Die neuen Grenzen des Wachstums

Inhaltsverzeichnis

1  Dennis L Meadows und sein Bericht Die neuen Grenzen des Wachstums  

  an den Club of Rome  3

2  Aufbau des Bevölkerungssektor und die angenommenen  

  Verknüpfungsmuster einzelner Modellgrößen  5

2.1  Historische Verhaltensweisen als Referenzmodus  5

2.2  Das Basiskonzept  7

2.3  Das Kausalmodell der Bevölkerung  7

2.4  Das Flussdiagramm des Sektors und ergänzende Angaben zu den  

  Gleichungen  9

3  Die Schnittstellen zu den übrigen Sektoren  13

4  Die von World3 generierten Szenarien  14

5  Die Weiterentwicklung des Modells durch die Ergänzung eines Klima  

  Sektors  16

6  Kritik und allgemein methodische Einwände als häufigste Resonanz  18

  Literaturverzeichnis  19

Anhang 20   

  Model-Listing  20

  Level-Rate Diagramme  52

  Sektor-Bevölkerung  52

  Sektor-Umweltverschmutzung  54

  Sektor-Ressourcen  55

  Sektor-Landwirtschaft  56

  Sektor-Kapital  59

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Dennis L. Meadows und sein Bericht „Die neuen Grenzen

des Wachstums“ an den Club of Rome

Auf die Arbeiten Jay W. Forresters, insbesondere auf seine allgemeine Modellmethodologie, stützt sich das von Dennis L. Meadows geleitete Forschungsteam am Massachusetts Institute of Technology (MIT) und erarbeitet 1972 für den Club of Rome die Studie The Limits to Growth (Die Grenzen des Wachstums).

Der Club of Rome ist eine nichtkommerzielle Organisation, die einen globalen Gedankenaustausch zu verschiedenen internationalen politischen Fragen betreibt. Er wurde 1968 gegründet und verfolgt zwei Hauptziele. Zum einen will er Forschungen und Reflexionen anregen, die das Verständnis der Funktionsweise des globalen Regelkreises vertieft. In der ersten Phase hat sich diese Aktivität auf die Studie Die Grenzen des Wachstums konzentriert. Zum anderen sollen die auf diese Weise gewonnenen Einsichten zur Unterstützung einer neuen Politik dienen , die von einem neuen Humanismus getragen ist und die Menschheit auf einen vernünftigeren Kurs leitet 1 . Die Idee stammt von dem italienischen Industriellen Aurelio Peccei, der sowohl Mitglied der Firmenleitung von Fiat und Olivetti als auch Präsident der Unternehmensberatung Italconsult war, sowie von dem Schotten Alexander King, Direktor für Wissenschaft, Technologie und Erziehung der Pariser Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD). Mittlerweile sind die anvisierten 100 Mitglieder erreicht. Sie stammen derzeit aus mehr als

50 Ländern.

Dennis L. Meadows und seine Mitarbeiter führen eine Systemanalyse mit einem Computerrechenmodell (World3) durch, welches die komplexe Vernetzung globaler Prozesse berücksichtigt, diese Vorgänge in Regelkreise fasst und Simulationen zu unterschiedlichen Szenarien ermöglicht. Das Programm verfolgt die Entwicklungen von Bestandsgrößen wie Bevölkerung, Industriekapital, Umweltverschmutzung und landwirtschaftlich genutzte Flächen. Der Anfangszeitpunkt des Modells wird ins Jahr 1900 verlegt, da ab diesem Zeitpunkt einigermaßen zuverlässige und auswertbare Informationen vorliegen. Die Wahl des Zeithorizontes beträgt 200 Jahre 2 . Bei den Simulationen werden mit unterschiedlich hohen Rohstoffbeständen der Erde gerechnet und eine unterschiedliche Effizienz von landwirtschaftlicher Produktion, Geburtenkontrolle oder Umweltschutz angesetzt.

