Revista Latinoamericana de Desarrollo Económico

Presentación

Who Bears the Cost of Devaluation? Price Dynamics and Welfare Impacts During Bolivia’s 2024-2025 Currency Crisis

Abstract** This paper dissects the asymmetric price and welfare consequences of Bolivia’s de facto 60% exchange rate devaluation using high-frequency scanner data from a national supermarket chain. Despite no formal float, consumer prices rose by 15% -with imported goods jumping 16.8% and domestic goods lagging at 9.2%. The inflation burden fell unevenly: while the cost of high-income households’ baskets increased more (17.6%), their superior substitution elasticity allowed them to buffer welfare losses to 10.9% by shifting toward cheaper or newly available alternatives. In contrast, low-income households faced smaller price increases (14.5%) but larger welfare losses (13.4%) due to low substitutability and rigid consumption patterns tied to essential imported staples. A nested CES demand model quantifies these effects and decomposes the cost-of- living impact into four components: marginal cost pass-through, retail markup adjustments, substitution, and variety change. We find that poor households face full cost transmission with negligible margin relief or substitution escape routes, while the rich enjoy strategic price shielding. Microsimulations show this wedge exacerbates poverty by 2.6 to 3.8 points and worsens inequality, with the Gini index rising up to 0.7 points. The findings underscore that in segmented economies with essential imports and limited substitution at the bottom, devaluation can be both inflationary and inequality -enhancing- even in the absence of formal price liberalization.

Resumen Este artículo analiza las consecuencias asimétricas en precios y bienestar de la devaluación de facto del 60% en Bolivia, utilizando datos de escáner de alta frecuencia provenientes de una cadena nacional de supermercados. A pesar de no haberse formalizado el cambio de régimen cambiario, los precios al consumidor aumentaron en promedio un 15%, con incrementos del 16,8% en productos importados y del 9,2% en productos nacionales. El impacto inflacionario fue desigual: aunque el costo de la canasta de los hogares de altos ingresos subió más (17,6%), su mayor elasticidad de sustitución les permitió amortiguar la pérdida de bienestar a 10,9% mediante el reemplazo hacia bienes más baratos o variedades nuevas. En contraste, los hogares de bajos ingresos enfrentaron un menor aumento de precios (14,5%) pero una mayor pérdida de bienestar (13,4%) debido a su baja capacidad de sustitución y a patrones de consumo rígidos basados en productos importados esenciales. Utilizando un modelo de demanda CES anidada, descomponemos los efectos sobre el costo de vida en cuatro canales: traspaso de costos marginales, ajustes en márgenes de comercialización, sustitución y cambios en variedad. Los hogares pobres enfrentan una transmisión casi completa del incremento en costos, sin alivio por márgenes ni posibilidad de sustitución, mientras que los ricos reciben protección estratégica vía precios. Microsimulaciones indican que esta asimetría incrementa la pobreza entre 2,6 y 3,8 puntos porcentuales y eleva la desigualdad, con un aumento del índice de Gini de hasta 0,7 puntos. Los resultados muestran que, en economías segmentadas donde los pobres dependen de importaciones esenciales y tienen baja elasticidad de sustitución, la devaluación puede ser tanto inflacionaria como regresiva, incluso sin liberalización formal de precios.

Forecasting Inflation in Times of Stability and Crisis: A Machine Learning Approach

Abstract** The Bolivian economy is undergoing its most severe crisis since the 1980s, marked by a dramatic transition from low and stable inflation to pronounced inflationary pressures. In this context, the development of reliable forecasting tools has become increasingly critical. This study evaluates the predictive performance of several widely used Machine Learning (ML) models under two distinct macroeconomic conditions: periods of relative stability and periods of crisis. The findings reveal that ML models in general outperform traditional econometric approaches across both conditions, with the XGBoost algorithm demonstrating the best performance. Additionally, it was found that incorporating a broader set of macroeconomic indicators enhances forecast accuracy. These results suggest that ML techniques can serve as valuable complements to econometric models in macroeconomic forecasting, particularly in complex environments such as Bolivia’s.

