Schlussbericht
zu dem IGF-Vorhaben
COMECON – Combined Emission Controlling Instruments for Road Freight Transport
der Forschungsstelle(n)
Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg
Institut für Logistik und Materialflusstechnik - ILM
Lehrstuhl für Logistik
Das IGF-Vorhaben 16307 BR der Forschungsvereinigung Bundesvereinigung Logistik e. V. - BVL
wurde über die
im Rahmen des Programms zur Förderung der Industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom
aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.
Magdeburg, 22.07.2015
Prof. Dr.-Ing. Hartmut Zadek
Ort, Datum
Name und Unterschrift des/der Projektleiter(s)
an der/den Forschungsstelle(n)
Dokumentationsblatt / Documentation sheet
1. Berichts-Nr. / Report No.
2.
4. Sachtitel / Title
COMECON - Combined Emission Controlling Instruments for Road Freight
Transport
6. Untertitel / Subtitle
Analyse und Optimierung von kombinierten CO2-Lenkungsinstrumenten im Straßengüterverkehr in Verbindung mit einem KMU-geeigneten Verfahren zur Weitergabe von CO2-Emissionskosten an den Kunden
Analysis and optimization of combined CO2 emission controlling instruments in
road freight transport, linking with an SME-appropriated method to disseminate
emission costs to the customer
9a. Autor(en) / Author(s)
Kaiser, Alexander
Zadek, Hartmut (Projektleiter / Project
leader)
9b. Sonstige Mitwirkende / Other
assistants
3. ISBN
5. Abschlussdatum / Date of completion
22.07.2015
7. Veröffentlichungsdatum / Date of
publishing
8. Berichts-Nr. des Auftragnehmers /
Report No. of contractor
MSL 2-1/2015
Lange, Christian
10. Förderungs- bzw. Vertragskennzeichen / Promotion and contract
No.
Fleischer, Jospehine
16307 BR
Pott, Niklas
11. Projektnr. / Project No.
Reiche, Sascha
16307 BR
12a. Durchführende Forschungsinstitution / Executing research institute
(Forschungsstelle)
13. Berichtsart und -zeitraum / Type
and period of report
Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg
Schlussbericht / Final report
Institut für Logistik und Materialflusstechnik – ILM, Lehrstuhl für Logistik
01.01.2013 – 31.03.2015
Universitätsplatz 2, 39106 Magdeburg
14. Seitenzahl / Number of pages
122
12b. Administrative Forschungsinstitution / Administrative research institute (Forschungsvereinigung)
15. Anzahl der Literaturangaben /
Number of references
Bundesvereinigung Logistik e. V. – BVL
79
Schlachte 31, 28195 Bremen
16a. Fördernde administrative Institution / Promoting adminsitrative institution
17. Anzahl der Tabellen / Number of
tables
Arbeitsgemeinschaft industrieller Forschungsvereinigungen "Otto von Guericke"
e.V. – AiF
21
Bayenthalgürtel 23, 50968 Köln
16b. Fördernde Institution / Promoting institution
Bundesministerium für Wirtschaft und Energie
18. Anzahl der Abbildungen / Number of figures
Scharnhorststr. 34-37, 10115 Berlin
36
19. Kurzfassung / Abstract
siehe Seite IV – V
see page IV – V
20. Schlagwörter / Key words
Straßengüterverkehr, Lastkraftwagen, Kraftstoffverbrauch, CO2-Emission, Steuer, Zertifikat, Simulation /
Road Freight Transport, Heavy Goods Vehicle, Fuel Consumption, CO2 Emissions, Tax, Certificate, Simulation
21. Bezugsquelle / Source
Institut für Logistik und Materialflusstechnik – ILM, Lehrstuhl für Logistik (siehe 12a / see 12a)
22.
23.
24. Preis
III
Zusammenfassung
Im COMECON-Projekt wurde mithilfe eines neuentwickelten Simulationsmodells
untersucht, welche Auswirkung (Kraftstoffverbrauch, Kosten) zukünftig mögliche
Lenkungsinstrumente, die staatlicherseits zur Reduktion von Treibhausgasemissionen im deutschen Straßengüterverkehr eingesetzt werden, auf verschiedene Fahrzeugklassen (schwere LKW ab 7,5 t zGG) von Transportdienstleistern haben. Dazu
wurden die klassischen Instrumente der Umweltökonomik in zwei Einzelvarianten
(Emissionssteuer, Emissionszertifikate) und einer Kombinationsvariante betrachtet.
Unter der Prämisse eines kraftstoffpreisbezogenen Instruments, das möglichst ohne administrativen Mehraufwand umsetzbar ist, wurde als Einzelvariante 1 eine
CO2-emissionsbasierte Kraftstoffverbrauchssteuer entworfen. Diese wurde auf Basis des Vorschlags der EU-Kommission zur Reform der Energiesteuerrichtlinie aus
dem Jahr 2011 entwickelt. Die darin genannten CO2- und Energiesteuersätze, nach
denen alle Heiz- und Kraftstoffe in Zukunft einheitlich besteuert werden sollen, dienten der Berechnung eines moderaten und eines hohen Steuersatzes (ca. 55 bzw.
74 EUR-Cent/Liter) für „Diesel B7“, den relevantesten Kraftstoff im Straßengüterverkehr. Der jeweils resultierende Gesamtpreis bestimmte somit ein mögliches
Steuer-Szenario, das mit der Ausgangssituation (Beibehaltung der gegenwärtigen
Energiesteuersätze) während der Simulationsexperimente verglichen wurde.
Bei der Einzelvariante 2 wird die Einbeziehung der Kraftstofflieferanten (z. B. Raffinerien) in den EU-Emissionshandel angenommen, wobei die gegenwärtige Energiesteuer zur Staatsfinanzierung bestehen bleibt. Dadurch ergibt sich analog zur
Steuer ein zusätzlicher Bestandteil des Kraftstoffpreises, der jedoch vom schwankenden Zertifikatemarktpreis abhängig ist und dementsprechend variieren kann.
Bei der Kombinationsvariante 3 wird der Kraftstoffpreis durch die neuen CO2Emissionssteuersätze aus Einzelvariante 1 sowie den variablen Zertifikateanteil aus
Einzelvariante 2 bestimmt. Da das Emissionsvolumen dabei grundsätzlich durch die
sukzessive Verknappung der Zertifikatemenge bestimmt wird, resultiert die höhere
Abgabenlast allein aus einem steigenden Zertifikatepreis. (Stattdessen wäre auch
ein steigender Steuersatz denkbar.) Somit wird die Gesamtabgabenlast durch die
Kombination der Instrumente im Vergleich zu den Einzelvarianten nicht erhöht, sofern jeweils dasselbe Emissionsvolumen vorliegt.
Um die theoretischen Varianten der Lenkungsinstrumente realitätsnah zu untersuchen, wurde ein spezielles Simulationsmodell entwickelt, worin alle interessierenden Objekte (u. a. Fahrzeuge) und Kenngrößen (u. a. Kraftstoffkosten) abgebildet
wurden. Dazu wurde das Untersuchungssystem auf die Ursache-WirkungsBeziehung zwischen Lenkungsinstrumenten und Kraftstoffverbrauch konzentriert,
um die Teilsysteme zu identifizieren, welche detailliert zu modellieren waren. Das
wichtigste Teilsystem umfasst die LKW des Straßengüterverkehrs, da dort CO2Emissionen tatsächlich entstehen und entsprechende Reduktionsmaßnahmen physisch umgesetzt werden. Die vermutete Rückkopplung der Kraftstoffkosten über
den Transportpreis auf die Transportnachfrage der Verlader konnte mangels DaIV
tenverfügbarkeit (z. B. Preiselastizitäten) im Simulationsmodell nicht berücksichtigt
werden. Somit konnte mit dem Simulationsmodell die Veränderung des Kraftstoffverbrauchs durch Reduktionsmaßnahmen nur unter der Annahme simuliert werden,
dass die Transportnachfrage konstant bleibt. Die Wirtschaftlichkeit einer Reduktionsmaßnahme für einen Transportdienstleister wurde jeweils durch die Durchschnittsvermeidungskosten (in EUR/t CO2) bzw. den Mindestkraftstoffpreis (in
EUR/Liter) als ein wesentliches Simulationsergebnis angegeben.
Die Hauptkomponenten des Straßengüterverkehrsmodells sind das makroskopische Fahrtenkettenmodell „Makro-FKM“ und ein mikroskopisches Kraftstoffverbrauchsmodell „Mikro-KVM“. Im makroskopischen Fahrtenkettenmodell wird der
Fahrtenverlauf eines LKW innerhalb eines Jahres nach dem Durchschnitts- bzw.
Gleichverteilungsprinzip, auf Basis von Fahrtendaten aus Statistiken (vor allem des
Kraftfahrt-Bundesamtes) und Datenbanken (HBEFA 3.1), rekonstruiert. Im mikroskopischen physikbasierten Kraftstoffverbrauchsmodell wird die Veränderung des
spezifischen Kraftstoffverbrauchs (in Liter/100 km) durch eine Reduktionsmaßnahme am einzelnen Fahrzeug simuliert. Dabei werden Standard-Fahrzyklen verwendet, um realitätsnahe Fahrsituationen von LKW in Deutschland zu berücksichtigen.
In den Simulationsexperimenten wurden beispielhaft drei verschiedene AutobahnTempolimits für LKW betrachtet (strikte Einhaltung von 80, 70 und 60 km/h). Dabei
wurden die jeweils verringerten Kraftstoffkosten mit den erhöhten Fahrpersonalund Fahrzeugkosten saldiert, welche durch den höheren Zeitaufwand entstehen,
um schließlich die Durchschnittsvermeidungskosten zu berechnen.
Das Ergebnis der Simulationsexperimente lautet u. a., dass die strikte Einhaltung
von Tempo 80 auch ohne Steuererhöhung und Zertifikate (Variante 0) bereits in der
Gegenwart zu Kosteneinsparungen bei 4 von 5 untersuchten Fahrzeugklassen
führt. Entscheidend dafür ist eine relativ geringe Zeitauslastung der Fahrzeuge (hier
bis zu 70 %). Das wirtschaftlich realisierbare Einsparpotential beträgt etwa 0,85
Mio. t CO2/Jahr (-5 %). Bei einer weiteren Verschärfung des Tempolimits auf 70
km/h wären zukünftig (hier im Jahr 2026) hohe Steuersätze von mindestens 74
EUR-Cent/Liter und ein Zertifikatepreis von mindestens 100 EUR/t CO2 erforderlich,
damit ein Einsparpotential von etwa 1,4 Mio. t CO2/Jahr (-8 %) bei 3 von 5 betrachteten Fahrzeugklassen realisiert werden kann. Dies kann voraussichtlich nur mithilfe der Kombinationsvariante 3 eines Lenkungsinstruments erreicht werden.
Hinsichtlich des zweiten, untergeordneten Ziels des Forschungsvorhabens wurde
die Weitergabe von CO2-Emissionskosten infolge von Steuern und Zertifikaten an
den Verlader untersucht. Dazu wurden bestehende Instrumente wie Diesel-Floater
und Diesel-Hedging verglichen, welche in der bisherigen Unternehmenspraxis dazu
eingesetzt werden, das finanzielle Risiko schwankender Kraftstoffpreise zu verringern. Darüber hinaus wurde ein Ansatz für ein alternatives Instrument, eine sogenannte CO2-Emission-Added-Tax, durchdacht. Die Entwicklung dieses möglichen
Instruments erschien jedoch im weiteren Projektverlauf nicht sinnvoll, da der DieselFloater und das Diesel-Hedging grundsätzlich auch zur Weitergabe der bereits im
Kraftstoffpreis inkludierten CO2-Emissionskosten geeignet sind.
Insgesamt wurden die Ziele des Forschungsvorhabens zum größten Teil erreicht.
V
Förderhinweis und Danksagung
Das IGF-Vorhaben 16307 BR der Forschungsvereinigung Bundesvereinigung Logistik e. V. – BVL, Schlachte 31, 28195 Bremen – wurde über die AiF im Rahmen
des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom
Bundesministerium für Wirtschaft und Energie aufgrund eines Beschlusses des
Deutschen Bundestages gefördert.
Dafür sei an dieser Stelle herzlich gedankt. Unser Dank gilt außerdem den beteiligten Firmen und Personen des Projektbegleitenden Ausschusses für die Unterstützung der Arbeiten. Speziellen Dank möchten wir Herrn Dr. Günther Holtmeyer
(Oberhausen), Herrn Wolfgang Pietsch (Salzwedel), Herrn Dr. Grischa Meyer,
Herrn Sebastian Koch (beide Berlin) und Herrn Dr. Martin Stötzer (Magdeburg)
aussprechen. Sie haben das Projekt mit sachkundigem Rat und wichtigen Hinweisen begleitet.
VI
Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis
Dokumentationsblatt / Documentation sheet ...................................................... III
Zusammenfassung ............................................................................................... IV
Förderhinweis und Danksagung ......................................................................... VI
Inhaltsverzeichnis ................................................................................................ VII
Abbildungsverzeichnis (mit Bildnachweis) ........................................................ XI
Tabellenverzeichnis ............................................................................................ XIV
1
1.1
1.2
1.3
2
2.1
2.1.1
2.1.1.1
2.1.1.2
2.1.1.3
2.1.2
2.1.2.1
2.1.2.2
2.1.2.3
2.1.2.4
2.1.2.5
2.1.2.6
2.1.3
2.1.3.1
2.1.3.2
2.2
2.2.1
2.2.2
2.2.2.1
Einleitung .................................................................................................... 1
Herausforderungen der Transportdienstleister (KMU) als Motivation
des Forschungsvorhabens ........................................................................... 1
Zielstellung des Forschungsvorhabens ........................................................ 3
Erläuterung zum Aufbau des Schlussberichts .............................................. 4
Umweltökonomische Lenkungsinstrumente im
Straßengüterverkehr (Arbeitspaket 1) ...................................................... 5
Analyse der Ausgangssituation und Rahmenbedingungen .......................... 5
Theoretische Grundlagen ............................................................................. 5
Treibhausgasemissionen ............................................................................ 5
Steuerschuld bzw. Zertifikatekosten für Treibhausgasemissionen ............ 10
Kraftstoffpreise und -steuern in Deutschland............................................. 11
Vorschlag der Europäischen Kommission zur Reform der EUEnergiesteuerrichtlinie vom 13. April 2011 ................................................. 13
Probleme der gegenwärtigen Energiesteuerrichtlinie ................................ 13
Allgemeine Mindeststeuersätze für Energieverbrauch und CO2Emissionen ................................................................................................ 13
Ermittlung der volumen- bzw. gewichtsspezifischen Mindeststeuersätze
für Kraftstoffe des Straßenverkehrs ........................................................... 14
Ermittlung tatsächlicher Steuersätze für Kraftstoffe in Deutschland .......... 18
Folgenabschätzung für den EU-Verkehrssektor ........................................ 21
Zwischenfazit............................................................................................. 23
Maßnahmen zur Reduktion von Kraftstoffverbrauch und THGEmissionen durch TDL-Unternehmen ........................................................ 23
Identifikation und Klassifikation ................................................................. 23
Befragung zum Einfluss der Kraftstoffpreisentwicklung auf die
Umsetzung von Reduktionsmaßnahmen bei Transportdienstleistern ....... 24
Einzelne und kombinierte Lenkungsinstrumente für
Treibhausgasemissionen ........................................................................... 25
Vergleichende Beschreibung der Varianten ............................................... 25
Einzelvariante 1: CO2-Emissionssteuer auf Kraftstoffverbrauch ................. 25
Ermittlung der Kraftstoffsteuersätze im Fall eines konstanten
Benzinsteuersatzes (Steuer-Szenario 1A) ................................................ 26
VII
Inhaltsverzeichnis
2.2.2.2 Ermittlung der Kraftstoffsteuersätze im Fall einer Verstetigung des
Steueraufkommens (Steuer-Szenario 1B) ................................................. 27
2.2.2.3 Zwischenfazit ............................................................................................. 28
2.2.3 Einzelvariante 2: CO2-Emissionszertifikate (Upstream-Ansatz) ................. 29
2.2.4 Kombinationsvariante 3: CO2-Emissionssteuer und -zertifikate ................. 31
2.2.4.1 Trennung von fiskalischer und klimapolitischer Funktion ........................... 31
2.2.4.2 Wechselwirkungen zwischen Steuern und Zertifikaten .............................. 31
2.3
Zusammenfassung .................................................................................... 35
3
3.1
3.2
3.3
3.4
4
4.1
4.1.1
4.1.2
4.1.2.1
4.1.2.2
4.2
4.2.1
4.2.1.1
4.2.1.2
4.2.1.3
4.2.1.4
4.2.2
4.2.3
4.2.3.1
4.2.3.2
4.2.4
4.3
4.4
5
Instrumente der Transportdienstleister zur Weitergabe von CO2Emissionskosten an Verlader (Arbeitspakete 2 & 6) ............................ 37
Diesel-Floater............................................................................................. 37
Diesel-Hedging .......................................................................................... 42
CO2-Emission-Added-Tax .......................................................................... 45
Zusammenfassung .................................................................................... 47
Entwicklung eines Simulationsmodells des Straßengüterverkehrs
(Arbeitspaket 3 & 4) ................................................................................. 49
Konzeptionelle Modellierung ...................................................................... 49
Top-Down-Analyse des realen Untersuchungssystems ............................. 49
Konzeptionelle Modellierung des Straßengüterverkehrs ............................ 51
Strukturdatenmodell (Entity-Relationship-Modell) ...................................... 51
Allgemeiner Datenfluss- und Programmablaufplan .................................... 53
Entwicklung des makroskopischen Fahrtenkettenmodells ......................... 56
Beschreibung der verfügbaren Modelldatenbasis ...................................... 56
Verkehr deutscher Lastkraftfahrzeuge ....................................................... 56
Handbuch Emissionsfaktoren des Straßenverkehrs (HBEFA) ................... 57
Transport Emission Model (TREMOD) ...................................................... 58
Umschlagszeiten........................................................................................ 58
Aufbereitung und Verknüpfung der Datenquellen ...................................... 60
Rekonstruktion der Fahrtendaten je Fahrzeugklasse................................. 61
Aufstellung eines Gleichungssystems mithilfe von
Verkehrsdatentabellen ............................................................................... 61
Lösung des Gleichungssystems ................................................................ 63
Bildung einer durchschnittlichen Fahrtenkette ........................................... 66
Entwicklung des mikroskopischen Kraftstoffverbrauchsmodells ................ 69
Zusammenfassung .................................................................................... 74
Simulationsexperimente zur Bestimmung optimaler
Zertifikatepreise und Steuersätze (Arbeitspaket 5)............................... 77
5.1
Planung der Simulationsexperimente ........................................................ 77
5.1.1 Reduktionsmaßnahme ............................................................................... 77
5.1.2 Betrachtungsgegenstand ........................................................................... 78
5.1.3 Parameter der Lenkungsinstrumente ......................................................... 79
5.1.4 Kostensätze ............................................................................................... 81
5.1.4.1 Fahrpersonal .............................................................................................. 81
5.1.4.2 Fahrzeug .................................................................................................... 81
5.1.4.3 Dynamisierung der Kostensätze ................................................................ 82
VIII
Inhaltsverzeichnis
5.1.5
5.2
5.2.1
5.2.2
5.3
Bildung von Simulationsszenarien .............................................................. 82
Ergebnisse der Simulationsexperimente .................................................... 84
Durchschnittsvermeidungskosten (optimale Zertifikatepreise) ................... 84
Optimale Steuersätze und Mindestkraftstoffpreise ..................................... 89
Zusammenfassung ..................................................................................... 91
6
6.1
Schlussbemerkungen .............................................................................. 93
Erläuterung der Notwendigkeit und Angemessenheit der geleisteten
Arbeit .......................................................................................................... 93
Darstellung des wissenschaftlich-technischen und wirtschaftlichen
Nutzens der erzielten Ergebnisse insbesondere für KMU sowie ihres
innovativen Beitrags und ihrer industriellen Anwendungsmöglichkeiten .... 94
Transfer der Forschungsergebnisse (Veröffentlichungen) und
Einschätzung zur Realisierbarkeit des Transferkonzepts ........................... 95
6.2
6.3
Literaturverzeichnis .............................................................................................. 99
Anhang 1: Vensim-Simulationsmodell des physikbasierten LKWKraftstoffverbrauchsmodells ................................................................ 106
Autorenverzeichnis ............................................................................................. 108
IX
Abbildungsverzeichnis (mit Bildnachweis)
Abbildungsverzeichnis (mit Bildnachweis)
Hinweis: Abbildungen ohne Quellenangabe sind eigene Darstellungen der Autoren.
Abb. 1
Abb. 2
Abb. 3
Abb. 4
Abb. 5
Abb. 6
Abb. 7
Abb. 8
Abb. 9
Abb. 10
Abb. 11
Abb. 12
Abb. 13
Entwicklung des Dieselpreises und des LKW-Kraftstoffkostenanteils von
1995 bis 2014.......................................................................................... 1
Entwicklung der CO2-Emissionen im deutschen Straßengüterverkehr von
1990 bis 2030.......................................................................................... 2
Zusammensetzung und relative Anteile des Verbraucherpreises für
Benzinkraftstoff in der BRD von 1972 bis 2013 (eigene Darstellung,
Datenquelle: [MWV15]) ......................................................................... 11
Verbrauchssteuersatz (Energie- bzw. Mineralölsteuer) für Benzin- und
Dieselkraftstoff in der BRD von 1950 bis 2013 ([BMF14, S. 7],
nachbearb.) ........................................................................................... 12
Entwicklung der Großhandelspreise (Jahresdurchschnitt, ohne MwSt.) in
der BRD bei Abgabe von 15-20 m³ Benzin bzw. 10 m³ Diesel an
Großhändler (eigene Darstellung, Datenquelle: [SBA15, S. 25, 28]) .... 12
Untersuchte Szenarien im Folgenabschätzungsbericht der EUKommission (eigene Darstellung nach [EUK11b, S. 20 ff.]) .................. 21
Entwicklung der Marktanteile von Diesel und Benzin in der EU-27 bis
2030 (Quelle: TREMOVE; entnommen aus [EUK11b, 37],
nachbearbeitet) ..................................................................................... 22
Prognostizierte Entwicklung des Verbrauchs von Diesel- und
Benzinkraftstoff in Deutschland von 2012 bis 2023 (eigene Berechnung
und Darstellung auf Basis von TREMOD 5.3 [IFEU12, S. 68]).............. 26
Steuer-Szenario 1A: konstanter Benzinsteuersatz (Entwicklung des
Steuersatzes und -aufkommens für Energieverbrauch und CO2Emissionen von Diesel B7 und Benzin Super E5 im deutschen
Straßenverkehr von 2012 bis 2023) ...................................................... 27
Steuer-Szenario 1B: verstetigtes Steueraufkommen (Entwicklung des
Steuersatzes und -aufkommens für Energieverbrauch und CO2Emissionen von Diesel B7 und Benzin Super E5 im deutschen
Straßenverkehr von 2012 bis 2023) ...................................................... 29
Alternative Ansatzpunkte für ein CO2-Emissionshandelssystem im
Straßengüterverkehr (Einordnung von COMECON- und LETS GOProjekt) .................................................................................................. 30
Komparativ-statische Analyse des deutschen Dieselmarkts mit allen
sonstigen Heiz- und Kraftstoffmärkten in der EU (von Ausgangssituation
bis Situation 1) ...................................................................................... 32
Komparativ-statische Analyse des deutschen Dieselmarkts mit allen
sonstigen Heiz- und Kraftstoffmärkten in der EU (von Ausgangssituation
bis Situation 2) ...................................................................................... 33
XI
Abbildungsverzeichnis (mit Bildnachweis)
Abb. 14
Abb. 15
Abb. 16
Abb. 17
Abb. 18
Abb. 19
Abb. 20
Abb. 21
Abb. 22
Abb. 23
Abb. 24
Abb. 25
Abb. 26
Abb. 27
Abb. 28
Abb. 29
Abb. 30
Abb. 31
Abb. 32
Abb. 33
Abb. 34
XII
Funktionsprinzip des Diesel-Floaters (eigene Darstellung nach [BER12,
S. 30]) .................................................................................................... 38
Entwicklung des Dieselpreises für Großverbraucher im Juli 2012
[BGL12] ................................................................................................. 39
Dieselpreisanpassung am Beispiel der Zeller Recycling GmbH [ZeR11]
............................................................................................................... 39
Zahlenbeispiel für ein Dieselpreisindexmodell [LAJ08] .......................... 41
Funktionsprinzip des Diesel-Hedgings (eigene Darstellung nach [BER12,
S. 30]) .................................................................................................... 43
Funktionsprinzip der Ausgleichszahlungen beim Diesel-Hedging [FUE14]
............................................................................................................... 43
Funktionsprinzip der Kombination von Diesel-Floater und Diesel-Hedging
(eigene Darstellung nach [BER12, S. 30]) ............................................. 44
Funktionsprinzip der CO2-Emission-Added-Tax bei
Transportdienstleistungen im Straßengüterverkehr ............................... 46
Konzeptionelles Gesamtmodell des Untersuchungssystems
„Umweltökonomische Lenkungsinstrumente im Straßengüterverkehr“ .. 50
Strukturdatenmodell des Straßengüterverkehrs (Entity-RelationshipModell der realen Objekte und der Objektattribute, die den
Kraftstoffverbrauch von Nutzfahrzeugen beeinflussen) [KaZ14, S. 84] . 52
Allgemeiner Datenfluss- und Programmablaufplan der Komponenten
(Datenbanken und Programme) im Teilmodell „Straßengüterverkehr“ .. 54
Einschätzung der durchschnittlichen Durchlaufzeiten von LKW in
Umschlagspunkten ([HWW13, S. 28], nachbearbeitet).......................... 59
Typische Ladungsformen von schweren LKW gemäß
Klassifikationsschema des Kraftfahrt-Bundesamtes [KBA14] ................ 60
Allgemeine Darstellung einer Verkehrsdatentabelle für Lastfahrten (mit m
Fahrzeugklassen und 80 Fahrtenklassen) [KaZ15, S. 72] ..................... 62
Durchschnittliche Fahrtenkette eines Fahrzeugs (Fahrzeugklasse-Nr. 74)
in den ersten 7 Einsatztagen bzw. der ersten Kalenderwoche von 2010
............................................................................................................... 68
Konzeptionelles physikbasiertes LKW-Kraftstoffverbrauchsmodell ....... 71
Ergebnisse für ausgewählte Variablen des Kraftstoffverbrauchsmodells
bei Simulation eines Standardfahrtablaufs mit einem 40-t-Sattelzug über
70 Sekunden (Demonstration des Vensim-Modells) .............................. 73
Beispiel zur Verringerung der Höchstgeschwindigkeitsphasen eines
Autobahn-Fahrzyklus von rund 90 auf 80 km/h mittels Excel-VBAProgramm von STAHLMANN [Sta14] (Screenshot) .................................. 78
Durchschnittsvermeidungskosten der FZK-spezifischen
Reduktionsmaßnahmen (aufsteigend sortiert) in der Gegenwart .......... 87
Durchschnittsvermeidungskosten der FZK-spezifischen
Reduktionsmaßnahmen (aufsteigend sortiert) im Fall von geringen
Steuersätzen in der Zukunft ................................................................... 87
Durchschnittsvermeidungskosten der FZK-spezifischen
Reduktionsmaßnahmen (aufsteigend sortiert) im Fall von hohen
Steuersätzen in der Zukunft ................................................................... 88
Abbildungsverzeichnis (mit Bildnachweis)
Abb. 35
Abb. 36
Erforderliche Mindestkraftstoffpreise für die Wirtschaftlichkeit der FZKspezifischen Reduktionsmaßnahmen (aufsteigend sortiert) .................. 91
Vensim-Simulationsmodell des physikbasierten LKWKraftstoffverbrauchsmodells (Screenshot) .......................................... 106
XIII
Tabellenverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Tab. 1
Tab. 2
Tab. 3
Tab. 4
Tab. 5
Tab. 6
Tab. 7
Tab. 8
Tab. 9
Tab. 10
Tab. 11
Tab. 12
Tab. 13
Tab. 14
Tab. 15
Tab. 16
Tab. 17
Tab. 18
Tab. 19
Tab. 20
Tab. 21
XIV
Allgemeine Mindeststeuersätze für Kraftstoffe und elektrischen Strom
(Datenquelle: [EUK11a, Anh. I, Tab. A und D]) ..................................... 14
Energie- und CO2-Emissionsfaktoren der gegenwärtig relevanten
Kraftstoffe im Straßenverkehr (ohne Biokraftstoffmischungen) ............. 15
Dichtewerte von Kraftstoffen aus unterschiedlichen Datenquellen ........ 16
Zur Steuersatzberechnung erforderliche Kennwerte der gegenwärtig
relevanten Kraftstoffe im Straßenverkehr .............................................. 17
Mindeststeuersätze der gegenwärtig und zukünftig relevanten
Energieträger (Kraftstoffe und elektrischer Strom) im Straßenverkehr .. 18
Gegenwärtige und zukünftig mögliche IST-Steuersätze in Deutschland
aufgrund von veränderten Mindeststeuersätzen .................................... 20
Mögliche Varianten von Lenkungsinstrumenten als Simulationsszenarien
............................................................................................................... 25
Durchschnittliche Geschwindigkeit von schweren Nutzfahrzeugen (SNF)
je Straßenkategorie (eigene Berechnung auf Basis von [Ste09;
INFRAS10]) ........................................................................................... 57
Aufbereitete Datenbasis für die Fahrzeugklasse-Nr. 74 (40-t-Sattelzug,
Euro V/SCR) im Jahr 2010 [KaZ15, S. 71] ............................................ 61
Definition des Gleichungssystems aus sechs Verkehrsdatentabellen
(VDT) [KaZ15, S. 72] ............................................................................. 62
Start- und Ziellösungswerte für die Anzahl der Fahrtenarten je Fahrzeug
der Fahrzeugklasse-Nr. 74 (40-t-Sattelzug, Euro V/SCR) im Jahr 2010 67
Ausgewählte Fahrtenkettendaten für die Fahrzeugklasse-Nr. 74 (40-tSattelzug, Euro V/SCR) im Jahr 2010 ................................................... 67
Rangfolge der Fahrzeugklassen nach größter Gesamtfahrleistung und
größtem Gesamtkraftstoffverbrauch (TOP 5) im Jahr 2010 ................... 79
Parameter der Lenkungsinstrumente in den Simulationsszenarien ....... 80
Kostensätze für Kraftstoff, Fahrpersonal und Fahrzeug
(Kostenszenarien).................................................................................. 83
Bildung und Bezeichnung der geplanten Simulationsszenarien
(Kombination von Kostenszenario und Reduktionsmaßnahme) ............ 84
Durchschnittsvermeidungskosten der einzelnen Reduktionsmaßnahmen
(in EUR/t CO2) ....................................................................................... 85
Sensitivitätsfaktoren des Tageskostenkostensatzes für ein Leihfahrzeug
bei allen wirtschaftlich umsetzbaren Reduktionsmaßnahmen ............... 88
Optimale Steuersätze (jeweils linker Wert) und Mindestkraftstoffpreise
(jeweils rechter Wert) zur Wirtschaftlichkeitsherstellung der einzelnen
Reduktionsmaßnahmen (in EUR/Liter) .................................................. 90
Themen, Kapitelzuordnung sowie planmäßiger Zeitaufwand und
Personaleinsatz der Arbeitspakete ........................................................ 93
Maßnahmen zum Transfer der Forschungsergebnisse in die Praxis ..... 95
Kapitel
1
Einleitung
1.1
Herausforderungen der Transportdienstleister (KMU) als
Motivation des Forschungsvorhabens
1
Steigende Kraftstoffpreise und Kraftstoffkosten
Für die überwiegend kleinen und mittelständischen Speditions- und Fuhrunternehmen im deutschen Straßengüterverkehr sind die Kraftstoffkosten von zunehmend
existenzieller Bedeutung, da diese laut dem Bundesverband Güterkraftverkehr Logistik und Entsorgung (BGL) e. V. gegenwärtig bis zu 25,9 Prozent der Fahrzeugkosten im Fernverkehr ausmachen – und damit nur knapp von den Personalkosten
mit ca. 26,3 Prozent übertroffen werden (siehe Abb. 1).1
Die Endlichkeit von wirtschaftlich förderbarem Erdöl und die geplante Einführung
einer CO2-Steuer in der Europäischen Union werden mit hoher Wahrscheinlichkeit
einen weiteren Anstieg der Kraftstoffpreise bewirken. Von dieser globalen Entwicklung sind kleine und mittelgroße Transportdienstleistungsunternehmen mit eigenen
Fahrzeugen besonders betroffen, da diese bereits heute unter einem hohen Preisund Konkurrenzdruck stehen, was die Weitergabe der steigenden Kraftstoffkosten
an die Kunden (Verlader) erschwert.
Abb. 1 Entwicklung des Dieselpreises und des LKW-Kraftstoffkostenanteils von
1995 bis 2014
Steigende CO2-Emissionen
Die jährlichen CO2-Emisisonen im deutschen Straßengüterverkehr sind zwischen
1990 und 2000 von 35 auf etwa 57 Mio. t gestiegen (siehe Abb. 1). Danach fielen
sie bis 2005 auf ca. 44 Mio. t ab. Trotz des sinkenden Verlaufs zwischen 2000 und
2005 geht eine Prognoserechnung des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) von wieder ansteigenden CO2-Emissionen bis 2030 aus (um 41 bis
1
Berechnung des BGL zur Kostenentwicklung im Güterkraftverkehr unter Verwendung von Daten
des Statistischen Bundesamts, der KRAVAG, Hamburg und der Deutschen Bundesbank
(www.bgl-ev.de, Stand: Februar 2014)
1
Einleitung
61 %) [KLM11]. Dies ist vor allem auf eine wachsende Güterverkehrsnachfrage und
steigende Fahrleistungen zurückführen [KLM11]. Technische Energieeffizienzmaßnahmen an Nutzfahrzeugen können dagegen auch bei verstärkter Umsetzungsanstrengung keine Trendumkehr bewirken [KLM11].
Abb. 2 Entwicklung der CO2-Emissionen im deutschen Straßengüterverkehr von
1990 bis 2030
Strengere Regulierung von CO2-Emissionen
Um die deutschen Klimaschutzziele zu erreichen, könnte eine strengere CO2Regulierung des Staates dazu führen, dass nicht nur spezifische Emissionsgrenzwerte (in Gramm CO2/km) durch die Nutzfahrzeughersteller einzuhalten sind, sondern auch die tatsächlichen, absoluten CO2-Emissionen (in Tonnen CO2/Jahr) beim
Fahrzeugbetreiber begrenzt werden (z. B. durch begrenzt verfügbare Emissionszertifikate).
Die Umsetzung von technischen und organisatorischen Energieeffizienzmaßnahmen kann durch monetäre Anreize für Transportdienstleistungsunternehmen unterstützt werden, um das zukünftig mögliche Einsparpotential maximal auszuschöpfen.
Dies kann durch den Einsatz von umweltökonomischen Instrumenten (wie Steuern
und Zertifikate) im Allgemeinen kosteneffizient und marktwirtschaftlich konform erreicht werden.
Da eine direkte Teilnahme der Transportdienstleister am EU-Emissionshandel mit
relativ hohen Verwaltungskosten verbunden wäre, welche mit ca. 16 bis 29 Euro je
t CO2 zusätzlich zu den Zertifikatekosten anfallen würden, ist der sogenannte
Downstream-Emissionshandel keine kosteneffiziente Lösung für den Straßengüterverkehr [ILM13].
Daher wurde im COMECON-Projekt ausschließlich der alternative UpstreamAnsatz für Steuer- und Zertifikateinstrumente untersucht, wobei jeweils die Kraftstofflieferanten anstelle der -verbraucher (Emittenten) einbezogen werden.
2
Kapitel
1.2
1
Zielstellung des Forschungsvorhabens
Das Hauptziel des COMECON-Projekts bestand darin, die möglichen Auswirkungen von einzelnen und kombinierten umweltökonomischen Lenkungsinstrumenten
(Steuern und Zertifikate) auf den Kraftstoffverbrauch und die Kosten von Transportdienstleistern (überwiegend KMUs) im deutschen Straßengüterverkehr zu untersuchen.
Dazu sollten zunächst die möglichen Varianten eines Lenkungsinstruments, das
staatlicherseits zur Reduktion von Treibhausgasemissionen auch im Straßengüterverkehr einsetzbar ist, konzipiert werden. Dabei galt die Prämisse, dass bei einer
zukünftigen Einführung des Lenkungsinstruments möglichst kein administrativer
Mehraufwand für Unternehmen und Staat entstehen soll. Demzufolge sollte die
Einbeziehung des Straßengüterverkehrs in das EU-Emissionshandelssystem nur
nach dem Upstream-Ansatz untersucht werden, wobei die entsprechenden Zertifikatekosten der Kraftstofflieferanten über den Kraftstoffpreis weitergegeben werden
(analog zur bestehenden Energiesteuer). Hinsichtlich der Emissionssteuer sollte
ebenso nur eine kraftstoffpreisbasierte Lösung entwickelt werden. Dabei war der
entsprechende Vorschlag der EU-Kommission für eine einheitliche Energie- und
CO2-Steuer auf sämtliche Kraft- und Heizstoffe aus dem Jahr 2011 zu beachten.
Da bei beiden Instrumenten ein möglichst genaues Verfahren zur Bestimmung der
CO2-Emissionen (Bemessungsgrundlage) einzusetzen ist, sollten offizielle CO 2Emissionsfaktoren für unterschiedliche Kraftstoffsorten (u. a. gemäß DIN EN
16258) verwendet werden.
Für die Wirkungsanalyse sollte ein spezielles Simulationsmodell entwickelt werden,
um darin die komplexe Ursache-Wirkungs-Beziehung zwischen einem Lenkungsinstrument (gekennzeichnet durch Kraftstoffpreis) und den Akteuren des Straßengüterverkehrs (Transportdienstleister, Verlader) quantitativ abzubilden. Die Reaktion der Transportdienstleister sollte anhand von ausgewählten Maßnahmen zur Reduktion des Kraftstoffverbrauchs in entsprechenden Simulationsexperimenten untersucht werden. Die Reaktion der Verlader war durch eine vermutete Rückkopplung zwischen den Transportkosten der Transportdienstleister auf die Transportnachfrage im Simulationsmodell zu berücksichtigen. Darüber hinaus sollten auch
die optimalen Parameter der Lenkungsinstrumente (Steuersatz, Zertifikatepreis),
welche die wirtschaftliche Umsetzbarkeit von bestimmten Reduktionsmaßnahmen
ermöglichen, mithilfe von Simulationsexperimenten ermittelt werden.
Das zweite, untergeordnete Ziel des COMECON-Projekts bestand darin, die Möglichkeiten zur Weitergabe der resultierenden CO2-Emissionskosten an den Kunden
(Verlader) zu diskutieren, um insbesondere kleine und mittelgroße Transportdienstleister von unverhältnismäßig hohen Mehrkosten zu entlasten. Dazu sollte vor allem
die Eignung von bestehenden Instrumenten wie Diesel-Floater und Diesel-Hedging
untersucht werden. Daneben war auch die Eignung eines alternativen CO2spezifischen Instruments zu überprüfen.
3
Einleitung
1.3
Erläuterung zum Aufbau des Schlussberichts
Aufgrund besonderer Anforderungen an den Inhalt eines Schlussberichts durch die
fördernde administrative Institution (AiF) werden in den Schlussbemerkungen (Kapitel 6) überwiegend formale Aspekte behandelt, die für den wissenschaftlich orientierten Leser vermutlich weniger relevant sind, jedoch zwingend in jedem Sachbericht bzw. Schlussbericht enthalten sein müssen. Die dort sonst zu erwartende Zusammenfassung mit den wichtigsten Schlussfolgerungen wird stattdessen gleich
am Anfang des Schlussberichts (Seite IV – V) sowie jeweils am Ende eines Hauptteilkapitels geliefert. Dabei werden in der letzten Zusammenfassung (Abschnitt 5.3)
auch die Zwischenergebnisse der vorigen Kapitel berücksichtigt.
