Klimawandel: In die Zukunft geschaut – Sozioökonomische Szenarien

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Foto: Umweltbundesamt / Plischke

Um die künftigen Auswirkungen des Klimawandels in Deutschland im Rahmen der Klimawirkungs- und Vulnerabilitätsstudie 2021 im Auftrag der Bundesregierung zu analysieren und zu bewerten, werden neben Klimaprojektionen auch sozioökonomische Szenarien benötigt. Daher wurden im Auftrag des Umweltbundesamtes drei sozioökonomische Szenarien auf nationaler und regionaler Ebene entwickelt.

Megatrends und globale gesellschaftliche Entwicklungspfade: Als Grundlage untersuchte das Forschungsteam Megatrends (vgl. OECD 2016) auf globaler und nationaler Ebene. Dadurch konnten Kenngrößen abgeleitet werden, mit denen zukünftige gesellschaftliche, politische und wirtschaftliche Entwicklungen in Deutschland charakterisiert werden können. Die Betrachtung der Megatrends zeigt, dass sich langfristige Trends unterschiedlich gut quantifizieren lassen. Bevölkerungsentwicklung, Urbanisierung und das damit zusammenhängende Wirtschaftswachstum lassen sich relativ leicht vorhersagen. Entwicklungen hingegen, die von politischen Entscheidungen wie der Umsetzung des Pariser Abkommens oder von technischen Innovationen wie der Digitalisierung abhängig sind, sind schwer vorhersehbar.

Darauf aufbauend analysierte das Autorenteam die internationalen Shared Socio-economic Pathways (SSPs), die auf fünf Narrativen für sehr unterschiedliche sozioökonomische Entwicklungen basieren (vgl. Kriegler et al. 2012). Die SSPs wurden hinsichtlich ihrer Bedeutung für die narrativen Szenarien für Deutschland betrachtet: Für ein Trendszenario eignet sich SSP 2 („Middle of the road“) als Basis, bei dem die gegenwärtigen Entwicklungen fortgeschrieben werden. SSP 1 („Taking the green road“) bietet sich als Ausgangspunkt für ein Nachhaltigkeitsszenario an. Ein drittes Szenario soll eine dynamische sozioökonomische Entwicklung abbilden. Am ähnlichsten ist hierfür das SSP 5 („Taking the highway“) hinsichtlich der Entwicklung von Technologie und Wirtschaftsleistung. Das Szenario muss aber angepasst werden, weil es die Nutzung fossiler Energieträger betont, die für Deutschland aufgrund der Energiewende unrealistisch erscheint.

Drei Zukunftsszenarien für Deutschland: von stabil bis dynamisch

Veränderung der Siedlungs- und Verkehrsfläche je Szenario – 2016 bis 2045 (Quelle: Lutz et al. 2019)

Im Anschluss wurden drei sozioökonomische Szenarien auf nationaler Ebene entwickelt. Hierfür wurden zunächst vorhandene quantitative Zukunftsszenarien für Deutschland im sozioökonomischen Bereich auf kurze, mittlere und langfristige Sicht betrachtet. Diese wurden anschließend den ausgewählten Narrativen der SSPs zugeordnet. Die drei sozioökonomischen Szenarien für die KWVA 2021 wurden dann anhand der vorhandenen Zukunftsszenarien im nationalen Modell Panta Rhei parametrisiert. Das Modell bildet mögliche Zukunftsentwicklungen von Volkswirtschaft, Energieverbrauch und Umweltwirkungen in Deutschland ab (vgl. Lehr et al. 2011). Mithilfe des Modells wurden so drei Zukunftsszenarien für Deutschland bis zum Jahr 2045 erstellt.

Eine nachhaltige Entwicklung beschreibt das Szenario „Stabilität“. Hierbei entwickeln sich die Bevölkerungszahlen nach aktuellem Trend mit einer langfristigen Nettozuwanderung von 200.000 Personen pro Jahr weiter. Das BIP wächst bis 2020 jährlich mit 1,3 Prozent und bis 2025 mit einem Prozent, langfristig dann mit einer Rate von 0,8 Prozent pro Jahr in Anlehnung an den Projektionsbericht (UBA 2017a). Die Ziele der Energiewende zum Ausbau der erneuerbaren Energien und zur Steigerung der Energieeffizienz werden erreicht.

Im zweiten Szenario „Trend“ entwickeln sich Bevölkerungszahlen und Wirtschaftsleistung wie im Stabilitätsszenario. Die Energie- und Klimaziele werden verfolgt, aber aufgrund geringerer Ambitionen zumeist erst mit zeitlicher Verzögerung erreicht.

