Miremos donde miremos, las empresas anuncian públicamente sus objetivos de sostenibilidad o las medidas que están tomando para ser más ecológicas. En las últimas décadas se ha generalizado la presentación de informes de sostenibilidad por parte de las empresas. base de datos de CDP de más de 8.400 empresas. Más allá de la información pública, ¿cómo seleccionan y aplican las empresas sus estrategias de descarbonización?

Introducción de la Curva del coste marginal de reducción (MAC). Esta herramienta financiera se viene utilizando desde mediados de los años noventa como medio eficaz de ilustrar la rentabilidad relativa y la magnitud del impacto de cada medida para reducir las emisiones de carbono. La curva de costes de reducción se hizo famosa en los últimos 15 años, cuando McKinsey publicó su original curva MAC en 2007 (similar al gráfico siguiente). Esta herramienta ayuda a reguladores, empresas e industrias a mantener una conversación práctica sobre las emisiones de carbono a nivel macro y los costes realistas en orden de magnitud asociados a niveles de reducción realistas.

Si observamos la curva MAC que se muestra a continuación, el eje vertical muestra el coste de reducción de cada oportunidad (dólares por tonelada equivalente de dióxido de carbono), mientras que el eje horizontal muestra el potencial de reducción de cada opción de mitigación (en GtCO2e). Cada rectángulo representa una opción de mitigación diferente con un coste marginal de reducción distinto, ordenado de menor a mayor coste. Las medidas situadas en la parte izquierda del gráfico devuelven dólares netos a la empresa (ahorro de por vida), mientras que las situadas en la parte derecha requieren una inversión neta de capital. Pero más allá del análisis financiero, esta herramienta permite a los usuarios combinar los conceptos de reducción y coste neto, esenciales para tomar decisiones significativas sobre el coste de reducir las emisiones.

Retos y ventajas de la curva MAC

Las empresas pueden beneficiarse enormemente de la creación y el perfeccionamiento de sus propias curvas MAC. En primer lugar, las curvas MAC pueden ayudar a una empresa a comprender su potencial interno de reducción de emisiones. En el caso de las empresas que aún no han fijado un objetivo público ambicioso, una curva MAC proporciona una comprensión de alto nivel de dónde existen oportunidades de reducción en sus operaciones y su impacto neto.

Por el contrario, las empresas que tienen objetivos grandes y ambiciosos se benefician del uso de las curvas MAC para comprender la cartera de medidas para alcanzar el ambicioso objetivo, así como para ayudar a las empresas a comprender dónde pueden existir lagunas en su viaje hacia la descarbonización. Las empresas deben centrarse en el triple objetivo de beneficiar al planeta al tiempo que mantienen (e idealmente mejoran) la rentabilidad. Las medidas más rentables son fáciles de identificar en una curva MAC. Sin embargo, las curvas MAC pueden ser engorrosas de construir, ya que requieren datos financieros y medioambientales actualizados. Si hay actualizaciones constantes de los datos, los modelos deben actualizarse constantemente para reflejar las nuevas inversiones. La recopilación y actualización de estos datos puede resultar muy aislada en las grandes organizaciones y laboriosa si se realiza en hojas de cálculo Excel.

Por último, las curvas MAC permiten planificar múltiples escenarios futuros en función de la sensibilidad temporal de cada empresa para alcanzar su objetivo climático plurianual. Normalmente, las curvas MAC deben actualizarse cada año natural, para reflejar las nuevas inversiones de la empresa y la asignación presupuestaria. Además, los proyectos deben medirse y verificarse a medida que se ejecutan. Disponer de un cuadro de mando para la consolidación de datos sobre proyectos nuevos y en curso es esencial para gestionar los objetivos climáticos a medio y largo plazo.

Empezar y subrayar las oportunidades

Para empezar a construir una curva MAC, las empresas pueden utilizar datos a nivel sectorial. Existen programas informáticos de planificación de escenarios o equipos de consultoría que apoyan esta labor. Una vez que una organización tiene un conocimiento de alto nivel de las oportunidades de su sector, la empresa puede tomar medidas para incorporar sus propios datos operativos y de mercado, de modo que la curva MAC pueda ser lo más realista posible a la hora de representar los costes de reducción e implantación.

Los mayores retos de las curvas MAC incluyen los datos de entrada y la evolución de las condiciones externas que modifican el coste de aplicación. Las empresas que elaboran curvas MAC deben tener en cuenta la precisión de los datos de entrada y comprender el margen de error. Un ejemplo concreto es la introducción por adelantado de los costes de implantación previstos para construir una curva MAC. Se trata de valores precisos que pueden no representar un alto nivel de confianza en que serán los costes de implantación reales, dado que los costes de material, reglamentarios, laborales o de otro tipo pueden cambiar. En relación con los continuos retos que plantea la recopilación de datos para medir las emisiones actuales de una empresa y/o tener en cuenta las emisiones futuras, la precisión y la capacidad de comprender estos datos repercutirán en la oportunidad potencial de reducción de los proyectos. Además, las condiciones externas del mercado pueden influir drásticamente en la rentabilidad estimada de los proyectos.

Para justificar los proyectos de la curva MAC, es importante ayudar al departamento financiero de una empresa y a otros responsables de la toma de decisiones a comprender los objetivos generales de reducción de emisiones que la empresa también se ha comprometido a alcanzar. La curva MAC mostrará proyectos con un valor actual neto (VAN) positivo junto a las oportunidades que pueden tener un VAN negativo, y dependiendo del nivel de reducción establecido y del plazo para alcanzar el objetivo, los responsables de la toma de decisiones pueden tener que sentirse cómodos aprobando ambos tipos de proyectos para alcanzar el objetivo de descarbonización. Además, la tasa de descuento elegida por una empresa afectará a la rentabilidad de las distintas medidas de reducción. Las empresas con tasas de descuento elevadas serán especialmente punitivas con los proyectos con elevados costes de capital iniciales y acumulación de beneficios a largo plazo.

En lugar de construir una curva MAC manualmente y luego darse cuenta de la dificultad de actualizarla para reflejar las últimas condiciones cambiantes, póngase en contacto con nosotros en Sinai Technologies para apoyar sus curvas MAC dinámicas, opciones de mitigación específicas del sector y necesidades de previsión relacionadas con el clima. Nuestra plataforma ayuda a las empresas a mitigar el cambio climático permitiendo una medición más inteligente de las emisiones de carbono, el seguimiento y la gestión de riesgos. Nuestro objetivo es proporcionarle las herramientas que necesita para tomar las mejores decisiones posibles en materia de emisiones, así como simplificar el proceso de incorporación de los datos más recientes en información práctica. Programe una demostración con nosotros hoy mismo a través de https://www.sinaitechnologies.com/request-a-demo.  

Referencias

1. CDP. "Qué hacemos". Obtenido de https://www.cdp.net/en/info/about-us/what-we-do.

2. Grubb, Michael et al. (enero de 1993). "The Costs of Limiting Fossil-Fuel CO2 Emissions: A Survey and Analysis". Annual Review of Energy and the Environment, 18(1): 397 - 478. Obtenido de https://www.researchgate.net/publication/275069761_The_Costs_of_Limiting_Fossil-Fuel_CO2_Emissions_A_Survey_and_Analysis.

3. McKinsey & Company. (1 de febrero de 2007). "Una curva de costes para la reducción de gases de efecto invernadero". Obtenido de https://www.mckinsey.com/business-functions/sustainability/our-insights/a-cost-curve-for-greenhouse-gas-reduction.

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