Investitions- Ertrags- und Besteuerungsstrategien für den Forstsektor

Investitions- Ertrags- und Besteuerungsstrategien für den Forstsektor
1) Einführung
Dieser Artikel behandelt die Wettbewerbsinteressen innerhalb des ( finnischen)
Forstsektors. Die Probleme der Forstindustrie, Forstwirtschaft und Gesellschaft werden
simultan als ein Drei-Parteien-Differenzial-Spiel gelöst, um optimale InvestitionsErtrags- und Besteuerungsstrategien abzuleiten.
Auf dem theoretischen Level hat diese Studie ihren Ursprung in dem klassischen
Investitions- & Preisfestsetzungsproblem, wo ein Monopol auf dem Markt ( nicht
erneuerbarer ) Ressourcen dem Wettbewerb aus Substitut-Industrien auf demselben
Markt gegenübersteht.
In dieser Studie nehmen wir an, dass der Forst als Monopolist auf dem roundwoodMarkt handelt und die Ertragsrate bestimmt. Roundwood wird als Input für den
Produktionsprozess der Forstindustrie verwendet, welche ihre Investitionen als
Entscheidungsvariable nutzt.
Dies führt uns zu der Frage, wie Forstbesteuerung die Menge von roundwood auf dem
Markt und konsequenterweise die Investitions- bzw. Produktionsmöglichkeiten der
Holzverarbeitenden Industrie beeinflusst.
Deshalb fügen wir den Staat/die Gesellschaft als dritten Spieler in das Modell ein.
2) Beschreibung der Forstindustrie und Forstwirtschaft sowie des
Ertragsproblems mit der Gesellschaft als drittem Spieler
2.1) Bezeichnungen
h(t) : Ertragsrate in Periode t
Steuerungsvariable der Forstwirtschaft
i(t) : Investition in Produktionskapazität pro Periode t
Steuerungsvariable der Forstindustrie
τ(t) : Forststeuerrate in Periode t
Steuerungsvariable der Gesellschaft
s(t) :
k(t) :
y(t) :
Waldbestand
Produktionskapazität
kumulatives Steuereinkommen
Steuerungsvariablen
Zustandsvariablen
c[h(t),τ(t)] : Nettoeinkommen der Forstwirtschaft
f[i(t)]
: transformiert geldmäßige Investitionen in Kapazität
p[h(t)]
: Preis von roundwood als Funktion der Ertragsrate
Inverse der roundwood - Nachfragefunktion
w[τ(t),h(t)] : Forststeuereinkommen der Gesellschaft
E(t)
: sonstige Erwerbskosten von roundwood
G[s(t)]
: strikt konkave natürliche Wachstumsrate des Waldbestandes
R[k(t),h(t)] :strikt konkave Einnahmenfunktion ( der Forstindustrie )
Sf [s(T),T] : Restwertfunktion der Forstwirtschaft für die eigene Ressource
1
Si[k(T),T] : Restwertfunktion der Forstindustrie für die eigene Ressource
Ss[y(T),T] : Restwertfunktion der Gesellschaft für zunehmendes Steuereinkommen
U{c[h(t),τ(t)],s(t)} : Nutzenfunktion der Forstwirtschaft aus Nettoeinkommen und
Waldbestand
W{w[τ(t),h(t)],s(t)} : Wohlfahrt aus Forststeuereinkommen und Waldbestand
ri,rf,rs : Diskontsätze von Forstindustrie , Forstwirtschaft und Gesellschaft
μ
: Wertminderungsrate der Produktionskapazität
T
: Länge des gemeinsamen Planungshorizonts
2.2) Formulierung des Problems
Das Ziel der Forstindustrie ist:
Maximiere den gegenwärtigen Wert des Nettoeinkommens mit i(t) als
Steuerungsvariable, d.h.:
T
(1)
max  e rit {R[k (t ), h(t )]  i(t )  [ p[h(t )]  E (t )]h(t )}dt  e riT Si [ k(T), T ]
i ( t ) 0
0
Die Entwicklung der Kapazität k(t) wird beschrieben durch die Zustandsgleichung
(2)
dk(t)/dt = – µ * k(t) + f[i(t)]
k(0) = k0
k(t) ≥ 0 , t  [0,T]
( Minderung der Kapazität plus Zunahme der Kapazität durch Investitionen )
Das Ziel der Forstwirtschaft ist:
Maximiere den gegenwärtigen Wert des Nutzens U aus dem Nettosteuereinkommen
c[h(t),τ(t)] und aus dem Wert des Waldbestands s(t) mit Ertragsrate h(t) als
Steuerungsvariable, d.h.:
T
(3)
max  e
h ( t )0
r f t
U {c[h(t ),  (t )], s(t )}dt  e
r f T
S f [ s(T ), T ]
0
(wobei der Nutzen des Nettoprofits der Industrie gleich seinem monetären Wert ist)
Entwicklung des Waldbestands s(t):
(4)
ds(t)/d(t) = G[s(t)] – h(t)
s(0) = s0
s(t) ≥ 0 , t  [0,T]
(Das natürliche Waldwachstum G wird dezimiert durch die Menge an Ertrag h; hierbei
werden Veränderungen durch Zupflanzung oder Verschmutzung nicht berücksichtigt.)
Das Ziel der Gesellschaft ist:
Maximiere den gegenwärtigen Wert der Wohlfahrt W aus Forststeuereinkommen
w[τ(t),h(t)] und aus dem Waldbestand s(t), mit Forststeuerrate τ(t) als
Steuerungsvariable, d.h.:
2
T
(5)
max
 ( t ) 0
e
W {w[ (t ), h(t )], s(t )}dt  e rsT S s [ s(T ), T ]
rst
0
Veränderung im kumulativen Bestand des Steuereinkommens y(t):
(6)
y(t) ≥ 0 , t  [0,T]
dy(t)/dt = w[τ(t),h(t)]
y(0) = 0
3) Herleitung der notwendigen Bedingungen für Optimalität
Wir bezeichnen die adjungierten Variablen mit λ und nutzen Exponenten i (industry),
f ( forestry) und s ( society) für die Partei und Fußnoten k ( capacity), s (stock) und y
( forest-tax income) für die jeweils zugehörige Zustandsgleichung (2),(4),(6).
Weiter bezeichnen wir die maximierten Werte der Hamilton-Werte Hj ( j = i,f,s)
mit einem *
Wir leiten die folgenden notwendigen Bedingungen für die optimalen Nash-Strategien
der Steuerungsvariablen i,h,τ ( unter Vernachlässigung des Zeitindex t ) her:
(7)
H i
 1 
i
(8)
H f U c
f
f w
f
f
s

