Startseite » Studien und Fachartikel » Die sozialen Kosten des Kohlendioxids bei Rückkopplungen zwischen Klima und Wirtschaft und Temperaturschwankungen

Die sozialen Kosten des Kohlendioxids bei Rückkopplungen zwischen Klima und Wirtschaft und Temperaturschwankungen

Publiziert: 6. September, 2021
  • von

Kurzfassung

Eine wichtige Kennzahl zur Beschreibung der Auswirkungen des Klimawandels sind die “sozialen Kosten des Kohlendioxids” (SCCO2), d. h. die voraussichtlichen Kosten, die der Gesellschaft durch die Freisetzung einer zusätzlichen Tonne CO2 entstehen. Integrierten Kosten-Nutzen-Bewertungsmodellen, die den SCCO2 schätzen, mangelt es an robusten Darstellungen von Klima-Rückkopplungen, wirtschaftlichen Rückkopplungen und Klimaextremen. Wir vergleichen das Modell PAGE-ICE mit dem zehn Jahre älteren Modell PAGE09 und stellen fest, dass PAGE-ICE aufgrund seiner Klima- und Wirtschaftsaktualisierungen etwa doppelt so hohe SCCO2-Werte liefert. Klima-Rückkopplungen sind nur für einen relativ geringen Anstieg im Vergleich zu anderen Aktualisierungen verantwortlich. Die Erweiterung von PAGE-ICE um wirtschaftliche Rückkopplungen zeigt einen mehrfachen Anstieg des SCCO2-Wertes, der sich aus einer empirisch abgeleiteten Schätzung von teilweise anhaltenden wirtschaftlichen Schäden ergibt. Sowohl die wirtschaftlichen Rückkopplungen als auch andere Erhöhungen seit PAGE09 sind fast ausschließlich auf höhere Schäden im globalen Süden zurückzuführen. Die Einbeziehung einer Schätzung der zwischenjährlichen Temperaturvariabilität vergrößert die Breite der SCCO2-Verteilung, mit besonders starken Auswirkungen in den Schwänzen und einem leichten Anstieg des mittleren SCCO2. Unsere Ergebnisse verdeutlichen die großen Auswirkungen des Klimawandels, wenn die zukünftige Anpassung nicht über die historischen Trends hinausgeht. Es hat sich gezeigt, dass eine robuste Quantifizierung der Rückkopplungen zwischen Klima und Wirtschaft und der Klimaextreme für die Schätzung des SCCO2 und seiner Unsicherheit von wesentlicher Bedeutung ist.

Einführung

Ein entscheidender Indikator für die Dringlichkeit von Klimaschutzmaßnahmen sind die sozialen Kosten von Kohlendioxid (SCCO2), die den gesamten Wohlfahrtsverlust auf der ganzen Welt aufgrund einer zusätzlich emittierten Tonne CO2 darstellen und in der Regel in US-Dollar pro Tonne CO2 angegeben werden. Der SCCO2 wurde unter einer Reihe von klimatischen und sozioökonomischen Annahmen berechnet (Havranek et al. 2015, Howard und Sterner 2017, Tol 2018), was zu einer großen Bandbreite an besten Schätzungen führt. Diese aktuellen Schätzungen liegen häufig über den Werten, die in der Politik verwendet wurden, oder über dem durchschnittlichen Preis für CO2-Emissionen in der gesamten Wirtschaft (Dolphin et al. 2020), was zum Teil darauf zurückzuführen ist, dass die Auswirkungen unterschätzt und künftige Schäden in der Politik stark abgezinst wurden (Carleton und Greenstone 2021, Wagner et al. 2021). Die aktuellen politischen Empfehlungen reichen von 51 US-Dollar (Interagency Working Group 2013) bis 202 US-Dollar (Umwelt Bundesamt 2019), während eine kürzlich durchgeführte Expertenbefragung unter Ökonomen und Klimawissenschaftlern Mittelwerte von 171 US-Dollar bzw. 310 US-Dollar ergab (Pindyck 2019). Andere zentrale Schätzungen liegen sogar noch höher (Moore und Diaz 2015, Ricke et al. 2018). Es gibt noch viele Herausforderungen, um die Schätzungen der SCCO2-Werte sowie den damit verbundenen Unsicherheitsbereich zu verbessern (National Academies of Sciences Engineering and Medicine 2017, Stern und Stiglitz 2021, Wagner et al 2021), was für die Gestaltung umfassender Klimaschutz- und Anpassungsmaßnahmen von entscheidender Bedeutung ist (Smith und Stern 2011, Hope 2015, Metcalf und Stock 2017).

Integrierte Kosten-Nutzen-Bewertungsmodelle (CB-IAMs), die die Wechselwirkungen zwischen Klima und Wirtschaft auf hochaggregierte Weise darstellen, sind wichtige Instrumente zur Schätzung des SCCO2. Leider hinken diese Modelle sowohl dem natur- als auch dem sozialwissenschaftlichen Verständnis hinterher und unterschätzen häufig die Auswirkungen des Klimawandels (Diaz und Moore 2017, Howard und Sterner 2017, Rose et al 2017, Carleton und Greenstone 2021). Insbesondere verfügen CB-IAMs nur über einfache Darstellungen der Rückkopplungen zwischen Klima und Wirtschaft, die entscheidende Faktoren für die Risiken des Klimawandels sind (Otto et al. 2013, Calvin et al. 2019). Viele Autoren argumentieren daher, dass eine strenge Einbeziehung der Rückkopplungen bei der Berechnung des SCCO2 entscheidend ist (Burke et al 2016, Cai et al 2016, National Academies of Sciences Engineering and Medicine 2017, Stiglitz et al 2017, Piontek et al 2021).

Was die Klima-Rückkopplungen anbelangt, so haben frühere Forschungsarbeiten den mittleren diskontierten wirtschaftlichen Effekt des Klimawandels mit ausgewählten staatsabhängigen Klima-Rückkopplungen berechnet, aber keine Aufschlüsselung der regionalen oder verteilungsbezogenen Auswirkungen der marginalen Schäden von CO2-Emissionen geliefert (Cai et al 2016, Yumashev et al 2019). Hier vergleichen wir das PAGE-ICE CB-IAM, das auch Klima-Rückkopplungen durch das Auftauen von Permafrostböden und die Oberflächenalbedo enthält (Yumashev et al. 2019), mit PAGE09 (Hope 2013) und führen die Änderungen des SCCO2 auf die spezifischen Modelländerungen zurück.

