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Klimawandel: Ökonomische Auswirkungen in Indien
Daniel Osberghaus Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung (ZEW), Mannheim
Deutsch-Indische Zusammenarbeit7. Mai 2014, Heidelberg
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Agenda
1. Globaler Klimawandel
2. Klimawandel in Indien
3. Methoden und Probleme bei Schätzung von ökonomischen Auswirkungen
4. Ökonomische Auswirkungen in Indien
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Globaler Klimawandel
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Globaler Klimawandel• Temperatur in der Vergangenheit
(IPCC 2013)
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(IPCC 2013)
Globaler Klimawandel
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(IPCC 2013)
Globaler Klimawandel
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(IPCC 2013)
Globaler Klimawandel
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Globaler Klimawandel• Treibhauswirkung von emittierten Gasen
(IPCC 2013)
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Globaler Klimawandel• Zuverlässigkeit von Aussagen
(IPCC 2013)
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Globaler Klimawandel
(IPCC 2013)
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Globaler Klimawandel• Niederschlagsänderung in % bis 2100 in zwei
Extremszenarien
(IPCC 2013)
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Globaler Klimawandel
(IPCC 2013)
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Agenda
1. Globaler Klimawandel
2. Klimawandel in Indien
3. Methoden und Probleme bei Schätzung von ökonomischen Auswirkungen
4. Ökonomische Auswirkungen in Indien
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Klimawandel in Indien
• Temperaturänderung in Südasien
(IPCC 2013)
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(IPCC 2013)
Klimawandel in Indien
• Temperaturänderung in Südasien
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Klimawandel in Indien
(IPCC 2013)
• Niederschlagsänderungen in Südasien
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(IPCC 2013)
Klimawandel in Indien
• Niederschlagsänderungen in Südasien
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Klimawandel in Indien
• Häufigkeit der Zyklone im Indischen Ozean (Nord): – Kein eindeutiges Signal (manche Studien sehen signifikanten Anstieg,
manche einen signifikanten Fall)
• Intensität der Zyklone im Indischen Ozean (Nord): – Kein signifikanter Trend erwartet
(IPCC 2013)
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Agenda
1. Globaler Klimawandel
2. Klimawandel in Indien
3. Methoden und Probleme bei Schätzung von ökonomischen Auswirkungen
4. Ökonomische Auswirkungen in Indien
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Unsicherheiten
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Bewertungsmethoden
• Partialmodelle, z.B. für Pflanzenwachstum, oft ohne Anpassung
• Gesamtwirtschaftliche Modelle, oft ohne Anpassung
• Statistische Analysen
• Happiness und hedonische Modelle (Migration)
• Stated Choice
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Bewertungsmethoden
• Partialmodelle, z.B. für Pflanzenwachstum, oft ohne Anpassung
• Gesamtwirtschaftliche Modelle, oft ohne Anpassung
• Statistische Analysen
• Happiness und hedonische Modelle (Migration)
• Stated Choice
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Bewertungsmethoden• Beispiel: Modellbasierte Analyse marktgängiger Güter
(Landwirtschaft, Forstwirtschaft, Landwerte)• Insgesamt niedrigere Effekte auf Volkswirtschaften
(Mendelsohn et al. 2000, Climatic Change)
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Bewertungsmethoden• Modellbasierte Analyse von marktgängigen Sektoren• Optimale globale Klimapolitik angenommen• Indien: Schäden von 5,7% des BIP Anfang des 22. Jhdt.