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1991 veröffentlichen Meadows und seine Mitarbeiter nochmals eine leicht modifizierte Modellvariante unter dem Namen World3/91 ( Beyond the Limits) und legen die Hochrechnungen einer Systemanalyse auf Basis aktuellster Daten vor. Das Modell unterscheidet sich nicht nur durch die aktuellen Daten, sondern auch durch die neue Lage der Menschheit, zusätzlich im Verhältnis zu ihren Grenzen, aufgrund des Weiterwirkens der Wachstumstrends. Des weiteren beträgt nun die Referenzperiode nicht mehr 70 sondern 90 Jahre und der Projektionszeitraum 110, statt 130 Jahre.

Die folgenden fünf strategischen Variablen werden als Dynamikerzeugend für das Modell weltweiter Zusammenhänge angesehen. Sie bilden die fünf Basissektoren des Weltmodells:

1. Bevölkerung – berücksichtigt die Effekte aller Wirtschafts- und Umweltfaktoren,

die die Geburten- und Sterberaten der Menschen und somit die Bevölkerungszahl beeinflussen.

2. Kapital – beinhaltet Maschinen, Fabriken und Anlagen mit denen Wirtschaftsgüter

und Dienstleistungen erzeugt werden.

3. Landwirtschaft – bezieht alle Grundflächen und andere Faktoren ein, die die

Nahrungsmittelproduktion beeinflussen.

4. Sich nicht regenerierende Ressourcen – bildet fossile Brennstoffe und Materialien,

der für den Kapitalstock zur Herstellung von Wirtschaftsgütern und Dienstleistungen benötigt wird, ab.

5. Umweltverschmutzung – steht für von der Industrie und Landwirtschaft

hergestellte, schwer abbaubare Materialien, die die menschliche Lebenserwartung, die landwirtschaftliche Produktivität oder die Fähigkeit eines Ökosystems zur Absorption schädlicher Substanzen reduzieren könnte 3 .

Im folgenden Abschnitt werden die dem Bevölkerungssektor zugrundeliegenden Strukturen, die Schnittstellen zu den übrigen Sektoren und die sich hieraus ergebenden Szenarien näher betrachtet.

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1 Aufbau des Bevölkerungssektor und die angenommenen

Verknüpfungsmuster einzelner Modellgrößen

Die Grundzüge von World3 können als Modell verstanden werden, das die fortlaufende, dynamische Interaktion zwischen der Bevölkerung und dem globalen Ressourcenbestand abbildet. Bevölkerung und Ressourcen stehen in zahlreicher, simultan-kausaler Beziehung zueinander, welche die Veränderungen für entweder das Angebot oder den Bedarf von verschiedenen Gütern und Dienstleistungen darstellt. Bei einem Ungleichgewicht von Angebot und Bedarf reagiert das Modell auf zwei verschiedene Weisen: DEMOGRAPHIC

TECHNOLOGICAL-EC

POPULATION

SUPPLY

DEMAND

Abbildung 1.: Bevölkerung-Ressourcen Feedback-Loops Die technologisch-wirtschaftliche Reaktion kann das Angebot und die demografische Reaktion den Bedarf an Ressourcen verändern. Diese Feedback-Loops generieren die Balance zwischen der Bevölkerungsgröße und dem Ressourcenangebot (Abb. 1). Generell hat der Bevölkerungssektors zwei Funktionen:

1. Er kalkuliert die gesamte Bevölkerungsgröße, welche ein bestimmender Faktor für

den Ressourcenbedarf ist.

2. Er bestimmt das Ressourcenangebot über die demografische Reaktion, die durch

die Geburten- und Sterberaten ermittelt wird.

1.1 Historische Verhaltensweisen als Referenzmodus

Seit mehr als einem Jahrhundert ist die Bevölkerung durch zwei dynamische Merkmale gekennzeichnet: ein tendenziell exponentielles Wachstum und eine lange Verzögerung der adaptiven Reaktionen der Bevölkerung (ein bis zwei Generationen) auf sich verändernde, externe Bedingungen.

