2.1 Aspectos teóricos de la Curva de Kuznets Ambiental

La hipótesis de la CKA tiene sus antecedentes en los estudios de Simón Kuznets, quien en 1955 estableció la relación entre crecimiento económico y desigualdad del ingreso. Este autor sugirió que a “medida que el ingreso per cápita se incrementa, la inequidad en la distribución del ingreso también lo hace y solamente en el momento en que se llega a un determinado turning point (TP) esta relación directa se torna negativa, y el incremento en el PIB se acompaña por reducciones en la inequidad distributiva del ingreso”, dicha relación se estudió empíricamente y se representó mediante una curva en forma de U invertida conocida como la Curva de Kuznets. Fue hasta la década de los setenta que comenzó el interés y la preocupación por el medio ambiente; y hasta los noventa cuando los planteamientos de Kuznets se retomaron para analizar la relación entre calidad ambiental y niveles de PIB per cápita, desarrollándose así la hipótesis de la CKA. Los primeros estudios empíricos fueron desarrollados por Grossman y Krueger (¹⁹⁹¹) “quienes reportan una relación sistemática entre ingreso y calidad ambiental”, posteriormente, el interés por esta hipótesis fue retomado por el Banco Mundial con la publicación del World Development Report (1992) titulada: Desarrollo y Medio Ambiente (^{Saravia, 2005: 259-260}).

Desde entonces la mayoría de las investigaciones en torno a la relación entre crecimiento económico y medio ambiente se han realizado alrededor de la hipótesis de la CKA; la cual “establece que la relación entre el nivel de ingreso per cápita y el deterioro de la calidad del medio ambiente se puede representar por una curva con forma de U invertida” (^{Grossman y Kruwger, 1993} y ¹⁹⁹⁵; ^{Stern, 1998}; citados por ^{Catalán, 2014: 19}); es decir, que “bajos niveles de ingreso están correlacionados con un creciente deterioro del medio ambiente, pero después de cierto punto de inflexión del ingreso per cápita, la relación entre las dos variables se torna negativa”, por lo que a mayor ingreso per cápita, menor degradación ambiental (^{Grossman y Krueger, 1995}; citados por ^{Catalán: 2014: 19}), como puede observarse en el gráfico 1; esto se puede entender como sigue: a largo plazo el crecimiento económico beneficia al medio ambiente, ya que cuando la población acumula riqueza, destina mayores recursos económicos para remediar el daño ambiental provocado por la actividad económica (^{Correa et al., 2005: 14-15}).

Fuente: Tomado de ^{Parra, 2016: 13}.

Gráfica 1 Curva de Kuznets ambiental 

Esta hipótesis se apoya en el argumento de que un mayor nivel de desarrollo implica un cambio en la estructura económica de los países en favor de la producción industrial y de servicios, adoptando para ello procesos de producción más amigables con el medio ambiente, de esta manera se reduciría el deterioro ambiental de manera importante (^{Grossman y Krueger, 1995}; citados por ^{Arévalo, 2017; 3-4}); es decir, la CKA permite observar el desarrollo de una economía a través del tiempo. En una primera etapa, se trata de una economía basada en el sector agrícola y en la explotación de los recursos naturales siendo su extracción mayor que su conservación aumentando la cantidad de residuos vertidos al medio ambiente, este comportamiento es propio de los países en desarrollo. En una segunda etapa se desarrolla la industria (^{Catalán, 2014: 20-22}); es decir, un país poco desarrollado enfrenta un proceso de industrialización con costos sociales demasiado altos, ya que en una primera etapa de industrialización, la contaminación ambiental aumenta ya que la sociedad requiere satisfacer su necesidad de trabajo y obtener ingresos económicos y no aire limpio y agua pura, dejando de lado el marco regulatorio. Posteriormente, cuando el ingreso aumenta, las industria líderes están en posibilidades de adquirir nuevas tecnologías, los individuos valoran más el medio ambiente y las instituciones regulatorias incluyen el cuidado del medio ambiente en su agenda, lo que conlleva a una disminución de la contaminación (^{Arévalo, 2017: 4}).

