la sostenibilidad en la planificación territorial: ¿sostenibilidad … · 2017-11-11 · 3.1....
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La sostenibilidad en la planificación territorial:
¿Sostenibilidad débil o sostenibilidad fuerte?
Autores y e-mail de la persona de contacto: Itziar Barinaga-Rementeria Zabaleta ([email protected]) Iker Etxano Gandariasbeitia ([email protected]) Departamentos: Economía Financiera I Economía Aplicada I Universidad: Universidad del País Vasco / Euskal Herriko Unibertsitatea (UPV/EHU) Área Temática: 6. Energía, sostenibilidad, recursos naturales y medio ambiente Resumen: La presente comunicación aborda el debate de la sostenibilidad débil frente a la sostenibilidad fuerte en el ámbito de la planificación territorial. Ambos conceptos se corresponden con paradigmas diametralmente opuestos sobre la sostenibilidad y tanto sus fundamentos de raigambre económica como los análisis comparados desde un punto de vista teórico gozan de una trayectoria contrastada. No obstante, su inclusión en la planificación territorial ha sido una cuestión no suficientemente estudiada pese a su relevancia en el ámbito del desarrollo local y regional. Así, el presente trabajo tiene un doble objetivo: por un lado, tratar de acotar el marco conceptual de debate en torno a la integración de la sostenibilidad en la planificación territorial, incidiendo en su alcance e implicaciones. Por otro lado, desde una perspectiva práctica este trabajo ilustra los elementos más relevantes del debate mediante su aplicación en un caso real de planificación. Este estudio de caso pone de relieve la confrontación que supone de cara al desarrollo local seguir las premisas bien de sostenibilidad débil o bien de sostenibilidad fuerte en la planificación territorial. Palabras Clave: sostenibilidad débil, sostenibilidad fuerte, recursos naturales, planificación territorial, desarrollo local. Clasificación JEL: Q01, Q56, R14
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1. Introducción
En el ámbito de la sostenibilidad, la Economía ha diferenciado entre la sostenibilidad
débil (SD) y la sostenibilidad fuerte (SF). En este sentido hay que señalar que en
Economía se contempla la existencia de diferentes tipos de capital. Por un lado, el
capital natural (CN) representa los recursos naturales (renovables y no renovables), que
se diferencia del capital reproducible (CR), compuesto a su vez por el capital humano
(CH) (conocimiento) y el capital físico (CF) (bienes empleados para producir otros
bienes y servicios)1. Así, desde la perspectiva de la sostenibilidad, un asunto de
importancia es hasta qué punto el CN y el CR son sustitutivos y, en caso de que lo sean,
qué efectos genera en el bienestar de la sociedad y en el medio ambiente. Ello nos
conduce a que los conceptos de SD y SF sean definidos en términos de trade-off, es
decir, del grado de sustitución entre CN y CR.
En línea con la economía neoclásica y de acuerdo con los trabajos pioneros de Solow
(1974), y posteriores de Hartwick (1977), la SD se circunscribe en el paradigma de la
sustituibilidad (Neumayer, 2010). La SF, por el contrario, se encuentra asociada a la
economía ecológica (Daly, 1992), en la que prevalece la no-sustituibilidad. En síntesis,
la SD implica un alto grado de sustitución entre ambos tipos de capital (p.ej., la
construcción de infraestructuras viarias puede compensar el decremento de la calidad
ambiental en términos de bienestar social derivados de su uso) mientras que la SF
supone la no sustitución (p.ej., la pérdida de ciertas especies biológicas no puede ser
reemplazada por el incremento de utilidad derivado del uso de aquellas
infraestructuras).
Este debate generó cierta controversia principalmente durante la década de 1990,
cuando el posicionamiento de la economía neoclásica en favor de la SD fue criticado.
Entre estos argumentos, por un lado, destacó que la SD implica incertidumbre con
respecto al futuro en las preferencias de las generaciones y de la tecnología, lo que le
resta aplicabilidad (Howarth, 1997). Por otro, desde un punto de vista multidisciplinar,
la SD evidencia su desconexión de las ciencias naturales y de los límites biofísicos para
el mantenimiento de la vida (Victor et al., 1998).
1 En ocasiones, al margen del CH y el CF dentro del CR también se consideran el capital intelectual (acumulación de conocimiento y habilidades) y el capital social (instituciones y costumbres).
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Recientemente algunos trabajos de diversas áreas han retomado aquel debate teórico
con una visión más práctica: gestión de pesquerías (Garmendia, Prellezo et al., 2010);
patrimonio urbano (Dalmas et al., 2015); elección de tecnologías (Janeiro y Patel,
2015); restauración de tierras contaminadas (Rosén et al., 2015); infraestructuras
públicas (De Mare et al., 2015). No obstante, su inclusión en la planificación territorial
ha sido una cuestión no suficientemente estudiada pese a su relevancia en el ámbito del
desarrollo local y regional. Así, el presente trabajo tiene un doble objetivo: por un lado,
tratar de acotar el marco conceptual de debate en torno a la integración de la
sostenibilidad en la planificación territorial, incidiendo en su alcance e implicaciones.
Por otro, desde una perspectiva práctica este trabajo ilustra los elementos más relevantes
del debate mediante su aplicación en un caso real de planificación.
2. Integrando la sostenibilidad en la planificación territorial
La sostenibilidad es una cuestión intrínsecamente relacionada con la ordenación y
planificación territorial. Esta es una disciplina que ha de abordarse bajo una visión
sistémica, dado que en el modelo territorial influyen, entre otros, el medio físico y los
usos del suelo, los asentamientos humanos y los canales de relación (Gómez Orea y
Gómez Villarino, 2013). En la conformación del sistema territorial influyen asimismo
los diferentes niveles, jerarquías, principios y escalas en disputa (ibid.). Además, para
que las decisiones adoptadas sean sostenibles deben basarse en análisis
multidimensionales y multiescala, los métodos de evaluación deben ser integrales y
contar además con procesos participativos (Giampietro et al., 2006).
Desde esta visión sistémica y de interdependencia del territorio, la economía ecológica
sostiene que el CN es complementario del CR dado que aquél representa un conjunto de
sistemas complejos, y por tanto, no puede ser percibida como stock de recursos. De
hecho, el CN posee al menos cuatro características que la diferencian del CR (Pelenc y
Ballet, 2015): (i) el CN está caracterizado por su irreversibilidad; (ii) el CN es
multifuncional, por lo que es improbable que el CR actúe como sustituto apropiado de
aquél; (iii) la falta de conocimientos sobre los efectos de la destrucción del CN, por lo
que es conveniente considerar el principio de precaución; y (iv) cuestiones éticas y de
justicia con respecto a las generaciones futuras dado que un incremento de consumo
futuro no es sustituto apropiado de pérdida de CN.