Exponentielles Wachstum: Im zwanzigsten Jahrhundert zeichnet sich exponentielles Wachstum nicht nur bei der globalen Population, sondern auch bei nationalen und

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regionalen Bevölkerungen ein 4 . Mathematisch kann das Bevölkerungswachstum durch die Differentialgleichung:

dN/dt = rN ausgedrückt werden. Demnach ist der Zuwachs (dN/dt) proportional zur

Bevölkerungsgröße N. Für den Fall, dass die Wachstumsrate r konstant ist, gilt:

N = N 0 e rt ,

wobei No der Initialbestand, N die Bevölkerung zum Zeitpunkt t, r die Netto-

Wachstumsrate und e die Basis des Logarithmus ist. Da jedoch r variiert, ist das Wachstum

nicht exakt exponentiell. Für die Netto-Wachstumsrate gilt:

r = B – D mit B als Geburtenrate und D als Sterberate. Ist B größer als D so liegt exponentielles

Wachstum vor. Analog liegt exponentielle Schrumpfung vor, wenn D größer als B ist. Die

Analyse der Wachstumsrate bedingt die Betrachtung der weltweiten Geburten- und

Sterberaten. Hierbei wurden drei Trends identifiziert: fallende Sterberaten, mittlere

Fruchtbarkeit und eine Korrelation zwischen Geburtenraten und Industrialisierung. Die

fallenden Sterberaten sind vor allem auf die Industrialisierung und die dadurch geschaffene

’gesündere’ Umwelt zurückzuführen. Demgegenüber steht die mittlere Fruchtbarkeit,

dessen Obergrenze ein durchschnittliches Maximum von 12 Kinder pro Frau (dies

entspricht 88 Geburten pro 1000 Menschen pro Jahr) und dessen Untergrenze ein

’replacement level’ von zwei Kinder pro Familie beträgt 5 . Somit hat bisher keine Nation einen Fruchtbarkeitsgrad erreicht mit der das Bevölkerungswachstum gestoppt wurde. Die

Beziehung zwischen der Geburtenrate und der Industrialisierung ist negativ. Bemessen am

Einkommen pro Kopf, fällt die Geburtenrate in Nationen, in denen das Einkommen relativ

hoch ist, und steigt in Nationen mit relativ niedrigem Einkommen 6 .

Verzögerte Reaktion: Die demographische Reaktion, in Form einer Veränderung der

Geburten- und Sterberaten, auf neue externe Bedingungen ist aufgrund der Alterstruktur

der Bevölkerung und der inhärenten Langsamkeit sozialer Anpassungen signifikant

verzögert. Die globale Altersstruktur weist eine durchschnittliche Lebenserwartung von 65

Jahren auf. Selbst wenn die Sterberate über der Geburtenrate liegt, bewirkt der biologische

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Prozess der Reifung und Alterung das Beibehalten der Wachstumstendenz für Jahrzehnte und der Dynamik des Verhaltens, die in der Vergangenheit verfolgt wurde. Die langsame Anpassung sozialer Institutionen (wie bspw. Familie) ist auf verschiedene langwierige Prozesse zurückzuführen, die zu ihrem Einsatz kommen, sobald sich externe Bedingungen verändern. Somit ist eine zeitnahe Reaktion der Raten ausgeschlossen.

1.2 Das Basiskonzept

Das Modell des Bevölkerungssektors stellt die Realität vereinfacht dar, indem es alle Faktoren, welche die Geburten- und Sterberaten beeinflussen können, in logische, nachvollziehbare Kategorien funktionaler Signifikanz gruppiert. POPULATION

Die demografischen Determinanten (NUMBER OF WOMEN/PERSONS OF AGE X) resultieren aus der Alterstruktur der Bevölkerung. Durch die externen Determinanten verstärkt, beeinflussen sie die Geburten- und Sterberaten im Modell. Zu den externen Determinanten gehören die Fruchtbarkeit (FERTILITY) und die Sterblichkeit (MORTALITY). Sie stellen Wahrscheinlichkeiten für eine Geburt (oder einen Tot) von jeder geschlechtsreifen Frau (oder jeder Person eines bestimmten Alters) dar und reflektieren alle sozioökonomischen Einflüsse.

