Dự báo cao hơn về tổn thất do khí hậu gây ra
Các nhà nghiên cứu liên tục tìm cách cải thiện hiểu biết và mô hình hóa tác động kinh tế của biến đổi khí hậu, khám phá nhiều phương pháp và giả định khác nhau. Tuy nhiên, việc áp dụng các phương pháp khác nhau dẫn đến nhiều dự báo tổn thất đầu ra và các kênh tác động được nắm bắt. Bảng 1 minh họa sự đa dạng của các phương pháp tiếp cận phương pháp và sự chênh lệch trong kết quả khi so sánh các hàm thiệt hại được đề xuất trong tài liệu.
Bảng 1 cho thấy tác động dự kiến của mức tăng nhiệt độ gia tăng 1°C – ngoài mức 1,2°C của sự nóng lên toàn cầu đã được quan sát thấy ngày nay – dao động từ 1% đến 25% GDP toàn cầu. Nếu không có hành động giảm thiểu khí hậu tiếp theo (tức là nếu chỉ duy trì các chính sách hiện đang được thực hiện), nền kinh tế toàn cầu có thể mất ít nhất 2% hoặc nhiều nhất là 45% tổng sản lượng do biến đổi khí hậu vào cuối thế kỷ, tùy thuộc vào hàm thiệt hại cơ bản của dự báo. Những ước tính này thể hiện tổn thất toàn cầu so với đường cơ sở giả định mà không có biến đổi khí hậu tiếp theo (tức là một kịch bản không xảy ra hiện tượng nóng lên thêm).
Do đó, biến đổi khí hậu có thể ảnh hưởng đáng kể đến phúc lợi tương lai của chúng ta: nền kinh tế toàn cầu có thể tăng trưởng gần 300% (Nordhaus và Boyer 2000) hoặc ‘chỉ’ 125% (Bilal và Känzig 2024) sau khi tính đến tổn thất do khí hậu gây ra (Hình 1). Sự không chắc chắn cao xung quanh những tổn thất này nhấn mạnh nhu cầu nghiên cứu học thuật sâu hơn về tác động kinh tế của biến đổi khí hậu.
Một hàm thiệt hại mới trong các kịch bản NGFS
Kể từ khi ra mắt vào năm 2020, các kịch bản NGFS đã trở thành nền tảng của các đánh giá rủi ro khí hậu cho lĩnh vực tài chính. Đây là một tập hợp các kịch bản giả định khám phá một loạt các kết quả hợp lý, cung cấp cái nhìn sâu sắc về các rủi ro vật lý và chuyển đổi liên quan đến khí hậu trong tương lai. Các hàm thiệt hại đóng vai trò quan trọng trong các kịch bản NGFS bằng cách tìm cách nắm bắt các rủi ro vật lý (mãn tính) do biến đổi khí hậu gây ra. NGFS theo dõi chặt chẽ các diễn biến mới nhất trong lĩnh vực này và điều chỉnh khuôn khổ mô hình của mình cho phù hợp.
Trong bản phát hành sắp tới của các kịch bản NGFS (NGFS 2024a), một hàm thiệt hại mới đã được triển khai. Điều này đã dẫn đến sự thay đổi đáng kể về cách các rủi ro vật lý được thể hiện trong các kịch bản. 3 Hàm thiệt hại mới do Kotz và cộng sự (2024) biên soạn, dựa trên bằng chứng mới nhất từ khoa học khí hậu, dự báo mức tổn thất cao hơn đáng kể so với ước tính trong các vụ trước được tạo ra bằng mô hình trước đó do Kalkuhl và Wenz (2020) biên soạn.