Con base en lo anterior, se puede decir que, los países en desarrollo se localizan en la parte creciente de la CKA, donde el crecimiento económico genera algos niveles de deterioro ambiental, no obstante, una vez llegando a un nivel mayor de desarrollo, es posible implementar políticas encaminadas a mejorar la calidad del medio ambiente y la preservación de los recursos naturales, disminuyendo con ello la contaminación (^{Catalán, 2014: 20}).

Sin embargo, han surgido críticas importantes con respecto a la CKA, la pregunta a responder sería ¿el crecimiento económico por sí mismo puede mejorar la calidad ambiental?, en relación con esto, otra crítica es su forma reducida o simple de la CKA, debido a que solo se considera al PIB per cápita como variable explicativa; por lo que una solución a esto es que como lo sugiere Magnani (²⁰⁰⁰), paralelo a la actividad económica pueden existir otras variables explicativas de la afectación al medio ambiente (^{Correa, 2007: 12}; ^{Saravia, 2005: 262}). Asimismo, otro argumento que apoya a esta última idea es que la mayoría de los aspectos teóricos para determinar el punto crítico o de inflexión de la CKA, parecen no ser apropiados a las “condiciones económicas, sociales e institucionales de los países en desarrollo” (^{Zilo, 2012: 43}), que ponen en entredicho la validez de esta hipótesis; en este sentido, factores como el patrón de crecimiento entre naciones, el patrón de crecimiento de la población y la desigualdad en la distribución del ingreso hacen difícil la obtención de la pendiente negativa de la CKM (^{Mendaza, 2015: 4, 16}).

Debido a esto, Zilo (^{2012: 44}), expone que la pendiente de U invertida que presenta la CKA, contiene dos puntos importantes: el primero, es que el PIB es tanto al causa como la solución del problema ambiental; el segundo, es que aunque el crecimiento económico antecede a la degradación ambiental en etapas de bajo desarrollo, la única forma para que un país alcance un nivel adecuado de entorno ambiental es que se vuelva rico. Sin embargo esos puntos han sido fuertemente cuestionados, el primero de ellos porque, supone el deterioro ambiental provocado por la actividad económica es factible de ser revertido, no obstante, se sabe que en la realidad es altamente irreversible; las críticas al segundo punto, versan sobre las implicaciones que esto trae sobre los países en desarrollo, debido a dos situaciones: una porque, supone que en automático el crecimiento económico conlleva a la transferencia de tecnología; la otra crítica importante, es que esta hipótesis no considera que a medida que los países sumidos en la “trampa de pobreza” no sean capaces de alcanzar el punto de transición, no serán posible revertir el deterioro ambiental, lo que los lleva inexorablemente a un “trampa ambiental” persistente en el tiempo; pero aun suponiendo que superan la situación de pobreza “a través de un big push que posicione a la economía sobre el sendero de un equilibro estable a un nivel de renta mayo”, es muy posible que los obstáculos en el tema de transferencia de tecnología y su limitada capacidad institucional no ayuden a superar la trampa ambiental. Aunado a esta situación, está el hecho de que a pesar de que los países desarrollados han logrado una importante disminución de la degradación ambiental basados en el control de su regulación ambiental, esto se debe también en parte a que han relocalizado sus industrias más contaminantes en los países en desarrollo.

