Klaus Mellenthin A N A LY S E K R I T I S C H E R R O H S T O F F E D U R C H M E T H O D E N D E R M U LT I VA R I AT E N S TAT I S T I K 3. S y m p o s i u m R o h s t o f f e f f i z i e n z u n d R o h s t o f f i n n o v a t i o n e n S i m o n G l ö s e r, P r o f. D r. - I n g. M a r t i n F a u l s t i c h N ü r n b e r g, d e n 5. 2. 2 1 4 Seite 1
Agenda I. Kurze Einführung in die Thematik der Kritikalitätsanalyse II. III. Bisherige Studien Analyse kritischer Rohstoffe durch dimensionsreduzierende Verfahren der Multivariaten Statistik IV. Ansätze zur Dynamisierung des Kritikalitätskonzeptes Seite 2
196 1964 1968 1972 1976 198 1984 1988 1992 1996 2 24 28 212 198 1983 1986 1989 1992 1995 1998 21 24 27 21 Wirtschaftswachstum in Billionen $ Neue Technologien (Diversifikation) REO Ge Ga Weltwirtschaft (Rohstoffbedarf) 2. Wirtschaftliche Entwicklung (GDP) Os Rh Pd Re Nb Pt Sb In Te V Mg Ni Cr Bi Pb Mn Al Ag 16. EU 27 Hf Mo C Zn Co W Au Be Ti Sn Fe Cu Ca Mo Cr 12. USA BRICS C Pb Zn Sn Fe Cu C Pb Zn Mn Sn Fe Cu Co 17 18 19 2 vergl. Achzet, Reller 211, Reuter 213 Ca Ni Konzentration der Kontrolle, Produktionskonzentration V Mg C Pb Zn Mn Sn Fe Cu Co Al W Ag Si Au Si Ca Mo Cr Ti Pt Wahrgenommenes Versorgungsrisiko: Strategische Sichtweise auf die Rohstoffversorgung 8. 4.. 35% 3% Japan China Daten Weltbank Verknappung (Preisanstieg) World Bank Metal Index 25=1% preciuos metals 25% Ölkrisen China Faktor 2% 15% Zusammenbruch der UDSSR industrial metals 1% 5% % vergl. Melcher, Wilken 213 vergl. Rosenau-Tornow, Buchholz et al. 29 Seite 3
Abgrenzung und Ursprung der Begriffe kritisch, strategisch, wirtschaftsstrategisch kritisch: strategisch: Rohstoffe, die eine hohe wirtschaftliche Bedeutung haben und deren Versorgungssicherheit gleichzeitig stark risikobehaftet ist. Begriff erstmals nach dem 1.Weltkrieg in den USA verwendet Heute vor allem wegen der quantitativen Ansätze relevant Wird Häufig in Verbindung mit Verteidigungs-politisch relevanten Rohstoffen verwendet (insbesondere in den USA) Unter strategischen Rohstoffen werden oft alle systemrelevanten und nicht nur die kritischen Rohstoffe verstanden, allerdings keine klare Abgrenzung zu kritischen Rohstoffen wirtschaftsstrategisch: Allgemeinerer dynamischer Begriff, der sich nicht an einer festen Liste kritischer Stoffe orientiert, sondern alle Stoffe beinhaltet die ein große Hebelwirkung für die Industrie besitzen (Wellmer 212, Programmbeirat Ressourcentechnologien des BMBF) vergleiche POLINARES 21 work package 1: Framework for understanding the sources of conflict and tensions Seite 4
Begriffsklärung: Kritikalität als Systemisches Risiko Klassische Risikobetrachtung nach (DIN) ISO 31 Risiko = Schadensausmaß Eintrittswahrscheinlichkeit Kritikalität als Systemisches Risiko, bzw. als Maß für die Vulnerabilität einer Volkswirtschaft bezüglich der Rohstoffversorgung Risiko-Matrix: Schadensausmaß unbedeutend katastrophal groß mäßig gering sehr unwahrscheinlich unwahrscheinlich bedingt wahrscheinlich wahrscheinlich sehr wahrscheinlich Eintrittswahrscheinlichkeit Kritikalität als Systemisches Risiko Wirtschaftliche Bedeutung unter Berücksichtigung des Substitutionspotenzials Schadensausmaß bei Versorgungs-Engpässen B A Steigende Rohstoff Kritikalität Versorgungsrisiko im Sinne der Störungs- Wahrscheinlichkeit der Rohstoffversorgung C Seite 5
