Sterben eine Milliarde Menschen durch CO2?

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Eine Studie, die in der Zeitschrift „Nature“ veröffentlicht wurde, kommt zu dem Ergebnis, dass die Emission von 4.434 Tonnen Kohlendioxid im Jahr 2020 – das entspricht den Lebenszeitemissionen von 3,5 durchschnittlichen Amerikanern – weltweit einen zusätzlichen Todesfall verursacht, der zwischen 2020 und 2100 erwartet wird.

Der weltweite Ausstoß von Kohlenstoffdioxid nahm seit 1960 kontinuierlich zu und erreichte im Jahr 2022 einen Wert von knapp 37,2 Milliarden Tonnen Kohlenstoffdioxid. (Statista). Das wären durch diesen Jahresausstoß 8 389 715 Tote in den Jahren bis 2100. Die globalen energiebedingten CO₂-Emissionen stiegen im Jahr 2023 um 1,1 % und erreichten mit einem Zuwachs von 410 Millionen Tonnen im Vergleich zu 2022 einen neuen Rekordwert von 37,4 Milliarden Tonnen.

Das wären durch diesen Jahresausstoß 8 434 821 Tote in den Jahren bis 2100. Das heißt, jedes Jahr kommen über acht Millionen Tote dazu. In 125 Jahren sind das über eine Milliarde Tote.

Nicht berücksichtigt ist dabei, dass es zu Kipppunkten kommt oder zu Wendepunkten für die Industrieproduktion und die Nahrungsmittelproduktion, die noch mehr Tote verursachen.

Quelle Nature: https://www.nature.com/articles/s41467-021-24487-w
Nature PDF: https://www.nature.com/articles/s41467-021-24487-w.pdf

Abb. 1: Auswirkungen der Sterblichkeit von Kohlenstoff im Jahr 2020: Zusätzliche Todesfälle pro durchschnittlichen Lebenszeitemissionen eines Bürgers, wenn alles im Jahr 2020 hinzugerechnet wird. Zwei Szenarios: 1. Emissionen weiter wie bisher und 2. optimale Reduktion der Emissionen.

Die Wissenschaftler schreiben: Viele Studien gehen davon aus, dass der Klimawandel zu einer erheblichen Anzahl von Todesfällen führen kann. In integrierten Bewertungsmodellen (IAMs), die die sozialen Kosten von Kohlenstoff (SCC) ermitteln und eine optimale Klimapolitik vorschreiben, sind die Auswirkungen auf die menschliche Sterblichkeit jedoch begrenzt und nicht auf den neuesten Stand der wissenschaftlichen Erkenntnisse gebracht.
Diese Studie erweitert das DICE-2016 IAM um die explizite Einbeziehung temperaturbedingter Mortalitätsauswirkungen, indem eine Klimamortalitätsschadensfunktion abgeschätzt wird. Wir führen eine Metrik ein, die Mortalitätskosten von Kohlenstoff (MCC), die die Anzahl der Todesfälle schätzt, die durch den Ausstoß einer zusätzlichen Tonne CO2 verursacht werden. Im Basisszenario der Emissionen beträgt der MCC für 2020 2,26 × 10 bis 124^{[niedrige bis hohe Schätzung -1,71× 10 bis 6,78 × 10} bis 20124] zusätzliche Todesfälle pro Tonne Emissionen im Jahr 2020.

Dies bedeutet, dass die Emission von 4.434 Tonnen Kohlendioxid im Jahr 2020 – das entspricht den Lebenszeitemissionen von 3,5 durchschnittlichen Amerikanern – weltweit einen zusätzlichen Todesfall verursacht, der zwischen 2020 und 2100 erwartet wird. Durch die Einbeziehung der Sterblichkeitskosten erhöht sich der SCC für 2020 von 37 auf 258 US-Dollar [-69 bis 545 US-Dollar] pro Tonne im Basisemissionsszenario. Wenn die Sterblichkeit berücksichtigt wird ändert eine optimale Klimapolitik eine schrittweisen Emissionsreduzierung ab 2050 bis hin zu einer vollständigen Dekarbonisierung bis 2050, .

Einleitung

Die sozialen Kosten von Kohlenstoff (SCC) sind wohl das wichtigste Konzept in der Ökonomie des Klimawandels¹. Er stellt den marginalen sozialen Schaden dar, der durch den Ausstoß einer Tonne Kohlendioxidäquivalent zu einem bestimmten Zeitpunkt^{entsteht 2}. Nach der gängigen Wirtschaftstheorie stellt er den Preis dar, der auf Kohlendioxid erhoben werden sollte, um die Emissionen entlang des optimalen Emissionspfads auf ein sozial optimales Niveau zu reduzieren³. Der SCC hat die Klimapolitik maßgeblich beeinflusst. Zum Beispiel haben Regulierungen mit Vorteilen von insgesamt über 1 Billion US-Dollar in den Vereinigten Staaten die SCC in ihrer wirtschaftlichen Analyse verwendet¹. Die SCC wird üblicherweise unter Verwendung von klimaökonomischen integrierten Bewertungsmodellen (IAMs) geschätzt, die den Stand der wissenschaftlichen Erkenntnisse für die Politik zusammenfassen^4.5. Klima-Ökonomie-IAMs, die einen SCC erstellen, prognostizieren auch den optimalen Pfad zukünftiger Emissionen, indem sie Klimaschäden mit den Kosten der Emissionsreduzierung vergleichen.

Trotz der theoretischen und politischen Bedeutung des SCC wurde in vielen Kommentaren argumentiert, dass die aktuellen Schätzungen des SCC nach wie vor unzureichend^sind ^{5,6,7,8,9,10,11,12}. Ein wesentlicher Kritikpunkt ist, dass IAMs nicht den neuesten wissenschaftlichen Erkenntnissen über Klimafolgen repräsentieren. Obwohl in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte in der Klimafolgenforschung erzielt wurden, lässt IAM immer noch einen erheblichen Teil der wahrscheinlichen Schäden aus^13,14 . Ein weiterer wichtiger Kritikpunkt ist, dass eine Vielzahl von Klimaschäden – der Anstieg des Meeresspiegels, extreme Wetterbedingungen, die direkten Auswirkungen von Hitze auf die Produktivität, landwirtschaftliche Auswirkungen und vieles mehr – monetarisiert und in einer einzigen Zahl zusammengefasst werden müssen, und der relative Beitrag dieser Schäden ist oft unklar^11,13,15 . Darüber hinaus ist das Ausmaß der Klimaschäden empfindlich gegenüber subjektiven Entscheidungen über die Monetarisierung von nicht-marktwirtschaftlichen Schäden und, da die Schäden über lange Zeiträume auftreten, der Abzinsungssatz, bei dem zukünftige Schäden in den Barwert umgerechnet werden,^5,10,11,15 ^.

Eine Quelle für Klimaschäden, die nicht an die neuesten wissenschaftlichen Erkenntnisse der IAMs angepasst wurden, sind die Auswirkungen des Klimawandels auf die menschliche Sterblichkeit. In einem Bericht der National Academy of Sciences aus dem Jahr 2017 wurde die Sterblichkeit ausdrücklich als Schadensquelle genannt, die sofort in IAMs 5 aktualisiert werden könnte. Eine große Menge an Literatur deutet darauf hin, dass der Klimawandel wahrscheinlich einen signifikanten Einfluss auf die temperaturbedingte Sterblichkeit haben wird^{16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,}^{30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47}^,^{48,49,50,51,52,53,54,55,56}. Ein Lancet-Bericht kam zu dem Schluss, dass „der Klimawandel die größte globale Gesundheitsbedrohung des 21. Jahrhunderts ist“¹⁶. Dennoch halten sich die Schäden durch die Klimasterblichkeit in den am weitesten verbreiteten IAMs derzeit in Grenzen. Im FUND machen die Todeskosten ~3 % des Gesamtschadens aus¹³. In der DICE-2016 werden die Auswirkungen auf die Sterblichkeit nicht auf den neuesten Stand der wissenschaftlichen Erkenntnisse gebracht, und weniger als 5% der Schäden stammen aus der Sterblichkeit (siehe „Methoden“ und ergänzende Materialien für Details).

In dieser Studie erstellen wir eine Erweiterung von DICE-2016 mit dem Namen DICE-EMR (Dynamic Integrated Climate-Economy Model with an Endogenous Mortality Response). Wir konstruieren eine zusätzliche Reduktionsform-Mortalitätsschadensfunktion, die den Effekt des Klimawandels auf die Mortalitätsrate projiziert, indem wir Schätzungen aus Studien verwenden, die aus einer interdisziplinären systematischen Forschungssynthese der wissenschaftlichen Literatur ausgewählt wurden (siehe Abschnitt „Methoden“ für Details). Wir verwenden DICE-EMR, um eine neue Metrik zu erstellen, die einige der Einschränkungen der SCC umgeht: die Mortalitätskosten von Kohlenstoff (MCC). Der MCC 2020 ist die Anzahl der erwarteten temperaturbedingten Übersterblichkeit weltweit von 2020 bis 2100, die durch den Ausstoß einer zusätzlichen Tonne Kohlendioxidäquivalent-Emissionen im Jahr 2020 verursacht wurden. Wir stellen fest, dass im DICE-Basisszenario, das zu einer Erwärmung von 4,1 °C gegenüber den vorindustriellen Temperaturen bis 2100 führt, der MCC 2020 in der zentralen Schätzung 2,26 × 10-4 Leben pro Tonne beträgt, was bedeutet, dass die Hinzufügung von 4.434 Tonnen Kohlendioxid im Jahr 2020 – was den Lebenszeitemissionen von 3,5 durchschnittlichen Amerikanern entspricht – weltweit einen zusätzlichen Todesfall verursacht, der zwischen 2020 und 2100 erwartet wird. Außerdem aktualisieren wir die SCC und die optimale Klimapolitik aus der DICE-2016 in DICE-EMR. Nach Einbeziehung der Sterblichkeitskosten in DICE-EMR erhöht sich der SCC für 2020 um mehr als das Siebenfache auf 258 US-Dollar pro Tonne in der zentralen Schätzung des Basisemissionsszenarios, und optimale klimapolitische Änderungen von schrittweisen Emissionsreduktionen ab 2050 bis hin zu einer vollständigen Dekarbonisierung bis 2050.

