Artículos

Abrazar la diversidad, avanzar juntos – Resultados de la encuesta del BIS de 2023 sobre monedas digitales y criptomonedas emitidas por bancos centrales


Abrazar la diversidad, avanzar juntos: resultados de la encuesta del BPI de 2023 sobre las monedas digitales de los bancos centrales y las criptomonedas

El noventa y cuatro por ciento de los bancos centrales encuestados están explorando una moneda digital del banco central (CBDC). La encuesta sugiere que los bancos centrales están procediendo a su propio ritmo, adoptando diversos enfoques y considerando diferentes características de diseño. A lo largo de 2023, se ha producido un fuerte repunte de los experimentos y proyectos piloto con CBDC mayoristas, principalmente en las economías avanzadas, pero varias economías de mercados emergentes y en desarrollo también han intensificado su trabajo mayorista de CBDC. En general, la probabilidad de que los bancos centrales emitan una CBDC mayorista en los próximos seis años supera ahora la probabilidad de que emitan una CBDC minorista. Los bancos centrales mejoraron aún más su compromiso con las partes interesadas para informar el diseño de las CBDC. Muchas características de la CBDC aún no se han decidido. Sin embargo, la interoperabilidad y la programabilidad a menudo se consideran para las CBDC al por mayor. En el caso de las CBDC minoristas, más de la mitad de los bancos centrales están considerando límites de tenencia, interoperabilidad, opciones fuera de línea y remuneración cero. Existen diferencias entre las EA y las EMDE, por ejemplo, con respecto al uso potencial de un libro mayor distribuido y los límites de transacción. En cuanto a las criptomonedas, la encuesta indica que, hasta la fecha, las stablecoins rara vez se utilizan para pagos fuera del ecosistema de las criptomonedas. Además, aproximadamente dos de cada tres jurisdicciones encuestadas tienen o están trabajando en un marco para regular las stablecoins y otros criptoactivos.

Introducción

Este documento presenta los resultados de la encuesta del BPI de 2023 sobre las monedas digitales de los bancos centrales (CBDC) y las criptomonedas. Un total de 86 bancos centrales participaron y compartieron información sobre su participación en el trabajo de CBDC, así como sus motivaciones e intenciones para emitir potencialmente una. El documento también proporciona información sobre el uso de stablecoins para pagos y los enfoques regulatorios de los criptoactivos en todo el mundo.

La CBDC se define como una nueva forma de dinero digital, denominada en la unidad de cuenta nacional, que es un pasivo directo del banco central (BIS (2021)). Si la CBDC está destinada a ser utilizada por hogares y empresas para las transacciones diarias, se denomina CBDC minorista. Una CBDC minorista difiere de las formas existentes de instrumentos de pago sin efectivo, como las transferencias de crédito, los débitos directos, los pagos con tarjeta y el dinero electrónico, ya que representa un derecho directo a un banco central en lugar de una responsabilidad de una institución financiera privada. A diferencia de una CBDC minorista, una CBDC mayorista se dirige a un grupo diferente de usuarios finales. Las CBDC mayoristas están pensadas para su uso en transacciones entre bancos, bancos centrales y otras instituciones financieras, por lo que las CBDC mayoristas cumplirían una función similar a las reservas actuales o a los saldos de liquidación que se mantienen en los bancos centrales. Sin embargo, las CBDC mayoristas podrían permitir a las instituciones financieras acceder a nuevas funcionalidades habilitadas por la tokenización, como la componibilidad y la programabilidad. Los resultados presentados en este documento arrojan luz sobre el estado actual y las últimas tendencias en el trabajo de los bancos centrales sobre las CBDC minoristas y mayoristas y sus planes para emitir potencialmente una.

Los criptoactivos se definen como activos digitales emitidos por el sector privado que dependen principalmente de la criptografía y el registro distribuido o tecnología similar (FSB (2020)). A diferencia de las CBDC, los criptoactivos no representan un derecho sobre un banco central. Dado que los precios de los criptoactivos fluctúan de forma constante y brusca, se creó el concepto de stablecoin. Las stablecoins son una subcategoría de criptoactivos que tienen como objetivo mantener un valor estable en relación con una paridad específica. A finales de mayo de 2024, la capitalización bursátil total de los criptoactivos ascendía a 2,7 billones de dólares. Las stablecoins constituían una proporción relativamente pequeña (6%) de este mercado, con una capitalización de mercado de 161.000 millones de dólares.

Dada su pretensión de proporcionar una alternativa estable a otros criptoactivos, las stablecoins tienen un mayor potencial para convertirse en un método de pago ampliamente utilizado. A lo largo de 2023, varios bancos y otros proveedores de servicios de pago tradicionales empezaron a utilizar stablecoins para sus actividades o para emitir stablecoins a sus clientes. Por ejemplo, en abril de 2023, Société Générale lanzó la stablecoin denominada en euros EUR CoinVertible a sus clientes para la liquidación de valores on-chain. En agosto de 2023, PayPal lanzó una stablecoin basada en USD (PYUSD) con Paxos. Además, en septiembre de 2023, Visa anunció que ampliaba sus capacidades de liquidación de stablecoins con USD Coin (USDC) emitidos por Circle a los adquirentes comerciales. Estas iniciativas demuestran que las stablecoins ya no son dominio exclusivo de los proveedores de criptoactivos y pueden impulsar la adopción de las stablecoins para pagos fuera del ecosistema de las criptomonedas. Si no se diseña y regula adecuadamente, el uso a gran escala de las stablecoins para los pagos podría tener graves implicaciones para la seguridad y la eficiencia de los ecosistemas de pago.

Principales características de la encuesta de 2023

Preguntas

La última encuesta sobre CBDC y criptomonedas se llevó a cabo a finales de 2023 por séptimo año consecutivo. La mayoría de las preguntas de los años anteriores se mantuvieron sin cambios para garantizar la coherencia. La encuesta preguntó a los bancos centrales sobre su participación en el desarrollo de un tipo de CBDC minorista, mayorista o ambos tipos de CBDC y, si estaban trabajando en ellos, qué tan avanzado estaba el trabajo. También se investigaron las motivaciones y expectativas actuales para la posible emisión de una CBDC. Se agregaron algunas preguntas nuevas para obtener más información sobre los casos de uso previstos y las características de diseño.

Al igual que en ediciones anteriores, la encuesta incluyó preguntas sobre criptoactivos y stablecoins. En particular, se hicieron preguntas sobre el uso de stablecoins en pagos fuera del ecosistema de las criptomonedas y los enfoques regulatorios de los criptoactivos.

Muestra y cobertura geográfica

Ochenta y seis bancos centrales respondieron a la encuesta de 2023, de los cuales 74 también habían participado en la encuesta de 2022. Además, 38 bancos centrales participaron por sexto año consecutivo. Las jurisdicciones de los bancos centrales que respondieron representan el 81% de la población mundial y el 94% de la producción económica mundial. Veintiocho encuestados son bancos centrales de economías avanzadas y 58 bancos centrales de mercados emergentes y economías en desarrollo (MEED).

Los bancos centrales están intensificando su trabajo sobre las CBDC mayoristas

La participación de los bancos centrales en las CBDC ya era elevada en 2022 y se mantuvo prácticamente constante: a finales de 2023, el 94% de los bancos centrales que respondieron estaban dedicados al trabajo de las CBDC. La mayoría de los bancos centrales están trabajando tanto en CBDC minoristas como mayoristas, aunque no todas. Alrededor del 30% de los bancos centrales se centran únicamente en las CBDC minoristas y el 2% solo en las mayoristas. Más de la mitad de los encuestados (54%) está experimentando con pruebas de concepto y uno de cada tres (31%) está llevando a cabo una prueba piloto.

A lo largo de 2023, el trabajo de CBDC tanto minorista como mayorista avanzó a etapas más avanzadas. Sin embargo, los bancos centrales están adoptando diferentes enfoques y procediendo a diferentes velocidades. Por ejemplo, se ha producido un fuerte repunte de los experimentos y proyectos piloto de EA, en particular con las CBDC mayoristas. La proporción de bancos centrales de AE que realizan pruebas de concepto (81%) o pilotos (33%) aumentó considerablemente (del 60% y el 10%, respectivamente). La proporción de bancos centrales de EMED que trabajan en una prueba de concepto de CBDC al por mayor (39%) o piloto (19%) también creció, aunque de manera menos significativa (del 37% y el 16%, respectivamente). Ejemplos de bancos centrales que recientemente comenzaron a trabajar en un piloto para CBDC mayoristas incluyen el Bangko Sentral ng Pilipinas (Proyecto Agila), el Banco Nacional Suizo (SNB) (Proyecto Helvetia Fase III), la Autoridad Monetaria de Singapur (MAS), el Banco Central Europeo (BCE) y el Banco de la Reserva de Sudáfrica.

El trabajo sobre las CBDC minoristas también avanzó de manera diferente en todas las jurisdicciones en 2023. En particular, ha habido un aumento sustancial en las pruebas de concepto en todos los EA (del 71% al 82%). Por ejemplo, el Consejo de Gobierno del BCE decidió trasladar su trabajo sobre un euro digital de la fase de investigación a la fase de preparación, que implicará pruebas y experimentación. Por el contrario, la proporción de bancos centrales de EMED que realizan una prueba de concepto (29 %) o un proyecto piloto (27 %) disminuyó ligeramente (del 31% y el 29%, respectivamente). La proporción de bancos centrales de EMED que tienen o trabajan en una CBDC minorista en vivo se mantuvo constante. Sin embargo, hay más CBDC minoristas en vivo o en proceso de creación en las EMDE que en las AE. De hecho, las cuatro CBDC minoristas que están actualmente activas se han emitido en una EMED: en las Bahamas, el Caribe Oriental, Jamaica y Nigeria. Además, el 2% de los bancos centrales de EMDE están trabajando ahora en una CBDC activa.

Si bien un número cada vez mayor de bancos centrales están experimentando o probando una CBDC, muchos continúan también participando en la investigación (88%). En el caso de las CBDC minoristas, una de las áreas de investigación de interés se centra en la adopción de una posible CBDC minorista entre los consumidores. Los bancos centrales también han estado estudiando las implicaciones de las CBDC minoristas para la implementación de la política monetaria y la intermediación bancaria. La investigación sobre las CBDC al por mayor ha analizado el papel del dinero del banco central como activo de liquidación para las transacciones en los libros mayores distribuidos.

Los bancos centrales están explorando las CBDC por una variedad de razones

Preservar el papel del dinero del banco central es uno de los principales impulsores del trabajo de las CBDC para más de dos tercios de los encuestados. Los bancos centrales mencionaron que una CBDC minorista podría ayudar a garantizar la unicidad del dinero, que se refiere a la convertibilidad a la par entre las diferentes formas de dinero. Varios bancos centrales han expresado su preocupación de que esta unicidad del dinero pueda verse amenazada por la aparición de nuevas formas de dinero emitido de forma privada. Otros informaron de que una CBDC mayorista reforzaría el papel del dinero del banco central como activo de liquidación en un ecosistema tokenizado.

Los bancos centrales también están explorando las CBDC por otras razones, y existen algunas diferencias notables entre las CBDC minoristas y mayoristas. En el caso de las CBDC minoristas, gran parte del trabajo está impulsado por el objetivo de mejorar la eficiencia de los pagos nacionales, por ejemplo, sirviendo de plataforma para una mayor innovación, y promover la seguridad de los pagos (gráfico 5, panel superior). A lo largo de los años, estas dos motivaciones se han vuelto igualmente importantes para las EA y las EMED.

La importancia de la inclusión financiera como motor para las CBDC minoristas también está convergiendo entre las AE y las EMED. Si bien sigue siendo una razón más importante para las economías emergentes y en desarrollo que para las economías emergentes, el año pasado fueron más los bancos centrales que informaron de que la inclusión financiera era uno de sus impulsores. En particular, varios bancos centrales de AE participantes informaron de que una CBDC minorista puede aportar beneficios adicionales en términos de acceso a los servicios financieros digitales (a menudo denominados inclusión financiera digital).

Al igual que en años anteriores, el trabajo sobre las CBDC mayoristas está impulsado principalmente por el deseo de mejorar los pagos transfronterizos, tanto en las AE como en las EMED. En particular, algunos encuestados mencionaron que una CBDC mayorista podría abordar los desafíos a los que se enfrentan los pagos transfronterizos en la actualidad, como los altos costos, la baja velocidad, el acceso limitado y la insuficiente transparencia. En contraste con el caso de las CBDC minoristas, la inclusión financiera es la motivación menos importante para que los bancos centrales exploren las CBDC mayoristas. Sin embargo, algunos bancos centrales, especialmente en las economías emergentes y en desarrollo, consideran la inclusión financiera como parte de su trabajo mayorista de CBDC, por ejemplo, explorando opciones para ampliar el acceso al dinero del banco central para los proveedores de servicios de pago no bancarios.

La emisión a medio plazo es más probable para las CBDC mayoristas que para las minoristas

A medida que los bancos centrales ampliaron su trabajo sobre las CBDC mayoristas, también ajustaron sus expectativas sobre cuándo emitir una posiblemente. En general, los bancos centrales esperan lanzar un poco más tarde de lo que esperaban el año pasado. En particular, mientras que menos encuestados esperan emitir una CBDC mayorista a corto plazo, es probable que un poco más (22%, frente al 17% del año pasado) lo haga ahora a medio plazo. Además, menos bancos centrales (38%, frente a 44%) dijeron que sería poco probable que emitieran a medio plazo.

Las expectativas sobre el momento de la introducción de una posible CBDC mayorista difieren entre los bancos centrales de AE y EMDE. En línea con el aumento de los experimentos al por mayor y los proyectos piloto de economías avanzadas, los bancos centrales de las economías emergentes suelen considerarse más propensos que los de las economías emergentes y en desarrollo a emitir una a corto plazo (19% frente a 9%, respectivamente).

En comparación con el año pasado, un número ligeramente menor de bancos centrales considera probable que emita una CBDC minorista en los próximos tres años (12%, frente al 18%) o en cuatro y seis años (16%, frente al 21%). Este descenso se debe principalmente a un ajuste de las expectativas de los bancos centrales de los mercados emergentes y en desarrollo. Además, un mayor número de bancos centrales, tanto en EMED como en AE, indicaron que la emisión a corto o medio plazo podría ser una posibilidad, lo que puede interpretarse como un mayor grado de incertidumbre. Al igual que en años anteriores, la probabilidad de emitir una CBDC minorista suele ser mayor para los bancos centrales de EMED que para los bancos centrales de AE.

En resumen, la probabilidad de que se emita una CBDC mayorista en los próximos seis años es ahora mayor que la del comercio minorista. Sobre la base del número de bancos centrales que indicaron que es muy probable que comiencen a emitir una CBDC en los próximos años, podría haber seis CBDC minoristas y nueve mayoristas adicionales circulando públicamente hacia finales de esta década. En línea con las expectativas ajustadas a la baja para la emisión de CBDC minoristas, se trata de menos CBDC minoristas de las que se predijeron el año pasado.

Características probables de las CBDC minoristas: límites a las tenencias, interoperabilidad nacional, funcionalidad fuera de línea y no remuneración

A medida que avanza el trabajo sobre las CBDC, los bancos centrales están dando forma a sus ideas sobre su potencial CBDC minorista. Más de dos tercios de los encuestados consideran que una (potencial) CBDC minorista está sujeta a límites de tenencia (AE: 68%; EMED: 63%) es interoperable con sus sistemas de pago nacionales (AE: 75%; EMDEs: 78%) y permite pagos offline (AEs: 68%; EMED: 69%).19 Además, el 50% de las EA y el 35% de las EMED consideran una CBDC minorista que se pueda utilizar sin una cuenta bancaria, y el 50% de las EA y el 43% de las EMED pueden exigir a los comerciantes que la acepten.

Otra característica que se discute a menudo en el contexto de las CBDC minoristas es la remuneración. Más de uno de cada dos bancos centrales no tiene intención de pagar intereses sobre una posible CBDC minorista. Sin embargo, no todos los bancos centrales excluyen a priori esta característica. Por ejemplo, el Banco de Israel anunció que su posible CBDC minorista puede tener la opción de devengar intereses.

Las EA y las EMED no solo difieren en términos del tipo y el estado de su trabajo con CBDC; También están contemplando diferentes diseños. Hay cuatro diferencias clave. Es probable que más bancos centrales de EMED emitan una CBDC minorista en un libro mayor distribuido que los bancos centrales AE. Esto puede reflejar su voluntad de dar un salto al pasar de los sistemas heredados a las tecnologías de vanguardia. Además, las EMED parecen tener más probabilidades que las AE de tener una CBDC que pueda programarse para fines específicos (dinero programable). Los bancos centrales de la UEMD también parecen más propensos a imponer límites a las transacciones que los bancos centrales de las economías emergentes. Esto puede deberse a los desafíos relacionados con la realización de procedimientos de conocimiento del cliente (KYC) cuando los usuarios carecen de la documentación adecuada. Por ejemplo, en Nigeria, las personas tienen la opción de abrir una billetera eNaira sin una cuenta bancaria utilizando información básica como una foto y un número de teléfono. Sin embargo, una cartera de este tipo está sujeta a límites de transacciones diarias relativamente bajos. Otra diferencia notable es que los bancos centrales de AE suelen ser más propensos a considerar una CBDC minorista que también pueda ser utilizada por no residentes, sujeta a restricciones.

Sin embargo, muchas características de las CBDC minoristas aún están indecisas, tanto en las EMDE como en las AE. Por ejemplo, más de la mitad de los bancos centrales no están seguros de si su posible CBDC minorista sería interoperable con otras CBDC y sistemas de pago en el extranjero. Además, la mayoría de los bancos centrales aún no han decidido si incorporarán medidas de gestión de los flujos de capital.

La interoperabilidad es una prioridad para los bancos centrales para las CBDC mayoristas

Muchos bancos centrales planean hacer que su potencial CBDC mayorista sea interoperable. Es probable que alrededor de dos de cada tres bancos centrales establezcan la interoperabilidad con sus otros sistemas de pago nacionales (AE: 69%; EMEDs 58%). También se tiene en cuenta la interoperabilidad transfronteriza, aunque con menos frecuencia que la interoperabilidad nacional. Además, existen diferencias notables entre países: en particular, los bancos centrales de los mercados emergentes y emergentes están considerando una CBDC mayorista que sea interoperable con las CBDC de otras jurisdicciones (AE: 31%; EMDs: 53%) y con otros sistemas de pago transfronterizos (AE: 23 %; EMDEs: 53%). Un número significativo de bancos centrales también prevén una posible CBDC mayorista que permita pagos programables (AE: 62%; EMDEs: 39%) y que se basa en la tecnología de registro distribuido (DLT) (AEs: 39%; EMDEs: 42%).

Las AE y las EMDE también tienen diferentes perspectivas sobre una variedad de otras características de diseño de CBDC al por mayor. Los bancos centrales de las economías emergentes y en desarrollo consideran la participación obligatoria de los proveedores de servicios de pago con más frecuencia que los de las economías emergentes. Es posible considerar que esta participación obligatoria fomenta la inclusión financiera. Además, es más probable que los bancos centrales de los mercados emergentes y emergentes apliquen medidas de gestión de los flujos de capital. Por el contrario, las EA son más propensas que las EMDE a ofrecer una CBDC mayorista que pueda programarse para fines específicos (dinero programable).

Sin embargo, al igual que con las CBDC minoristas, aún no se han tomado muchas decisiones de diseño. En particular, los bancos centrales de las economías emergentes y emergentes no están seguros de hacer que sus CBDC mayoristas sean accesibles a los proveedores de servicios de pago extranjeros.

Los bancos centrales prevén una variedad de casos de uso para sus posibles CBDC

Los casos de uso previstos difieren notablemente entre las CBDC minoristas y mayoristas. En el caso del comercio minorista, más de dos de cada tres bancos centrales que respondieron a la pregunta sobre posibles casos de uso se centran en los pagos de persona a persona (71 %) y los pagos gubernamentales (67%), y aproximadamente la mitad prevé una CBDC minorista que pueda utilizarse para pagos en línea (52%) y compras en el punto de venta (49%). Por ejemplo, el proyecto piloto de CBDC minorista en la India que se puso en marcha a finales de 2022 permitió los pagos de persona a persona y de persona a empresa utilizando una rupia digital (Banco de la Reserva de la India (2024)). Del mismo modo, el BCE está investigando los pagos en línea y fuera de línea de persona a persona, en el punto de venta y en el comercio electrónico para su potencial euro digital. Muchos menos bancos centrales anticipan que su potencial CBDC minorista se utilizará para pagos entre empresas o para pagos transfronterizos.

Los dos casos de uso más mencionados para las CBDC mayoristas son la liquidación de pagos interbancarios (46%) y la entrega frente al pago (50%). Algunos bancos centrales también consideran una posible CBDC mayorista para transacciones en divisas (24%) o transacciones de pago contra pago (17%). Esto se alinea con los casos de uso explorados en varias pruebas de concepto, experimentos y pilotos. Por ejemplo, el Proyecto Mariana del Centro de Innovación del BPI demostró la viabilidad técnica de los creadores de mercado automatizados para el comercio y la liquidación de CBDC al por mayor, y el BNS lanzó un proyecto piloto (Helvetia Fase III) para emitir CBDC al por mayor para la liquidación de transacciones de bonos. Del mismo modo, la MAS puso a prueba la emisión en vivo de una CBDC mayorista para liquidar pagos en bancos comerciales.

Los bancos centrales están reforzando aún más su participación en las partes interesadas

A lo largo de 2023, los bancos centrales han mejorado aún más su participación de las partes interesadas para informar sobre el diseño de sus posibles CBDC. El grado de compromiso y los tipos de entidades con las que los bancos centrales trabajan o dialogan difieren entre las CBDC mayoristas y minoristas y entre las AE y las EMED.

En el caso de las CBDC minoristas, la participación de las partes interesadas es más común en las AE que en las EMDE. Sin embargo, aumentó universalmente y en todos los tipos de entidades. Tanto los bancos centrales de la AE como los de los mercados emergentes y de Europa y Desarrollo Económico (EMED) colaboraron principalmente con sus gobiernos y/u otras autoridades públicas, proveedores de tecnología externos y otras entidades del sector privado, como los bancos comerciales. Por ejemplo, el Banco de Japón creó un «Foro de CBDC» con empresas del sector privado para discutir el desarrollo de un posible yen digital. Además, el Banco Nacional de Georgia seleccionó recientemente a una empresa de tecnología para su proyecto GEL digital.

En el caso de las CBDC al por mayor, existen algunas diferencias notables entre las EMDE y las AE. En las economías emergentes y en desarrollo, se ha producido un aumento especialmente fuerte de la colaboración con otros bancos centrales para informar sobre las decisiones de diseño nacionales, así como con otras entidades públicas. Un ejemplo es el Banco Central de Brasil, que seleccionó tanto a entidades privadas como públicas para participar en el proyecto piloto de Drex.29 Los bancos centrales de AE también aumentaron su cooperación con otras entidades, como proveedores de tecnología de terceros y otras entidades privadas. Por ejemplo, la MAS está trabajando con la industria para probar la viabilidad técnica y la infraestructura de un posible dólar digital de Singapur, y la Autoridad Monetaria de Hong Kong anunció que establecería una comunidad de arquitectura de CBDC al por mayor formada por expertos de diversas disciplinas, incluidos bancos, proveedores de servicios de criptoactivos, empresas tecnológicas y académicos. Del mismo modo, el Proyecto Agorá, que fue lanzado recientemente por el BIS Innovation Hub, siete bancos centrales y un grupo de empresas financieras privadas convocadas por el Instituto de Finanzas Internacionales (IFF), explorará cómo los depósitos de los bancos comerciales tokenizados pueden integrarse con el dinero del banco central mayorista tokenizado.

Hasta la fecha, la participación de los usuarios finales es relativamente limitada tanto en las EA como en las EMED. Alrededor del 28% de los bancos centrales involucran a los usuarios finales en su trabajo de CBDC minorista y el 18% lo hace para CBDC mayoristas. No existe un enfoque único que garantice la adopción de nuevos instrumentos de pago, pero las condiciones necesarias incluyen que satisfagan las necesidades de los usuarios finales y que los usuarios finales tengan un nivel adecuado de conocimientos financieros. Esto también lo demuestran las experiencias de casos de uso de CBDC en vivo. Las lecciones aprendidas en el diseño y lanzamiento de eNaira en Nigeria, por ejemplo, incluyeron la necesidad de crear conciencia, obtener la aceptación de las partes interesadas e involucrar a las partes interesadas de manera temprana y frecuente.

Los bancos centrales utilizan diferentes enfoques para involucrar a los usuarios finales, incluidas las conversaciones bilaterales, las reuniones multilaterales y las consultas públicas. Por ejemplo, el Banco de la Reserva de Nueva Zelanda lanzó recientemente una consulta pública sobre opciones de diseño de alto nivel para una posible CBDC llamada «efectivo digital». El Banco de Inglaterra y el Banco de Canadá publicaron respuestas a sus consultas públicas celebradas en 2023 sobre una posible libra digital y un dólar canadiense digital, respectivamente.

El uso de stablecoins para pagos fuera del mercado de las criptomonedas sigue siendo insignificante

Más de la mitad de los bancos centrales que respondieron (63%) dijeron que han acelerado su trabajo sobre las CBDC en reacción a los desarrollos en monedas estables y otros criptoactivos. Si no se diseña y regula adecuadamente, el uso a gran escala de las stablecoins para los pagos podría tener graves implicaciones para la seguridad y la eficiencia de los ecosistemas de pago. Además, un uso generalizado de las stablecoins y otros criptoactivos en general podría afectar a la estabilidad financiera.

Hasta la fecha, el uso de stablecoins para pagos fuera del ecosistema cripto sigue siendo extremadamente limitado. Independientemente del propósito del pago, más de la mitad de los bancos centrales indicaron que el uso de monedas estables dentro de sus jurisdicciones sigue siendo trivial o insignificante. Según los encuestados, cuando se utilizan de forma distinta al comercio de criptomonedas o en las finanzas descentralizadas, se trata principalmente de grupos de nicho para las remesas y los pagos minoristas. La relevancia de las remesas como caso de uso para las stablecoins y otros criptoactivos también ha sido destacada por otros informes. Por ejemplo, alrededor del 5% de las remesas que fluyeron hacia México en 2022 se realizaron utilizando stablecoins u otros criptoactivos.

Sin embargo, muchos bancos centrales no están seguros del uso actual de las stablecoins: dependiendo del propósito del pago, alrededor del 18-25% de los bancos centrales dijeron que no saben hasta qué punto las stablecoins se utilizan como método de pago. De hecho, varios documentos e informes han señalado la falta de datos y comprensión adecuados del uso de las stablecoins (y otros criptoactivos) como un desafío importante.

De lo macro a lo micro: cada vez son más las jurisdicciones que estudian el uso de los criptoactivos

La proporción de jurisdicciones que recopilan datos y/o estudian el uso de stablecoins y otros criptoactivos está aumentando constantemente. Aunque los criptoactivos se diferencian de las CBDC en que no representan un derecho a un banco central, la información sobre los usos y usuarios de los criptoactivos podría informar las decisiones de diseño de las CBDC. Por ejemplo, el uso de criptoactivos podría arrojar algo de luz sobre posibles casos de uso, factores críticos que influyen en la adopción y las tecnologías empleadas. El aumento de los esfuerzos para comprender mejor el uso de las stablecoins y otros criptoactivos también puede ayudar a identificar las implicaciones para la estabilidad financiera y monetaria, además de los estudios más macroeconómicos realizados en los últimos años. El creciente número de estudios macroeconómicos, incluidos los de organismos internacionales como el Banco de Pagos Internacionales (BPI), el BCE, el Fondo Monetario Internacional (FMI) y el Consejo de Estabilidad Financiera (FSB), podría explicar el lento descenso de la proporción de jurisdicciones que se han ocupado recientemente de este tema (68% en 2023, frente al 73% en 2022).

Dos de las tres jurisdicciones pronto lo harán regulan los criptoactivos

Más del 60% de las jurisdicciones encuestadas tienen actualmente o están desarrollando un marco regulatorio para las stablecoins y otros criptoactivos. La mayoría de estas jurisdicciones optaron o están desarrollando una regulación a medida (48%), ya que las oportunidades, riesgos y/o características de los criptoactivos no encajarían perfectamente dentro de sus marcos regulatorios existentes. Ejemplos de jurisdicciones que lanzaron o están trabajando en un marco regulatorio adaptado incluyen el Reino Unido, la RAE de Hong Kong y Singapur para las stablecoins y la Unión Europea para los criptoactivos en general.33 Una proporción mucho menor de jurisdicciones regulan los criptoactivos sobre la base de la regulación financiera existente (9%) o planean hacerlo (6%). A la fecha, una de cada tres jurisdicciones no cuenta con un marco regulatorio y actualmente no lo está desarrollando.

Los marcos regulatorios existentes (y futuros) tienen como objetivo principal proteger a los inversores y consumidores (89%), salvaguardar la estabilidad financiera (83%) y combatir las finanzas ilícitas (82%). Además, muchas jurisdicciones decidieron regular los criptoactivos con el objetivo de promover la eficiencia, la innovación y la competencia del mercado (74%) y garantizar la seguridad y solidez de las instituciones reguladas (70%).

Dada la naturaleza sin fronteras de las stablecoins y otros criptoactivos, es fundamental que las jurisdicciones defiendan la aplicación oportuna y coherente de las normas y recomendaciones internacionales para evitar el arbitraje regulatorio, garantizar la innovación responsable y proteger a los consumidores e inversores. Entre los ejemplos de normas pertinentes se incluyen las orientaciones del Comité de Pagos e Infraestructuras de Mercado (CPMI) del BPI y de la Organización Internacional de Comisiones de Valores (IOSCO) sobre cómo aplicar los Principios CPMI-IOSCO para las infraestructuras de los mercados financieros (PFMI) a los acuerdos de stablecoins de importancia sistémica y las recomendaciones de alto nivel del FSB sobre la regulación, supervisión y supervisión de los acuerdos de «stablecoins globales».

Conclusión

Las CBDC se han convertido en un tema de interés mundial. A finales de 2023, el 94% de los 86 bancos centrales encuestados estaban explorando una CBDC. Con el tiempo, el trabajo de las CBDC ha evolucionado desde la investigación teórica sobre las posibles implicaciones para los pagos, la implementación de la política monetaria y la estabilidad financiera hasta experimentos de la vida real para probar la viabilidad y conveniencia de características de diseño específicas. Hasta la fecha, más de la mitad de los bancos centrales están trabajando en pruebas de concepto, y uno de cada tres está llevando a cabo una prueba piloto.

Muchos debates e informes sobre las CBDC de los últimos años se han centrado en las CBDC minoristas. ¿Están los bancos centrales cambiando su atención a las CBDC mayoristas? La encuesta mostró un fuerte aumento en el número de experimentos al por mayor, principalmente en AE, pero varios bancos centrales de EMED también intensificaron su trabajo mayorista de CBDC. Además, la probabilidad de que los bancos centrales emitan una CBDC en los próximos seis años es ahora generalmente mayor para las CBDC mayoristas que para las minoristas.

Los bancos centrales mejoraron aún más su compromiso con una amplia gama de partes interesadas para informar el diseño de sus posibles CBDC. Muchas características aún no se han decidido, y existen diferencias entre los EA y los EMDE. Sin embargo, más de la mitad de los bancos centrales están considerando una CBDC minorista que esté sujeta a límites de tenencia, sea interoperable con los sistemas de pago nacionales existentes, permita pagos fuera de línea y no devengue intereses. En lo que respecta a las CBDC mayoristas, muchos bancos centrales ya consideran probable que incorporen la interoperabilidad y la programabilidad.

Preservar el papel del dinero de los bancos centrales en medio de la rápida digitalización y la aparición de fondos emitidos de forma privada es un importante impulsor del trabajo de muchos bancos centrales en materia de CBDC. La encuesta mostró que, hasta la fecha, las stablecoins apenas se utilizan para pagos fuera del ecosistema de las criptomonedas, aparte de cierto uso por parte de grupos de nicho para remesas y pagos minoristas. Cuando se utilizan a mayor escala y no están debidamente reguladas y supervisadas, las stablecoins pueden comprometer la seguridad y la eficiencia de los pagos y del sistema financiero en general. La encuesta demostró que dos tercios de las jurisdicciones encuestadas tienen o están trabajando en un marco para regular las stablecoins y otros criptoactivos.

Claramente, cada jurisdicción es única en términos de condiciones económicas y sociales, mercados de pago y objetivos políticos. Esto influye en las decisiones sobre si emitir una CBDC y cuándo, y sobre si regular las stablecoins y cómo hacerlo. Dado que las jurisdicciones pueden moverse en direcciones diferentes o más rápido que otras, la cooperación global es clave. Aunque las decisiones sobre las CBDC y la regulación de los pagos son soberanas, las jurisdicciones deben colaborar y coordinarse para ofrecer a los usuarios una experiencia de pago segura y eficiente, tanto a nivel nacional como internacional. En última instancia, las innovaciones en los pagos ofrecen oportunidades y riesgos para todos. La mejor manera de navegar a través de estos es abrazar la diversidad y avanzar juntos.



Promoción de la contabilidad mundial de los gases de efecto invernadero para impulsar las acciones climáticas de las empresas y las prácticas asiáticas


La divulgación de información relacionada con el clima está avanzando rápidamente en todo el mundo, especialmente entre las grandes empresas que cotizan en bolsa. Cada vez es más importante que las empresas comuniquen su compromiso y estrategias detalladas para lograr cero emisiones netas de gases de efecto invernadero (GEI) (o neutralidad de carbono) en sus actividades productivas y operativas. Estas estrategias enfatizan, entre otros elementos, que las empresas deben calcular sistemáticamente los datos reales de emisiones de GEI y sus perspectivas, utilizando un método unificado, y demostrar el progreso hacia sus objetivos de reducción de emisiones.

El mundo ha entrado en una era en la que los esfuerzos para abordar el cambio climático ya no se reconocen simplemente como tácticas de marca o marketing que utilizan palabras como «ecológico», «respetuoso con el medio ambiente» y «natural». A menos que las acciones corporativas se consideren realmente beneficiosas para el medio ambiente, las empresas corren el riesgo de enfrentarse a críticas de lavado verde y litigios, lo que podría dañar la reputación y perder potencialmente a socios comerciales e inversores. Por lo tanto, es esencial que las empresas mejoren la divulgación de información y entablen un diálogo con una amplia gama de partes interesadas, incluidos accionistas, inversores e instituciones financieras, proveedores y grupos de la sociedad civil. Estos diálogos, conocidos como compromiso, no solo brindan una oportunidad para que las partes interesadas profundicen su comprensión de los esfuerzos de descarbonización de una empresa, sino que también sirven como plataformas valiosas para recopilar información sobre las tendencias globales y las acciones de otras empresas. Entre las empresas globales, los directores ejecutivos y otros miembros de la junta directiva están tomando cada vez más la delantera en la interacción con los inversores.

Para aumentar la confianza de los inversores y aumentar la financiación climática, es importante que las empresas divulguen información relacionada con el clima basada en los estándares mundiales, en particular los desarrollados por el Consejo de Normas Internacionales de Sostenibilidad (ISSB), establecido por la Fundación IFRS en 2021. En junio de 2023, el ISSB emitió dos normas importantes: los Requisitos Generales para la Divulgación de Información Financiera relacionada con la Sostenibilidad (NIIF S1) y la Divulgación de Información Relacionada con el Clima (NIIF S2). La NIIF S2 incluye descripciones detalladas de la divulgación de información relacionada con el clima basada en cuatro pilares: gobernanza, estrategia, gestión de riesgos y métricas y objetivos. Los estándares también incluyen siete métricas intersectoriales, incluidos los datos de emisiones de GEI. Dado que estos datos son esenciales para medir y evaluar las acciones de mitigación del cambio climático y la financiación climática asociada, promover la divulgación de datos sobre emisiones de GEI por parte de las empresas es el primer paso para los gobiernos y los supervisores financieros de todo el mundo.

Este informe de políticas es parte del Diálogo Asiático de Financiamiento Climático ADBI-ADB, una iniciativa del Instituto del Banco Asiático de Desarrollo (ADBI) en colaboración con el Banco Asiático de Desarrollo (ADB), para promover el intercambio de información y la conciencia de los gobiernos, reguladores financieros y bancos centrales de Asia y el Pacífico sobre los riesgos y oportunidades climáticos. También es importante que profundicen en la comprensión de la importancia de promover que las empresas y las instituciones financieras divulguen información relacionada con el clima sobre la base de los estándares globales. Comprender la divulgación de información de cada economía y las políticas financieras relacionadas dentro de la región también ayudará a prevenir una fragmentación de los enfoques y, por lo tanto, a ampliar conjuntamente el financiamiento climático y, al mismo tiempo, garantizar la estabilidad financiera.

Desde su lanzamiento en noviembre de 2023, el Diálogo Asiático sobre Financiación Climática organizó la Segunda Mesa Redonda en febrero de 2024 en la que 12 supervisores financieros de Asia participaron en un intenso intercambio de información y debates sobre la promoción de la divulgación corporativa relacionada con el clima y los desafíos para estimar los datos de emisiones de GEI, en particular los datos de emisiones de alcance 3. Además, en abril de 2024 se celebró un taller de creación de capacidades para el personal de los gobiernos,  a las autoridades de supervisión financiera y a los bancos centrales de más de 20 países de la región de Asia y el Pacífico para que compartan información detallada sobre los conceptos relacionados con el clima, incluidos los riesgos y las oportunidades, y su impacto en el rendimiento financiero de las empresas (como las ventas, los beneficios, los flujos de caja, los balances y el acceso a la financiación); el formato básico de información a revelar relacionado con el clima con los cuatro pilares antes mencionados, así como las principales características de la NIIF S2; y estudios de casos reales de importantes empresas del Japón y la República de Corea.

Dado que los datos sobre las emisiones de GEI son datos esenciales y fundamentales, este informe de políticas se centra en los datos de emisiones de GEI y en cuestiones de medición. También se destacan las iniciativas de países avanzados, como Japón y Estados Unidos, para mejorar los datos sobre emisiones de GEI en los países emergentes y en desarrollo de Asia. También se han publicado una serie de documentos relacionados en el marco del Diálogo Asiático sobre Financiación Climática.

El Protocolo de GEI como base para la contabilidad mundial de GEI

Una acción estratégica corporativa relacionada con la sostenibilidad y las cuestiones climáticas es la divulgación de información, que incluye datos y objetivos. Además de la información financiera periódica presentada en los informes anuales de valores, la divulgación de información relacionada con el clima se está normalizando gradualmente. Algunos países y regiones ya han establecido o están programados para tener legislación y divulgación obligatorias.

Tres tipos de emisiones de GEI

La divulgación de información relacionada con el clima pone el mayor énfasis en la medición de las emisiones de GEI. Hay varios tipos de GEI, es decir, los gases que se liberan a la atmósfera y crean una capa de aislamiento que bloquea el calor para que no escape al espacio y lo atrape dentro de la atmósfera. Esto, a su vez, provoca un efecto invernadero, lo que provoca un aumento de la temperatura global. La mayoría de las emisiones de GEI son el resultado de actividades económicas e industriales asociadas con la quema de combustibles fósiles para energía y transporte. Entre los gases, el dióxido de carbono (CO2) representa más del 70% del total, seguido del metano (CH4). Otros incluyen óxido nitroso (N2O), hidrofluorocarbonos (HFC), perfluorocarbonos (PFC), hexafluoruro de azufre (SF6) y trifluoruro de nitrógeno (NF3). El CO2, el CH4 y el N2O se emiten a través de la combustión de combustibles fósiles. El CO2 también se libera por la degradación de los bosques, la deforestación y otros usos de la tierra. El CH4 también se emite en grandes cantidades desde la ganadería y la agricultura. El N2O se genera a partir de actividades agrícolas como los fertilizantes sintéticos. Los HFC, PFC, SF6 y NF3 contribuyen con una proporción significativa de las emisiones relacionadas con la refrigeración, el aire acondicionado y la fabricación de productos electrónicos.