3 zentrale Studien als Ausgangspunkt In den vergangenen Jahren wurden zahlreiche Studien veröffentlicht, die sich in ihrer Methodik sehr ähnlich sind. Folgende 3 grundsätzlichen methodischen Ansätze wurden angewendet: 1. Quantifizierung des Versorgungs-Risikos in einer Kennzahl (statisch) 2. Kritikalitäts-Matrizen (statisch) 3. Vorausschau zukünftiger Nachfrage- Entwicklungen und Rückschlüsse auf mögliche kurz- bis mittelfristige Verknappungs-Situationen (Dynamischer Ansatz, allerdings kein direkter Bezug zur Kritikalität) Kritische Rohstoffe für Deutschland IZT, adelpi, im Auftrag der KfW Bankengruppe 211 Critical Materials Strategy U.S. Department of Energy 21 Critical raw materials for the EU European Commission Enterprise and Industry 21 Critical Metals for Future Sustainable Technologies and their Recycling Potential Öko Institut e.v. 29 Rohstoffsituation Bayern, keine Zukunft ohne Rohstoffe Vereinigung der Bayrischen Wirtschaft e. V. 29 Material Security: Ensuring resource availability for the UK economy Oakdene Hollins Ltd 28 Minerals, Critical Minerals and the U.S. Economy National Research Council of the National Academies 27 Seite 6
(Maximalwert) Ansätze zur Quantifizierung der Rohstoff - Kritikalität / des Versorgungsrisikos 1. Quantifizierung des Versorgungs-Risikos in einer Kennzahl durch Aggregation verschiedener Einflussgrößen (statisch), hierarchischer Vergleich der Rohstoffe 2. Kritikalitäts-Matrizen durch Aggregation verschiedener Einflussgrößen folgender Faktoren (statisch): Wirtschaftliche Bedeutung Versorgungs-Risiko Yttrium Neodym Kobalt Scandium Wolfram Phosphat Niob Selen Germanium Platingruppe Lithium Chrom Indium Molybdän 19.1 19.1 19.1 19.1 17.8 16.9 16.6 16.3 15.9 15.9 14.5 14.3 14.1 21 5 1 15 2 25 Rohstoffsituation Bayern, keine Zukunft ohne Rohstoffe Vereinigung der Bayrischen Wirtschaft e. V. 29 EU Ad-hoc Working Group on Defining Critical Raw Materials: Critical Raw Materials for the EU 21 Seite 7
Normierung der Ergebnisse aus bisherigen Studien in einheitliche Kritikalitätsmatrix Definition der Kritikalität in Anlehnung an die Risikobetrachtung in ISO 31 / 311: Kritikalität = Vulnerabilität (Schadensausmaß) x Versorgungsrisiko (Eintrittswahrscheinlichkeit) Projektion der linken Kritikalitätsfunktion auf ein zweidimensionales Euklidisches Koordinatensystem: Die Höhenlinien stellen das Kritikalitätsniveau dar. Begrenzung in bisherigen Studien Seite 8
US-Studie 27: MINERALS, CRITICAL MINERALS, AND THE U.S. ECONOMY Übertragung der Kritikalitätsmatrix in einheitliches Koordinatensystem Rhodium Platin Seltene Erden Mangan Palladium Indium Niob Gallium Tantal Vanadium Titan Lithium Kupfer 1 2 3 4 5 6 7 8 Minerals, Critical Minerals and the U.S. Economy U.S. National Research Council 27 Seite 9
