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The present thesis introduces an iterative expert-based Bayesian approach for assessing greenhouse gas (GHG) emissions from the 2030 German new vehicle fleet and quantifying the impacts of their main drivers. A first set of expert interviews has been carried out in order to identify technologies which may help to lower car GHG emissions and to quantify their emission reduction potentials. Moreover, experts were asked for their probability assessments that the different technologies will be widely adopted, as well as for important prerequisites that could foster or hamper their adoption. Drawing on the results of these expert interviews, a Bayesian Belief Network has been built which explicitly models three vehicle types: Internal Combustion Engine Vehicles (which include mild and full Hybrid Electric Vehicles), Plug-In Hybrid Electric Vehicles, and Battery Electric Vehicles. The conditional dependencies of twelve central variables within the BBN - battery energy, fuel and electricity consumption, relative costs, and sales shares of the vehicle types - have been quantified by experts from German car manufacturers in a second series of interviews. For each of the seven second-round interviews, an expert's individually specified BBN results. The BBN have been run for different hypothetical 2030 scenarios which differ, e.g., in regard to battery development, regulation, and fuel and electricity GHG intensities. The present thesis delivers results both in regard to the subject of the investigation and in regard to its method. On the subject level, it has been found that the different experts expect 2030 German new car fleet emission to be at 50 to 65% of 2008 new fleet emissions under the baseline scenario. They can be further reduced to 40 to 50% of the emissions of the 2008 fleet though a combination of a higher share of renewables in the electricity mix, a larger share of biofuels in the fuel mix, and a stricter regulation of car CO$_2$ emissions in the European Union. Technically, 2030 German new car fleet GHG emissions can be reduced to a minimum of 18 to 44% of 2008 emissions, a development which can not be triggered by any combination of measures modeled in the BBN alone but needs further commitment. Out of a wealth of existing BBN, few have been specified by individual experts through elicitation, and to my knowledge, none of them has been employed for analyzing perspectives for the future. On the level of methods, this work shows that expert-based BBN are a valuable tool for making experts' expectations for the future explicit and amenable to the analysis of different hypothetical scenarios. BBN can also be employed for quantifying the impacts of main drivers. They have been demonstrated to be a valuable tool for iterative stakeholder-based science approaches.
Diese Arbeit besteht aus drei Aufsätzen. Der erste Aufsatz („Die Arbeitsmarktpolitik in Südosteuropa: Von der Transformation bis zur EU-Integration“) erörtert die wirtschaftlichen und politischen Rahmenbedingungen in Südosteuropa und die damit einhergehenden Entwicklungen auf den jeweiligen Arbeitsmärkten seit 1991. Im Fokus steht dabei der Einfluss der Arbeitslosigkeit (als systemunabhängiges Problem) auf den EU-Integrationsprozess in den jugoslawischen Nachfolgestaaten und Albanien.
Welchen Einfluss haben der qualifikatorische und regionale Mismatch auf die Arbeitslosigkeit in Kroatien? Um diese Frage zu beantworten, wird im zweiten Kapitel dieser Arbeit („Arbeitslosigkeit im Transformationsprozess: Qualifikatorischer und regionaler Mismatch in Kroatien“) der Mismatch sowohl statisch mit Mismatch-Indikatoren als auch dynamisch im Rahmen der Matching-Funktion erörtert. Unter Anwendung von Paneldaten für neun Berufsgruppen und 21 Regionen im Zeitraum zwischen Januar 2004 und Juni 2015 wird in diesem Kapitel mithilfe von Fixed-Effects-Modellen dieser Einfluss geschätzt.
Führt die Anpassung der Arbeitslosenversicherungsgesetze an die EU-Standards zu einer Verbesserung der Arbeitsmarktergebnisse in den Staaten Südosteuropas? Mit Hilfe von Paneldaten für den Zeitraum 1996–2014 wird für fünf südosteuropäische Staaten (Albanien, Kroatien, Mazedonien, Montenegro und Serbien) dieser Einfluss im Rahmen eines Differenz-in-Differenzen-Modells im dritten Aufsatz („Unvollständige Integration: Eine Differenz-in-Differenzen-Analyse der südosteuropäischen Arbeitsmärkte“) geschätzt.
Die Neue Ökonomische Geographie (NEG) erklärt Agglomerationen aus einem mikroökonomischen Totalmodell heraus. Zur Vereinfachung werden verschiedene Symmetrieannahmen getätigt. So wird davon ausgegangen, dass die betrachteten Regionen die gleiche Größe haben, die Ausgabenanteile für verschiedene Gütergruppen identisch sind und die Transportkosten für alle Industrieprodukte die selben sind. Eine Folge dieser Annahmen ist es, dass zwar erklärt werden kann, unter welchen Bedingungen es zur Agglomerationsbildung kommt, nicht aber wo dies geschieht. In dieser Arbeit werden drei Standardmodelle der NEG um verschiedene Asymmetrien erweitert und die Veränderung der Ergebnisse im Vergleich zum jeweiligen Basismodell dargestellt. Dabei wird neben der Theorie auf die Methoden der Simulation eingegangen, die sich grundsätzlich auf andere Modelle übertragen lassen. Darauf aufbauend wird eine asymmetrische Modellvariante auf die wirtschaftliche Entwicklung Deutschlands angewandt. So lässt sich das Ausbleiben eines flächendeckenden Aufschwungs in den neuen Ländern, die starken Wanderungsbewegungen in die alten Länder und das dauerhafte Lohnsatzgefälle in einem Totalmodell erklären.