La econometrA�a del cambio climA?tico

El 9 de Marzo de 2017, Scott Pruitt, quien preside la Agencia de ProtecciA?n Ambiental en Estados Unidos (EPA, por sus siglas en inglA�s), expresA? al canal de noticias CNBC que existe un gran desacuerdo sobre la magnitud del impacto humano en el clima y que por ello a�?no concuerda con que sea el principal contribuyente al calentamiento que observamosa��pero aA?n no lo sabemosa�?[i]. La opiniA?n de quien encabeza la instituciA?n encargada de impulsar polA�ticas de protecciA?n al medio ambiente en Estados Unidos, refleja el pensamiento de algunos polA�ticos y cientA�ficos que todavA�a hoy se muestran escA�pticos de la responsabilidad humana en los cambios climA?ticos que se registran. Enfrentando el escepticismo de este a�?equipo rojoa�?, que hoy ha tomado un renovado protagonismo en EEUU bajo la administraciA?n Trump, el a�?equipo azula�? de expertos encuentra a uno de sus mayores expositores en el Panel Intergubernamental del Cambio ClimA?tico (IPCC en inglA�s), instituciA?n que estuvo detrA?s de las negociaciones de ParA�s.

El IPCC fue creado en 1988 por la OrganizaciA?n MeteorolA?gica Mundial y la ONU, y desde 1990 publica informes en los que resume los resultados de los mA?s recientes estudios cientA�ficos en materia de cambio climA?tico[ii]. En ellos se describe la evoluciA?n observada en diversos fenA?menos climA?ticos, se analizan las causas detrA?s de los cambios registrados y se ofrecen predicciones sobre futuros cambios de acuerdo a distintos escenarios potenciales de actividad econA?mica y polA�ticas sustentables. La gran mayorA�a de estos resultados y predicciones surgen de modelos climA?ticos que cientA�ficos expertos en ciencias de la atmA?sfera han venido desarrollando desde 1950, mejor conocidos como los GCMs (Global Circulation Models). Los GCMs se estructuran en torno a ecuaciones que resumen las distintas fuerzas que operan sobre la atmA?sfera y el ocA�ano terrestres, ya sea aumentando la energA�a entrante o saliente del sistema.

Sin intenciA?n de resultar demasiado simplista, y con la advertencia de que mi formaciA?n es en economA�a, valga la siguiente explicaciA?n (en esta nota al pie[iii] brindo mA?s detalles): cuando el sistema terrestre se encuentra en equilibrio, es decir que no hay aumentos ni disminuciones en temperatura, la ecuaciA?n de balance energA�tico indica que la energA�a que la Tierra recibe del sol equivale a la radiaciA?n que nuestro planeta emite. Cambios en la concentraciA?n de un gas como diA?xido de carbono, por ejemplo, generan una perturbaciA?n en dicho equilibrio y un consecuente aumento o disminuciA?n de la temperatura media global.

Para medir la capacidad que un factor climA?tico tiene para alterar el balance energA�tico de la Tierra, se utiliza el concepto de a�?forzamiento radiativoa�? (radiative forcing en inglA�s). El forzamiento radiativo se mide en Watts por metro cuadrado, y permite referirse de forma homogA�nea a la capacidad de distintos agentes para modificar la temperatura media terrestre. Entre los mA?s relevantes se encuentran la radiaciA?n solar, gases de efecto invernadero y diA?xido de azufre (aerosoles que se concentran en la tropA?sfera, principalmente de origen humano, y en la estratA?sfera, principalmente por actividad volcA?nica). Un forzamiento radiativo positivo estA? asociado a un efecto de calentamiento (tal es el caso del diA?xido de carbono), mientras que un forzamiento negativo genera enfriamiento (como es el caso de partA�culas de diA?xido de azufre).

La primera instancia de un GCM es un modelo de transferencia radiativa que computa la capacidad de absorciA?n de energA�a de los diferentes gases y en base a ello traduce cambios en sus concentraciones en forzamiento radiativo positivo o negativo. Luego, los modelos se complican. Para calcular el efecto ulterior en temperatura que un aumento en la concentraciA?n de un gas puede tener, hay que tener en cuenta procesos de ida y vuelta (feedbacks) que ocurren a medida que el sistema va respondiendo a un forzamiento. Por ejemplo, a medida que la Tierra aumenta su temperatura, la atmA?sfera es capaz de contener mayor vapor de agua, un poderoso gas de efecto invernadero. El aumento en vapor de agua actA?a como un agente que amplifica el forzamiento radiativo inicial. Otros feedbacks tienen que ver con el efecto sobre la formaciA?n de nubes y capas de hielo, capaces de reflejar radiaciA?n solar, y cambios en los ciclos de carbA?n que influyen en el porcentaje de emisiones de diA?xido de carbono que termina acumulado en la atmA?sfera. Estos y otros procesos complican las estimaciones del impacto en la temperatura media global provocados por una perturbaciA?n inicial de energA�a. Distintos modelos enfatizan distintos feedbacks order roxithromycin brand e incorporan diferentes supuestos.

