Fokus ForschungNeue Modelle für eine unsichere Zukunft
Prof. Dr. Frank Krysiak
Newsletter #10 | 16.06.2026
Ein Gespräch mit Professor Frank Krysiak, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Universität Basel
Frank Krysiak zählt seit Jahren zu den prägenden Stimmen der Umweltökonomie im deutschsprachigen Raum. An der Universität Basel forscht er zu den langfristigen Wirkungen von Umweltpolitik sowie zur Gestaltung von Umweltpolitik unter Unsicherheit — einer Unsicherheit, die heute grösser ist denn je. Im Zentrum seiner Arbeit steht die Frage, wie Lernprozesse funktionieren und wie sich jenseits reiner Extrapolation methodisch fundierte Aussagen über die Zukunft treffen lassen. Parallel dazu arbeitet er im Rahmen des Forschungskonsortiums SWEET-CoSi am Aufbau einer neuen Generation von Modellen, die disziplinäre Schnittstellen systematisch integrieren sollen. Die Grenzen heutiger Forschung in diesem Bereich, so Krysiak, lägen oft dort, wo andere Disziplinen entscheidende Erkenntnisse lieferten, die in ökonomischen Modellen bislang kaum berücksichtigt würden. Genau das solle sich ändern.
Wie können wir in die Zukunft blicken
Ein zentrales Thema der vergangenen zwei Jahre war für Frank Krysiak die Frage, wie sich methodisch sauber in die Zukunft blicken lässt — insbesondere dann, wenn Erfahrungen aus der Vergangenheit nicht einfach fortgeschrieben werden können. Ein Forschungsprojekt zu dieser Frage wurde gerade publiziert. In einer konkreten Anwendung untersucht Krysiak die Klimaadaptation: also die Frage, wie man lernt, wenn grosse Unsicherheit darüber besteht, wie die Zukunft tatsächlich aussehen wird.
Zur Beschreibung des theoretischen Settings skizziert Krysiak folgende Ausgangslage: Durch den Klimawandel würden Katastrophenereignisse wie Überschwemmungen häufiger. Dagegen gebe es Gegenmassnahmen — etwa Investitionen in den Hochwasserschutz. Diese sind jedoch teuer und sollten deshalb nur erfolgen, wenn man mit hinreichender Sicherheit davon ausgehen kann, dass sie tatsächlich benötigt werden. Historische Erfahrungswerte zur Häufigkeit von Hochwassern lassen sich unter Klimawandelbedingungen aber nicht einfach in die Zukunft extrapolieren. Man wisse nicht nur, ob ein Hochwasserereignis eintreten wird oder nicht, sagt Krysiak — auch über die Wahrscheinlichkeit des Eintretens bestehe Unsicherheit. In seinem Projekt untersuchte er daher zwei verschiedene Lernprozesse, die in einem solchen Setting eingesetzt werden könnten.
Beim klassischen bayesschen Lernen versucht man, die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses durch laufende Beobachtung zu aktualisieren, bis sie sich der tatsächlichen Wahrscheinlichkeit annähert. Bei einem szenario-basierten Ansatz hingegen definiert man unterschiedliche Klimaszenarien, die jeweils andere Wahrscheinlichkeiten für Extremereignisse implizieren, und lernt - ebenfalls durch Beobachtung - welches Szenario der Realität am ehesten entspricht. Aktualisiert wird dabei also die Wahrscheinlichkeit eines Szenarios — nicht jene eines einzelnen Ereignisses. Beide Ansätze lassen sich grundsätzlich auch kombinieren: Man lerne gleichzeitig innerhalb der Szenarien und darüber, welches Szenario der Realität am nächsten komme, sagt Krysiak.
Und seine Forschung liefert denn auch ein konkretes Resultat. Langfristig fänden alle Verfahren meist die richtige Wahrscheinlichkeit. Doch wenn nur beschränkte Zeit bleibt, in der Reaktionen überhaupt noch möglich sind, empfiehlt er den szenario-basierten Ansatz. Im untersuchten Setting, sagt er, sei die Gefahr massiver Fehlinvestitionen damit deutlich geringer. Warum? Weil sich das bayssche Lernverfahren in der Anfangsphase als weniger robust erwiesen hat. «Wenn zu Beginn der Beobachtungsreihe aussergewöhnlich viele Ereignisse auftreten, kann das leicht dazu führen, dass Wahrscheinlichkeiten massiv überschätzt und irreversible Investitionen voreilig ausgelöst werden» Die Szenariomethode hingegen definiert von Beginn weg einen plausiblen Möglichkeitsraum und der Lernprozess bleibt innerhalb dieses durch die Szenarien definierten Rahmens verankert.
Natürlich funktioniert das nur dann, wenn die zugrunde liegenden Szenarien den realistisch möglichen Entwicklungsraum ausreichend abdecken, wie Krysiak betont. Wer im ungünstigsten Szenario die Folgen des Klimawandels systematisch unterschätze, gerate entsprechend in die Irre.
Neue Modelle an der Schnittstelle der Wirtschaftswissenschaften
Ein zweites grosses Thema in Frank Krysiaks Forschung ist die Frage, wie sich Faktoren wie gesellschaftliche Kooperationsbereitschaft, politische Polarisierung oder rechtliche Investitionshemmnisse in streng quantitative wirtschaftswissenschaftliche Modelle integrieren lassen. In einem Teilprojekt des von Hannes Weigt geleiteten SWEET-CoSi-Verbundes arbeitet Krysiak zusammen mit dem Doktoranden Niklas Bley an der Entwicklung einer neuen Generation von Energiesystemmodellen.
