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    Por qué el costo de mitigar el cambio climático no se puede reducir a un número correcto

    Crédito:La conversación

    En noviembre de 2019, antes de que comenzara la pandemia, ¿habría adivinado cuán importantes serían las videoconferencias como Zoom en la vida de las personas solo unos meses después?

    Ese es el tipo de desafío al que se enfrentan los economistas cuando tratan de calcular con una sola cifra el costo a largo plazo de mitigar el cambio climático o el costo de permitir que la temperatura global siga aumentando. Los comportamientos humanos cambian a medida que cambian las políticas públicas y llegan y evolucionan nuevas tecnologías.

    Soy un microeconomista que investiga las causas y consecuencias del cambio climático. Cuando pienso en el desafío del cambio climático en 2040 y más allá, anticipo muchas "incógnitas conocidas" sobre nuestro futuro. Por lo tanto, me sorprende leer estimaciones precisas de costos climáticos como las publicadas recientemente por los consultores económicos McKinsey &Co.

    McKinsey fija el costo global de la transición de energía y otros sectores a emisiones netas cero para 2050 en US $ 9,2 billones al año. La aseguradora Swiss Re ha estimado que no hacer nada reducirá el PIB mundial hasta en un 14 %, o unos 23 billones de dólares, para 2050.

    Números como estos se utilizan ampliamente para alentar la acción de gobiernos, empresas e individuos. Los economistas están de acuerdo en que el cambio climático, si no se controla, dañará las economías. Pero estas estimaciones se producen utilizando modelos formales que presentan muchas suposiciones, cualquiera de las cuales podría alterar la contabilidad en gran medida, dejando las estimaciones demasiado altas o bajas.

    Si bien las personas pueden pensar que quieren "precisión", las predicciones precisas aumentan el riesgo de transmitir demasiada certeza en un mundo en constante cambio. Esto es lo que se incluye en los modelos económicos climáticos y por qué la certeza no es una opción para las proyecciones de costos futuros.

    El desafío de la predicción

    Los modelos económicos climáticos buscan responder varias preguntas de predicción, tales como:

    "¿Cómo se verá afectado el desempeño de la economía mundial si promulgamos hoy un impuesto al dióxido de carbono?" La respuesta a esta pregunta nos ayuda a comprender el "costo de tomar medidas".

    "Si el mundo entero promulga este impuesto al carbono, ¿cuánto disminuirán las emisiones de gases de efecto invernadero en cada año subsiguiente?"

    "¿Qué ganaremos económicamente al reducir nuestras emisiones de gases de efecto invernadero?"

    El costo nivelado de energía incluye el costo de construcción y el combustible continuo y los costos operativos durante su vida útil. Crédito:Gráfico:La conversación/CC-BY-2.0

    "¿Cuál será el impacto económico y en la calidad de vida si no hacemos nada y simplemente permitimos que las emisiones de gases de efecto invernadero aumenten bajo 'negocios como siempre'?"

    Para responder a estas preguntas complejas, los economistas del clima hacen una serie de suposiciones que se "cuecen" en sus modelos matemáticos.

    Incógnitas conocidas

    Primero, los economistas deben predecir el ingreso promedio mundial por persona para cada año en el futuro.

    Los macroeconomistas se han enfrentado a desafíos al predecir el momento y la duración de las recesiones. Predecir el crecimiento económico futuro en el transcurso de 30 o 40 años requiere predecir cómo evolucionará con el tiempo la cantidad y la calidad de la mano de obra mundial y nuestra tecnología. Predecir el crecimiento de la población mundial también es un ejercicio desafiante, ya que el aumento de la urbanización, el acceso de las mujeres a la educación y las mejoras en el control de la natalidad están asociados con reducciones en la fertilidad.

    En segundo lugar, deben hacer una conjetura informada sobre qué tecnologías existirán en el futuro con respecto a nuestras fuentes de generación de energía y la energía que usamos en el transporte. Si pueden estimar el nivel futuro de la población mundial, el nivel de ingresos y la tecnología, entonces pueden medir la cantidad adicional de emisiones de gases de efecto invernadero que produce el mundo cada año.

    En tercer lugar, utilizan un modelo científico del clima para estimar el riesgo adicional de cambio climático causado por la producción de emisiones de gases de efecto invernadero. Esto generalmente se mide por el aumento en la temperatura promedio de la superficie del mundo.

    En cuarto lugar, deben tomar una posición sobre cómo la producción de nuestra economía futura se verá afectada por el aumento del riesgo del cambio climático. Idealmente, estos modelos también nos dicen cómo la liberación de más emisiones de gases de efecto invernadero aumenta la probabilidad de escenarios de desastre.

    Al combinar todas estas ecuaciones con sus propias suposiciones respectivas, un equipo de investigación genera un solo número como:El mundo enfrentará $23 billones en daños debido al cambio climático si no tomamos medidas serias para mitigar las emisiones.

    El 'arte' de predecir futuras emisiones

    Los economistas estiman las futuras emisiones globales de gases de efecto invernadero multiplicando el producto nacional bruto mundial previsto (el valor total de los bienes y servicios) por las emisiones promedio por dólar del producto nacional bruto.

    El rango de estimaciones de daños es más amplio para aumentos de temperatura más altos. Crédito:Cuarta Evaluación Nacional del Clima

    Si el mundo logra acabar con el uso de combustibles fósiles, esta última cifra podría ser cercana a cero. La innovación y el despliegue de tecnologías bajas en carbono (piense en vehículos eléctricos y granjas solares) pueden cambiar significativamente los costos y beneficios que los economistas están tratando de cuantificar.

    Muchos factores determinan este camino de avance tecnológico, incluida la inversión en investigación y desarrollo. La política internacional tampoco siempre tiene en cuenta los modelos económicos climáticos. Por ejemplo, si China elige volverse más insular, ¿aumentará su consumo de carbón porque la nación está dotada de carbón? Por el contrario, ¿podría China optar por usar su poderoso estado para impulsar el sector de la tecnología verde para crear un futuro mercado de exportación en auge que ecologice la economía mundial?

    Pronóstico de los impactos futuros del cambio climático

    Los modelos matemáticos económicos reducen el impacto del cambio climático en una sola ecuación de álgebra llamada "función de daño climático". En mi libro "Adaptación al cambio climático", proporciono varios ejemplos de por qué esta función cambia continuamente y, por lo tanto, es muy difícil de predecir.

    Por ejemplo, muchas empresas están desarrollando sistemas de clasificación de riesgos climáticos para educar a los compradores de bienes raíces sobre los diferentes riesgos climáticos futuros que enfrentarán propiedades específicas, como incendios forestales o inundaciones.

    Supongamos que esta industria emergente de clasificación de riesgos climáticos avanza en la identificación de áreas menos riesgosas para vivir, y los códigos de zonificación se modifican para permitir que más personas vivan en estas áreas más seguras. El daño que sufren los estadounidenses por el cambio climático disminuiría a medida que la gente literalmente "se mudara a un terreno más alto".

    El modelador climático confiado no puede capturar esta dinámica con álgebra inflexible.

    Predicción bajo incertidumbre

    Los modelos de economía climática pueden desempeñar un papel de "Paul Revere":educar a los políticos y al público sobre los riesgos probables que se avecinan. A medida que los economistas construyen estos modelos, deben ser honestos acerca de sus limitaciones. Un modelo que genera "la respuesta" puede descarriar a quienes toman las decisiones.

    Por mucho que a todos les guste una respuesta concreta sobre cuánto costará el cambio climático y actuar sobre el cambio climático, tendremos que vivir con incertidumbre.

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