Wie sich der Temperaturanstieg auf die langfristige Wirtschaftsleistung auswirkt, ist eine wichtige offene Frage (Piontek et al. 2021). Klimaauswirkungen könnten entweder zusätzliches BIP-Wachstum durch erhöhte landwirtschaftliche Produktivität und Wiederaufbaumaßnahmen auslösen (Stern 2007, Hallegatte und Dumas 2009, Hsiang 2010, National Academies of Sciences Engineering and Medicine 2017) oder das Wachstum durch beschädigte Kapitalbestände (Pindyck 2013), geringere Ersparnisse (Fankhauser und Tol 2005) und ineffiziente Faktorumverteilung hemmen (Piontek et al 2019). Bestehende Studien haben erhebliche Auswirkungen von Rückkopplungen des Wirtschaftswachstums festgestellt (Moyer et al 2014, Dietz und Stern 2015, Estrada et al 2015, Moore und Diaz 2015), aber die damit verbundenen Unsicherheiten noch nicht auf der Grundlage empirischer Verteilungen quantifiziert. Ein besonderes Beispiel sind Kalkuhl und Wenz (2020), die kurzfristige wirtschaftliche Persistenz in eine aktuelle Version von DICE (Nordhaus 2017) einbeziehen, wodurch sich der resultierende SCCO2-Wert ungefähr verdreifacht ($37-$132). Bei ziemlich vergleichbaren wirtschaftlichen Annahmen zeigt sich, dass der Effekt der langfristigen Persistenz das Ergebnis sogar noch stärker erhöht ($220-$417) (Moore und Diaz 2015, Ricke et al 2018). Wir erweitern diese Arbeit, indem wir eine empirische Verteilung der Persistenz von Klimaauswirkungen auf das Wirtschaftswachstum ableiten, die auf jüngsten Entwicklungen basiert (Burke et al. 2015, Bastien-Olvera und Moore 2021), und die wir verwenden, um das BIP-Wachstum durch persistente Marktschäden zu moderieren. Dieses partielle Persistenzmodell baut auf den jüngsten empirischen Erkenntnissen auf, dass nicht alle gegenwärtigen wirtschaftlichen Schäden aufgrund des Klimawandels langfristig wieder aufgeholt werden können (Dell et al 2012, Burke et al 2015, Kahn et al 2019, Bastien-Olvera und Moore 2021). Die Untersuchung, wie der SCCO2 in Abhängigkeit vom Ausmaß der Persistenz variiert, zeigt eine Sensitivität, die mit der stark diskutierten Rolle der Diskontierung vergleichbar ist (Anthoff et al. 2009b).

Klimaextreme sind ein weiterer besonders wichtiger Faktor für Schäden, die durch den Klimawandel verursacht werden (Field et al. 2012, Kotz et al. 2021). Die Auswirkungen der zwischenjährlichen Klimaschwankungen auf den SCCO2 wurden jedoch bisher nicht analysiert, obwohl sie klare wirtschaftliche Auswirkungen haben (Burke et al. 2015, Kahn et al. 2019, Kumar und Khanna 2019) und offensichtlich mit Wetterextremen wie täglichen Minima und Maxima (Seneviratne et al. 2012), extremen Niederschlägen (Jones et al. 2013) und Überschwemmungen (Marsh et al. 2016) zusammenhängen. Die Nichtberücksichtigung solcher Merkmale in Klima-Wirtschafts-Modellen birgt das Risiko einer Unterschätzung des SCCO2, da konvexe regionale Temperaturschadensfunktionen (Burke et al. 2015) und ein früheres Überschreiten potenzieller Klima- und sozialer Schwellenwerte im Klima-Wirtschafts-System erwartet werden (Tol 2019, Glanemann et al. 2020). Hier beziehen wir die Klimavariabilität ein, indem wir die empirische Temperatur-Schadensfunktion mit variablen, autoregressiven interannualen Temperaturen koppeln. Die Erhöhung der Unsicherheit durch Hinzufügen variabler Elemente führt natürlich zu einer weniger eingeschränkten Schätzung der klimabedingten Auswirkungen. Es ist jedoch wichtig, die Bandbreite möglicher Zukünfte zu untersuchen, einschließlich der Berücksichtigung von Extremen im Klima-Wirtschafts-System (Otto et al. 2020).

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass wir das PAGE-ICE CB-IAM (Yumashev et al 2019) erweitern, um die Auswirkungen auf den SCCO2 zu quantifizieren, die sich aus der Einbeziehung möglicher langfristiger Rückkopplungen des Temperaturwachstums auf die wirtschaftlichen Trajektorien, der mittleren jährlichen Temperaturanomalien und der bereits modellierten Rückkopplungen des Permafrostkohlenstoffs und der Oberflächenalbedo ergeben. Zusammen liefern diese Daten einen Hinweis auf das Ausmaß und die Unsicherheiten des Beitrags von Klima- und Wirtschaftsrückkopplungen und der interannuellen Variabilität zum SCCO2.

Methoden

Das PAGE-ICE-Modell (Yumashev et al. 2019) simuliert die klimatischen und wirtschaftlichen Entwicklungen zwischen 2020 und 2300 in acht aggregierten Regionen (Anhang A.1) und erweitert PAGE09, indem es auf einem Jahrzehnt wissenschaftlicher Fortschritte durch verbesserte Darstellungen von klimatischen Prozessen und wirtschaftlichen Schäden aufbaut (Abbildung 1). Insbesondere implementiert PAGE-ICE detaillierte Modelle der arktischen Rückkopplungen, bestehend aus dem Auftauen von Permafrostböden und Änderungen der Albedo von Meereis und Landschnee. Außerdem wird die Klimadarstellung aktualisiert, damit sie mit den Parametern des IPCC AR5 (Stocker et al. 2013) übereinstimmt, und es wird eine breite Palette von konsistenten kombinierten Emissions- und sozioökonomischen Pfaden angeboten. PAGE-ICE modelliert Temperaturreaktionen und Treibhausgaszyklen einschließlich Rückkopplungen für sechs Emissionsklassen (CO2, CH4, N2O, lineare Gase, Sulfate und eine Restgruppe für andere Treibhausgasemissionen). Die globalen Temperaturen werden auf die acht vertretenen Regionen skaliert, bevor die wirtschaftlichen Auswirkungen berücksichtigt werden (weitere Einzelheiten in der Modelldokumentation und den ergänzenden Informationen von Yumashev et al. 2019). Wirtschaftliche Schäden aufgrund steigender Temperaturen werden auf der Grundlage historischer Daten kalibriert und erfassen die heterogene Reaktion der Länder auf die Erwärmung (Burke et al. 2015), aber das ursprüngliche PAGE-ICE simuliert keine Schadenspermanenz. Daher kehrt die Wirtschaft immer auf den exogenen Wirtschaftswachstumspfad zurück, egal wie hoch die aktuellen Schäden sind.

