Introducción¹

Los Objetivos del Desarrollo Sostenible (ODS), establecidos por la Agenda 2030 del PNUD, son lineamientos que están orientados a mejorar las condiciones de vida de la población de todos los países, en conformidad con sus prioridades particulares y los desafíos ambientales globales. Desde el punto de vista local, la sustentabilidad de las ciudades, que describe el ODS No. 11, es clave para garantizar la calidad de vida en los espacios urbanos y para identificar y tratar problemas ambientales en medios específicos.

Un ecosistema urbano es sustentable si es ético, efectivo (saludable y equitativo), autoregulado, resiliente, flexible, psicológicamente satisfactorio, bajo en residuos y cooperativo (Newman & Jennings, 2008). Estas condiciones pueden cumplirse sólo a través de un delicado balance entre una gran cantidad de factores que operan en la interacción de la actividad humana con el entorno natural. Esta interacción debería ajustarse a una serie de principios: a) uso del territorio y diseño urbano sustentables; b) transporte sustentable a través de la promoción de opciones amigables con el ambiente y eficientes energéticamente; c) protección ambiental de las especies y hábitats existentes y restauración de ecosistemas a través de la creación y mantenimiento de espacios verdes; d) uso de energías renovables y tratamiento adecuado de los residuos generados en el ámbito urbano; e) desarrollo de una actividad económica sustentable que promueva el uso de tecnologías limpias y fuentes renovables de energía, que impulse iniciativas laborales, inmobiliarias y de negocios ecoamigables e implemente una política de impuestos verdes; y f) justicia ambiental y equidad social a través de la protección de la salud pública y el bienestar por medio del manejo equitativo de los recursos naturales (Dizdaroglu, 2015).

La definición de estos principios de sustentabilidad urbana deja en evidencia la necesidad de desarrollar metodologías para medir cada una de las dimensiones del concepto y lograr una unidad de medida computable y comparable para evaluar su cumplimiento. Así, varios autores, instituciones y organismos internacionales han hecho importantes esfuerzos para analizar y clasificar herramientas de evaluación de la sustentabilidad urbana (Mori & Christodoulou, 2012; Hiremath et al., 2013; Ameen et al., 2015).

A nivel agregado, el Índice de Desempeño Ambiental y el Índice de Notre Dame abordan la relación entre medio ambiente y calidad de vida, y mantiene una probada correlación con el Índice de Desarrollo Humano para los países de América Latina. Sin embargo, si el objetivo es analizar los índices a nivel urbano, es necesario alejarse del agregado por países que presentan ambos índices para adaptarlo a la escala local. En este contexto, este trabajo está dirigido a analizar los componentes de cada uno de estos índices y proponer una adaptación que pueda emplearse en el análisis de la sustentabilidad urbana.

En el segundo apartado de este trabajo se presentan algunas nociones generales sobre el concepto de sustentabilidad urbana y se justifica la necesidad de encontrar indicadores adecuados para evaluarla. Luego se describen los dos indicadores que mejor abarcan todos los aspectos de la sustentabilidad urbana y que resultan más fáciles de adaptar. El tercer apartado se ocupa de analizar la situación particular de las ciudades intermedias de países en desarrollo y describe las variables más relevantes que deberían contemplar los índices para evaluar sustentabilidad en dicho ámbito y de manera adecuada. Después, se plantean posibles adaptaciones de los índices en el contexto particular de dichas ciudades, para lo cual se toma como referencia la ciudad de Bahía Blanca, Argentina. Por último, se presentan algunas consideraciones finales y futuras líneas de trabajo.

Indicadores de calidad ambiental

Los indicadores de sustentabilidad en ambientes urbanos pueden definirse como medidas químicas, físicas, biológicas o socioeconómicas que representan adecuadamente los elementos clave de un ecosistema complejo o problema ambiental (Newton et al., 1998). Los esfuerzos por hallar indicadores confiables de sustentabilidad urbana se han concentrado en el desarrollo metodológico de indicadores específicos (Munier, 2011; Shen et al., 2011; Mori y Yamashita, 2015; Phillis et al., 2017), que se adapten a situaciones nacionales o regionales (Van Dijk & Mingshun, 2005; Siche et al., 2008; Michael et al., 2014; Braulio-Gonzalo et al., 2015; Huang et al., 2016), o bien en el diseño de índices a partir de la agregación de otros indicadores más globales que ya han probado cierta robustez metodológica, como el Índice de Desarrollo Humano (UNDP, 1990), el Índice de Sostenibilidad Ambiental (Esty, 2002), los Índices de Vulnerabilidad Ambiental, Política Ambiental o de Ahorro Genuino (Mori & Christodoulou, 2012), y el índice de Sustentabilidad Urbana (Zhang, 2002).

Si bien no existe un consenso generalizado sobre la conveniencia de emplear uno u otro tipo de indicador, es claro que existen diferencias sustanciales entre contextos y que el concepto mismo de sustentabilidad varía entre países y regiones (Braulio-Gonzalo et al., 2015). Esto implica que no todas las herramientas de evaluación de sustentabilidad urbana abarcan todos los aspectos relevantes en la totalidad de los sitios evaluados, por lo que la elección del enfoque dependerá crucialmente de los requerimientos propios de cada región.

