el externo, fiscal y socioeconómico, no obstante, debe comentarse que en el riesgo fiscal no se tiene el efecto de las actividades extractivas en las rentas de la nación y los datos del mercado laboral no son tan detallados como los presentados aquí.
Según Espagne et al. (2023), los países más vulnerables son Trinidad y Tobago, Bolivia y Venezuela; al tener los indicadores más altos en cada indicador propuesto. En Trinidad y Tobago y Bolivia, los impactos indirectos son clave para la exposición socioeconómica, debido a la dependencia económica de la interacción entre sectores en declive y el resto de la economía. En Venezuela, los impactos indirectos son casi inexistentes, ya que el sector petrolero es el principal motor económico.
Por otro lado, la exposición externa no es siempre el factor determinante para la vulnerabilidad macroeconómica ante la descarbonización. Zimbabue, Etiopía, Paraguay y Ecuador, por ejemplo, tienen menor dependencia externa, pero alta exposición en las dimensiones fiscal y socioeconómica. En estas economías, las industrias en declive son importantes para el equilibrio fiscal, la generación de empleo y los salarios, ya sea directa o indirectamente (Paraguay y Ecuador; y Zimbabue y Etiopía, respectivamente).
Adicionalmente a la evaluación de la vulnerabilidad macroeconómica, a través de los diversos indicadores propuestos, se evidencia la heterogeneidad en la exposición a la descarbonización entre los distintos sectores económicos, mediante un análisis multidimensional. En este contexto, la figura 12 presenta los resultados de una comparación entre los sectores en declive y los sectores en ascenso. Los resultados revelan que la exposición externa se concentra, fundamentalmente, en los sectores extractivos de petróleo y carbón, los cuales constituyen los principales generadores de divisas. En contraposición, la vulnerabilidad del sector agropecuario se centra en la dimensión socioeconómica y en las emisiones de GEI, aspecto que también caracteriza a los sectores de electricidad, transporte terrestre y refinación de petróleo. Resulta relevante observar que, a pesar de ser clasificados como sectores altamente contaminantes, el comercio y la molinería exhiben indicadores de exposición a la descarbonización similares a los de los sectores en ascenso.
Figura 12. Exposición multidimensional
| Agricultura (a) | Ganadería (b) | Molinería (c) |
|
||
| Petróleo (d) | Carbón (e) | Refinación de petróleo (f) |
|
||
| Electricidad (g) | Transporte terrestre (h) | Comercio (i) |
|
||
Nota: El valor asociado a cada dimensión es un índice construido como (𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑚í𝑛𝑖𝑚𝑜) / (𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑚á𝑥𝑖𝑚𝑜 −𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑚í𝑛𝑖𝑚𝑜). La dimensión de las exportaciones es el valor generado por cada 1 000 pesos exporta dos. La dimensión de las emisiones es el coeficiente de las emisiones con respecto a la producción. La dimensión de los salarios es la participación, directa e indirecta, de estos en la producción. Y la dimensión fiscal es la tasa de impuestos pagada, directa e indirectamente, por su producción.
Fuente: elaboración propia.
De acuerdo con lo anterior, las acciones de política pueden orientarse hacia distintos aspectos de los sectores económicos, reconociendo la heterogeneidad sectorial en términos de exposición a la descarbonización y vulnerabilidad asociada. Por ejemplo, en el sector eléctrico, puede priorizarse el fomento de las energías renovables, a través del diseño y la implementación de instrumentos económicos como impuestos al carbono y sistemas de comercio de emisiones; también, mediante la promoción de la inversión en investigación y desarrollo de tecnologías de generación limpia.
En el sector agropecuario, por su parte, pueden implementarse políticas de transformación productiva que promuevan la adopción de prácticas más sostenibles, como el uso de sistemas de producción agroecológicos, la promoción de la diversificación de cultivos y la adopción de sistemas de manejo integrado de recursos naturales. Estos no solo podrían mitigar las emisiones de gases de efecto invernadero, sino también contribuir a la diversificación de las exportaciones hacia productos con mayor valor agregado y diferenciación en los mercados internacionales, con el propósito de mitigar la exposición del sector externo.
Adicionalmente, puede establecerse una priorización sectorial en la asignación de recursos y la implementación de medidas, de modo que los sectores con menor exposición a la descarbonización, como el comercio y la molinería, puedan ser objeto de intervenciones a largo plazo, como la promoción de modelos de negocio circulares o la adopción de estándares de producción y consumo sostenibles. Entretanto, sectores como la electricidad y la agricultura requieren la adopción de medidas inmediatas y de gran escala, como la eliminación gradual de subsidios perversos y la implementación de programas de apoyo a la transición hacia sistemas productivos sostenibles, en función de los objetivos de crecimiento sostenible a largo plazo que se establezcan.