Wie in Forschungsberichten üblich, werden die Vorgehensweise, Methoden und
Ergebnisse des Forschungsvorhabens in den nachfolgenden Kapiteln 2 – 5 (Hauptteil) im Einzelnen dargestellt.
4
Kapitel
2
Umweltökonomische Lenkungsinstrumente
im Straßengüterverkehr (Arbeitspaket 1)
2
In diesem Kapitel werden drei Varianten eines umweltökonomischen Lenkungsinstruments – 2 Einzel- und 1 Kombinationsvariante aus Steuern bzw. Zertifikaten –
konzipiert (siehe Abschnitt 2.2). Als Voraussetzung dafür werden zunächst die relevanten theoretischen Grundlagen und Rahmenbedingungen der Ausgangssituation,
u. a. ein aktueller Vorschlag der EU-Kommission zur Reform des Energiesteuersystems, erläutert (siehe Abschnitt 2.1).2
2.1
Analyse der Ausgangssituation und Rahmenbedingungen
2.1.1
Theoretische Grundlagen
2.1.1.1 Treibhausgasemissionen
Wirkung auf den Treibhauseffekt
Der Klimawandel, insbesondere die globale Erwärmung, wird seit Beginn des Industriezeitalters (etwa ab 1750) vor allem durch den anthropogenen Treibhauseffekt verursacht. Letzterer resultiert aus dem wachsenden Ausstoß von Treibhausgasen wie Kohlendioxid (CO2). Diese Treibhausgase entstehen bei der Verbrennung von fossilen Energieträgern (Kohle, Erdöl und Erdgas) vor allem im Energie-,
Industrie- und Verkehrssektor. Anschließend reichern sie sich in der Atmosphäre an
und erhöhen so die entsprechende THG-Konzentration. Demzufolge ist vor allem
die CO2-Konzentration seit Mitte des 18. Jahrhunderts um etwa 40 % angestiegen.
[vgl. IPCCde13a]
Grundsätzlich sind Treibhausgase ein natürlicher und notwendiger Bestandteil der
Atmosphäre. Sie absorbieren die von der Erdoberfläche und den Wolken in Richtung Weltall abgestrahlte Wärme „bei spezifischen Wellenlängen innerhalb des
Spektrums der infraroten Strahlung“ (Wärmestrahlung) und emittieren einen Teil
der Wärmestrahlung wieder zur Erdoberfläche [vgl. DIN13, S. 8]. Dieser natürliche
Treibhauseffekt bewirkt (neben der direkt wirkenden Sonnenstrahlung) eine zusätzliche Erwärmung der Atmosphäre, so dass erst dadurch eine durchschnittliche
Temperatur von etwa 15 °C an der Erdoberfläche erreicht wird, während ohne
Treibhauseffekt im Durchschnitt nur etwa -18 °C herrschen würden [vgl. KSS11,
S. 17].3
2
Zur Beschreibung der Grundlagen der umweltökonomischen Theorie und Instrumente, insbesondere von Abgaben (Steuern) und Zertifikaten, sowie des EU-Emissionshandelssystems wird bei
Bedarf auf das dritte Kapitel im Schlussbericht des Vorgängerprojekts LETS GO [ILM13, S. 38 ff.]
verwiesen.
3
Eine ausführlichere Erklärung des Treibhauseffekts ist unter anderem in Physiklehrbüchern der
gymnasialen Oberstufe zu finden (siehe z. B. [Bay00; Kuh90]). Darin wird der Einfluss der Son-
5
Umweltökonomische Lenkungsinstrumente im Straßengüterverkehr (Arbeitspaket 1)
Somit besteht die Hauptursache der globalen Erwärmung in der überhöhten Konzentration von Treibhausgasen infolge der anthropogenen Emissionen seit Beginn
des Industriezeitalters. Aus dieser Tatsache ergibt sich die folgende Konsequenz:
„Die kumulativen CO2-Emissionen bestimmen weitgehend die mittlere globale Erwärmung der Erdoberfläche bis ins späte 21. Jahrhundert und darüber hinaus (…).
Die meisten Aspekte des Klimawandels werden für viele Jahrhunderte bestehen
bleiben, auch wenn die Emissionen von Treibhausgasen gestoppt werden. Dies
bedeutet einen unabwendbaren Klimawandel von beträchtlichem Ausmaß über
mehrere Jahrhunderte hinweg, der durch vergangene, gegenwärtige und zukünftige
Emissionen von CO2 verursacht wird.“ [IPCCde13a, S. 26]
Um die unaufhaltbare Entwicklung der globalen Erwärmung dennoch auf ein erträgliches Maß zu begrenzen, kann entweder auf direktem Weg die Sonneneinstrahlung beeinflusst (siehe „Solar Radiation Management – SRM“) oder auf indirektem
Weg der Treibhauseffekt durch eine Verringerung der THG-Konzentration abgeschwächt werden. Letzteres kann zum einen durch eine Reduktion, Vermeidung
oder Verlagerung der THG-Emissionen erreicht werden (z. B. durch Steigerung der
Energieeffizienz, Einsatz erneuerbarer Energieträger bzw. Einsatz der sogenannten
CO2-Abscheidungs und -Speicherungs-Technologie CCS4). Nachdem THGEmissionen bereits entstanden sind, kann die THG-Konzentration durch natürliche
Prozesse (CO2-Assimilation) oder künstliche Verfahren des sogenannten Carbon
Dioxide Removal (CDR) verringert werden. Die zugrunde liegende Lösungsstrategie des COMECON-Projekts entspricht der vorsorglichen Reduktion und Vermeidung von THG-Emissionen, welche im deutschen Straßengüterverkehr durch den
Verbrauch fossiler Brennstoffe entstehen. Warum und wieviel dieser Emissionen
bei der Verbrennung von Kraftstoffen genau entstehen, wird mithilfe eines detaillierten Blicks auf die chemischen Zusammenhänge im Folgenden erklärt.
Entstehung bei der Kraftstoffverbrennung
Die tatsächliche Menge der Treibhausgasemissionen, welche bei der Verbrennung
einer bestimmten Kraftstoffmenge im Motor eines Kraftfahrzeugs entsteht, lässt
sich anhand der chemischen Reaktionsgleichung unter Idealbedingungen bestimmen. Unter der Annahme, dass ein bestimmter Kraftstoffbestandteil (z. B. ein nAlkan) in reinem Sauerstoff vollständig verbrennt, gilt im Allgemeinen die folgende
chemische Reaktionsgleichung [vgl. Scu11, zit. in: Pot12, S. 6; Che15]:
n-Alkan + Sauerstoff → Kohlenstoffdioxid + Wasser
3∙n+1
Cn H2 ∙ n + 2 +
O2 → n CO2 + (n + 1) H2 O
2
n ....... Anzahl der Kohlenstoffatome (C) eines n-Alkans (Kohlenwasserstoff)
(Gl. 2.1)
[-]
nenstrahlung und des natürlichen Treibhauseffekts auf die mittlere Temperatur in der Erdatmosphäre beschrieben. Daher möge der interessierte Leser auf entsprechende Literaturquellen zurückgreifen, um sich diese grundlegenden Zusammenhänge zu vergegenwärtigen.
4
6
engl.: Carbon Dioxide Capture and Storage (CCS)
Kapitel
2
Zunächst wird die Bestimmung des CO2-Emissionsfaktors von Benzin ausführlich
demonstriert, da dafür in der Literatur entsprechende Berechnungsbeispiele vorliegen und die Ergebnisse vergleichbar sind. Im Anschluss wird für Diesel verkürzt mit
einem mittleren Kohlenstoffgehalt für alle unterschiedlichen Kraftstoffanteile gerechnet wird, so dass (Gl. 2.1) nicht direkt anwendbar ist.
Da bei handelsüblichen Benzinkraftstoffen der CO2-Ausstoß im Wesentlichen durch
den Oktananteil bestimmt wird [vgl. WGK14], ergibt sich die gesuchte Kohlendioxidmenge auf Basis von (Gl. 2.1) mit n = 8 wie folgt:
C8 H18 +
25
O → 8 CO2 + 9 H2 O
2 2
(Gl. 2.2)
Das Massenverhältnis der aus einem Oktanmolekül resultierenden 8 Kohlendioxidmoleküle wird mithilfe der Atommasse von Kohlenstoff (mC = 12,01 u), Wasserstoff (mH = 1,008 u) und Sauerstoff (mO = 15,999 u) ermittelt.5 Es ergeben sich:
8 ∙ 12,01 u + 18 ∙ 1,008 u = 114,224 u
(Gl. 2.3)
für 8 CO2-Moleküle: 8 ∙ (12,01 u + 2 ∙ 15,999 u) = 352,064 u
(Gl. 2.4)
für 1 Oktanmolekül:
Da das Atommassenverhältnis zwischen Kohlendioxid und Oktan unabhängig von
der verbrannten Kraftstoffmenge konstant bleibt, entspricht es auch dem sogenannten Emissionsfaktor in der Einheit „kg CO2/kg“. Demzufolge entstehen bei der Verbrennung von 1 kg Oktan etwa 352/114 bzw. 3,082 kg CO2. Umgerechnet auf einen
Liter Oktan ergibt sich mit der entsprechenden Dichte (ρ = 0,698 kg/l [Pae96, S.
102]) ein Emissionsfaktor von etwa 2,151 kg CO2/Liter [vgl. mit WGK14].
Bei Berücksichtigung aller Kraftstoffbestandteile sowie der sonstigen Treibhausgase Methan (CH4) und Distickstoffoxid (N2O), welche unter realen Bedingungen6 zusätzlich entstehen, ergibt sich ein tatsächlicher Emissionsfaktor von etwa 2,42 kg
CO2e/Liter [vgl. KSS11, S. 79 f.; DIN13, Anh. A]. Dabei wird die Einheit „CO2e“ bzw.
„Kohlendioxid-Äquivalent“ verwendet, um verschiedene Treibhausgase anhand ihres sogenannten Treibhauspotenzials7 mit dem Referenzwert von CO2 zu vergleichen und zusammenzufassen. Der entsprechende Anteil der sonstigen Treibhausgase ist mit etwa 1 % (Diesel) bzw. 3,5 % (Benzin) jedoch relativ gering [vgl.
KSS11, S. 66, 83; DIN13, Anh. A]. Vielmehr bestimmen neben Oktan die übrigen
Kraftstoffbestandteile die gesamten CO2-Emissionen. Um nicht für jeden Bestandteil den CO2-Emissionsfaktor auf Basis der entsprechenden Reaktionsgleichung
bestimmen zu müssen, kann die Berechnung mithilfe des über alle Kraftstoffbestandteile gemittelten massenbezogenen Kohlenstoffgehalts (sofern bekannt) vereinfacht werden. Dieses alternative Verfahren wird im Folgenden am Beispiel von
Diesel demonstriert.
5
Die Atommasse wird allgemein in der Einheit u angegeben (1 u = 1,66 · 10-27 kg) [vgl. Pae96].
6
Kohlenstoff verbrennt unvollständig und reagiert auch mit Stickstoffanteil in der Verbrennungsluft.
7
Treibhauspotenzial (engl.: Global Warming Potential): „Faktor, der die Wirkung der verstärkten
Strahlung einer massebezogenen Einheit eines bestimmten Treibhausgases in Bezug auf eine
äquivalente Einheit Kohlendioxid über einen Zeitraum von 100 Jahren beschreibt.“ [DIN13, S. 7]
7
Umweltökonomische Lenkungsinstrumente im Straßengüterverkehr (Arbeitspaket 1)
Bei der vereinfachten Berechnung wird die allgemeine Reaktionsgleichung (Gl. 2.1)
auf die Verbindung von Kohlenstoff mit Sauerstoff verkürzt [vgl. KSS11, S. 82;
She10]. Dabei entstehen aus einem Kohlenstoffatom mit einer Masse von 12,01 u
zwei Sauerstoffatome (O2) mit einer Masse von 2 · 15,999 u = 44,008 u. Dementsprechend beträgt das Atommassenverhältnis unabhängig von der absoluten
Kohlenstoffmenge etwa 44/12 bzw. 3,6643. Somit beträgt der CO2-Emissionsfaktor
gC von 1 kg Kohlenstoff ca. 3,6643 kg CO2. Wird dieser Faktor mit dem Kohlenstoffgehalt pC,i eines bestimmten Kraftstoffes8 multipliziert, ergibt sich dessen massenspezifischer Emissionsfaktor gm,i (siehe (Gl. 2.5)). Daraus kann mit der gegebenen Dichte ρi auch der volumenspezifische Emissionsfaktor gV,i bestimmt werden
(siehe (Gl. 2.6)).
gm,i = pC,i ∙ gC
(Gl. 2.5)
gV,i = ρi ∙ gm,i
(Gl. 2.6)
gC ...... CO2-Emissionsfaktor von Kohlenstoff (gC ≈ 3,6643)
[kg CO2/kg]
gm,i .... massenspezifischer CO2-Emissionsfaktor eines Kraftstoffes i
[kg CO2/kg]
gV,i .... volumenspezifischer CO2-Emissionsfaktor eines Kraftstoffes i
[kg CO2/Liter]
pC,i..... massenbezogener Kohlenstoffgehalt eines Kraftstoffes i (0 < pC,i ≤ 1)
ρi ....... Dichte eines Kraftstoffes i
[-]
[kg/Liter]
Für Dieselkraftstoff ergibt sich demnach: gm,Diesel = 3,177 kg CO2/kg bzw. gV,Diesel =
2,643 kg CO2/Liter.9 Im Vergleich mit dem offiziellen Emissionsfaktor für Diesel10,
welcher auch alle anderen Treibhausgase berücksichtigt, erscheint dieser rechnerische Wert plausibel, da der CO2-Emissionsanteil mit etwa 99 % der erwarteten Höhe entspricht [vgl. KSS11, S. 66].
Falls umgekehrt der Kohlenstoffgehalt eines Kraftstoffes zu bestimmen ist, kann
dieser durch Einsetzten von (Gl. 2.5) in (Gl. 2.6) und Umstellen nach pC,i ermittelt
werden, sofern der CO2-Emissionsfaktor des Kraftstoffes bekannt ist. Demnach
ergibt sich zum Beispiel für Benzin11 ein Kohlenstoffgehalt von etwa 85,7 %.
Schlussfolgerungen
Aufgrund des stöchiometrischen Verhältnisses zwischen der verbrannten Kraftstoffmenge und den resultierenden CO2-Emissionen ergibt sich ein konstanter CO2Emissionsfaktor, der vor allem vom Kohlenstoffgehalt eines Kraftstoffes abhängt.
Dadurch können die ansonsten nur aufwändig messbaren Emissionen auf Basis
des relativ einfach messbaren Kraftstoffverbrauchs exakt bestimmt werden. Die
dazu erforderlichen Emissionsfaktoren für alle Kraftstoffsorten sollten aus offiziellen
8
Zum Beispiel beträgt der Kohlenstoffgehalt von Diesel 86,7 % (pC,Diesel = 0,867) [KSS11, S. 82].
9
mit ρDiesel = 0,832 kg/Liter [DIN13, Anh. A]
10
gm,Diesel = 3,21 kg CO2e/kg bzw. gV,Diesel = 2,67 kg CO2e/Liter [DIN13, Anh. A]
11
mit gV,Benzin = 2,34 kg CO2/Liter und ρBenzin = 0,745 kg/Liter [KSS11, S. 83]
8
Kapitel
2
Datenquellen, wie z. B. [DIN13, Anhang A], entnommen werden, da für eine eigene
Berechnung sonst die genauen Kennwerte (Kohlenstoffgehalt etc.) des jeweiligen
Kraftstoffes vorausgesetzt werden.
Obwohl der Emissionsanteil der sonstigen Treibhausgase12 bei Diesel- und Benzinkraftstoffen relativ gering ist, sollten grundsätzlich alle Treibhausgase in der entsprechenden Einheit „CO2-Äquivalente“ (CO2e) berücksichtigt werden, um mit dem
aktuellen Standard für den Straßengüterverkehr, der DIN EN 16258 [DIN13], übereinzustimmen.13 Da jedoch die sonstigen Treibhausgase aufgrund gegebener
Rahmenbedingungen in der Regel auszuschließen sind (z. B. gemäß dem Vorschlag der EU-Kommission zur Energiesteuerreform, siehe Abschnitt 2.1.2), wird im
Folgenden fast ausschließlich die Bezeichnung und Einheit „CO2“ verwendet.
Neben den direkten THG-Emissionen der Kraftstoffverbrennung sollten grundsätzlich auch die davor entstandenen (indirekten) Emissionen der sogenannten Energievorkette14 berücksichtigt werden, um unterschiedliche Endenergieträger wie
elektrischen Strom und Dieselkraftstoff objektiv vergleichen zu können.15 Dabei
können die indirekten Emissionen entweder separat („Well-to-Tank“) oder mit den
direkten Emissionen addiert („Well-to-Wheel“) angegeben werden. [vgl. KSS11, S.
64 f.] Falls der Well-to-Wheel-Ansatz bei der Ausgestaltung eines Lenkungsinstruments für THG-Emissionen gewählt wird, sollten mögliche Überschneidungen mit
anderen Instrumenten entlang der Vorkette überprüft und gegebenenfalls beseitigt
werden, um eine mehrfache Erfassung und Abgabenbelastung derselben Emissionen bzw. Emittenten zu vermeiden. Dementsprechend sollten bei Überschneidungen in bestimmten Bereichen einer Vorkette die entsprechenden Well-To-TankEmissionen ausnahmslos nur einem Lenkungsinstrument zugeordnet werden.16
12
Gemäß dem Kyoto-Protokoll, Anhang A werden unter Treibhausgasen neben CO 2 auch Methan
(CH4), Distickstoffoxid (N2O), teilhalogenierte Fluorkohlenwasserstoffe (HFC), perfluorierte Kohlenwasserstoffe (PFC) und Schwefelhexafluorid (SF 6) subsumiert [vgl. DIN13, S. 8]. Insofern ist
das (natürliche) Treibhausgas Wasserdampf, welches bei der Kraftstoffverbrennung neben CO 2
entsteht (siehe (Gl. 2.1) bzw. (Gl. 2.2)), zu vernachlässigen, obwohl es teilweise aus den fossilen
Kohlenwasserstoffverbindungen eines Kraftstoffes entsteht und somit erst nach langer Zeit wieder in die Atmosphäre entweicht. Da jedoch die Aufnahmefähigkeit von Wasserdampf in der Atmosphäre – im Gegensatz zu CO2 – durch die (relativ konstante) Lufttemperatur begrenzt wird,
fällt der überschüssige Wasserdampf zeitnah wieder zur Erdoberfläche ab (z. B. als Regen), bevor er den Treibhauseffekt wesentlich beeinflussen kann [vgl. UBA13].
13
Die in der klimapolitischen Gesetzgebung übliche Beschränkung auf Kohlendioxid entspricht
streng genommen nicht den wissenschaftlichen Standards zur Erstellung von Klimabilanzen, weil
darin ausnahmslos die Berechnung aller Treibhausgase vorgeschrieben wird [vgl. KSS11, S. 75].
14
Die Energievorkette umfasst die direkten THG-Emissionen sämtlicher Prozesse, welche zur Herund Bereitstellung eines Kraftstoffes bis zum Endverbraucher dienen (Well-to-TankBewertungsansatz) [vgl. KSS11, S. 64 f.; DIN13, S. 12].
15
Da bei Biokraftstoffen definitionsgemäß keine direkten THG-Emissionen entstehen – tatsächlich
ergibt sich CO2 wie bei fossilen Brennstoffen aus der Reaktion mit Sauerstoff – ist die Einbeziehung der indirekten THG-Emissionen, z. B. durch Landnutzungsänderungen für Anbauflächen
in Südamerika, besonders entscheidend für einen objektiven Vergleich [vgl. KSS11, S. 64 f.].
16
Zum Beispiel werden die CO2-Emissionen zur Erzeugung elektrischer Energie mittels Kohle oder
Erdgas bereits durch den EU-Emissionshandel erfasst. Würde zusätzlich eine CO 2-basierte
9
Umweltökonomische Lenkungsinstrumente im Straßengüterverkehr (Arbeitspaket 1)
2.1.1.2 Steuerschuld bzw. Zertifikatekosten für Treibhausgasemissionen
Vergleich und Bestimmung der Bemessungsgrundlage
Aufgrund des proportionalen Zusammenhangs über Emissionsfaktoren ist der tatsächliche Energie- bzw. Kraftstoffverbrauch eines Fahrzeugs je Periode eine relativ
genaue und zugleich praktikable Bemessungsgrundlage für eine Steuer bzw. ein
Zertifikat. Im Vergleich dazu können erhebliche Abweichungen zwischen den tatsächlichen und erfassten THG-Emissionen bei alternativen Bemessungsgrundlagen, wie der Fahrleistung (analog zur LKW-Autobahnmaut) oder der Betriebsdauer
(analog zur Kfz-Steuer) eines Fahrzeugs, entstehen. Grund dafür ist ein variabler
spezifischer Verbrauch (u. a. geschwindigkeits- und massenabhängig) bzw. eine
variable Gesamtfahrleistung innerhalb einer Betriebsperiode (z. B. 1 Jahr). Diese
Abweichung wird überdies durch die multiplikative Verknüpfung der variablen Faktoren verstärkt (d. h. variable Fahrleistung in km/Jahr multipliziert mit variablem
spezifischen Verbrauch in l/km).
Demzufolge wird im Folgenden der tatsächliche Energie- bzw. Kraftstoffverbrauch
eines Fahrzeugs je Periode als genaueste Bemessungsgrundlage für die Steuerschuld bzw. die Zertifikatekosten verwendet (in Übereinstimmung mit [DIN13]).
Berechnung der Steuerschuld bzw. Zertifikatekosten
Die Steuerschuld bzw. Zertifikatekosten eines Emittenten innerhalb einer Periode
(z. B. 1 Jahr) ergeben sich jeweils durch Multiplikation der THG-Emissionen mit
dem Emissionssteuersatz tE bzw. dem Zertifikatepreis pE (siehe (Gl. 2.7) bzw. (Gl.
2.8)). Dabei wird die Verbrauchsmenge in der üblichen Mengeneinheit (ME) des
entsprechenden Endenergieträgers angegeben (z. B. Liter, Kubikmeter, kg, kWh).
CE,Steuer = Q ∙ gV ∙ tE ∙ 10-3
(Gl. 2.7)
CE,Zertifikat = Q ∙ gV ∙ pE ∙ 10-3
(Gl. 2.8)
CE,Steuer....... Steuerschuld eines Emittenten
[EUR/Periode]
CE,Zertifikat .... Zertifikatekosten eines Emittenten
[EUR/Periode]
Q ................ Energie- bzw. Kraftstoffverbrauchsmenge
[ME/Periode]
gV ............... volumenspez. Emissionsfaktor eines Endenergieträgers
[kg CO2e/ME]
pE ............... Emissionszertifikatepreis
[EUR/t CO2e]
tE ................ Emissionssteuersatz
[EUR/t CO2e]
Umgerechnet auf 1000 Mengeneinheiten (z. B. 1000 Liter Dieselkraftstoff) ergibt
sich der Kostensatz einer Emissionssteuer bzw. eines Emissionszertifikats (z. B. in
EUR/Liter) durch Multiplikation von gV mit tE bzw. pE.
Stromverbrauchssteuer u. a. für Elektrofahrzeuge eingeführt werden, dann werden dieselben
CO2-Emissionen zweifach erfasst und monetär bewertet (durch Zertifikatekosten und Steuern).
10
Kapitel
2
2.1.1.3 Kraftstoffpreise und -steuern in Deutschland
Die Wirkungskette der THG-Emissionen im Straßengüterverkehr wird durch die
Energie- bzw. Kraftstoffkosten erweitert, da sich diese über den Faktor Kraftstoffpreis proportional zum -verbrauch verhalten. Somit wird das ökonomische Optimierungskalkül von Transportdienstleistern durch eine Kostenbewertung der THGEmissionen unmittelbar beeinflusst, obgleich damit noch keine direkte Kostenbewertung (Internalisierung externer Kosten) vorliegt. Demzufolge führt eine Minimierung der Kraftstoffkosten stets auch zu minimalen THG-Emissionen.
Auf Basis dieser allgemeingültigen Ursache-Wirkungsbeziehung ist der Kraftstoffpreis eine effektive Stellgröße, um letztlich das Niveau der THG-Emissionen zu
senken. Wie stark der Einfluss tatsächlich ist, hängt vor allem von der Preishöhe
sowie der Preiselastizität der Nachfrage ab. Daneben ist auch die Entwicklung und
Höhe der bereits bestehenden Abgaben auf den Kraftstoffverbrauch zu berücksichtigen, da vor allem in Deutschland der größte Preisanteil durch die Energiesteuer
(früher Mineralölsteuer genannt) bestimmt wird.
Der Verbraucherpreis für Benzin- bzw. Dieselkraftstoff setzt sich hinsichtlich der
Kosten aus den Einzelkosten für die Rohstoffbeschaffung und -verarbeitung, welche vor allem vom Weltmarktpreis für Rohöl abhängig sind, sowie den sonstigen
variablen und fixen Kostenarten17 zusammen. Hinsichtlich der Abgaben fallen die
mengenbezogene Energiesteuer sowie die preisbezogene Mehrwertsteuer an. Die
verbleibende Differenz zwischen Preis und Kosten je Liter entspricht dem Gewinn
des Kraftstoffanbieters. [vgl. MWV15]
Wie in der langfristigen Entwicklung der Benzinpreisanteile für die Bundesrepublik
Deutschland von 1972 bis 2013 zu erkennen ist (siehe Abb. 3), bildet die mengenbezogene Verbrauchssteuer (Energiesteuer) fast durchgehend den größten Preisanteil, welcher seitdem zwischen 36 % (1981) und 62 % (1998) schwankt.
Abb. 3 Zusammensetzung und relative Anteile des Verbraucherpreises für
Benzinkraftstoff in der BRD von 1972 bis 2013 (eigene Darstellung,
Datenquelle: [MWV15])
17
u. a. Kosten für Transport, Lagerhaltung, gesetzliche Bevorratung, Verwaltung, Vertrieb und
Beimischung von Biokraftstoffen
11
Umweltökonomische Lenkungsinstrumente im Straßengüterverkehr (Arbeitspaket 1)
Die entsprechenden Verbrauchssteuersätze sind seit 1950 stufenweise gestiegen
und betragen momentan für Benzin 65,45 bzw. für Diesel 47,04 Euro-Cent je Liter
(siehe Abb. 4). Die letzte Erhöhung erfolgte im Rahmen der sogenannten Ökosteuerreform zwischen 1999 und 2003.
Abb. 4 Verbrauchssteuersatz (Energie- bzw. Mineralölsteuer) für Benzin- und
Dieselkraftstoff in der BRD von 1950 bis 2013 ([BMF14, S. 7], nachbearb.)
Zum Vergleich der relativen Preisanteile und Steuersätze wird die Entwicklung der
absoluten Preise seit dem Jahr 2000 anhand der statistisch erfassten Großhandelspreise für Benzin und Diesel dargestellt (siehe Abb. 5). Dabei ist – bis auf das
sogenannte Wirtschaftskrisenjahr 2009 – ein stetiger Anstieg der Preise (ohne
MwSt.) erkennbar. Somit wird zwar das allgemeine Preisniveau durch die relativ
hohe Energiesteuer bestimmt, jedoch nicht die Preiszuwächse nach 2003.
Abb. 5 Entwicklung der Großhandelspreise (Jahresdurchschnitt, ohne MwSt.) in
der BRD bei Abgabe von 15-20 m³ Benzin bzw. 10 m³ Diesel an
Großhändler (eigene Darstellung, Datenquelle: [SBA15, S. 25, 28])
12
Kapitel
2.1.2
2
Vorschlag der Europäischen Kommission zur Reform der EUEnergiesteuerrichtlinie vom 13. April 2011
Mit ihrem Vorschlag verfolgt die EU-Kommission das übergeordnete Ziel, dass in
den Mitgliedsstaaten der Energieverbrauch weiter reduziert und erneuerbare („saubere“) Energieträger verstärkt genutzt werden [vgl. EUK11a, S. 3]. Dazu schlägt die
EU-Kommission vor, die existierende Energiesteuerrichtlinie 2003/96/EG dahingehend zu verändern, dass der Verbrauch von unterschiedlichen Energieträgern
(Kraft- und Heizstoffe sowie elektrischer Strom) mit einheitlichen Mindestsätzen
nach dem Energiegehalt18 und den resultierenden CO2-Emissionen besteuert wird.
2.1.2.1 Probleme der gegenwärtigen Energiesteuerrichtlinie
Ein wesentliches Problem der gegenwärtigen Energiesteuerrichtlinie besteht darin,
dass die unterschiedlichen fossilen Energieträger und elektrischer Strom hinsichtlich des Energiegehalts nicht mit einheitlichen Mindeststeuersätzen behandelt werden, so dass vor allem fossile Energieträger begünstigt sind [vgl. EUK11a, S. 3].19
Zudem bleibt der niedrigere Energiegehalt eines erneuerbaren Brennstoffes in der
Regel unberücksichtigt, da dieser standardmäßig nach dem Volumen und mit dem
Mindestsatz besteuert wird, welcher ursprünglich für den ersetzten fossilen Energieträger gilt [vgl. EUK11a, S. 3].20 Dadurch werden konkurrierende fossile Brennstoffe wiederum begünstigt [vgl. ebd.].
Zuletzt werden die CO2-Emissionen eines Energieträgers nicht so berücksichtigt,
dass durch die Mindeststeuersätze entsprechende Preissignale ausgesendet werden, welche den EU-Klimaschutzzielen förderlich sind [vgl. EUK11a, S. 3].21 In diesem Zusammenhang können auch unerwünschte Wechselwirkungen mit dem EUEmissionshandelssystem auftreten, da die Art und Weise der Besteuerung in einem
Sektor unabhängig von einer gleichzeitig bestehenden Mengenregulierung durch
CO2-Emissionszertifikate ist [vgl. ebd.]. Dies kann zu Wettbewerbsverzerrungen auf
dem EU-Binnenmarkt und einer verminderten Kosteneffizienz des Klimaschutzes
führen [vgl. ebd.].
2.1.2.2 Allgemeine Mindeststeuersätze für Energieverbrauch und CO2Emissionen
Da sich die allgemeinen Mindeststeuersätze nicht mehr (wie bisher) auf das Volumen bzw. die Masse eines Kraftstoffes beziehen und außerdem aus zwei Anteilen
zusammensetzen sollen, werden im Reformvorschlag entsprechende Beträge an18
entspricht physikalisch dem unteren Heizwert eines Brennstoffs [vgl. EUK11a, S. 6]
19
Zum Beispiel wird Kohle mit einem relativ geringen Mindestsatz besteuert [vgl. EUK11a, S .3].
20
Dieser Effekt kann durch fakultative Steuerermäßigungen für erneuerbare (nicht-fossile) Brennstoffe gemäß Artikel 16 der Energiesteuerrichtlinie – bei strikter Einhaltung der Regeln für staatliche Beihilfen – in jedem Mitgliedsstaat korrigiert werden [vgl. EUK11a, S. 3].
21
Dabei wird den Mitgliedsstaaten selbst keine wirksame und wettbewerbsverzerrungsfreie CO 2Emissionsbesteuerung im Rahmen der gegenwärtigen Energiesteuerrichtlinie ermöglicht [vgl.
EUK11a, S. 3].
13
Umweltökonomische Lenkungsinstrumente im Straßengüterverkehr (Arbeitspaket 1)
gegeben, die sich auf einen Gigajoule (Energiegehalt) bzw. eine Tonne CO 2 (Emissionen) beziehen und über einen fünfjährigen Zeitraum stufenweise erhöht bzw.
aneinander angeglichen werden (siehe Tab. 1). Nach weiteren fünf Jahren (spätestens ab 1.1.2023) müssen die tatsächlichen nationalen Steuersätze auch dem jeweiligen Verhältnis der Mindeststeuerbeträge der Kraftstoffe entsprechen [vgl.
EUK11a, S. 7 f., 25]. Dies würde in der Konsequenz bedeuten, dass zum Beispiel
Diesel höher als Benzin zu besteuern ist (dazu ausführlicher im Abschnitt 2.1.2.4).
Tab. 1
Allgemeine Mindeststeuersätze für Kraftstoffe und elektrischen Strom
(Datenquelle: [EUK11a, Anh. I, Tab. A und D])
Gültigkeit ab 1
1.1.2013
1.1.2013
1.1.2015
1.1.2018
Energieverbrauch 2
Steuerart CO2-Emission
Energieträger
EUR/t CO2
Diesel (Gasöl)
20
8,2
8,8
9,6
Benzin
20
9,6
9,6
9,6
Flüssiggas (LPG bzw. Autogas)
20
1,5
5,5
9,6
Erdgas (CNG)
20
1,5
5,5
9,6
k. A.4
0,15
0,15
0,15
Elektrischer Strom 3
EUR/GJ
1) unter der Prämisse, dass der Reformvorschlag im Jahr 2011 angenommen und 2012 in den
Mitgliedsstaaten umgesetzt worden wäre
2) automatische Anpassung der angegebenen Steuersätze alle drei Jahre ab dem 1.7.2016 entsprechend dem harmonisierten Verbraucherpreisindex von Eurostat [vgl. EUK11a, S. 25]
3) Zusätzlich sollen die für die Stromerzeugung eingesetzten Brennstoffe (z. B. Kohle, Erdgas)
mit der CO2-Emissionssteuer belastet werden [vgl. EUK11a, S. 8 f., 27]. Bisher können diese
Produktionsfaktoren vollständig steuerbefreit werden [vgl. EUR03, Art. 14, Abs. 1a].
4) Nach Auffassung des Autors bedeutet das keine Besteuerung, da mit fossilen Brennstoffen
betriebene Elektrizitätswerke bereits CO2-Emissionszertifikate nachweisen müssen und noch
zusätzlich die CO2-Emissionssteuer entrichten sollen (siehe Punkt 3) [vgl. EUK11a, S. 23].
2.1.2.3 Ermittlung der volumen- bzw. gewichtsspezifischen
Mindeststeuersätze für Kraftstoffe des Straßenverkehrs
Da sich die allgemeinen Mindeststeuersätze der Energieträger auf einen Gigajoule
(Energiegehalt) bzw. eine Tonne CO2 (Emissionen) beziehen, der Kraftstoffpreis
und -verbrauch im Straßenverkehr jedoch üblicherweise in Litern bzw. Kilogramm
bemessen werden, ist im nächsten Schritt eine Umrechnung in volumen- bzw. gewichtsspezifische Mindeststeuersätze erforderlich. Dazu werden entsprechende
Umrechnungsfaktoren vorgegeben, die aus amtlichen Sekundärquellen zu entnehmen sind [vgl. EUK11a, Art. 1, Nr. 2]. Diese werden für die gegenwärtig relevanten
Kraftstoffe des Straßenverkehrs (ohne Biokraftstoffmischungen) in der folgenden
Tab. 2 angegeben.
14
Kapitel
Tab. 2
2
Energie- und CO2-Emissionsfaktoren der gegenwärtig relevanten
Kraftstoffe im Straßenverkehr (ohne Biokraftstoffmischungen)
Größe Energiefaktor 1,2
CO2-Emissionsfaktor 3,4
Kraftstoff
MJ/kg
t CO2/TJ
kg CO2/kg
Diesel 5
44,0
74,0
3,26
Benzin 5
44,0
69,2
3,04
Biodiesel
37,0
0
0
Biobenzin (hier: Bioethanol)
27,0
0
0
Flüssiggas (LPG bzw. Autogas)
46,0
63,0
2,90
Erdgas (CNG)
47,2
56,1
2,65
5) Die Energiefaktoren (Energiegehalte bzw. untere Heizwerte) werden für fossile Kraftstoffe in
[EU06, Anh. II] und für Biokraftstoffe in [EPR09a, Anh. III] angegeben.
6) Der in der Datenquelle angegebene Energiefaktor für elektrischen Strom von 3.600 kJ/kWh
entspricht physikalisch betrachtet nicht dem Energiegehalt, wie bei Brennstoffen, sondern resultiert lediglich aus dem fest definierten Umrechnungsverhältnis der Energieeinheiten (aus 1 J
= 1 Ws und 3.600 Ws = 1 Wh folgt 3.600 kJ = 1 kWh). Daher wird hier auf die Angabe für
elektrischen Strom verzichtet.
7) Die CO2-Emissionsfaktoren werden in [EUK07, Anh. I, Nr. 11] angegeben.
8) rechte Spalte: eigene Umrechnung in kg CO2/kg anhand der linksseitig angegebenen Werte
9) Diesel und Benzin werden hier (im Unterschied zu [EUK11d, S. 3]) nach dem Energiefaktor
unter „Motorkraftstoff (Vergaserkraftstoff)“ [EU06, Anh. II] zusammengefasst, da Diesel nicht
explizit genannt wird. Alternativ kann für Diesel der angegebene Energiefaktor von leichtem
Heizöl (42,3 MJ/kg) verwendet werden [vgl. EUK11d, S. 3]. Dabei ist allerdings zu beachten,
dass laut DIN EN 16258 der Energiefaktor von Diesel 43,1 MJ/kg und von Benzin 43,2 MJ/kg
beträgt [DIN13, Tab. A.1]. Demnach kann die hier vorgenommene Interpretation und Wahl der
Faktoren als zutreffend erachtet werden, da in Übereinstimmung mit der DIN EN 16258 beide
Faktoren annähernd gleich groß sind und zwischen 43 und 44 MJ/kg liegen.
Obwohl zur weiteren Berechnung von volumenspezifischen Mindeststeuersätzen
die Angabe der Dichte eines Kraftstoffes erforderlich ist, werden dazu weder im
Reformvorschlag noch in den referenzierten Dokumenten Werte vorgegeben oder
verbindliche Datenquellen genannt. Daher wurden geeignete Datenquellen selbst
recherchiert. Beim Vergleich von alternativen Werten für einen Kraftstoff ist unter
anderem das zugrunde liegende Messverfahren und die jeweils herrschende Stofftemperatur zu berücksichtigen, um mögliche Abweichungen zu erklären. Um diese
Hintergrundinformationen bei Bedarf zu recherchieren, werden in der folgenden
Tab. 3 neben den alternativen Werten auch die entsprechenden Datenquellen genannt. Dabei ist zu erkennen, dass sowohl die DIN EN 16258 [DIN13] als auch
TREMOD [IFEU12] für alle Kraftstoffe (außer Erdgas) Dichtewerte angeben, welche
jeweils annähernd übereinstimmen. Somit kann im Folgenden entweder einheitlich
mit einem der beiden Datensätze oder kombiniert mit dem jeweiligen arithmetischen Mittel gerechnet werden. Schließlich wird die DIN EN 16258 ausgewählt, da
deren Werte mit der Beispielrechnung der EU-Kommission [EUK11d] übereinstimmen und diese Norm im Unterschied zu TREMOD noch weitere Datensätze (Dichtewerte, Energie- und Emissionsfaktoren) für Biokraftstoffmischungen enthält, welche im Folgenden noch ausführlich betrachtet werden.
15
Umweltökonomische Lenkungsinstrumente im Straßengüterverkehr (Arbeitspaket 1)
Tab. 3
Dichtewerte von Kraftstoffen aus unterschiedlichen Datenquellen
Größe
Dichtewert
Alternative
Kraftstoff
Datenquelle
kg/m³
Auswahl
kg/m³
Diesel
832
845
[DIN13; EUK11d; IFEU12, S. 12]
[EPR09b, Anh. II]
832
Biodiesel
879
890
[IFEU12, S. 12]
[DIN13]
890
Benzin
742
745
[IFEU12, S. 12]
[DIN13; EUK11d]
745
Ethanol
790
794
[IFEU12, S. 12]
[DIN13]
794
Autogas (LPG)
550
600
[DIN13]
[IFEU12, S. 12]
550
Erdgas
716
[IFEU12, S. 12]
k. A. 1
1) Wert nicht erforderlich, da die Menge von Erdgas allgemein als Masse (in kg) angegeben wird.