Abbildung 1. Illustrative Skizze der in dieser Arbeit vorgestellten Änderungen und Erweiterungen von PAGE-ICE. (a) Änderungen in der Klimadarstellung. PAGE-ICE enthält eine detailliertere Darstellung der CO2- und CH4-Senken, der Kohlenstoffrückkopplung des Permafrosts, der Auswirkung von Meereis- und Landschneeabnahme auf die Oberflächenalbedo und eine fat-tailed-Verteilung des Meeresspiegelanstiegs. Hier wird auch die interannuelle Temperaturvariabilität mit einer Temperaturrückkopplung durch die jährliche Autokorrelation einbezogen. (b) Änderungen im Schadensmodul. Die Komponente der diskontinuierlichen Schäden in PAGE-ICE wurde reduziert, um den Aktualisierungen der Klima-Kipppunkte und des Meeresspiegelanstiegsrisikos zu entsprechen, und die Marktschäden wurden auf eine empirische Schätzung auf der Grundlage der Temperaturen rekalibriert. Während also die diskontinuierlichen und nicht-ökonomischen Schäden weiterhin auf der Grundlage der Trennung zwischen tolerierbarer und überschüssiger Temperatur berechnet werden, werden die Marktschäden nun auf der Grundlage der absoluten Temperatur berechnet. Hier erweitern wir PAGE-ICE auch um die Möglichkeit anhaltender klimabedingter Schäden, was sich wiederum auf die BIP-Pfade auswirkt und die Emissionen entsprechend skaliert (Rückkopplungsschleife in der Abbildung).

Einrichtung des Modells

Unser Aufbau berücksichtigt, dass deterministische Bewertungen des SCCO2 nur sehr begrenzte Informationen enthalten. PAGE-ICE verwendet Monte-Carlo-Stichproben aus über 150 Parameterverteilungen (Yumashev et al. 2019), um Verteilungen der Ergebnisse zu liefern. Alle vorgestellten Ergebnisse verwenden 50 000 Monte-Carlo-Ziehungen (und 100 000 für PAGE09, unter Verwendung von @RISK in Excel), wobei die Ziehungen aus derselben Obermenge stammen, um die SCCO2-Verteilungen zwischen den Modellen vergleichen zu können. Das PAGE-ICE-Modell wurde in den Mimi-Modellierungsrahmen übersetzt, wobei derselbe Validierungsprozess wie für Mimi-PAGE angewandt wurde (Moore et al. 2018). Der Modellcode und die Dokumentation sind über das GitHub-Repository https://github.com/openmodels/MimiPAGE2020.jl verfügbar.

Zur Abschätzung des Grenzschadens einer zusätzlichen Tonne CO2 wird PAGE-ICE zweimal ausgeführt, wobei ein Lauf dem exogen vorgegebenen Emissionspfad folgt und der zweite Lauf einen CO2-Impuls hinzufügt. Der SCCO2 wird dann als Differenz der globalen gleichgewichteten Schäden zwischen diesen beiden Durchläufen geteilt durch die Größe des Impulses, diskontiert auf das Basisjahr (2015), berechnet. Die Gleichgewichtung der Schäden folgt dem Ansatz von Anthoff et al. (2009a), der eine mittlere (minimale, maximale) Elastizität des Grenznutzens des Konsums von 1,17 (0,1-2,0) verwendet, und die gleichgewichteten Schäden werden mit einer reinen Zeitpräferenzrate von 1,03 % (0,5 %, 2,0 %) abgezinst. Für alle unsere Ergebnisse stützen wir uns auf eine Impulsgröße von 75 Gt im ersten Zeitraum von PAGE-ICE (Mitte 2017-2025), was einer jährlichen Impulsgröße von 10 Gt CO2 entspricht. Wir haben festgestellt, dass die Wahl der Impulsgröße einen Einfluss auf die SCCO2-Schätzungen haben kann, und wir untersuchen diese Empfindlichkeiten in Anhang A.2, neben einer allgemeinen Sensitivitätsanalyse der PAGE-ICE-Modellparameter in Anhang A.3.

Szenarien

Wir stellen Ergebnisse für eine Auswahl von Szenarien über Klimaergebnisse und sozioökonomische Entwicklungen bereit, die auf den Tier-1-Szenarien von ScenarioMIP basieren (O’Neill et al 2016). SSP1-1.9 und SSP1-2.6 sind im Allgemeinen gut auf das Pariser Abkommen abgestimmt (IPCC 2018, Rogelj et al 2018), während SSP5-8.5 einen sehr hohen Strahlungsantrieb und ein schnelles BIP-Wachstum aufweist. Der “mittlere” sozioökonomische Pfad SSP2 wird mit dem Emissionspfad RCP4.5-Szenario für die in dieser Analyse vorgestellten zentralen Werte kombiniert. Da SSP-Referenzszenarien bis zum Jahr 2100 zur Verfügung stehen, erweitern wir diese durch die Annahme, dass das regionale Pro-Kopf-BIP und die Bevölkerungswachstumsraten in den verschiedenen Modellregionen gegen den globalen Mittelwert konvergieren. Wir setzen dies um, indem wir die Wachstumsrate einer Region nach 2100 definieren als $ g_{r, t} = (1 – DR – CR) \cdot g_{r, t-1} + CR \cdot \bar{g}_{t-1} $, wobei CR und DR die jeweiligen universellen Konvergenz- und Zerfallsraten sind und $\bar{g}$ die globale mittlere Wachstumsrate ist. Die Indizes $r,t$ stehen für die Region bzw. die Zeitspanne. Wir haben die Konvergenz- und Abklingraten auf der Grundlage der SSP-Wachstumsraten bis zum Jahr 2100 mit Stan, einem Bayes’schen MCMC-System (Anhang A.5), angepasst.

Dauerhaftigkeit der Schäden

Wir implementieren den Persistenzparameter nach Estrada et al. (2015) in das Wachstumssystem von Burke et al. (2015), so dass: $\mathrm{GDP}{r,t} = \mathrm{GDP}{r,t-1} \cdot (1 + g_{r,t} – \rho \cdot \gamma_{r,t-1})$, wobei g die Wachstumsrate ist, γ den gegenwärtigen wirtschaftlichen Schaden in % des BIP darstellt, der durch die Marktschadensfunktion zurückgegeben wird, und ρ den Anteil des wirtschaftlichen Schadens angibt, der persistiert und somit den Wachstumspfad langfristig verändert. Man beachte, dass dieser Ansatz die extremen Annahmen der Nullpersistenz, die üblicherweise in CB-IAMs gemacht werden, und die Annahme der vollständigen Persistenz aus der empirischen Literatur (Burke et al. 2015, Ricke et al. 2018) für ρ = 0 bzw. ρ = 1 verschachtelt. Aus Gründen der Konsistenz mit den zugrundeliegenden RCP-SSP-Szenarien skalieren wir auch die Treibhausgasemissionen proportional zur Veränderung des BIP um, so dass die Emissionsintensitäten der Wirtschaftsleistung unverändert bleiben. Zur Schätzung der Verteilung von ρ berechnen wir das Verhältnis der langfristigen marginalen Auswirkungen der Temperatur auf das Wirtschaftswachstum zu den unmittelbaren marginalen Auswirkungen unter Verwendung der historischen Paneldaten von Burke et al. (2015) (Anhang B.3). Für die Schätzung des langfristigen marginalen Einflusses folgen wir der Literatur zur Schätzung von Regressionsmodellen mit Temperaturverzögerungen (Dell et al. 2012, Burke et al. 2015) und wenden zusätzlich einen neueren Ansatz mit Tiefpassfilterung von Bastien-Olvera und Moore (2021) für Robustheitsprüfungen an (Anhang B.4).

