Makroökonomische Perspektiven auf digitalisierte Volkswirtschaften: Sozial-ökologische Risiken und Chancen der Digitalisierung

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Digitalisierung verändert was wir produzieren und wie diese Dinge hergestellt werden. Auf makroökonomischer Ebene werden daher große Hoffnungen mit der Digitalisierung verbunden: Neue Wachstumsimpulse, mehr Arbeitsplätze und Wohlstand, aber auch höhere Ressourceneffizienz und damit die Möglichkeit Wachstum und ökologische Nachhaltigkeit zu vereinbaren. Die Digitalisierung verändert darüber hinaus die internationale Arbeitsteilung in globalen Wertschöpfungsketten. Doch halten diese Hoffnungen einem Realitätscheck stand? Bisher, so scheint es, eher nicht. Denn die Wachstumszahlen in frühindustrialisierten Ländern sind seit Jahrzehnten niedrig und Arbeitslosigkeit ist persistent. Diese Volkswirtschaften sind weit von einer ausreichenden Entkopplung von Wachstum und Umweltverbrauch entfernt, weshalb wir komplementäre Suffizienz-Strategien benötigen.

Digitalisierung in einer sozial-ökologischen Wirtschaft

In dem Habilitationsprojekt wird erstens untersucht, wie die Digitalisierung Umweltauswirkungen auf makroökonomischer Ebene beeinflusst. In welchem Verhältnis stehen positive Trends wie Effizienzsteigerungen zu negativen Umweltwirkungen wie direkten Effekten, Rebound-Effekten oder gesteigertem Ressourcenverbrauch durch zusätzliches Wirtschaftswachstum? Welche Rolle spielen diese Rebound-Effekte und können digitale Technologien eine Entkopplung von Wachstum und Umweltverbrauch ermöglichen? Darauf aufbauend stellt sich zweitens die Frage, wie Digitalisierung genutzt werden kann, um nachhaltige Ökonomien zu ermöglichen: Wie können makroökonomische Rebound-Risiken verhindert und Suffizienz-Strategien unterstützt werden? Wie kann eine digitale Ökonomie der Zukunft wachstumsunabhängig gestaltet werden, um den ökologischen Grenzen Rechnung zu tragen? Diese Themen werden mit einem transdisziplinären Methodenmix untersucht: Quantitative empirische Untersuchungen, Analyse theoretischer Debatten, konzeptionelle Ansätze, sowie modellbasierte Analysen bilden die Grundlage des Projekts.

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Dr. Steffen Lange

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