Für Biokraftstoffmischungen wie „Diesel B7“ und „Super E5“, welche auf dem gegenwärtigen deutschen Kraftstoffmarkt überwiegend vertreten sind, lässt sich die
Dichte ρMix anhand des jeweils gegebenen (maximalen) Volumenanteils mithilfe der
folgenden Gleichung berechnen:
ρMix = ρ1 ∙ (1 - p2 ) + ρ2 ∙ p2
(Gl. 2.9)
ρMix .... Dichte der Biokraftstoffmischung
[kg/m³]
ρ1 ...... Dichte des reinen konventionellen Kraftstoffes (siehe Tab. 3)
[kg/m³]
ρ2 ...... Dichte des beigemischten reinen Biokraftstoffes (ebd.)
[kg/m³]
p2 ...... Volumenanteil des beigemischten Biokraftstoffes (0 < p2 < 1)
[-]
Demnach ergibt sich zum Beispiel eine mittlere Dichte für „Diesel B7“ von 836,06
kg/m³ [s. a. DIN13, Anh. A]. Die Dichtewerte der sonstigen Kraftstoffe werden in der
folgenden Tab. 4 angegeben.
Analog lassen sich auch der Energiefaktor eMix (Gl. 2.10) sowie der CO2Emissionsfaktor gMix (Gl. 2.11) einer Biokraftstoffmischung anhand des gegebenen
Volumenanteils berechnen: 22
22
16
Da für diesen Fall im Reformvorschlag keine Berechnungsvorschrift angegeben wird, ist anzunehmen, dass bei der Vermischung von zwei unterschiedlichen Kraftstoffen der resultierende
Energie- bzw. Kohlenstoffgehalt der Mischung dem mit dem Volumenanteil gewichteten arithmetischen Mittel der Einzelfaktoren entspricht. Diese Annahme lässt sich mithilfe der in [DIN13, Anh.
A] gegebenen Werte für reine und gemischte Kraftstoffe verifizieren.
Kapitel
eMix =
gMix =
e1 ∙ ρ1 ∙ (1 - p2 ) + e2 ∙ ρ2 ∙ p2
ρ1 ∙ (1 - p2 ) + ρ2 ∙ p2
g1 ∙ ρ ∙ (1 - p2 ) + g2 ∙ ρ ∙ p2
1
2
ρ1 ∙ (1 - p2 ) + ρ2 ∙ p2
=
=
e1 ∙ ρ1 ∙ (1 - p2 ) + e2 ∙ ρ2 ∙ p2
ρMix
(Gl. 2.10)
g1 ∙ ρ ∙ (1 - p2 ) + g2 ∙ ρ ∙ p2
1
2
2
(Gl. 2.11)
ρMix
eMix .... Energiefaktor der Biokraftstoffmischung
[MJ/kg]
e1....... Energiefaktor des reinen konventionellen Kraftstoffes (siehe Tab. 2)
[MJ/kg]
e2....... Energiefaktor des beigemischten reinen Biokraftstoffes (ebd.)
[MJ/kg]
gMix .... CO2-Emissionsfaktor der Biokraftstoffmischung
[kg CO2/kg]
g1....... CO2-Emissionsfaktor des reinen konventionellen Kraftstoffes
[kg CO2/kg]
g2....... CO2-Emissionsfaktor des beigemischten reinen Biokraftstoffes
[kg CO2/kg]
(sonstige Formelzeichen: siehe (Gl. 2.9))
Tab. 4
Zur Steuersatzberechnung erforderliche Kennwerte der gegenwärtig
relevanten Kraftstoffe im Straßenverkehr
Größe
BE
1
p2
2
Kraftstoff
Dichte
Energiefaktor
CO2Emissionsfaktor
kg/1000 Liter
MJ/BE
kg CO2/BE
Diesel (rein)
Liter
0
832
36,61
2,71
Diesel „B7“
Liter
0,07
836,06
36,35
2,52
Benzin (rein)
Liter
0
745
32,78
2,27
Benzin „Super E5“
Liter
0,05
747,45
32,21
2,15
Benzin „Super E10“ Liter
0,1
749,9
31,65
2,04
Autogas (LPG)
Liter
0
550
25,30
1,59
Erdgas (CNG)
kg
0
k. A.
47,20
2,65
1) Bezugseinheit des Energie- bzw. CO2-Emissionsfaktors (im Allgemeinen gilt: Liter für Flüssigkeiten, Kilogramm für Gase)
2) Volumenanteil des beigemischten Biokraftstoffes (0 < p2 < 1), z. B.: 0,07 entspricht 7 %
Schließlich lassen sich (auf Basis der vorliegenden Informationen der EUKommission) die gesuchten Mindeststeuersätze für alle in Tab. 4 genannten Kraftstoffe und elektrischen Strom anhand der entsprechenden Energie- und CO2Emissionsfaktoren exakt berechnen. Die Ergebnisse werden in der folgenden Tab.
5 angegeben.
17
Umweltökonomische Lenkungsinstrumente im Straßengüterverkehr (Arbeitspaket 1)
Tab. 5
Mindeststeuersätze der gegenwärtig und zukünftig relevanten
Energieträger (Kraftstoffe und elektrischer Strom) im Straßenverkehr
Gültigkeit ab
Steuerteil
1.1.2013
1000 BE 1
CO2Emission
1.1.13
1.1.15
1.1.2018
Energieverbrauch
Energieträger
Ges.Steuer
EUR/BE
Diesel (rein)
Liter
54,2
300,2
322,2
351,4
405,6
Diesel „B7“
Liter
50,4
298,1
319,9
349,0
399,4
Benzin (rein)
Liter
45,4
314,7
314,7
314,7
360,1
Benzin „Super E5“
Liter
43,1
309,2
309,2
309,2
352,3
Benzin „Super E10“
Liter
40,8
303,8
303,8
303,8
344,6
Autogas (LPG)
Liter
31,9
38,0
139,2
242,9
274,8
Erdgas (CNG)
kg
53,0
70,8
259,6
453,1
506,1
kWh
0
0,54
0,54
0,54
0,54
Elektrischer Strom
1) Bezugseinheit des Mindeststeuersatzes (nach der üblichen Preisangabe eines Energieträgers)
2.1.2.4 Ermittlung tatsächlicher Steuersätze für Kraftstoffe in Deutschland
Um auf Basis der zuvor ermittelten Mindeststeuersätze die zukünftig möglichen
IST-Steuersätze (zusammen für Energieverbrauch und CO2-Emissionen) in
Deutschland zu bestimmen, welche letztlich für die tatsächliche Kraftstoffpreisentwicklung von Interesse sind, werden im Folgenden zunächst die relevanten Vorgaben aus dem Reformvorschlag zusammengefasst und bewertet:
1. Unter der Prämisse, dass der vorliegende Reformvorschlag der EU-Kommission
sobald wie möglich angenommen und in den Mitgliedsstaaten umgesetzt wird,
kann die zehnjährige Einführungs- und Übergangsphase frühestens am 1.1.2016
beginnen. Demnach würde diese Phase erst am 31.12.2025 enden (und nicht
wie ursprünglich geplant am 31.12.2022).
2. Während der zehnjährigen Einführungs- und Übergangsphase (2016 – 2025)
besteht, außer bei Auto- und Erdgas, keine sachliche Notwendigkeit zur Anpassung der deutschen IST-Steuersätze, da diese gegenwärtig bereits über den
neuen Mindeststeuersätzen liegen (siehe Tab. 6).
3. Erst nach der Einführungs- und Übergangsphase (ab 1.1.2026) muss auch das
Verhältnis der tatsächlich erhobenen Energieverbrauchs- bzw. CO2Emissionssteuersätze für konkurrierende23 Energieträger dem Verhältnis der
Mindeststeuersätze entsprechen [vgl. EUK11a, S. 25].
Die letztgenannte Vorgabe würde unter anderem dazu führen, dass Diesel verhältnismäßig höher als Benzin zu besteuern ist, während die gegenwärtigen ISTSteuersätze ein umgekehrtes Verhältnis aufweisen, welches dann nicht mehr EU23
18
Unter konkurrierenden Energieträgern werden hier alternative Energieträger für denselben Verwendungszweck verstanden (z. B. Diesel- und Benzinkraftstoff für Kraftfahrzeuge).
Kapitel
2
rechtskonform wäre. Jedoch kann der gegenwärtige IST-Steuersatz von Diesel beibehalten werden, wenn dafür die IST-Steuersätze der anderen Kraftstoffe dem
Verhältnis der Mindeststeuersätze entsprechend verringert bzw. erhöht werden.
Dieses Verhältnis wird durch den Faktor fMIN beschrieben und jeweils in Bezug auf
reinen Diesel (Referenzenergieträger) angegeben (siehe Tab. 6, Sp. 4).24
Mithilfe der genannten Faktoren lassen sich die zukünftig möglichen ISTSteuersätze für alle Kraftstoffe und elektrischen Strom folgendermaßen berechnen:
Mit
tGes,i = fMIN,i ∙ (fe ∙ te ∙ e0 + fg ∙ tg ∙ g0 )
und fe = fg = fGes =
(Gl. 2.12)
t IST,0
(Gl. 2.13)
t MIN,0
ergibt sich: tGes,i = fMIN,i ∙ fGes ∙ (te ∙ e0 + tg ∙ g0 )
(Gl. 2.14)
e0....... Energiefaktor des Referenzenergieträgers (0)
[MJ/BE]
fMIN,i ... Mindeststeuersatzverhältnisfaktor von i bzgl. Referenzenergieträger (0)
[-]
fe........ Verhältnisfaktor von IST- zu Mindeststeuersatz für Energieverbrauch
[-]
fg........ Verhältnisfaktor von IST- zu Mindeststeuersatz für CO2-Emissionen
[-]
fGes..... Verhältnisfaktor von IST- zu Mindestgesamtsteuersatz
[-]
g0....... CO2-Emissionsfaktor des Referenzenergieträgers (0)
[kg CO2/BE]
tGes,i ... IST-Gesamtsteuersatz des Energieträgers i (Diesel „B7“ etc.) [EUR/1000 BE]
tIST,0 ... IST-Gesamtsteuersatz des Referenzenergieträgers (0)
[EUR/1000 BE]
tMIN,0... Mindestgesamtsteuersatz des Referenzenergieträgers (0)
[EUR/1000 BE]
te........ allgemeiner Energieverbrauchssteuersatz
tg........ allgemeiner CO2-Emissionssteuersatz
[EUR/GJ]
[EUR/t CO2]
Nach (Gl. 2.13) beträgt fGes rund 1,16, falls reiner Diesel als Referenzenergieträger
fungiert. Schließlich ergeben sich nach (Gl. 2.14) die IST-Gesamtsteuersätze der
sonstigen Energieträger, welche in der Spalte 6 von Tab. 6 angegeben werden.
24
Dabei wird angenommen, dass die tatsächlichen Energieverbrauchs- und CO2Emissionssteuersätze (in EUR/GJ bzw. EUR/t CO2), welche im Folgenden auch Basissteuersätze genannt werden, stets proportional um denselben Faktor f Ges verändert werden. Dementsprechend verändert sich auch der Gesamtsteuersatz (in EUR/BE) um diesen Faktor.
19
Umweltökonomische Lenkungsinstrumente im Straßengüterverkehr (Arbeitspaket 1)
Tab. 6
Gegenwärtige und zukünftig mögliche IST-Steuersätze in Deutschland
aufgrund von veränderten Mindeststeuersätzen
Größe
Zeitl. Gültigkeit
(urspr./akt.1)
Mindeststeuersatz
1000 BE 2
Anmerkung
Energieträger
bis
31.12.2012/
31.12.2015
[EUR03]
fMIN 3
ab
1.1.2018/
1.1.2021
(siehe
Tab.
bis
31.12.2022/
31.12.2025
ab
1.1.2023/
1.1.2026
[EnergieStG;
fGes = 1,16
StromStG]
5)
EUR/BE
IST-Steuersatz
-
EUR/BE
1
2
3
4
5
6
Diesel (rein)
Liter
330
405,6
1,00
470,40
470,40
Diesel „B7“
Liter
330
399,4
0,98
470,40
463,14
Benzin (rein)
Liter
359
360,1
0,89
654,50
417,56
Benzin „Super E5“
Liter
359
352,3
0,87
654,50
408,62
Benzin „Super E10“
Liter
359
344,6
0,85
654,50
399,67
Autogas (LPG)
Liter
68,75 4
274,8
0,68
224,95 4,5
318,64
Erdgas (CNG)
kg
122,72 6
506,1
1,25
416,93 7,8
586,91
kWh
0,5 / 1,0
34,56
0,09
20,50 9
40,08
Elektrischer Strom10
1)
2)
3)
4)
5)
6)
7)
8)
9)
10)
ursprünglich: nach dem in [EUK11a] genannten Zeitplan; aktuell: eigener aktualisierter Zeitplan
Bezugseinheit des Mindeststeuersatzes (nach der üblichen Preisangabe eines Energieträgers)
Verhältnisfaktor des Mindeststeuersatzes eines Kraftstoffes in Bezug auf Diesel (rein)
Umrechnung des Steuersatzes von kg in Liter mit durchschnittlicher Dichte (siehe Tab. 4)
Anwendung des ab 1.1.2019 geltenden Steuersatzes: 409 EUR/1000 kg [§ 2 EnergieStG]
Umrechnung des Steuersatzes von GJ in kg mit durchschnittlichem Energiefaktor (s. Tab. 4)
Umrechnung des Steuersatzes von MWh in kg mit durchschnittlichem Energiefaktor (ebd.)
Anwendung des ab 1.1.2019 geltenden Steuersatzes: 31,80 EUR/MWh [§ 2 EnergieStG]
Anwendung des regulären (höchsten) Steuertarifs nach [§ 3 StromStG; BMF14, S. 10]
Annahme des allgemeinen Energieverbrauchssteuersatzes von 9,6 EUR/GJ (anstelle von 0,15
EUR/GJ), da elektrischer Strom als alternativer Energieträger im Straßenverkehr verwendbar
ist (z. B. Elektro-PKW).
Der überdurchschnittliche Anstieg des IST-Steuersatzes für elektrischen Strom
(+ 96 %) ergibt sich aufgrund der folgenden Überlegung: Da elektrischer Strom bisher nur als konkurrierender Energieträger für Heizstoffe angesehen wird [vgl.
EUK11a, S. 40], ist zukünftig eine Unterscheidung bei der Verwendung als Heizoder Kraftstoff erforderlich, um eine Benachteiligung der jeweils konkurrierenden
Energieträger zu vermeiden (z. B. entspricht elektrischer Strom aus Ladestationen
für Elektrofahrzeuge eindeutig einem Kraftstoff). Demnach sollte zukünftig der
Energiesteuersatz für elektrischen Strom angewendet werden, welcher in der jeweiligen Situation dem eigentlichen Verwendungszweck entspricht, sofern diese situationsspezifische Unterscheidung technisch machbar und praktikabel ist.
20
Kapitel
2
2.1.2.5 Folgenabschätzung für den EU-Verkehrssektor
Der Folgenabschätzungsbericht der EU-Kommission [EUK11b] wurde ausgewertet,
um einerseits spezifische Auswirkungen für den deutschen Straßengüterverkehr zu
entdecken und um andererseits die unterschiedlichen Untersuchungsmethoden
gegenüberzustellen, wodurch Ergebnisunterschiede zur eigenen simulationsbasierten Wirkungsanalyse im Kapitel 0 erklärbar sind.
Die Folgenabschätzung der EU-Kommission erfolgte für die EU-27-Volkswirtschaft
im Zeitraum von 2013 bis 2030, differenziert nach Sektoren und Mitgliedsländern
sowie unter Einsatz von mehreren Simulationsmodellen (u. a. TREMOVE für den
Verkehrssektor). Hinsichtlich der Ausgestaltungsmöglichkeiten wurden sechs Handlungsalternativen (Policy Options) im Vergleich zur Basissituation betrachtet. Davon
betreffen nur die Optionen 4, 5 und 6 den Straßenverkehr (siehe Abb. 6).
Abb. 6 Untersuchte Szenarien im Folgenabschätzungsbericht der EUKommission (eigene Darstellung nach [EUK11b, S. 20 ff.])
Im Bericht werden folgende relevante Folgen für den Verkehrssektor beschrieben
(unter der theoretischen Annahme, dass die Umsetzung der Steuerreform bereits
2013 erfolgt wäre):
 Der EU-weite Trend eines steigenden Dieselmarktanteils würde noch bis 2020
anhalten (Maximum: 62 %) und anschließend bis 2030 auf etwa 60 % abfallen
(siehe Abb. 7) [vgl. EUK11b, S. 26, 37].
 Die Absatzmenge von Diesel-Neufahrzeugen (insb. Pkw) wird bis 2020 um etwa
9 % steigen, liegt jedoch 12 % niedriger als in der Basissituation. (Begründung:
Für die Kaufentscheidung ist nicht der Steuernachteil, sondern der relativ hohe
Dieselmotorwirkungsgrad ausschlaggebend.) [vgl. EUK11b, S. 36]
 Die Transportnachfrage im Straßengüterverkehr, insbesondere bei Lkw über 32 t
zulässigem Gesamtgewicht (zGG), wird 2020 etwa 1,3 % niedriger als in der Basissituation ausfallen [vgl. EUK11b, S. 37].
21
Umweltökonomische Lenkungsinstrumente im Straßengüterverkehr (Arbeitspaket 1)
 Der Wechsel zu alternativen Kraftstoffen wie CNG wäre trotz des Steuervorteils
kurzfristig nicht lohnend [vgl. EUK11b, S. 40]. Dagegen würde Biodiesel wegen
der vollen CO2-Steuerfreiheit attraktiver werden [vgl. EUK11b, S. 39].
Abb. 7 Entwicklung der Marktanteile von Diesel und Benzin in der EU-27 bis 2030
(Quelle: TREMOVE; entnommen aus [EUK11b, 37], nachbearbeitet)
Daneben werden Wechselwirkungen zwischen der neuen CO 2-Steuer und dem
bestehenden EU-Emissionshandel beschrieben, die für das Kombi-Szenario relevant sind (dazu später ausführlich im Abschnitt 2.2.4.2). Demnach werden zum einen von Raffinerien und Kraftwerken weniger fossile Energieträger verbraucht und
somit weniger Zertifikate benötigt. Andererseits werden Verbrennungs- zunehmend
durch Elektromotoren ersetzt, wodurch der Stromverbrauch steigt und wiederum
mehr Zertifikate benötigt werden. Da insgesamt der erste Effekt überwiegt, liegt der
Zertifikatepreis 2030 um bis zu 13 % niedriger als in der Basissituation. [vgl.
EUK11b, S. 68]
Die Umstrukturierung des Steuersystems wäre mit sehr geringen Kosten für die
Steuerverwaltung verbunden. Auch für Unternehmen werden keine zusätzlichen
Verwaltungskosten erwartet [vgl. EUK11c, S. 5].
In Deutschland würden die CO2-Emissionen im Jahr 2020 um bis zu 2,3 % und
2030 um 3,9 % unter dem Referenzwert (Basissituation) liegen [EUK11b, S. 28].
Für den Verkehr werden keine bestimmten Reduktionsmengen genannt.
22
Kapitel
2
2.1.2.6 Zwischenfazit
Da die Folgenabschätzung der EU-Kommission auf gesamtwirtschaftlicher Ebene
für alle EU-27-Mitgliedsstaaten erfolgte und der Verkehrssektor darin nicht weiter
nach Verkehrsträgern differenziert wurde, ist die Entwicklung und Anwendung eines
spezifischen Simulationsmodells für den deutschen Straßengüterverkehr unbedingt
erforderlich, um eine detaillierte Wirkungsanalyse für umweltökonomische Lenkungsinstrumente durchführen zu können. Dementsprechend wurde das angestrebte Simulationsmodell des COMECON-Vorhabens wie geplant verwirklicht (dazu
ausführlich ab Kapitel 4).
Auf Basis der allgemeinen Berechnungsformeln (insbesondere (Gl. 2.14)) und der
kraftstoffspezifischen Mindeststeuersätze (siehe Tab. 5), die aus dem Vorschlag
der EU-Kommission herausgearbeitet wurden, lassen sich realitätsnahe Steuerszenarien für Diesel- und Benzinkraftstoffe in Deutschland bestimmen (dazu ausführlich im Abschnitt 2.2.2). Mit den entsprechenden Steuersätzen (inklusive CO2Emissionssteuer) sind mögliche Kraftstoffpreisentwicklungen als Lastdaten für die
Simulationsexperimente im Kapitel 0 gegeben. Daraus ergeben sich schließlich die
entscheidungsrelevanten Grenzvermeidungskosten für unterschiedliche Maßnahmen der Transportdienstleister.
2.1.3
Maßnahmen zur Reduktion von Kraftstoffverbrauch und THGEmissionen durch TDL-Unternehmen
2.1.3.1 Identifikation und Klassifikation
Um mögliche Anpassungsreaktionen von Transportdienstleistern auf umweltökonomische Lenkungsinstrumente im Simulationsmodell abzubilden, wurden entsprechende Maßnahmen zur Verringerung des spezifischen Kraftstoffverbrauchs bzw.
der THG-Emissionen einer Fahrzeugflotte aus Literaturrecherchen und Gesprächen
mit Transportdienstleistern gesammelt und klassifiziert.
Demnach werden Reduktionsmaßnahmen primär hinsichtlich des Zielobjekts in
technische (Wirkung auf Einzelfahrzeug) und organisatorische (Wirkung auf mehrere Fahrzeuge = Fahrzeugflotte) klassifiziert. Technische Reduktionsmaßnahmen
untergliedern sich weiter in Fahrzeugtechnik, Kraftstoff und Fahrverhalten. Sie zielen stets auf eine Verringerung des spezifischen Kraftstoffverbrauchs (l/km) eines
Fahrzeugs ab.
Technische Reduktionsmaßnahmen
Zur Fahrzeugtechnik gehören sämtliche Komponenten (Motor, Getriebe, Reifen),
die beim bestehenden Fahrzeug montiert werden, um den Fahrwiderstand zu reduzieren oder den Gesamtwirkungsgrad zwischen Motor und Antriebsrädern zu erhöhen. Der Komplettaustausch (Ersatzinvestition) eines Fahrzeugs wird ebenso als
fahrzeugtechnische Reduktionsmaßnahme betrachtet.
23
Umweltökonomische Lenkungsinstrumente im Straßengüterverkehr (Arbeitspaket 1)
Eine kraftstofftechnische Reduktionsmaßnahme verringert den Emissionsfaktor des
verwendeten Kraftstoffes (z. B. durch eine Erhöhung des Biodieselanteils) und somit den CO2-Ausstoß (g/km).
Das Fahrverhalten umfasst individuelle Strategien eines Fahrers beim Beschleunigen, Schalten und Bremsen. Durch entsprechende Fahrertrainings oder Fahrerassistenzsysteme kann der spezifische Kraftstoffverbrauch grundsätzlich verringert
werden.
Organisatorische Reduktionsmaßnahmen
Organisatorische Reduktionsmaßnahmen, wie z. B. eine verbrauchsoptimierte Tourenplanung, verringerte Geschwindigkeiten oder eine Erhöhung der Stauraumauslastung, betreffen meist eine Fahrzeugflotte, weil dabei die gegebenen Transportaufträge
(gekennzeichnet
durch
zu
befördernde
Ladungsmassen
bzw. -volumina über eine bestimmte Entfernung) im Endeffekt innerhalb einer Fahrzeuggruppe umverteilt werden, wobei sich der gesamte Kraftstoffverbrauch (in Liter
je Periode) der Fahrzeuggruppe im Vergleich zur Referenzsituation verringert.
2.1.3.2 Befragung zum Einfluss der Kraftstoffpreisentwicklung auf die
Umsetzung von Reduktionsmaßnahmen bei Transportdienstleistern
Die im PA vertretenen Transportdienstleister berichteten fast übereinstimmend,
dass die Dieselpreiserhöhungen der letzten Jahre unter anderem dazu geführt habe, dass bei Neufahrzeugen eine möglichst geringe Motorleistung gewählt wird,
welche für den erwarteten Einsatzzweck (wie Volumenguttransporte) vollkommen
ausreicht.
Fuhrparkmanager führen aufgrund der in der Branche relativ geringen Gewinnmargen in der Regel sehr detaillierte Investitions- und Lebenszykluskostenrechnungen
für Neuanschaffungen durch. Dabei liegt der Einfluss von Kraftstoff- bzw. Energiepreisen (inkl. Energiesteuer) und der Kfz-Steuer umso höher, desto geringer die
Anschaffungskosten sind. (Bei Fahrzeugen mit Dieselmotorantrieb ist dieser Einfluss relativ hoch, bei alternativen Antrieben wie Erdgasmotoren dagegen sehr gering.)
Das teilweise sehr unterschiedliche Fahrverhalten wird als entscheidender Faktor
für den Kraftstoffverbrauch erachtet. Dementsprechend werden vor allem Fahrerassistenzsysteme zur Selbstkontrolle während der Fahrt und zur vergleichenden
Bewertung der Fahrer eingesetzt. Fahrertrainings sind von geringer Bedeutung und
werden z. B. nur alle fünf Jahre durchgeführt.
Das relativ geringe Potential von organisatorischen Maßnahmen wird nach Aussage der Transportdienstleister durch die Disponenten in der Regel ausgeschöpft,
jedoch nie ausschließlich zur Minimierung des Kraftstoffverbrauchs, sondern vielmehr zur Minimierung von Zeitaufwand und Kosten.
Demzufolge wurde die Modellierung der Anpassungsreaktionen von TDL aufgrund
der hohen praktischen Relevanz auf fahrzeugtechnische und fahrverhaltensorientierte Reduktionsmaßnahmen konzentriert (dazu ausführlich ab Kapitel 4).
24
Kapitel
2.2
Einzelne und kombinierte Lenkungsinstrumente für
Treibhausgasemissionen
2.2.1
Vergleichende Beschreibung der Varianten
2
Es werden neben der Referenzsituation („business as usual“ bzw. Beibehaltung der
gegenwärtigen Energiesteuersätze) drei alternative Varianten eines Lenkungsinstruments für Treibhausgasemissionen entworfen (siehe Tab. 7). Auf Basis dieser
Varianten werden (später im Kapitel 0) verschiedene Szenarien der möglichen
Kraftstoffpreisentwicklung (vor allem von Diesel) im deutschen Straßenverkehr
entwickelt und simuliert.
Tab. 7
Mögliche Varianten von Lenkungsinstrumenten als Simulationsszenarien
Variante / Szenario
Kurzbeschreibung
Variante 0 /
Basis-Szenario
Beibehaltung der gegenwärtigen Energiesteuersätze für
Diesel und Benzin („business as usual“)
Einzel-Variante 1 /
Steuer-Szenario
Besteuerung nach dem Energiegehalt und den CO2Emissionen von Diesel und Benzin (gemäß Vorschlag
der EU-Kommission KOM(2011) 169 [EUK11a]
Einzel-Variante 2 /
Zertifikate-Szenario
Einbeziehung der Kraftstofflieferanten in den EUEmissionshandel (Upstream-Ansatz) und Weitergabe
der entsprechenden Zertifikatekosten über den Kraftstoffpreis an die Kraftstoffverbraucher (u. a. TDL)
Kombinationsvariante 3 / Gleichzeitige Einführung einer fixen und variablen
Kraftstoffpreisabgabe mittels Energie-/CO2-Steuern
Kombi-Szenario
(analog Variante 1) und CO2-Emissionszertifikaten für
Kraftstofflieferanten (analog Variante 2)
Die oben genannten Varianten basieren auf den beiden umweltökonomischen Instrumenten (Steuern und Zertifikate), welche hier in einzelner und kombinierter Erscheinungsform betrachtet werden. Da in allen Fällen die Auswirkungen für den
deutschen Straßengüterverkehr stets in der Kraftstoffpreishöhe münden (weil auch
Zertifikatepreise bzw. -kosten aus Sicht von Transportdienstleistern ein kostenwirksamer Kraftstoffpreisbestandteil analog zur gegenwärtigen Energiesteuer sind),
wird im Folgenden die Ausgestaltung der Varianten unmittelbar auf den Steuersatz
bzw. den Zertifikatepreis konzentriert.
2.2.2
Einzelvariante 1: CO2-Emissionssteuer auf Kraftstoffverbrauch
Für die Einzelvariante 1 bzw. das Steuer-Szenario werden auf Basis der im EUKommissionsvorschlag [EUK11a] gegebenen Rahmenbedingungen (u. a. Mindestund Basissteuersätze) zwei Subszenarien betrachtet, die
25
Umweltökonomische Lenkungsinstrumente im Straßengüterverkehr (Arbeitspaket 1)
1. den Extremfall, das heißt eine Erhöhung des Steueraufkommens durch einen
relativ hohen Diesel- und konstanten Benzinsteuersatz, beschreiben, und
2. den moderaten Fall, das heißt eine Verstetigung des Steueraufkommens durch
eine minimale Erhöhung des Dieselsteuersatzes, darstellen.
In beiden Szenarien erfolgt eine einmalige Anpassung der Steuersätze für Diesel
und Benzin erst zum spätesten Zeitpunkt (im Jahr 2023). Dies ist deswegen zulässig, da die EU-Mindeststeuersätze in Deutschland gegenwärtig bereits überschritten werden und eine Anpassung erst ab 2023 verpflichtend sein würde; vorher kann
sukzessive angepasst werden (vgl. mit Abschnitt 2.1.2). Dabei wäre außerdem aufgrund einheitlicher Energie- bzw. CO2-Basissteuersätze ab 2023 zu beachten, dass
Diesel stets höher als Benzin zu besteuern ist.
Die folgenden Steuer-Szenarien basieren auf Prognosedaten für den Diesel- und
Kraftstoffverbrauch von 2012 bis 2023, die aus TREMOD 5.3 [IFEU12, S. 68] übernommen und aufbereitet wurden (siehe Abb. 8).
Abb. 8 Prognostizierte Entwicklung des Verbrauchs von Diesel- und
Benzinkraftstoff in Deutschland von 2012 bis 2023 (eigene Berechnung
und Darstellung auf Basis von TREMOD 5.3 [IFEU12, S. 68])
2.2.2.1 Ermittlung der Kraftstoffsteuersätze im Fall eines konstanten
Benzinsteuersatzes (Steuer-Szenario 1A)
Im Steuer-Szenario 1A erfolgt eine singuläre Anpassung des Steuersatzes für Diesel B7. Dabei werden die Basissteuersätze für Energiegehalt und CO2-Emissionen
so gewählt, dass der Gesamtsteuersatz für Benzin Super E5 konstant bleibt.25
25
26
Dabei wird außerdem angenommen, dass das Verhältnis der beiden Basissteuersätze dem Verhältnis der zugehörigen allgemeinen Mindeststeuersätze (siehe Tab. 1) entspricht. Somit werden
die Basissteuersätze stets proportional erhöht.
Kapitel
2
Der gesuchte Wert des Dieselsteuersatzes lässt sich mithilfe von (Gl. 2.14) bestimmen, indem diese zunächst nach f Min umgestellt wird. Durch Einsetzen der entsprechenden Werte (unter anderem aus Tab. 6) und des gegebenen Benzinsteuersatzes (tGes,Super E5 = 654,5 EUR/1000 l) ergibt sich: fGes ≈ 1,8576. Wird dieser Wert
wiederum in die Ausgangsgleichung eingesetzt, dann lässt sich schließlich der gesuchte Benzinsteuersatz ermitteln: tGes,Super E5 = 737,3 EUR/1000 Liter.
Ebenso lassen sich die zugrunde liegenden Basissteuersätze bestimmen, indem
die allgemeinen Energieverbrauchs- bzw. CO2-Emissionssteuersätze (te bzw. tg,
siehe Tab. 1) mit fGes multipliziert werden. Somit betragen die neuen Werte 17,80
EUR/GJ bzw. 37,09 EUR/t CO2.
Da der Dieselsteuersatz von ca. 47 auf 74 EUR-Cent/Liter ansteigt (Ergebnis analog [EUK11b]), würde sich das Gesamtsteueraufkommen im Jahr 2023 um etwa
11,3 Mrd. EUR erhöhen, sofern sich der Diesel- und Benzinverbrauch infolge der
erheblichen Steuersatzerhöhung um 57 % nicht verändern (siehe Abb. 9).
Abb. 9 Steuer-Szenario 1A: konstanter Benzinsteuersatz (Entwicklung des
Steuersatzes und -aufkommens für Energieverbrauch und CO2Emissionen von Diesel B7 und Benzin Super E5 im deutschen
Straßenverkehr von 2012 bis 2023)
2.2.2.2 Ermittlung der Kraftstoffsteuersätze im Fall einer Verstetigung des
Steueraufkommens (Steuer-Szenario 1B)
Im Steuer-Szenario 1B werden die Steuersätze für Diesel B7 und Benzin Super E5
abhängig voneinander so angepasst, dass sich das Gesamtsteueraufkommen im
Vergleich zum Basis-Szenario nicht verändert (entsprechend einer aufkommensneutralen Steuerreform). Diese Bedingung wird durch das folgende Gleichungssys-
27
Umweltökonomische Lenkungsinstrumente im Straßengüterverkehr (Arbeitspaket 1)
tem abgebildet. Um die gesuchten Steuersätze für Diesel und Benzin zu bestimmen, ist zunächst das Gleichungssystem nach f Ges aufzulösen. Damit werden anschließend die gesuchten Steuersätze tGes,1 und tGes,2 ermittelt.
T = tGes,1 ∙ Q1 + tGes,2 ∙ Q2
(1)
(Gl. 2.15)
(2)
tGes,1 = fMIN,1 ∙ fGes ∙ (te ∙ e0 + tg ∙ g0 )
(Gl. 2.16)
(3)
tGes,2 = fMIN,2 ∙ fGes ∙ (te ∙ e0 + tg ∙ g0 )
(Gl. 2.17)
1 ................. Indexwert für Diesel B7
2 ................. Indexwert für Benzin Super E5
Q1 ............... absoluter Kraftstoffverbrauch von Diesel B7
[1000 Liter/a]
Q2 ............... absoluter Kraftstoffverbrauch von Benzin Super E5
[1000 Liter/a]
T ................. Gesamtsteueraufkommen (Energieverbr. + CO2-Emissionen) [EUR/a]
(sonstige Formelzeichen: siehe (Gl. 2.14))
Durch Auflösung des Gleichungssystems nach f Ges ergibt sich (Gl. 2.18). Mit einem
geplanten Gesamtsteueraufkommen von ca. 32,1 Mrd. EUR im Jahr 2023 beträgt
fGes etwa 1,3717.26 Daraus resultieren die neuen Steuersätze für Diesel B7 (tGes,1 =
545,3 EUR/1000 l) und Benzin Super E5 (tGes,2 = 484,1 EUR/1000 l). Diese werden
in der folgenden Abb. 10 (analog zu Abb. 9) veranschaulicht.
fGes =
T
(te ∙ e0 + tg ∙ g0 ) ∙ (fMIN,1 ∙ Q1 + fMIN,2 ∙ Q2 )
(Gl. 2.18)
(Formelzeichen: siehe (Gl. 2.15), (Gl. 2.16) und (Gl. 2.17))
2.2.2.3 Zwischenfazit
Der Vergleich der Dieselsteuersätze zwischen den Steuer-Szenarien 1A und 1B
zeigt den möglichen Spielraum auf, der durch den EU-Kommissionsvorschlag für
Deutschland gegeben wäre, um einerseits eine steuerliche Mehrbelastung für Speditions- und Fuhrunternehmen zu minimieren und um andererseits die klimapolitisch sinnvolle Besteuerung von Kraftstoffen nach dem Energiegehalt und den CO2Emissionen einzuführen. Gemäß den untersuchten Szenarien kann der Gesamtsteuersatz für Diesel B7 von gegenwärtig 47 Cent/Liter auf 55 bis 74 Cent/Liter im
Jahr 2023 erhöht werden, ohne dadurch den bereits relativ hohen Benzinsteuersatz
anheben zu müssen oder das gesamte Steueraufkommen gegenüber der Referenzsituation zu verringern.27
26
Grundsätzlich können in (Gl. 2.18) für T beliebige Werte eingesetzt werden, um entsprechende
Steuersätze für zwei unterschiedliche Kraftstoffe zu bestimmen.
27
Der entsprechende Wertebereich eines Steuersatzes nach (Gl. 2.16) bzw. (Gl. 2.17) wird durch
den Definitionsbereich von fGes bestimmt: 1,3717 ≤ fGes ≤ 1,8576. Dabei liegen die möglichen
Werte zwischen den Steuersätzen von Szenario 1A („Extremfall“) und 1B („moderater Fall“).
28
Kapitel
2
Abb. 10 Steuer-Szenario 1B: verstetigtes Steueraufkommen (Entwicklung des
Steuersatzes und -aufkommens für Energieverbrauch und CO2Emissionen von Diesel B7 und Benzin Super E5 im deutschen
Straßenverkehr von 2012 bis 2023)
2.2.3
Einzelvariante 2: CO2-Emissionszertifikate (Upstream-Ansatz)
In der Variante 2 wird ein Kraftstoffzertifikatesystem (bzw. CO2-Emissionshandel
nach dem Upstream-Ansatz) zusätzlich zur bestehenden Energiesteuer eingeführt.
Im Unterschied zum vorangegangenen LETS GO-Projekt wird dieser Ansatz gewählt, da ein Downstream-Emissionshandelssystem im Straßengüterverkehr wegen
der relativ hohen indirekten Kosten nicht effizient wäre [vgl. ILM13, S. 140 ff.].
Beim Upstream-Ansatz sind die Kraftstofflieferanten28 für den Zertifikatenachweis
zuständig (siehe Abb. 11). Die entsprechende Zertifikatemenge ergibt sich aus den
jährlichen Absatzmengen von Diesel- und Benzinkraftstoffen, die jeweils mit dem
entsprechenden CO2-Emissionsfaktor multipliziert wird.
Dabei liegt der Zertifikatenachweis (z. B. bei Kraftstoffauslieferung in Raffinerie)
immer zeitlich vor der tatsächlichen Entstehung der CO 2-Emissionen (Kraftstoffverbrennung im Fahrzeug). Abgesehen von Ausnahmefällen (z. B. Kraftstoffkauf erfolgt zu Bevorratungszwecken) kann diese Zeitdifferenz jedoch vernachlässigt werden, da an Tankstellen verkaufter Kraftstoff in der Regel direkt in Fahrzeugtanks
geleitet wird. Dagegen kann eine räumliche Differenz zwischen dem Ort des Kraftstoffverkaufs und der Emissionsentstehung in der Praxis häufiger auftreten. Dies
28
Unter Kraftstofflieferant wird hier der Eigentümer des Kraftstoffes zum Zeitpunkt der Entnahme aus dem sogenannten Steuerlager (z. B. Raffinerie) verstanden (nach § 5 Abs. 2 MinöStG, zitiert in: [UBA05, S. 95]). Da dort bereits die Energiesteuererhebung stattfindet, können
vorhandene Steuerverwaltungsstrukturen mit wahrscheinlich geringem Mehraufwand auch für
ein Upstream-Emissionshandelssystem genutzt werden [vgl. UBA05, S. 90].
29
Umweltökonomische Lenkungsinstrumente im Straßengüterverkehr (Arbeitspaket 1)
führt vor allem bei grenzüberschreitenden Verkehren (z. B. durch sogenannten
Tanktourismus) zu einer Diskrepanz von den (ex ante) erfassten und den (ex post)
tatsächlich entstandenen CO2-Emissionen. Dadurch liegt beim Upstream-Ansatz
eine Erfassungsungenauigkeit vor, die umso größer ausfallen kann, je kleiner das
Territorium des Emissionshandelssystems ist und je häufiger demzufolge grenzüberschreitende Verkehre zwecks Tanktourismus o. Ä. auftreten. Dieser Nachteil
lässt sich durch einen europaweiten Emissionshandel für Kraftstoffe des Straßenverkehrs minimieren, welcher jedoch aufgrund der nationalen, KMU-orientierten
Perspektive in diesem Forschungsvorhaben nicht näher betrachtet werden kann.
