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Der CO₂-Reporter: Emissionen einzelner Länder – der Sache wie beim Zwiebelschälen auf den Grund gehen

Der CO₂-Reporter: Emissionen einzelner Länder – der Sache wie beim Zwiebelschälen auf den Grund gehen

05-08-2021 | Kolumne
Um Entscheidungen zur Klimastrategie zu treffen, verlassen sich Anleger auf Daten. Doch es kann schwierig sein, die Emissionen einzelner Länder zu berechnen. In der zweiten Ausgabe einer neuen Kolumnenreihe, in der wir das Thema nicht ganz so ernst betrachten, schreibt Thijs Markwat, Datenwissenschaftler bei Robeco, dass die Berechnung von Emissionen dem Zwiebelschälen recht ähnlich ist: es gibt mehrere Schichten (und es kann Tränen geben).
  • Thijs Markwat
    Thijs
    Markwat
    Researcher

In meiner vorherigen Position als Researcher für quantitative Allokation hat mich ein sehr angesehener Kollege zwei interessante Lektionen gelehrt, die sich auf vielfältige Probleme und Herausforderungen übertragen lassen. Hier sind sie:

  • Wenn man die Schichten einer Zwiebel nach und nach entfernt, kann man sehen, woraus sie tatsächlich besteht.
  • Man kann einen Elefanten nicht auf einmal essen, sondern nur einen Bissen nach dem anderen.

Beide Grundsätze sind sehr hilfreich und wichtig. Sie miteinander zu verbinden, macht sie aber noch wirkungsvoller. Heute geht es um die Zwiebel, und ich werde die Schichten der CO₂-Emissionen einzelner Länder nach und nach entfernen.

Die CO₂-Emissionen eines Landes können wie folgt dargestellt werden: CO2=POP*GDP/POP*(CO2)/GDP

Wenn man sich diese Formel ansieht, fällt auf, dass sich die Bevölkerungsgröße POP und das BIP aufheben, sodass eine CO₂-Identität übrig bleibt. Beim ersten Hinsehen fragt man sich daher vielleicht, welchen Nutzen diese Formel denn hat. Die drei Terme auf der rechten Seite sind ein hochwirksames Instrument, um die CO₂-Emissionen von Ländern zu erklären und vorherzusagen.

Der erste Term ist die Bevölkerungsgröße, die offenbar in einem positiven Verhältnis zu den CO₂-Emissionen steht. Der zweite Term ist der Wohlstand, der stellvertretend durch das Pro-Kopf-BIP eines Landes angegeben wird. Im Allgemeinen führt mehr wirtschaftliche Betätigung zu höheren Emissionen. Der letzte Term ist der Entwicklungsstand grüner Technologien in einem Land, der durch die Emissionen pro BIP-Einheit gemessen wird. Offenbar sind die Emissionen umso geringer, je höher dieser Entwicklungsstand ist.

Im Jahr 2019 beliefen sich die Gesamtemissionen in den USA auf ca. 5.100 Megatonnen CO₂ und in China auf ca. 11.500 Megatonnen. Zusammen verursachen diese beiden Länder nahezu die Hälfte aller weltweiten Emissionen. In der Grafik unten habe ich die kumulierte prozentuale Veränderung der CO₂-Emissionen dieser beiden Länder seit 1990 aufgeschlüsselt.1

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Die Gesamtemissionen der USA waren 2019 nur um 1 % höher als 1990. Das Bevölkerungswachstum (+29 %) und die Zunahme des Wohlstands (+49 %) wurden durch Fortschritte bei grünen Technologien (-77 %) kompensiert. In China zeigt sich ein anderes Bild. Dort nahmen die CO₂-Emissionen im selben Zeitraum um 380 % zu, vor allem wegen des wachsenden Wohlstands des Landes (+624%).

Die Emissionen nahmen insbesondere in den Jahren 2000 bis 2010 zu, in denen höhere Emissionen infolge steigenden Wohlstands noch nicht durch technologischen Fortschritt kompensiert wurden. Erst seit 2010 entfalten Fortschritte bei grünen Technologien größere Wirkung und verlangsamen die Zuwachsraten bei den Emissionen.

Zukünftige Emissionen vorherzusagen, kann sich als schwierig erweisen. Die Emissionen in diese Komponenten aufzuschlüsseln, könnte dabei hilfreich sein. Die Bevölkerungsgröße lässt sich z. B. einigermaßen genau vorhersagen. Die eventuelle Verfügbarkeit bestimmter grüner Technologien kann man berücksichtigen, und das Wohlstandswachstum in einigen Entwicklungs- und Schwellenländern kann sich nicht endlos fortsetzen.

Durch Vorhersage der einzelnen Komponenten erhält man so Hinweise auf die zukünftige Zunahme der Emissionen eines Landes.

1Um die gesamte Veränderung der Emissionen den einzelnen Komponenten zuzuordnen, habe ich einen Ansatz auf Basis eines logarithmischen Mittelwert-Divisia-Indexes verwendet.

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