Antes de establecer objetivos de reducción de emisiones, las empresas deben empezar por recopilar y medir datos de series temporales sobre cuánto emiten en cada etapa del proceso de producción. El estándar internacional para el cálculo y la divulgación de GEI es el Protocolo de GEI. Fue desarrollado por la GHG Protocol Initiative, una organización establecida por el Instituto de Recursos Mundiales y el Consejo Empresarial Mundial para el Desarrollo Sostenible, reconociendo la necesidad de un enfoque coherente para la contabilidad y la presentación de informes corporativos sobre el carbono. Las empresas de todo el mundo ya están utilizando ampliamente el estándar, que el ISSB y otras organizaciones internacionales también promueven. Si bien existen otras normas, el consenso mundial es que los datos sobre las emisiones de GEI deben divulgarse de conformidad con este protocolo.

El Protocolo de GEI utiliza el término «alcance» para clasificar las emisiones de GEI en tres categorías. Se espera que las empresas divulguen las emisiones clasificándolas en Alcance 1, Alcance 2 y Alcance 3.

Como se muestra, esto se extiende no solo a las emisiones relacionadas con las actividades productivas y operativas propias de una empresa, sino también al cálculo de las emisiones de proveedores y clientes. Esto evita que las empresas parezcan reducir sus propias emisiones o hacerlas parecer más bajas. Por ejemplo, podría parecer que una empresa reduce sus emisiones de producción y operaciones mediante la externalización de estas actividades, reduciendo así aparentemente las emisiones de alcance 1 y 2. Sin embargo, si se divulgan las emisiones de alcance 3, que incluyen las emisiones de las actividades subcontratadas, una empresa no puede reclamar la reducción aparente. El Protocolo de GEI proporciona un marco para que las empresas cubran de manera integral todas sus actividades y mejoren la transparencia y la coherencia en la divulgación.

Incluso si solo las grandes empresas están sujetas a requisitos de divulgación obligatoria, los datos de las pequeñas y medianas empresas serán necesarios para calcular las emisiones de alcance 3. Además, para las divulgaciones por parte de los bancos, se requieren datos de las actividades de financiación e inversión del Alcance 3. Por lo tanto, incluso si las empresas más pequeñas no están obligadas a divulgar oficialmente sus emisiones, deben ser conscientes de que es probable que haya impactos y solicitudes de dichos datos por parte de sus grandes empresas clientes o bancos.

A algunos usuarios del protocolo les puede preocupar que estas prácticas de medición puedan dar lugar a un doble recuento de las emisiones de GEI entre las empresas. Por ejemplo, las emisiones de la propia producción de una empresa se clasificarían como Alcance 1 para la empresa A, pero las emisiones asociadas con los bienes comprados a la empresa B por la empresa A podrían clasificarse como Alcance 3 (upstream) de la empresa A categoría 1 con respecto a la compra de bienes y servicios. Desde el punto de vista de la empresa B, las emisiones procedentes de la producción de bienes propios se registran en el Alcance 1, mientras que las emisiones procedentes de la venta de esos bienes a proveedores o usuarios podrían incluirse en el Alcance 3 (aguas abajo), en particular la categoría 10 (procesamiento de productos vendidos) o la categoría 11 (uso de productos vendidos). Si se combinan todos estos datos, los datos de emisiones de la empresa A y los datos de la empresa B se cuentan dos veces. Este efecto se agravaría si los datos de emisiones de otras empresas se combinaran de la misma manera, es decir, los datos de emisiones de varias empresas aparecerían varias veces en algún lugar del proceso de la cadena de valor. Este recuento múltiple de las emisiones de varias empresas conduce claramente a una sobreestimación de las emisiones totales. Fundamentalmente, el cálculo de las emisiones no se considera problemático, incluso si hay superposición. Esto refleja que el propósito del cálculo de las emisiones para los tres alcances es comprender cómo cada empresa está abordando los problemas de GEI, no atribuir las emisiones a entidades específicas. Clasificar las emisiones en alcances ayuda a identificar los riesgos de transición al cambio climático de una empresa dentro del proceso de producción, y saber esto puede ser un catalizador para considerar medidas de reducción de emisiones y aprovechar nuevas oportunidades de negocio. Más adelante se presentarán ejemplos más detallados.

Enfoque en el alcance 3 para las emisiones corporativas de GEI

Las emisiones de alcance 3 a menudo dominan las emisiones totales de GEI de una empresa, representando entre el 70% y el 90% del total. Por lo tanto, medirlos y comprenderlos son cruciales para una reducción efectiva de las emisiones.

Se presentan datos de la organización sin fines de lucro CDP, que promueve la divulgación ambiental por parte de empresas de todo el mundo. Ilustra que las emisiones de alcance 3 en muchos sectores son sustancialmente mayores que las emisiones de alcance 1 y alcance 2. Por ejemplo, casi todas las emisiones de los fabricantes de equipos originales del transporte (incluidos los automóviles, la industria aeroespacial, la construcción naval, los motores y los motores) se atribuyen a la categoría 11 (emisiones de los usuarios) de alcance 3 (aguas abajo). Las emisiones de alcance 3 en alimentos, bebidas y tabaco representan más del 80% de las emisiones totales, ya que las emisiones se concentran en la categoría 1 (adquisición de materias primas). Entre los bancos, las emisiones de alcance 3 de la categoría 15, que representan actividades de financiación, son centrales. Esto pone de manifiesto la insuficiencia de centrarse únicamente en las emisiones de alcance 1 y 2 para los esfuerzos de reducción. Comprender la distribución de las emisiones por alcance y categoría permite a las empresas anticipar dónde pueden surgir los riesgos de transición al cambio climático cuando se implementan de manera estricta políticas como la fijación de precios del carbono y el control de emisiones, y tomar medidas de respuesta más efectivas.

Una vez que se comprende el alcance de las emisiones de GEI, una empresa debe considerar definir el «límite» que calculará: comenzando con sus principales sitios de producción y operación, nacionales e internacionales, y luego incluyendo las emisiones en base consolidada de sus principales subsidiarias. En última instancia, todos sus sitios y subsidiarias deben incluirse en el cálculo. Las normas globales de divulgación de información relacionadas con el clima NIIF S2 exigen que las emisiones se divulguen por separado para las «entidades consolidadas» y «otras entidades relacionadas». Para las empresas que comienzan a divulgar datos de emisiones, es deseable que se prioricen tanto la divulgación independiente como la consolidada, y que cambien gradualmente el enfoque a otras entidades relacionadas, prepararse para estos informes. Por lo tanto, es importante reconocer y registrar claramente lo que está incluido y lo que no está incluido en el límite. Especialmente en los países emergentes y en desarrollo, donde las estadísticas y la infraestructura de datos no están bien establecidas y, por lo tanto, no se dispone fácilmente de datos detallados al respecto, puede llevar algún tiempo ampliar gradualmente los límites.

Cómo calcular las emisiones de GEI de alcance 1 y alcance 2

Datos primarios. Existen varios métodos para calcular las emisiones de GEI. Lo ideal sería que las empresas midieran directamente sus emisiones en tiempo real o casi en tiempo real utilizando dispositivos de medición y sensores en sus instalaciones. En las economías avanzadas, muchos grandes centros de fabricación ya han estado utilizando mediciones reales. Las empresas también están calculando cada vez más las emisiones del ciclo de vida de sus principales productos y servicios y, por lo tanto, pueden utilizar esa información para estimar las emisiones de alcance 1. Dichos datos obtenidos directamente se denominan «datos primarios». Sin embargo, no todas las empresas pueden adoptar estos métodos debido al costo.

En general, las empresas recopilan sus propios «datos de actividad» y utilizan «factores de emisión» (cantidad de emisiones por unidad de actividad) asociados a la actividad obtenida de un tercero (véase la fórmula a continuación). Los datos de actividad indican la magnitud de las actividades correlacionadas con las emisiones de GEI de una empresa e incluyen factores como el volumen de producción, el volumen de transporte de mercancías, la distancia recorrida por camiones y buques de carga, el peso, el consumo de electricidad, las áreas de almacenamiento y el volumen de eliminación de residuos, según el tipo de negocio. Los factores de emisión pueden expresarse en unidades como las emisiones de CO2 por kilovatio-hora de electricidad utilizada, las emisiones de CO2 por tonelada-kilómetro de carga transportada y las emisiones de CO2 por tonelada de residuos incinerados. Los factores de emisión también se conocen como intensidad de emisión.

Datos secundarios. Se pueden obtener datos detallados sobre los factores de emisión, incluidos los valores medios. Por ejemplo, los sitios web de la Agencia de Protección Ambiental (EPA) en los EE. UU.; los factores de conversión gubernamentales para los informes de las empresas del Departamento de Seguridad Energética y Cero Neto y el Departamento de Medio Ambiente, Alimentación y Asuntos Rurales del Reino Unido; y el Ministerio de Medio Ambiente de Japón se actualizan anual o periódicamente. Los datos de factores de emisión de los proveedores de electricidad, si se publican, se pueden utilizar directamente. En el caso de las emisiones relacionadas con la electricidad, organizaciones como las Naciones Unidas y el Instituto de Estrategias Ambientales Mundiales pueden acceder gratuitamente a numerosos factores de emisión específicos de cada país. Los factores de emisión para las emisiones relacionadas con la electricidad también se pueden comprar en la Agencia Internacional de la Energía. Dichos datos obtenidos de terceros se denominan «datos secundarios».

En el caso de las emisiones de alcance 1 procedentes de la combustión de combustible, las cantidades anuales de compra pueden calcularse sobre la base de los datos de compra, como las facturas y los albaranes de entrega de los proveedores de combustible, y las emisiones pueden calcularse con relativa facilidad multiplicándolas por los factores de emisión.

Enfoques basados en el mercado y la ubicación. Para las emisiones de alcance 2, los datos de consumo de electricidad en varias ubicaciones de la empresa se pueden obtener de los términos del contrato de cada empresa de servicios eléctricos, y las emisiones se pueden calcular multiplicándolas por las emisiones de CO2 por kilovatio hora de electricidad utilizada. Un método de cálculo alternativo a este «enfoque basado en el mercado» es el «enfoque basado en la ubicación», que calcula las emisiones multiplicando el consumo anual de electricidad de cada país por el factor de emisión promedio para el uso de electricidad en ese país. Es conveniente calcular inicialmente las emisiones utilizando el enfoque basado en la ubicación y luego pasar al enfoque basado en el mercado, ya que reflejaría los logros de reducción de emisiones en cada sitio. Las empresas pueden reducir sus emisiones totales reduciendo las compras de electricidad e instalando paneles solares en los tejados de las fábricas para el autoconsumo, lo que les permite contabilizar esas emisiones como cero. Esto también puede fomentar esfuerzos innovadores hacia la reducción de emisiones por parte de las empresas.

Potenciales de calentamiento global. De esta manera, los datos de emisiones de GEI se calculan para cada gas individualmente. Dado que cada gas tiene una unidad de medida diferente, las emisiones se convierten a toneladas métricas equivalentes de CO2 por unidad (tCO2) multiplicándolas por su respectivo potencial de calentamiento global, que representa el efecto de calentamiento en comparación con el CO2 (consulte la fórmula a continuación). Los datos sobre estos potenciales de calentamiento global se pueden obtener generalmente del sitio web del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático. Por ejemplo, el Quinto Informe de Evaluación del IPCC de 2014 indica que el potencial de calentamiento global del metano (CH4) es de 28, lo que significa que emitir 1 tonelada de CH4 tiene el mismo efecto de calentamiento que emitir 28 toneladas de CO2. Esto permite la conversión de las emisiones de CH4 en toneladas equivalentes de CO2. Por lo tanto, todas las emisiones de GEI se miden en términos de CO2 equivalente.

Las emisiones calculadas, tal como se describen, se divulgan como emisiones totales y emisiones clasificadas para Alcance 1 y Alcance 2. Los datos de las emisiones de Alcance 1 y Alcance 2 son relativamente precisos, lo que permite realizar comparaciones entre empresas y a lo largo del tiempo.

Desafíos relacionados con el cálculo de las emisiones de alcance 3

Entre las emisiones, el cálculo de las emisiones de alcance 3 plantea grandes desafíos para muchas empresas. Esto se debe a que hay 15 categorías, y las grandes empresas a menudo tratan con numerosos proveedores, usuarios y clientes, incluidas pequeñas y medianas empresas, cuya información está fuera del control de la empresa.

La mejor práctica es obtener datos de emisiones, datos primarios, directamente de los principales proveedores, como los factores de emisión de los principales productos y servicios. Si bien es posible que estos datos no estén disponibles inicialmente, es probable que los proveedores calculen las emisiones de GEI a lo largo del tiempo, ya que muchas otras empresas clientes comenzarán a solicitar el mismo tipo de datos. Para mantener una base de clientes y una posición competitiva, se espera que los grandes proveedores divulguen los datos de forma voluntaria. Los datos obtenidos de los proveedores pueden ser confidenciales debido a problemas de competitividad.

Si los proveedores no pueden proporcionar factores de emisión por producto, pero han calculado las emisiones totales de GEI a nivel corporativo, las empresas pueden utilizar dichos datos de emisiones totales. Conocer la proporción de las compras de una empresa con respecto a los ingresos totales de un proveedor permite calcular las emisiones del proveedor. Por ejemplo, supongamos que las emisiones totales de GEI del proveedor X son de 1.000 toneladas, con un ingreso total de 10 millones de dólares, y que el monto de compra de la empresa A al proveedor X es de 2 millones de dólares. La relación entre los ingresos por ventas del proveedor X y los ingresos por ventas totales de la empresa A y los ingresos totales por ventas del proveedor X sería del 20%. Sobre la base de estos datos, el cálculo daría como resultado 200 toneladas (el 20% de 1.000 toneladas) como emisiones del proveedor X atribuidas a las emisiones de categoría 1 de alcance 3 de la empresa A.

Sin embargo, obtener estos datos suele ser un reto, especialmente al principio. Dado que muchas empresas recurren al cálculo de las emisiones multiplicando los datos de actividad por los factores de emisión, es preferible utilizar factores de emisión detallados por actividad para los cálculos de alcance 3. En el caso de las categorías en las que es difícil obtener esos datos, se proporcionan coeficientes de emisión basados en valores o precios en lugar de por actividad. En este caso, las empresas calculan las emisiones multiplicando el monto de la compra a un proveedor. El problema con este método es que, durante los períodos inflacionarios, cuando los valores de compra se disparan, existe el riesgo de sobreestimar las emisiones debido a los valores inflados.

La Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos (EPA, por sus siglas en inglés) proporciona dos fuentes de factores de emisión para cada categoría de Alcance 3 en su sitio web con orientación y explicaciones detalladas, así como datos detallados en archivos de Excel. Uno de ellos son los factores de emisión de GEI de la cadena de suministro de la EPA, que se basan en los modelos de insumo y salida ampliados desde el punto de vista ambiental de EE. UU. (USEEIO) y se presentan en emisiones por dólar gastado. El otro es el Centro de Factores de Emisión de GEI de la EPA, que proporciona factores para la mayoría de las categorías de Alcance 3. Estas dos fuentes están disponibles en función de las categorías del Alcance 3. La categoría 1 (compra de bienes y servicios) y la categoría 2 (bienes de capital) utilizan el USEEIO, mientras que la mayoría de las demás categorías utilizan los datos del Centro de Factores de Emisión de GEI.

Además, los factores de conversión de GEI del gobierno del Reino Unido para los informes de las empresas proporcionan datos detallados sobre los factores de emisión para los tres ámbitos. La información sobre cómo calcular las emisiones para las empresas también está disponible en los datos del gobierno del Reino Unido en formato Excel, con las principales actividades de alcance y preguntas frecuentes. Se dispone de factores de alcance 1 derivados de operaciones propias, entre otros, para combustibles, bioenergía, refrigerantes, entre otros; y vehículos de pasajeros y de reparto. El alcance 2 cubre la electricidad, la electricidad para vehículos eléctricos y el calor y el vapor. El alcance 3 cubre información detallada sobre combustibles y bioenergía antes de la combustión, transmisión y distribución, suministro de agua, uso de materiales, eliminación de residuos, viajes de negocios, estadía en hoteles y trabajo en casa, entre otros.

En Japón, el Ministerio de Medio Ambiente proporciona datos de factores de emisión por categoría en la Base de Datos de Factores de Emisión para el Cálculo de las Emisiones de Gases de Efecto Invernadero de las Organizaciones a través de la Cadena de Suministro. Dependiendo de las categorías, el gobierno proporciona factores de emisión basados en el volumen de actividad o las cantidades (o precios). Además, los datos sobre el coeficiente medio de emisión en Japón pueden obtenerse de la Base de Datos de Inventario para la Evaluación Ambiental (IDEA) proporcionada por el Consorcio de Promoción de la Utilización del ACV. En la versión 3.2 de IDEA, los coeficientes de emisión de GEI para aproximadamente 4.700 tipos de productos y servicios, incluidos productos agrícolas, forestales y pesqueros, así como productos industriales, están disponibles y se actualizan anualmente. Se dispone de datos sobre las emisiones de CO2 y otras sustancias químicas, así como sobre el consumo de recursos de materiales como el hierro y el cobre. Además de las cantidades de emisión (coeficientes de emisión) en unidades originales, también se proporcionan datos de entrada-salida para los procesos de fabricación de cada producto. En Japón, estos datos secundarios son relativamente abundantes.

Por lo tanto, las emisiones de alcance 3 se calculan combinando datos primarios y secundarios, en función de la disponibilidad de información para cada proveedor, empresa cliente y categoría. Sin embargo, existe una variabilidad significativa en la calidad de los datos porque a menudo se utilizan diferentes suposiciones y fórmulas de estimación.

A medida que las empresas se acostumbran más a los procesos de recopilación y cálculo de datos, y pueden obtener más datos directamente de los proveedores, se pueden calcular las emisiones con mayor precisión. En la etapa inicial, es recomendable comenzar centrándose en el cálculo de las emisiones de los artículos, actividades y proveedores más significativos. Para las grandes corporaciones, la selección de los principales proveedores con emisiones significativas y la participación en esfuerzos concentrados para reducir las emisiones y mejorar los datos son tareas críticas. Si los proveedores también divulgan datos de emisiones, podría conducir a la adquisición de nuevos clientes en todo el mundo. Por lo tanto, aunque la carga inicial del cálculo pueda ser significativa, el inicio de dichos cálculos por parte del mayor número posible de empresas contribuirá al desarrollo de la infraestructura de datos.

Los métodos de estimación y la disponibilidad de datos pueden mejorar con el tiempo, pero esos cambios también pueden dar lugar a fluctuaciones en las emisiones. En lugar de tratar de calcular datos precisos sobre las emisiones, es importante que las empresas gestionen la información sobre los supuestos y las fórmulas utilizadas, utilizando datos primarios y secundarios obtenidos directamente de los proveedores. En cuanto a la divulgación, las empresas deben explicar los cambios en dichos métodos de cálculo y supuestos para mitigar las preocupaciones sobre las fluctuaciones en las emisiones debidas a cambios en los métodos de estimación. En los casos en que los ajustes de las emisiones sean significativos debido a revisiones sustanciales de los métodos de cálculo, las empresas deben revisar los datos al menos para el año base. Por lo general, las empresas suelen demostrar avances en la reducción de emisiones mostrando la cantidad de reducción en comparación con el año base. Además, dado que las empresas establecen objetivos de reducción de emisiones en función del año base, los datos de ese año son cruciales.

Después de calcular las emisiones de alcance 3 como se describe, las empresas podrían revelar las emisiones totales; emisiones de Alcance 1, Alcance 2 y Alcance 3; y las 15 categorías de emisiones de alcance 3. El software para el cálculo de GEI está cada vez más disponible. Este tipo de software viene con los últimos coeficientes de emisión preinstalados, lo que permite a las empresas calcular las emisiones con relativa facilidad mediante la introducción de datos de actividad.

Ejemplos prácticos de contabilidad de GEI y aseguramiento externo

Para promover una mayor comprensión de la contabilidad real de los GEI, en esta sección se utiliza un ejemplo sencillo en el caso de la electricidad del Protocolo de GEI. Las empresas también necesitan aumentar la confianza de los inversores y otras empresas en relación con los datos publicados sobre las emisiones de GEI. Obtener garantías de terceros es muy valorado por los inversores y cada vez más recomendado por los reguladores financieros. Esta sección también se centra brevemente en las cuestiones de aseguramiento de terceros.

Ejemplos reales de emisiones de alcance 1, 2 y 3

Considere una economía simple con cuatro tipos de empresas (y sus actividades principales): empresa A (minería de carbón), empresa B (generador de energía), empresa C (proveedor de servicios de transmisión y distribución de servicios públicos) y empresa D (usuario final de electricidad). Se muestra una cadena de valor en el caso de la electricidad y se destaca la secuencia de las actividades de las cuatro empresas y sus emisiones de GEI asociadas de Alcance 1 y Alcance 2.

La empresa A, que se dedica a la extracción, el procesamiento y el transporte de productos de carbón, libera directamente 5 tCO2 e al año mientras suministra productos de carbón a la empresa B. La empresa B genera principalmente 100 megavatios-hora (MWh) de electricidad y vende energía a la empresa C, al tiempo que emite directamente 100 tCO2 e al año por generación de energía. Las emisiones de 5 tCO2 e se reportan en el Alcance 1 de la empresa A, mientras que la cantidad de 100 tCO2 e se reporta en el Alcance 1 de la empresa B. De los 100 MWh de energía comprados a la empresa B, la empresa de servicios públicos C, que opera principalmente los servicios de transporte y distribución, consume el 10% de la energía comprada (10 MWh) y entrega los 90 MWh restantes a la empresa D, al tiempo que emite 10 tCO2 e anualmente. La empresa D, que es un usuario final de electricidad, compra 90 MWh de electricidad y emite directamente 90 tCO2 e anualmente. Las emisiones de 10 tCO2 e se registran en el Alcance 2 de la empresa C, mientras que las de 90 tCO2 e se registran en el Alcance 2 de la empresa D. Para simplificar el proceso de la cadena de valor, se supone que el factor de emisión de la electricidad suministrada por la empresa B a las empresas C y D es de 1 tCO2e por megavatio-hora.

El alcance 1 cubre las emisiones de la producción de combustibles de carbón por parte de la empresa A y de la combustión de combustibles de carbón para generar electricidad, vapor, calefacción y refrigeración según la contabilidad de GEI de la empresa B. El alcance 2 incluye las emisiones de la electricidad a base de combustible de carbón comprada y consumida por la empresa C según la contabilidad de la empresa C y la empresa D según la contabilidad de la empresa D. La Tabla 1 indica las cuatro emisiones reportadas bajo las emisiones de Alcance 1 y Alcance 2: 5 tCO2 e de la empresa A, 100 tCO2 e de la empresa B, 10 tCO2 e de la empresa C y 90 tCO2 e de la empresa D.

De acuerdo con la Tabla 1, las emisiones de alcance 3 de la empresa A son de 100 tCO2 e de la combustión de productos de carbón de la empresa B. De las 15 categorías, las emisiones se reportan en la categoría 11 (uso de productos vendidos). Las emisiones de alcance 3 de la empresa B abarcan 5 tCO2 e de la minería, el procesamiento y el transporte de productos de carbón de la empresa A, informados en la categoría 3 (actividades relacionadas con el combustible y la energía). La empresa B no necesita registrar las emisiones de los productos vendidos a las empresas C y D, ya que las emisiones ya se contabilizan en el Alcance 1. Con respecto a las emisiones de alcance 3, la categoría 3 excluye las emisiones de la combustión de carbón de la empresa A según la contabilidad de GEI de la empresa A, ya que están cubiertas por el alcance 1 de la empresa A. Se excluyen las emisiones de alcance 3 procedentes de la electricidad comprada por las empresas C y D en virtud de sus respectivas cuentas de GEI, ya que estas ya están incluidas en su respectivo alcance 2.

Las emisiones de alcance 3 de la empresa C incluyen dos tipos de emisiones: 0,5 tCO2 e de la minería de la empresa A y 94,5 tCO2 e de la electricidad comprada a la empresa C y vendida a la empresa D. La cantidad de 0,5 tCO2 e se calcula multiplicando 5 tCO2 e (emisiones de alcance 1 de la empresa A) por el 10% (ya que el 10% de la electricidad generada por la empresa B es utilizada por la empresa C). La cantidad de 94,5 tCO2 e se basa en la generación de electricidad comprada por la empresa C y luego vendida a la empresa D, que incluye 90 tCO2 e de la electricidad comprada a la empresa C y 4,5 tCO2 e de las emisiones cubiertas por el alcance 3 de la empresa D. La cantidad de 4,5 tCO2 e se obtiene a su vez multiplicando 5 tCO2 (emisiones totales de la empresa A) por el 90% (ya que el 90% de la electricidad generada por la empresa B es utilizada por la empresa D). Ambas cantidades (0,5 tCO2 e y 94,5 tCO2 e) se clasifican en la categoría 3 (actividades relacionadas con combustibles y energía).

Las emisiones de alcance 3 de la empresa D también consisten en dos fuentes: 4,5 tCO2 e de la minería del carbón que luego se emite en la generación de electricidad y cuya electricidad es consumida posteriormente por la empresa D y otras 10,5 tCO2e de la generación de electricidad que se consume en la transmisión y distribución por parte de la empresa C. Ambas se incluyen en la categoría 3 (actividades relacionadas con el combustible y la energía).

El caso anterior de una cadena de valor eléctrica indica varios registros superpuestos de emisiones de GEI a lo largo de la secuencia de actividades de las cuatro empresas. La muestra de que no existe el conteo doble o múltiple para las emisiones de Alcance 1 y Alcance 2, lo que hacen posibles las comparaciones entre empresas para los datos de Alcance 1 y 2.

Por el contrario, el conteo múltiple de emisiones ocurre cuando se incluyen datos de alcance 3. Por lo tanto, la comparación de las emisiones entre empresas para el Alcance 3 no es muy significativa por cuatro razones. En primer lugar, no todas las empresas registran todas las actividades ascendentes y descendentes de la manera que se indica en el cuadro 1. Por lo tanto, las empresas deben aclarar los límites e informar sobre la cobertura de los datos en el marco de sus emisiones de alcance 3. Esta práctica varía en función de la empresa. En segundo lugar, existe una posible divergencia en los datos entre las empresas de las cadenas de valor de la electricidad porque utilizan diferentes límites, métodos de estimación y datos primarios y secundarios. En tercer lugar, es probable que las empresas obtengan datos primarios directamente de los grandes proveedores y empresas clientes a lo largo del tiempo. Por lo tanto, el tipo de datos utilizados para medir las emisiones de GEI puede modificarse. Esto hace que la comparación de datos de series temporales también sea un desafío para la misma empresa. En cuarto lugar, también pueden producirse superposiciones debido a datos insuficientes o mal calculados. Por ejemplo, en el Cuadro 2, Caso 1, si los datos de la proporción de ingresos por ventas del proveedor X (como el 20%) no se obtienen con precisión, los datos de emisiones podrían ser menos precisos. Es probable que estos problemas surjan durante la estimación inicial.

Este informe de políticas ya ha señalado las superposiciones de los mismos datos de emisiones entre varios alcances de diferentes empresas (por ejemplo, el Alcance 1 de la empresa A y el Alcance 3 de la empresa B comprando bienes de la empresa A. Al mismo tiempo, la superposición de datos no se considera problemática porque el objetivo de la contabilidad de GEI, por ejemplo, para la empresa A es mejorar su comprensión de dónde se concentran las emisiones de GEI. Sin la información, es difícil para la empresa A establecer objetivos de reducción de emisiones de GEI, incluidos todos los alcances, y desarrollar estrategias para interactuar con proveedores como la empresa B y otras empresas clientes para reducir las emisiones de GEI. A medida que las empresas comiencen a calcular los datos de emisiones de GEI, la infraestructura de datos se desarrollará y mejorará con el tiempo y se mejorará la precisión de los datos. Esto generará beneficios para todas las empresas.

Garantía por parte de terceros de los datos de emisiones de GEI

Para aumentar la confianza de los inversores y los socios comerciales, las empresas deben recibir preferentemente garantías de terceros independientes con respecto a los datos sobre emisiones de GEI. Para los proveedores de aseguramiento, el enfoque de su evaluación y verificación no es tanto si las empresas han medido con precisión los datos de emisiones, ya que es difícil calcular con precisión las emisiones de GEI para cualquier empresa, especialmente de alcance 3. En su lugar, los proveedores de aseguramiento darían prioridad a confirmar si los métodos de medición y los supuestos adoptados por las empresas y sus cálculos y agregación de datos son coherentes con las explicaciones que proporcionan. Además, se deben instalar sistemas de gestión de datos para que las empresas puedan mantener registros y bases de datos detallados internamente. Es esencial que las empresas se aseguren de que tareas como la verificación de los datos de entrada y agregación utilizados en los cálculos se lleven a cabo correctamente y que se cuenten con las estructuras organizativas, el personal y el presupuesto adecuados para monitorear y evaluar las emisiones con precisión. Dado que es probable que los datos sobre las emisiones de GEI pasen a formar parte de la divulgación obligatoria de las empresas, se debe dar prioridad a los sistemas de gestión y mantenimiento de datos.

La garantía de terceros se presenta de dos formas: garantía limitada y garantía razonable. La garantía limitada es relativamente barata y requiere menos procedimientos para obtenerla, mientras que una garantía razonable es más costosa y requiere una recopilación exhaustiva de información para su verificación. En el aseguramiento limitado, la atención se centra principalmente en el análisis de datos y las consultas relevantes dirigidas al personal de informes de la empresa. Las tareas adicionales pueden incluir solicitudes de revisión adicional, inspecciones, observaciones, recálculos o reimplementación, según sea necesario para verificar los controles internos de la empresa. En una garantía razonable, las tareas incluyen preguntas, análisis de datos, revisión de información externa y registros de cálculo, inspecciones y verificación a través de recálculos o reimplementación para garantizar que no haya incorrecciones significativas en los informes de la empresa.

La NIIF S2 de la ISSB recomienda a las empresas que obtengan garantías de terceros con respecto a siete indicadores intersectoriales: (i) emisiones absolutas de GEI; (ii) la cantidad y proporción de activos (o actividades comerciales) expuestos a riesgos de transición en las actividades comerciales de la Compañía; (iii) la cantidad y proporción de activos expuestos a riesgos físicos; (iv) la cantidad y proporción de activos asociados con oportunidades relacionadas con el clima; v) el importe de las inversiones o la financiación de los mecanismos emprendidos en respuesta a los riesgos y oportunidades relacionados con el clima; vi) información sobre la tarificación interna del carbono; y (vii) información sobre si los factores relacionados con el clima se reflejan en la remuneración de los ejecutivos. Además, las normas ISSB también recomiendan obtener garantías de terceros para los objetivos de reducción de GEI. Sin embargo, la decisión de adoptar la obligatoriedad de la garantía de terceros se deja en manos de cada país. Mientras tanto, como parte del Plan de Acción Verde, la Unión Europea ha comenzado a implementar la Directiva de Informes de Sostenibilidad Corporativa y sus Normas Europeas de Informes de Sostenibilidad asociadas de manera gradual a partir de enero de 2024. La directiva exige a las empresas que divulguen información ambiental, social y de gobernanza (ESG), incluidos los datos y objetivos de emisiones de GEI, y que obtengan garantías comenzando con garantías limitadas.

Para promover la garantía de terceros, los reguladores financieros deben considerar cómo aumentar el número de proveedores de garantías. Las entidades potenciales incluyen empresas de auditoría, empresas de consultoría y expertos individuales. Es posible que estas entidades e individuos necesiten obtener capacitación para evitar prácticas discrecionales y mantener la confiabilidad.

Prácticas para promover la contabilidad y la presentación de informes de GEI en Asia

En esta sección se analiza cómo algunos países de Asia están calculando los datos de emisiones de GEI. Singapur y Malasia se destacan por sus avances en lo que respecta a la mejora de la disponibilidad de factores de emisión. En esta sección también se destacan varios proyectos apoyados por socios internacionales para el desarrollo, como Japón y Estados Unidos, para acelerar el proceso de cero emisiones netas de la región y contribuir al desarrollo de la contabilidad de GEI en Asia.

Preparación para la divulgación de factores de emisión para mejorar los datos de emisiones de GEI

El cálculo de las emisiones de GEI generalmente involucra dos componentes principales: datos de actividad y factores de emisión. Por lo tanto, la calidad de los inventarios y la presentación de informes sobre GEI depende de insumos confiables y precisos de estas dos variables cuantitativas. Como parte de la promoción de la divulgación de datos sobre las emisiones de GEI por parte de las empresas, los países asiáticos se están preparando para la divulgación nacional de datos sobre las emisiones. También están interesados en perfeccionar las metodologías para medir y estimar los datos de actividad y en desarrollar factores de emisión específicos de cada país.

La contabilidad nacional de GEI en Asia enfrenta desafíos debido a la complejidad metodológica, la precisión y las circunstancias nacionales específicas. La mayoría de las estimaciones de GEI en la región se basan en factores de emisión predeterminados del IPCC, en lugar del enfoque preferido de utilizar factores de emisión específicos de cada país adaptados al desempeño real de los países que reflejen condiciones específicas. El uso de factores de emisión con valores predeterminados que no reflejan las condiciones del país es una fuente principal de incertidumbre e inexactitud tanto a nivel nacional como empresarial.

La utilización de factores de emisión propios de cada país no sólo mejora la precisión de las estimaciones de emisiones, sino que también permite la aplicación de una metodología más avanzada. Las directrices del IPCC utilizan niveles para categorizar las metodologías empleadas para estimar las emisiones de GEI y recomiendan técnicas más sofisticadas y de nivel superior para categorías significativas.

Al calcular las emisiones de cada GEI de diversas fuentes utilizando factores de emisión y datos de actividad, el sistema del IPCC tiene tres niveles: Nivel 1 (método básico), Nivel 2 (método intermedio) y Nivel 3 (método más exigente y complejo).

• Las estimaciones del Nivel 1 incorporan datos sobre factores de emisión predeterminados, basándose en enfoques fundamentales y emplean factores de emisión estándar utilizando datos nacionales, regionales o internacionales. Las estimaciones del Nivel 2 proporcionan factores de emisión específicos de cada país o región con datos más localizados. Los datos se obtienen utilizando variables de misión específicas de cada país (por ejemplo, contenido de carbono de los combustibles utilizados, calidad del combustible, desarrollo tecnológico, cantidad de carbono retenido para los combustibles sólidos en el caso de la energía).

• Se espera que las estimaciones del Nivel 2 proporcionen una incertidumbre menor que las estimaciones del Nivel 1, aunque ambas utilizan un factor de emisión promedio para una categoría de fuente. Las estimaciones del Nivel 3 cubren datos más detallados y específicos derivados de modelos de emisiones intrincados o mediciones directas de emisiones.

• El factor de emisión de nivel 3 para una categoría de fuente y tipo de tecnología específicos tiene en cuenta, por ejemplo, el tipo de combustible utilizado, la tecnología de combustión, las condiciones de funcionamiento, la tecnología de control y el mantenimiento y la antigüedad del equipo en el caso de la energía. Además, también se pueden utilizar mediciones a nivel de instalación cuando estén disponibles (IPCC 2006).

Los criterios del IPCC aconsejan a los compiladores de inventarios que utilicen varios niveles en función de las fuentes de emisión. La elección de los niveles debe basarse en la disponibilidad de recursos, como el tiempo, la mano de obra, los modelos avanzados y el presupuesto, así como en el tamaño relativo de la categoría de fuente en relación con el total de GEI a nivel nacional. Los esfuerzos para mejorar los procedimientos de recopilación de datos deben dar prioridad a las categorías cruciales de la industria y las fuentes de emisión que podrían contribuir materialmente a las emisiones totales del país.

Algunos países asiáticos —la República Popular China (RPC), India, Malasia y Singapur, por ejemplo— han dado prioridad al desarrollo de factores de emisión específicos para cada país. Otras economías asiáticas que se encuentran en las primeras etapas de desarrollo y construcción de estos datos utilizan principalmente el conjunto de datos de referencia del IPCC en lugar de los factores de emisión apropiados y los niveles superiores (Tier 2 o Tier 3) para categorías industriales clave.

Uno de los principales desafíos para la contabilidad de GEI para muchos países emergentes y en desarrollo y empresas en el proceso de exigir la divulgación de información relacionada con el clima es la falta de datos, particularmente por subsector. Los mercados desarrollados, como Japón, el Reino Unido y los Estados Unidos, han desarrollado factores de emisión detallados con listas de factores específicos de cada país grandes y diversas. Singapur y Malasia son los dos países más avanzados del sudeste asiático en cuanto al desarrollo y la aplicación de factores de emisión como técnicas de Nivel 2 y Nivel 3 para determinar las emisiones de GEI en varios sectores importantes.

La Federación Empresarial de Singapur (2024) reveló que el 60% de sus empresas seguían preocupadas por la falta de métricas de referencia precisas y de alta calidad para llevar a cabo la contabilidad de emisiones y los informes relacionados con ESG, en particular la divulgación de alcance 3 (Federación Empresarial de Singapur 2024). En la actualidad, la mayoría de las empresas de Singapur dependen de fuentes externas, como la EPA de EE. UU. y los datos del gobierno del Reino Unido, como se señaló anteriormente, para obtener los factores de emisión utilizados para sus informes de sostenibilidad y emisiones de carbono. Por lo tanto, Singapur inició una iniciativa de base de datos nacional en abril de 2024 para abordar este desafío. La Federación Empresarial de Singapur, la Agencia de Ciencia, Tecnología e Investigación (A*STAR), PricewaterhouseCoopers y Singtel, con el apoyo del Gobierno a través del Ministerio de Comercio e Industria y el Ministerio de Sostenibilidad y Medio Ambiente, desarrollaron conjuntamente una base de datos, el llamado Registro de Factores de Emisión de Singapur (SEFR). El desarrollo del SEFR está programado en fases, y se espera que un conjunto de datos inicial se complete a finales de 2024. Esto abarcará variables relacionadas con el transporte, la electricidad, el agua y la gestión general de residuos, con categorías adicionales que se incorporarán en función de los insumos y la demanda de la industria. Se espera que el SEFR sirva como una herramienta esencial y oportuna para que Singapur ayude a las empresas a superar sus obstáculos actuales y acelerar su progreso en la contabilidad del carbono. A través de la implementación de factores de emisión localizados, las empresas nacionales mejorarán su capacidad para reportar datos de emisiones más precisos y exactos. El SEFR es un componente de una gama más amplia de actividades que la Federación Empresarial de Singapur implementará gradualmente para ayudar a las empresas en su transición hacia el logro de cero emisiones netas.