Abb. 11 Alternative Ansatzpunkte für ein CO2-Emissionshandelssystem im
Straßengüterverkehr (Einordnung von COMECON- und LETS GO-Projekt)
Die Realisierbarkeit der Einzelvariante 2 wird als eher unwahrscheinlich eingeschätzt, weil dann die bestehende Kraftstoffverbrauchssteuer vollständig durch ein
Zertifikatesystem für Kraftstofflieferanten zu ersetzen wäre. Trotz der daraus folgenden Möglichkeit für den Staat, über eine Versteigerung von Emissionszertifikaten die Steuereinnahmeausfälle zu kompensieren, bestünde dann ein hohes Risiko
darin, dass die erzielbaren Auktionserlöse in der Regel nur einmalig erfolgen und
deren Höhe aufgrund des variablen Zertifikatepreises nicht beeinflussbar ist.
Statt eines reinen Zertifikatesystems für Kraftstofflieferanten ist es daher realistischer anzunehmen, dass die bestehende Steuer beibehalten wird, da der Staat auf
die entsprechenden Einnahmen nicht plötzlich verzichten kann. Die Steuer würde
weiterhin kontinuierlich an den Staat fließen, unabhängig von einem schwankenden
Zertifikatepreis und unter der begründeten Annahme, dass der gesamte Kraftstoffverbrauch des Straßenverkehrs nicht plötzlich einbricht. Aus diesem Grund wird bei
der Einzelvariante 2 stets von einer zusätzlichen Einführung des UpstreamEmissionshandels für Kraftstofflieferanten und der Beibehaltung der gegenwärtigen
Energiesteuer für Kraftstoffe ausgegangen.
30
2
Kapitel
2.2.4
Kombinationsvariante 3: CO2-Emissionssteuer und -zertifikate
2.2.4.1 Trennung von fiskalischer und klimapolitischer Funktion
Aus den genannten Gründen im vorherigen Abschnitt 2.2.3 ist ein kombinierter Einsatz von Steuern und Zertifikaten dann sinnvoll, wenn die Ausgestaltung so erfolgt,
dass die klimapolitische Lenkungsfunktion (d. h. Mengenregulierung der CO2Emissionen) ausschließlich durch den Emissionshandel und die fiskalische Einnahmefunktion nur durch eine Kraftstoffverbrauchssteuer erfüllt wird.
Demzufolge ist der Steuersatz nicht primär auf Basis von Energiegehalt bzw. CO2Emissionen festzusetzen, sondern abhängig vom staatlichen Einnahmenziel. Allerdings können bei einem relativ hohen Steuersatz unbeabsichtigte Rückkopplungen
zwischen einem Kraftstoffmarkt und den anderen Brennstoffmärkten sowie dem
Zertifikatemarkt des EU-Emissionshandelssystems auftreten (vgl. [Hei05]), die zu
beachten sind und daher im folgenden Abschnitt erörtert werden.
2.2.4.2 Wechselwirkungen zwischen Steuern und Zertifikaten
In Anlehnung an eine Untersuchung für stationäre Anlagen (u. a. Kraftwerke) des
EU-Emissionshandels [Hei05] wird die Rückkopplung zwischen dem Straßenverkehrssektor und den sonstigen am EU-Emissionshandel beteiligten Sektoren durch
eine komparativ-statische Analyse mithilfe eines mikroökonomischen Modells untersucht. Damit können mögliche Wechselwirkungen zwischen Zertifikatepreis und
Steuersatz sowie Effekte auf die gesamte CO2-Emissionsmenge qualitativ bestimmt
werden. Die relevanten Erkenntnisse fließen (später im Kapitel 0) in die Entwicklung und Simulation von Kraftstoffpreisszenarien ein.
Ausgangssituation
Im mikroökonomischen Modell wird der Markt für Dieselkraftstoffe des deutschen
Straßenverkehrs (Teilmarkt 1) mit einem repräsentativen Markt für alle sonstigen
Heiz- und Kraftstoffe in der EU (Teilmarkt 2) verglichen. Dazu werden drei PreisMengen-Diagramme (2 Teilmärkte und 1 Gesamtmarkt) mit einheitlicher Skalierung
verknüpft (siehe Abb. 12).29
Für alle Heiz- und Kraftstoffe gilt die Annahme, dass sich die auf CO2-Emissionen
umgerechneten Gesamtsteuersätze (effektive CO2-Emissionssteuersätze in
EUR/t CO2) zwischen den Märkten generell unterscheiden. Somit liegt der Fall einer heterogenen Besteuerung vor [vgl. Hei05, S. 15 ff.]. Dies ist darauf zurückzuführen, dass zum einen wegen des primären Einnahmeziels der Steuer keine einheitlichen Basissteuersätze gelten müssen (siehe Abschnitt 2.2.4.1). Zum anderen
29
Dabei werden in den Teilmarkt 2 auch die bestehenden EU-Emissionshandelssektoren, die (bisher) nicht nach dem Upstream-Ansatz behandelt werden (z. B. Kraftwerke), vollständig einbezogen, da die entsprechenden Grenzvermeidungskostenkurven mit den CO 2-Emissionsfaktoren
der eingesetzten Brennstoffe umgerechnet werden können.
31
Umweltökonomische Lenkungsinstrumente im Straßengüterverkehr (Arbeitspaket 1)
ergeben sich bei der nachträglichen Umrechnung des Gesamtsteuersatzes allein
aufgrund der mathematischen Beziehungen grundsätzlich unterschiedliche Werte.30
In der Ausgangssituation werden Kraftstoffe und andere Brennstoffe ausschließlich
mit der gegenwärtigen Energiesteuer (Steuersatz t0,i) belastet. Der entsprechende
Schnittpunkt mit der Grenzvermeidungskostenkurve GVKi eines Teilmarkts i bestimmt die Emissionsmenge G0,i (siehe Abb. 12 a und b). Die Situation auf dem
Gesamtmarkt ergibt sich durch die horizontale Aggregation der einzelnen GVKKurven und Emissionsmengen (siehe Abb. 12 c). Über den Schnittpunkt der bekannten Gesamtemissionsmenge G0,1 + G0,2 mit der aggregierten GVK-Kurve lässt
sich ein theoretischer Einheitssteuersatz tEin,0 für beide Teilmärkte ermitteln.31
Abb. 12 Komparativ-statische Analyse des deutschen Dieselmarkts mit allen
sonstigen Heiz- und Kraftstoffmärkten in der EU (von Ausgangssituation
bis Situation 1)
Einheitliche Energieverbrauchs- und CO2-Emissionssteuer (Situation 1)
Die Einführung einer einheitlichen Energieverbrauchs- und CO2-Emissionssteuer
bewirkt, dass die Steuersätze der Ausgangssituation erhöht oder gesenkt werden,
so dass eine neue Situation (Nr. 1) eintritt. Dabei wird der Dieselsteuersatz – gemäß den im Abschnitt 2.2.2 betrachteten Steuer-Szenarien – stets auf t1,1 angehoben, so dass die Emissionsmenge auf G1,1 zurückgeht (siehe Abb. 12 a). Für den
Teilmarkt 2 wird mangels Daten für alle sonstigen Heiz- und Kraftstoffe unterstellt,
dass der entsprechende Steuersatz ebenso auf t1,2 ansteigt und die Emissions30
Dieser Umstand kann leicht nachvollzogen werden, wenn (Gl. 2.14) jeweils durch den CO2Emissionsfaktor ei eines Brennstoffes i dividiert wird. Demnach unterscheiden sich die effektiven
CO2-Emissionssteuersätze von unterschiedlichen Brennstoffen jeweils durch den Quotienten
fMIN,i / ei – unabhängig davon, ob e0 bzw. g0 für alle Brennstoffe identisch ist.
31
Der theoretische Einheitssteuersatz tEin würde im Fall einer homogenen Besteuerung aller Teilmärkte dazu führen, dass die entsprechende Gesamtemissionsmenge mit derjenigen übereinstimmt, welche bei der heterogenen Besteuerung tatsächlich vorliegt. Davon ist der durchschnittliche Steuersatz tØ zu unterscheiden. Dieser ergibt sich, indem die Summe der Steueraufkommen je Teilmarkt (Reckteckfläche) durch die Gesamtemissionsmenge dividiert wird.
32
Kapitel
2
menge auf G1,2 fällt (siehe Abb. 12 b). Demzufolge sinkt auch die Gesamtemissionsmenge auf G1,1 + G1,2, wodurch sich der theoretische Einheitssteuersatz auf
tEin,1 erhöht (siehe Abb. 12 c).
Zusätzliche CO2-Emissionszertifikate (Situation 2)
Bei zusätzlicher Einführung von CO2-Emissionszertifikaten wird die Gesamtemissionsmenge der Situation 1 um einen bestimmten Reduktionsgrad e verringert.32
Demnach erhält Teilmarkt 1 die Zertifikatemenge C1 und Teilmarkt 2 die Zertifikatemenge C2. Aufgrund der erzwungenen Reduktion der Gesamtemissionsmenge
ergibt sich ein positiver Zertifikatepreis p* auf dem Gesamtmarkt (siehe Abb. 13 c).
Dieser entspricht genau der Differenz zwischen dem Schnittpunkt von C1 + C2 (mit
der GVK-Kurve) und dem Einheitssteuersatz tEin,1. Da der Zertifikatepreis p* für alle
Heiz- und Kraftstoffe identisch ist, wird er jeweils dem marktspezifischen CO2Emissionssteuersatz t1,1 bzw. t1,2 hinzuaddiert (siehe Abb. 13 a und b). Über den
entsprechenden Schnittpunkt mit der marktspezifischen GVK-Kurve ergibt sich
schließlich die optimale Emissionsmenge G2,1 bzw. G2,2. Da diese in der Regel nicht
mit der Anfangszuteilung der Zertifikate C1 bzw. C2 übereinstimmt, entsteht auf einem Teilmarkt ein Zertifikateüberschuss ZÜ, welchem stets ein Zertifikatedefizit ZD
in gleicher Höhe auf dem anderen Teilmarkt gegenübersteht. Somit kommt es zum
ausgleichenden Zertifikatehandel zwischen den Teilmärkten. Dabei verändert sich
die Gesamtemissionsmenge durch den Zertifikatehandel nicht, da sie allein durch
die Gesamtmenge der zugeteilten Zertifikate (C1 + C2) ex ante bestimmt wird.
Abb. 13 Komparativ-statische Analyse des deutschen Dieselmarkts mit allen
sonstigen Heiz- und Kraftstoffmärkten in der EU (von Ausgangssituation
bis Situation 2)
32
Der Reduktionsgrad e kann für beide Teilmärkte identisch oder verschieden groß sein. Im betrachteten Fall ist er identisch, so dass gilt: G1,1 · (1 - e1) + G1,2 · (1 - e2) = (G1,1 + G1,2) · (1 - e)
33
Umweltökonomische Lenkungsinstrumente im Straßengüterverkehr (Arbeitspaket 1)
Schlussfolgerungen
Falls eine einheitliche Energieverbrauchs- und CO2-Emissionssteuer für alle Heizund Kraftstoffe – wie von der EU-Kommission vorgeschlagen – eingeführt wird (Situation 1), dann verändert sich lediglich die Höhe der gegenwärtigen Kraftstoffverbrauchs- bzw. Energiesteuersätze, wobei jedoch keine vollständige Angleichung
der effektiven CO2-Emissionssteuersätze (homogene Besteuerung) erreicht wird.
Dies ist auf die additive Verknüpfung von zwei unabhängigen Bemessungsgrundlagen (Energiegehalt + CO2-Emissionsfaktor) zurückzuführen, so dass sich trotz einheitlicher
Basissteuersätze
stets
unterschiedliche
effektive
CO2Emissionssteuersätze (in EUR/t CO2) für alle Brennstoffe ergeben. Somit liegt nach
dem Reformvorschlag der EU-Kommission (Steuer-Szenario) stets der Fall einer
heterogenen Besteuerung von CO2-Emissionen vor.33
Durch diese heterogene Besteuerung wird die gesamtwirtschaftlich kosteneffiziente
Angleichung der Grenzvermeidungskosten verhindert (vgl. [Hei05, S. 17]). Somit ist
der Rückgang der CO2-Emissionen innerhalb eines Teilmarkts bei einem relativ
hohen Steuersatz größer als bei einer vollkommen homogenen Besteuerung wie
mit dem Einheitssteuersatz tEin. Dementsprechend werden in den Teilmärkten mit
relativ geringen Steuersätzen auch geringere Mengen an CO2-Emissionen vermieden. Da die Gesamtemissionsmengen jedoch in beiden Fällen gleich hoch sind,
lässt sich die fiskalische Ungleichbehandlung konkurrierender Brennstoffe, die trotz
des Reformvorschlags der EU-Kommission weiterhin, obgleich in abgemilderter
Form, bestehen bleiben würde, nicht rechtfertigen, weil damit kein gesamtwirtschaftlich kosteneffizienter Klimaschutz erreicht werden kann.
Da bei zusätzlichen CO2-Emissionszertifkaten (Situation 2) der neue Marktpreis
ausschließlich durch die gesamte Zertifikatemenge bestimmt wird, ergibt sich der
variable Zertifikatepreis p* als Differenz zum Einheitssteuersatz tEin,1 (siehe Abb. 13
c). Falls die Steuersätze im Nachhinein angehoben werden, dann verringert sich
der Zertifikatepreis p* entsprechend (und umgekehrt). Insofern kann der Zertifikatepreis p* auch auf den Wert „0“ fallen, wenn die Steuersätze zu stark angehoben
werden (wenn G1,1‘ + G1,2‘ ≤ C1 + C2, dann p* = 0). Dieser wichtige Rückkopplungseffekt ist bei einem kombinierten Lenkungsinstrument für CO 2-Emissionen stets zu
beachten, um unerwünschte Preisrückgänge bei Zertifikaten des EUEmissionshandelssystems zu vermeiden.
Dagegen führt ein steigender Zertifikatepreis dazu, dass die relativen Unterschiede
der Gesamtabgaben (t + p*) bzw. Grenzvermeidungskosten zwischen konkurrierenden Brennstoffen verringert werden [vgl. Hei05, S. 17]. Somit kann erst durch
die Kombination der Energieverbrauchs- und CO2-Emissionssteuer mit dem EUEmissionshandel das Ziel eines kosteneffizienten Klimaschutzes erreicht werden.
33
34
Um eine vollkommen homogene Besteuerung zu erreichen, sollte als Bemessungsgrundlage nur
der CO2-Emissionsfaktor eines Brennstoffes verwendet werden. Damit wird im Gegensatz zum
Energiegehalt auch ein negativer externer Effekt des Kraftstoffverbrauchs internalisiert. Der
Energiehalt bzw. Heizwert eines Brennstoffes wird bereits im Gleichgewichtspreis (ohne Steuer
bzw. Zertifikat) berücksichtigt, da ein höherer Heizwert auch einen größeren Nutzen für den Konsumenten darstellt. Folglich sind die entsprechenden Preisanteile von konkurrierenden Brennstoffen umso größer, je größer deren Heizwerte sind.
Kapitel
2
Für die Emittenten ergibt sich durch das kombinierte Lenkungsinstrument grundsätzlich keine höhere Abgabenbelastung, da sich der Zertifikatepreis in Abhängigkeit von Reduktionsziel und Steuersatz flexibel anpasst. Eine höhere Abgabenlast
entsteht allein durch die kontinuierliche Absenkung der CO2-Emissionen aufgrund
der vereinbarten Klimaschutzziele, weil die Grenzkosten der Vermeidung von CO2Emissionen stetig zunehmen. Somit ist die effektive Gesamtabgabenlast bei allen
Varianten eines Lenkungsinstruments gleich groß. Ungleichmäßige Abgabenlasten
in einzelnen Teilmärkten werden allein durch heterogene Steuersätze verursacht,
was in der gegenwärtigen Situation ohne Emissionshandel bereits der Falls ist. [vgl.
Hei05, S. 18]
2.3
Zusammenfassung
Im ersten Arbeitspaket des COMECON-Projekts wurde die Ausgangssituation in
allen wesentlichen Aspekten analysiert, um drei alternative Varianten eines Lenkungsinstruments für Treibhausgasemissionen des deutschen Straßengüterverkehrs zu entwerfen. Zur allgemeinen Einordnung des Lösungsansatzes des COMECON-Projekts wurden zunächst alternative Strategien benannt, mit denen das
zugrunde liegende Problem der globalen Erderwärmung angegangen werden kann.
Demnach soll mithilfe eines umweltökomimischen Lenkungsinstruments – wie es im
COMECON-Projekt untersucht wird – die Entstehung von Treibhausgasen vermieden bzw. das Ausmaß der nicht vermeidbaren Emissionen reduziert werden, um
letztlich die Konzentration von anthropogenen Treibhausgasen in der Erdatmosphäre zu verringern.
Im vorliegenden Fall werden THG-Emissionen durch die Verbrennung von Kraftstoffen wie Diesel und Benzin im deutschen Straßengüterverkehr verursacht, da
der hohe Kohlenstoffanteil im Kraftstoff mit Sauerstoff zu Kohlenstoffdioxid (CO2)
reagiert. Dieses stöchiometrische Verhältnis ermöglicht es zudem, dass CO2Emissionen von LKW auf Basis des gemessenen Kraftstoffverbrauchs und der gegebenen Emissionsfaktoren annähernd exakt bestimmt werden können. Die THGEmissionsfaktoren werden aus offiziellen Datenquellen für den Straßengüterverkehr, insbesondere der DIN EN 16258 [DIN13], entnommen. Der Kraftstoffverbrauch eines LKW ist somit auch die geeignete Bemessungsgrundlage zur Bestimmung der Steuerschuld bzw. Zertifikatekosten, die ein Emittent zu tragen hat.
Da aufgrund des ökonomischen Optimierungskalküls über den Kraftstoffpreis auch
die THG-Emissionen beeinflusst werden können, wird bei allen Varianten des Lenkungsinstruments ein entsprechender Preisanteil – entweder direkt über einen
Mengensteuersatz oder indirekt über Zertifikatemarktpreise – festgesetzt. Obwohl
die gegenwärtige Energiesteuer (früher Mineralölsteuer) bereits einen hohen Preisanteil (zwischen 36 und 62 % innerhalb der vergangenen 40 Jahren) bestimmt,
stellt sie keine effektive CO2-Emissionssteuer dar, weil der CO2-Emissionsfaktor
eines Kraftstoffes nicht als Bemessungsgrundlage dient. Dadurch unterscheiden
sich die effektiven Emissionssteuersätze teilweise erheblich, so dass z. B. Diesel
mit einem relativ hohen Emissionsfaktor niedriger als emissionsärmeres Benzin
besteuert wird. Eine geeignete Lösung dieses Problems wird mit dem Vorschlag
35
Umweltökonomische Lenkungsinstrumente im Straßengüterverkehr (Arbeitspaket 1)
der EU-Kommission zur Reform der Energiesteuerrichtlinie [EUK11a] geboten.
Demnach sollen einheitliche Basissteuersätze für den Energiegehalt (Heizwert) und
die CO2-Emissionen von allen Kraft- und Heizstoffen gelten, die innerhalb der EU
verbraucht werden. Um die Anpassung der nationalen Steuersätze, die sich zwischen den EU-Mitgliedsstaaten teilweise deutlich unterscheiden, zu ermöglichen,
wird eine zehnjährige Einführungs- und Übergangsphase vorgeschlagen. Demzufolge kann der relativ niedrige Dieselsteuersatz in Deutschland noch bis mindestens
2025 bestehen bleiben, falls der Reformvorschlag zum frühestmöglichen Starttermin (1.1.2016) in den Mitgliedsstaaten umgesetzt wird. Erst danach würde in
Deutschland der Dieselsteuersatz von 47 Cent/Liter auf 55 bis 74 Cent/Liter unter
der Annahme angehoben werden, dass das gesamte Kraftstoffsteueraufkommen
verstetigt (moderater Fall) bzw. der gegenwärtige Benzinsteuersatz von 65
Cent/Liter unverändert bleibt (Extremfall). Da der Wertebereich zwischen dem unteren und oberen Steuersatz den beeinflussbaren Preisanteil eines Kraftstoffes bestimmt, werden entsprechende Kraftstoffpreisszenarien gebildet, um die Wirkung
einer CO2-Emissionssteuer (Einzelvariante 1) mithilfe eines Simulationsmodells zu
analysieren (dazu ausführlich im Kapitel 0).
In der alternativen Einzelvariante 2 wird ein Zertifikatesystem für Kraftstofflieferanten (z. B. Raffinerien) angenommen. Dabei können die bestehenden Verwaltungsstrukturen der Energiesteuererhebung auch für den Zertifikatenachweis genutzt
werden, um zusätzliche Administrationskosten zu minimieren. Allerdings soll die
Energiesteuer auf Kraftstoffe trotz des Emissionshandels bestehen bleiben, um
Einnahmeausfallrisiken für den Staat zu vermeiden. Da sich im Endeffekt die Zertifikatekosten der Kraftstofflieferanten im Kraftstoffpreis niederschlagen, wird analog
zur Einzelvariante 1 ein entsprechender Preisanteil betrachtet, welcher die Kraftstoffpreisszenarien der Einzelvariante 2 bestimmt. Dieser Preisanteil kann jedoch
im Unterschied zu einer Steuer nicht exakt festgesetzt werden, da er vom variablen
Zertifikatemarktpreis abhängt. Demzufolge bilden tatsächliche oder zukünftig mögliche Zertifikatepreisentwicklungen die Eingangsgröße des Zertifikate-Szenarios
(Einzelvariante 2).
Bei der Kombination von Steuern und Zertifikaten in einem Lenkungsinstrument
(Variante 3) wird zwischen der fiskalischen Einnahmefunktion (Steuer) und der klimapolitischen Lenkungsfunktion (Zertifikate) unterschieden, da somit die jeweiligen
Stärken der Einzelvarianten effektiver genutzt werden können. Dabei werden die
absoluten CO2-Emissionen – unabhängig von einer bestehenden Steuer – stets
durch die verfügbare Zertifikatemenge bestimmt, sofern der CO 2Emissionssteuersatz nicht mehr als um den Zertifikatepreis innerhalb einer Emissionshandelsperiode erhöht wird. Im Vergleich zu den Einzelvarianten wird die gesamte Abgabenlast der Emittenten nicht erhöht. Ein weiterer Vorteil der Kombinationsvariante besteht in der Angleichung der Grenzvermeidungskosten in allen Heizund Kraftstoffmärkten durch einen kontinuierlich steigenden Zertifikatepreis.
Dadurch wird die fiskalische Ungleichbehandlung (heterogene Besteuerung), welche trotz der einheitlichen Energieverbrauchs- und CO2-Emissionssteuer bestehen
bleiben würde, verringert. Somit kann das angestrebte Optimum eines gesamtwirtschaftlich kosteneffizienten Klimaschutzes langfristig verwirklicht werden.
36
Kapitel
3
3
Instrumente der Transportdienstleister zur
Weitergabe von CO2-Emissionskosten an
Verlader (Arbeitspakete 2 & 6)
Im Rahmen des COMECON-Projektes wurden im Arbeitspaket 2 verschiedene
Weitergabeinstrumente für CO2-Emissionskosten, die durch Steuern und/oder Zertifikate entstehen, betrachtet. Basierend auf den vorangegangenen Gesprächen mit
den am Projekt beteiligten Transportdienstleistern, werden im Folgenden die für die
Praxis relevanten Instrumente wie Preisgleitklauseln („Diesel-Floater“) und Preisabsicherungen („Diesel-Hedging“) untersucht. Diese werden in der Unternehmenspraxis bisher zur unmittelbaren Weitergabe bzw. zum Ausgleich von schwankenden
Kraftstoffkosten infolge volatiler Kraftstoffpreise eingesetzt. Darüber hinaus wird ein
alternatives Instrument zur Weitergabe der CO2-Emissionskosten in die Analyse
einbezogen, die sogenannte CO2-Emission-Added-Tax (CO2-EAT). Dabei wird das
Mehrwertsteuerprinzip auf die CO2-Emissionskosten übertragen, so dass diese entlang der gesamten Wertschöpfungskette bis zu den Endverbrauchern von Gütern
und Dienstleistungen weitergegeben werden.
Ziel des Arbeitspaketes 2 ist es, die ausgewählten Instrumente hinsichtlich der Eignung für CO2-Emissionskosten zu überprüfen. Dabei soll insbesondere erörtert
werden, wie schwankende Mehrkosten durch CO2-Emissionszertifikate berücksichtigt werden können.
3.1
Diesel-Floater
Stark schwankende Kraftstoffpreise sind ein Grund dafür, weshalb langfristige
Festpreise für Transportdienstleistungen unrentabel geworden sind. Die Festlegung
von fixen Sicherheitsaufschlägen zur Kostenweitergabe des Risikos an den Kunden
stößt beim Kunden nicht immer auf Akzeptanz. Auf der Suche nach einem geeigneten Kostenweitergabeinstrument entwickelte sich die Idee eines sogenannten Diesel-Floaters, welcher in der Praxis bereits in zahlreichen (meist langfristig ausgelegten) Transportverträgen für den Straßengüterverkehr Anwendung findet. Im Bereich
der Luft- und Seetransporte kommen Diesel-Floater aufgrund des relativ hohen
Kraftstoffverbrauchs schon seit Jahren zum Einsatz. [vgl. BER12]
Der Diesel-Floater ist eine strategische Absicherungsmethode gegenüber schwankenden Kraftstoffpreisen, welcher in der Praxis häufig von Transportdienstleistern
genutzt wird. Im klassischen Sinn handelt es sich dabei um eine Preisgleitklausel,
bei der die zeitlichen Schwankungen des Kraftstoffpreises über prozentuale Zuoder Abschläge mit den ursprünglich vereinbarten Transportpreisen verrechnet
werden. Dies ermöglicht eine automatische Anpassung der Transportpreise an die
volatilen Kraftstoffpreise. Preisschwankungen können auf diese Weise nach oben
und unten ausgeglichen werden. [vgl. VRS12]
37
Instrumente der Transportdienstleister zu Weitergabe von CO2-Emissionskosten (AP 2 & 6)
Abb. 14 zeigt, dass die am Dieselmarkt zeitlich schwankenden Kraftstoffpreise über
die dadurch entstehenden Mehr- bzw. Minderkosten bis an den Endkunden weitergegeben werden. Durch eine vertraglich vereinbarte Preisgleitklausel soll das Risiko schwankender Kraftstoffpreise an den Verlader weitergegeben werden. Letztlich
kommt es dadurch im Fall von steigenden Kraftstoffpreisen gegenüber einem zuvor
festgelegten Basispreis zu Preiserhöhungen zu Lasten des Verladers und auch des
Endkunden, falls der Verlader die Mehrkosten in gleicher Weise weitergibt.
Abb. 14 Funktionsprinzip des Diesel-Floaters (eigene Darstellung nach [BER12, S.
30])
Derzeit existieren zwei praxisrelevante Varianten des Diesel-Floaters, die im Folgenden beschrieben werden.
Bei der ersten Variante, der „Diesel-Variable“, ist es zunächst erforderlich, die Dieselpreisentwicklung im Vergleich zu einem zuvor festgelegten Basisjahr zu bestimmen. Aktuell eingesetzte Diesel-Floater orientieren sich häufig an der Dieselpreisstatistik für Großverbraucher des Statistischen Bundesamtes [vgl. BAG11, S. 22].
Die für die Ermittlung des Preisindex erforderlichen Daten stammen im folgenden
Beispiel aus einer Erhebung, die jeweils am 15. des Berichtsmonats bei einer repräsentativen Auswahl gewerblicher Unternehmen vollzogen wurde. Die folgende
Abb. 15 zeigt die Preisveränderungen in Form eines Index, wobei das Jahr 2005
als Basisjahr dient. So ist beispielsweise der Preisindex vom Juli 2012 um 32,7
Einheiten höher als im Basisjahr 2005. Im Vergleich zum Juli 2011 ergibt sich eine
Steigerung des Dieselpreises um 2,9 %. Darüber hinaus kann der Abbildung der
durchschnittliche Preis in Euro pro 100 Liter (ohne Umsatzsteuer) entnommen werden. [vgl. BGL12, zit. in: Zir12, S. 20]
38
Kapitel
3
Abb. 15 Entwicklung des Dieselpreises für Großverbraucher im Juli 2012 [BGL12]
In der ersten Variante werden nun absolute Preisspannen des Dieselpreises aufgelistet. Liegt der aktuelle Dieselpreis (auf Grundlage des vereinbarten Preisindex)
über oder unter der aktuellen Preisspanne, so werden anhand von sogenannten
Dieselvariablen die prozentualen Zu- oder Abschläge von den Transportkosten ermittelt (siehe Abb. 16). [vgl. BAG11, zit. in: Zir12, S. 21]
Abb. 16 Dieselpreisanpassung am Beispiel der Zeller Recycling GmbH [ZeR11]
Bei der zweiten Variante 2, dem „Dieselpreis-Index“, wird zum Zeitpunkt des Vertragsabschlusses zwischen Transportdienstleister und Verlader ein Einstiegsindex
gemäß aktuellem Kraftstoffpreis festgelegt. Zum Zeitpunkt der Erfüllung der Transportdienstleistung wird der Einstiegsindex mit dem Abrechnungsindex ins Verhältnis
gesetzt. Veränderungen werden in prozentuale Zu- oder Abschläge umgerechnet.
Liegt der Abrechnungsindex und somit der Kraftstoffpreis zum Zeitpunkt der Transportdienstleistung über dem Einstiegsindex, so wird ein Zuschlag auf die zuvor vereinbarten Transportpreise erhoben. Genauso kann im Falle eines gesunkenen
39
Instrumente der Transportdienstleister zu Weitergabe von CO2-Emissionskosten (AP 2 & 6)
Kraftstoffpreises zum Abrechnungszeitpunkt ein Abschlag auf die Transportpreise
zugunsten des Kunden berechnet werden.
Mithilfe der folgenden Gleichung (Gl. 3.1) wird die prozentuale Steigerung des Dieselpreises im betrachteten Zeitraum ermittelt [vgl. FAIS12, zit. in: Zir12, S. 22].
∆DPI = (
DPIt
- 1) ∙ 100
DPI0
ΔDPI ... Dieselpreisindex-Veränderung
(Gl. 3.1)
[%]
DPIt ..... aktueller Dieselpreisindex
[-]
DPI0 .... Dieselpreisindex zum Stichtag
[-]
Zur Berechnung des prozentualen Anstieges des finalen Frachtpreises34 wird der
individuelle Dieselkostenanteil an den Gesamtkosten mit der DieselpreisindexVeränderung multipliziert (siehe (Gl. 3.2)) [vgl. FAIS12; VRS07]. Gebräuchlich ist
eine Anpassung des Frachtpreises erst ab Überschreiten eines vorher definierten
Schwellenwerts der DPI-Veränderung in zeitlichen Korridoren.
∆FP = ∆DPI ∙ r / 100
(Gl. 3.2)
ΔFP .... Frachtpreisänderung
[%]
ΔDPI ... Dieselpreisindex-Veränderung
[%]
r .......... Anteil der Dieselkosten am Frachtpreis
[%]
Die nachstehende Tabelle veranschaulicht die Variante des Dieselpreisindex an
einem Beispiel (siehe Abb. 17). Der Matrix können sowohl die Diesel-Nettopreise in
Euro pro Liter, der Einstiegs- und Abrechnungsindex sowie die sich daraus ergebenden prozentualen Frachtpreiszuschläge bzw. -abschläge entnommen werden.
Liegen die Transportkosten also zum Zeitpunkt des Vertragsabschlusses beispielsweise bei 500,00 € und der Kraftstoffpreis bei 1,15 €/Liter, ergibt sich der Einstiegsindex-Nr. 1. Zum Zeitpunkt der Abrechnung liegt der Kraftstoffpreis bei 1,30
€/Liter, was dem Abrechnungsindex-Nr. 4 entspricht. Somit wird ein Frachtpreiszuschlag für die gestiegenen Kraftstoffkosten in Höhe von 5 % erhoben. Damit steigt
der Abrechnungsbetrag auf 525,00 €.
34
40
Die Begriffe „Frachtpreis“ und „Transportpreis“ werden hier synonym gebraucht.
Kapitel
3
Abb. 17 Zahlenbeispiel für ein Dieselpreisindexmodell [LAJ08]
Abschließend werden die Vor- und Nachteile des Diesel-Floaters gegenübergestellt. Beim Diesel-Floater handelt es sich um eine recht einfache und leicht umsetzbare Methode der Kostenweitergabe. Es muss jedoch entscheidend auf die
Formulierung und den Inhalt der Preisgleitklausel geachtet werden. Es wird empfohlen, Musterrechnungen als Vertragsgrundlage aufzunehmen. In Folge der direkten Abhängigkeit von Einstiegs- und Abrechnungsindex werden die Dieselpreisentwicklungen zugunsten beider Seiten (Transportdienstleister und Verlader) berücksichtigt. Die Verrechnung der zusätzlich entstandenen oder eingesparten Kraftstoffkosten in Form von Zu- bzw. Abschlägen erfolgt automatisch und erhöht die Preistransparenz. Darüber hinaus sollte die Akzeptanz und Zufriedenheit beider Vertragspartner steigen, da ein Transportdienstleister im Fall höherer Kraftstoffpreise
einen Kostenzuschlag erheben kann und die Rechnung des Verladers im Falle eines geringeren Kraftstoffpreises zum Zeitpunkt der Abrechnung reduziert wird. Somit wird genau das bezahlt, was an Kosten entstanden ist. Zudem braucht keine
der Vertragsparteien einen zeitlichen oder monetären Aufwand in Spekulationen
bzw. aufwendige Kalkulationen über zukünftige Kraftstoffpreise oder gar erneute
Vertragsverhandlungen zu investieren.
Ein wesentlicher Nachteil des Diesel-Floaters aus Sicht eines Verladers ist die Verschiebung des Risikos zu seinen Lasten. Ein Verlader muss die festgesetzten Zuoder Abschläge akzeptieren, was wiederum die Planung der eigenen Logistikkosten
zusätzlich erschwert. Dies ist insbesondere für Güter mit einem hohen Transportkostenanteil problematisch. [vgl. BER12] Zu groß bemessene Preisspannen können ebenso zu Verzerrungen in der aktuellen Preissituation führen: „Je breiter der
vereinbarte Preiskorridor ist, desto weniger flexibel ist die Anpassung an veränderte
Kraftstoffpreise, welche zu eventuellen Nachteilen für das entsprechende Logistikunternehmen bei steigenden Energiepreisen führt.“ [BAG11, S. 22] Ein häufig genanntes Problem beim Einsatz von Diesel-Floatern liegt laut Transportdienstleistern
zudem in der zeitlich verzögerten Vergütung der Mehrkosten durch den Verlader.
Laut einer Umfrage werden diese in 12,2 % der Fälle erst drei Monate nach der
Transportdienstleistung vom Verlader gezahlt [vgl. VRS12]. Dem kann jedoch beispielsweise durch Vertragsstrafen entgegengewirkt werden.
41
Instrumente der Transportdienstleister zu Weitergabe von CO2-Emissionskosten (AP 2 & 6)
Erste Gespräche mit den am COMECON-Projekt beteiligten Transportdienstleistern
haben ergeben, dass sich in der Praxis bis dato der Diesel-Floater durchgesetzt
und auch bewährt hat. Eine Umfrage der Verkehrsrundschau aus dem Jahr 2012
ergab zudem, dass bereits 18,9 % aller befragten Dienstleister einen Diesel-Floater
für alle Sendungen nutzt. Ebenso gaben 32,5 % aller befragten Verlader an, dass
sie mit allen Transportdienstleistern den Einsatz eines Diesel-Floaters vertraglich
vereinbart haben. [vgl. VRS12] Der Einsatz von Diesel-Floatern hängt vor allem von
der Akzeptanz des Verladers ab. Ist dieser nicht gewillt, eine solche vertraglich
festgelegte Regelung einzugehen, ist die Umsetzung nicht realisierbar.
Dennoch sollten zukünftig auch andere Kostenweitergabeinstrumente in Betracht
gezogen werden, um Risiken und Kosten auf allen Wertschöpfungsebenen weiter
zu senken. Die Tatsache, dass bei einer Einführung eines CO2-Emissionshandels
im Straßengüterverkehr die Unsicherheiten und Schwankungen der Dieselpreisentwicklung infolge des Zertifikatepreiseinflusses steigen, lässt die Frage aufkommen, ob der Diesel-Floater noch als Kostenweitergabeinstrument geeignet ist.
3.2
Diesel-Hedging
Neben dem Diesel-Floater gibt es eine weitere Option zur Absicherung vor Kraftstoffpreisschwankungen, das sogenannte Diesel-Hedging. Der Begriff „Hedging“
kommt aus dem Englischen und bedeutet „absichern“.
Das Diesel-Hedging ist in den Bereich des Finanzrisikomanagements einzuordnen
und bezieht sich in erster Linie auf die Absicherung gegenüber steigenden Kraftstoffpreisen und die Reduzierung des Risikos durch das Abschließen von Zusatzgeschäften, u. a. über die Terminbörse. Diese Absicherung wird beispielsweise
durch einen Finanzdienstleister oder ein Kreditinstitut (Hedging-Anbieter) gewährleistet. Schwankende und langfristig kaum prognostizierbare Kraftstoffpreise sollen
so planbar gemacht werden. Hauptziel ist die Schaffung von Planungssicherheit
zwischen Transportdienstleister und Verlader. Das Prinzip des Diesel-Hedgings
ähnelt dem einer Versicherung. [vgl. BER12]
Die folgende Abb. 18 zeigt, dass im Gegensatz zum Diesel-Floater beim DieselHedging nur zwischen Dieselmarkt und Transportdienstleister schwankende Kraftstoffkosten existieren können. Bei Vertragsabschluss einigen sich Transportdienstleister und Hedging-Anbieter auf einen zeitlich begrenzten Festpreis für eine bestimmte Anzahl an Transporten. Die dafür benötige Kraftstoffmenge lässt sich der
Transportdienstleister absichern. Bei einer großen Anzahl von versicherten Transportdienstleistern wird das Risiko auf die Versicherungsgemeinschaft verteilt.
42
Kapitel
3
Abb. 18 Funktionsprinzip des Diesel-Hedgings (eigene Darstellung nach [BER12,
S. 30])
Die folgende Abb. 19 veranschaulicht das Funktionsprinzip des Diesel-Hedgings
hinsichtlich der Entstehung von Mehr- oder Minderkosten und entsprechenden
Ausgleichszahlungen. Steigt der Kraftstoffpreis im Laufe der Zeit, so werden die
Mehrkosten des Transportdienstleisters durch die Absicherung kompensiert. Das
Unternehmen erhält eine Auszahlung. Sinkt hingegen der Kraftstoffpreis (im Vergleich zum Festpreis), so muss das TDL-Unternehmen die eingesparten Kosten in
die Absicherung einzahlen, was wiederum mit entgangenen Gewinnen gleichzusetzten ist. Differenzen, die sich aus gefallenen oder gestiegenen Kraftstoffpreisen
ergeben, werden somit nicht an den Verlader weitergegeben, sondern vom
Hedging-Anbieter eingezogen bzw. erstattet. So entsteht auf Dauer ein quasi planbarer Kraftstoffpreis unabhängig von Ort und Zeitpunkt der Kraftstoffbeschaffung.
[vgl. FUE14]
Abb. 19 Funktionsprinzip der Ausgleichszahlungen beim Diesel-Hedging [FUE14]
43
Instrumente der Transportdienstleister zu Weitergabe von CO2-Emissionskosten (AP 2 & 6)
Die Umsetzung des Diesel-Hedgings kann sowohl auf Seiten des Tranportdienstleisters als auch auf Seiten des Verladers stattfinden. Darüber hinaus ist auch eine
Kombination von Diesel-Hedging und Diesel-Floater möglich (siehe Abb. 20). Eine
Befragung der am COMECON-Projekt beteiligten Transportdienstleister ergab jedoch, dass diese Kombination keinerlei praktische Relevanz hat.
