natgillin/translations-raw huggingface dataset:
С цел анализиране на макроикономическите последици от изменението на климата и ползите от адаптацията, са избрани два сценария за изменението на климата, които съпоставят сценарий с чувствителност към климата (глобално повишение на температурите с 2°C) и въглеродно-интензивен сценарий (глобално повишение на температурите с 4°C).
To analyze the macro-economic impacts of climate change and the benefits from adaptation, two climate change scenarios have been chosen, contrasting a climate sensitive-scenario (a 2°C warmer world) and a carbon intensive-scenario (a 4°C warmer world).
Като се имат предвид публикуваните в момента анализи за Европа, има особен смисъл да се разглежда сценарий с повишение на температурите от 4°C (тъй като наличните проучвания се фокусират основно върху затопляне с 2°C, както е обяснено в раздел 3.2).
Given currently published analyses for Europe, there is special value in considering a 4°C warmer world scenario (since available studies focus mostly on a 2°C warmer world, as explained in Section 3.2).
Сценарият с чувствителност към климата съответства на представителен път на концентрацията 4,5 (RCP 4.5)6, който представлява бъдеще, в което се предприемат колективни действия за ограничаване на емисиите на парникови газове и увеличение на глобалната средногодишна температура с 2,4°C (диапазон от 1,7 до 3,2°C) до 2100 г. спрямо прединдустриалните нива.
The climate-sensitive scenario corresponds to the Representative Concentration Pathway 4.5 (RCP 4.5), which represents a future in which some collective action is taken to limit greenhouse gas emissions and global annual average temperature increases by 2.4 °C (range of 1.7 to 3.2 °C) by 2100 relative to pre-industrial levels.
Сценарият с въглероден интензитет съответства на RCP 8.5, който представлява бъдеще, в което не се предприемат никакви действия за намаляване на емисиите и глобалната средногодишна температура се увеличава с 4,3°C (диапазон от 3,2 до 5,4°C) до 2100 г. спрямо прединдустриалните нива.
The carbon-intensive scenario corresponds to RCP 8.5, which represents a future in which no actions are taken to reduce emissions and global annual average temperature increases by 4.3 °C (range of 3.2 to 5.4 °C) by 2100 relative to pre-industrial levels.
Фигури 14 и 15 показват очакваните промени в месечните температури в България при сценария с повишение на температурите с 4°C (RCP 8.5).
Figures 14 and 15 show expected changes in monthly temperatures for Bulgaria, in 4°C warmer world (RCP 8.5).
Според RCP 8.5, средната глобална температура се покачва с около 2°C до средата и с 4°C до края на века, а затоплянето над България е по-интензивно - около 2,4°C до средата и 4,8°C до края на века.
Under RCP 8.5, global mean temperature increases on average by about 2°C by mid-century and 4°C by the turn of the century while warming is more intense over Bulgaria: around 2.4°C by mid-century and 4.8°C by the turn of the century.
Това предположение е до голяма степен съответстващо, въпреки че в същото време леко подценява затоплянето за България.
This assumption is broadly consistent while slightly underestimating warming over Bulgaria at the same time.
Прогнозни промени в месечните температури в България за периода 2020-2039 г. (при RCP 8.5)
Projected change in monthly temperature in Bulgaria in 2020-2039 (RCP 8.5)
Прогнозни промени в месечните температури в България за периода 2040-2059 г. (при RCP 8.5)
Projected change in monthly temperature in Bulgaria in 2040-2059 (RCP 8.5)
Тези очаквани месечни увеличения на температурата се преобразуват в промени в производителността за икономическите променливи при сценарии за температурни промени съответно с 2°C (оптимистичен) и с 4°C (песимистичен), като се прилагат екзогенните промени (шокови сътресения), разработени от Roson и Sartori (2016 г.).
These expected monthly temperature increases are translated into productivity changes in economic variables for 2°C (optimistic) and 4°C (pessimistic) temperature change scenarios using the shocks developed by Roson and Sartori (2016).
Промени в производителността за икономическите променливи при сценарии с повишаване на температурата с 2°C (оптимистичен) и с 4°C (песимистичен) и прилагане на шоковия модел на Roson и Sartori (2016 г.)