El Gobierno de Malasia ha venido adoptando un procedimiento gradual en el que se reconoce la importancia de crear y desarrollar variables de emisión específicas de cada país. Para promover la contabilidad de GEI, el país evalúa y mejora periódicamente la estructura institucional, así como el sistema de recopilación, análisis y archivo de datos de actividad. En el marco del 12º Plan de Malasia, en 2021 se introdujo el Plan Nacional de Mejora del Inventario de GEI para los factores de emisión. A fin de facilitar los cálculos de nivel superior para el sector energético de Malasia, en particular para las subcategorías de industrias energéticas y transporte por carretera, se están realizando esfuerzos para mejorar los factores de emisión, así como para recopilar y desglosar datos sobre la actividad. También se están realizando esfuerzos para mejorar la exactitud de los factores de emisión y los datos de actividad relacionados con las emisiones fugitivas del sector del petróleo y el gas. La mejora del sector del petróleo y el gas tiene la máxima prioridad porque se encuentra entre los primeros en las categorías clave y el mayor número de emisiones producidas. Los datos de la actividad sectorial de procesos industriales y uso de productos (IPPU) del país se están elaborando siguiendo los inventarios del IPCC relacionados con las emisiones de diversos procesos industriales intensivos en emisiones. Malasia también está planeando más campañas de concienciación para motivar a las empresas a participar voluntariamente en la presentación de informes sobre sus emisiones anuales de GEI. Además, se están realizando esfuerzos para mejorar los datos de actividad de la industria electrónica. También se está preparando el factor de emisión específico para cada país para el cultivo de arroz como parte de los esfuerzos en curso del sector agrícola. El sector está mejorando el desglose de los datos de la población bovina por sexo, edad y categorías de peso para facilitar la evaluación de nivel superior de las emisiones de la fermentación entérica.

Aunque los datos del IPCC sobre los valores por defecto se siguen aplicando ampliamente, hay que sustituir algunas cifras específicas de cada país y de cada plan, como las industrias manufactureras y la construcción, el petróleo y el gas natural, y las tierras forestales de Singapur; y la producción de cemento y la ganadería en Malasia.

Cooperación internacional para promover la contabilidad de GEI en Asia

Los Estados miembros de la Asociación de Naciones del Sudeste Asiático (ASEAN), así como otros países asiáticos, son muy vulnerables al cambio climático y están realizando enormes esfuerzos para lograr economías bajas en carbono y cumplir el objetivo de neutralidad de carbono. Al mismo tiempo, algunos de estos países han estado recibiendo importantes inversiones extranjeras directas en la manufactura como uno de los crecientes centros de la cadena de suministro mundial. Es esencial armonizar las políticas climáticas y los requisitos corporativos de divulgación relacionados con el clima en Asia. Los socios internacionales para el desarrollo tienen varios proyectos para acelerar el proceso de cero emisiones netas de la región mediante el apoyo a sus políticas, normas y códigos nacionales, el desarrollo institucional, el desarrollo de capacidades y otro tipo de asistencia técnica. En esta sección se presentan algunos programas que se han implementado para contribuir al desarrollo de la contabilidad de GEI en la región.

Programa estratégico para el clima y el medio ambiente de la ASEAN y los inventarios de GEI en Asia, liderado por Japón

Japón y los Estados miembros de la ASEAN tienen una larga historia de cooperación ambiental, como lo simboliza la Iniciativa de Cooperación Ambiental ASEAN-Japón, y varias iniciativas ambientales a nivel de cumbre. Para abordar las necesidades de la ASEAN, se ha desarrollado una cooperación activa en materia de cambio climático, gestión de residuos y desechos plásticos marinos. La cooperación entre la ASEAN y el Japón ha contribuido sin duda al avance de las medidas medioambientales en la región. La Cumbre Conmemorativa ASEAN-Japón por el 50º Año de Amistad y Cooperación en 2023 también reconoció la necesidad de fortalecer aún más la cooperación y abordar la triple crisis mundial sin precedentes del cambio climático, la contaminación y la pérdida de biodiversidad, que se refuerzan mutuamente y están intrínsecamente vinculadas. El Gobierno de Japón propuso intensificar su cooperación y poner en marcha el nuevo Programa Estratégico para el Clima y el Medio Ambiente de la ASEAN (SPACE), además de la Iniciativa de Cooperación Ambiental ASEAN-Japón y el Programa de Acción sobre el Cambio Climático 2.0 de la ASEAN-Japón.

El objetivo final del programa propuesto es apoyar a los Estados miembros de la ASEAN para hacer frente a la triple crisis mundial, así como a la actual crisis energética mundial. Es importante y urgente abordar la triple crisis mundial a través de la implementación de marcos globales como los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), el Acuerdo de París y el Marco Mundial de Biodiversidad Kunming-Montreal, de manera integrada en línea con la Visión 2020 de la ASEAN. Con este fin, SPACE intensificará la antigua iniciativa de cooperación basada en las necesidades y prioridades de la región. Con respecto a los factores de emisión específicos de cada país y la contabilidad de GEI, el programa tiene como objetivo apoyar el desarrollo de los Informes Bienales de Transparencia, incluido un mayor intercambio de conocimientos, el desarrollo de capacidades y arreglos institucionales para la recopilación de datos y el desarrollo de factores de emisión específicos de cada país para los inventarios de GEI, el seguimiento del progreso de la implementación y el logro de las contribuciones determinadas a nivel nacional en virtud del Artículo 4 del Acuerdo de París.

Como iniciativa separada, el Japón puso en marcha en el Taller sobre Inventarios de Gases de Efecto Invernadero en Asia (WGIA) en 2003 para brindar a los países la oportunidad de cooperar e intercambiar información y experiencias relacionadas con el desarrollo de inventarios nacionales de GEI, incluidos los factores de emisión específicos de cada país. Además de Japón, los miembros del WGIA son Bután, Brunei Darussalam, Camboya, la República Popular China, India, Indonesia, la República de Corea, la República Democrática Popular Lao (RDP), Malasia, Mongolia, Myanmar, Filipinas, Singapur, Tailandia y Vietnam. Estas contrapartes han estado compartiendo información relacionada con la metodología, como los factores de emisión específicos de cada país en Asia. Dado que los valores por defecto del IPCC no eran apropiados para el clima del sudeste asiático, en particular para la agricultura, el uso de la tierra, el cambio de uso de la tierra y la silvicultura, y los desechos, es beneficioso compartir factores de emisión regionales específicos. A este respecto, los investigadores japoneses proporcionaron una gran cantidad de datos para ayudar en el desarrollo de factores de emisión regionales y específicos de cada país. Los funcionarios gubernamentales también compartieron información sobre los arreglos institucionales basados en la cultura asiática, lo que garantiza que la metodología y los arreglos institucionales de los países asiáticos sean apropiados. La creación de una red más estrecha de investigadores japoneses y funcionarios gubernamentales e investigadores asiáticos es importante para mejorar los inventarios de GEI y las contramedidas contra el cambio climático.

Además, la investigación y el desarrollo avanzados sobre los factores de emisión y los problemas del cambio climático en Japón han ayudado a crear inventarios de GEI en otros países asiáticos. La introducción de la investigación sobre el cambio climático ha permitido la colaboración entre investigadores de Japón y otros países asiáticos. A través de las discusiones en el WGIA, los investigadores japoneses se dieron cuenta de las necesidades de los países participantes. Además, el taller también permite a los funcionarios gubernamentales acceder a las últimas investigaciones sobre el cambio climático, lo que ilustra la importancia de la relación entre el gobierno y la investigación.

También en el marco del WGIA, Singapur está uniendo fuerzas con Japón para elevar los estándares de monitoreo e informes de emisiones en el sudeste asiático para ayudar a los grandes emisores de la región a reducir su huella de carbono y aumentar su acceso a esquemas de financiamiento verde. La Agencia Nacional de Medio Ambiente de Singapur planea trabajar con el Centro de Cooperación Ambiental en el Extranjero de Japón y otros socios para elaborar directrices que ayuden a las empresas a medir y reportar mejor sus emisiones de GEI. Esto constituirá la segunda fase de la Alianza para Fortalecer la Transparencia para la Coinnovación, que se lanzó en la Conferencia de las Naciones Unidas sobre el Clima (COP26) de noviembre de 2021 en Glasgow. La primera fase de la asociación implicó discusiones con más de 40 empresas y representantes gubernamentales para identificar qué apoyo necesitaban las empresas en la medición y presentación de informes de emisiones, y cómo se puede aplicar dicho marco en varios países del sudeste asiático.

Además de los talleres presenciales, el WGIA organiza debates en línea para permitir el intercambio de factores de emisión, proporciona acceso a especialistas regionales y gestiona una base de datos en línea de mejores prácticas. WGIA ha implementado un enfoque clave para promover la colaboración mediante la creación de una plataforma de red para compartir información sobre el cambio climático, iniciativas para reducir las emisiones de GEI e inventarios de GEI. La base de datos consta de factores de emisión específicos de cada país aportados por 10 países del WGIA: Camboya, República Popular China, India, Indonesia, República de Corea, República Democrática Popular Lao, Malasia, Mongolia, Tailandia y Vietnam. Los factores de emisión abarcan una amplia gama de industrias, como la energía, la agricultura, los procesos industriales, el cambio de uso de la tierra y la silvicultura, y los residuos.

Programa de Desarrollo Asiático de Bajas Emisiones liderado por Estados Unidos

El programa de Desarrollo Asiático de Bajas Emisiones (LEAD, por sus siglas en inglés) es una actividad regional de la Agencia de los Estados Unidos para el Desarrollo Internacional (USAID, por sus siglas en inglés) que apoya a los países en desarrollo de Asia para lograr un desarrollo transformador a largo plazo y acelerar el crecimiento económico sostenible y resistente al clima, al tiempo que desacelera el crecimiento de las emisiones de GEI. USAID LEAD es uno de los primeros programas internacionales de apoyo para mejorar el desarrollo, los planes y las políticas de factores de emisión liderados por los países. El programa complementó los esfuerzos de otros donantes y organizaciones internacionales para apoyar las estrategias de desarrollo de bajas emisiones.

El programa se completó en 2017 y resultó en una mejora significativa de los países beneficiarios en lo que respecta a una mayor capacidad de los socios gubernamentales y no gubernamentales para desarrollar y utilizar estrategias de desarrollo de bajas emisiones en cuatro áreas interrelacionadas: (i) análisis y modelado de vías de desarrollo económico, trayectorias de emisiones y opciones tecnológicas; ii) Inventarios y contabilidad de GEI; iii) el desarrollo del mercado de carbono; y iv) cooperación regional. USAID LEAD fue impulsado por la demanda y las actividades se adaptaron a las circunstancias de cada país en hasta 11 países asociados (Bangladesh, Camboya, India, Indonesia, Filipinas, Malasia, Nepal, Papúa Nueva Guinea, Tailandia y Vietnam), incluida la mejora del intercambio de conocimientos, el desarrollo de capacidades y los arreglos institucionales para la recopilación de datos y el desarrollo de factores de emisión específicos de cada país para los inventarios de GEI, el seguimiento del progreso de la implementación,  y el logro de contribuciones determinadas a nivel nacional en el marco del Acuerdo de París.

Específicamente, USAID LEAD desarrolló un marco de selección para llevar a cabo una evaluación objetiva de los factores de emisión utilizados por los países participantes y para priorizar los factores de emisión que deben desarrollarse. Este marco consta de dos partes principales y sigue siendo útil para los países beneficiarios a la hora de desarrollar sus factores de emisión específicos para cada país. Se han recopilado, evaluado y publicado datos con parámetros cuantitativos y cualitativos en cada sector (en algunos casos subsector) para cada país participante en el programa. Además, los coeficientes de ponderación del marco (desarrollados por el equipo de investigación) para otorgar puntajes a todos los criterios cuantitativos y cualitativos ayudan a determinar objetivamente los campos y subcampos de cada país, identificando así las debilidades que deben mejorarse para lograr factores de emisión más altos.

Los principales componentes del marco por los que se guían y aplican los países son los siguientes:

• Analizar las principales fuentes de emisión de GEI. Esta parte del marco muestra el porcentaje de las emisiones de un subsector con respecto al total de las emisiones del sector (si las hubiera) y el total del país. Su objetivo principal es proporcionar una visión general de la importancia de un sector en su contribución a las emisiones a diferentes escalas. Los datos utilizados para el análisis de las principales fuentes de emisiones provienen de datos históricos de emisiones de estudios nacionales recientes. Dado que no se dispone de proyecciones de emisiones futuras para todos los países y que algunas se realizaron hace varios años, no se incluyen en este análisis. Además del proceso de consulta nacional, se preguntó a los expertos locales sobre las principales fuentes de emisiones previstas, que luego se tuvieron en cuenta en el proceso de evaluación.

• Análisis de los factores de emisión, incluida la base de datos específica de cada país. En esta parte se enumeran a nivel de sector o subsector (dependiendo de qué nivel tenga datos más detallados) no solo los factores de emisión utilizados, sino también el nivel que representan y la incertidumbre asociada a los factores de emisión utilizados actualmente. Si se trata de valores por defecto, la evaluación subjetiva sugiere que es fácil derivar los factores de emisión (especialmente en el caso de los factores de nivel 2 y nivel 3 que pueden haber sido desarrollados y utilizados por los países en cuestión). El objetivo de este componente es proporcionar el estado actual de los factores de emisión utilizados en los sectores y subsectores con parámetros clave asociados.

Los criterios de puntuación para evaluar un factor de emisión son: i) la contribución a las emisiones nacionales totales; ii) la contribución a las emisiones de un sector determinado; iii) determinación relativamente fácil del factor de emisión para esa fuente o sector, evaluado de manera subjetiva; iv) la metodología actual y los factores de emisión utilizados para estimar las emisiones; y (v) el nivel de incertidumbre en los factores de emisión actualmente utilizados. Las ponderaciones «porcentaje de las emisiones nacionales totales» y «niveles actuales y factores de emisión utilizados» tienen rangos de puntuación más altos porque estos criterios tienen mayor importancia. Este sistema de puntuación fue diseñado para permitir la comparación relativa entre los países que utilizan un sistema de calificación común. Los rangos utilizados en las puntuaciones para el «porcentaje de las emisiones nacionales totales» (por ejemplo, 5% entre 0 y 25) y el «porcentaje de emisiones sectoriales» (por ejemplo, 33% entre 0 y 100) se construyeron de esta manera para evaluar los parámetros en 10 países LEAD; En otras palabras, estas proporciones son representativas de las emisiones dentro de cada país y entre países, lo que facilita comparaciones de datos razonables de los parámetros.

El programa guió cómo aplicar el juicio de los expertos y la experiencia en el establecimiento de la puntuación para «facilitar el desarrollo de factores de emisión», lo que hizo que fuera relativamente fácil llegar a los factores de emisión. En particular, los países que utilizan coeficientes de nivel 2 y nivel 3 en el sector energético, en comparación con el desarrollo más complejo de factores de emisión para la agricultura y el uso de la tierra, tienen un mayor grado de incertidumbre y requieren un mayor grado de esfuerzo para pasar a coeficientes de nivel superior. Si no se dispone de información para un criterio, se elige una puntuación media para evitar sesgos hacia las fuentes de emisión con poca información publicada. Una vez completado el marco de selección para cada país, se asignan puntuaciones a cada sector y subsector. Las puntuaciones altas indican áreas que deben priorizarse y mejorarse.

El equipo de investigación seleccionó cuatro factores cualitativos importantes considerados para cada país sobre la base de la información y las observaciones disponibles. Este análisis cualitativo se resume en forma narrativa como parte de cada informe de país y se basa en cuatro factores relevantes:

• Capacidad de utilizar factores de emisión de otros países con condiciones similares: Se refiere a la aplicación de factores de emisión de otros países de la región, especialmente aquellos que han desarrollado factores de emisión de Nivel 1 o metodología de Nivel 2 y Tier 3 para otros sectores donde se pueden utilizar factores o enfoques de emisión para desarrollar factores de orden superior.

• Relevancia de los factores de emisión para los programas y acciones de mitigación de GEI que se están considerando en los países participantes: Esto se refiere a las políticas de GEI y cambio climático (incluidas las regulaciones, leyes y programas nacionales, así como las obligaciones y aspiraciones externas), como los planes nacionales de mitigación de GEI, las estrategias de crecimiento verde y los planes comerciales actuales y futuros de energía y carbono.

• Estudios realizados para mejorar los factores de emisión (trabajadores, estado de los esfuerzos, planes futuros, etcétera.): Se refiere a los esfuerzos financiados a nivel nacional e internacional que pueden estar o ya están en marcha para desarrollar factores de emisión de orden superior para ese sector en el país.

• Considerar otros esfuerzos existentes o planificados para mejorar los factores de emisión: Se refiere a otros esfuerzos en curso o planificados (por ejemplo, posibles mejoras tecnológicas en energía) para mejorar los factores de emisión que pueden no reflejarse en otros parámetros.

USAID LEAD llevó a cabo una revisión documental de los inventarios de GEI incluidos en las comunicaciones nacionales más recientes de cada país para determinar qué factores de emisión tenían la mayor necesidad de desarrollo. Además, el programa consultó con expertos nacionales y partes interesadas regionales para recabar información sobre los factores de emisión que se estaban utilizando en 10 países del programa. La iniciativa creó una metodología de selección basada en estos esfuerzos, que llevó a la priorización de las fuentes de emisión para la mejora. Como parte del proceso de consulta, se entrevistó a las principales partes interesadas que participaron en la creación de las comunicaciones nacionales de cada país para determinar la necesidad expresada de mejorar ciertos criterios de emisión específicos de cada país para construir su marco contable de GEI. Además, expertos internacionales y socios institucionales regionales desarrollaron un currículo de capacitación regional como parte de USAID LEAD. Este currículo abarcó temas como arreglos institucionales, problemas de datos, necesidades, brechas y prioridades relacionadas con los factores de emisión; métodos para elegir y crear factores de emisión que sean específicos de una nación determinada; y ejercicios prácticos que demuestren estos métodos y problemas. Gracias a que el programa funciona de manera efectiva, los reguladores han utilizado los conocimientos adquiridos en los talleres para crear factores de emisión que mejorarán la precisión y el calibre de la contabilidad nacional de GEI de sus respectivos países.

CONCLUSIONES

El Diálogo Asiático sobre Financiación Climática entre ADBI y el BAD, celebrado en febrero y abril de 2024, puso de manifiesto la importancia de promover la divulgación de información relacionada con el clima a nivel corporativo en el marco de los estándares mundiales de divulgación, incluidos los estándares ISSB. El objetivo principal de la divulgación fue la cuantificación de los datos de emisiones de GEI basados en el Protocolo de GEI, ya que estos datos sirven de base para que los inversores evalúen la capacidad de las empresas para gestionar y adaptarse a los riesgos asociados con la transición al cambio climático. Las emisiones de alcance 3, que representan más del 70% de las emisiones totales de GEI de una empresa, son cruciales para que las empresas midan y comprendan sus riesgos. Sin embargo, medir las emisiones de alcance 3 es un desafío porque caen fuera de su esfera de influencia. Al mismo tiempo, limitar la divulgación a las emisiones en los niveles de Alcance 1 y 2 puede llevar a que las empresas subcontraten las emisiones para reducir sus emisiones, creando así una falsa percepción de reducción de las emisiones. Por lo tanto, es esencial promover todos los alcances de las emisiones. Este informe de políticas tuvo como objetivo dilucidar los conceptos de las emisiones de GEI, así como sus problemas de medición y evaluación, basándose en diversas presentaciones y debates celebrados entre supervisores financieros y bancos centrales de Asia.

Los factores de emisión son esencialmente métricas de conversión que permiten a las empresas traducir diversas actividades operativas en emisiones equivalentes de GEI. La creación de factores de emisión específicos de cada país que se adapten al entorno y las condiciones comerciales únicos de cada país es una forma eficaz de abordar un problema importante que enfrentan las empresas locales. Sin embargo, un número significativo de empresas asiáticas siguen dependiendo en gran medida de fuentes extranjeras, generalmente las preparadas por la EPA de EE. UU. y el Departamento de Seguridad Energética y Net Zero del Reino Unido y el Departamento de Medio Ambiente, Alimentación y Asuntos Rurales, especialmente cuando se trata de medir y gestionar las emisiones de alcance 3 y los factores de emisión asociados. La dependencia de bases de datos extranjeras que no representan con precisión las condiciones locales puede dar lugar a problemas de medición nada despreciables a la hora de evaluar los riesgos y oportunidades relacionados con el clima de las empresas y su impacto en el rendimiento financiero y los informes de sostenibilidad. Recientemente, varios Estados miembros de la ASEAN, en particular Singapur y Malasia, han estado presionando para mejorar el proceso de divulgación de información corporativa relacionada con el clima y establecer un marco de contabilidad climática eficiente. Esto se ha logrado mediante la adopción de factores de emisión específicos de cada país que se utilizan más ampliamente en industrias cruciales. Otros países han tenido un progreso y una implementación limitados de los factores de emisión basados en el país que representan con precisión y se adaptan a sus condiciones.

El apoyo de la comunidad internacional, en particular de las economías avanzadas asociadas y las organizaciones internacionales de desarrollo, es crucial para mejorar la capacidad de los responsables de la formulación de políticas para crear factores nacionales de emisión. Se necesita más asistencia técnica y financiera para los países que buscan desarrollar factores de emisión específicos para cada país y promover la conciencia de la importancia de construir infraestructura de datos sobre emisiones entre los gobiernos, los reguladores financieros, los inversores y las empresas. Este apoyo es esencial para que estos países puedan establecer, ampliar e implementar rápidamente sistemas de factores de emisión más precisos en industrias clave y sus subsectores, como la agricultura, el transporte, la tierra, el cambio de uso de la tierra y la silvicultura, además de la electricidad y la gestión de residuos. Esto, a su vez, mejorará la eficiencia en la contabilidad de los GEI y contribuirá eficazmente a la gestión de las emisiones de las entidades que divulgan dicha información y al logro de los objetivos de reducción de emisiones. También ayuda a atraer inversión privada en sectores económicos de bajas emisiones en Asia.



La integración de datos económicos y climáticos fortalecerá la política climática


1. En su comunicado de abril de 2021, los Ministros de Finanzas y Gobernadores de Bancos Centrales del G20 bajo la Presidencia italiana del G20 reconocieron que «mejorar la disponibilidad y el suministro de datos, incluidas las cuestiones medioambientales, y aprovechar la gran cantidad de datos producidos por la digitalización, garantizando al mismo tiempo el cumplimiento de los marcos jurídicos sobre protección de datos y privacidad, serán fundamentales para informar mejor nuestras decisiones».

2. Los FMCBG del G20 pidieron al Fondo Monetario Internacional (FMI), en estrecha cooperación con el Grupo Interinstitucional de Estadísticas Económicas y Financieras (IAG)1 y el Consejo de Estabilidad Financiera (FSB), que preparara una nota conceptual para una posible nueva Iniciativa sobre Lagunas de Datos (DGI). Los FMCBG del G20 instaron al IAG y al G20 y a las economías participantes a abordar las brechas críticas de datos en el área del cambio climático, la inclusión económica y la innovación financiera impulsada digitalmente, señalando que la nueva iniciativa debe basarse en la estrecha colaboración entre las economías participantes y las organizaciones internacionales que caracterizó las iteraciones anteriores de la DGI del G20.

3. En julio de 2021, los FMCBG del G-20 tomaron nota de la nota conceptual para una nueva DGI (DGI-3)2. Solicitaron que IAG y FSB trabajen con el G20 y las economías participantes para desarrollar un plan de trabajo detallado. Posteriormente, y a lo largo de 2022, bajo el liderazgo de la Presidencia indonesia del G20, el IAG y el G20 y las economías participantes trabajaron en el desarrollo de un plan de trabajo de alto nivel para abordar estas brechas críticas de datos.

4. La primera versión del plan de trabajo de la DGI-3 se presentó a la reunión del G20 FMCBG de julio de 2022 para su aprobación. En el Resumen del presidente de julio de 2022, los FMCBG del G-20 pidieron al FMI, al IAG y al Consejo de Estabilidad Financiera que, en estrecha consulta con las economías participantes, elaboraran un plan de trabajo más afinado, teniendo en cuenta las circunstancias de los países. Posteriormente, se siguió trabajando para tener en cuenta estas consideraciones y afinar el plan de trabajo. Para garantizar un equilibrio entre las necesidades de datos y las capacidades estadísticas del G20 y las economías participantes, se llevaron a cabo varias rondas de consulta con las economías participantes entre abril y septiembre de 2022.

5. El plan de trabajo revisado de la DGI-3, basado en los comentarios recibidos durante los procesos de consulta, i) se basa en la labor existente; (ii) refleja las diferencias en recursos, capacidades estadísticas y niveles de desarrollo entre las economías del G20; iii) incorpora los marcos metodológicos y estadísticos existentes; (iv) aprovecha las fuentes de datos existentes; y (v) incluye metas y plazos flexibles.

6. Dada la urgencia de las necesidades de datos en las áreas prioritarias identificadas, el plan de trabajo está diseñado de manera que las brechas de datos puedan cerrarse dentro de los primeros años de la puesta en marcha de la DGI-3. Al igual que con el DGI-1 y el DGI-2, se espera que los objetivos y los plazos se revisen periódicamente y se ajusten según sea necesario para alinearlos con la disponibilidad de fuentes de datos, el desarrollo de directrices metodológicas, las circunstancias nacionales e internacionales y otros acontecimientos. Los FMCBG del G20 serán informados de los avances a través de informes anuales sobre los progresos realizados. La implementación de las recomendaciones de la DGI-3 abarcará un horizonte de cinco años. El IAG y el FSB, en estrecha coordinación con el G20 y las economías participantes, supervisarán el progreso de la implementación y asesorarán a las economías sobre la estrategia de salida cuando se acerque el final de la iniciativa.

7. El plan de trabajo revisado de la DGI-3 fue acogido con beneplácito por los FMCBG del G20, tanto en la reunión del G20 de octubre de 2022 como en la Declaración de los Líderes del G20 en Bali de noviembre de 2022. Los líderes del G20 pidieron al FMI, al IAG y al FSB, junto con el G20 y las economías participantes, que comiencen a cerrar las brechas de datos descritas en el plan de trabajo. El plan de trabajo de la DGI-3 incluye 14 recomendaciones que abordan cuatro áreas estadísticas: (i) cambio climático; (ii) información sobre la distribución de los hogares; (iii) Fintech e inclusión financiera; y (iv) el acceso a fuentes privadas de datos y datos administrativos, y el intercambio de datos.

8. El presente informe, preparado por el FMI en cooperación con el IAG y el FSB, con aportaciones del G-20 y las economías participantes, ofrece un panorama general de los progresos realizados desde noviembre de 2022. El informe está estructurado de la siguiente manera: en la sección II se ofrece un panorama general de la estructura de gobernanza de la DGI-3; En la sección III se presenta el nuevo marco de presentación de informes sobre la marcha de los trabajos de la DGI-3; En la sección IV se resumen las actividades de los equipos de trabajo durante el primer año de la DGI-3; En la sección V se ofrece un panorama general de los marcos metodológicos actuales y la disponibilidad de datos para apoyar la elaboración de los indicadores; En la sección VI se resumen los progresos realizados en la aplicación de las recomendaciones desde que los FMCBG del G20 acogieron con beneplácito el plan de trabajo de la DGI-3; y en la sección VII se propone el camino a seguir.

9. Como parte del proceso de elaboración del informe de progreso de la DGI-3, el IAG y el FSB extendieron una invitación al G20 y a las economías participantes para que informen sobre la implementación de las recomendaciones de la DGI-2.

II. El marco de gobernanza de la DGI-3

10. El DGI-3 se caracteriza por un fuerte apoyo y orientación del G20, y una estrecha colaboración entre las economías participantes y las organizaciones internacionales. Está coordinado por el FMI, que se encarga de la Secretaría General de la Industria, en estrecha cooperación con el IAG, el FSB y la Presidencia del G20, y rinde cuentas a los FMCBG del G20. El IAG seguirá desempeñando el papel de facilitador y coordinador mundial, contribuyendo a la mejora de la infraestructura estadística mundial. Además de su papel como facilitador, el IAG también supervisa los progresos. La Secretaría del FSB también participa en las reuniones del IAG.

11. Para cada recomendación, se identifican las organizaciones internacionales principales y las que contribuyen, de acuerdo con su mandato y contribuciones anteriores en las áreas de trabajo pertinentes

12. Habida cuenta de la variedad de temas tratados por la DGI-3 y del alcance de la iniciativa, se han establecido equipos de trabajo de la DGI para organizar y ejecutar el plan de trabajo. A finales de enero de 2023, el IAG extendió una invitación formal al G20 y a las economías participantes para que nombraran a sus representantes en el equipo de trabajo de la DGI-3. El proceso de nominación concluyó a mediados de marzo de 2023 y los detalles de los respectivos equipos de trabajo se compartieron con el IAG y las organizaciones líderes para comenzar a planificar sus reuniones y talleres temáticos.

13. Los equipos de trabajo de la DGI están compuestos por representantes de las agencias principales designadas por el IAG, el G20 y las economías participantes y otras partes interesadas clave5. Cada equipo de trabajo cuenta con un presidente y una secretaría (miembros de las agencias líderes designadas por el IAG) y miembros expertos técnicos del G20 y de las economías participantes.

14. Los equipos de trabajo de la DGI-3 tienen el objetivo de ejecutar el plan de proyecto para cada recomendación (o grupo de recomendaciones) de la DGI, incluida la realización de ejercicios de balance; establecer los marcos metodológicos y de recopilación de datos, cuestionarios, formularios de informes y herramientas; aplicar orientaciones y facilitar la recopilación de los datos requeridos por los objetivos; Colaborar con las partes interesadas para garantizar la complementariedad, la coherencia y evitar la superposición de los programas de trabajo. Los equipos de trabajo de la DGI-3 también facilitan el intercambio de métodos de compilación entre el G20 y las economías participantes y la compilación de estimaciones, y revisan los resultados y coordinan la difusión de la información resultante. Los equipos de trabajo de la DGI-3 informan a la Secretaría de la DGI y al IAG sobre el progreso en la implementación del plan de proyecto de la DGI-3 a través de cuestionarios semestrales, así como durante las Conferencias Globales de la DGI-3.

15. Los coordinadores de país del G20 coordinan la implementación de la DGI-3 a nivel nacional y actúan como puntos focales de la DGI-3 ante la Secretaría de la DGI. Proporcionan insumos a la Secretaría de la DGI sobre el progreso de las economías individuales necesarios para la redacción del informe de progreso de la DGI-3; participan en las Conferencias Mundiales de la DGI-3, así como en los talleres organizados por los equipos de trabajo de la DGI-3, según sea necesario; supervisan la coordinación de la nominación y la presentación de actualizaciones periódicas de los miembros del equipo de trabajo de la DGI-3 a la Secretaría de la DGI. Las Conferencias Globales de la DGI servirán como plataforma para que los coordinadores de país del G20 se reúnan y discutan con el IAG y las organizaciones internacionales el progreso en la implementación de las recomendaciones de la DGI-3, temas de relevancia estratégica e intercambio de prácticas de país y experiencias de aprendizaje entre pares.

III. Seguimiento de los Progresos de la DGI-3: Marco de Presentación de Informes sobre la Marcha

16. El objetivo de la DGI es alentar a las economías a proporcionar datos para ayudar a los responsables de la formulación de políticas a abordar las necesidades de política más pertinentes y colmar las lagunas críticas de datos. Al igual que en los casos DGI-1 y DGI-2, el G-20 y las economías participantes presentarán un informe anual sobre los progresos realizados en el que se describirá la implementación del plan de trabajo del DGI-3, que el FMI presentará a los FMCBG del G-20.

17. El G20 y las economías participantes indicaron que el marco de presentación de informes sobre la marcha de los trabajos de la DGI-3 debería tener en cuenta los diferentes niveles de desarrollo estadístico y capacidad estadística, las limitaciones legislativas y las prioridades de las economías participantes. Como primer paso en el desarrollo del marco de informes de progreso de la DGI-3, el IAG desarrolló una encuesta en la que se solicitaban las opiniones del G20 y de las economías participantes. La encuesta se llevó a cabo en marzo y abril de 2023 y recibió respuestas de 21 economías (excluida la UE). El 3 de mayo de 2023, la Secretaría de la DGI organizó cuatro talleres regionales con el G20 y las economías participantes y discutió los resultados y el camino a seguir. Posteriormente, la Secretaría de la DGI elaboró una propuesta de marco para la presentación de informes sobre la marcha de los trabajos basada en los comentarios recibidos de la encuesta y durante los talleres regionales.

18. La versión final del marco de presentación de informes sobre la marcha de los trabajos de la DGI-3 se presentó y acordó en la Conferencia Mundial de la DGI-3 celebrada en junio de 2023 en Washington D.C. El marco tiene como objetivo hacer un seguimiento de los progresos en la implementación, reconocer los logros y servir de referencia para los años siguientes. También garantiza la flexibilidad necesaria para aliviar las preocupaciones expresadas por el G20 y las economías participantes en relación con la pertinencia para su economía de implementar objetivos específicos, así como las limitaciones de recursos y capacidades.

19. El marco de presentación de informes sobre la marcha de los trabajos presenta cuatro niveles de progreso en la aplicación de las recomendaciones de la DGI-3: 1) Se ha subsanado la falta de datos, 2) se está subsanando la falta de datos, 3) la falta de datos no es importante para la economía, y 4) la falta de datos no es un ámbito prioritario inmediato para las autoridades nacionales, habida cuenta de los recursos disponibles. Una economía debe informar que la brecha de datos se ha cerrado cuando los datos se difunden públicamente en un sitio web oficial del gobierno. Cuando una economía informa que se está abordando la brecha de datos, se supone que tiene un programa de trabajo en marcha o planea poner en marcha un programa para abordar esta brecha de datos. Una economía puede declarar que las lagunas de datos «no son significativas» cuando las partes interesadas nacionales y los usuarios de los datos indican que la falta de datos no es importante y que la falta de datos no es un impedimento para el desarrollo de políticas eficaces. Por último, cuando una economía considera que la brecha de datos es material y necesaria para una política eficaz, pero no puede asignar recursos para abordar esta brecha de datos debido a otras prioridades y limitaciones de recursos, la economía puede informar sobre esta brecha de datos en la categoría «La brecha de datos no es un área prioritaria inmediata para las autoridades nacionales, dados los recursos disponibles».

IV. Implementación del Plan de Trabajo DGI-3 durante el primer año

20. Se ha avanzado en la ejecución de las actividades programadas para el primer año de la DGI-3. Se establecieron equipos de trabajo de la DGI-3 para todas las recomendaciones, las agencias líderes de IAG realizaron ejercicios de evaluación para evaluar la disponibilidad de datos y establecer metodologías. Los equipos de trabajo de la DGI-3 realizaron varias reuniones virtuales desde que el Plan de Trabajo fue aprobado por el G20, para avanzar en la implementación de cada recomendación. Estas reuniones fueron con representantes de las economías participantes, aunque no todos están representados en todos los equipos de trabajo. Por lo tanto, para complementar el trabajo cuando fuera necesario y asegurarse de llegar a todas las economías participantes, se llevaron a cabo varios talleres para analizar los marcos metodológicos existentes, las lagunas de datos, los resultados de las encuestas de balance, así como para analizar formas de superar los desafíos y avanzar en la implementación de las recomendaciones.

21. Durante los siete primeros meses de 2023, se llevaron a cabo con éxito los seis talleres siguientes:

• Recomendaciones 1 a 3: Emisiones de GEI, huella de carbono y cuentas de energía: 22 a 24 de mayo de 2023, el FMI organizó el primer taller virtual.

• Recomendación 4—Financiamiento climático: los días 15 y 16 de mayo de 2023, el WGSD organizó un taller virtual de lanzamiento,

• Recomendación 6-7—Subsidios que impactan en el clima, mitigación del clima y gastos: 30 y 31 de mayo de 2023, el FMI organizó el primer taller virtual.

• Recomendación 8— Distribución del ingreso, el consumo y el ahorro: los días 29 y 30 de junio de 2023, la OCDE organizó en París el primer taller presencial del Marco EG DN,

• Recomendación 9—Distribución de la riqueza: la OCDE organizó la reunión de lanzamiento virtual del 23 de mayo de 2023.

• Recomendación 11—Dinero digital: del 10 al 12 de julio de 2023, el FMI, en colaboración con el BPI, el BCE y el FSB, organizó el primer taller híbrido en Londres.

22. El objetivo del primer taller sobre las recomendaciones 1 a 3 (Emisiones de GEI, huella de carbono y cuentas energéticas) era proporcionar a las economías participantes una visión general y una comprensión de la importancia de las cuentas de emisiones atmosféricas, las cuentas energéticas y las huellas de carbono nacionales y sus métodos de compilación. Las organizaciones internacionales presentaron diversas iniciativas emprendidas en este ámbito, que las economías participantes podrían aprovechar para subsanar estas lagunas de datos. La metodología acordada para las cuentas de energía y emisiones atmosféricas ya está bien desarrollada y varios países del G20 están compilando regularmente estas estadísticas. Los países europeos están obligados a informar a Eurostat de las cuentas anuales de energía y emisiones atmosféricas, y la División de Estadística de las Naciones Unidas y la OCDE han puesto en marcha recientemente una recopilación de datos mundial para cubrir los países no pertenecientes a la UE. Los cuestionarios utilizados para la recopilación de datos se están utilizando como modelos de presentación de informes para la DGI. Algunos de los países que ya publican cuentas de emisiones atmosféricas y/o energía, como Costa Rica, Italia, Turquía, Estados Unidos, Indonesia y Países Bajos, compartieron sus experiencias en la producción y difusión de estas cuentas. Sin embargo, más de la mitad de los países del G20 no compilan estas estadísticas de forma regular. Como siguiente paso, se acordó que los organismos principales trabajarían con las economías del G20 y las economías participantes utilizando las plantillas y herramientas existentes en el desarrollo de cuentas de emisiones atmosféricas, huellas de carbono y cuentas de energía. Los modelos y los instrumentos se presentarán en un taller que se celebrará en el otoño, tras el cual se iniciarán talleres específicos a nivel regional o nacional para ayudar en la compilación de las cuentas.

23. En el taller virtual sobre la recomendación 4 (Financiamiento climático) se hizo un balance del plan de proyecto de la recomendación 4, los borradores de las plantillas de informes y las experiencias existentes con los datos de financiamiento climático. Los representantes del equipo de trabajo acordaron aprovechar la infraestructura de presentación de informes existente y el enfoque de presentación de informes de auto compromiso establecido en la recomendación 7 de la DGI-2. Después del seminario, los proyectos de modelos de presentación de informes se distribuyeron a los miembros del equipo de tareas para su consulta por escrito. Los organismos principales prepararán una versión ajustada de las plantillas sobre la base de los comentarios recibidos para el taller organizado por el WGSD y acogido por el Banco de la Reserva de Sudáfrica en Ciudad del Cabo (Sudáfrica) los días 5 y 6 de octubre de 2023; con el apoyo de la CFI del BPI. Los principales objetivos del taller son (1) acordar las plantillas finales de presentación de informes para la recomendación 4, (2) iniciar el trabajo sobre la metodología para definir los valores verdes, y (3) profundizar el intercambio de experiencias sobre el trabajo en curso y los desafíos en la compilación de estadísticas de financiamiento climático, incluidas las fuentes de datos, el uso de datos valor por valor y las necesidades de los usuarios sobre los datos de valores verdes. Los trabajos futuros sobre la metodología para los valores verdes deben coordinarse estrechamente con la actualización del manual del SCN y las necesidades de los usuarios.

