{"id":14937,"date":"2023-07-26T07:43:04","date_gmt":"2023-07-26T05:43:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.accounting-for-transparency.de\/?p=14937"},"modified":"2025-06-23T09:52:46","modified_gmt":"2025-06-23T07:52:46","slug":"wie-wirkt-sich-der-klimawandel-auf-arbeitsplaetze-innovationen-und-die-risikoverteilung-auf-den-kapitalmaerkten-aus","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.accounting-for-transparency.de\/de\/wie-wirkt-sich-der-klimawandel-auf-arbeitsplaetze-innovationen-und-die-risikoverteilung-auf-den-kapitalmaerkten-aus\/","title":{"rendered":"Wie wirkt der Klimawandel auf Arbeitspl\u00e4tze, Innovationen und die Risikoverteilung auf den Kapitalm\u00e4rkten?"},"content":{"rendered":"

Was bedeutet der Klimawandel f\u00fcr Unternehmen und Weltwirtschaft? Wie gelingt die Netto-Null-Umstellung? Und wie k\u00f6nnen gr\u00fcne Technologien und Patente gef\u00f6rdert werden? Bei der Beantwortung dieser und weiterer Fragen k\u00f6nnte eine neue Methode helfen, die die Exposition von Unternehmen gegen\u00fcber dem Klimawandel mithilfe von \u201eEarnings Calls\u201c misst und so Vorhersagen\u00a0 dar\u00fcber erlaubt, wie der Klimawandel auf Arbeitspl\u00e4tze, Innovationen und die Risikoverteilung auf den Kapitalm\u00e4rkten wirkt. Entwickelt wurde sie von TRR 266-Forscher Laurence van Lent (Frankfurt School) sowie\u00a0 Zacharias Sautner (Universit\u00e4t Z\u00fcrich und Swiss Finance Institute), Grigory Vilkov (Frankfurt School) und TRR 266-Alumnus Ruishen Zhang (Shanghai University). Eine Vielzahl von Studien baut bereits auf der neuen Methode auf.
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In offiziellen Klimaprognosen berechnen Forschende anhand unterschiedlicher Szenarien, wie sich das Weltklima in Zukunft ver\u00e4ndert. Eine Verdoppelung der CO2<\/sub>-Konzentration bis zum Ende dieses Jahrhunderts zum Beispiel k\u00f6nnte die Durchschnittstemperatur auf der Erde um 1,5 bis 4,5 Grad erh\u00f6hen. Die Folgen w\u00e4ren verheerend: Naturkatastrophen, steigender Meeresspiegel, sinkende Artenvielfalt. Entwicklungen, die viele Bereiche unseres Lebens nachhaltig ver\u00e4ndern w\u00fcrden. Auch die Art und Weise, wie wir Wirtschaft betreiben.<\/p>\n

W\u00e4hrend solche Prognosen f\u00fcr das Weltklima dank komplexer Rechenmodelle m\u00f6glich sind, gibt es bislang keine vergleichbaren Modelle, die zuverl\u00e4ssig vorhersagen k\u00f6nnen, wie der Klimawandel auf Arbeitspl\u00e4tze, Innovationen und die Risikoverteilung auf den Kapitalm\u00e4rkten wirkt. Denn das zu messen, ist \u00e4u\u00dferst schwierig: Die Auswirkungen des Klimawandels sind vielschichtig und betreffen Unternehmen auf unterschiedlichsten Ebenen. W\u00e4hrend einige Unternehmen von physischen Klimaver\u00e4nderungen betroffen sind \u2013 wie dem steigenden Meeresspiegel \u2013, m\u00fcssen andere Kosten tragen, die durch Vorschriften zur Bek\u00e4mpfung der globalen Erw\u00e4rmung entstehen, wie etwa die CO2<\/sub>-Steuer. F\u00fcr wieder andere bietet der Klimawandel wiederum Chancen \u2013 f\u00fcr Erzeuger gr\u00fcner Energien zum Beispiel.<\/p>\n

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Eine wichtige Hilfestellung f\u00fcr Investoren, Regulierungsbeh\u00f6rden und Politik<\/strong><\/h3>\n

Ein Modell, das die Auswirkungen des Klimawandels auf Unternehmen zuverl\u00e4ssig messen will, muss diese Unterschiede zwischen den Unternehmen erfassen. Zudem muss es die Sch\u00e4tzungen unterschiedlicher Markteilnehmer ber\u00fccksichtigen, wie sich der Klimawandel auf die einzelnen Unternehmen auswirkt. Denn die Marktteilnehmer spielen eine wichtige Rolle bei der Ressourcenverteilung und Preisfindung.<\/p>\n

