Relaciones Empíricas entre Desarrollo y Desastre - Lavell, Christopher Mark (2022)
La Gestión del Riesgo de Desastres (GRD) ha migrado, en las últimas décadas, de un enfoque basado en una preparación para atender a los desastres, a un enfoque de gestionar los riesgos que se materializan en forma de desastre, y finalmente hacia un enfoque de gestionar los procesos de desarrollo que promueven la acumulación del riesgo de desastre. Lo implícito en este cambio de paradigma, es que son los procesos de desarrollo no-sostenibles y no los eventos naturales que típicamente asociamos con “desastre”, que son la principal causa controlable de desastres. Estos procesos no-sostenibles acumulan riesgo latente que queda escondido hasta que un evento natural desencadena una crisis social que es típica y erróneamente llamada “desastre natural”. En la actualidad, los términos “evento natural” y “desastre social” son mucho más descriptivos de esta realidad. En el presente análisis, tomamos esta relación causal postulada entre procesos de desarrollo y el riesgo de desastre como nuestra hipótesis, e intentamos comprobar su validez utilizando datos empíricos y modelos causales. Para poder modelar y comprobar la relación causal entre procesos de desarrollo no sostenibles y desastres, primero se agregaron datos de varias fuentes sobre desastre y riesgo. Los datos incluyen muchas de las bases de datos globales y nacionales sobre pérdidas por desastre e indicadores de desarrollo, gobernabilidad y ambiente. Estos datos se utilizaron dentro de un Modelo de Ecuaciones Estructurales (SEM, por sus siglas en inglés) basados en modelos conceptuales aceptados en GRD. SEM es un sistema de modelación comúnmente utilizado para establecer relaciones causales entre variables latentes no observables. Estos constructos no directamente observables del riesgo de desastre, como son la “vulnerabilidad”, la “exposición” y la “amenaza”, y las relaciones que asumimos entre ellas, no pueden ser directamente medidas. Pero empleando SEM, y logrando que los datos se normalicen dentro de las limitaciones del sistema, entonces, en teoría, los modelos conceptuales de GRD pueden ser comprobados empíricamente. En ese proceso, primero se intentó mapear modelos conceptuales del riesgo de desastre y desarrollo, utilizando la metodología SEM para primero establecer modelos de análisis factorial para concretar las variables latentes, y después usar estas variables para comparar las pérdidas por desastre modeladas usando el modelo conceptual contra los datos actuales sobre pérdidas. Finalmente, se comprobó el nivel de encaje de los modelos para establecer cuáles se aproximan más a la realidad, es decir, cuales tienen mayor potencial de nivel predictivo. Se describieron tres variantes del modelo SEM con la combinación de mejor ajuste de modelo y mejor aplicabilidad en el mundo real. Aunque el concepto de desarrollo en sí fue difícil de modelar directamente, si se pudo obtener niveles de encaje razonablemente buenos con el factor subyacente más importante del desarrollo - la gobernabilidad - , y su relación con riesgo de desastres y el ambiente. De las tres variantes de este modelo, el menos parsimonioso, es decir el más sencillo, obtuvo el mejor nivel de encaje también provee el mejor poder explicativo. El modelo de Gobernabilidad, Ambiente y Riesgo de Desastres descrito en este trabajo obtuvo valores de ajuste cercanos a los límites comúnmente aceptados para un buen grado de ajuste, con un valor de Chi -cuadrado de 163 (con 110 grados de libertad), el CFI (Índice de ajuste comparativo) de 0,98 (0.90 o más es el umbral aceptado) , un GFI ( índice de calidad del encaje ) de 0.90 (0.90 o más es el umbral aceptado) y un RMSEA (Error de aproximación “Root Mean Squared”) de 0.054 (0.05 o menos es el umbral aceptado). Todas estas cifras indican un resultado, ya sea con un alto grado de ajuste o bien, muy cerca de un alto grado de ajuste. Es decir, los resultados de correr los datos empíricos por el modelo conceptual produjeron resultados con un alto nivel de encaje con las perdidas observadas. Se concluye con una discusión sobre las relaciones e implicaciones de este modelo dentro de dos países centroamericanos ejemplares de las configuraciones de riesgo existentes en la región: Costa Rica y Guatemala. Se espera poder usar algún día los modelos logrando altos niveles de encaje, para así poder establecer cuáles intervenciones en los modos de desarrollo tienen la mejor posibilidad de reducir el riesgo de desastre en el futuro. Por ahora, se ha podido proponer los primeros pasos hacia la modelación de relaciones causales que promueven desastres. Entre las limitaciones enfrentadas al realizar esta tarea, está la desigual profundidad, calidad y cobertura de los datos disponibles sobre pérdidas y riesgo de desastres, circunstancia que puso en evidencia la necesidad de contar con datos de más alta resolución, más consistentemente recolectados, y más sencillamente compilados para poder en el futuro modelar estas relaciones con más alto nivel de certeza.