24. En el taller sobre la recomendación 6-7 (Subsidios y gastos de adaptación y mitigación de los efectos climáticos) se hizo un balance de los datos y las iniciativas existentes y se brindó a las economías participantes la oportunidad de compartir su trabajo en este ámbito y debatir los desafíos específicos para cumplir las recomendaciones. También se presentaron y debatieron los resultados de la encuesta de evaluación de los subsidios que afectan al clima. Los principales resultados de este taller fueron: (1) un claro apoyo a la base de los indicadores en la orientación estadística existente, (2) sin embargo, es necesario establecer el alcance de los indicadores, ya sea para restringir los indicadores a los subsidios tal como se definen en los manuales estadísticos, o para incluir otras transferencias, subsidios indirectos/inducidos y gastos fiscales, (3) la importancia de la coherencia entre las recomendaciones 6 y 7, incluida la definición de «mitigación y adaptación al clima» y las fuentes de datos,  (4) es posible que se necesiten diferentes enfoques para definir lo que sustenta y daña el clima, dada la intención de la política gubernamental frente al impacto, y (5) es importante involucrar a otras iniciativas, grupos de expertos y comités (como la UNCEEA) que ya trabajan en este espacio y que las organizaciones internacionales se coordinen a través de diferentes iniciativas. Por ejemplo, el Inventario de Medidas de Apoyo a los Combustibles Fósiles de la OCDE documenta más de 1500 medidas gubernamentales que fomentan la producción o el consumo de combustibles fósiles (transferencias presupuestarias directas y gastos fiscales) en 51 países. Además, la OCDE y la AIE producen una estimación combinada del apoyo a los combustibles fósiles en un mayor número de países. La definición amplia de apoyo de la OCDE se adoptó en 2019 para rastrear y medir el indicador de los Objetivos de Desarrollo Sostenible sobre subsidios a los combustibles fósiles, en una publicación conjunta del PNUMA, el IIDS y la OCDE. Se está preparando un documento de orientación sobre la medición de las subvenciones a los combustibles fósiles.

25. El primer taller presencial sobre la recomendación 8 — Distribución del ingreso, el consumo y el ahorro, se centró en el intercambio de prácticas de los países en la compilación de los resultados, el debate sobre las actualizaciones de la plantilla de recopilación existente (elaborada por el Grupo de Expertos sobre Disparidades en el marco de las Cuentas Nacionales) para reflejar las recomendaciones de la DGI y sobre cuestiones específicas de compilación (por ejemplo,  transferencias interfamiliares, micro-macro brechas). También incluyó una actualización del enfoque centralizado, basado en R, que puede ayudar a los países a aplicar partes de la metodología, por ejemplo, para aplicar ajustes para corregir la posible falta de ricos. Además, en el taller se examinaron posibles técnicas de predicción inmediata para llegar a estimaciones más oportunas y análisis de sensibilidad para evaluar los márgenes de error en torno a los resultados. Por último, el grupo discutió la organización de una nueva ronda de recopilación de datos que probablemente tendrá lugar en el segundo semestre de 2024.

26. La reunión virtual de lanzamiento de la recomendación 9 (Distribución de la riqueza) se centró en el mandato del nuevo Grupo de Expertos sobre la Distribución de la Riqueza de los Hogares y puso de relieve la labor en curso en este ámbito mediante presentaciones de los Estados Unidos y el Banco Central Europeo. El grupo también comenzó a reflexionar sobre los conceptos de riqueza a utilizar en la compilación de los resultados de la distribución de la riqueza y discutió el lanzamiento de un cuestionario para obtener más información sobre la información disponible en los países, tanto a nivel micro como macro. Este ejercicio de balance, que se llevará a cabo durante el verano, proporcionará información relevante para desarrollar la plantilla de recolección y comenzar a desarrollar una guía genérica para compilar los resultados de la distribución.

27. En el taller sobre la recomendación 11 (Dinero digital) se debatió la situación actual, incluidas las prioridades en materia de datos, las posibles fuentes de datos, los desafíos relacionados con la recopilación de datos, así como las regulaciones relativas al dinero digital y los criptoactivos en el G20 y las economías participantes. Varias economías, incluidas Brasil, Sudáfrica, EE. UU., China, India, Suiza y la Unión Europea (Alemania e Italia), durante sus presentaciones, destacaron que se están desarrollando regulaciones que a menudo se centran en abordar la gestión de riesgos de los criptoactivos, pero pueden incluir requisitos de datos. Sin embargo, todavía no se sabe con certeza en qué medida estas disposiciones reglamentarias satisfarán las necesidades de compilación de estadísticas monetarias y flujos y existencias transfronterizos con fines macroeconómicos y macro prudenciales. Las economías participantes reconocieron que la recopilación de datos basada en tres dimensiones clave es crucial: (1) el tipo de activo digital, (2) el sector del titular y (3) la residencia del titular (país de contraparte) para abordar la cuestión de «quién posee qué y dónde». Dada la ausencia de estadísticas oficiales, el taller también discutió métodos para identificar y estimar los flujos de capital cripto, que involucran inferencias indirectas e inferencias directas utilizando datos fuera y dentro de la cadena. Se observaron debilidades en términos de anonimato y falta de fiabilidad asociadas con algunas de estas fuentes de datos. La colaboración, los acuerdos de intercambio de datos y el pensamiento innovador mediante la incorporación de una combinación de fuentes de datos tradicionales y no tradicionales fueron las recomendaciones clave proporcionadas por los participantes del panel durante el último día del taller.

28. El 5 de junio de 2023, el equipo de trabajo sobre la recomendación 5 (Indicadores de riesgo físico y de transición prospectivos) celebró una reunión de lanzamiento. Durante la reunión, los representantes del G20 y las economías participantes compartieron sus expectativas del equipo de trabajo, mientras que las agencias líderes presentaron sus iniciativas que podrían apoyar a los países en su trabajo sobre la recomendación. Los participantes estuvieron de acuerdo con el plan de trabajo propuesto para el equipo de tareas.

29. El equipo de trabajo sobre la recomendación 14 – Uso compartido de datos e intercambio de datos ha preparado una nota conceptual en la que se esbozan los aspectos clave de su labor (principios/condiciones del intercambio de datos, incluido el modelo de madurez, descripción de un enfoque normalizado para compartir datos y una opción para desarrollar compromisos propios) junto con encuestas en las que se recopilan las mejores prácticas, referencias y experiencia de los miembros del equipo de trabajo con el intercambio de datos dentro de las organizaciones y entre ellas a nivel nacional e internacional.

V. Panorama general de los marcos metodológicos actuales y disponibilidad de datos

30. A fin de subsanar las lagunas de datos detectadas por los FMCBG del G-20, los estadísticos nacionales necesitan tres datos antes de poder elaborar las estadísticas requeridas. Requieren un marco conceptual y contable acordado, requieren un marco para presentar informes y difundir la información y requieren datos de origen para producir las estadísticas necesarias de manera sostenida.

31. El punto de partida para abordar las lagunas de datos identificadas por los FMCBG del G20 difiere entre las 14 recomendaciones de la DGI-3. En algunos casos, las economías del G20 están muy avanzadas y pueden elaborar estimaciones iniciales en el próximo año. En otros casos, se requiere una importante labor de desarrollo conceptual y de datos de origen.

32. Se pone de relieve la disponibilidad de las aportaciones mencionadas anteriormente para cada recomendación. Se ha asignado una puntuación general de preparación (alta, moderada, baja) a cada recomendación. Las recomendaciones se califican como altas si existen las 3 entradas para la recomendación, moderadas si existen 2 o más factores de entrada y bajas si existen menos de 2 factores de entrada. Teniendo en cuenta el carácter cualitativo de las recomendaciones 13 y 14, se han excluido del tablero.

VI. Avances en el cierre de las brechas de datos

33. Se presenta el estado general de la ejecución de la DGI-3. Los avances del G20 y las economías participantes informaron sobre el cierre de la brecha de datos para cada una de las recomendaciones de la DGI-3 a septiembre de 2023. Dado el carácter cualitativo de las recomendaciones 13 y 14, no se han incluido en el cuadro. En el caso de algunas recomendaciones, como las cuentas de energía y las cuentas de emisiones atmosféricas, los datos de origen ya están disponibles para varias economías del G20 y participantes. Las economías del G20 han sido las que más han avanzado en las brechas de datos de las estadísticas sobre el cambio climático, específicamente en la recomendación 1: las Cuentas de Emisiones de GEI y las Huellas de Carbono Nacionales informaron que el 29% de las economías han cerrado la brecha de datos, y la recomendación 2: Las Cuentas de Energía informaron que el 48% de las economías informaron que la brecha de datos se cerró. También se ha avanzado en la elaboración de estimaciones de la distribución de los ingresos, el consumo, el ahorro y la riqueza entre los hogares, mientras que, en el ámbito de la digitalización y la innovación financiera, el G20 y las economías participantes necesitan más asistencia y orientación sobre la aplicación de las recomendaciones 11 y 12.

34. Se presenta la información de cada G20 y de las economías participantes en relación con la implementación de las metas de la DGI-3 a septiembre de 2023. En el caso de algunas recomendaciones/objetivos, se requiere más orientación de IAG o consultas con las partes interesadas nacionales y, por lo tanto, las economías no pudieron evaluar el progreso en esta etapa. Además, dado el carácter cualitativo de las recomendaciones 13 y 14, se han excluido del tablero. Para complementar el cuadro de mando, en el Anexo 2 se presentan breves resúmenes de los avances y los principales desafíos para cada una de las economías del G20 y las economías participantes, preparados por los coordinadores de país del G20.

VII. El camino a seguir

35. El FMI, en estrecha cooperación con el IAG y el FSB, así como a través de la Conferencia Mundial de la DGI, seguirá supervisando la aplicación del DGI-3 e informando de los progresos realizados a los FMCBG del G20. Para apoyar la implementación y la presentación de informes de progreso, como parte del programa de trabajo de la DGI-3 2024, se planifican diversas formas de consulta y coordinación con las economías participantes mediante talleres, reuniones de equipos de trabajo, así como reuniones regionales y/o bilaterales, según sea necesario, y se llevarán a cabo de manera presencial o híbrida.

36. La experiencia adquirida hasta la fecha, al igual que en el caso de la DGI-1 y la DGI-2, sugiere que los talleres son la forma más eficaz de facilitar el progreso, en particular en lo que respecta a las recomendaciones más difíciles. Por lo tanto, el programa de trabajo de 2024 incluirá ocho talleres temáticos: cuatro virtuales y cuatro presenciales. También incluirá consultas y reuniones bilaterales, según sea necesario, y una Conferencia Mundial anual. El plan de trabajo para 2024 también se centrará en la elaboración de marcos metodológicos y plantillas de presentación de informes en los casos en que aún no estén en su lugar, o en la actualización de los existentes, así como en la elaboración y/o difusión de estimaciones experimentales.



Inteligencia artificial generativa y ciberseguridad en la banca central


Los ciberataques se han vuelto más frecuentes y sofisticados, y el sector financiero se sitúa sistemáticamente como una de las industrias más atacadas. Los bancos centrales representan un objetivo natural para los ciberataques, ya que son responsables de la gestión y supervisión de las infraestructuras críticas del sector financiero (por ejemplo, los sistemas de pago) y salvaguardan la información confidencial sobre futuras decisiones políticas. Reforzando estas preocupaciones, en marzo de 2024 un informe del Departamento del Tesoro de EE. UU. destacó la inteligencia artificial generativa (gen AI) como un aspecto crítico emergente para la ciberseguridad del sector financiero.

La aparición de modelos de IA en generación, que cobró un impulso significativo con el lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022, presenta tanto oportunidades como desafíos para la gestión del riesgo cibernético en el sector financiero, incluidos los bancos centrales. Por un lado, a medida que las herramientas de IA de generación se vuelven más sofisticadas y su uso se generaliza, la frecuencia y la velocidad de los ataques cibernéticos aumentarán. También es probable que estos ataques se vuelvan más complejos, debido a algoritmos más refinados. Las amenazas específicas incluyen ingeniería social generada por IA, ataques de día cero y ataques de malware para la fuga de datos. La adopción de la IA genérica para fines de organización interna y, potencialmente, también para la ciberdefensa también crea el riesgo de ataques directos contra los sistemas de IA. Por otro lado, la IA de generación puede fortalecer la seguridad cibernética al permitir el procesamiento de conjuntos de datos cada vez más grandes con análisis más sofisticados. También podría ayudar a los usuarios a emplear estrategias más proactivas de ciberseguridad y prevención del fraude.

A la luz de estos avances, es de suma importancia comprender el impacto de la IA en la gestión del riesgo cibernético de los bancos centrales. Esta cuestión está naturalmente entrelazada con las habilidades del personal del banco central. De hecho, establecer reglas de conducta y garantizar una comprensión profunda de los riesgos y beneficios asociados con el uso de herramientas de IA de generación para todos los empleados es esencial para mantener altos estándares de seguridad cibernética. Además, la cuestión de si el desarrollo de herramientas de IA complementará o reemplazará la experiencia humana en las unidades de TI de los bancos centrales sigue siendo objeto de un debate en curso.

Para investigar el vínculo entre la generación de IA y el riesgo cibernético, nos basamos en los resultados de una encuesta ad hoc realizada entre los miembros del Grupo Global de Resiliencia Cibernética (GCRG) en enero de 2024. El GCRG es una de las iniciativas del Centro de Coordinación de la Resiliencia Cibernética (CRCC).3 Establecido en 2020, el GCRG sirve como un foro donde los directores de seguridad de la información (CISO) de los bancos centrales se reúnen para discutir cuestiones tácticas y estratégicas relacionadas con la seguridad cibernética. La encuesta recopiló las respuestas de 32 participantes, profundizando en las oportunidades y desafíos que los bancos centrales ven en la adopción de herramientas de IA genérica. Cuatro consideraciones generales guiaron el diseño de la encuesta:

1) ¿Cuál es el estado actual de la adopción de la IA en generación por parte de los bancos centrales?

2) ¿Cómo evalúan los bancos centrales los beneficios y desafíos para la ciberseguridad asociados con el uso de la IA genérica?

3) ¿Qué tan preparados están los bancos centrales para la «revolución de la IA» y su impacto esperado en la seguridad cibernética y la protección de datos?

4) ¿Cuáles son las principales preocupaciones estratégicas, éticas y regulatorias con respecto a la adopción de la IA en la ciberseguridad?

Las respuestas de la encuesta revelan cuatro ideas principales.

En primer lugar, una gran mayoría de los bancos centrales informan que ya están utilizando herramientas de IA de generación o planean hacerlo en los próximos años. Los encuestados indican que la IA de generación ofrece más beneficios que riesgos, especialmente en lo que respecta a aspectos específicos de la ciberseguridad, como la detección de amenazas cibernéticas. Sin embargo, el proceso de adopción conlleva importantes desafíos, sobre todo en términos de inversión adecuada en capital humano. De hecho, más de la mitad de los expertos encuestados informan de que sus estrategias en relación con la evaluación y adopción de la estrategia de IA están actualmente en fase de desarrollo.

En segundo lugar, la opinión predominante es que la IA genérica puede superar a los métodos tradicionales para mejorar la gestión de la ciberseguridad, pero que también introduce nuevos riesgos. Los beneficios se perciben en gran medida en áreas específicas de la ciberseguridad, como la automatización de tareas rutinarias. Se espera que la IA reduzca los costos asociados con las actividades que consumen mucho tiempo y que tradicionalmente realizaban los humanos. Los beneficios adicionales de la IA de generación incluyen una detección de amenazas mejorada, tiempos de respuesta más rápidos a los ataques cibernéticos y aprendizaje de nuevas tendencias, anomalías o correlaciones que podrían no ser obvias para los analistas humanos. En términos de riesgos, la IA puede introducir nuevas vulnerabilidades en las defensas de ciberseguridad de los bancos centrales. Los riesgos relacionados con la ingeniería social y los ataques de día cero, así como la divulgación no autorizada de datos, son los más preocupantes.

En tercer lugar, nuestros resultados destacan aspectos clave en cuanto a inversiones en TI y capital humano. De la encuesta se desprenden dos dimensiones críticas con respecto al capital humano. El primero afecta a todos los empleados de los bancos centrales e implica la adopción de herramientas de IA de alta generación, que pueden verse obstaculizadas por la falta de habilidades tecnológicas. De hecho, la mayoría de los bancos centrales han habilitado o planean permitir que su personal acceda a aplicaciones de IA genérica basadas en la nube, aunque con ciertas restricciones de uso. Este enfoque tiene como objetivo mitigar los riesgos asociados con la adopción de la IA genérica, en particular en lo que respecta a la falta de preparación actual del personal para integrar y poner en funcionamiento los sistemas de IA. La segunda dimensión se relaciona con el capital humano acumulado en las divisiones de TI de los bancos centrales. Existe un consenso de que la IA de alta generación podría reemplazar al personal de las unidades de seguridad cibernética para las tareas rutinarias. Este cambio podría liberar recursos para reasignarlos a iniciativas de ciberseguridad más estratégicas, lo que podría aumentar la productividad. Además, las respuestas indican que, aunque la IA genérica se considera una tecnología que puede manejar las tareas operativas de manera más efectiva, aún requerirá supervisión humana para garantizar resultados éticos y precisos y entrenar continuamente los sistemas de IA. Por lo tanto, una preocupación general es la limitada disponibilidad de personal con suficientes conocimientos tanto de metodologías de IA como de ciberseguridad.

En cuarto lugar, el consenso entre los encuestados es que los sistemas de IA de generación facilitarán el cambio de un enfoque reactivo a uno proactivo para predecir y neutralizar las amenazas. Una consideración crítica es el grado de autonomía que se debe otorgar a las herramientas de IA en materia de ciberseguridad y la naturaleza de su interacción con los humanos. Para una estrategia adecuada, los científicos de datos, los analistas de seguridad de IA y los supervisores de IA se identifican como roles profesionales clave para la integración perfecta de la IA de generación con las herramientas de seguridad existentes.

Los resultados de este estudio contribuyen al debate en curso sobre la mejor manera de utilizar la IA para limitar el riesgo cibernético. Se propone un conjunto de principios a tener en cuenta a la hora de regular el riesgo cibernético dentro del sector financiero. Además, el Comité de Supervisión Bancaria de Basilea (BCBS) ha publicado directrices para los bancos sobre las mejores prácticas en materia de gestión de riesgos cibernéticos. Nuestros resultados sugieren que podrían ser necesarias medidas adicionales para tener en cuenta los beneficios y desafíos potenciales que surgen de la propagación de la IA gen. Además, dada la incertidumbre y la variabilidad significativas en las estimaciones de costos para los incidentes de seguridad cibernética, que podrían aumentar con la adopción futura de herramientas de IA, es deseable establecer pautas y prácticas comunes para todos los bancos centrales. Además, es posible que el personal de TI existente no esté completamente preparado para manejar las innovaciones rápidas y disruptivas asociadas con la IA genérica. La «brecha de habilidades» prevista puede ser difícil de cerrar para la mayoría de los bancos centrales, dada la limitada oferta de mano de obra y los altos costos asociados con las nuevas contrataciones.6 Abordar este problema es vital para los bancos centrales en el futuro.

Cada vez son más los trabajos que estudian el papel y el impacto de las ciber amenazas en el sector privado, incluidas las instituciones financieras y las criptomonedas, pero pocos estudios han examinado las implicaciones para los bancos centrales. Otros analizan el tema del riesgo cibernético en la banca central aprovechando una encuesta ad hoc realizada en 2021. Nuestra contribución es ampliar el alcance de ese análisis ampliando la muestra de los bancos centrales participantes en la encuesta e incorporando nueva evidencia sobre la gestión de la seguridad cibernética, específicamente en lo que respecta a la relación entre el advenimiento de nuevas herramientas de IA y la preparación del personal de los bancos centrales para este avance tecnológico disruptivo.

Nuestro artículo también contribuye al debate más general sobre el impacto esperado de la introducción de herramientas de IA en la estructura organizativa de las empresas públicas y privadas. La literatura destaca un aumento esperado en la productividad laboral, especialmente en tareas que requieren habilidades cognitivas, aunque los efectos podrían ser bastante diferentes en todos los sectores. Este artículo profundiza en los efectos de la IA genérica en la productividad considerando la perspectiva de los expertos en ciberseguridad de los bancos centrales. Nuestros hallazgos subrayan que se espera que las herramientas de IA de generación mejoren la eficiencia de las prácticas de seguridad cibernética existentes, impulsando así la productividad de los profesionales, particularmente en tareas rutinarias y operativas. Al mismo tiempo, los expertos en ciberseguridad no esperan que sus funciones sean sustituidas por aplicaciones de IA de generación; más bien, se otorga una importancia cada vez mayor a la participación humana en las tareas relacionadas con la supervisión y la capacitación de las actividades impulsadas por la IA, lo que garantiza resultados éticos y precisos.

LA IA GENÉRICA Y EL RIESGO CIBERNÉTICO

La IA de generación puede verse como el último avance del aprendizaje automático. A grandes rasgos, el aprendizaje automático comprende un conjunto de técnicas diseñadas para extraer información de los datos, con el fin de hacer predicciones. Puede verse como una consecuencia de las técnicas estadísticas y econométricas tradicionales, aunque no se basa en un modelo preespecificado o en supuestos estadísticos como la linealidad o la normalidad. El proceso de ajustar un modelo de aprendizaje automático a los datos se denomina entrenamiento. El criterio para un entrenamiento exitoso es la capacidad de predecir resultados a partir de datos no vistos previamente («fuera de la muestra»), independientemente de cómo los predigan los modelos.

Las redes neuronales son quizás la técnica más importante en el aprendizaje automático, con usos generalizados incluso para la última generación de modelos. Sus principales bloques de construcción son las neuronas artificiales, que toman múltiples valores de entrada y los transforman de forma no lineal para generar un solo número, como las regresiones logísticas. Las neuronas artificiales están organizadas para formar una secuencia de capas que se pueden apilar: las neuronas de la primera capa toman los datos de entrada y emiten un valor de activación. A continuación, las capas siguientes toman la salida de la capa anterior como entrada, la transforman y generan otro valor, y así sucesivamente. De esta manera, al igual que las neuronas en el cerebro humano, el valor de salida de una neurona artificial es similar a un impulso eléctrico transmitido a otras neuronas. La profundidad de una red se refiere al número de capas. Los pesos y sesgos que determinan la fuerza de las conexiones entre las neuronas y las capas se denominan colectivamente parámetros. Estos parámetros se mejoran de forma iterativa durante el entrenamiento. Las redes más profundas con más parámetros requieren más datos de entrenamiento, pero predicen con mayor precisión. Las redes neuronales están detrás del reconocimiento facial o de los asistentes de voz como Siri o Alexa y son la base de las innovaciones recientes más significativas en IA.

Transformers, presentado en 2017, mejoró drásticamente el rendimiento de las redes neuronales en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y permitió el surgimiento de grandes modelos de lenguaje (LLM). En lugar de limitarse a relacionar una palabra con los que están cerca de ella, los transformadores intentan captar la relación entre los diferentes componentes de una secuencia de texto, incluso si están muy alejados en el párrafo o documento. Esto permite que el modelo comprenda mejor el contexto y, por lo tanto, los diferentes significados que puede tener una palabra. Por ejemplo, el significado de la palabra «banco» difiere cuando aparece en la oración «Cruzaré el río a nado para llegar a la otra orilla» frente a «Crucé la calle para ir al banco». Transformers desbloqueó casos de uso de procesamiento de lenguaje natural que requieren lidiar con largos flujos de texto y dio lugar a los avances más recientes en LLM, como ChatGPT. La disponibilidad de grandes cantidades de texto digitalizado de Internet y los rápidos avances en la potencia informática han permitido a los LLM basados en transformadores alcanzar habilidades similares a las humanas en el procesamiento del lenguaje.

Los LLM subyacen en el rápido auge de la IA de la generación, que genera contenido basado en indicaciones adecuadas y puede realizar tareas más allá del reconocimiento del idioma. En particular, puede generar contenido nuevo, desde texto e imágenes hasta música y código, en función de los datos con los que se han entrenado.7 Por ejemplo, los LLM como ChatGPT (Generative Pretrained Transformer) están diseñados para predecir la siguiente palabra o token. Al ingerir el rastreo común en su conjunto de entrenamiento, presentan capacidades de aprendizaje de disparo cero y pueden responder a las indicaciones humanas para generar texto de una manera que imite el lenguaje humano. Por lo tanto, permiten una amplia gama de tareas lingüísticas, redacción de ensayos, codificación de software e incluso participar en conversaciones matizadas.

Se espera que la IA de generación sea la próxima tecnología de propósito general, con el potencial de transformar varias industrias y tener un impacto significativo en la economía. Los bancos centrales no son una excepción. De hecho, en el pasado reciente, los bancos centrales han implementado con éxito herramientas tradicionales de IA para diversas aplicaciones, incluidas técnicas de aprendizaje automático para el análisis de datos, la supervisión de sistemas de pago, la supervisión y la ciberseguridad.

La adopción de la IA genérica por parte de los bancos centrales ofrece nuevas oportunidades y desafíos relacionados con la gestión de la ciberseguridad. La IA de generación se puede aplicar tanto en el lado ofensivo como en el defensivo del riesgo cibernético. A continuación, informaremos sobre las principales áreas de riesgo introducidas por el uso ofensivo de modelos de IA de generación, así como las implicaciones para la defensa cibernética y la configuración de estrategias destinadas a contrarrestar el aumento de las amenazas cibernéticas inducidas por la IA de generación.

El desarrollo de herramientas de IA de generación podría mejorar las capacidades de los actores de amenazas cibernéticas sofisticados y permitir que los actores menos hábiles desarrollen ataques simples pero efectivos. Los usos de la IA de generación por parte de los actores de amenazas cibernéticas para la fuga de datos o los ataques incluyen:

i) 7 Técnicas de ingeniería social: Los actores de amenazas pueden utilizar los LLM para llevar a cabo ataques de phishing más específicos, compromiso del correo electrónico empresarial, deepfakes y otros fraudes. Por ejemplo, la IA genérica permite a los actores de amenazas tergiversarse a sí mismos de manera más realista como reflejo de una variedad de orígenes, idiomas, estados y géneros.

ii) Generación de malware/código: La IA puede ayudar a crear nuevos códigos de malware o variantes más complejas de los existentes que pueden evadir de manera más efectiva un sistema de detección automatizado basado en firmas.

iii) Desinformación: La IA genérica puede aumentar la eficiencia de un ataque dirigido mediante la realización de campañas de desinformación utilizando características y personalidades más realistas del lenguaje humano.

Además, la adopción de herramientas de IA para las operaciones internas y la ciberdefensa genera el riesgo de ataques contra los propios sistemas de IA. Estos riesgos incluyen:

i) Envenenamiento de datos/modelos: Es el proceso de corromper los datos de entrenamiento del modelo interno de la IA gen para perjudicar el proceso de entrenamiento u obtener un resultado deseado.

ii) Fuga de datos durante la inferencia: Los actores de amenazas pueden obtener acceso a datos confidenciales a través de la inversión del modelo y la consulta programática del modelo durante la fase de inferencia.

iii) Descubrimiento de vulnerabilidades: Los actores de amenazas pueden utilizar herramientas basadas en IA que normalmente se utilizan para la defensa cibernética para descubrir vulnerabilidades e identificar debilidades en la red de una institución.

Por último, la dependencia de los sistemas de IA de los datos puede amplificar los desafíos existentes en relación con la seguridad y la privacidad de los datos, incluida la información relacionada con terceros. Los aspectos financieros, legales y de seguridad críticos incluyen la evaluación de si los datos de entrenamiento son propietarios, cómo se manejan, recopilan y preparan los datos, y la calidad de los datos de entrenamiento.

En general, el auge de la IA gen amplificará los riesgos cibernéticos existentes y creará nuevos desafíos. Pero esta innovadora tecnología también se puede utilizar en el lado de la defensa para fortalecer la ciberseguridad y ayudar a emplear estrategias de prevención del fraude más proactivas. Estas estrategias abarcan diversas técnicas como la detección, el engaño y el ataque adversario. Como veremos a continuación, la adecuada capacidad de programación de IA del personal de TI y la disponibilidad de datos para el entrenamiento y las pruebas son fundamentales para cosechar los beneficios de la IA para la ciberseguridad.

LA IA DE LA GENERACIÓN EN LA BANCA CENTRAL

Comenzamos evaluando el estado actual de la adopción de la IA en los bancos centrales. Más de dos tercios (71%) de los encuestados ya están utilizando la IA de generación, y el 26% tiene planes de incorporar dichas herramientas en sus operaciones en los próximos uno o dos años.9 Por lo tanto, la tasa de adopción podría acercarse al 100% a corto plazo.

Sin embargo, los bancos centrales todavía están explorando la mejor manera de integrar esta tecnología. En concreto, cuando se les preguntó si tenían una estrategia concreta para adoptar e integrar la IA genérica, solo el 19% afirmó que sí, mientras que el 23% respondió que no tenía ninguna estrategia de este tipo. Una mayoría significativa (55%) indicó que su estrategia aún está «en desarrollo».

Este enfoque cauteloso puede atribuirse en parte a la incertidumbre existente sobre el uso correcto de la IA genérica. En la etapa actual, no solo se perciben oportunidades sustanciales, sino también riesgos y desafíos que requieren una comprensión adecuada antes de tomar medidas. Para una evaluación preliminar de las ventajas y desventajas percibidas, la encuesta pidió a los expertos de los bancos centrales que evaluaran si el uso de la IA proporcionará más beneficios que riesgos a sus organizaciones. Las respuestas, son algo heterogéneas: el 19% está totalmente de acuerdo con la afirmación, el 56% está parcialmente de acuerdo, el 19% es neutral y el 6% está parcial o totalmente en desacuerdo. Estos hallazgos sugieren una inclinación general entre los bancos centrales a reconocer las ventajas (netas) de la IA genérica.

OPORTUNIDADES, RIESGOS Y DESAFÍOS PARA LA CIBERSEGURIDAD

Un desafío clave para los bancos centrales es establecer una infraestructura de TI que pueda aprovechar de manera efectiva los beneficios de la IA genérica y, al mismo tiempo, abordar los riesgos cibernéticos actuales y previstos.

Oportunidades

Las herramientas tradicionales de aprendizaje automático para la gestión de riesgos cibernéticos han sido empleadas por los bancos centrales durante algún tiempo. Estas herramientas incluyen sistemas para detectar y responder a amenazas cibernéticas, proteger las transacciones y monitorear la integridad de los sistemas de pago.

La IA de generación podría mejorar las capacidades de seguridad cibernética más allá de las capacidades de los métodos más tradicionales y contribuir a mejorar la seguridad cibernética en general. Cuando se les pidió explícitamente que evaluaran este aspecto, el 44% de los encuestados percibe que la IA genética es muy efectiva o efectiva, mientras que el 41% la considera moderadamente efectiva (Gráfico 2.A). Solo el 3% cree que la nueva tecnología no es muy efectiva, y el 13% se abstiene de proporcionar una evaluación. En línea con la pregunta anterior, la encuesta invitó a los bancos centrales a evaluar el impacto de la IA genética en la mejora de las medidas de ciberseguridad (gráfico 2.B). Utilizando una escala de 1 (mejora baja) a 10 (mejora alta), una cuarta parte de los encuestados la valoró entre 5 y 6, más del 45% entre 7 y 8 y el 11% la valoró entre 9 y 10, mientras que el 7% eligió un valor inferior o igual a 2. Por lo tanto, la capacidad percibida de la IA genérica para impulsar la ciberseguridad es, por lo tanto, ampliamente positiva, pero su impacto general sigue siendo algo incierto.

La evaluación mixta de los beneficios potenciales de la adopción de la IA en la ciberseguridad podría provenir de las diferentes áreas operativas en las que los expertos anticipan las ganancias más significativas. Se ilustra las puntuaciones medias asignadas a las distintas facetas de la ciberseguridad que podrían beneficiarse de la IA, con puntuaciones en una escala de 1 (beneficios muy bajos) a 5 (beneficios muy altos). «Automatización de tareas rutinarias» recibió la puntuación media más alta, lo que indica que una ventaja clave del uso de herramientas de IA de generación radica en su capacidad para reemplazar las tareas intensivas en mano de obra que suelen realizar los humanos. Las siguientes dimensiones que reciben las puntuaciones más altas son «Tiempos de respuesta mejorados», «Deep learning insights» (refiriéndose al aspecto de aprendizaje profundo de la IA capaz de ofrecer información sobre las amenazas cibernéticas mediante el análisis de patrones de datos más allá de las capacidades humanas) y «Detección de amenazas mejorada». Esto subraya la creencia de que la IA genética tendrá un impacto positivo tanto en la detección de amenazas cibernéticas como en la respuesta a los ataques. En términos más generales, los patrones del gráfico 2 sugieren que es probable que la IA amplíe el alcance y el tamaño de las unidades de ciberseguridad de los bancos centrales a través de un proceso combinado de automatización de tareas rutinarias e inversión en nuevas habilidades blandas.

Riesgos y desafíos

La creciente sofisticación y frecuencia de las amenazas cibernéticas, junto con el advenimiento de las herramientas de IA de generación, introducen nuevos riesgos y desafíos para los marcos de seguridad cibernética de las autoridades reguladoras y supervisoras.

La encuesta pidió a los encuestados que calificaran sus preocupaciones con respecto a las diversas fuentes de vulnerabilidades que los sistemas de IA pueden introducir en las defensas de seguridad cibernética. Para todas las vulnerabilidades reportadas se pidió a los encuestados que asignaran una puntuación de 1 (nivel más bajo de preocupación) a 5 (nivel más alto de preocupación). Los encuestados están, en promedio, más preocupados por la «ingeniería social» y la «divulgación no autorizada de datos», que no son riesgos relacionados. Las herramientas de IA de la generación están permitiendo ciberataques cada vez más sofisticados, en particular a través de su capacidad para replicar voces o imágenes y crear deepfakes, con el objetivo final de extraer información o infiltrarse en las redes. Las implicaciones de un ataque de ingeniería social incluyen el acceso no autorizado a las redes internas de los bancos (con el posible bloqueo del sistema y demandas de pago de rescate), así como la divulgación involuntaria de datos confidenciales. Estos ataques pueden socavar la confianza en los bancos centrales y, en el extremo, poner en peligro la estabilidad financiera. Estas preocupaciones se extienden a todos los empleados de los bancos centrales, no solo a los de las unidades de TI, lo que subraya la necesidad de una política integral que eduque a todo el personal sobre las implicaciones de adoptar herramientas de IA genérica. Del mismo modo, la siguiente preocupación mejor valorada es «Problemas de privacidad» -el riesgo asociado a la posible exposición de datos sensibles-, seguida de «Algoritmos de caja negra» y «Propagación automatizada». Estas preocupaciones pueden reflejar temores de una «pérdida de control» tras la adopción de herramientas de IA de generación por parte de los operadores de ciberseguridad, ya que las decisiones tomadas por modelos autónomos de IA pueden ser difíciles de entender y explicar. En general, cuando se les pidió que evaluaran el riesgo asociado con la implementación de la IA de generación para la seguridad cibernética en una escala de 1 (muy bajo) a 10 (muy alto), el 96% de los encuestados respondió con 5 o más.

La encuesta también pidió a los encuestados que calificaran los diferentes desafíos que surgen del uso de la IA genérica para la seguridad cibernética en una escala de 1 (la más baja) a 5 (la más alta). Se informa de cómo los bancos centrales evalúan los retos que suelen surgir en la integración (o la integración prevista) de la IA genérica en los sistemas de ciberseguridad existentes. Para la mayoría de las opciones, los bancos centrales ven desafíos sustanciales. En particular, la «brecha de habilidades» (el déficit de personas competentes tanto en programación de IA como en seguridad cibernética) recibe la puntuación promedio más alta. En la siguiente sección se volverá a examinar este desafío con más detalle.

Otros desafíos incluyen cuestiones relacionadas con la gestión de datos y la transparencia. Esto incluye «Seguridad de los sistemas de IA» (garantizar que los sistemas de IA estén protegidos contra las vulnerabilidades y el uso indebido por parte de los atacantes), «Comprender las decisiones de la IA» (la dificultad para interpretar y comprender los procesos de toma de decisiones de la IA, especialmente con algoritmos complejos), «Preocupaciones éticas y de privacidad» (abordar las implicaciones éticas y los problemas de privacidad que surgen del uso de la IA en la vigilancia y otras funciones de seguridad) y «Calidad y disponibilidad de los datos» (desafíos relacionados con la disponibilidad de datos relevantes y de alta calidad necesarios para entrenar modelos de IA de manera efectiva).

INVERSIONES EN TI Y CAPITAL HUMANO

La mayoría de los bancos centrales han aumentado significativamente su presupuesto anual para la inversión en ciberseguridad desde 2020. El auge de la IA gen refuerza esta tendencia y exige una actualización urgente de las competencias, tanto a través de iniciativas de formación para el personal existente como de la contratación de nuevos empleados.

Al discutir la relación entre el nivel de capital humano y la integración de la IA en generación con la ciberseguridad, surgen dos dimensiones importantes de análisis.

El primero se refiere a todos los empleados del banco central, centrándose específicamente en la adopción de herramientas de IA de generación. Esta adopción puede verse obstaculizada por las insuficientes habilidades tecnológicas de la fuerza laboral existente o incluso podría verse impedida por prácticas internas debido a preocupaciones relacionadas con la protección de datos y la privacidad. El segundo se relaciona más directamente con el capital humano dentro de las divisiones de TI de los bancos centrales, específicamente en lo que respecta a la seguridad cibernética.

En cuanto a la primera dimensión, la encuesta preguntó si los bancos centrales han habilitado o planean permitir que su personal acceda a aplicaciones de IA genéricas basadas en la nube. La mayoría de los encuestados respondieron afirmativamente, aunque con ciertas restricciones (por ejemplo, prohibir el envío de información corporativa). Entre los encuestados, el 13% informó que actualmente no tiene esta capacidad, pero planea implementarla pronto, mientras que el 9% indicó que no tiene planes para permitir el acceso. Solo el 3% de los encuestados ha permitido el acceso sin restricciones a las aplicaciones basadas en la nube para el personal.

En términos generales, los expertos en ciberseguridad están preocupados por la preparación y la capacidad del personal actual para integrar y utilizar eficazmente los sistemas de IA. Cuando se les preguntó al respecto, el 40% de los encuestados expresó una preocupación alta o extrema, el 35% una preocupación moderada, un 15% una preocupación leve y un encuestado informó no estar preocupado. Una implicación es que la introducción de prácticas internas y políticas regulatorias comunes podría ser necesaria para una adopción segura y generalizada de las herramientas de IA genética en los bancos centrales.

Una segunda cuestión distinta se refiere a las inversiones en TI y la gestión del capital humano empleado en las unidades de ciberseguridad de los bancos centrales. El beneficio más mencionado de la IA genérica es el «aumento de la eficiencia», lo que pone de manifiesto la capacidad del personal de ciberseguridad para utilizar herramientas que faciliten una toma de decisiones y respuestas más rápidas. Otra ventaja clave es la «reducción de la carga de trabajo», atribuida a la automatización de numerosos procesos que disminuyen la carga del personal de seguridad cibernética. Algunos bancos centrales han informado de que «no hay cambios significativos», lo que indica que la IA de la generación se ha integrado sin cambios significativos en la asignación de recursos humanos. Se otorgaron calificaciones más bajas a la «mejora del conjunto de habilidades» (la necesidad de mejorar las habilidades dentro de la fuerza laboral de seguridad cibernética para administrar e interactuar de manera efectiva con las herramientas de IA) y «Reasignación para tareas estratégicas» (con la IA asumiendo tareas rutinarias, liberando así a los recursos humanos para concentrarse en esfuerzos de seguridad cibernética más estratégicos). En general, mientras que la IA de la generación puede proporcionar beneficios en términos de tareas rutinarias, las unidades de ciberseguridad se están centrando simultáneamente en adquirir nuevas habilidades para su personal actual y reasignarlas hacia iniciativas de ciberseguridad más estratégicas.

