[ca] Al mercat globalitzat d'avui en dia la falta de coneixement sobre la distribució dels impactes entre els estats dificulta el disseny de polítiques efectives per la reducció, a escala global, de la degradació ambiental. L'objectiu d'aquesta tesi consisteix en la combinació de models macroeconòmics amb l'optimització multi-objectiu per facilitar la quantificació de càrregues ambientals, la distribució equitativa de responsabilitats i el disseny de polítiques públiques eficaces i sostenibles. Per aquest motiu aquí es proposen mètodes quantitatius basats en models input-output ampliats al medi ambient per estudiar la contribució de les nacions a les pressions ambientals globals, mitjançant l'estudi del cicle de vida dels productes que es consumeixen mundialment; les càrregues ambientals relacionades amb el comerç i l'equitat amb que es distribueixen els impactes. Els resultats poden ajudar a dissenyar polítiques eficaces per assegurar una justa assignació de responsabilitats. A més a més, aquesta tesi proposa un enfocament d'optimització multi-objectiu sistemàtic per minimitzar els impactes ambientals i, simultàniament, maximitzar la producció d'una economia. El model de programació lineal bi-criteri identifica els sectors clau que contribueixen significativament a l'impacte ambiental i que presenten una baixa producció econòmica. Els resultats mostren que amb les tecnologies existents i mitjançant un control adequat de la demanda dels sectors, els impactes ambientals es podrien reduir en major proporció que la producció econòmica. D'altra banda, aquesta tesi proposa un mètode basat en programació lineal per facilitar la presa de decisions en estudis ambientals de forma inversa. És a dir, donat un conjunt de solucions, aquest mètode obté els límits inferiors i superiors dels intervals dins dels quals els pesos de cada indicadors han de caure, de forma que l'alternativa seleccionada sigui òptima. D'aquesta manera, les persones encarregades de prendre decisions no estan obligades a proporcionar els pesos amb antelació, el que podria donar lloc a resultats esbiaixats.

[es] En el mercado globalizado actual, la falta de conocimiento sobre cómo se distribuyen los impactos entre las naciones dificulta el diseño de políticas efectivas para la reducción, a escala global, de la degradación ambiental. El objetivo de esta tesis es combinar modelos macroeconómicos y optimización multiobjetivo para facilitar la cuantificación de cargas ambientales, la distribución equitativa de responsabilidades, y el diseño de políticas públicas eficaces que mejoren la sostenibilidad. Para ello, en esta tesis se proponen métodos cuantitativos basados en modelos input-output extendidos al medio ambiente para estudiar la contribución de las naciones a la presión ambiental global mediante el análisis del ciclo de vida de los productos que se consumen mundialmente, las cargas ambientales relacionadas con el comercio, y la equidad con que se distribuyen los impactos. Los hallazgos pueden ayudar a diseñar políticas eficaces para asegurar una asignación justa de responsabilidades. Además esta tesis propone un enfoque de optimización multiobjetivo sistemático para minimizar simultáneamente los impactos ambientales y maximizar la producción de una economía. El modelo de programación lineal bicriterio identifica los sectores clave que contribuyen significativamente al impacto y presentan una baja producción económica. Los resultados muestran que con las tecnologías existentes y controlando adecuadamente la demanda de ciertos sectores, los impactos ambientales podrían disminuir en mayor proporción que la producción económica. Además, esta tesis propone un método basado en programación lineal para facilitar la toma de decisiones ambientales mediante un análisis inverso. Es decir, dado un conjunto de soluciones, el método desarrollado busca los límites inferior y superior de los intervalos dentro de los cuales los pesos de cada indicador deben caer para que la alternativa seleccionada sea la óptima. De este modo, las personas encargadas de tomar decisiones no están obligadas a proporcionar los pesos de antemano, lo que podría conducir a resultados sesgados.