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Estos cuatro argumentos conllevan la defensa de la SF. Esta asunción también supone,
implícitamente, la existencia de un umbral crítico de capital natural (CNC) que, en caso
de traspasar, generaría impactos irreversibles sobre el medio natural. Por ejemplo, la
pérdida de biodiversidad podría hacer que se alcanzaran en algunos casos estos
umbrales, interrumpiendo eventualmente las funciones y servicios ecosistémicos, y
causando colapsos en los mismos (Barbier et al., 1994). Por ello, en la planificación de
las áreas protegidas debe prevalecer el principio de SF, cuyo reto reside en el
sostenimiento del funcionamiento de los ecosistemas y en mantener su resiliencia ante
los cambios que se produzcan (Etxano, 2013).
Más allá de la particularidad que presentan estas áreas, la evaluación de las distintas
alternativas de desarrollo regional y local es determinante en los usos del suelo y por
tanto debe realizarse desde un enfoque territorial. Se ha ampliado y superado la
orientación sectorial hacia una visión territorial más amplia, prestando atención a la
relevancia de los servicios y prestaciones que generan tanto los sectores económicos
como los asentamientos humanos y los ecosistemas así como sus interdependencias.
Bajo esta perspectiva, diferentes ejercicios prácticos han analizado desde diversos
puntos de vista la integración de la sostenibilidad en la planificación territorial. Prato
(2007) propone una metodología para la elección de planes territoriales que combinen
los beneficios socioeconómicos con los costes ambientales del crecimiento regional.
Lamorgese y Geneletti (2015) analizan la aplicación de principios de sostenibilidad en
la evaluación ambiental estratégica de acuerdo con el marco de planificación urbana en
Italia. Desde una escala inferior, Aubry et al. (2012) abordan la relación entre la
multifuncionalidad de la agricultura y la sostenibilidad en el marco de los usos del suelo
en las ciudades.
Se pone de relieve en todo caso que la evaluación de las políticas de ordenación y
planificación territorial necesitan de métodos que trabajen con una visión integradora,
donde múltiples disciplinas (geografía, economía, urbanismo, sociología, etc.) puedan
trabajar de forma común (Gómez Orea, 2007). Asimismo, el valor de la participación de
los agentes sociales relacionados e implicados en zonas objeto de evaluación es
ampliamente reconocido (Ribot, 2002; Pretty, 2003), en especial en la escala local
(Berkers y Davidson-Hunt, 2006, Kok et al., 2007). Por tanto, el estudio y análisis de la
gestión y planificación del territorio y de sus múltiples funciones y objetivos necesitan
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de enfoques interdisciplinares, que abarquen diferentes áreas de conocimiento y
comprendan un proceso social donde el conocimiento de técnicos y especialistas vaya
unido a un extenso proceso participativo (Allende, 2006).
3. De la retórica a la práctica: análisis de un caso de estudio
3.1. Marco metodológico: Evaluación Multi-Criterio Social (EMCS)
La Evaluación Multi-Criterio (EMC) es una metodología de uso común en la
planificación territorial (Gómez Orea y Gómez Villarino, 2013). Enmarcada en esta
familia metodológica, la Evaluación Multi-criterio Social (EMCS) es un instrumento
que cuenta ya con un importante recorrido en la contribución a la toma de decisiones en
contextos socio-ecológicos complejos. La EMCS se caracteriza por introducir una
perspectiva integradora y participativa dirigida a facilitar la búsqueda de soluciones en
situaciones como las relacionadas con la gestión de recursos naturales o la planificación
territorial. Sus fundamentos metodológicos pueden resumirse de la siguiente manera
(Munda, 2004, 2008):
a. La inclusión de la dimensión social al incorporar los múltiples valores legítimos
existentes en la sociedad (inconmensurabilidad social).
b. Uso de diferentes tipos de conocimiento: el conocimiento de los expertos, el de los
gestores públicos y el de los actores sociales.
c. Incorporación de mecanismos de participación.
d. Transparencia. La transparencia en el proceso de evaluación es un elemento esencial
puesto que las asunciones realizadas deben ser claramente explicitadas y conocidas
por todos los participantes en el proceso.
e. Naturaleza transdisciplinar como la existente en los sistemas socio-ecológicos
complejos. La EMCS es apropiada para afrontar la inconmensurabilidad técnica.
f. Integración de los diferentes tipos de información que se disponga. La EMCS es un
método que permite utilizar tanto información cuantitativa como cualitativa gracias
a la teoría de los conjuntos borrosos o fuzzy sets.
g. Las matemáticas como elemento esencial. Las matemáticas juegan un papel
importante ya que la ordenación de las alternativas evaluadas en la Matriz de
Impacto Multi-criterio se deriva de la resolución de un algoritmo.
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La EMCS ha demostrado su utilidad y aplicabilidad en la planificación territorial,
ámbito donde se ha desarrollado en diferentes casos2: Martí et al. (2000) evalúan la
propuesta de ampliación del dominio esquiable en el Pirineo catalán; Vargas (2005)
lleva a cabo una propuesta de ordenación forestal en un área concreta de Colombia,
ámbito en el que entran en conflicto la potenciación ecológica frente a la mejora socio-
económica local; Pearson et al. (2010) abordan la planificación territorial sostenible en
un área periurbana en la que se confrontan el uso agrícola y de actividades al aire libre
frente al uso residencial y comercial; Oikonomou et al. (2011) abordan un conflicto
enraizado entre el desarrollo principalmente urbanístico y turístico en la línea costera
del Golfo de Kalloni (Grecia) y su conservación; y Etxano et al. (2015) evalúan
distintas alternativas de ordenación y manejo de un espacio de la Red Natura 2000.
La EMCS, además, ofrece la posibilidad de realizar análisis ante diferentes grados de
sostenibilidad. Posibilita la evaluación de las alternativas aplicando diferentes grados de
compensación entre los criterios, y permitiendo observar cómo varía la evaluación de
las alternativas, situándolo en el enfoque de la SF o la SD. Permite observar los trade-
offs que se dan entre los criterios, los umbrales a partir de los cuales estos criterios son
decisivos en el resultado así como el efecto de exigir mayor o menor grado de
compensación entre los mismos. La EMCS es por tanto un método de evaluación
adecuado para el estudio de la sostenibilidad en la planificación territorial.
