Ökonomische Modelle sind oftmals komplex, teils zusätzlich durch die eingesetzte Expert:innensoftware. Unser Schulungsansatz zielt auf die Verringerung dieser Einstiegshürde ab, unterstützt durch die Verwendung von Microsoft (MS) Excel als Modellsoftware und intensives „Capacity Building“.

Input-Output(IO)-Modelle haben sich für Wirkungsanalysen gesamtwirtschaftlicher und branchenspezifischer Entwicklungen besonders bewährt.

Statische IO-Modelle sind einfache ökonomische Modelle zur komparativ-statischen Wirkungsanalyse, welche die Wirtschaftsstruktur eines Landes basierend auf IO-Tabellen darstellen. Die abgebildeten branchenspezifischen Liefer- und Abnahmebeziehungen zwischen Anbietenden und Nachfragenden sind in statischen IO-Modellen die Basis zur Bestimmung der direkten und indirekten Effekte von Nachfrageänderungen. Diese komparativ-statische Wirkungsanalyse beruht auf Wassily Leontief, der für die Entwicklung des IO-Modells 1973 den Nobelpreis erhalten hat.

Makro-ökonometrische (dynamische) IO-Modelle sind eine Erweiterung der statischen IO-Modelle und berücksichtigen zusätzlich sowohl induzierte Einkommens- und Preiseffekte als auch zeitliche Aspekte von Politikmaßnahmen und die Anpassungsreaktionen betroffener Akteur:innen.

Die IO-Modelle sind erweiterbar und können je nach Fragestellung angepasst werden. Ein Beispiel sind die E3(„economy-energy-emissions“)-Modelle, welche um energiespezifische Indikatoren wie dem Energieverbrauch nach Sektoren und Energieträgern sowie Energiepreise und Emissionen ergänzt werden (z. B. E3-Modelle für Algerien e3.dz, Georgien e3.ge, Kasachstan e3.kz, Uganda e3.ug). Sowohl Szenarien zur Emissionsminderung als auch zur Klimafolgenanpassung können hinsichtlich ihrer Wirkungen auf ökonomische und umweltrelevante Indikatoren evaluiert werden (Flaute et al. 2022, Großmann et al. 2022; Großmann et al. 2023).

Ein anderes Beispiel für eine Erweiterung ist die subnationale Erweiterung des kasachischen E3-Modells. Regionale Wirtschaftsindikatoren wurden mit entsprechenden Indikatoren auf nationaler Ebene verknüpft, wobei ein vereinfachter Top-down-Regionalisierungsansatz Anwendung fand (Großmann & Hohmann 2023). Dadurch können jene Regionen identifiziert werden, die am stärksten unter den ökonomischen Folgen des Klimawandels leiden bzw. von den Anpassungsmaßnahmen profitieren.

Für einen intuitiveren Zugang wurden interaktive Karten in MS Excel erstellt. Die vergangenen Extremwetterereignisse wie z. B. Dürren, Fluten, Waldbrände und deren quantifizierte Schäden wurden für Kasachstan strukturiert in einem Template erfasst und bilden die Datengrundlage für die Kartendarstellung. Die Anwendung ermöglicht u. a. die Auswahl bestimmter Extremwetterereignisse, Schadensarten (z. B. monetärer Schaden oder Anzahl getöteter Personen) und Jahre. Durch Anklicken einer einzelnen Region wird eine Zusammenfassung aller für die betreffende Region erfassten Ereignisse auf der Grundlage der ausgewählten Schadensart und des Jahres ermittelt.

Das von der GWS entwickelte Modellbauframework DIOM-X (Dynamic IO Modeling in Excel) baut auf der in MS Excel integrierten Programmiersprache „Visual Basic for Applications“ (VBA) auf und beinhaltet alle notwendigen Werkzeuge, um makroökonometrische (dynamische) IO-Modelle in MS Excel zu erstellen und Szenarioanalysen durchzuführen (Großmann, Hohmann 2022, 2019). Die Durchführung von Szenarioanalysen bedarf Dank der grafischen Benutzeroberfläche keinerlei Programmierkenntnisse.

Der DIOM-X-basierte Modellierungsansatz unterstützt die U4RIA-Prinzipien (Großmann et al. 2023): Die Modelle sind in sich geschlossen, indem u. a. alle Daten, Metadaten, Modellcode und die Ergebnisse in einer MS-Excel-Arbeitsmappe gespeichert werden, was einen uneingeschränkten Zugang zu allen Informationen ermöglicht ("White Box"-Ansatz).

Weitere Eckpfeiler sind die Förderung eines engen Kontakts zwischen nationalen und internationalen Expert:innen sowie die Übertragung des Eigentums der gemeinsam entwickelten Ländermodelle und ein intensives „Capacity Building“-Programm. Letzteres beinhaltet neben Online- und Vor-Ort-Schulungen zusätzliches Lehrmaterial wie ein Modellhandbuch (z. B. Großmann & Hohmann 2023) sowie Kurzvideos, die den Partner:innen dabei helfen, die Modelle selbstständig zu aktualisieren und für Szenarioanalysen einzusetzen.

Bei Fragen oder Anregungen nehmen Sie gern Kontakt mit Frau Großmann auf.