Por el contrario, sí existe un consenso generalizado acerca de la necesidad de lograr que los indicadores escogidos para evaluar sustentabilidad urbana sean efectivamente comprendidos y apropiados por los tomadores de decisión en el entorno de cada ciudad, y también por todos los actores sociales involucrados en el planeamiento urbano: arquitectos, ingenieros, planificadores urbanos, desarrolladores inmobiliarios y asociaciones civiles, entre otros. Este consenso responde a la tendencia general de incrementar la presencia de los ciudadanos en la toma de decisiones a nivel local. En los últimos años, la participación de los actores sociales ha adquirido un papel protagónico en todos los programas laterales o multilaterales de cooperación internacional y de agencias no gubernamentales (Van Lindert, 2016).

En el segundo grupo de indicadores mencionado, dos índices de calidad ambiental se han destacado por sobre el resto no sólo por su amplia difusión sino por la completitud de su abordaje: el Índice de rendimiento ambiental (EPI, por sus siglas en inglés) y el Índice de Adaptación Global de Notre Dame (ND-GAIN). Los próximos apartados están destinados a definir y analizar ambos índices, con el fin de sentar las bases para su adaptación a los entornos urbanos de ciudades intermedias de diferente grado de desarrollo económico, de manera que puedan ser aplicados de forma particular.

Environmental Performance Index (EPI)

El Índice de Desempeño Medioambiental (EPI, por su sigla en inglés), es un índice construido por las universidades de Yale y Columbia, en colaboración con la fundación Samuel Family y el Foro Mundial de Economía (World Economic Forum). Su objetivo es facilitar la medición de los esfuerzos de resguardo ambiental que realizan las naciones, dividiendo dichos esfuerzos en dos objetivos de política. El primero es la salud ambiental, que mide amenazas a la salud humana y se relaciona positivamente con el crecimiento económico y la prosperidad. El segundo es la vitalidad de los ecosistemas, que se refiere a los recursos naturales y servicios ecosistémicos y se relaciona con la presión que ejercen la urbanización y la industrialización sobre los sistemas socioecológicos. El EPI mide, principalmente, qué tan cerca se encuentran los países de los objetivos establecidos o, en caso de que no existan objetivos específicos, cómo se desempeñan en comparación con los otros países (Hsu et al., 2014).

Se trata de un índice anidado que agrega indicadores, categorías de política y objetivos para construir un valor único y comparable. Según el informe del Environmental Performance Index (2018), el índice está actualmente compuesto por 24 indicadores sobre 10 problemáticas ambientales:

1. Calidad del aire


2. Agua y saneamiento


3. Metales pesados


4. Biodiversidad y hábitat


5. Bosques


6. Pesquerías


7. Clima y Energía


8. Calidad del agua


9. Recursos hídricos


10. Agricultura

Cada categoría se compone por uno o varios indicadores y se asocia directamente con uno de los dos objetivos establecidos: salud ambiental y vitalidad de los ecosistemas. Esta composición se explica de mejor manera en la figura 1.

La información contenida en el EPI se ajusta a ciertos criterios de inclusión. Para ser considerada en el cómputo del EPI debe ser: a) relevante, es decir, aplicable a la mayoría de los países en la mayoría de las circunstancias; b) orientada al rendimiento, para medir cuestiones ambientales susceptibles de ser modificadas a través de la política ambiental; c) metodológicamente respaldada, ya sea por emplear una metodología ya probada, estar avalada por la comunidad científica o respaldada por una organización internacional; d) verificada; e) completa, temporal y espacialmente, y f) de calidad, contando con información precisa, confiable y válida.

Una vez seleccionados los datos son depurados, estandarizados, para permitir la comparación entre países, transformados para eliminar sesgos y finalmente, reescalados en un continuo de 0 a 100 puntos. Por último, se lleva a cabo la agregación de los datos para alcanzar un valor final. Secuencialmente, los valores de los indicadores son agregados en puntajes para cada categoría y los puntajes de categoría en los puntajes de objetivos de política, para finalmente componer un único valor del EPI. Si bien existen varios métodos de agregación (Munda & Nardo, 2009; Munda, 2012), este indicador pierde sofisticación en pos de un mayor nivel de transparencia, tomando para cada nivel un promedio aritmético simple.

El puntaje final del índice se compone de los resultados de los indicadores asociados a los dos objetivos principales, a los que se les asigna una ponderación en función de la relevancia de cada objetivo. Su propia conformación es a su vez un agregado de variables ponderadas dentro de cada categoría. El peso de cada indicador depende de la importancia que tenga la variable en los objetivos que se marcaron para ese período y de la calidad de los datos obtenidos (Hsu et al., 2013). Para obtener el valor de cada variable, primero se estipula un valor objetivo, con base en los valores ideales para cada variable (determinados en tratados, convenios o acuerdos internacionales). A este valor “ideal” se le otorga el mejor puntaje posible (100) y un valor de 0 a la medición de la variable que más se separe del objetivo, obteniendo un “rango internacional” entre el valor objetivo y los peores valores obtenidos. Así, el valor final del índice se basa en un sistema de puntuación y comparación entre los países: se asigna un puntaje a cada país, donde 100 significa un desempeño medioambiental óptimo (según los parámetros considerados del período). Con base en estos puntajes se establece un ranking con los países evaluados (Hsu et al., 2013). Para obtener los puntajes de los países para cada indicador, se utiliza la siguiente fórmula:

donde X es el valor de un país, es el valor objetivo del mejor rendimiento y X es el valor objetivo del peor rendimiento.