1.3 Das Kausalmodell der Bevölkerung

PRO KOPF

Abbildung 3.: Feedback-Loops des Bevölkerungssektors

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Das Kausalmodell kann als das dem Programm World3 zugrundeliegende Beziehungsgeflecht betrachtet werden (Abb. 3). Anders als im Basiskonzept sind hier nun auch die Rückwirkungen der Bevölkerung auf die Umwelt berücksichtigt. Die Beziehungen in dem Kausalmodell resultieren aus demographischen Aspekten, weit anerkannten Meinungen und vom Forschungsteam aufgestellten Postulaten.

Die zwei Feedback-Loops (Geburten-Bevölkerung und Todesfälle-Bevölkerung) im Zentrum des Bevölkerungssektors drücken die demographischen Beziehungen aus, die in jedem Populationssystem enthalten sind. Der Loop auf der linken Seite ist positiv und ist selbstverstärkend. Dadurch kommt ein exponentielles Wachstum zustande: mehr Geburten heißt größere Bevölkerung; eine größere Bevölkerung bewirkt mehr Geburten. Der negative Loop auf der rechten Seite des Zentrums wirkt dem exponentiellem Wachstum entgegen: die größere Bevölkerung (generiert durch den positiven Loop) bewirkt mehr Todesfälle; mehr Todesfälle mindert die Bevölkerung. Die Stärke der Auswirkungen beider Loops ist abhängig von der durchschnittlichen Fertilität (= Fruchtbarkeit), der Lebenserwartung und den Verzögerungen, die sich in den Loops aufgrund der Alterstruktur entwickeln. Sind die Effekte beider Loops gleichstark, so liegt ein Gleichgewicht vor, bei der die Bevölkerung auf einem konstantem Niveau gehalten wird. Dominiert der linke Loop, so kommt es zu exponentiellem Wachstum. Analog schrumpft die Bevölkerung exponentiell, wenn der rechte Loop stärker ist.

Die Lebenserwartung als einziger Einfluss auf die Todesfälle ist eine Funktion, die vier Faktoren beinhaltet: Gesundheitsdienste, Ernährung pro Kopf, Bevölkerungsdichte und Umweltverschmutzung. Diese Faktoren dienen über negative Feedback-Loops, welche die Bevölkerungsgröße involvieren, als Regulatoren, die das exponentielle Wachstum oder die exponentielle Schrumpfung stabilisieren.

Die zweite Hälfte des Modells kontrolliert die Fertilität. Die maximale Fertilität ist eine Obergrenze, die von einer Bevölkerung erreicht wird, wenn sie versucht so viele Kinder wie nur möglich zu bekommen, und wird von der Lebenserwartung beeinflusst. Damit haben die vier externen Faktoren durch negative Feedback-Loops auch einen Effekt auf die Geburtenrate. Die gewünschte Fertilität ist Teil von drei Loops, wovon zwei positiv und eines negativ ist. Der negative agiert über individuelle Einschätzungen bezüglich der verfügbaren Ressourcen, die für das Kinderkriegen eine Rolle spielen: wachsende Bevölkerung heißt sinkender Industrieoutput; dies senkt die Erwartungen und somit die gewünschte Fertilität und die Fertilität Æ die Bevölkerung schrumpft. Diesem Effekt

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entgegen wirkt ein positiver Loop über soziale Normen: wie bereits erwähnt führt wachsende Bevölkerung zu sinkendem Industrieoutput; dies bewirkt nach einer langen Verzögerung ’höhere’ soziale Normen, welche die Familiengröße betreffen und die Geburtenrate erhöhen. Der andere positive Feedback-Loop, der die gewünschte Fertilität beinhaltet, operiert über die Lebenserwartung. Diese Beziehung drückt die Hypothese aus, dass Familien höhere Mortalitäten durch mehr Kinder kompensieren. Der letzte Loop dieser zweiten Hälfte des Sektors reguliert die Effektivität der Fertilitätskontrolle: Wachsende Bevölkerung führt zu sinkendem Dienstleistungsoutput pro Kopf, zu sinkender Dienstleistung zur Fertilitätskontrolle, zu sinkender Effektivität der Fertilitätskontrolle, zu steigender Fertilität und damit zu wachsender Bevölkerung.

