Con le Nazioni Unite che hanno recentemente concluso la discussione sui cambiamenti climatici e i leader che sono tornati nei loro paesi per esplorare nuove soluzioni, una ricerca pubblico-privata recentemente pubblicata dalla New York University e dalla Columbia Business School propone un nuovo metodo per calcolare le aliquote della tassa sul carbonio in base a criteri ambientali, fattori economici e sociali, compresi i costi che il pubblico paga per l'utilizzo del carbonio come i danni all'agricoltura, infrastrutture costiere vulnerabili, e rischio per la salute umana.

Gli economisti e altri scienziati del clima credono da tempo che il modo ottimale per combattere il cambiamento climatico sia far pagare per ogni tonnellata di CO2 emessa nell'atmosfera. Tali oneri potrebbero essere facilmente incorporati nelle tasse sul carburante. I proventi di tali tasse potrebbero essere rimborsati direttamente ai consumatori sotto forma di sconti sul carbonio, in modo che una tassa possa essere neutrale rispetto alle entrate, e potrebbe costare a coloro che sono grandi inquinatori, e giova agli altri.

Sebbene vi sia un crescente consenso intorno alla conclusione che abbiamo bisogno di una tassa sul carbonio, c'è ancora un notevole dibattito sulla corretta aliquota fiscale, e su come tale tasso dovrebbe evolvere nel tempo. I tipici modelli di determinazione del prezzo del carbonio non hanno considerato appieno le incertezze che circondano i calcoli del cambiamento climatico. È possibile che il pianeta sia molto più robusto a grandi concentrazioni di CO2, ma è anche possibile che grandi concentrazioni possano portare a esiti disastrosi. Nel minimizzare questa incertezza, modelli climatici tipici concludono che i prezzi del carbonio dovrebbero iniziare bassi, e poi aumentare gradualmente nel tempo, con la corrispondente convinzione che questo approccio incoraggi la tecnologia pulita e l'innovazione del mercato e guidi la riduzione delle emissioni. Il modello "EZ Climate", ideato da Kent Daniel della Columbia Business School, Gernot Wagner alla Wagner Graduate School of Public Service della New York University, e Robert Litterman di Kepos Capital, mostra che un'analisi che incorpora correttamente l'incertezza climatica implica che i prezzi del carbonio dovrebbero invece iniziare alti all'inizio, e poi dovrebbe diminuire quando l'incertezza è risolta.

"È stato ampiamente accettato che i prezzi del carbonio dovrebbero iniziare bassi e aumentare nel tempo, "dice Wagner, anche professore al Dipartimento di Studi Ambientali della NYU. "Il nostro documento sostiene che l'elevata incertezza capovolge questa visione:i prezzi elevati oggi, che dovrebbero diminuire nel lungo periodo man mano che l'incertezza si risolve e il cambiamento tecnologico rende la mitigazione molto più economica".

"Il nostro modello mostra che tenere adeguatamente conto dell'incertezza climatica porta alla conclusione che dobbiamo intraprendere azioni più forti oggi per darci respiro nel caso in cui il pianeta si riveli più fragile di quanto prevedono i modelli attuali, " disse Daniele, che è professore di finanza e Senior Vice Dean alla Columbia Business School.

litterman, ex top risk manager di Goldman Sachs e ora socio fondatore di Kepos Capital, ha affermato:"Per me il risultato più sorprendente della ricerca è stato la rapidità con cui il costo del ritardo aumenta nel tempo. Quando abbiamo modellato una politica ottimale dei prezzi del carbonio con varie date di inizio in futuro, ci siamo subito resi conto che l'impatto degli effetti di mitigazione è strettamente legato a quando si inizia effettivamente ad attribuire un prezzo alle emissioni di carbonio".

La ricerca è stata pubblicata oggi (1 ottobre) sulla rivista peer-reviewed, il Atti dell'Accademia Nazionale delle Scienze . Nell'articolo e nel loro studio collaborativo Applying Asset Pricing Theory to Calibrate the Price of Climate Risk, i ricercatori introducono il modello come un semplice, quadro modulare che identifica i principali compromessi, evidenzia la sensibilità dei risultati agli input chiave, e aiuta a individuare le aree per ulteriori lavori.