Dimensão espacial na análise econômica de pagamento por serviços ambientais : o caminho para a eficácia

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Departamento de Economia, 2019.O Pagamento por Serviços Ambientais (PSA) é um instrumento econômico que se apresenta como uma alternativa de política pública para lidar com a crescente degradação dos ecossistemas. Sob essa perspectiva, o PSA busca incentivar todo aquele que, em virtude de suas práticas de conservação, proteção, manejo e recuperação de ecossistemas, mantém ou incrementa o fornecimento de um serviço ecossistêmico. No entanto, apesar de uma aplicação extensiva do instrumento nas últimas décadas, as evidências de sua eficácia na promoção de conservação de ecossistemas ainda permanecem inconclusivas. Isso ocorre devido à ausência de rigorosas avaliações de impacto e ao fato de que, em muitos casos, os pagamentos são realizados para provedores de serviços ambientais que teriam mantido os ecossistemas intactos de qualquer modo, mesmo na ausência de pagamentos, uma vez que as terras apresentam um baixo custo de oportunidade de uso do solo. A literatura recente tem demonstrado que considerar as interações espaciais na paisagem e a heterogeneidade espacial de custos, benefícios e ameaças relacionados ao serviços ecossistêmicos pode ser uma estratégia valiosa para aprimorar o desempenho de programas de PSA ao redor do mundo. Nesse contexto, a presente investigação objetiva compreender como o uso de informações espaciais no desenho e implementação de esquemas de PSA pode contribuir para o aumento da eficácia do instrumento. Para isso, utiliza-se como método de pesquisa uma revisão crítica da literatura específica, com base em artigos publicados em periódicos científicos indexados nas áreas de economia e ecologia relacionados ao tema. Os resultados apontam para uma série de recomendações específicas de desenho e implementação dos programas, visando uma aplicação mais eficaz dos recursos, incluindo: (1) segmentação espacial; (2) diferenciação de pagamento; (3) monitoramento da condicionalidade; e (4) bônus de aglomeração. Embora haja trade-offs entre os custos da informação extra gerada (por exemplo, dados biofísicos, econômicos e sociais) e resultados mais eficazes, a simplificação excessiva do mecanismo de PSA pode resultar em baixo custo-benefício e induzir a erros no processo de tomada de decisão. Ainda, evidências empíricas mostram que os benefícios gerados pelo uso das informações adicionais superam os custos da implementação dessas estratégias. Os principais desafios para maximizar a relação custo-eficácia do PSA por meio da análise espacial incluem a falta de dados, incertezas, percepções de justiça e trade-offs associados à eficácia e equidade. Ainda, considerar o contexto econômico, social e as especificidades ecológicas locais é essencial para escolher o desenho do programa de PSA mais adequado para obter o máximo impacto na conservação. A coleta de dados ecológicos e econômicos de monitoramento dos programas pode favorecer o acompanhamento dos resultados das ações de conservação e permitir ajustes ao longo do tempo que se adequem a cada realidade local. Por fim, deve-se dar ênfase ao processo de desenho de políticas, para entender em que condições o PSA pode contribuir significativamente para a conservação dos ecossistemas, como uma opção dentre um conjunto diverso de soluções específicas para cada contexto.Payment for Environmental Services (PES) is an economic instrument that consists on a public policy alternative to deal with the increasing degradation of ecosystems. From this perspective, the PSA seeks to encourage anyone who, through its ecosystem conservation, protection, management, and restoration practices, maintains or enhances the provision of an ecosystem service. However, despite widespread application of the instrument in recent decades, evidence of its effectiveness in promoting ecosystem conservation still remains inconclusive. This is due to the lack of rigorous impact assessments and the fact that, in many cases, payments are made to environmental service providers who would have kept ecosystems intact anyway, even in the absence of payments, due to low opportunity costs of land use. Recent literature has shown that considering spatial interactions in the landscape and the spatial heterogeneity of costs, benefits, and threats related to ecosystem services can be a valuable strategy for enhancing the performance of PES programs around the world. In this context, the present investigation aims to understand how the use of spatial information in the design and implementation of PES schemes can contribute to increase the effectiveness of the instrument. A critical review of the specific literature was conducted, based on articles published in indexed scientific journals in the economics and ecology related areas. The main program design and implementation recommendations for more effective application of resources include: (1) spatial targeting; (2) payment differentiation; (3) monitoring conditionality; and (4) agglomeration bonus. While there are trade-offs between the costs of extra information generated (e.g. biophysical, economic and social data) and more effective outcomes, over-simplification of the PES mechanism can be ineffective and lead to errors in the decision making process. Moreover, empirical evidence shows that the benefits generated by using additional information outweigh the costs of implementing these strategies. Key challenges in maximizing the cost-effectiveness of PSA through spatial analysis include lack of data, uncertainties, perceptions of fairness, and trade-offs associated with effectiveness and equity. Also, considering the economic, social context, and local ecological specificities is essential to choosing the most appropriate PES program design for maximum conservation impact. The collection of ecological and economic program data can improve the monitoring of conservation actions and allow adjustments over time to suit each local context. Finally, emphasis should be placed on the policy design process to understand under what conditions PES can contribute significantly to ecosystem conservation as an option among a diverse set of context-specific solutions