Zum einen geht er der Frage nach, was wäre, wenn wir die Erkenntnisse der klimaökonomischen Modellsimulationen wirklich ernst nehmen würde, zum anderen erklärt er, welche Aussage die Konfidenzintervalle von Klimasimulationen für das Vertrauen in die Simulationen erlauben.

Murphy stellt fest, dass viele der wichtigsten Klimamodelle einer moderaten globalen Erwärmung zwischen zwei bis drei Grad Celsius positive Nettonutzen für die Summe der Menschheit bescheinigen. Erst wenn in vier bis fünf Jahrzehnten dieser Temperaturanstieg erreicht ist, dürfte es nach den Modellen weltweit überall auf der Welt zu Problemen kommen. Für eine Besteuerung von Klimagasemissionen ist indes relevant, wie groß und welches Vorzeichen der Effekt einer zusätzlichen Emissionsmenge ist. Hier ist nach Richard Tol davon auszugehen, dass ab etwa 1,2 K der Nettoeffekt negativ ist, theoretisch also zunächst mehr Emissionen vorteilhaft wären. Aufgrund der Trägheit des Klimasystems sei eine derartige Feinsteuerung aber nicht möglich, weshalb schon heute an Vermeidungsmaßnahmen zu denken sei. Obgleich man aus dieser Erkenntnis nicht ableiten kann, dass Abgabe auf Klimagasemissionen zum jetzigen Zeitpunkt völlig abzulehnen seien, so wird auch deutlich, dass zum gegenwärtigen Zeitpunkt kein Grund zur Panik und zu drastischen Klimaschutzmaßnahmen besteht. Erst recht nicht, wenn diese im Gegensatz zu einer globalen Klimaschutzabgabe nicht zu einer kosteneffektiven Minderung der Klimagasemissionen führen. Als ökonomisch effizient kann derzeit kein einziges der praktizierten Klimaschutzinstrumente bezeichnet werden. Auch der europäische Emissionshandel wird diesem Kriterium aufgrund seiner isolierten Anwendung auf wenige Sektoren und nur innerhalb der EU nicht gerecht. Die Weltgemeinschaft hat definitiv Zeit genug sich Gedanken über eine rationale Klimapolitik zu machen.

Sehr interessant sind auch Robert Murphys Einblicke in die Statistik der Klimamodelle. Während etwa in den Wirtschaftswissenschaften die Nullhypothese die kausale Verbindung zwischen zwei Parametern verneint und ein kleines Konfidenzintervall daher bedeutet, dass die Modellergebnisse mit größerer Zuverlässigkeit einen kausalen Zusammenhang belegen, formuliert man in Klimamodellen die Nullhypothese umgekehrt als korrekte Beschreibung der Realität durch die Modelle. Das bedeutet jedoch, dass ein höheres Konfidenzniveau den einzelnen Modellläufen mehr Spielraum gibt von den beobachteten Temperaturdaten abzuweichen, bevor man die Nullhypothese verwirft.

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