Việc triển khai hàm thiệt hại mới đảm bảo rằng các kịch bản NGFS vẫn là tiên tiến nhất và phản ánh những phát hiện mới nhất trong tài liệu về biến đổi khí hậu:
Đầu tiên, nghiên cứu của Kotz và cộng sự (2024) là phần mở rộng gần đây cho tài liệu, mở rộng các nghiên cứu trước đây (ví dụ Kalkuhl và Wenz 2020, Kotz và cộng sự 2021, Kotz và cộng sự 2022). Hàm thiệt hại này kết hợp nhiều yếu tố khác nhau để thiết lập ước tính tốt hơn về tổng thiệt hại do biến đổi khí hậu gây ra. Hơn nữa, nó sử dụng nhiều quan sát hơn (tức là nhiều năm hơn) và dữ liệu kinh tế và khí hậu lịch sử chi tiết hơn (tức là nhiều vùng hơn) mà hàm được hiệu chuẩn.
Thứ hai, hàm thiệt hại mới toàn diện hơn. Nó bao gồm các tác nhân tác động khí hậu bổ sung trên các thay đổi nhiệt độ trung bình (là biến cốt lõi được sử dụng trong hầu hết các nghiên cứu khác). Biến động nhiệt độ, lượng mưa hàng năm, số ngày mưa và lượng mưa cực đại hàng ngày cũng được xem xét. Nó cũng kết hợp các tác động dai dẳng hơn của các cú sốc khí hậu, có nghĩa là nó không chỉ tính đến tác động tức thời của một cú sốc khí hậu khi nó xảy ra mà còn cả các tác động chậm trễ lên đến mười năm sau tác động ban đầu. Phạm vi địa lý của nó là một điểm mạnh khác, với khả năng cung cấp cả dự báo tổn thất ở cấp độ toàn cầu và cấp độ quốc gia.
Thứ ba, ước tính tổn thất tương đối cao do Kotz và cộng sự (2024) đưa ra đưa ra ước tính đáng tin cậy về các tác động khí hậu tiềm tàng nghiêm trọng nhưng hợp lý và do đó, rất phù hợp cho mục đích đánh giá rủi ro của các kịch bản NGFS. Các tổn thất được dự báo bởi hàm thiệt hại này nằm trong phạm vi ước tính cao nhất trong tài liệu (nhưng không phải là cao nhất). Do đó, ít có khả năng đánh giá thấp các hậu quả tiêu cực tiềm tàng của biến đổi khí hậu. Các kịch bản NGFS thường được sử dụng trong các đánh giá rủi ro tài chính, trong đó phương pháp tiếp cận phòng ngừa là phù hợp. Do đó, việc sử dụng các hàm thiệt hại nằm trong phạm vi ước tính thấp hơn trong tài liệu có khả năng dẫn đến việc đánh giá thấp (có khả năng đáng kể) các rủi ro.
Những lưu ý
Việc tích hợp một hàm thiệt hại mới mang lại sự cải thiện có giá trị về cách các rủi ro vật lý được thể hiện trong các kịch bản NGFS. Tuy nhiên, cần lưu ý một số cảnh báo quan trọng. Đầu tiên, các hàm thiệt hại về khí hậu được đặc trưng bởi mức độ không chắc chắn cao, được thể hiện bằng khoảng tin cậy rộng của các ước tính tổn thất của chúng. Hình 2 hiển thị khoảng tin cậy của hàm thiệt hại của Kotz et al. (2024) dựa trên quỹ đạo nóng lên “Chính sách hiện tại” của NGFS. Do đó, không chỉ việc lựa chọn hàm thiệt hại quan trọng mà các giả định được đưa ra trong hàm thiệt hại cũng vậy.
Trong các niên đại trước, các kịch bản NGFS sử dụng hiệu chuẩn ‘thiệt hại cao’ của hàm thiệt hại (phần trăm thứ 95) thay vì các phép chiếu trung vị (cùng với các phần trăm tăng nhiệt độ cao đối với các kịch bản hỗn loạn nhất) (Hình 2). Giả định này được chứng minh là hợp lý vì hàm thiệt hại Kalkuhl và Wenz đưa ra ước tính tổn thất khá khiêm tốn so với các ước tính khác trong tài liệu, phản ánh hiệu chuẩn hẹp của nó về các thay đổi về nhiệt độ trung bình, cũng như thiếu định lượng về tính dai dẳng của tác động. Vì Kotz và cộng sự (2024) sử dụng một tập hợp các trình điều khiển tác động khí hậu toàn diện hơn nhiều với các hiệu ứng dai dẳng liên quan và đưa ra các phép chiếu tổn thất có cường độ ở mức cao nhất trong tài liệu, nên cần điều chỉnh các giả định mô hình hóa trước đó. Do đó, các kịch bản NGFS gần đây nhất sử dụng ước tính trung vị cho cả thiệt hại và nhiệt độ.