Resumen La economía boliviana atraviesa su crisis más grave desde la década de 1980, marcada por una drástica transición de una inflación baja y estable a presiones inflacionarias pronunciadas. En este contexto, el desarrollo de herramientas de pronóstico fiables se ha vuelto cada vez más crucial. Este estudio evalúa el rendimiento predictivo de varios modelos de Machine Learning (ML) ampliamente utilizados en dos condiciones macroeconómicas distintas: periodos de relativa estabilidad y periodos de crisis. Los resultados revelan que, en general, los modelos de ML superan a los enfoques econométricos tradicionales en ambas condiciones, siendo el algoritmo XGBoost el que demuestra un rendimiento más destacable. Además, se observó que la incorporación de un conjunto más amplio de indicadores macroeconómicos mejora la precisión del pronóstico. Estos resultados sugieren que las técnicas de ML pueden servir como complementos valiosos para los modelos econométricos en el pronóstico macroeconómico, especialmente en entornos complejos como el de Bolivia.

Economic Valuation of Ecosystem Services in Bolivia: Estimating the Contribution of Protected Areas and Indigenous Territories

Resumen******** Este estudio hace una estimación de los diferentes servicios ecosistémicos brindados por las áreas naturales en todo el territorio de Bolivia. Actualmente, el beneficio que perciben las poblaciones locales se encuentra en el orden de US$ 3,4 mil millones por año, generados principalmente a través de la provisión de agua para consumo y generación de energía, sustento para cultivos, turismo y recreación. Sin embargo, si se incluye valores globales, como secuestro de carbono y protección de biodiversidad, y si se aprovecha de manera sostenible el gran potencial de las áreas naturales, el valor económico total anual potencial se encuentra en el orden de US$ 29 mil millones. De estos US$ 29 mil millones, aproximadamente el 20% son generados dentro de todas las AP nacionales y el 21% dentro de las AP subnacionales. Si juntamos además los territorios indígenas, estas áreas generan aproximadamente el 56% del valor total. Dado que el secuestro de carbono y la protección de biodiversidad predominan en el valor total, las áreas boscosas son las que más contribuyen. Además, el hecho de que la gran mayoría de los beneficios son globales en vez de locales, significa que el apoyo internacional es clave y necesario para mantener estos servicios en el largo plazo.

Abstract This study estimates the various ecosystem services provided by natural areas in Bolivia. Currently, the benefits received by local populations are around US$ 3.4 billion per year, generated primarily through the provision of water for consumption and energy generation, support for crops, tourism, and recreation. However, if global values, such as carbon sequestration and biodiversity protection, are included, and if the great potential of natural areas is sustainably leveraged, the total potential annual economic value is around US$ 29 billion. Of this US$ 29 billion, approximately 20% is generated within national PAs and 21% within subnational PAs. If Indigenous territories are also included, these areas generate approximately 56% of the total value. Since carbon sequestration and biodiversity protection predominate in the total value, forested areas are the largest contributors. Furthermore, the fact that the vast majority of benefits are global rather than local means that international support is key and necessary to maintain these services over the long term.

Assessing CO2 Emissions from Deforestation and Fires in Bolivia during 2010-2023

Resumen Este informe estima las emisiones anuales de CO2 derivadas de la deforestación y los incendios en Bolivia entre 2010 y 2023, considerando tanto las emisiones como las absorciones derivadas del desmonte, el cambio de uso del suelo, los incendios y la regeneración forestal. Utilizando mapas anuales de cobertura terrestre de alta resolución de MapBiomas Bolivia (1985-2023) y un mapa global de densidad de biomasa, monitoreamos los cambios en los depósitos de carbono con una resolución de 30x30 m. Desarrollamos un modelo contable para monitorear el almacenamiento de carbono en 1200 millones de píxeles de cobertura terrestre a nivel nacional. Afortunadamente, el 93% de estos píxeles no mostró cambios significativos en el bosque, lo que nos permitió centrarnos en los 80 millones de píxeles que experimentaron cambios durante el período de análisis. Estos píxeles se categorizaron en 1.278 clases de cambio según el año, la cobertura terrestre original, la cobertura terrestre resultante y el tipo de bosque. Para estimar las emisiones derivadas de la degradación forestal causada por incendios, utilizamos la Base de Datos Global de Emisiones de Incendios y restamos las emisiones derivadas de la deforestación en las áreas quemadas, para evitar la doble contabilización. Nuestros resultados indican que las emisiones de CO₂ derivadas de la deforestación y la degradación forestal causadas por incendios en Bolivia superan con frecuencia los 200 millones de toneladas de CO₂ anuales (70 millones de toneladas de CO₂ por deforestación y 126 millones de toneladas de CO₂ por degradación, en promedio). Esto convierte a Bolivia en un contribuyente significativo al calentamiento global, con emisiones per cápita entre las más altas del mundo. Resulta alarmante que una proporción cada vez mayor de estas emisiones se deba a la quema de bosques sin un propósito productivo aparente.

