Verantwortlicher Forscher: Bruno Benevit
Originaltitel: The Social Cost of Carbon with Economic and Climate Risks
Autoren: Yongyang Cai und Thomas S. Lontzek
Interventionsort: Alle Länder
Stichprobengröße: 10.000 Simulationen
Sektor: Umwelt
Variable von Hauptinteresse: Soziale Kosten von Kohlenstoff
Art der Intervention: Wirtschafts- und Klimarisiko
Methodik: DSICE
Zusammenfassung
Die Wahl politischer Maßnahmen zur Bewältigung der Wechselwirkungen zwischen Wirtschaft und Klima wird maßgeblich von der Unsicherheit hinsichtlich der künftigen Wirtschafts- und Klimabedingungen beeinflusst. In diesem Sinne bestand das Ziel dieser Studie darin, zu verstehen, wie sich wirtschaftliche und klimatische Risiken auf die sozialen Kosten von Kohlenstoff auswirken. Mit der Vorstellung eines neuartigen DSICE-Modells (Dynamic Stochastic Integration of Climate and Economy) zeigen die Autoren, dass die gesellschaftlichen Kosten von Kohlenstoff sowohl von wirtschaftlichen als auch von Klimarisiken erheblich beeinflusst werden und einen stochastischen Prozess mit erheblichen Schwankungen beinhalten.
Der Klimawandel, der weithin mit dem weltweiten Ausstoß von Kohlendioxid (CO2) in Verbindung gebracht wird, hat mehrere Auswirkungen auf die wirtschaftliche Produktivität. Steigende Temperaturen bedeuten einen Rückgang der landwirtschaftlichen Produktion, einen Anstieg der Kühlkosten und eine leichtere Ausbreitung von Krankheiten (Cai und Lontzek, 2019). Es gibt Hinweise darauf, dass steigende Temperaturen auch die Wahrscheinlichkeit schwerer Dürren und Überschwemmungen erhöhen (Wuebbles, 2016). Folglich führt der Anstieg des Meeresspiegels zu Küstenüberschwemmungen, die zur Überschwemmung von Küstengebieten führen können.
Darüber hinaus kann der Klimawandel über einen bestimmten kritischen Punkt hinaus zu irreversiblen Veränderungen führen. Ab einem bestimmten kritischen Punkt kann eine kleine Störung den Zustand oder die Entwicklung des Klimasystems qualitativ verändern (Pindyck, 2011). In diesem Sinne ist das Verständnis des Zusammenhangs zwischen den wirtschaftlichen Auswirkungen des Klimawandels und den sozialen Kosten von Kohlenstoff (CSC) für eine nachhaltige wirtschaftliche Entwicklung von entscheidender Bedeutung. Insbesondere ist es wichtig zu überprüfen, wie sich die Unsicherheit im Zusammenhang mit Variablen wie Wirtschaftswachstum, Risikoaversion und extremen Wetterereignissen auf den CSC auswirkt.
Der Kontext wirtschaftlicher und klimatischer Risiken wird in unserer sich schnell verändernden Welt immer präsenter. Der Klimawandel, der hauptsächlich durch Treibhausgasemissionen verursacht wird, hat eine Reihe erheblicher Auswirkungen auf die Weltwirtschaft verursacht. Anstiege der Durchschnittstemperaturen, extreme Wetterereignisse, steigende Meeresspiegel und veränderte Niederschlagsmuster sind nur einige der direkten Folgen dieser Veränderungen. Diese extremen Wetterereignisse können sich negativ auf die Landwirtschaft, die Infrastruktur, die öffentliche Gesundheit und mehrere andere Wirtschaftssektoren auswirken.
Darüber hinaus beinhaltet der Kontext von Wirtschafts- und Klimarisiken auch die Unsicherheit und Variabilität, die mit Klima- und Wirtschaftsprognosen verbunden sind. Die Vorhersage des zukünftigen Klimaverhaltens und seiner wirtschaftlichen Auswirkungen erfordert eine Vielzahl von Faktoren. Die Unsicherheit wird dadurch verschärft, dass es keinen globalen Konsens über wirksame Maßnahmen zur Eindämmung des Klimawandels gibt.