Persiste la preocupación por la escasez de personal cualificado en IA. Para una serie de preocupaciones enumeradas, se pidió a los encuestados que asignaran una puntuación del 1 al 5, siendo 1 el más bajo y 5 el más alto. La «experiencia limitada en IA» surgió como la preocupación mejor valorada, lo que subraya la importancia de la retención y el reclutamiento de talento en la gestión de personal. La segunda mayor preocupación es la «Dependencia de proveedores externos», lo que indica una dependencia sustancial de proveedores externos para soluciones de IA, que también puede ser una función de personal interno inadecuado. Ya se ha reconocido que la dependencia de los servicios en la nube es crucial para la gestión del riesgo cibernético en los bancos centrales, especialmente en las economías avanzadas. La IA de la generación da un nuevo impulso a estas preocupaciones.

Por último, la encuesta explora las opiniones de los bancos centrales sobre la colaboración entre los sistemas de IA y los expertos humanos en ciberseguridad. La mayoría de los encuestados reconoce que la IA es una oportunidad, aunque requiere supervisión humana. La IA de la generación se considera principalmente una herramienta para apoyar a los expertos humanos, mejorando su productividad en lugar de servir como el mecanismo de defensa principal y autónomo. Los expertos en unidades de ciberseguridad también coinciden en el hecho de que los humanos entrenarán y actualizarán continuamente los sistemas de IA, al tiempo que utilizan su aprendizaje continuo. En general, estos patrones sugieren una relación complementaria entre las capacidades humanas y las de la IA.

PERSPECTIVAS FUTURAS Y PERSPECTIVAS REGULATORIAS

Hasta ahora, hemos analizado los problemas relacionados con la adopción de la IA gen en las prácticas de ciberseguridad de los bancos centrales, proporcionando principalmente una instantánea de la situación actual. La encuesta también preguntó sobre la evaluación de los bancos centrales de los aspectos futuros de la gestión del riesgo cibernético y su perspectiva sobre las acciones que se pueden proponer para incorporar adecuadamente la IA genética en sus operaciones.

En los últimos años, los bancos centrales han invertido significativamente en varias áreas relacionadas con la ciberseguridad. Estos incluyen el desarrollo de planes de respuesta a incidentes en caso de ataques cibernéticos (por ejemplo, con ejercicios internos para simular ataques), el suministro de marcos de gestión de riesgos para la seguridad cibernética (por ejemplo, mediante la realización de pruebas de estrés cibernéticas) y la recopilación de información sobre ataques cibernéticos a instituciones financieras. En términos más generales, se ha producido un cambio de un enfoque basado en el cumplimiento a un enfoque de gestión de riesgos y resiliencia.

Una pregunta abierta es si la IA genética cambiará las estrategias y enfoques generales de la ciberseguridad en los próximos años. Los resultados de la encuesta indican que la mayoría de los encuestados no prevé cambios importantes. Más allá de los cambios esperados debido a la adopción de la nueva tecnología, el panorama en evolución confirma la tendencia actual hacia un enfoque de gestión de riesgos y resiliencia para la seguridad cibernética. La mayoría de los bancos centrales anticipan que los sistemas de IA de generación conducirán a un cambio hacia la proactividad, es decir, pasar de una postura reactiva a una proactiva en la predicción y neutralización de amenazas antes de que se manifiesten. También se espera que la IA proporcione una defensa más personalizada de las redes y sistemas, basada en el comportamiento de los usuarios y los perfiles de las empresas, junto con una evaluación dinámica de riesgos para detectar y defenderse de nuevas amenazas. Con todo, se prevé que las herramientas de IA de generación respalden las funciones de gestión de riesgos y mejoren los protocolos existentes, sin alterar el reciente cambio hacia una mejora de la resiliencia cibernética, es decir, la capacidad de los bancos centrales para prever, adaptarse y recuperarse rápidamente de los incidentes cibernéticos mientras continúan con sus operaciones esenciales.

La encuesta también pidió a los participantes que calificaran varias preocupaciones éticas y regulatorias en caso de que la IA genética se integre cada vez más con la seguridad cibernética. La escala de calificación oscila entre 1 y 5, siendo 1 la preocupación más baja y 5 la más alta. El gráfico 5.A muestra que las principales preocupaciones identificadas son la «toma de decisiones autónoma», que implica establecer límites a las decisiones que la IA puede tomar de forma independiente, y la «protección de datos y la privacidad», que enfatiza la importancia de mantener normas estrictas de protección de datos y privacidad en medio de las capacidades mejoradas de análisis de datos de la IA. Otra cuestión importante que se destaca es la «Rendición de cuentas de las acciones de IA» (establecimiento de directrices para definir la responsabilidad de las decisiones impulsadas por la IA, en particular cuando dan lugar a resultados adversos). «Cumplimiento de las leyes internacionales» y «Consentimiento y transparencia» se consideran cuestiones relativamente menos urgentes en este momento, probablemente debido a la continua adaptación y refinamiento de las regulaciones para mantenerse al día con el progreso tecnológico.

¿Qué roles serán cada vez más críticos para los trabajadores humanos a medida que se expanda el uso de la IA genérica? La encuesta pidió a los participantes que calificaran diferentes aspectos en una escala de 1 (el más bajo) a 5 (el más alto). Se espera que los «científicos de datos», con su experiencia en la comprensión e interpretación de datos integrales para los sistemas de IA, así como en el perfeccionamiento de los procesos de aprendizaje de la IA, desempeñen un papel importante (gráfico 5.B). A esta categoría le siguen de cerca los «supervisores de IA» (que garantizan que las operaciones de IA se adhieran a los objetivos de la organización y las normas éticas), los «analistas de seguridad de IA» (especialistas en la protección de los sistemas de IA contra violaciones o manipulaciones por parte de entidades maliciosas) y los «desarrolladores e ingenieros de IA» (los expertos técnicos responsables de crear, mantener y mejorar los algoritmos y sistemas de IA diseñados para la ciberseguridad). Estos resultados confirman la importancia de la experiencia humana para la correcta adopción y uso de las herramientas de IA de generación para la ciberseguridad. También se hace hincapié en los profesionales que garantizan el cumplimiento de los principios éticos y las normas sociales, así como en los responsables de cumplimiento que verifican que las prácticas de ciberseguridad de la IA cumplen con los estándares legales, reglamentarios y del sector.

CONCLUSIÓN

Los ataques cibernéticos son cada vez más frecuentes y evolucionan en complejidad y sofisticación. Al mismo tiempo, hay cambios significativos en la tecnología generados por los rápidos desarrollos en los sistemas de IA de generación.

Al realizar una encuesta personalizada a los líderes de ciberseguridad de los bancos centrales en el foro GCRG administrado por la CRCC en enero de 2024, investigamos el estado de la adopción de las herramientas de IA gen, identificamos los beneficios y riesgos percibidos asociados con su uso para la ciberseguridad y destacamos los desafíos percibidos y las perspectivas futuras desde el punto de vista de los bancos centrales. Si bien la regulación de la IA aún no está completamente desarrollada, existe un fuerte consenso sobre la adopción de reglas comunes para el uso de la IA para la ciberseguridad, y un reconocimiento de que se necesitan nuevas formas de cooperación a nivel de los bancos centrales. Dichos esfuerzos de colaboración deben abordar el establecimiento de nuevos estándares de protección de datos para garantizar la implementación responsable de la IA genérica y, lo que es más importante, abordar el problema de la «brecha de habilidades» entre el personal humano.

El BPI apoya los esfuerzos de seguridad cibernética de los bancos centrales y la cooperación global a través de la CRCC. Establecido en 2019, el CRCC desempeña un papel fundamental en la futura integración de la IA de generación para la seguridad cibernética. Un enfoque estructurado para el intercambio de conocimientos, la colaboración y la formación de capital humano es de primera importancia para hacer frente a los desafíos futuros. Uno de los proyectos clave es el foro GCRG, que incluye a los CISO de los bancos centrales miembros del BPI, que representan el liderazgo en seguridad cibernética en la comunidad mundial de bancos centrales. Este grupo es fundamental para abordar los desafíos que presenta la adopción de tecnologías de IA. Otras iniciativas de CRCC incluyen una plataforma global de colaboración de resiliencia cibernética con más de 300 profesionales activos de seguridad cibernética de la comunidad de bancos centrales. Esta plataforma y esta comunidad están preparadas para convertirse en un foro central de colaboración e intercambio de conocimientos sobre el tema de los desafíos y la adopción de la IA.

El CRCC también lidera el proyecto de Evaluaciones de Resiliencia Cibernética. Su objetivo es proporcionar a los bancos centrales un marco común para evaluar su postura de ciber resiliencia y mejorar sus prácticas de ciber resiliencia en la prestación de servicios empresariales críticos. La CRCC ha realizado evaluaciones de resiliencia cibernética en varios bancos centrales miembros del BPI y ha proporcionado un punto de referencia mundial para la comunidad de bancos centrales. Los bancos centrales ahora pueden comparar su postura de resiliencia cibernética con el índice de referencia y tomar decisiones de inversión informadas con respecto a la seguridad cibernética. Además, el CRCC también lleva a cabo varios eventos comunitarios, como seminarios anuales de seguridad cibernética y ejercicios de alcance cibernético. Estos eventos ayudan a mantener a la comunidad mundial de ciberseguridad de los bancos centrales comprometida con los problemas y amenazas emergentes de ciberseguridad (como la adopción de la IA), garantizando así la preparación operativa.

La cooperación y el intercambio de información son fundamentales para reducir colectivamente el riesgo cibernético y prevenir y contener los incidentes cibernéticos graves. La importancia de la cooperación aumentará aún más con la adopción y el desarrollo de sistemas de IA de alta generación.



FASB completa el marco conceptual con un nuevo capítulo sobre medición


Marco Conceptual para la Información Financiera

M1. El objetivo de la información financiera de propósito general es proporcionar información financiera sobre la entidad que informa que sea útil para los inversores, prestamistas y otros acreedores existentes y potenciales en la toma de decisiones sobre la provisión de recursos a la entidad. Las expectativas de los inversores, prestamistas y otros acreedores sobre los rendimientos dependen de su evaluación de la cantidad, el momento y la incertidumbre de (las perspectivas de) futuras entradas netas de efectivo a la entidad. Para evaluar las perspectivas de una entidad para futuras entradas netas de efectivo, los inversores actuales y potenciales, prestamistas y otros acreedores necesitan información sobre los recursos de la entidad, las reclamaciones contra la entidad y la eficiencia y eficacia con que la dirección y el consejo de administración de la entidad han cumplido con sus responsabilidades de utilizar los recursos de la entidad. Las ganancias basadas en el devengo son útiles para evaluar la eficacia y la eficiencia de la gestión.

M2. Las características cualitativas de la información financiera útil describen las características de la información financiera necesaria para cumplir mejor ese objetivo. La información financiera útil debe poseer dos características cualitativas fundamentales: relevancia y representación fiel. Para ser relevante, la información financiera debe ser capaz de marcar la diferencia en las decisiones tomadas por los usuarios. La información financiera es capaz de marcar la diferencia en las decisiones de los usuarios si tiene valor predictivo, valor confirmatorio o ambos. Para ser una representación fiel, la información financiera debe ser completa, neutral y estar libre de errores en la mayor medida posible.

M3. Otros aspectos del Marco Conceptual, incluida la medición, se derivan lógicamente del objetivo. En este capítulo se analiza la medición en los estados financieros, que es el proceso de determinar las representaciones numéricas relevantes de las partidas reconocidas en los estados financieros, que dan como resultado una representación fiel.

Medición

M4. La medición es el proceso de determinar las representaciones numéricas relevantes de las partidas reconocidas en los estados financieros. Una premisa conceptual importante en cualquier sistema de medición es que los montos reportados de los activos no deben ser más de lo que es recuperable, por enajenación o uso, y los montos reportados de los pasivos no deben ser menores que lo que es liquidable, por transferencia o satisfacción durante un período esperado de beneficio u obligación. Un monto de medición que no cumple con la premisa de recuperabilidad o liquidabilidad proporciona menos valor predictivo o confirmatorio y, en consecuencia, produce menos información financiera relevante. El proceso de medición da como resultado la asignación de un valor a un elemento reconocido en los estados financieros. La consideración de la medición ocurre en (a) el reconocimiento inicial de un activo o un pasivo y (b) cada fecha subsiguiente de presentación de información. El monto de medición en una fecha de informe posterior puede ser el monto de medición inicial, o ese monto de medición inicial puede volver a medirse o ajustarse. Tanto la medición inicial como cualquier cambio en el monto de la medición inicial pueden resultar en el reconocimiento de ingresos, gastos, ganancias o pérdidas, o inversiones o distribución a los propietarios; Por lo tanto, la medición puede tener consecuencias en el estado de situación financiera y en el estado de resultados integrales.

M5. La medición se basa en los precios, tanto los precios de entrada como los precios de salida. Tanto las entidades comerciales como las entidades sin fines de lucro participan en actividades con otras partes para adquirir y proporcionar bienes y servicios y realizar transacciones con proveedores de capital financiero. Esas actividades y transacciones a menudo tienen precios de entrada y salida observables porque se ha producido un intercambio en una cantidad conocida o contratada. Cuando se produce un intercambio, ese precio es un precio de entrada para una parte y un precio de salida para la contraparte. Los precios miden objetivamente los efectos financieros de las transacciones y otros eventos y circunstancias en la entidad que informa y, en consecuencia, son fundamentales para representar las partidas reconocidas en la información financiera de propósito general. Un precio acordado se considera un intercambio a valor razonable a menos que se demuestre lo contrario. Las circunstancias en las que puede haber pruebas en contrario se analizan en los párrafos M24 a M29.

M6. En muchas transacciones de intercambio, un precio de entrada y un precio de salida se observan fácilmente. En ausencia de una transacción de cambio observable (véanse los párrafos M24 a M29), cuando la contraprestación de una transacción de cambio depende de un resultado incierto, o en transacciones no monetarias, los precios de salida pueden estimarse en lugar de observarse. Si se puede observar en el mercado el precio de un activo o pasivo o un activo o pasivo similar, ese precio representa una base para la estimación. Cuando el precio de ese activo o pasivo o de un activo o pasivo similar no es observable, las estimaciones de los flujos de efectivo futuros que se esperan de las transacciones y otros eventos y circunstancias deben calcularse con el objetivo de replicar los precios. Por lo tanto, la medición está anclada en los precios, incluso cuando el precio no es directamente observable.

Sistemas de medición

M7. Existen dos sistemas de medición relevantes y representativos: el sistema de precios de entrada y el sistema de precios de salida. Un sistema de medición abarca tanto la medición inicial como la medición posterior de un artículo. Los precios en esos sistemas de medición se definen de la siguiente manera:

un. Precio de entrada: El precio pagado (el valor de lo que se entregó) para adquirir un activo o recibido para asumir un pasivo en una transacción de intercambio

b. Precio de salida: El precio recibido (el valor de lo que se recibió) para vender un activo o pagado para transferir o liquidar un pasivo en una transacción de intercambio.

M8. Es necesario más de un sistema de medición para cumplir con el objetivo de la presentación de informes financieros de propósito general. La aceptación de múltiples sistemas de medición se basa en el supuesto de que la selección entre sistemas de medición alternativos se basará en el sistema de medición que mejor cumpla con el objetivo de la información financiera de propósito general y que posea las características cualitativas de información útil para la toma de decisiones para el activo o pasivo que se está midiendo. Además, la selección entre sistemas de medición alternativos estará sujeta a la restricción de costos descrita en el párrafo M49.

M9. Bajo ambos sistemas, una entidad registraría inicialmente los precios de entrada cuando se adquieren activos y pasivos. Además, bajo ambos sistemas, una entidad registraría los precios de salida en el momento en que se venden los activos o se transfieren o liquidan los pasivos. Sin embargo, antes de la venta, transferencia o liquidación, la medición posterior en los sistemas es diferente, y la elección entre los sistemas es para la medición en cada fecha de informe subsiguiente. El sistema de precios de entrada requiere que los costos se acumulen y asignen a lo largo de un período de beneficio o se devenguen a lo largo de un período de obligación sujeto a la premisa de recuperabilidad y liquidabilidad descrita en los párrafos M4 y M12. El sistema de precios de salida requiere una nueva medición en cada fecha de presentación de informes bajo la premisa de recuperabilidad y liquidabilidad.

Sistema de Precios de Entrada

M10. Para proporcionar información financiera útil, el sistema de medición del precio de entrada requiere que el activo adquirido se registre inicialmente al precio de entrada (costo) y que el costo se asigne posteriormente a lo largo de su período de beneficio, lo que resulta en un precio de entrada ajustado. La asignación de costos a lo largo del período de beneficios de un elemento puede proporcionar información relevante sobre el uso que una entidad hace de un activo. La asignación de costos reconoce que se está utilizando un activo y que se ha incurrido en el gasto correspondiente. Del mismo modo, los costos asociados con la incurrir en un pasivo se asignan a cada período sobre el que se informa hasta que se liquida el pasivo. La asignación de costos a un período de beneficios esperado debe hacerse de manera sistemática, a menudo mediante amortización o acumulación

M11. La amortización o acumulación sistemática de un activo o pasivo no tiene por objeto aproximar un precio de entrada o un precio de salida. Más bien, la amortización y el acrecentamiento sistemáticos son ajustes destinados a asignar una parte del precio de entrada a los ingresos o a un gasto en cada período de informe. La amortización o acumulación sistemática puede ser el resultado de un acuerdo contractual, como la acumulación de intereses de un préstamo, o el resultado de asignar aritméticamente el valor en libros de un artículo reconocido durante su período de beneficio esperado, como la depreciación. Las decisiones sobre los requisitos específicos de asignación deben determinarse a nivel de normas.

M12. El sistema de precios de entrada supone que los montos reportados de activos no deben ser más de lo que es recuperable, por enajenación o uso, y el monto reportado de los pasivos no debe ser menor que lo que es liquidable, por transferencia o satisfacción durante un período esperado de beneficio u obligación. Por ejemplo, la premisa de liquidabilidad se cumple a través de la acumulación sistemática de un pasivo contractual por el monto de liquidación contratado durante el período de la obligación. Esta premisa no siempre se cumple aplicando un proceso sistemático de asignación de costos de amortización o acumulación. Como resultado, existen circunstancias que requieren que una entidad considere si el precio de entrada ajustado de un activo o de un pasivo debe ser remediado. El precio de entrada ajustado de un activo o un pasivo se vuelve a medir para reflejar el deterioro del valor del activo o la modificación del valor de liquidación del pasivo. En esas circunstancias, la nueva valoración asignada al activo o pasivo debe ser un precio de salida para cumplir con la premisa conceptual de recuperabilidad y liquidabilidad. Una vez remedido, el activo o pasivo debe continuar asignándose a lo largo de su período de beneficio esperado.

M13. En la adquisición de algunos activos, se deben realizar ciertas acciones para que el activo llegue a la ubicación y condición necesarias para funcionar según lo previsto. Los precios relacionados con esas acciones, como los impuestos y los costos de envío y manipulación, deben incluirse en el precio de entrada inicial de un activo para que sean coherentes con la premisa del sistema de precios de entrada. Aunque es posible que cada uno de esos costos no cumpla con la definición de activo individualmente, cada uno se asignaría a lo largo del período de beneficio esperado del activo subyacente para que sea coherente con la premisa del sistema de precios de entrada. Las decisiones sobre qué acciones son necesarias y, por lo tanto, tienen un precio relacionado que se incluiría en el precio de entrada inicial deben determinarse a nivel de estándares.

M14. Del mismo modo, los costos de transacción, como los costos legales y de suscripción, que son necesarios para incurrir en una obligación deben compensarse con los ingresos para ajustar el precio de entrada del pasivo a fin de que sea coherente con la premisa del sistema de medición del precio de entrada de asignar los costos a lo largo de su período de beneficio. Estos elementos no son activos, sino gastos. Con arreglo al sistema de medición del precio de entrada, esos costes deben imputarse a lo largo de los períodos en que el pasivo esté pendiente acumulándolo hasta el importe de liquidación contratado o estimado. Las decisiones sobre qué costos son necesarios para contraer una obligación deben determinarse a nivel de normas.

Sistema de precios de salida

M15. Para proporcionar información financiera útil, el sistema de medición del precio de salida requiere que un activo o un pasivo se registre al valor del participante en el mercado o al valor específico de la entidad que una entidad recibiría de la venta de un activo o que pagaría por transferir o liquidar un pasivo.

M16. Un precio de salida determinado o estimado (utilizando flujos de efectivo o de otro modo) desde la perspectiva de un participante en el mercado se conoce más comúnmente como valor razonable, que es un precio que un participante del mercado esperaría recibir para vender un activo o esperar pagar para liquidar o transferir un pasivo en una transacción ordenada. Un precio de salida específico de la entidad refleja el precio que una entidad específica esperaría recibir por vender un activo o esperar pagar para liquidar o transferir un pasivo, que puede ser diferente del valor razonable.

M17. En el sistema de medición del precio de salida, los activos y pasivos en la primera fecha sobre la que se informa después de la adquisición se miden al precio de salida estimado (ya sea desde la perspectiva de un participante en el mercado o desde una perspectiva específica de la entidad) y se vuelven a medir en cada fecha de presentación de información subsiguiente para reflejar el precio de salida estimado en esa fecha de información. La remedición subsiguiente de un activo o pasivo en cada fecha de presentación de informes garantiza que un activo no se informe a más de lo que es recuperable, a través de la disposición o el uso, o que un pasivo no se informe a menos de lo que es liquidable, a través de transferencia o satisfacción. Cualquier diferencia entre el precio de salida estimado en la primera fecha de reporte y el precio de entrada de la transacción, así como el impacto de cualquier remedición en las fechas de reporte subsecuentes, debe ser reportada en el resultado integral.

M18. Un precio de salida no es observable hasta que se produce una transacción. En algunas circunstancias, los precios de salida pueden ser determinables por una cantidad contratada. Si no se pueden determinar los precios de salida, deben estimarse, ya sea desde la perspectiva de un participante en el mercado o desde una perspectiva específica de la entidad. Los precios de salida de los activos y pasivos desde la perspectiva de los participantes en el mercado pueden estimarse fácilmente cuando existe un mercado activo para activos y pasivos idénticos. En el caso de otros activos y pasivos, los precios de salida desde la perspectiva de los participantes en el mercado deben estimarse a) comparándolos con activos o pasivos similares o b) calculando un precio de salida a partir de las suposiciones que harían los participantes en el mercado. Los precios de salida específicos de la entidad deben estimarse calculando un precio de salida a partir de supuestos que la propia entidad haría. Como resultado, el valor de los participantes en el mercado y el valor específico de la entidad no siempre serán los mismos.

M19. En el sistema de precios de salida, los costos de adquisición de un activo o de asunción de un pasivo, tal como se describen en los párrafos M13 y M14 (excluyendo el costo del activo o pasivo), deben contabilizarse como gastos a medida que se incurren. A diferencia del sistema de medición del precio de entrada, el sistema de medición del precio de salida no asigna costos a cada período del informe. Un cambio en el precio de salida desde el comienzo del período sobre el que se informa hasta el final del período sobre el que se informa debe informarse en el resultado integral. En consecuencia, el sistema de medición de precios de salida no requiere considerar ni los activos deteriorados ni los pasivos onerosos, ya que la premisa conceptual de que los montos reportados de activos y pasivos se recuperarán o liquidarán, respectivamente, debe cumplirse en cada fecha de presentación de informes con arreglo al sistema de precios de salida.

M20. El precio de salida de un pasivo en una fecha determinada puede no ser igual al monto contractual que la contraparte requiere para liquidar el pasivo. Por ejemplo, un cambio en las tasas de interés durante el período del contrato de un pasivo puede cambiar el valor razonable de ese pasivo a una cantidad diferente de la cantidad requerida para liquidar ese pasivo con la contraparte. Del mismo modo, algunos activos pueden requerir gastos de disposición significativos; En consecuencia, los ingresos finales obtenidos de la venta de un activo no serán los mismos que el precio de salida de ese activo.

Flujos de caja como estimación de los precios de salida

M21. Las estimaciones de flujo de efectivo se pueden hacer desde la perspectiva de un participante en el mercado (que estimaría el valor razonable) o desde una perspectiva específica de la entidad. Las estimaciones de flujo de efectivo deben considerar la cantidad, el momento y la incertidumbre de los flujos de efectivo futuros que se esperan de las transacciones y otros eventos y circunstancias. La consideración de la cantidad, el momento y la incertidumbre de los flujos de efectivo estimados determina el valor de esos flujos de efectivo. Por lo tanto, no hay justificación conceptual para no considerar el valor temporal del dinero en una estimación del flujo de efectivo de un precio.

M22. El objetivo de estimar los precios de salida con flujos de efectivo es determinar el precio que se recibiría de la venta de un activo o que se pagaría por transferir o liquidar un pasivo. Si una estimación se realiza desde la perspectiva de un participante en el mercado, el precio debe calcularse utilizando las suposiciones que haría un participante en el mercado. Si una estimación se realiza desde una perspectiva específica de la entidad, el proceso de medición consideraría las ventajas o desventajas únicas de la entidad para determinar el valor de los flujos de efectivo. Ambas estimaciones representarían precios de salida para la entidad, pero el valor de los flujos de efectivo puede no ser el mismo, y solo las estimaciones desde la perspectiva del participante en el mercado representarían el valor razonable.

M23. Las mediciones de precios de salida basadas en flujos de efectivo estimados plantean problemas para la medición posterior cuando cambia la cantidad, el momento o la incertidumbre de los flujos de efectivo esperados. Cada uno de esos cambios causaría un cambio en el valor de los flujos de efectivo esperados y debería dar lugar a la consideración de una nueva medición desde la perspectiva de un participante en el mercado o desde una perspectiva específica de la entidad. Los cambios en las tasas de interés también modifican el valor de los flujos de efectivo y deben dar lugar a la consideración de una nueva medición desde la perspectiva de los participantes en el mercado o desde una perspectiva específica de la entidad. Sin embargo, la hipótesis original de la tasa de descuento puede mantenerse en un precio de salida desde una perspectiva específica de la entidad si esa tasa de descuento incorporaría mejor las ventajas o desventajas únicas de la entidad.

Circunstancias específicas de medición

M24. Se considera que los precios de entrada y salida de las transacciones representan intercambios a valor razonable, salvo prueba en contrario. Esta conclusión se basa en la presunción de que las transacciones se han realizado en condiciones de plena competencia entre partes independientes. Como tales, las circunstancias en las que hay evidencia de que el intercambio no fue a valor razonable o circunstancias en las que el valor razonable de la transacción que involucra múltiples artículos solo está disponible para la transacción en su conjunto requieren una consideración especial.

M25. Las transacciones entre partes relacionadas ocurren por montos que no están determinados por un precio que resultó de negociaciones entre partes independientes no relacionadas. El precio especificado en el acuerdo se utiliza para registrar ese acuerdo con las revelaciones necesarias para alertar a los lectores de los estados financieros de la naturaleza de los acuerdos. En consecuencia, no se puede suponer que el valor estipulado sea un monto que representaría un intercambio a valor razonable. La resolución de las complejidades de la contabilidad de las transacciones con partes relacionadas debe determinarse a nivel de normas.

M26. Las contribuciones benéficas son transacciones en las que el destinatario de una contribución no participó activamente en el establecimiento de la cantidad que se recibirá como base para la transacción. Por lo general, las contribuciones se miden al valor razonable de lo que aportó el donante. Los proveedores de recursos de ambas partes de esta transacción no recíproca están interesados en el valor razonable de lo que se intercambió. Las excepciones a esta práctica deben determinarse a nivel de normas.

M27. Las participaciones en la propiedad a menudo se intercambian entre propietarios de participaciones en el capital en transacciones que no implican la participación de la entidad emisora. Estas transacciones basadas en el mercado suelen dar lugar al establecimiento de valores de intereses de propiedad en ausencia de la participación de la entidad emisora. La emisión o adquisición de participaciones en el capital por parte de la entidad emisora a un precio distinto del valor establecido en el mercado independiente sugiere que el acuerdo puede haber creado derechos y obligaciones que deben identificarse y considerarse para su reconocimiento.

M28. Algunas transacciones, como la compra de un grupo de activos o pasivos, requieren la asignación del valor del precio de entrada a los distintos activos adquiridos y pasivos asumidos. El precio de entrada debe asignarse a los valores razonables relativos de lo que se adquirió si esa es la mejor aproximación de un precio de entrada de los activos o pasivos individuales. Las excepciones a esa práctica deben determinarse a nivel de las normas.

M29. Puede haber circunstancias en las que un pasivo no tenga un precio de entrada, como los pasivos acumulados relacionados con un litigio. En ese caso, se puede utilizar el sistema de precios de salida (ya sea un valor específico de la entidad o un valor de participante en el mercado).

Elección entre los sistemas de medición relevantes

M30. La elección entre el sistema de precios de entrada y el sistema de precios de salida debe guiarse por el sistema que mejor cumpla el objetivo de información financiera de propósito general para un activo o pasivo particular que se esté midiendo. En el capítulo 3 de esta Declaración de Conceptos se identifican y describen las características cualitativas que debe tener la información financiera para cumplir con el objetivo de la información financiera. La información debe ser relevante y estar fielmente representada para que sea útil. Ni una representación fiel de una medida irrelevante ni una representación infiel de una medida pertinente ayudan a los proveedores de recursos a tomar decisiones informadas.

Pertinencia

M31. La información es relevante si es capaz de marcar la diferencia en las decisiones tomadas por los proveedores de recursos. La información es capaz de marcar la diferencia en las decisiones si tiene valor predictivo o confirmatorio (o ambos). Estas decisiones incluyen comprar, vender o mantener acciones e instrumentos de deuda y proporcionar o liquidar préstamos y otras formas de crédito. Estas decisiones dependen de los rendimientos que los inversores o prestamistas existentes y potenciales esperan de sus inversiones. Las expectativas sobre los rendimientos a menudo dependen de una evaluación de la cantidad, el momento y la incertidumbre de las perspectivas de futuras entradas netas de efectivo para la entidad. Será más relevante el sistema de medición que mejor ayude a los proveedores de recursos a evaluar la cantidad, el momento y la incertidumbre de los flujos de efectivo netos futuros para la entidad.

M32. La determinación de qué sistema de medición es más pertinente depende del propio activo o pasivo (véase el párrafo M36) y de cómo se utilice o liquide ese activo o pasivo. La forma en que se utilizan los activos y pasivos debe tenerse en cuenta al tomar decisiones de medición a nivel de normas. En algunas circunstancias, dos entidades podrían obtener un precio diferente si se les proporcionara el mismo activo (por ejemplo, inventario) y podrían liquidar el mismo pasivo (por ejemplo, el devengo de garantía) con un precio diferente. Por el contrario, en otras circunstancias, otros participantes en el mercado podrían obtener el mismo precio si se les proporcionara el mismo activo (por ejemplo, una inversión en un valor de renta variable) y podrían liquidar el mismo pasivo (por ejemplo, un derivado liquidado en efectivo) con el mismo precio. El hecho de que un activo o un pasivo se utilice en combinación con otros activos y pasivos, o que se utilice de forma independiente, puede ser un indicador de si dos entidades diferentes podrían obtener un precio diferente por ese mismo activo o pasivo. Es más probable que los activos o pasivos utilizados en combinación con otros activos o pasivos den lugar a un precio único, mientras que los activos o pasivos utilizados de forma independiente tienen más probabilidades de dar lugar a un precio no único.

M33. Es probable que el sistema de precios de entrada dé lugar a mediciones más relevantes cuando las entidades tengan precios de salida únicos para el mismo activo o pasivo. Esto se debe a que, en el caso de los activos y pasivos con precios de salida únicos, el sistema de precios de entrada mantiene mejor la relación histórica entre los ingresos y los costos incurridos y los activos empleados para generar esos ingresos. Estas relaciones históricas son un punto de partida importante en el proceso de predicción de futuros flujos de efectivo netos únicos. La información sobre el rendimiento que la entidad ha producido a partir de su precio de entrada proporciona una indicación de qué tan bien la administración ha cumplido con sus responsabilidades para hacer un uso eficiente y efectivo de los recursos de la entidad que informa. El sistema de precios de salida (específicamente, un precio de salida que incorpora los flujos de efectivo de los participantes en el mercado) (a) no mantiene esas relaciones históricas y (b) refleja precios no únicos que son diferentes y, por lo tanto, pueden no ser necesariamente confirmatorios o predictivos de los flujos de efectivo únicos.

M34. Sin embargo, el sistema de precios de salida (específicamente, un precio de salida que incorpora los flujos de efectivo de los participantes en el mercado) probablemente daría lugar a mediciones más relevantes cuando las entidades tienen el mismo precio de salida para el mismo activo o pasivo. Esto se debe a que los precios asociados con el activo o pasivo suelen estar más expuestos a las fluctuaciones de las condiciones del mercado. Los precios de salida que incorporan los flujos de efectivo de los participantes en el mercado proporcionan información más útil a los usuarios porque estos precios ayudan a los usuarios a comprender mejor los riesgos e incertidumbres inherentes a esos posibles flujos de efectivo. Debido a que un precio de salida estimado está destinado a representar el monto de una transacción de intercambio, esta información es predictiva de los flujos de efectivo de los participantes en el mercado y se puede utilizar para confirmar o revisar expectativas anteriores. El sistema de precios de salida (específicamente, un precio de salida que incorpora los flujos de efectivo de los participantes en el mercado) también permite evaluar qué tan bien la administración ha cumplido con sus responsabilidades para hacer un uso eficiente y efectivo de los recursos de la entidad informante relacionados con la oportunidad de disponer del activo o liquidar el pasivo en una transacción de intercambio en la fecha de medición. Al evaluar la solvencia y liquidez de una entidad, los precios de salida desde la perspectiva de los participantes en el mercado son particularmente útiles (por ejemplo, para determinar las garantías reales que pueden estar disponibles para ayudar a proporcionar financiación).

Incertidumbre de medición

M35. La incertidumbre de medición también debe tenerse en cuenta al analizar la pertinencia de los sistemas de medición. Si el nivel de incertidumbre en una estimación de uno de los sistemas de medición es motivo de preocupación, es posible que esa estimación no sea particularmente útil, y se debe considerar el otro sistema de medición. Sin embargo, si un solo sistema de medición diera lugar a información útil para la toma de decisiones sobre un activo o pasivo en particular, ese sistema de medición aún puede proporcionar información relevante incluso si es muy incierto.

M36. La determinación del sistema de medición pertinente puede ilustrarse considerando una responsabilidad de garantía con un resultado muy incierto. Tras la evaluación inicial, una entidad puede esperar que el sistema de precios de entrada proporcione la medida más relevante, ya que la entidad podría satisfacer la garantía por un precio único y utilizar el pasivo en combinación con otros activos o pasivos. Sin embargo, dependiendo del nivel de incertidumbre sobre el resultado y la liquidación de la garantía, es posible que el sistema de precios de entrada no proporcione la medición más relevante y se debe considerar el sistema de precios de salida. Un precio de salida específico de la entidad puede proporcionar la medida más relevante porque refleja las circunstancias específicas de la entidad que afectarán al precio al que la entidad puede liquidar la garantía. Si se utiliza un sistema de precios de salida, el pasivo se volvería a medir en cada período subsiguiente sobre el que se informa, y la remedición subsiguiente de un activo o pasivo en cada fecha sobre el que se informa garantiza que un activo no se informe a más de lo que es recuperable, mediante enajenación o uso, o que un pasivo no se informe a menos de lo que es liquidable.  a través de la transferencia o la satisfacción.

Precio y Flujos de Caja

M37. Las transacciones asociadas con diferentes actividades pueden tener precios significativamente diferentes, y esas actividades pueden ayudar a indicar si una entidad podría recibir un precio único o un precio no único por la transacción. La mayoría de las entidades se dedican a más de una actividad. Por ejemplo, una entidad puede producir o comprar bienes y servicios, vender bienes y servicios, e invertir en activos que no se emplean actualmente en la producción de bienes y servicios. Esas diferentes actividades pueden tener efectos significativamente diferentes sobre la rentabilidad y los flujos de efectivo.

M38. La actividad comercial, tanto de las entidades comerciales como de las entidades sin fines de lucro, implica la compra de bienes o servicios necesarios para producir los bienes o servicios que proporcionan para generar flujos de efectivo. Los flujos de efectivo netos de esas transacciones suelen ser recurrentes y útiles para predecir los flujos de efectivo futuros de una entidad. La distinción entre los activos que proporcionan flujos de efectivo directamente y los activos que solo proporcionan flujos de efectivo cuando se utilizan con otros activos o recursos puede ser un indicador a la hora de elegir entre sistemas de medición.

M39. El tipo de actividad no indica necesariamente de manera concluyente si una entidad podría recibir un precio único o un precio no único. Por ejemplo, la misma actividad de una venta podría dar lugar a la recepción de un precio único por el activo (por ejemplo, inventario) o podría dar lugar a la recepción de un precio no único por el activo (por ejemplo, una materia prima). Dos minoristas diferentes podrían vender el mismo inventario a un precio diferente, lo que indica que las características distintivas de cada entidad podrían afectar el precio que podría obtenerse de la venta. Por otro lado, tales características no tendrían ningún impacto en el precio del oro como materia prima.

M40. El sistema de precios de entrada conserva la estructura de costos histórica para artículos como el inventario. Los proveedores de recursos podrían evaluar la relación de la estructura de costos con los ingresos o ganancias actuales y futuros. El sistema de precios de salida (específicamente, un precio de salida que incorpora los flujos de efectivo de los participantes en el mercado) representa la sensibilidad de las condiciones económicas cambiantes para artículos como las materias primas. En consecuencia, los proveedores de recursos pueden comprender mejor los riesgos e incertidumbres inherentes a estos posibles flujos de efectivo. Además, un precio de salida que incorpora los flujos de efectivo de los participantes en el mercado puede ofrecer un valor más predictivo porque representaría el precio que se esperaría recibir por la materia prima.

M41. Al igual que con los activos, el tipo de actividad de un pasivo no indica necesariamente de manera concluyente si una entidad podría liquidar o transferir el pasivo a un precio único o no único. Por ejemplo, la misma actividad (el rendimiento de acuerdo con los términos de un acuerdo) podría resultar en la liquidación a un precio único (por ejemplo, garantías) o podría resultar en la liquidación a un precio no único (por ejemplo, un pasivo de la cuenta de trading). Las características distintivas de cada entidad podrían afectar al precio al que la entidad liquida o transfiere sus garantías, mientras que dichas características no tendrían ningún impacto en el precio de liquidación de un pasivo por cuenta de negociación.

Representación fiel

M42. Para ser útil, la información financiera debe representar fenómenos relevantes y debe representar fielmente los fenómenos que pretende representar. Una representación perfectamente fiel es completa, neutral y libre de error. En este contexto, libre de error no significa perfectamente exacto en todos los aspectos. Por ejemplo, no se puede determinar que una estimación de un precio no observable sea exacta o inexacta. Sin embargo, una representación de esa estimación puede ser fiel si la cantidad se describe de manera clara y precisa como una estimación, se explican la naturaleza y las limitaciones del proceso de estimación y no se han cometido errores al seleccionar y aplicar un proceso apropiado para desarrollar la estimación. La aplicación del sistema de medición del precio de entrada o del precio de salida proporciona mediciones que pueden representarse fielmente.

Mejora de las características cualitativas

M43. La comparabilidad, la verificabilidad, la puntualidad y la comprensibilidad son características cualitativas que aumentan la utilidad de la información que es relevante y está fielmente representada. La mejora de las características cualitativas también puede ayudar a determinar cuál de los dos sistemas de medición debe utilizarse para describir un fenómeno si ambos se consideran igualmente pertinentes y fielmente representados.