Abb. 20 Funktionsprinzip der Kombination von Diesel-Floater und Diesel-Hedging
(eigene Darstellung nach [BER12, S. 30])
Abschließend werden die Vor- und Nachteile des Diesel-Hedgings erörtert. Ein
Hauptvorteil aus Sicht des Verladers ist darin zu sehen, dass aufgrund eines abgesicherten Festpreises das Risiko von Kostenschwankungen im Vergleich zum Diesel-Floater nicht mehr beim Verlader selbst liegt. Dem Verlader wird ein Festpreis
für die Transportdienstleistungen offeriert, mit dem er seine Logistikkosten im Voraus kalkulieren kann. Auch auf Seiten des Transportdienstleisters entsteht kein
zusätzliches Risiko. Absicherungen für Transportdienstleister können erfolgsversprechend sein, da diese dem Kunden einen dauerhaften, attraktiven und verbindlichen Festpreis bieten und die Unternehmen somit über langfristige Verträge an sich
binden. Der Transportdienstleister hat dadurch die Chance, seine Gewinnmarge zu
erhöhen, da er die Absicherung mit dem Hedging-Anbieter meistens günstiger abschließen kann, als sie vom Verlader real wahrgenommen wird. In der Regel profitieren alle Wertschöpfungsstufen von einer hinreichenden Planungssicherheit und
langfristigen Absicherung. [vgl. BER12]
Die Schwierigkeit beim Diesel-Hedging besteht in der Unsicherheit hinsichtlich der
Festlegung eines abgesicherten Festpreises, der von beiden Vertragsparteien akzeptiert wird. Es bedarf zunächst einer empirischen Analyse der Kraftstoffpreisentwicklung, um hinreichend genaue Prognosen über künftige Entwicklungen der
Kraftstoffpreise treffen zu können. Es ist davon auszugehen, dass der abgesicherte
Preis tendenziell zu hoch angesetzt wird, um das Verlustrisiko des Versicherungsanbieters (Hedging-Dienstleister) zu minimieren. Aus ökonomischer Sicht lohnt sich
die Absicherung für ihn nur dann, wenn die Summe der Einzahlungen der versicherten Transportdienstleister und sonstiger Kunden größer ist als die Summe der
Auszahlungen.
Der Vorzug des Diesel-Hedgings liegt in der langfristigen Reduzierung des Risikos
von Preisschwankungen für Transportdienstleister und Verlader. Die Absicherung
44
Kapitel
3
ermöglicht eine langfristige Planung der Transport- bzw. Logistikkosten auf beiden
Seiten. Der Einsatz des Diesel-Hedgings ist demnach sinnvoll, wenn sich für den
Verlader ein Mehrwert durch planbare Logistikkosten bietet. [vgl. BER12]
3.3
CO2-Emission-Added-Tax
Die CO2-Emission-Added-Tax (CO2-EAT) basiert grundsätzlich auf der Idee der
weltweit eingesetzten Value-Added-Tax („Mehrwertsteuer“). Die Mehrwertsteuer ist
eine Art Netto-Verbrauchssteuer auf den Wertschöpfungsbetrag von Produkten und
Dienstleistungen auf allen Stufen der Wertschöpfungskette. Es wird ausschließlich
der zusätzlich geschaffene Wert, der Mehrwert, besteuert. Das bedeutet, dass bei
jedem einzelnen Wertschöpfungsprozess eine Steuer auf den Netto-Verkaufspreis
erhoben wird. Zudem besteht die Möglichkeit, sich die im vorangegangenen Wertschöpfungsprozess bezahlte Mehrwertsteuer, in Form eines Vorsteuerabzuges,
vom Finanzamt erstatten zu lassen. [vgl. LOO12]
Analog dazu dient das Konzept der CO2-EAT35 der direkten Besteuerung der auf
jeder einzelnen Wertschöpfungsstufe zusätzlich entstandenen CO2-Emissionen.
Ziel ist die verursachungsgerechte Weitergabe der CO2-Emissionskosten an den
Endverbraucher von Gütern und Dienstleistungen. [vgl. Ren10]
Die Abb. 21 veranschaulicht das Funktionsprinzip der CO2-EAT. Dabei handelt es
sich um eine Steuer am Ort der Nachfrage („consumption-based taxation“) und
nicht am Ort der Produktion („origin-based taxation“). Wird ein Gut oder eine
Dienstleistung nachgefragt und entstehen infolgedessen innerhalb des Wertschöpfungsprozesses CO2-Emissionen, so wird eine CO2-EAT erhoben. Fragt beispielsweise ein Transportdienstleister Kraftstoff bei einem Lieferanten nach, so ist in diesem Fall eine CO2-EAT für alle CO2-Emissionen abzuführen, die zwischen den
beiden Akteuren tatsächlich entstanden sind. Diese Emissionsmenge entspricht in
der Regel nur einem Teil der gesamten Well-to-Tank-Emissionen, da vor dem
Kraftstofflieferanten noch weitere Wertschöpfungsstufen für die Kraftstoffherstellung
liegen. Der Kraftstofflieferant weist den entsprechenden CO2-EAT-Betrag auf der
Rechnung für den Transportdienstleister aus (analog zur Mehrwertsteuer). Obwohl
demnach der Transportdienstleister die Steuer zunächst bezahlt, kann er sich diese
im Nachhinein vom Finanzamt erstatten lassen. Dabei wird – analog zum Vorsteuerabzugsprinzip der Mehrwertsteuer – die Summe der über alle Lieferanten abgeführten CO2-EAT-Beträge mit der entsprechenden Summe der eingenommenen
Beträge von den eigenen Kunden (Verlader) verrechnet.
Nach dem oben beschriebenem Prinzip wird die CO2-EAT auf jeder Wertschöpfungsstufe, jeweils zwischen einem Lieferanten und Kunden, bis dem Endverbraucher von Waren und Dienstleistungen erhoben. Somit trägt der Endverbraucher
letztlich die Summe aller CO2-EAT-Beträge für den gesamten Wertschöpfungsprozess eines bestimmten Produkts, welches er konsumiert. Folglich wirkt sich die
CO2-EAT durch die Vorsteuerabzugsmöglichkeit kostenneutral auf alle vorgelager35
In der Literatur wird meist von einer Carbon-Added-Tax (CAT) gesprochen. Die CO2-EAT entspricht demselben Prinzip.
45
Instrumente der Transportdienstleister zu Weitergabe von CO2-Emissionskosten (AP 2 & 6)
ten Akteure einer Wertschöpfungskette, unter anderem sämtliche Transportdienstleister, aus.
Abb. 21 Funktionsprinzip der CO2-Emission-Added-Tax bei
Transportdienstleistungen im Straßengüterverkehr
Bei der Recherche von Vor- und Nachteilen einer CO2-EAT beziehen sich nahezu
alle Aussagen auf die Kontroversen zwischen THOMAS J. COURCHENE und JOHN R.
ALLAN, beide Befürworter einer CO2-EAT, und CHARLES E. MCLURE, bekennender
Kritiker einer CO2-EAT.
Aus Sicht von COURCHENE steigert eine CO2-EAT das Interesse der Emittenten,
ihren eigenen CO2-Ausstoß zu reduzieren, um möglichst geringe Steuerbeträge in
Rechnung stellen zu müssen und somit einen Wettbewerbsvorteil über relativ niedrige Verkaufspreise zu erlangen. Zudem steigert die CO2-EAT das Problembewusstsein für den CO2-Fußabdruck eines Unternehmens. [vgl. CoA08]
Darüber hinaus entwickelt sich ein Anreiz zur Entwicklung von CO 2emissionsarmen Technologien für eine nachhaltige Produktion von Gütern und
Dienstleistungen. Ein weiterer Vorteil liegt in einer voraussichtlich einfachen, einheitlichen und transparenten Umsetzbarkeit einer CO2-EAT, da diese dem bewährten Mehrwertsteuersystem in den Grundzügen sehr stark ähnelt. Daher ist mit der
Akzeptanz seitens der Gesellschaft, Politik und Wirtschaft zu rechnen. [vgl. Ren10]
MCLURE zweifelt dies jedoch an und verweist auf den hohen administrativen Aufwand, der mit der Implementierung eines solchen Konzepts verbunden ist und einen im Verhältnis womöglich geringen Nutzen. Aus seiner Sicht besteht das Kernproblem einer CO2-EAT darin, dass derzeit keine geeigneten bzw. genehmigten
Verfahren zur exakten Erfassung des CO2-Ausstoßes für jede Wertschöpfungsstufe
existieren. Somit ist es nahezu unmöglich, die Menge an jeweils zusätzlich emittiertem CO2 zu ermitteln. Diese Problematik verschärft sich noch im Hinblick auf die
46
Kapitel
3
Bestimmung der CO2-Emissionen von importierten Gütern aus dem Ausland. [vgl.
McL10]
Die Entwicklung eines standardisierten Erfassungssystems für CO 2-Emissionen ist
somit womöglich die größte Hürde. Dieses ist zudem für alle Wertschöpfungsstufen
anwendungsbereit zur Verfügung zu stellen. Ein positives Anzeichen dafür ist der
Trend in vielen Unternehmen zur eigenständigen Erfassung des CO2Fußabdruckes. Darüber hinaus wurde mit der DIN EN 16258 [DIN13] ein Standard
geschaffen, mit dem eine ziemlich genaue Erfassung des CO2-Ausstoßes auf Basis
des tatsächlichen Kraftstoffverbrauchs ermöglicht wird.
Darüber hinaus wird in der Literatur die Erweiterung einer länderspezifischen CO2EAT auf eine europaweite CO2-EAT diskutiert. Demnach soll die Besteuerung auf
alle in der EU produzierten oder importierten Güter und Dienstleistungen erfolgen,
um der Gefahr eines innereuropäischen Steuerunterbietungskampfes entgegenzuwirken. Die beiden Wirtschaftswissenschaftler LAURANT und LE CACHEUX unterstützen die Forderung nach einer europaweite CO2-EAT und loben diese als „[…] zukunftsweisenden und umfassenden Besteuerungsmechanismus, welcher die Vorteile der Festlegung eines einheitlichen Preises für Kohlenstoff und der Minimierung
von Verzerrungen zwischen einheimisch hergestellten und importierten Gütern sowie das Potenzial zur Herausbildung einer neuen Steuerstruktur hat.“ ([LLC10],
sinngemäß aus dem Englischen übersetzt)
3.4
Zusammenfassung
Die drei vorgestellten Instrumente sind grundsätzlich auch für die Weitergabe von
CO2-Emissionskosten geeignet. Sie unterscheiden sich jedoch teilweise deutlich
hinsichtlich Aufbau und Funktionsweise sowie der einzelnen Vor- und Nachteile.
Der Diesel-Floater ist das gegenwärtig am häufigsten verwendete Instrument zur
Weitergabe von preisbedingten Kraftstoffkostenschwankungen an den Verlader in
der Unternehmenspraxis. Durch die einfache Umsetzbarkeit und den geringen administrativen Aufwand zur automatischen Anpassung der Transportpreise hat sich
das Instrument als praxistauglich erwiesen. Ein Nachteil besteht jedoch darin, dass
der Verlader das Risiko schwankender Kraftstoffpreise allein trägt. Dies führt zu
erhöhter Planungsunsicherheit und damit zu einer geringen Bereitschaft, einen solchen Vertrag mit einem Transportdienstleister abzuschließen. Die Einführung des
CO2-Emissionshandels über einen Upstream-Ansatz verstärkt diese Problematik,
da durch den variablen Zertifikatemarktpreis die Schwankungsbreite vergrößert
wird. Demzufolge ändern sich nicht die Modalitäten des Diesel-Floaters im Fall eines CO2-Emissionshandels, sondern lediglich die Beträge der vertraglich vereinbarten Zu- bzw. Abschläge.
Der alternative Ansatz des Diesel-Hedgings eliminiert das Risiko der Planungsunsicherheit sowohl für den Transportdienstleister als auch den Verlader durch Bestimmung eines Festpreises, welcher mit einem Hedging-Anbieter (Versicherungsgesellschaft oder Kreditinstitut) vertraglich vereinbart wird. Dabei besteht das Problem für den Transportdienstleister jedoch in der Prognose der zukünftigen Kraftstoffpreisentwicklung, um einen günstigen (das heißt möglichst geringen) Festpreis
47
Instrumente der Transportdienstleister zu Weitergabe von CO2-Emissionskosten (AP 2 & 6)
im Voraus zu vereinbaren. Demgegenüber ist der Hedging-Anbieter in der Regel
bestrebt, einen möglichst hohen Festpreis durchzusetzen, um den eigenen Gewinn
zu maximieren. Somit hängt der relative Vorteil des Diesel-Hedgings für den Transportdienstleister letztlich von der eigenen Verhandlungsmacht und der tatsächlichen
Kraftstoffpreisentwicklung ab. Diesbezüglich sind vor allem kleine TDLUnternehmen im Nachteil, da in der Regel nicht die notwendige Fachkenntnis zur
Durchführung von Kraftstoffpreisprognosen im eigenen Unternehmen vorhanden
ist. Deshalb ist davon auszugehen, dass die langfristigen Kraftstoffkosten von
KMUs im Fall mit Diesel-Hedging größer sind als im Fall ohne Diesel-Hedging.
Demgegenüber steht nur der Vorteil der Planungssicherheit, vor allem für den Verlader, durch stabile Transportpreise. Das Verlustrisiko und der Planungsaufwand
für Transportdienstleister werden im Fall eines CO2-Emissionshandels sogar noch
verstärkt, da neben den Kraftstoffpreisen auch die zukünftige Zertifikatepreisentwicklung zu prognostizieren ist.
Mit dem Konzept einer CO2-Emissions-Added-Tax existiert aus Sicht der Transportdienstleister und Verlader eine Ideallösung, um das Risiko künftig steigender
CO2-Emissionskosten durch Steuern bzw. Zertifikate auf alle Endverbraucher zu
verlagern, da diese letztlich die zu transportierenden Güter nachfragen (gemäß
dem Verursacherprinzip). Allerdings kann dieses Instrument, im Gegensatz zum
Diesel-Floater und Diesel-Hedging, nicht kurzfristig und eigenständig von einzelnen
Unternehmen eingeführt werden, sondern nur durch die politischen Institutionen
(Regierungen, Parlamente etc.) in Deutschland und der Europäischen Union. Unter
diesem Aspekt ist die Wahrscheinlichkeit für die Umsetzung der CO2-EAT als sehr
gering einzuschätzen. Abgesehen davon, dass der politische Wille momentan nicht
zu erkennen ist, würde außerdem noch mehr Zeit für die Erörterung von juristischen
Detailfragen benötigt werden, um eine abschließende Aussage zur Realisierbarkeit
einer CO2-Emissions-Added-Tax treffen zu können. Darauf konnte im Rahmen des
COMECON-Projekts aus zeitlichen und fachlichen Gründen nicht eingegangen.
48
Kapitel
4
4
Entwicklung eines Simulationsmodells des
Straßengüterverkehrs (Arbeitspaket 3 & 4)
In diesem Kapitel wird die gesamte Entwicklung des Simulationsmodells beschrieben. Dies umfasst die Phasen der konzeptionellen Modellierung, Datenaufbereitung
und Implementierung für ein makroskopisches Fahrtenkettenmodell sowie ein mikroskopisches Kraftstoffverbrauchsmodell. Mithilfe der Simulationsergebnisse lassen
sich die relevanten Kenngrößen (Durchschnittsvermeidungskosten, Mindestkraftstoffpreise) für alternative Reduktionsmaßnahmen berechnen. Dadurch können die
Auswirkungen von umweltökonomischen Lenkungsinstrumenten auf das betriebswirtschaftliche Kalkül der Transportdienstleister bestimmt werden, was durch beispielhafte Simulationsexperimente im nächsten Kapitel 5 demonstriert wird.
4.1
Konzeptionelle Modellierung
4.1.1
Top-Down-Analyse des realen Untersuchungssystems
Entsprechend den Untersuchungszielen des Forschungsvorhabens (insbesondere
die Reduktion von Treibhausgasemissionen) wird die Komplexität des realen Untersuchungssystems nach dem Ansatz der Top-Down-Analyse aufgelöst [s. a.
VDI00, S. 14]. Als Grundlage dazu wird eine allgemeine Ursache-WirkungsBeziehung, ausgehend von den umweltökonomischen Lenkungsinstrumenten bis
hin zur Entstehung von THG-Emissionen, durch die betroffenen Teilsysteme des
deutschen Straßengüterverkehrs gebildet. Entlang dieser Wirkungskette werden
anschließend die relevanten Teilsysteme ausgewählt, um diese im Folgenden noch
detaillierter zu analysieren. Die sonstigen Teilsysteme werden demzufolge als vernachlässigbar bewertet und somit nicht weiter betrachtet.
Das Ergebnis der Top-Down-Analyse ist ein konzeptionelles Gesamtmodell des
Untersuchungssystems „Umweltökonomische Lenkungsinstrumente im Straßengüterverkehr“ (siehe Abb. 22). Dieses besteht aus vier Teilmodellen, welche über Eingangs- bzw. Ausgangsvariablen in funktionaler Abhängigkeit zueinander stehen. Im
ersten Teilmodell „Umweltökonomische Instrumente“ wird die Kraftstoffpreisentwicklung bestimmt, welche sich hier vor allem durch CO2-Emissionssteuern
bzw. -zertifikate ergibt (wie im Abschnitt 2.2 beschrieben). Die entsprechende Ausgangsvariable „Kraftstoffpreis“ beeinflusst maßgeblich den gesamten Kraftstoffverbrauch aller LKW im nächsten Teilmodell „Straßengüterverkehr“. Die internen Einflussfaktoren dieses Teilmodells sind die verschiedenen technischen und organisatorischen Reduktionsmaßnahmen (wie im Abschnitt 2.1.3 beschrieben), welche auf
Ebene eines Fahrzeugs oder aller LKW des Straßengüterverkehrs betrachtet werden können. Da diese LKW sowohl die Emissionsquellen als auch die Zielobjekte
von sämtlichen Reduktionsmaßnahmen darstellen, bilden sie die wichtigsten Elemente im gesamten Untersuchungssystem. Demzufolge wird in den folgenden Ab-
49
Entwicklung eines Simulationsmodells des Straßengüterverkehrs (Arbeitspaket 3 & 4)
schnitten das Teilmodell „Straßengüterverkehr“, unter anderem als Strukturdatenmodell, noch ausführlicher beschrieben. Der Zweck des Strukturdatenmodells ist
es, die für das Simulationsmodell erforderlichen Daten zu identifizieren und für den
Aufbau einer entsprechenden Datenbank strukturiert darzustellen.
Die Veränderung des Kraftstoffverbrauchs bzw. der Kraftstoffkosten und mögliche
Investitionskosten für Reduktionsmaßnahmen beeinflussen stets die Höhe der gesamten Fahrzeug- bzw. Transportkosten. Daraus ergeben sich schließlich veränderte Preise für Transportdienstleistungen, welche im nächsten Teilmodell „Angebot von Transportdienstleistungen“ bestimmt werden können. Die zugehörige Ausgangsvariable „Transportpreis“ beeinflusst wiederum den Transport- bzw. Logistikostenkostenanteil der Verlader, so dass sich deren Nachfrage nach Transportdienstleistungen verändern kann. Diese Nachfrage wird durch die Größen „Transportaufkommen“ und „Lastfahrt-Fahrleistung“ in abstrakter und aggregierter Form
bestimmt. Da diese beiden Größen auch die weiteren Eingangsvariablen des Teilmodells „Straßengüterverkehr“ bilden, ergibt sich schließlich ein eigendynamischer
Wirkungskreislauf zwischen den Transportdienstleistern und Verladern. Dieser Wirkungskreislauf innerhalb des Gesamtmodells kann nur durch den Kraftstoffpreis
(inklusive Steuern bzw. Zertifikate) von außen beeinflusst werden.
Abb. 22 Konzeptionelles Gesamtmodell des Untersuchungssystems
„Umweltökonomische Lenkungsinstrumente im Straßengüterverkehr“
Da die Nachfrage nach Transportdienstleistungen grundsätzlich davon abhängt,
wie elastisch bzw. unelastisch die Preiselastizität der Verlader ist, kann eine entsprechende Reaktionsfunktion nur auf Basis empirischer Daten des deutschen
Straßengüterverkehrs gebildet werden. Hierzu konnten jedoch im zeitlichen Rah-
50
Kapitel
4
men des Forschungsvorhabens keine entsprechenden Studien gefunden werden. 36
Deshalb kann die dargestellte Rückkopplung zwischen Transportdienstleistern und
Verladern nicht quantifiziert und somit auch im Simulationsmodell nicht abgebildet
werden. Folglich beschränkte sich die Entwicklung des Simulationsmodells auf die
beiden erstgenannten Teilmodelle, wovon das Teilmodell des „Straßengüterverkehrs“ in den folgenden Abschnitten ausführlicher beschrieben wird.37
4.1.2
Konzeptionelle Modellierung des Straßengüterverkehrs
4.1.2.1 Strukturdatenmodell (Entity-Relationship-Modell)
Im Strukturdatenmodell werden die Objekte (Elemente des Teilmodells „Straßengüterverkehr“) und die als relevant identifizierten Objektattribute (Merkmale der Elemente), welche den Kraftstoffverbrauch und die THG-Emissionen von Nutzfahrzeugen38 bei der Erbringung von Transportdienstleistungen direkt oder indirekt beeinflussen, mithilfe eines Entity-Relationship-Modells strukturiert dargestellt (siehe
Abb. 23). Darin werden den Objekten außerdem die bestehenden Planungs- und
Managementbereiche eines TDL-Unternehmens zugeordnet, welche u. a. die verschiedenen Reduktionsmaßnahmen für Kraftstoffverbrauch und THG-Emissionen
von Nutzfahrzeugen umfassen. Durch diese Reduktionsmaßnahmen können die als
relevant identifizierten Objektattribute grundsätzlich beeinflusst werden.
Wie in Abb. 23 dargestellt wird, ist das reale Objekt „Nutzfahrzeug“ im EntityRelationship-Modell zentral positioniert, da hier der Kraftstoffverbrauch und die
THG-Emissionen unmittelbar entstehen. Der Kraftstoffverbrauch wird unter anderem durch die Parameter (Werte) der technischen Komponenten (Attribute) wie Motor, Getriebe und Reifen bestimmt.
Ausgehend vom Nutzfahrzeug wird als nächstes Objekt der Fahrer dargestellt, der
grundsätzlich mehrere Nutzfahrzeuge zeitlich nacheinander bedienen kann; analog
kann ein Nutzfahrzeug durch mehrere Fahrer bedient werden. Deshalb besteht
zwischen den beiden Objekten eine m:n-Beziehung.
Obwohl die beiden Objekte (Nutzfahrzeug und Fahrer) im Modell als sogenannte
Fahrer-Fahrzeug-Einheit zusammengefasst werden können [vgl. TKe10, S. 58],
gehören diese nach der hier verfolgten Differenzierung zwei unterschiedlichen Systemebenen an (Technik bzw. Mensch). Darin finden sich auch die den Objekten
entsprechenden Managementaufgaben eines TDL-Unternehmens wieder: das Flottenmanagement für Nutzfahrzeuge und das Fahrverhaltensmanagement für Fahrer.
36
Auch die alternative Modellierung der Kraftstoffpreiselastizitäten der Transportdienstleister ist
nicht möglich, da in der Literatur keine entsprechenden Studien – im Gegensatz zu unzähligen
internationalen Untersuchungen für den PKW-Verkehr (MIV) – gefunden werden konnten.
37
Die Entwicklung des Teilmodells „Umweltökonomische Lenkungsinstrumente“ wurde bereits im
Kapitel 2 ausführlich beschrieben, weswegen hier auf eine weitere Erörterung verzichtet wird.
38
Der Begriff „Nutzfahrzeug“ wird ab hier situativ für den Begriff „LKW“ synonym verwendet, um mit
der jeweiligen Datenbasis übereinzustimmen (z. B. wird in HBEFA 3.1 [INFRAS10] ein LKW ausschließlich als „Schweres Nutzfahrzeug- SNF“ bezeichnet).
51
Entwicklung eines Simulationsmodells des Straßengüterverkehrs (Arbeitspaket 3 & 4)
Da ein TDL-Unternehmen im Allgemeinen eine Tour bildet, um Transportdienstleistungen mit einem Nutzfahrzeug zu erbringen, besteht eine 1:n-Beziehung zwischen
dem Objekt „Nutzfahrzeug“ und dem Objekt „Tour“. Das heißt: ein Nutzfahrzeug
kann mehrere, jedoch nicht zeitgleiche Touren übernehmen, und umgekehrt wird
eine Tour nur von einem Nutzfahrzeug durchgeführt.
Abb. 23 Strukturdatenmodell des Straßengüterverkehrs (Entity-Relationship-Modell
der realen Objekte und der Objektattribute, die den Kraftstoffverbrauch
von Nutzfahrzeugen beeinflussen) [KaZ14, S. 84]
Da eine Transportdienstleistung grundsätzlich im Auftrag eines Kunden erfolgt, fließen die entsprechenden Auftragsdaten unmittelbar in die Tourenplanung ein. Dazu
werden die einzelnen Ladeeinheiten als eigenständige Objekte betrachtet, da die
entsprechende Sendung eines Transportauftrags aus mehreren Teilmengen (z. B.
Ladeinheiten) bestehen kann, welche über verschiedene Touren transportiert werden können [vgl. Wen10, S. 50]. Demzufolge beseht zwischen dem Objekt „Transportauftrag“ und dem Objekt „Ladeeinheit“ eine 1:n-Beziehung.
Zur Tourenbildung werden einzelne Ladeeinheiten, die aus einem oder unterschiedlichen Transportaufträgen stammen können, einem Nutzfahrzeug zugeordnet. Demnach besteht zwischen dem Objekt „Tour“ und dem Objekt „Ladeeinheit“
eine 1:n-Beziehung. Bei der Tourenplanung wird im Allgemeinen zugleich die opti-
52
Kapitel
4
male Anordnung der Ladeinheiten im Laderaum eines Nutzfahrzeugs bestimmt
(Lade- bzw. Stauraumplanung).
Obwohl die optimale Zuordnung von Sendungen zu einer Tour („ClusteringProblem“) prinzipiell auch von den verfügbaren Routen eines Straßennetzes abhängt und die Bestimmung der optimalen Stationsreihenfolge („Routing-Problem“)
wiederum auf den zuvor zugeordneten Sendungen einer Tour basiert, werden hier
Tour und Route als separate Objekte aufgefasst – unabhängig davon, ob diese
beiden Teilprobleme simultan oder sequentiell gelöst werden [vgl. Wen10, S. 40 f.].
Da zu jeder Tour genau eine (optimale) Route gehört, aber der zugrunde liegende
Streckenverlauf grundsätzlich bei unterschiedlichen Touren wieder genutzt werden
kann, besteht zwischen den Objekten „Route“ und „Tour“ eine 1:n-Beziehung.
Wird eine Tour mit mehreren Sendungen für unterschiedliche Versender bzw. Empfänger durchgeführt, existieren auf der zugehörigen Route folglich mehrere Zwischenstationen, an denen Sendungen aufgenommen bzw. abgegeben werden. Der
Routenabschnitt zwischen jeweils zwei aufeinanderfolgenden Zwischenstationen
entspricht einer Fahrt, bei der ein Nutzfahrzeug mit konstanter Ladung und grundsätzlich ohne planmäßigen Halt von einem Startort zu einem Zielort fährt. Da eine
Route demzufolge mindestens eine Fahrt enthält, besteht zwischen diesen beiden
Objekten eine 1:n-Beziehung.
Eine Fahrt wird weiter in einzelne Fahrtabschnitte zergliedert, welche sich durch
ihre jeweilige Straßen- bzw. Verkehrssituation unterscheiden (z. B. ein Anstieg der
Straße bzw. eine verringertes Tempolimit). Diese einzelne Betrachtung von Fahrtabschnitten erfolgt deshalb, weil der Fahrwiderstand eines Nutzfahrzeugs durch die
jeweilige Straßen- und Verkehrssituation unmittelbar bestimmt wird und sich somit
der durchschnittliche spezifische Kraftstoffverbrauch (in Liter/100 km) verändert.39
Zwischen den beiden Objekten besteht eine 1:n-Beziehung, da eine Fahrt aus mindestens einem Fahrtabschnitt besteht.
Da die Attribute eines Transportauftrags die relevanten Eingangsdaten der Tourenplanung darstellen und das entsprechende Ergebnis durch eine Tour mit zugehörigen Ladungseinheiten sowie durch eine Route mit einzelnen Fahrten und Fahrtabschnitten beschrieben wird, werden diese sechs Objekte insgesamt dem organisatorischen Bereich eines TDL-Unternehmens zugeordnet.
4.1.2.2 Allgemeiner Datenfluss- und Programmablaufplan
Da das Teilmodell „Straßengüterverkehr“ (siehe Abb. 22) als die wichtigste Komponente bestimmt wurde, erfolgte eine weitere Detaillierung des Teilmodells nach
dem Top-Down-Ansatz mit dem Ziel, die Wirtschaftlichkeit von Reduktionsmaßnahmen anhand der äquivalenten Kenngrößen „Durchschnittsvermeidungskosten
(DVK)“ und „Mindestkraftstoffpreis40 (MKP)“ zu bewerten. Durch Bestimmung die39
Die Merkmale für Straßen- und Verkehrssituationen entsprechen HBEFA 3.1 [INFRAS10].
40
Der Mindestkraftstoffpreis entspricht der Preishöhe, bei welcher die Durchschnittsvermeidungskosten (DVK) einer Reduktionsmaßnahme den Wert „Null“ annehmen. Demzufolge sind die DVK
negativ (d. h. Reduktionsmaßnahme ist wirtschaftlich), wenn der tatsächliche Kraftstoffpreis über
dem Mindestpreis liegt (und umgekehrt).
53
Entwicklung eines Simulationsmodells des Straßengüterverkehrs (Arbeitspaket 3 & 4)
ser Kenngrößen innerhalb des Teilmodells lässt sich die anfangs angestrebte, jedoch nicht quantifizierbare Rückkopplung über die Verlader (siehe Abb. 22, unten)
zweckmäßig ersetzen. Um die Kenngrößen zu bestimmen, werden insgesamt 4
Modellkomponenten (1 Access-Datenbank, 1 Vensim-Simulationsmodell, 2 ExcelVBA-Programme) nach dem unten dargestellten Datenfluss- und Programmablaufplan41 miteinander verknüpft (siehe Abb. 24).
Abb. 24 Allgemeiner Datenfluss- und Programmablaufplan der Komponenten
(Datenbanken und Programme) im Teilmodell „Straßengüterverkehr“
Wie im oberen Teil der Abb. 24 dargestellt ist, wird die Access-Datenbank „SNFDB“ durch drei externe Datenquellen gespeist. Da diese die Datenbasis für das gesamte Teilmodell bilden, werden sie im Abschnitt 4.2.1 ausführlicher beschrieben.
Die wesentlichen Ausgangsvariablen der Datenbank sind zum einen fahrzeugtechnische Parameter wie Roll- und Luftwiderstandsbeiwerte, die in das mikroskopische
Kraftstoffverbrauchsmodell („Mikro-KVM“) eingehen. Zum anderen werden verkehrsbeschreibende Daten, wie die mittlere Fahrleistung und Fahrtenanzahl eines
Fahrzeugs, in das makroskopische Fahrtenkettenmodell („Makro-FKM“) übertragen.
Das makroskopische Fahrtenkettenmodell dient dazu, eine zeitliche Abfolge von
verschiedenen Fahrtenarten innerhalb eines Jahres zu bestimmen, welche für alle
41
54
Symbolik des Datenfluss- und Programmablaufplans (Abb. 24) gemäß DIN 66001 [DIN66].
Kapitel
4
Fahrzeuge einer Fahrzeugklasse repräsentativ ist. Dazu erfolgt eine Rekonstruktion
der relevanten Fahrtendaten, indem die vorhandene Straßengüterverkehrsstatistik
mithilfe eines eigenen Optimierungsverfahrens42 disaggregiert wird. Anhand der
gebildeten Fahrtenketten können schließlich die Auswirkungen von organisatorischen Reduktionsmaßnahmen, insbesondere von verringerten Fahrgeschwindigkeiten, auf die Einsatzzeiten der LKW und Arbeitszeiten des Fahrpersonals ermittelt
werden. Dementsprechend ist eine relevante Ausgangsvariable die verringerte Geschwindigkeit, welche in Form eines angepassten Fahrzyklus 43 an das mikroskopische Kraftstoffverbrauchsmodell übertragen wird.44 Dort wird der spezifische Kraftstoffverbrauch aufgrund der veränderten Fahrtparameter durch ein Simulationsmodell der Fahrzeuglängsdynamik neu berechnet.
Anhand der neu berechneten Werte für den spezifischen Kraftstoffverbrauch (in
Liter/km) und für die Gesamtfahrleistung eines Fahrzeugs (in km/Fahrzeug/Jahr)
ergibt sich schließlich der gesuchte Gesamtkraftstoffverbrauch (in Liter/Fahrzeug/Jahr). Dieser wird in der vierten Modellkomponente, dem sogenannten Szenrienrechenmodell, für alle Fahrzeuge der ausgewählten Fahrzeugklassen
berechnet (siehe Abb. 24, Mitte). Ebenso werden dort die entsprechenden Kraftstoffkosten sowie die zeitabhängigen variablen Kosten (vor allem Fahrpersonalkosten) anhand der extern gegebenen Preise bzw. durchschnittlichen Kostensätze berechnet. Da bei fahrzeugtechnischen Reduktionsmaßnahmen in der Regel Anschaffungskosten bei der Gesamtkostenrechnung zu berücksichtigen sind, sollen die
entsprechenden Kostendaten für typische Reduktionsmaßnahmen in einer separaten Datenbank mit der Bezeichnung „TRM-DB“ gespeichert werden. Dadurch lässt
sich zum Beispiel der Vorgang der Dateneingabe für die wiederholte Berechnung
einer Reduktionsmaßnahme bei unterschiedlichen Fahrzeugklassen beschleunigen. Ebenso sollen aus der Datenbank die fahrzeugtechnischen Parameter einer
Reduktionsmaßnahme (z. B. Rollwiderstandsbeiwert) an das mikroskopische Kraftstoffverbrauchsmodell übertragen werden.45
Im Szenarienrechenmodell erfolgt ebenso ein Vergleich mit der Referenzsituation
(d. h. ohne Reduktionsmaßnahme), um zum einen die resultierenden Mehr- oder
Minderkosten und zum anderen die eingesparten THG-Emissionen46 einer bestimmten Reduktionsmaßnahme zu berechnen. Der Quotient der beiden Größen
entspricht den gesuchten Durchschnittsvermeidungskosten (in Euro je Tonne
42
Das selbstentwickelte Optimierungsverfahren wird im Abschnitt 4.2.3 näher erläutert.
43
Ein Fahrzyklus beschreibt den Verlauf der angestrebten Fahrgeschwindigkeit (Zielgeschwindigkeit) über den Zeit- oder Streckenverlauf. Somit entspricht ein Fahrzyklus einer Funktion der Geschwindigkeit v in Abhängigkeit von der Zeit t oder Strecke s: v = f(t) bzw. v = f(s).
44
Zur Anpassung von Standard-Fahrzyklen an veränderte Zielgeschwindigkeiten wurde ebenso ein
eigenes Verfahren im Rahmen des COMECON-Projekts durch STAHLMANN [Sta14] entwickelt
und als Excel-VBA-Programm umgesetzt.
45
Allerdings konnte die „TRM-DB“ im zeitlichen Rahmen des COMECON-Projekts nur konzipiert
und als Access-Datenbank rudimentär umgesetzt werden (siehe [Dol14]). Daher wurde sie für die
Simulationsexperimente (Kapitel 5) nicht eingesetzt.
46
Die eingesparten THG-Emissionen ergeben sich durch Multiplikation der eingesparten Kraftstoffmenge mit dem zugehörigen Emissionsfaktor (siehe auch Abschnitt 2.1.1.1).
55
Entwicklung eines Simulationsmodells des Straßengüterverkehrs (Arbeitspaket 3 & 4)
CO2e), welche als Maß für die Kosteneffizienz zum Vergleich unterschiedlicher Reduktionsmaßnahmen genutzt wird.47 Da sich über den umgekehrten Berechnungsweg, das heißt bei gegebenen DVK (unabhängige Variable), ein entsprechender
Kraftstoffpreis (abhängige Variable) ergibt, lässt sich auch der Mindestkraftstoffpreis MKP einer Reduktionsmaßnahme im Szenarienrechenmodell ermitteln.48
Die oben beschriebene Funktionsweise und Interaktion der einzelnen Modellkomponenten (Datenbanken, Simulations- und Rechenmodelle) wird mithilfe der Simulationsexperimente im nachfolgenden Kapitel 5 demonstriert. Zuvor werden das
makroskopische Fahrtenkettenmodell (Abschnitt 4.2) und das mikroskopische
Kraftstoffverbrauchsmodell (Abschnitt 4.3) im Einzelnen erläutert.
4.2
Entwicklung des makroskopischen Fahrtenkettenmodells
4.2.1
Beschreibung der verfügbaren Modelldatenbasis
Da die modellierten Strukturen und Abläufe des Teilmodells „Straßengüterverkehr“
für sämtliche TDL-Unternehmen allgemeingültig sind, kann auf Basis des Strukturdatenmodells (Abb. 23) sowie des allgemeinen Datenfluss- und Programmablaufplans (Abb. 24) eine beliebig große Menge an Nutzfahrzeugen, wie die LKW-Flotte
eines Unternehmens oder alle LKW im deutschen Straßengüterverkehr für einen
bestimmten Zeitraum beschrieben werden. Deshalb werden in diesem Abschnitt
zunächst die verfügbaren und miteinander kompatiblen Datenquellen untersucht,
welche in der Access-Datenbank „SNF-DB“ gespeichert sind. Die drei wesentlichen
Datenquellen sind: a) die Fahrtenstatistik „Verkehr deutscher Lastkraftfahrzeuge“
des Kraftfahrt-Bundesamtes [KBA10], b) das Verkehrsmengengerüst im „Handbuch
Emissionsfaktoren des Straßenverkehrs“ (HBEFA, Version 3.1) [INFRAS10] und c)
die ergänzenden Daten zum Verkehrsmengengerüst aus dem „Transport Emission
Model“ (TREMOD, Version 5.3) [IFEU12]. Im Folgenden werden exemplarisch die
Datensätze des Jahres 2010 betrachtet, obgleich sich die insgesamt verfügbare
Datenbasis von 2007 bis 2011 erstreckt.
4.2.1.1 Verkehr deutscher Lastkraftfahrzeuge
In der Statistik des Kraftfahrt-Bundesamtes werden die Fahrten im In- und Ausland
von in Deutschland zugelassenen LKW ab 3,5 t Nutzlast innerhalb eines Jahres
anhand von sechs Kenngrößen ausgewiesen: die Anzahl, die zurückgelegte Entfernung, die beförderte Gütermenge, das Ladevermögen sowie die tatsächliche und
die mögliche Beförderungsleistung von Fahrten mit bzw. ohne Ladung (im Folgenden als Last- bzw. Leerfahrten bezeichnet).
Dabei erfolgt die Angabe der Daten unter anderem je Fahrzeug- und Fahrtenklasse
aggregiert nach diversen Merkmalen (z. B. nach Emissionsklasse bzw. Entfernungsstufe). Als zweckmäßig hat sich die Verwendung der Fahrzeugdaten heraus47
Dabei gilt: je geringer die Durchschnittsvermeidungskosten, desto höher die Kosteneffizienz.
48
In diesem Fall gilt die Bedingung: DVK = 0.
56
Kapitel
4
gestellt, die nach der Emissionsklasse unterschieden werden (siehe [KBA10, S. 1011]), da diese mit den entsprechenden Daten in HBEFA und TREMOD verknüpfbar
sind. Hinsichtlich der Fahrten werden im Folgenden fünf Arten einer Lastfahrt und
zwei Arten einer Leerfahrt unterschieden, welche weiter in jeweils 16 Entfernungsstufen unterteilt werden können (siehe [KBA10, S. 48-49]).
4.2.1.2 Handbuch Emissionsfaktoren des Straßenverkehrs (HBEFA)
Die Klassifikation der Fahrzeuge erfolgt nach dem Typ (Solo-LKW, Lasten- und
Sattelzüge), dem zulässigen Gesamtgewicht (zGG) und dem Emissionskonzept.
