Kritická analýza studie o vztahu mezi příjmem, přírodou a klimatickou změnou

Nedávná studie konzultační společnosti Deloitte (2020) se zabývala dopady vyvolanými změnou klimatu pro Českou republiku. Tato studie, stejně jako jí předcházející tisková zpráva, však trpí metodologickými omezeními a její závěry by neměly být používány k zobecnění.

Metodologické nedostatky studie

Studie je založena na jednoduché analýze vztahu mezi průměrnými ročními teplotami a průměrnými srážkami na jedné straně a hrubým domácím produktem (HDP) na straně druhé. Ukazatel HDP je indikátorem ekonomického výkonu, který ovlivňuje nejen teplota a srážky (navíc zjednodušené na roční průměry). Kvůli vzájemné provázanosti ekonomik a “přelévání” efektů, zejména v EU, je málo pravděpodobné, že fixní efekty pro země a čas zachytí všechny ostatní efekty, které autoři studie v regresním modelu mezi vysvětlující proměnné nezahrnuli.

Na nevhodnost modelu ukazuje skutečnost, že výsledky odhadů pro různé specifikace modelu (bez fixních efektů, s jedním fixním efektem, a se dvěma fixními efekty) jsou v podstatě totožné. Od 60. let minulého století (tedy během prakticky celého analyzovaného období) rostl HDP na osobu téměř ve všech zemích v důsledku zvyšující se produktivity. To platí také pro případ České republiky, jak ukazuje obrázek 1. Zvolený analytický přístup studie Deloitte proto spíše ukazuje na náhodnou korelaci (spurious correlation), nikoli na kauzální vztah mezi teplotou a HDP (který platí pro sektor zemědělství).

Nesmyslnost tohoto postupu můžeme ilustrovat na (náhodné) korelaci mezi teplotou a HDP pro různé země. Vyšší hodnotu korelačního koeficientu mají právě země, které mají z oteplení profitovat nejvíce - bohaté země Severu s mírnějším klimatem (r=0,70 pro V. Představme si, že podobným (a veskrze nesprávným) způsobem budeme vysvětlovat závažnost povodní, které jsou pozitivně korelované s teplotou a srážkami.

Problémy s kauzalitou a heterogenitou

Shrneme-li výše uvedené, použitý ekonometrický přístup není vhodný pro odhad kauzality mezi HDP a teplotou. Analýza se nezabývá možnou opačnou (reverzní) kauzalitou (tj. HDP → emise GHG → zvýšené koncentrace uhlíku v atmosféře → skleníkový efekt → zvýšená teplota), ani zpožděním efektu. Výsledky prezentovaného modelu jsou velmi pravděpodobně zkreslené.

Čtěte také: Příroda v nacistickém Německu

Odhady vycházející z modelu postaveného na historických datech bez zohlednění vzájemných propojení ekonomik mohou trpět značnou chybovostí. Dá se také očekávat, že korelace mezi počasím nebo klimatem na jedné straně a HDP na straně druhé se bude výrazně lišit mezi regiony; model však předpokládá jeden, průměrný efekt, a ignoruje heterogenitu v analyzované korelaci.

Studie testuje efekt zemí s velmi teplým klimatem a s menším HDP pouze prostřednictvím binárních (dummy) proměnných, autoři však netestovali specifikaci, která by umožnila prozkoumat rozdílnost vztahu mezi teplotou/srážkami a úrovní HDP mezi regiony). Studie také nezmiňuje, zda bylo provedeno alespoň základní vyhodnocení nejistot uvnitř vzorku (within-sample uncertainty). Ze všech těchto důvodů lze proto u predikce na lokální úroveň (tj. pro ČR) očekávat velkou chybovost.

HDP ČR - jako otevřené exportní ekonomiky - je zásadně závislý na vývoji na světových trzích, a proto nelze jeho vývoj oddělit od vývoje světové ekonomiky. Vzájemnou provázanost ekonomik, které budou vystavené stejnému šoku (klimatické změně), ovšem studie nemodeluje. Jedná se o statický pohled, neboť použití populačně vážených teplot a srážek jen minimálně zohledňuje možnou (či spíše pravděpodobnou) migraci obyvatel, která bude patrně výraznější ve více postižených oblastech (zvl. Do specifikace ekonometrického modelu vstupují roční průměry hodnot za jednotlivé země (teploty, srážky).

