No vengo a convencerles de la existencia de un calentamiento global inequívoco y sin precedentes provocado por la acción humana (remito aquí al lector curioso y/o escéptico). Tampoco vengo a demostrarles que, en ausencia de medidas contundentes, los efectos de este aumento en las temperaturas no supondrán ‘una simple gripe’ para nuestras economías, sino que alterarán permanente el paradigma productivo y minarán la capacidad de crecimiento (véase aquí, aquí, aquí o aquí). Vengo a hablarles de otras cosas: i) del estado del arte en cuanto a la evaluación económica de los impactos climáticos; ii) del camino a seguir y las dificultades a sortear para conseguir, si bien no la vacuna, si el analgésico que permita convivir a nuestra generación y a las que vienen con este nuevo escenario y iii) de un llamamiento.
Estado del arte del análisis económico del cambio climático
El análisis económico moderno del cambio climático propone un enfoque desagregado por tipologías de daño. Las grandes instituciones gubernamentales, como la Comisión Europea, basan sus análisis en estudios de impacto divididos por categorías: agricultura, energía, transporte,… Estos estudios de impacto son posteriormente integrados en modelos computables de equilibrio general. Los efectos económicos agregados se obtienen por estática comparativa entre la simulación del modelo en equilibrio y el modelo perturbado con el shock climático. Esta metodología, con sus imperfecciones, permite asimilar las distintas idiosincrasias sectoriales.
Los estudios de impacto se construyen usando una metodología bottom-up, que siempre parte de una señal climática a escala local (por ejemplo, el déficit hídrico experimentado por una planta en condiciones de sequía en una localidad determinada). Esta señal, capturada ya sea con modelos, mediciones in situ u observaciones satelitales, es transformada en un impacto biofísico (siguiendo con el ejemplo de la planta y la sequía, esta segunda fase estimaría el descenso esperado en la productividad de la planta). En la tercera fase, los impactos biofísicos son transformados en shocks económicos que, a su vez, alimentan un modelo, como al que aludía anteriormente.
En lo que respecta a la señal de cambio climático, los modelos climáticos trabajan con distintos escenarios futuros. Estos escenarios, o Representative Concentration Pathways (RCPs), según la familia de variantes de referencia promovida por la UNFCCC, se basan en distintos niveles proyectados de forzamiento radiativo, asociados a un aumento medio de la temperatura global. Los RCPs se combinan con un conjunto de escenarios socioeconómicos (Shared Socioeconomic Pathways o SSP) que ofrecen proyecciones cuantitativas y cualitativas de variables tales como dinámica demográfica, nivel de urbanización, convergencia económica, etc. Los estudios de impacto se replican para distintas combinaciones RCP-SSP, dando lugar a una distribución de impactos climáticos para cada una de las categorías consideradas.
Retos a corto plazo
1. El umbral de 1.5ºC
El Acuerdo de París de 2015 aboga por “mantener el aumento de la temperatura media mundial muy por debajo de 2 °C con respecto a los niveles preindustriales, y proseguir los esfuerzos para limitar ese aumento de la temperatura a 1.5°C”. Este nuevo objetivo va encaminado a reducir considerablemente los riesgos y los efectos del cambio climático. El objetivo de 1.5ºC supone una aceleración en la senda de descarbonización del objetivo inicial de 2ºC muy exigente, lo que supone un reto a nivel de mitigación. Asimismo, los impactos económicos asociados a este nivel de calentamiento no han sido aún suficientemente cuantificados a nivel local. Se requiere pues un esfuerzo para adaptar los distintos estudios de impacto a este nuevo umbral a la mayor brevedad, puesto que se pretenden incluir los primeros resultados en el próximo informe del IPCC, previsto para 2021.
2. Resolución espacio-temporal
La heterogeneidad espacial del clima hace necesario afinar en la identificación de los impactos a escala local, capturando la sensibilidad al clima de las distintas áreas y sectores. Un paréntesis. Quisiera hacerles notar la diferencia entre clima y tiempo. El primero denota las condiciones medias en una determinada zona durante los últimos 30 años; el segundo describe las variaciones a corto plazo del primero. El clima, pese a venir predefinido por grandes patrones atmosféricos que presentan una gran inercia, también responde a condiciones orográficas y medioambientales locales. ¿Les suena la manida expresión de “esta zona tiene un microclima privilegiado”? Es cierta. Luego, a la sensibilidad climática también se le presupone un marcado acento local.