1.4 Das Flussdiagramm des Sektors und ergänzende Angaben zu den

Gleichungen

GLEICHGEWICHTS DER

Abbildung 4.: Die Levels und Raten im Flussdiagramm des Bevölkerungssektors

Wie aus Abb. 4 hervorgeht, ist die Bevölkerung in vier Altersklassen disaggregiert, und zwar: Präreproduktives Alter (0-14 Jahre); Reproduktives Erwerbsalter (15-44 Jahre); Nicht reproduktives Erwerbsalter (45-64 Jahre); Pensionsalter (über 65 bis zum Ableben). Jede Altersklasse besitzt altersspezifische Sterberaten (Multiplikatoren). Für jede Klasse errechnen sich in Abhängigkeit zur gesamten Lebenserwartung, welche eine variable Hilfsgröße ist, Sterblichkeitsziffern (Mortalität). Die Anzahl Übergang je Altersklasse (= Bestand dieser Altersklasse – Sterbefälle in der Altersklasse) werden dann über die Maturationsrate (= durchschnittliche Verweildauer in dieser Alterklasse; entspricht der Verzögerung) in die nächst höhere Altersklasse übernommen.

mortalität 0-14 j. mortalität 65 + j.

Abbildung 5.: Lebenserwartung als Haupteinflussfaktor der Mo rtalitäten

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Abb. 5 zeigt die zentrale Hilfsgröße Lebenserwartung, welche neben dem aktuellen Bevölkerungsbestand die Sterberaten bestimmt. Sie wird im Modell durch folgende weitere Hilfsvariablen verändert:

lebenserwartung = "NORM-LEBENSERWARTUNG" * multiplikator lebenszeit durch ernährung * multiplikator lebenszeit durch gesundheitsdienste * multiplikator lebenszeit durch umweltverschmutzung * multiplikator lebenszeit durch bevölkerungsdichte . In einer Lookup-Funktion, in der Ernährung pro Kopf/minimal erforderliche Ernährung pro Kopf in Beziehung gesetzt werden, wird der Multiplikator Lebenszeit durch Ernährung bestimmt. Das individuelle Subsistenzminimum (minimal erforderliche Ernährung pro Kopf) wird vom MIT-Team auf 2200 kcal je Tag und Peson angesetzt. Dies entspricht 230 kg pflanzlichen Stoffen je Jahr und Person 7 . Insgesamt kann der Multiplikator den Wert der Lebenserwartung um 40% erhöhen. Die weiteren Erhöhungen resultieren aus den übrigen Bestimmungsgrößen.

Die Effizienz der medizinischen Versorgung sowie der Gesundheitsdienste wird modellmäßig in Abhängigkeit gebracht zur Höhe des Dienstleistungsoutputs. Der Multiplikator Lebenszeit durch Gesundheitsdienste hat einen äußerst starken Einfluss auf die Lebenserwartung. Beispielsweise bewirkt allein eine Erhöhung des in den Gesundheitsdienst investierten Dienstleistungsoutputs um 100 $ je Person und Jahr eine Verdopplung der Lebenserwartung. Somit kann eine hohe Lebenserwartung nur durch einen hohen ’Multiplikator Lebenszeit durch Gesundheitsdienste’-Wert zustande kommen. Der Multiplikator Lebenszeit durch Bevölkerungsdichte wird als Residualgröße konzipiert. Dabei wird angenommen, dass eine positive Korrelation zwischen dem Grad der Verstädterung (Anteil der Stadtbevölkerung) und dem aktuellen Bevölkerungsbestand besteht, d.h. je größer die Bevölkerung, desto mehr Ballungszentren. Analog gilt das gleiche für den Einfluss auf den Multiplikator durch die Industrie (Multiplikator Bevölkerungsdichte durch Industrie). Der Multiplikator übt in jedem Falle einen negativen Einfluss auf die Lebenserwartung aus; d.h. die entsprechenden Ordinatwerte werden für den Wertebereich bis 1 skaliert, wobei der Wert 1 immer der Norm-Lebenserwartung entspricht.