Eine weitere Untergliederung ist grundsätzlich nicht erforderlich, da alle Fahrzeuge
innerhalb einer Klasse (bei HBEFA als Fahrzeugschicht bezeichnet) ein vergleichbares Emissionsverhalten aufweisen [vgl. INFRAS04, S. 21]. Allerdings werden im
Unterschied zu [KBA10] auch leichtere LKW ab 3,5 t zGG berücksichtigt, weshalb
im Folgenden die kleinste Gewichtsklasse (3,5 – 7,5 t zGG) ausgeklammert wird,
damit die Grundgesamtheit mit der ersten Datenquelle [KBA10] übereinstimmt.
Ebenso unterscheiden sich die Kenngrößen, da lediglich der Bestand und die Fahrleistung einer Fahrzeugschicht als relativer Anteil (Flottenmix) angegeben werden.
Darüber hinaus wird die Fahrleistung für drei Straßenkategorien (Autobahnen, Außerorts- und Innerortsstraßen) je Fahrzeugschicht separat ausgewiesen [vgl. INFRAS04, S. 27].
Weiterhin wird für jede Straßenkategorie der Fahrleistungsanteil von typischen Verkehrssituationen angegeben (bezeichnet als Verkehrssituationsmix). Dabei ist eine
Verkehrssituation durch eine Kombination von straßenabschnittsbezogenen Merkmalen (Ausbaugrad, Tempolimit, Längsneigung) und der zeitabhängigen Verkehrsdichte (z. B. Stop-and-Go in Spitzenzeiten) gekennzeichnet [vgl. INFRAS04, S. 28].
Allerdings existiert nur ein zeitunabhängiger, durchschnittlicher Verkehrssituationsmix für alle schweren Nutzfahrzeuge, so dass sich im Folgenden die Verteilung der
Fahrleistung nur zwischen Autobahnen, Außerorts- und Innerortsstraßen, nicht jedoch zwischen den einzelnen Fahrzeugklassen und Jahren unterscheidet. Insgesamt liegen 112 verschiedene Verkehrssituationen vor, welche durch 23 Fahrzyklen
hinsichtlich der entsprechenden Durchschnittsgeschwindigkeit charakterisiert werden (siehe [Ste09]). In Verbindung mit dem Verkehrssituationsmix lässt sich die
Durchschnittsgeschwindigkeit je Straßenkategorie berechnen (siehe Tab. 8). Da für
jede Fahrzeugklasse die Fahrleistung je Straßenkategorie verschieden ist, ergeben
sich unterschiedliche Durchschnittsgeschwindigkeiten je Fahrzeugklasse über alle
Straßenkategorien.
Tab. 8
Durchschnittliche Geschwindigkeit von schweren Nutzfahrzeugen (SNF) je
Straßenkategorie (eigene Berechnung auf Basis von [Ste09; INFRAS10])
Autobahnen
Außerortsstraßen
Innerortsstraßen
79,98 km/h
74,04 km/h
30,78 km/h
57
Entwicklung eines Simulationsmodells des Straßengüterverkehrs (Arbeitspaket 3 & 4)
Um die Verteilung der jährlichen Fahrleistung auf die drei Straßenkategorien sowie
die entsprechende Durchschnittsgeschwindigkeit über alle Straßenkategorien für
jede Fahrzeugklasse zu ermitteln, sind die absoluten Fahrleistungsdaten erforderlich. Ebenso lässt sich die durchschnittliche Jahresfahrleistung je Fahrzeug nur mit
den absoluten Bestandsdaten bestimmen. Deshalb werden im folgenden Abschnitt
die erforderlichen Daten aus dem ursprünglichen Verkehrsmengengerüst von
HBEFA, dem Transport Emission Model, beschrieben.
4.2.1.3 Transport Emission Model (TREMOD)
Das Verkehrsmengengerüst von TREMOD weist im Unterschied zu [KBA10] die
sogenannte Inlandsfahrleistung aus, was der zurückgelegten Entfernung von deutschen und ausländischen Fahrzeugen auf dem Straßennetz Deutschlands entspricht [vgl. IFEU04, S. 3; IFEU12, S. 25]. Demzufolge ist darin die Fahrleistung
deutscher LKW auf ausländischen Straßen nicht enthalten, während ausländische
LKW auf deutschen Straßen berücksichtigt werden.
Die Frage, ob die Inlands- oder die Inländerfahrleistung verwendet werden sollte,
um unter anderem die durchschnittliche Jahresfahrleistung je Fahrzeug zu berechnen, lässt sich in Anbetracht der nur für deutsche LKW verfügbaren Bestandsdaten
eindeutig beantworten, da diesen prinzipiell nur die Fahrleistung der Inländer zugeordnet werden kann [vgl. IFEU12, S. 23]. Unter anderem dazu wird im übernächsten Abschnitt 4.2.2 die Verknüpfung der drei Datenquellen beschrieben.
4.2.1.4 Umschlagszeiten
Neben der mittleren Fahrzeit, welche sich aus den oben beschrieben Größen
(Fahrleistung und Geschwindigkeit) ergibt, wird die Einsatzzeit eines LKW außerdem durch die Umschlagszeit bestimmt. Die Umschlagszeit ist definiert als die
„Durchlaufzeit“ bzw. „Aufenthaltsdauer“ eines LKW an einem Umschlagspunkt
(z. B. Speditionslager) je Umschlagsvorgang. Sie setzt sich aus der Standzeit (zur
Be- oder Entladung) und der Wartezeit zusammen. [vgl. HWW13, S. 12]
Um einen möglichst realistischen Wert für die mittlere Umschlagszeit zu erhalten,
wird auf die Studie „Schnittstelle Rampe – Lösungen zur Vermeidung von Wartezeiten“ [HWW13] zurückgegriffen, welche das Bundesministerium für Verkehr, Bau
und Stadtentwicklung (BMVBS) in Auftrag gegeben hat. Hierbei handelt es sich um
die, bis zur ihrer Veröffentlichung 2013, größte durchgeführte Studie zu dieser
Thematik in Deutschland. Ziel der Studie ist es, die Situation an Laderampen zu
analysieren und mögliche Verbesserungen abzuleiten. Teil der Studie ist auch eine
Befragung von Transport- und Logistikdienstleistern sowie Verladern zu den durchschnittlichen Umschlagszeiten von LKW an Laderampen.
Um zu überprüfen, ob die angegebenen Umschlagszeiten in das makroskopische
Fahrtenkettenmodell übertragbar sind, wurde eine Online-Befragung mit drei Spediteuren aus dem Projektbegleitenden Ausschuss des COMECON-Projekts durchgeführt. Die entsprechenden Ergebnisse der BMVBS-Studie und der eigenen Befragung werden im Folgenden zusammenfassend beschrieben.
58
Kapitel
4
Studie „Schnittstelle Rampe – Lösungen zur Vermeidung von Wartezeiten“
Insgesamt basiert die Studie auf 793 ausgewerteten Fragebögen (552 aus dem
Bereich Logistikdienstleister, Spediteur, Transportunternehmen, 122 aus Industrieunternehmen und 119 aus dem Handel). Dementsprechend werden die Ergebnisse
nach der Branchenzugehörigkeit der Teilnehmer und den Lagerarten sortiert dargestellt (siehe Abb. 25). Obwohl es sich im streng statistischen Sinne nicht um eine
repräsentative Umfrage handelt (keine Zufallsstichproben), kann aufgrund der hohen Teilnehmerzahl sowie der unterschiedlichen Unternehmensgröße und Branchenherkunft der Befragten von einer hohen Aussagekraft der Ergebnisse ausgegangen werden.
Abb. 25 Einschätzung der durchschnittlichen Durchlaufzeiten von LKW in
Umschlagspunkten ([HWW13, S. 28], nachbearbeitet)
Wie in Abb. 25 zu erkennen ist, unterscheiden sich die Angaben der mittleren
Durchlaufzeiten sowohl zwischen den Teilnehmergruppen als auch den Lagerarten
zum Teil erheblich. Grundsätzlich lässt sich feststellen, dass Transport- und Logistikdienstleister die Umschlagszeiten als am längsten einschätzen, während die
entsprechenden Kunden der Dienstleister, insbesondere Handelsunternehmen,
wesentlich geringere Zeiten angeben.
Ein Gesamtdurchschnittswert über alle Teilnehmergruppen und Lagerarten lässt
sich der Studie nicht entnehmen. Um diesen dennoch als relevanten Eingangsparameter für das makroskopische Fahrtenkettenmodell zu bilden, wird für jede der
drei möglichen Zeitspannen ein Durchschnittswert angenommen (siehe Abb. 25,
unten). Außerdem werden alle Teilnehmergruppen innerhalb einer Lagerart gleich
gewichtet, so dass sich ein Durchschnittswert je Lagerart berechnen lässt. Die drei
entsprechenden Durchschnittswerte werden wiederum gleich gewichtet, um
schließlich den Gesamtdurchschnittswert zu bestimmen. Dieser beträgt rund 87
Minuten (siehe Abb. 25, rechts).
59
Entwicklung eines Simulationsmodells des Straßengüterverkehrs (Arbeitspaket 3 & 4)
Eigene Befragung zur Abhängigkeit von Ladungsform und Fahrzeuggröße
Ergänzend zur oben beschriebenen Studie sollte in einer eigenen Befragung die
Hypothese überprüft werden, ob die Umschlagszeit zum Beladen bzw. Entladen
von der Form der Ladung signifikant abhängt. Dazu wurden sieben Ladungsformen,
welche von einem LKW entsprechend seines Aufbaus typischerweise transportiert
werden, vorgegeben (siehe Abb. 26). Somit wurde es den befragten Spediteuren
erleichtert, entsprechende Umschlagszeiten für typische Ladungsformen abzuschätzen, da diese möglicherweise aus dem Klassifikationsschema des KraftfahrtBundesamtes zur statistischen Erfassung des Güterkraftverkehrs [KBA14; s. a.
KBA10] bereits bekannt waren.
Abb. 26 Typische Ladungsformen von schweren LKW gemäß
Klassifikationsschema des Kraftfahrt-Bundesamtes [KBA14]
Die Auswertung der Antworten ergibt, dass die mittlere Umschlagszeit für alle Ladungsformen und Fahrzeuggrößen etwa gleich groß ist. Somit besteht grundsätzlich kein signifikanter Einfluss der Ladungsform und Fahrzeuggröße auf die Umschlagsdauer zum Beladen bzw. Entladen. Dieses Ergebnis lässt sich unter anderem darauf zurückführen, dass die nicht explizit abgefragte Wartezeit sehr wahrscheinlich einen Großteil der Umschlagsdauer ausmacht, da diese von fahrzeugspezifischen Faktoren grundsätzlich nicht beeinflusst wird.
Die Angaben der drei Spediteure ergeben zwar keine signifikanten und repräsentativen Ergebnisse, um die oben genannte Hypothese zu bestätigen bzw. zu widerlegen. Sie bestätigen dafür jedoch die teilweise sehr langen Umschlagszeiten laut
BMVBS-Studie [HWW13]. Somit lässt sich die zunächst sehr hoch erscheinende
mittlere Umschlagsdauer von ca. 87 Minuten als realistisch einschätzen. Folglich
wird dieser Wert auch im eigenen Simulationsmodell für alle Umschlagsvorgänge
zum Beladen, Entladen oder Be- und Entladen eines LKW verwendet.
4.2.2
Aufbereitung und Verknüpfung der Datenquellen
Zuerst wird die Grundgesamtheit zwischen HBEFA/TREMOD und [KBA10] angepasst, indem aus dem HBEFA-Flottenmix die Fahrzeugschichten bis 7,5 t zGG entfernt werden, so dass von 91 noch 83 verbleiben. Bei Fahrzeugschichten, die einen
Bestand von weniger als 1 aufweisen, wird angenommen, dass darunter nur aus-
60
Kapitel
4
ländische LKW fallen, die nicht zu berücksichtigen sind. Dementsprechend werden
neun (rein ausländische) Fahrzeugschichten aus der Grundgesamtheit entfernt, so
dass diese noch 74 Fahrzeugschichten umfasst. Für diese verbleibenden Fahrzeugschichten wird anschließend ein neuer Flottenmix innerhalb einer Emissionsklasse für jede Fahrzeugschicht und Straßenkategorie berechnet. Mit den entsprechenden Inländerfahrleistungen aus [KBA10] multipliziert ergeben sich schließlich
die absoluten Fahrleistungsdaten der deutschen LKW, welche im Vergleich zur
Ausgangssituation in [KBA10] nun für 74 (vorher nur 6) unterschiedliche Fahrzeugklassen vorliegen.
Für die nach dem Bestand und der Fahrleistung größte Fahrzeugklasse im Jahr
2010 (40-t-Sattelzug, Euro V/SCR), welche im Folgenden als Anwendungsbeispiel
dient, werden ausgewählte Ergebnisdaten in der Tab. 9 genannt.
Tab. 9
Aufbereitete Datenbasis für die Fahrzeugklasse-Nr. 74 (40-t-Sattelzug,
Euro V/SCR) im Jahr 2010 [KaZ15, S. 71]
Kenngröße
Bestand
Einheit
Lastfahrten
Anz. Fzg.
Fahrtenanz. je Fzg. Fahrten/Fzg./Jahr
Leerfahrten
Alle Fahrten
73.670
740
400
1.140
Fahrleistung je Fzg.
km/Fzg./Jahr
107.067
23.178
130.245
Entfernung je Fahrt
km/Fahrt
144,693
57,916
114,250
t/Fahrt
13,815
0
8,966
Nutzlast je Fahrt
4.2.3
Rekonstruktion der Fahrtendaten je Fahrzeugklasse
Das Ziel der Datenrekonstruktion ist es, die in den Datenquellen aggregiert und getrennt voneinander ausgewiesenen Daten zu Fahrzeugen und Last- bzw. Leerfahrten mithilfe eines mathematischen Gleichungssystems aneinander anzupassen und
zu disaggregieren. Dadurch ist für jede Kombination von Fahrzeug- und Fahrtenklasse der jeweilige Wert einer Kenngröße (Fahrtenanzahl, Fahrleistung etc.) verfügbar, womit sich anschließend die gesuchte Fahrtenkette bilden lässt.
4.2.3.1 Aufstellung eines Gleichungssystems mithilfe von
Verkehrsdatentabellen
Die einzelnen Daten können für alle Kenngrößen durch eine sogenannte Verkehrsdatentabelle übersichtlich dargestellt werden (siehe Abb. 27). Darin werden die
Fahrzeugklassen zeilenweise und die Fahrtenklassen spaltenweise angeordnet.
Gegeben auf Basis der aufbereiteten Datenquellen sind die Zeilensummen (zs) je
Fahrzeugklasse, die Feldsummen (a) je Entfernungsstufe und die je Fahrtenart FA
additiv verknüpften Spaltensummen (z. B. Summe von FA 1 = ss1 + ss6 + … +
ss76). Bei Lastfahrten liegen insgesamt 21 + m Gleichungen und bei Leerfahrten 18
+ m Gleichungen vor. Bei jeweils einer Verkehrsdatentabelle je Kenngröße besteht
das gesamte Gleichungssystem der Last- bzw. Leerfahrten stets aus dem Sechsfa-
61
Entwicklung eines Simulationsmodells des Straßengüterverkehrs (Arbeitspaket 3 & 4)
chen, was z. B. im Jahr 2010 (m = 74) bei den Lastfahrten insgesamt 570 Gleichungen sind.
Abb. 27 Allgemeine Darstellung einer Verkehrsdatentabelle für Lastfahrten (mit m
Fahrzeugklassen und 80 Fahrtenklassen) [KaZ15, S. 72]
Die unbekannten Matrixelemente (e) bzw. Summanden der Gleichungen ergeben
sich aus den Merkmalen einer Fahrzeug-Fahrt-Kombination. Diese Merkmale sind
die Strecke s sowie die beförderte Nutzlast m und die Nutzlastkapazität c. Zusätzlich besitzt jede Fahrzeug-Fahrt-Kombination eine Fahrtenanzahl n, da diese aufgrund der Zusammenfassung gleichartiger Kombinationen (Klassenbildung) mehrfach auftreten kann. Mit den Werten dieser Merkmale sind auch die tatsächliche
und potentielle Transportleistung je Fahrt sowie alle aggregierten Kenngrößen je
Fahrzeug- und Fahrtenklasse berechenbar (siehe Tab. 10). Demzufolge werden
diese Merkmale als unabhängige gesuchte Variablen bzw. gegebene Parameter
des Gleichungssystems behandelt. Wie die gesuchten Variablen durch Lösen des
Gleichungssystems ermittelt werden können, wird im nachfolgenden Abschnitt erörtert.
Tab. 10 Definition des Gleichungssystems aus sechs Verkehrsdatentabellen (VDT)
[KaZ15, S. 72]
Merkmal einer
VDT
Fahrzeug-FahrtNr.
Kombination
Variablentyp /
Formelzeichen
bzw. Gleichung
Aggregierte Kenngröße / Formelzeichen
Gleichung
(je Zeile, Spalte,
Feld)
1
Anzahl
unabhängige
Variable
n
Fahrtenanzahl
FA
FA = ∑ n
2
Strecke
unabhängige
Variable
s
Fahrleistung (zurückgelegte Entfernung)
FL
FL = ∑ s ∙ n
3
Nutzlast
unabhängige
Variable
m
Transportaufkommen
(beförderte Gütermenge)
TA
TA = ∑ m ∙ n
4
Nutzlastkapazität
Parameter
c
Pot. Transportaufkommen
(Ladevermögen)
PTA
PTA = ∑ c ∙ n
5
Transportleistung
abhängige
Variable
=
m·s
Transportleistung (tats.
Beförderungsleistung)
TL
TL = ∑ m ∙ s ∙ n
6
Potentielle
Transportleistung
abhängige
Variable
=
c·s
Pot. Transportleistung
(mögl. Beförderungsleist.)
PTL
PTL = ∑ c ∙ s ∙ n
62
Kapitel
4
4.2.3.2 Lösung des Gleichungssystems
Da das vorliegende Gleichungssystem für Last- bzw. Leerfahrten stets aus mehr
unbekannten Variablen als Gleichungen besteht, existiert keine eindeutige Lösung.
Überdies ergab eine mathematische Untersuchung der zugrunde liegenden Matrix,
dass der Rang der Koeffizientenmatrix A nicht dem Rang der erweiterten Koeffizientenmatrix B entspricht.49 Somit besitzt das Gleichungssystem streng genommen keine zulässige Lösung [vgl. MSV75, S. 88 f.].
Um dennoch eine zulässige Näherungslösung für die gesuchten Variablen in den
Verkehrsdatentabellen zu finden, wird das Gleichungssystem in ein Optimierungsproblem transformiert, worin die Gleichungen durch Ungleichungen ersetzt werden.
Außerdem soll durch eine entsprechende Zielfunktion erreicht werden, dass der
jeweilige Abstand zwischen dem links- und rechtsseitigen Wert einer Ungleichung
minimiert wird, sodass näherungsweise wieder eine Gleichung entsteht.
Vorgabe einer Ideallösung als Startlösung des Optimierungsproblems
Um das Optimierungsproblem in angemessener Rechenzeit lösen zu können, wird
dessen Lösungsraum durch Vorgabe einer Ideallösung für alle gesuchten Variablen
eingeschränkt. Demzufolge werden als Richtwerte für die Strecke s und die Nutzlast m die entsprechenden Durchschnittswerte je Entfernungsstufe bzw. Fahrzeugklasse angenommen. Für die Fahrtenanzahl n wird das Prinzip der proportionalen
Verteilung unterstellt.50 Somit wird für alle Variablen eine zulässige Lösung gesucht, welche vom jeweiligen Richt- bzw. Ideallösungswert minimal abweicht.
Die – als Ideallösung angenommene – proportionale Verteilung der Fahrtenanzahl
in der ersten Verkehrsdatentabelle (vgl. Tab. 10 mit Abb. 27) ergibt sich, indem in
jeder Zelle die zugehörige Zeilensumme (absolute Fahrtenanzahl je Fahrzeugklasse) mit dem relativen Anteil der entsprechenden Fahrtenklasse (Spalte) multipliziert
wird. Das Ergebnis (Produkt) entspricht der gesuchten Fahrtenanzahl ez,s der jeweiligen Fahrzeug-Fahrten-Kombination zs.
Da die proportionale Verteilung der Fahrtenanzahl (bezeichnet als Startlösung) bisher nur die Gleichungen der ersten Verkehrsdatentabelle erfüllt, eine zulässige Lösung jedoch auch die Gleichungen der anderen Verkehrsdatentabellen zu erfüllen
hat, kann die gesuchte Ziellösung grundsätzlich von der idealen Startlösung abweichen. Um diese Abweichung zu minimieren, wird eine Zielfunktion eingeführt, welche die Summe der quadrierten Differenzen über alle gesuchten Variablen abbildet
(analog zur Summe der Fehlerquadrate bei der linearen Regression [vgl. Alt11, S.
4]). Daraus resultiert ein spezielles Optimierungsproblem, das in der Fachliteratur
am treffendsten unter der englischen Bezeichnung „Large Scale Linear Least
Squares“ [Mat14] beschrieben wird. Aufgrund der hohen Komplexität (z. B. sehr
große Matrixdimension) ist es grundsätzlich nur mithilfe eines Solvers auf einem
leistungsfähigen Computer in angemessener Rechenzeit lösbar.
49
Mathematisch formuliert heißt das: R(A) ≠ R(B) [vgl. MSV75, S. 88 f.].
50
analog zum Verfahren „Iterative proportional fitting“ (siehe u. a. [WIK13])
63
Entwicklung eines Simulationsmodells des Straßengüterverkehrs (Arbeitspaket 3 & 4)
Lösung durch ein iteratives sequentielles Optimierungsverfahren (ISOV)
Mithilfe der entsprechenden Lösungsalgorithmen, welche in der „Optimization Toolbox“ der Software „MATLAB“ zur Verfügung stehen, konnte das oben formulierte
Optimierungsproblem gelöst werden. Um dieses in MATALB zu implementieren
sowie einen automatischen Datenaustausch mit Excel zu ermöglichen, war es erforderlich, ein iteratives sequentielles Optimierungsverfahren (Kurzbezeichnung:
„ISOV“) selbst zu entwickeln. Dessen Grundprinzip ist es, eine vorhandene Startlösung in jeder Iteration so zu verändern, dass der Zielfunktionswert (Summe der
quadrierten relativen Abweichungen) im Vergleich zur vorigen Iteration verringert
wird. Das Optimierungsverfahren wird dann abgebrochen, wenn der Zielfunktionswert idealerweise den Wert „Null“ annimmt (d. h. alle Gleichungen werden erfüllt)
oder im realen Fall nicht weiter (signifikant) verringert werden kann. Letzteres begründet sich dadurch, dass der Zielfunktionswert bei einer sehr großen, nahezu
unendlichen Anzahl von Iterationen stets gegen einen Grenzwert (z. B. Null) konvergiert, so dass das Optimierungsverfahren aus Zeitgründen abzubrechen ist.
Dementsprechend werden die Lösungswerte der letzten51 Iteration – trotz bestehender Abweichungen bei den Ungleichungen – als zulässige Lösung des Optimierungsproblems betrachtet, da diese Abweichungen, vor allem im Vergleich zur
Startlösung, relativ gering sind.
Das Optimierungsverfahren ISOV wurde in mehreren, miteinander verknüpften
MATLAB- und Excel-VBA-Programmen umgesetzt. Der allgemeine Ablauf von
ISOV und die entsprechenden Programme werden im folgenden Unterabschnitt
beschrieben.
Allgemeiner Ablauf von ISOV
Das Optimierungsverfahren wird zunächst zur Rekonstruktion der Lastfahrtendaten
eines ausgewählten Jahres (hier 2010) eingesetzt. Wenn die gesuchten Lastfahrtendaten vorliegen, wird dasselbe Verfahren zur Rekonstruktion der Leerfahrtendaten, unter Berücksichtigung bestimmter Lastfahrtendaten, insbesondere Pendelfahrten, wiederholt. Im Folgenden wird der allgemeine Ablauf von ISOV zur Rekonstruktion der Lastfahrtendaten ausführlich beschrieben. Danach wird auf den entsprechenden Ablauf bei Leerfahrtendaten ergänzend eingegangen.
In jeder Iteration des Optimierungsverfahrens sind zunächst Startwerte für die gesuchten unabhängigen Variablen (siehe Tab. 10: Anzahl, Strecke, Nutzlast) erforderlich. Dazu werden in der ersten Iteration die Startlösungswerte der Fahrtenanzahl (proportionale Verteilung) sowie die Durchschnittswerte der Strecke je Entfernungsstufe und der Nutzlast je Fahrzeugklasse verwendet.
Im zweiten Schritt einer Iteration wird ein MATLAB-Programm aufgerufen, welches
die entsprechende Lösung der vorigen Iteration in drei nacheinander folgenden Stufen (Sequenzen), jeweils mit einem MATLAB-spezifischen Lösungsalgorithmus52,
optimiert.
51
Genau genommen derjenigen Iteration, welche unter allen den kleinsten Zielfunktionswert liefert.
52
Die Kurzbezeichnung des Algorithmus lautet „lsqlin“ (für weitere Informationen siehe: [Mat14]).
64
Kapitel
4
In der ersten Sequenz (Stufe) einer Iteration wird die Fahrtenanzahl n optimiert,
wobei die Strecke s und die Nutzlast m aus der vorigen Iteration gegeben sind. In
der zweiten Sequenz einer Iteration wird die Strecke s optimiert, wobei die unmittelbar zuvor optimierte Fahrtenanzahl n* gegeben ist, während die Nutzlast m weiterhin aus der vorigen Iteration stammt. Da s außerdem in den Gleichungen von nur
drei Verkehrsdatentabellen vorkommt (siehe Tab. 10: VDT Nr. 2, 5 und 6), reduziert
sich der Umfang des Optimierungsproblems in der zweiten Sequenz entsprechend.
Analog dazu wird in der dritten Sequenz die Nutzlast m optimiert, wobei nun die
bereits optimierten Werte für n* und s* gegeben sind. Außerdem sind dabei die
Gleichungen von nur zwei Verkehrsdatentabellen (VDT Nr. 3 und 5) relevant. Somit
ergibt sich nach der dritten Sequenz eine optimierte Lösung für alle gesuchten Variablen (n*, s* und m*). Die optimierten Werte fließen wiederum als Startlösung in
die nächste Iteration von ISOV ein, sodass der beschriebene Ablauf der Sequenzen
1 – 3 wiederholt werden kann. Zum Abschluss jeder Iteration wird der Zielfunktionswert berechnet und mit dem entsprechenden Wert der vorigen Iteration verglichen, um die erzielte Verbesserung zu ermitteln. Daraus ergibt sich auch ein automatischer Programmbefehl für die Fortführung oder den Abbruch von ISOV, wobei
Letzteres bei Unterschreitung eines nutzerdefinierten Grenzwertes erfolgt.
Nach dem Abbruch von ISOV werden die optimalen Werte in ein Excel-VBAProgramm importiert. Darin wird n* auf ganzzahlige Werte gerundet, da diese relevante Bedingung durch den Lösungsalgorithmus in MATLAB nicht berücksichtigt
werden kann. Obwohl sich dadurch in der Regel nur eine geringfügige Verschlechterung des Zielfunktionswerts ergibt, werden die Werte für s* und m*, unter Berücksichtigung der gegebenen ganzzahligen Werte für n*, mit ISOV nochmals optimiert.
Die Funktionsfähigkeit und der Nutzen von ISOV konnte anhand der Lastfahrtendaten des Jahres 2010 erfolgreich überprüft werden. Dabei wurde der Zielfunktionswert nach insgesamt 301 ISOV-Iterationen von ursprünglich 22,2004 auf 0,5836
verringert. Dies entspricht einer Verringerung der durchschnittlichen Abweichung
bei sämtlichen Ungleichungen von 95 % auf 2,5 %. Somit wird die gefundene Lösung der Lastfahrtendaten als zulässig erachtet.
Die Ermittlung der Leerfahrtendaten mittels ISOV erfolgt grundsätzlich analog zu
den Lastfahrtendaten. Dabei werden jedoch keine Nutzlasten optimiert, da m bei
allen Leerfahrten logischerweise Null beträgt. Dementsprechend reduziert sich das
gesamte Gleichungssystem auf vier Verkehrsdatentabellen (ohne VDT Nr. 3 und 5).
Außerdem sind bei allen Pendelfahrten der Fahrzeug-Fahrt-Kombinationen die folgenden Restriktionen einzuhalten, welche sich auf die zuvor ermittelten Werte der
entsprechenden Lastfahrten beziehen:
1. Bei einer gepaarten Last- und Leerfahrt sind die Strecke der Hinfahrt und die der
Rückfahrt gleich groß (sLeer = sLast), da in der Regel dieselbe Route genutzt wird.
2. Da ein Pendelfahrtenpaar sinnvollerweise nie aus zwei gepaarten Leerfahrten
besteht, ist die Anzahl der entsprechenden Leerfahrten stets kleiner oder gleich
der Anzahl der Lastfahrten (nLeer ≤ nLast).
Die Funktionsfähigkeit und der Nutzen von ISOV wird auch bei den Leerfahrtendaten durch den Vergleich des Zielfunktionswerts (bzw. der durchschnittlichen relativen Abweichung bei allen Gleichungen) deutlich. Nach insgesamt 303 ISOV-
65
Entwicklung eines Simulationsmodells des Straßengüterverkehrs (Arbeitspaket 3 & 4)
Iterationen verringert sich der Wert von 8,968 (48,35 %) auf 0,4718 (2,54 %). Die
gefundene Lösung wird ebenso als zulässig erachtet und zusammen mit den Lastfahrtendaten am Beispiel einer Fahrzeugklasse im folgenden Abschnitt 4.2.4 in absoluten Zahlen verdeutlicht.
4.2.4
Bildung einer durchschnittlichen Fahrtenkette
Wie im konzeptionellen Modell des Straßengüterverkehrs beschrieben (siehe Abschnitt 4.1.2.2), soll auf Basis der rekonstruierten Fahrtendaten für jede Fahrzeugklasse eine repräsentative Fahrtenkette gebildet werden. Da über die zeitliche Abfolge von verschiedenen Fahrtenarten innerhalb eines Jahres keine weiteren Informationen vorliegen, können grundsätzlich alle Anordnungsmöglichkeiten in Betracht gezogen werden, wodurch der Lösungsraum für mögliche Fahrtenketten fast
unendlich groß wird. Um demzufolge den Lösungsraum – analog zur Lösung des
Optimierungsproblems – zweckmäßig einzuschränken, soll im Folgenden das
Durchschnitts- bzw. Gleichverteilungsprinzip zur Bildung einer Fahrtenkette angewendet werden. Somit werden nur durchschnittliche Fahrtenketten betrachtet.
Unter einer durchschnittlichen Fahrtenkette wird die gleichmäßige Reihenfolge von
unterschiedlichen Fahrten eines Fahrzeugs innerhalb einer Jahres verstanden. Dabei wird auf Basis der gegebenen Fahrtenanzahl ein gleichmäßiger Abstand je
Fahrtenklasse berechnet, welcher sich prinzipiell aus dem Verhältnis der Anzahl
der jeweiligen Fahrtenklasse zur Gesamtanzahl der noch zu verteilenden Fahrten
ergibt. Des Weiteren wird die logische Annahme getroffen, dass zwei Leerfahrten
niemals unmittelbar aufeinander folgen dürfen, da sonst der jeweilige Ort zwischen
den Leerfahrten nicht als Umschlagspunkt zur Be- oder Entladung genutzt wird und
diese Fahrtunterbrechung somit von vornherein vermeidbar wäre. Die sonstigen
Lastfahrtenklassen können dagegen ohne Einschränkung auf der Fahrtenkette nebeneinander gesetzt werden.
Im Folgenden wird die Bildung einer Fahrtenkette auf Basis der rekonstruierten
Fahrtendaten am Beispiel einer ausgewählten Fahrzeugklasse erörtert. Dazu wird
die bedeutendste Fahrzeugklasse des Jahres 2010, der Euro-V-40-t-Sattelzug
(FZK-Nr. 74), ausgewählt. Diese Fahrzeugklasse besitzt bei allen Kenngrößen den
zahlenmäßig größten Anteil unter allen 74 Fahrzeugklassen, z. B. 36 % der Fahrleistung, 41 % der Transportleistung und 17 % des Fahrzeugbestands. Die entsprechenden Werte der Start- und Ziellösung aus dem iterativen sequentiellen Optimierungsverfahren (ISOV) werden in der folgenden Tab. 11 angegeben.
Darin werden die Werte aus Platzgründen nicht separat für jede Entfernungsstufe,
sondern aggregiert angegeben. Tatsächlich setzen sich die Gesamtwerte je Fahrtenart aus den Einzelwerten von bis zu 12 unterschiedlichen Entfernungsstufen zusammen, wobei die längste Entfernungsstufe eine mittlere Strecke von 701 km
aufweist. Außerdem wird beim Vergleich zwischen den einzelnen Start- und Ziellösungswerten auch das Funktionsprinzip von ISOV erkennbar. Während die Summen der Ziellösung mit den strikt vorgegebenen Startlösungswerten fast vollständig
übereinstimmen (siehe letzte Zeile), weichen die einzelnen Summanden der Ziellösung stärker von den nur als Richtwert vorgegebenen Startlösungswerten ab.
66
4
Kapitel
Tab. 11 Start- und Ziellösungswerte für die Anzahl der Fahrtenarten je Fahrzeug
der Fahrzeugklasse-Nr. 74 (40-t-Sattelzug, Euro V/SCR) im Jahr 2010
Lastfahrten
Start
Fahrtenart
Pendelfahrt (Last-Last)
Pendelfahrt (Last-Leer)
Sonstige Einzelfahrt
Leerfahrten
Ziel
Start
Alle Fahrten
Ziel
Start
Ziel
Fahrten/Fzg./Jahr Fahrten/Fzg./Jahr Fahrten/Fzg./Jahr
242
138
81
150
0
392
81
138
162
458
474
250
319
708
793
Sammelfahrt
3
3
0
0
3
3
Verteilerfahrt
25
28
0
0
25
28
Sammel- und
Verteilerfahrt (gemischt)
12
15
0
0
12
15
Summe
740
739
400
400
1.140
1.139
Nachdem die mittlere Anzahl von allen Last- und Leerfahrtenklassen je Fahrzeug
und Jahr bestimmt wurde, erfolgt die chronologische Anordnung der einzelnen
Fahrten nach dem Gleichverteilungsprinzip (im Folgenden nur noch für die Ziellösung). Dazu werden zunächst die einzelnen Glieder einer Fahrtenkette als Slots
betrachtet, da jeder Slot durch eine Fahrt oder ein Fahrtenpaar belegt wird. Da zwei
Pendelfahrten definitionsgemäß eine Hin- und Rückfahrt bilden und somit unmittelbar aufeinander folgen, lassen sich diese stets paarweise auf einem Slot anordnen.
Dadurch reduziert sich die Anzahl der anzuordnenden Pendelfahrtenpaare auf 150
Slots (siehe Tab. 12, Spalte 1: 69 + 81 = 150). Bei den anderen Fahrtenarten
stimmt die Anzahl der Slots mit der entsprechenden Fahrtenanzahl überein.
Tab. 12 Ausgewählte Fahrtenkettendaten für die Fahrzeugklasse-Nr. 74 (40-tSattelzug, Euro V/SCR) im Jahr 2010
Slots
Entfernungsstufen
Anz./Fzg./a Anz.
Fahrtenart
FahrgeUmschlagschwindigkeit
dauer
km
km/h
h/Slot
1
2
3
4
5
Sonstige Einzelleerfahrt
319
10
21 - 498
68,56
0,00
Sonstige Einzellastfahrt
474
12
34 - 701
68,56
2,91
Pendelfahrt (Last-Last)
69
1
2
68,56
4,37
Pendelfahrt (Last-Leer)
81
1
2
68,56
2,91
Sammelfahrt
3
3
100 - 200
68,56
6,65
Verteilerfahrt
Sammel- und Verteilerfahrt (gemischt)
28
9
150 - 700
68,56
6,65
15
8
150 - 600
68,56
6,65
67
Entwicklung eines Simulationsmodells des Straßengüterverkehrs (Arbeitspaket 3 & 4)
Nach der gleichverteilten Anordnung der Fahrtenarten werden die unterschiedlichen Entfernungsstufen innerhalb einer Fahrtenart nach demselben Prinzip zugeordnet. Die entsprechende Anzahl der unterschiedlichen Entfernungsstufen sowie
die minimale und maximale Strecke der Entfernungsstufen (Intervall) werden in der
Tab. 12, Spalte 2 bzw. 3 für das Anwendungsbeispiel angebenen. Darin werden
ebenso die durchschnittlche Fahrgeschwindigkeit und Umschlagdauer als relevante
Parameter zur Bestimmung des zeitlichen Verlaufs einer Fahrtenkette genannt
(siehe Tab. 12, Spalte 4 bzw. 5). Die einheitliche Durchschnittsgeschwindigkeit
über alle Fahrten ergibt sich durch Gewichtung der Einzelwerte je Straßenkategorie
(aus Tab. 8) mit den entsprechenden Fahrleistungsanteilen der Fahrzeugklasse im
Jahr 2010. Die Umschlagdauer je Slot errechnet sich aus der durchschnittlichen
Anzahl von Umschlagsvorgängen und einer durchschnittlichen Umschlagdauer, die
etwa 87,4 Minuten je Umschlagvorgang beträgt (siehe Abschnitt 4.2.1.4).
Auf Basis der in Tab. 12 genannten Daten ergibt sich bei gleichmäßiger Anordnung
der Fahrtenarten die folgende, auszugsweise dargestellte Fahrtenkette (siehe Abb.
28). Darin wird die chronologische Reihenfolge (Rang) der Fahrtenarten mit der
entsprechenden Entfernungsstufe auf der linken Abbildungsseite dargestellt (jeweils durch Nummern identifizierbar). Davon abhängig wird jedem Slot eine mittlere
Fahrstrecke (MFS in km), mittlere Nutzlast (MNL in t) und Umschlagszeit (t_umschl
in h) zugeordnet. Die angegebene Fahrgeschwindigkeit (v in km/h) ist dagegen bei
allen Slots identisch und wird zur Berechnung der jeweiligen Fahrzeit in Verbindung
mit MFS benötigt. Demzufolge ergibt sich die Einsatzzeit je Slot als Summe aus
Fahr- und Umschlagszeit (Angabe jeweils in h).
Abb. 28 Durchschnittliche Fahrtenkette eines Fahrzeugs (Fahrzeugklasse-Nr. 74)
in den ersten 7 Einsatztagen bzw. der ersten Kalenderwoche von 2010
68
Kapitel
4
Die zeitliche Zuordnung der durchgeführten Fahrten auf die verfügbaren Einsatztage und -wochen innerhalb eines Jahres erfolgt ebenso nach dem Gleichverteilungsprinzip (siehe Abb. 28, rechts). Dabei sind die zeitlichen Restriktionen der
möglichen Einsatzzeit des Fahrzeugs sowie der verfügbaren Arbeitszeiten des
Fahrpersonals wie folgt zu berücksichtigen:
 Im Jahr 2010 kann ein Fahrzeug außerhalb der bundesweiten Fahrverbotszeiträume (i. d. R. sonn- und feiertags) und außerhalb von planmäßigen Ausfallzeiten für Instandhaltung (Annahme: 4 Tage/Jahr) an insgesamt 302 Tagen eingesetzt werden (7.366 h/Jahr). Dabei sind bis zu 6 Einsatztage je Woche möglich.
 Ein Fahrer ist bei einer 5-Tage-Arbeitswoche und einem gesetzlichen Urlaubsanspruch von 20 Tagen an 236 Tagen im Jahr 2010 einsetzbar (abzüglich
krankheitsbedingter Ausfalltage). Dies entspricht 2.124 h/Jahr bei 9 h/Tag.
 Die tägliche Arbeitszeit eines Fahrers wird maßgeblich durch die Lenk- und Ruhezeitverordnung [EUP06] bestimmt. Da demnach ein Fahrer innerhalb von zwei
aufeinander folgenden Wochen maximal 90 Stunden fahren darf (Art. 6, Abs. 3),
ergeben sich durchschnittlich neun Stunden je Arbeitstag und Fahrer zur Durchführung von Fahrten. Im Einzelfall kann die tägliche Lenkzeit auf bis zu zehn
Stunden an maximal zwei Tagen einer Woche verlängert werden (Art. 6, Abs. 1).