Ergebnis:

Der MCC

Der MCC 2020 ist die Anzahl der erwarteten temperaturbedingten Übersterblichkeit weltweit von 2020 bis 2100, die durch den Ausstoß einer zusätzlichen Tonne Kohlendioxidäquivalent-Emissionen im Jahr 2020 verursacht wurden (für technische Details siehe Abschnitt „Methoden“). Übersterblichkeit sind Todesfälle, die auf den Klimawandel zurückzuführen sind und im Vergleich zu einem kontrafaktischen Szenario, in dem die Grenzemission nicht aufgetreten ist, vorzeitig eintreten. Um eine weitere Aufklärung über den Mortalitätseffekt marginaler Emissionen im Zeitverlauf zu ermöglichen, kann der MCC über Jahre hinweg disaggregiert werden, eine Übung, die wir im Abschnitt „Diskussion“ durchführen. Der SCC ähnelt dem MCC insofern, als beide Metriken den Schaden durch einen marginalen Anstieg der Emissionen in einem bestimmten Jahr quantifizieren. Die Hauptunterschiede zwischen dem SCC und dem MCC bestehen darin: (1) Der SCC soll alle marktwirtschaftlichen und nicht marktbezogenen Schäden aus marginalen Emissionen umfassen, während der MCC nur die Auswirkungen der marginalen Emissionen auf die übermäßigen Todesfälle misst; (2) die SCC monetarisiert alle Klimaschäden in einem einzigen konsumäquivalenten Wert, während die MCC die Schäden nicht monetarisiert, weil sie in Einheiten der überzähligen Todesfälle angegeben sind; und (3) die SCC wandelt zukünftige Schäden durch Diskontierung in den Barwert um, während die MCC einfach die Anzahl der überzähligen Todesfälle von 2020 bis 2100 ist. Die Abwertung und Bewertung von Menschenleben ist ein komplexes und kontroverses Thema. Der MCC liefert ein Maß für die Sterblichkeitsschäden durch marginale Emissionen, ohne Menschenleben zu diskontieren oder zu bewerten. Aus diesen Gründen ist der MCC im Vergleich zum SCC eine einfachere und transparentere Schätzung des marginalen Effekts von Kohlenstoffemissionen.

Wie die SCC ist auch die MCC nützlich, um die sozialen Auswirkungen neuer marginaler Tätigkeiten oder Projekte, die Treibhausgasemissionen verursachen, oder äquivalent den Nutzen des Verzichts auf diese Tätigkeiten zu bestimmen. In der zentralen Schätzung stellen wir fest, dass der MCC 2020 2,26 × 10-4 Leben pro Tonne beträgt, wie in Tabelle 1 gezeigt, wobei die niedrige (<10. Perzentil) bis hohe (>90. Perzentil) Schätzung von -1,71 × 10-4 bis 6,78 × 10-4 reicht (siehe Abschnitt „Methoden“ für weitere Details zur Unsicherheit in der Mortalitätsschätzung). Dies impliziert, dass die Reduzierung der (steigenden) Emissionen um 1 Million Tonnen Kohlendioxid im Jahr 2020 226 Menschenleben rettet (226 zusätzliche Todesfälle verursacht), wenn es von 2020 bis 2100 im Basisemissionsszenario erwartet wird. Eine Million Tonnen entspricht in etwa den durchschnittlichen jährlichen Emissionen von 35 Verkehrsflugzeugen, 216.000 Personenkraftwagen und 115.000 Haushalten in den Vereinigten Staaten. Der MCC impliziert, dass die Entfernung (Hinzufügung) der Kohlendioxidemissionen eines durchschnittlichen Kohlekraftwerks in den Vereinigten Staaten im Jahr 2020 in Erwartung von 2020 bis 2100 904 Leben rettet (904 zusätzliche Todesfälle verursacht) (Refs. ^57,58 ).

Tabelle 1: Mortalitätskosten von Kohlenstoff (MCC) für 2020.

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Unsere zentrale Schätzung 2020 MCC impliziert auch, dass die Reduzierung (Hinzufügung) von 4.434 Tonnen Kohlendioxid im Jahr 2020 weltweit zwischen 2020 und 2100 ein Leben rettet (verursacht einen zusätzlichen Todesfall). Insgesamt entsprechen 4.434 Tonnen den lebenslangen Emissionen von 3,5 durchschnittlichen Amerikanern, 146,2 Nigerianern und 12,8 durchschnittlichen Weltmenschen. Abbildung 1A zeigt den Kehrwert dieser Zahlen auf Länderebene: die durchschnittliche Anzahl der geretteten Menschenleben (übermäßige Todesfälle), die durch die Verringerung (steigender) Emissionen im Jahr 2020 um die metrische Tonnage gerettet wurden, die den Lebenszeitemissionen eines durchschnittlichen Bürgers entspricht. Wie die Abbildung zeigt, stellen wir fest, dass die Hinzufügung (Reduzierung) von 1.276 Tonnen Kohlendioxid im Jahr 2020 – was den lebenslangen Emissionen eines durchschnittlichen Amerikaners entspricht – zwischen 2020 und 2100 voraussichtlich 0,29 zusätzliche Todesfälle verursacht (reduziert). Die Hinzufügung (Reduzierung) von 127 Tonnen Kohlendioxid im Jahr 2020 – das entspricht den Lebenszeitemissionen eines durchschnittlichen Inders – führt (reduziert) zwischen 2020 und 2100 voraussichtlich 0,03 zusätzliche Todesfälle. Die Hinzufügung (Reduzierung) von 347 Tonnen Kohlendioxid im Jahr 2020 – das entspricht den lebenslangen Emissionen eines durchschnittlichen Menschen auf der Welt – führt (reduziert) zwischen 2020 und 2100 voraussichtlich 0,08 zusätzliche Todesfälle.

Abb. 1: Auswirkungen der Sterblichkeitskosten von Kohlenstoff im Jahr 2020.

Übrige Todesfälle pro durchschnittliche Lebenszeitemissionen eines Bürgers, wenn alles im Jahr 2020 hinzugerechnet werden.

Die durchschnittlichen Lebenszeitemissionen werden berechnet als die pro Kopf produzierten Kohlendioxidemissionen von 2017 multipliziert mit der Lebenserwartung bei der Geburt im Jahr 2017. Die Fehlerbalken zeigen die niedrigen (<10. Perzentil) und hohen (>90. Perzentil) Mortalitätsschätzungen an (weitere Informationen zur Unsicherheit finden Sie im Abschnitt „Methoden“). A : Der MCC für 2020 im Basisemissionsszenario beträgt 2,26 × 10 bis 4 zusätzliche Todesfälle pro Tonne Emissionen von 2020 in der zentralen Schätzung. Dies bedeutet, dass die Lebenszeitemissionen eines durchschnittlichen Amerikaners (1.276 Tonnen) 0,29 zusätzliche Todesfälle verursachen, wenn alle im Jahr 2020 addiert werden, die Lebenszeitemissionen eines durchschnittlichen Inders (127 Tonnen) 0,03 zusätzliche Todesfälle verursachen, wenn alle im Jahr 2020 hinzugefügt werden, und die Lebenszeitemissionen einer durchschnittlichen Person auf der Welt (347 Tonnen) 0,08 zusätzliche Todesfälle verursachen, wenn alle im Jahr 2020 addiert werden. B Der MCC für 2020 im optimalen Emissionsszenario beträgt 1,07 × 10-4 zusätzliche Todesfälle pro Tonne Emissionen von 2020 in der zentralen Schätzung. Dies bedeutet, dass die Lebenszeitemissionen eines durchschnittlichen Amerikaners (1.276 Tonnen) 0,15 zusätzliche Todesfälle verursachen, wenn alle im Jahr 2020 addiert werden, die Lebenszeitemissionen eines durchschnittlichen Inders (127 Tonnen) 0,01 zusätzliche Todesfälle verursachen, wenn alle im Jahr 2020 hinzugefügt werden, und die Lebenszeitemissionen einer durchschnittlichen Person auf der Welt (347 Tonnen) 0,04 zusätzliche Todesfälle verursachen, wenn alle im Jahr 2020 addiert werden.

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Der SCC und eine optimale Klimapolitik

Obwohl der MCC eine nützliche und transparentere Metrik für die Bestimmung der Sterblichkeitsfolgen von Grenzemissionsentscheidungen ist, ist er für die Kosten-Nutzen-Analyse und die Bestimmung des optimalen Preises für Kohlenstoff immer noch notwendig. Neben dem MCC verwenden wir auch DICE-EMR, um den SCC sowie die optimale Klimapolitik abzuschätzen. Die SCC in DICE-EMR umfasst zwei Quellen von Klimaschäden: (1) Klimaschäden an der Wirtschaftsleistung aus der ursprünglichen DICE-Klima-Ökonomie-Schadensfunktion, die wir beibehalten, und (2) die konsumäquivalenten Wohlfahrtsverluste durch die Mortalitätsfolgen des Klimawandels (siehe Abschnitt „Methoden“ für Details). Neben der Hinzufügung der Mortalitätsschadensfunktion und der Einbeziehung der nachfolgenden Wohlfahrtsverluste und Rückkopplungen übernimmt DICE-EMR alle anderen Strukturen, Gleichungen und Basisparameter, einschließlich der Abzinsungssätze, die ursprüngliche klimaökonomische Schadensfunktion und das Basisemissionsszenario des DICE-2016-Modells, um den Effekt der Berücksichtigung der temperaturbedingten Mortalität in DICE zu isolieren. Überzählige Todesfälle müssen nicht monetarisiert und abgezinst werden, um den MCC zu schätzen, aber sie müssen monetarisiert und abgezinst werden, um den SCC und die optimalen Emissionspfade zu schätzen. Zu diesem Zweck kalibrieren wir den konsumäquivalenten Wohlfahrtsverlust durch höhere Mortalität in einem repräsentativen allgemeinen Gleichgewichtsmodell mit endogener Mortalität (siehe Abschnitt „Methoden“ für Details).

Da temperaturbezogene Mortalitätsprojektionen bei den globalen Durchschnittstemperaturen stark konvex sind, d.h. die Sterblichkeit steigt mit zunehmender Rate der globalen Durchschnittstemperatur (siehe Abschnitt „Diskussion“), haben Gesellschaften einen starken Anreiz, Szenarien zu vermeiden, in denen die globalen Durchschnittstemperaturen besonders schädlich sind. Dies führt zu einem großen Unterschied in der optimalen Klimapolitik in DICE-EMR im Vergleich zu DICE-2016 (siehe Abb. 2). Eine optimale Klimapolitik im DICE-2016 beinhaltet ein Emissionsplateau und dann schrittweise Reduktionen ab 2050. Daraus ergibt sich eine Erwärmung von 3,5 °C bis zum Jahr 2100. Wir stellen fest, dass eine optimale Klimapolitik in DICE-EMR jedoch große unmittelbare Emissionsreduktionen und eine vollständige Dekarbonisierung bis 2050 beinhaltet. Daraus ergibt sich eine Erwärmung von 2,4 °C bis 2100.