Para comparar los resultados de diferentes modelos, es prA?ctica comA?n brindar una estimaciA?n del impacto que un aumento en diA?xido de carbono tiene sobre la temperatura media global[iv]. La Sensitividad ClimA?tica de Equilibrio (Equilibrium Climate Sensitivity, o ECS, en inglA�s) mide la respuesta a largo plazo en la temperatura media si se duplica la concentraciA?n de CO2. Uno de los resultados mA?s conocidos y reproducidos es el ECS de 3A�C[v]. Por otra parte, la Respuesta ClimA?tica Transitiva (Transient Climate Response, o TCR[vi], en inglA�s) mide la respuesta a corto plazo frente a un aumento en CO2 a una tasa de crecimiento de 1% anual durante 70 aA�os (al final de los cuales la concentraciA?n de CO2 se ha duplicado). El TCR es particularmente A?til para dar una idea del impacto que emisiones de gases de efecto invernadero pueden tener en un perA�odo de aproximadamente una generaciA?n.

Hasta aquA� la ciencia atmosfA�rica, pero A?quA� lugar le cabe en este debate a la econometrA�a? Dado que existen mediciones directas de temperaturas medias globales y de gases de efecto invernadero que se remontan a mediados del siglo XIX, las tA�cnicas de series de tiempo permiten complementar el anA?lisis de los GCMs a travA�s de evidencia estadA�stica que surge directamente de las observaciones registradas. A modo ilustrativo, la siguiente figura muestra la alta correlaciA?n que existe entre temperatura media global y concentraciones de diA?xido de carbono.

Pero un simple anA?lisis de la relaciA?n entre estas dos variables omite otros factores que tambiA�n afectan el balance energA�tico de la Tierra. Por ello, es prA?ctica comA?n agregar la contribuciA?n al calentamiento global de distintos gases y de radiaciA?n solar entrante utilizando el concepto mencionado de forzamiento radiativo. Existen fA?rmulas simples, derivadas de modelos de transferencia radiativa, que traducen la variaciA?n en la concentraciA?n de algunos gases en su correspondiente forzamiento radiativo. En base a las series histA?ricas de concentraciones[vii], podemos entonces obtener series temporales del forzamiento radiativo de varios gases de efecto invernadero (diA?xido de carbono, metano, A?xido de nitrA?geno, CFCs), radiaciA?n solar y diA?xido de azufre. La siguiente figura muestra la evoluciA?n del forzamiento radiativo de estos agentes tomando como aA�o de referencia a 1850:

Sin embargo, un correcto anA?lisis economA�trico de estas series enfrenta, al menos, dos problemas adicionales. Por un lado, dado que tanto la temperatura media global como la mayorA�a de las series exhiben tendencias positivas, estimar una simple relaciA?n entre los niveles de estas variables puede resultar en correlaciA?n espuria. El siguiente ejemplo tal vez ayude a clarificar este punto: si se regresa el A�ndice Dow Jones con el nA?mero de veces que Jennifer Lawrence es mencionada en los medios sociales encontrarA�amos una correlaciA?n positiva, simplemente por el hecho de que ambas series tienden tendencia similar. En segundo lugar, la existencia de feedbacks en el sistema atmosfA�rico y oceA?nico implica que variaciones en la temperatura pueden impactar, por ejemplo, la concentraciA?n de gases como diA?xido de carbono. Esto introduce un problema de causalidad simultA?nea entre variable dependiente (temperatura) e independiente (forzamiento radiativo total) que sesga la estimaciA?n del efecto sobre temperaturas.

En un trabajo conjunto con Jim Stock, profesor de la Universidad de Harvard, proponemos un enfoque cuasi-experimental para encarar este anA?lisis y proveer una estimaciA?n insesgada del TCR[viii]. Nuestro punto de partida es pensar en un experimento ideal en el cual la Tierra es sujeta a una variaciA?n aleatoria en las concentraciones de CO2 (o, en general, de forzamiento radiativo) durante 70 aA�os. Si se repite este experimento suficientes veces[ix] y, en cada repeticiA?n, se mide la temperatura al final del perA�odo de tratamiento, los datos resultantes permitirA�an estimar el efecto promedio en temperaturas de un determinado incremento en concentraciones de CO2.