Für unsere aggregierte Analyse nehmen wir keine sektorale Unterscheidung für den Persistenzparameter ρ vor, da PAGE-ICE die wirtschaftlichen Schäden auf der aggregierten Makroebene anhand der Schadensfunktion von Burke et al. (2015) modelliert. Indem wir eine globale Werteverteilung für den Parameter ρ annehmen, gehen wir davon aus, dass die Persistenz der Schäden in jeder modellierten Region ähnlich ist. Eine geringere Signifikanz für nicht-globale Schätzungen der partiellen Persistenz verhindert die Verwendung regionsspezifischer Parameter. Bei allen zentralen Ergebnissen bleibt die Persistenz der Schäden im Laufe der Zeit konstant, da es bisher nur wenige Belege für eine erfolgreiche Anpassung gibt (Burke et al. 2015, Burke und Emerick 2016). Wir untersuchen diese Vereinfachungen im Detail in Anhang B.5, wo wir einen Fall betrachten, in dem wirtschaftlich persistente Schäden nur in Regionen mit niedrigerem Einkommen auftreten, nachdem es Hinweise auf regionale Heterogenität gibt, zum Beispiel aufgrund höherer Klimaanfälligkeit und geringerer Anpassungsfähigkeit (Byers et al. 2018, Andrijevic et al. 2020). Darüber hinaus erörtern wir die Auswirkungen möglicher zukünftiger Anpassungen, die die Persistenz der Temperaturauswirkungen auf das BIP verringern (siehe auch Anhang B.6).

PAGE mit jährlicher Temperaturschwankung

Um die Modellierung jährlicher Temperaturanomalien zu ermöglichen, werden die Eingaben in die Temperatur- und BIP-Module von PAGE durch eine Kombination aus exponentieller Interpolation für Bevölkerung, Meeresspiegelanstieg und Vermeidungskosten und linearer Interpolation für BIP-Wachstumsraten annualisiert. Die annualisierten Temperaturen werden anschließend für die Berechnung der Schäden auf jährlicher Basis für die Module Nicht-Markt, Markt und Diskontinuität verwendet. Der Anstieg des Meeresspiegels und die sich daraus ergebenden Schäden werden so modelliert, dass sie von den in PAGE-ICE modellierten globalen klimatischen Durchschnittstemperaturen abhängen, und nicht von den jährlichen Durchschnittstemperaturen.

Es gibt keine stichhaltigen Beweise für die Zunahme oder Abnahme der globalen jährlichen Temperaturvariabilität bei einem Anstieg der globalen Mitteltemperatur (Huntingford et al. 2013, Sippel et al. 2015). Daher modellieren wir das Ausmaß der interannualen Temperaturvariabilität als über die Zeit konstant, basierend auf der Analyse regionaler Mittelwerte in einem neueren räumlich vollständigen Datensatz (Ilyas et al. 2017), der für die Analyse der Temperaturvariabilität geeignet ist, da der zugrunde liegende statistische Simulationsansatz eine angemessenere Annäherung an die erwartete lokale Variabilität und ihre Unsicherheit ermöglicht (Beguería et al. 2016). Wir modellieren die globale (1a) und regionale (1b) Temperaturvariabilität wie folgt:

Dabei ist T die realisierte Jahrestemperatur, Θ ist die im PAGE-Klimamodul realisierte mittlere Temperatur vor der Variabilität, σ ist die Standardabweichung der internen Variabilität, und die Indizes $g,r,t$ stehen für global, regional und Zeit (in Jahren). Bei fehlender autoregressiver Rückkopplung ist $\alpha_g = \alpha_r = \gamma_g = \gamma_r = 0$, $\beta_g = 1$ und $\beta_r = AF_r$, der regionale Verstärkungsfaktor aus PAGE-ICE. Die zeitlichen Standardabweichungen σ werden aus jährlichen, räumlich aggregierten regionalen Mitteltemperaturen abgeleitet. Diese regionalen Temperaturen werden aus mittleren gerasterten Beobachtungen von 10 000 statistischen Ensemble-Mitgliedern abgeleitet (Ilyas et al. 2017), die flächengewichtet und für einen 30-jährigen Klimazeitraum linear detrendiert sind. Weitere Informationen, einschließlich der Unsicherheiten in diesen Beobachtungen, finden sich in Anhang C.1. Bei der Autoregression passen wir alle Parameter an die historischen Temperaturen an, indem wir eine Kleinstquadratregression verwenden und einen LOESS der globalen Temperaturen als $\Theta_{gt}$ anwenden (Anhang C.2). Als Robustheitsprüfung fügen wir eine einfache alternative Implementierung der Variabilität hinzu (Anhang C.3).

Ergebnisse

Klima-Rückkopplungen und SCCO2-Veränderungen in PAGE-ICE

Unter Annahme des SSP2-4.5-Szenarios beträgt der Mittelwert des SCCO2 im Jahr 2020 (durchgängig in 2015 USD ausgedrückt) aus der vorherigen Version des Modells, PAGE09, 158 USD (Abbildung 2). Wir stellen fest, dass dieser Wert höher ist als der SCCO2-Mittelwert von 106 USD, der zuvor für PAGE09 (Hope 2013) angegeben wurde, was auf die Verwendung des SSP2-4.5-Szenarios anstelle des SRES A1B-Szenarios (22 % Anstieg) und die Änderung der Geldeinheiten (23 % Anstieg aufgrund der Inflation) zurückzuführen ist. Die verbleibenden Änderungen von PAGE09 zu PAGE-ICE unterteilen wir in eine Reihe von Schlüsselschritten (Abbildung 2). (a) Die Aktualisierung des CO2-Modells, der Klimasensitivität und anderer Klimaparameter, um dem IPCC AR5 zu entsprechen, erhöht den mittleren SCCO2-Wert auf 217 $. (b) Die Anwendung einer “fat-tailed”-Verteilung (Gamma) auf den Meeresspiegelanstieg erhöht den mittleren SCCO2-Wert auf 228 $. (c) Die Permafrost-Rückkopplung, die in PAGE-ICE sowohl durch CO2- als auch durch CH4-Zyklen dargestellt wird, erhöht den Wert auf 244 $. (d) Die Modellierung nichtlinearer Übergänge in der Rückkopplung von Meereis und Landschnee-Albedo reduziert den SCCO2 leicht auf 239 $. (e) Wir reduzieren die Größe, den Schwellenwert und die Verzögerung der Auswirkungen der Diskontinuität, da die Rückkopplungen in der Arktis und der katastrophale Anstieg des Meeresspiegels nun explizit modelliert werden, wodurch der mittlere SCCO2-Wert leicht auf 213 $ sinkt. (f) PAGE-ICE hat einen längeren Simulationszeitraum (bis 2300), wodurch der mittlere SCCO2-Wert weiter auf 239 $ steigt. (g) Die für die Kalibrierung der Anfälligkeit verwendeten Basis-Einkommensniveaus werden auf die im Jahr 2015 beobachteten Werte aktualisiert, wodurch sich der mittlere SCCO2-Wert auf $245 erhöht. (h) Durch die Anpassung der Anfälligkeit der Regionen in PAGE-ICE für marktbedingte und nicht marktbedingte Schäden an die Anfälligkeit der Region der Europäischen Union erhöht sich der mittlere SCCO2-Wert auf 281 US-Dollar. Schließlich wird (i) durch die Änderung der Schäden auf empirische Schätzungen (Burke et al. 2015), die als nicht-persistente Änderungen des BIP auferlegt werden, der endgültige mittlere SCCO2-Wert für PAGE-ICE auf 307 USD pro Tonne berechnet.