Abb. 2: Optimale Klimapolitik.

Integrierte Bewertungsmodelle (IAMs) bewerten die Kosten für die Reduzierung von Emissionen und die Schäden durch den Klimawandel in einem dynamischen allgemeinen Gleichgewichtsmodell, das gekoppelte Wechselwirkungen zwischen Wirtschaft und Klima umfasst. Sie können normativ verwendet werden, um eine optimale Klimapolitik zu bestimmen. Sie tun dies, indem sie eine optimale Steuerung verwenden, um einen Pfad der Emissionspfade zu bestimmen, der den Kapitalwert des sozialen Wohlergehens optimiert. Eine optimale Klimapolitik in DICE-2016 beinhaltet eine schrittweise Emissionsreduzierung ab 2050, während eine optimale Klimapolitik in DICE-EMR sofortige Emissionsreduktionen und eine vollständige Dekarbonisierung bis 2050 beinhaltet. B Die optimale Klimapolitik in DICE-2016 führt zu einer Erwärmung von 3,5 °C bis 2100, während die optimale Klimapolitik in DICE-EMR zu einer Erwärmung von 2,4 °C bis 2100 führt.

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Wenn die Welt den optimalen Emissionspfad in DICE-EMR wählt und die globalen Durchschnittstemperaturen auf 2,4 °C begrenzt, vermeiden wir weitgehend die Temperaturen, bei denen marginale Temperaturanstiege infolge einer marginalen Emission heute am schädlichsten sind. Daher sind der SCC und der MCC sehr sensibel für die zukünftige Klimapolitik. Auf dem optimalen Emissionspfad sinkt der SCC für 2020 um 39 % von 258 $ im Basisemissionsszenario auf 158 $ pro Tonne (siehe Tabelle 2) und der MCC für 2020 sinkt um 53 % von 2,26 × 10 bis 4 Leben pro Tonne im Basisemissionsszenario auf 1,07 × 10 bis 4 Leben pro Tonne (siehe Tabelle 1). Dies impliziert, dass im Rahmen der optimalen Klimapolitik von DICE-EMR die Zugabe (Reduzierung) von 9.318 Tonnen Kohlendioxid – was den Lebenszeitemissionen von 7,3 durchschnittlichen Amerikanern entspricht – zwischen 2020 und 2100 weltweit einen zusätzlichen Todesfall verursacht (reduziert). Es impliziert auch, dass die Hinzufügung (Reduzierung) von 1.276 Tonnen Kohlendioxid im Jahr 2020 – was den Lebenszeitemissionen eines durchschnittlichen Amerikaners entspricht – zwischen 2020 und 2100 0,14 zusätzliche Todesfälle verursacht (reduziert) (siehe Abb. 1B).

Tabelle 2: Soziale Kosten von Kohlenstoff (SCC) von 2020.

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Zusätzlich zu den marginalen Effekten stellen wir fest, dass die Verfolgung des optimalen DICE-EMR-Emissionspfads insgesamt über das 21. Jahrhundert hinweg signifikante Vorteile bei der Sterblichkeit hat. Die Verfolgung des optimalen DICE-EMR-Emissionspfads rettet im Laufe des 21. Jahrhunderts voraussichtlich 74 Millionen Menschenleben (siehe Abb. 3), da die Zahl der temperaturbedingten Übersterblichkeit von 83 Millionen im DICE-Basisemissionsszenario auf 9 Millionen im DICE-EMR-Szenario für optimale Emissionen sinkt.

Abb. 3: Kumulative Anzahl der überzähligen Todesfälle durch den Klimawandel in DICE-EMR.

Das DICE-Basisszenario für Emissionen führt in der zentralen Schätzung zu kumulierten Übersterblichkeiten von 83 Millionen bis zum Jahr 2100. Vierundsiebzig Millionen dieser Todesfälle können vermieden werden, wenn man den optimalen DICE-EMR-Emissionspfad verfolgt, der zu einer Erwärmung von 2,4 °C und neun Millionen Todesfällen bis zum Ende des Jahrhunderts führt. Der rot schattierte Bereich zeigt die Spanne zwischen den hohen (>90. Perzentil) und niedrigen (<10. Perzentil) Projektionen für die Übersterblichkeit im DICE-Basisemissionsszenario. Der blau schattierte Bereich zeigt die Spanne zwischen hohen und niedrigen Projektionen für überzählige Todesfälle auf dem optimalen DICE-EMR-Emissionspfad.

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Diskussion

In diesem Artikel haben wir eine Metrik eingeführt: den MCC. Diese Metrik ist nützlich für die Berechnung der marginalen Mortalitätseffekte von Emissionen. Wir haben gezeigt, dass im DICE-Basisemissionsszenario, das zu einer Erwärmung von 4,1 °C bis 2100 führt, die zentrale Schätzung MCC signifikant ist. Dies impliziert, dass die Hinzufügung von 4.434 Tonnen Kohlendioxid im Jahr 2020 – was den durchschnittlichen Lebenszeitemissionen von 12,8 durchschnittlichen Weltmenschen oder 3,5 Amerikanern entspricht – weltweit einen zusätzlichen Todesfall verursacht, der zwischen 2020 und 2100 erwartet wird.

Insgesamt stellen wir fest, dass es in der zentralen Schätzung des DICE-Basisemissionsszenarios zwischen 2020 und 2100 83 Millionen projizierte kumulative Übersterblichkeit gibt. Bis zum Ende des Jahrhunderts würde der Klimawandel mit den prognostizierten 4,6 Millionen zusätzlichen jährlichen Todesfällen den 6. Platz auf der globalen Risikoliste der Risikofaktoren für die Krankheitslast 2017 vor der Luftverschmutzung im Freien (3,4 Millionen jährliche Übersterblichkeit) und knapp unter Fettleibigkeit (4,7 Millionen jährliche Übersterblichkeit)^bringen59,60 .

Dieser große marginale Effekt mag im Vergleich zu dem relativ bescheideneren aggregierten Effekt, der in Abb. 4A. Allein die Betrachtung des Gesamteffekts täuscht jedoch über die erheblichen Auswirkungen hinweg, die Entscheidungen über marginale Emissionen heute auf die Sterblichkeit im 21. Jahrhundert haben. Entscheidend für die Auswirkungen der Grenzemissionen ist nicht die aggregierte Anzahl der Todesfälle, sondern die erste Ableitung der Sterblichkeitsschadenskurve, d. h. wie viele zusätzliche Todesfälle aus einem inkrementellen Temperaturanstieg resultieren, der aus einem inkrementellen Anstieg der Emissionen im Jahr 2020 resultiert. Abbildung 4A zeigt, dass temperaturbezogene Mortalitätsprojektionen bei globalen Durchschnittstemperaturen stark konvex sind, d.h. die Sterblichkeit steigt mit zunehmender Rate der globalen Durchschnittstemperatur. Wenn die globalen Durchschnittstemperaturen 2 °C überschreiten, ist die erste Ableitung ziemlich steil und wird mit zunehmender Erwärmung der Welt immer stärker. Das ist es, was den bedeutenden MCC ausmacht. Darüber hinaus gibt dies den Gesellschaften einen starken Anreiz, Szenarien zu vermeiden, in denen die globalen Durchschnittstemperaturen besonders schädlich sind. So stellen wir fest, dass eine optimale Klimapolitik in DICE-EMR zu einer Erwärmung von 2,4 °C bis 2100 führt, verglichen mit einer Erwärmung von 3,5 °C in der optimalen Klimapolitik von DICE-2016. Es ist wichtig zu beachten, dass in der neueren Literatur weitere Mängel des DICE-Modells festgestellt wurden, darunter andere Probleme mit der klimawirtschaftlichen Schadensfunktion und dem Klimamodul^61,62. Neben der Hinzufügung der Auswirkungen des Klimawandels auf die Sterblichkeit und der daraus resultierenden Rückkopplungen nimmt DICE-EMR den Rest des DICE-Modells als gegeben an, ohne andere Faktoren zu aktualisieren. Daher sollte diese optimale Klimapolitik nicht als endgültige optimale Politik interpretiert werden, sondern als eine Aktualisierung der DICE-optimalen Politik, die die Auswirkungen des Klimawandels auf die menschliche Sterblichkeit berücksichtigt.

In beiden Diagrammen stellen die obere und die niedrige Linie die Unsicherheit mit hohen (>90. Perzentil) und niedrigen (<10. Perzentil) Schätzungen dar. Unter 2 °C liegt die prognostizierte jährliche Übersterblichkeit durch den Klimawandel relativ konstant bei etwa 100.000 pro Jahr in der zentralen Schätzung. Oberhalb von 2 °C steigt die prognostizierte jährliche Übersterblichkeit durch den Klimawandel mit zunehmender Geschwindigkeit der globalen Durchschnittstemperaturen auf über vier Millionen zusätzliche Todesfälle bei 4 °C. Dies impliziert, dass die Zahl der übermäßigen Todesfälle durch einen marginalen Temperaturanstieg (die erste Ableitung – dargestellt durch die roten Tangentenlinien in der Grafik bei 2 und 4 °C) zunächst relativ gering ist, aber mit steigenden Temperaturen erheblich zunimmt. B Da ein erheblicher Teil der Kohlendioxidemissionen noch Jahrhunderte nach ihrer Emission in der Atmosphäre verbleibt, erhöht die Addition von einer Million Tonnen Kohlendioxidäquivalent-Emissionen im Jahr 2020 die globalen Durchschnittstemperaturen bis zum Jahr 2100 geringfügig. Das Ausmaß der zusätzlichen Todesfälle durch marginale Emissionen im Jahr 2020, die in Panel B dargestellt werden, wird durch die Steilheit der Mortalitätsreaktionskurve in Panel A bestimmt, die mit steigenden Temperaturen immer steiler wird. In den 5 Jahren zwischen 2046 und 2050 (wenn die globalen Durchschnittstemperaturen 2,0 °C über dem vorindustriellen Emissionsszenario liegen) ist die Mortalitätsreaktionskurve vergleichsweise flach, und es wird prognostiziert, dass eine Million Tonnen Kohlendioxidäquivalente im Jahr 2020 in diesem Zeitraum fünf zusätzliche Todesfälle verursachen werden. In den 5 Jahren zwischen 2096 und 2100 (in denen die globalen Durchschnittstemperaturen 4,0 °C über dem vorindustriellen Emissionsszenario liegen) ist die Sterblichkeitsreaktionskurve vergleichsweise steil, und diese marginalen Emissionen von 2020 werden in diesem Zeitraum voraussichtlich 40 zusätzliche Todesfälle verursachen. Insgesamt wird prognostiziert, dass eine Million Tonnen zusätzliche Kohlendioxidäquivalent-Emissionen im Jahr 2020 in den 80 Jahren zwischen 2020 und 2100 im Basisemissionsszenario 226 zusätzliche Todesfälle verursachen werden. Diese konzentrieren sich auf das Ende des Jahrhunderts, wenn die globalen Durchschnittstemperaturen am höchsten und marginale Temperaturänderungen am schädlichsten sind.

