Long-term distributional effects of carbon pricing – A novel modeling approach
In diesem Beitrag stellen wir einen neuen methodischen Ansatz vor, um die voraussichtlichen langfristigen Verteilungswirkungen der CO₂-Bepreisung unter Berücksichtigung heterogener Technologieanpassungen und alternativer Preisentwicklungen zu bewerten. Wir verknüpfen ein Energiesystemmodell mit einem auf Random Forests basierenden Mikrosimulationsmodell, um die Kostenbelastungen auf Haushaltsebene für zwei stilisierte CO₂-Preisentwicklungen im deutschen Heizungs- und Verkehrssektor bis zum Jahr 2040 zu simulieren. Unter Verwendung datengestützter Prognosen zur Technologieeinführung deutet das Modell darauf hin, dass die CO₂-Bepreisung zunächst regressive Kostenbelastungen verursacht, die durch eine pauschale Rückführung der Einnahmen erheblich gemildert werden können. Heterogene Einführungsraten führen jedoch bei beiden Preisverläufen zu einer ausgeprägten Streuung innerhalb der Einkommensgruppen, insbesondere bei Haushalten mit niedrigem Einkommen, wo ein Teil der Haushalte auch nach der Umverteilung eine Nettobelastung trägt. Wird davon ausgegangen, dass die Einführung in Mehrfamilienhäusern langsamer verläuft – was strukturelle Hindernisse widerspiegelt –, werden die Verteilungsergebnisse relativ regressiver. Beim Vergleich der Preisverläufe bedeutet ein höherer CO₂-Preis im Jahr 2030 eine höhere durchschnittliche Belastung, gefolgt von sinkenden Kosten, wenn sich die Investitionen in klimaneutrale Technologien akkumulieren, während ein niedrigerer Preis bis 2040 zu einem flacheren, aber länger anhaltenden Belastungsprofil führt. Insgesamt verdeutlicht das Modell, wie Annahmen zur Technologieverbreitung und zur Preisgestaltung die prognostizierten Verteilungsfolgen der CO₂-Bepreisung entscheidend prägen.