3.2. Caso de estudio: planificación en el municipio de Mutriku
Análisis institucional
El análisis realizado sobre el suelo rural de Mutriku (Gipuzkoa, País Vasco) coincide
con la aprobación del Plan General de Ordenación Urbana (PGOU) de este municipio.
Mutriku es un municipio costero situado al oeste de Gipuzkoa, en el valle de
Debabarrena, de una extensión aproximada de 2.800 hectáreas. Debido a su particular
emplazamiento, con una orografía muy montañosa y valles estrechos, y al no estar en el
eje de las comunicaciones, en este municipio no se dio el importante desarrollo
industrial de otros municipios de la zona. El suelo rural de Mutriku ha mantenido
básicamente el paisaje tradicional de las zonas rurales de media montaña del País
Vasco.
2 Véase Etxano (2015) para una revisión en profundidad de casos reales de aplicación.
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El bosque ocupa gran parte de la superficie del suelo rural de Mutriku, el 75,76% de la
superficie (Inventario Forestal de 2010) habiendo aumentado notablemente las especies
alóctonas en las últimas décadas. Sobresalen los macizos de Izarraitz, Andutz y Arno,
siendo este último Zona de Especial Conservación debido al gran valor de la encina
atlántica que abunda.
Hasta mediados del siglo XX, las zonas rurales de Mutriku mantuvieron una importante
actividad agraria. La industrialización de la zona, con grandes núcleos industriales como
Eibar y Ermua a muy pocos kilómetros, aumentó de manera aún más notable el
abandono de la actividad agraria que se ha dado en las últimas décadas en todo el litoral
cantábrico. Asi, las tierras de cultivo se han reducido de 492 hectáreas cultivadas en
1954 a 55.91 hectáreas en 2012, y la superficie de bosque de coníferas ha ganado lugar.
La actividad agraria se ha reducido notablemente, y la mayoría de las explotaciones son
de agricultores que trabajan de forma mixta en la agricultura y en la industria u otras
actividades laborales. El descenso de la actividad agraria ha supuesto un importante
cambio en el paisaje, donde el caserío tradicional está a punto de desaparecer y con ello
toda una cultura y una forma de vivir, y los bosques, sobre todo los de especies
alóctonas, van ocupando mayores superficies de suelo.
Proceso participativo
Para el diseño de los escenarios con diferentes alternativas de desarrollo y usos del
suelo, así como para decidir qué criterios son significativos para evaluar dichos
escenarios, en primer lugar se identificó a los agentes sociales relacionados con el
medio. Una vez identificados los agentes, y para la definición de los criterios de
evaluación se realizan entrevistas en profundidad donde los agentes dan a conocer las
áreas que consideran importantes en el desarrollo rural así como sus deseos o intereses.
Posteriormente se realizaron dos focus groups, el primero para concretar qué criterios se
utilizarían en la evaluación de las alternativas y el segundo para definir las alternativas
y las características en cuanto a desarrollo y usos del suelo que englobaría cada una de
ellas. La planificación participativa de escenarios es una técnica que ha sido empleada
en numerosos casos para la definición de diferentes alternativas de uso del suelo (ver
p.ej., Carvalho-Ribeiro et al., 2010; Oteros-Rozas et al., 2015).
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Finalmente, y una vez realizada la evaluación de las distintas alternativas, se presento el
resultado del estudio a los agentes participantes, para recoger la opinión de estos e
incluirla en las conclusiones finales.
3.2.1. Los escenarios: alternativas de usos del suelo
Se definen cinco alternativas para el suelo no urbano de Mutriku, y se evalúan según los
criterios establecidos. Cada una de las alternativas propuestas se corresponde con un
modelo de desarrollo rural diferente, y refleja el efecto en su uso del suelo. Estas
alternativas son cartografiadas y reflejadas en mapas mediante SIG, de forma que
además de la evaluación, es posible ver el impacto de los distintos usos del suelo en
cada una de ellas3. La tabla 1 recoge las principales características de cada alternativa y
la tabla 2 resume las variaciones con respecto a los usos del suelo actuales.
Tabla 1. Descripción de cada alternativa
ALTERNATIVA 1: Mantenimiento de las dinámicas actuales (Business as usual) Esta alternativa consiste en suponer que se mantendrán las dinámicas generales de las últimas dos o tres décadas en el medio rural. Prácticamente no se prevén cambios en los usos del suelo, ni modificaciones legislativas ni de planeamiento municipal.
ALTERNATIVA 2.a: Potenciación activa de nuevos modelos de agricultura En este escenario se plantea potenciar y desarrollar explotaciones que sean rentables sin depender de las subvenciones, desarrollando productos y mercados emergentes (productos de calidad, agricultura ecológica, ganadería extensiva, productos locales), potenciando la demanda de los consumidores hacia estos productos a través de la concienciación y favoreciendo los mercados cortos de comercialización.
En esta alternativa se plantea recuperar para el sector primario todas las tierras utilizadas en los años 50 actualmente en desuso. Se trata de 51,9 Ha que actualmente están clasificadas como matorral. En concreto, se plantea iniciar en estos terrenos dos explotaciones de productos ecológicos (4 Ha), dos invernaderos (1 Ha), una nueva explotación de frutales (3 Ha,), una explotación de ovino (22,5 Ha) y otra de vacuno para carne (20 Ha). En relación a la superficie arbolada, se mantienen las políticas y usos actuales.
ALTERNATIVA 2.b: Potenciación máxima de nuevos modelos de agricultura Esta alternativa parte de la alternativa 2.a., pero en este caso se potencia más aún la agricultura y ganadería, añadiendo a las tierras y explotaciones contempladas en la alternativa 2a nuevos terrenos (en concreto 22,5 Ha más) con aptitud agrícola que actualmente son ocupados por plantaciones forestales y que podrían ser utilizados por alguna explotación de ovino (22,5 Ha). Estos terrenos no han sido trasladados a un mapa porque su concreción depende de la disposición de sus dueños y de su potencialidad.
ALTERNATIVA 3.a: Potenciación activa de nuevos modelos agroganaderos y del bosque autóctono en el ZEC Arno Además de la potenciación de nuevos modelos agroganaderos detallada en la alternativa 2a, en el escenario 3.a. se aboga por un cambio de política forestal a favor de una mayor superficie de especies autóctonas en detrimento de las plantaciones (pino radiata, eucalipto). Se plantea la conversión de las 299,9 hectáreas de pino actuales del ZEC de Arno hacia especies autóctonas, para lo cual se articularían nuevas lineas de ayudas financieras a favor de estas especies.
