DOWNLOAD-Teil2 - GLOWA-Elbe

2.8 Szenarien der Wassernachfrage und Wassernutzung der Industrie im Elbeeinzugsgebiet bis zum
Jahr 2020 (Mutafoglu)
Bivariate Modellierung
Während im Falle der Trendexploration die Nachfrage im Abhängigkeit vom Faktor „Zeit“
angebildet wird, unterstellen bivariate Ansätze einen Zusammenhang der eingesetzten Wassermenge
mit einer anderen, im Regelfall dem ökonomischen Kontext näher liegenden Größe.
Regelmäßig wird auf einen Zusammenhang zu einer Kenngröße wie der Wertschöpfung einer
Region oder der Beschäftigtenanzahl zurückgegriffen. Aufgrund dieser Verhältnisbetrachtung
wird dieses Vorgehen auch als Koeffizientenansatz bzw. als analytisch-synthetische Methode
bezeichnet (DVWK 1991: 52-53). Die mittels eines Koeffizienten erklärte Wassernachfrage
kann eine Gesamtgröße sein (z.B. gesamte industrielle Wassernachfrage eines Landkreises)
oder sich auf eine speziellere Größe beziehen (z.B. Nachfrage nach Oberflächenwasser zu
Kühlzwecken).
In der einfachsten Anwendungsform könnte ein im Zeitablauf konstanter Koeffizient angenommen
werden, jedoch ist insbesondere für längerfristiger orientierte Überlegungen von dessen
Veränderlichkeit auszugehen, die im Falle des Wassereinsatzes der Industrie insbesondere
durch technischen Fortschritt ermöglicht wird. So ist im Zeitablauf tendenziell von einem
Rückgang des spezifischen Wassereinsatzes je Einheit eines gefertigten Zwischen- oder Endproduktes
auszugehen, jedoch vollzieht sich diese Entwicklung nicht in allen Branchen mit
der gleichen Geschwindigkeit. Liegen Arbeiten zu technischen Entwicklungslinien in den relevanten
Branchen vor, können diese durch eine Variation der zugrunde liegenden Koeffizienten
Berücksichtigung finden.
Der Datenbedarf für bivariate Modelle ist vergleichsweise überschaubar, gleichzeitig bietet
dieses Vorgehen die Möglichkeit, die Entwicklung mehrerer Wirkfaktoren getrennt zu betrachten
und im Rahmen der Vorausschau zu kombinieren.
Multivariate Modellierung
Eine realitätsnähere Abbildung der Wassernachfrage ermöglichen multivariate Modelle, da
eine Mehrzahl von als relevant betrachteten Einflussgrößen herangezogen werden kann. Für
den jeweiligen Einzelfall muss eine geeignete funktionale Formulierung spezifiziert werden.
Beispielsweise kann zwischen den erklärenden Variablen ein additiver oder auch multiplikativer
Zusammenhang zu Grunde gelegt werden.
Soll durch multivariate Modelle tatsächlich eine realitätsgetreuere Abbildung der Zusammenhänge
erfolgen, ist eine ausreichend breite Datengrundlage erforderlich, insbesondere wenn
auch eine räumlich feinere Auflösung erwünscht ist. Die vergleichsweise anspruchsvollen Datenanforderungen
haben in der Vergangenheit dazu geführt, dass dieses Vorgehen nur selten
angewandt wurde. Beispielsweise liegen zu Wasserpreisen und anderen Kosten der Wassernutzung
der Industrie für Deutschland keine zuverlässigen Daten vor, dies gilt insbesondere
für die hier im Mittelpunkt stehende Eigenversorgung mit Wasser.
Verwendete Methode
Aufgrund der langfristig orientierten Betrachtung wird in der vorliegenden Arbeit nicht auf
eine reine Trendextrapolation zurückgegriffen, auch wenn diese theoretisch möglich und aufgrund
der in der Vergangenheit beobachteten, vielfach kontinuierlichen Abnahme der im verarbeitenden
Gewerbe eingesetzten Wassermengen prinzipiell denkbar wäre.
Multivariate Ansätze können aufgrund der verfügbaren Datengrundlage zum gegenwärtigen
Zeitpunkt nicht eingesetzt werden. Im Bereich der amtlichen Wasserstatistiken liegen Branchendaten
aus den Erhebungsjahren 1995, 1998, 2001 und 2004 vor, jedoch stellt sich die
Kapitel 2 – Seite 244