Abstract******** This report estimates annual CO2 emissions from deforestation and fires in Bolivia from 2010 to 2023, considering both emissions and absorptions resulting from land clearing, land use change, fires, and forest regeneration. Using high-resolution annual land cover maps from MapBiomas Bolivia (1985-2023), and a global biomass density map, we track carbon pool changes at a 30x30m resolution. We developed a bookkeeping model to monitor carbon storage across 1.2 billion land cover pixels nationwide. Fortunately, 93% of these pixels showed no significant forest change, allowing us to focus on the 80 million pixels that experienced changes during the period of analysis. These pixels were categorized into 1,278 classes of change based on the year, original land cover, resulting land cover and forest type. To estimate emissions from forest degradation due to fires, we used the Global Fires Emissions Database and subtracted emissions from deforestation within burned areas to prevent double counting. Our results indicate that CO2 emissions from deforestation and forest degradation due to fires in Bolivia frequently exceed 200 million tCO₂ per year -70 million tCO2 from deforestation and 126 million tCO2 from degradation on average-making Bolivia a significant contributor to global warming, with per capita emissions among the highest in the world. Alarmingly, an increasing share of these emissions results from forest burning with no apparent productive purpose.

Labor Mobility and Gender Inequalities in Bolivia: Evidence of Trajectories using Markov Chains, 2015-2024

Resumen El estudio analiza la movilidad laboral en Bolivia entre el cuarto trimestre de 2015 y el segundo trimestre de 2024, utilizando datos de la Encuesta Continua de Empleo. Se utilizaron procesos de cadenas de Markov para estimar las matrices de probabilidades de transición por estado (ocupado, desocupado, inactivo), categoría ocupacional e ingresos, diferenciando los resultados por sexo. Los resultados muestran alta estabilidad ocupacional en general, pero con persistentes brechas de género. Se evidencia que las mujeres presentan mayores tasas de transición hacia la inactividad, menor movilidad salarial ascendente y una concentración en empleos de baja calidad.

Abstract This study analyzes labor mobility in Bolivia between the fourth quarter of 2015 and the second quarter of 2024, using data from the Continuous Employment Survey. Markov chain processes were used to estimate transition probability matrices by status (employed, unemployed, inactive), occupational category, and income, differentiating the results by sex. The results show high overall occupational stability, but with persistent gender gaps. It is evident that women have higher rates of transition to inactivity, lower upward wage mobility, and a concentration in low-quality jobs.

Trends and good practices of circular economy as a tool for tourism competitiveness: a bibliometric review

Resumen La adopción del modelo de economía circular se ha vuelto una estrategia clave para impulsar la innovación, la eficiencia y la sostenibilidad como vías para elevar la competitividad. Aunque en los últimos años esta temática ha cobrado especial relevancia, se ha señalado que el sector turístico en Cuba es uno de los que ha incorporado menos prácticas sostenibles, generándose algunos avances en materia de transformar la gestión de la actividad para alinearse con las tendencias de la demanda internacional. En este escenario surge esta investigación, con el objetivo de analizar el estado de la producción científica sobre tendencias y buenas prácticas de economía circular y su empleo como herramienta de competitividad turística desde 2018 a 2024. Se utilizó la metodología de revisión PRISMA para la selección de artículos en las bases de datos Scopus y Dimensions. Se utilizaron los siguientes métodos: analítico sintético, revisión bibliográfica y estadística descriptiva. Además, se emplearon softwares como R-Studio y VOSviewer. Los hallazgos resaltan un incremento en el número de publicaciones a partir de 2020 que pone de manifiesto la creciente tendencia de las investigaciones. Países como España, Grecia, Italia y Australia resultaron líderes en la generación de investigaciones de calidad en este campo.

Abstract The adoption of the circular economy model has become a key strategy to promote innovation, efficiency, and sustainability as a way to increase competitiveness. Although this topic has gained particular relevance in recent years, it has been noted that the tourism sector in Cuba is one of those that has incorporated the fewest sustainable practices, with some progress being made in transforming the management of the activity to align with international demand trends. In this context, this research study aims to analyze the state of scientific production on trends and best practices in the circular economy and its use as a tool for tourism competitiveness from 2018 to 2024. The PRISMA review methodology was used to select articles from the Scopus and Dimensions databases. The following methods were used: synthetic analysis, bibliographic review, and descriptive statistics. In addition, software such as R-Studio and VOSviewer were employed. The findings highlight an increase in the number of publications since 2020, which demonstrates the growing trend in research. Countries such as Spain, Greece, Italy, and Australia have emerged as leaders in generating quality research in this field.