3 Por motivos de espacio no se han incluido los mapas en la presente comunicación, pues sólo es posible albergar archivos de máximo 2 MB.
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ALTERNATIVA 3.b: Potenciación activa de nuevos modelos agroganaderos y del bosque autóctono dentro y fuera del ZEC Arno Al igual que en caso anterior, esta alternativa se basa en la potenciación de nuevos modelos de agricultura y ganadería de la alternativa 2b. Para el sector forestal se propone la conversión de especies alóctonas a especies autóctonas de 377,7 Ha, en concreto las 299,9 hectáreas de pino actuales del ZEC más 77,8 Ha fuera del ZEC que en los años 50 aún conservaban el bosque autóctono
Fuente: elaboración propia.
Tabla 2. Variaciones de cada alternativa respecto a los usos actuales del suelo
A1 A2.a A2.b A3.a A3.b
Agr
icu
ltu
ra y
gan
ader
ía
Continuación de las dinámicas actuales
+ 2 expl ecológicas (4 Ha) + 2 invernaderos (1 Ha) + 1 expl. frutales (3 Ha) + 1 expl ovina (22,5 Ha) + 1 expl bobina carne (20 Ha) - reducción matorral (50,5 Ha)
A 2.a.
+ 1expl ovina (22,5 Ha.)
A 2.a. A 2.a.
Sec
tor
For
esta
l
Continuación de las dinámicas actuales
Usos forestales actuales
- Reducción especies alóctonas (22,5 Ha)
+ Bosque autóctono en ZEC Arno (299,9 Ha) - Bosque alóctono en ZEC Arno (299,9 Ha)
+ Bosque autóctono en todo el municipio (377,7 Ha) - Bosque alóctono en todo el municipio (377,7 Ha)
Fuente: elaboración propia.
3.2.2. Matriz de Impacto Multi-criterio (MIMC)
Para completar la MIMC, es necesario definir el alcance y modo de valoración de los
criterios. Los criterios de la evaluación se definen a través del análisis institucional y el
proceso participativo, y en este caso se seleccionaron seis:
1) Biodiversidad. Valor de las especies, tanto animales como vegetales, por su
cantidad, singularidad o riesgo de desaparición. Depende en gran medida de la
política agraria y forestal. Se valora a través de un índice calculado ad hoc.
2) Paisaje. Paisaje tradicional, donde predominan el caserío y la agricultura tradicional
y los bosques. Elemento importante para el desarrollo de otras actividades como el
turismo o para el ocio. Se valora a través de un índice calculado ad hoc.
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3) Rentas obtenidas en la actividad agraria. Se calculan las rentas obtenidas (sin
subvenciones) en las actividades agrícolas y ganaderas. Valoradas en euros.
4) Coste público. Se calcula el coste por subvenciones que soportan las
administraciones públicas por las actividades agrarias. Valoradas en euros.
5) Consumo de productos locales. Conciencia y hábito de la sociedad de consumir
productos locales. Tanto la demanda como la oferta y los mercados deben ser
adecuados para garantizar el consumo local. Valoración cualitativa.
6) Arraigo a la tierra. Mantener vivas las zonas rurales, y valorar la cultura rural.
Valoración cualitativa.
En la MIMC se muestra la valoración que recibe cada alternativa en cada uno de los
distintos criterios (ver tabla 3). Se ha empleado el método de agregación NAIADE
(Novel Approach to Imprecise Assessment and Decision Environments) debido a sus
cualidades para este tipo de evaluación (Munda, 1995; Joint Research Centre, 1996).
Este método acepta criterios valorados en diferentes unidades de medida, tanto
cuantitativos como cualitativos. Esta es una característica fundamental para realizar
evaluaciones multiescala que analizan de forma simultánea distintas dimensiones de la
realidad. El método de agregación NAIADE realiza las comparaciones de alternativas
por pares, y aplicando un algoritmo matemático ordena las alternativas según su grado
de idoneidad desde la más adecuada hasta la menos adecuada. Además, permite definir
distintos grados de compensación entre las valoraciones de los criterios (ver apartado 4).
Por ejemplo, si una alternativa está muy bien valorada en el criterio Coste público y sin
embargo obtiene mala valoración en criterios ecológicos como biodiversidad o paisaje,
es posible aplicar diferentes grados de compensación entre ellas. NAIADE otorga
además el mismo peso a todos los criterios, es decir, no se consideran más importantes
unas dimensiones que otras.
Tabla 3. Matriz de Impacto Multi-Criterio (MIMC)
DIM
EN
SIO
NE
S
CRITERIOS Unidad
de medida
tendencia
ALTERNATIVAS A 1. A 2.a. A 2.b. A 3.a. A 3.b.
Continuación de
dinámicas actuales
Potenciación activa de
nuevos modelos de agricultura
Potenciación máxima de
nuevos modelos de agricultura
Potenciación activa
agrícola y del bosque autóctono en el ZEC
Arno
Potenciación activa de
agrícola y del bosque
autóctono en todo el
municipio
Eco
log
ico Biodiversidad
Indice Max 426.628 426.680 427.120 440.176 443.677
Paisaje Indice Max 62.814 62.998 63.100 67.295 68.410
10
E
conó
mic
o Rentas agrarias
Euro Max 367.028€ 459.295€ 461.120€ 440.515€ 435.643€
Coste público
Euro Min
379.429€ 416.259€ 426.565€ 561.801€ 599.444€
Soci
al
Consumo local
Cualit. Max Bastante malo
Bastante bueno
Bueno Bastante bueno
Bastante bueno
Arraigo a la tierra
Cualit. Max Medio Alto Alto Bajo Bajo
3.2.3. Resultados
3.2.3.1. Evaluación técnica
NAIADE calcula dos índices, el índice ф+ y el índice ф-, así como la intersección entre
ambos índices, la cual se interpreta como una clasificación de alternativas de más a
menos adecuadas con respecto a los criterios de evaluación utilizados.
Imagen 1. Índices ф+ y ф- y su intersección.
En el caso de Mutriku, las alternativas más favorables en función de los criterios
utilizados resultan ser la 2.b (C en la imagen 1) “Potenciación máxima de nuevos
modelos agroganaderos” y la 3.b (E) “Potenciación activa de nuevos modelos
agroganaderos y del bosque autóctono en todo el municipio”. A continuación, en un
segundo grado de idoneidad se situan la alternativa 2.a (B) “Potenciación activa de
Clasificación de las alternativas Primeras: A2.b y A3.b Segundas: A2.a y A3.a Tercera: A1
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nuevos modelos agroganaderos” y la 3.a (D) “Potenciación activa de nuevos modelos
agroganaderos y del bosque autóctono dentro del ZEC Arno”. Por último, la alternativa
menos favorable es la 1 (A) “Mantenimiento de las dinámicas actuales”.
