O Modelo de Otimização de Programas Híbridos de Baumol e Oates

Baumol e Oates (1975, 1993), após promoverem uma análise das categorias de regulação ambiental, argumentam sobre as vantagens e a necessidade dos programas híbridos, ou seja, que combinam instrumentos de regulação ambiental direta com instrumentos econômicos. Sugerem, assim, uma formalização de otimização das políticas mistas. Segundo os autores, tal modelo pode indicar não apenas as vantagens potenciais de um programa misto contra uma medida fiscal ou um programa baseado unicamente em políticas de “comando e controle”, como também pode fornecer elementos capazes de auxiliar na escolha da combinação de instrumentos em função das especificidades do problema ambiental.

A função frequentemente utilizada na literatura de engenharia para descrever a trajetória temporal da qualidade ambiental é, de forma simplificada:

qs = ks, q (s-l) + ms

Na qual:

qs é uma medida da qualidade ambiental no período s,

ks é uma variável aleatória exógena (tomando como exemplo o problema da emissão de

resíduos, a variável aleatória poderia ser a velocidade do vento) q(s-1) é uma medida da qualidade ambiental no período s-1

ms é o nível da atividade prejudicial ao meio ambiente (para o exemplo de emissões de

resíduos, seria o nível de emissão de resíduos no tempo s)

Na presença de uma política do tipo taxa, o nível de descarga de resíduos seria determinado (em parte). Define-se assim, para uma empresa:

ci (mis,...) = função de custo total da firma i

t = taxa por unidade de emissão de resíduos.

Se a empresa minimiza seus custos, presume-se o equilíbrio: ∂ci = -t.

∂mi

Ou seja, a empresa irá ajustar a emissão de resíduos para o ponto onde o custo marginal resultante da redução de uma unidade de emissões (por exemplo, o custo marginal de reciclagem) é igual a taxa correspondente a uma unidade de emissões. Utilizando-se a função de custo da empresa e sua condição de emissões para minimização de custos, pode-se derivar uma relação que expressa o nível de emissões da firma como uma função da taxa por unidade de emissão:

mis = hi (ts)

Assim, uma função de emissão agregada seria: mis = h(ts) = ∑hi (ts)

A partir da qual, pode-se determinar o nível total de emissões associado a diferentes valores de taxas. Em seguida, supõe-se que a distribuição de probabilidade da variável aleatória k seja conhecida. Sabendo-se o valor da qualidade ambiental no tempo (s-1), pode-se determinar a função de distribuição da qualidade ambiental no tempo s associada a cada taxa de emissão t. A figura 6 retrata algumas distribuições de probabilidade da qualidade ambiental correspondente a diferentes taxas t.

Figura 6– Distribuição de probabilidade da qualidade ambiental para diferentes níveis de imposto. Fonte: Baumol e Oates (1975).

A redução do imposto sobre a emissão de t1 para t0 desloca as distribuições para a

esquerda. Indicando que uma taxa de imposto mais baixa institui níveis mais elevados de emissões e, portanto, menor qualidade ambiental.

Supõe-se também, que a autoridade ambiental não pode mudar t instantaneamente em resposta às condições ambientais, de modo que t é essencialmente fixa para o período em

análise. E, que há uma standard danger (ou seja, um nível mínimo aceitável de qualidade ambiental), designado como D na Figura 6. O que permite pressupor que a autoridade ambiental está comprometida em manter o nível de qualidade ambiental em todos os pontos acima de D. Como pode a autoridade alcançar este objetivo com o menor custo para a sociedade?

Um método de garantir que qs nunca caia abaixo de D é manter a taxa de imposto

sobre emissões tão alta que, independentemente das influencias exógena, a qualidade ambiental nunca se deteriore a um nível menor que D. Em termos de figura 6, isso exigiria um imposto de emissões t2, capaz de mudar a distribuição de probabilidade da qualidade

ambiental para a direita, a ponto de seu intercepto com o eixo x coincidir com D.

No entanto, este método pode se mostrar excessivamente caro, por exigir reduções desnecessariamente caras em descargas de resíduos durante os períodos em que as condições exógenas são normais e o ambiente é capaz de absorver as emissões sem sérias dificuldades.

Uma opção menos dispendiosa, seria definir um imposto de emissão mais baixo (menos de t2 na figura 6) e complementá-lo com introduções periódicas de controles para

conseguir reduções adicionais em emissões nos períodos de condições ambientais adversas. A figura 7 ilustra a determinação de um nível ótimo de impostos sobre emissões e regulação direta.

Figura 7– Nível ótimo de impostos e regulação direta. Fonte: Baumol e Oates (1975).

A curva TT’ indica o custo social líquido global associado a cada valor de t. Os componentes deste custo social são os custos acrescidos de produção provocados pelos impostos ao induzir a adoção de métodos de produção que propiciem níveis reduzidos de emissões de resíduos.

Este custo tende naturalmente a subir com impostos associados a redução de emissões. No entanto, este “custo da produção” deve ser subtraído como um custo negativo (ou ganho social), que indica os benefícios sociais a partir de um nível mais elevado de qualidade ambiental. Até t0 na figura 7, espera-se a soma destes custos negativo, ou seja, como benefício

social da melhoria ambiental, o qual pode muito bem exceder o aumento dos custos de produção.

Lembrando que a autoridade ambiental está comprometida com a manutenção de um nível de qualidade ambiental não inferior ao ponto D, assume-se que, qualquer que seja o nível de impostos, as autoridades ambientais vão introduzir controles diretos sempre que necessário para manter q acima de D.

Quanto maior o imposto de emissões, menor a frequência com a qual a qualidade do meio ambiente será ameaçada a cair abaixo de D e, portanto, menos frequentemente (e menos "intensamente") será necessário o uso de controles diretos. Por outro lado, quanto mais frequente e extensa o uso de controles diretos, maiores incrementos dos custos de produção são gerados. Na figura 7, a curva RR’, indica que quanto maior o imposto, menor a dependência e, assim, menor os custos associados à utilização periódica de controles diretos para manter q acima de D.

Quando se soma TT’ e RR’ verticalmente, obtém-se o custo social WW’ associado a cada nível do imposto de emissão e ao correspondente programa de controles diretos que impede que a qualidade ambiental caia abaixo do ponto de perigo D. Na Figura 5, o ponto mais baixo L na curva da WW’ corresponde ao custo mínimo ou à taxa de imposto ideal t* e determina residualmente a utilização ótima de controles diretos.

Entretanto, enfatiza-se que este raciocínio é meramente ilustrativo. Uma abordagem particular do mix de políticas ideal requer um reconhecimento claro da variável ambiental aleatória exógena. De modo que as curvas explicitadas devem ser consideradas como "médias".