*  s   y
 0  h * ( s,  s ,  y ,  y )
h
c h
h
(9)
H s W w
s w
s
f
f

*
y
 0   * ( s,  y ,  y ,  s )

w 


i
k
)
f '[i ]  0  i * (
i
k
Notwendige Bedingungen :
3
Kombinieren wir die Transversalitäts -Bedingungen mit den Zustandsgleichungen
(12),(13),(15)&(16), so sehen wir, dass für die adjungierten Variablen gilt:
f
s
i
f
 y (t ) =  k (t ) =  y (t ) =  k (t ) =0 für alle t  [0,T]
Wenn die Gesellschaft das kumulative Forststeuer-Einkommen am Ende des
s
Planungshorizonts nicht bewertet d.h. Ss[y(T),T]=0, so ist auch  y (t ) ≡ 0 , t  [0,T].
4) Modellspezifikationen und optimale Nash-Investment sowie ErtragsStrategien; Forstbesteuerungs-Politik
4.1) Einleitungen
Schreibe das Nettoeinkommen der Forstwirtschaft in einer kompakten Form:
c[h(t),τ(t)] = [1- τν ] p[h(t)]*h(t) - τl , wobei wir τν(t)und τl(t) für Ertragssteuer bzw.
Pauschalsteuer (lump-sum tax) verwenden.
Das Steuereinkommen der Gesellschaft ist dann w[τ(t),h(t)] = τν(t) p[h(t)]*h(t) + τl(t)
Wir leiten die Nash-Ertragsstrategien separat für beide Besteuerungsarten her:
4.2) Pauschal-Steuer (τν = 0, τl >0 )
Bei Anwendung von Pauschalsteuer ist das Einkommen der Gesellschaft w[τ] = τl.
Unter Verwendung von (9) erhalten wir
(9’)
H s (9) W w
s w
s