En las dos alternativas que disfrutan del mayor grado de idoneidad se contempla un
cambio en los usos del suelo. Por una parte, la alternativa 2.b propone formentar un
modelo de agricultura y ganadería innovadora y creadora de empleo (producción
ecológica, invernaderos o ganadería de calidad), lo que provocaría mayor oferta de
productos locales y la pervivencia de la actividad agraria y utilización del suelo rural
con este fin. La alternativa 3.b, en cambio, propone una potenciación activa de nuevos
modelos agraroganaderos así como un cambio en politica forestal, de vertiente más
ecológica al lograr valoraciones elevadas en los criterios de paisaje y biodiversidad.
Según la evaluación realizada no es posible afirmar que ninguna de las dos alternativas
sea más favorable que la otra, dado que ambas están en el grado más alto de la
clasificación y muestran el mismo grado de idoneidad (Joint Research Centre, 1996;
Benetto et al., 2008). El ranking de alternativas nos ofrece además un resultado
inesperado, al indicar que las alternativas 2.b y 3.b son incomparables. Gráficamente, la
imagen 1 (ver C y E en ‘Intersection’) nos muestra que no hay un nexo de unión entre
ambas alternativas aunque ambas se posicionen por encima del resto.
Técnicamente, la incomparabilidad es un caso particular originado por la intersección
entre el preorden de los grados de preferencia (columna +) y los de rechazo (columna
-)4. Esta incomparabilidad reside en la distinta naturaleza de ambas alternativas. 2.b y
3.b comparten ciertos requisitos que hacen que sean consideradas en el mismo conjunto
de alternativas, pero este resultado muestra que, al mismo tiempo, poseen características
de distinta naturaleza.
Para analizar la lógica de este resultado, entre las dos alternativas mejor situadas en la
clasificación, se observa en qué criterios obtiene cada una de ellas mejores valoraciones
respecto a otra alternativa (ver imagen 2). Esta comparativa muestra en que criterios
obtienen mejores y peores valoraciones la alternativa 2.b respecto a la 3.b. La
alternativa 2.b. obtiene mejores valoraciones en los criterios arraigo a la tierra y coste
4 Recordemos que el axioma fundamental de los métodos multicriterio de superación (outranking methods), como es NAIADE, es la comparabilidad parcial, mientras que la incomparabilidad es un caso particular originado por la intersección de los preórdenes, lo que constituye un concepto puramente matemático.
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público; mucho mejor (>>) en arraigo y mejor (>) en coste público. En el criterio
consumo local ofrece una valoración casi igual (=~), y peor (<) y mucho peor (<<) en
biodiversidad y paisaje respectivamente.
Imagen 2. Comparación entre las alternativas 2.b y 3.b por criterios.
En la valoración de estas dos alternativas existen ciertos criterios que actúan como
trade-offs en sentido contrario (ver tabla 4). La alternativa 2.b propone nuevas
explotaciones agrarias que suponen una reactivación del sector agrario, con nuevas
incorporaciones de trabajadores a este sector y un mayor arraigo a las zonas rurales.
Esta alternativa no afecta de forma notable al Coste público que soportan las
administraciones públicas en la actualidad (aumentan algo). La alternativa 3.b. propone
una potenciación importante de los bosques autóctonos en detrimento de las
plantaciones forestales. La potenciación de bosques autóctonos conlleva un mayor coste
público con la política de subvenciones actual y, por tanto, esta alternativa obtiene muy
mala valoración en este criterio. Al comparar la alternativa 2.b. con la situación actual
se da un aumento en el coste público de 47.136€ (426.565€ - 379.429€), y el aumento
que supone la alternativa 3.b. es de 220.015€ (599.444€ - 379.429€).
Por otra parte, los propietarios de las tierras rurales tienen una percepción negativa
sobre la rentabilidad y viabilidad de los bosques autóctonos, y su proliferación
provocaría un descenso en el arraigo a la tierra, al perder los propietarios de la misma
una fuente de rentabilidad y uno de los atractivos para seguir con el caserío. Sin
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embargo, la potenciación de los bosques autóctonos en la alternativa 3.b obtiene en
biodiversidad y paisaje valoraciones mucho mejores que la alternativa 2.b.
Tabla 4. Trade-offs entre las alternativas 2.b y 3.b.
A favor de la alternativa 2.b A favor de la alternativa 3.b
Arraigo a la tierra Coste público (leve aumento)
Biodiversidad Paisaje Arraigo a la tierra Coste público (aumento notable)
3.2.3.2. Evaluación social
Respecto a la evaluación social, a partir de la matriz de equidad se ha logrado mediante
NAIADE el dendograma de coaliciones para un grado de similitud entre los actores
sociales de 0.68, similar a varias investigaciones afines (Garmendia et al., 2010; Etxano
et al., 2015). Tal y como muestra la tabla 5, los resultados de este análisis permiten
concluir que existen tres coaliciones principales. Por un lado, la coalición de los dos
sindicatos acepta como alternativa más deseable la 2.b y la menos deseable la
alternativa 1. La segunda coalición, formada por la visión economicista de la Diputación
Foral de Gipuzkoa (DFG) y los agricultores tradicionales, prioriza la alternativa 2.a,
siendo para ellos la alternativa 3.b la menos deseable. Y por último, la visión ecologista
de la DFG, el ayuntamiento de Mutriku, los agricultores innovadores, los grupos
ecologistas y de tiempo libre, y los agentes de desarrollo rural conforman la tercera
coalición y coinciden en que la alternativa 3.b es la más deseable, mientras que la
alternativa 1 es la menos preferida (tabla 5).
Tabla 5. Coaliciones de actores
Grado de preferencia
Coaliciones de actores Sindicato EHNE Sindicato ENBA
Diputación Foral de Gipuzkoa – Visión economicista Agricultores tradicionales y sus asociaciones
Diputacion Foral de Gipuzkoa – Visión ecologista Ayuntamiento de Mutriku Debemen, OCA, Geoparke, HAZI Agricultores innovadores Grupos ecologistas Grupos de tiempo libre
Gra
do d
e pr
efer
enci
a
Mayor A 2.b A 2.a A 3.b A 2.a A 2.b A 3.a A 3.a A 1 A 2.b A 3.b A 3.a A 2.a Menor A 1 A 3.b A 1
14
No obstante, la alternativa 2.b se sitúa entre las más deseadas para las tres coaliciones
de actores. Para la coalición de los dos sindicatos, es la más deseada; para la coalición
conformada por la DFG (visión economicista) y los agricultores tradicionales y sus
asociaciones, es la segunda opción preferida; y para la coalición del resto de actores es
la tercera alternativa más deseada.