Demzufolge sind eine regelmäßige Lenkzeit von bis zu 9 Stunden/Tag und eine
unregelmäßige (verlängerte) Lenkzeit von über 9 bis maximal 10 Stunden/Tag
möglich. Diese beiden Möglichkeiten bestimmen die verfügbare Lenkzeit einer
sogenannten Fahrerschicht, innerhalb der aufeinander folgende Fahrten vollständig durch einen Fahrer durchgeführt werden. Dabei wird auch berücksichtigt,
dass sich eine Fahrerschicht stets um eine Fahrunterbrechung von 45 Minuten
nach spätestens 4,5 Stunden Lenkzeit verlängert (Art. 7).
4.3
Entwicklung des mikroskopischen
Kraftstoffverbrauchsmodells
Wie bei der Gesamtbeschreibung der einzelnen Modellkomponenten bereits erwähnt (siehe Abb. 24), wird die Veränderung des spezifischen Kraftstoffverbrauchs
durch eine Reduktionsmaßnahme auf mikroskopischer Systemebene so genau wie
möglich quantifiziert. Dazu wurde zunächst ein physikbasiertes Kraftstoffverbrauchsmodell entwickelt, das auf entsprechenden Modellierungskonzepten
[TKe10, S. 277 ff.] basiert und an bestehende Simulationsmodelle wie PHEM53 angelehnt ist.
Im Kraftstoffverbrauchsmodell werden die kinematischen und kinetischen Gesetzmäßigkeiten der Fahrzeuglängsdynamik mathematisch beschrieben. Damit wird der
53
Das Passenger car and Heavy duty Emission Model (PHEM) wurde vom Institut für Verbrennungskraftmaschinen und Thermodynamik (IVT, TU Graz) 1998 entwickelt und wird seitdem unter anderem zur Berechnung der durchschnittlichen Kraftstoffverbrauchswerte von Nutzfahrzeugflotten für HBEFA eingesetzt [vgl. IVT09, S. 10 ff.; Hau03, S. 14]. Da PHEM jedoch nicht öffentlich verfügbar ist, wurde im Rahmen des am ILM parallel laufenden Promotionsvorhabens von
KAISER ein eigenes Simulationsmodell entwickelt und in der Software Vensim implementiert.
69
Entwicklung eines Simulationsmodells des Straßengüterverkehrs (Arbeitspaket 3 & 4)
gesamte Leistungsbedarf (in kW), welcher beim Durchfahren eines vorgegebenen
Fahrzyklus erforderlich ist, zu jedem Simulationszeitpunkt (d. h. jede Sekunde) berechnet. Dieser Leistungsbedarf entspricht der zu erbringenden Antriebsleistung
des Motors. Durch mathematische Integration des Leistungsbedarfs über die Gesamtlaufzeit ergibt sich die mechanische Arbeit (in kWh), welche durch den Motor
bis zum Ende des Fahrzyklus erbracht wird. Sie lässt sich auch als Energiebedarf
des Fahrzeugs zum Fahren interpretieren. Davon ist jedoch der tatsächliche Kraftstoffverbrauch (in kg) des Motors zu unterscheiden. Dieser lässt sich auch allgemein als Energieverbrauch (in kWh oder MJ) interpretieren, wenn die eingesetzte
Dieselkraftstoffsorte, insbesondere der Biodieselanteil, nicht spezifiziert wird.
Da der Wirkungsgrad eines Verbrennungsmotors in Abhängigkeit von der jeweiligen Drehmoment-Drehzahl-Kombination erheblich schwankt, lässt sich der gesuchte Kraftstoffverbrauch nur anhand eines motorspezifischen Verbrauchskennfelds
(„Muscheldiagramm“) exakt bestimmen.54 Allerdings standen im Rahmen des Forschungsvorhabens keine derartigen Diagramme zur Verfügung, da diese von den
Motorenentwicklern aus Geheimhaltungsgründen grundsätzlich nicht herausgegeben werden.55 Somit wurde stattdessen ein konstanter Durchschnittswirkungsgrad
verwendet, um den gesuchten Kraftstoffverbrauch am Ende eines Fahrzyklus zu
berechnen. Dieser Durchschnittswirkungsgrad konnte anhand der gegebenen Verbrauchsfaktoren aus HBEFA 3.1 [INFRAS10] für jede Fahrzeugklasse separat ermittelt werden. Somit wurde zum Beispiel für die bisher betrachtete Fahrzeugklasse-Nr. 74 (40-t-Sattelzug, Euro V/SCR) ein durchschnittlicher Motorwirkungsgrad
von etwa 37 % errechnet, wobei der Heizwert von Diesel B7 (Input) als Bezugsgröße diente.56
Das gesamte Kraftstoffverbrauchsmodell wird übersichtshalber durch ein entsprechendes Wirkungsdiagramm in der folgenden Abb. 29 wiedergegeben. Darin werden die funktionalen Abhängigkeiten zwischen den relevanten Variablen anstelle
von Gleichungen vereinfacht durch Blöcke und Pfeile dargestellt. Außerdem werden die entsprechenden Teilmodelle des Fahrzeugs und seiner Umgebung farblich
umrahmt. Da alle Teilmodelle nach dem allgemeinen Regelkreisprinzip (hier bezeichnet als „Antriebsregelkreis“) verbunden und rückgekoppelt sind, lässt sich das
(erste) Teilmodell „Antriebssteuerung“ als der Regler interpretieren, während die
anderen Teilmodelle die Regelstrecke bilden [vgl. Scö04, S. 27]. Der entsprechende Ablauf des Simulationsmodells57 wird im Folgenden beispielhaft für einen Standardfahrtablauf (Stillstand – Beschleunigung – konstante Geschwindigkeit – Verzö54
Ein allgemeingültiges Verbrauchskennfeld, z. B. für bestimmte Dieselmotorklassen, ist in der
einschlägigen Literatur nicht zu finden und wird auch mangels Genauigkeit grundsätzlich nicht
empfohlen. Stattdessen ist ein Verbrauchskennfeld für jeden Motorentyp über Experimente auf
einem Motorprüfstand einzeln zu ermitteln [vgl. IVT09, S. 16 f.; TKe10, S. 280; IVT14, S. 11 ff.].
55
unter anderem nach der Aussage eines Vertriebsmitarbeiters der Scania Deutschland GmbH auf
der Messe „Transport Logistic“ im Juni 2013 in München
56
Zum Vergleich: Der maximale Wirkungsgrad eines vergleichbaren Sechszylinder-Dieselmotors
mit 6,7 l Hubraum beträgt rund 44 % (gemäß Verbrauchskennfeld) [vgl. Mol02, S. 866 f.].
57
Im Anhang 1 ist ein Screenshot des entsprechenden Vensim-Simulationsmodells zur Illustration
abgebildet.
70
Kapitel
4
gerung – Stillstand) beschrieben. Zur Veranschaulichung werden in der Abb. 30 die
zugehörigen Simulationsergebnisse von ausgewählten Variablen als Diagramme
dargestellt.58
Abb. 29 Konzeptionelles physikbasiertes LKW-Kraftstoffverbrauchsmodell
Zunächst wird beim Beschleunigen aus dem Stillstand bis zur Zielgeschwindigkeit
(hier: 80 km/h) das Motordrehmoment durch eine entsprechende Gaspedalposition
(Stellgröße) erhöht. Dadurch vergrößert sich auch das Antriebsdrehmoment am
Antriebsrad, wobei die Intensität von der aktuellen Übersetzung des Getriebes abhängt. Wenn die Intensität des Antriebsdrehmoments ausreicht, um den aktuellen
Gesamtfahrwiderstand (zusammengesetzt aus Roll-, Luft- und Steigungswiderstand) zu überwinden, erfährt das Antriebsrad eine Beschleunigung und dreht sich
zunehmend schneller. Somit erhöht sich auch die Geschwindigkeit des Fahrzeugs.
Die steigende Antriebsdrehzahl am Antriebsrad führt dann in umgekehrter Richtung
auch zur Beschleunigung der Motordrehzahl, wobei das Drehzahlverhältnis bei unveränderter Getriebeübersetzung (d. h. kein Gangwechsel) konstant bleibt.
58
Im Vensim-Simulationsmodell beziehen sich die technischen Parameter für Motor, Getriebe,
Reifen etc. auf einen Mercedes-Benz Actros 1842 EEV als Vertreter der FZK-Nr. 74. Dabei werden spezifische Werte laut Hersteller und aus Testergebnissen [Grü13] sowie allgemeine Werte
für LKW, unter anderem aus [HoB10], verwendet.
71
Entwicklung eines Simulationsmodells des Straßengüterverkehrs (Arbeitspaket 3 & 4)
Wie in der Abb. 30a zu erkennen ist, dauert die Beschleunigungsphase etwa 25
Sekunden. Währenddessen verringert sich die Getriebeübersetzung stufenweise,
weil vom ersten bis zum zehnten Gang automatisch hochgeschaltet wird (siehe
Abb. 30c und d). Aufgrund der diskreten (stufenweisen) Getriebeübersetzung
springen bei jedem Wechsel in einen höheren Gang die Motordrehzahl und das
Motordrehmoment nach unten bzw. oben, wobei der technisch mögliche Betriebsbereich nicht verlassen wird (siehe ebd.).59 Im Vergleich dazu wird ein sehr hohes
Antriebsdrehmoment am Antriebsrad bei kleinen Gängen (d. h. hohen Übersetzungen) erzeugt, um den entsprechend großen Beschleunigungswiderstand, welcher
vor allem beim Anfahren auftritt, überwinden zu können (siehe Abb. 30b).
Wie in der Abb. 30e zu erkennen ist, hängen die einzelnen Fahrwiderstände (bis
auf den Steigungswiderstand) von der aktuellen Fahrgeschwindigkeit ab. So nimmt
vor allem der Luftwiderstand quadratisch zur Geschwindigkeitserhöhung zu und
bildet bei 80 km/h den größten Anteil am Gesamtfahrwiderstand. Im Vergleich dazu
steigt der Rollwiderstand nur leicht an, weil er maßgeblich durch die konstante Gesamtmasse des Fahrzeugs bestimmt wird. Ein Steigungswiderstand liegt wegen der
angenommenen Straßenlängsneigung von 0 ° im Standardfahrtablauf nicht vor.
Die interessierenden Ergebnisvariablen des Simulationsmodells werden in der Abb.
30f dargestellt. Darin ist zu erkennen, dass vor allem zum Beschleunigen eine hohe
Motorleistung benötigt wird. Dementsprechend steigt auch die mechanische Arbeit
bis zur 25. Sekunde fast parabolisch an.
Nach Erreichen der Zielgeschwindigkeit ist in fast allen Diagrammen ein gleichmäßiger Verlauf der Variablen zu erkennen (zwischen der 26. und 60. Sekunde). Dies
ist auf den konstanten Gesamtfahrwiderstand zurückzuführen, wodurch der Motor
in einen stationären Betriebspunkt übergeht. Dazu werden das Drehmoment und
die Drehzahl des Motors sowie die Getriebeübersetzung in Abhängigkeit voneinander so gewählt, dass das resultierende Antriebsmoment genau ausreicht, um den
konstanten Gesamtfahrwiderstand zu überwinden. Dementsprechend wird das
Fahrzeug ab dann weder beschleunigt noch verzögert. Um dabei einen möglichst
verbrauchsoptimalen Motorbetriebspunkt im niedrigen Drehzahlbereich zu erreichen, wird gegebenenfalls weiter hochgeschaltet, wie hier zwischen der 26. und 29.
Sekunde (siehe Abb. 30c und d). Somit ist erst ab der 30. Sekunde der Übergang
aus der Beschleunigungsphase bei allen Variablen endgültig abgeschlossen, so
dass ein stationärer Zustand im gesamten Modell eintritt.
Die Fahrt mit konstanter Geschwindigkeit wird durch eine Anpassung der Führungsgröße „Zielgeschwindigkeit“ in der 60. Sekunde beendet (siehe Abb. 30a).
Danach wird das Fahrzeug unverzüglich mit maximaler Verzögerung (d. h. durch
59
72
Im Allgemeinen steigt das Drehmoment bei Volllastbetrieb mit zunehmender Drehzahl bis zu
einem Maximum an und fällt dann mit weiter steigender Drehzahl erst leicht und zuletzt sehr
stark ab [vgl. Mol02, S. 858]. Um nach Erreichen dieses Maximums weiter beschleunigen zu
können, ist spätestens dann ein höherer Gang einzulegen. Dadurch wird die Motordrehzahl
sprungartig verringert, während die Antriebsdrehzahl konstant bleibt. Anschließend wiederholt
sich der Beschleunigungsvorgang des Motors analog zur vorigen Beschreibung mit jedem höheren Gang.
Kapitel
4
eine „Vollbremsung“) innerhalb von fünf Sekunden zum Stillstand gebracht (siehe
ebd.).60
a)
b)
c)
d)
e)
f)
Abb. 30 Ergebnisse für ausgewählte Variablen des Kraftstoffverbrauchsmodells bei
Simulation eines Standardfahrtablaufs mit einem 40-t-Sattelzug über 70
Sekunden (Demonstration des Vensim-Modells)
60
Da das Bremsen i. d. R. keinen direkten Einfluss auf den Kraftstoffverbrauch hat, wurden die
entsprechenden kinetischen Gesetzmäßigkeiten bei der Modellierung nicht berücksichtigt. Stattdessen wurde vereinfacht ein pauschaler Verzögerungswert von maximal 5 m/s2 angenommen.
Folglich können bei der Simulation einer Abbremsung, insbesondere aus hohen Fahrgeschwindigkeiten, eher unrealistische (wie hier unterschätze) Bremszeiten auftreten. Davon sind die relevanten Ergebnisvariablen (u. a. mechanische Arbeit des Motors) jedoch nicht weiter betroffen.
73
Entwicklung eines Simulationsmodells des Straßengüterverkehrs (Arbeitspaket 3 & 4)
Da eine mögliche Motorbremse nicht modelliert wurde, wird während der Verzögerungsphase ausgekuppelt. Dadurch treten ab der 60. Sekunde kein Drehmoment
und folglich auch keine Leistung des Motors auf (siehe Abb. 30d und f). Dies bedeutet jedoch nicht, dass der Motor währenddessen keinen Kraftstoff verbraucht,
sondern dass lediglich kein Energiebedarf zum Fahren besteht. Insofern ist der
Leerlaufverbrauch des Motors während einer Verzögerungsphase separat zu ermitteln und hinzuaddieren, um die Ergebnisgenauigkeit des Simulationsmodells zu
erhöhen. Darauf wurde hier jedoch aus Zeitgründen verzichtet.61
4.4
Zusammenfassung
Zur Entwicklung des Simulationsmodells wurde zunächst das reale Untersuchungssystem durch ein konzeptionelles Gesamtmodell vereinfacht abgebildet (siehe Abb.
22). Dabei konnten, anhand einer allgemeinen Ursache-Wirkungs-Beziehung zwischen Lenkungsinstrumenten und Kraftstoffverbrauch, die relevanten Teilmodelle
und Variablen des Untersuchungssystems bestimmt werden. Von den insgesamt
vier identifizierten Teilmodellen wurden nur das Teilmodell „Umweltökonomische
Lenkungsinstrumente“ (bereits im Kapitel 2) und das Teilmodell „Straßengüterverkehr“ weiter betrachtet, da die sonstigen (verlader-spezifischen) Teilmodelle mangels Datenverfügbarkeit nicht umgesetzt werden konnten. Somit konzentrierte sich
die Entwicklung des Simulationsmodells auf den Straßengüterverkehr.
Das Ziel des Straßengüterverkehrsmodells ist es, die Veränderung des Kraftstoffverbrauchs infolge von Kraftstoffpreisänderungen, die durch umweltökonomische
Lenkungsinstrumente induziert werden, zu ermitteln. Da der Kraftstoffverbrauch
hierbei ausschließlich durch Reduktionsmaßnahmen verringert wird, lassen sich
auch die Durchschnittsvermeidungskosten (DVK) und der entsprechende Mindestkraftstoffpreis (MKP) einer Maßnahme berechnen. Diese sind für das betriebswirtschaftliche Kalkül eines Transportdienstleisters hinsichtlich der Umsetzung einer
Reduktionsmaßnahme maßgebend.
Im nächsten Schritt wurde ein allgemeiner Datenfluss- und Programmablaufplan für
das Straßengüterverkehrsmodell entwickelt (siehe Abb. 24). Dabei wurde der Detaillierungsgrad weiter erhöht, um die kleinsten unabhängigen Modellkomponenten
zu bestimmen, welche jeweils über ein eigenständiges Programm (z. B. Simulationsmodell) oder eine Datenbank ausgeführt werden. Zu diesen Modellkomponenten gehören vor allem die Access-Datenbank „SNF-DB“, das makroskopische Fahrtenkettenmodell „Makro-FKM“ sowie das mikroskopische Kraftstoffverbrauchsmodell „Mikro-KVM“.
Im makroskopischen Fahrtenkettenmodell wird ein möglicher Fahrtenverlauf eines
LKW innerhalb eines Jahres nach dem Durchschnitts- bzw. Gleichverteilungsprinzip
rekonstruiert. Dazu werden vorhandene Fahrtendaten für unterschiedliche Fahrzeugklassen aus verfügbaren Statistiken (vor allem des Kraftfahrt-Bundesamtens)
und Datenbanken kombiniert, um deren Detaillierungsgrad zu erhöhen. Die Kombi61
74
Aus demselben Grund konnte auch der Energiebedarf von sonstigen Verbrauchern innerhalb des
Fahrzeugs (z. B. Klimaanlage) nicht berücksichtigt werden.
Kapitel
4
nation der Daten wird durch sogenannte Verkehrsdatentabellen veranschaulicht
(siehe Abb. 27). Darin sind auch die verbleibenden Datenlücken im Tabelleninneren
erkennbar, wozu ein spezielles Rekonstruktionsverfahren erforderlich ist.
Mit dem selbstentwickelten iterativ-sequentiellen Optimierungsverfahren (ISOV)
konnten die Datenlücken geschlossen werden. Dabei wurden zum Beispiel alle fehlenden Fahrtendaten für 74 Fahrzeugklassen im Jahr 2010 ermittelt. Im Zuge der
Verfahrensentwicklung wurde zunächst ein mathematisches Optimierungsproblem
formuliert. Dieses wurde anschließend in miteinander verknüpften Excel-VBA- und
MATLAB-Programmen implementiert. Mithilfe des MATLAB-spezifischen Lösungsalgorithmus „lsqlin“, der bei Optimierungsproblemen des speziellen Typs „Large
Scale Linear Least Squares“ anwendbar ist, konnte schließlich eine zulässige und
akzeptable Ziellösung ermittelt werden. Diese Ziellösung umfasst die Entscheidungsvariablen „Anzahl n“, „Strecke s“ und „Nutzlast m“ für unterschiedliche Lastund Leerfahrtenarten, die ein repräsentativer LKW einer Fahrzeugklasse im Jahr
2010 durchgeführt hat. Daraus ergeben sich schließlich die aggregierten Kenngrößen für alle Fahrzeuge einer Fahrzeugklasse (Fahrtenanzahl, Fahrleistung, tatsächliches/potentielles Transportaufkommen und tatsächliche/potentielle Transportleistung).
Durch eine gleichverteilte Anordnung der verschiedenen Last- und Leerfahrten entsteht eine durchschnittliche Fahrtenkette, die den chronologischen Ablauf der Fahrten eines LKW innerhalb eines Jahres darstellt. Auf Basis der verfügbaren Einsatztage eines LKW im Jahr 2010 (302 Einsatztage bei 6 Tage/Woche) lässt sich auch
eine zeitlich gleichverteilte Zuordnung der einzelnen Fahrten vornehmen (hier am
Beispiel für die bedeutendste Fahrzeugklasse des Jahres 2010, einen Euro-V-40-tSattelzug). Um die tatsächliche Einsatzzeit des LKW und die erforderliche Lenkzeit
des Fahrpersonals zu ermitteln, werden eine durchschnittliche Fahrgeschwindigkeit
je Fahrzeugklasse (68,56 km/h) und unterschiedliche Umschlagsdauern je Fahrtenart angenommen.
Neben der Fahrtenkettenabbildung dient das makroskopische Fahrtenkettenmodell
auch dazu, die gesamte Fahrleistung innerhalb eines Jahres auf Basis der einzelnen Fahrleistung (Strecke) je Fahrt zu berechnen. Durch Zuordnung des spezifischen Kraftstoffverbrauchs eines LKW lässt sich neben der Gesamtverbrauchsmenge auch die entsprechende Verbrauchsmenge je Fahrt bzw. Fahrtenklasse berechnen. Die Berechnung des Kraftstoffverbrauchs erfolgt im separaten Szenarienrechenmodell, worauf unter anderem im folgenden Kapitel 5 eingegangen wird.
Da sich der spezifische Kraftstoffverbrauch eines LKW durch technische und organisatorische Reduktionsmaßnahmen prinzipiell nur bei einzelnen oder bei allen
Fahrten verändert, wird das jeweilige Ausmaß der Veränderung mithilfe eines mikroskopischen physikbasierten Kraftstoffverbrauchsmodells so genau wie möglich
für jede Fahrt bestimmt. Dazu wurde ein eigenes Simulationsmodell in Anlehnung
an bestehende Konzepte und Modelle (u. a. PHEM) entwickelt und in der Software
„Vensim“ implementiert. Die beispielhaft gewählten Parameter des Simulationsmodells stellen einen Mercedes-Benz Actros 1842 EEV detailliert dar, welcher als Vertreter für einen Euro-V-40-t-Sattelzug (FZK-Nr. 74) ausgewählt wurde.
75
Kapitel
5
Simulationsexperimente zur Bestimmung
optimaler Zertifikatepreise und Steuersätze
(Arbeitspaket 5)
5
In diesem Kapitel wird die Anwendung des Simulationsmodells durch Simulationsexperimente, insbesondere mithilfe des Szenarienrechenmodells, demonstriert.
Dabei wird als mögliche Reduktionsmaßnahme ein verschärftes Tempolimit auf
Autobahnen simuliert, um die Auswirkung einer verringerten Fahrgeschwindigkeit
auf die Gesamtkosten (Kraftstoff, Fahrpersonal und Fahrzeug) zu ermitteln. Um ein
differenziertes und aussagekräftiges Ergebnis zu erreichen, werden die Auswirkungen bei den fünf größten Fahrzeugklassen des Jahres 2010 einzeln untersucht,
welche etwa 80 % des Kraftstoffverbrauchs von allen schweren LKW verursachen.
Da die entsprechenden Kraftstoffpreise durch die Varianten eines Lenkungsinstruments maßgeblich verändert werden, ergeben sich auch unterschiedliche Durchschnittsvermeidungskosten, welche letztlich die wirtschaftliche Umsetzbarkeit einer
Reduktionsmaßnahme bestätigen oder widerlegen. Anhand der Durchschnittsvermeidungskosten werden schließlich auch die optimalen Zertifikatepreise (siehe Abschnitt 5.2.1) bzw. optimalen Steuersätze (siehe Abschnitt 5.2.2) eines Lenkungsinstruments berechnet. Diese wären dazu mindestens erforderlich, die Wirtschaftlichkeit eines verschärften Tempolimits bei einzelnen Fahrzeugklassen herzustellen.
5.1
Planung der Simulationsexperimente
5.1.1
Reduktionsmaßnahme
Als Reduktionsmaßnahme werden unterschiedliche Autobahn-Tempolimits gewählt.
Neben der strikten Einhaltung des bestehenden Tempolimits von 80 km/h (Szenario
1)62 wird ein verringertes Tempolimit von 70 km/h (Szenario 2) und 60 km/h (Szenario 3) untersucht. Dementsprechend verringert sich die durchschnittliche Geschwindigkeit aller Fahrten eines Jahres, während die sonstigen Merkmale der
Fahrtenketten (Fahrtenreihenfolge, Strecke, Nutzlast und Umschlagdauer) konstant
bleiben.
Die Veränderung der Durchschnittsgeschwindigkeit erfolgt aufgrund der verringerten Höchstgeschwindigkeiten bei Autobahnfahrten. Dazu werden die entsprechenden HBEFA-Standard-Fahrzyklen (fünf Autobahn-Fahrzyklen) mithilfe des ExcelVBA-Programms von STAHLMANN [Sta14] zu allen Zeitpunkten angepasst, bei denen die Zielgeschwindigkeit über dem neuen Tempolimit liegt.
Dabei werden die Folgen der geringeren Fahrgeschwindigkeit für die verbleibende
Strecke dadurch berücksichtigt, dass sämtliche Verzögerungen und Beschleunigungen (z. B. bei Kurvenfahrten) in der Ausgangssituation als ortsfest angenom62
In der realen Ausgangssituation wird das geltende Tempolimit vermutlich regelmäßig überschritten, da nach den vorliegenden HBEFA-Standard-Fahrzyklen bis zu 90 km/h gefahren wird.
77
Simulationsexperimente zur Bestimmung optimaler Zertifikatepreise und Steuersätze (AP 5)
men werden. Somit finden diese Ereignisse auf demselben Streckenabschnitt, jedoch zu einer späteren Zeit als in der Ausgangssituation statt. Dadurch dauert letztlich auch der gesamte Fahrzyklus länger. In der folgenden Abb. 31 wird das Prinzip
der Fahrzyklusanpassung mit dem Excel-VBA-Programm an einem Beispiel veranschaulicht, wobei die neue Höchstgeschwindigkeit genau 80 km/h beträgt.
Abb. 31 Beispiel zur Verringerung der Höchstgeschwindigkeitsphasen eines
Autobahn-Fahrzyklus von rund 90 auf 80 km/h mittels Excel-VBAProgramm von STAHLMANN [Sta14] (Screenshot)
5.1.2
Betrachtungsgegenstand
Um die Simulationsexperimente trotz der hohen Anzahl von Fahrzeugklassen effizient durchzuführen, wurde zunächst die Verteilung der Fahrleistung und der weiteren Kenngrößen auf die einzelnen Fahrzeugklassen durch eine ABC-Analyse untersucht. Dadurch sollten die bedeutendsten Fahrzeugklassen des Jahres 2010
identifiziert werden, um den Betrachtungsgegenstand der Simulationsexperimente
auf eine ausreichende Anzahl von Fahrzeugklassen mit relativ großer Aussagekraft
einzugrenzen.
Die ABC-Analyse hat ergeben, dass die fünf obersten (TOP 5) Fahrzeugklassen
etwa 76 % der gesamten Fahrleistung sowie 80 Vol.-% des Dieselkraftstoffverbrauchs ausmachen (siehe Tab. 13). Dabei handelt es sich um rund 173.000 Lastoder Gliederzüge der Größen- bzw. Gewichtsklasse zwischen 34 und 40 Tonnen
zGG. Dies entspricht ca. 40 % aller schweren LKW ab 7,5 t zGG, die in allen 74
Fahrzeugklassen des Jahres 2010 enthalten sind. Anhand der relativ hohen Jahresfahrleistung je Fahrzeug und der größten Gewichtsklasse lässt sich ableiten,
dass diese LKW überwiegend im Fernverkehr eingesetzt werden. Dementspre-
78
Kapitel
5
chend hoch liegt auch der Autobahnanteil zwischen 66 und 78 % an der Gesamtfahrleistung.
Tab. 13 Rangfolge der Fahrzeugklassen nach größter Gesamtfahrleistung und
größtem Gesamtkraftstoffverbrauch (TOP 5) im Jahr 2010
Rang Fahrzeugklasse1
Anzahl
(ID, Schadstoffkl.) [Anz. Fzg.]
Fahrleistung
[km/Fzg.]
Kraftstoffverbrauch
[Mio. km] [l/100 km]
[Mio. l]
1
74 Euro V SCR2
73.680
135.288
9.968
31,56
3.146
2
70 Euro III
52.593
109.141
5.740
32,22
1.849
3
73 Euro V EGR3
24.557
133.296
3.273
32,22
1.055
4
72 Euro IV SCR2
10.813
125.218
1.354
30,69
415
5
69 Euro II
11.110
60.522
672
30,80
207
Summe
(Anteil, gerundet)4
172.743
(40 %)
-
21.008
(76 %)
-
6.672
(80 %)
1)
2)
3)
4)
LKW sind ausschließlich Last- oder Gliederzüge der Gewichtsklasse von über 34 bis 40 t zGG.
Selective Catalytic Reduction (Selektive katalytische Reduktion)
Exhaust Gas Recirculation (Abgasrückführung)
bezogen auf alle schweren LKW ab 7,5 t zGG (d. h. alle LKW der insg. 74 Fahrzeugklassen)
5.1.3
Parameter der Lenkungsinstrumente
Bei den geplanten Varianten eines Lenkungsinstruments (siehe Tab. 7) ergeben
sich auf Basis der untersuchten Kraftstoffpreisentwicklung in der Vergangenheit
sowie der zukünftig möglichen Steuersätze (siehe Abb. 9 und Abb. 10) die folgenden Auswirkungen auf den Netto-Kraftstoffpreis (ohne Mehrwertsteuer).
In der Ausgangssituation (Basis-Szenario) wird der tatsächliche Dieselkraftstoffpreis im Jahr 2010 angenommen, welcher im Jahresdurchschnitt etwa 0,95
EUR/Liter betrug.63 Um die nachfolgenden Berechnungen einfacher nachzuvollziehen, wird der Preis auf genau 1,00 EUR/Liter aufgerundet (siehe Tab. 14, Zeile 1,
Spalte 4).64 Damit wird auch die noch fehlende Preismarge zwischen Großhandelsund Tankstellenpreis berücksichtigt, da kleine und mittelgroße Transportdienstleister ihren Kraftstoff in der Regel an Tankstellen beziehen.
Bei den Steuer-Szenarien wird als Parameter lediglich die Differenz zwischen der
gegenwärtigen Energiesteuer (47,04 EUR-Cent/Liter) und dem zukünftig möglichen
Steuersatz (laut Steuer-Szenario 1A bzw. 1B) angenommen. Somit wird diese Differenz (Δt) jeweils auf den Basis-Kraftstoffpreis von 1,00 EUR/Liter addiert. Dementsprechend beträgt die Steuersatzdifferenz im Minimum (1B) etwa 7 EURCent/Liter und im Maximum (1A) etwa 27 EUR-Cent/Liter. Daraus resultiert ein
63
Großhandelspreis, ohne MwSt. (siehe Abb. 5)
64
Zum Vergleich: Laut Statista betrug der Brutto-Dieselkraftstoffpreis (inkl. MwSt.) im Durchschnitt
1,225 EUR/Liter [STA15]. Dies sind netto 1,029 EUR/Liter und somit rund 1,00 EUR/Liter.
79
Simulationsexperimente zur Bestimmung optimaler Zertifikatepreise und Steuersätze (AP 5)
neuer Kraftstoffpreis KP von ca. 1,07 bzw. 1,27 EUR/Liter (siehe Tab. 14, Zeile 2,
Spalte 4).
Davon zu unterscheiden ist der optimale Steuersatz t*, welcher dazu führt, dass der
entsprechende Kraftstoffpreis KP genau den Wert annimmt, über den hinaus sich
die Umsetzung der betrachteten Reduktionsmaßnahme wirtschaftlich lohnt (d. h.:
bei t* betragen die Grenzvermeidungskosten der Reduktionsmaßnahme Null). Daher wird diese Kraftstoffpreisschwelle im Folgenden als Mindestkraftstoff MKP bezeichnet. Die Berechnungsformel für den optimalen Steuersatz t* wird in der Tab.
14 (Zeile 2, Spalte 5) angegeben.
Beim Zertifikate-Szenario lässt sich der optimale Zertifikatepreis p*, über den hinaus eine Reduktionsmaßnahme wirtschaftlich realisiert werden kann, mithilfe der
Durchschnittsvermeidungskosten einer Reduktionsmaßnahme bestimmen. Deshalb
wird zur Vereinfachung der tatsächlich herrschende Zertifikatepreis p auf Null gesetzt, da dieser zur Bestimmung von p* nicht relevant ist. Somit beträgt der zugrunde liegende Kraftstoffpreis KP weiterhin 1,00 EUR/Liter und der optimale Zertifikatepreis p* entspricht stets den Durchschnittsvermeidungskosten DVK einer Reduktionsmaßnahme (siehe Tab. 14, Zeile 3, Spalte 4 und 5).
Beim Kombi-Szenario wird ein optimaler Zertifikatepreis p* auf Basis der bereits
erhöhten Steuersätze aus dem Steuer-Szenario 1A und 1B berechnet. Weil
dadurch der zugrunde liegende Kraftstoffpreis KP im Unterschied zur Variante 2
mehr als 1,00 EUR/Liter beträgt, ergibt sich zwangsläufig ein geringerer optimaler
Zertifikatepreis p* als beim Zertifikate-Szenario (siehe Tab. 14, Zeile 4).
Tab. 14 Parameter der Lenkungsinstrumente in den Simulationsszenarien
Variante
Szenario i
Parameter
Einheit
Wert
Kraftstoffpreis KPi
Optimaler
Wert (*)
1
2
3
4
5
1,0000
t const.
SteuersatzEUR/Liter
differenz Δt
0
ZertifikateEUR/t CO2
preis p
0
Variante 0 /
BasisSzenario
1
EinzelVariante 1/
SteuerSzenario
2
1A: 0,2669
SteuersatzEUR/Liter
differenz Δt
1B: 0,0749
1,2669
1,0749
t* = MKP KP0 + 0,4704
EinzelVariante 2/
ZertifikateSzenario
3
ZertifikateEUR/t CO2
preis p
1,0000
p* = DVK
Kombinationsvariante 3/
KombiSzenario
80
4
0
3A: 0,2669
SteuersatzEUR/Liter
differenz Δt
3B: 0,0749
ZertifikateEUR/t CO2
preis p
0
1,2669
1,0749
t const.
p* = DVK
Kapitel
5.1.4
5
Kostensätze
Zur monetären Bewertung der Simulationsergebnisse werden neben dem Dieselkraftstoffpreis auch zeitabhängige Kostensätze benötigt, um den zusätzlichen Arbeitszeitaufwand des Fahrpersonals sowie die zusätzliche Einsatzzeit der LKW
durch strengere Autobahn-Tempolimits zu bewerten.
5.1.4.1 Fahrpersonal
Der zeitliche Mehraufwand für den Fahrpersonaleinsatz wird unter der Annahme
bewertet, dass die bereits in einem Unternehmen beschäftigten Fahrer (im Durchschnitt sind 3 Fahrer je LKW vorhanden) bezahlte Überstunden leisten können, da
deren verfügbare Arbeits- und Lenkzeitkapazitäten in der Regel noch nicht voll
ausgeschöpft sind. Dementsprechend ist der Stundenkostensatz eines Fahrers für
die Berechnung maßgebend. Nach einer eigenen Fahrpersonalkostenkalkulation,
die auf Angaben eines süddeutschen Speditionsunternehmens aus dem Jahr 2008
basiert, kostet ein vollzeitbeschäftigter Fahrer 40.020 EUR/Jahr (inkl. Lohnnebenkosten). Bei der angenommenen Gesamtarbeitszeit von 2.124 Stunden im Jahr
2010 ergibt sich daraus ein Personalkostensatz von etwa 18,84 EUR/Stunde.
5.1.4.2 Fahrzeug
Der zusätzliche Zeitaufwand für den Fahrzeugeinsatz wird unter der Annahme bewertet, dass an jedem Einsatztag, bei dem die maximal verfügbare Einsatzzeit eines LKW aufgrund eines strengeren Tempolimits überschritten wird, ein zusätzlicher LKW angemietet wird. Dieses Leihfahrzeug übernimmt dann den Teil der
Fahrten, die das unternehmenseigene Fahrzeug innerhalb desselben Einsatztages
nicht mehr schaffen kann. Somit ist der Tageskostensatz für ein Leihfahrzeug maßgebend. Außerdem ist die Anzahl der Einsatztage zu erfassen, an denen eine Zeitüberschreitung auftritt.65
Der Tageskostensatz für ein Leihfahrzeug setzt sich aus dem Mietpreis und den
Überführungskosten zusammen. Letztere werden für die Hin- und Rückfahrt eines
LKW-Fahrers zum Depot des Fahrzeugverleihers veranschlagt, wofür pauschal
zwei Stunden je Einsatztag und der entsprechende Personalkostensatz von 18,84
EUR/Stunde angenommen werden. Somit betragen die Überführungskosten 37,68
EUR/Einsatztag.
Der Mietpreis für ein Leihfahrzeug wird auf Basis der zeitabhängigen Fahrzeugkosten und einem Gemeinkostensatz (inkl. Gewinn) abgeschätzt. Die zeitabhängigen
Fahrzeugkosten (ohne Fahrpersonal) betragen nach W ITTENBRINK durchschnittlich
18.503 EUR/Jahr [Wit10, S. 42]. Dazu werden die Gemeinkosten des Verleihers
addiert, wobei ein pauschaler Satz von 100 % angenommen wird. Somit ergibt sich
ein Jahresmietpreis von 37.006 EUR/Fahrzeug.
Unter der Annahme, dass der Fahrzeugverleiher eine durchschnittliche Zeitauslastung von 50 % annimmt (d. h. ein LKW wird nur an 50 % der potentiellen Einsatzta65
Diese Möglichkeit wird durch das makroskopische Fahrtenkettenmodell („Makro-FKM“) geboten.
81
Simulationsexperimente zur Bestimmung optimaler Zertifikatepreise und Steuersätze (AP 5)
ge eines Jahres ausgeliehen), wird ein Tagesmietpreis von 245,07 EUR/Tag veranschlagt.
Die Summe aus Tagesmietpreis und Überführungskosten für ein Leihfahrzeug beträgt somit 282,76 EUR (Tageskostensatz). Da die tatsächlichen Kosten, vor allem
der Überführung (z. B. zusätzliche PKW-Fahrt- und Übernachtungskosten des Fahrers), auch höher liegen können, wird bei den nachfolgenden Simulationsexperimenten ein Sensitivitätsfaktor für den Tageskostensatz verwendet. Dadurch kann
ermittelt werden, welchen maximalen Betrag der tatsächliche Tageskostensatz
nicht überschreiten darf, damit die jeweils betrachtete Reduktionsmaßnahme (hier
Tempolimit bei einer bestimmten Fahrzeugklasse) noch wirtschaftlich realisierbar
ist.
5.1.4.3 Dynamisierung der Kostensätze
Neben dem Jahr 2010 wird auch das Jahr 2026 betrachtet, da dann die reformierte
EU-Energiesteuerrichtlinie zu tatsächlich höheren Steuersätzen in Deutschland führen würde (siehe u. a. Abschnitt 2.1.2.4). Um die langfristige Erhöhung der Kostensätze (z. B. durch normale Inflation) bis 2026 zu berücksichtigen, wird eine einheitliche Dynamisierungsrate für den Kraftstoffpreis sowie den Personal- und Fahrzeugkostensatz von 4,0 % p. a. angenommen.66 Um dabei außerdem eine entsprechende Prognoseunsicherheit zu berücksichtigen, wird zusätzlich eine um 1 Prozent kleinere und eine um 1 Prozent größere Dynamisierungsrate betrachtet. Der
Dynamisierungszeitraum beträgt 16 Jahre (31.12.2010 – 31.12.2026).
5.1.5
Bildung von Simulationsszenarien
Die wesentlichen Daten der zuvor beschriebenen Kostensätze werden in der folgenden Tab. 15 zusammengefasst. Da die Steuersätze bei bestimmten Varianten
des Lenkungsinstruments identisch sind und somit auch zu identischen Kraftstoffpreisen führen (siehe Tab. 14), lassen sich die Szenarien 0 und 2, 1A und 3A sowie
1B und 3B während der Simulationsexperimente zusammenfassen.
66
82
Diese Dynamisierungsrate entspricht der durchschnittlichen Steigerung pro Jahr vom minimalen
auf den maximalen Dieselgroßhandelspreis zwischen den Jahren 2000 und 2014 (siehe Abb. 5).
Kapitel
5
Tab. 15 Kostensätze für Kraftstoff, Fahrpersonal und Fahrzeug (Kostenszenarien)
Einheit
Gegenwartswerte (2010)
% p. a.