Retomando lo antes dicho, la CKA tiene una forma reducida, que no considera aspectos importantes como la tecnología, la composición del producto, las regulaciones ambientales o incluso las demandas de la sociedad. A pesar de ello se puede definir una forma paramétrica de la hipótesis de la CKA (^{Ekins, 1997}; ^{Grossman y Krueger, 1995}; ^{Selden y Song, 1994}; ^{Suri y Chapman, 1998}) como se muestra a continuación:

Donde; Eit, es el deterioro ambiental; YPit, es el producto per cápita; Xj,it, es un conjunto de variables que inciden en el deterioro ambiental como: densidad de población (Kaufmann et al., 1998), grado de apertura comercial, la estructura productiva (^{Moonmaw y Unruh, 1997}; ^{Panayotou, 1997}), o inclusive variables rezagadas (^{Panayotou, 1997}, ^{Grossman y Krueger, 1995}); las cuales se incluyen para capturar el efecto escala, efecto composición y efecto de la tecnología (^{Grossman, 1995}; He y Wang, 2012). μit, es el término de error; los subíndices it, indican los distintos países y periodos de tiempo, esto es, observaciones de datos de Panel (^{Catalán, 2014: 22-23}).

A partir de la forma funcional anterior se pueden identificar siete distintos tipos de relaciones entre calidad ambiental y crecimiento económico (ver gráfica 2):

Fuente: Tomado de ^{Correa, 2004: 88}.

Gráfica 2 Comportamientos posibles entre presión ambiental y PIB per cápita 

Lo anterior indica que el resultado de la CKA, se puede ajustar solo a uno de los comportamientos señalados anteriormente. El punto de umbral de la CKA se obtiene derivando la ecuación (1) e igualando a cero (con β3=0), obteniendo como resultado lo siguiente: Y*=-β12β2 (Tomado de ^{Correa, 2004: 89}).

2.2 Evidencia empírica de la CKA

Como ya se ha mencionado, fue a partir de los años noventa cuando la relación entre crecimiento económico y medio ambiente comenzó a desarrollarse desde el punto de vista teórico como empírico, siendo a partir del año 2009 cuando se ha presentado un importante crecimiento en las investigaciones sobre este tema.

Sin embargo, una de las críticas importantes que se planean respecto a estas investigaciones se refieren a que se han concentrado principalmente en países desarrollados, dada la disponibilidad de información específicamente la que se refiere a los aspectos medioambientales, lo que no se tienen para países en desarrollo (^{Correa, 2007: 16}), por esta razón son escasos los análisis relativos a la CKA realizados para los países de América Latina (^{Suárez, 2011: 27}), debido a que una desventaja importante, es que en la región no se han podido generar estadísticas ambientales confiables, menos aún se puede contar con series de tiempo sobre las mismas (^{Saravia, 2005: 273}).

Por otra parte, los estudios realizados sobre el tema de la CKA, de manera general buscan por una parte, corroborar y validar esta hipótesis, para distintos países e indicadores de deterioro ambiental; mientras que otros se enfocan en criticar la simplicidad de la CKA e introducir oras variables explicativas además del PIB per cápita (^{Saravia, 2005: 262}).

En este apartado se presentan de manera breve algunos estudios y resultados obtenidos a partir la CKA, a nivel internacional, para América Latina y de manera particular para México.

Entre los primeros estudios que tratan de analizar empíricamente la hipótesis de CKA está el estudio desarrollado por Grossman y Krueger (¹⁹⁹¹), este fue el primer intento por analizar la evolución de los niveles de emisiones de dióxido de azufre, el smog y las partículas suspendidas en el aire en el aire en relación con el ingreso per cápita. Para ello se utilizó una muestra mixta de alrededor de cuarenta países desarrollados y en desarrollo. Los resultados permitieron obtener la forma típica de la CKA para los dos primeros contaminantes, donde el turning point se alcanzaría a un nivel de PIB per cápita de 4.500 dólares (en dólares de 1985) (Tomado de ^{Saravia, 2005: 263-264}).

Arévalo (²⁰¹⁷), tuvo como objetivo determinar la relación existente entre las variables y comprobar la curva ambiental para México de 1960 a 2016, por medio de la implementación de la correlación de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) donde la variable dependiente fue la contaminación por dióxido de carbono (CO2) y las independiente, el PIB per cápita y el PIB per cápita al cuadrado. Los resultados estadísticos permitieron confirmar para México la relación hipotética planteada por la CKA.