4. Análisis de sensibilidad
A través del análisis de sensibilidad se puede valorar la robustez del modelo. Se
introducen modificaciones en las condiciones o parámetros iniciales del modelo y se
observa el efecto de dichas variaciones en el ranking final. Si el resultado no se ve
modificado de forma importante, se puede asegurar que el modelo es robusto y por tanto
capaz de responder ante situaciones de incertidumbre, como lo es el sistema socio-
ecológico objeto de estudio, donde puede haber variaciones inesperadas (actuaciones
subvencionables, emprendimiento rural, política forestal, etc.).
Las variaciones de los parámetros del modelo inciden asimismo en la consideración de
la SD y SF en la medida en que inciden en la compensación o no del modelo. La
revisión de la literatura efectuada sugiere que hay tres modos principales de llevar a
cabo el análisis de sensibilidad mediante NAIADE, al variar: (i) el grado de
compensación entre criterios; (ii) la diferencia mínima exigida para la consideración o
no de criterios en la agregación; (iii) los umbrales de preferencia e indiferencia entre las
valoraciones para la comparación entre alternativas. Los parámetros modificados en la
mayoría de los trabajos empíricos (Caravallo y Ciraolo, 2005; Benetto et al., 2008;
Shmelev y Rodríguez-Labajos, 2009; Garmendia et al., 2010; Monterroso, 2011; López,
2014; Etxano et al., 2015) son el parámetro γ, índice de compensación, y el parámetro
α, índice de credibilidad.
i) Variaciones del parámetro γ (índice de compensación)
Se observa el comportamiento del modelo frente a diferentes grados de compensación
en la agregación, y por tanto si se sitúa en el paradigma de la SD o SF. La
compensación supone que las valoraciones positivas obtenidas en ciertos criterios
puedan ser compensadas con valoraciones negativas obtenidas en otros criterios. Este
parámetro obtiene valores entre 0 y 1. Un bajo valor de γ indica un bajo grado de
compensación y por tanto que las valoraciones negativas no sean compensadas con
valoraciones positivas obtenidas en otros criterios, situándose en el paradigma de la SF.
15
Del mismo modo, un valor alto del parámetro (próximo a 1) indica un modelo
compensatorio y por tanto, se situaría en el paradigma de la SD.
En nuestro caso se observa que el resultado obtenido no varía de forma significativa
ante las variaciones del índice γ (tabla 6). Dando los valores γ = 0.1, γ = 0.5 y γ = 0.9, ni
las clasificaciones de las alternativas ni la intersección de las mismas varía, y se deduce
que las alternativas 2.by 3.b siguen siendo las más adecuadas. Por tanto, en vista de que
la variación de los parámetros no provoca diferencias importantes en el resultado, se
puede concluir que el modelo es robusto.
Tabla 6. Análisis de sensibilidad.
γ = 0.1 γ = 0.5 γ = 0.9 ф+ ф- ф+ ф- ф+ ф- α = 0.5
A3.b 0.30 A3.a 0.25 A2.b 0.24 A2.a 0.23 A1 0.10
A2.b 0.14 A2.a 0.14 A3.b 0.22 A3.a 0.23 A1 0.48
A3.b 0.51 A3.a 0.42 A2.b 0.41 A2.a 0.39 A1 0.19
A2.b 0.14 A2.a 0.24 A3.b 0.38 A3.a 0.43 A1 0.74
A3.b 0.92 A3.a 0.69 A2.b 0.67 A2.a 0.67 A1 0.39
A2.b 0.42 A2.a 0.42 A3.b 0.66 A3.a 0.86 A1 1.16
ii) Variaciones del parámetro γ (índice de compensación) y el parámetro α (índice de
credibilidad)
La variación del parámetro α, índice de credibilidad, es otra modificación al modelo
para observar la robustez del mismo (Caravallo eta Ciraolo, 2005; Benetto et al., 2008;
Shmelev y Rodríguez-Labajos, 2009; López, 2014). Este índice refleja asimismo la
incertidumbre del modelo. El parámetro α aumenta o relaja la diferencia mínima exigida
a las valoraciones de los criterios para que sean considerados en el proceso de
agregación, es decir, establece una mayor o menor intensidad de preferencia o distancia
entre valoraciones. Este parámetro afecta a todos los criterios de forma simultánea,
relajando o haciendo más estrictas las intensidades de preferencia.
Un valor alto de α exige que la diferencia entre las valoraciones obtenidas por las
alternativas en un criterio, sea mayor para señalar que una alternativa es más adecuada
que otra; por tanto, es más restrictivo a la hora de considerar los criterios en la
agregación. Asimismo, indica una intensidad de preferencias elevada, y por tanto, que el
modelo trabaja con información razonablemente cierta. Por el contrario, un valor bajo
de α indica que pequeñas diferencias en la valoración se consideran suficientes para
clasificar en distinto nivel las alternativas en cuanto a su grado de idoneidad. Es decir,
16
se es menos restrictivo y al considerarse suficientes las diferencias más pequeñas, en
estos casos mayor número de criterios son considerados en el proceso de agregación.
Indica asimismo un modelo de mayor incertidumbre al considerarse una intensidad de
preferencia menor. En este contexto, algunos autores (Shemelev y Rodríguez-Labajos,
2009) interpretan que a mayor α menor grado de compensación entre criterios,
alienándose por tanto con la SF; y al contrario, cuanto menor sea α mayor será el grado
de compensación entre criterios, y por tanto el modelo se alienará con la SD.
En nuestro caso, la robustez del modelo se verifica dando valores al índice de
credibilidad de α = 0.3, α = 0.5 y α = 0.7 (tabla 7). Se observa que el resultado no varía
de forma significativa, siendo las alternativas 2.b y 3.b las primeras en la clasificación.
Por tanto, se concluye que el modelo es robusto. Sin embargo, para cualquier valor de γ,
cuando se relaja la diferencia mínima entre valoraciones exigidas para considerar
diferentes dos alternativas, esto es, cuando menores diferencias se consideran
suficientes (α = 0.3), la intersección muestra que la alternativa 3.b es la más adecuada.
