Análisis de la huella ambiental y sus determinantes en China: una evaluación integrada de las hipótesis del EKC y del paraíso contaminante

Resumen

Esta investigación confirma que el uso de energía y el comercio abierto degradan el medio ambiente, apoyando la hipótesis del paraíso contaminante. Aconseja a los responsables políticos que busquen un turismo sostenible, diversifiquen sus fuentes de energía y atraigan inversión extranjera en los sectores de servicios para obtener mejores resultados ecológicos.

Resumen

Este estudio ofrece una investigación empírica exhaustiva sobre los determinantes de la huella ambiental de China desde 1990 hasta 2023, con un enfoque específico en poner a prueba la Hipótesis del Refugio de Contaminación (PHH) y la Curva de Kuznets Ambiental (EKC) en el contexto de los viajes y el turismo. Empleando el marco del EKC, analizamos los impactos dinámicos del ecoturismo, el crecimiento económico, el consumo energético, la apertura comercial y la inversión extranjera directa en la degradación ecológica. La metodología implica pruebas estadísticas avanzadas para establecer la existencia de una relación de equilibrio a largo plazo entre las variables. Los hallazgos confirman una relación EKC en forma de U invertida entre el desarrollo de viajes y turismo y la huella ambiental, lo que indica que el sector inicialmente agrava la degradación ambiental pero, más allá de un cierto umbral de desarrollo económico, contribuye a su mejora. Otros resultados indican que la utilización de la energía y la apertura comercial intensifican significativamente la huella ambiental. De manera crucial, se ha comprobado que la inversión extranjera directa intensifica la degradación ambiental, proporcionando así un sólido respaldo empírico a la Hipótesis del Refugio de Contaminación en el contexto chino. En consecuencia, este estudio recomienda que los responsables políticos prioricen la transición hacia modelos de turismo sostenible, aceleren la diversificación de la mezcla energética hacia fuentes más limpias y canalicen estratégicamente la inversión extranjera directa hacia sectores de servicios menos contaminantes.

Introducción

Los cambios climáticos globales derivados de las acciones humanas están haciendo que una economía baja en carbono sea una necesidad inevitable para las autoridades locales del borde^{global 1}. Ocurrencias meteorológicas inusuales pueden alterar el flujo de los ríos, la dinámica de los organismos dentro de un ecosistema, inestabilidades en la producción^{agrícola 2}, daños asociados a infraestructuras o aumento de la morbilidad y mortalidad, lo que indica que los procesos socioeconómicos, biológicos y geográficos han inducido variabilidad y obligado a los estudiosos a impulsar este^{cambio 3}. El ecoturismo está asociado a costes ecológicos debido al aumento de ecoturistas a través de sus contaminantes^{relacionados.} Dado que genera beneficios, construye infraestructuras, genera oportunidades de empleo y genera valiosas divisas, la industria de los viajes y el turismo es un negocio de billones de dólares⁵, y representa el 7,6% del mundo hoy^{en día, 6}_, cuando la Organización Mundial del Turismo de las Naciones Unidas (OMT) informó que los viajes y el turismo eran responsables de 1 de cada diez empleos a nivel mundial, el 7% del comercio global, y el 10 por ciento del PIB^{mundial 7}. El aumento del número de visitantes fue uno de los factores que impulsaron las emisiones relacionadas con la contaminación y la generación de residuos^{materiales 8}.

Investigaciones previas han establecido el vínculo turismo-medio ambiente, pero a menudo se basan en modelos econométricos amplios que carecen de orientación operativa específica^{por sector 9}. Este artículo demuestra un protocolo analítico estructurado que integra el análisis de insumos y salidas energéticas y la evaluación de la huella de carbono para mapear los flujos directos e indirectos de energía y las emisiones en los subsectores turísticos. A diferencia de las técnicas existentes, este método proporciona una explicación granular y accionable para los responsables políticos, pasando de la identificación a la mitigación^{dirigida 10}. Los impactos climáticos hacen necesaria una transición baja en carbono en el turismo, un importante sector económico^{global 11}. Sin embargo, la investigación existente carece de un análisis empírico matizado para las principales economías contaminantes con vías de desarrollo^{únicas 12,13}. China presenta un caso de estudio crítico: es el mayor emisor de carbono del mundo, posee un sector turístico en rápida expansión y una mezcla energética dominada por combustibles fósiles, lo que crea una tensión clara entre crecimiento y sostenibilidad. Este estudio aborda una brecha significativa al investigar la relación no lineal de la Curva de Kuznets Ambiental entre el desarrollo turístico y la huella ambiental en China, mientras pone a prueba la hipótesis del paraíso contaminante mediante flujos de inversión extranjera. Nuestras contribuciones son tres: (1) proporcionar evidencia específica para China y relevante para políticas sobre la trayectoria ambiental del turismo, (2) integrar un análisis de la estructura energética y la política de inversión en el nexo turismo-medio ambiente, y (3) ofrecer un marco metodológico que distinga entre presiones a corto plazo y caminos sostenibles a largo plazo, avanzando así la literatura empírica más allá de los hallazgos transnacionales generalizados.