Productivity changes in economic variables for 2°C (optimistic) and 4°C (pessimistic) temperature change scenarios using the shocks developed by Roson and Sartori 2016
Аналитичната рамка, разработена за България, интегрира социално-икономическия подход със съвременни модели за изменението на климата и използването на земята/водите.
This analytical framework developed for Bulgaria integrated a socioeconomic approach with the state-of-art climate and land/water use models.
Мащабът на анализа обаче е все още ограничен от границите на науката за климата.
However, the extent of the analysis is still limited by the frontiers of climate science.
Прогнозите за преки или непреки въздействия от изменението на климата върху широк спектър от икономически дейности остават непълни.
The projections about direct or indirect impacts of climate change on a broad range of economic activities are still incomplete.
Така например, настоящият анализ не отчита такива непазарни въздействия от изменението на климата като промени в разпределението на биологичните видове, намаляване на биологичното разнообразие или загуба на екосистемни стоки и услуги.
For example, the current analysis does not consider the nonmarket impacts of climate change such as changes in species distributions, reductions in biodiversity, or losses of ecosystem goods and services.
По отношение на селското стопанство и енергетиката оценките на въздействието от климата са относително добре развити.
Regarding agriculture and energy, climate impact assessments are relatively advanced.
Това са секторите на икономиката, които са в центъра на разработването на сценарии за адаптация за България.
These are the economic sectors that were the focus on developing the adaptation scenarios for Bulgaria.
Следователно, от първостепенно значение при интегрирането на социалноикономически и физически модели е да се преодолеят основните несигурности в оценките на въздействието на климата.
While integrating socioeconomic and physical models, it is, therefore, primordial to address the underlying uncertainties in the climate impact assessments.
За да се преодолее рискът от натрупване на несигурност на различни нива на оценка, проучването разработи макроикономическия анализ на базата на два сценария за климата: с оптимистични и песимистични перспективи.
To overcome the risk of cumulating uncertainties at different estimation levels, the study developed the macroeconomic analysis based on two climate scenarios: optimistic and pessimistic outlooks.
Всеки от тези сценарии включва различни предположения за мащаба на изменението на климата до 2050 г. и за посоката и обхвата на вероятните въздействия в анализираните пазарни сектори.
Each scenario incorporates different assumptions about the magnitude of climate change by 2050 and about the direction and extent of likely impacts in the market sectors analyzed.
При разработването на сценария оптимистичните и песимистични прогнози за климата бяха тествани за високи и ниски допускания за уязвимост за всеки сектор (по отношение на неговата чувствителност към изменението на климата и способността му за адаптиране).
In scenario development, the optimistic and pessimistic climate outlooks were tested for high and low vulnerability assumptions for each sector (in terms of its sensitivity to climate change and its ability to adapt).
Ограничения на модела ИОР
Limitations of the CGE approach
Въпреки че все по-често се използва моделирането на приложното общо равновесие за целите на анализа на политиките в областта на климата през последните няколко години, методологията има своите ограничения.
Despite the increase in the use of applied general equilibrium modelling for climate policy analysis over the last few years, the methodology is not without limitations.
Основният проблем се корени в присъщата трудност да се съчетае теорията с реалността.
The main problem stems from the endemic difficulty of combining theory and reality.
За да бъдат изчислени моделите на приложното общо равновесие, е необходима емпирична база.
Applied general equilibrium models need an empirical basis for their calculation.
Например използваният тук модел на GTAP прилага едни и същи функционални форми за домакинствата в различни региони на света.
As an example, the GTAP model used here applies the same functional forms across households in different regions of the world.
Доколко това се оказва реалистично във връзка с работата по изготвянето на политиките винаги е спорно.
How realistic this happens to be for policy work is always debatable.
Създаването на МСО обаче далеч не е просто.
However, the construction of a SAM is by no means a simple exercise.
Допълнително усложнение е комбинирането на МСО от широк набор държави, за да бъде разработена глобална МСО, а глобалният модел на ИОР допълнително утежнява задачата.
Adding to this complexity is combining SAMs from a wide range of countries to develop a global SAM and a global CGE model which further amplifies the problem.
В допълнение, различните функционални форми, определени в модела, изискват оценка на параметрите.
In addition, the different functional forms defined in the model require estimation of parameters.
Не е възможно всички тези функционални параметри да се оценят иконометрично и се налага да се направи някакъв вид приближение или експертна оценка.