Por el contrario, si α aumenta (α = 0.7) la intersección muestra que la alternativa 2.b es
la más adecuada.
Tabla 7. Análisis de sensibilidad variando γ y α
α = 0.3 α = 0.5 α = 0.7
ф+ ф- ф+ ф- ф+ ф- γ = 0.1
A3.b A3.a A2.b A2.a A1
A2.a A2.b A3.b A3.a A1
A3.b A3.a A2.b A2.a A1
A2.b A2.a A3.b A3.a A1
A3.b A3.a A2.b A2.a A1
A2.b A2.a A3.a A3.b A1
γ = 0.5
A3.b A3.a A2.b A2.a A1
A2.a A2.b A3.b A3.a A1
A3.b A3.a A2.b A2.a A1
A2.b A2.a A3.b A3.a A1
A3.b A3.a A2.b A2.a A1
A2.b A2.a A3.a A3.b A1
γ = 0.9
A3.b A3.a A2.b A2.a A1
A2.a A2.b A3.b A3.a A1
A3.b A3.a A2.b A2.a A1
A2.b A2.a A3.b A3.a A1
A3.b A3.a A2.b A2.a A1
A2.b A2.a A3.b A3.a A1
iii) Variaciones de los umbrales de preferencia e indiferencia
El análisis de sensibilidad también puede ser realizado a través de la variación de los
umbrales de preferencia e indiferencia (Tarrasón et al., 2007; Kolinjivadi et al., 2015;
Vallejo et al., 2015). Los umbrales de preferencia marcan la valoración que una
17
alternativa debe obtener en un criterio para que sea considerada mucho mejor, mejor,
peor o mucho peor que otra. Los umbrales se fijan para cada criterio, y marcan la
diferencia mínima a obtener en la valoración de un criterio que sea considerado
diferente a otra alternativa y por tanto, tenga efecto en el proceso de agregación.
Los umbrales de los criterios cualitativos se fijan por defecto en el proceso de
agregación de NAIADE. Los umbrales de los criterios cuantitativos no obstante se fijan
a través del trabajo técnico de los analistas, pero deben ser reflejo de las posiciones
mostradas por los actores sociales en el proceso participativo, siendo uno de los
aspectos más delicados de la evaluación, por la subjetividad y responsabilidad que
conlleva (Russi, 2007). Para minimizar esta subjetividad, autores como Vallejo et al.
(2015) definen los umbrales partiendo de las valoraciones máximas y mínimas de las
alternativas para cada criterio. En otros casos, para realizar el análisis de sensibilidad,
los umbrales se reducen o aumentan (Kolinjivadi et al., 2015, los modifican en un 50%)
para observar el efecto de estas variaciones en los resultados.
Se deduce de ello la importancia de la participación social y el efecto de la fuerza de los
distintos stakeholders, así como la potencial subjetividad por parte de los analistas en la
estructuración del modelo. Las decisiones de los analistas deben ser por tanto
explicitadas en aras a la transparencia del proceso de evaluación. En nuestro caso, se
fijaron los umbrales de preferencia de los criterios cuantitativos atendiendo a las
valoraciones de los criterios y a la importancia relativa que los actores otorgaban a estas
valoraciones (tabla 8).
Tabla 8. Umbrales de preferencia de los criterios.
Umbrales de preferencia
Criterio Indicador Mucho mejor (≥);
Mucho peor (≤)
Mejor (>);
Peor (<)
Casi igual (~=)
Igual
(=)
Rentabilidad Euros 40.000 30.000 15.000 5.000
Costo público Euros 70.000 50.000 25.000 5.000
Biodiversidad Índice 3.400 2.200 1.100 200
Paisaje Índice 3.400 2.200 1.100 200
Arraigo a la tierra Cualit.. ≥; ≤ 0,375 >; < 0,6 ~= 0,32 = 0,0
Consumo local Cualit. ≥; ≤ 0,375 >; < 0,6 ~= 0,32 = 0,0
18
Con intención de verificar la robustez del modelo, se han introducido en el modelo
variaciones al alza y a la baja de los umbrales de los criterios cuantitativos. En primer
lugar, se han ampliado los umbrales establecidos inicialmente hasta coincidir con los
propuestos por Vallejo et al. (2015). Al ampliar los umbrales, exigiendo mayores
diferencias para considerar distintas las valoraciones de las alternativas, la alternativa
2.b. se muestra como la más adecuada en la mayoría de casos. Este resultado coincide
con el obtenido al modificar α hasta α = 0.7 (manteniendo los umbrales invariables).
En segundo lugar, se han reducido los umbrales hasta un tercio de acuerdo con la
reducción propuesta por Vallejo et al. (2015). Los resultados obtenidos señalan que la
alternativa 3.b es la más adecuada, y las alternativas 2.a, 2.b y 3.a se sitúan en segundo
lugar. Esto es, al reducir la exigencia de diferencia para considerar distintas las
alternativas, la alternativa 3.b es la más idónea. Este resultado coincide con el obtenido
rebajando el índice de credibilidad α a α = 0.3 (manteniendo los umbrales invariables).
De los resultados obtenidos al modificar los umbrales y α, se deduce la importancia que
tiene el establecimiento de estos parámetros. El establecimiento de las diferencias
mínimas necesarias para que la valoración de un criterio sea considerado en el proceso
de agregación (mediante los umbrales o mediante α) determina si ese criterio afecta al
resultado o si, al contrario, el resultado no se verá afectado por el mismo. Si se rebajan
los umbrales o se rebaja el valor de α, los criterios con valoraciones más próximas
afectarán de forma más notable, y al contrario, si se aumentan las exigencias,
únicamente los criterios que arrojen valoraciones más extremas afectarán al resultado.
5. ¿Sostenibilidad débil o sostenibilidad fuerte?
De acuerdo con el análisis efectuado, las alternativas 2.b y 3.b son las más adecuadas en
todos los casos, considerándose además incomparables entre sí. No obstante, de acuerdo
con la MIMC (tabla 3) la alternativa 3.b. frente a la 2.b obtiene mejores valoraciones en
los criterios de paisaje y biodiversidad, mucho peor en coste público, y algo peor en
arraigo a la tierra. La alternativa 2.b. frente a la 3.b obtiene mucha mejor valoración en
arraigo a la tierra, algo mejor en coste público y mucho peor en biodiversidad y paisaje.
Por otra parte, al agregar los resultados de la evaluación social obtenemos que la
alternativa más deseable es la 2.b, ya que implica una situación de menor conflicto
socio-ecológico que la derivada de la alternativa 3.b.