Esta visión, descrita como una "Verdadera Norte, una "iniciativa planetaria" para asegurar la riqueza y salvar el^{medio ambiente 14}, se operacionaliza a través de marcos como los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de las Naciones Unidas o la "Agenda 2030", que comprende 17 objetivos y 169^{metas, 15}. En este contexto, el turismo sostenible, promovido por la declaración de la ONU de 2017 como el Año Internacional del Turismo Sostenible para^{el Desarrollo 16}, se guía por principios como los de la OMT que enfatizan el crecimiento económico sostenible, la inclusión y la protección^{ambiental 17}. El ecoturismo, que opera sobre los tres pilares de sostenibilidad social, económica y^{medioambiental 18}, ofrece beneficios comerciales, culturales y^{medioambientales 19}, al reconciliar comunidades, el clima y la industria turística y mejorar la fiabilidad de los recursos. Algunos países ya utilizan los ingresos turísticos para la conservación, y se recomienda que todos los países implementen estrategias para atraer turistas conscientes del medio ambiente y hacer cumplir leyes industriales que protejan el clima y los^recursos.

El protocolo está diseñado para su aplicación a nivel nacional o regional y asume la disponibilidad de datos fiables de gasto turístico y tablas integradas de energía y economía. Una limitación clave es su dependencia de la resolución de estos datos de entrada. En estas condiciones, permite a las autoridades identificar actividades de alto impacto, evaluar el potencial de integración de energías renovables y diseñar regulaciones basadas en la evidencia para la transición hacia una economía turística baja en carbono, apoyando así la sostenibilidad ecológica y económica^21,22.

Los impactos medioambientales del turismo son multifacéticos, manifestándose en un aumento de las emisiones de carbono, los residuos y el agotamiento de recursos debido a las demandas vehiculares e infraestructurales, que en conjunto drenan la riqueza climática y^{mineral 23}. Esto se evidencia en el aumento del consumo energético y las emisiones de CO₂ resultantes impulsadas por el creciente número de visitantes, un fenómeno global que ha impulsado cambios gubernamentales hacia el establecimiento de modelos de negocio bajos en^{carbono 24}. La evidencia empírica sugiere una disposición entre ciertos grupos demográficos, como los hombres de mediana edad y los ecoturistas, a pagar un extra por el uso de energías renovables en alojamientos, reconociendo su beneficio^{medioambiental 25}. Además, el turismo intensifica la presión sobre recursos vitales, incrementando la demanda de instalaciones de agua y saneamiento y desafiando su gestión^inteligente. Investigaciones académicas confirman esta relación, revelando que las cuarenta y ocho naciones con mayor ecoturismo, con la excepción de algunos países europeos, enfrentan un aumento de las emisiones de CO₂ por^{el turismo 27}, una correlación también establecida en países de la OCDE y provincias^{chinas específicas 28}. Investigaciones en 16 países mediterráneos identificaron un efecto combinado de la agricultura y el turismo sobre los recursos verdes y establecieron relaciones causales bidireccionales entre energías renovables, PIB y turismo, con un estudio que confirmó un aumento del 0,14% en los ingresos turísticos por cada 1% de aumento de CO₂ en la^{región 29}. Por el contrario, en Francia, uno de los principales destinos mundiales, el turismo y el crecimiento poblacional se han vinculado a la reducción de la contaminación, mientras que otros estudios destacan conexiones complejas y bidireccionales entre el desarrollo financiero, el consumo eléctrico y el turismo en las principales áreas de ecoturismo³⁰. La magnitud del problema es significativa, ya que se calcula que la huella de carbono global del turismo ha aumentado de 3,9 GtCO₂e en 2009 a 4,5 GtCO₂e en 2013 en 160 países, aunque el efecto varía según la región, mostrando impactos positivos, negativos y nulos sobre el clima en Túnez, Egipto y Marruecos,^{respectivamente 31}.

