Claudia C. Peña M. Ph. D (c) Mario A. Pérez R Ph.D Patricia Torres L. Ph.D

1. La aplicación del análisis multicriterio en la gestión de residuos sólidos: revisión desde la economía ecológica Claudia C. Peña M. Ph. D (c) Mario A. Pérez R Ph.D Patricia Torres L. Ph.D Universidad del Valle, Cali-Colombia Diciembre 13 de 2013

2. CONTENIDO • Introducción • Objetivo • Metodología • Resultados • Discusión • Conclusiones

3. INTRODUCCIÓN Aumento en la generación de residuos sólidos Crecimiento económico Crecimiento poblacional Cambios tecnológicos Efectos al ambiente Efectos a la salud

4. INTRODUCCIÓN • Externalidades negativas: los residuos de un agente perjudican a otros agentes • Sistemas complejos: deben ser entendidos desde varias perspectivas • Problemas de decisión social: conflicto de valores

5. INTRODUCCIÓN

6. INTRODUCCIÓN • Economía Ecológica • Estudio de las distintas interacciones entre sistemas económicos y ecológicos (Common y Stagl, 2008) • Nociones biofísicas: 1era ley de la termodinámica, entropía, límites a la generación de residuos y extracción de los sistemas biológicos

7. INTRODUCCIÓN • ANALISIS DE DECISIÓN MULTICRITERIO Escoger y ordenar Alternativas Criterios Injerencia en la decisión final Barfod, 2012

8. INTRODUCCIÓN • Se enfrentanpreferenciassubjetivas de los tomadores de decisiones y después se resuelve un problemamatemáticoestructurado a través de un algoritmo. Así, se puedepresentar el algortimocomo un problemaclásico de optimización (Kenney y Raiffa, 1976)1 • Algunos autores refieren que el concepto de óptimo no se maneja en el análisis multicriterioy que por tanto el método no se justifica en el paradigma de optimización; aunque se manejan los números difusos (Erol et al., 2011) • Más bien el método debe contribuir a entender el problema y establecer prioridades organizacionales y de objetivos para guiarlos a identificar el curso de acción apropiado 1 Citado por Munda, 2004

9. INTRODUCCIÓN

10. INTRODUCCIÓN Fuente: Adaptado de Pires et al. (2011)

11. INTRODUCCIÓN • EVALUACIÓN MULTICRITERIO SOCIAL (Munda, 2004) • Fundamentos metodológicos: complejidad, ciencia postnormal e inconmensurabilidad • Ciencia postnormal: incertidumbre, comunidad extendida de pares y conflicto de valores (Funtowicz y Ravetz, 1991) • Comparabilidad débil implica inconmesurabilidad (Martínez-Alier et al., 1998)

12. INTRODUCCIÓN • Soluciones compromiso basadas en: • Inconmensurabilidad social: Participación pública, ética y transparencia. • Inconmensurabilidad técnica: influencias en las políticas. • Altamente participativo y transparente

13. INTRODUCCIÓN • EVALUACIÓN MULTICRITERIO SOCIAL • El uso del contexto multicriterio favorece la implementación del enfoque transdisciplinar • Responsabilidad de los científicos por toda la sociedad • La participación pública mejora la comprensión del problema • Los juicios éticos influencian los resultados; importancia de la transparencia de los supuestos • Los cálculos matemáticos son importantes para evaluar la consistencia de las clasificaciones • Varias dimensiones: compensabilidad • Comparabilidad parcial

14. OBJETIVO Identificar las oportunidades de mejoramiento de las decisiones en gestión de residuos sólidos, desde la evaluación multicriterio social

15. METODOLOGÍA VIGILANCIA TECNOLÓGICA • Realizar de manera sistemática la captura, el análisis, la difusión y la explotación de las informaciones científicas o técnicas útiles para la investigación. • Recopilación de artículos científicos tratando los temas de análisis multicriterio y gestión de residuos sólidos • Recuento de palabras clave • Coocurrencia de palabras • Mapas tecnológicos

16. RESULTADOS (ADMC)

17. RESULTADOS (ADMC)

18. RESULTADOS (ADMC)

19. RESULTADOS (ADMC)

20. RESULTADOS (AMS)

21. DISCUSIÓN • En los ADMC • No se explica el proceso de escogencia de los criterios • No se detallan los actores sociales involucrados y se refiere a stakeholders: grupos organizados con cierta importancia • Lo anterior debe tener su origen en la ausencia de análisis institucional • Se decide el método a usar con base en la facilidad de aplicación • Se asignan pesos a los criterios, no coeficientes de importancia