Más allá del argumento acerca de la variabilidad climática, y entendiendo la configuración de las economías como grandes redes interconectadas y dependientes, se da la circunstancia de que algunos nodos son más importantes que otros. Si estos nodos son más vulnerables al efecto del clima, pueden llegar a comprometer la estabilidad del sistema. Piensen en el caso de California para la economía americana o el más cercano caso de Lombardía para la italiana. Piensen ahora como se ha favorecido la expansión del reciente COVID-19 en Italia, merced a esta propiedad. Piensen en el caso de Madrid en España.
A la luz de lo anterior, es vital que los estudios de impacto y la posterior modelización económica esté basada a nivel local o regional, para lo que se hace necesario aumentar la resolución espacial de los ejercicios y los instrumentos. A nuestro favor juega la cada vez mayor disponibilidad de datos (climáticos, medioambientales) en alta resolución. Bastaría poner los instrumentos de análisis al servicio de estos datos, aumentando, por ejemplo, la granularidad de los modelos macroeconómicos o aprovechando el potencial del big data. Esto debe venir acompañado de un aumento en la disponibilidad y en la facilidad de acceso a información económica fiable a escala local.
El IPCC urge además a ampliar la resolución social de los estudios de impacto, intentando abarcar distintas implicaciones en materia de desigualdad, pobreza, entorno rural y migración. Se piensa que el comportamiento de estos ‘sistemas’ se ve fuertemente regido por el clima, además de presentar marcados y asimétricos efectos espaciales.
3. Eventos climáticos extremos
La mayoría de estudios de impacto actuales toman como referencia el aumento medio de la temperatura a partir de los distintos RCPs. Esto es insuficiente. Los (cada vez más frecuentes) eventos meteorológicos extremos, como olas de calor, sequías o inundaciones, son extraordinariamente costosos (véase aquí o aquí). Y el cambio climático no hará sino aumentar su frecuencia e intensidad (vean aquí, aquí y aquí). Urge la necesidad de considerar la distribución climática en su totalidad, entendiendo mejor las implicaciones derivadas de las colas de la distribución. A la hora de modelizar, se deben considerar, asimismo, la casi garantizada presencia de importantes efectos no-lineales.
No sólo eso. Estos eventos extremos tienden a presentarse de manera simultánea (ver aquí o aquí), produciendo una concatenación amplificadora de impactos que dista mucho de ser entendida en la actualidad. Es necesario profundizar en la modelización de las relaciones causa-efecto que ligan los eventos extremos combinados y entender sus implicaciones económicas.
El resultado de no estar imputando en los estudios de impacto los costes asociados a los fenómenos extremos implica que el coste integral que se reporta del cambio climático no sea más que una cota inferior del coste real (otros impactos difícilmente cuantificables, como la degradación de los ecosistemas naturales, abundan en la idea de la subestimación del coste del cambio climático). Se debe medir e incorporar el efecto de estos sucesos a la cifra total, al tiempo que se debe redoblar el esfuerzo a la hora de comunicar en modo eficiente y transparente las incertidumbres asociadas a nuestras estimaciones.
4. COVID-19 y cambio climático
El confinamiento y la paralización de la actividad económica global han provocado un descenso sin precedentes en las emisiones de gases de efecto invernadero, como CO2 y NO2, con una reducción del 25% de las emisiones en China, lo que equivale a una reducción del 6% global. No nos engañemos. Este alivio muy probablemente será momentáneo. Las medidas destinadas a estimular la economía eventualmente podrían hacer rebotar el consumo de combustibles fósiles, y por ende las emisiones, por encima de los promedios históricos.
¿Existe un vínculo entre la pandemia de coronavirus y el cambio climático? No, directamente. Si bien es cierto que las enfermedades infecciosas se ven favorecidas por el cambio climático (ver aquí) y la destrucción de la biodiversidad. Asimismo, los niveles de contaminación del aire han ayudado a aumentar la propagación y la mortalidad del virus.