It is not possible to econometrically estimate all these functional parameters and some sort of approximation or expert estimate must be made.
Това още повече отдалечава гореспоменатия модел от реалността.
This further drives a wedge between reality and the model mentioned above.
Повечето модели на общото равновесие са калибрирани въз основа на база данни за конкретна година.
Most general equilibrium models are calibrated from a database for a specific year.
По тази причина, с изключение на прости тестове за анализ на чувствителността на определени параметри, включени в модела, не могат да се използват иконометрични процедури за тестване на валидността на модела.
For this reason, except for simple tests to analyze the sensitivity of certain parameters included in the model, econometric procedures cannot be used to test the model's validity.
Степента на уязвимост се определя от фактори като технически и финансови способности, демографски, социално-икономически и поведенчески ограничения, организация на обществото.
The degree of vulnerability is determined by factors such as technical and financial capability, demographic, socioeconomic, and behavioral constraints, and organization of the society.
Тъй като тези фактори се изменят с течение на времето, уязвимостта също следва да варира (Tol и Fankhauser, 1998 г.).
As these factors vary over time, vulnerability should vary as well (Tol and Fankhauser 1998).
Моделът и подходът, използвани в анализа, не отчитат изрично изменящата се уязвимост.
The model and approach used in this analysis does not explicitly take changing vulnerability into account.
Освен това, тъй като използваният тук модел на GTAP по естеството си е до известна степен агрегиран (по сектори и подрегиони, времева стъпка), възможните механизми за обратна връзка и корекции са ограничени.
Also, because the GTAP model used here is somewhat aggregate in nature (sector and sub regions, time step), there is only limited room for feedback loops and adjustment mechanisms.
Земеделието е един от секторите, които са най-уязвими по отношение на изменението на климата в България и моделът може да анализира добре връзката между природните активи като земите и водите, които са уязвими от изменението на климата и първичните фактори за производство в земеделието.
Agriculture is among the sectors most vulnerable to climate change in Bulgaria and the model is reasonably well equipped to analyze the link between natural assets such as land and water that are vulnerable to climate change, and primary production factors in agriculture.
Това са потенциални посоки за понататъшни изследвания.
Those are potential directions for further research.
За да се преодолеят тези ограничения на модела ИОР за България, са заимствани климатични параметри от глобалния динамичен модел на ИОР, разработен от Roson и Sartori (2016 г.) с анализ на чувствителността (висока и ниска уязвимост) за два сценария за изменение на климата.
To overcome these limitations of the Bulgaria CGE, climate parameters were borrowed from a global dynamic CGE model developed by Roson and Sartori (2016), with a sensitivity analysis (high and low vulnerability), for two climate change scenarios.
Базов сценарий на модела: растеж до 2050 г.
Model Baseline: Growth toward 2050
Симулациите по модела на ИОР включват на първо място разработването на икономически базов сценарий, който не отчита въздействията от изменението на климата.
The CGE model simulations refer, first, to the development of an economic baseline that does not account for climate change and its impacts.
На второ място, икономическите прогнози в базовия сценарий са коригирани с оценените въздействия на изменението на климата.
Second, the economic projections in the baseline are adjusted for the estimated impacts of climate change.
За България, симулациите по модела показват, че изменението на климата може да доведе до много по-бавен икономически растеж, като темпът на растеж ще бъде по-нисък с около 1 до 4 процента годишно7.
For Bulgaria, the model simulations indicate that climate change could result in a much slower economic growth, with the growth rate in 2050 lower by about 1 to 4 percent per year.
Трето, разработен е допълнителен сценарий за илюстриране на потенциалните нетни ползи от адаптацията към изменението на климата (разгледан в раздел 4).
Third, an additional scenario is developed to illustrate potential net gains from climate change adaptation (discussed in Section 4).
Базов сценарий: без отчитане на въздействията от изменението на климата
Baseline without climate change
Базовият икономически сценарий до 2050 г. е пътят на растеж, който България е вероятно да следва.
The economic baseline to 2050 is the growth path that Bulgaria is likely to follow.
Той е разработен въз основа на наблюдаваните тенденции в развитието на икономиката на страната през периода 2011-2015 г. и демографските прогнози, разработени от ООН при допускания за постоянен коефициент на плодовитост и постоянни тенденции в миграционните процеси през 2011-2015 година.
