Frauen in der Umweltökonomie: Vielfalt stärkt Forschung und Politik

Bei Debatten zur Klimapolitik, zu Emissionsmärkten oder zur Bewertung von Ökosystemleistungen fällt schnell auf: Die eingesetzten Modelle und Datensätze sind nicht geschlechtsneutral. Forschungsteams, die mehr Perspektiven integrieren, formulieren andere Forschungsfragen, wählen andere Indikatoren und stellen oft sozialere Wirkungen in den Fokus. Das hat Folgen für Politik, die auf diesen Studien aufbaut, etwa Förderprogramme, Kosten-Nutzen-Rechnungen oder regionale Anpassungsstrategien.

Die folgenden Abschnitte zeigen, wie der Anteil von Frauen in Forschung und Lehre die Qualität von Daten und Modellen beeinflusst, wo praktische Beispiele für bessere Forschung liegen und welche Schritte Institutionen und Fördergeber ergreifen können, damit Studien breiter und belastbarer werden.

Der Anteil von Frauen in den Wirtschaftswissenschaften ist in den letzten Jahren zwar gestiegen, bleibt aber in vielen Bereichen niedriger als nötig, um unterschiedliche Perspektiven dauerhaft zu verankern. In der akademischen Ökonomie liegt der Frauenanteil an Fakultäten vieler Top-Universitäten meist im niedrigen bis mittleren Prozentbereich; Studien weisen darauf hin, dass in der breiteren Kategorie der “grünen” Arbeitsplätze Frauen ebenfalls unterrepräsentiert sind.

Konkrete Zahlen aus internationalen Berichten zeigen Muster: In OECD-Analysen nehmen Frauen rund 28 % der sogenannten Green-Task-Jobs ein; diese Zahl stammt aus dem Jahr 2021 und ist damit älter als zwei Jahre. In Publikationsstudien schneiden Forscherinnen hinsichtlich Publikations- und Zitationsmetriken im Mittel schlechter ab als Kollegen — ein Ergebnis, das sich teilweise durch strukturelle Faktoren wie Review-Bias, Betreuungslasten und geringere Vertretung in Top-Netzwerken erklären lässt.

Eine diversere Forschungsgemeinschaft verändert nicht nur, wer in Studien vorkommt, sondern auch welche Fragen gestellt werden.

Die folgende Tabelle fasst wichtige Kennzahlen zusammen, ohne Anspruch auf Vollständigkeit. Zahlen helfen beim Einordnen, ersetzen aber nicht die Betrachtung institutioneller Strukturen.

Diversität in Forschungsteams wirkt auf mehreren Ebenen: Sie verändert die Auswahl von Forschungsfragen, die Konstruktion von Indikatoren und die Interpretation von Ergebnissen. Wenn mehr Frauen an Studien zur Umweltökonomie beteiligt sind, zeigen sich Unterschiede in folgenden Punkten: Es werden häufiger Verteilungswirkungen untersucht, Haushaltsdaten werden differenzierter ausgewertet und soziale Kosten werden umfassender betrachtet.

Ein einfaches Beispiel aus der Praxis: Bei der Bewertung einer Klimaschutzmaßnahme können Studien, die nur mittlere Einkommenswerte nutzen, die Belastung von Alleinerziehenden oder Teilzeitbeschäftigten unterschätzen. Forschende mit unterschiedlichen biografischen Hintergründen achten eher auf solche Gruppen und fordern gezielte Datenerhebung. Das führt zu Modellen, die politische Entscheidungen realistischer abbilden und Nebenwirkungen früher sichtbar machen.

Methodisch führt Diversität zu einem stärkeren Bewusstsein für Auswahlverzerrungen und Messfehler. Das hat direkten Einfluss auf die Datenqualität: Studienteams, die verschiedene Sichtweisen einbeziehen, nutzen eher Mixed-Methods-Ansätze, kombinieren quantitative Modelle mit qualitativen Interviews und validieren Annahmen gegen lokale Kenntnisse. Für politische Entscheidungsträger heißt das: Fundiertere Evidenz, die lokale Kontexte und soziale Effekte berücksichtigt.

Es gibt bereits Praxisbeispiele, die zeigen, wie mehr Vielfalt die Qualität von Umweltökonomie-Projekten verbessern kann. In regionalen Anpassungsstrategien etwa führten Teams mit diverser Zusammensetzung spezifische Haushaltsbefragungen durch, die Unterschiede im Energieverbrauch nach Haushaltsgröße, Einkommensart und Gender sichtbar machten. Diese zusätzlichen Daten erlaubten zielgenauere Förderprogramme, etwa Zuschüsse für Haushalte mit hoher Energiearmut.

In Forschungsförderungsprogrammen haben Pilotprojekte, die gezielt Frauen in Leadership-Positionen unterstützen, zu einer anderen Fragestellungsauswahl geführt: Neben technologischen Lösungen wurden soziale Barrieren, Zugang zu Finanzierung für kleine Akteurinnen und Verteilungseffekte stärker in den Blick genommen. Solche Projekte dokumentieren eine breitere Palette an Lösungen, von Community-basierten Programmen bis zu angepassten Marktinstrumenten.

Auf der Ebene von Dateninfrastruktur zeigen Initiativen zur besseren Erfassung von Verteilungskriterien (z. B. Haushaltstyp, Care-Verpflichtungen) langfristig Vorteile: Modelle gewinnen an Aussagekraft, Sozialverträglichkeit von Maßnahmen lässt sich vorab einschätzen, und Monitoring wird genauer. Entscheidungen, die auf solchen Datensätzen basieren, erzeugen weniger unbeabsichtigte Ungleichheiten.

Steigt der Anteil von Frauen in Forschung und Politik schrittweise, lassen sich mehrere Effekte erwarten: Forschung wird vielschichtiger, Modelle praxisnäher und politische Maßnahmen sozialverträglicher. Dabei ist klar: Es geht nicht allein um Quoten, sondern um strukturierte Unterstützung — Mentoring, transparente Berufungsverfahren, faire Begutachtung und eine bessere Vereinbarkeit von Forschungskarrieren und Familienaufgaben.

Risiken bestehen, wenn Diversity-Programme nur symbolisch bleiben. Ohne veränderte Arbeitskulturen können Frauen in Positionen gelangen, aber weiterhin geringeren Einfluss auf Forschungsagenden haben. Langfristig wirksame Strategien verbinden deshalb Einstellungen mit institutionellen Reformen: Evaluationskriterien, die Teamvielfalt berücksichtigen; Förderlinien, die interdisziplinäre Fragestellungen fördern; und Datenplattformen, die sozial relevante Variable systematisch integrieren.

Für politische Entscheidungsträger und Förderorganisationen ergibt sich daraus ein klares Bild: Wer die Erkenntnisqualität verbessern will, fördert heterogene Teams und investiert zugleich in bessere, geschlechterdifferenzierte Daten. Das ist ein Weg, um evidenzbasierte, gerechtere Umweltpolitik zu stärken.

Mehr Vielfalt in der Umweltökonomie steigert die Relevanz und Robustheit von Forschungsergebnissen. Frauen bringen andere Themen und methodische Perspektiven ein, die insbesondere Verteilungsfragen, Haushaltsspezifika und soziale Auswirkungen sichtbarer machen. Solche Verbesserungen in der Datengrundlage führen zu politischem Handeln, das genauer auf verschiedene Bevölkerungsgruppen eingeht und unerwünschte Effekte reduziert. Entscheidend sind dabei nicht nur Einzelförderungen, sondern systemische Reformen in Forschungseinrichtungen, Fördermechanismen und Datenerhebung.