NGFS publica os primeiros cenários de curto prazo sobre os impactos financeiros das mudanças climáticas

A Rede para Tornar o Sistema Financeiro Mais Verde ( NGFS ) apresentou os primeiros cenários climáticos que mostram e analisam os impactos econômicos e financeiros de curto prazo das mudanças climáticas . Este é um desenvolvimento significativo para bancos centrais, autoridades de supervisão e instituições financeiras que devem avaliar a vulnerabilidade do sistema econômico a eventos climáticos iminentes.

Ao contrário dos cenários de longo prazo mais conhecidos, estes novos modelos centram-se no período até 2030 , considerando assim um horizonte temporal de cinco anos, com o objetivo de fornecer ferramentas práticas para exercícios de testes de stress e para a avaliação de riscos macroeconómicos associados a fenómenos meteorológicos extremos ou a transições políticas e tecnológicas aceleradas . As principais características desses cenários incluem a inclusão de riscos climáticos físicos compostos, para entender como uma sequência de eventos climáticos extremos (como ondas de calor, inundações, incêndios florestais e tempestades) pode impactar profundamente as economias, potencialmente causando interrupções nas cadeias de suprimentos e impactos devastadores na produção global.

Olhando para os detalhes, o conjunto inclui quatro cenários distintos : um foca exclusivamente no risco físico, dois focam apenas no risco de transição e um combina os dois. O cenário “Desastres e Estagnação Política” analisa as repercussões econômicas e financeiras de eventos climáticos extremos, mas plausíveis, enquanto “Highway to Paris” imagina uma transição ordenada impulsionada pela tecnologia. “Sudden Wake-Up Call” considera uma mudança repentina nas políticas públicas e nas preferências dos consumidores, com uma rápida mudança em direção a tecnologias de baixo carbono que, embora benéficas para o meio ambiente, geram turbulência nos mercados financeiros e setoriais. Por fim, “Diverging Realities” analisa um cenário em que economias avançadas seguem uma transição ordenada, enquanto outras enfrentam eventos climáticos extremos, causando mais interrupções nas cadeias de suprimentos e aumentando os custos da transição para uma economia de baixo carbono.

Os resultados mostram que o risco de transição gera um impacto limitado no PIB (-0,5%) e um aumento moderado no desemprego (+0,7 pontos percentuais) quando políticas ambiciosas são implementadas de forma ordenada (“Highway to Paris”). No entanto, mudanças políticas repentinas e desordenadas (“Chamada de Despertar Repentina”) aumentam os custos econômicos, levando a uma redução de 1,3% no PIB e a um aumento de 1,3 ponto percentual no desemprego em 2030.

Os impactos de riscos físicos de eventos climáticos extremos e compostos (que afetam apenas uma região do mundo por vez) causam contrações grandes, porém temporárias, na produção. Por exemplo, o PIB global pode cair até 1% em 2026 após eventos climáticos extremos na Europa e até 2,1% em 2027 após eventos semelhantes na Ásia (“Desastres e Estagnação de Políticas”).

No cenário de “Realidades Divergentes”, choques climáticos frequentes e compostos, juntamente com interrupções nas cadeias de suprimentos e esforços de transição em algumas regiões, levam a perdas globais (e duradouras) do PIB de até 2,8% e a um aumento no desemprego de até 1,7 pontos percentuais em 2028.

Livio Stracca , chefe do grupo de trabalho de cenários do NGFS, destacou a importância desta análise: “As instituições financeiras precisam de uma visão mais concreta e oportuna de como as políticas climáticas e ambientais podem afetar a estabilidade macroeconômica. Esses cenários ajudam a quantificar riscos plausíveis no curto prazo, fornecendo orientações valiosas para estratégias de investimento, gestão de riscos e supervisão financeira.”

Todos os cenários ( encontrados aqui ) foram desenvolvidos em colaboração com um consórcio de especialistas acadêmicos e modeladores, incluindo CLIMAFIN, E3-Modelling/Ricardo e o IIASA (Instituto Internacional de Análise de Sistemas Aplicados).