M44. La mejora de las características cualitativas debe maximizarse en la medida de lo posible. Sin embargo, las características cualitativas de mejora, ya sea individualmente o en grupo, no pueden hacer que la información sea útil si esa información es irrelevante o no está fielmente representada. La aplicación de las características cualitativas de mejora es un proceso iterativo que no sigue un orden prescrito. A veces, una característica cualitativa de mejora puede tener que ser disminuida para maximizar otra característica cualitativa.

Comparabilidad

M45. La información sobre una entidad declarante es más útil si se puede comparar con información similar sobre otras entidades y con información similar sobre la misma entidad para otro período u otra fecha. La comparabilidad es la característica cualitativa que permite a los usuarios identificar y comprender las similitudes y diferencias entre los artículos. Del mismo modo, utilizar el mismo sistema de medición de un período a otro puede ayudar a que los estados financieros sean más consistentes, lo cual es un aspecto de la comparabilidad. La comparabilidad no es uniformidad. Para que la información sea comparable, las cosas semejantes deben parecerse y las cosas diferentes deben tener un aspecto diferente.

Verificabilidad

M46. La verificabilidad significa que diferentes observadores informados e independientes podrían llegar a un consenso, aunque no necesariamente a un acuerdo completo, de que una representación particular es una representación fiel. El uso de un sistema de medición que pueda ser corroborado de forma independiente, por ejemplo, por precios o insumos observables, mejorará la verificabilidad.

Puntualidad

M47. La puntualidad significa tener información disponible para los responsables de la toma de decisiones a tiempo para que puedan influir en sus decisiones. Por lo general, cuanto más antigua es la información, menos útil es. Sin embargo, es posible que parte de la información siga siendo oportuna mucho después del final del período sobre el que se informa porque, por ejemplo, los proveedores de recursos utilizan la información financiera para identificar y evaluar tendencias.

Comprensibilidad

M48. Clasificar, caracterizar y presentar la información de forma clara y concisa la hace comprensible. El uso de múltiples sistemas de medición para precios únicos y el uso de múltiples sistemas de medición para precios no únicos puede disminuir la comprensibilidad.

Restricción de costos

M49. El costo es una restricción generalizada en la información que pueden proporcionar los informes financieros. La presentación de información financiera impone costos, y es importante que esos costos se justifiquen por los beneficios de presentar esa información. En los párrafos QC35 a QC39 del Capítulo 3 se analizan varios tipos de costos y beneficios a tener en cuenta. Dependiendo de estas consideraciones y del elemento que se está midiendo, los beneficios de un sistema de medición pueden no justificar los costos.



Cómo abordar las complejidades del cumplimiento de la divulgación climática en los EE.UU.


El panorama cambiante de las regulaciones relacionadas con el clima plantea desafíos y costos significativos para las empresas.

Para gestionar los costos y las complejidades del cumplimiento normativo, se recomienda tratar la divulgación de riesgos climáticos como cualquier otro proyecto importante. Las empresas deberían integrar la divulgación de riesgos climáticos con otras regulaciones globales para aprovechar las divulgaciones voluntarias existentes, evitando redundancias y reduciendo costos. La compartimentación de la información es un riesgo, y también se considera la importancia de considerar todas las regulaciones relevantes para evitar tener que rehacer los procesos más adelante.

Es fundamental crear un equipo interdisciplinario para la elaboración de informes ESG. La participación de representantes de toda la empresa garantiza la alineación con la cultura de la empresa y mejora la eficacia de las iniciativas de cumplimiento. El panorama regulatorio fragmentado añade complejidad, aunque las normas de elaboración de informes han realizado esfuerzos prometedores de armonización.

El debate subrayó la importancia de una preparación proactiva y una estrategia integral para abordar los requisitos de divulgación climática, a pesar de las incertidumbres actuales que rodean la norma de la SEC.

Se anima a las empresas a mantenerse informadas y a crear procedimientos de presentación de informes sólidos para adaptarse a estas nuevas regulaciones de manera eficaz. Añadiríamos que la creación de una estrategia de presentación de informes ESG que sea digital desde el principio colocará a las empresas en una buena posición para presentar de manera eficaz información ESG estructurada y etiquetada en XBRL, algo que los reguladores exigen cada vez más.


Cinco conclusiones sobre los costos y los desafíos del cumplimiento de la divulgación climática

La complacencia respecto de las normas ahora suspendidas de la SEC podría dejar a las empresas luchando por tratar de prepararse una vez que se implementen.

La aparición de nuevas regulaciones relacionadas con el clima ha sido intermitente: después de ser propuesta por primera vez en 2022, la tan esperada norma de divulgación de riesgos climáticos de la Comisión de Bolsa y Valores fue finalmente aprobada en marzo, solo para ser suspendida voluntariamente a la espera de impugnaciones legales.

A lo largo del camino, la norma ha enfrentado una reacción negativa considerable. Pero abordar el tema con complacencia es una estrategia riesgosa, dado lo que vemos efectivamente como el amanecer de una nueva era de divulgación de riesgos climáticos.

En muchos sentidos, creo que el mercado se ha pronunciado al respecto. El 98% de las empresas del S&P 500 ya informan voluntariamente sobre sus datos ESG y dos tercios de ellas dan alguna garantía de su información. Mientras tanto, la Directiva de Información Corporativa sobre Sostenibilidad de la Unión Europea ya está en vigor. Lo último que quieres es no pensar en reforzar tu capacidad para recopilar y comunicar esta información a gran escala y, de repente, tener una norma que entra en vigor al final y tener que apresurarte para prepararte para ello.

A continuación, se presentan cinco conclusiones sobre los principales riesgos y oportunidades que supone para los directores financieros cumplir con este nuevo marco emergente de regulación climática:

  1. Trabajar de manera integral para reducir los costos y evitar el desperdicio Se aconseja a las empresas que piensen en la divulgación de información sobre riesgos climáticos como lo harían con cualquier otro proyecto y que revisen la información que ya tienen y planifiquen en consecuencia. Piensen en la norma de la SEC de manera integral, con todas las demás regulaciones a las que podrían estar sujetos en todo el mundo y realicen el análisis GAAP adecuado para aprovechar lo que ya podrían estar capturando y divulgando de manera voluntaria.
  2. Evitar la segregación de información o de esfuerzos es uno de los mayores errores que hacen tropezar las iniciativas de informes climáticos de las empresas. Hay que evitar pensar en una sola norma como si fuera la única que una empresa debe cumplir e ignorar otros requisitos potenciales en otras partes del mundo. Cuando se hace eso, es posible que se acabe teniendo que rehacer los procesos más tarde o conseguir información diferente a la que se había planeado originalmente porque solo se está centrando en las normas de la SEC y, de repente… se nota.
  3. Crear un equipo multifuncional para abordar los informes ESG De manera similar, mantener el esfuerzo de cumplir con las regulaciones aislado dentro del departamento de sustentabilidad y no aprovechar las habilidades y capacidades del propio equipo de finanzas también puede ser problemático. Un mejor enfoque es un equipo que tenga representantes de toda la empresa. Al mismo tiempo, la estructura organizativa que se configure para gestionar ESG debe estar alineada con la cultura de la empresa.
  4. Prepárese para un panorama regulatorio fragmentado La mayor sorpresa y decepción es que las empresas se encontrarán al embarcarse en su presentación de informes financieros ESG es lo fragmentados que están los marcos regulatorios. La buena noticia es que hubo cierta consolidación en torno al Consejo de Normas Internacionales de Sostenibilidad, pero algunas empresas están adoptando completamente las normas, mientras que otras están “insertando sus propios sabores en ellas.
  5. La medición de emisiones de alcance 3 seguirá siendo un “tema de tercer carril” Los requisitos para que las empresas públicas revelen las llamadas emisiones de gases de efecto invernadero de alcance 3 fueron eliminados de las reglas finales de la SEC. Han generado resistencia porque la presentación de informes sobre las emisiones es muy diferente del tipo de informes financieros con los que las empresas están familiarizadas. La mayoría del resto de la información del 10-K se relaciona con informes sobre la posición financiera al final del año o sobre el desempeño de la empresa durante el último año fiscal. Bueno, el alcance 3 no tiene los mismos límites en absoluto. Incluye todas las emisiones de la empresa, proveedores, empleados y clientes en la cadena de valor.

Expertos en sustentabilidad: Comience a prepararse ahora para la norma climática de la SEC y otras regulaciones de divulgación.

A pesar de la suspensión temporal de la norma de la SEC, los expertos en sostenibilidad dijeron que las empresas no deberían esperar el fallo del tribunal para comenzar a prepararse para el cumplimiento.

La norma de divulgación de riesgos climáticos de la Comisión de Bolsa y Valores de Estados Unidos (SEC, por sus siglas en inglés) ha recorrido un largo camino en los últimos dos años. La norma se propuso por primera vez en 2022 y obligaba a las empresas a describir sus niveles de emisiones de gases de efecto invernadero y su estrategia para reducir el riesgo climático en su Formulario 10-K, un anuncio que fue rechazado tanto por las empresas como por los políticos, en particular los republicanos estatales y federales.

Después de publicar su informe inicial la SEC aprobó la muy esperada norma con una votación de 3 a 2 a principios de marzo. La norma final eliminó por completo las divulgaciones de emisiones de alcance 3 y redujo los requisitos de informes de alcance 1 y 2.

A pesar de que la norma final es una versión reducida de la original, la regulación enfrentó acciones legales casi de inmediato, tanto de los críticos que dijeron que la SEC había ido demasiado lejos como de los partidarios que dijeron que la SEC no había ido lo suficientemente lejos. En consecuencia, la agencia anunció su decisión de mantener la norma en abril mientras resuelve estos desafíos legales.

Aunque la implementación de la norma se ha detenido por ahora, es solo una de una plétora de regulaciones climáticas que las corporaciones estadounidenses potencialmente deben cumplir en el futuro. Esto incluye requisitos de divulgación tanto en territorio nacional con los dos proyectos de ley climáticos de California (los proyectos de ley del Senado 253 y 261) como en el extranjero con marcos como la Directiva de Informes de Sostenibilidad Corporativa de la Unión Europea.

Falta de entusiasmo por parte de los reguladores en materia de divulgación de información climática

Después de que la SEC se alejara de una norma inicial que habría requerido que todas las empresas públicas revelaran sus emisiones en su totalidad, la norma final mostraba una brecha creciente entre las revelaciones que desean los inversores y las regulaciones que se están promulgando.

Realmente hemos terminado con una regla muy diferente a la que se propuso en 2022. Gran parte de la ambición que vimos en torno a la COP26… donde se esperaba que los inversores y las empresas lideraran el impulso hacia el cero neto y hacia el clima, para la presentación de informes y la divulgación del riesgo climático, gran parte de ese entusiasmo inicial parece haber disminuido en el tiempo transcurrido desde entonces.

Una expectativa básica de divulgación de las emisiones de gases de efecto invernadero y los riesgos y oportunidades climáticas materiales, los inversores buscan que los directorios de las empresas tengan un nivel apropiado de competencia climática en toda la gestión.

Cómo pueden las empresas prepararse mejor para los requisitos de divulgación

Hay que empezar a prepararse ahora, asesorar a empresas públicas y a sus juntas directivas sobre regulación de valores, transacciones en los mercados de capitales y cuestiones de gobernanza corporativa. Esos preparativos también se verían afectados por la gran incertidumbre que rodea a los requisitos de divulgación.

Esto será un desafío para cualquier empresa pública… abordar el panorama cambiante y evolutivo de la regulación.

Las empresas tendrán que considerar aspectos como dónde deberían concentrar su tiempo y recursos y qué se considera financieramente importante para cumplir con las crecientes divulgaciones. Determinar qué se considera financieramente importante y qué no para una empresa puede ser un trabajo que requiere mucho tiempo.

Para garantizar que se pueda proporcionar información precisa en respuesta a las solicitudes y normas de la SEC, es necesario contar con procesos en marcha hoy para anticiparse a esas normas y poder garantizar que se proporciona información precisa, de conformidad con las leyes federales sobre valores, a las distintas partes interesadas.

Normativa de la SEC frente a otras normas sobre divulgación climática

Se ha hablado mucho sobre cómo la norma final de la SEC se compara con otros requisitos de divulgación, como los proyectos de ley sobre el clima de California y la CSRD de Europa, que aún exigen la divulgación de emisiones de alcance 3. la importancia de tener una regulación federal que obligue a divulgar información climática en un informe financiero es irremplazable.

Los inversores se remiten a la presentación de la declaración 10-K o S-1 de una empresa, que proporciona información sobre las actividades y el desempeño financiero de una empresa, al evaluar sus esfuerzos de debida diligencia o gestión de inversiones. Esas presentaciones exigidas por la SEC eran de importancia crítica para mejorar la coherencia y comparabilidad de las divulgaciones sobre el riesgo climático.

El objetivo de la divulgación es brindarles a los inversores la información necesaria para tomar una decisión de inversión informada y luego empoderarlos a través de esa divulgación para que tomen esas determinaciones.

Desafíos para el cumplimiento

Los desafíos para cumplir con la norma variarán según cómo interactúe con ella un individuo o un grupo. Para los inversores, entre los desafíos en abundancia estará el de navegar por los diversos marcos que ya existen, incluidos los de California y la UE. Las empresas que se desenvuelven en un entorno fragmentado también tendrán más dificultades para contar de manera sucinta la historia de cómo su misión de sostenibilidad coincide con su historia financiera.

Sin duda, no será fácil para las empresas comunicar de forma eficaz su historia de sostenibilidad y finanzas en un entorno fragmentado. Por lo tanto, esperemos que este nivel de fragmentación no dure para siempre. Supongo que cada jurisdicción tuvo que empezar por algún lado. Estamos donde estamos y sigamos avanzando a partir de aquí, la norma también aumentará la presión sobre los reguladores de la agencia para determinar el cumplimiento. La agencia deberá asegurarse de que exista una capacitación adecuada y la composición del personal adecuada para garantizar que puedan determinar si la presentación de una empresa cumple materialmente con las normas.



Shocks globales y emisión de bonos verdes – Evidencia empírica a partir de datos de panel a nivel empresa


El cambio climático inducido por el hombre ha aumentado la probabilidad de eventos extremos como olas de calor, sequías, lluvias intensas, tormentas y huracanes. Limitar el calentamiento global a 1,5 °C requiere inversiones significativas. Los bonos verdes podrían desempeñar un papel eficaz a la hora de atraer recursos financieros para hacer frente a estos desafíos. Sin embargo, las perturbaciones mundiales, como la pandemia de COVID-19, los conflictos bélicos, etcétera, plantean riesgos para el desarrollo futuro del mercado de bonos verdes. Los efectos de estos shocks en la emisión de bonos verdes corporativos están infra estudiados.

Este documento proporciona una evaluación cuantitativa completa de la pandemia de COVID-19 sobre la emisión de bonos verdes a nivel de empresa. La bibliografía sobre los efectos de las perturbaciones mundiales en la emisión de bonos verdes corporativos tiene un alcance limitado. Los estudios existentes investigan los efectos de las perturbaciones de los precios del petróleo en la emisión de bonos verdes, distinguiendo entre las perturbaciones de la oferta y la demanda de petróleo crudo. Las perturbaciones de la demanda como las de la oferta que conducen al aumento de los precios del petróleo aumentan la emisión de bonos verdes corporativos. Al estudiar los efectos de los conflictos armados en la financiación de las energías renovables, encuentran un efecto negativo de los conflictos en la financiación de las energías renovables y la innovación verde. Estudia tres grandes incentivos para emitir bonos verdes corporativos, como los argumentos de «señalización», «lavado verde» y «costo de capital». Las empresas emiten bonos verdes porque quieren enviar señales sobre su compromiso ambiental («argumento de señalización»), o prefieren presentarse como ambientalmente responsables sin asumir ningún compromiso riguroso («argumento del lavado verde»), o porque tienen acceso a financiación más barata («argumento del costo de capital»). Encuentra que los bonos verdes corporativos juegan un papel en la señalización del compromiso ambiental de las empresas y no encuentra ninguna evidencia de «lavado verde».

Los datos se obtienen de la terminal de Bloomberg y del conjunto de datos Compustat de Wharton Research Data Services. Incluimos bonos etiquetados como «verdes», que son bonos que utilizan los ingresos para proyectos verdes (Climate Bonds Initiative. Para estudiar los efectos de la pandemia de COVID-19 utilizamos el índice de rigurosidad de Oxford y la variable binaria que refleja el periodo de COVID-19. Mostramos los efectos de la pandemia de COVID-19 y la emisión de bonos verdes a nivel de emisor.

REVISIÓN DE LA LITERATURA

La pandemia de COVID-19 puso de manifiesto la vulnerabilidad del sistema financiero mundial ante los fenómenos extremos y los desastres naturales. La alta volatilidad en los mercados financieros y las pérdidas significativas relacionadas con la pandemia en los mercados bursátiles demostraron la necesidad de activos de refugio seguro y diversificación de carteras. Durante la pandemia de COVID-19, los bonos verdes demostraron «potencial de cobertura y refugio seguro» debido a sus marcadas diferencias con los bonos convencionales y a sus beneficios de diversificación. Del mismo modo, encuentran que los activos financieros verdes brindan mayores oportunidades de diversificación en comparación con Bitcoin, lo que implica que los inversores verdes persiguen sus inversiones verdes y evitan los riesgos financieros, especialmente en tiempos turbulentos. Comparando carteras con y sin bonos verdes en los mercados de EE. UU. y Europa, encuentran que los bonos verdes mejoran el perfil de riesgo y rentabilidad de las carteras en esos mercados. Al estudiar la capacidad de reducción de riesgo de los bonos verdes para las acciones bajas en carbono en la República Popular China (RPC), Europa y EE. UU., encuentran que los bonos verdes conllevan una capacidad de reducción de riesgo para las inversiones bajas en carbono en la RPC y Europa, mientras que no tienen capacidad de reducción de riesgo en EE. UU.

Al estudiar el rendimiento de los bonos verdes y convencionales durante la pandemia de COVID-19, encuentran que los rendimientos de los mercados primarios de los bonos verdes y marrones disminuyeron, mientras que los rendimientos de los bonos corporativos verdes disminuyeron más en comparación con los bonos convencionales, lo que apunta a una mayor demanda de los primeros. También descubren que los bonos verdes corporativos tienen potencial de refugio seguro. En general, los resultados son coherentes con otra literatura sobre la resiliencia de la inversión de impacto social que concluye que las empresas con una alta intensidad de responsabilidad social corporativa (RSE) tuvieron mayores rendimientos bursátiles en comparación con las empresas con una baja RSC durante la crisis financiera de 2008-2009. Al investigar el impacto de la COVID-19 en el mercado de bonos verdes de la República Popular China, concluyen que la pandemia de COVID-19 aumentó significativamente la rentabilidad anormal acumulada de los bonos verdes. Los bonos verdes tienen un gran potencial para protegerse contra los riesgos de cola de los activos tradicionales. Estudiando la interdependencia entre los bonos verdes y los mercados financieros, encuentran que los beneficios de diversificación de los bonos verdes existen a corto plazo. Las propiedades de cobertura de los bonos verdes se reducen a largo plazo.

La prima de los bonos verdes es cercana a cero en varios mercados o es negativa. Del mismo modo, encuentran que los rendimientos de los bonos verdes son entre 15 y 20 puntos básicos más bajos que los de los bonos convencionales, lo que implica que existe un «greenium». También encuentran que el diferencial de emisión de bonos verdes es de 35 a 40 puntos básicos más bajo que el de los bonos convencionales comparables. Los estudios explican esta diferencia en los diferenciales a través de la lente de dos teorías: las preferencias de los inversores proambientales y la teoría de la fijación de precios de los activos. Los inversores que participan en actividades de inversión sostenible y responsable (ISR) tienden a estar más preocupados por los efectos medioambientales que por los beneficios. Según la teoría de los precios de los activos, los menores rendimientos de los bonos verdes se deben a los menores riesgos de los bonos verdes. Esto contrasta con el diferencial entre los bonos marrones y verdes es positivo y significativo. Los autores argumentan que las características verdes de los bonos son penalizadas por los mercados, ya que los bonos verdes tienen precios más bajos. No encuentra ninguna prima negativa de los bonos verdes en la RPC ni en el resto del mundo.

Los estudios sobre los determinantes de la emisión de bonos verdes son escasos. La emisión de bonos verdes examinando los determinantes de las decisiones de las empresas sobre la emisión de bonos verdes y convencionales en Europa. Encuentran que la probabilidad de emitir un bono verde se ve afectada por la capacidad de pago de la deuda corporativa a corto plazo, la estructura de vencimiento de la deuda y la presencia de directores independientes. Descubren que la diversidad de género en los consejos de administración aumenta la emisión de bonos verdes.

Se estudian los determinantes de la emisión de bonos verdes, como las características de los bonos y las características de la empresa. Encuentran que la tasa de cupón tiene un efecto negativo y significativo en el tamaño de emisión de los bonos. Es probable que la garantía tenga un efecto positivo en el tamaño de la emisión. La calificación crediticia de los bonos también tiene un efecto positivo y significativo en la emisión de bonos. Las características de la empresa, como el tamaño y la rentabilidad de la empresa, tienen un efecto positivo y significativo en el tamaño de la emisión, mientras que el crecimiento de los ingresos de la empresa tiene un efecto negativo y estadísticamente significativo en el tamaño de la emisión. Encuentran que los costos y el tamaño de la emisión de bonos tienen un efecto negativo y significativo en la probabilidad de emisión de bonos verdes. Se prefiere la emisión de bonos verdes por parte de las empresas a la emisión de bonos convencionales en presencia de malas condiciones de financiación. Las empresas que requieren financiación a gran escala preferirían los instrumentos convencionales de financiación de la deuda. Las empresas con altas responsabilidades medioambientales preferirían los bonos verdes.

Algunos estudios investigan si los bonos verdes son instrumentos eficaces para hacer frente al cambio climático, especialmente en tiempos de dificultades económicas. La emisión de bonos verdes certificados tiene un efecto positivo y significativo en el desempeño financiero de las empresas a largo plazo. La emisión de bonos verdes conlleva una reducción de las emisiones de CO2 de las empresas y un aumento de sus calificaciones ambientales.

El estudio se relaciona con la mayor parte de la creciente literatura que investiga los determinantes de la emisión de bonos verdes a nivel de empresa. efectos de la pandemia de COVID-19 en la emisión de bonos verdes.

DATOS

Los datos sobre la emisión de bonos verdes y sobre las características de las empresas se obtuvieron de la terminal de Bloomberg y del conjunto de datos Compustat de Wharton Research Data Services, respectivamente. Nuestra muestra incluye datos de 1.778 emisores de bonos verdes entre 2017 y 2021. Incluimos datos a nivel de empresa de los emisores de bonos verdes que emitieron bonos durante el período 2017-2021. También incluimos una variable COVID-19, que se mide utilizando dos variables: (i) como variable binaria; o (ii) el índice de rigurosidad promedio anual a nivel de país, que mide la rigurosidad de las políticas de «estilo confinamiento».

METODOLOGÍA

Las empresas no emiten bonos verdes todos los años; Por lo tanto, los datos contienen muchos valores cero. Para explotar la naturaleza única de los datos, aplicamos el estimador de efectos fijos de Poisson, ya que proporciona una estimación robusta de los parámetros medios condicionales. El modelo se especifica de la siguiente manera:

Activos totales de la empresa i en el país j en el año t. El COVID se mide utilizando dos indicadores: en primer lugar, utilizando un indicador que es igual a uno si t ≥2020 y cero en caso contrario; en segundo lugar, utilizando un índice de rigurosidad promedio anual del país j en el año t. X es un vector de las características de los bonos verdes; Y es un vector de características firmes. μ son efectos fijos y es el término de error. La matriz de varianza-covarianza de las estimaciones se obtiene utilizando el estimador linealizado Huber/White/Sándwich. También probamos la presencia de endogeneidad en la regresión. La prueba de Hausman no encuentra evidencia de endogeneidad.

Características de los bonos verdes

Incluimos las siguientes tres características de los bonos verdes como variables explicativas: (i) promedio ponderado anual de la tasa de cupón; (ii) promedio ponderado anual de vencimientos; y (iii) un conjunto de cinco variables binarias con moneda (CNY, EUR, JPY, SEK, USD). La tasa de cupón (o tasa de interés) es la tasa de interés que el emisor del bono paga sobre el bono a los tenedores de bonos. La mayoría de los bonos verdes emitidos durante el período 2017-2021 tenían una tasa de cupón dentro del 6%. El vencimiento se mide como el número de años que transcurren entre el vencimiento y la emisión de bonos verdes. La mayoría de los bonos verdes emitidos durante el período 2017-2021 vencían dentro de los 10 años posteriores a su emisión. La moneda es una variable categórica que incluye las principales monedas en las que se emiten bonos verdes. La mayoría de los bonos verdes se emiten en euros (50%) y en dólares estadounidenses (23%). Los emisores eligen en qué moneda emitir los bonos verdes, que no necesariamente coinciden con la moneda local. Además, las instituciones pueden emitir bonos en muchas monedas (más de una). Por ejemplo, la mayoría de los bonos verdes emitidos en India e Indonesia están en dólares. Esto es para atraer a los inversores internacionales, ya que la demanda de bonos verdes emitidos en dólares o euros tiende a ser mayor que la de los bonos emitidos en moneda local, especialmente para los países con moneda local volátil.

Características de la empresa

Incluimos las siguientes características de la empresa, que pueden afectar la emisión de bonos verdes: calificación de riesgo crediticio de Moody’s, puntuación de divulgación ambiental, social y de gobierno corporativo (ESG), informes ESG (=1 si se informa), tamaño (activos totales), beneficio como porcentaje de activos, dividendo (=1 si se pagan dividendos), apalancamiento financiero (deuda como porcentaje del capital) y tangibilidad (propiedad, planta y equipo como porcentaje de los activos totales). A partir de los datos, podemos ver que la calificación de riesgo crediticio de Moody’s varía mucho entre los emisores de bonos verdes. La puntuación de divulgación ESG se sitúa principalmente en torno a 50-60.

RESULTADOS

Principales resultados

Estimamos el impacto de las características de los bonos verdes, las características de las empresas y el impacto de la COVID-19 en la emisión de bonos verdes utilizando datos anuales a nivel de empresa durante el período 2017-2021 de 300 emisores de bonos verdes.

COVID-19

No fue posible encontrar evidencia de un impacto estadísticamente significativo de la COVID-19 en la emisión de bonos verdes corporativos (ya sea utilizando el índice de rigor de la COVID-19 o utilizando una variable binaria). Si bien la emisión de bonos verdes se desaceleró en 2020 (especialmente en el primer semestre), luego se recuperó y la emisión anual de bonos verdes casi se triplicó en 2021 en comparación con 2020. La desaceleración temporal de la emisión de bonos verdes se debió principalmente al cambio de la emisión de bonos verdes a bonos pandémicos por parte del gobierno. Sin embargo, excluimos de este documento la emisión de bonos verdes por parte del gobierno y solo cubrimos los bonos verdes corporativos. Otra posible explicación del insignificante efecto de la pandemia se debe a los datos anuales a nivel de país utilizados para el estudio, en los que las medidas estrictas para la COVID-19 variaron según meses, provincias e incluso sectores.

Características de los bonos verdes

Todas las características de los bonos verdes que hemos incluido tienen un impacto significativo en la emisión de bonos verdes. Por lo tanto, las características de los bonos verdes son los principales determinantes de la emisión de bonos verdes. La tasa de cupón, el vencimiento y la moneda son características importantes de los bonos verdes, determinantes de la emisión de bonos verdes.

Tarifa de cupón

La tasa de cupón de los bonos verdes emitidos tiene un impacto positivo en la emisión de bonos verdes. Esto implica que se emiten más bonos verdes con una tasa de cupón más alta y, por lo tanto, se emiten más bonos verdes con una tasa de cupón más alta para atraer una demanda suficiente de ellos. Las empresas que pueden permitirse emitir con una tasa de cupón más alta emiten más bonos verdes.

Madurez

El vencimiento de los bonos verdes emitidos tiene un impacto positivo y estadísticamente significativo en la emisión de bonos verdes. Las empresas con una mayor emisión de bonos verdes (como porcentaje de los activos totales) emiten bonos verdes con vencimientos más largos. Esto significa que los emisores de bonos verdes prefieren vencimientos más largos. Este resultado es consistente con la literatura existente. Los proyectos verdes, como las energías renovables y los edificios ecológicos, tienen un coste inicial elevado en comparación con el coste marginal y tienen una larga vida útil. Es por eso que el papel de los inversores a largo plazo, como los fondos de pensiones, en la promoción de los bonos verdes es crucial. Los gobiernos pueden promover los bonos verdes estimulando la demanda de los mismos por parte de los inversores a largo plazo, como los fondos de pensiones (por ejemplo, véase el compromiso del Fondo de Inversión de Pensiones del Gobierno de Japón de invertir en bonos verdes).

Divisa

La emisión de bonos verdes en monedas EURO, USD, CNY, JPY, SEK tiene un impacto positivo en la emisión de bonos verdes en comparación con otras monedas. Las empresas que emiten más bonos verdes (como porcentaje de los activos totales) tienen más probabilidades de emitir en las monedas mencionadas. Esto se debe probablemente a que las empresas esperan una mayor demanda si se emiten bonos verdes en estas monedas. Se espera una mayor demanda de bonos verdes emitidos en las monedas mencionadas, probablemente debido a dos razones: (i) o bien la moneda es fuerte; o (ii) se apoya la demanda de bonos verdes con dicha moneda. En el caso del euro y el dólar, el resultado no es sorprendente porque 3/4 de los bonos verdes se emitieron en euros y dólares estadounidenses. Los emisores están tratando de atraer a los inversores internacionales cuando emiten en EUR o USD. Esto podría ser un desafío para los emisores de países con moneda local volátil o depreciada porque los ingresos se reciben en moneda local, pero los pagos de la tasa de interés de los bonos se realizarán en moneda extranjera si se emiten en moneda extranjera, o enfrentan el riesgo de baja demanda si se emiten en moneda local. Los gobiernos pueden promover los bonos verdes (i) estimulando la demanda local de bonos verdes (como los incentivos fiscales en Malasia) o ii) denominando los ingresos a moneda extranjera (EUR o USD) utilizando instrumentos de política como una tarifa de alimentación, que es un contrato a largo plazo de un generador de energía renovable con el gobierno con la promesa de que el gobierno comprará electricidad de fuentes de energía renovables a una tarifa predeterminada,  que suele estar por encima de las tarifas eléctricas vigentes. En varios países en desarrollo, las tarifas reguladas se denominan en moneda extranjera para atraer a los inversores.

Comprobación de robustez

Para la verificación de robustez se utilizó una variable alternativa (i) variable binaria COVID-19 (igual a uno si año = 2020 o 2021 y cero en caso contrario; y (ii) variables de control de tiempo excluidas.

CONCLUSIÓN

Encontramos resultados muy interesantes que tienen implicaciones políticas para la promoción de los bonos verdes. No pudimos encontrar evidencia de un impacto estadísticamente significativo de la COVID-19 en la emisión de bonos verdes corporativos.

Las características de los bonos verdes, incluida la tasa de cupón, el vencimiento y la moneda, son los principales determinantes de la emisión de bonos verdes. Los emisores de bonos verdes prefieren vencimientos más largos. Por lo tanto, los gobiernos pueden promover los bonos verdes estimulando la demanda de ellos por parte de inversores a largo plazo, como los fondos de pensiones. Las empresas que pueden ofrecer una tasa de cupón más alta emiten más bonos verdes. El apoyo a las políticas de paja aumenta los ingresos de los proyectos verdes, como las tarifas reguladas o los préstamos subsidiados, puede promover el financiamiento de proyectos verdes utilizando bonos verdes. La emisión de bonos verdes en monedas EURO, USD, CNY, JPY, SEK tiene un impacto positivo en la emisión de bonos verdes en comparación con otras monedas. Podría prestarse apoyo político a la emisión de bonos verdes en países con monedas volátiles o depreciadas para promover la emisión de bonos verdes: i) estimulando la demanda local de bonos verdes, o ii) denominando los ingresos de los proyectos verdes a moneda extranjera (EUR o USD) utilizando instrumentos de política como las tarifas reguladas.

Estos resultados tienen algunas limitaciones, principalmente debido a la limitada disponibilidad de datos. Utilizamos datos anuales a nivel de país para las medidas de rigor de la COVID-19, sin embargo, sería mejor utilizar medidas de rigor para la COVID-19 en todos los meses, provincias e incluso sectores.



Moneda digital del banco central (CBDC) y criptografía


Discurso del Sr. Denis Beau, primer vicegobernador del Banco de Francia, en la sucursal del Banco de Francia, Montpellier.

Damas y caballeros, profesores e investigadores de doctorado,

Me complace mucho estar hoy con ustedes para hablar sobre los cambios que se están produciendo en nuestro sistema de pagos y en el sistema financiero en general, impulsados por el avance de la digitalización de los servicios financieros.

  • La digitalización ya ha alterado profundamente las prácticas en el sector de pagos: utilizamos cada vez menos efectivo en las transacciones diarias a medida que recurrimos a soluciones electrónicas, como las tarjetas. El auge del comercio electrónico y las consecuencias de la crisis de Covid-19 hicieron que esta tendencia se acelerara aún más, impulsada particularmente por el aumento vertiginoso de los pagos móviles y sin contacto.
  • En el sector financiero en general, la digitalización ha llevado al surgimiento de criptoactivos y finanzas descentralizadas (DeFi), los cuales dependen de la tecnología de contabilidad distribuida (DLT). Esto, a su vez, ha allanado el camino para la tokenización de las finanzas, que consiste en emitir, registrar e intercambiar activos financieros, como acciones y bonos, o activos reales, incluido el oro o la propiedad, en forma de tokens digitales en DLT como blockchain. La tokenización tiene el potencial de impulsar cambios profundos en la forma en que funciona nuestro sistema financiero. Estas transformaciones presentan oportunidades para los participantes del mercado y el público en general, ya que podrían aportar mayor simplicidad, eficacia y velocidad y, al mismo tiempo, reducir los costos de transacción. Pero también plantean desafíos, especialmente para una institución como la Banque de France, cuyo mandato incluye preservar la estabilidad financiera:
  • En primer lugar, si no existe un marco adecuado, la innovación podría reducir potencialmente la seguridad y la eficiencia y afectar nuestra soberanía sobre el ecosistema de pagos y nuestro sistema financiero;
  • En segundo lugar, estas tendencias podrían desafiar el papel del dinero del banco central (BMCE) a la hora de anclar la estabilidad de nuestro sistema de pagos y nuestro sistema financiero.

En la Banque de France, estamos tomando medidas en dos áreas para responder a estos desafíos: (i) estamos estableciendo reglas y supervisando su implementación para que la innovación pueda prosperar dentro de un marco confiable, y ii) estamos adaptando la provisión de CeBM servicios para preservar el papel del dinero del banco central.

A continuación, describiré las acciones de la Banque de France en estas dos áreas, que tienen como objetivo apoyar la tokenización continua de las finanzas y la digitalización de los servicios de pago. 

I. Apoyar la tokenización de las finanzas

El surgimiento de las finanzas tokenizadas presenta oportunidades y riesgos

Las tecnologías digitales podrían transformar significativamente el sistema financiero al apoyar el surgimiento de:

  • Una ola de nuevos participantes que cierran la brecha entre TI y finanzas.
  • Una nueva forma de activos tokenizados de inversión y liquidación, comúnmente llamados criptoactivos.
  • Nuevas infraestructuras de mercado descentralizadas basadas en DLT, particularmente blockchain.

La combinación de estas tres tendencias ha generado nuevas actividades y servicios, que aparecieron por primera vez en el sector de pagos antes de extenderse a la esfera financiera más amplia. Entre ellos se encuentra DeFi, que se presenta como una alternativa a las finanzas convencionales. DeFi consiste en proporcionar servicios financieros basados ​​en criptoactivos, como préstamos, empréstitos e inversiones, y en teoría evita a los intermediarios financieros tradicionales, reemplazando la inmutabilidad y transparencia de su código informático el papel tradicional desempeñado por la confianza entre los participantes, a través de cadenas de bloques públicas y Programas de TI conocidos como contratos inteligentes.

Estos cambios podrían tener un doble impacto con efectos mixtos sobre la eficiencia y estabilidad de nuestro sistema financiero:

  • Desde el punto de vista de la eficiencia, podrían ofrecer mayor transparencia, mayor rentabilidad y disponibilidad 24 horas al día, 7 días a la semana. Pero los procesos también podrían fragmentarse si las cadenas de bloques no son interoperables y no pueden interactuar fluidamente con los sistemas centrales de compensación, liquidación y pago existentes.
  • Desde una perspectiva de estabilidad, a pesar de su arquitectura distribuida, que podría ser una fuente de beneficios de resiliencia, el ecosistema criptográfico ha heredado las vulnerabilidades del sistema financiero convencional, especialmente en términos de crédito, liquidez y riesgo de mercado. Esto quedó ilustrado por el fracaso en noviembre de 2022 de FTX, uno de los mayores intercambios de criptoactivos. Es más, los criptoactivos tienen características específicas que podrían amplificar las vulnerabilidades tradicionales. Por ejemplo, la exposición del ecosistema criptográfico al riesgo cibernético podría verse exacerbada por la introducción de nuevas vulnerabilidades, como puentes entre cadenas de bloques. Mientras tanto, los criptoactivos no regulados del tipo de las monedas estables presentan sus propios riesgos particulares, entre ellos la falsa y engañosa sensación de seguridad que transmite su nombre. Como demostró el colapso de la moneda estable Terra USD, estos instrumentos no son tan estables como parecen. Esta inestabilidad surge de una falta de transparencia sobre la naturaleza y la idoneidad de sus reservas y los límites de sus mecanismos de estabilización, exponiendo a los tenedores a restricciones y riesgos en relación con sus derechos de reembolso.

En la Banque de France y la ACPR, estamos trabajando para mitigar estos riesgos y al mismo tiempo garantizar que se aprovechen todos los beneficios de la tokenización. Nos guiamos por dos convicciones:

  • La confianza requiere de un marco regulatorio adecuado, claro, suficientemente exigente y justo;
  • El dinero del banco central debe seguir estando en el centro de los acuerdos entre intermediarios financieros, que son los más sensibles desde una perspectiva sistémica.

El marco regulatorio europeo creado por el Reglamento MiCA

Francia abrió un camino en el ámbito de los criptoactivos con la adopción en 2019 de la Ley PACTE, que creó la clasificación de proveedor de servicios de activos digitales, o DASP. Los DASP deben estar registrados ante la AMF. Este registro, al que la ACPR debe dar su consentimiento, cubre obligaciones contra el lavado de dinero y el financiamiento del terrorismo junto con procedimientos de idoneidad para los altos ejecutivos. Los DASP también pueden estar cubiertos por una autorización opcional que implica requisitos adicionales y supervisión de la AMF.

Los legisladores europeos se han basado en gran medida en el marco francés. En 2023, la Unión Europea adoptó su Reglamento de Mercados de Criptoactivos (MiCA), un marco regulatorio específico que cubre la emisión de criptoactivos y monedas estables y la prestación de servicios relacionados. El objetivo de MiCA es abordar los principales riesgos y brindar una mayor protección a los usuarios.

Si bien MiCA representa un paso regulatorio vital, será necesario desarrollarlo en los próximos años. Por ejemplo, solo aborda parcialmente la concentración de actividades de servicios de criptoactivos dentro de los cripto conglomerados. El desafío es garantizar que los inversores estén protegidos, mediante normas que abarquen la segregación de los fondos de los clientes, normas de conducta y gestión de los riesgos de los intermediarios, exigiendo, por ejemplo, que se separen las actividades. En virtud de su naturaleza descentralizada, el ecosistema DeFi también plantea desafíos regulatorios que deberán abordarse.