Der Social Cost of Carbon (CSC) bewertet die wirtschaftlichen Kosten, die durch CO2-Emissionen in die Atmosphäre entstehen. Es stellt die zusätzlichen Kosten dar, die mit dem Ausstoß einer zusätzlichen Tonne CO2 verbunden sind, wenn man den wirtschaftlichen Schaden berücksichtigt, der durch die globale Erwärmung entsteht. Zu diesen Schäden zählen Verluste für die Landwirtschaft, Auswirkungen auf die Infrastruktur und Anpassungskosten. Der CSC ist von grundlegender Bedeutung für politische Entscheidungen und leitet die Definition von Emissionsreduktionszielen und die Umsetzung von Minderungsstrategien.
Die in dieser Studie verwendete Methodik basierte auf der Berechnungsmethode Stochastic Dynamics of Climate and Economy (DSICE), die Wirtschafts- und Klimamodelle unter Berücksichtigung stochastischer und irreversibler Elemente integriert. DSICE enthält ein Modell für das Klima und ein Modell für die Wirtschaft, wobei ein fünfdimensionales System (zwei für die Temperatur und drei für den Kohlenstoffkreislauf) verwendet wird.
Konkret bestand das Klimamodell aus drei Modulen: Kohlenstoffsysteme, Temperatur und Klima-Hotspots. Im Kohlenstoffsystem wird in jedem Zeitraum von zwei Quellen für Kohlenstoffemissionen ausgegangen: einer industriellen Quelle, die mit der Wirtschaftstätigkeit zusammenhängt, und einer exogenen Quelle, die aus biologischen Prozessen im Boden resultiert. Das Temperatursystem überwacht die Atmosphären- und Meerestemperaturen, gemessen in °C über dem vorindustriellen Niveau. Klima-Hotspots werden durch einen Markov-Kettenprozess modelliert, der die Wahrscheinlichkeit des Auftretens kritischer Ereignisse, die erwartete Dauer des aus diesem Ereignis resultierenden Prozesses, den Mittelwert und die Varianz der langfristigen Auswirkungen auf die Wirtschaftsproduktivität sowie die Abhängigkeit von Klimafaktoren umfasst.
Der wirtschaftliche Teil von DSICE bestand aus einem einfachen stochastischen Wachstumsmodell, das davon ausgeht, dass die Produktion Treibhausgasemissionen verursacht und dass die globale Produktion vom Zustand des Klimas beeinflusst wird. Der weltweite Kapitalstock wurde jedes Jahr in Billionen Dollar analysiert und dabei wirtschaftliche Aspekte wie Produktionsfunktion, Bevölkerungswachstum, erhöhte Produktivität, Kohlenstoffintensität in der Produktion und die Auswirkungen des Temperaturniveaus berücksichtigt. Das stochastische Wachstum des Produktivitätsfaktors wurde kalibriert, um den resultierenden Konsumprozess näher an die empirischen Daten heranzuführen. Das Modell berücksichtigt eine Nutzenfunktion, die auf den von Epstein-Zin vorgeschlagenen Präferenzen (Epstein und Zin, 1989) basiert und die Unterscheidung zwischen Risikopräferenzen und Konsumglättungspräferenzen ermöglicht.
Die sozialen Kosten von Kohlenstoff werden als Grenzkosten des atmosphärischen Kohlenstoffs definiert, die entweder Verbrauch oder Kapital sein können, da keine Anpassungskosten anfallen. Der zentrale Planer legt fest, dass die privaten und sozialen Kosten von Kohlenstoff gemäß einer bestimmten Pigovian-Kohlenstoffsteuer gleichgesetzt werden. Die Autoren berechneten auch die interne Rendite des investierten Kapitals, die durch den Satz definiert wird, der zur Abzinsung des durch eine zusätzliche Kapitaleinheit im Jahr 2005 verursachten zusätzlichen Verbrauchs verwendet wird. Schließlich präsentiert die Studie mehrere Berechnungen mit unterschiedlichen Parametern und Sensitivitätsanalysen zur Überprüfung der kritischen Werte Punkt-/Änderungsprozesse.
Die Ergebnisse dieser Studie zeigten, dass die Verwendung von Epstein-Zin-Präferenzen eine grundlegende Rolle bei der Modellierung der Risikoaversion und der intertemporalen Elastizität der Substitution spielt. Diese Präferenzen haben einen erheblichen Einfluss auf den CSC, der mit zunehmender Risikoaversion tendenziell zunimmt, insbesondere in Szenarien mit kritischem Klimawandel.