Las investigaciones que examinan la relación turismo-medio ambiente revelan dinámicas complejas y específicas de cada región, y encontraron que el impacto climático del turismo es positivo en Túnez, negativo en Egipto y neutral en Marruecos, y la relación entre ingresos y CO₂ en estas dos últimas naciones confirma la hipótesis³² de la Curva de Kuznets Ambiental (EKC). Esta hipótesis fue reforzada en las economías de la OCDE, donde se encontró que el_CO2 era causado por Granger tanto por el número de visitantes como por la relación^{EKC 33}. Los estudios de caso de destinos concretos ponen de manifiesto esta dualidad; en Pattaya, Tailandia, el turismo generó tanto una planificación ecológica positiva como efectos negativos de residuos y contaminación, mientras que en Turquía, los estudios confirmaron que un aumento del 1% en la renta real elevó el_CO2 en un 0,345%, identificándose el turismo y el uso de energía como^{factores causales 34}. A una escala más amplia, un análisis de los países BRICS mostró un aumento del 0,5313 % en el_CO2 por cada 1 % de acumulación en los ingresos turísticos, aunque una causalidad por retroalimentación también sugirió que un aumento del 1 % en la financiación turística podría provocar una disminución del 0,5771 % en el_CO2. Por el contrario, investigaciones en Centro y Sudamérica afirmaron causalidad unidireccional desde las energías renovables hasta la reducción de_CO2 y encontraron que la degradación ambiental disminuyó debido al turismo, la IED y las renovables³⁵, un hallazgo complementado por la confirmación de un EKC en forma de U invertido entre la globalización económica y el impacto del carbono en el sur de Asia. Finalmente, cuantificando este impacto, las emisiones anuales de carbono del turismo en Barcelona se estimaron en 9,6 MtCO2 eq., lo que equivale a 96,9 kg_CO2 eq. por visitante^{diario 36}.

Este estudio se distingue dentro de la extensa literatura sobre el impacto del turismo en el_CO2 y las emisiones al construir una métrica global única de turismo compuesta por (i) viajes nacionales y consumo turístico, (ii) gastos personales de viajes gubernamentales, (iii) inversión pública, (iv) ingresos turísticos internacionales y (v) gasto de visitantes extranjeros, expresados en términos de impacto ambiental total. En lugar de un grupo único, el análisis categoriza los países por nivel de ingresos para investigar el impacto del turismo, el crecimiento económico y los recursos renovables, junto con las relaciones entre estas variables. Este enfoque contribuye a una comprensión matizada, especialmente porque el cuerpo de investigación existente presenta conclusiones contradictorias. Por ejemplo, aunque la marca del ecoturismo como herramienta clave^{para la conservación} y la expansión de la huella de carbono de las principales naciones de origen turístico, los resultados sobre la Curva de Kuznets Ambiental (EKC) son mixtos. Algunos estudios afirman que el turismo puede desencadenar el EKC, lo que sugiere que podría favorecer la durabilidad ambiental en economías de altos ingresos, a pesar de que las llegadas y ingresos turísticos generalmente tienen un efecto perjudicial sobre las^{emisiones 38}. Por el contrario, otras investigaciones rechazan la postulación de Kuznets en estados de altos ingresos o encuentran una relación cada vez más monótona entre los ingresos turísticos y el coste^{medioambiental 39}.