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Der Multiplikator Lebenszeit durch Umweltverschmutzung wird zum Index der Umweltverschmutzung (Bestandsgröße) in Beziehung gesetzt. Steigt dieser Index, so nimmt der Wert des Multiplikators ab (degressiv abnehmender Kurvenverlauf der Lookup- Funktion) 8 .

Abbildung 6.: Einflussfakto ren im Bereich der Geburtenrate

Abb. 6 zeigt die zentrale Hilfsvariable Gesamtfertilität, welche neben dem aktuellen Bevölkerungsbestand, die Geburtenrate bestimmt. Die geburteninduzierende Altersklasse ist, modellmäßig, die reproduktive Altersklasse (Bevölkerung 15-44 J.). Deshalb ist der konstante Wert der reproduktiven Lebensspanne (durchschnittliche fruchtbare Lebensspanne) auf 30 Jahre angesetzt.

Im folgenden wird die Analyse nur an jenen Variablen angeführt, die am reaktionsstärksten sind, bzw. den größten Einfluss auf das Verhalten dieses Subsektors ausüben. Die übrigen Größen der Geburtenrate sind größtenteils wirkungslos, bzw. verändern das Verhalten nicht entscheidend 9 .

gesamtfertilität

Abbildung 7.: Die Effektivität de r Geburtenkontrolle

Das MIT-Team nimmt an, dass der Bedarf an Fertilitätskontrolle positiv korreliere mit dem Dienstleistungsoutput pro Kopf. Ferner wird angenommen, dass die verfügbare

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Fertilitätskontrolle pro Kopf nicht direkt wirksam werde, sondern erst mit einer Verzögerung von 20 Jahren (Verzögerungsfaktor Gesundheitsdienste). Deshalb wird zwischen die Hilfsvariable Zuweisung von Fertilitätskontrolle (Pro-Kopf- Dienstleistungsoutput, der zur Geburtenregelung bestimmt ist) und der Effektivität der Fertilitätskontrolle ein Verzögerungsglied eingebaut (siehe Abb. 7). Die Effektivität der Fertilitätskontrolle hat den Wert 1, wenn die Gesamtfertilität der gewünschten Gesamtfertilität entspricht, unter Berücksichtigung der biologisch maximal möglichen Gesamtfruchtbarkeit (maximale Gesamtfertilität).

Diskrepanzen zwischen den Werten der gewünschten Gesamtfertilität und der Gesamtfertilität werden im Modell durch den Anteil der Dienstleistungen zur Fertilitätskontrolle pro Kopf reguliert; dieser agiert als Regler.

erwünschte

wahrgenommene

gewünschte

Abbildung 8.: Gewünschte Familiengröße und erwartetes Familieneinkommen Die in Abb. 8 dargestellte gewünschte Gesamtfertilität ergibt sich modellmäßig aus der Multiplikation der erwünschten Familiengröße mit dem Kompensationsmultiplikator (Multiplikator für Familiengröße aus wahrgenommener Lebensdauer); die wahrgenommene Lebensdauer ist ihrerseits eine verzögerte Funktion dritter Ordnung der Lebenserwartung:

SMOOTH3 ( lebenserwartung , VERZÖGERUNG DER WAHRNEHMUNG DER

LEBENSZEIT )

Der Multiplikator beruht auf der Annahme, dass bei geringer wahrgenommener Lebenserwartung die Neigung zur Kompensation groß ist, was sich in einer Erhöhung der gewünschten Gesamtfertilität niederschlägt und so die Geburtenrate erhöht. Steigt die wahrgenommene Lebenserwartung auf den Wert von 72 Jahren, so verliert dieser Multiplikator seine Wirkung und erreicht den Wert 1. Die zweite Bestimmungsgröße der gewünschten Gesamtfertilität ist die erwünschte Familiengröße:

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