Ein solches Modell ist gerade deshalb wichtig, weil es Investoren, Regulierungsbeh\u00f6rden und politischen Entscheidungstr\u00e4gern hilft, das Risiko des Klimawandels auf Unternehmensebene zu quantifizieren und auf dieser Basis die richtigen Weichen zu stellen. Ein solches Modell erm\u00f6glicht es, wichtige Vorhersagen zu treffen. Etwa wie Unternehmen auf die Netto-Null-Umstellung reagieren, wie diese sich auf die Weltwirtschaft auswirkt und wie die Schaffung von gr\u00fcnen Technologien und Patenten gef\u00f6rdert werden kann, damit die Netto-Null-Umstellung bis 2050 gelingt.<\/p>\n

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Neue Methode misst Exposition von Unternehmens gegen\u00fcber dem Klimawandel<\/strong><\/h3>\n

Aus diesem Grund haben wir auf Basis von vorangegangenen Studien eine neue Methode entwickelt, die die Exposition von Unternehmen gegen\u00fcber dem Klimawandel misst, also wie stark ein Unternehmen von Chancen und Risiken durch den Klimawandel betroffen ist. Daf\u00fcr nutzen wir Earnings Calls, Telefonkonferenzen zwischen der Unternehmensleitung und Finanzanalysten \u00fcber Finanzergebnisse und die aktuelle und k\u00fcnftige Entwicklung des Unternehmens. Der Vorteil von Earnings Calls? Sie sind weniger anf\u00e4llig f\u00fcr Greenwashing, da sie nicht nur die Perspektive des Unternehmens, sondern auch die von Analysten wiedergeben. Die Exposition eines Unternehmens bestimmen wir, indem wir den Anteil des Gespr\u00e4chs der dem Klimawandel gewidmet ist, messen. Das tun wir anhand von sogenannten Bigrammen, also Zwei-Wort-Kombinationen, die auf Klimagespr\u00e4che hinweisen \u2013 wie zum Beispiel das Bigramm \u201esolar energy\u201c.<\/p>\n

In anderen Studien werden Bigramme h\u00e4ufig mit Hilfe von vordefinierten Trainingsbibliotheken bestimmt. Das ist im Zusammenhang mit dem Klimawandel allerdings schwierig. Denn in diesem Bereich existiert kein wohldefiniertes W\u00f6rterbuch. Die verwendeten Begrifflichkeiten von politischen Entscheidungstr\u00e4gern, Journalisten und Finanzmarktteilnehmern variieren stark und entwickeln sich st\u00e4ndig weiter. Die Erstellung eines neuen W\u00f6rterbuchs von Grund auf ist kompliziert und anf\u00e4llig f\u00fcr menschliche Fehler. Aus diesem Grund haben wir einen Algorithmus entwickelt, der mithilfe von Maschinellem Lernen, Wortkombinationen identifiziert, die auf Klimagespr\u00e4che hindeuten.<\/p>\n

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Algorithmus nutzt Maschinelles Lernen um Klimagespr\u00e4che zu identifizieren<\/strong><\/h3>\n

Der Algorithmus erfordert nur zu Beginn eine menschliche Eingabe: Wir haben eine kurze Liste mit Schl\u00fcsselbegriffen entwickelt, bei denen die meisten Experten zustimmen w\u00fcrden, dass sie mit dem Klimawandel in Verbindung stehen. Dieser „anf\u00e4ngliche“ Satz von Bigrammen erm\u00f6glicht es dem Algorithmus, aus den Transkripten diejenigen S\u00e4tze zu identifizieren, die eindeutig \u00fcber den Klimawandel sprechen.\u00a0 Auf der Grundlage verschiedener \u00fcberwachter Lernmethoden kann der Algorithmus dann Bigramme extrahieren, die \u00fcber die Menge der „anf\u00e4nglichen“ Bigramme hinausgehen. Der Algroithmus erweitert die anfangs recht allgemein gefassten Bigramme zu spezielleren Wortkombinationen. Aus \u201esolar enegry\u201c entstehen zum Beispiel die Bigramme \u201crooftop solar\u201c und \u201ephotovoltaic panel\u201c.<\/p>\n

Um die unterschiedlichen Ebenen, auf denen ein Unternehmen vom Klimawandel betroffen sein kann, zu erfassen, haben wir vier unterschiedliche Gruppen von Klimawandel-Bigrammen gebildet: Der erste Satz erfasst Aspekte des Klimawandels im weitesten Sinne. Die \u00fcbrigen drei Gruppen decken spezifische Klimathemen ab: technologische Chancen sowie physikalische und regulatorische Schocks.\u00a0 Zus\u00e4tzlich k\u00f6nnen wir mit unserer Methode feststellen, ob die berichteten Ereignisse gute oder schlechte Nachrichten f\u00fcr das Unternehmen darstellen. Das ist m\u00f6glich, indem wir „Stimmungs“-Ma\u00dfe konstruieren, die die relative H\u00e4ufigkeit von Klimawandel-Bigrammen z\u00e4hlen, die in der N\u00e4he von positiven und negativen Tonw\u00f6rtern auftreten.<\/p>\n

