Das Forschungsprojekt „DigitalRessourcen“ hat die Ressourcenintensität und die Treibhausgasemissionen der digitalen Transformation in Deutschland sowohl auf Mikro- als auch auf Makroebene analysiert. In zehn Fallstudien (Mikroebene) wurde die Ressourcenintensität digitaler Anwendungen nach LCA-Methodik berechnet. Auf Makroebene wurden für die IKT-Branche der Rohstoffkonsum RMC ( raw material consumption ), der Rohstoffeinsatz RMI ( raw material input ) und der CO 2 -Fußabdruck der Digitalisierung in Deutschland für die Jahre 2000-2020 berechnet sowie sieben Szenarien für die Jahre 2020-2050 modelliert. Darauf aufbauend wurden Gestaltungsfelder für eine nachhaltigere Digitalisierung und weiterer Forschungsbedarf benannt. Veröffentlicht in Texte | 114/2024.
Das Forschungsprojekt „DigitalRessourcen“ hat die Ressourcenintensität und die Treibhausgasemissionen der digitalen Transformation in Deutschland sowohl auf Mikro- als auch auf Makroebene analysiert. In zehn Fallstudien (Mikroebene) wurde die Ressourcenintensität digitaler Anwendungen nach LCA-Methodik berechnet. Auf Makroebene wurden für die IKT-Branche der Rohstoffkonsum RMC ( raw material consumption ), der Rohstoffeinsatz RMI ( raw material input ) und der CO 2 -Fußabdruck der Digitalisierung in Deutschland für die Jahre 2000-2020 berechnet sowie sieben Szenarien für die Jahre 2020-2050 modelliert. Darauf aufbauend wurden Gestaltungsfelder für eine nachhaltigere Digitalisierung und weiterer Forschungsbedarf benannt. Veröffentlicht in Broschüren.
Das Forschungsprojekt „DigitalRessourcen“ hat die Ressourcenintensität und die Treibhausgasemissionen der digitalen Transformation in Deutschland sowohl auf Mikro- als auch auf Makroebene analysiert. In zehn Fallstudien (Mikroebene) wurde die Ressourcenintensität digitaler Anwendungen nach der Life Cycle Assessment (LCA) Methodik berechnet. Auf Makroebene wurden für die IKT-Branche der Rohstoffkonsum RMC (raw material consumption), der Rohstoffeinsatz RMI (raw material input) und der CO 2 -Fußabdruck der Digitalisierung in Deutschland für die Jahre 2000-2020 berechnet sowie sieben Szenarien für die Jahre 2020-2050 modelliert. Veröffentlicht in Fact Sheet.
Industrie Deutschland hat im Vergleich zu vielen anderen entwickelten Volkswirtschaften eine starke Industrie. Unternehmen des verarbeitenden Gewerbes tragen mehr als ein Viertel zum deutschen Bruttoinlandsprodukt bei. Dies ist einer der höchsten Werte unter den Industriestaaten. Entsprechend hoch ist auch die Nutzung von Umweltressourcen durch die Industrie. Der Fokus des Datenbereiches „Industrie“ liegt auf dem „verarbeitenden Gewerbe“ und umfasst alle Branchen, die Rohstoffe und Zwischenprodukte verarbeiten und Produkte erzeugen. Die Wirtschaftsstruktur Deutschlands prägt die Art und Weise, wie die Umwelt hierzulande beansprucht wird. Das Herstellen materieller Güter belastet die Umwelt im Allgemeinen stärker als das Erbringen von Dienstleistungen. Während der Schadstoffausstoß des verarbeitenden Gewerbes in den vergangenen Jahrzehnten deutlich zurückgegangen ist (siehe dazu die Datenbereiche „Luft“ und „Wasser“), ist vor allem der hohe Energiebedarf vieler Unternehmen und der damit verbundene Treibhausgasausstoß eine große Herausforderung für die deutsche Umweltpolitik. Die Verbesserung der Energieeffizienz ist deshalb ein wichtiges Ziel. Auch die hohe Rohstoffintensität vieler Unternehmen des verarbeitenden Gewerbes bleibt künftig ein wichtiger Arbeitsbereich. Die Förderung und Aufbereitung von Rohstoffen ist mit hohen Umweltfolgen verbunden. Die Bundesregierung hat sich deshalb eine deutliche Steigerung der Rohstoffeffizienz zum Ziel gesetzt. Die Industrie wird dazu Beiträge leisten müssen, etwa durch die Verwendung von Sekundärrohstoffen, also von Rohstoffen aus Abfällen. Da zudem nur ein geringer Teil der verwendeten Rohstoffe in Deutschland selbst gefördert wird, bleibt auch die Förderung hoher Umweltstandards bei ausländischen Rohstoffproduzenten etwa durch Zertifizierungssysteme eine wichtige Aufgabe
Das Forschungsprojekt „DigitalRessourcen“ hat die Ressourcenintensität und die Treibhausgasemissionen der digitalen Transformation in Deutschland sowohl auf Mikro- als auch auf Makroebene analysiert. In zehn Fallstudien (Mikroebene) wurde die Ressourcenintensität digitaler Anwendungen nach LCA-Methodik berechnet. Auf Makroebene wurden für die IKT-Branche der Rohstoffkonsum RMC (raw material consumption), der Rohstoffeinsatz RMI (raw material input) und der CO2-Fußabdruck der Digitalisierung in Deutschland für die Jahre 2000-2020 berechnet sowie sieben Szenarien für die Jahre 2020-2050 modelliert. Darauf aufbauend wurden Gestaltungsfelder für eine nachhaltigere Digitalisierung und weiterer Forschungsbedarf benannt.