(Ortiz et al. 2011, Energy Economics)
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Bewertungsmethoden
• Partialmodelle, z.B. für Pflanzenwachstum, oft ohne Anpassung
• Gesamtwirtschaftliche Modelle, oft ohne Anpassung
• Statistische Analysen
• Happiness und hedonische Modelle (Migration)
• Stated Choice
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Beispiel für statistische Analysen: Auswirkungen auf die westdeutsche Landwirtschaft durch beobachtete Bodenpreise und Aufwendungen
(LANG 2006)
Bewertungsmethoden
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Bewertungsmethoden
• Partialmodelle, z.B. für Pflanzenwachstum, oft ohne Anpassung
• Gesamtwirtschaftliche Modelle, oft ohne Anpassung
• Statistische Analysen
• Happiness und hedonische Modelle (Migration)
• Stated Choice
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Bewertungsmethoden
• Partialmodelle, z.B. für Pflanzenwachstum, oft ohne Anpassung
• Gesamtwirtschaftliche Modelle, oft ohne Anpassung
• Statistische Analysen
• Happiness und hedonische Modelle (Migration)
• Stated Choice
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Probleme bei Bewertung
• Fokus auf marktgängige Güter
• Ergebnisse aus USA auf ganze Welt angewendet
• Diskontierung: Wert von zukünftigen Kosten und Nutzen?
• Problematische Annahmen: z.B. optimale Klimapolitik
• Aggregation der regionalen Auswirkungen
(u.a. Ackerman et al. 2009, Climatic ChangePindyck 2013, Journal of Economic Literature)
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Aggregierte Klimaschäden steigen bei Berücksichtigung von Gerechtigkeitsaspekten:
Impact in % GDP Schaden in % BIP
(Szenario CC1)
Gewichtet nach Output -0,93
Gewichtet nach Bevölkerung -1,73
Gewichtet nach Fläche -0,72
Nach Nordhaus 2006:
Nach Tol 2002 (Bewertung von Menschenleben):
Schaden in % BIP
Einfache Aufsummierung der Output-Wirkungen +2,3
Anwendung globaler Durchschnittswerte -2,7
Probleme bei Bewertung
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Probleme bei Bewertung
• Fokus auf marktgängige Güter
• Ergebnisse aus USA auf ganze Welt angewendet
• Diskontierung: Wert von zukünftigen Kosten und Nutzen?
• Problematische Annahmen: z.B. optimale Klimapolitik
• Aggregation der regionalen Auswirkungen
(u.a. Ackerman et al. 2009, Climatic ChangePindyck 2013, Journal of Economic Literature)
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Agenda
1. Globaler Klimawandel
2. Klimawandel in Indien
3. Methoden und Probleme bei Schätzung von ökonomischen Auswirkungen
4. Ökonomische Auswirkungen in Indien
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Was ist Vulnerabilität
(O‘Brien et al. 2004, Global Environmental Change)
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Landwirtschaft• Literaturüberblick über 94 Studien zu
Produktivitätsänderungen in Südasien• Nur Änderungen ab 2050 sind signifikant• Mais und Hirse sind in Südasien signifikant negativ betroffen
(-15,9 bzw. -10,8%). Reis nicht signifikant betroffen.
(Knox et al. 2012, Environmental Research Letters)
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Landwirtschaft
• Crop-Modell für Baumwolle
• Klima (-) und CO2-Düngung (+): insgesamt kein signifikanter Effekt
• Monsun: Verspätung erwartet, aber nicht Ausbleiben
• Regionen: Norden eher negativ betroffen, Mitte und Süden eher positiv
• Anpassung: Verschiebung der Pflanzzeit um 15 Tage auf Grund des verspäteten Monsuns
(Hebbar et al. 2013, Climatic Change)
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(Hebbar et al. 2013, Climatic Change)
Landwirtschaft
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Landwirtschaft / Migration
• Fallstudie in Chhattisgarh mit Haushaltsbefragung
• Hohe Unsicherheiten bei Niederschlägen führt zu Problemen bei Lebensunterhalt
• Migration von Landarbeitern (hauptsächlich Reisbauern)
(Murali Afifi 2014, Climate and Development)
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Urbane Zentren
• Stadtbevölkerung steigt innerhalb der nächsten 50 Jahre um 500 Mio
• Überschwemmungen (Niederschlag, Flüsse, Meer), insbesondere in Slums
• Trockenheiten in ländlichen Gebieten führt zu Migration, höheren Lebensmittelpreisen
• Trinkwassermangel in Städten
• Migranten sind “doppelte Klimawandelopfer”: Leben oft in Slums, die besonders vulnerabel sind
(Revi 2008, Environment and Urbanization)
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Urbane Zentren
• Fallstudie für Überschwemmung in Mumbai, mit “worst-case” Klimaszenario
• Ausgangspunkt Flut vom Juli 2005 mit 500 Todesopfern und ökonomischen Schaden von 2 Mrd. USD
• Hydrologische Projektionen: Wahrscheinlichkeit für solches Ereignis steigt auf das doppelte
• Gesamte ökonomische Schäden eines heute hundertjährigen Hochwassers steigt auf das Dreifache (690 bis 1,890 Mio. USD) allein durch Klimawandel
• Annahme: kein Bevölkerungswachstum (!)