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Mehr Chancen und regulatorischen Risiken, mehr gr\u00fcne Jobs und Patente<\/strong><\/h3>\n

Die so erzeugten Daten sind f\u00fcr mehr als 10.000 Unternehmen aus 34 L\u00e4ndern zwischen 2002 und 2020 verf\u00fcgbar. In unserer Studie zeigen wir, dass wir mit ihnen wichtige Vorhersagen treffen k\u00f6nnen, die Regulierer, politische Entscheidungstr\u00e4ger und Investoren insbesondere im Rahmen der Netto-Null-Umstellung wichtige Hilfestellung geben k\u00f6nnen. So kann die Exposition eines Unternehmens gegen\u00fcber dem Klimawandel beispielsweise vorhersagen, ob das Unternehmen in gr\u00fcne Technologien und Patente investiert, zwei Schl\u00fcsselfaktoren f\u00fcr den \u00dcbergang zu einer kohlenstoffarmen Wirtschaft. Unternehmen etwa, die mehr regulatorische Risiken und mehr Chancen durch den Klimawandel ausgesetzt sind \u2013 schaffen im Folgejahr deutlich mehr Jobs in disruptiven gr\u00fcnen Technologien und melden mehr gr\u00fcne Patente an.<\/p>\n

Die Exposition von Unternehmen gegen\u00fcber dem Klimawandel hat zudem Auswirkungen auf den Aktienmarkt \u2013 und zwar in Form von erh\u00f6hten Risiken und Risikopr\u00e4mien. Das gilt allgemein f\u00fcr Aktien von Unternehmen, die eine gr\u00f6\u00dfere Exposition gegen\u00fcber dem Klimawandel im Allgemeinen aufweisen und insbesondere f\u00fcr Aktien von Unternehmen mit h\u00f6heren Chancen durch den Klimawandel. Denn die Unsicherheit im Zusammenhang mit Investitionen in gr\u00fcne Technologien oder erneuerbare Energien ist gro\u00df. Die Verwirklichung dieser Chancen f\u00fchrt zu erheblichen Gewinnen, wenn sie erfolgreich sind, oder zu gro\u00dfen Verlusten, wenn sie nicht erfolgreich sind. Das macht den Schutz vor Crashs und das Aufw\u00e4rtspotenzial teurer. Anleger sind also bereit zur Absicherung nach unten und f\u00fcr das Wachstumspotenzial nach oben h\u00f6here Pr\u00e4mien zu zahlen. Die Kosten f\u00fcr das Aufw\u00e4rtspotenzial steigen dabei schneller als die Kosten f\u00fcr den Schutz vor einem Absturz, wenn die Chancenexposition einer Aktie h\u00f6her ist.<\/p>\n

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Out-of-Sample-Evidenz: Vielazhl von Studien nutzt die neue Methode<\/strong><\/h3>\n

Unsere Daten wurden bereits in einer Vielzahl von Studien verwendet und dazu genutzt, um eine Reihe von realen und finanziellen Auswirkungen des Klimawandels auf Unternehmen vorherzusagen. Diese „Out-of-Sample-Evidenz“ ist beruhigend, da sie darauf hindeutet, dass unsere Messgr\u00f6\u00dfen aussagekr\u00e4ftige Unterschiede zwischen den Unternehmen erfassen. Auch Regulierungsbeh\u00f6rden haben bereits ihr Interesse an unseren Daten bekundet. Wir haben die Studie zum Beispiel der ESG-Forschungsabteilung der Vanguard Investment Strategy Group vorgestellt. Wir hoffen und sind zuversichtlich, dass wir mit unserer Forschung einen wichtigen Beitrag leisten k\u00f6nnen \u2013 zu einem besseren Verst\u00e4ndnis der Auswirkungen des Klimawandels auf Unternehmen und Wirtschaft sowie zu einer effektiven Regulierung im Rahmen der Netto-Null-Umstellung.<\/p>\n

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Zitation des Blogbeitrags:<\/strong><\/p>\n

Van Lent, L. (2023, july 25). How does climate change affect jobs, innovation, and risk-sharing in capital markets?, TRR 266 Accounting for Transparency Blog. https:\/\/www.accounting-for-transparency.de\/de\/wie-wirkt-sich-der-klimawandel-auf-arbeitsplaetze-innovationen-und-die-risikoverteilung-auf-den-kapitalmaerkten-aus\/<\/em><\/p>\n

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Was bedeutet der Klimawandel f\u00fcr Unternehmen und Weltwirtschaft? Und wie gelingt die Netto-Null-Umstellung? 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