Uno de los retos más importantes para llevar a cabo la descarbonización de la economía colombiana es la transformación productiva, ya que además de ayudar a reducir las emisiones de GEI, disminuye la dependencia de la generación de divisas de las industrias extractivas. Adicionalmente, abre nuevas oportunidades para el desarrollo sostenible de la economía. De esta manera, los productos exportados pueden competir en mercados internacionales como el de la Unión Europea.
En este bloque de países, existen diferentes tipos de regulaciones ambientales para que los productos foráneos puedan ser comercializados en su territorio. Por ejemplo, los sectores industriales europeos expuestos a la competencia exterior estaban protegidos mediante la concesión gratuita de derechos de emisión de GEI, mediante el Mecanismo de Ajuste en Frontera de las Emisiones de Carbono —CBAM (cfr. Magacho et al., 2024). En 2023, el Parlamento Europeo aprobó el Reglamento de Deforestación de la Unión Europea, según el cual, para comerciar productos en ese mercado, es necesario certificar que son (1) libres de deforestación, es decir, producidos en tierras que no hayan sido objeto de deforestación después del 31 de diciembre de 2020 y (2) producidos legalmente producidos de conformidad con la legislación pertinente del país de producción.
El avance en una agenda de transformación productiva requiere identificar y evaluar productos con alto potencial para reducir las emisiones de GEI e integrarse al comercio internacional. En este contexto, Beverinotti et al. (2023) identificaron eslabones y oportunidades para Colombia en áreas como la cosecha pesquera, el diseño e I+D textil, la transformación de plásticos y caucho, y la producción y ensamblaje automotriz, a fin de fortalecer la integración latinoamericana y reducir las emisiones de carbono. El estudio también destaca oportunidades específicas de descarbonización, como la adopción de tecnologías de ultracongelación en pesca y producción de envases de resinas recicladas en plásticos.
Por su parte, Grossman et al. (2025) identificó un conjunto de eslabones y productos con el mayor potencial para desarrollar proyectos que aprovechen las tendencias y condiciones de acortamiento de las cadenas de valor para Colombia. A través de un análisis que combina un enfoque cuantitativo intensivo con investigación de campo, el estudio identificó veintitrés productos concretos como oportunidades para la integración en las cadenas globales de valor.
La transición hacia una economía descarbonizada expone a Colombia a diversas vulnerabilidades y riesgos macroeconómicos, los cuales se intensifican en proporción con la dependencia de los sectores intensivos en carbono. El incremento de las vulnerabilidades surge de los desafíos que enfrenta una economía altamente dependiente de dichos sectores, al reestructurar su producción, infraestructura y fuerza laboral. Por ejemplo, la disminución en la demanda de combustibles fósiles no solo incide sobre las empresas extractivas, sino también sobre industrias relacionadas, tales como el transporte, la petroquímica y la construcción, lo que genera un efecto dominó en la totalidad de la economía.
El éxito en el logro de la neutralidad de carbono dependerá de la interdependencia entre los sectores en ascenso y en declive, así como sus conexiones con (1) el resto del mundo, a través de la balanza comercial y financiera; (2) el sector público, mediante los ingresos fiscales; y (3) los hogares, a través de los ingresos laborales y el empleo. En lo que respecta al resto del mundo, la transición implica una reconfiguración de los flujos comerciales y financieros. Por un lado, la reducción en las exportaciones de combustibles fósiles puede afectar negativamente la balanza comercial, particularmente en países donde estos productos representan una fracción significativa de los ingresos. Por otro lado, se abren oportunidades para la exportación de bienes y servicios vinculados con las energías renovables y las tecnologías limpias, lo que podría generar nuevos flujos de inversión extranjera directa. No obstante, se advierte que esta transición no es automática, por lo que requiere implementar políticas que faciliten la diversificación de la economía y la adaptación a los nuevos patrones de demanda global.
En cuanto al sector público, la disminución de los ingresos fiscales provenientes de la industria de los hidrocarburos plantea un desafío importante para el financiamiento del gasto y la inversión en infraestructura. Los impuestos, las regalías y otros ingresos derivados de la explotación de estos recursos constituyen una fuente importante de ingresos para numerosos municipios del país, y su reducción obliga a la búsqueda de alternativas para compensar esta pérdida. Esto podría implicar la implementación de reformas fiscales, la creación de nuevos impuestos verdes o la reasignación del gasto público hacia sectores más sostenibles.
Finalmente, la transición hacia una economía descarbonizada tiene implicaciones significativas para los hogares, tanto en términos de ingresos laborales como de empleo. Si bien la creación de empleo en los sectores en ascenso puede compensar la pérdida de puestos de trabajo en los sectores en declive, se reconoce que este proceso no siempre es lineal ni equitativo. Se considera necesario implementar políticas que faciliten la reconversión laboral, la formación de nuevas habilidades y la protección social de los trabajadores afectados por la transición. Además, la transición puede tener efectos sobre los precios de la energía y otros bienes y servicios. Esto, a su vez, puede afectar el poder adquisitivo de los hogares y la distribución del ingreso.
