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ASPECTOS TÉCNICOS E ECONÔMICOS DA ADOÇÃO DE UMA TAXA DE CARBONO NO BRASIL Prof. Emilio Lèbre La Rovere Head, CentroClima/COPPE/UFRJ Institute of Graduate.

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1 ASPECTOS TÉCNICOS E ECONÔMICOS DA ADOÇÃO DE UMA TAXA DE CARBONO NO BRASIL Prof. Emilio Lèbre La Rovere Head, CentroClima/COPPE/UFRJ Institute of Graduate Studies and Research in Engineering-COPPE Federal University of Rio de Janeiro - UFRJ Rio Climate Challenge 28-29 October, 2013

2 Da teoria à prática • Segundo a teoria econômica, precificar o carbono: – Minimiza o custo geral de mitigação na economia; – Fornece um sinal de longo prazo estável, que induz a mudanças tecnológicas e de comportamento dos agentes; – Política deve ser elaborada em conjunto com uma reforma fiscal: Reciclagem das receitas de carbono – Possibilidade de duplo dividendo (Goulder, 1995; Bovenberg & De Mooij, 1994) • Na prática, potenciais dificuldades políticas: – Visão de curto prazo, parcial e estática: impactos sociais adversos – Tensão entre os objetivos ambientais e de desenvolvimento do país • Poder de compra do consumidor seria afetado, prejudicando mais os mais pobres, aumento nos preços dos combustíveis, etc; • Reduziria a competitividade dos setores produtivos – Falta de confiança no governo: Receitas de carbono não serão recicladas

3 2020 – 2030 = Scenario B –by CentroClima/COPPE/UFRJ for the Ministry of Environment based on 2030 Energy Plan 1990 – 2010 = historical record (MCTI, 2013) 2010–2020 = Brazilian government scenario to achieve voluntary mitigation goals

4 Recent 2030 Low Carbon Studies Low Carbon Pathways for Brazil (McKinsey, 2009) -> MAC sectoral curves Low Carbon Study (De Gouvello et al, 2010), World Bank -> mitigation measures at a cost < 50US$/tCO2e -> 40% emission reduction Economics of Climate Change in Brazil (Margulis et al, 2011) -> “Stern Review” study for Brazil -> carbon tax of 50US$/tCO2e -> 1.82% emission reduction and 0.13% GDP loss Comparative analysis of three 2030 GHG emissions scenarios for Brazil and a Cost Analysis (La Rovere et al, 2011) -Scenario A: base line (BAU) -Scenario B: voluntary pledges -Scenario C: voluntary pledges plus additional mitigation actions • 3 Scenarios

5 Curva de custo marginal de abatimento do Cenário B em relação ao Cenário A até 2020 1Hidrelétricas 2Eficiência energética 3Uso de material reciclado (cimento) 4Renováveis 5Eficiência energética (eletric. geral) 6Destruição de metano em aterros 7Tratamento de esgotos + destruição de metano 8Fixação biológica de nutrientes 9Plantio direto 10Recuperação de pastagens 11Integração lavoura-pecuária 12Incremento do uso de etanol 13Redução do desmatamento na Amazônia 14Redução do desmatamento no Cerrado 15Incremento do uso de carvão vegetal na siderurgia 16Expansão das florestas plantadas 17Incremento do uso de biodiesel

6 Um modelo adequado para este tipo de análise precisa fornecer: • Plataforma de diálogo que possibilite a discussão entre os atores envolvidos : viabilidade política • Contexto de equilíbrio geral no médio e longo prazo específico para o Brasil: efeitos macroeconômicos da política de mitigação • Reciclagem das receitas de carbono entre os agentes institucionais e precisão no sistema fiscal: O desenho da política fiscal é crucial para alcançar resultados macroeconômicos desejados • Os efeitos da taxa dependem diretamente do potencial de evitar a taxa (eficiência microeconômica): Representação das mudanças estruturais e tecnológicas induzidas, tanto na demanda final quanto nos setores produtivos • Situação de referência sub-ótima + mecanismos “second best” da economia: Imperfeições dos mercados, rigidez do mercado de trabalho, etc • Heterogeneidade social-> impactos da política de mitigação sobre a desigualdade • Importância dos efeitos do comércio internacional: Competitividade