El EPI emplea objetivos para identificar el mejor y peor rendimiento para cada indicador. Dichos objetivos deben ajustarse a ciertos criterios que básicamente son: a) tener elevado rendimiento en función de los acuerdos internacionales, tratados o instituciones, como la Organización Mundial de la Salud. Si no existe nada establecido en ese orden, entonces, b) un elevado rendimiento en función de la recomendación de expertos. Si no existen dichas recomendaciones, entonces, c) los datos ubicados en los percentiles 95 a 99 de la distribución. Este último criterio es empleado para seleccionar los valores objetivos de los peores rendimientos, ubicados entre los percentiles 1 a 5 de la distribución de los datos subyacentes.

Computado de esta manera, el EPI cambia, en cada período, no sólo la incidencia de cada variable en la formación final del indicador, sino también los parámetros de medición y valorización de cada variable. Esto puede ser sumamente ventajoso debido a que el índice se actualiza continuamente, innovando sus variables y sus objetivos de medición para no volverse obsoleto a mediano plazo, y usarse en la aplicación de políticas, multas o acuerdos internacionales. Sin embargo, los cambios constantes de ponderación de variables y de valorización del rango de puntuación hacen dudar de la eficiencia del índice para ser analizad0 en series temporales, resultando más robusto para los análisis de corte transversal. Otra de las principales críticas sobre este índice, se debe a la poca claridad con la que se especifica el cómputo del valor final y a la importancia que se asigna a cada variable en dicho valor.

Notre Dame Globxal Adaptation Index (ND-GAIN)

El Índice de Adaptación Global de Notre Dame (ND-GAIN) es un índice de utilización abierta que busca mostrar qué países están más expuestos a los impactos negativos del cambio climático y su grado de vulnerabilidad actual ante eventuales catástrofes naturales, como inundaciones, sequías, ciclones, etc. Además, analiza el estado de preparación que poseen los países tanto en sus sectores privados como públicos (Chen et al., 2015). La creación del índice utiliza 45 indicadores y mide 178 países desde 1995.

Frente a la variabilidad climática, algunos países, ya sea por la localización geográfica o por condiciones socioeconómicas, son más vulnerables que otros. El índice busca analizar no sólo vulnerabilidad, sino también factores socioeconómicos y políticos que afectan la posibilidad de sobrellevar catástrofes asociadas a cambios climáticos (London et al., 2015).

El ND-GAIN se compone de dos indicadores: vulnerabilidad (vulnerability) y preparación (readiness). Cada uno se compone de un conjunto de variables que se detallan en la figura 2:

La variable preparación se conforma por 3 categorías: preparación económica, social y gubernamental, que a su vez son medidas por otras variables (tabla 1). En general, la preparación mide la capacidad de un país de aplicar inversiones económicas y convertirlas en acciones adaptativas: preparación económica, que evalúa el entorno empresarial de un país para aceptar y aplicar la inversión de la adaptación (creación de nuevas empresas sustentables); la preparación gubernamental, que es la fortaleza institucional para mejorar y facilitar el surgimiento de las economías mencionadas; y preparación social, que analiza los factores del desarrollo social que contribuyen a dicho surgimiento.

Tabla 1. Composición del indicador Preparación (readiness)

Componente	Indicador
Preparación económica	Capacidad para comenzar negocios (un solo indicador que considera los siguientes “sub-indicadores”)
	Comienzo del negocio	Manejo de permisos de construcción	Obtención de electricidad	Registro de la propiedad
	Obtención de crédito	Protección de los inversores	Pago de impuestos	Comercio internacional
	Cumplimiento de contratos		Soluciones ante la insolvencia
Preparación gubernamental	Estabilidad política y no violencia	Control de corrupción	Supremacía de la ley	Calidad regulatoria
Preparación social	Inequidad social	Infraestructuras abocadas a las TIC	Educación	Innovación

Fuente: London et al. (2015).

La vulnerabilidad tiene en consideración seis factores: alimentos, acceso a agua potable, salud, servicios ecosistémicos, hábitat e infraestructura. Cada uno considera diferentes indicadores y su formación está indicada en la tabla 2. Busca medir la exposición, sensibilidad y capacidad adaptativa del país frente a los impactos del cambio climático.

La exposición estudia en qué grado el sistema está expuesto al cambio climático desde una perspectiva biofísica, mientras que la sensibilidad busca percibir en qué medida un país es afectado por la exposición al cambio climático. Fundamentalmente, se refiere a las amenazas a las que la población está expuesta. Finalmente, la capacidad adaptativa mide la disponibilidad de recursos sociales de adaptación de la sociedad para reducir la exposición y la sensibilidad. En algunos casos, estas capacidades reflejan soluciones a los riesgos climáticos y, en otros, la habilidad del país de renovar los procesos actuales de manera de hacerlos sustentables y adecuarse a las necesidades de cada sector (ND-GAIN, 2014).

De igual forma que en el EPI, en el ND-GAIN se plantean valores ideales (objetivos), en donde el país con mejor puntuación es el de mayor preparación (puntaje más cercano a 1) y menor vulnerabilidad (puntaje más cercano a 0). También se especifican las brechas de peor desempeño para definir los países con un rendimiento excepcionalmente bajo en alguna variable. De esta manera, se establecen los puntos mínimos y máximos de cada indicador, y se otorga el puntaje correspondiente dependiendo de la distancia a los puntos. Si existiese un estatus ideal para determinado indicador, el índice toma esa meta como punto de referencia y no al país con mejor puntuación. Así, por ejemplo, en el caso de la población que habita en barrios marginales (indicador correspondiente a la sensibilidad en Salud), el mejor puntaje será 0 (por la regla recién mencionada) y el peor puntaje será establecido por el país con mayor población viviendo en condiciones de marginalidad (London et al., 2015).