Si algo se debe desprender de este episodio de gestión de la pandemia es que el interés individual no siempre conlleva un óptimo social, que los grandes retos globales son retos de coordinación multilateral y que los países ricos y los grandes emisores deben tomar el liderazgo. Nos encontramos, además, ante una gran oportunidad para reorientar el sistema productivo hacia una versión más sostenible y de bajo impacto ambiental (piensen en la irrupción del teletrabajo), coherente con el nuevo Green Deal.
Mensajes a la comunidad científica
Esta lista de retos no es única ni cerrada. Únicamente son los que a mí me ocupan. Diríjanse aquí, aquí o aquí si quieren explorar otros temas (no menores) que aún precisan atención, como la desigualdad y los impactos en los países en desarrollo, los mecanismos de precio de emisiones, los adaptation gaps (márgenes de adaptación observados en distintos sectores y grupos de población) o el refinamiento de los modelos IAM, entre otros.
Déjenme concluir con una reflexión y un llamamiento:
Comentaba más arriba que es imperativa una aproximación bottom-up a la estimación de impactos económicos del clima. Que la metodología descansa en captar una señal climática, transformarla en un impacto, idiosincrático de cada activo, y de su posterior conversión en un shock económico. Subyace de estas líneas que este camino no sería posible sino mediante la colaboración de expertos en las más variadas disciplinas: climatólogos, agrónomos, oceanógrafos, geógrafos, entre otros. Además de economistas. La colaboración multi- y trans-disciplinar es condición sine qua non para el desarrollo e implementación de la estrategia climática. Se observa cierto movimiento en esta corriente, tanto en universidades como en los organismos de financiación, pero es todavía insuficiente. Asimismo, se necesita integrar a economistas de otros campos más allá de la economía medioambiental (ver aquí). Especialistas en macroeconomía, economía del desarrollo o política económica deben también arrimar el hombro.
Oswald y Stern se lamentaban hace unos meses de la inacción de los economistas (académicos) en relación al estudio de la política del cambio climático, al tiempo que hacían un llamamiento a la reacción:
“Action on climate change is arguably the greatest challenge for public policy of our times. (…) Good economics can and should play a fundamental role in guiding the policy framework that will influence investment decisions in the coming years, so it is important that the profession dramatically increases its work now. It is time for our profession to live up to its responsibilities.”
Parece que ciertas editoriales han comenzado a reaccionar. Pero la revolución siempre parte de abajo. Aprovecho a estas líneas para conminar al resto de la profesión a tomar partido.
Hay 6 comentarios
Excelente entrada.
Bien está el llamamiento a economistas, pero también hay que hacerlo a los científicos de las ciencias de la Naturaleza. No siempre están dispuestos a ver cómo sus especialidades y microcampos de investigación pueden contribuir a entender y afrontar estos problemas globales.
En general, habría que incentivar que los investigadores salgan de su "zona de confort". No estoy seguro de que el sistema actual de incentivos sea muy eficiente en ese aspecto...
Ya sé que hace mucho que se habla de esto, pero no veo medidas concretas y evaluables en esa dirección. Ojalá esté equivocado.
Los cambios traen cosas buenas y malas, y el cambio climático igual. Los que somos escépticos en este asunto, pensamos que hay mucha deshonestidad cuando solo se resaltan riesgos e inconvenientes y no se mencionan las ventajas.
He leído muchos estudios de los muertos que habría por un posible calentamiento por olas de calor, etc.. con conclusiones muy discutibles para los que hemos vivido en Arabia Saudita y sabemos lo es de verdad una ola de calor.
Dado que se menciona el COVID en el artículo es el momento de valorar si el calentamiento ha salvado vidas. Parece que la correlación aumento de temperatura con disminución de la infección es indiscutible. Como anécdota la provincia española con mas prevalencia es Soria, donde no hay contaminación ni multitudes, sino mucho frío.
El calentamiento tiene también sus ventajas y se deberían valorar para restarlas de las desventajas, y tener una mejor y mas honesta fotografía de la realidad.
