Monitoring Bioeconomy Transitions: Development of Indicators and Measuring Bioplastics in Germany, Using an Extended Hybrid IO-LCA Model

Abstract

Zahlreiche Hoffnungen sind mit einer auf Pflanzen basierenden Wirtschaft, einer Bioökonomie, verbunden. Ob deren Weiterentwicklung den Zustand der Umwelt und die Wohlfahrt eines Landes verbessern kann, bleibt jedoch fraglich. Sich im Aufbau befindliche Bioökonomie-Monitoring-Systeme haben die Aufgabe, Informationen über Zielkonflikte zu liefern und somit eine erkenntnisgestützte Politikgestaltung zu ermöglichen. Das Ziel dieser Doktorarbeit ist es, Erkenntnisse für die Weiterentwicklung solcher Systeme zu gewinnen. Bisher entwickelte Bioökonomie-Indikatoren sind ungeeignet, den Übergang von einer fossil-basierten zu einer bio-basierten Wirtschaft korrekt abzubilden. In der vorliegenden Arbeit werden deshalb entsprechende Indikatoren entwickelt und am Beispiel der Biokunststoffproduktion in Deutschland gemessen. Damit leiste ich einen Beitrag zur systematischen Indikatorenentwicklung, zur Charakterisierung einer bestimmten Bioökonomie-Transformation und zur quantitativen Modellierung der Indikatoren. Zukünftige Bioökonomie-Monitoring-Systeme könnten davon profitieren, wenn die Indikatorenentwicklung noch stärker als Prozess verstanden wird, der eine Auseinandersetzung mit den Zielen und deren Messbarkeit umfasst, sich so lange wiederholt bis zufriedenstellende Indikatoren verfügbar sind und die wichtigsten Akteure einbezieht. Zudem ist ein stärkerer Fokus auf nachhaltige Bioökonomie-Transformationen erforderlich, die sich an einem kreislauf- und suffizienzbasierten Wirtschaften orientieren und den Substitutionsbegriff weiter fassen als bisher. Das hier entwickelte Biokunststoff-Modell könnte in Monitoring-Systeme integriert werden, wenn es um Kohlenstoffflüsse und Post-Produktionsprozesse ergänzt wird. Forschungsbedarf besteht beim Aufbau eines auf gesellschaftliche Bedürfnisse fokussierten Monitoring-Systems und bei der Wirksamkeit von Monitoring-Systemen in der politischen Entscheidungsfindung. Quelle: https://edoc.hu-berlin.de/

The relationship between bioeconomy transitions and sustainable development is not straightforward. For policymakers it is often difficult to keep track of bioeconomy developments and formulate appropriate bioeconomy-related policies that are also conducive towards sustainable development. Consequently, bioeconomy monitoring systems have recently been initiated to provide more reliable sources of information. There is a clear mismatch between the vision of a transition from fossil-based to bio-based economies and available indicators. I aim here to enhance current bioeconomy monitoring systems by developing and applying a set of appropriate indicators and providing insight into three key issues: 1) how indicators can be systematically developed, 2) what dimensions of an economy need to receive attention while monitoring transition from a fossil-based to a bio-based one, and 3) what kinds of quantitative models are suitable for this purpose. This study shows that it is possible to quantify the bioeconomy transition and measure it with systematically developed indicators, applied to plastics substitution. I conclude that, 1) developing bioeconomy indicators should be a process that is goal-oriented, iterative, and inclusive, 2) bioeconomy transition indicators need to exhibit advancement in the circular use of biomass and in sufficient consumption behavior, and 3) the model developed here can be integrated into bioeconomy monitoring systems but requires advances regarding carbon flows and post-production processes. Developers of bioeconomy monitoring systems should develop new indicators through stronger involvement of carefully selected stakeholders. Policymakers need to participate more actively in designing such systems and provide greater and more stable funding. Research could explore sectoral strategies to reduce environmental impacts while fulfilling societal needs, design related indicator sets, and assess their relevance for political decision-making. Quelle: https://edoc.hu-berlin.de/