Klassische ökonomische Energiesystemmodelle hätten die Zukunft lange relativ zuverlässig abbilden können, sagt der Forscher. Allerdings weniger wegen ihrer konzeptionellen Stärke als aufgrund der enormen Trägheit des Energiesystems selbst. Energiesysteme haben sich über Jahrzehnte nur langsam verändert. Unter diesen Bedingungen hätten auch Modelle funktioniert, die gesellschaftliche Dynamiken weitgehend ausblenden. Mit dem Aufkommen erneuerbarer Energien sei jedoch eine Dynamik ins System gekommen, die sich mit den bisherigen Methoden nicht mehr adäquat erfassen lässt. «An der aktuellen Forschungsfront wird nicht einfach nur an der Verbesserung bestehender Modellvarianten gearbeitet, sondern es entstehen vielmehr neue Modellkategorien.»
Dabei geht es darum Erkenntnisse, aus anderen Disziplinen, beispielsweise aus den Sozial- oder auch den Rechtswissenschaften in ökonomische Modelle zu integrieren und auch die Modellierung selbst in der ökonomischen Modellwelt nachzuvollziehen. «Was wir damit gewinnen wollen, ist eine Art Toolbox. Ein Modell, das zum Beispiel Kolleginnen und Kollegen aus den Rechtswissenschaften anschlussfähig macht», sagt Krysiak. Dies ist sinnvoll, weil Regulierungen und Gesetze, aber auch gesellschaftliche Zustände wie etwa politische Polarisierung oder veränderte Kooperationsbereitschaft enorme Auswirkungen auf die Resultate der Energiepolitik haben.
Eine besondere methodische Herausforderung ist die Unschärfe dieser Faktoren, die sich meisten nicht einfach in eine Zahl übersetzen lässt. Krysiak und sein Team arbeiten mit einer bereits seit längerem bekannten Methode aus den Ingenieurswissenschaften, den sogenannten Fuzzy Sets. Dabei wird die Unschärfe qualitativer Begriffe nicht einfach über Mittelwerte geglättet, sondern bewusst erhalten. Ein Begriff wie «hohe Kooperationsbereitschaft» wird dabei nicht auf eine einzelne Zahl reduziert, sondern auf ein Spektrum möglicher quantitativer Ausprägungen abgebildet. Entscheidend ist, dass sich diese Spektren überschneiden können: Ein bestimmter Zustand kann gleichzeitig als «hoch» und «mittel» gelten — mit unterschiedlichen Zugehörigkeitswerten. So entstehen unscharfe Beschränkungen im Modell, bei denen nicht eindeutig gesagt werden kann, ob sie erfüllt oder verletzt sind.
Warum diese Unschärfe erhalten bleiben müsse, beantwortet Krysiak mit einem grundsätzlichen Argument: Unschärfe sei in diesem Kontext kein methodischer Makel, sondern inhaltlich notwendig. Ein Bewilligungsprozess mit «geringer Verzögerung» könne in einem Kanton drei Monate bedeuten und in einem anderen zwei Jahre. Wer dies auf einen Mittelwert normiere, verliere genau jene Heterogenität, die für politische Steuerungsfragen entscheidend sei.
Das Forschungskonsortium SWEET CoSi ist Bestandteil des SWEET – “Swiss Energy research for the Energy Transition” Programms des BFE. Ziel von SWEET ist die Förderung von Innovationen, die wesentlich zur erfolgreichen Umsetzung der Energiestrategie 2050 und der Erreichung der Schweizer Klimaziele beitragen. Nähere Informationen zu SWEET finden sie auf der Webseite des BFE.
Als konkretes Anwendungsbeispiel untersucht Krysiak die zukünftige Wärmeversorgung der Schweiz. «Wenn wir Öl- und Gasheizungen ersetzen, wird das in vielen Regionen, wo man keine Fernwärme hat, mit Wärmepumpen gemacht werden. Und eigentlich macht es ökonomisch viel mehr Sinn, für fünf Häuser zusammen eine grosse Wärmepumpe zu bauen, als in jedem Haus eine kleine. Das ist für alle viel billiger und es ist technisch effizienter. Aber es braucht eben auch eine Form von Zusammenarbeit, die man bisher eher selten hat.» Soziale, rechtliche und politische Faktoren, beeinflussen den Grad der Kooperationsbereitschaft. Aber in klassischen Energiesystemmodellen, sagt Krysiak, gibt es bisher keine derartigen Faktoren. Das will er ändern. Und nicht nur er. Auch in der internationalen Forschung liegt der Fokus heute weniger auf den Kernmodellen selbst, sondern auf den Übergängen zwischen den Disziplinen.
Langfristig soll aus Krysiaks aktuellem Projekt ein Modell entstehen, das mit den Gebäudedaten der Schweiz gespiesen werden kann und dann belastbare Aussagen darüber erlaubt, ob sich die Schweiz auf dem Pfad zu Netto-Null 2050 befindet. Dabei sollen nicht nur Preise und Subventionen als Steuerungsinstrumente modelliert werden, sondern auch rechtliche und gesellschaftliche Stellschrauben werden operationalisierbar — und damit erstmals wirklich anschlussfähig für andere Disziplinen. «An diesen disziplinären Schnittstellen geschieht derzeit ausserordentlich viel», sagt Frank Krysiak. Seine Forschung gliedert sich in diese internationalen Forschungsfront ein. Aus dem SWEET-CoSi Gesamtprojekt soll bis 2030 eine neue Modellgeneration hervorgehen. Rechtzeitig für die nächsten Energieperspektiven des Bundes, glaubt Krysiak. «Mit den neuen Modellen können diese fundamentalen und auch kostspieligen gesellschaftlichen Entscheide künftig auf besseren Grundlagen getroffen werden. Das ist ein direkter Beitrag, den die Forschung leisten kann und ein grosser Anreiz für mich persönlich.»
Interview und Text: Dr. Brigitte Guggisberg
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