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Steigende Metallpreise als mögliches Hindernis der Energiewende

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  • Lukas Boer

Abstract

Die Begrenzung der globalen Klimaerwärmung erfordert eine Transformation des Energiesektors hin zu Technologien mit geringen Treibhausgasemissionen. Dies beinhaltet eine Abkehr von fossilen Brennstoffen, dafür aber einen substanziellen Anstieg der Nachfrage nach speziellen Nichteisenmetallen. Kobalt, Kupfer, Lithium und Nickel sind Hauptbestandteile von Technologien zur Erzeugung oder Speicherung von erneuerbaren Energien. Diese Metalle stellen potenziell einen Engpass für die Energiewende dar. Um den Effekt abzuschätzen, wurden aus historischen Daten Angebotselastizitäten ermittelt und in ein Szenario mit hohen Anteilen an erneuerbaren Energien und Emissionsneutralität eingespeist. Dieses Szenario zeigt, dass die Preise der betrachteten Metalle über die nächsten zwanzig Jahre auf historische Höhepunkte steigen und dort für eine noch nie dagewesene Dauer von mehreren Jahren verweilen könnten. Der Wert der globalen Produktion der Metalle könnte ein ähnliches Niveau wie das der künftigen globalen Ölproduktion erreichen. Eine erfolgreiche Energiewende erfordert daher eine entschiedene, global koordinierte Klimapolitik mit Emissionszielen, die Planungssicherheit für Metallproduzenten schaffen und dadurch starke Preisanstiege abschwächen können.

Suggested Citation

  • Lukas Boer, 2022. "Steigende Metallpreise als mögliches Hindernis der Energiewende," DIW Wochenbericht, DIW Berlin, German Institute for Economic Research, vol. 89(4), pages 47-55.
  • Handle: RePEc:diw:diwwob:89-4-1
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    Keywords

    Strukturelle Szenarioanalyse; Energiewende; Metalle; Preisentwicklung; Klimawandel;
    All these keywords.

    JEL classification:

    • C32 - Mathematical and Quantitative Methods - - Multiple or Simultaneous Equation Models; Multiple Variables - - - Time-Series Models; Dynamic Quantile Regressions; Dynamic Treatment Effect Models; Diffusion Processes; State Space Models
    • C53 - Mathematical and Quantitative Methods - - Econometric Modeling - - - Forecasting and Prediction Models; Simulation Methods
    • Q3 - Agricultural and Natural Resource Economics; Environmental and Ecological Economics - - Nonrenewable Resources and Conservation
    • Q4 - Agricultural and Natural Resource Economics; Environmental and Ecological Economics - - Energy
    • Q54 - Agricultural and Natural Resource Economics; Environmental and Ecological Economics - - Environmental Economics - - - Climate; Natural Disasters and their Management; Global Warming

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