Con esto en mente, la ACPR ha comenzado a identificar posibles vías de regulación. Estos se establecieron en un documento que se sometió a consulta en abril de 2023 y cuyos comentarios se publicaron en octubre de 2023. Incluyen: (1) preservar la resiliencia de la infraestructura DLT pública y privada a través de estándares de seguridad; (2) certificar contratos inteligentes, incluso si esto plantea cuestiones operativas; y (3) regular los puntos de entrada de DeFi para proteger a los inversores contra los riesgos de abuso.

En 2024 se continuará trabajando con las partes interesadas en una de las propuestas clave de la ACPR, a saber, la certificación obligatoria de los contratos inteligentes antes de su uso.

Se están llevando a cabo avances regulatorios europeos en otras áreas y también serán necesarios para facilitar la innovación y al mismo tiempo preservar la estabilidad financiera. Incluyen medidas de apoyo a las entidades digitales, el acceso a datos financieros y la inteligencia artificial.

¿Por qué explorar una CBDC mayorista?

Nuestra segunda convicción es que, para disponer de un marco que inspire confianza en el desarrollo de la tokenización de las finanzas, el CeBM debe mantenerse como el principal activo de liquidación para los intermediarios financieros, que son los más sensibles en términos de consecuencias sistémicas en el caso de problemas.

Para lograr este objetivo, los bancos centrales deben adaptar la forma y la provisión del CeBM para reflejar las características de las transacciones en activos tokenizados, es decir, valores tokenizados como acciones, bonos o unidades de fondos, para garantizar que el CeBM pueda emitirse, registrarse y utilizado para la liquidación en DLT.

Esta convicción impulsó a la Banque de France a convertirse en el primer banco central en lanzar un ambicioso programa experimental sobre moneda digital del banco central (CBDC) mayorista para pagos de gran valor en 2020.

Trabajo exploratorio del Eurosistema sobre una CBDC mayorista

Esta convicción es compartida por el Eurosistema, que lanzó su propio trabajo exploratorio en abril de 2023 para probar tres soluciones para la liquidación de activos tokenizados en CeBM. La solución CBDC mayorista del Banque de France, basada en nuestra propia DLT (DL3S), es una de las soluciones que se probará en 2024. El Eurosistema publicó la lista de participantes en la primera ola de trabajos exploratorios, y estamos encantados para probar nuestra solución DLT con ellos.

Este trabajo complementa el régimen piloto europeo, que está cubierto por exenciones regulatorias especiales y que se está utilizando para probar la emisión, negociación y liquidación de activos tokenizados en condiciones de la vida real. Entró en vigor en marzo de 2023 y nos ayudará a evaluar la existencia de casos de uso y determinar si existe una demanda genuina de tokenización. También nos permitirá identificar los ajustes regulatorios necesarios para que las infraestructuras de mercado operen en DLT a largo plazo, utilizando un amplio panel de activos de liquidación tokenizados, incluido CeBM.

La Banque de France también participa en varias iniciativas internacionales, en particular las lideradas por el Innovation Hub del Banco de Pagos Internacionales, que coordina proyectos para explorar el futuro de las infraestructuras de mercado y garantizar la interoperabilidad con los sistemas tradicionales y entre los diferentes tipos de DLT.

II. Apoyar la digitalización de los pagos minoristas con un euro digital

Los pagos minoristas también se están viendo afectados a medida que nuestra economía se vuelve digital. Para brindar apoyo para que la digitalización ayude a que los pagos sean más seguros y eficientes, según nuestras responsabilidades legales en relación con los pagos, planeamos actuar una vez más en el frente regulatorio y adaptar nuestras soluciones de servicios de pago CeBM. En el aspecto regulatorio, además de contribuir al Reglamento sobre pagos instantáneos recientemente adoptado y contribuir a las conversaciones en curso sobre la tercera Directiva de servicios de pago (PSD3), también desempeñamos un papel importante en la prevención del fraude como parte de nuestras actividades de supervisión, que se guían por la tarea estatutaria que se nos encomendó a principios de los años 2000 de controlar la seguridad de los instrumentos de pago y presidir el Observatorio francés de la seguridad de los medios de pago (OSMP).

Sin embargo, lo que ha llamado más la atención en este ámbito es el trabajo que se está realizando sobre propuestas para implementar un euro digital. Comenzaré explicando por qué participamos en este proyecto, antes de explicar cómo y cuándo podría llegar a realizarse.

Mantener las características del efectivo en el espacio digital

A medida que las economías se vuelven digitales, el efectivo se utiliza cada vez con menos frecuencia para fines de pago. El efectivo representó el 59% de las transacciones en la zona del euro en 2022, en comparación con el 79% en 2016. La aparición de instrumentos de pago sin efectivo, como las tarjetas, obviamente ha traído muchos beneficios, al promover pagos más simples, rápidos, convenientes y seguros. Pero el efectivo tiene cualidades únicas que no están disponibles en el espacio digital. Estas características son útiles para todos y, de hecho, esenciales para algunos grupos.

Por este motivo, concebimos el euro digital ante todo como un «billete digital» que permitirá mantener las características del efectivo en el espacio digital. El euro digital será una nueva forma de CeBM accesible al público en general que podrá utilizarse en toda la zona del euro en virtud de su condición de moneda de curso legal, en todos los entornos, incluido el comercio electrónico, y con mayor confidencialidad. Sus funcionalidades principales serán gratuitas para las personas y promoverán la inclusión financiera en la era digital, incluso para las personas que no tienen teléfonos inteligentes.

En medio del creciente revuelo mediático en torno a esta iniciativa, el proyecto del euro digital plantea preguntas legítimas, pero también es objeto de algunos temores infundados, que me gustaría disipar:

  • En primer lugar, nuestro objetivo no es crear un «Gran Hermano» europeo. De hecho, el euro digital ofrecerá una privacidad inigualable en el espacio digital. El banco central nunca podrá identificar a las personas basándose en sus transacciones. El mecanismo fuera de línea disponible para pagos cara a cara por debajo de un cierto umbral ofrecerá privacidad similar a la del efectivo. Y seguimos trabajando en el diseño con el objetivo de maximizar la privacidad en otros escenarios de uso.
  • En segundo lugar, el euro digital no será dinero programable. El Eurosistema emite moneda, no vales de compra. El euro digital siempre será convertible 1:1 con otras formas de dinero, incluido el efectivo y los depósitos en cuentas bancarias. El Eurosistema no restringirá el uso del euro digital, por ejemplo, fijando un período durante el cual debe utilizarse o especificando bienes y servicios que pueden adquirirse.
  • En tercer lugar, el euro digital no generará intereses, ni positivos ni negativos. Será un medio de pago, no un activo de inversión.
  • En cuarto lugar, el euro digital no sustituirá al efectivo. Continuaremos trabajando para preservar la libertad de elección garantizando que el efectivo siga estando ampliamente disponible y aceptado.
    • La Comisión Europea ha publicado una propuesta de reglamento sobre la moneda de curso legal del efectivo en la zona del euro.
    • La Banque de France anuncia la construcción de una nueva imprenta de billetes en la región de Puy-de-Dôme. La instalación, valorada en 250 millones de euros, será el centro de fabricación de billetes más moderno, eficiente y respetuoso con el medio ambiente de Europa y su puesta en funcionamiento se realizará por etapas en 2026.
    • El Eurosistema está considerando diseñar una nueva serie de billetes y recientemente realizó una consulta pública sobre cómo podrían verse los nuevos billetes.

En otras palabras, nuestro compromiso es muy claro: el efectivo seguirá estando ampliamente disponible y aceptado en toda la zona del euro.

Apoyar la soberanía y la integración europeas en los pagos

Paso ahora a la segunda cuestión que nos impulsó a considerar la emisión de un euro digital. La digitalización de la economía plantea dos grandes retos para los pagos en Europa:

  • En primer lugar, nuestros pagos diarios dependen cada vez más de participantes no europeos, como los sistemas de tarjetas internacionales o, más recientemente, las grandes empresas tecnológicas. Estos actores se benefician de importantes efectos de red que no favorecen la competencia y que promueven la formación de oligopolios.
  • Las soluciones de pago europeas siguen fragmentadas a pesar de los esfuerzos de armonización: algunas soluciones funcionan solo en un país, o en ciertos entornos, como el peer-to-peer. Si bien la introducción generalizada de la iniciativa de la zona única de pagos en euros (SEPA) en 2014 ayudó a estandarizar las reglas operativas para las transferencias de crédito y los débitos directos, los pagos con tarjeta siguen estando muy fragmentados. Sólo un puñado de países de la zona del euro tienen una solución de pago con tarjeta nacional, como el sistema CB de Francia, e incluso entonces, el uso de la tarjeta en otro país de la zona del euro depende de participantes extranjeros.

Por tanto, el euro digital pretende apoyar la soberanía y la integración europeas en los pagos. La distribución del euro digital se confiará a intermediarios privados, como bancos comerciales y fintechs que tengan licencia para servicios de pago. Por lo tanto, estos intermediarios conservarán su papel central en relación con los usuarios, gestionando cuentas, proporcionando instrumentos de pago, ejecutando transacciones y manejando las relaciones con los clientes en general. Al igual que el efectivo, el euro digital será emitido por el banco central y distribuido por participantes privados. El euro digital también preservará la complementariedad entre el dinero del banco central y el dinero de los bancos comerciales.

Queremos que el euro digital actúe como plataforma de innovación para los participantes privados. Además de apoyar la soberanía y la integración en el ámbito de los pagos, también podría fomentar la competencia en el sector y así ayudar a reducir las tarifas cobradas a los comerciantes.

¿Cómo y cuándo podría emitirse un euro digital?

Para garantizar que las partes interesadas puedan adoptar fácilmente el euro digital, queremos garantizar su integración fluida con el ecosistema de pagos existente.

  • Para ello, como parte de nuestro trabajo técnico, mantenemos un estrecho diálogo con asociaciones de consumidores, asociaciones de comerciantes, bancos comerciales y otros intermediarios privados, tanto a nivel europeo como nacional.
  • Estos debates son valiosos para identificar soluciones existentes que podrían reutilizarse en su estado actual en la medida de lo posible, incluidos algunos tipos de infraestructura, como terminales de pago, pero también estándares que ya utiliza la industria y que serían compatibles con nuestro objetivo de soberanía.
  • También queremos animar a los participantes privados a diseñar soluciones de pago digitales en euros atractivas e innovadoras. Las propuestas presentadas por el Eurosistema y la Comisión buscan definir un modelo de negocio viable para todos los participantes en el ecosistema.
  • Por último, pero no menos importante, nos aseguraremos de que el euro digital no presente ningún riesgo para la estabilidad financiera. Se establecerá un límite de tenencia para garantizar que el euro digital se utilice como medio de pago, no como activo de inversión. El Eurosistema ha publicado su investigación inicial sobre esta cuestión y la profundizará en los próximos meses. El límite se calibrará en el futuro, más cerca de la fecha de emisión de un euro digital, para reflejar las condiciones económicas prevalecientes.

Si bien esta iniciativa avanza rápidamente, aún queda un largo camino por recorrer antes de que la gente considere pagar con euros digitales. En octubre de 2023, el Consejo de Gobierno del Banco Central Europeo lanzó una fase de preparación del euro digital, que utilizaremos para (i) finalizar nuestro diseño y análisis, (ii) continuar probando funcionalidades, incluso presentándolas a usuarios potenciales, y (iii) seleccionar proveedores para ayudar a desarrollar la arquitectura. También continuaremos dialogando con los participantes del mercado, comerciantes y consumidores mientras nos esforzamos por construir un euro digital que satisfaga sus expectativas.

Permítanme subrayar que aún no se ha tomado la decisión de emitir un euro digital. Esta decisión debe tomarse colectivamente, tras un debate democrático en el que participen el Parlamento Europeo y los Estados miembros. Ese debate comenzó el verano pasado con la presentación de una propuesta de reglamento por parte de la Comisión y continuará junto con el trabajo que realiza el Eurosistema.

Conclusión

Como puede verse, los bancos centrales están firmemente decididos a apoyar la innovación, no sólo ayudando a establecer un marco regulatorio apropiado, sino también innovando por derecho propio. Gracias por su atención.



Construyendo un ecosistema SupTech más diverso


Resultados de encuestas realizadas a autoridades financieras y proveedores de SupTech

Construcción de un ecosistema de tecnología suptech más diverso: resultados de encuestas realizadas a autoridades financieras y proveedores de tecnología de tecnología

Resúmenes

• Casi todas las autoridades financieras tienen en curso iniciativas de tecnología superior que se centran en cuatro grandes áreas: visualización de datos, informes regulatorios, evaluación de riesgos financieros y automatización de la supervisión.

• Debido a limitaciones organizativas, legales o de infraestructura, las autoridades financieras dependen principalmente de los recursos internos para construir soluciones de tecnología SupTech y mucho menos de proveedores privados o colaboraciones con otras autoridades. Si las autoridades financieras se comprometen con los proveedores de tecnología de apoyo, es principalmente en lo que respecta al desarrollo de soluciones de informes regulatorios.

• Los proveedores de tecnología superior son generalmente optimistas sobre la dirección futura del mercado de tecnología superior a pesar de su tamaño inherentemente pequeño. Sin embargo, les resulta difícil relacionarse con las autoridades financieras porque no tienen una visión clara de las necesidades de las autoridades, los complejos procesos de contratación y los silos organizativos.

• Por lo tanto, hay espacio para mejorar la participación del sector privado y la colaboración con otras autoridades en el desarrollo y la adopción de soluciones SupTech. Esto implicaría facilitar la transparencia en los requisitos de SupTech, simplificar los procesos internos y establecer infraestructuras y políticas más propicias para una colaboración segura.

Introducción

Las autoridades financieras pueden aprovechar tecnologías innovadoras para mejorar la eficacia de la supervisión, reducir costos y mejorar las capacidades. Esto se conoce comúnmente como tecnología de supervisión – SupTech. A menudo se considera que el SupTech es una contraparte de la aplicación de tecnologías innovadoras por parte de las instituciones financieras para apoyar el cumplimiento normativo (tecnología regulatoria, regtech). El SupTech es todavía un mercado muy joven, y el término no se acuñó hasta 2017. La mayoría de las soluciones aún no son fundamentales para los procesos de supervisión.

Estas notas resumen las opiniones de las autoridades financieras y de los proveedores de tecnología SupTech sobre el desarrollo de este mercado, recopiladas a través de encuestas separadas en 2023. Proporcionan una instantánea de las soluciones, estrategias y desafíos emergentes. Al reunir estas dos perspectivas, la nota proporciona información sobre las medidas que las autoridades podrían adoptar para facilitar la participación del sector privado y la colaboración internacional en el desarrollo y la adopción de soluciones de tecnología superior.

2. Demanda: enfoque de las autoridades financieras hacia el SupTech

En el verano de 2023, el BPI llevó a cabo una encuesta a las autoridades financieras para comprender mejor los niveles actuales y el enfoque de la actividad SupTech y el apetito por la colaboración entre las instituciones. Cincuenta autoridades nacionales de 45 jurisdicciones participaron en la encuesta.

Enfoque de las actividades actuales y emergentes de SupTech

De los 50 encuestados, solo tres no están llevando a cabo ninguna iniciativa SupTech. Aquellos que están trabajando activamente en SupTech continúan construyendo herramientas SupTech internamente en lugar de interactuar con proveedores privados. Alrededor de dos tercios de los que desarrollan herramientas SupTech internamente también colaboran activamente con otras autoridades, ya sea a nivel nacional o internacional. Una parte menor de las autoridades organiza eventos para reunir a diferentes partes del ecosistema SupTech. Las autoridades financieras de las economías avanzadas tienen el doble de probabilidades de organizar este tipo de eventos y colaborar activamente con otras autoridades distintas de las autoridades de las economías de mercados emergentes y en desarrollo (EMED).

La mayoría de las autoridades financieras han desplegado soluciones para la visualización de datos, la presentación de informes regulatorios, la evaluación de riesgos financieros y la automatización de la supervisión. Las autoridades financieras siguen centrándose en estas áreas en su trabajo de desarrollo de tecnologías sostenibles. También muestran un mayor interés en otras áreas, incluida la detección y el monitoreo de riesgos cibernéticos; informes ambientales, sociales y de gobernanza (ESG); evaluación de la gobernanza; informes reglamentarios; y el seguimiento de criptoactivos.

Estos esfuerzos abordan los desafíos comunes de supervisión identificados. El enfoque sostenido en la presentación de informes regulatorios, la visualización de datos y la automatización de la supervisión aborda los desafíos relacionados con la falta de datos oportunos y de calidad, el uso ineficaz de los datos ya disponibles y los recursos limitados de personal. El aumento significativo del enfoque en las herramientas cibernéticas, climáticas y relacionadas con las criptomonedas pone de manifiesto los desafíos derivados de la complejidad de estos riesgos emergentes. Estas áreas también reflejan algunos de los proyectos recientes emprendidos por el BIS Innovation Hub, incluido el Proyecto Pyxtrial (monitoreo de monedas estables) y el Proyecto Gaia (análisis de riesgos financieros relacionados con el clima).

En línea con los hallazgos anteriores, la mayoría de las soluciones en uso son soluciones SupTech de segunda y tercera generación. Las primeras permiten la digitalización y automatización de los flujos de trabajo existentes, y las segundas implementan arquitecturas de «big data». También hay algunos ejemplos notables de soluciones de cuarta generación, que emplean tecnologías como la inteligencia artificial (IA) para el análisis predictivo. Varias instituciones han entrenado modelos de IA para identificar indicadores de alerta para las entidades supervisadas y facilitar nuevas aplicaciones bancarias.

Organización del trabajo SupTech

Existe una variedad de enfoques organizativos para llevar adelante las iniciativas de SupTech. Se preguntó a los encuestados si tenían recursos internos dedicados a la creación de herramientas SupTech. Muchas autoridades tienen sus iniciativas de SupTech repartidas en varios departamentos, que a menudo incluyen equipos de datos, TI y supervisión. Sin embargo, en ausencia de más información (por ejemplo, si hay personal identificado dentro de cada unidad que está involucrado en el trabajo de SupTech o si el tiempo del personal se asigna explícitamente a ese trabajo), no está claro qué tan «dedicados» están estos recursos. Alrededor de un tercio de las autoridades mencionaron tener un eje central para coordinar la actividad de SupTech en toda su institución.

Uso de entornos de código abierto

El uso de entornos de código abierto, en los que las soluciones son desarrolladas y mantenidas en colaboración por diferentes partes, sigue siendo relativamente bajo entre las autoridades financieras. Menos de una cuarta parte se han descrito a sí mismos como usuarios experimentados de estos entornos. Las autoridades de las entidades agropecuarias son mucho más propensas a informar sobre su experiencia en el uso de código abierto, pero también son mucho más propensas a informar sobre las barreras internas para hacerlo. La gran mayoría de las autoridades de los mercados emergentes y en desarrollo no han explorado en absoluto el uso del código abierto.

Las autoridades mencionaron varias barreras clave para el uso de entornos de código abierto. Estos incluyen la falta de una infraestructura de TI fundamental que permita la colaboración en proyectos y el intercambio de código en un entorno seguro. Las autoridades también mencionaron los desafíos jurídicos y de gobernanza (en particular relacionados con los derechos de propiedad intelectual). Varios encuestados mencionaron que sus políticas organizacionales existentes no permiten el uso de código abierto debido a los posibles riesgos cibernéticos y de seguridad de la información.

Los entornos de código abierto no son la opción preferida para la colaboración de algunas autoridades. En su lugar, preferirían desarrollar conjuntamente soluciones en entornos de TI seguros y cerrados, a los que podrían acceder otras instituciones del sector público. Esto podría aliviar algunos de los problemas de seguridad, pero también plantear algunas preguntas nuevas (por ejemplo, en torno a la propiedad y la concesión de licencias de las soluciones.

Demanda de colaboración

En general, las autoridades tienen un fuerte deseo de colaborar internacionalmente en materia de tecnología sostenible. Esto apunta a los beneficios sustanciales percibidos de compartir más activamente el conocimiento y desarrollar conjuntamente soluciones para aplicaciones similares, lo que también puede reducir el costo de innovar. Casi todos los encuestados estaban interesados en el intercambio de conocimientos y en actividades conjuntas de fomento de la capacidad. Un número algo menor de autoridades, especialmente en las EMED, han expresado su deseo de colaborar activamente en el desarrollo de soluciones SupTech o de unirse a entornos de código abierto. Como se mencionó anteriormente, esto refleja limitaciones de capacidad, así como barreras organizativas y legales para el uso de código abierto.

El big data, el procesamiento del lenguaje natural y la IA generativa destacan como los temas clave en los que las autoridades quieren colaborar. Estas tecnologías tienen una gama de aplicaciones probadas en supervisión y regulación. La tecnología de registro distribuido (DLT) / blockchain y la computación cuántica también se informaron con frecuencia, lo que refleja las amplias implicaciones de las tecnologías para las instituciones reguladas. La exploración de la computación cuántica es una preocupación particular para las autoridades financieras de las economías avanzadas.

Abastecimiento: mercado de soluciones comerciales de tecnología de apoyo

Si bien las soluciones de tecnología superior todavía se desarrollan predominantemente internamente, existe un mercado floreciente de proveedores privados. Las soluciones SupTech suelen ser ofrecidas por empresas que ofrecen soluciones regtech a las instituciones financieras.

El BIS colaboró con EY y la Regtech Association (RTA) para encuestar a las empresas que están activas en el mercado de la tecnología superior. El cuestionario se incluyó como parte de la encuesta anual de regtech realizada conjuntamente por EY y la RTA. De las 25 empresas encuestadas, el 98% eran pequeñas y medianas empresas (pymes). Los hallazgos sugieren una serie de ideas que pueden ser instructivas para fomentar un mayor desarrollo del ecosistema.

Estado futuro del mercado

Las empresas encuestadas mostraron un gran optimismo sobre la dirección futura de la tecnología superior. De los encuestados, el 68% espera que el componente SupTech de su negocio aumente, mientras que solo el 4% espera que se reduzca. El crecimiento proyectado del mercado está impulsado por una combinación de cambios regulatorios (42%) y un mayor apetito por nuevas soluciones (38%).

La mayoría de las empresas siguen centrándose en las actividades de venta para promocionar sus servicios ante las autoridades nacionales. El modo principal de interactuar con las autoridades incluye mostrar soluciones, responder a las solicitudes de adquisición y participar en hackatones y pruebas de concepto (PoC). Esto refleja el estado incipiente del mercado y la naturaleza exploratoria de las soluciones de la mayoría de las autoridades. Un número menor de empresas tiene un compromiso más directo con las autoridades, lo que incluye tener contratos para desarrollar soluciones y proporcionar capacitación, apoyo y orientación.

Tipos de soluciones proporcionadas

Las empresas de tecnología superior apoyan a las autoridades en todas las etapas del ciclo de vida de los datos. Al trabajar con las autoridades, los desafíos de datos más comunes en los que se centran los proveedores de tecnología de seguridad están relacionados con la construcción de una arquitectura de datos sólida, incluida la seguridad (52 %), la recopilación de datos (48 %) y el aseguramiento de la calidad de los datos (40 %). Sin embargo, el análisis de datos (por ejemplo, cuadros de mando y visualizaciones) se reporta con menos frecuencia, con un 32%.

En consecuencia, la presentación de informes regulatorios es el área de enfoque más común en la que los proveedores de tecnología suptech están desarrollando soluciones para las autoridades financieras. Esto también insinúa el claro vínculo entre los mercados de suptech y regtech: las soluciones para los supervisores a menudo se desarrollan junto con otras similares para las empresas reguladas.

Existen algunas diferencias notables entre las soluciones desarrolladas por los proveedores de suptech y las que las autoridades desarrollan internamente. En primer lugar, las autoridades tienden a desarrollar un conjunto mucho más amplio de soluciones. En segundo lugar, hay varias áreas en las que las autoridades son relativamente más activas en el desarrollo de soluciones. Estos incluyen la automatización de la supervisión, las evaluaciones de riesgos financieros, el análisis del modelo de negocio y el seguimiento de los criptoactivos. Esto podría indicar que los proveedores de tecnología de emergencia no tienen una visibilidad o comprensión completa de las necesidades de las autoridades (ver más abajo). Esto también podría deberse a que las autoridades prefieren soluciones a medida o a que las obtienen de proveedores que no son de tecnología tecnológica.

Retos a los que se enfrentan los proveedores

La encuesta también exploró los retos a los que se enfrentan los proveedores de tecnología suptech a la hora de ampliar su cartera de tecnología. Más de la mitad de los encuestados citaron la falta de visibilidad de las necesidades de las autoridades, mientras que alrededor de la mitad informó del pequeño tamaño del mercado. La mayoría de los proveedores tienen un pequeño grupo de clientes en su país, con necesidades muy diversas. Si bien las soluciones podrían venderse internacionalmente, esto no es fácil para las pequeñas empresas.

A la hora de relacionarse con las autoridades, el reto más común es la duración y la complejidad del proceso de contratación (gráfico 9, panel derecho). Una vez más, es probable que la incertidumbre y el costo de la contratación afecten más a las pequeñas empresas. Otros obstáculos denunciados son los silos organizativos dentro de las autoridades financieras y la falta de priorización por parte de las autoridades. Esto habla de los retos a los que se enfrentan los proveedores de tecnología de soporte para establecer y anticipar las necesidades de los clientes y llegar a los clientes adecuados para sus soluciones existentes. Menos proveedores informaron de dificultades para adaptar las soluciones a las necesidades de cada autoridad. Esto es alentador, ya que sugiere que las soluciones pueden ampliarse a nivel internacional.

Conclusiones

SupTech es un campo joven, pero de rápido crecimiento. Las autoridades financieras han implementado una serie de soluciones y han realizado cambios organizativos para añadir recursos y coordinar el desarrollo de SupTech en toda la organización. También hay un mercado emergente de proveedores del sector privado, que a menudo desarrollan soluciones SupTech junto con soluciones RegTech para instituciones financieras.

Las soluciones SupTech tienden a centrarse en ciertas áreas, como la presentación de informes regulatorios y la visualización de datos. Las autoridades financieras también están trasladando su trabajo de desarrollo de SupTech a áreas más nuevas, como el riesgo cibernético y los informes ESG. Por otro lado, las respuestas a la encuesta de los proveedores de SupTech señalan una serie de barreras a las que se enfrentan al trabajar con las autoridades. Entre ellos, la falta de visibilidad de las necesidades de las autoridades, los silos organizativos y la complejidad de los procesos de contratación pública.

Estos hallazgos apuntan a algunas ineficiencias en el mercado. La mayoría de las autoridades desarrollan individualmente soluciones internas para casos de uso similares, en los que la colaboración podría reducir los costos y transferir conocimientos de manera más efectiva. Aquellos que se involucran activamente con el sector privado pueden tener dificultades para encontrar soluciones que satisfagan sus necesidades. El sector privado, por otro lado, tiene dificultades para servir a este mercado debido a que no tiene una visibilidad clara de las necesidades de las autoridades y no sabe con quién debe relacionarse de manera efectiva. Los procesos de adquisición largos y difíciles de navegar también aumentan el costo de interactuar con las autoridades.

Las medidas para abordar estas ineficiencias podrían incluir una mayor transparencia, procesos internos simplificados y gobernanza de las iniciativas de tecnología superior. La transparencia envía las señales correctas a los proveedores del sector privado sobre las necesidades de los clientes supervisores. La simplificación de los procesos internos podría hacer que sea menos costoso para los proveedores más pequeños e innovadores presentar ofertas para contratos de tecnología de suministro. Una mejor gobernanza podría mejorar la coordinación dentro de cada autoridad. También facilitaría que los proveedores de tecnología de apoyo se comprometan con los equipos adecuados para comprender sus necesidades y desarrollar soluciones adecuadas.

Los hallazgos también apuntan al importante papel de la colaboración activa y la construcción de ecosistemas. Es posible que las autoridades deban ir más allá de la investigación de mercado para señalar activamente al mercado cuáles son su estrategia y necesidades de tecnología de apoyo. Actividades como seminarios, hackathons y TechSprints podrían ayudar a reunir a supervisores e innovadores para estimular la innovación. Podrían ser particularmente útiles para los proveedores de tecnología de apoyo más pequeños que no tienen la capacidad y las habilidades para monitorear los desarrollos en las políticas públicas y la regulación.

También hay una fuerte demanda de una mayor colaboración internacional para compartir conocimientos, crear capacidad y desarrollar soluciones conjuntamente. Una mayor colaboración permitiría que las soluciones se amplíen a nivel internacional, lo que mejoraría la relación calidad-precio para las autoridades y la transferencia de conocimientos más rápidamente. Las autoridades deben considerar activamente cómo reducir las barreras a la colaboración mediante el desarrollo estratégico de la infraestructura de TI necesaria, el establecimiento de políticas de seguridad cibernética y la consideración de enfoques organizativos de la propiedad intelectual.

Los proyectos exploratorios de tecnología suptech deben esforzarse por crear oportunidades de colaboración público-privada cuando sea apropiado. Esto podría implicar permitir que las aplicaciones de análisis del sector privado se desarrollen sobre una canalización de datos común. Esto maximizaría la innovación para complementar los esfuerzos internos de las autoridades y potencialmente estimular la inversión privada.



La transformación sectorial de Asia, la evolución de las dietas y las consecuencias del cambio climático


En 1950, el 84% de la población de Asia vivía en zonas rurales, y la mayoría de los hogares se dedicaban a la agricultura, al igual que las generaciones anteriores. El hambre y la pobreza son moneda corriente, y las formas más intransigentes de malnutrición y pobreza tienen sus raíces en la incapacidad de los hogares para producir alimentos suficientes. En la mayoría de las comunidades rurales, los que no trabajaban en las granjas a menudo dirigían negocios que dependían de los que sí lo hacían. En consecuencia, cuando las cosechas fallaban debido al mal tiempo, las enfermedades o los desastres provocados por el hombre, los impactos eran graves e inmediatos. Debido a que todos los ingresos de la comunidad se vieron afectados, las redes informales de seguridad social, que dependían del apoyo de los vecinos y los miembros de la familia, colapsaron.

A medida que el siglo XXI entra en su tercera década, el rostro de la pobreza y la malnutrición en Asia ha cambiado, al igual que la composición de las economías y comunidades de Asia. Según los estándares históricos, la transformación ha sido rápida. Todavía en 1988, la mayoría de las personas en Asia oriental (59%) y Asia meridional (51%) eran desesperadamente pobres, vivían con menos de $US 2,15 al día, y lo habían sido durante décadas. Hoy en día, aunque las cifras siguen siendo elevadas, la proporción de hogares extremadamente pobres ha caído al 1,2 % y al 8,6 %, respectivamente.

Hoy en día, una proporción significativa de los hogares asiáticos vive en zonas rurales, a pesar de que las economías de Asia se han reestructurado. Esto se debe a que el proceso por el cual los hogares abandonan la agricultura y las zonas rurales para trabajar en otros sectores y lugares es lento y se produce de generación en generación, incluso cuando las diferencias salariales son grandes. Sin embargo, una vez iniciado, el proceso gana velocidad. Para Asia en su conjunto, no fue hasta 1996 que la mayoría de las personas (50,6%) no estaban empleadas en el sector agrícola, y no fue hasta 2019 que más personas vivían en zonas urbanas que rurales. En 2021, los sectores agrícolas de Asia emplearon a muchos menos trabajadores que en el pasado (29% de los trabajadores), y muchos hogares agrícolas obtuvieron ingresos fuera de las explotaciones agrícolas. En consecuencia, los vínculos entre la pobreza, la malnutrición y la agricultura son menos directos. Por ejemplo, si bien las malas cosechas siguen siendo una fuente de inseguridad alimentaria para los pobres, los impactos llegan a la mayoría de los hogares a través de los mercados y los precios, y con menos frecuencia están relacionados con eventos en sus propias comunidades. Además, la mayor parte de la malnutrición se debe a factores distintos del acceso insuficiente a las calorías. Estimaciones recientes sugieren que aproximadamente 3.100 millones de personas en el mundo no podían permitirse una dieta saludable en 2021; por el contrario, el número estimado de personas desnutridas en el mundo asciende a 738 millones, una cifra que, no obstante, es preocupante y va en aumento tras la pandemia mundial y el aumento de los precios tras la invasión rusa de Ucrania.

El desplazamiento estructural de la mano de obra de la agricultura a otros sectores, junto con el aumento de la productividad en la agricultura, a menudo alimenta una transformación económica que promueve el crecimiento de toda la economía y reduce la pobreza. Esta dinámica ha cambiado las economías de Asia, donde el ingreso real per cápita, medido en 2015 $US, creció un 430% entre 1970 y 2022, pasando de $US 1.378 a $US 7.302.

En Asia, y en la mayor parte del mundo en desarrollo, el motor inmediato de la reducción de la pobreza y la mejora de la nutrición fue un período sostenido de aumento de los ingresos y abundante suministro de alimentos, un período estrechamente vinculado a las mejoras sostenidas de la productividad agrícola. Entre 1961 y 2020, el crecimiento de la producción agrícola superó significativamente el crecimiento de la población. Medido en términos de calorías disponibles per cápita, la producción creció un 35% en todo el mundo, y un asombroso 61% en Asia, incluso cuando la población de Asia aumentó en un 176%. El aumento de los ingresos también desencadenó transformaciones sostenidas de la dieta, especialmente en los países de bajos ingresos. Por ejemplo, la cantidad de proteína disponible para el consumo por persona creció un 47% en todo el mundo y un 91% en Asia. Al mismo tiempo, la cantidad de tierras de cultivo necesarias para mantener la creciente población de Asia se redujo de 0,27 a 0,13 hectáreas por persona. Además, a pesar del rápido crecimiento de la demanda mundial, los precios internacionales de los alimentos básicos, medidos en términos reales, fueron más bajos en 2020 que en toda la década de 1960.

Las innovaciones en el Centro Internacional de Mejoramiento de Maíz y Trigo, el Instituto Internacional de Investigación del Arroz y los centros nacionales de investigación agrícola que dieron como resultado variedades de arroz y trigo de alto rendimiento fueron los catalizadores iniciales de décadas de crecimiento de la productividad agrícola. Las mejoras varietales continuaron para el trigo y el arroz, y las mejoras en el mejoramiento ampliaron las ganancias de productividad a otros cultivos y ganado. Las inversiones de capital en riego, mecanización y comunicaciones, así como el aumento de las reservas de capital humano, también sostuvieron el crecimiento y la productividad.

Debido a que los nuevos cultivares mejoraron los rendimientos, conservaron la tierra, una cualidad crucial para lugares como la República Popular China (RPC), donde la tierra agrícola era escasa. Sin embargo, los cultivos de alto rendimiento que iniciaron la Revolución Verde de Asia y las subsiguientes tecnologías intensivas en insumos que la sustentaron supusieron una pesada carga para los recursos naturales de Asia, representando la mayor parte del uso de agua dulce de Asia, contribuyendo significativamente a la contaminación del aire, el suelo y el agua, y contribuyendo a la acumulación de gases de efecto invernadero que aceleran el cambio climático. Además, las transiciones en las dietas nacionales, aún en curso, supondrán una carga adicional para los recursos naturales en el futuro.

Es el último de estos tres impactos, los efectos de las decisiones tecnológicas pasadas y actuales en Asia sobre el cambio climático, el que constituye el foco de este documento. En concreto, el documento examina dos prácticas, el cultivo de arroz con cáscara y el crecimiento de la producción ganadera, que han sido, y seguirán siendo, problemas para los responsables políticos en su lucha por controlar las emisiones. El documento analiza las contribuciones de estas prácticas a las emisiones en el pasado y proyecta sus impactos en la situación actual en el futuro, ya que las tendencias en el crecimiento de los ingresos, la urbanización y las transiciones de la dieta ejercen presiones adicionales. En el documento se examinan las políticas y tecnologías alternativas destinadas a limitar las emisiones en las explotaciones agrícolas sin revertir los avances logrados con tanto esfuerzo en la reducción de la pobreza. El documento explora cómo el éxito pasado de las tecnologías de la Revolución Verde, y el aumento de los ingresos que ayudaron a estimular, ha llevado a transiciones dietéticas aún en curso que complicarán y obstaculizarán los esfuerzos futuros para reducir las emisiones en las granjas. Las secciones empíricas del documento se centran en 15 países del sur y sudeste de Asia en diferentes etapas de transiciones alimentarias, que comparten una conexión cultural con el arroz como alimento básico.

CRECIMIENTO DE LA PRODUCTIVIDAD, CRECIMIENTO DE LOS INGRESOS Y ECONOMÍAS REESTRUCTURADAS

Durante siglos, el arroz ha sido el cultivo básico central y una piedra de toque cultural para los 15 países. Juntos, los países produjeron el 87% de la cosecha mundial de arroz en 2020. También son países grandes con economías en rápido crecimiento y representan casi la mitad (49% en 2020) de la población mundial.

En el cuadro se enumeran los datos del PIB real per cápita de determinados años, así como la clasificación de los ingresos utilizada por el Banco Mundial a partir de 1987, el primer año en que se utilizó el sistema de clasificación. En conjunto, las economías combinadas de los 15 países crecieron un 409% entre 1987 y 2020.

Durante ese período, todos los países pasaron a agruparse en grupos de ingresos más altos, excepto Japón, que ya estaba clasificado como de ingresos altos en 1987. En el año 2000, la clasificación del Banco Mundial para Malasia había cambiado de ingresos medianos bajos a medianos altos, y para Tailandia entre 2000 y 2010. Aunque no se muestra, Indonesia se clasificó como de ingreso mediano alto en 2019 y nuevamente en 2021. Entre 1990 y 2000, la clasificación de China pasó de ingresos bajos a ingresos medianos bajos, y en 2010 a ingresos medianos altos. De los 15 países, solo la República Popular Democrática de Corea seguía clasificada como de bajos ingresos en 2020.

De 1961 a 2020, los sectores agrícolas combinados de los 15 países crecieron vigorosamente. Los rendimientos medios de arroz se duplicaron con creces, pasando de 1,85 a 4,93 toneladas por hectárea entre 1961 y 2020, mientras que los rendimientos de trigo se multiplicaron por seis, pasando de 0,69 a 4,41 toneladas por hectárea. La productividad laboral también creció. Desde 1990, el primer año para el que se dispone de datos comparables, hasta 2020, el valor añadido medio por trabajador en la agricultura se duplicó con creces en casi todos los 15 países, excepto en los más ricos. En Vietnam, la productividad laboral se triplicó; en la República Popular China, se quintuplicó. Entre 1970 y 2020, el PIB agrícola combinado de los países estudiados se multiplicó por seis, pasando de $US 22,8 a 138,0 billones.

A medida que aumentaba la productividad, los trabajadores agrícolas se marcharon para ocupar puestos de trabajo en otras partes de la economía donde los salarios eran más altos y la participación de la agricultura en la fuerza laboral disminuyó. Esta reestructuración sectorial del mercado laboral impulsó el crecimiento de toda la economía y ayudó a impulsar los ingresos medios tanto dentro como fuera de la agricultura.

La agricultura siguió creciendo, aunque con menos trabajadores, pero otros sectores crecieron más rápidamente y la participación de la agricultura en las economías disminuyó. El cambio sectorial en la mano de obra también provocó la migración interna, ya que los hogares abandonaron las zonas rurales para trabajar en las ciudades y los suburbios. En consecuencia, la proporción de la población de los 15 países estudiados que vive en zonas rurales ha disminuido durante décadas. Esto, en combinación con la desaceleración de las tasas de natalidad, significa que el número de personas que viven en zonas rurales ha comenzado a disminuir. Para los países estudiados en conjunto, la población rural alcanzó su punto máximo en 2001 con 2.070 millones y había caído a 1.930 millones en 2020.