It is developed based on the observed economic trends for the country over 2011-2015 and demographic projections (developed by the United Nations) that assume a constant fertility rate and constant migration trends over 2011-2015.
Тези статистически данни и прогнозите на МВФ до 2022 г., използвани при разработването на базовия сценарий, са представени в таблица 5.
These statistics and IMF projections to 2022 used in baseline development are presented in Table 5.
Факторите, определящи посоката на икономическо развитие, т.е. демографските тенденции, инвестициите, развитието на международната търговия за периода 20152022 г. съгласно публикуваните данни на МВФ, са показани в таблица 5.
The economic drivers, meaning demographic trends, investment, international trade over 2015-2022 as published by the IMF, are shown in Table 5.
Въз основа на официалната статистика за тези параметри беше направено допускането, че инвестициите ще представляват около 23 процента от БВП през следващите години и че българската икономика се очаква да нарасне 1,3 пъти до 2050 г., което представлява средногодишен темп на растеж от около 1,7 процента на година.
Based on the past official statistics on these parameters, it was assumed that investment would represent around 23 percent of GDP for the next years and that the Bulgarian economy would grow 1.3 times by 2050, an annual average growth rate of around 1.7 percent per year.
Подобряването на производителността на инвестициите е един от основните двигатели на растежа.
Improvement in investment productivity is one of the main drivers of growth.
Статистически данни, използвани при разработването на Базовия сценарий
Statistics used in the development of the baseline scenario
Прогноза за населението на България (общ брой на населението, постоянна раждаемост, ниво на миграция)
Population projections for Bulgaria (total population, constant fertility and migration rate)
Както е показано на фигура 16, между 2011 и 2050 г. населението на страната се очаква да намалее с 36 процента (от 7,39 милиона на 4,73 милиона).
As shown in Figure 16, population is expected to decrease by 36 percent (from 7.39 million to 4.73 million) between 2011 and 2050.
Намаляването на населението засяга два параметъра в модела на ИОР: намаляване на търсенето на стоки и услуги (което води до намаляване на предлагането) и свиване в предлагането на работна сила.
Decreasing population affects two parameters in the CGE model: decreasing demand for goods and services (that leads to decreased firm supply) and shrinking labor supply.
Намаляването на вътрешното търсене може да бъде компенсирано от износа с повишаване на конкурентоспособността.
Decreasing domestic demand can be compensated by exports with a boost in competitiveness.
Намаленото предлагане на пазара на труда би довело до по-високи заплати поради недостиг на работна сила, а оттам и до по-високи производствени разходи и неблагоприятно въздействие върху конкурентоспособността в зависимост от еластичността на производството и търговията.
Decrease in labor supply may lead to higher wages due to unavailability of labor, hence increased production cost, and generate an adverse effect on competitiveness depending on the production and trade elasticities.
По този начин секторите, отличаващи се с висока трудоемкост, вероятно ще намалеят, а по-малко трудоемките сектори в България е вероятно да се увеличат през следващите десетилетия.
Thus, labor-intensive sectors are likely to decline while less labor-intensive ones would expand in Bulgaria in the next decades.
Сред секторите на икономиката на България селскостопанският сектор се отличава с висока трудоемкост - разходите за труд формират 46 до 71 процента от общите разходи за производствени фактори.
Among the sectors in Bulgaria, the agricultural sector is highly labor intensive: labor forms 46 to71 percent of the total factor input costs.
Производственият сектор, от друга страна, се отличава с висока капиталова интензивност, като капиталовите разходи формират 50 до 75 процента от общите разходи за производствени фактори.
Manufacturing sectors are highly capital intensive, with capital forming 50 to 75 percent of the total factor input costs.
Секторът на услугите е малко по-хетерогенен, като делът на разходите за труд варира между 40 процента и 70 процента, но въпреки това този сектор се отличава с по-голяма трудоемкост в сравнение с производствените сектори.
Services sectors are slightly more heterogenous, with labor cost shares varying between 40 percent and 70 percent; nevertheless, they are more labor intensive than manufacturing sectors.
Структура на БВП през 2011 г. (вътрешен кръг) и 2050 г. (външен кръг), при сценарий без отчитане на промените в климата
GDP composition in 2011 (inner circle) and 2050 (outer circle), without climate change
Въз основа на прогнозните резултати от симулациите по модела до 2050 г., инвестиционните и правителствените разходи ще нарастват с умерени темпове, докато потреблението и вносът е вероятно да растат по-бързо от останалите макроикономически показатели (фигура 17).
