Fundamentale Unsicherheit, Forschung und Vorsorge: Umweltregulation unter ''bewusster Unwissenheit'' und ''negativem Lernen''

• Antragsteller: Professor Dr. Daniel Heyen
• Fachliche Zuordnung: Wirtschaftstheorie ; Wirtschaftspolitik, Angewandte Volkswirtschaftslehre
• Förderung: Förderung von 2016 bis 2018
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 286003652

Umfang und zeitliche Struktur optimaler Klimaschutzmaßnahmen hängen entscheidend ab von unserem Kenntnisstand über das Klimasystem sowie der erwarteten Rate des zukünftigen Wissenszuwachses. Während große Unsicherheiten als Argument für zügige und substantielle Klimamaßnahmen dienen können, liefert die Aussicht auf zeitnahe Unsicherheitsreduktion ein gegenläufiges Argument, da späteres, besser informiertes Handeln die Einsparung irreversibler Mitigationskosten ermöglicht. Eine zusätzliche Komplexität erhält die Regulation des Klimawandels und ähnlich gelagerter Umweltprobleme durch das Wesen der vorhandenen Unsicherheit: Nicht nur ist es kaum möglich präzise Wahrscheinlichkeitsmaße zur Beschreibung des zugrunde liegenden Systems zu finden; der Entscheidungsträger hat zudem oft nicht einmal Kenntnis aller möglichen Eventualitäten. Eine Folge dieser (unbewussten) Unkenntnis ist, dass neue Information vorhandene Unsicherheiten vergrößert oder gar zu einer trügerischen Sicherheit führt, Anomalien die unter dem Begriff ''negatives Lernen'' zusammengefasst sind. Innerhalb der Umweltökonomie kann die normativ orientierte Theorie der Umweltregulation unter Unsicherheit und Lernen auf ein durch Entscheidungstheorie und Bayesianische Lerntheorie wohlfundiertes Instrumentarium zurückgreifen. Dieses Instrumentarium ermöglichte die Entwicklung aussagekräftiger Klimaentscheidungsmodelle unterschiedlichster Komplexität. Was bisherige Modelle jedoch nicht leisten können ist die fundierte und systematische Einbeziehung von Unkenntnis und negativem Lernen. Das vorliegende Forschungsprojekt in theoretischer Umweltökonomik wird den ersten Schritt hin zu solch einer fundierten Analyse machen. Die Vision und gleichzeitig größte Herausforderung des Projekts besteht in der Ergänzung bestehender umweltökonomischer Modelle durch neueste Erkenntnisse der Entscheidungstheorie. Die entscheidungstheoretische Literatur zu ''Unwissenheit'' liefert Methoden zur Beschreibung von Entscheidern die unwissend sind hinsichtlich relevanter Eventualitäten. Ein zentraler Beitrag dieser Literatur ist die Analyse zu welchem Grad ein Entscheider sich des eigenen limitierten Wissens bewusst sein kann. Diese ''bewusste Unwissenheit'' ist eine äußerst passende Beschreibung der typischen umweltregulatorischen Ausgangslage und kann daher bestehende Modelle sinnvoll erweitern. Das erste Arbeitspaket wird die technisch anspruchsvollen und abstrakten entscheidungstheoretischen Konzepte in einen leicht zugänglichen Modellrahmen übersetzen. Basierend auf diesem methodischen Beitrag folgen in weiteren Arbeitspaketen wegweisende Beiträge zur allgemeinen Vorsorgeliteratur, der klimawandelspezifischen Debatte zum optimalen Mitigationsverlauf, sowie den Bedingungen für negatives Lernen. Das abschließende Arbeitspaket wird diese Beiträge zusammenführen zu einem integrierten Klimafolgenabschätzungsmodell zur Analyse von bewusster Unwissenheit und negativem Lernen.

• DFG-Verfahren: Forschungsstipendien
• Internationaler Bezug: Großbritannien
• Gastgeber: Professor Antony Millner, Ph.D.