En la mayoría de los países con grandes sectores agrícolas, el crecimiento económico se asocia con una disminución de la participación de la agricultura en la fuerza de trabajo, ya que las granjas, en promedio, se vuelven más grandes y más intensivas en capital. Donde los mercados de tierras y capitales funcionan bien, la transición a granjas más grandes con menos trabajadores se produce al mismo tiempo que los cambios demográficos y los mercados laborales. Sin embargo, en Asia, donde las explotaciones agrícolas son pequeñas, la consolidación de las tierras agrícolas ha sido lenta, lo que, combinado con el envejecimiento y la reducción de la mano de obra, puede socavar el rendimiento sectorial. De cara al futuro, los sectores agrícolas estructurados en torno a pequeñas explotaciones agrícolas subcapitalizadas pueden ralentizar la adopción de nuevas tecnologías, una vía importante hacia la reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero en las explotaciones agrícolas, como se analiza más adelante. Potencialmente, una consolidación equitativa de la superficie gestionada puede ocurrir incluso cuando la propiedad de la tierra sigue estando fragmentada, y están surgiendo arreglos institucionales en Asia que hacen precisamente eso. En consecuencia, las políticas que promuevan las instituciones necesarias que promuevan los mercados de arrendamiento de tierras, los contratos de gestión consolidados y los tipos de servicios de alquiler pueden tener un impacto complementario en los esfuerzos para promover tecnologías menos contaminantes.

DISMINUCIÓN DE LAS TASAS DE POBREZA Y AUMENTO DE LA DEMANDA DE ALIMENTOS

A medida que las tecnologías de la Revolución Verde se afianzaron, los suministros de alimentos se expandieron constantemente década tras década. Debido a que las nuevas tecnologías de cultivo fueron mejoradas para ser de alto rendimiento, el área plantada con estos cultivos no aumentó significativamente. Por ejemplo, entre 1961 y 2020, la producción mundial de cereales primarios, cultivos como el trigo, el arroz, el maíz y la cebada, se triplicó con creces, mientras que la producción en los países estudiados se cuadruplicó con creces. Al mismo tiempo, la superficie sembrada con estos cultivos cambió poco. A nivel mundial, la superficie plantada con cultivos de cereales aumentó de 648 millones a 730 millones de hectáreas, un aumento del 13%. Para los países estudiados, la superficie cultivada de cereales se amplió de 233 millones a 271 millones, un aumento de solo el 16%. Sin embargo, los rendimientos crecieron rápidamente. Comenzando ligeramente por debajo de los rendimientos mundiales de los cereales en 1961, los rendimientos medios de los países estudiados superaron los promedios mundiales a principios de la década de 1980. Para 2020, los rendimientos promedio de cereales en los 15 países habían crecido un 280%, pasando de 1,23 a 4,74 toneladas por hectárea.

A medida que crecía la productividad y la producción agrícola, también lo hacían los suministros de alimentos disponibles. Vale la pena enfatizar que una ingesta inadecuada de calorías es solo una forma de malnutrición; Sin embargo, ha sido una de las principales causas de enfermedad y muerte entre los más jóvenes durante décadas y sigue siendo demasiado común. Además, tener acceso a un suministro adecuado de calorías suele ser el primer paso para superar la desnutrición.

En la mayoría de los países, el suministro de calorías disponibles creció rápidamente entre la década de 1970 y la de 1990, especialmente en países donde el suministro de alimentos medidos en calorías promediaba menos de 2.000 calorías al día, por ejemplo, en Sri Lanka, Bangladesh y Camboya. Sin embargo, en algún momento de las dietas medias de los países, el número de calorías consumidas se estabiliza y, a partir de entonces, el suministro medio de alimentos, cuando se describe en calorías, parece cambiar poco, como en Vietnam, la República Democrática Popular Lao y la República Popular China, por ejemplo. Sin embargo, las dietas cambian de otras maneras a medida que mejoran los ingresos. En los modelos analíticos, se enfatiza el aumento del consumo de proteína animal asociado a la mejora de los ingresos, a su vez, debido a sus impactos en el cambio climático. Sin embargo, cualquier métrica simple de las dietas nacionales oscurece un complejo conjunto de relaciones entre el aumento de los ingresos, las dietas diversificadas y los resultados de salud, que tienen sus propios impactos en la productividad y los ingresos.

Expresar la evolución de las dietas en términos per cápita también oscurece la escala de los sistemas alimentarios de Asia y su crecimiento. Como se mencionó anteriormente, la mayor parte de la población mundial reside en uno de los 15 países analizados aquí, una población que se ha expandido enormemente durante los últimos 50 años. En el Cuadro 3 se muestra la estimación de la FAO de los suministros de alimentos expresados en el total de calorías anuales suministradas. El cuadro ilustra la magnitud de los aumentos de producción necesarios para igualar los niveles de consumo que crecían per cápita a medida que crecía la población. Por ejemplo, en China, donde el suministro calórico per cápita se mantuvo estable, el suministro de alimentos aumentó de 631 billones de calorías al año a 1,65 cuatrillones de calorías.

Como se mencionó anteriormente, las importaciones de alimentos son un componente de las métricas de disponibilidad de alimentos de la FAO; Sin embargo, para todos los países estudiados, excepto para los más ricos, la expansión de los sectores agrícolas nacionales representó casi todo el aumento en el suministro de alimentos. Por ejemplo, entre 1970 y 2012, alrededor del 98% de los granos primarios se produjeron en el país.

Debido a que las innovaciones de la Revolución Verde fueron principalmente biológicas y, por lo tanto, escalables, las tasas de crecimiento de la productividad que se produjeron en los países más poblados de Asia también se produjeron en otros países. En consecuencia, los precios mundiales de los alimentos se mantuvieron bajo control. En combinación, el aumento de los ingresos, la abundancia de alimentos, la estabilidad de los precios de los alimentos y el fortalecimiento de los programas de protección social impulsaron reducciones drásticas y transformadoras de la pobreza.

LAS TRANSICIONES ALIMENTARIAS Y LAS CONSECUENCIAS PARA LAS EMISIONES DE GASES DE EFECTO INVERNADERO EN LAS EXPLOTACIONES AGRÍCOLAS

El aumento de los ingresos y el aumento de la urbanización provocaron cambios en la composición de las dietas asiáticas, como lo han hecho en otros lugares, como parte de una relación arquetípica entre el crecimiento de los ingresos y la evolución de las dietas. Los ingresos afectan al menos tres dimensiones de la calidad de la dieta: 1) la adecuación de calorías y nutrientes necesarios para promover una buena salud; 2) la ingesta inmoderada de nutrientes y grupos de alimentos que conducen a malos resultados de salud; y 3) variación en alimentos y grupos de alimentos.

La experiencia internacional muestra que, en la mayoría de los lugares, la calidad de las dietas mejora significativamente a medida que los ingresos aumentan desde niveles bajos. Las dietas ricas en alimentos básicos, a menudo inadecuadas en calorías y nutrientes, dan paso a dietas diversas, más suficientes en calorías y nutrientes. Como consecuencia, la prevalencia de resultados adversos relacionados con la dieta disminuye. Esto es especialmente importante en el caso de los niños, ya que los períodos relativamente breves de desnutrición materna e infantil pueden conducir a una disminución de las capacidades físicas y mentales de por vida, lo que, a su vez, limita la obtención de educación y la acumulación de otras formas de capital humano. Por el contrario, la reducción de la prevalencia de la subalimentación aumenta el bienestar y la productividad de las personas y, en conjunto, conduce a ganancias en toda la economía, especialmente cuando están impulsadas por la mejora de los ingresos agrícolas. A medida que los ingresos continúan creciendo y la urbanización gana terreno, el crecimiento de los beneficios de la suficiencia alimentaria se ralentiza y los problemas asociados con la ingesta inmoderada de alimentos poco saludables se aceleran, junto con la prevalencia de la obesidad, la diabetes, el cáncer colorrectal y las enfermedades cardiovasculares, entre otras.

Volviendo a los países estudiados, todos comparten ampliamente esta vía común de transición. Especialmente cuando se partía de niveles bajos de ingresos medios, el crecimiento económico permitió a muchos hogares diversificarse de las dietas ricas en alimentos básicos centradas en el arroz y el trigo a dietas que incluían más frutas, verduras y proteínas frescas, cambios que redujeron el retraso en el crecimiento y mejoraron los resultados de salud, especialmente cuando se combinaron con programas eficaces de protección social. Sin embargo, a medida que los países se urbanizaron y alcanzaron la condición de países de ingresos medios, la transición al consumo de grasas, azúcares, proteínas animales y alimentos procesados aumentó rápidamente. En consecuencia, surgieron nuevos desafíos de salud pública asociados con la obesidad a medida que disminuyeron los problemas asociados con el hambre y la desnutrición.

La transición también tuvo impactos ambientales, incluidos cambios en las emisiones de gases de efecto invernadero en las granjas. En particular, el aumento del consumo de proteína animal ha sido un componente central de los cambios en las dietas de Asia. A su vez, el aumento asociado de la producción ganadera ha sido un impacto importante de la agricultura en el cambio climático, y es este aspecto de la transición de la dieta de Asia el que se centra en la siguiente sección. Ambas métricas aumentaron constantemente a medida que se expandió el suministro de alimentos, crecieron los ingresos y los hogares se trasladaron a las zonas urbanas.

En el cuadro 5 se muestra cómo aumentó el consumo de proteína animal a nivel nacional. Aparte de Japón, donde el consumo de proteína animal ya era elevado, y en la República Popular Democrática de Corea, donde los ingresos han caído, el consumo de proteína animal aumentó significativamente entre 1970 y 2022 en cada uno de los países estudiados.

Entre los cultivos, las emisiones de los arrozales y los desechos ganaderos tienen un impacto especial en el calentamiento global. Esto se debe a que ambos dan lugar a gases de efecto invernadero muy potentes. En el caso del arroz, el cultivo produce dos tipos de GEI especialmente potentes, a saber, el metano y el óxido nitroso, con un potencial de calentamiento global a 20 años que es 56 y 280 veces mayor, respectivamente, que el dióxido de carbono. El estiércol y la orina de los animales también dan lugar a metano y óxido nitroso. Además, el ganado rumiante, como el ganado vacuno, ovino y caprino, produce metano a partir de la fermentación entérica.

La reducción de estas emisiones es importante para cada uno de los países del estudio a medida que trabajan para cumplir sus objetivos de Contribuciones Determinadas a Nivel Nacional en el marco del Acuerdo de París de la CMNUCC. En conjunto, las acciones tomadas por los países del estudio también son importantes para el medio ambiente mundial, ya que, en 2020, el 83% de las emisiones de GEI de la producción de arroz y el 81% de las emisiones de desechos ganaderos se originaron en los 15 países del estudio.

Las emisiones ganaderas incluyen las emisiones de fermentación entérica y las emisiones del estiércol. El gráfico muestra que las emisiones del arroz crecieron ligeramente entre 1970 y 1989 (de 496 a 541 Mt CO2eq), pero se han mantenido estables desde entonces; la FAO estimó las emisiones del arroz en 56.800 toneladas métricas para los países estudiados en 2020. Por el contrario, las emisiones de la ganadería han crecido de forma constante, aumentando un 66% durante el periodo. En 2020, las emisiones de la ganadería habían aumentado a 1.087 Mt CO2eq. En perspectiva, con 1.655 Mt, las emisiones anuales combinadas de la producción ganadera y arrocera en los 15 países estudiados equivalen a las emisiones anuales totales de muchos países medianos, incluidos Sudáfrica y Türkiye.

En los cuadros 6 y 7 se muestra la composición de las emisiones agregadas por países, y ambos cuadros revelan diferencias entre países que no son evidentes en los datos agregados. En el caso del arroz, los niveles medios de emisión han disminuido en el Japón y la República de Corea, donde los ingresos son elevados, y en la República Popular Democrática de Corea, donde los suministros básicos de arroz disponibles han cambiado poco desde el decenio de 1970. Estas reducciones se vieron compensadas por avances significativos en Camboya, Filipinas y Sri Lanka.

Los resultados son más variados para las emisiones del ganado. Las emisiones han aumentado en la mayoría de los países durante los últimos 20 años, aumentando en más del 50% en la República Democrática Popular Lao, la República de Corea, Myanmar e Indonesia, que se vieron compensadas en parte por pequeñas reducciones en Camboya, Japón, Tailandia, Filipinas y la República Popular China. Aparte de Japón, el consumo de proteína animal ha aumentado en estos países, y parte de la disminución de las emisiones nacionales se ha visto compensada por las emisiones de los socios comerciales.

EL IMPULSO DE LOS HÁBITOS Y LA DEMOGRAFÍA Y LAS CONSECUENCIAS PARA LAS EMISIONES EN LAS EXPLOTACIONES AGRÍCOLAS

En los últimos años, los responsables de la formulación de políticas en Asia han comenzado a lidiar con los legados de la Revolución Verde: cómo revertir el daño causado a los recursos naturales nacionales y mundiales sin socavar los sectores agrícolas productivos que aún están arraigados en tecnologías de alta intensidad. El problema no es estático.

Utilizando el ejemplo del cambio climático, en esta sección se informa sobre un ejercicio numérico que muestra que la dinámica de la población y los ingresos hará más difícil la ya difícil consecución de los objetivos de política gemelos de reducir la huella de los recursos naturales de la agricultura y mantener al mismo tiempo el aumento de la productividad en la agricultura.

En el centro del ejercicio se encuentran los modelos empíricos de la demanda de arroz y proteína animal estimados utilizando un panel de datos anuales de 15 países desde 1970 hasta 2020. Los modelos estimados se combinan con los aumentos de ingresos proyectados para proporcionar pronósticos fuera de la muestra de la demanda per cápita. Bajo el supuesto de que la elección de la tecnología siga siendo la habitual, las proyecciones de los modelos se combinan con las proyecciones de población para pronosticar las emisiones asociadas con la producción de arroz y proteína animal para cada uno de los 15 países estudiados. Las proporciones fijas se utilizan para proporcionar pronósticos de negocios como de costumbre para las emisiones en las granjas durante tres décadas.

Dos características de esta dinámica dietética discutidas anteriormente son importantes para la sección empírica de este trabajo. El primero tiene que ver con la heterogeneidad nacional. Si bien los efectos dinámicos del aumento de los ingresos en la composición de las dietas son reconocibles en casi todos los entornos, existe una variación considerable entre países en vías de transición específicas. Esto es coherente con la noción de que las dietas están arraigadas en experiencias familiares pasadas y en culturas y tradiciones nacionales. En segundo lugar, hay etapas a lo largo de la transición de la dieta durante las cuales las proporciones de consumo de grupos específicos de alimentos se expanden rápidamente y, posteriormente, disminuyen a medida que el crecimiento se desplaza a otros grupos de alimentos. En conjunto, las características sugieren que el consumo actual de un determinado grupo de alimentos está influenciado por el consumo pasado y que las elasticidades de los ingresos medidas variarán con los aumentos de ingresos, a menudo disminuyendo a medida que los ingresos y el consumo superan los niveles de hitos. Las dos características guían el modelo empírico aplicado que se analiza a continuación.

Un modelo de formación de hábitos

Los fundamentos empíricos para el análisis presentado en esta sección son una serie de modelos de formación de hábitos específicos de cada país. Los modelos, estimados con datos a nivel de país, se basan en modelos conceptuales de utilidad y elección individuales, en los que la riqueza y las experiencias de consumo pasadas dan forma a las vías de consumo. Aunque la mayoría de las aplicaciones de modelos de hábitos se relacionan con la fijación de precios de activos, los modelos son especialmente relevantes para comprender las elecciones de dieta, que se ven profundamente afectadas por las cocinas preferidas. A su vez, las cocinas están arraigadas en culturas nacionales compartidas e influenciadas con el tiempo por la mejora de los ingresos.

Esta perspectiva de los datos es consistente con observaciones previas sobre las transiciones de la dieta y guió dos opciones para la estimación empírica. En primer lugar, se evitan los estimadores de panel en favor de modelos específicos para cada país para el arroz y para el consumo animal, lo que refleja la profunda influencia de las culturas nacionales en la dieta. En segundo lugar, el modelo estándar de formación de hábitos se adapta para su estimación mediante un estimador de frontera estocástica para reflejar la posibilidad de que los datos estén limitados por un límite de saturación.

Los parámetros del modelo se estimaron para cada uno de los 15 países estudiados utilizando datos anuales para el período 1970-2020; En los Cuadros 8 y 9 se presentan las estimaciones de los parámetros y las estadísticas de prueba conexas. Ambos conjuntos de resultados son consistentes con el modelo conceptual.

Todos están por encima de 0,55 y la mayoría son superiores a 0,80, lo que es coherente con la importancia del arroz en la cultura y las cocinas de los países de la muestra. Los coeficientes sobre los ingresos (w) son generalmente positivos y estadísticamente significativos, un resultado que es incompatible con la noción de que el arroz es un bien inferior en la mayoría de los países de la muestra. Sin embargo, hay excepciones. Para el modelo estimado de la República Popular Democrática de Corea, en el que los ingresos reales han disminuido, el coeficiente es negativo, estadísticamente significativo y su valor absoluto es cuantitativamente grande en comparación con las otras elasticidades estimadas de los ingresos. La elasticidad estimada también es estadísticamente negativa para la República de Corea, aunque cuantitativamente mucho menor. En el caso de Japón, Malasia y Tailandia, los coeficientes estimados son indistinguibles de cero. Una de las implicaciones es que, en estos tres países, el consumo basado en hábitos, más que los efectos contemporáneos de los ingresos, explica en gran medida los niveles de consumo observados. Además, cuando las elasticidades de los hábitos son inferiores a uno, el consumo de arroz per cápita disminuirá con el tiempo a menos que sea impulsado por el crecimiento de los ingresos, un impulso que disminuye a medida que disminuyen las elasticidades de los ingresos una vez que se obtienen altos niveles de ingresos.

Los modelos de consumo de proteína animal se presentan en la Tabla 9. Todos los coeficientes de hábito son positivos y significativamente diferentes de cero. Las elasticidades de ingreso estimadas son todas positivas, excepto Japón, aunque no son estadísticamente positivas para la República Popular Democrática de Corea y Camboya. En el caso de Japón, la elasticidad del hábito es cuantitativamente alta, de 0,95. Junto con una elasticidad ingreso cuantitativamente pequeña y ligeramente negativa (-0,03), el parámetro estimado es consistente con un nivel de consumo per cápita de proteína animal que es grande pero que disminuye a niveles muy altos de ingreso. En el caso de la República Popular China, un modelo de proteína animal estimado en niveles en lugar de logaritmos fue el que mejor funcionó, y se incluye aquí. Por otro lado, vale la pena señalar que los datos de la FAO sobre la ingesta diaria de proteína animal de la República Popular China tienen una fuerte tendencia, y una regresión logarítmica lineal del consumo diario de proteína animal per cápita en el logaritmo del tiempo explica el 96% de la desviación en la serie.

Pronósticos fuera de la muestra

Las emisiones futuras de la producción arrocera y ganadera se pronosticaron para el período 2021-2049 de la siguiente manera. Los ingresos per cápita proyectados para cada país, basados en las tasas de crecimiento históricas entre 1970 y 2020, se combinaron con las proyecciones de población notificadas por la FAO como insumos para las proyecciones fuera de la muestra utilizando los modelos dados en las Ecuaciones 1 y 2, y los parámetros reportados en el Cuadro 8. Debido a que los modelos contienen niveles de consumo rezagados, se simularon dinámicamente. También se consideraron otros escenarios en los que las tasas de crecimiento económico superaron o no alcanzaron los resultados anteriores, de los que se informa más adelante.

Se utilizaron coeficientes fijos, basados en la relación entre las emisiones y el consumo, para proyectar las emisiones futuras a partir de los niveles de consumo proyectados. Varios supuestos están implícitos en este enfoque. La primera es que las tecnologías subyacentes diferenciadas por países que producen arroz y proteína animal continuarán produciendo emisiones de GEI relacionadas al mismo ritmo en el futuro que en el pasado. Dicho de otra manera, la eficiencia de GEI de las tecnologías de producción subyacentes se trata como fija. Esto es importante, ya que las simulaciones proporcionan una estimación del potencial que podrían tener las tecnologías alternativas para limitar las emisiones. También es importante volver a enfatizar que la métrica de consumo utilizada aquí es lo que la FAO denomina «kilogramos disponibles de arroz» y «gramos disponibles de proteína animal». No todos los suministros disponibles se consumen como alimentos, ya que algunos alimentos no se consumen y se desperdician. Esto ofrece otra vía para las intervenciones políticas, ya que la reducción de los residuos podría ralentizar las tasas proyectadas de crecimiento del consumo. También está implícito en el enfoque la suposición de que la participación de la producción nacional en el consumo interno se mantiene fija en los niveles actuales. Para la mayoría de los países esto es probable a corto plazo, pero podría cambiar para los países que obtienen niveles de ingresos más altos similares a los niveles actuales en la República de Corea y el Japón. Potencialmente, esto es importante para las políticas nacionales a medida que los países cumplen sus compromisos individuales para reducir sus emisiones. Sin embargo, los efectos de primer orden de la creciente demanda de arroz y proteína animal en el cambio climático se derivan de las tecnologías utilizadas para satisfacer esa demanda y no de la ubicación geográfica de las emisiones; es decir, el traslado de la producción subyacente a los países exportadores tiene un impacto en las emisiones internas medidas, pero, en igualdad de condiciones, no tiene ningún impacto en el cambio climático.

Las emisiones agregadas históricas y proyectadas de la producción arrocera y ganadera en los 15 países estudiados, basadas en esta metodología, se presentan en la Figura 8. La figura también muestra las cifras de población agregadas pasadas y proyectadas notificadas por la FAO. Tenga en cuenta que los datos disponibles para la estimación terminaron en 2020, por lo que los datos de la figura para las décadas de 2020, 2030 y 2040, a todos los efectos prácticos, son proyecciones fuera de la muestra.

La cifra presenta un futuro en el que las emisiones de la producción de arroz crecen lentamente, en parte debido a una desaceleración del crecimiento de la población. Por el contrario, las emisiones del ganado se expanden rápidamente, impulsadas principalmente por el crecimiento de los ingresos y las transiciones en la dieta. Como consecuencia, la proporción de emisiones de la producción de arroz, que era el 43% de las emisiones combinadas en la década de 1970, cae al 23% en la década de 2040.

En conjunto, las emisiones proyectadas son grandes. El ejercicio de pronóstico sugiere que, sin nuevas tecnologías que amortigüen las emisiones en las granjas o intervenciones que disminuyan la demanda de proteína animal o reduzcan el desperdicio de alimentos, las emisiones anuales de gases de efecto invernadero en las granjas en los países del estudio solo por la producción de arroz y ganado aumentarán a alrededor de 4.200 millones de tCO2e, más del doble de los niveles de 2020. Esto es casi igual a las emisiones totales de gases de efecto invernadero de Japón en 2019.

El desglose de las emisiones proyectadas de arroz por país. En general, las proyecciones muestran una expansión constante en todos los países estudiados. Para la década de 2040, India (24%) y la República Popular China (23%) representan juntas aproximadamente la mitad de las emisiones. Aunque los porcentajes son mucho mayores, son similares a la historia reciente: en 2020, la República Popular China representó el 26% de las emisiones de la producción de arroz y la India el 23%.

La Figura 10 muestra que se prevé que la India se convierta en la fuente de la mayor parte de las emisiones ganaderas de la zona para la década de 2040. Al comienzo del período de proyección, 2020, India ya representaba el 46% de las emisiones ganaderas entre los 15 países estudiados. Con el aumento de los ingresos y el aumento de la población, la participación de la India se expande. La participación de la RPC cae del 30 % en 2020 al 19 % en la década de 2040, impulsada en parte por la disminución de la población. El aumento del consumo de proteína animal en lugares como Vietnam y Filipinas también explica aumentos significativos en las emisiones agregadas.

El papel descomunal de la India como fuente de emisiones de gases de efecto invernadero de la ganadería es quizás sorprendente dado que el consumo de proteína animal per cápita en el país es bajo en comparación con sus vecinos. Por ejemplo, recordando la Tabla 5, la FAO estima que la disponibilidad diaria de proteína animal per cápita de la India promedió 13,9 gramos, muy por debajo del promedio de la República Popular China de 39,4 para el período 2020-2021. Sin embargo, como muestra el Cuadro 10, existen diferencias significativas en la intensidad de los procesos de producción en las explotaciones agrícolas que subyacen a los suministros de proteína animal.

En la primera columna del Cuadro 10 se presenta una medida sencilla de la intensidad de la producción de GEI: una relación entre las toneladas anuales de emisiones de CO2e GEI procedentes de los desechos animales dividida por las toneladas de proteína animal total anual disponible (tAP) ese año. El rango de valores es bastante amplio, oscilando entre 5 tCO2e/tAP en Japón y 148 tCO2e/tAP en la República Democrática Popular Lao. India, con su población mucho mayor, tiene el segundo sector más intenso, con 63 tCO2e/tAP. La intensidad de la producción es mucho menor en China (15 tCO2e/tAP), lo que explica por qué China representa menos emisiones, a pesar de los mayores niveles de consumo de proteína animal.

Parte de la diferencia se debe a la composición de los inventarios ganaderos. La FAO estima que la mayoría de las emisiones de desechos animales provienen de la ferritización entérica, un proceso mediante el cual los microorganismos en el sistema digestivo de los rumiantes, incluidos el ganado vacuno, ovino y caprino, descomponen los carbohidratos complejos en sus alimentos. Este proceso da como resultado la producción de gas metano, un potente gas de efecto invernadero, como subproducto metabólico. En 2020, la proporción de emisiones de residuos atribuibles a la fertilización entérica (78 %) fue mayor en la India que en cualquier otro país del estudio, incluida la República Popular China (57 %). Las fuentes restantes (no entéricas) de emisiones de desechos ganaderos provienen de la forma en que se procesa el estiércol animal. En el caso de la India, la mayor parte se deja en pastizales; Poco se recicla en los suelos o se trata en las instalaciones de gestión de residuos, acciones que reducirían las emisiones.

Vale la pena señalar una última diferencia. En algunos países, el ganado se utiliza como animales de tiro. Esto es especialmente cierto en la República Democrática Popular Lao y, en menor medida, en la India, donde los búfalos no han sido totalmente desplazados por los tractores. Si bien los animales también proporcionan leche y carne, las existencias de búfalas, sobre una base per cápita, siguen siendo más elevadas en estos países que en otros lugares. Por ejemplo, en 2002, casi el 48% de todos los hogares de la República Democrática Popular Lao poseían uno o más búfalos. Por otro lado, dado que los búfalos se utilizan tanto para la energía de tiro como para la alimentación, la transición de los búfalos a los tractores reduce las emisiones del ganado, pero no necesariamente reduce las emisiones totales en las granjas.

ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD

Si bien los pronósticos de población se pueden hacer con un grado relativamente alto de certeza, pronosticar el crecimiento económico es un asunto complicado, y pequeñas desviaciones de las tendencias pasadas pueden producir efectos acumulativos significativos en el ingreso per cápita proyectado a lo largo del tiempo. Para determinar si las tasas de crecimiento asumidas son cruciales para los pronósticos notificados fuera de la muestra, se repitió el ejercicio de pronóstico bajo dos supuestos alternativos: un escenario de bajo crecimiento, en el que los ingresos per cápita previstos son un 10% inferiores a los niveles supuestos en el pronóstico de referencia original, y un escenario de alto crecimiento, en el que los ingresos per cápita son un 10% más altos.

Presentan los datos históricos y previstos sobre la población y las emisiones agregadas de arroz y ganado de los 15 países estudiados en el marco de los dos supuestos alternativos de ingresos. El gráfico muestra que las hipótesis de ingresos alternativos no dan lugar a grandes diferencias. Los niveles de emisión vinculados al consumo de proteína animal, que comenzaron a aumentar rápidamente durante la década de 2010, aumentan de forma más pronunciada en el escenario de ingresos altos y de forma menos pronunciada en el escenario de ingresos bajos, mientras que las emisiones de arroz crecen de manera constante en ambos conjuntos de supuestos.

Los resultados no son sorprendentes dados los resultados de los modelos, que mostraron que, para la mayoría de los países, el consumo de arroz y proteína animal durante un período determinado fue impulsado por hábitos culturales que evolucionan lentamente a medida que aumentan los ingresos. Las poblaciones que están creciendo rápidamente amplifican el impacto ambiental de estos cambios y la disminución de las poblaciones las silencia.

En general, los pronósticos muestran niveles de consumo de arroz per cápita que evolucionan lentamente a lo largo del tiempo, con poca sensibilidad a los cambios en los ingresos. Además, gran parte de la dispersión en los resultados de los países estudiados es espacial y no temporal; es decir, las diferencias culturales aparentes al principio de las proyecciones fuera de la muestra siguen siendo evidentes hasta el final de las proyecciones.

En general, lo mismo ocurre con las previsiones de consumo de proteína animal. Sin embargo, para la mayoría de los países, las elasticidades ingresos estimadas son más altas para el consumo de proteína animal que para el arroz, por lo que la variación temporal en el panel es más pronunciada. Esto es especialmente evidente en los países donde los ingresos iniciales eran bajos, como Vietnam y Camboya.

RESUMEN Y CONCLUSIONES: CUMPLIMIENTO DE LOS OBJETIVOS DE DESARROLLO SOSTENIBLE

Establecidos por las Naciones Unidas en 2015 con una fecha límite de 2030, los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) proporcionan un marco con objetivos específicos para guiar la política de desarrollo global. Los ODS amplían y modifican un marco anterior, los Objetivos de Desarrollo del Milenio (ODM), establecidos en el año 2000 con fecha límite en 2015. El objetivo 1 de los ODM era erradicar la pobreza extrema y el hambre, con los objetivos específicos de reducir a la mitad la proporción de personas desnutridas y desnutridas entre 1990 y 2015. El objetivo de la pobreza se cumplió plenamente, antes de lo previsto, y se lograron progresos sustantivos hacia el objetivo del hambre debido, en gran parte, al aumento de la producción y la productividad agrícolas. Sobre la base de estos avances, el ODS 2 tiene como objetivo «poner fin al hambre» y «lograr la seguridad alimentaria y la mejora de la nutrición», al tiempo que promueve la «agricultura sostenible».

Sacar a millones de familias del ciclo desesperado del hambre y la pobreza tuvo consecuencias para el medio ambiente, y las tendencias ya puestas en marcha impulsarán la expansión de la huella ambiental de la agricultura. Todo esto pone en conflicto la expansión de la agricultura y los sistemas alimentarios con otras metas de los ODS, en particular el Objetivo 6, que exige esfuerzos para gestionar mejor el suministro de agua; el Objetivo 12, que pretende reducir la huella ambiental de la agricultura; y el Objetivo 13, que pide medidas urgentes para combatir el cambio climático.

En gran medida, la mayoría de los tipos de contaminación agrícola y la mayoría de las fuentes de emisiones en las explotaciones agrícolas en los países estudiados pueden atribuirse a prácticas de alta intensidad introducidas durante la Revolución Verde. Las tecnologías de ahorro de tierras demostraron ser tremendamente exitosas en el aumento del suministro de alimentos y provocaron una reestructuración estructural de las economías de Asia que trajo crecimiento económico y redujo en gran medida las tasas de pobreza. Por estas razones, el apoyo a las prácticas agrícolas intensivas se mantuvo durante décadas. A medida que se ha acumulado la evidencia de las consecuencias ambientales no deseadas de las tecnologías, los gobiernos, las organizaciones internacionales y el sector privado han buscado enfoques agrícolas alternativos que sean igualmente productivos con menos costos ambientales. Esto es un desafío, ya que las políticas pasadas están profundamente arraigadas en los sistemas alimentarios actuales y en todas las formas de capital físico, humano e institucional subyacente.

El ejercicio numérico que se presenta aquí, que modela los impactos del crecimiento actual del consumo de arroz y proteína animal en las futuras emisiones de GEI en las explotaciones agrícolas, ilustra este desafío de maneras específicas. En combinación, la importancia de las elecciones dietéticas pasadas para las elecciones dietéticas futuras y las elasticidades de ingresos relativamente altas asociadas con la demanda de proteína animal crean un impulso hacia un futuro en el que las emisiones en las granjas crezcan significativamente.

Los modelos confirman que las vías de consumo están fuertemente influenciadas por las elecciones de consumo pasadas. Los resultados también muestran diferencias significativas entre países. Ambos resultados son consistentes con la noción de que las dietas tienen su propio impulso moldeado por preferencias que están profundamente entrelazadas con las tradiciones familiares y las cocinas nacionales. No obstante, los datos y los modelos estimados también muestran que el consumo de proteína animal ha aumentado significativamente en todos los países a medida que han aumentado los ingresos, lo que refleja una transición arquetípica en las dietas.

Específicamente, las proyecciones fuera de la muestra, basadas en las poblaciones pronosticadas de los países y las tasas asumidas de crecimiento continuo del ingreso per cápita, sugieren que las emisiones de la producción de arroz y los desechos animales aumentarán en un 57% y un 204%, respectivamente, durante las próximas tres décadas. Las proyecciones son sólidas frente a supuestos alternativos sobre el crecimiento de los ingresos.

Los resultados son preocupantes. En Asia y en otros lugares, los responsables de la formulación de políticas están trabajando para reducir la huella ambiental de la agricultura y deshacer el daño causado por el sector a los recursos naturales nacionales y mundiales. Controlar las emisiones de gases de efecto invernadero en las explotaciones agrícolas es un componente importante de los esfuerzos para alcanzar estos objetivos políticos. Aun así, los sistemas alimentarios sólidos y productivos han sido, y seguirán siendo, la base de la prosperidad económica compartida. Dicho de otro modo, los resultados de este documento ilustran el quid de un dilema al que se enfrentan los responsables de la formulación de políticas en sus esfuerzos por desarrollar y acelerar la adopción de tecnologías agrícolas que sean menos contaminantes que las tecnologías actuales y más productivas.

¿Cuáles son entonces las posibles intervenciones políticas? Un posible punto de intervención es cambiar las relaciones subyacentes entre los ingresos, el desperdicio de alimentos y el consumo, especialmente el consumo de proteína animal. La investigación muestra que los impactos climáticos de los cambios en las dietas pueden ser grandes y que muchos de los cambios que benefician al clima también mejoran los resultados de salud. La investigación muestra que las diferencias culturales influyen en el consumo de proteína animal de manera persistente durante períodos prolongados de crecimiento de los ingresos, y que estos son importantes para los niveles de emisión. En consecuencia, el cambio de hábitos puede tener impactos duraderos. Dicho esto, si bien la investigación muestra que las intervenciones pueden dar forma a la elección de alimentos, sigue siendo una pregunta abierta si las intervenciones políticas pueden producir impactos a gran escala.

Un segundo conjunto de posibles intervenciones tiene por objeto modificar las tecnologías subyacentes utilizadas para producir arroz y proteína animal. Se trata de un tipo tradicional de intervención de política agrícola que en el pasado se ha utilizado para impulsar el aumento de la productividad, principalmente mediante la inversión pública en investigación y extensión.

En gran medida, las instituciones públicas y privadas creadas a lo largo de décadas están dirigiendo su atención a tecnologías alternativas que reduzcan las emisiones en las explotaciones agrícolas, incluidos esfuerzos específicos para reducir las emisiones de los arrozales y los desechos del ganado. Por ejemplo, en el caso del arroz, la investigación muestra que las emisiones del arroz pueden reducirse en gran medida mediante el uso de nuevos cultivares, el empleo de prácticas de riego alternativas y una mejor gestión de la fertilidad del suelo. Las formas de reducir las emisiones del ganado incluyen la mejora de la productividad para reducir el tamaño de los rebaños, la alteración de las dietas de los animales para reducir las emisiones, una mejor gestión de los desechos animales y la conversión de los desechos animales en biometano.

Para ser claros, muchas tecnologías prometedoras aún no se han probado en el campo. E incluso en el caso de las tecnologías probadas, es probable que haya un largo camino antes de que las tecnologías puedan tener un impacto. En el caso de los primeros cultivos de la Revolución Verde, las nuevas tecnologías se plasmaron en semillas y funcionaron bien en la mayoría de las granjas. Sin embargo, las tecnologías se han difundido a lo largo de décadas y todavía no han sido plenamente adoptadas por los hogares pobres en algunos lugares.

Hay una serie de obstáculos que frenan la adopción de tecnologías agrícolas, entre ellos la incertidumbre y el riesgo, la capacidad de las redes de difusión y las limitaciones a las inversiones, públicas y privadas, necesarias para implementar nuevas innovaciones. Además, en Asia, el número de agricultores que deben adoptar nuevas tecnologías en las explotaciones agrícolas antes de que los efectos acumulativos de las tecnologías sean impactantes es asombroso; en 2016, los investigadores de la FAO estimaron que los sectores agrícolas del sur y sudeste de Asia incluían más de 42 millones de explotaciones agrícolas. Dicho esto, en muchos de los países estudiados, existen políticas para promover mercados equitativos de arrendamiento de tierras, contratos de gestión consolidados y ampliar los servicios de alquiler, esfuerzos que reducen colectivamente los obstáculos a la adopción de tecnología en las pequeñas explotaciones.

Es importante destacar que las tecnologías de la Revolución Verde se extendieron porque eran rentables, ya que los aumentos de rendimiento compensaron los costos adicionales de los insumos más intensivos. Por supuesto, los agricultores no se enfrentaron a los costos de las externalidades, incluida la contaminación del agua, el suelo y el aire, o los impactos de los gases de efecto invernadero emitidos, cuando optaron por adoptar las nuevas tecnologías de entonces. Además, estas externalidades dañinas siguen sin tener un precio y, de cara al futuro, no existe un mecanismo claro para recompensar a los agricultores por adoptar tecnologías menos contaminantes o que liberen menos gases de efecto invernadero. Están surgiendo mercados formales de comercio de derechos de emisión que valoran las emisiones en todo el mundo, incluso en China e Indonesia. Sin embargo, los programas iniciales de comercio de derechos de emisión en Asia y en otros lugares se han centrado, con razón, en los sectores energético y forestal, y la mayoría excluyen otros tipos de proyectos, incluidos los agrícolas. Además, las lecciones aprendidas del Mecanismo de Desarrollo Limpio de las Naciones Unidas ilustran las dificultades de encontrar formas de medir, monitorear e implementar con precisión los proyectos de mitigación agrícola. En consecuencia, los limitados pagos que actualmente se destinan a los agricultores por adoptar tecnologías de reducción de emisiones provienen de los mercados mundiales voluntarios de carbono, o de proyectos implementados por gobiernos, ONG y bancos internacionales de desarrollo, fuentes de financiación que son insuficientes para cambiar los grandes sectores agrícolas de Asia.

Para concluir, fue la ausencia de incentivos para la adopción de tecnologías de conservación de recursos lo que ayudó a impulsar el crecimiento de las emisiones descritas en este estudio. Afortunadamente, los responsables de la formulación de políticas están buscando soluciones y los investigadores han desarrollado tecnologías prometedoras que conservan los recursos. Aun así, se ha avanzado menos en la búsqueda de incentivos que aceleren la adopción sin ralentizar indebidamente la expansión necesaria de los sistemas alimentarios y cargar a los hogares de bajos ingresos con costos de alimentos más altos. Acelerar el progreso sigue siendo una tarea difícil pero urgente.