*
 y
 W0 * 2 w[ ]  W1 * s   y  0

w 

  l * (t )  [W1 * s (t )   y (t )] / 2W0
s
wobei W 0 (< 0), W 1 (> 0) Parameter sind.
In diesem Fall ist die Besteuerungspolitik der Gesellschaft eine Funktion des
Forstbestands und des Wertes, den wir auf das kumulierte Steuereinkommen legen,
aber nicht direkt abhängig vom Ertrag.
Ist Ss[y(T),T] = 0, so ist

s
(t) =
y

s
y
(t) = 0 und die optimale Pauschalsteuer hängt nur
vom Waldbestand ab.
Die Änderung in der Besteuerung ist wie folgt:
(20)
 l * (t )  [W1 s(t )   y (t )] / 2W0
s
Wenn hier Ss[y(T),T]=0, so ist auch

s
y
(t ) ≡ 0 und die Höhe der Pauschalsteuer hängt
allein davon ab, ob die Ertragsrate das Waldwachstum ( vgl. (4) ) übersteigt: ist die
Ertragsrate höher ( niedriger ) als das Wachstum, so steigt ( sinkt ) der Steuersatz.
4.3) Ertragssteuer (τν > 0, τl = 0 )
Bei Ertragssteuer ist das Nettoeinkommen der Gesellschaft w[τ,h] = τν p[h(t)]*h.
4
Aus (9) erhalten wir
H s (9 ) W w
s w
s

y
 W0 2 w[ , h] p[h]h  W1 p[h]hs   y p[h]h  0

w 

   * (t )  [W1 s (t )   y (t )] / 2W0 p[h(t )]h(t )
s
Somit ist die Steuerpolitik der Gesellschaft eine Funktion aus dem Waldbestand, dem
Wert, den wir auf das Steuereinkommen legen, und der Ertragsstrategie der
Forstwirtschaft.
Das Nettoeinkommen der Forstwirtschaft ist c[h,τ] = ( 1- τν* ) p[h]*h
Aus (8) erhalten wir hν*(t), die zugehörige Ableitung lautet:
(23)
h * (t )  { s [ p(h)h]²} /{[ p' (h)h]²  p(h)²}
f
Hierbei ist der Nenner negativ, also bestimmt der Zähler, d.h. die Änderung des
Wertes, den die Forstwirtschaft auf die Ressource

