Vgl.: Hassler et al. (2021). Auch die Gemeinschaftsdiagnose (2022, 2023) berechnet die energiesparende Technologie für Deutschland mittels eines Ein-Sektoren-Modells, welches eine andere Produktionsstruktur als EMuSe hat. Die energiesparende Technologie kann ähnlich zum Solow-Residuum als Restgröße berechnet werden. Hierzu dienen die Faktornachfragefunktionen für Energie und Vorleistungsgüter allgemein. Diese Gleichungen ergeben sich aus dem Optimierungsproblem der Unternehmen. Der Parameter \( \alpha_{H,s} \) entspricht der Produktionselastizität der Vorleistungen und dem langfristigen Anteil des Produktionsfaktors \( H \) an der Produktion in Sektor \( s \) . Die Produktionselastizität der Arbeit entspricht hingegen \( 1 - \alpha_{H,s})\alpha_{N,s} \) und dem langfristigen Anteil des Faktors Arbeit an der Produktion in Sektor \( s \) . Der Parameter \( \alpha_{NE,s} \) wiederum entspricht dem langfristigen Anteil an Nichtenergievorleistungsgütern an den gesamten verwendeten Vorleistungsgütern in Sektor \( s \) . Für negative Werte von \( \sigma_{H} \) sind Energie- und Nichtenergievorleistungsgüter in der Produktion schwer ersetzbar, während sie bei positiven Werten leicht austauschbar sind. Im Rahmen einer mittelfristigen Analyse der Auswirkungen von technologischem Fortschritt auf die Realwirtschaft ist vollständiger Wettbewerb auf Faktor- und Gütermärkten eine Standardannahme. Vgl. zum Beispiel: Hassler et al. (2021). In den Rechnungen gilt annahmegemäß \( \sigma_{H} = -9 \) , basierend auf Erkenntnissen der empirischen Literatur (Atalay (2017), Barrot und Sauvagnat (2016) sowie Boehm et al. (2019)). Die Input-Output-Tabellen sind bis 2020 verfügbar. Da 2020 stark durch Pandemieeffekte beeinflusst ist, wird die energiesparende Technologie in diesem Fall nur bis 2019 berechnet. Vgl.: Bruns et al. (2021) sowie Jo und Karnizova (2021). Diese Definition ist nicht trennscharf, da es auch ohne Energieeffizienzsteigerungen möglich ist, die Emissionen zu senken, ohne das BIP zu belasten. Dies ist beispielsweise der Fall, wenn sich der Energiemix hin zu emissionsärmeren oder nichtfossilen Energien verschiebt. Bruns et al. (2021) lassen den Energieverbrauch als Variable in die Schätzung einfließen, um Energieeffizienzschocks verlässlicher abzuschätzen. Allerdings werden Emissionen in deren Analyse nicht als weitere Variable in der Schätzung berücksichtigt. Dadurch lassen sich keine Rückschlüsse auf die Auswirkungen von Energieeffizienzsteigerungen auf Emissionen treffen.
Bis 2030 sollen die Emissionen gegenüber 1990 um 65 % sinken. Bis 2023 wurden bereits circa 46 % eingespart. Die Europäische Kommission sieht im „Fit für 55“-Paket eine Emissionsminderung um 55 % bis 2030 gegenüber 1990 in der EU vor. Wie streng die Ziele in den einzelnen Ländern sind, hängt von deren Wirtschaftskraft ab. Vgl.: Office of Energy Efficiency and Renewable Energy (2022). Die empirische Literatur ist sich allerdings bei den gesamtwirtschaftlichen Auswirkungen höherer CO₂-Preise noch uneins. Während Metcalf und Stock (2023) die gesamtwirtschaftlichen Auswirkungen höherer CO₂-Preise gering einschätzen, weist Känzig (2023) auf einen dämpfenden Effekt für die Wirtschaftsaktivität hin. Vgl.: Acemoglu et al. (2012) sowie Network for Greening the Financial System (2023a). Newell et al. (1999) sowie Popp (2002) zeigen, dass höhere Energiepreise den Anreiz zur Entwicklung von energiesparenden