Zur Verknüpfung von Materialflussanalyse und Input-Output- Analyse Methoden, Anwendungen,...

Zur Verknüpfung von Materialflussanalyse und Input-Output-

Analyse

Methoden, Anwendungen, Forschungsbedarf

Helga Weisz1) and Peter Fleissner2)

1)IFF-Soziale Ökologie, Universität Klagenfurt in Wien,2)Inst. für Gestaltungs- und Wirkungsforschung, TU Wien

TU-Wien, 12. April 2005

Soziale Ökologie; Universität Klagenfurt in Wien Seminar Prof. Fleissner, TU Wien, Sommersemester 2005

Materialflussanalyse und Gesellschaftlicher Stoffwechsel

• Pioniere: Ayres, Kneese 1960er und 1970er: volkswirtschaftliche Materialbilanzen

• Modernes Konzept: Gesellschaftlicher/Industrieller Stoffwechsel: Baccini und Brunner (1991), Fischer-Kowalski and Haberl (1993), Ayres and Simonis (1994).

• Nationale MFAs– Erste nationale MFAs: Österreich (Steurer 1992), Japan (Japan

Environment Agency 1992) und Deutschland (Schütz and Bringezu 1993)– The material basis of industrial economies (Adriaanse et al. 1997)– Weight of nations (Matthews et al. 2000)– Methodenharmonisierung: (Eurostat 2001)– Implementierung in die EU Umweltberichterstattung (Eurostat 2002 and

2005)– Diskussion von MFA Indikatoren in EEA, European Commission (DG env.)

und OECD im Zuge der Entwicklung einer Strategie nachhaltiger Nutzung von Ressourcen.


Grundmodel einer nationalen MFA

Source: Matthews et al., 2000 (slightly modified)

Stocks

Domestic Environment

EconomicProcessing

IF

DE unused

DE unused

TMR

TDO

DEDPO

Air,Water

WaterVapour

Imports Exports

DMI


Grenzen nationaler MFAs

• Volkswirtschaft wird als black box betrachtet, keine Differenzierung nach Wirtschaftssektoren bzw. Gütern

• Keine überzeugende Methode um Vorleistungsmaterialverbrauch von Importen und Exporten zu berechnen (Probleme des LCA Ansatzes)

• Zu geringe Differenzierung nach Materialgruppen

• Kein eindeutiger Bezug zwischen Massenströmen und Umweltschädigung


IOA und MFA: Anwendungen

• Accounting: physische Tabellen: Sektorale Materialbilanzen, z.B. Abschätzung des gesamten sektoralen Abfallvolumens mit Hilfe von PIOTs (Katterl und Kratena 1990, Ayres and Ayres 1999).

• Analyse: physische Modelle Dematerialisierung, ökologisch ungleicher Handel, nachhaltige Nutzung von Ressourcen, Korrektur nationaler Umweltindikatoren.– Weiterentwicklung von MFA Indikatoren (Eurostat et al. 2005), „raw

material equivalents“ der Importe und Exporte (Eurostat 2001).

– Analyse der spezifischen (pro Einheit Output) und gesamten direkten und indirekten Umweltbelastung (z. B. Rohmaterialverbrauch, Landnutzung, Wasserbrauch, Produktionsabfall, Emissionen, Energieverbrauch etc.) die durch die Bereitstellung von Gütern und Dienstleitungen der verschiedenen Sektoren für den Endverbrauch entstehen.

IOA und MFA

Accounting


Struktur einer Input Output Tabelle

Produktionssektoren Endkonsum

1 2 inländisch Exporte Bruttoproduktion

1

2

Produktions- faktoren

Importe

Bruttoproduktion

Z = {zij} Y = {yik} x = {xi}

Fa = {falj}

xT = {xj}


Möglichkeiten der Integration von MFA in IO Tabellen

1. Erweiterte monetäre IO Tabelle (MIOT) mit zusätzlichen Vektoren, für Materialflüsse die als Produktionsfaktoren (factor inputs) interpretiert werden (NAMEA System).

2. Physische IO Tabelle (PIOT): Gesamte Tabelle in physischen Einheiten, hier Masseeinheiten (Vorleistungsmatrix, Endkonsum Matrix und Faktor Input Matrix), entspricht einer Weiterentwicklung der nMFA in eine Massen PIOT, MFA ist in Faktor Input Matrix integriert.

3. Hybride Tabellen: ‚hybrid‘ bezieht sich immer auf den Produktionsoutput. Verschiedene Möglichkeiten, z.B. Output der Güter produzierenden Sektoren in Tonnen, Output der Dienstleistungssektoren in Geldeinheiten.