Tabla 2. Composición del indicador Vulnerabilidad (vulnerability

Sector	Exposición	Sensibilidad	Capacidad adaptativa
Comida	Cambios proyectados en los rendimientos del cereal	Dependencia a la importación de alimentos	Capacidad agrícola (fertilización, irrigación, pesticidas, uso maquinaria)
	Cambio proyectado en el crecimiento poblacional	Población rural	Desnutrición infantil
Agua	Cambio proyectado en el escurrimiento anual de las capas subterráneas	Tasa de extracción de agua dulce	Acceso a agua confiable
	Cambio proyectado la recarga anual de las capas subterráneas	Grado de dependencia al agua	Capacidad de las presas
Salud	Cambio proyectado en el riesgo a la malaria	Población que habita en barrios marginales	Plantel médico (médicos, enfermeros, parteras)
	Cambio proyectado en las muertes provocadas por enfermedades causadas por el cambio climático	Dependencia a servicios de salud externos	Acceso a instalaciones médicas de calidad
Servicios ecosistémicos	Cambios proyectados en la distribución de los biomas	Dependencia a la explotación de recursos naturales	Biomas protegidos
	Cambios proyectados en los biomas marinos	Huella ecológica	Adhesión a convenios internacionales ambientales
Hábitat humano	Cambio proyectado en peligro a las olas de calor	Concentración urbana	Calidad del comercio y la infraestructura relacionada con el transporte
	Cambio proyectado en peligro a las inundaciones	Relación de dependencia a los grupos etarios	Caminos pavimentados
Infraestructura	Cambio proyectado en la generación de energía hidroeléctrica	Dependencia a la energía importada	Acceso a la electricidad
	Cambio proyectado en el impacto del aumento en el nivel del mar	Población viviendo a menos de 5 metros sobre el nivel del mar	Preparación ante desastres

Fuente: London et al. (2015).

El puntaje permite ordenar a las regiones (países) en una matriz de desempeño (figura 3), formada por cuatro cuadrantes que relacionan ambas variables (vulnerabilidad y preparación). La división de los cuadrantes está dada por el valor de la mediana de cada indicador para el período considerado.

Evaluación de sustentabilidad ambiental en ciudades intermedias

Las ciudades intermedias, habitualmente así definidas en atención al tamaño de su población y la superficie edificada, comparten otro rasgo común relacionado con su dependencia directa de las actividades comerciales que desarrollan (Bolay & Rabinovich, 2004). Este rasgo es útil para comprender mejor su especificidad y su posición relativa en el intercambio demográfico, económico y político que tiene lugar en los países en desarrollo. Las ciudades intermedias suelen estar bien integradas con el ámbito rural y juegan un importante rol en la interacción entre éste y el ámbito urbano, estableciendo en general un vínculo fuerte y estable con su hinterland (Tacoli, 1998).

Por otra parte, la localización territorial de las ciudades intermedias determina su función dentro de la región, y el rol que juegan en la articulación de espacios territoriales (Berdegué et al., 2015), y a lo largo de otras aglomeraciones de la red urbana (Bolay & Rabinovich, 2004). Dependiendo de su localización, integración espacial, estructuras sociales y económicas, la relación con otras ciudades, y también las características particulares del proceso de urbanización en cada país o región, las ciudades intermedias pueden reflejar realidades locales o regionales muy diferentes.

Es esta diversidad la que constituye un primer obstáculo para la aplicación de índices globales, como el EPI o el ND-GAIN, para evaluar la sustentabilidad del entorno urbano, ya que la selección de variables e indicadores que es válida para los casos de algunas ciudades intermedias puede no serlo en absoluto en otros, lo que hace difícil la comparación del rendimiento ambiental a través de dichos índices.

A su vez, el elevado grado de desigualdad en la distribución del ingreso verificado en economías en desarrollo, en general, y en América Latina, en particular, contribuye a la aparición de lo que Bolay y Rabinovich (2004) llaman las “enfermedades típicas” de las grandes metrópolis, en el ámbito de ciudades intermedias: elevada densidad poblacional y de edificación, segregación y violencia social, explotación económica y pobreza, asentamientos precarios y contaminación.

En el caso de América Latina, tres cuartas partes de la población vive en el ámbito urbano y la mitad de dicha población reside en ciudades de menos de 100.000 habitantes (Celade, 2008). En total, el 75,3% de la población de América Latina es urbana, proyectando un crecimiento de este porcentaje a 82,2%, para el año 2025 (Lattes, 2000). A su vez, las ciudades pequeñas e intermedias de la región están más afectadas por la pobreza, presentando una mayor tasa y una mayor profundidad, incluso en países con grandes metrópolis como Brasil o México (Berdegué et al, 2015). Las ciudades intermedias latinoamericanas son ámbitos estrechamente conectados con el interior rural y sujetas, a su vez, a una fuerte presión sobre sus recursos, por los fenómenos propios de las grandes urbes.

La evaluación de la sustentabilidad urbana debería ser capaz de reconocer, en su cómputo, el grado de desigualdad que se registra en este tipo de poblaciones, de manera que se puedan incorporar dualidades intraciudad a unos indicadores que, hasta el momento, ostentan un carácter mucho más general.