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Aus der Perspektive der Politik ist der Effekt der marginalen Emissionen wichtiger als der aggregierte Effekt, der sich aus der gesamten globalen Wirtschaftstätigkeit insgesamt über die Zeit ergibt^63,64,65,66 ^. In dieser Studie wurden zwei Maße für die Wirkung von Grenzemissionen vorgestellt und quantifiziert: (1) die MCC, die die Wirkung der Grenzemissionen auf die überzählige Zahl der Todesfälle darstellt, und (2) die SCC, die die vollständigen monetarisierten Schäden aus Grenzemissionen darstellt. Während die DICE-EMR marginale Auswirkungen in Form des SCC und des MCC schätzt, kann sie auch verwendet werden, um die Auswirkungen politischer Änderungen zu bewerten, die nicht marginal sind, wie z. B. die Anzahl der geretteten Menschenleben, wenn die Länder unterschiedliche Emissionsziele verfolgen.

Unabhängig von der Politik können das MCC und das SCC nützlich sein, um die Entscheidungsfindung von Einzelpersonen, Haushalten, Unternehmen, Wohltätigkeitsorganisationen und anderen Organisationen bei der Bestimmung der sozialen Auswirkungen der durch ihre Aktivitäten verursachten Emissionen zu informieren. Die Emissionsbeiträge dieser Gruppen sind im Vergleich zu den Gesamtemissionen der Weltwirtschaft von der industriellen Revolution bis zum 21. Jahrhundert in der Regel marginal. Daher sollten die sozialen Auswirkungen von Änderungen ihrer Tätigkeiten, die die Emissionen entweder verringern oder erhöhen, anhand von Schätzungen der marginalen Auswirkungen quantifiziert werden, d. h. der SCC und der MCC. Da der MCC im DICE-Basisszenario 2,26 × 10-4 zusätzlichen Todesfällen pro Tonne Emissionen im Jahr 2020 beträgt, bedeutet dies, dass, wenn ein Unternehmen seine Kohlendioxidemissionen im Jahr 2020 um eine Million Tonnen reduziert (was in etwa den durchschnittlichen jährlichen Emissionen von 35 Verkehrsflugzeugen, 216.000 Personenkraftwagen, 115.000 Haushalten und 0,26 Kohlekraftwerken in den Vereinigten Staaten^{entspricht 57}^,⁵⁸), wird dies im Laufe des 21. Jahrhunderts voraussichtlich 226 Menschenleben retten. Da der SCC 258 US-Dollar pro Tonne Emissionen im Jahr 2020 beträgt, bedeutet dies, dass die Reduzierung derselben eine Million Tonnen die Klimaschäden um 258 Millionen US-Dollar im monetarisierten Kapitalwert reduziert. Sowohl der SCC als auch der MCC können für Einzelpersonen und Gruppen nützlich sein, die die sozialen Auswirkungen ihrer Entscheidungen abschätzen möchten, die sich auf Emissionen auswirken, wie z. B. Entscheidungen in Bezug auf Transport, Energieerzeugung, Ernährung und Energieeffizienz.

Der SCC ist zwar eine entscheidende Kennzahl für die Klimapolitik, verlangt aber, dass alle Klimaschäden bewertet und diskontiert werden. Um dies zu erreichen, müssen Modellierer subjektive ethische Entscheidungen darüber treffen, wie sie nicht marktwirtschaftliche Schäden bewerten und wie das Wohlergehen künftiger Generationen im Vergleich zu heutigen Generationen diskontiert werden kann. Meinungsverschiedenheiten darüber, wie diese Probleme angegangen werden sollen, können zu erheblich unterschiedlichen Schätzungen für den SCC führen, selbst wenn die Prognosen der klimatischen und sozioökonomischen Folgen des Klimawandels ähnlich sind^67,68 . Eine kürzlich durchgeführte Studie hat gezeigt, dass diese Meinungsverschiedenheiten so unlösbar sind, dass der SCC bei der Information über die CO2-Preise nur einen begrenzten Wert hat⁶⁹. Mit den derzeitigen Techniken wird die Bedeutung dieser ethischen Entscheidungen für die Ergebnisse oft verschleiert, da der SCC neben ethischen Annahmen auch den Nettoeffekt aller klimatischen und sozioökonomischen Projektionen darstellt. Aus diesem Grund schlagen wir vor, dass die beste Praxis darin bestehen sollte, Schätzungen der nicht marktüblichen Auswirkungen von Emissionen in ursprünglichen Einheiten ohne Monetarisierung oder Diskontierung zusätzlich zu den SCC bereitzustellen. Diese Best Practice sorgt für mehr Transparenz in den Ergebnissen und ermöglicht es den Nutzern, ihre eigenen Annahmen darüber zu treffen, wie die nicht-marktwirtschaftlichen Auswirkungen des Klimawandels bewertet und diskontiert werden können. Im Falle der Mortalität ist diese Schätzung der MCC.

Es ist wichtig zu beachten, dass diese Studie mehrere wichtige Einschränkungen aufweist. Erstens gibt es nach wie vor erhebliche Unsicherheiten in Bezug auf Klimamortalitätsprojektionen, und die primären Spezifikationsergebnisse basieren auf zentralen Schätzungen in diesen Projektionen. Zweitens stellt die Mortalitätsschadensfunktion nur die temperaturbedingte Mortalität dar; Potenziell wichtige Klima-Mortalitätspfade wie die Auswirkungen des Klimawandels auf Infektionskrankheiten, Bürgerkriege und zwischenstaatliche Kriege, Nahrungsmittelversorgung und Überschwemmungen werden nicht berücksichtigt, da in der wissenschaftlichen Literatur nur begrenzte Projektionen für diese Pfade verfügbar sind, die unseren idealisierten Kriterien ausreichend entsprechen. Drittens sind dabei die wahrscheinlichen Nebeneffekte strengerer Klimapolitiken für die Sterblichkeit, wie z. B. die Verringerung der Feinstaubbelastung, nicht berücksichtigt. In zukünftigen Arbeiten könnte DICE-EMR mit IAMs kombiniert werden, die die Co-Benefits einer strengeren Klimapolitik für die Sterblichkeit⁷⁰ quantifizieren, um den Nettoeffekt der Klimapolitik auf die Sterblichkeit vollständig zu quantifizieren. Viertens: Obwohl die Funktion des Mortalitätsschadens die Auswirkungen der defensiven Anpassung auf die Verringerung der Auswirkungen des Klimawandels auf die Sterblichkeit berücksichtigt, sind diese Anpassungen wahrscheinlich kostspielig, und DICE-EMR modelliert die Kosten dieser Anpassungen nicht direkt. Die Kosten einiger Anpassungen, wie z. B. höhere Ausgaben für Klimaanlagen, sind grundsätzlich in der ursprünglichen DICE-2016-Funktion für klimawirtschaftliche Schäden enthalten, obwohl die Überprüfung des Hofes zu dem Schluss kommt, dass die Kosten wahrscheinlich zu niedrig angesetzt sind (siehe Ergänzende Materialien). Während zukünftige Forschung, die die Unsicherheit in Bezug auf temperaturbezogene Mortalitätsprojektionen verringert, unsere MCC- und SCC-Ergebnisse erhöhen oder verringern kann, tragen die zweite und dritte Einschränkung wahrscheinlich dazu bei, die MCC und SCC zu unterschätzen, und die vierte Einschränkung trägt wahrscheinlich dazu bei, die SCC zu unterschätzen (da sie nur die SCC und nicht die MCC betreffen würde). Wenn diese Einschränkungen berücksichtigt würden, würden sie wahrscheinlich die zentralen Schätzungen des SCC weiter erhöhen und zu einer stringenteren optimalen Klimapolitik führen.

Methodik

Integration der Mortalität in die integrierte Bewertung

Eine allgemeine Zusammenfassung des DICE-2016-Modells ist in Abb. 5A. Diese Abbildung zeigt, dass DICE-2016 drei Hauptsysteme hat: Wirtschaft, Wohlfahrt und Klima. Es handelt sich um ein globales Modell, da es das Bruttoweltprodukt modelliert und die globalen Durchschnittstemperaturen berechnet. Ohne das Klimasystem ist das DICE-Modell im Wesentlichen das neoklassische makroökonomische Standardmodell von Ramsey-Cass-Koopmans für langfristiges Wirtschaftswachstum^71,72. Die Innovation von William Nordhaus bei der Erstellung des ursprünglichen DICE-Modells bestand darin, makroökonomische und Klimamodelle in ein einziges Modell zu integrieren, indem er die Produktion von Treibhausgasemissionen in der Wirtschaft, die Auswirkungen dieser Emissionen auf die globalen Durchschnittstemperaturen und die Rückkopplung höherer Temperaturen auf die Wirtschaft durch die klimaökonomische Schadensfunktion modellierte. DICE-2016 ist nützlich für die Klimapolitik, indem es die SCC und einen optimalen Emissionspfad bestimmt, der den Nettogegenwartswert des sozialen Wohlergehens maximiert.

Abb. 5: Eine Zusammenfassung der integrierten Bewertungsmodelle (IAMs) DICE-2016 und DICE-EMR.