Abbildung 2. Schätzungen des SCCO2 für die Modellaktualisierungen von PAGE09 zu PAGE-ICE. Die Balken zeigen den mittleren SCCO2 oder die mittlere Differenz zwischen den Monte-Carlo-Läufen. Die mittleren Differenzen werden für jeden Monte-Carlo-Durchlauf berechnet, so dass die unsicheren Parameter nach Möglichkeit konsistent sind. Die Fehlerbalken zeigen den Interquartilsbereich, wobei der Median als Punkt dargestellt ist. Eine Beschreibung der Änderungen findet sich im Text. Der Balken “AR5 Updates” wird nicht als Differenz dargestellt, da diese über Modifikationen von PAGE-ICE berechnet werden und der Balken “AR5 Updates” das nächste Äquivalent zu PAGE09 darstellt. Beachten Sie, dass aufgrund von Interaktionseffekten eine Änderung der Reihenfolge, in der die Änderungen eingeführt werden, zu geringfügigen Änderungen der hier dargestellten Werte führen kann.

Der Unsicherheitsbereich ist beträchtlich, mit einem Interquartilsbereich von $147-$349 und einem Bereich von 5%-95% von $82-$831, basierend auf 50 000 Monte Carlo Simulationen. Dennoch zeigt sich für das SSP2-4.5-Szenario ein deutlicher Anstieg des SCCO2, wobei PAGE-ICE einen mittleren SCCO2-Wert aufweist, der doppelt so hoch ist wie der von PAGE09. Auffallend ist, dass dieser Anstieg fast ausschließlich auf erhöhte soziale Kosten im globalen Süden zurückzuführen ist. Der mittlere SCCO2-Wert für den Globalen Norden weist keine nennenswerten Veränderungen auf, was vor allem auf die regionalen empirischen Schadensschätzungen in PAGE-ICE zurückzuführen ist, bei denen die Vorteile der globalen Erwärmung in kühleren Regionen berücksichtigt werden und die Schäden in wärmeren Regionen im Vergleich zur Temperaturschadensfunktion in PAGE09 höher sind.

Fortbestehen der wirtschaftlichen Schäden

Auf der Grundlage einer Panel-Regressionsanalyse mit historischen Temperatur- und BIP-Daten (Burke et al. 2015) schätzen wir, dass im Durchschnitt 50,1 % (34,5 %-69,0 %, Interquartilsbereich) der BIP-Schäden als Auswirkungen auf das Wachstum bestehen bleiben (Anhang B.3). Die Einführung dieses empirisch abgeleiteten Niveaus der Schadenspersistenz wirkt sich sowohl auf die Größe des globalen BIP als auch auf seine regionale Verteilung in erheblichem Maße aus und dominiert die Auswirkungen jeder anderen Modellierungsentscheidung. Diese Auswirkung ist eine Folge der sich verschlechternden Wachstumskurven, insbesondere in Afrika, Südasien und Lateinamerika. Im Gegensatz dazu erfahren kühlere Regionen wie Osteuropa und Nordasien (‘Russland+’) und die Europäische Union (EU) ein zusätzliches Wachstum. Durch die Rückkopplung der Wachstumsraten akkumulieren sich diese BIP-Auswirkungen im Laufe der Zeit, so dass die Einführung der Schadenspersistenz zu einer beträchtlichen Einkommensumverteilung zu Lasten ärmerer Regionen führt, ein Effekt, der sich im Laufe der Zeit noch verstärkt. Um die Auswirkungen verschiedener Persistenzniveaus auf die BIP-Ergebnisse zu ermitteln, präsentieren wir Ergebnisse sowohl für verschiedene feste Persistenzgrade von 0 % bis 100 % (Abbildungen 3(a) und (b)) als auch für unsere empirisch abgeleitete Persistenzverteilung (Abbildungen 3(c) und (d)).

Abbildung 3. Die Ergebnisse der Einbeziehung von Wachstumseffekten in PAGE-ICE, berechnet für SSP2-RCP4.5. (a), (b) Mittleres Bruttoinlandsprodukt (BIP) im Jahr 2100 und 2200 der Welt (schwarze Linie) und ausgewählter Regionen (farbige Linien) für feste Werte der Schadenspersistenz (0 %-100 %). (c) Mittlere BIP-Wachstumsraten der Welt (schwarze Linie) und ausgewählter Regionen (farbige Linien) für eine Persistenz von Null und unsere empirische Persistenzverteilung, abgeleitet aus Burke et al. (2015) (siehe Anhang B). Der graue Bereich zeigt das globale 5-95. Perzentil an. (d) Anteil der Monte-Carlo-Simulationen, bei denen eine bestimmte Region die Untergrenze für das Pro-Kopf-BIP im Zeitraum 2100-2200 für unsere empirische Persistenzverteilung erreicht. Das Existenzminimum ist von der internationalen Armutsgrenze der Weltbank abgeleitet (siehe Anhang B). Regionen, die nicht angezeigt werden (EU, Russland+ und Sonstige OECD), erreichen in diesem Zeitraum in keiner Monte-Carlo-Simulation das Existenzminimum. (e) SCCO2 eines inkrementellen CO2-Impulses im Jahr 2020 bei festen Werten für die Schadenspersistenz (0 %-100 %), wobei die PAGE-ICE-Obergrenze für die Gesamtschäden durch den Klimawandel beibehalten oder aufgehoben wird (rote bzw. blaue Linie). Die schattierten Bereiche zeigen das 5. bis 95. SCCO2-Perzentil. Die grünen Balken veranschaulichen unsere empirische Persistenzverteilung, wobei die Häufigkeiten zur Veranschaulichung skaliert wurden.