El análisis individual de los dos índices seleccionados indica que ambos son susceptibles de modificar para que la evaluación de sustentabilidad urbana sea más precisa y se ajuste a las condiciones particulares de cada ciudad e incluso, de diferentes sectores dentro del mismo espacio urbano, tal como lo requieren las dualidades observadas en las ciudades intermedias de América Latina.

En el cómputo del EPI, se sugieren modificaciones en los indicadores relacionados con ambos objetivos de política. La consideración de estas diferencias en el cómputo claramente arrojaría valores totalmente diferentes para sectores dispares dentro de una misma ciudad. Desde la perspectiva opuesta, puede generarse una pérdida de información valiosa en el proceso de agregación. Para el objetivo de salud ambiental, se sugiere:

• Contemplar la posibilidad de establecer valores diferentes para los indicadores de exceso de material particulado, dentro de una misma ciudad, ya que la cercanía de algunos habitantes a fuentes puntuales de contaminación, implican un mayor grado de exposición. Esos habitantes son los más vulnerables y no tienen la posibilidad de desplazarse para evitar o minimizar dicho impacto.


• Contemplar la posibilidad de establecer valores diferentes para los indicadores relacionados con sanidad y acceso al agua potable, dentro de una misma ciudad. En este aspecto no todos los sectores de una misma ciudad están en igualdad de condiciones; hay diferencias en el acceso a la red de agua potable o a la red de aguas servidas. Esta brecha se amplía a medida que las ciudades crecen, incrementándose los asentamientos en la periferia y multiplicando la población que no accede a dichos servicios.

Para el objetivo de vitalidad de los ecosistemas, se espera que las diferencias intraciudad sean menores, toda vez que aborda temas de carácter más amplio que casi nunca pueden ajustarse a condiciones particulares de un sector dentro del entorno urbano. Por tal razón, se sugiere:

• Contemplar la posibilidad de establecer valores diferentes para los indicadores relacionados con el tratamiento de aguas residuales, dentro de una misma ciudad, ya que en el caso de que no sean tratadas, el impacto será más directo sobre la población asentada en las cercanías del destino final del agua, afectando su situación general de salud.

Para el caso del ND-GAIN, sus creadores reconocen la necesidad de plantear una modificación de algunos aspectos particulares del análisis urbano (Chen et al. 2016). El propósito es identificar los riesgos climáticos y las opciones que tienen las ciudades para enfrentar ese marco ambiental variable. La pregunta gira en torno a cuáles son las capacidades de las urbes para reducir sus pérdidas por eventos climáticos, y la respuesta será condicionante para establecer políticas específicas de mitigación y adaptación.

La necesidad de información se focaliza entonces en variables relacionadas con la infraestructura (estado, necesidades, riesgos), el uso de la tierra (distribución, topología), el manejo de recursos hídricos, el transporte (accesibilidad, existencia) y otras características demográficas. En este contexto, Chen et al. (2016) proponen un índice urbano, el Urban Adaptation Assessment (UAA), conformado por tres componentes que tienen por objetivo medir la adaptabilidad de las ciudades:

1. Riesgo ante el cambio climático. Es una función que depende de la variabilidad climática, la exposición y la vulnerabilidad del sistema social.


2. Preparación. Mide la capacidad de realizar inversiones adaptativas o hacer más eficientes las existentes (características de gobierno y gobernanza).


3. Vida y subsistencia. Son los impactos sobre la ciudad en términos de vida (daños o muertes) o subsistencia (daños a la propiedad).

El UAA busca incorporar los aspectos que hacen particular a cada entorno urbano y que afectan su vulnerabilidad ante las amenazas climáticas y su capacidad de implementar acciones de adaptación. En este punto, la opinión de expertos se vuelve un insumo fundamental para determinar, de manera iterativa, cuál es la lista de indicadores más adecuada para evaluar vulnerabilidad y capacidad de adaptación en cada contexto (Chen et al., 2016).

Lineamientos para una aproximación numérica en un entorno urbano particular

Bahía Blanca es una ciudad intermedia de la Provincia de Buenos Aires, Argentina, que puede ser útil a los fines de validar una propuesta de adaptación de índices al entorno urbano. Se encuentra ubicada al sur de la Provincia de Buenos Aires y su actividad económica se centra en la industria manufacturera y en el comercio; para 2013 la primera representaba el 32% del PIB de la ciudad, y el comercio contribuía con 17.6%. En estos sectores sobresalen un puerto marítimo de granos y un polo petroquímico, que para el 2013 generaba el 24% del total del ingreso total de la ciudad (Calle Espinosa et al., 2017).

Es una de las ciudades con mayor densidad poblacional del sur de Argentina, concentrando 301.000 personas (INDEC, 2012), de acuerdo con el último censo realizado en Argentina. De esta forma es una ciudad intermedia, de acuerdo con las características anteriormente descritas. Si bien las ciudades intermedias, en oposición a las grandes urbes, pueden desempeñar un rol importante en la reducción de la pobreza, Bahía Blanca exhibe frecuentemente un desempeño preocupante en varios indicadores socioeconómicos clave. Por ejemplo, la tasa de desocupación del aglomerado Bahía Blanca-Cerri ha estado, desde 2003 al 2017, entre dos y tres puntos porcentuales por encima de la tasa de desocupación del total de aglomerados de menos de 500.000 habitantes (Santos, 2018).

