Seco@home – Projekttreffen

Auswertung des Discrete-Choice-Experiments zu Wärmetechnologien

Referent: Martin Achtnicht (ZEW)

Mannheim, 11. Februar 2010

Forschungsfragen

Allgemein:

Welche Determinanten bestimmen die Anschaffung einer Wärmetechnologie?

Welchen Einfluss haben soziodemographische Faktoren dabei ?

Konkret:

Gibt es Unterschiede in den Präferenzen hinsichtlich einzelner Attribute in Abhängigkeit der Technologie (Heizung vs. Dämmung) ?

Spielen eingesparte CO2-Emissionen für Hauseigentümer eine Rolle ? Falls ja, für wen besonders ?

Achten ältere Eigentümer mehr auf die Amortisationsdauer als jüngere ?

Bis zu welchem Grad kann ein unabhängiger Energieberater die Wahl beeinflussen ?

…

RFB: Alternativen der Heizkostenreduktion

Welche Alternativen würden Sie generell im Betracht ziehen, wenn Sie Ihre Heizenergiekosten senken möchten?

0

10

20

30

40

50

60

70

80

Red

uktio

n de

rR

aum

tem

pera

tur i

mH

aus

bzw

. in

einz

elne

n Z

imm

ern

Red

uktio

n de

rH

eizd

auer

im H

aus

bzw

. in

einz

elne

nZ

imm

ern

Wec

hsel

des

Ene

rgie

träge

r- b

zw.

Bre

nnst

offli

efer

ante

n

Ver

meh

rte N

utzu

ngei

nes

seku

ndär

enH

eizs

yste

ms

(z.B

.K

amin

)

Inve

stiti

on in

ein

eve

rbes

serte

Wär

med

ämm

ung

Ans

chaf

fung

ein

esef

fizie

nter

enH

eizu

ngss

yste

ms

Ans

chaf

fung

ein

esH

eizu

ngss

yste

ms,

das

eine

ngü

nstig

eren

Ene

rgie

träge

rve

rwen

det

Pro

zent

Mache ich schon

Würde ich in Betracht ziehen

Kommt für mich nicht in Frage

RFB: Alternativen der Heizkostenreduktion

Aus welchen Gründen kämen für Sie energetische Modernisierungsmaßnahmen in Ihrem Haus überhaupt in Frage?

W7

W14

W13

W8

W11

W12

W4

W5

W3

W6

W2

W1

W9

W10

0 10 20 30 40 50 60 70

Prozent

W1: hohe Energiekosten

W2: Sanierung sowieso fällig

W10: Steig. der Behaglichkeit

W6: Umwelt- bzw. Klimaschutz

RFB: Alternativen der Heizkostenreduktion

Aus welchen Gründen kämen für Sie energetische Modernisierungsmaßnahmen in Ihrem Haus überhaupt in Frage?

W7

W14

W13

W8

W11

W12

W4

W5

W3

W6

W2

W1

W9

W10

0 10 20 30 40 50 60 70

Prozent

W3: finanzielle Subventionen

W9: Steig. des Marktwerts

W5: Unabh. v. Energielieferanten

W4: günstige Kredite

DCE: Design und Rahmendaten

Alternativen: Heizsystem vs. Wärmedämmung

Attribute: Anschaffungskosten (in Tausend €: 10, 20, 30, 40*)

Energiekostenersparnis (in %: 25, 50, 75)

Amortisationsdauer (in Jahren: 10, 20, 30)

CO2-Verminderung (in %: 0**, 25, 50, 75, 100**)

Meinung eines unabh. Energieberaters („empfehlenswert“)

Förderung durch öffentliche und/oder private Hand (ja/nein)

Garantiedauer (in Jahren: 2, 5, 10)

Choice Sets: 12 pro befragtem Hauseigentümer

Beobachtungen: 408 Hauseigentümer (4896 Wahlentscheidungen)

* nur Dämmung, ** nur Heizung

DCE: deskriptive Analyse

Technologie (Heizung oder Dämmung)

15%

Anschaffungskosten33%

Energiekosteneinsparung11%

Amortisationsdauer11%

CO2 - Vermeidung

11%

Empfehlung eine Energieberaters

7%

Förderung6%

Garantiedauer6%

DCE: ökonometrische Analyse - allgemein

Aspekt signifikant nicht signifikant

Einfluss der DCE-Attribute -alle (erwartete VZ) -keine alternativen-spezifische Effekte

Technologiepräferenz -Probanden mit zweitem bzw. neuem Heizsystem wählen eher Dämmung

-ähnliche Effekte liefern Antworten zu Alternativen der Heizkostenreduktion

-kein Einfluss von soziodemografischen bzw. -ökonomischen Variablen

Rolle der CO2-Einsparungen -Jüngere (Dummy für die unter 55jährigen) achten mehr darauf

-kein Einfluss von Geschlecht, Bildung, Kindern,…

Rolle der Anschaffungskosten -Probanden aus östlichen Bundesländern achten mehr auf die Kosten