Bei dieser Persistenzverteilung ist das mittlere globale BIP im Jahr 2100 um 30 % niedriger als der SSP2-4.5-Wachstumspfad ohne Persistenz 10 . Bis 2200 übersteigt der mittlere Wachstumsverlust aufgrund der Persistenz der Klimaauswirkungen unter SSP2-4.5 die BIP-Wachstumsrate im gesamten Globalen Süden, was zu einer wirtschaftlichen Schrumpfung führt. Allerdings liegt der Anteil der Läufe mit negativem Wachstum auf globaler Ebene bereits im Jahr 2100 bei über 8 %. Bis 2200 erreichen die Regionen “Indien+”, “Afrika+” und “Lateinamerika” in 12 %, 11 % bzw. 4 % der Monte-Carlo-Simulationen Einkommensniveaus, die mit extremer Armut verbunden sind. Im Gegensatz dazu ist die durchschnittliche Wirtschaftsleistung in der Region “Russland+” um 52 % höher, wobei die Möglichkeit besteht, dass Russland+ die Weltwirtschaft gegen Ende des Modellhorizonts bei hohem Persistenzniveau dominiert.

Würden nur 10 % der wirtschaftlichen Schäden durch verringertes Wachstum fortbestehen, so würde sich der mittlere SCCO2-Wert verfünfzehnfachen (Abbildung 3(e)). Für höhere Persistenzniveaus sinken die Modellschätzungen für den SCCO2 jedoch. Dieser Effekt wird dadurch verursacht, dass die gesamten Klimaschäden in PAGE auf den exogenen statistischen Wert der Gesellschaft begrenzt sind ($6,13 × 1016 nach Yumashev et al. 2019). Bei einem hohen Maß an Schadenspersistenz gehen die prognostizierten Schäden über diese vordefinierte Grenze des Modells hinaus, so dass eine zusätzliche Tonne CO2 zu keinem Anstieg der Gesamtschäden führt und der SCCO2-Wert Null wird, während die Auswirkungen des Klimawandels in diesen Läufen tatsächlich katastrophal sind (Weitzman 2014).

Obwohl dies in mehr als der Hälfte der Monte-Carlo-Simulationen unter unserer empirischen Persistenzverteilung der Fall ist, schätzen wir immer noch einen mittleren SCCO2-Wert von [Zeile:91 Spalte:11763372, der die Schätzung ohne Schadenspersistenz um eine Größenordnung übersteigt. Die Durchführung einer Sensitivitätsanalyse zeigt, dass diese Schätzung sehr empfindlich auf die Parameter der Eigenkapitalgewichtung reagiert und auch bei den verschiedenen Methoden zur Schätzung der Persistenz variiert (Anhänge B.2 und B.4). Der erhebliche Anstieg des SCCO2 ist in erster Linie auf die negativen Auswirkungen für den globalen Süden zurückzuführen. Daher ist der sich ergebende SCCO2 sehr ähnlich, wenn man davon ausgeht, dass nur Regionen mit niedrigerem Einkommen unter anhaltenden wirtschaftlichen Schäden leiden (Anhang B.5).

Sowohl die aktuellen temperaturbedingten wirtschaftlichen Schäden als auch die Persistenz der Schäden werden aus historischen Daten abgeleitet, die keine Zunahme der Widerstandsfähigkeit gegenüber Temperaturschocks im Laufe der Zeit zeigen (Burke et al 2015, Burke und Emerick 2016). Infolgedessen geht unser Ansatz implizit davon aus, dass die künftige Anpassung auf dem bisher beobachteten Niveau der wirtschaftlichen Schäden bleiben wird. Auch wenn es keine eindeutigen Beweise für eine Anpassung an die Marktauswirkungen des Klimawandels gibt, scheint es doch unwahrscheinlich, dass die Länder nicht beträchtliche Ressourcen in die Verringerung der dauerhaften Auswirkungen des Temperaturanstiegs investieren würden, wenn die tatsächlichen Schäden in der (fernen) Zukunft so groß wären wie simuliert. Daher untersuchen wir weiter die Auswirkungen der Anpassung, indem wir die Schadenspersistenz um eine konstante jährliche Rate reduzieren, ähnlich wie Moore und Diaz (2015). Wie Abbildung 4 zeigt, müsste bei einer derzeitigen Persistenz von etwa 50 % (wie der Mittelwert unserer empirischen Verteilung nahelegt) das Persistenzniveau durch Anpassungsmaßnahmen um mehr als 2 % pro Jahr sinken, um den SCCO2-Wert des Modells auf unter 2.500 US-Dollar zu senken. Wie bereits erwähnt, führt die Kombination aus hoher Persistenz und geringer bis gar keiner Anpassung dazu, dass ein erheblicher Anteil der Monte-Carlo-Läufe SCCO2-Schätzungen von Null ergibt, was bedeutet, dass die methodische Entscheidung, die hinter der PAGE-ICE-Schadensbegrenzung steht, die Modellergebnisse in der rechten unteren Ecke von Abbildung 4 zunehmend dominiert. Doch selbst wenn die derzeitige Persistenz nur 20 % beträgt und jährlich um 0,5 % abnimmt, erreichen mehr als 5 % der Monte-Carlo-Läufe die Schadensobergrenze von PAGE-ICE und der SCCO2 übersteigt 5000 $. Für unsere empirische Persistenzverteilung stellen wir fest, dass eine Reduzierung um mindestens 3 % pro Jahr erforderlich wäre, um einen SCCO2 von weniger als 600 $ zu erreichen (Anhang B.6). Mit anderen Worten: Die Persistenz der temperaturbedingten wirtschaftlichen Auswirkungen müsste in weniger als 25 Jahren um die Hälfte reduziert werden.

Abbildung 4. Der Effekt der Anpassung, der die Schadenspersistenz über die Zeit reduziert, berechnet für SSP2-RCP4.5. SCCO2 eines inkrementellen CO2-Impulses im Jahr 2020 für unsere empirische Persistenzverteilung, wobei die PAGE-ICE-Obergrenze für die gesamten Klimawandelschäden gilt. Für alle Parameterkombinationen oberhalb der gepunkteten, gestrichelten und durchgezogenen schwarzen Linie machen Monte-Carlo-Läufe, die die Schadensobergrenze erreichen und SCCO2-Schätzungen von Null ergeben, weniger als 5 %, 25 % bzw. 50 % der insgesamt 50 000 Läufe aus. Die Modellergebnisse wurden für 10 %- und 0,5 %-Schritte bei der Persistenz- bzw. Anpassungsrate berechnet und dann für die Darstellung interpoliert. Die untere rechte Ecke ist ausgegraut, um zu verdeutlichen, dass die SCCO2-Ergebnisse in erster Linie von den Auswirkungen der Schadensobergrenze bestimmt werden.