Estas características plantean una distribución espacial específica que, junto al proceso de crecimiento, ha dado lugar a la expansión periférica y densificación del centro, a la creación de nuevas zonas residenciales, y a la extensión de los asentamientos ilegales en territorios de baja calidad ambiental. Pérez (2007) caracteriza el proceso de desarrollo urbano en Bahía Blanca como de generación de una “ciudad dual”, donde la fragmentación de los espacios urbanos se entiende como una condición negativa para la integración social (Calle Espinosa et al., 2017). La expansión urbana en Bahía Blanca ha estado marcada por el uso ineficiente de la tierra que ha sido ocupada de manera desigual; algunas áreas residenciales no tienen infraestructura de servicios públicos, ni vías de acceso adecuadas, provocando una caída en el valor de la tierra.

De los datos del censo de 2010, se puede decir que los hogares de Bahía Blanca con al menos una necesidad básica insatisfecha están situados en los lados sur y oeste de la ciudad, mientras que los hogares sin privaciones están situadas al norte y al centro de la ciudad. En cuanto a los diferentes tipos de pobreza, se puede decir que los hogares con pobreza de recursos actuales se ubican en la periferia, con excepción del eje sur (ferrocarril-puerto). Por último, los hogares con pobreza patrimonial están al este y en la periferia oeste (Calle Espinosa et al., 2017).

Con base en estas características, el propósito del cálculo de ambos índices para Bahía Blanca, y la posibilidad de desglose intraciudad, corresponde a un objetivo más amplio que es el de verificar la hipótesis de que las condiciones ambientales profundizan la pobreza. Por lo tanto, las políticas ambientales de prevención, mitigación y remediación deben ser diferenciales por ciudad e intraciudad. Calle Espinosa et al. (2016, 2017) analizan para el caso de Bahía Blanca cómo un incremento poblacional que supera cierto nivel relativo de recursos puede provocar, entre otros efectos, la ocupación de zonas medioambientalmente peligrosas. Este trabajo, realizado para analizar el destino de los migrantes, señala como principal conclusión la existencia de slums con fuertes diferencias económicas, sociales y ambientales, subrayándose en este último caso la problemática de ocupación de tierras inundables, cercanas a basureros o cercanas a zonas industriales de calidad ambiental degradada.

Para el caso concreto de la aplicación de los índices para Bahía Blanca, no se cuenta con datos primarios que reflejen la totalidad de las variables incluidas, por lo que el UAA podría ser analizado sólo con datos secundarios; se realizan, entonces, algunas consideraciones preliminares para su cálculo, que queda planteado para futuros desarrollos en la medida en que sea posible generar la información necesaria para ello. Las tablas 3 y 4 presentan la información sobre los componentes de riesgo y preparación en el cálculo del UAA, y que está en proceso de ser recopilada para el caso de Bahía Blanca.

Tabla 3. Riesgo para el cálculo de UAA

Azar (ocurrencia de un evento) Áreas inundables Calor extremo Frío extremo	Vulnerabilidad
	Sensibilidad del área	Capacidad de adaptación	Exposición
	Variables sociales obtenibles de la EPH • Muestran una importante dispersión territorial de la población más vulnerable.	Algunos ejemplos: • Acceso a agua con calidad variable según barrios. • Profundas diferenciales de valores, Pérez (2007)	• 180.000 automóviles (1 cada dos personas) • Áreas inundables habitadas por población vulnerable (% desactualizado)

Fuente: elaboración propia.

Tabla 4. Preparación para el cálculo del UAA

Preparación económica	Preparación gobernanzad	Preparación social
Ingreso por residentea	• Número total de corrupción federal pública por distrito • Compromiso ciudadano • Sistema de clasificación comunal	• Porcentaje de la población con menos de 12 años de educación formale • Capacidades de innovación generales* • Porcentaje de adultos que considera que el global se encuentra produciendo daños ahora o dentro de 10 años (*)
Déficit habitacional por residenteb
Preparación para aceptar inversión de a adaptación*
Incentivos impositivos para energías renovablesc

Fuente: adaptado de ND-GAIN (s.f). a. Datos de EPH. La brecha de ingresos en BBC —diferencia entre los ingresos per cápita promedio del decil 10 y el 1— fue de 21 veces, en tanto que de los 2.783,81 millones de pesos generados por el trabajo y el capital de los bahienses, el 30,1% (unos $ 839,18 millones) se quedó en el 10% de la población local con la mayor escala de ingreso per cápita familiar, al tiempo que apenas el 1,4% se concentró en el 10% con la más baja b. Se calcula en unas 22.000 unidades para Bahía Blanca y los distritos cercanos c. No se presentan d. Algunos datos extrapolables en: https://www.bahia.gob.ar/transparencia/ d. Datos en elaboración. Gran dispersión de los logros educativos entre la escuela pública y privada. Se sugiere realizar una ponderación: https://www.argentina.gob.ar/educacion/conocelosresultadosaprender2016 * Sin datos

Si bien esta primera aproximación no es en absoluto suficiente para desarrollar el análisis empírico de la adaptación de los índices, sí permite visualizar una fuerte heterogeneidad, con un alto grado de territorialidad, en la ciudad bajo análisis. El próximo paso es el completar los datos faltantes, a través de encuestas propias, y llevar adelante el análisis empírico de la propuesta. El proyecto Unidad Ejecutora (PUE) del Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur (UNS–CONICET), planea la realización de una encuesta de amplio alcance para recabar la información necesaria para este cálculo, que constituirá una nueva instancia en el marco de esta investigación.