Technologien erhöhen. Für eine strukturelle Analyse siehe: Acemoglu et al. (2012). Dies könnte noch verstärkt werden, indem der Staat neben der CO₂-Bepreisung auch die Entwicklung von Technologien fördert, die zur Emissionsreduktion beitragen. Vgl.: Acemoglu et al. (2012). Auch dieser Kanal wird in der Analyse annahmegemäß ausgeblendet. Empirische Studien weisen auf eine positive Anreizwirkung von CO₂-Bepreisung auf Innovationen hin. Vgl.: Karmaker et al. (2021), Aghion et al. (2016). Es ist jedoch schwierig, die Stärke zusätzlicher Energieeffizienzgewinne über diesen Kanal abzuschätzen. Das EMuSe-Modell wurde in der Bundesbank entwickelt und gehört zur Klasse der dynamischen stochastischen allgemeinen Gleichgewichtsmodelle (DSGE-Modelle), ergänzt um eine multisektorale Produktionsstruktur und ein Umweltmodul. Vgl. Hinterlang et al. (2023) für die technische Dokumentation des Modells. Beide Komponenten werden in den Modellrechnungen getrennt voneinander betrachtet. Sie können grundsätzlich miteinander verbunden sein. Studien für die USA zeigen beispielsweise, dass Veränderungen in der energiesparenden Technologie eine wichtige Triebkraft für die Entwicklung der Emissionen sind (Nordhaus (2013) sowie Jo und Karnizova (2021)). Vgl.: Kriegler et al. (2014) oder Bönke et al. (2023) Die wissenschaftliche Diskussion darüber, wie gut Energie mit anderen Produktionsfaktoren innerhalb der Produktionsprozesse eingespart werden kann, ist zwar sehr vielfältig. Grundsätzlich gilt aber, dass Energie einen besonderen Stellenwert für den Produktionsprozess hat und ihr Grad an Substituierbarkeit zumindest kurzfristig sehr begrenzt ist (Stern (2019)). Dieser Ansatz wird in Hassler et al. (2021) genau beschrieben. Auf der Grundlage der NACE-Klassifikation werden folgende Sektoren unterschieden: Landwirtschaft (A), Bereiche des Verarbeitenden Gewerbes, die nicht unter das EU-EHS (europäisches Emissionshandelssystem) fallen, EU-EHS-Bereiche des Verarbeitenden Gewerbes ohne Kokerei und Mineralölverarbeitung (C17, C20, C23, C24), Wasserversorgung (E), Baugewerbe (F), Handel (G), Verkehr und Lagerei (H), übrige Dienstleistungen (I-N, R, S) sowie zwei Energiesektoren. Zum einen ein fossiler Energiesektor, der Bergbau (B) sowie Kokereien und Mineralölverarbeitung (C19) umfasst und zum anderen die Strom- und Gasversorgung (D35). Dieser Wert deckt sich mit den Ergebnissen in: Gemeinschaftsdiagnose (2022) sowie Bönke et al. (2023). Die Energieintensität wird, analog zu der Definition von COP 28, als Primärenergieverbrauch im Verhältnis zum BIP gemessen. Rebound-Effekte können die Minderung bei der Energieintensität im Vergleich zu Energieeffizienzsteigerungen abschwächen, sodass nicht alle Energieeinsparungen, die technisch möglich wären, realisiert werden. Sobald Energie effektiver genutzt werden kann, können Produktionskosten eingespart werden. Denn der Verbrauch von Energie und auch ihr Preis sinken. Diese Kosteneinsparungen ermöglichen es, die Produktion zu steigern. Dadurch steigt die Nachfrage nach Energie relativ zu anderen Produktionsfaktoren wieder etwas an, und die Energieintensität sinkt gegenüber dem Fall unmittelbar nach der Energieeffizienzsteigerung etwas weniger. Vgl. beispielsweise: Bruns et al. (2021) sowie Jo und Karnizova (2021). Die Bedeutung von sektoralen Verflechtungen für gesamtwirtschaftliche Auswirkungen, vor allem im Fall der Einführung eines CO₂-Preises, wurde in