Urrieta (²⁰¹⁷), realizó un trabajo de investigación en el cual se cuestiona ¿cuál es el comportamiento que siguen los gases contaminantes del aire, dada la evolución del crecimiento económico en México, durante el periodo de 1980 a 2012, tomando en cuenta la inversión extranjera directa y el saldo en la cuenta corriente?; para ello se aplicaron modelos de datos de panel a las variables, PIB per cápita, el dióxido de carbono, metano y óxido nitroso a nivel per cápita, como elementos que incrementan la contaminación del aire, además se incluyen dos variables artificiales representantes de la expansión de la inversión extranjera directa y el saldo en la cuenta corriente, como herramientas importantes para explicar el comportamiento que ha tenido el PIB. Con la información de la estimación, en general se concluye que no hay evidencia contundente que confirme el comportamiento descrito por la hipótesis de la CKA para el periodo 1980-2012. La contaminación del aire continúa en aumento dado el ritmo de crecimiento económico existente en México.

Suárez (²⁰¹¹), aplicó distintos modelos econométricos para comprobar la existencia o no de la CKA para América Latina y el Caribe, para lo cual se realizaron regresiones no paramétricas, análisis de datos de panel, modelos de series de tiempo y regresiones aparentemente no relacionadas. Entre las variables independientes utilizadas estuvieron el PIB per cápita y las emisiones de 6 contaminantes (CO, CO2, HC, NOx, PAR y SO2) como indicadores de degradación ambiental para un panel de 23 países de 1970 a 2008. Entre las principales conclusiones están que a nivel regional existe la presencia de una CKA para las emisiones de CO y el HC; sin embargo, los niveles óptimos del PIB per cápita encontrados son realmente inalcanzables para un grupo de países dada su heterogeidad.

Zilo (²⁰¹⁰), analizó la validez empírica de la hipótesis de la CKA para el caso del dióxido de carbono, en una muestra de países de América Latina y el Caribe de 1970-2008. Como resultados obtuvo que es improbable que en la mayor parte de los países de la región el crecimiento económico por sí solo sea lo suficientemente rápido para atenuar los impactos negativos derivados del cambio climático en el mediano plazo.

Navarrete et al. (²⁰⁰⁹), en su investigación, tuvo como objetivo verificar si dicha relación de U invertida se presenta en México al considerar el periodo que va de 1980 a 2004; se utilizó un modelo econométrico de cointegración por mínimos cuadrados ordinarios, donde la variable dependiente fue la contaminación por dióxido de carbono, mientras que las independientes fueron el PIB per cápita y el PIB per cápita al cuadrado. Los resultados confirmaron para México la existencia de la CKA.

Correa (²⁰⁰⁷), realizó un análisis económico de la validez de la hipótesis de la CKA para América Latina, en la cual buscó comprobar empíricamente la hipótesis según la cual las desigualdades socioeconómicas son factores determinantes en la explicación de la calidad ambiental. Los resultados que obtuvo fueron que es necesario revaluar la hipótesis de esta curva no solamente en función de los problemas metodológicos, sino también con respecto a la conceptualización del término medio ambiente; asimismo, que los países de la región deben esforzarse en implementar políticas públicas que logren hacer más corto el tiempo para alcanzar el umbral necesario.