Jährliche Temperaturvariabilität

Wir implementieren zunächst stochastische regionale Jahrestemperaturen in das Basismodell PAGE-ICE und erweitern dies dann auf die Version mit persistenten Klimaschäden. Die Variabilität führt zu geringen Änderungen der Mittelwerte und Mediane der SCCO2-Verteilungen für alle RCP-SSP-Szenario-Kombinationen (Abbildungen 5 und 6), mit einem mittleren Anstieg von 21 $ (6,5 %) für SSP2-4.5. Die Berücksichtigung von Temperaturanomalien in den Modellläufen führt zu einer Ausweitung der realisierten Temperaturspannen, was dazu führt, dass sowohl kurz- als auch langfristig häufiger extreme Jahrestemperaturen auftreten (Abbildung 5(a) und (b)). Damit wird die Kombination aus Modellunsicherheit und interner Variabilität des Klimasystems für die globalen Jahresmitteltemperaturen besser erfasst. Diese größeren Schwankungsbreiten führen zu höheren mittleren Schäden aus den nichtlinearen Markt- und Nichtmarkt-Schadensfunktionen und zu einer größeren Wahrscheinlichkeit von Diskontinuitätsschäden.

Abbildung 5. Die Auswirkungen der zwischenjährlichen Temperaturvariabilität auf die Klimaschäden für das SSP2-4.5-Szenario, unter der Annahme, dass die Schäden nicht andauern. (a) Die modellierte Temperaturverteilung in PAGE mit (rot) und ohne (blau) Variabilitätseffekte, verglichen mit einer Dichte-Kernel-Schätzung, die auf historischen, linear abgeleiteten globalen Jahresmitteltemperaturen für 2006-2015 basiert (gestrichelt, schwarz). Zeichnungen mit Temperaturen über dem 95. historischen Perzentil (gestrichelt, rot) sind schattiert. (b) Ein Histogramm der realisierten Temperatur über der vorindustriellen Temperatur für das Modelljahr 2100 und ein relatives Häufigkeitsdiagramm, das die Anzahl der PAGE-Modellläufe mit Variabilität zeigt, die eine bestimmte Temperatur im Jahr 2100 erreichen, geteilt durch die Summe der Modellläufe für beide Modellversionen, die diese Temperatur erreichen. (c) Die Auswirkung der Variabilität auf die projizierten aktuellen Schäden im Jahr 2100, ausgedrückt als Prozentsatz des BIP in diesem Jahr, getrennt für die drei von Temperaturanomalien betroffenen Schadensmodule. (d) SCCO2-Verteilungen mit und ohne interannuelle Temperaturvariabilität. Die Fehlerbalken im Boxplot geben das 5-95. Quantil der Verteilungen an, während die Linien im Kasten das 25., das Median- und das 75. Die Mittelwerte der Verteilungen werden durch einen Punkt innerhalb des Boxplots dargestellt.
Abbildung 6. Boxplots der SCCO2-Werte auf der Grundlage von 50 000 Monte-Carlo-Läufen von fünf PAGE-Modellkonfigurationen unter Verwendung ausgewählter Kombinationen von Klima- und sozioökonomischen Szenarien. SCCO2-Ergebnisse für (a) PAGE09, PAGE-ICE und PAGE mit interannueller Temperaturvariabilität und für (b) PAGE-ICE mit Wachstumseffekten und PAGE mit Wachstumseffekten und interannueller Variabilität. Die Whisker der Boxplots zeigen das 5. und 95. Perzentil, während die Box den Interquartilsbereich angibt. Die Mediane sind durch einen weißen Balken gekennzeichnet, während die Mittelwerte durch eine schwarze Raute dargestellt sind. Die hier berichteten Ergebnisse basieren auf Daten innerhalb des 99-Perzentil-Bereichs vom 0,5. bis zum 99,5-Perzentil. Alle SCC-Werte sind in Tabelle A4 im Anhang aufgeführt.

Durch die Hinzufügung von Variabilität werden auch die SCCO2-Unsicherheitsbereiche vergrößert. Der größte Teil der zusätzlichen Streuung der SCCO2-Verteilungen wird durch die Interaktion der Temperaturvariabilität mit der konvexen empirischen Temperatur-Schadensfunktion erklärt, die für Marktschäden verwendet wird. Die Einführung dieser symmetrischen Temperaturschwankung verbreitert die Schwänze an beiden Enden der SCCO2-Verteilungen, wobei die Möglichkeit besteht, dass die SCCO2-Werte aufgrund von regional günstigen Temperaturverläufen kurzfristig negativ sind. Die Einführung der Temperaturanomalien in eine jährliche Version von PAGE mit konstanter Schadenspersistenz führt aufgrund der Schadensobergrenze nicht zu einem Anstieg des mittleren SCCO2.

Alternative Klima- und sozioökonomische Szenarien

Für das Szenario SSP1-1.9 ergeben alle Modellspezifikationen ohne Wachstumseffekte niedrigere Werte des mittleren SCCO2 im Vergleich zu SSP1-2.6 und SSP2-4.5. Dieses Szenario enthält die gleichen sozioökonomischen Projektionen wie SSP1-2.6, jedoch mit einer stärkeren Emissionsminderung. PAGE mit jährlicher Variabilität zeigt am deutlichsten, wie strengere Klimaschutzmaßnahmen zu geringeren Tail-Risiken führen. Bei allen Szenarien mit Ausnahme von SSP1-1.9 führt die Berücksichtigung der Möglichkeit warmer und kalter Jahre und Perioden dazu, dass das 75. Perzentil unverhältnismäßig weiter vom Median entfernt ist als das 25. Perzentil, während das 5. und 95. Perzentil eher symmetrisch betroffen sind. Die Berücksichtigung der Temperaturvariabilität erhöht also die Extreme an beiden Enden und korrigiert auch die wahrscheinlichsten Werte nach oben (Abbildung 6).

Für alle PAGE-ICE-basierten Modellspezifikationen finden wir höhere Mittelwerte für SSP2-4.5 als für SSP5-8.5. Während der projizierte Klimaantrieb und die daraus resultierenden Auswirkungen für das RCP8.5-Szenario höher sind, projiziert SSP5 höhere BIP-Projektionen als SSP2, was zu einer stärkeren Diskontierung zukünftiger Schäden führt, was wiederum zu niedrigeren SCCO2-Werten in PAGE-ICE führt. Da der Strahlungsantrieb mit der Konzentration logarithmisch ist (Shine et al. 1990), sind die marginalen Auswirkungen für höhere Emissionspfade geringer. Für SSP1-2.6 sind die durch den Klimawandel verursachten Schäden im Vergleich zu SSP2-4.5 wesentlich geringer, was zu deutlich niedrigeren SCCO2-Werten führt, wenn keine Schadenspersistenz berücksichtigt wird. Die SCCO2-Werte für Modellversionen mit Wachstumseffekten für verschiedene Szenarien werden durch Modellläufe bestimmt, die die Schadensobergrenze erreichen, was die niedrigeren Werte für Pfade mit höheren Emissionen erklärt, wenn die Schäden wahrscheinlich höher sind.