7 Background e Arranjo Institucional • SAR (IPCC) (Hourcade, La Rovere et al, 1996), propõe superar diferenças entre abordagens Bottom-Up e Top-Down com a criação de modelos híbridos-> representação das mudanças tecnológicas em modelos TD • Motivação para criação da plataforma IMACLIM (modelos nacionais e globais), desenvolvida no CIRED. • CentroClima e CIRED estreitam sua cooperação. 2010: IMACLIM BR • 2011: projeto MAPS - plataformas nacionais de diálogo entre governo, cientistas e representantes setoriais, para a discussão de políticas climáticas. • Rede composta por África do Sul, Brasil, Chile, Colômbia e Peru. • 2012: Universidade de Cape Town e CIRED - versão do IMACLIM para a África do Sul. • 2013: Projeto para a International Climate Initiative – ICI do Governo da Alemanha: Biofuels – Land Use – Water – Food Security

8 O modelo IMACLIM-S BR • Equilíbrio geral: economia brasileira como uma economia aberta (boa representação das conexões com o resto do mundo) • Relações econômicas detalhadas entre 4 setores institucionais: Famílias, Empresas, Governo e Resto do Mundo – Distribuição primária/secundária da renda – Sistema fiscal detalhado • Até 19 setores produtivos (Energia:6; Indústria pesada:6, transporte de cargas, de Passageiros, Indústria leve, Agricultura, Pecuária, Construção e Serviços)

9 Estrutura detalhada do IMACLIM-S BR: SAM VA Interest s Margins HH ENT Gov ROW Other TRANSF CAPAC FINCA P Sectors LaborCapitalLandProfits Sector s IC C GX I VA LaborLd Len CapitalK LandLa ProfitsPi Interest s Margin s MC+MT+ MS HH LdnKHLaHPiHRKHMH RSHRGH ATH ENT TLT2 KSLaSPiSRKSMSTHS ATS Gov TLT1+TY+ TCONS KGLaGPiGRKG MG TCONS / THP + TIR TISTCONS ATG TCONS ROW MLde RKM M MM ATM M Other TRANS F CAPAC GFCFH GFCFSGFCFG FINCAP CAFH CAFSCAFGCAFM

10 Metodologia de Hibridização: princípios básicos • Assegurar a consistência entre preços, quantidades físicas e fluxos econômicos.

11 MIP híbrida Brasileira 1234567 8910111213141516 1718 Biomass CoalOilGazETElecConsLoadPassLivestockAgriPapCemSteelNFCHMinIndusCompCGIX Biomass6464000020300854979430965215927734270288431163100186737048 CI Coal 010700041400001413 2917762820043000003824 Oil 000064923000000000000000001008775010 Gaz 0018969013791486001983019019264121817981007921042910009900 ET 6590315026312459268328973360461068733468896763311281767104515341932424860011701146048 Elec 49232784064413718479023224368472882782467913084115188085622647425544003199726 Cons 2301233111843437364720011234152718265311201985000144709946172385 Load 65626629056812631109573842436741061235394124640512766350480117135330046444002725111015 Pass 526208192551284201208527221882113825899081143931190445661300273088454 Livestock 43800000000354203160000001832406330803116330358 Agri 34260003033118773489791571943659002342311410394453432449670413774732556904 Pap 1004304853189140614273580392211832272126998877575729500820447600 Cem 10403365066620000030041149166659624001039888 Steel 13115814404945000154141991036583776227243069720002218583064 NF 632091941957651350106175402315220823012712575761000937329129 CH 1906341187107103413061084433901479181337235467791202521297686417644999834466730130020450325813 Min 114310074024350053112589512878033105616836813637120395002059650170 Indus 91017783770717273127379186779295619510637302866384072236276963861186093709442148080180347108000878892 Comp 17552414245128656461762754441462163764421509911743824417184621447386649286344592750957286082501330948 158257 7 VA wages 21435638473471979709441480288931260089606963140554734135184119866261879229515918 805165 CS1 514141502136716183055514971216815361351912521551556581629983319883111223 174238 433780 5 CS2 53155750197154146167027061619840480738192132 5261 K 1540459512110740257941209091510665874852766624957266637215514004583333113246591 406475 Profit 045951211074025794120909151066587-30891024924957266637215514004583333113246591 383945 Land 16620000000050271741600000000 24105 TY 1504278253925967665862561672185343525371751808300492011734 25275 M 30329214886258750222731185-155251892711719226359312245444516149399509946729 246030 Marges Business margin 775800026754000091777216330520793479702426272636118625-286099 0 Transport margin 61862515198800-23423-10215107677904290175058331293193133762 0 MSC 0008160189680000000000000 19784 00000-54960000000000000 T produit 5565219676320929161075228764233322481415804051110139089582485318078052483134 304080 Total Ressourc es 3704838247501099001460489972617238511101588454303585569044760098888306429129325813501708788921582577 433780 50,3648