Saravia (²⁰⁰⁵), realiza una revisión de los principales hallazgos así como de las metodologías utilizadas en los estudios que hasta la fecha se han realizado con base en la CKA, para identificar las fortalezas y debilidades de este argumento, enfatizando este análisis en la situación latinoamericana. Entre las principales conclusiones están que la hipótesis de la CKA no es un elemento válido para la región, basándose en los estudios realizados sobre esta temática hasta esa fecha. Más allá de la forma reducida de la CKA, se encontró que variables como la desigualdad en la distribución del ingreso, aspectos institucionales, gobernancia, reformas estructurales, entre otras, son factores importantes que explican la lentitud en el proceso de arribar al tramo virtuoso de la CKA. Los resultados indicaron que la elevada desigualdad en la distribución del ingreso, la ineficiencia de las instituciones, la inestabilidad política y social, así como aspectos no favorables de comercio exterior, tienen el poder de disminuir el efecto positivo del crecimiento económico en el mejoramiento dela calidad ambiental, localizando el turning point más hacia un horizonte de tiempo más lejano.

Correa et al. (²⁰⁰⁵), basados en la evidencia empírica, el estudio explora la validez de la hipótesis de la CKA para Colombia, analizando adicionalmente el impacto que variables como la distribución del ingreso, los derechos civiles y las libertades políticas y la densidad de población generan sobre el medio ambiente. Se concluyó que Colombia a diferencia de países desarrollados, se encuentra en la fase creciente de la curva medio ambiental de Kuznets, es decir, que todo crecimiento económico se está traduciendo en un mayor deterioro ambiental.

3.1 Descripción y especificación de las variables

En el presente estudio se utilizaron las siguientes variables:

La variable CosAyDt, se refiere a los costos totales por agotamiento de los recursos naturales y la degradación ambiental, que en este estudio se consideró como indicador de la degradación ambiental en México. El PIBprt, es el producto interno bruto real per cápita, considerada en este caso como indicador del crecimiento económico. Además de las variables ya mencionadas las cuales conforman la versión reducida de la CKA, en el presente estudio se consideró de manera adicional a la PobPobret, que se refiere a la población en pobreza de patrimonio; con la cual se formará la CKA-extendida.

Variable medioambiental

Como ya se mencionó, para estimar la degradación ambiental o afectación al medio ambiente en México, se consideró como variable proxi a los costos totales por agotamiento de los recursos naturales y la degradación ambiental (CosAyDt), los cuales son dados a conocer por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) a través de las Cuentas Económicas y Ecológicas de México (CEEM), en este caso para el periodo 2003-2017. Estos costos están expresados a precios corrientes y en particular para esta investigación actúan como variable dependiente en el modelo de la CKA-extendida. Dichos costos “reflejan los gastos en que tendría que incurrir la sociedad para prevenir o remediar la disminución y pérdida de recursos naturales, así como el deterioro del medio ambiente”, con los cuales es posible identificar el impacto ambiental como consecuencia de la producción de bienes y servicios (^{INEGI, 2018: 1, 3-4}).

Variables económicas

La CKA describe la relación entre crecimiento económico y la calidad ambiental, y de acuerdo con los diversos estudios teóricos y empíricos en relación con esta hipótesis, el crecimiento económico ha sido medido a través del ingreso o PIB per cápita. En el presente estudio, el crecimiento económico actúa como variable independiente, utilizando como indicador al PIB per cápita real.

El PIB, es el principal indicador de la evolución económica de un país, se utiliza como medida de crecimiento económico y mide el valor de mercado de los bienes y servicios finales producidos en el interior de un territorio a lo largo del tiempo (^{Isasmendi, 2014: 8}).

Además de acuerdo con Banxico, para crecer, un país necesita echar mano de todos sus recursos disponibles (humanos, naturales, materiales, financieros, etc.) para generar actividad económica y obtener ingresos, por lo que el PIB es una forma de medir el crecimiento económico de un país.

El PIB per cápita, representa el valor económico de los bienes y servicios generados por una nación que le correspondería a cada habitante si la riqueza se distribuyera de forma equitativa (^{Caballero, 2017}).