Erweiterte MIOT Dänemark 1990 Milliarden DKK (blau) und Millionen Tonnen (braun)

DMI 88 57 145

1 2 y x

1 6 44 20 69

2 19 369 824 1212

v.a 37 674 710

m 8 126 134

xT 69 1212 1282

Quelle: Pedersen 1999 und Eurostat 2005, aggregiert zu 2 x 2 von HW


PIOT Dänemark 1990Millionen Tonnen

1 2 y x

1 6 53 11 70

2 5 29 78 112

DMI 88 57 145

DPO -30 -27 -57

xT 70 112 182Quelle: Pedersen 1999 und Eurostat 2005, aggregiert zu 2 x 2 von HW


Hybride IOT Dänemark 1990

Milliarden DKK (blau) und Millionen Tonnen (braun)

1 2 y x

1

2

6 53 11 7019 369 824 1212

DMI 88 57 145

Quelle: Pedersen 1999 und Eurostat 2005, aggregiert zu 2 x 2 von HW

IOA und MFA

Analyse


Analyse: Input-Output Analyse

• Entwickelt von Wassily Leontief (1936, 1941) um die wechselseitigen Abhängigkeiten der Sektoren einer Volkswirtschaft zu analysieren

• Empirische Basis sind Input-Output Tabellen• Einfachstes IO Modell: offenes statisches IOM

– Kernelement Koeffizientenmatrix– Die Koeffizientenmatrix wird gebildet indem der

Sekundärinput (i.e. der Input aus anderen Produktionssektoren) jedes Sektors durch dessen Gesamtoutput dividiert wird (Inputkoeffizienten).

– Zwei Möglichkeiten Input und Output Koeffizienten, korrespondiert mit den Annahmen einer konstanten Technologie (Inputkoeffizienten)und konstanten Allokationswegen (Outputkoeffizienten)


Direkte und indirekte Vorleistungen

1 2 y x

1 6 44 20 69

2 19 369 824 1212

v.a 37 674 710

m 8 126 134

xT 69 1212 1282

0,08 0,040,28 0,30 A = {aij} = {zij/xj}


Das statische offene Basis IO Model

Diese Koeffizientenmatrix ist in der Form (I-A)-1 (Leontief Inverse) das Kernelement des statischen IO Modells, (Mengenmodel) wobei I die Einheitsmatrix ist.

x = (I-A) -1 yMit diesem Modell können direkte und indirekte, sekundäre

und primäre Vorleistungen errechnet werden, die für die Bereitstellung einer gegebenen Menge an Gütern (und Dienstleistungen) für den Endkonsum bei einer gegebenen Technologie notwendig sind.

Dieses Modell kann auf monetären IO Tabellen basieren und Materialflüsse als zusätzlichen Vektor verwenden, es kann auf physischen Tabellen oder auf mixed unit Tabellen basieren.


Empirisches Beispiel:Vergleich monetärer, physischer und hybrider IO Modelle

-

5

10

15

20

25

exports exports exports dom. finaldemand

dom. finaldemand

dom. finaldemand

PIOT (approach4)

MIOT mixed unit model PIOT (approach4)

MIOT mixed unit model

tota

l la

nd

ap

pro

pri

ati

on

(m

illio

n h

a)

Primary sector Secondary sector Tertiary sector

Quelle: Weisz (2004, unpublished) basierend auf: MIOT und PIOT, Deutschland 1990 (Stahmer 2000), Aggregation Hubacek and Giljum (2003), Landnutzungsvektor, Hubacek and Giljum (2003), PIOT Struktur Dietzenbacher (2004), mixed unit IOT Struktur, Weisz (2004, unpublished)


Forschungsbedarf

• Welches Modell ist das „richtige“?

• Struktur von physischen Tabellen– Allgemeine Definition Faktor Inputs, Güter und Dienstleistungen

– Die aussagekräftigsten Einheiten

– Vor- und Nachteile einer Messung in physischen Einheiten

– Die Integration von Abfällen und Emissionen

– Harmonisierung (PIOT, MIOT, MFA, NAMEA, SEEA)

• Physische Input-Output Analyse und Standard Annahmen des statischen offenen IO Modells, Rolle der Preise

• Explizite Darstellung und Analyse von sektoralen Preisen

Zur Verknüpfung von Materialflussanalyse und Input-Output- Analyse Methoden, Anwendungen,...

Documents

Transcript of Zur Verknüpfung von Materialflussanalyse und Input-Output- Analyse Methoden, Anwendungen,...