Endogene Komponenten (durch das Modell bestimmt) sind fett gedruckt. Exogene Komponenten (Eingaben in das Modell) sind nicht fett. A ist eine Zusammenfassung des Modells DICE-2016. In diesem Modell beeinflusst die Wirtschaft das Klima durch Emissionen und das Klima beeinflusst die Gesellschaft nur durch die Schadensfunktion, die das BIP reduziert. Unsere Überprüfung von⁸– der Übersichtsstudie, die die DICE-2016-Schadensfunktion konstruiert – kommt zu dem Schluss, dass die Mortalitätskosten <5 % der Schäden in der Schadensfunktion ausmachen. B ist eine Zusammenfassung des DICE-EMR-Modells. DICE-EMR nimmt den Rest von DICE-2016 als gegeben und fügt ein viertes System hinzu: Demographie. Das Klima beeinflusst die Mortalitätsrate über die Mortalitätsschadensfunktion, die durch eine systematische Forschungssynthese der wissenschaftlichen Literatur geschätzt wird. Dies verringert direkt die Wohlfahrt aufgrund der Wohlfahrtskosten dieser zusätzlichen Todesfälle, und dieser Effekt wird auf Schätzungen für den Wert eines statistischen Lebensjahres kalibriert.

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Um das Bevölkerungsbrutto des Klima-Mortalitätseffekts in DICE-EMR zu bestimmen, verwenden wir Daten aus den UN World Population Prospects 2019, die die Sterblichkeits- und Fruchtbarkeitsraten von 2020 bis 2095 projizieren (Ref. ⁷³). Die Bevölkerung vor dem Klima-Mortalitätseffekt akkumuliert sich nach folgender Differenzengleichung:

$$\begin{array}{c}{L}_{t+1}={L}_{t}+{b}_{t}{L}_{t}-{d}_{t}{L}_{t}={L}_{t}(1+{b}_{t}-{d}_{t})\end{array}$$

(1)

wobei ${L}_{t}$ die Bevölkerung in der Periode t, ${b}_{t}$ die Fruchtbarkeitsrate und ${d}_{t}$ die Sterblichkeitsrate ist. Vor der Berücksichtigung des Klimamortalitätseffekts werden ${b}_{t}$ und ${d}_{t}$ durch die Zahlen des UN-Berichts von 2019 bestimmt, der die Projektionen weitgehend auf vergangenen Trends basiert, die die wahrscheinlichen zukünftigen Auswirkungen des Klimawandels auf die Sterblichkeit nicht berücksichtigen (siehe Zusatzmaterialien für weitere Einzelheiten zur UN-Methodik und zu den Projektionen).

Dann beziehen wir die aus der unten beschriebenen systematischen Forschungssynthese geschätzte Mortalitätsschadensfunktion ${{\delta }}({{{T}}}_{{{t}}})$ ein, so dass die Bevölkerung nun nach der folgenden Differenzengleichung abzüglich der Klimaauswirkungen berechnet wird:

$$\begin{array}{c}{L}_{t+1}({T}_{t})={L}_{t}({T}_{t})\{1+{b}_{t}-{d}_{t}[1+\delta ({T}_{t})]\}\end{array}$$

(2)

Nun, die globale Bevölkerungszahl ${L}_{t}$ ist eine Funktion der globalen Durchschnittstemperatur, ${T}_{t}$, durch ihren Einfluss auf die Funktion des Mortalitätsschadens.

Auswirkungen auf die Sterblichkeit im DICE-2016

In der DICE-2016 wirkt sich der Klimawandel nur durch eine Gleichung auf die Gesellschaft aus: die Klima-Ökonomie-Schadensfunktion. Die Klima-Ökonomie-Schadensfunktion ist eine Gleichung in reduzierter Form, die den Anteil der durch den Klimawandel verlorenen Wirtschaftsleistung in Abhängigkeit von den globalen Durchschnittstemperaturen darstellt. Obwohl die Klima-Ökonomie-Schadensfunktion DICE-2016 dazu gedacht ist, alle marktwirtschaftlichen und nicht-marktwirtschaftlichen Schäden durch den Klimawandel zu erfassen, erfasst sie in Wirklichkeit nur die Schäden, die in den Studien enthalten sind, die zu ihrer Bestimmung verwendet wurden. Sie wird geschätzt, indem eine quadratische Kurve unter Verwendung einer mediangewichteten Regression durch Schadensprojektionen angepasst wird, die von 26 Studien aus der wirtschaftswissenschaftlichen Literatur 8 durchgeführt wurden. Die meisten dieser 26 Studien wurden jedoch stark gewichtet, da sie entweder durch spätere Studien ersetzt wurden, die ebenfalls eingeschlossen wurden, oder weil sie als schlechte Methoden eingestuft wurden. Es ist nicht ohne weiteres ersichtlich, welche Schäden enthalten oder nicht enthalten sind, ohne die Studien einzeln zu lesen, eine Übung, die wir für die am stärksten gewichteten Studien in den Zusatzmaterialien durchführen. Wir stellten fest, dass es eine signifikante Heterogenität bei der Einbeziehung der Auswirkungen auf die Sterblichkeit gab: Einige der Studien, die zur Bestimmung der klimawirtschaftlichen Schadensfunktion verwendet wurden, beinhalten die Auswirkungen der klimabedingten Sterblichkeit, andere nicht. Die Studien, die die Mortalität einbeziehen, tun dies nur in begrenztem Maße. Die Studie, die der Sterblichkeit die höchsten Schäden zuschreibt, geht davon aus, dass die Sterblichkeit 10 % des Gesamtschadens ausmacht. Darüber hinaus wurde diese Studie 1992 durchgeführt und prognostiziert nur Schäden für die Vereinigten Staaten, obwohl sie als eine der am stärksten gewichteten Studien zur Schätzung der globalen Klima-Wirtschaft-Schadensfunktion verwendet wird⁷⁴. Nach Überprüfung der Studien, die verwendet wurden, um die klimaökonomischen Schäden des DICE-2016 zu ermitteln, kommen wir zu dem Schluss, dass weniger als 5% der Schäden im DICE-2016 auf Mortalität zurückzuführen sind (siehe Zusatzmaterialien für Details).

Berechnung des MCC in DICE-EMR

Das MCC bewertet den marginalen Mortalitätseffekt von Kohlenstoffemissionen in Einheiten mit Übersterblichkeit. Sie stellt die Anzahl der zusätzlichen Todesfälle über einen bestimmten Zeitraum dar, die durch eine Tonne zusätzlicher Kohlendioxidäquivalentemissionen verursacht wurden. Sie wird nach folgender Gleichung geschätzt (siehe Zusatzmaterialien zur Ableitung):

$$\begin{array}{c}{\mathrm {MCC}}(2020)=\mathop{\sum }\limits_{t=2020}^{t=2100}\frac{\partial \delta ({T}_{t})}{\partial {T}_{t}}\frac{\partial {T}_{t}}{\partial {E}_{2020}}{L}_{t}{d}_{t}\end{array}$$

(3)

Dieser Ausdruck ist nützlich für die Intuition. Es zeigt, dass das MCC von zwei Faktoren angetrieben wird:

$\partial \delta ({T}_{t})/\partial {T}_{t}$: Der marginale Effekt etwas höherer globaler Durchschnittstemperaturen auf die Mortalität, d.h. die erste Ableitung der Mortalitätsschadensfunktion $\delta ({T}_{t})$.

$\partial {T}_{t}/\partial {E}_{2020}$: Der marginale Effekt der Emissionen von 2020 auf die globalen Durchschnittstemperaturen, der durch das Klimamodell bestimmt wird.

Faktor (1) zeigt, warum die MCC empfindlich auf die Konvexität der Mortalitätsschadensfunktion reagiert. $\partial \delta ({T}_{t})/\partial {T}_{t}$ ist unter den niedrigeren Temperaturen in der ersten Hälfte des einundzwanzigsten Jahrhunderts relativ klein, aber da die Mortalitätsschadensfunktion im Laufe des Jahrhunderts und beim Anstieg der Temperaturen über 2 °C stark konvex ist, $\partial \delta ({T}_{t})/\partial {T}_{t}$ wird viel größer, wie in Abb. 6. Urheberrecht Dies bedeutet, dass eine marginale Emission im Jahr 2020 erhebliche Schäden verursacht, die vor allem gegen Ende des Jahrhunderts auftreten, wenn das Temperaturniveau höher ist. Dies erklärt, warum der marginale Effekt von Kohlenstoffemissionen auf die Übersterblichkeit überraschend groß ist, verglichen mit dem, was aus dem Gesamteffekt der Kohlenstoffemissionen zu erwarten ist, wie in Abb. 4A.

Die Mortalitätsschadensfunktion, abgeleitet aus der systematischen Forschungssynthese, schätzt die Mortalitätsschadensfunktion: $\delta ({T}_{t})={\beta }_{1} {T}_{t}+{\beta }_{2}{{T}_{t}}^{2}$, wobei ${T}_{t}$ der Anstieg der globalen durchschnittlichen atmosphärischen Temperaturen über der vorindustriellen Zeit ist, ${\beta }_{i}\in${${\beta }_{1},{\beta }_{2}$} die geschätzten Koeffizienten sind und $\delta ({T}_{t})$ der prozentuale Anstieg der Sterblichkeitsrate ist (wobei z.B. 0,05 einen Anstieg der Sterblichkeitsrate um 5% bedeutet). Siehe Ergänzende Materialien für eine detaillierte Erläuterung der Methoden.

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Der Kehrwert des MCC entspricht den Tonnen zusätzlicher Emissionen, die von 2020 bis 2100 einen zusätzlichen Todesfall am Rande verursachen. Ein MCC von 2,26 × 10-4 bedeutet, dass der Ausstoß von zusätzlichen 4.434 Tonnen Kohlendioxid im Jahr 2020 – was den Lebenszeitemissionen von 3,5 durchschnittlichen Amerikanern, 146,2 Nigerianern und 12,8 durchschnittlichen Weltmenschen entspricht – einen zusätzlichen Tod verursacht. Die durchschnittlichen Lebenszeitemissionen werden berechnet als die Kohlendioxidemissionen pro Kopf 75 im Jahr 2017 multipliziert mit der Lebenserwartung bei der Geburt 76 im Jahr 2017.