Ergebnisse der EU Studie 21 Critical raw materials for the EU Report of the Ad-hoc Working Group on defining Critical Raw Materials Seltene Erden Niob Platinmetalle Germanium Magnesium Gallium Wolfram Antimon Indium Flussspat Graphit Tantal Beryllium 1 2 3 4 5 6 7 8 Critical raw materials for the EU, European Commission Enterprise and Industry 21 Seite 1
Ergebnisse der Deutschland -Studie 211 Kritische Rohstoffe für Deutschland Identifikation aus Sicht deutscher Unternehmen wirtschaftlich bedeutsamer mineralischer Rohstoffe, deren Versorgungslage sich mittel- bis langfristig als kritisch erweisen könnte Deutschland Studie 211 Germanium Rhenium Antimon Wolfram Seltene Erden Indium Palladium Gallium Silber Zinn Tellur Bismut Niob 1 2 3 4 5 6 7 8 Kritische Rohstoffe für Deutschland Erdmann et al. IZT, adelpi, im Auftrag der KfW Bankengruppe 211 Seite 11
Übersicht der Ergebnisse auf Basis des Kritikalitätswertes Begrenzte Vergleichbarkeit auf Grund regionaler und methodischer Unterschiede Germanium Seltene Erden Rhodium Yttrium Rhenium Niob Platin Neodym Antimon Platinmetalle Seltene Erden Kobalt Wolfram Seltene Erden Indium Palladium Gallium Silber Zinn Germanium Magnesium Gallium Wolfram Antimon Indium Flussspat Mangan Palladium Indium Niob Gallium Tantal Vanadium Scandium Wolfram Phosphat Niob Selen Germanium Platingruppe Lithium Tellur Graphit Titan Chrom Bismut Tantal Lithium Indium Niob Beryllium Kupfer Molybdän 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 Kritische Rohstoffe für Deutschland 211 Critical raw materials for the EU 21 Critical minerals and the US Economy 27 Rohstoffsituation Bayern 29 Seite 12
Zusammenstellung von Eigenschaften zur Unabhängigen Analyse von Ähnlichkeiten Antimon Sb Gallium Ga Niob Nb Kupfer Cu Beryllium Be Germanium Ge Palladium Pd Aluminium Al Bismut Bi Indium In Platinum Pt Nickel Ni Chrom Cr Magnesium Mg Rhenium Re Blei Pb Cobalt Co Mangan Mn Rhodium Rh Zink Zn Dysprosium Dy Neodym Nd Silber Ag Tantal Ta Wolfram W Zinn Sn Diskussion über richtige / sinnvolle Aggregation der Indikatoren wenig zielführend, da immer von individueller Einschätzung, bzw. Risikobewusstsein geprägt Daher scheint eine statistische Analyse der Eigenschaften der als kritisch identifizierten Rohstoffe sinnvoll Daten für die kritischen Rohstoffe aus den Studien zuzüglich klassischer Industriemetalle als Referenz zusammengestellt Seite 13
Erhebung und Darstellung von verschiedenen Eigenschaften kritischer Rohstoffe Zusammenstellung relevanter Eigenschaften Korrelationskoeffizient für weltweite A14 Nachfrage und globales BIP Wichtigkeit für neue Technologien (Indikator Fraunhofer ISI) 1 A15 5 Substituierbarkeit in den Hauptanwendungen (Indikator EU Studie) A16 1 Durchschnittspreis in 1 USD/t log skaliert (5-Jahresschnitt) A1 1 1 1 1 Preisvolatiliät In % (5-Jahresschnitt) A2 18% 1 1 Börsengehandelt (LME, ja =1 / nein=) A3 1 A4 Globale Minenproduktion in 1 t log skaliert Anwendung auf in bisherigen Studien als kritisch identifizierte Rohstoffe sowie als Referenz auf klassische Industriemetalle Sb Ga Nb Dy Cu Be Ge Pd Nd Al Bi In Pt Ag Ni A14 A13 A12 A14 A13 A15 A11 A15 A16 A1 A16 Mg A1 A9 Ni A1 A2 A8 A2 A3 A7 A3 A4 A6 A5 A4 