ENERGÍA RENOVABLE

La política climática crea ganadores y perdedores, y los gobiernos deben elegir los mejores modelos para medir los resultados

como Las discusiones climáticas globales ganan fuerza en la COP26, los gobiernos de todos los niveles deben comprender cómo las políticas climáticas y energéticas afectarán sus emisiones de GEI y sus economías. Para ello, se basan en «modelos económicos energéticos», simulaciones informáticas que los analistas utilizan para evaluar cómo se produce y utiliza la energía en la economía.

Pero no todos estos modelos son iguales. Un modelo puede producir resultados muy diferentes a otro. O resultados similares pueden interpretarse de diferentes maneras. Esto crea desafíos para la toma de decisiones sobre política climática.

Entonces, ¿cómo pueden los gobiernos hacer coincidir sus preguntas de política climática con modelos apropiados?Como expertos en políticas climáticas, mi equipo y yo hemos Un estudio reciente Esto ayuda a responder la pregunta. Identificamos las mejores prácticas que los formuladores de políticas deben considerar al evaluar la política climática para garantizar que se tomen las mejores decisiones para la salud del planeta y sus ciudadanos.

decisiones del mundo real

Algunos modelos combinan técnicas similares, pero el modelo sepáralos Los datos específicos de la tecnología, como la economía de combustible del vehículo, se pueden incluir en los cálculos. También puede ayudar a los gobiernos a evaluar mejor el impacto de políticas tecnológicas específicas, como las regulaciones de economía de combustible de Canadá, sobre la energía y las emisiones de gases de efecto invernadero.

El nivel de detalle en el desempeño técnico también nos permite planificar Cómo la tecnología ha cambiado o ha sido reemplazada con el tiempoEsto es especialmente importante para las tecnologías casi comerciales, cuyas propiedades a menudo no se captan bien en los datos históricos.

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Los modelos también hacen suposiciones sobre cómo y por qué invertimos en tecnologías relacionadas con la energía. Muchos modelos económicos energéticos no representan individuos y su comportamiento, sino su comportamiento agregado. Esto generalmente funciona bien, pero hay dos dinámicas importantes que a menudo se pasan por alto.

Los factores no financieros pueden influir en las decisiones de inversión, como la decisión de no comprar un vehículo eléctrico porque no hay suficientes estaciones de carga cerca.
Prensa canadiense/Frank Gunn

primero, No todos tomarán las mismas decisiones de inversión en las mismas circunstanciasSi los gobiernos no tienen en cuenta esta dinámica, pueden ignorar vías y tecnologías alternativas de mitigación de GEI. Por ejemplo, si un modelo nos dice que pronto todos comprarán un automóvil eléctrico, es posible que el gobierno no fomente las ventas de automóviles eléctricos, suponiendo que el aumento de las ventas ocurra por sí solo.

En segundo lugar, una variedad de factores no financieros pueden influir en las decisiones de inversión.Por ejemplo, es menos probable que algunas personas compren un automóvil eléctrico porque Creen que cargar coches eléctricos es una molestia, mientras que otros están menos preocupados. Los modelos que ignoran los factores no financieros e incluyen solo los costos financieros pueden producir resultados que son inconsistentes con las decisiones del mundo real, lo que lleva a decisiones de política desacertadas.


COP26: Las negociaciones climáticas más grandes del mundo

Esta historia es parte de la cobertura de The Conversation de la conferencia climática de Glasgow COP26 por parte de expertos de todo el mundo.

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El compromiso de cambio climático de la COP26 para la eliminación masiva del carbón, la reducción de las emisiones de metano y la detención de la deforestación tendrá beneficios y costos económicos, los gobiernos son cruciales comprender la naturaleza y distribución de estos efectos Adecuado para diferentes hogares e industrias. Estos incluyen cambios en el empleo, el crecimiento económico, los precios de la energía y los niveles de actividad económica.



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Los modelos económicos energéticos deberían poder evaluar los impactos macroeconómicos de las políticas climáticas, aquellos que afectarán a grandes segmentos de la población. Esto requiere que el modelo comprenda cómo se vinculan los diferentes sectores de la economía.

Un maizal frente a una planta industrial.
Las refinerías de etanol como Dakota del Sur procesan el maíz para convertirlo en combustible, pero la fermentación libera dióxido de carbono a la atmósfera.
(Foto AP/Stephen Groves)

Por ejemplo, si los gobiernos quieren agregar más etanol a nuestra gasolina para reducir las emisiones de gases de efecto invernadero, deben comprender dónde se produce el etanol y el impacto del aumento de la producción de etanol en los precios de las materias primas. Los modelos que pueden proporcionar información sobre indicadores económicos clave, como cambios en la producción en diferentes sectores, dinámicas comerciales y cambios estructurales (como reducciones de mano de obra en la industria del petróleo y el gas) son particularmente útiles.



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Finalmente, los modelos económicos energéticos deberían poder representar con precisión diferentes tipos de políticas y poder capturar Interacción de política inesperadaPor ejemplo, un modelo puede ser bueno para guiar las decisiones sobre el precio del carbono, pero malo para planificar la generación de energía renovable. Lo que es más importante, los gobiernos deben comprender que ningún modelo único puede responder “mejor” a todas las preguntas sobre política climática. La elección del modelo adecuado dependerá de la cuestión de política planteada.

Los líderes mundiales deberían aspirar a llegar a un consenso sobre soluciones de política climática en la COP26. En las últimas tres décadas, los desacuerdos de larga data incluso entre los políticos centrados en el clima han ayudado a la industria de los combustibles fósiles a calentar peligrosamente el planeta. La búsqueda de consenso comienza con líderes honestos sobre el clima que eligen los modelos correctos.

Aaron Hoyle, ex estudiante de maestría en gestión ambiental y de recursos en la Universidad Simon Fraser, es coautor del artículo.

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