0,0
3,0
4,0
5,0
-
1,0000
1,6047
1,8730
2,1829
Sz. 0 = 2
Kraftstoff Sz. 1B = 3B
Sz. 1A = 3A
EUR/l
1,00
1,07
1,27
1,60
1,68
1,87
1,87
1,95
2,14
2,18
2,26
2,45
Fahrpersonal
EUR/h
18,84
30,24
35,29
41,13
EUR/Tag
282,76
453,74
529,60
617,22
Dynamisierungsrate
Dynamisierungsfaktor
Fahrzeug
Zukunftswerte
(2026)
Da sich die drei möglichen Reduktionsmaßnahmen (drei verringerte Tempolimits)
auf die fünf betrachteten Fahrzeugkassen unterschiedlich auswirken können, liegen
bei den Simulationsexperimenten insgesamt 15 FZK-spezifische Reduktionsmaßnahmen vor. Diese werden jeweils mit den unterschiedlichen Kostenszenarien der
Gegenwart (bestimmt durch drei verschiedene Kraftstoffpreisstufen) und der Zukunft (bestimmt durch neun verschiedene Kraftstoffpreisstufen) bewertet. Demzufolge lassen sich insgesamt zwölf unterschiedliche Simulationsszenarien mit jeweils
15 FZK-spezifischen Reduktionsmaßnahmen durchführen, wovon drei Simulationsszenarien die Gegenwart (2010) und neun Simulationsszenarien die Zukunft (2026)
beschreiben.
Dabei sind die physischen Simulationsdaten bzw. die Mengengerüste (Fahrleistung, Kraftstoffverbrauch etc.) in der Gegenwart und Zukunft identisch, um den Einfluss des variablen Kraftstoffpreises auf die interessierenden Simulationsergebnisse
(optimaler Steuersatz und Zertifikatepreis) nicht zu verzerren und somit vergleichen
zu können.
In der folgenden Tab. 16 wird ein Schema zur Bildung und Bezeichnung der geplanten Simulationsszenarien dargestellt. Mithilfe dieses Schemas wird im folgenden Abschnitt 5.2 auch das wesentliche Ergebnis der Simulationsexperimente, ein
Vergleich der Wirtschaftlichkeit der einzelnen Reduktionsmaßnahmen, veranschaulicht.
83
Simulationsexperimente zur Bestimmung optimaler Zertifikatepreise und Steuersätze (AP 5)
Tab. 16 Bildung und Bezeichnung der geplanten Simulationsszenarien
(Kombination von Kostenszenario und Reduktionsmaßnahme)
Kosten- G1 G2 G3
szenario
Gegenwart
Tempolimit 60
Tempolimit 70
Tempolimit 80
Redukt.Maßnahme
Z1
Z2
Z3
Z4
Z5
Z6
Z7
Z8
Z9
Zukunft (2026)
0%
3%
4%
5%
0/2 1/3B 1/3A 0/2 1/3B 1/3A 0/2 1/3B 1/3A 0/2 1/3B 1/3A
G280-74
G280-70
G380-74
…
…
…
…
…
…
Z780-74
Z880-74
…
…
…
…
…
…
…
…
…
FZK 73
G180-74
G180-70
G180-73
…
G380-73
…
…
…
…
…
…
…
…
FZK 72
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
FZK 69
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
FZK 74
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
FZK 70
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
FZK 73
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
FZK 72
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
FZK 69
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
FZK 74
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
FZK 70
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
FZK 73
G160-73
G160-72
G160-69
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
G260-69
G360-69
…
…
…
…
…
…
Z760-69
Z860-69
Z960-73
Z960-72
Z960-69
FZK 74
FZK 70
FZK 72
FZK 69
Z980-74
Z980-70
Z980-73
5.2
Ergebnisse der Simulationsexperimente
5.2.1
Durchschnittsvermeidungskosten (optimale Zertifikatepreise)
In der folgenden Tab. 17 werden die Durchschnittsvermeidungskosten der einzelnen Reduktionsmaßnahmen für jedes Kostenszenario angegeben. Dabei werden
negative DVK entsprechend der Wirtschaftlichkeit grün markiert dargestellt. Positive
Werte (DVK > 0) lassen sich zugleich als optimale Zertifikatepreise p* interpretieren, da im Falle eines Zertifikatehandels die Umsetzung einer Reduktionsmaßnahme dann wirtschaftlich ist, wenn der tatsächliche Marktpreis darüber liegt.
Wie an der grünen Markierung zu erkennen ist, würde die strikte Einhaltung von
Tempolimit 80 in allen Gegenwarts- und Zukunftsszenarien bei vier Fahrzeugklassen zu Kosteneinsparungen führen. Nur bei der Fahrzeugklasse-Nr. 72 sind positive DVK zu verzeichnen, weil die Zeitauslastung bereits in der Ausgangssituation
mit ca. 82 % am höchsten unter allen Fahrzeugklassen liegt. Dabei treten außer-
84
5
Kapitel
dem Zeitüberschreitungen an 14 Einsatztagen pro Jahr auf, so dass jegliche Verlangsamung der Fahrgeschwindigkeit zu weiteren Zeitüberschreitungen und entsprechenden Mehrkosten für Leihfahrzeuge und Fahrpersonal führt, wohingegen
die eingesparten Kraftstoffkosten relativ gering sind. Da die Durchschnittsvermeidungskosten auch bei hohen Kraftstoffsteuersätzen (1/3A) zwischen 290 und 759
EUR/t CO2 liegen, würde ein zusätzlicher Zertifikatehandel (Kombinationsvariante
3) in Anbetracht des gegenwärtig niedrigen Preisniveaus beim EU-Emissionshandel
keine wesentliche Veränderung herbeiführen.
Somit ist die strikte Einhaltung des bestehenden Tempolimits von 80 km/h auch
ohne eine Erhöhung der Kraftstoffsteuer nur bei denjenigen Fahrzeugklassen wirtschaftlich sinnvoll, die eine relativ geringe Zeitauslastung (hier bis zu 70 %) aufweisen. Der Grund dafür ist, dass die eingesparten Kraftstoffkosten die Mehrkosten für
Fahrpersonal und mögliche Leihfahrzeuge in der Regel überwiegen. Zugleich werden weniger CO2-Emissionen ausgestoßen, da der Kraftstoffverbrauch mit sinkender Fahrgeschwindigkeit stets zurückgeht.
Tab. 17 Durchschnittsvermeidungskosten der einzelnen Reduktionsmaßnahmen
(in EUR/t CO2)
Kosten- G1 G2 G3
szenario
Gegenwart
Tempolimit 60
Tempolimit 70
Tempolimit 80
Redukt.Maßnahme
Z1
Z2
Z3
Z4
Z5
Z6
Z7
Z8
Z9
Zukunft (2026)
0%
3%
4%
5%
0/2 1/3B 1/3A 0/2 1/3B 1/3A 0/2 1/3B 1/3A 0/2 1/3B 1/3A
FZK 74
-120
-150
-226
-192
-222
-298
-224
-254
-330
-262
-291
-367
FZK 70
-68
-98
-174
-109
-139
-215
-127
-157
-233
-149
-178
-254
FZK 73
-125
-155
-231
-201
-231
-307
-235
-265
-341
-274
-304
-380
FZK 72
396
367
290
636
606
530
742
713
636
865
835
759
FZK 69
-113
-142
-219
-181
-211
-287
-211
-241
-317
-246
-276
-352
FZK 74
94
64
-12
151
121
45
176
146
70
205
176
99
FZK 70
184
155
79
296
266
190
345
316
240
403
373
297
FZK 73
60
30
-46
96
67
-10
112
83
6
131
101
25
FZK 72
365
336
259
586
557
480
684
655
578
798
768
692
FZK 69
29
-1
-77
46
16
-60
54
24
-52
63
33
-43
FZK 74
304
274
198
488
458
382
569
540
463
663
634
558
FZK 70
416
387
310
668
638
562
780
750
674
909
879
803
FZK 73
225
195
119
361
331
255
421
391
315
490
461
384
FZK 72
789
759
683
1266 1237 1161 1478 1448 1372 1723 1693 1617
FZK 69
181
151
75
290
260
184
338
308
232
394
364
288
85
Simulationsexperimente zur Bestimmung optimaler Zertifikatepreise und Steuersätze (AP 5)
Ein strengeres Tempolimit von 70 km/h ist nur noch bei drei Fahrzeugklassen wirtschaftlich vertretbar, wenn zugleich hohe Kraftstoffsteuersätze (1/3A) vorliegen. Die
entsprechenden DVK liegen zwar in der Gegenwart zwischen -77 und -12
EUR/t CO2, nehmen jedoch in der Zukunft mit steigenden Personal- und Fahrzeugkosten zu, so dass die Wirtschaftlichkeit von Tempo 70 nur noch bei einer Fahrzeugklasse gegeben ist. Um die Wirtschaftlichkeit bei den anderen zwei Fahrzeugklassen sukzessive wiederherzustellen, wäre ein Mindest-Zertifikatepreis zwischen
6 und 99 EUR im Jahr 2026 erforderlich, was beim EU-Emissionshandel nicht unmöglich erscheint.
Folglich kann ein strengeres Tempolimit von 70 km/h nur bei hohen Kraftstoffsteuern und zusätzlichen Zertifikaten (Kombinationsvariante 3A) auch in Zukunft wirtschaftlich vertretbar sein. Dies gilt allerdings nur für die drei Fahrzeugklassen, welche eine relativ geringe Zeitauslastung (hier bis zu 62 % in der Ausgangssituation)
aufweisen. Für die anderen zwei Fahrzeugklassen ist ein strengeres Tempolimit
aufgrund der hohen Zeitauslastung auf keinen Fall wirtschaftlich vertretbar.
Die weitere Verschärfung des Tempolimits auf 60 km/h ist aufgrund der bereits gegenwärtig hohen Durchschnittsvermeidungskosten (DVK ≥ 75 EUR/t CO2) nicht
weiter überlegenswert, da auch bei hohen Steuersätzen und zusätzlichen Zertifikaten keine Wirtschaftlichkeit möglich erscheint.
Werden die Durchschnittsvermeidungskosten der einzelnen Reduktionsmaßnahmen aufsteigend sortiert und dem entsprechenden Einsparpotential an CO 2Emissionen gegenübergestellt, dann ergeben sich die folgenden Diagramme67 für
sämtliche Kostenszenarien der Gegenwart (Abb. 32) sowie der Zukunft (Abb. 33
und Abb. 34). Darin lässt sich das gesamte Einsparpotential von ca. 2,7 Mio. t CO2
pro Jahr ablesen, welches bei Umsetzung sämtlicher Reduktionsmaßnahmen erzielt werden kann. Die einzelnen Einsparpotentiale je FZK-spezifischer Reduktionsmaßnahme werden jeweils durch den Abstand von zwei benachbarten Punkten
auf der Abszisse angegeben. Sie sind bei allen Simulationsszenarien wegen des
identischen Mengengerüsts gleich groß, so dass sich nur die zugehörigen Durchschnittsvermeidungskosten (Ordinatenwerte) unterscheiden.
In allen Diagrammen lässt sich am Schnittpunkt der DVK-Kurve mit der Abszisse
ablesen, wie hoch das wirtschaftlich realisierbare Einsparpotential an CO 2Emissionen pro Jahr liegt. Demnach lassen sich bereits in der Gegenwart (Abb. 32)
auch ohne Steuererhöhung etwa 0,85 Mio. t CO2 durch vier68 wirtschaftliche Reduktionsmaßnahmen einsparen. Bei hohen Steuersätzen (1A) steigt das Einsparpotential auf ca. 1,42 Mio. t CO2 an, wenn drei zusätzliche Reduktionsmaßnahmen umgesetzt werden.
In der Zukunft (Jahr 2026) hängt das wirtschaftliche Einsparpotential von der Höhe
der Steuersätze schwächer ab als in der Gegenwart. So können bei niedrigen
Steuersätzen weiterhin 0,85 Mio. t CO2 pro Jahr eingespart werden (siehe Abb. 33).
67
in Anlehnung an die Darstellung von Grenzvermeidungskostenkurven
68
entspricht Anzahl der Punkte unterhalb der Abszisse
86
Kapitel
5
Bei hohen Steuern und zugleich geringen Kostensteigerungen (3 % p. a.) können
auch bis zu 1 Mio. t CO2 pro Jahr eingespart werden (siehe Abb. 34).
Beim Vergleich der einzelnen DVK zwischen Gegenwart und Zukunft zeigt sich außerdem, dass die Dynamisierungsrate (Kostensteigerungsrate) aufgrund des langen Zeitraums (16 Jahre) einen starken Einfluss hat. So unterscheiden sich zum
Beispiel die DVK der teuersten Reduktionsmaßnahme um etwa 200 EUR/t CO2,
falls die Rate um einen Prozentpunkt steigt oder fällt (siehe Abb. 33 und Abb. 34).
Abb. 32 Durchschnittsvermeidungskosten der FZK-spezifischen
Reduktionsmaßnahmen (aufsteigend sortiert) in der Gegenwart
Abb. 33 Durchschnittsvermeidungskosten der FZK-spezifischen
Reduktionsmaßnahmen (aufsteigend sortiert) im Fall von geringen
Steuersätzen in der Zukunft
87
Simulationsexperimente zur Bestimmung optimaler Zertifikatepreise und Steuersätze (AP 5)
Abb. 34 Durchschnittsvermeidungskosten der FZK-spezifischen
Reduktionsmaßnahmen (aufsteigend sortiert) im Fall von hohen
Steuersätzen in der Zukunft
Um die Robustheit der Aussagen zur Wirtschaftlichkeit einer Reduktionsmaßnahme
festzustellen, wurde der Kostensatz mit der größten Schätzungsunsicherheit einer
Sensitivitätsanalyse unterzogen. Dazu wurde (wie bereits im Abschnitt 5.1.4.2 erwähnt) der Tageskostensatz für ein Leihfahrzeug ausgewählt. Die entsprechenden
Sensitivitätsfaktoren werden in der folgenden Tab. 18 angegeben.
Tab. 18 Sensitivitätsfaktoren des Tageskostenkostensatzes für ein Leihfahrzeug
bei allen wirtschaftlich umsetzbaren Reduktionsmaßnahmen
Rang Reduktionsmaßnahme
(Tempo-FZK) G1 G2 G3
Sensitivitätsfaktor
Z1
Z2
Z3
Z4
Z5
Z6
Z7
Z8
Z9
1
80-73
o.E.
2
80-74
o.E.
3
80-69
o.E.
4
80-70
2,19 2,70 4,03 2,19 2,51 3,34 2,19 2,46 3,17 2,19 2,42 3,03
5
70-69
o.E.
6
70-73
n.w. n.w. 1,91 n.w. n.w. 1,12 n.w. n.w. n.w. n.w. n.w. n.w.
7
70-74
n.w. n.w. 1,16 n.w. n.w. n.w. n.w. n.w. n.w. n.w. n.w. n.w.
o.E.
n.w.
Tageskostensatz ohne Einfluss auf Gesamtkosten, da keine zusätzliche Zeitüberschreitung
Reduktionsmaßnahme nicht wirtschaftlich umsetzbar (andernfalls Sensitivitätsfaktor < 1)
Da die Sensitivitätsfaktoren nur für die wirtschaftlichen Reduktionsmaßnahmen von
Relevanz sind, werden bei Tempolimit 70 in einzelnen Zellen keine Werte angege88
Kapitel
5
ben (stattdessen „n.w.“ für „nicht wirtschaftlich“). Da außerdem bei vier Reduktionsmaßnahmen keine zusätzlichen Einsatztage mit Zeitüberschreitung auftreten,
hat der Tageskostensatz für ein Leihfahrzeug dementsprechend keinen Einfluss auf
die Gesamtkosten der Reduktionsmaßnahme, so dass auch kein Sensitivitätsfaktor
existiert (Kennzeichnung durch „o.E.“ für „ohne Einfluss“).
Insgesamt lässt sich feststellen, dass die Robustheit der Wirtschaftlichkeit von
Tempolimit 80 bei allen vier Fahrzeugklassen sehr stark ist, da der Tageskostensatz in allen Kostenszenarien um bis zu 119 % (entspricht Faktor 2,19) erhöht werden kann (siehe Tab. 18, Zeile 4). Demnach kann der Tageskostensatz in der Gegenwart von 282,76 auf bis zu 618,04 EUR ansteigen.
Im Vergleich dazu ist ein Tempolimit von 70 km/h bei keiner Fahrzeugklasse mehr
wirtschaftlich, wenn der Tageskostensatz um mehr als 91 % höher liegt. Bei einer
Fahrzeugklasse (FZK-Nr. 73) ist die Wirtschaftlichkeit bereits bei einer Erhöhung
um 12 % im Kostenszenario Z3 nicht mehr gegeben.
5.2.2
Optimale Steuersätze und Mindestkraftstoffpreise
Zwischen den Durchschnittsvermeidungskosten, optimalen Steuersätzen und Mindestkraftstoffpreisen besteht der folgende funktionale Zusammenhang, der hier zur
Verständnisverbesserung kurz wiederholt wird, bevor die Ergebnisse erläutert werden. Mit dem optimalen Steuersatz t* ergibt sich die Kraftstoffpreishöhe (Mindestkraftstoffpreis MKP), ab welcher die Umsetzung einer Reduktionsmaßnahme wirtschaftlich ist (folglich gilt dann: DVK = 0). Somit entspricht t* der Differenz zwischen
MKP und dem Kraftstoffpreis ohne eine Verbrauchssteuer (siehe Tab. 14, Zeile 2,
Spalte 5). Die Umrechnung von Durchschnittsvermeidungskosten in einen Steuersatz bzw. Kraftstoffpreis erfolgt mit dem entsprechenden CO2-Emissionsfaktor (hier
2,52 kg CO2/Liter für Diesel B7).
Auf Basis der oben beschriebenen Zusammenhänge ergeben sich die folgenden
optimalen Steuersätze und Mindestkraftstoffpreise der einzelnen Reduktionsmaßnahmen (siehe Tab. 19). Darin wird der optimale Steuersatz (jeweils linker Wert)
grün markiert, falls dieser unter der bestehenden Verbrauchssteuer von 47,04
EUR-Cent/Liter liegt, so dass die entsprechende Reduktionsmaßnahme auch ohne
Steuererhöhung bereits wirtschaftlich umsetzbar ist. Demnach liegt auch der zugehörige Mindestkraftstoffpreis (jeweils rechter Wert) unter dem jeweils angenommen
Basiswert ohne Steuererhöhung (z. B. 1,00 EUR/Liter in der Gegenwart und 1,60
EUR/Liter im Zukunftsszenario mit dreiprozentiger Dynamisierung).
Außerdem werden negative Werte der optimalen Steuersätze gelb markiert, um zu
verdeutlichen, dass diese in der Realität nicht zulässig sind, weil dann tatsächlich
gar keine Besteuerung erfolgen würde. Theoretisch weisen die negativen Steuersätze jedoch darauf hin, dass der Kraftstoffpreis auch ohne eine Verbrauchssteuer
noch weiter um den entsprechenden Betrag reduziert werden kann, wobei die Reduktionsmaßnahme trotzdem noch wirtschaftlich umsetzbar wäre.
Insgesamt betrachtet reicht der bestehende Steuersatz von 47,04 EUR-Cent/Liter
bei allen Kostenszenarien aus, damit ein Tempolimit 80 bei vier Fahrzeugklassen
wirtschaftlich realisierbar ist. Obwohl diese Erkenntnis bereits aufgrund der negati-
89
Simulationsexperimente zur Bestimmung optimaler Zertifikatepreise und Steuersätze (AP 5)
ven Durchschnittsvermeidungskosten im vorigen Abschnitt vorlag, konnten nun
auch die dazu erforderlichen Steuersätze für den Fall von Einzelvariante 1 bestimmt werden. Sofern der Kraftstoffpreis durch andere Faktoren nicht verändert
wird, ergibt sich durch den optimalen Steuersatz genau der Mindestkraftstoffpreis.
Da bei einem verschärften Tempolimit von 70 km/h bereits im Basis-Szenario 0
keine negativen DVK vorliegen (siehe Tab. 17), ist der erforderliche Steuersatz
demzufolge auf mehr als 47,04 EUR-Cent/Liter festzusetzen, um Wirtschaftlichkeit
herzustellen. Allerdings würde bereits in der Gegenwart ein Steuersatz von ca. 71
EUR-Cent/Liter (anstelle von 73,73 wie bei Steuer-Szenario 1A) ausreichen, damit
Tempolimit 70 bei drei Fahrzeugklassen (Nr. 74, 73 und 69) wirtschaftlich wäre.
Tab. 19 Optimale Steuersätze (jeweils linker Wert) und Mindestkraftstoffpreise
(jeweils rechter Wert) zur Wirtschaftlichkeitsherstellung der einzelnen
Reduktionsmaßnahmen (in EUR/Liter)
Kosten- G1 G2 G3
szenario
Gegenwart
Tempo 60
Tempo 70
Tempo 80
Redukt.Maßnahme
0%
Z1
Z2
Z3
Z4
Z5
Z6
Z7
Z8
Z9
Zukunft (2026)
3%
4%
5%
0/2 1/3B 1/3A 0/2 1/3B 1/3A 0/2 1/3B 1/3A 0/2 1/3B 1/3A
FZK 74
0,1684
0,70
-0,0141
1,12
-0,0951
1,31
-0,1887
1,52
FZK 70
0,2989
0,83
0,1952
1,33
0,1492
1,55
0,0960
1,81
FZK 73
0,1542
0,68
-0,0370
1,10
-0,1218
1,28
-0,2198
1,49
FZK 72
1,4692
2,00
2,0731
3,21
2,3411
3,74
2,6506
4,36
FZK 69
0,1863
0,72
0,0145
1,15
-0,0617
1,34
-0,1498
1,56
FZK 74
0,7073
1,24
0,8506
1,98
0,9142
2,32
0,9876
2,70
FZK 70
0,9352
1,46
1,2163
2,35
1,3410
2,74
1,4851
3,20
FZK 73
0,6215
1,15
0,7129
1,85
0,7535
2,16
0,8003
2,51
FZK 72
1,3911
1,92
1,9479
3,08
2,1949
3,60
2,4802
4,19
FZK 69
0,5430
1,07
0,5868
1,72
0,6063
2,01
0,6288
2,34
FZK 74
1,2363
1,77
1,6994
2,83
1,9049
3,31
2,1423
3,85
FZK 70
1,5196
2,05
2,1541
3,29
2,4356
3,84
2,7607
4,47
FZK 73
1,0365
1,57
1,3789
2,51
1,5308
2,93
1,7062
3,42
FZK 72
2,4592
2,99
3,6618
4,80
4,1953
5,60
4,8116
6,52
FZK 69
0,9254
1,45
1,2005
2,33
1,3226
2,73
1,4636
3,18
Analog zu den DVK-Kurven werden in der folgenden Abb. 35 die einzelnen Mindestkraftstoffpreise der Reduktionsmaßnahmen dem entsprechenden Einsparpotential an CO2-Emissionen gegenübergestellt. Darin wird auch der starke Einfluss
der Kostendynamisierung erkennbar. So unterscheiden sich zum Beispiel die MKP
90
Kapitel
5
der teuersten Reduktionsmaßnahme um fast 1 EUR/Liter, falls die Dynamisierungsrate um einen Prozentpunkt steigt oder fällt.
Abb. 35 Erforderliche Mindestkraftstoffpreise für die Wirtschaftlichkeit der FZKspezifischen Reduktionsmaßnahmen (aufsteigend sortiert)
5.3
Zusammenfassung
Um die Einflussstärke von umweltökonomischen Lenkungsinstrumenten festzustellen, wurden beispielhaft drei verschiedene Autobahn-Tempolimit-Szenarien (80, 70
und 60 km/h) mit dem Simulationsmodell des Straßengüterverkehrs untersucht.
Dabei wurden die fünf größten (TOP 5) Fahrzeugklassen hinsichtlich des Kraftstoffverbrauchsanteils (80 %) und des Fahrleistungsanteils (76 %) betrachtet.
Auf Basis der Simulationsergebnisse lässt sich feststellen, dass durch eine strikte
Einhaltung des bestehenden Tempolimits von 80 km/h stets, d. h. unabhängig von
der Art des Lenkungsinstruments und der Kraftstoffpreishöhe, ein negativer Kostensaldo (Einsparung) bei vier Fahrzeugklassen vorliegt. Da diese Fahrzeugklassen
eine relativ geringe Zeitauslastung (bis zu 70 %) aufweisen, wird der zeitliche
Mehraufwand für Fahrer und Fahrzeuge infolge des langsameren Fahrens durch
die eingesparten Kraftstoffkosten stets überwogen. Bei der zeitlich hoch ausgelasteten Fahrzeugklasse (82 %) ergeben sich dagegen deutliche Mehrkosten.
Somit hängt die Wirtschaftlichkeit der strikten Einhaltung des bestehenden Tempolimits von der tatsächlichen Zeitauslastung eines Fahrzeugs ab. Da diese Information in der Regel nur einem Transportdienstleister vorliegt, wäre eine allgemein erzwungene Einhaltung (z. B. durch verstärkte Geschwindigkeitskontrollen auf Autobahnen) nicht hilfreich, da ansonsten zum Teil erhebliche Mehrkosten auftreten
würden. Wenn die ökonomischen Vorteile des langsameren Fahrens den Transportdienstleistern und insbesondere den Fahrern bewusst werden, sollte das bestehende Tempolimit von 80 km/h auch freiwillig eingehalten werden. Das wirt91
Simulationsexperimente zur Bestimmung optimaler Zertifikatepreise und Steuersätze (AP 5)
schaftlich realisierbare Einsparpotential von Tempo 80 beträgt etwa 0,85 Mio.
t CO2/Jahr (-5 %), wozu weder gegenwärtig noch zukünftig Steuererhöhungen oder
Zertifikate erforderlich wären. Somit kann die bestehende Variante 0 beibehalten
werden.
Eine weitere Verschärfung des gesetzlichen Tempolimits auf 70 km/h würde dagegen nur mit relativ hohen Steuersätzen (ca. 74 EUR-Cent/Liter) und zusätzlichen
Zertifikaten bei drei Fahrzeugklassen funktionieren. Dafür wäre die Kombinationsvariante 3 geeignet, sofern der Zertifikatepreis des EU-Emissionshandels bis 2026
auf etwa 100 EUR/t CO2 ansteigt. In der Gegenwart würde dazu bereits ein höherer
Steuersatz von mindestens 71 EUR-Cent/Liter ausreichen (Einzelvariante 1). Das
wirtschaftlich realisierbare Einsparpotential von Tempo 70 beträgt bei den genannten Steuersätzen bzw. Zertifikatepreisen etwa 1,4 Mio. t CO2/Jahr (-8 %).
Ein noch geringeres Tempolimit von 60 km/h würde zwar die CO 2-Emissionen bei
den TOP-5-Fahrzeugklassen jährlich um etwa 2,7 Mio. t (-16 %) reduzieren, doch
wäre dazu ein sehr hoher Mindestkraftstoffpreis von ca. 6 EUR/Liter erforderlich.
Dieser kann selbst in der Kombinationsvariante 3 durch einen hohen Steuersatz
und überdurchschnittlichen Zertifikatepreis bis 2026 kaum erreicht werden.
Da ein allgemein verschärftes Tempolimit grundsätzlich die Fahrzeuge benachteiligt, welche bereits mit bis zu 90 km/h eine relativ hohe Zeitauslastung aufweisen,
sollte anstelle einer allgemeinen Verordnung besser auf die freiwillige Verringerung
der Höchstgeschwindigkeiten bei den Fahrzeugen mit geringer Zeitauslastung hingewirkt werden. Zur Identifikation dieser Fahrzeuge sollten Transportdienstleister
geeignete Maßnahmen, wie z. B. Datenanalysen und Simulationsexperimente,
durchführen.
92
Kapitel
6
Schlussbemerkungen
6.1
Erläuterung der Notwendigkeit und Angemessenheit der
geleisteten Arbeit
6
Die befürworte Zuwendung (bZ) für das Forschungsvorhaben „COMECON“ in Höhe
von insgesamt ca. 238.500 EUR wurde für die Erarbeitung der bereits im Einzelnen
dargestellten Forschungsergebnisse (siehe Kapitel 2 bis 5), die mit der Zielstellung
des Vorhabens größtenteils übereinstimmen (siehe Zusammenfassung), vollständig
benötigt und nach Ansicht der Projektverantwortlichen effizient verwendet.
Zur Erarbeitung der Forschungsergebnisse wurden vor allem zwei wissenschaftliche Mitarbeiter über die tatsächliche Projektlaufzeit von ca. 27 Monaten (ursprünglich geplant: 24 Monate) mit einem Gesamtaufwand von ca. 42 Personenmonaten
eingesetzt. Die planmäßige Verteilung des Zeit- und Personalaufwands auf die einzelnen Arbeitspakte wird in der folgenden Tab. 20 dargestellt. Die entsprechenden
Bruttoentgelte für wissenschaftlich-technisches Personal bilden den größten Ausgabenposten (ca. 184.000 Euro). Zusätzlich wurden ca. 13.000 Euro aus der Pauschale für Personalausgaben eingesetzt.
Tab. 20 Themen, Kapitelzuordnung sowie planmäßiger Zeitaufwand und
Personaleinsatz der Arbeitspakete
AP- Themen des Arbeitspakets
Nr.
1
Kapitel
Zeitaufwand
Personaleinsatz
[Monate]
[Personenmonate]
Konzept für kombinierte Lenkungsinstrumente; Situationsanalyse
2
4
6
Instrumente zur Weitergabe von
Kraftstoffkosten; Grundkonzept
für ein Kostenweitergabeinstrument
3
3
3
Konzeptionelles Modell; Datenerfassung und Datenaufbereitung
4
7
12
4
Entwicklung des Simulationsmodells
4
4
6
5
Simulationsexperimente, Ergebnisauswertung und Optimierung
5
7
13
Verbessertes Konzept für ein
Kostenweitergabeinstrument
3
3
2
24
42
2
3
6
Summe
93
Schlussbemerkungen
Daneben wurden vier studentische Hilfskräfte für diverse Zuarbeiten (z. B. Literaturrecherchen) in einzelnen Monaten eingesetzt, wofür Ausgaben von etwa 4.900 Euro entstanden sind. Zusätzlich wurde die Bearbeitung einzelner Teilthemen der Arbeitspakete durch mehrere studentische Abschlussarbeiten (siehe Literaturverzeichnis) unterstützt, wofür keine Ausgaben entstanden.
Die pauschale für sonstige Ausgaben in Höhe von ca. 40.000 Euro wurde unter
anderem für die Durchführung der Sitzungen des Projektbegleitenden Ausschusses
sowie projektrelevanten Dienstreisen zu Tagungen und Messen benötigt.
Es erfolgte keine Nutzung von Geräten und Leistungen Dritter.
Zusammenfassend wird die Notwendigkeit und Angemessenheit der geleisteten Arbeit nach Ansicht der Projektverantwortlichen als gegeben erachtet.
6.2
Darstellung des wissenschaftlich-technischen und
wirtschaftlichen Nutzens der erzielten Ergebnisse
insbesondere für KMU sowie ihres innovativen Beitrags
und ihrer industriellen Anwendungsmöglichkeiten
Der wissenschaftlich-technische Nutzen besteht in der Neuentwicklung eines speziellen Simulationsmodells, welches eine realistische Abbildung von Reaktionen der
Transportdienstleister auf ein kraftstoffpreisbasiertes Lenkungsinstrument ermöglicht. Dadurch können erstmalig die durchschnittlichen Kosten zur Vermeidung von
CO2-Emissionen für technische und organisatorische Reduktionsmaßnahmen innerhalb des Straßengüterverkehrs ermittelt werden. (Bisher werden die Vermeidungskosten nur für technische Maßnahmen und nur allgemein für den Straßenverkehr angegeben, so dass diese kaum auf die individuelle Situation eines Transportdienstleisters übertragbar sind.) Somit wird erstmalig auch ein aussagekräftiger
Vergleich zwischen technischen und organisatorischen Reduktionsmaßnahmen
ermöglicht, weil einheitliche Daten und Methoden innerhalb desselben Simulationsmodells verwendet werden.
Da bei der Bestimmung der Durchschnittsvermeidungskosten nach Fahrzeugklassen unterschieden wird, lassen sich die hier beispielhaft ermittelten Ergebnisse zu
Autobahn-Tempolimits auch auf entsprechende LKW im Fuhrpark eines Transportdienstleisters übertragen. Diese Information können Unternehmen z. B. bei der
Tourenplanung berücksichtigen, um Kraftstoffkosten einzusparen. Somit kann sich
in Zukunft auch ein wirtschaftlicher Nutzen der Forschungsergebnisse für Transportdienstleister des Straßengüterverkehrs ergeben.
Die Forschungsergebnisse sind über das Projektende hinaus langfristig nutzbar
und können bei Bedarf aktualisiert werden. Zum Beispiel lässt sich die Datenbasis
des Simulationsmodells an ein Unternehmen individuell anpassen, indem ein realer
LKW im mikroskopischen Kraftstoffverbrauchsmodell mit entsprechenden Daten
abgebildet wird, wozu lediglich einzelne Parameter (Motorleistungskennlinie, Reifenmerkmale, Eigenmasse etc.) zu ändern sind. Ebenso kann die Datenbasis des
makroskopischen Fahrtenkettenmodells, z. B. durch Fahrtenbuch- und Tourendaten eines Transportdienstleisters, individualisiert werden. Die systematische Ver94
Kapitel
6
knüpfung des Simulationsmodells mit jährlich aktualisierten Datenbanken (HBEFA,
TREMOD) und Statistiken (Verkehr deutscher Lastkraftfahrzeuge) ermöglicht zudem eine Fortschreibung der Forschungsergebnisse über das Jahr 2010 hinaus.
Der innovative Beitrag des Forschungsvorhabens besteht in der vernetzten, interdisziplinären Betrachtung von klimapolitischen Maßnahmen (hier Steuer und Zertifikat) und den individuellen Reaktionsmöglichkeiten (Technik und Organisation) eines Transportdienstleisters. Unabhängig von der tatsächlichen Einführung eines
Lenkungsinstruments kann das neuentwickelte Simulationsmodell auch als ein Planungsinstrument eingesetzt werden, das auf den Kraftstoffverbrauch und die Kraftstoffkosten spezialisiert ist. Demnach können Transportdienstleister z. B. bei Investitionsentscheidungen zum Fuhrpark durch Bestimmung und Vergleich des Kraftstoffverbrauchs alternativer Fahrzeuge bzw. Komponenten unterstützt werden.
Die industriellen Anwendungsmöglichkeiten der Forschungsergebnisse bestehen
zwar nicht unmittelbar für Transportdienstleister, sind jedoch z. B. durch die Umsetzbarkeit des Simulationsmodells als kommerzielle Software für Unternehmen der
IT-Industrie gegeben. Durch eine mögliche Software kann dann die weitere Verbreitung und Anwendungsbereitschaft der Forschungsergebnisse bei den Transportdienstleistern gefördert werden. Durch weiterführende Forschungs- und Entwicklungsarbeiten kann unter entsprechenden Bedingungen eine solche Software als
Prototyp in etwa drei Jahren am Institut für Logistik und Materialflusstechnik realisiert werden.
6.3
Transfer der Forschungsergebnisse (Veröffentlichungen)
und Einschätzung zur Realisierbarkeit des
Transferkonzepts
Die in der folgenden Tabelle dem Status nach grün markierten Transfermaßnahmen (rechte Spalte) wurden alle erfolgreich umgesetzt. Die Realisierbarkeit der
noch geplanten Transfermaßnahmen (gelb markiert) wird als sicher eingeschätzt.
Tab. 21 Maßnahmen zum Transfer der Forschungsergebnisse in die Praxis
Maßnahmen- Ziele der
klasse
Maßnahmenklasse
Maßnahme
Projektbeglei- Informationsinput der
1. PA-Sitzung
tender AusKMUs und Experten für
schuss (PA) die geplanten Arbeitsschritte
2. PA-Sitzung
Vorstellung und Diskussion der bereits erreichten Forschungsergebnisse
3. PA-Sitzung
Präsentation der Endergebnisse in der letzten
Status und
Termin
durchgeführt
am
24.04.2013
durchgeführt
am
12.09.2013
durchgeführt
am
27.02.2014
95
Schlussbemerkungen
PA-Sitzung
Schriftliche
Transfer der gesamten
Publikationen Forschungsergebnisse
in Ausführlichkeit in die
Wirtschaft und Wissenschaft
4. PA-Sitzung
durchgeführt
am
11.09.2014
5. PA-Sitzung
durchgeführt
am
26.03.2015
Monographie: Kaiser et al:
Emissionshandel im Straßengüterverkehr, 2. Auflage veröffentlicht
im
(mit neuem Kapitel zum
COMECON-Vorhaben),
September
erschienen in der Reihe
2013
„Magdeburger Schriften zur
Logistik“ [ILM13]
Beitrag in Tagungsband:
„Analysemodell für CO2Lenkungsinstrumente im
Straßengüterverkehr“, erschienen auf den Magdeburger Logistiktagen 2014
[KaZ14]
veröffentlicht
im
Juni 2014
Beitrag in Zeitschrift: „Welche Klimapolitik braucht der veröffentlicht
im
Straßengüterverkehr?“, erschienen im BVL-Magazin,
Juli 2014
3/2014, S. 14
Beitrag in Sammelband:
„Verfahren zur Rekonstruk- veröffentlicht
tion einer LKWim
Fahrtenkette auf Basis der
Straßengüterverkehrsstatis- 1. Quartal
2015
tik“, erschienen im Jahrbuch Logistik 2015 [KaZ15]
Monographie: Schlussbericht des COMECONProjekts als neuer Band der
Reihe „Magdeburger Schriften zur Logistik“
Internetdokument: Schlussbericht des COMECONProjekts (PDF) als kostenloser Download auf der
BVL-Website
96
geplante
Veröffentlichung im
September
2015
geplante
Veröffentlichung im
September
2015
Kapitel
Monographie: Fertigstellung
einer Dissertation
Homepage,
Pressemittelungen
Bekanntmachung des
Forschungsprojekts
Übernahme
Wissenstransfer in die
der Ergebnis- zukünftigen Führungsse in die akad. kräfte und Experten der
Lehre
Logistik
6
geplant in
2016
Homepage:
www.comecon.ovgu.de
verfügbar seit
Oktober 2013
Pressemitteilung: „Was ist
wirksame Klimapolitik für
den Straßengüterverkehr?
Forschungsprojekt COMECON der Universität Magdeburg will CO2-Emission
im Straßengüterverkehr
senken“
veröffentlicht
am
04.03.2014
Bachelor- und MasterStudiengang Wirtschaftsingenieurwesen Logistik an
der Universität Magdeburg
sukzessive
Umsetzung
seit WS
2013/14
97
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105
Anhang 1
Anhang 1: Vensim-Simulationsmodell des
physikbasierten LKW-Kraftstoffverbrauchsmodells
Abb. 36 Vensim-Simulationsmodell des physikbasierten LKWKraftstoffverbrauchsmodells (Screenshot)
106
Autorenverzeichnis
Autorenverzeichnis
KAISER, Alexander, Dipl.-Wirtsch.-Ing., wiss. Mitarbeiter am Lehrstuhl für Logistik,
Institut für Logistik und Materialflusstechnik (ILM), Fakultät für Maschinenbau,
Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg; E-Mail: [email protected];
Tel.: +49 (0)391 / 67-52888
ZADEK, Hartmut, Univ.-Prof. Dr.-Ing., Leiter des Lehrstuhls für Logistik, Institut für
Logistik und Materialflusstechnik (ILM), Fakultät für Maschinenbau,
Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg; E-Mail: [email protected];
Tel.: +49 (0)391 / 67-58604
108

Gebrauchsanleitung A4 modifizierter Hebel Beck

1:1 Zuordnungsaufgaben

ABB Kaufel Neuer Gebietsverkaufsleiter

Wurzeln

www.bio-rasenkante.de

Stellung gehalten

PDF downloaden

ABB Selfie-Wettbewerb Teilnahmebedingungen

WLAN-Verbindung einschalten und zwischen WLAN