Dicho experimento es obviamente imposible, pero podemos procurar imitarlo aprovechando variaciones exA?genas en las series de tiempo de forzamiento radiativo; dicho de otro modo, aprovechando a�?cuasi-experimentosa�? en las observaciones histA?ricas. Es decir, si logramos reconocer en los datos razones que no estA?n asociadas a cambios en la temperatura por las cuales el forzamiento radiativo total varA�a de un aA�o a otro, podremos obtener una estimaciA?n insesgada del efecto sobre la temperatura global de un determinado aumento en forzamiento radiativo. Luego, utilizando esta estimaciA?n, podemos recuperar una medida insesgada del TCR. Una importante limitaciA?n a la hora de usar observaciones histA?ricas es que existen sA?lo dos perA�odos completos de 70 aA�os entre 1850 y 2017. Esto impide estimar un TCR de 70 aA�os. En su lugar, estimamos impactos de mayor corto plazo (a lo sumo 20 aA�os) que representan un lA�mite inferior al tA�pico TCR.

Tal vez el lector haya ya reconocido que nuestro enfoque no es nada mA?s ni nada menos que uno de variables instrumentales. Aprovechamos cuatro fuentes de variaciA?n (cuasi) aleatoria en forzamiento radiativo total: variaciones en radiaciA?n solar debido a ciclos solares, cambios en forzamiento radiativo asociado a emisiones de CO2 por vehA�culos motorizados, aquel asociado al total de emisiones antropogA�nicas de CO2 y, finalmente, el que proviene de emisiones antropogA�nicas de diA?xido de azufre. Es relativamente sencillo justificar los primeros dos instrumentos: los ciclos solares no responden a cambios de temperatura en la Tierra, y las variaciones en la producciA?n de automotores estA?n asociadas a cambios tecnolA?gicos, de demanda y eventos histA?ricos exA?genos al clima. Las A?ltimas dos fuentes, por su parte, son afectadas en cierto grado por temperaturas ya que estA?n parcialmente asociadas a cambios en la demanda de energA�a durante el verano y el invierno para el funcionamiento de aires acondicionados y calefactores. Sin embargo, dicho feedback es un componente menor y, en A?ltima instancia, utilizamos tests de sobre-identificaciA?n para evaluar su validez como instrumentos[x].

En su A?ltimo reporte, el IPCC provee un rango estimado para el TCR entre 1 y 2.5 A�C en base a los modelos GCMs[xi]. Nuestras estimaciones preliminares, utilizando los cuatro instrumentos, arrojan un TCR a 10 aA�os de 1.15 A�C (intervalo de confianza (0.579,1.692)) y un TCR a 20 aA�os de 1.335 A�C (intervalo de confianza (1.032,1.632)). El hecho de que estos nA?meros se alinean con el lA�mite inferior del rango citado por el IPCC es consistente con que nuestras estimaciones consideran horizontes de menor plazo y por ende no incorporan ajustes mA?s lentos en las temperaturas. Que nuestros resultados, basados en evidencia cuasi-experimental, se aproximen a aquellos que se derivan de los GCMs proporciona un nivel adicional de validez externa para estos modelos.

En marzo de 2017, la administraciA?n Trump emitiA? una orden ejecutiva para desmantelar la inter-agencia encargada de preparar los informes sobre el costo social de los gases de efecto invernadero (documentos que estiman el costo monetario de emisiones). Dadas las seriasA� consecuencias que variaciones en las condiciones climatolA?gicas globales pueden tener, que uno de los paA�ses mas relevantes en el debate sobre cambio climA?tico decida dar un paso atrA?s en materia de polA�ticas de prevenciA?n es preocupante. En ParA�s, hace dos aA�os, paA�ses prometieron hacer lo posible para mantener la temperatura media global debajo de los 2A�C con respecto a niveles pre-industriales. Incluso con la cooperaciA?n de Estados Unidos, alcanzar tal objetivo requerirA�a tanto de un esfuerzo mundial para reducir emisiones como de nuevas tecnologA�as que permitan absorber diA?xido de carbono ya concentrado en la atmA?sfera (un reciente artA�culo de The Economist toca sobre este punto[xii]). Pero la cooperaciA?n global, difA�cil de por sA�, se complica aun mA?s mientras todavA�a se debaten las responsabilidades de los sA�ntomas que ya se sufren.

A travA�s de las herramientas que provee la econometrA�a de series de tiempo, una nueva A?rea de investigaciA?n que reA?ne a economistas y expertos en ciencias atmosfA�ricas procura contribuir a este debate con evidencia que surge directamente del anA?lisis de series histA?ricas de temperatura y gases. Esperemos que, con trabajos como este, la EconometrA�a del Cambio ClimA?tico ayude a reducir la incertidumbre para finalmente avanzar en un frente unido.