Based on the model projections toward 2050, investment and government expenses will grow at a moderate rate while consumption and imports are likely to grow faster than the rest of the macroeconomic accounts (Figure 17).
В крайна сметка, растежът зависи от потреблението.
In the end, growth is mostly consumption driven.
Като цяло, търговският дефицит вероятно ще се запази до 2050 година.
Overall, the trade deficit is likely to persist till 2050.
Докато делът на селското стопанство в търговията е вероятно да остане непроменен, нетният износ на производствени продукти (предимно машини и оборудване) вероятно ще се увеличи.
While the share of agriculture in trade is likely to stay constant, net exports of manufactured products (mainly machine and equipment) are likely to increase.
Очаква се създаването на стойност в отделните сектори да варира между подрегионите дори и без отчитане на въздействията от изменението на климата.
Sectoral value creation is expected to vary by sub region even without considering climate change.
Найголемите промени се наблюдават в сектор земеделие.
The largest changes are observed in the agriculture sector.
Както е показано на фигура 18, от трите агроикономически района с умерен климат, земеделската продукция в АЕР 9 (Западен район), най-влажния район, се очаква да нараства по-бързо, отколкото в АЕР 10 (Източен район).
As shown in Figure 18, among the three temperate climate AEZs, agricultural production in AEZ9 (Western region), the most humid region, is likely to grow faster than in AEZ10 (Eastern region).
Създаване на най-висока стойност се очаква от суровото мляко в АЕР 9 (Западен регион) и от горите/горските продукти в АЕР 10 (Източен район).
The highest value creation is expected from raw milk in AEZ9 (Western region) and forest/forest products in AEZ10 (Eastern region).
(вж. таблица 1.1 в приложение 1 за определението на земеделските култури съгласно класификацията на GTAP).
(See Table 1.1 in Annex for definition of crops in GTAP).
Важно е да се подчертае, че базовият икономически сценарий не включва съществуващи или планирани секторни стратегии и реформи, като само преобразува потенциала за растеж въз основа на прогнозите за търсенето и предлагането в отделните сектори и АЕР.
It is important to underscore that the economic baseline does not integrate existing or planned sectoral strategies or reforms; it simply translates the growth potential based on the demand and supply projections for various sectors and AEZs.
Търсенето на продукти идва от домакинствата, държавата, промишлеността и търговските партньори, докато предлагането на стоки зависи от местното производство и вноса.
Demand for products comes from households, the government, industry, and trade partners while supply of goods relies on domestic production and imports.
Пазарните механизми водят до увеличаване на цените когато търсенето превишава предлагането и обратно.
The market mechanisms lead to increasing prices if demand exceeds supply and vice versa.
Приходи на домакинствата от селскостопанска дейност (2020-2050 г.), при сценарий без отчитане на промените в климата, в сравнение с 2011 г.
Household revenues from agricultural activities (2020-2050) without climate change, compared to the year 2011
Основните разходни пера в бюджетите на домакинствата през 2015 г. са били квартирните и транспортни разходи и разходите за електричество и храна.
Main expense items in a household budget were housing, transport, electricity, and food in 2015.
Структурата на потребителската кошница на домакинствата се очаква да се запази, с изключение на намаляването на разходите за храна, дължащо се на понижението в цените на хранителните стоки в базовия сценарий, който не отчита изменението на климата и неговото въздействие.
The structure of the household consumption basket is expected to stay the same, except with a decrease in food expenses due to decreasing food prices in the baseline that does not take into account climate change and its impacts.
Базов сценарий: при отчитане на въздействията от изменението на климата
Baseline with climate change impacts
Изменението на климата може да влияе пряко (или косвено) върху цената и наличието на икономически ресурси и продукти.
Climate change can directly (or indirectly) affect the cost and availability of economic outputs and inputs alike.
На свой ред тези промени влияят както пряко, така и косвено върху нивото и структурата на общата икономическа активност.
In turn, these changes both directly and indirectly influence the level and structure of overall economic activity.
БВП на България се очаква да нараства ежегодно с около 1,7 процента до 2050 година.
GDP is projected to grow annually by about 1.7 percent by 2050.