Berechnung der SCC in DICE-EMR

Die SCC 2020 wird durch die folgende Gleichung^{1 bestimmt}:

$$\begin{array}{c}{\mathrm {SCC}}(2020)=\frac{\frac{\partial W}{\partial E(2020)}}{\frac{\partial W}{\partial C(2020)}}\end{array}$$

(4)

Siehe Abb. 5 für Variablennamen und Erklärungen. $\frac{\partial W}{\partial E(2020)}$ stellt den Wohlfahrtsschaden durch marginale Emissionen dar, und wenn man ihn durch den Term $\frac{\partial W}{\partial C(2020)}$ dividiert, wird dieser Wohlfahrtsverlust in verbrauchsäquivalente Einheiten von 2020 umgewandelt. Unter Berücksichtigung des Schadenstermes (des SCC-Zählers) vereinfacht sich der Wohlfahrtsverlust in DICE-2016 zu der folgenden Gleichung (siehe Ergänzende Materialien für eine vollständige Ableitung):

$$\begin{array}{c}\mathop{\sum }\limits_{t=2020}^{t=2510}\frac{\partial u({c}_{t})}{\partial {c}_{t}}\frac{\partial {c}_{t}}{\partial E(2020)}{L}_{t}{R}_{t}\end{array}$$

(5)

Wie die Gleichung zeigt, verursachen die Emissionen in der DICE-2016 nur durch ihre Wirkung auf den reduzierten Verbrauch Schäden. $\frac{\partial {c}_{t}}{\partial E(2020)}$ ist der Verlust des Konsums einer durchschnittlichen Person multipliziert mit dem Grenznutzen des Konsums, $\frac{\partial u({c}_{t})}{\partial {c}_{t}}$, und dann skaliert mit der exogen determinierten Bevölkerung. Der marginale Wohlfahrtsverlust durch eine marginale Emission im Jahr 2020 wird in jeder Periode des Modells bestimmt und dann über die Zeit aggregiert und mit der exogenen Rate der sozialen Zeitpräferenz ${R}_{t}$ diskontiert.

In DICE-EMR gibt es endogene Mortalität, und daher ist der Populationsterm ${L}_{t}$ nun endogen. Der Schadensterm in DICE-EMR wird (siehe Ergänzende Materialien für die vollständige Ableitung):

$$\begin{array}{c}\frac{\partial W}{\partial E(2020)}=\mathop{\sum }\limits_{t=2020}^{t=2510}\frac{\partial u({c}_{t})}{\partial {c}_{t}}\frac{\partial {c}_{t}}{\partial E(2020)}{L}_{t}{R}_{t}+\mathop{\sum }\limits_{t=2020}^{t=2510}\frac{\partial {L}_{t}}{\partial E(2020)}u({c}_{t}){R}_{t}\end{array}$$

(6)

Diese Gleichung kann in zwei Begriffe unterteilt werden, die für die Intuition nützlich sind:

Der Konsumeffekt:

$$\mathop{\sum }\limits_{t=2020}^{t=2510}\frac{\partial u({c}_{t})}{\partial {c}_{t}}\frac{\partial {c}_{t}}{\partial E(2020)}{L}_{t}{R}_{t}$$

(7)

Der Wohlfahrtseffekt der Sterblichkeit:

$$\mathop{\sum }\limits_{t=2020}^{t=2510}\frac{\partial {L}_{t}}{\partial E(2020)}u({c}_{t}){R}_{t}$$

(8)

Wie in der DICE-2016 wirkt sich eine zusätzliche Tonne Emissionen im Jahr 2020 auf das soziale Wohlergehen aus, und zwar durch ihre Auswirkungen auf den Konsum, wie in (1) dem Begriff des Konsumeffekts erfasst. DICE-EMR hat jedoch einen zusätzlichen (2) Wohlfahrtseffekt des Mortalitätsterms, der den direkten Wohlfahrtsverlust erfasst, der sich aus der durch den Klimawandel verursachten Übersterblichkeit ergibt. Um diesen Effekt genau zu erfassen, ist es notwendig, die Nutzenfunktion auf den Wert eines statistischen Lebensjahres (VSLY) zu kalibrieren.

Wir nutzen die neuere Methodik^77,78 ^, um den Wohlfahrtsverlust durch eine höhere Mortalität im allgemeinen Gleichgewicht auf VSLY als Vielfaches des Verbrauchs zu kalibrieren (siehe Ergänzende Materialien für Details). DICE-EMR ist ein globales makroökonomisches Modell mit einem einzigen repräsentativen Agenten, so dass dies als Vielfaches des globalen Durchschnittsverbrauchs kalibriert ist, der im Jahr 2020 knapp 12.000 US-Dollar beträgt.

Die Struktur von DICE-EMR als Modell eines einzigen repräsentativen Agenten hat eine wichtige Implikation für die Bewertung des Verlusts von Menschenleben in der SCC: Sie misst Todesfällen das gleiche Gewicht bei, unabhängig davon, wo auf der Welt sie auftreten. Alle Leben werden auf dem Niveau des globalen Durchschnitts bewertet. Alternative Methoden geben reicheren Personen, die sterben, im Vergleich zu ärmeren Personen ein höheres Gewicht, basierend auf ihrer Zahlungsbereitschaft, um eine höhere Sterbewahrscheinlichkeit zu vermeiden. Da reichere Personen über mehr finanzielle Ressourcen verfügen, haben sie eine höhere Zahlungsbereitschaft, um eine höhere Todeswahrscheinlichkeit zu vermeiden⁷⁹. Diese alternativen Methoden implizieren, dass das Leben in reicheren Ländern (z.B. in Westeuropa, Nordamerika) stärker gewichtet wird als das Leben in ärmeren Ländern (z.B. in Afrika, Südasien).

Zum Beispiel monetarisiert die Studie des Climate Impact Lab aus dem Jahr 2019, die eine der Studien ist, die wir zur Konstruktion unserer Sterblichkeitsschadensfunktion verwenden, die durch marginale Emissionen verursachten zusätzlichen Todesfälle, um eine partielle SCC für die Sterblichkeit zu finden, die nur die monetarisierten Sterblichkeitsschäden durch den Klimawandel umfasst. In ihrer primären Spezifikation stellen sie fest, dass die partielle SCC für die Sterblichkeit im Jahr 2020 38,1 US-Dollar pro Tonne beträgt, wenn man ein RCP-Emissionsszenario von 8,5 annimmt. Der Hauptgrund für diese Diskrepanz zwischen ihren Ergebnissen und den SCC-Ergebnissen in dieser Studie ist: (1) Sie bewerten verlorene Lebensjahre, anstatt alle verlorenen Leben mit dem gleichen Wert zu bewerten, und (2) sie wenden in jeder ihrer verschiedenen Regionen einen anderen VSLY an, der mit dem Einkommen der Region variiert. In den Tabellen H2 und H3 ihrer Arbeit führen sie Sensitivitäten durch, in denen sie zeigen, wie sich die partielle SCC für die Mortalität im Jahr 2020 ändert, wenn sie unterschiedliche Annahmen zur Mortalitätsbewertung treffen. Wenn sie alle verlorenen Leben mit dem gleichen Wert bewerten und wenn sie verlorene Leben mit einem einzigen durchschnittlichen globalen VSLY bewerten, wie wir es tun, erhalten sie am Ende eine partielle SCC für die Mortalität von 149 $ (dargestellt in der mittleren linken Seite ihrer Tabelle H3), was eher mit unseren Ergebnissen übereinstimmt.

Das IPCC stellt fest, dass der Ansatz von DICE-EMR – die Wertschätzung aller Leben auf der gleichen Ebene – der Wahrheit näher kommt als der Ansatz, das Leben der Reichen mehr zu bewerten als das Leben der Armen^. Dieser Ansatz steht auch im Einklang mit der Politik der nationalen Regierungen: Obwohl es oft erhebliche regionale Unterschiede bei den Einkommen innerhalb der Länder gibt, misst derzeit keine nationale Regierung dem statistischen Leben reicherer Bürger höhere Werte oder dem statistischen Leben ärmerer Bürger in Kosten-Nutzen-Analysen niedrigere Werte zu. Da unser Analyseniveau global ist, verfolgen wir auch diesen Ansatz.

Wie in Fleurbaey et al. (2019)^{80 diskutiert}, besteht ein weiterer alternativer Ansatz, der in Multi-Regionen-Multiagentenmodellen verwendet werden kann, darin, Regionen mit ihrem lokalen VSLY zu gewichten und dann Ungleichheitsgewichte anzuwenden, so dass ärmere Regionen eine höhere Priorität erhalten und in Bezug auf das Wohlergehen nicht diskontiert werden. Ein solcher Ansatz kann in der Einzelregion-Einzelrepräsentanten-Einstellung von DICE nicht verfolgt werden. Wie sie jedoch erörtern, mildert die Verwendung des durchschnittlichen VSLY, wie wir es hier tun, auch den Widerwillen, das Leben der Armen zu diskontieren, wenn auch auf eine weniger strenge Weise im Verhältnis zu den Ungleichheitsgewichten. Zukünftige Arbeiten, die ein integriertes Bewertungsmodell mit mehr Regionen verwenden, könnten den alternativen Ansatz der Ungleichheitsgewichtung verfolgen.

DICE-EMR verwendet eine Opportunitätskosten-of-Life-Methode, um das durch den Klimawandel verlorene Leben zu bewerten (weitere Informationen finden Sie im Abschnitt „Ergänzende Materialien“). Leben, die aufgrund des Klimawandels nicht gelebt werden, sei es, weil sie gestorben sind oder weil sie gar nicht erst ins Leben gerufen wurden – was der Philosoph John Broome Abwesenheiten nennt, siehe Ref. ⁸¹ Kapitel 9 und 10 – werden als Wohlfahrtsverlust in der Sozialfürsorgefunktion gezählt und in der SCC berücksichtigt. Eine höhere Sterblichkeit führt zu einer geringeren gesamtgesellschaftlichen Wohlfahrt aufgrund der Opportunitätskosten derjenigen, die am Leben hätten sein können, um ihren Nutzen zu genießen, wenn sie oder ihre Vorfahren nicht an den Folgen klimabedingter Sterblichkeit gestorben wären. Funktionell gesehen ist das Ausmaß der Abwesenheiten jedoch gering im Vergleich zu den Todesfällen in den kurzfristigen Jahrhunderten, denen in der Funktion der sozialen Wohlfahrt aufgrund der Diskontierung das größte Gewicht beigemessen wird (siehe Ergänzende Materialien für Details).