Protocolo

Marco teórico y selección de variables
El modelo empírico y la selección de variables para este estudio se derivan explícitamente de una síntesis de teorías fundamentales que explican la relación dinámica entre el desarrollo económico y la sostenibilidad ambiental. La investigación se guía principalmente por la hipótesis⁴⁰ de la Curva de Kuznets Ambiental (EKC), que plantea una trayectoria en forma de U invertida donde la degradación ambiental inicialmente aumenta con el crecimiento económico, pero finalmente disminuye tras alcanzar cierto umbral de ingresos. Para probar esta propuesta central, se incluye el Producto Interior Bruto (PIB) como el principal indicador de la escala y el desarrollo económico. Paralelamente, el análisis integra la hipótesis del crecimiento impulsado por el turismo, lo que hace necesaria la inclusión de Turismo y Viajes (T&T) como porcentaje del PIB para evaluar el doble papel del sector tanto como motor de expansión económica como fuente potencial de mayor consumo de recursos y contaminación. La expectativa teórica de una relación no lineal conduce a la incorporación de un término al cuadrado de T&T dentro del modelo para capturar empíricamente el posible punto de inflexión del EKC específico del sector turístico. La hipótesis del refugio contaminante aporta una base teórica adicional, que sugiere que regulaciones ambientales estrictas en economías desarrolladas pueden llevar a la reubicación de industrias contaminantes a países con estándares más flexibles. Para evaluar empíricamente esta afirmación para China, se incorporan las entradas de empresas conjuntas (JV) como un proxy de la inversión extranjera directa, comprobando si dichos flujos de capital agravan la huella ambiental interna. El modelo también reconoce el papel fundamental de los sistemas energéticos a través del marco IPAT (Impacto = Población × Riqueza × Tecnología), que identifica el consumo energético como un motor fundamental y próximo del impacto ecológico. En consecuencia, el Uso de Energía (UE) se incluye como una variable independiente clave, reflejando la intensidad de la contaminación inherente a la mezcla energética de una nación. Finalmente, el modelo tiene en cuenta el Comercio Abierto (OT), informado por la teoría del comercio, que postula que el comercio internacional influye en el medio ambiente a través de la escala (aumento de la producción), la composición (cambios en la estructura industrial) y los efectos de la técnica (transferencia de tecnología). La selección de la Huella Ambiental integral (FE) como variable dependiente es en sí misma una elección teórica alineada con la economía ecológica, ya que proporciona una métrica holística de la demanda antropogénica en ecosistemas bioproductivos, capturando eficazmente el coste ambiental multidimensional de las actividades^{económicas 41,42}. Esta triangulación teórica coherente informa directamente la construcción del conjunto de datos muestreado, asegurando que cada variable represente un canal específico y teórico a través del cual la evolución socioeconómica de China impacta en su base ecológica.

Especificaciones de datos y modelos
Desde 1990 hasta 2023, esta investigación utilizó registros anuales de series de base procedentes de China. La variable dependiente del estudio, que puede reemplazar la contaminación ambiental, es la huella ambiental. En otras palabras, la EF proporciona el número de hectáreas de territorio y el río necesarios para sostener su uso. Según una teoría, los costes ambientales con valores más altos muestran un mayor daño ambiental. Todo el ecosistema se utiliza para medir el daño ambiental. Los ingresos turísticos, el gasto turístico y el porcentaje de visitantes han ocupado en gran medida la posición de factores de avance de la industria turística en la literatura^{relevante 43}. El impacto de carbono es el factor de dependencia del informe. Este estudio fue pionero en utilizar datos sobre turismo y viajes como porcentaje del PIB para analizar cómo afectaban a la huella ambiental de China. Tras el trabajo de Mrabet y^{Alsamara 44}, el consumo energético también se incluyó en el estudio. Los datos para la investigación actual se recopilaron a partir de los Indicadores de Desarrollo Mundial. El anuario estadístico de China y la Oficina de Estadísticas de China proporcionaron información sobre el crecimiento del turismo en China. Además, la información sobre la huella se obtuvo de la Global Footprint Network (2018)⁴⁵, y el World Data Atlas proporcionó información sobre la industria de viajes y turismo como parte del PIB.

