Gevoeligheids- en onzekerheidsanalyse van MRIO modellen; een empirische studie van de Nederlandse koolstofvoetafdruk

MRIO-databases in combinatie met milieu en sociale data van economische sectoren vormen hiermee een geschikte basis voor analyses van de milieu- en overige duurzaamheidsimpacts die optreden in internationale productieketens van goederen en diensten. MRIO-modellen maken gebruik van grote hoeveelheden gegevens met verschillende betrouwbaarheidsintervallen. Het artikel beschrijft een gevoeligheids- en onzekerheidsanalyse om te onderzoeken in welke richting inspanningen zouden moeten worden verricht om de onzekerheden in de uitkomsten van MRIO modellen te verkleinen.

Koolstofvoetafdruk

De analyses werden uitgevoerd voor een MRIO-model om de Nederlandse koolstofvoetafdruk (Carbon Footprint) te berekenen. De gevoeligheidsanalyse van één van de modelvariabelen, te weten de matrix van technische coëfficiënten, laat zien dat veranderingen van de coëfficiënten die zijn afgeleid van de nationale tabellen en van de importen van Nederland de grootste effecten hebben op de berekende koolstofvoetafdruk. Hieruit volgt dat de nationale input-output tabellen en de importgegevens van het land waarvoor de voetafdruk wordt berekend de meeste aandacht dienen te krijgen bij het verbeteren van de invoergegevens van het MRIO-model.

Onzekerheden

De onzekerheidsanalyse betrof een Monte Carlo simulatie met onzekerheidsverdelingen rond alle modelvariabelen. De onzekerheid in de totale koolstofvoetafdruk van Nederland was beduidend lager dan de onzekerheden in de broeikasgasemissies die zijn toegerekend aan regio’s, sectoren en producten. Verder vertoonden vooral sectoren en producten met een relatief groot aandeel niet-CO2 broeikasgas emissies een grote onzekerheid in de toegerekende emissies. Dit pleit er voor om bij het verzamelen van gegevens meer aandacht te besteden aan het terugdringen van de onzekerheden in de gegevens van niet-CO2 broeikasgassen.