A5 A14 A13 A12 A14 A13 A15 A11 A15 A16 A1 A16 Pt A1 A1 A9 Nd A2 A2 A8 A3 A3 A7 A4 A4 A6 A5 A5 Anzahl der techn. Anwendungen, die die ersten 5% des Verbrauchs ausmachen Konzentration der internationalen Exporte (HHI) A13 A12 1 weltweite Handelsströme von Rohstoff in 1 t log skaliert (alle Länder paarweise) 1 A11 1 1 1 globale End-of-Life Recyclingrate (EoL RR) in % (Literatur basiert) 1% A1 1 1 1 1 A9 1 1 1 1 1 durschnittlicher Schätzwert der Reserven in Jahren (Literatur basiert, auf 1 beschränkt) 1 1 1 A8 1 Vorkommen in der Erdkruste (Lithosphäre) in ppmw log skaliert 15% Nebenprodukt gegen Hauptprodukt: 1, wenn hauptsächlich eigene Infrastruktur A7 1 A6 A5 relatives Wachstum der Primärproduktionskonzentration auf Länderebene (HHI) (dimensionslos) Prozent (1- Jahresschnitt) Versorgung in Cr Mg Re Ta Pb Co Mn Rh W Zn Dimensionsreduzierende Methoden der Multivariaten Statistik zur Untersuchung und Clusterung der Rohstoffe: Multidimensionale Skalierung Hierarchische Clusteranalyse Multiple Korrespondenzanalyse A12 A11 A1 A9 A8 A7 A6 A12 A11 A1 A9 A8 A7 A6 Seite 14
Dimensionsreduzierende Verfahren aus dem Bereich der Multivariaten Statistik Multidimensionale Skalierung: Je ähnlicher desto näher in der Ebene Euklidische Abstände Hohe Ähnlichkeit zur hierarchischen Clusteranalyse Multiple Korrespondenzanalyse: Wahrscheinlichkeit, dass gewisse Ausprägungen der Variablen gemeinsam vorkommen Je näher desto häufiger traten Ausprägungen in den Basisdaten gemeinsam auf Rohstoff x niedrig hoch Bsp: Marktgröße (Produktionsmenge) Preisvolatilität Konzentration der Abbauländer Nachfragewachstum niedrig niedrig moderat hoch moderat hoch hoch moderat moderat niedrig Seite 15
Multidimensionale Skalierung Cluster aus der der Hierarchischen Clusteranalyse Seite 16
Hierarchische agglomerative Clusteranalyse Seite 17
Multiple Korrespondenzanalyse Multiple Korrespondenzanalyse kritischer Rohstoffe Klarer Zusammenhang zwischen Produktionskonzentration und Preisvolatilität Gewisser Zusammenhang zwischen Häufigkeit in der Erdkruste und Produktionsniveau Preisvolatilität und Preisniveau bei Börsennotierten Rohstoffen (LME) im Vergleich niedrig Seite 18
21 22 23 24 25 26 27 28 29 21 211 Multidimensionale Skalierung bezüglich der Preisänderung von 21-211 MDS auch zur Visualisierung weiterer Eigenschaften brauchbar 5% Dysprosium 4% 3% Rhenium Neodym Indium 2% Tantal 1% Metal Index World Bank % -1% Seite 19
196 1964 1968 1972 1976 198 1984 1988 1992 1996 2 24 28 212 198 1983 1986 1989 1992 1995 1998 21 24 27 21 Wirtschaftswachstum in Billionen $ Neue Technologien (Diversifikation) REO Ge Ga Weltwirtschaft (Rohstoffbedarf) 2. Wirtschaftliche Entwicklung (GDP) Os Rh Pd Re Nb Pt Sb In Te V Mg Ni Cr Bi Pb Mn Al Ag 16. EU 27 Hf Mo C Zn Co W Au Be Ti Sn Fe Cu Ca Mo Cr 12. USA BRICS C Pb Zn Sn Fe Cu C Pb Zn Mn Sn Fe Cu Co 17 18 19 2 vergl. Achzet, Reller 211, Reuter 213 Ca Ni Konzentration der Kontrolle, Produktionskonzentration V Mg C Pb Zn Mn Sn Fe Cu Co Al W Ag Si Au Si Ca Mo Cr Ti Pt Wahrgenommenes Versorgungsrisiko: Kritikalitätskonzeptes Strategische Sichtweise auf die Rohstoffversorgung Dynamisierung des 8. 4.. 35% 3% Japan China Daten Weltbank Verknappung (Preisanstieg) World Bank Metal Index 25=1% preciuos metals 25% Ölkrisen China Faktor 2% 15% Zusammenbruch der UDSSR industrial metals 1% 5% % vergl. Melcher, Wilken 213 vergl. Rosenau-Tornow, Buchholz et al. 29 Seite 2