Marco analítico
Según las investigaciones más recientes, el crecimiento de la industria turística incrementa significativamente la cantidad de efectos medioambientales. Como resultado, definimos la siguiente ecuación econométrica estimable, que viene después de^{la 46,47} de la siguiente manera:

(1)

PIB representa desarrollo económico, donde EF representa huella ambiental y la UE la utilización de la energía. Con el fin de examinar sus efectos en el coste medioambiental de China, esta investigación incluyó tanto los viajes como la industria turística en porcentaje del PIB (T&T). Además, se añade el término suma de cuadrados para el número de visitantes y los desplazamientos para probar la conexión tipo curva de Kuznets entre el impacto de carbono y la industria turística. El sistema representa la inversión extranjera directa (IED) para examinar si sus entradas juegan un papel significativo en la determinación de la integridad medioambiental siguiendo la Especulación de Santuarios de Emisiones de Carbono o la Especulación de Halos^{de Contaminación 48}. Además, la liberalización comercial, que también es un factor crucial posible para la protección ambiental, fue destacada en el ámbito medioambiental de este informe conforme al trabajo de⁴⁹. A continuación se presenta el modelo econométrico.

(2)

La investigación más reciente utilizó el gráfico natural de los factores del informe para obtener las elasticidades inmediatas del coeficiente y para simplificar el procedimiento de estimación. Así, lo siguiente es una modificación de la ecuación;

(3)

Enfoque de estimación
La investigación actual examina inicialmente la suavidad de la información para determinar si es nivelada o estacionaria. Un análisis de cointegración adecuado que puede utilizarse en esta situación es el retardo autoregresivo (ARDL). Se debate que el método de evaluación ligada a ARDL es mejor que diferentes métodos basados en sus cualidades, que incluyen las siguientes: puede utilizarse a pesar de la secuencia de correlación de factores, ya sean I(0) o I(1) o una mezcla, lo que puede evaluar simultáneamente resultados más cortos y prolongados; abarca el tema de las variables exógenas y la conexión de restos, debido a la correcta selección de lags, tiene cualidades de prueba limitadas bastante decentes en comparación con el enfoque^{de Johansen 50}. El método de generación de registros encapsula suficientes retardos al cambiar de un esquema tan común a una estructura particular para estimaciones^{precisas 51}. Además, utilizando una transformación lineal sencilla, podemos integrar ajustes a corto plazo para crear un mecanismo de corrección de errores sin alterar el equilibrio a largo plazo. La investigación se centra en los mecanismos de corrección de errores bajo ARDL para estimaciones a corto plazo y en medidas basadas en mínimos cuadrados ordinarios (OLS) para el periodo prolongado. El estudio actual empleó un marco de doble logarítmico, adecuado para Malasia⁵², y tomó factores en forma logarítmica para evitar preocupaciones sobre autocorrelación y multicolinealidad. La técnica ARDL se utilizó en esta investigación para identificar las siguientes conexiones de presencia a largo plazo:

(4)

Donde el error estándar se muestra por β₀ es el término constante. La siguiente parte del cálculo, simbolizada por λ, denota conexiones prolongadas, mientras que los iconos de suma representan dinámicas a corto plazo. Para determinar si las variables se incluyen a largo plazo o no, la investigación eligió una prueba acotada. Se afirma que el valor aproximado de la estadística F supera el límite máximo en el que se puede predecir la existencia de la cointegración. La prueba de cointegración fue evaluada más a fondo en el presente estudio. Numerosos investigadores han desarrollado diversas técnicas de cointegración en las obras literarias econométricas, con resultados y características variables. Se creó una prueba consolidada para mejorar la capacidad de correlación basada en varios métodos previos de cointegración. Para métodos de estimación aún más completos, esta técnica ofrece estadísticas combinadas para probar puntos cero sin cointegración. La cointegración será aceptada si se rechaza la hipótesis nula. Según la suma de los niveles de significación medidos (p-valores) para cada prueba de cointegración bajo la fórmula de Fisher, es la siguiente:

(5)

(6)

En esto, EG significa estadísticas de Engle y Granger, y JOH significa estadísticas de prueba^{de Johansen 53}. Se demuestra que BDM y BO presentan la estadística de prueba^{de Boswijk 54}. De forma similar a cómo los acrónimos considerados para estas evaluaciones muestran los valores p de la cointegración, descartaríamos la hipótesis de no cointegración si los valores tabulados están por debajo de las estadísticas de Fisher estimadas. Además, se realizarían las siguientes evaluaciones a corto plazo utilizando el mecanismo de corrección de errores:

(7)

Resultados

Análisis preliminar
Un análisis preliminar exhaustivo de los datos es un requisito fundamental para un modelado econométrico robusto, ya que establece las características esenciales y el comportamiento de las variables subyacentes. Esta etapa implica examinar estadísticas descriptivas para comprender las tendencias centrales, la dispersión y la normalidad, mientras que las inspecciones gráficas como diagramas de caja y tendencias de tasa de crecimiento proporcionan información visual crítica sobre la ...