Diskussion und Schlussfolgerungen

Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Bestimmung des Ausmaßes der anhaltenden wirtschaftlichen Schäden einer der wichtigsten Faktoren bei der Berechnung des SCCO2 ist, und unsere empirische Schätzung verdeutlicht die Dringlichkeit der Erhöhung der Anpassungsfähigkeit, während sie gleichzeitig darauf hindeutet, dass die mittlere Schätzung für den SCCO2 möglicherweise stark unterschätzt wurde. Sie zeigt außerdem, dass die Berücksichtigung jährlicher Temperaturanomalien zu einer starken Zunahme der Unsicherheit in Bezug auf die Risiken des Klimawandels führt. Die Unterschiede zwischen PAGE09 und PAGE-ICE zeigen, dass die bisherigen SCCO2-Ergebnisse auch die Schäden im globalen Süden deutlich unterschätzt haben.

Die implementierten Klima-Rückkopplungen und die Variabilität der Jahresmitteltemperatur haben keine großen Auswirkungen auf den mittleren SCCO2. Die Einbeziehung des Auftauens von Permafrostböden und der Albedo-Rückkopplung an der Oberfläche führt nachweislich zu einem relativ geringen Anstieg des SCCO2 für SSP2-4.5, mit bescheidenen Verteilungseffekten. Die Berücksichtigung von Temperaturanomalien zeigt, dass die interne Variabilität im Klimasystem zu einem Anstieg der SCCO2-Schätzungen führen kann und der Schlüssel zum Verständnis der Unsicherheiten im Klima-Wirtschafts-System ist, was die Notwendigkeit einer besseren Darstellung von Variabilität und Extremen in CB-IAMs unterstreicht.

Die Einbeziehung einer empirischen Schätzung der Schadenspersistenz zeigt, dass selbst geringfügige Abweichungen von der Annahme, dass Klimaschocks das BIP-Wachstum nicht beeinträchtigen, große wirtschaftliche Auswirkungen haben und die meisten anderen Modellierungsentscheidungen in den Schatten stellen. Dies deutet auf die Notwendigkeit hin, die Anpassung an persistente Schäden stark zu erhöhen, wenn die langfristigen sozialen Kosten der Emissionen begrenzt werden sollen. Unsere Ergebnisse bestätigen, dass die wirtschaftliche Ungewissheit größer ist als die klimawissenschaftliche Ungewissheit bei der Analyse von Klima-Wirtschafts-Systemen (Van Vuuren et al. 2020), und liefern ein starkes Argument dafür, dass die Annahme der Null-Persistenz in CB-IAMs einer genaueren Prüfung unterzogen werden sollte, um eine erhebliche Verzerrung der SCCO2-Schätzungen zu vermeiden. Ein besseres Verständnis der Persistenz von Schäden und potenziellen Anpassungsmechanismen ist der Schlüssel für die Ableitung genauerer SCCO2-Schätzungen, und der Frage der Schadenspersistenz sollte die gleiche Aufmerksamkeit gewidmet werden wie anderen wichtigen SCCO2-Determinanten, wie dem Diskontsatz oder der Klimasensitivität.

Aufgrund von Datenbeschränkungen wurde in dieser Studie ein globales Modell der Schadenspermanenz verwendet, das keine regionale Untergliederung enthält. Daher werden in den Hauptergebnissen keine heterogenen Reaktionen auf die Erwärmung berücksichtigt, was die Gefahr birgt, dass potenziell erhebliche Ungleichheiten, die durch die veränderten langfristigen Wachstumspfade verursacht werden, nicht berücksichtigt werden. Weitere Forschungsarbeiten und prozessbasierte Modellierungen sind erforderlich, um die klimabedingten Wachstumseffekte entlang sektoraler, räumlicher und zeitlicher Dimensionen zu quantifizieren. Da unsere Ergebnisse hauptsächlich auf Persistenzeffekte in wärmeren Regionen mit niedrigerem Einkommensniveau zurückzuführen sind, sollte sich die künftige Forschung insbesondere darauf konzentrieren, das Verständnis der Wachstumseffekte im globalen Süden zu verbessern und diese zu bekämpfen.

Danksagungen

Unterstützt durch das H2020-MSCA-RISE Projekt GEMCLIME-2020 GA Nr. 681228. Diese Arbeit wurde vom Natural Environment Research Council unter dem Grant Agreement NE/S007415/1 unterstützt. J S K dankt für die Unterstützung durch den Vaderlandsch Fonds der Stichting Dr. Hendrik Muller und Meindert Douma Leen. Die in diesem Papier geäußerten Ansichten spiegeln nicht unbedingt die Ansichten von NERA Economic Consulting wider.

Erklärung zur Datenverfügbarkeit

Die Daten, die die Ergebnisse dieser Studie untermauern, sind unter der folgenden URL frei zugänglich: https://zenodo.org/record/3907851. DOI: 10.5281/zenodo.3907851.

Code und Datenverfügbarkeit

Modellcode und Dokumentation sind über das GitHub-Repository verfügbar, https://github.com/openmodels/MimiPAGE2020.jl, DOI: https://zenodo.org/record/5081138#.YRTfXa9Khyw.

Beiträge der Autoren

J. S. K., J. R., C. M. B. konzipierten und implementierten die jährliche Temperaturvariabilität in PAGE, P. W., J. R., J. S. K. implementierten Wachstumseffekte und analysierten die entsprechenden Ergebnisse, J. R., C. H., D. Y. analysierten die Unterschiede zwischen PAGE09 und PAGE-ICE. J S K, J R, P W schrieben das Manuskript und führten die Modellexperimente durch. Alle Autoren überprüften das Manuskript.

Interessenkonflikt

P W beriet Unternehmen im Energiesektor, deren Nettoeinkommen beeinträchtigt würde, wenn die neuen Erkenntnisse über den SCCO2 in politische Maßnahmen umgesetzt würden, die auf höhere Kohlenstoffpreise abzielen. Die übrigen Autoren erklären, dass sie keine konkurrierenden Interessen haben.

Quellen/Original/Links:
https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1748-9326/ac1d0b

Übersetzung:
https://www.deepl.com/de/translator

Wissenschaftler Klimapolitik
Jarmo Kikstra

Jarmo Kikstra

Jarmo Kikstra ist Doktorand am Centre for Environmental Policy und arbeitet zum Thema “Safe and Social Living: the individual operating space in the context of Climate Change” (Sicheres und soziales Leben: der individuelle Handlungsspielraum im Kontext des Klimawandels). Er gehört zur Kohorte 7 des DTP “Science and Solutions for a Changing Planet” am Grantham Institute.… Weiterlesen »Jarmo Kikstra