f
s
legt, ob die Ertragsrate steigt
oder sinkt.
6) Abschließende Bemerkungen
In diesem Artikel haben wir die Wettbewerbsinteressen innerhalb des (finnischen)
Forstsektors als ein Drei-Parteien ( Forstindustrie, Forstwirtschaft und Gesellschaft )
Differenzialspiel analysiert. Wir leiteten optimale Nash-Investment-, Ertrags- &
Forstbesteuerungsstrategien her.
Die theoretischen Ergebnisse dieses Artikels, die funktionellen Verbindungen zwischen
den Kontroll-Variablen betreffend, werden kurz in folgender Tabelle zusammengefasst;
hierbei präsentieren wir die Strategien getrennt nach Pauschal- &Ertragssteuer:
Kontrolle
Pauschalsteuer
i * ( k )
i
Investition
Steuersatz
h l* ( l* ,  s )
 l * ( s,  y )
s
i * ( k )
i
f
Ertrag
Ertragssteuer
h  * ( s )
f
  * (h * , s,  y )
s
Obwohl die Tabelle zeigt, dass die Investmentstrategie der Forstindustrie nicht von der
Besteuerungsart abhängt, sind die Ertrags- und Steuerstrategien verschieden. Wenn
die Gesellschaft eine Pauschalsteuer auf die Forstwirtschaft erhebt, wird die Höhe der
Steuer nicht direkt durch die Ertragsrate beeinflusst. Der Effekt überträgt sich durch den
Waldbestand. Andererseits gilt bei Ertragssteuer: die Ertragsrate geht ebenso wie der
Waldbestand direkt in den optimalen Steuersatz ein.
In diesem Fall ist die Ertragsrate nur eine Funktion der Bewertung des Waldbestands
durch die Forstwirtschaft.
5
Grenzüberschreitende Luftverschmutzung zwischen Finnland und der UdSSR
Ein dynamisches Saurer-Regen-Spiel ( acid rain game)
Übersäuerung des Bodens (acidification of soil) ist ein bekanntes und brisantes
Phänomen in vielen Regionen Europas, der USA und Kanadas. Übersäuerung des
Bodens hat direkte und langfristige Auswirkungen auf die Wirtschaft dieser Länder, z.B.
indem das Waldwachstum negativ beeinflusst wird
Viele europäische Länder haben inzwischen multilaterale und bilaterale Verhandlungen
über Emissions-Reduktion initiiert.
Wir entwickeln und analysieren ein zwei Länder übergreifendes LuftverschmutzungsModell in einer dynamischen Spielsituation.
Die Luftverschmutzung ist hauptsächlich zurückzuführen auf den Schwefel- und
Stickstoff-Ausstoß von Industrie, Energiegewinnung und Verkehr. Diese Emissionen
schlagen sich nur zum Teil auf dem Grund der Ausstoßländer nieder; aufgrund
grenzüberschreitenden Transports von Schmutzteilchen durch Wind landen große
Mengen der Emissionen in Form von nassen und trockenen Ablagerungen im Boden
der Nachbarländer.
Diese Schwefel- & Stickstoffablagerungen beeinflussen die Eigenschaften des Bodens
sowie von Oberflächen- & Grundwasser. Insbesondere wird die Säure-NeutralisationsKapazität von Boden und Wasser reduziert, und somit führt der VerschmutzungsProzess zur Übersäuerung.
In diesem Artikel betrachten wir nur die Daten von Schwefel-Emissionen.
Das dynamische Übersäuerungs-Modell, welches die Entwicklung des Spiel-Status
beschreibt, basiert auf modernen Modellen der Ionenaustausch-Dynamik im Boden.
Die empirischen Daten basieren auf Schätzungen von Schwefel-Ausstoß und Ablagerungen in Finnland sowie in vier Nachbarregionen (Estland, Karelin, Leningrad
und Kola)
2) Zwei-Länder Übersäuerungs-Spiel
Das Boden-Übersäuerungs-Modell simuliert die Entwicklung der Fraktionierung von
basischen Kationen ( so z.B. Calcium und Magnesium ) im Boden.
Diese Fraktionierung bezieht sich auf basische Sättigung; eine Abnahme dieser
Sättigung bedeutet also einen erhöhten Grad an Übersäuerung.
Die Dynamik der bas. Sättigung wird wie folgt beschrieben:
(1)
x i = Fi(xi) – ei [ dii(t) + dij(t) + dbi(t)]*xi i, j = 1,2 ; i ≠ j
wobei
xi(t) : basische Sättigung zur Zeit t in Land i ( i = 1,2)
ei(t) : totaler Schwefel-Ausstoß in Land i
dij(t) : Schwefel-Ablagerung in Land i aus Land j
dbi(t) : vorhandene Ablagerungen in Land i
Fi : strikt konkave Funktion mit F(0)=F(Ki)=0 für ein 0 < Ki ≤ 1
Die Emissionen und Ablagerungen sind in der folgenden Relation verbunden:
(2)
dij(t) = wij * ej(t)
wobei wij den Anteil an Schwefel aus Land j, der sich in Land i niederschlägt,
bezeichnet.
6
Die Länder maximieren