Eine systematische Forschungssynthese der Literatur zur Klimasterblichkeit

Wir haben eine systematische Forschungssynthese der wissenschaftlichen Literatur zu den Mortalitätseffekten des Klimawandels durchgeführt. Wir haben eine Reihe idealisierter Kriterien festgelegt, und unser Ziel war es, Studien zu finden, die diese Kriterien so gut wie möglich erfüllen:

Bietet eine Projektion der Anzahl der überzähligen Todesfälle oder des Anstiegs der Sterblichkeitsrate für ein bestimmtes Erwärmungsszenario oder bestimmte Erwärmungsszenarien.

So umfassend wie möglich über die Auswirkungen des Klimawandels auf die menschliche Sterblichkeit.

Die Schätzungen der Sterblichkeit beziehen sich auf die Defizite der defensiven Anpassung.

Mortalitätsschätzungen werden auf globaler Ebene aggregiert, oder aus den bereitgestellten Schätzungen können globale Schätzungen abgeleitet werden.

Veröffentlicht in den letzten 20 Jahren.

Wir haben 100 Kandidatenstudien untersucht, um festzustellen, ob sie die oben beschriebenen Kriterien angemessen erfüllen. Unsere Synthese erfüllte die Voraussetzungen für eine quantitative systematische Forschungssynthese, wie sie von Nordhaus und Moffat 8 spezifiziert^wurden, obwohl wir keinem standardisierten Protokoll wie dem PRISMA 2020-Statement folgten. In den ergänzenden Materialien finden Sie eine ausführlichere Diskussion der Forschungssynthese. Eine Vielzahl von wissenschaftlichen Disziplinen untersucht die Auswirkungen des Klimawandels auf die menschliche Sterblichkeit, insbesondere die öffentliche Gesundheit, die Wirtschaft, die Epidemiologie und die Medizin. Um die neuesten wissenschaftlichen Erkenntnisse über die Beziehung zwischen Klima und Sterblichkeit zu bewerten, haben wir Arbeiten aus allen wissenschaftlichen Disziplinen berücksichtigt. Nähere Informationen zum Ansatz und zu den Methoden finden Sie in den Ergänzenden Materialien.

Wir haben festgestellt, dass unsere idealisierten Kriterien für die Einbeziehung in die Mortalitätsschadensfunktion recht anspruchsvoll sind. Ein gemeinsamer limitierender Faktor war, dass die Studien nur ein begrenztes geografisches Gebiet abdeckten, da für eine vollständige globale Klimamortalitätsprojektion ein großer und umfassender historischer Datensatz menschlicher Sterblichkeitsstatistiken erforderlich ist, um die zugrunde liegenden Klimamortalitätsmechanismen zu verstehen (siehe Ergänzende Abb. 1 und Ergänzende Tabelle 1 für alle Details). Darüber hinaus versuchten von den 100 untersuchten Studien nur wenige, die Anpassung zu berücksichtigen; Alle Studien, die dies taten, wurden 2011 oder später veröffentlicht. Die Mehrheit der Studien, die sich mit der Anpassung befassen, geht davon aus, dass sie eine große Rolle bei der Begrenzung der durch den Klimawandel verursachten Schäden spielt^18,26,41,82.

Obwohl keine Studie alle fünf Kriterien perfekt erfüllte, kamen einige Studien dem hinreichend nahe, und diese Studien wurden verwendet, um die Mortalitätsschadensfunktion zu konstruieren. Bei den letztendlich ausgewählten Studien handelte es sich um einen WHO-Bericht aus dem Jahr 2014 mit dem Titel „Quantitative Risikobewertung der Auswirkungen des Klimawandels auf ausgewählte Todesursachen in den Jahren 2030er und 2050er“26, einen Bericht des Climate Impact Lab aus dem Jahr 2019 mit dem Titel „Valuing the Global Mortality Consequences of Climate Change Accounting for Adaptation Costs and Benefits“⁸²und einen Artikel von Lancet Planetary Health aus dem Jahr 2017 mit dem Titel „Projections of temperature-related excess mortality under climate change scenarios“²⁵. Aufgrund ihres Umfangs handelte es sich bei jeder dieser Studien um große, institutionenübergreifende Forschungskooperationen zwischen 16, 17 bzw. 45 Autoren.

Viele der 97 Studien, die nicht ausgewählt wurden, wurden indirekt verwendet, weil ihre Daten, Methoden und Ergebnisse in diesen drei Studien verwendet wurden. Jede der drei ausgewählten Studien enthielt Autoren, die sich intensiv mit der Klima-Mortalitätsbeziehung befasst hatten und einige der anderen 97 Arbeiten verfasst hatten, die zu den in der systematischen Forschungssynthese befragten Artikeln gehörten. Viele Studien kamen den Kriterien hinreichend nahe, wurden aber ausgeschlossen, weil sie entweder von einer der drei oben genannten Studien wiederverwendet wurden (insbesondere Hales et al. (2014)²⁶ war weitgehend eine Ansammlung früherer Studien) oder die von ihnen entwickelten Methoden später auf einen größeren Datensatz angewendet wurden, der die globalen Sterblichkeitseffekte des Klimawandels genauer erfassen konnte. Eine ausführlichere Beschreibung jeder dieser drei Studien, einschließlich ihrer Vor- und Nachteile, finden Sie in den Zusatzmaterialien.

Obwohl wir Projektionen aus drei Studien verwendet haben, um die Mortalitätsschadensfunktion zu konstruieren, konnten wir durch die systematische Forschungssynthese einige Schlussfolgerungen über die Literatur im Allgemeinen ziehen. Nach der Untersuchung dieser 100 Studien stellten wir fest, dass der Konsens darin bestand, dass der Klimawandel wahrscheinlich die zukünftigen Sterblichkeitsraten über eine Reihe von Kanälen erhöhen wird, einschließlich der direkten Auswirkungen der Umgebungswärme^{16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27}^,^{28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45}^,^{46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56}^{, Wechselwirkungen zwischen höheren Temperaturen und Ozonbildung an der Oberfläche} 24,43,46,52 ^,^{55,56,83,84,85,86,87,88,89,90,91,92}^{, Veränderungen der Krankheitsbilder} 16,26,43,45 ^,^{46,49,50,52,53,54,55,93,94,95}^{, Überschwemmung} 16,26,43,50,52 ^,^{53,54,55,56,93,94,95}^{und die Auswirkungen auf die Nahrungsmittelversorgung}^{16,26,43,45,52,54,55,}^{56,87,95,96,97,98}^.

Wir waren der Ansicht, dass die drei ausgewählten Studien unseren idealisierten Kriterien hinreichend nahe kamen, aber sie weisen noch einige Einschränkungen auf (siehe Ergänzende Materialien für alle Details). Eine der Einschränkungen der Studie des Climate Impact Lab aus dem Jahr 2019 und der Lancet Planetary Health-Studie aus dem Jahr 2017 bestand insbesondere darin, dass sie längerfristige, nicht temperaturbedingte Stoffwechselwege wie Todesfälle durch Unterernährung, Dengue, Malaria und Durchfallerkrankungen nicht berücksichtigten. Die WHO-Studie von 2014 machte jedoch Prognosen für diese Signalwege. Während unser ursprüngliches Ziel darin bestand, eine möglichst vollständige Projektion des Mortalitätsrisikos zu präsentieren (idealisiertes Kriterium #2), haben wir uns letztendlich entschieden, unsere Analyse auf die temperaturbedingte Mortalität zu beschränken, um die Quelle der klimainduzierten Mortalität in der Mortalitätsschadensfunktion klarer zu machen. Daher haben wir nur den Teil der WHO-Projektionen aus der temperaturbedingten Mortalität verwendet, und daher projiziert unsere Mortalitätsschadensfunktion nur die temperaturbedingte Übersterblichkeit.

Die Lancet Planetary Health-Studie aus dem Jahr 2017 weist einige Einschränkungen auf: (1) Sie liefert keine vollständige globale Schätzung, sondern Schätzungen für neun verschiedene Regionen, die ~40% der Weltbevölkerung repräsentieren und hauptsächlich in Gebieten mit höherem Einkommen liegen, und (2) Sie hat nicht versucht, die Anpassung zu berücksichtigen. Wir haben (1) angegangen, indem wir die in den ergänzenden Materialien beschriebene Methodik verwendet haben, um die regionalen Schätzungen von Lancet Planetary Health aus dem Jahr 2017 in eine globale Schätzung umzuwandeln. In Bezug auf (2) hat die wirtschaftswissenschaftliche Literatur zur Anpassung an die Klimasterblichkeit nahegelegt, dass es in den Vereinigten Staaten bereits eine signifikante Anpassung an den Klimawandel gegeben hat, die den Sterblichkeitseffekt heißer Tage gemildert hat, insbesondere durch die Einführung von Klimaanlagen⁹⁹. Diese Anpassung hat wahrscheinlich auch bereits in anderen reichen Regionen stattgefunden, in denen Klimaanlagen weit verbreitet sind, wie z. B. in Europa, einem Großteil Amerikas und einigen Ländern Ostasiens. Ein Großteil des erwarteten künftigen Nutzens von Anpassungen an die Klimasterblichkeit dürfte aus den Schwellenländern kommen⁸². Der Ausschluss der am stärksten gefährdeten Regionen trägt dazu bei, dass die Prognose der künftigen globalen Sterblichkeit zu niedrig angesetzt wird, während der Ausschluss der Anpassung dazu beiträgt, dass die Prognose der künftigen globalen Sterblichkeit zu hoch angesetzt wird. Trotz dieser Einschränkungen haben wir uns dennoch für den Lancet Planetary Health 2017 entschieden, da er die globalste und ausgefeilteste Studie über die Auswirkungen temperaturbedingter Übersterblichkeit in der epidemiologischen Literatur zu sein scheint. Eine Einschränkung der WHO-Studie aus dem Jahr 2014 besteht darin, dass sie nur die hitzebedingte Sterblichkeit projiziert. Die Autoren der Studie geben an, dass sie diese Wahl treffen, weil der jüngste IPCC-Bericht zu dem Schluss kommt, dass die Auswirkungen auf die Gesundheit durch häufigere Hitzeextreme die Vorteile von weniger kalten Tagen bei weitem überwiegen.