Gracias por tu comentario, Fernando.
Una transición hacia un mundo con cambio climático conllevará cambios. Cambios que traerán más cosas malas que buenas. Un aumento descontrolado de la temperatura global esquilmará ecosistemas y sociedades tal y como las conocemos. Y golpeará más a los que menos tienen. La evidencia al respecto es apabullante.
Esto no quita que haya ‘ganadores’. En ciertas regiones y ciertos sectores. Estos efectos positivos ya son tenidos en cuenta en nuestros estudios de impacto. Te dejo un ejemplo aquí abajo (observa el aumento en la productividad agrícola en el norte de Europa).
https://ec.europa.eu/jrc/sites/jrcsh/files/infographic-peseta-agri.jpg
Mencionas el caso de las olas de calor en Arabia Saudí. Es un ejemplo fantástico del alto potencial de adaptación de una sociedad al medio circundante. Por lo general, los estudios de impacto no suelen incorporar el efecto de la adaptación. Este es uno de los retos adicionales que señalo en el artículo.
Gracias por la excelente entrada, David. Muy ilustrativa, y muy bien escrita y documentada. He disfrutado micho de su lectura.
Una curiosidad que me ha surgido precisamente al hilo de la lectura. Según el enfoque bottom-up que nos has contado, hay tres etapas implicadas en los estudios de impacto: señal climática, impacto biofísico y shocks económicos. Según tu experiencia, ¿cuál es el eslabón más débil de la cadena? ¿La identificación de la señal climática, su conversión en impacto biofísico, o la traslación de este impacto en un shock económico?
Relacionado con lo anterior, parece evidente que la naturaleza de la incertidumbre puede ser distinta en cada eslabón de la cadena ¿Cómo tratan los modelos con dichas fuentes de incertidumbre para comunicar los resultados? ¿Distintos escenarios y análisis de sensibilidad o se hace algún tipo de corrección probabilística?
Aludes a modelos computables de equilibrio general como la herramienta adecuada para acomodar los shocks económicos. Pero ¿es la estática comparativa el enfoque más adecuado para estudiar un fenómeno -el cambio climático- eminentemente dinámico y en el que las expectativas pueden desempeñar un rol fundamental? Supongo que la elección del modelo está condicionada por querer captar esa heterogeneidad sectorial a la vulnerabilidad de los cambios climáticos de la que nos has hablado y que también es sin duda importante. Tal vez los modelos dinámicos con sectores heterogéneos que sufren shocks climáticos estocásticos e idiosincráticos , aunque con cross heterogeneity mucho más limitada, puedan hacer también un buen papel en este sentido.
Estimado Javier,
Gracias por tu comentario. Planteas asuntos, sin duda, muy relevantes.
En cuanto al eslabón más débil, la proliferación de satélites, nuevos sensores y distintos instrumentos de medición hacen que capturar la señal sea cada vez menos problemático. Los impactos biofísicos están muy bien establecidos en algunos sectores (como en la agricultura), no tanto en otros (e.g., infraestructuras). A la hora de calcular el shock, no siempre es fácil encontrar una contrapartida directa del impacto en el modelo (pienso en los impactos en los ecosistemas).
Existe incertidumbre en todas las fases de identificación de impactos. Partiendo de aquella inherente a las proyecciones de los modelos climáticos (esto daría para un nuevo post). Siguiendo por las asociadas a los distintos escenarios socioeconómicos (SSP). Se ha venido optando por una combinación discreta de RCP-SSP. Comunicar eficientemente la incertidumbre es otro de los retos a los que nos enfrentamos.
La CE dispone de diversos utensilios para cuantificar el impacto global del calentamiento, incluidos modelos estáticos y dinámicos. El rol de las expectativas es, sin duda, relevante, pero lo es más la adaptación. Y se dista mucho de conocer un modo plausible de modelizar la adaptación. Esto crea un cuello de botella a la hora de aplicar estos modelos. El uso de modelos estáticos y la estática comparativa es un modo sencillo de cubrir una amplia gama de sectores y de comunicar impactos (ausentes de adaptación)
Gracias!
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