Discusión

Los hallazgos de este estudio confirman la compleja relación entre las actividades económicas y la degradación ambiental en China, con implicaciones críticas para la política. Nuestra aplicación de la prueba de causalidad de Toda-Yamamoto y el método de cointegración ARDL proporcionó un marco sólido para desenredar estas dinámicas. El éxito de este protocolo analítico dependía de dos pasos críticos: primero, el establecimiento de una relación estable de cointegración a largo plazo entre ...

Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo

Nombre	Empresa	Número de catálogo	Comentarios
fuentes de datos
Datos de Huella Ambiental (EF)	Red Global de Presencia (2018)		Actúa como variable dependiente que captura la presión ecológica de las actividades económicas; sustituye a los indicadores tradicionales de contaminación.
Turismo y Viajes (T&; T) como % del PIB	Atlas de Datos Mundial; Anuario Estadístico de China; Oficina de Estadísticas de China		Mide el sector turístico' la contribución a la actividad económica y sus implicaciones medioambientales; se utilizó para probar el EKC liderado por el turismo incluyendo T& T2.
PIB (Indicador de Desarrollo Económico)	Indicadores de Desarrollo Mundial (IDM)		Variable central para probar la hipótesis EKC y modelar el efecto de escala del crecimiento económico.
Uso de la energía (UE)	Indicadores de Desarrollo Mundial (IDM)		Captura la intensidad contaminante del consumo energético, alineado con el marco IPAT.
Empresa conjunta (JV) / Proxy de IED	Ministerio de Comercio de China, Inversión y Inversión China JV Records		Se usó como un proxy para la IED para probar las hipótesis del Refugio de Contaminación y el Halo de Contaminación dentro de China.
Operación abierta (OT)	Indicadores de Desarrollo Mundial (IDM)		Representa la apertura del comercio para evaluar los efectos de escala, composición y técnica en la EF.
Variables Construidas
Turismo Término no lineal (T&; T²)	Término al cuadrado calculado de T& T como % del PIB		Permite probar comportamientos no lineales tipo EKC dentro del sector turístico.
Variables transformadas en logarítmic	Logaritmo natural aplicado a EF, T y T T, PIB, UE, TIEMPO EXTRA		Garantiza una interpretación basada en la elasticidad, reduce la heteroscedasticidad y mejora el ajuste del modelo.
Software y Software Herramientas
Software de Econometría	EViews / Stata / R (no especificado pero obligatorio)		Se utiliza para transformaciones en series temporales, estimación econométrica (ARDL, pruebas de cointegración), diagnóstico y pruebas de causalidad.
Pruebas
Pruebas de raíz unitaria	ADF, PP (implícito), diagnóstico de estacionaridad para series temporales		Determina si las variables son I(0) o I(1) antes de la estimación ARDL.
Pruebas de Límites ARDL	Pesaran et al. (2001) Metodología ARDL		Evalúa la cointegración a largo plazo entre la EF y sus determinantes; gestiona órdenes mixtas de integración.
Prueba de Cointegración Combinada Fisher-Johansen	Engle– Granger, Johansen, Boswijk, Banerjee-Dolado-Mestre (BDM)		Valida las relaciones de cointegración utilizando múltiples estadísticas integradas de cointegración.
Estimación ARDL a largo y corto plazo	Marco ECM basado en ARDL		Estima las elasticidades a corto plazo y las relaciones de equilibrio a largo plazo que afectan a la EF.
Término de corrección de errores (ECT)	Derivado de la ecuación a largo plazo ARDL		Mide la velocidad a la que la EF vuelve al equilibrio tras choques a corto plazo.
Estructural y Diagnósticos de estabilidad	Pruebas CUSUM y CUSUMSQ		Evalúa la estabilidad estructural y la ausencia de cambios de parámetros a lo largo del tiempo.
Análisis de causalidad	Causalidad de Granger (dentro del marco ARDL)		Determina la causalidad direccional entre EF, turismo, PIB, UE, OT y JV.