También se ha puesto de manifiesto la importancia relativa del sector energético para mitigar, al menos parcialmente, las posibles afectaciones de una reducción en la producción del sector petrolero y carbonífero, ya que al ser uno de los sectores clave para la economía, implica que cualquier tipo de política que los afecte se amplía y se esparce rápidamente por toda la economía. Adicionalmente, el energético es uno de los sectores con gran potencial para transformarse para reducir sus emisiones de GEI, a través de una mayor eficiencia de su producción y en el tránsito hacia energías más limpias.
En cuanto a la reducción de la producción de los sectores de carbón y petróleo, los efectos sobre el empleo pueden ser mitigados mediante la transformación productiva hacia sectores de baja contaminación más intensivos en trabajo. Ahora bien, en cuanto al cambio tecnológico, deben darse alternativas para que las personas puedan emplearse en otras actividades, políticas activas para el mejoramiento de las habilidades de los involucrado en los procesos, e involucrar a las personas en el proceso de cambio tecnológico de las actividades en que están involucrados.
| CPC Vers. 2 A.C. | Descripción | CIIU Rev. 4 A.C. | Descripción |
|---|---|---|---|
| 0101 | Agricultura | A | Agricultura, ganadería, caza, silvicultura y pesca |
| 0102 | Café | ||
| 02 | Ganadería | ||
| 03 | Silvicultura | ||
| 04 | Pesca | ||
| 11 | Carbón | B | Explotación de minas y canteras |
| 12 | Petróleo | ||
| 14 | Minerales metálicos | ||
| 15 | Minerales no metálicos | ||
| 86 | Servicio a la minería | ||
| 2101 | Carne y derivados | C01 | Alimentos procesados |
| 2102 | Aceites | ||
| 22 | Lácteos | ||
| 23 | Molinería | ||
| 2301 | Trilla | ||
| 2302 | Azúcar | ||
| 2303 | Cacao | ||
| 2304 | Otros alimentos procesados | ||
| 24-25 | Bebidas | ||
| 26-27 | Textiles | C02 | Fabricación de textiles y prendas de vestir |
| 28 | Prendas de vestir | ||
| 29 | Cuero | ||
| 31 | Madera | C03 | Productos de madera y papel |
| 32 | Papel e impresos | ||
| 33 | Refinación de petróleo | C04 | Refinación de petróleo |
| 34 | Químicos básicos | ||
| 35 | Productos farmacéuticos | ||
| 36 | Caucho y plástico | ||
| 37 | Vidrio | ||
| 41-42 | Metales básicos | C05 |
Fabricación de productos metalúrgicos básicos y equipos de oficina |
| 45 | Maquinaría de oficina | ||
| 43-44 | Maquinaria general | ||
| 49 | Equipos de transporte | ||
| 3801 | Muebles | C06 | Muebles, enseres y otras industrias |
| 3802 | Otras industrias | ||
| 17 | Electricidad | D | Electricidad y gas |
| 6901 | Gas | ||
| 6902 | Agua | E | Agua, alcantarillado y saneamiento básico |
| 9401 | Alcantarillado | ||
| 9402 | Recolección de desechos | ||
| 39 | Recuperación de materiales | ||
| 9403 | Saneamiento básico | ||
| 5301 | Edificios | F01 | Construcción de edificaciones |
| 5302 | Infraestructura | F02 | Construcción de obras civiles |
| 54 | Servicios de construcción | F03 | Servicios para la construcción |
| 61 | Comercio | G | Comercio y reparación de vehículos |
| 87 | Mantenimiento de transporte | ||
| 6401 | Transporte terrestre | H | Transporte y almacenamiento |
| 6402 | Transporte fluvial | ||
| 6403 | Transporte aéreo | ||
| 67 | Servicios de transporte | ||
| 68 | Mensajería | ||
| 6301 | Alojamiento | I | Alojamiento y servicios de comida |
| 6302 | Restaurantes | ||
| 89-96 | Servicios de edición | J | Información y comunicaciones |
| 84 | Telecomunicaciones | ||
| 7101 | Servicios financieros | K | Actividades financieras y de seguros |
| 7102 | Servicios de seguros | ||
| 7103 | Servicios auxiliares de finanzas | ||
| 72 | Servicios inmobiliarios | L | Actividades inmobiliarias |
| 82-83 | Servicios profesionales | M + N | Actividades profesionales y administrativas |
| 85 | Servicios administrativos | ||
| 91 | Administración pública | O | Administración pública y defensa |
| 92 | Educación | P | Educación |
| 93 | Salud | Q | Salud y servicios sociales |
| 96 | Servicios de esparcimiento | R + S |
Actividades artísticas, de entretenimiento y recreación |
| 97 | Otros servicios personales | ||
| 98 | Servicios domésticos | T | Actividades de los hogares individuales |
Nota: descripciones adaptadas de los sectores y cuentas nacionales del Dane.