Bisherige Studien statisch (Momentaufnahmen) trotz hoher Dynamik bei Nachfrage / Angebot Dynamik der Nachfrage getrieben durch Zukunftstechnologien Dynamik der Angebotsseite vgl. TAB Bericht Die Versorgung der deutschen Wirtschaft mit Roh- und Werkstoffen / Buijs, Sievers, Tercero 212 Seite 21
Indikatoren zur zeitlichen Analyse der relativen wirtschaftlichen Bedeutung 5 Indikator 1 Deutschland Indikator 1 Japan 4 4 3 2 1 25 26 27 28 29 21 Indikator Indikator Indikator 1 2 W Bi PGMs Pd Ti Mg SEEs Ge Pt 3.5 3 2.5 2 1.5 1.5 Anteil am Weltverbrauch Landi Anteil an der Weltwirtschaft Land Anteil am Welthandel Landi Anteil an der Weltwirtschaft Land 25 26 27 28 29 21 Anteil am Import Metall bezüglich aller Metallimporte in Land j Anteil am Welthandel Metall bezüglich aller Metalle i i j REEs Pd Pt Li Ge PGMs i Seite 22
Erster Ansatz für Indikatorbasierte Analyse von Rohstoffkritikalität über die Zeit Versorgungsrisiko aus Konzentration der Produktion und Konzentration der Importe Relative wirtschaftliche Bedeutung aus Indikator 1 und 2 (vergl. Folie 23) Seite 23
economic importance of specific raw materials Potential scale of damage high med ium low low emerging markets global GDP world population emerging technologies + + demand - supply + + - resulting metal production med ium market dynamics & interactions -/ + potential demand - price changes - High risk high Probability of occurence supply substitution effects - - + criticality assessment Raw material criticality as a systemic risk for an economy price level + + + + delay vgl. Glöser, Soulier, Faulstich 212/213 mine capacity new mining projects recycling efficiency improved recycling technologies time line historical situation Probability of disturbances / disruptions within raw material supply (supply risk) mining secondary materials present value forecast dynamic raw material cycles Seite 24
196 1964 1968 1972 1976 198 1984 1988 1992 1996 2 24 28 212 198 1983 1986 1989 1992 1995 1998 21 24 27 21 Wirtschaftswachstum in Billionen $ Neue Technologien (Diversifikation) REO Ge Ga Weltwirtschaft (Rohstoffbedarf) 2. Wirtschaftliche Entwicklung (GDP) Os Rh Pd Re Nb Pt Sb In Te V Mg Ni Cr Bi Pb Mn Al Ag 16. EU 27 Hf Mo C Zn Co W Au Be Ti Sn Fe Cu Ca Mo Cr 12. USA BRICS C Pb Zn Sn Fe Cu C Pb Zn Mn Sn Fe Cu Co 17 18 19 2 vergl. Achzet, Reller 211, Reuter 213 Ca Ni Konzentration der Kontrolle, Produktionskonzentration V Mg C Pb Zn Mn Sn Fe Cu Co Al W Ag Si Au Si Ca Mo Cr Ti Pt Wahrgenommenes Versorgungsrisiko: Strategische die Sichtweise auf die Rohstoffversorgung Vielen Dank für Aufmerksamkeit! 8. 4.. 35% 3% Japan China Daten Weltbank Verknappung (Preisanstieg) World Bank Metal Index 25=1% preciuos metals 25% Ölkrisen China Faktor 2% 15% Zusammenbruch der UDSSR industrial metals 1% 5% % vergl. Melcher, Wilken 213 vergl. Rosenau-Tornow, Buchholz et al. 29 Seite 25