-Probanden aus Großstädten und mit Abitur weniger

-direkte Einkommensvariablen sind ohne Einfluss

Alternative-specific conditional logit Number of obs = 9120Case variable: beobachtung Number of cases = 4560

Number of persons = 380

Wald chi2(14) = 612.53Log likelihood = -2723.659 Prob > chi2 = 0.0000McFadden's adjusted R2 = 0.1335------------------------------------------------------------------------------ chosen | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]-------------+----------------------------------------------------------------techno | costs | -.0443897 .0025837 -17.18 0.000 -.0494537 -.0393258 costsXeast | -.0225773 .0055155 -4.09 0.000 -.0333874 -.0117672 costsXcity | .0262382 .0051982 5.05 0.000 .01605 .0364265 costsav | .0004866 .0000604 8.06 0.000 .0003682 .0006049 paybackp | -.0186473 .0023179 -8.04 0.000 -.0231904 -.0141043 eadviser | .1954547 .0327573 5.97 0.000 .1312516 .2596577 funding | .1562049 .0327739 4.77 0.000 .0919693 .2204405 guarantee | .0211149 .0057356 3.68 0.000 .0098734 .0323564 co2sav | .0048886 .0011522 4.24 0.000 .0026303 .007147co2savXag~55 | .0026942 .0013366 2.02 0.044 .0000745 .0053139co2savXwoman | -.0019418 .0013618 -1.43 0.154 -.0046108 .0007272co2sav~_heeq | .000816 .0015082 0.54 0.588 -.00214 .0037719-------------+----------------------------------------------------------------heizsystem |heating~2000 | -.1812677 .0701222 -2.59 0.010 -.3187048 -.0438306otherheating | -.2190172 .0670135 -3.27 0.001 -.3503613 -.0876732 _cons | .1057318 .0509246 2.08 0.038 .0059215 .2055421-------------+----------------------------------------------------------------wärmedämmung | (base alternative)------------------------------------------------------------------------------

DCE: ökonometrische Analyse – Logit-Modell

DCE: ökonometrische Analyse – Mixed-Logit-Modell

Mixed logit model Number of obs = 9792Number of persons = 408

LR chi2(7) = 756.39Log likelihood = -2577.5313 Prob > chi2 = 0.0000McFadden's adjusted R2 = 0.2361------------------------------------------------------------------------------ chosen | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]-------------+----------------------------------------------------------------Mean | costs | -.0699871 .003279 -21.34 0.000 -.0764139 -.0635604 heatsys | -.0590699 .089553 -0.66 0.510 -.2345906 .1164507 costsav | -7.725489 .2235076 -34.56 0.000 -8.163556 -7.287422 paybackp | -4.738583 .331783 -14.28 0.000 -5.388866 -4.0883 co2sav | -5.322672 .2153465 -24.72 0.000 -5.744743 -4.9006 eadviser | -1.806824 .2723078 -6.64 0.000 -2.340537 -1.27311 funding | -2.423487 .4852424 -4.99 0.000 -3.374544 -1.472429 guarantee | -4.421088 .5352033 -8.26 0.000 -5.470067 -3.372109-------------+----------------------------------------------------------------SD | heatsys | 1.637306 .0888828 18.42 0.000 1.463099 1.811513 costsav | 1.228284 .1737335 7.07 0.000 .8877727 1.568795 paybackp | 1.795458 .2133749 8.41 0.000 1.377251 2.213665 co2sav | 1.262331 .1433134 8.81 0.000 .9814418 1.54322 eadviser | 1.209779 .1986457 6.09 0.000 .820441 1.599118 funding | -1.496127 .3020188 -4.95 0.000 -2.088073 -.9041806 guarantee | -1.424835 .3147328 -4.53 0.000 -2.0417 -.8079702------------------------------------------------------------------------------

costs konstant, heatsys normal-, restl. Variablen lognormalverteilt

DCE: ökonometrische Analyse – WTP

Die „wahren“ Parameter – am Beispiel co2sav:

------------------------------------------------------------------------------ chosen | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]-------------+---------------------------------------------------------------- mean_co2sav | .0108246 .0011995 9.02 0.000 .0084736 .0131756median_co2~v | .0048797 .0010508 4.64 0.000 .0028201 .0069393 sd_co2sav | .0214339 .005342 4.01 0.000 .0109638 .0319041------------------------------------------------------------------------------

Herleitung der WTP für eine zusätzliche CO2-Ersparnis von 1%:

------------------------------------------------------------------------------ chosen | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]-------------+---------------------------------------------------------------- mean_WTP | .1546658 .0174866 8.84 0.000 .1203928 .1889388 median_WTP | .0697228 .015171 4.60 0.000 .0399881 .0994574 sd_WTP | .3062555 .0762761 4.02 0.000 .1567572 .4557538------------------------------------------------------------------------------