(3)
Ji( x(0),e1,e2 ) =
 exp( r t )(U ( x )  C (e ))dt
i
i
i
i
0
s.t. : (1),(2)
wobei
x(0) = ( x1(0), x2(0) )T
Ui(.) : zunehmende konkave Nutzenfunktion der Qualität des Bodens
Ci(.) : abnehmende nichtnegative & konvexe Kostenfunktion (Abschaffung der
Emissionen )
Wir nehmen an, dass für jedes Land ein unreduziertes Emissions-Level ei so existiert,
dass gilt:
wenn ei  ei => Ci (ei )  0
d.h. in diesem Fall existieren keine Abschaffungskosten.
3) Identifizierung von Übersäuerungsdynamik
3.1 Übersäuerungsdynamik
Der Einfluss von Schwefelablagerungen auf den Waldboden und das Waldwachstum
kann grob in drei Phasen geteilt werden:
(1) Die abgelagerten Ionen beeinflussen die Konzentration von Säuren und Basen im
Boden
(2) Dadurch verändern sich die Eigenschaften des Bodens, was wiederum die
Verfügbarkeit von Nährstoffen (d.h. basischen Kationen ) verringert
(3) Letztendlich verringert sich das Waldwachstum
Wir stellten fest, dass die Menge an bas. Kationen im festen Zustand die
Nährstoffverfügbarkeit gut beschreibt. Also nehmen wir die bas. Sättigung als Maß für
den Zustand des Bodens.
Bas. Sättigung beschreibt den Anteil der bas. Kationen an allen Ionen der festen Phase.
Genauer:
bezeichne η : Summe aller bas. Kationen (Nährstoffe) in der festen Phase
η* : Summe an sauren Kationen
„
CEC : total cation exchange capacity (Totale Austauschkapazität )
= Summe der austauschbaren Ionen (d.h. : CEC = η+ η* )
Bas. Sättigung: x = η / CEC
Das folgende Funktional wurde genutzt, um die Übersäuerungsdynamik anzunähern;
erhalten aus Simulationen zum Ionen-Austausch ( Holmberg )
x i = ax – bx*ln x –cd*x
(4)
wobei: d : totaler Niederschlag in g/m²/Jahr
a,b,c: geschätzte Parameter
Einen kleinste – Quadrate - Ansatz erhält man durch
a = 0,0599 , b = 0,014 , c = 0,0486
7
Man beachte, dass die Fähigkeit des Bodens, sich zu regenerieren noch nicht ganz
geklärt ist – die frühen wirtschaftlichen Modelle vermeiden dieses Problem.
Die Schätzungen der dynamischen Vorgänge wurden unter der Annahme gemacht,
dass die Ablagerungen keinen bestimmten Trend haben und dass sie bei
10meq/m²/Jahr liegen.
3.2 Weitreichende Schwefel-Transporte
Das Schwefelbudget zwischen Finnland und den vier Regionen der UdSSR wurde 1990
von Tuovinen (u.a.) am Meteorological Institute für das Jahr 1987 geschätzt.
Die Berechnungen basieren auf einem weitreichenden Schwefeltransport-Modell,
welches am Western Meteorological Centre in Oslo entwickelt wurde.
Bezeichne
D = ( d1, d2 ) : totaler Schwefel-Niederschlag in Finnland & UdSSR
Db = ( db1, db2 ) : Hintergrund Schwefel-Ablagerungen „
E = ( e1,e2 ) : Schwefelausstoß
W‘ : Transport der Emissionen
(Jeweils 1000 Tonnen Schwefel/Jahr)
Somit ergibt sich folgendes Transport-Modell: (g(S)/m²/Jahr)
0,733
0,987
=
0,321
0,080
0,061
0,316
*
162 + 118
651
155
Also ist die durchschnittliche Schwefel-Ablagerung in den UdSSR höher als in Finnland.
Diese qualitative Schlussfolgerung stimmt mit den Simulationen aus dem norwegischen
Meteorologischen Center überein.