Das Forschungsprojekt „DigitalRessourcen“ hat die Ressourcenintensität und die Treibhausgasemissionen der digitalen Transformation in Deutschland sowohl auf Mikro- als auch auf Makroebene analysiert. In zehn Fallstudien (Mikroebene) wurde die Ressourcenintensität digitaler Anwendungen nach der Life Cycle Assessment (LCA) Methodik berechnet. Auf Makroebene wurden für die IKT-Branche der Rohstoffkonsum RMC (raw material consumption), der Rohstoffeinsatz RMI (raw material input) und der CO2-Fußabdruck der Digitalisierung in Deutschland für die Jahre 2000-2020 berechnet sowie sieben Szenarien für die Jahre 2020-2050 modelliert.
Das Forschungsprojekt „DigitalRessourcen“ hat die Ressourcenintensität und die Treibhausgasemissionen der digitalen Transformation in Deutschland sowohl auf Mikro- als auch auf Makroebene analysiert. In zehn Fallstudien (Mikroebene) wurde die Ressourcenintensität digitaler Anwendungen nach LCA-Methodik berechnet. Auf Makroebene wurden für die IKT-Branche der Rohstoffkonsum RMC (raw material consumption), der Rohstoffeinsatz RMI (raw material input) und der CO2-Fußabdruck der Digitalisierung in Deutschland für die Jahre 2000-2020 berechnet sowie sieben Szenarien für die Jahre 2020-2050 modelliert. Darauf aufbauend wurden Gestaltungsfelder für eine nachhaltigere Digitalisierung und weiterer Forschungsbedarf benannt.
Kern von DigiResssind Modellrechnungen zur Abschätzung der Ressourcenintensität der Digitalisierung. Dazu werden Ressourcenbedarfe und Treibhausgasausstöße mit einem makroökonometrischen Input-Output-Modell bestimmt. Es werden sowohl die Ist-Situation als auch Szenarien zu möglichen zukünftigen Entwicklungen der Digitalisierung untersucht. Zudem werden Lebenszyklusdaten ausgewählter digitaler Produkte und Services und deren Ressourcenbedarf betrachtet. Mit den so gewonnenen Erkenntnissen wird DigiRessHandlungsoptionen identifizieren, mit denen die Digitalisierung nachhaltig, umwelt- und ressourcenschonend gestaltet werden kann. Veröffentlicht in Flyer und Faltblätter.
Kern von DigiResssind Modellrechnungen zur Abschätzung der Ressourcenintensität der Digitalisierung. Dazu werden Ressourcenbedarfe und Treibhausgasausstöße mit einem makroökonometrischen Input-Output-Modell bestimmt. Es werden sowohl die Ist-Situation als auch Szenarien zu möglichen zukünftigen Entwicklungen der Digitalisierung untersucht. Zudem werden Lebenszyklusdaten ausgewählter digitaler Produkte und Services und deren Ressourcenbedarf betrachtet. Mit den so gewonnenen Erkenntnissen wird DigiRessHandlungsoptionen identifizieren, mit denen die Digitalisierung nachhaltig, umwelt- und ressourcenschonend gestaltet werden kann. Quelle: www.umweltbundesamt.de
Das Projekt "Digitalisierung und Ressourcen (DigitalRess II)" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von GWS Gesellschaft für wirtschaftliche Strukturforschung mbH durchgeführt. Das Forschungsprojekt soll auf den vorangegangenen Vorhaben 'DigitalRess' aufbauen und die Ergebnisse zu Berechnungen der Ressourcenintensität der Digitalisierung (Mikro- und Makro/Mesoebene) fortführen. Auf Makroebene soll die Frage behandelt werden, wann der digitale Wandel aufgrund seiner Ressourcenintensität an natürliche Grenzen gelangt (makroökonomische Modellierungen, ggf. unter Berücksichtigung planetarer Grenzen). Auf Mesoebene sollen einzelne Sektoren und Bedarfsfelder im Hinblick auf die Ressourcenintensität und Kreislaufwirtschaftspotential untersucht und quantifiziert werden, wobei insbesondere das Ressourceneinsparpotential digitaler Lösungen berechnet werden soll (z. B. Verwendung von Digitalisierung in der Landwirtschaft, im Verkehr, etc.). Daneben soll das Ressourceneffizienzpotential ganzer Maßnahmenbereiche berechnet und diskutiert werden, z. B. lineare versus zirkuläre Geschäftsmodelle, Industrie 4.0, etc. Dabei soll der Einfluss von Rebound-Effekten ebenfalls berücksichtigt werden. Auf Mikroebene sollen die Berechnungen zur Ressourcenintensität der 10 Fallbeispiele aus dem Vorgängerprojekt (DigitalRess I) ergänzt werden, in dem die digitalen Anwendungen mit klassischen Anwendungen verglichen werden (z. B. Videokonferenz versus Meeting) und die Vor- und Nachteile der Digitalisierung diskutiert werden. Das Vorhaben soll daneben die Datengenauigkeit verbessern (nationale, EU. Internationale).
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