Durch die Einbeziehung des Langzeitrisikos zeigte die Studie, dass CSC selbst ein stochastischer Prozess ist, der erheblichen Unsicherheiten unterliegt. Dies bedeutet, dass bei der Formulierung der Klimapolitik Unsicherheiten, einschließlich der Möglichkeit extremer Wetterereignisse, berücksichtigt werden müssen und die Durchführbarkeit von Klimaschutzmaßnahmen wie Geoengineering und Kohlenstoffabscheidung berücksichtigt werden muss, die bei rein deterministischer Analyse als zu kostspielig angesehen werden können.
Darüber hinaus verdeutlichten die Erkenntnisse dieser Studie den Einfluss von Elementen kritischer Veränderungen im Klimasystem auf CSC. Die von diesen Ereignissen ausgehende Bedrohung führt zu einem erheblichen und unmittelbaren Anstieg des CSC, selbst in Szenarien, in denen die Wahrscheinlichkeit und die Auswirkungen der Ereignisse moderat sind. Dies deutet darauf hin, dass der CSC beträchtliche Werte erreichen kann, ohne dass katastrophale Klimaereignisse erforderlich sind, indem einfach plausibel von unsicheren und irreversiblen Klimaveränderungen ausgegangen wird. Die Analyse der internen Rendite zeigt auch, wie wichtig es ist, bei der Bewertung von durch kritische Änderungsereignisse verursachten Schäden einen niedrigeren Abzinsungssatz anzuwenden, da dieser im Vergleich zu Produktionsschäden eine geringere Korrelation mit dem Gesamtverbrauch aufweist.
Abschließend unterstreicht die Studie die Fähigkeit von DSICE, komplexe neundimensionale Modelle auf Kosten einfacherer Modelle zu verarbeiten. In diesem Sinne erwies sich die Berücksichtigung von Faktoren wie Produktivitätsschocks, dynamischen Präferenzen und stochastischen Elementen kritischer Veränderungen im Klimasystem als möglich und robust.
In der Studie wurde DSICE eingeführt, eine Berechnungsmethode zur Untersuchung der wirtschaftlichen und klimatischen Auswirkungen, die sich aus der Wechselwirkung zwischen Wirtschaft und Klima ergeben. In diesem Zusammenhang analysierte der Artikel den CSC und die optimale Kohlenstoffsteuer in stochastischen und irreversiblen Klimawandelszenarien. Die Analyse berücksichtigte Unsicherheiten im Zusammenhang mit dem Wirtschaftswachstum und Risikopräferenzen. DSICE integrierte auch „drehende“ Elemente im Klimasystem, wie etwa extreme Wetterereignisse, um abzuschätzen, wie sich diese Unsicherheiten auf die Klimapolitik auswirken könnten. Die Erkenntnisse aus dieser Studie unterstreichen die Relevanz der Risikoaversion für die Formulierung öffentlicher Politiken im Zusammenhang mit der Eindämmung des Klimawandels.
Referenzen
CAI, Y.; LONTZEK, TS Die sozialen Kosten von Kohlenstoff mit wirtschaftlichen und klimatischen Risiken. Zeitschrift für politische Ökonomie , vol. 127, Nr. 6, S. 2684–2734, Dez. 2019.
EPSTEIN, LG; ZIN, SE-Substitution, Risikoaversion und das zeitliche Verhalten von Konsum und Vermögensrenditen: Ein theoretischer Rahmen. Econometrische , v. 57, Nr. 4, S. 937, Juli. 1989.
PINDYCK, RS Fat Tails, Thin Tails und Klimaschutzpolitik. Review of Environmental Economics and Policy , vol. 5, nein. 2, S. 258–274, 1. Juli. 2011.
WUEBBLES, DJ bereitet die Bühne für Risikomanagement: Unwetter in einem sich ändernden Klima. In : GARDONI, P.; MURPHY, C.; ROWELL, A. (Hrsg.). . Risikoanalyse von Naturgefahren . Cham: Springer International Publishing, 2016. p. 61–80.
Überprüfen Sie hier die Registrierung der Institution im e-MEC-System
© 2025 Alle Rechte vorbehalten