Použití průměrné roční teploty pro analýzu efektu oteplování je nevhodné. V řadě zemí se teplota a srážky mění v čase (za měsíc, týden) a roční průměr je tak jen velmi hrubou aproximací popisu prostředí, což vede k mezi ekonometry obecně známému zkreslení v důsledku agregace (“aggregation bias”). Změna ročních průměrů v čase je přitom výrazně nižší než souběžně probíhající růst ekonomik, a tak vede k pozitivnímu koeficientu náhodné korelace.

Jak se již dnes ukazuje (a do budoucna ještě více), budou klimatické extrémy - vlny veder, sucha atd. - častější a velmi pravděpodobně povedou naopak k vyšším ekonomickým škodám. Ačkoliv si studie klade za cíl analyzovat vztah mezi HDP a klimatickou změnou (změny teploty v dlouhodobém horizontu), tak spíše analyzuje vztah mezi HDP a (krátkodobými) změnami počasí. Výsledky studie pro ČR je podle nás nutné interpretovat velmi obezřetně, mnohem obezřetněji, než to činí samotná studie.

Čtěte také: Česká republika a nové zákony o odpadech

Použitý model ukazuje pouze na to, jak dobře lze pomocí jedné/dvou proměnných, které jsou ovšem velmi provázané (vysoce korelované) s řadou dalších proměnných, modelovat souvislost meziroční změny HDP s meziročním vývojem klimatických proměnných. Predikované dopady na HDP na základě změny teploty (a srážek) v minulosti odrážejí pouze část potenciálních efektů na společnost. Nezahrnují netržní statky jako například zdraví obyvatel, některé služby přírody a ekosystémů ani dopady potenciálních extrémních událostí, které se nevyskytují v historických datech.

Studie předpokládá, že vztah mezi teplotou a HDP na základě historických dat lze použít k odhadu budoucího dopadu globálního oteplování na HDP. Předpoklad rovnosti změn počasí v prostoru a klimatických změn v průběhu času však ignoruje roli energie v příčinách změny klimatu (Keen, 2020). Někteří klimatologové navíc varují, že již zvýšení průměrné globální teploty o 2°C může vyvolat „kaskádovou sadu bodů zvratu“, které by mohly uvést planetu do horkého klimatického stavu, který je existenční hrozbou pro civilizaci (Lenton et al., 2019; Steffen et al., 2018). Zvýšení teploty nebo srážek nepředstavuje jen položku v regresní rovnici.

Výsledky studie jsou zcela v příkrém rozporu s výsledky odhadů velkého počtu studií analyzující společenskou hodnotu uhlíku, které prošly standardním peer-review procesem v prestižních časopisech. Hodnoty koeficientu determinace uvedené u panelových regresí jsou extrémně vysoké, což ukazuje spíše na zdánlivou regresi (viz bod 1), silnou korelaci obou vysvětlovaných proměnných (či minimálně jedné z proměnných s chybovou složkou) než na kvalitu těchto modelů (v podobné studii od Newella, Presta a Sextona, 2018:31), která používá i totožný model, jsou koeficienty determinace R2 cca třetinové; tato studie také přehledně shrnuje nejistoty spojené s výpočtem pomocí různých specifikací modelu, které mají zásadní dopad na výsledné výpočty - tj. zda je celkový efekt na HDP kladný či záporný, a jaká je teplota spojená s maximálním predikovaným HDP).

Autoři předpokládají kvadratický vztah mezi teplotou/srážkami a HDP a dochází k závěru, že “kvadratická křivka popisující relaci mezi HDP a teplotou… dosahuje nejvyšší hodnoty při teplotě 15,1 °C”. Teplota vstupuje však do modelu jako rozdíl mezi průměrnými ročními teplotami pro dva následující roky (což potvrzuje odvození efektu na změnu HDP z hodnot odhadnutých parametrů α1=1.108 a α2=-0.036 prezentovaných v Tab. 2 studie).

Environmentální Kuznetsova křivka

Environmentální Kuznetsova křivka (Environmental Kuznets Curve) postihuje vztah mezi určitými indikátory znehodnocení životního prostředí a výší důchodu na hlavu. V počátečním období ekonomického růstu znehodnocení životního prostředí roste, po dosažení určité výše důchodu na hlavu se tento trend láme a další růst příjmů na hlavu znamená naopak zlepšování kvality životního prostředí.