19
En cualquier caso, el análisis de sensibilidad llevado a cabo nos permite profundizar en
el grado de sostenibilidad alcanzado o incluso a determinar las condiciones asumidas
bien por el paradigma de la SD o el de la SF. De las tres vías analizadas para llevar a
cabo el análisis de sensibilidad y de su relación con el grado de sostenibilidad
obtenemos lo siguiente.
En primer lugar, ante variaciones de γ el resultado se mantiene invariable: las
alternativas 2.b y 3.b son las más idóneas aunque se mantengan incomparables entre sí.
Esto significa que las variaciones de γ, es decir, el grado de sustituibilidad (SD o SF) no
influye en el resultado. En segundo lugar, ante variaciones simultáneas de γ y α
concluimos que el parámetro determinante es α y no tanto γ. De hecho, para cualquier
valor de γ, ante aumentos de α la alternativa 2.b es la más idónea. El incremento de α
puede ser interpretado asimismo como una alineación con el paradigma de la SF
(Shemelev y Rodríguez-Labajos, 2009). De manera análoga, ante disminuciones de α la
alternativa 3.b es la más idónea, y nos situaríamos en el paradigma de la SD. Y en tercer
lugar, cabe reseñar que estos resultados coinciden con los logrados ante variaciones de
los umbrales de preferencia e indiferencia. Al aumentar los umbrales, la alternativa más
idónea es la 2.b, esto es, el mismo resultado que al aumentar α. De modo análogo, al
disminuir los umbrales 3.b es la alternativa más idónea, es decir, el mismo resultado que
al disminuir α.
Por tanto, de acuerdo con lo anterior en caso de situarnos en el paradigma de la SD
(donde se permite la compensación y hay laxitud a la hora de incorporar criterios en la
agregación) la alternativa 3.b es la más idónea. Sorprendentemente, sin embargo, esta
alternativa es la que mayor CN posee (mejores valoraciones en biodiversidad y paisaje),
cuestión que a priori implica SF. Paradójicamente, de situarnos en el paradigma de la
SF (sin compensación y siendo restrictivos a la hora de incorporar criterios en la
agregación) la alternativa más deseable es la 2.b, y esta alternativa posee menor CN que
la 3.b.
Estos resultados suponen, por tanto, que estamos ante un caso singular: para alcanzar
una situación de mayor CN, es preferible situarse en el paradigma de la sustituibilidad
(o de SD). Esta lógica radica en que la alternativa 3.b aboga en definitiva por
incrementar el CN de un área protegida, cuestión pertinente de acuerdo con los
objetivos generales que persigue la política de conservación de la naturaleza. De hecho,
20
la legislación de las áreas protegidas no permite que su CN sea reemplazado por CR,
alienándose por tanto en el paradigma de SF (Etxano, 2013). La única posibilidad a
considerar en estos lugares sería un incremento de CN, y su ejecución no obstante pasa
por permitir tal introducción en detrimento de algunos otros valores (compensar).
Este caso supone asimismo un contraejemplo: a diferencia del planteamiento general
para abordar la SD y SF (suele consistir en un incremento de CR en detrimento de CN),
estamos en realidad ante un caso en el que una de sus alternativas más adecuadas (3.b)
aboga por un incremento de CN (paisaje, biodiversidad), compensando un decremento
de capital social (CS) (arraigo a la tierra). De hecho, nos enfrentamos en definitiva a un
trade-off entre CS y CN, dado que la alternativa 2.b dispone de más arraigo a la tierra y
la 3.b dispone de más biodiversidad y paisaje. Así, en caso de situarnos en el paradigma
de la sustituibilidad la alternativa más deseada es la 3.b (mayor CN); por el contrario, si
nos situamos en el paradigma de la no-sustituibilidad, la alternativa más deseada es la
2.b (mayor CS).
Un CS fuertemente imbricado entre los actores sociales locales puede generar un
manejo de recursos colectivos en aras a la sostenibilidad (Pretty, 2003)5. No obstante,
en nuestro caso el arraigo a la tierra es uno de los factores determinantes a favor de la
alternativa 2.b, aspecto que hay que añadir al mayor grado de aceptación que provoca
esta alternativa entre los actores sociales. En definitiva, el mayor grado de CN que
posee la alternativa 3.b entra en disputa con el aparentemente mayor grado de conflicto
que generaría esta opción entre los diversos actores sociales involucrados.
6. Conclusiones
La EMCS, junto con el método de agregación NAIADE, constituye un marco
metodológico pertinente para el análisis de la sostenibilidad en la planificación
territorial. La multidimensionalidad que implica el ejercicio de la ordenación y
planificación territorial puede ser adecuadamente evaluada mediante la EMCS. Sin
embargo, no se conoce ninguna aplicación de EMCS que aborde el debate SD vs SF en
profundidad. El análisis de la planificación de Mutriku se une de esta manera a los casos
de estudio desarrollados últimamente en torno a este debate.
5 De acuerdo con este autor, el CS se caracteriza por cuatro elementos: (i) relaciones de confianza, (ii) reciprocidad e intercambios, (iii) reglas, normas y sanciones, y (iv) conectividad en redes y grupos.
21
Se ha puesto de manifiesto asimismo que la sostenibilidad en el marco de la
planificación territorial responde a un concepto que trasciende la posible compensación
entre diferentes tipos de capital. Por un lado, el análisis efectuado ha puesto de relieve
que la sustituibilidad o no de los diferentes tipos de capital depende en cierta medida de
la vía adoptada para llevar a cabo el análisis de sensibilidad. Una de estas vías pone de
manifiesto la importancia de la participación social y el efecto de la fuerza de los
distintos stakeholders, incluso a la hora de evaluar el grado de sostenibilidad. Por otro,
el mayor grado de CN que posee un de las alternativas más deseadas (3.b) entra en
disputa con el aparentemente mayor grado de conflicto que generaría esta opción entre
los diversos actores sociales involucrados.
Pese a ello, los resultados del análisis efectuado ponen de relieve que estamos ante un
caso singular: para alcanzar una situación de mayor CN, es preferible situarse en el
paradigma de sustituibilidad (o de SD). Esta lógica radica en que la alternativa 3.b
aboga en definitiva por incrementar el CN de un área protegida, cuestión pertinente
dado que los objetivos generales de la política de conservación de la naturaleza se
alinean con la SF. La única posibilidad a considerar en estos lugares sería un incremento
de CN, y su ejecución no obstante pasa por permitir tal introducción en detrimento de
algunos otros valores (compensar).
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