Zusatzmaterial Seite 26
Kritikalitätskonzept Ökonomische Bedeutung des Rohstoffs Konzentration der Kontrolle über den Rohstoff, insb. auf staatliche Akteure Knappheit Einfluss gesellschaftlicher Entwicklungen Ø Substituierbarkeit Ø Gegenwärtige und zukünftige ökonomische Bedeutung der Anwendungen Ø Relevanz für nationale Prioritäten (z.b. Energiewende) auf politischer und ökonomischer Ebene Ø Konzentration von Rohstoffproduktion (auf Länder- und Unternehmensebene) Ø Einfluss staatlicher Akteure auf Rohstoffabbau und -handel Ø Einsatz wettbewerbsbeschränkender Maßnahmen Ø Politische Stabilität Ø Angebotsentwicklung bei Primärund Sekundär-rohstoffen (Kuppel-produktion, technische, politische und ökonomische Faktoren) Ø Nachfrageentwicklung (Schwellenländer, technologischer Wandel, Zukunftstechnologien Ø Wachsende gesellschaftliche Relevanz von ökologischen Risiken Ø Debatte über Konfliktrohstoffe Ø Debatte über soziale Mindeststandards Ø Einfluss der Kapitalmärkte Qualität der Akteursbeziehungen (z.b. Handelskonflikte, wechselseitge Abhängigkeiten) wahrgenommene Kritikalität eines Rohstoffes Seite 27
Aktuelle Entwicklungen im Bereich der Kritikalitätsanalyse Einbindung zusätzlicher Dimensionen in die Kritikalitätsanalyse Vulnerabilität (Wirtschaftliche Bedeutung) Metall A Metall B Metall C Wirtschaftliche Bedeutung Metall B Metall A Metall C Versorgungsrisiko Wirtschaftliche Bedeutung Metall A Preisrisiko Metall B Metall C Umweltrisiko Versorgungsrisiko Wirtschaftliche Bedeutung Metall B Metall C Metall A Wirtschaftliche Bedeutung Metall A Metall B Metall C Umweltrisiko Sozialethisches Risiko Seite 28
Indikatoren zur Berechnung der relativen wirtschaftlichen Bedeutung L =Land, M =Metall i i j j Indikator Indikator Indikator 1 2 Anteil am Weltverbrauch Landi Anteil an der Weltwirtschaft Land Anteil am Welthandel Landi Anteil an der Weltwirtschaft Land j i i j Importe -Exporte +Eigenproduktion Welthandel Li Li Li M M M j j j Weltproduktion BIP Global GDP Li Importe M j BIP L i M Global GDP j L Importe Anteil am Import Metall bezüglich aller Metallimporte in Land Anteil am Welthandel Metall bezüglich aller Metalle i i Li M i j M j j i i, j Importe Li M Importe Importe Importe j Li M j Li M j Li M j Seite 29
Methodik Multidimensionale Skalierung Normierte Rohstoffeigenschaften Distanzmatrix A1 A2 A3 A4 R1 R2 R3 R4 Rohstoffe R1 R2 R3.1.2.2.5.4.2.2.5.7.9.7.5 Euklidisches Distanzmodell: Dist = (A -A ) n 2 Rx,Ry i=1 irx iry Dist = (.1-.2) +(.5-.4) R4.1.2.7.9 R4 R1,R2 2 2 +(.2-.5) +(.9-.7) =.15 2 2 R1 R2 R3.15.51.34.15.12.13.51.12.17.34.13.17 Seite 3
Methodik Multiple Korrespondenzanalyse Normierte Rohstoffeigenschaften Burt Matrix A1 A2 A3 A4 niedrig mittel hoch n A1 m h n A2 m h n An m h R1 niedrig mittel niedrig hoch n 4 2 2 R2 niedrig mittel mittel hoch Burt Matrix: Kontingenztabelle zwischen den jeweiligen Merkmalsausprägungen: A1 m h Rohstoffe R3 niedrig niedrig hoch mittel Wie häufig kommen welche Merkmalsausprägungen gemeinsam vor? A2 n 2 m h 2 2 2 R4 niedrig niedrig hoch hoch n An m h Seite 31