Deutsche Bundesbank (2022) dargelegt. Vgl. zum Beispiel: Network for Greening the Financial System (2023b). Diese Unterscheidung stützt sich auf die Modellvariante in: Hinterlang et al. (2022). In der Analyse wird von volkswirtschaftlichen Schäden aus einer zu hohen Konzentration von Treibhausgasen in der Atmosphäre abgesehen. Da die Treibhausgasemissionen aus dem Rest der Welt in dieser Analyse nicht berücksichtigt werden und die deutschen Treibhausgasemissionen (und deren Einsparungen) nur einen Bruchteil der Gesamtemissionen darstellen, ist davon auszugehen, dass der Einfluss in der betrachteten Zeitspanne zu vernachlässigen ist. Die Analyse in Deutsche Bundesbank (2022) zu physischen Auswirkungen des Klimawandels auf die Gesamtwirtschaft zeigt bis 2020 einen sehr geringen Effekt der graduellen Erderwärmung auf die deutsche Wirtschaft. Dabei wurden Auswirkungen von weiteren physischen Risiken, wie Extremwetterereignissen, nicht untersucht. Die Ergebnisse hier beziehen sich auf: Jüppner et al. (2024). Gesamtwirtschaftliche Auswirkungen durch Allokation von Ressourcen – beispielsweise hin zu Forschung und Entwicklung von energiesparenden Technologien – werden dabei ausgeklammert. Hulten (2001) bezeichnet technologischen Fortschritt solch exogener Natur als „Manna vom Himmel“. Es gibt Studien, die den Einfluss von CO₂-Bepreisung im Rahmen des Europäischen Emissionshandels auf den allgemeinen technologischen Fortschritt (TFP) von Unternehmen oder Sektoren analysieren. Dabei werden teilweise nur kleine oder insignifikante Effekte gefunden (vgl. zum Beispiel: D’Arcangelo et al. (2022) sowie Joltreau und Sommerfeld (2019)). Die Evidenz zum Einfluss von CO₂-Preisen auf den energiesparenden technologischen Fortschritt wurde bisher noch wenig untersucht. Im Rahmen von Simulationsrechnungen kann dem dadurch Rechnung getragen werden, dass Szenarien mit unterschiedlichen Annahmen zur Entwicklung der Energieeffizienz betrachtet werden. So geht beispielsweise das NGFS vor (vgl.: Network for Greening the Financial System (2023b)). Es wird hier auch nicht untersucht, wie die Einnahmen aus der CO₂-Bepreisung für klimafreundliche Investitionen genutzt werden können. Dazu siehe etwa: Andrés et al. (2024). Auch analysieren wir nicht die Implikationen internationaler Verflechtungen, wie etwa die Ausstrahleffekte energiesparender Technologien oder der in- und ausländischen CO₂-Bepreisung. Der CO₂-Preis im Modell bezieht sich zunächst auf den vorgegebenen Preispfad des nationalen Emissionshandelssystems (nEHS) bis 2026. Der CO₂-Preis im Modell wird so gesetzt, dass der Preis für fossile Energie im Jahr nach der Erhebung des Preises den prozentualen Preisanstieg fossiler Energieträger durch den CO₂-Preis widerspiegelt. Die Erhebung des CO₂-Preises in Höhe von 45 € in Deutschland verursachte einen Anstieg der Kraftstoffpreise relativ zu 2019 um 6,75 % (Bundesfinanzministerium (2022) sowie ADAC (2024)). Da im Jahr 2020 die Preise insbesondere durch die Auswirkungen der Pandemie verzerrt waren, wurde 2019 als Referenzjahr vor der Einführung des CO₂-Preises gewählt. Der CO₂-Preis in Deutschland wurde bereits 2021 auf einem niedrigeren Niveau eingeführt. Da die Modellsimulationen aber erst ab 2024 ansetzen und das Modell im Referenzszenario 2023 keinen CO₂-Preis berücksichtigt, wird der CO₂-Preis im Modell auf dem höheren Niveau eingeführt und der Preisanstieg der fossilen Energieträger