(Ranger et al. 2011, Climatic Change)
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(Ranger et al. 2011, Climatic Change)
Urbane Zentren
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Urbane Zentren
• Annahmenbasierte Kostenkalkulation für Überschwemmungen in Mumbai (€ p.a. für 2005-2050)
• Unklar wie Kostenschätzungen hergeleitet werden
• Hochwasserkosten: 27 Mio. €
• Ökonomische Kosten (Verdienstausfälle) wegen zusätzlicher Fälle von Malaria, Durchfall und Leptospirose: 9 Mio. €
• Weitere Kosten an Gebäuden durch Meeresspiegelanstieg und im Tourismus (hier Berechnung vollkommen unklar)
(Kumar et al. 2008, Regional Health Forum)
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Migration (international)
• Klimawandel verursacht Anstieg der bereits existierenden Migrationsströme von Bangladesch (15-20 Mio. Bangladeschi in Indien)
• Verstärkte Grenzkontrollen
• Politische Spannungen wegen Migranten in Nordost-Indien
• Auch von anderen Nachbarländern werden “Klimaflüchtlinge” erwartet: Nepal, Sri Lanka, Malediven
(US National Intelligence Council 2010, Population and Development Review)
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Zusammenfassung
• Klimawandel ist mit hoher Wahrscheinlichkeit existent und anthropogen.
• Ökonomische Auswirkungen sind extrem schwer abzuschätzen.
• Ökonomische Auswirkungen in Indien: – Viele Studien zu landwirtschaftliche Auswirkungen– Keine gravierenden Verluste durch allmählichen Klimawandel– Einige Pflanzen / Regionen können profitieren– Hoher Nutzen von Anpassungsmaßnahmen– Wenige Studien zu Extremwetterereignissen, hier hohe Schäden– Praktisch keine Studien zu Migrationsauswirkungen
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Bewertungsmethoden
• Beispiel: Maddison Rehdanz 2011, Ecological Economics
• Annahme: Lebenszufriedenheit soll konstant bleiben bei geänderten Klimadaten
• Indien: Effekt von Klimawandel entspricht einem Einkommensrückgang um 89,6%
• Methodik führt zu deutlich überschätzten Werten
• Aber: Indien zählt zu den am stärksten betroffenen Ländern
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Soora et al. 2013, Climatic Change
Landwirtschaft• Crop Model mit und ohne Anpassung für Reis
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Landwirtschaft
• Crop Model ohne Anpassung für Hirse
• Hirseernten sind insbesondere durch Niederschlagsänderungen beeinflusst.
• Ernten ändern sich um -29% bis +11% (für Indien und Afrika zusammen).
(Berg et al. 2013, Agricultural and Forest Meteorology)
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Landwirtschaft
• Empirische Analyse der historischen Reisernten
• Monsum kommt seltener, aber heftiger in 2. Hälfte 20. Jhdt.
• Gefahr v.a. für Reis
• Insbesondere Trockenheiten reduzieren Reisernten
• Bei gleichbleibenden Klimaverhältnissen von 1960 wären die historischen Reisernten um 5,7% höher ausgefallen.
(Auffhammer et al. 2012, Climatic Change)
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Landwirtschaft• Fallstudie: Cardamom Hills, Kerala, 1978-2007
• Temperatur signifikant (+), Monsunregen (-)
• Belastung durch Insekten und Pfanzenkrankheiten (+), dadurch größere Belastung durch Insektizide
• Ergebnis: Cardamom (++) Kaffee (+) Tee und Pfeffer (0)
(Murugan et al. 2012, Climatic Change)