[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.

[en] In today's globalized market, the lack of knowledge about how the impacts distribute among nations hinders the design of effective policies for reducing the environmental degradation at a global scale. The aim of this thesis is to combine macroeconomic models with multi-objective optimization to facilitate the quantification of environmental loads, the fair allocation of responsibilities, and the design of effective public policies aiming at sustainability. To these end here we propose quantitative methods based on environmentally extended input-output models to study the contribution of nations to the global environmental pressures by examining the life cycle of products consumed worldwide; the trade-embodied environmental loads; and the equity with which impacts are distributed. Findings may help to design effective policies ensuring a fair allocation of responsibilities. This thesis also proposes a systematic multi-objective optimization approach for simultaneously minimizing the environmental impacts and maximizing the output of an economy. The bi-criteria linear programming model identifies key sectors with significant impact contribution and low output. Results show that, with the existing technologies, the environmental impacts could be lowered in higher proportion than the economic output by controlling adequately the demand of sectors. Moreover, this thesis proposes a method based on linear-programming to facilitate decision-making in environmental studies in an inverse manner. That is, given a set of solutions, this method finds the lower and upper limits of the intervals within which the weights to be attached to the indicators must fall, so that the selected alternative becomes optimal. Thereby, decision makers are not required to provide weights beforehand that could lead to biased results.