Unter Berücksichtigung dieser Einschränkungen haben wir DICE-EMR mit (1) einer alternativen Spezifikation, in der die Mortalitätsschadensfunktion die Lancet Planetary Health-Studie von 2017 nicht umfasst, und (2) einer alternativen Spezifikation, in der die Mortalitätsschadensfunktion die WHO-Studie von 2014 nicht umfasst, durchgeführt. Die Ergebnisse dieser alternativen Spezifikationen sind in den ergänzenden Abb. 4 und 5 dargestellt. In beiden Spezifikationen lagen die zentralen Schätzwerte SCC und MCC leicht höher. Die SCC stieg von 258 $ in unserer primären Spezifikation auf 295 $ in der alternativen Spezifikation (1) und auf 264 $ in der alternativen Spezifikation (2), während die MCC von 2,26 × 10−4 in unserer primären Spezifikation auf 2,71 × 10−4 in der alternativen Spezifikation (1) und 2,38 × 10−4 in der alternativen Spezifikation (2) stieg.

Wir konstruieren die Mortalitätsschadensfunktion, indem wir eine Kurve durch die zentralen Schätzungen der Projektionen dieser drei Studien anpassen, indem wir eine gewichtete Regression verwenden, bei der jeder Studie ein proportionales Gewicht (1/3) und jedem Datenpunkt innerhalb einer Studie ein proportionales Gewicht zugewiesen wurde (ausführlich beschrieben in den ergänzenden Materialien). Wir haben die Kurvenanpassungsübung für sechs verschiedene Funktionsformen durchgeführt, darunter lineare und fünf verschiedene nichtlineare Funktionsformen. Während die lineare Regression eine schlechte Anpassung ergab, ergaben alle nichtlinearen Funktionsformen ähnliche Kurven, die gut zu den Daten passten (siehe Ergänzende Tabelle 3 und Ergänzende Abb. 3). Um die Konsistenz mit der funktionalen Form der klimaökonomischen Schadensfunktion im ursprünglichen DICE-Modell zu wahren, haben wir uns für eine quadratische funktionale Form für die Mortalitätsschadensfunktion entschieden. Die Mortalitätsprojektionen in wärmeren Szenarien (>3 °C) waren in diesen Studien besonders schädlich, was sich in der Mortalitätsschadensfunktion widerspiegelt (siehe Abb. 6). In ihrer zentralen Schätzung geht die Funktion Mortalitätsschäden davon aus, dass ein Szenario, in dem die globalen Durchschnittstemperaturen um 4,1 °C steigen, zu einem Anstieg der Sterblichkeitsrate um 3,8 % führt.

Wie jede der drei Studien, die zur Konstruktion der Mortalitätsschadensfunktion herangezogen wurden, zeigt (2014 WHO, 2019 Climate Impact Lab und 2017 Lancet Planetary Health), wird erwartet, dass es erhebliche Heterogenitäten in der Mortalitätswirkung steigender Temperaturen an verschiedenen Orten geben wird. Im Allgemeinen wird erwartet, dass an Orten, an denen es derzeit heißer ist, tendenziell mehr Übersterblichkeit zu verzeichnen sein wird, und an einigen Orten, die derzeit kälter sind, wird erwartet, dass sie Vorteile bei der Nettosterblichkeit haben. Die Studien prognostizieren, dass die Übersterblichkeit durch den Klimawandel in heißeren Gebieten voraussichtlich die weniger Todesfälle in kälteren Gebieten überwiegen wird, und dass der globale Nettoeffekt voraussichtlich ein Anstieg der übermäßigen globalen temperaturbedingten Sterblichkeit sein wird. DICE-EMR verwendet die globalen Projektionen dieser Studien, um die Mortalitätsschadensfunktion zu konstruieren.

Der in diesen Studien projizierte Anstieg der globalen Sterblichkeitsrate ist bei den globalen Durchschnittstemperaturen konvex (siehe ergänzende Abb. 2 und 3). Ein in der Literatur häufig erwähnter Mechanismus dafür ist, dass extreme Hitzetage es dem Menschen erschweren, sich selbst zu thermoregulieren: Wenn die Umgebungstemperatur der Feuchtkugel die Hauttemperatur (~35 °C) übersteigt, kann der Mensch keine Wärme mehr an die Umgebung abgeben, was zu Hyperthermie und einem höheren Sterberisiko führt^20,100,101 und extrem heiße Tage haben einen besonders schädlichen nichtlinearen Effekt auf die menschliche Sterblichkeit. Es wird erwartet, dass die Häufigkeit extremer Hitzetage bei den globalen Durchschnittstemperaturen exponentiell zunehmen^{wird 102,103}. Es wird prognostiziert, dass Orte mit bereits heißerem Klima aufgrund der exponentiell größeren Häufigkeit extrem heißer Tage stärker geschädigt werden, und Orte mit kälteren Klimazonen werden aufgrund der geringeren Häufigkeit extremer Kältetage wahrscheinlich einige Vorteile bei der Sterblichkeit durch den Klimawandel verzeichnen.

Ungewissheit

Jede der Studien vermittelt auch die Unsicherheit in ihren Projektionen, indem sie neben zentralen Schätzungen auch hohe und niedrige Schätzungen liefert. Der Bericht des Climate Impact Lab enthält eine hohe Schätzung des 90. Perzentils und eine niedrige Schätzung des 10. Perzentils. Der Lancet Planetary Health-Bericht 2017 enthält eine hohe Schätzung des Perzentils um 97,5 % und die Schätzung um ein niedriges Perzentil um 2,5 %. Der WHO-Bericht von 2014 liefert jedoch nicht seine hohen und niedrigen Schätzungen statistisch, sondern gibt Schätzungen als die „höchsten“ und „niedrigsten“ Schätzungen an. Aufgrund des Ansatzes des WHO-Berichts ist es nicht möglich, präzisionsgewichtete Konfidenzintervalle zu berechnen, wie dies in anderen Metanalysen, z. ¹⁰⁴. Wir kommunizieren daher die Unsicherheit in der Mortalitätsschadensfunktion als „hoch (>90. Perzentil)“ und „niedrig (<10. Perzentil)“. Wie bei der zentralen Mortalitätsschätzung erstellen wir auch Projektionen für die hohen und niedrigen Schätzungen durch eine quadratisch gewichtete Regression mit den hohen und niedrigen Schätzungen der drei Studien (siehe Zusatzmaterialien für weitere Details). Wir stellen die Sensitivitäten in unseren MCC- und SCC-Ergebnissen unter Verwendung dieser hohen und niedrigen Projektionen dar. Es ist zu beachten, dass die ursprüngliche Klima-Ökonomie-Schadensfunktion des DICE-2016 keine Unsicherheit enthält und nur eine zentrale Schätzung der Klimaschäden projiziert⁸. Eine kürzlich erschienene Arbeit von Gillingham, Nordhaus und den Koautoren¹⁰⁵ betont, wie wichtig es ist, Unsicherheit in die integrierte Bewertung einzubeziehen. Die Methodik, die zur Erstellung der Mortalitätsschadensfunktion verwendet wurde, stellt eine Verbesserung gegenüber der Methodik dar, die zur Erstellung der ursprünglichen DICE-2016-Klima-Ökonomie-Schadensfunktion verwendet wurde, indem sie: (1) Unsicherheiten einbezieht und (2) eine Dokumentation für jede der Studien liefert, die in der systematischen Forschungssynthese berücksichtigt wurden, und eine Begründung und Kodierung dafür liefert, warum sie verwendet oder nicht verwendet wurde (siehe ergänzende Tabelle 1). In der systematischen Forschungssynthese DICE-2016 wurden einige Studien, die theoretisch die Kriterien für die Relevanz erfüllen sollten, zum Beispiel Burke et al.¹⁰⁶ wurden ohne Angabe von Gründen ausgeschlossen.

Abschätzungen der Auswirkungen des Klimawandels auf die Fertilität

DICE-EMR berücksichtigt die endogene Mortalität, aber keine endogene Fertilität; die Fertilitätsrate wird weiterhin exogen durch die UN-Weltbevölkerungsprognosen 2019 bestimmt. Obwohl der Klimawandel wahrscheinlich die Fertilitätsrate beeinflussen wird^107,deutet die aufkommende Literatur zu diesem Thema darauf hin, dass das Klima die Fertilität über mehrere verschiedene Kanäle beeinflussen wird, von denen einige tendenziell die Fertilitätsrate erhöhen¹⁰⁷ und andere tendenziell die Fertilitätsrate senken^{werden 108}. Der Gesamteinfluss des Klimas auf die Fertilitätsrate ist in der Literatur noch nicht klar, auch nicht direktional. In Übereinstimmung mit dem Rest der Analyse modellieren wir den Einfluss des Klimas auf die Demografie nur dort, wo die zentralen Schätzungen der empirischen Literatur eindeutig in die Richtung weisen. Da wir die Auswirkungen des Klimawandels auf die Fertilität nicht explizit modellieren, sollte DICE-EMR nicht als Projektion der Auswirkungen des Klimawandels auf die Bevölkerungszahlen angesehen werden. Stattdessen sollte es als Projektion der Auswirkungen des Klimawandels auf die menschliche Sterblichkeit und der Wohlfahrtsfolgen dieses Effekts betrachtet werden.

Zusammenfassung der Berichterstattung

Weitere Informationen zum Forschungsdesign finden Sie in der Nature Research Reporting Summary , die mit diesem Artikel verlinkt ist.

Verfügbarkeit der Daten

Die Daten, die zur Erstellung der in diesem Artikel beschriebenen Analyse und der ergänzenden Materialien verwendet wurden, sind in folgendem Repositorium verfügbar: https://www.openicpsr.org/openicpsr/workspace?goToPath=/openicpsr/138881&goToLevel=project unter einer Creative Commons 4.0-Lizenz.

Verfügbarkeit des Codes

Der Code, der zur Erstellung der in diesem Artikel beschriebenen Analyse verwendet wurde, und die ergänzenden Materialien, einschließlich des DICE-EMR-Modells und der Anpassung der Mortalitätsschadensfunktionskurve, sind im folgenden Repositorium verfügbar: https://www.openicpsr.org/openicpsr/workspace?goToPath=/openicpsr/138881&goToLevel=project unter einer Creative Commons 4.0-Lizenz. Das DICE-EMR-Modell ist auch auf der persönlichen Website von R. Daniel Bressler verfügbar: https://rdanielbressler.com/the-diceemr-model.

Referenzen

Nordhaus, W. D. Revisiting the social cost of carbon. Proc. Natl Acad. Sci. USA 114, 1518–1523 (2017).

Article ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Auffhammer, M. Quantifying economic damages from climate change. J. Econ. Perspect. 32, 33–52 (2018).

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