22. DISCUSIÓN • Se observa una tendencia a incluir los criterios económicos y no otros importantes como los sociales • Adoptan una posición reduccionista ya que no reconocen la complejidad de los residuos sólidos • Lo anterior se confirma con la definición de dimensiones conmensurables como la económica y objetivos únicos • También con la reducción del problema a jerarquías de criterios

23. DISCUSIÓN • En algunos casos se aplica el principio de compensabilidad porque el excelente desempeño en la dimensión económica puede justiciar el desempeño deficiente en dimensiones como la social o ambiental • Se habla de gestión sostenible de residuos sólidos pero cómo puede ser sostenible si aplica la compensabilidad • La presencia de irreversibilidad e incertidumbre: compensación por precaución (Munda, 2006)

24. DISCUSIÓN • Se asume que los criterios de diferente naturaleza se pueden comparar y medir • Criterios como justicia social o precepción de la comunidad frente a la gestión de residuos sólidos son inconmensurables y aplica una comparabilidad débil • En la gestión de residuos sólidos se ha abordado sobre todo el análisis de decisión multicriterio que hace énfasis en el optimización y compensación

25. CONCLUSIÓN • Participación transdisciplinaria para decidir las dimensiones, los criterios, asignar coeficientes de importancia • Depositar importancia en el proceso de evaluación multicriterio • Ampliación de la comunidad de pares • Tener en cuenta la importancia de todas las alternativas y procesar la información en conjunto con los actores sociales

26. REFERENCIAS • Abduli, M. A., 1996. Industrial waste management in Tehran. Environment International, 22(3), 335-341. • Ait-Kadi, D.,Chouinard, M.,Marcotte, S. yRiopel, D., 2012.Sustainable reverse logistics network: engineering and management.EstadosUnidos : John Wiley & Sons • Ananda, J., &Herath, G., 2009. A critical review of multi-criteria decision making methods with special reference to forest management and planning.Ecological Economics, 68(10), 2535-2548. • Barker, T. J., & Zabinsky, Z. B., 2011. A multicriteria decision making model for reverse logistics using analytical hierarchy process. Omega, 39(5), 558-573. • Cruz-Rivera, R., & Ertel, J., 2009. Reverse logistics network design for the collection of end-of-life vehicles in Mexico. European Journal of Operational Research, 196(3), 930-939. • de Brito, M., 2003. Managing Reverse Logistics or Reversing Logistics Management? PhD Thesis, Erasmus University Rotterdam, Rotterdam, The Netherlands. • Dekker, R., Bloemhof, J., & Mallidis, I., 2012. Operations Research for green logistics – An overview of aspects, issues, contributions and challenges. European Journal of Operational Research, 219(3), 671-679. • Ekmekçioğlu, M., Kaya, T. y, Kahraman, C., 2010.Fuzzy multicriteria disposal method and site selection for municipal solid waste.Waste Management,30, 1729–1736.

27. REFERENCIAS • Lee, D.H., Dong, M., yBian, W., 2010.The design of sustainable logistics network under uncertainty.International Journal of Production Economics, 128(1), 159-166. • Martinez-Alier, J., Munda, G., & O'Neill, J., 1998.Weak comparability of values as a foundation for ecological economics.Ecological economics, 26(3), 277-286. • Munda, G., 2001. La evaluación multicriterio en la valoración integral del medio ambiente. La roca y las mareas: Ensayos sobre economía ecológica. Universidad Nacional de Colombia. IDEA. • Munda, G., 2004.Social multi-criteria evaluation: Methodological foundations and operational consequences. European Journal of Operational Research, 158, 662-677. • Munda, G., 2005. Measuring sustainability: a multicriterion framework. Environment, development and sustainability, 7, 1117-1134. • Nikolaou, I. E., Evangelinos, K. I., y Allan, S., 2011. A reverse logistics social responsibility evaluation framework based on the triple bottom line approach. Journal of Cleaner Production en impresión. • Olugu, E. y Wong, K., 2012.An expert fuzzy rule-based system for closed-loop supply chain performance assessment in the automotive industry.Expert Systems with Applications, 39, 375-384.

28. ¡Gracias por su atención!

29. ¿Preguntas? claudia.pena@correounivalle.edu.co