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System Analysis for Environmental Policy

System Analysis for Environmental Policy

System thinking through system dynamic modelling and policy mixing as used in the SimRess project

Die Systemanalyse könnte ein wesentlicher Ansatz sein, um die Ressourceneffizienzpolitik nachhaltig und langfristig zu gestalten. Im Projekt SimRess wurde das Systemdenken getestet, um ein systemdynamisches Ressourcennutzungssimulationsmodell zu entwickeln und um Politikmixe zur Ressourcenschonung zu untersuchen. Der Bericht, der zum Download zur Verfügung steht, dokumentiert und fasst die verschiedenen Ergebnisse der Workshops und der Systemanalyse zusammen. Die Studie wurde von den SimRess-Projektpartnern durchgeführt, mit Dr. Martin Hirschnitz-Garbers vom Ecologic Institut als Hauptautor.

Vielfältige Wechselbeziehungen und Multi-Akteurssyteme machen Ressourcennutzung zu einem komplexen System. Die Analyse komplexer Systeme kann helfen, Ressourcenpolitik langfristig und systemisch aufzustellen. Eine Systemanalyse erfordert systemisches Denken sowie die Berücksichtigung von Kausalketten, Feedbackschleifen und Zeitverzögerungen in Systemreaktionen.

Im Rahmen des SimRess-Projektes wurde die Systemanalyse durch eine partizipative Identifikation relevanter Systemgrenzen und -komponenten sowie der Diskussion möglicher politischer Interventionspunkte mittels Kausalschleifendiagrammen umgesetzt. Die Ergebnisse der Systemerarbeitung wurden dann soweit möglich in den Parametrisierungen der Simulationsmodelle zur integrierten Systemanalyse eingespeist und in der Gestaltung von Politikmixen zur Simulation berücksichtigt.

Für die partizipative Systemerarbeitung konnte nur eine begrenzte Anzahl an Akteuren zur Teilnahme an zwei der fünf Workshops gewonnen werden, die für einen kompletten Gruppenmodellierungsprozess notwendig sind. Daher wurde das partizipativ begonnene Systemmodel in mehreren projektinternen Workshops finalisiert und für die Verwendung in den Simulationsmodellen aufbereitet. Zwar wurden dadurch "Ownership" und Transparenz des Models für externe Akteure verringert, allerdings konnten auch so relevante Systemerkenntnisse gewonnen und reflektiert werden.

Die Kausalschleifendiagramme dienten dann als Grundlage, um politische Interventionspunkte zu ermitteln und in Politikmixe zu überführen. Dabei wurde deutlich, dass die Erarbeitung von Politikmixen im Projekt vom theoretischen Konzept abweichen musste, um im Rahmen der Projektlogik weiterverfolgt werden zu können. Das bezog sich einerseits auf die Herausforderung, Politikmixe in ihrer kumulativen zukunftsgerichteten Wechselwirkung konzeptionell aufbereiten und bewerten zu können. Andererseits wurden in der Abstimmung mit externen Akteuren Entscheidungen getroffen, bestimmte Maßnahmenorientierungen vorzunehmen und bereits erarbeitete Mixe nicht weiter in der Systemanalyse zu verfolgen. Dadurch konnten insgesamt drei Politikmix-Ansätze ermittelt, aber nur in unterschiedlichem Umfang in die Systemanalyse mittels Simulationsmodellen einbezogen werden.


Zitiervorschlag

Hirschnitz-Garbers, Martin et. al. 2018: System analysis for environmental policy – System thinking through system dynamic modelling and policy mixing as used in the SimRess project. Models, potential and long-term scenarios for resource efficiency (SimRess) – Report 1. UBA Texte 49/2018. Umweltbundesamt: Dessau-Roßlau.

Sprache
Englisch
Autor(en)
Deniz Koca (Lund University)
Harald Sverdrup (Iceland University)
Mark Meyer (Gesellschaft für wirtschaftliche Strukturforschung (GWS))
Martin Distelkamp (Gesellschaft für wirtschaftliche Strukturforschung (GWS))
Finanzierung
Verlag
Jahr
2018
Erschienen in
TEXTE 49/2018
ISSN
1862- 4804
Umfang
65 S.
Projektnummer
2518
Inhaltsverzeichnis

List of Abbreviations
Zusammenfassung
Summary
1 Systems thinking approach used in the SimRess modelling work
1.1 Conceptual modelling and systems analysis
1.1.1 Causal loop diagrams and group modelling process in SimRess project
1.1.2 Potentials and challenges of CLDs
1.2 System dynamics modelling and integrated scenario analysis
1.3 Dynamic modelling of the structures of complex system interdependencies – annotations from an applied econometrician’s perspective
1.4 How do two modelling approaches complement each other in terms of system analysis?
2 Policy mixing as a concept for systemic resource
2.1 The need for more systemic responses in resource policy
2.2 The concept of policy mixing for resource policy
2.3 Promises and challenges of policy mixing
2.4 Policy mixing for systemic resource policy in the SimRess project – approach, challenges and lessons learnt
2.4.1 A systemic resource policy mix approach tackling key drivers and trends
2.4.1.1 Setting objectives and targets
2.4.1.2 Underlying conceptual causal system model
2.4.1.3 Selecting promising policy instruments
2.4.1.4 Undertaking ex-ante assessments
2.4.2 A resource policy mix approach based on selected ProgRess II policy instruments
2.4.2.1 Setting objectives and targets
2.4.2.2 Underlying conceptual causal system model
2.4.2.3 Selecting promising instruments
2.4.2.4 Undertaking ex-ante assessments
2.4.3 A systemic resource policy mix approach aimed at contributing to more ambitious, longer-term resource policy targets
2.4.3.1 Setting objectives and targets
2.4.3.2 Underlying conceptual causal system model
2.4.3.3 Selecting promising instruments
2.4.3.4 Undertaking ex-ante assessments
2.5 Lessons learnt on policy mixing for systemic resource policy
2.5.1 Conceptual development of the policy mix approaches
2.5.2 Scientific assessment of the policy mix approaches
3 Main conclusions
4 References used
5 Appendix
List of figures and tables
Figure 1: Integrative systems science
Figure 2: A sample Causal Loop Diagram (CLD)
Figure 3: Two phases and six steps of the group modelling process
Figure 4: Causal Loop Diagram with the theme of private household consumption
Figure 5: With mining industry, various metal ores are provided to different metal industries to be processed into basic metals. Different fabricated metal industries then turn these basic metals into fabricated metals.
Figure 6: Flow chart showing main services/industries using metal ore and basic metals
Figure 7: Causal loop diagram showing cause effect relations, feedbacks and time delays in the metal sector
Figure 8: Causal loop diagram showing the demand for cars and the production, and the causal linkages between these factors
Figure 9: Heuristic concept for policy mix development
Figure 10: CLD for the consumption area of food (Koca and Sverdrup 2014a, 24)
Figure 11: Screenshot of the SimRess consistency matrix in EIDOS
Table 1: Stakeholder categorisation
Table 2: List of selected policy approaches from ProgRess strategic approaches and action areas
Table 3: Snapshot of the option space created for the systemic resource policy mix tackling key drivers and trends (cf. section 2.4.1)

Schlüsselwörter
Umweltpolitik, Systemdenken, Policy-Mixing, Ressourceneffizienz, , Kausalschleifendiagramme, Entwicklungsmodelle, Systemanalyse, Systemdynamische Modellierung