Comentarios finales

En los últimos años, el desarrollo de los indicadores para evaluar la sustentabilidad ambiental, ha dejado en evidencia dos cuestiones fundamentales para tener en cuenta en cualquier estrategia de política ambiental, en general, y de política climática, en particular.

La primera es la necesidad de incorporar una amplia gama de actores sociales a la formulación e implementación de las estrategias de manejo. El reconocimiento del rol que estos nuevos actores tienen en la implementación de las políticas sobre la calidad ambiental ha implicado una fuerte incorporación de los mismos en la toma de decisiones en todos los niveles, lo que le confiere a las políticas un carácter marcadamente participativo.

La segunda cuestión es la necesidad de adaptar los índices de sustentabilidad ambiental y vulnerabilidad a cada contexto urbano, en particular, para captar de la manera más precisa posible los efectos de las amenazas ambientales con mayor probabilidad de ocurrencia en cada entorno urbano. Aquí la vulnerabilidad es función no sólo de las predicciones y del acervo de adaptación, sino de la fortaleza del sistema de gobernanza para actuar, en caso de que los impactos de un evento superen los límites estimados.

La propuesta de este trabajo es un primer paso para poner en contexto la problemática de la evaluación de la vulnerabilidad urbana, en contextos urbanos determinados, y en particular, dar el puntapié inicial para el desarrollo de dicha evaluación para la ciudad intermedia de Bahía Blanca. Nuestros resultados permitirían extrapolar este análisis a un amplio conjunto de ciudades intermedias latinoamericanas que comparten características urbanísticas, geográficas, climáticas y socio-económicas con este enclave urbano de la Argentina. Por otra parte, y como resultado esperable de esta línea de investigación, se plantea la posibilidad de adaptar y aplicar los índices en barrios específicos de la ciudad, con el fin de testear la hipótesis de dualismos en el desarrollo sostenible dentro de una misma urbe.

Notas

¹ El presente trabajo fue realizado en el marco de los proyectos, Unidad Ejecutora IIESS (PUE: 22920160100069CO); inclusión social sostenible; innovaciones y políticas públicas en perspectiva regional (financiado por CONICET, Argentina), y PGI; desempeño económico sostenible, desigualdad y decisiones intertemporales: análisis teórico-empírico (financiado por SCyT, UNS, Argentina).

Referencias

• Ameen, R. F. M., Mourshed, M., & Li, H. (2015). A critical review of environmental assessment tools for sustainable urban design. Environmental Impact Assessment Review, 55, 110-125. https://doi.org/10.1016/j.eiar.2015.07.006


• Berdegué, J. A., Carriazo, F., Jara, B., Modrego, F., & Soloaga, I. (2015). Cities, territories, and inclusive growth: Unraveling urban–rural linkages in Chile, Colombia, and Mexico. World Development, 73, 56-71. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2014.12.013


• Bolay, J. C., & Rabinovich, A. (2004). Intermediate cities in Latin America risk and opportunities of coherent urban development. Cities, 21(5), 407-421. https://doi.org/10.1016/j.cities.2004.07.007


• Braulio-Gonzalo, M., Bovea, M. D., & Ruá, M. J. (2015). Sustainability on the urban scale: Proposal of a structure of indicators for the Spanish context. Environmental Impact Assessment Review, 53, 16-30. https://doi.org/10.1016/j.eiar.2015.03.002


• Calle Espinosa C., London S., & Pérez S. M. (2016). Relaciones entre pobreza y migración en Bahía Blanca. ANALES de la LI Reunión Anual de la Asociación Argentina de Economía Política (AAEP), noviembre.


• Calle Espinosa, C., Pérez, S., & London, S. (2017). Pobreza y migración en una ciudad portuaria. V Cátedra de Economía del Caribe, Universidad del Norte (Barranquilla, Colombia), 1 y 2 de noviembre.


• Celade (Centro Latinoamericano y Caribeño de Demografía). (2008). América Latina: Urbanización y evolución de la población urbana 1950-2000 (Boletín Demográfico). Santiago de Chile: Cepal.


• Chen, C., Noble, I., Hellmann, J., Coffee, J., Murillo, M., & Chawla, N. (2015). University of Notre Dame Global Adaptation Index Country Index Technical Report (Release November 2015). Recuperado de https://gain.nd.edu/assets/254377/nd_gain_technical_document_2015.pdf


• Chen, C., Doherty, M., Coffee, J., Wong, T., & Hellmann, J. (2016) Measuring the adaptation gap: A framework for evaluating climate hazards and opportunities in urban areas. Environmental Science and Policy, 66(1), 403-419. https://doi.org/10.1016/j.envsci.2016.05.007


• Dizdaroglu, D. (2015). Developing micro-level urban ecosystem indicators for sustainability assessment. Environmental Impact Assessment Review, 54, 119-124. https://doi.org/10.1016/j.eiar.2015.06.004


• Environmental Performance Index. (2018). Methodology. Recuperado de https://epi.envirocenter.yale.edu/


• Esty, D. (2002). Índice de sostenibilidad ambiental 2002. New Haven: Yale Center for Environmental Law and Policy.


