En la actualidad existe un consenso sobre la relación entre las concentraciones de gases de efecto invernadero y el cambio climático; sin embargo, persiste aún el desconocimiento sobre los canales de transmisión y la magnitud de estos efectos en el bienestar de los hogares. La Comisión Económica Para América Latina y el Caribe (CEPAL) realizó un estudio en el marco del Programa EUROCLIMA, que contribuye al mejor entendimiento de los impactos que el cambio climático podría tener en el ingreso de los hogares y, por lo tanto, en la pobreza y la desigualdad en la región.
La evidencia muestra que las actividades agropecuarias son particularmente sensibles al clima y que, por lo tanto, estas actividades son un canal de transmisión claro entre cambio climático e ingreso de los hogares. Esto es, los cambios en el clima inciden sobre la productividad agrícola y, en consecuencia, sobre los ingresos de los agricultores. Ello resulta particularmente relevante en América Latina dado que una parte importante de la pobreza se ubica geográficamente en las zonas rurales.
La relación entre productividad agrícola y clima, y entre clima e ingreso netos por hectárea o valor de la tierra ha sido ampliamente establecida (Mendelsohn et al., 1994, 1996, 2001) y además, existe evidencia que apunta a que el ingreso total de los hogares rurales se ve afectado por el clima siendo el mecanismo de transmisión precisamente el ingreso agrícola (Mendelsohn et al., 2007).
De este modo, con base en una encuesta y microdatos correspondientes a nivel hogar se estimó para el caso de México la correlación contemporánea entre variables climáticas e ingreso agrícola, en forma similar al conocido método Ricardiano (Mendelsohn et al., 1994, 2007 y 2010).
Los resultados obtenidos para México indican que:
1. El ingreso promedio total anual para los hogares agrícolas es de poco más de 13,000 pesos y que la línea de pobreza y de indigencia en el sector rural de México era de 928 y 530 pesos mensuales por persona respectivamente en 2002 (periodo de referencia de la encuesta utilizada).
2. El ingreso agrícola es sensible a las variables climáticas, bajo el supuesto de que el comportamiento de los hogares no se modifica (Bourguignon y Spadaro, 2006).
3. El aumento de un grado en la temperatura en los meses de la primavera disminuirá el ingreso agrícola per cápita anual de los hogares agrícolas en cerca de 2,500 pesos mexicanos, manteniendo constantes el resto de los factores que inciden en el ingreso de los hogares.
4. Por cada milímetro de disminución en la precipitación mensual durante el invierno se tendría un aumento en el ingreso agrícola per cápita anual de poco más de 200 pesos.
5. La misma disminución, pero en la primavera, se vería reflejada en una disminución en el ingreso agrícola de casi 130 pesos.
Estos resultados muestran que existe un comportamiento no lineal importante entre las variables climáticas y los ingreso agrícolas. Además, se observa que el gasto en fertilizantes y plaguicidas se asocian con mayores ingresos netos agrícolas. Ello refleja, en alguna medida la importancia de los procesos de adaptación (IPCC, 2007; Agrawala y Fankhauser, 2008; World Bank, 2010a y 2010b; OECD, 2012).
Estos resultados adquieren mayor relevancia porque, de acuerdo a los datos de la muestra utilizada, en 2002, el 38% de los hogares rurales se encontraban por debajo de la línea de pobreza alimentaria y la desigualdad en la distribución del ingreso era alta (coeficiente de Gini de 0.6). Los estimadores puntuales de pobreza y desigualdad para tres modelos climáticos muestran que, tanto la pobreza como la desigualdad, aumentan como resultado de los cambios en las variables climáticas.
Las simulaciones de los modelos climáticos de HADLEY (Hadley Centre for Climate Prediction and Research) y MIMR (Center for Climate System Research) arrojan resultados similares, siendo el modelo HADLEY el que presenta los aumentos más grandes con una incidencia de la pobreza del 49% de la población rural y un índice de Gini de 0.74. Los incrementos más moderados se dan con el modelo PCM (Parallel Climate Model); la incidencia aumenta al 40% mientras que el Gini llega a 0.62.