La fórmula que se utilizó para el cálculo del PIB per cápita real, está dada por la siguiente expresión:

Donde; PIBprt, es el producto interno bruto real per cápita del año t, medido en millones de pesos constantes de 2018. PIBrt, es el producto interno bruto real del año t, medido en millones de pesos constantes de 2018. POBt, es la población total de México del año t. t, el periodo de tiempo que va de 2003 a 2017.

Asimismo el cálculo del PIB real, se realizó a partir de la siguiente expresión:

Dónde; PIBrt, es el producto interno bruto real del año t, medido en millones de pesos constantes de 2018. PIBnt, es el producto interno bruto nominal del año t, medido en millones de pesos corrientes. DefPIBt, es el deflactor del producto interno bruto del año t, base 2018. t, el periodo de tiempo que va de 2003 a 2017.

La información requerida para el cálculo del PIBpr, se obtuvo del Banco de México y del Centro de Estudios de las Finanzas Pública (CEFP), de la Cámara de Diputados.

Adicional al PIBpr, la variable socioeconómica considerada en este estudio, para formar la CKA-extendida fue la siguiente:

De acuerdo con el CONEVAL, anteriormente se realizaban estimaciones para la medición de la pobreza, las cuales se conocían como pobreza por ingresos, la cual consiste en comparar los ingresos de las personas con los valores monetarios de diferentes líneas alimentaria, capacidades y patrimonio. Para esta investigación se consideró a la población en pobreza de patrimonio, debido a que el estudio hace referencia a la pobreza en general y no distingue entre zonas rural o urbana.

La pobreza de patrimonio, se refiere a la insuficiencia del ingreso disponible para adquirir la canasta alimentaria, así como realizar los gastos necesarios en salud, vestido, vivienda, transporte y educación, aunque la totalidad del ingreso del hogar fuera utilizado exclusivamente para la adquisición de estos bienes y servicios.

La PobPobret, es la población en pobreza de patrimonio en México en el año t, medida en número de habitantes, para el mismo periodo de estudio que va de 2003 a 2017. Esta variable actúa como independiente en el modelo de la CKA-extendida. Debido a la disponibilidad de datos anuales requeridos para este estudio, la información para esta variable se obtuvo del Centro de Análisis Macroeconómico (^{CAMACRO, 2015}).

3.2 Modelos econométricos

Para comprobar la existencia de la hipótesis de la CKA-extendida para México en el periodo 2003 a 2017, se utilizaron los siguientes modelos econométricos.

4.1 Análisis estadístico

El análisis estadístico en los modelos establecidos, se basó en el coeficiente de determinación (R²), el valor de la F-calculada (F_c) y la t-student para cada uno de los estimadores a partir del análisis de varianza. Para probar la significancia estadística de la ecuación de regresión ajustada, se consideraron los siguientes juegos de hipótesis, H _o : α ₁ =α ₂ =…=α _n =0 vs H _a : α ₁ =α ₂ =…=α _n ≠0 y H _o : β ₁ =β ₂ =…=β _n =0 vs H _a : β ₁ =β ₂ =…=β _n ≠0.

Los resultados del análisis de varianza que se muestran en la tabla 1, para el caso de la ecuación 4 (modelo de regresión lineal múltiple del CosAyD _t ), revelaron que la prueba global resultó significativa ya que la F _c = 60.49 fue mayor que la F_{t,0.05 (2, 12)}= 3.885, con un nivel de significancia de 5.0% (α = 0.05), por lo que se rechaza la hipótesis nula (H _o ) en favor de la hipótesis alternativa (H _a ), lo que indica que al menos uno de los parámetros estimados por la regresión, es distinto de cero; es decir, la prueba global resultó significativa. De acuerdo con el estadístico R², los costos por agotamiento de los recursos naturales y por degradación ambiental fueron explicados en un 90.98% por las variables independientes incluidas en el modelo: el PIB _pr y la PobPobre.