Čtěte také: Projevy krize ve vztahu

V roce 1991 získala Kuznetsova křivka uplatnění i v oblasti environmentální ekonomie jako nástroj, který popisuje vztah mezi úrovní kvality životního prostředí a výší důchodů na hlavu. V počáteční fázi ekonomického růstu se znečištění životního prostředí zvyšuje. Pokud je příjem na hlavu nízký, což je většinou v zemích, jejichž ekonomická aktivita spočívá převážně v zemědělství, lze očekávat, že environmentální podmínky budou příznivé.

S procesem industrializace se zvyšuje pravděpodobnost vzniku škod na životním prostředí, protože dochází ke zvýšení emisí znečišťujících látek a ve větší míře se využívají přírodní zdroje. Lidé se v této fázi daleko méně zajímají o čisté životní prostředí, důraz je kladen především na ekonomický rozvoj, prosperitu a zaměstnanost. V této fázi nemá společnost dostatek prostředků na to, aby zmírňovala negativní dopady na životní prostředí.

Avšak poté, co země dosáhne určité úrovně příjmů na hlavu, dochází k obratu v trendu - kvalita životního prostředí se zvyšuje se zvyšující se úrovní příjmů a ekonomického růstu. V této fázi se lidé daleko více zajímají o kvalitu životního prostředí, mění se jejich preference, více si váží čisté vody a vzduchu. S tím souvisí zpřísňování environmentálních standardů a posun k technologiím, které jsou šetrnější k životnímu prostředí.

Otázkou, zda-li tvar Environmentální Kuznetsovy křivky odpovídá realitě, se zabývalo mnoho vědců a ekonomů. v rozvinutých ekonomikách existují vysoké environmentální standardy, které znečišťovatelům zvyšují náklady. To má za následek odliv kapitálu do rozvojových zemí, kde je regulace mírnější či dokonce žádná. tento koncept říká, že s růstem příjmů na hlavu se množství látek způsobující znečištění sice snižuje, ale současně vznikají nové látky, které znečišťují životní prostředí a dosud nepodléhají regulaci.

Lafferova křivka a zdanění

Laffer se proslavil nakreslením křivky (známé jako Lafferova křivka), která znázorňuje vztah mezi daňovými sazbami a daňovými příjmy. Jeho závěr byl jednoduchý: když se zvýší daně, zvyšují se daňové příjmy - alespoň zpočátku. Jakmile však daňové sazby dosáhnou dostatečně vysoké úrovně, lidé mají stále větší motivaci se jejich placení vyhýbat, což může vést k tomu, že daňové příjmy začnou s rostoucí sazbou klesat.

Chování daňových poplatníků

Ekonomické zákony jsou jednoduché: když něco zdaníte, budete toho mít méně. Dalším způsobem, jak se vyhnout daním, je minimalizovat svůj zdanitelný příjem. To může probíhat legálně i nelegálně. Jak se daňové sazby zvyšují, lidé vynakládají více prostředků na to, aby se daním vyhnuli - ať už legálně, nebo jejich neplacením. Pokud daňové sazby dosáhnou příliš vysoké úrovně, vede to ke snížení daňových příjmů.

Autoři uvádějí: „Zjistili jsme, že snížení daní pro chudší domácnosti zvyšuje jejich ochotu [daně platit], zatímco zvýšení daní pro bohatší domácnosti jejich ochotu snižuje.“ Logika Lafferovy křivky se tedy potvrzuje. Z pohledu ekonomické teorie na tom není nic asymetrického. Chování bohatých i chudých domácností je zcela v souladu s ekonomickou logikou, na které stojí Lafferova křivka. Když lidem zvýšíte daňovou zátěž, mají větší motivaci vyhýbat se placení daní.

Mnoho lidí, kteří teoreticky podporují zdanění bohatých, v praxi méně dodržuje daňové zákony, jakmile na ně daňová povinnost skutečně dopadne. I kdyby se podařilo odstranit některé formy neplnění daňových povinností, objeví se jiné. Nakonec, i kdyby se podařilo zamezit všem únikovým cestám s nízkými náklady, poslední způsob, jak se vyhnout daním, by stále nebylo možné zastavit - lidé mohou přestat pracovat. Přísné vymáhání daní by k této možnosti donutilo ještě více lidí. Proto vždy existuje hranice daňové sazby, za kterou už stát začne přicházet o daňové příjmy.

tags: #vztah #příjem #příroda #křivka #studie

Oblíbené příspěvky:

• Ekologická recyklace kosmetických obalů
• Jak nahlásit odpad v Uherském Hradišti
• Kadere šampon: Přírodní péče
• Více o ohrožení lesů
• Ekologická přednáška