4) Emissionsabschaffungskosten
Die Kosten der Reduzierung von Luftverschmutzung sind entscheidend in den
zugehörigen Entscheidungsfindungen.
Wir definieren die Kostenfunktion Ci(ei) als die minimale Kostenhülle, welche die
gesamten Schwefelabschaffungsoptionen für Land i in einer gegeben Zeitperiode
enthält. Die Kosten werden für verschiedene Schwefelreduzierungsanforderungen
kalkuliert, bis hin zur maximalen technisch möglichen Beseitigung.
Das HAKOMA –Projekt am Technical Research Centre of Finland hat die EmissionsAbschaffungskosten für Finnland geschätzt, ebenso wie die Kosten für die
Nachbarregionen in der UdSSR
Wir nutzten die folgende polynomiale Approximation zur stückweise linearen
Kostenfunktion:
Ci (ei )   i1 (e i  ei )
(6)
wobei: ei : Emissionen im Fall abwesender Emissionsabschaffungs-Versuchen
βi1, βi2 : geschätzte Konstanten
- für Finnland: β11 = 0,0000312 * 10^6 FIM (Jahr / 10³ t(S))1/β12
- β12 = 3,426
e1 = 225*10³ t(S))/Jahr
- für UdSSR :
β21 = 0,0000067*10^6 FIM (Jahr/10³ t(S)) 1/β22
β22 = 3,117
e2 = 651*10³ t(S))/Jahr
i 2
8
5) Nutzen aus der Qualität des Bodens
Es ist viel schwieriger, die Nutzenfunktionen Ui(xi) (oder äquivalent, Schäden aus zu
niedriger bas. Sättigung) zu schätzen. Im Prinzip wäre es möglich, den monetären Wert
der Schäden, die durch Schwefelniederschlag bei Forstwirtschaft und Fischerei
verursacht werden, zu schätzen.
Obwohl interessante Untersuchungen über die Effekte von Übersäuerung auf das
Waldwachstum im Gange sind, sind die Ergebnisse noch nicht in einer Form, welche
leicht in eine wirtschaftliche Analyse einbezogen werden könnte.
Zu Beginn nehmen wir den Standpunkt ein, dass das Interesse der finnischen Seite sich
im Wert des Waldwachstums widerspiegelt. Wie oben diskutiert, wird das
Waldwachstum durch die Verfügbarkeit von Nährstoffen im Boden beeinflusst.
Hari u.a. (1989) schlagen vor, einen Michaelis-Menten-Typ von Sättigungsfunktion zu
nutzen, um die Abnahme des Waldwachstums als eine Funktion von verminderter
Nährstoffverfügbarkeit zu approximieren. Um direkte Kalkulationen zu vereinfachen,
approximieren wir diese Abnahme durch die folgende logarithmische Funktion:
(7)
g(xi) = g * ln(xi/x0)
wobei : x0 : kleine Zahl
g : 1/ ln(xn/x0) normales Level von bas. Sättigung
xn : Level, bei dem Übersäuerung keine schädlichen Effekte auf das
Waldwachstum hat, d.h g(xn) = 1
Der Nutzen aus Waldwachstum in Land i ist gegeben durch
(8)
Ui(xi) = γi * g(xi)
wobei γi : Wert des Waldwachstum in Land i unter normalen Bedingungen, d.h bei xi=xn.
Für Finnland schätzen wir diesen Wert unter Verwendung von Daten aus 1987/88:
γ1 = 8252*10^6 FIM/Jahr
Unglücklicherweise haben wir nicht die entsprechenden Werte für die Regionen der
UdSSR. Unter der Annahme, dass die Forstwirtschaft dort ähnlich zu der in Finnland ist,
erhalten wir eine grobe Schätzung für
γ2 = 11000*10^6 FIM/Jahr
6) Kooperative und nicht-kooperative saurer-Regen Spiele
6.1 Nichtkooperatives Gleichgewicht
Die Länder maximieren