12 IMACLIM- Brasil • Modelo de equilíbrio geral não convencional: • Sistema de dupla contabilidade: fluxos monetários e físicos em todos os equilíbrios simulados • Diagnóstico preciso da situação inicial • Permite o diálogo com modelos Bottom-Up • Evita a abordagem clássica utilizada para a calibração de funções de produção (CES + lema de Shepard), que tem os seguintes inconvenientes principais: – Pressupõe um comportamento “ótimo” dos agentes econômicos – Questionável para a representação de grandes desvios da trajetória de referência, como no caso de reformas fiscais verdes induzindo mudanças tecnológicas e estruturais

13 IMACLIM-Brasil • Modelando o comportamento BU: – As escolhas de produção no horizonte de tempo estudado são definidas da seguinte forma: • Setor elétrico: Definidas por um hard-link com o modelo de otimização de energia MESSAGE. • Indústria pesada: Formas específicas baseadas nas curvas de custo marginal de abatimento, publicadas no Low Carbon Study. • Transportes: Imposição de investimentos em infraestrutura de transportes para troca de modais baseada no Low Carbon Study. • Uso do Solo: Relação entre o nível de investimentos na agropecuária e o nível de desmatamento. • Serviços e resto da indústria: Funções de produção do tipo CES com assíntotas baseadas em informações Bottom-Up. – Demanda final: Função de demanda com elasticidade-preço e elasticidade-renda: escolhas de consumo entre os 19 setores, com atendimento mínimo das necessidades básicas. Foco na demanda por transportes (escolha entre transporte público e privado; para o transporte privado: escolha entre gasolina e etanol).

14 IMACLIM-Brasil • Mecanismos “second best”: – Não é pressuposta uma situação inicial ótima – Rigidez do mercado de trabalho: Curva de salários (Blanchflower and Oswald, 2005) – Falhas de mercado: possibilidade de lucros no setor produtivo • Impacto da política climática na desigualdade social: – Divisão das famílias em 6 classes de renda • 3 tipos de qualificação de trabalho – Impacto diferenciado da reforma fiscal verde nas classes de renda • Comércio internacional: Elasticidades aos termos de troca

15 Resultados: 2 níveis de desagregação – 3 setores: Análise de Sensibilidade • energy • heavy industry • composite – 11 setores: Ligação com o modelo de otimização de energia (MESSAGE) • Biomassa (cana de açúcar, lenha, carvão vegetal) • Carvão • Petróleo • Gás natural • Derivados de petróleo • Eletricidade • Agricultura • Indústria pesada • Comércio e serviços

16 Reference Scenario Results Based on PNE 2030 B1 scenario (EPE, 2007) “Exogenous” Parameters 20052030 PNE2030 Reference Projection Population (10^6)185239 GDP - Brazil (10^9 R$2005) 193852905055 GDP growth – Brazil 2,3%4,1%3,94% GDP growth – World -3,0% Debt/GDP51,6%33,9%37,2% Unemployment6,9% Energy Consumption (10^6 tep) 165403 GHG Emissions (10^6 tons CO2) 330925 SectorGrowth Agriculture4,2 % Industry3,7 % Services4,2 % Total4,1 %

17 Resultados do IMACLIM-Brasil com 3 setores produtivos • Nesta versão do IMACLIM-S BR, elaborada especificamente para a análise de sensibilidade, os setores produtivos da economia brasileira foram agregados em três setores produtivos: – Energia – Indústria pesada – Resto da Economia • A política climática escolhida: – taxa de carbono, que variou entre 0 e 200 reais por tonelada de CO 2. – Com a taxa de carbono igual a 0 reais por tonelada de CO 2 temos, por definição, o cenário de referência.