• Hiremath, R. B., Balachandra, P., Kumar, B., Bansode, S. S., & Murali, J. (2013). Indicator-based urban sustainability—A review. Energy for sustainable development, 17(6), 555-563. https://doi.org/10.1016/j.esd.2013.08.004


• Huang, L., Yan, L., & Wu, J. (2016). Assessing urban sustainability of Chinese megacities: 35 years after the economic reform and open-door policy. Landscape and Urban Planning, 145, 57-70. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2015.09.005


• Hsu, A., Emerson, J., Levy, M., de Sherbinin, A., Johnson, L., Malik, O., & Jaiteh, M. (2014). The 2014 Environmental Performance Index. New Haven: Yale Center for Environmental Law and Policy.


• Hsu, A., Reuben, A., Shindell, D., Sherbinin, A., & Levy, M. (2013). Toward the next generation of air quality monitoring indicators. Atmos. Environ., 80, 561-570. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2013.07.036


• INDEC (Instituto Nacional de Estadística y Censos). (2012). Censo nacional de población, hogares y viviendas 2010 : censo del Bicentenario : resultados definitivos (Serie B, No. 2). Buenos Aires: Instituto Nacional de Estadística y Censos.


• Lattes, A. E. (2000). Población urbana y urbanización en América Latina. II Jornadas Iberoamericanas de Urbanismo sobre las Nuevas Tendencias de la Urbanización en América Latina. Quito: Ecuador.


• London, S., Rojas, M., & Serafini P. (2015). Indicadores medioambientales y Desarrollo: algunas consideraciones. VII Jornadas de la Asociación Argentino-Uruguaya de Economía Ecológica (ASAUEE 2015). Neuquén: Argentina.


• Michael, F. L., Noor, Z. Z., & Figueroa, M. J. (2014). Review of urban sustainability indicators assessment – Case study between Asian countries. Habitat International, 44, 491-500. https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2014.09.006


• Mori, K., & Christodoulou, A. (2012). Review of sustainability indices and indicators: Towards a new City Sustainability Index (CSI). Environmental Impact Assessment Review, 32(1), 94-106. https://doi.org/10.1016/j.eiar.2011.06.001


• Mori, K., & Yamashita, T. (2015). Methodological framework of sustainability assessment in City Sustainability Index (CSI): A concept of constraint and maximisation indicators. Habitat International, 45(1), 10-14. https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2014.06.013


• Munda, G. (2012). Choosing Aggregation Rules for Composite Indicators. Social Indicators Research, 109(3), 337–354. https://doi.org/10.1007/s11205-011-9911-9


• Munda, G., & Nardo, M. (2009). Noncompensatory/nonlinear composite indicators for ranking countries: a defensible setting. Applied Economics, 41(12), 1513–1523. https://doi.org/10.1080/00036840601019364


• Munier, N. (2011). Methodology to select a set of urban sustainability indicators to measure the state of the city, and performance assessment. Ecological Indicators, 11(5), 1020-1026. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2011.01.006


• ND-GAIN (Notre Dame Global Adaptation Initiative). (2014). Release notes. Recuperado de https://gain-new.crc.nd.edu/about/reference


• ND-GAIN (Notre Dame Global Adaptation Initiative). (s.f.). Recuperado de https://gain.nd.edu/


• ND-GAIN (Notre Dame Global Adaptation Initiative). Country Index. (s.f.). https://gain-new.crc.nd.edu/


• Newman, P., & Jennings, I. (2008). Cities as sustainable ecosystems: Principles and Practices. Washington DC: Island Press.


• Newton, P., Flood, J. B., Bhatia, M., Brown, K., Cabelli, S., Gomboso, A., ... Richardson, J. T., & Ritchie, V. (1998). Environmental Indicators for National State of the Environment Reporting: Human Settlements. Canberra: Department of Environment.


• Pérez, S. M. (2007). Desarrollo urbano y desigualdad en Bahía Blanca. Estudios Económicos, 24(48), 57-82.


• Phillis, Y. A., Kouikoglou, V. S., & Verdugo, C. (2017). Urban sustainability assessment and ranking of cities. Computers, Environment and Urban Systems, 64, 254-265. https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2017.03.002


• Santos, M. E. (2018). Informe: Pobreza en Bahía Blanca 2004-2018. Documento de trabajo IIESS (No. 8). Recuperado de https://www.iiess-conicet.gob.ar/images/DDT/Informe_pobreza-_en_BB_2018_DDT_IIESS.pdf


• Siche, J. R., Agostinho, F., Ortega, E., & Romeiro, A. (2008). Sustainability of nations by indices: Comparative study between environmental sustainability index, ecological footprint and the emergy performance indices. Ecological Economics, 66(4), 628-637. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2007.10.023


• Shen, L. Y., Ochoa, J. J., Shah, M. N., & Zhang, X. (2011). The application of urban sustainability indicators–A comparison between various practices. Habitat International, 35(1), 17-29. https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2010.03.006


• Tacoli, C. (1998). Rural-urban interactions: a guide to the literature. Environment and urbanization, 10(1), 147-166. https://doi.org/10.1177/095624789801000105


• UNDP. (1990). Human Development Report 1990. New York: Oxford University Press.


• Van Dijk, M. P., & Mingshun, Z. (2005). Sustainability indices as a tool for urban managers, evidence from four medium-sized Chinese cities. Environmental Impact Assessment Review, 25(6), 667-688. https://doi.org/10.1016/j.eiar.2004.10.001


• Van Lindert, P. (2016). Rethinking urban development in Latin America: A review of changing paradigms and policies. Habitat International, 54(3), 253-264. https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2015.11.017


• Zhang, M. (2002). Measuring urban sustainability in China. Amsterdam: Thela thesis.