Por otra parte, para el caso de la ecuación 5 que corresponde al modelo polinomial cubico del CosAyD, los resultados del análisis de varianza que se muestran en el mismo cuadro, revelaron que el valor de la prueba global fue el siguiente: F _c =68.82 fue mayor que la F_{t,0.05 (4, 10)}= 3.478, con un nivel de significancia de 5.0% (α= 0.05), por lo que se rechaza la hipótesis nula (H _o ) en favor de la hipótesis alternativa (H _a ), lo que indica que al menos uno de los parámetros estimados por la regresión, es distinto de cero; es decir, la prueba global resultó estadísticamente significativa. Para este modelo, el valor del coeficiente R² indicó que el 96.49% de la variación en esta variable, estuvo explicada por el PIB _pr , el PIBprt2, el PIBprt3, así como por la PobPobre.

Con respecto a la significancia individual, las variables independientes tanto de la ecuación 4 (el PIB _pr y la PobPobre), como las de la 5 (el PIB _pr, el PIBprt2, el PIBprt3 y la PobPobre), resultaron estadísticamente significativas.

En la tabla 1, se puede observar que las variables independientes correspondientes a la ecuación 4, tuvieron una |tc| = 4.86 y 5.71 respectivamente (el PIB _pr y la PobPobre), que fue mayor que la t _t,0.05(12) = 2.1788, por lo que se rechaza la hipótesis nula en favor de la alternativa. Asimismo, las variables independientes de la ecuación 5 (el PIB _pr, el PIBprt2, el PIBprt3 y la PobPobre), presentaron una |tc| =3.47, -3.42, 3.39 y 8.49 en ese orden, resultando cada una mayor que la t _t,0.05(10) = 2.2281, indicando que se rechaza la hipótesis nula en favor de la alternativa. Para ambas ecuaciones esto implica que, los parámetros estimados de las variables independientes son diferentes de cero. Además como lo muestra la misma tabla, el p-value de cada una de las variables independientes incluidas en las ecuaciones 4 y 5 fue menor al nivel de significancia (0.05), con un nivel de confianza del 95.0%.

4.2 Análisis económico

El modelo estimado para los costos totales por agotamiento de los recursos naturales y la degradación ambiental (CosAyD), de acuerdo con el modelo de regresión lineal múltiple, fue el siguiente:

La estimación de esta función, indicó que ante la presencia de una tendencia positiva del crecimiento económico en México durante el periodo 2003 a 2017, medido a través del PIBpr, los costos totales por agotamiento de los recursos naturales y la degradación ambiental (CosAyD) aumentan.

De acuerdo con la estimación de este tipo de formas funcionales, se puede decir que, los costos totales por agotamiento de los recursos naturales y la degradación ambiental (afectación al medio ambiente), al parecer se encuentran en la etapa creciente de la CKA, es decir, que el crecimiento económico se traduce en un aumento de estos costos y por ende del impacto ambiental derivado de la producción de bienes y servicios en el país.

Para el caso de la población pobre, presentó un coeficiente positivo, que indica que al aumentar el número de personas en pobreza de patrimonio en el país, se traduce en un efecto directo sobre los costos totales por agotamiento de los recursos naturales y la degradación ambiental, es decir, aumentan.

El modelo polinomial cúbico estimado de acuerdo con la ecuación 5, quedó expresado como sigue:

La forma funcional planteada en la ecuación 5, permite validar distintos tipos de relaciones entre crecimiento económico y degradación ambiental.

De acuerdo con la ecuación 5, estimada por MCO, los signos obtenidos cumplen con la restricción 5, esto es: β1= 2.325411E11>0; β2=-1.40768E14  <0 y β3=2.838519E16 >0;de acuerdo con Catalán (^{2014: 24}) esto se explica como sigue: “en un rango de bajos niveles de ingreso per cápita la relación creciente cambia a decreciente en un punto de inflexión, pero después de cierto nivel de ingreso, la relación entre ambas variables es positiva y posteriormente se mantiene constante”.