18 Resultados do IMACLIM-Brasil com 3 setores produtivos • Três diferentes formas de reciclagem da taxa de carbono: – Opção A - Nesta opção o governo brasileiro decide utilizar todas as receitas de carbono para pagar a dívida pública. – Opção B - Nesta opção o governo brasileiro utiliza as receitas de carbono para diminuir os encargos trabalhistas, e, desta forma, estimular a criação de empregos. – Opção C - Nesta opção as receitas de carbono são utilizadas pelo governo brasileiro para aumentar o poder de consumo das famílias. Toda a receita recolhida referente à taxa de carbono é dividida igualmente entre as famílias.

19 PIB Dívida Pública Taxa de desemprego Emissões de CO2 Resultados iniciais: IMACLIM-Brasil

20 Impactos sobre a inflação de preços de acordo com a política de reciclagem da taxa de carbono recolhida

21 Duplo dividendo: Redução de encargos trabalhistas

22 Impactos sociais da política de mitigação: Resultados preliminares para o Brasil • Cenário de referência -> sem políticas de mitigação • Nos outros cenários: Taxa de carbono variando linearmente de 0 a 100 reais por tonelada entre 2005 e 2025 • Famílias divididas em 6 classes de renda -> desigualdade social • 3 tipos de qualificação do trabalho -> como alterações no nível de atividade nos setores produtivos afetam as diferentes classes de renda

23 Próximos passos:

24 Uma iniciativa Apoio IES-BRASIL IMPLICAÇÕES ECONÔMICAS E SOCIAIS: CENÁRIOS DE MITIGAÇÃO DE GEE 2030/2050

25 IMACLIM: Publicações recentes • WILLS, William (2013). Modelagem dos efeitos de longo prazo de políticas de mitigação de emissão de gases de efeito estufa na economia do Brasil. Tese (doutorado). PPE/COPPE/UFRJ - Rio de Janeiro. • Sassi, O., Crassous, R., Hourcade, J-C., Gitz, V., Waisman, H. and Guivarch, C. (2010) ‘IMACLIM-R: a modelling framework to simulate sustainable development pathways’, Int. J. Global Environmental Issues, Vol. 10, Nos. 1/2, pp.5–24. • Waisman H, Guivarch C, Grazi F, Hourcade JC (2011) The IMACLIM-R model: infrastructures, technical inertia and the costs of low carbon futures under imperfect foresight. Climatic Change, September 2012, Volume 114, Issue 1, pp59-78. DOI 10.1007/s10584-012-0408-6 • WILLS, William, Lefevre, Julian. 2012. The impact of a carbon tax over the Brazilian economy in 2030 - IMACLIM: the hybrid CGE model approach. In: ISEE 2012 Conference - Ecological Economics and Rio+20: Challenges and Contributions for a Green Economy, 2012, Rio de Janeiro. Greening the Economy - Measuring green growth, 2012 • WAISMAN, H., ROZENBERG J., SASSI O., HOURCADE J-C : Peak Oil profiles through the lens of a general equilibrium assessment, Energy Policy, Volume 48, September 2012, Pages 744–753, Special Section : Frontiers of Sustainability. • DUMAS P., HOURCADE J.C., PERRISSIN FABERT B., 2010: Do We Need A Zero Pure Time Preference or the Risk of Climate Catastrophes to Justify A 2°C Global Warming Target? World Bank Policy Research Working Paper 5392. • ROZEMBERG, J., HALLEGATE, S., VOGH-SCHILB, A., SASSI, O., GUIVARCH, C., WAISMANN, H., HOURCADE, J. C., 2010, Climate policies as a hedge against the uncertainty on future oil supply. Climatic Change (2010) 101:663-668 DOI 10.1007/s10584-010-9868-8 • Ghersi, Frédéric and Jean-Charles Hourcade. (2006). “Macroeconomic Consistency Issues in E3 Modeling: The Continued Fable of the Elephant and the Rabbit.” Hybrid modeling of energy-environment policies: Reconciling bottom-up and top-down – Special Issue of the Energy Journal. • Crassous, R., Hourcade, J.C., Sassi, O., (2006). “Endogenous Structural Change and Climate Targets. Modeling experiments with IMACLIM-R.” In Edenhofer O., Carraro C., Kohler J. and Grubb M., eds., Endogenous Technological Change and the Economics of Atmospheric Stabilisation. The Energy Journal, Special Issue: 259-276.


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