Hơn nữa, trong khi hàm thiệt hại của Kotz et al. (2024) bao gồm rộng rãi các biến đổi khí hậu (ví dụ nhiệt độ, lượng mưa), nó vẫn có thể không nắm bắt đầy đủ các tác động của khí hậu. Đặc biệt, các sự kiện thời tiết cực đoan (tức là rủi ro vật lý cấp tính) như hạn hán và lốc xoáy dự kiến sẽ gia tăng do biến đổi khí hậu. Tuy nhiên, vẫn chưa rõ mức độ tổn thất do các sự kiện cấp tính được phản ánh trong ước tính thiệt hại của Kotz et al. . Hơn nữa, một số rủi ro liên quan đến khí hậu khác không được xem xét trong hàm thiệt hại này, bao gồm rủi ro kinh tế xã hội do khí hậu gây ra (ví dụ di cư, xung đột vũ trang) hoặc các điểm tới hạn của khí hậu. Mặt khác, việc đánh giá thấp khả năng thích ứng trong tương lai có thể dẫn đến việc đánh giá quá cao các tổn thất. Nhìn chung, mặc dù đưa ra nhiều dự báo tổn thất bất lợi hơn đáng kể, nhưng hàm thiệt hại của Kotz et al. không phải là lời cuối cùng về tất cả các rủi ro liên quan đến khí hậu.
Phần kết luận
Các hàm thiệt hại là một công cụ thiết yếu để đánh giá tác động kinh tế tiềm tàng của biến đổi khí hậu trong tương lai. Trong lĩnh vực tài chính, chúng đóng vai trò quan trọng trong phân tích kịch bản khí hậu và các bài kiểm tra căng thẳng khí hậu. Chúng cũng giúp chứng minh những tổn thất tránh được bằng cách thực hiện quá trình chuyển đổi xanh kịp thời. Do đó, các hàm thiệt hại đã được tích hợp vào khuôn khổ mô hình hóa kịch bản khí hậu NGFS.
Trong các kịch bản NGFS gần đây nhất, một hàm thiệt hại mới của Kotz và cộng sự (2024) đã được triển khai. Điều này cho phép đánh giá toàn diện hơn nhiều về thiệt hại tiềm tàng do biến đổi khí hậu gây ra, dẫn đến tổn thất dự kiến cao hơn đáng kể từ các rủi ro vật lý so với các đánh giá trước đây. Sự thay đổi này làm nổi bật cách chúng ta hiểu sâu hơn về các rủi ro kinh tế và tài chính do khí hậu gây ra theo thời gian, thường cho thấy tác động cao hơn khi nghiên cứu phát triển. Tuy nhiên, cần có thêm nghiên cứu để giảm bớt sự không chắc chắn xung quanh tác động của biến đổi khí hậu và cung cấp các ước tính định lượng được cải thiện để hoạch định chính sách và phân tích rủi ro tốt hơn.
==============================
💯 Nếu bạn muốn tham gia giao dịch trên thị trường Forex, Vàng,…. bạn hãy ủng hộ admin bằng cách đăng ký sàn theo link dưới nha! Cảm ơn bạn rất nhiều 😘😘😘
🏆 Sàn Exness: https://one.exnesstrack.net/a/6meoii18rp
🥇 Mã giới thiệu: 6meoii18rp
(Nếu đã có tài khoản rồi thì tìm cách đổi ib Exness và làm theo nhé)
Các cuộc thăm dò trung bình và mô phỏng từ FiveThirtyEight (ABC News); tỷ lệ cược từ Kalshi và Betfair. Các nguồn khác: CNN, Associated Press, tính toán của ING