durch den höheren CO₂-Preis ab 2024 berücksichtigt. Weiterhin steigt der CO₂-Preis im Modell gemäß dem tatsächlichen Preispfad bis 2026. Die Steigerungsraten betragen für 2025 und 2026 jeweils 22 % und 18 %. Da für nEHS-Sektoren ab 2027 ein eigenes europäisches Emissionshandelssystem eingeführt werden soll, orientiert sich der Preispfad an den Preisen der EU-EHS-Emissionszertifikate. Ab 2027 steigt der CO₂-Preis mit einer jährlichen Rate von 7,8 % bis 2030, um den fortgeschriebenen Wert von circa 88 € zu erreichen, der dem Durchschnittspreis für Emissionszertifikate 2023 entspricht (Umweltbundesamt (2023)). Bei dem Preispfad ergeben sich noch kleinere Einschränkungen: Es gibt Sektoren, die unter das EU-EHS fallen und bereits den höheren CO₂-Preis zahlen. Somit ist für diese Sektoren der CO₂-Preis 2024 bis 2026 etwas niedriger. Auf der anderen Seite wird der fossile Energiesektor in den Simulationen besteuert. Dieser setzt sich aus dem Sektor C19 und B zusammen. Während der Sektor C19 einen CO₂-Preis zahlen muss, fällt der Sektor B bislang unter keines der beiden Emissionshandelssysteme. Weitere Beträge aus der Literatur, die einen Produktionsrückgang nach Einführung eines CO₂-Preises vorhersagen, sind zum Beispiel: Hinterlang et al. (2022) oder Bönke et al. (2023). In den Modellsimulationen werden keine weiteren Annahmen zur Wirtschaftsentwicklung bis 2030 gemacht. Es ist zu betonen, dass es sich hier nicht um eine Wirtschaftsprojektion handelt. Die Simulationen widmen sich ausschließlich dem Beitrag der beiden Komponenten Energieeffizienzsteigerungen und CO₂-Bepreisung. Der CO₂-Preis hat bei der Umsetzung erhebliche Vorteile. Er ist einfach zu implementieren und wirkt wie eine Steuer auf Emissionen, die fossile Energieträger verteuert. Somit entfacht er seine Anreizwirkung auf die Reduktion der fossilen Energienachfrage beziehungsweise der Emissionen direkt. Es sind keine Investitionen oder Förderprogramme vorab notwendig, und die Wirkung des Instruments entfaltet sich so gut wie unmittelbar nach dessen Einführung (vgl.: Brand et al. (2023)). Außerdem kann er je nach Wirkungsgrad flexibel angepasst werden. Letztendlich dürfte er auch eine positive Anreizwirkung auf Investitionen in emissionsärmere Technologien haben. In den Modellsimulationen gibt es energiesparende Technologie lediglich im Unternehmenssektor. Die Energieeffizienz beim Konsum der Haushalte ändert sich annahmegemäß nicht. Sie ist weitaus schwieriger zu ermitteln. Somit liegt der Wert für die gesamtwirtschaftliche energiesparende Technologie eher am unteren Rand. Grundsätzlich könnten die Effizienzgewinne im Haushaltssektor auch zur Reduktion der gesamtwirtschaftlichen Energienachfrage und somit der Energieintensität beitragen. In den Simulationen wird von weiteren Innovationen, wie neutralem technologischen Fortschritt, abgesehen. Er kann einen Anstieg der Energienachfrage auslösen und somit auch die Nachfrage nach fossiler Energie erhöhen. Die Emissionen würden steigen. Werden die Unternehmen in dem Fall bei der Energieverwendung nicht effizienter, würden weniger Emissionen als im Status-quo-Szenario eingespart. Die ähnliche Studie von Bönke et al. (2023) kommt ebenfalls zu dem Ergebnis, dass zur Erreichung der Emissionsziele eine relativ hohe CO₂-Bepreisung notwendig ist, falls sich der energiesparende technologische Fortschritt wie in der Vergangenheit entwickelt. Vgl.: Umweltbundesamt (2024).