Ji =
 (exp( rit )[(
i1
ei  ei) i 2  i g ln( xi / x 0)]dt
0
s.t.: (1),(2),(4)
Die nichtkooperativen Emissionen
~  e  [ gc w / i1i 2(r  b )]1/( i 21)
e
i
i
i
i ii
i
i
sind konstant und die open-loop Spiel-Lösung ist ebenso eine „subgame perfect
feedback solution“, d.h. dieselbe Entscheidungsregel gilt zu jeder Zeit und bei jedem
Wert des Zustands.
Sei der Wert des jährlichen Waldwachstums in Finnland 8,25 Mrd.FIM, UdSSR : 11
Mrd.FIM, dann betragen die nichtkooperativen Emissionen
164.000 t(S)/Jahr in Finnland
9
409.000 t(S)/Jahr in der UdSSR
Deshalb legt die Analyse nahe, dass bei Abwesenheit von Verhandlungen die Finnen
ihr laufendes Niveau an Emissionen beibehalten, während ca. 30% der Emissionen der
UdSSR reduziert werden.
6.2 Kooperative Lösung
Hierbei maximieren die Länder gemeinsam
J=

2
0
i 1
 (
exp( rit )( [ i1 ( ei  ei) i 2 ]  i g (i ln( x0))) dt
s.t (1),(2),(4)
Die kooperativen Emissionen sind
e1 *  e1  [(1 c1 w11   2 c 2 w21 ) /  11  12 ]1 /( 1 2 1)
e2 *  e 2  [(1c1w12  2c2 w22 ) /  21 22 ]1 /(  2 2 1)
wobei
i   i g /( ri  bi ) i=1,2
Unter der Annahme, dass der Wert des Waldwachstums in Finnland gleich 8,25
Mrd.FIM und wenn wir weiter annehmen, dass der Wert des Waldwachstums in der
UdSSR gleich 11 Mrd. FIM ist, dann würden die kooperativen Emissionen wie folgt
aussehen:
Finnland: 158.000 t(S)/Jahr
UdSSR : 390.000 „
Ein Vergleich mit den nichtkooperativen Werten ( 164.000 bzw 409.000 ) zeigt, dass bei
Kooperation die beiden Länder zwar ihre Emissionen stärker reduzieren, doch macht
diese Differenz nur ein paar Prozent aus.
Wir haben ebenfalls die totalen Ergebnisse beider Länder im Falle von kooperativen
bzw. nichtkooperativen Spielen verglichen:
Finnland:
UdSSR:
nichtkoop.
150,830
192,889
koop.
150,979
192,874
Mio.FIM
Mio.FIM
Also verliert die UdSSR durch Umweltkooperation; das heißt, um eine kooperative
Vereinbarung betreffs der Schwefelreduktion zu erlangen, muss Finnland
Ausgleichszahlungen mindestens in Höhe des Verlusts an die UdSSR leisten.
Bei Kaitala wurde 1990 gezeigt,dass das kürzlich unterzeichnete Aktionsprogramm ,
welches auf die Luftverschmutzungsreduktion abzielt, nicht besonders „vernünftig“ für
die UdSSR ist.
10