Für ein drittes Szenario liefern weder die nationalen Langfristszenarien zu Energiewende und Klimaschutz noch die SSPs eine passende Grundlage. In diesem „Dynamik“-Szenario orientieren sich die Rahmendaten zu Bevölkerungsentwicklung und Wirtschaftswachstum am oberen Rand der derzeit aktuellen untersuchten Projektionen. Die jährliche Nettozuwanderung beträgt 300.000 Personen, woraus sich für das Jahr 2045 eine Bevölkerungszahl von gut 83 Millionen Personen ergibt. Auch die BIP-Wachstumsrate liegt höher als in den anderen beiden Szenarien: Langfristig wächst die Wirtschaftsleistung mit jährlich 1,2 Prozent.

Verlässlichkeit der Aussagen der Szenarien

Die Bevölkerungsentwicklung bis zum Jahr 2045 und insbesondere die Entwicklung der Bevölkerung im erwerbsfähigen Alter zwischen 15 und 70 Jahren lassen sich, abgesehen von der Nettozuwanderung, gut projizieren. Da außerdem die derzeitige Wohnbevölkerung die Gesamtentwicklung dominiert, sind die Aussagen zur langfristen Bevölkerungsentwicklung als verlässlich einzuordnen. Auch ist es wahrscheinlich, dass bestehende Infrastrukturen wie Städte, deren Ver- und Entsorgung, Wohngebäude und heute bestehende Straßen-, Schienen-, Strom- und Gasnetze sowie große Industrieanlagen auch im Jahr 2045 noch vorhanden sein werden.

Die Aussagen zu den Szenarien gelten immer unter der Voraussetzung, dass keine Ereignisse auftreten, die die sozioökonomische Entwicklung radikal verändern. Entsprechend nehmen die Unsicherheiten bis zum Jahr 2045 deutlich zu. Das betrifft insbesondere Güter, deren Lebensdauer unter zehn bis 20 Jahren liegt. So wird zum Beispiel (fast) kein heute genutztes oder auch nur geplantes Auto im Jahr 2045 noch in Betrieb sein. Die Verlässlichkeit der getroffenen Aussagen ist somit eng an die Lebensdauer von Infrastrukturen und Gütern geknüpft.

Die sozioökonomischen Szenarien aus regionaler Perspektive

Im nächsten Schritt wurden die nationalen Ergebnisse mit dem Modell Panta Rhei Regio basierend auf bestehenden regionalen Verteilungsmustern und Zukunftsszenarien auf Landkreisebene modelliert. Panta Rhei Regio besteht aus eigenen empirisch fundierten Verhaltens- und Schätzgleichungen und baut auf einem detaillierten Regionaldatensatz auf. So können Entwicklungen auf der Ebene der Raumordnungsregionen und Landkreise spezifisch beschrieben werden (vgl. Distelkamp et al. 2009).

Der Datensatz enthält:

  • Regionale Bevölkerungsentwicklung: Die Bevölkerungsentwicklung auf Kreisebene ist ein wichtiger Einflussfaktor auf alle im Regionalmodell errechneten Größen. Sie ist im Wesentlichen von außen vorgegeben und beruht auf Berechnungen anderer Institutionen, wie der Bevölkerungsvorausberechnung des Statistischen Bundesamtes und der Raumordnungsprognose des Bundesinstituts für Bau-, Stadt- und Raumforschung (BBSR).
  • Regionale Entwicklung von BIP, Wertschöpfung und Erwerbstätigkeit: Die Modellergebnisse zeigen, dass die Niveau-Unterschiede sowohl zwischen West- und Ostdeutschland als auch zwischen kreisfreien Großstädten und den ländlichen Kreisen bestehen bleiben. Im Dynamikszenario wächst die deutsche Wirtschaft schneller als im Trendszenario. Das Stabilitätsszenario erweist sich in Relation zum Trendszenario als wachstumsneutral.
  • Wohnen, Pkw-Bestand und Stromerzeugung: Insgesamt ist die Dynamik des Wohnungsbestands in westdeutschen städtischen Kreisen besonders hoch. In den städtischen und ländlichen Kreisen Ostdeutschlands geht der Wohnungsbestand hingegen weiter zurück.
  • Im Trendszenario kommt es in Westdeutschland im Zeitraum bis 2030 in allen siedlungsstrukturellen Kreistypen zu einer weiteren Zunahme der Pkw-Bestände. In Ostdeutschland hingegen wird – mit Ausnahme der kreisfreien Großstädte – bereits für den Zeitraum bis 2030 mit einem Rückgang der Pkw-Bestände gerechnet. Ab 2030 werden die Pkw-Bestände deutschlandweit abnehmen. Im Dynamikszenario kommt es wegen des höheren Wirtschaftswachstums und der höheren Bevölkerungszahl im Vergleich zum „Trend“ zu einem Anstieg der Pkw-Bestände. Im Stabilitätsszenario hingegen gehen die Pkw-Bestände gegenüber dem Trendszenario deutlich zurück.
  • Die Bruttostromerzeugung nimmt in jenen Bundesländern besonders stark zu, in denen der Anteil der erneuerbaren Energien hoch ist. Diese regionale Verschiebung verstärkt sich noch im Stabilitätsszenario. Zwischen den Szenarien „Trend“ und „Dynamik“ werden hingegen nur geringfügige Unterschiede in der regionalen Verteilung der Bruttostromerzeugung projiziert.
  • Inanspruchnahme von Flächen: Im Trendszenario werden die politischen Ziele zur Reduktion der Flächeninanspruchnahme deutlich verfehlt. Die Flächeninanspruchnahme verteilt sich im untersuchten Zeitraum sehr unterschiedlich auf die Regionen. Die größten zusammenhängenden Gebiete mit höherer Flächeninanspruchnahme befinden sich in Bayern und Baden-Württemberg sowie im weiteren Hamburger Umland. Im Szenario „Dynamik“ ist die Flächeninanspruchnahme im Jahr 2045 mit 46 ha pro Tag um 7,4 ha pro Tag höher als im Szenario „Trend“. Die größten Abstände zwischen „Trend“ und „Dynamik“ liegen bezogen auf die relativen Veränderungen in den städtischen und insbesondere großstädtischen Räumen. Das Szenario „Stabilität“ bildet wesentliche Trends hin zu einer Flächeninanspruchnahme von 20 ha pro Tag im Jahr 2030 sowie 5 ha pro Tag im Jahr 2045 ab. Damit wird im Jahr 2030 das Ziel „30ha minus X“ der deutschen Nachhaltigkeitsstrategie erreicht.

Die Auswirkungen des Klimawandels bestimmen

Die Ergebnisse dieser drei sozioökonomischen Szenarien werden mit den Klimaprojektionen zusammengeführt, um abzubilden, auf welche sozioökonomischen Strukturen der Klimawandel in Zukunft treffen könnte. Die sozioökonomischen Strukturen beeinflussen, wo Menschen und Systeme, zum Beispiel Infrastrukturen, Forste, Industriegebiete, dem Klimawandel ausgesetzt sind und wie stark sie durch den Klimawandel beeinflussbar sind. Beispielsweise geben die sozioökonomischen Szenarien Hinweise darauf, wo und wie in Zukunft ältere Menschen wohnen werden, die besonders unter Hitze leiden. Mit diesen Informationen können Vorsorgemaßnahmen, zum Beispiel im Gesundheitsbereich, gezielter geplant werden.

Autoren und Autorin: Christian Lutz, Lisa Becker, Philip Ulrich, Martin Distelkamp (Gesellschaft für Wirtschaftliche Strukturforschung, GWS, Osnabrück)

Quellen:

Distelkamp, M., Großmann, A., Hohmann, F., Lutz, C., Ulrich, P. & Wolter, M. I. (2009): Panta Rhei Regio: Ein Modellsystem zur Projektion der künftigen Flächeninanspruchnahme in Deutschland und zur Folgenabschätzung fiskalischer Maßnahmen, GWS Discussion Paper 2009/7, Osnabrück.

Kriegler, E., O’Neill, B. C., Hallegatte, S., Kram, T., Lempert, R. J., Moss, R. H. & Wilbanks, T. (2012): The need for and use of socio-economic scenarios for climate change analysis: A new approach based on shared socio-economic pathways, Global Environmental Change, Vol. 22 (2012), pp. 807–822. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0959378012000593 .

Lehr, U., Mönnig, A., Wolter, M. I., Lutz, C., Schade, W. & Krail, M. (2011): Die Modelle ASTRA und PANTA RHEI zur Abschätzung gesamtwirtschaftlicher Wirkungen umweltpolitischer Instrumente – ein Vergleich. GWS Discussion Paper 2011/4, Osnabrück.

OECD (2016): Megatrends affecting science, technology and innovation. In OECD Science, Technology and Innovation Outlook 2016, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/sti_in_outlook-2016-4-en.

Dieser Artikel basiert auf dem Forschungsbericht „Sozioökonomische Szenarien als Grundlage der Vulnerabilitätsanalysen für Deutschland“ als Teilbericht des Vorhabens „Politikinstrumente zur Klimaanpassung“. Der Artikel ist als Schwerpunktartikel im Newsletter Klimafolgen und Anpassung Nr. 61 erschienen.

Quelle: Umweltbundesamt