 

[i] https://www.cnbc.com/2017/03/09/epa-chief-scott-pruitt.html

[ii] https://www.ipcc.ch/publications_and_data/publications_and_data_reports.shtml

[iii] Con un spectrometro se mide la radiaciA?n emitida por un objeto (por ejemplo, la Tierra) en distintas frecuencias. La capacidad que un objeto tiene para absorber y emitir radiaciA?n en una determinada frecuencia depende de su opacidad. Un cuerpo oscuro es un objeto ideal que puede emitir radiaciA?n de forma eficiente en toda frecuencia (un ejemplo es el Sol). La famosa ecuaciA?n de Planck relaciona la radiaciA?n que emite un cuerpo oscuro con la frecuencia en la que se mide y la temperatura del objeto. A mayor temperatura, mayor radiaciA?n emitida. La ley de Krichhoff establece que si un objeto opaco como la Tierra absorbe radiaciA?n en una determinada frecuencia con un eficiencia A�psilon, entonces la radiaciA?n que emite en esa frecuencia es una fracciA?n A�psilon de aquella que un cuerpo oscuro con la misma temperatura podrA�a emitir.

Cerca de un 28% de la radiaciA?n solar que la Tierra recibe es reflejada de vuelta al espacio por nubes, hielo y nieve que juntos determinan el albedo de nuestro planeta (y que se relaciona con la eficiencia de absorciA?n de la Tierra en las frecuencias altas de luz visible en las que el Sol emite energA�a). Las molA�culas de gas tambiA�n son capaces de absorber radiaciA?n en determinadas frecuencias, en general mA?s bajas. Los gases de efecto invernadero lo hacen en las frecuencias de 5 a 50 micrones y su concentraciA?n en la atmA?sfera implica que parte de la radiaciA?n emitida por la Tierra (radiaciA?n de baja frecuencia u onda larga) no escapa al espacio. De modo que la atmA?sfera actA?a como una capa que es relativamente transparente a la radiaciA?n solar entrante (de alta frecuencia), pero que absorbe parte de la radiaciA?n emitida por la Tierra (de baja frecuencia) debido a la presencia de gases de efecto invernadero. Cuando aumenta la concentraciA?n de un gas, se reduce la energA�a saliente en las frecuencias de absorciA?n de dicho gas. Para mantener el balance energA�tico, debe aumentar la emisiA?n en otras frecuencias y en paralelo hay un aumento en la temperatura media global.

[iv] Otto, A. et al. (2013). Energy budget constraints on climate response. Nature Geoscience.

[v] Charney, J. G. et al. (1979). Carbon dioxide: a scientific assessment. National Academy of Sciences, Washington, DC.

[vi] A?No confundir con Tipo de Cambio Real!

[vii] Consultar las pA?ginas online de NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) y EPA (Environmental Protection Agency).

[viii] Estudios previos han hecho uso de tA�cnicas especialmente desarrolladas para analizar relaciones entre series de tiempo con tendencia (cointegraciA?n). Con este trabajo, buscamos proveer un enfoque alternativo cuyos resultados no dependan de supuestos sobre las tendencias de las series.

[ix] Se requieren varias repeticiones porque en este experimento hipotA�tico solo se puede controlar la variaciA?n en diA?xido de carbono (o en forzamiento radiativo total), pero no se controlan otras fuerzas o mecanismos que entran en juego en el equilibrio energA�tico terrestre.

[x] A modo de ejemplo, un instrumento consiste en , que expresa el cambio a lo largo de h-aA�os en el componente de forzamiento radiativo asociado a los ciclos solares. Tal instrumento es exA?geno en el sentido de no recibir un feedback de temperatura media, pero la dinA?mica temporal propia de los procesos naturales que estudiamos implican que aun puede estar correlacionado con el error de nuestra regresiA?n. Debido a procesos de ajuste tardA�os, el forzamiento radiativo de aA�os previos al perA�odo de h aA�os, puede aA?n tener un impacto en el cambio de temperatura durante este tiempo, . En la medida en que nuestros instrumentos presentan correlaciA?n serial, estA?n correlacionados con forzamiento radiativo previo, y por lo tanto con el error de nuestra regresiA?n. Por ello, nuestro instrumento final consiste en el residuo de una autorregresiA?n de A�con respecto a . Mas aun, diferentes instrumentos contribuirA?n en mayor o menor grado a identificar TCRs de diferente plazo. Por ejemplo, debido a que un ciclo solar es de aproximadamente 11 aA�os, cambios en el forzamiento radiativo solar estA?n mA?s fuertemente asociados a cambios en el forzamiento radiativo total durante horizontes cortos, pero la relaciA?n se debilita al considerar cambios cercanos a los 11 aA�os. El cA?mputo de errores estA?ndar para la construcciA?n de intervalos de confianza tendrA? en cuenta aquellos casos en los que la relaciA?n entre los instrumentos y la variable endA?gena es relativamente dA�bil.

[xi] Bindoff, N.L. et al. (2013). Detection and attribution of climate change: from global to regional. In: Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, Cambridge, UK and NY, USA.

[xii] What they dona��t tell you about climate change. The Economist. Noviembre, 18, 2017.