Seco@home – Projekttreffen Auswertung des Discrete-Choice-Experiments zu Wärmetechnologien

1. Seco@home – Projekttreffen Auswertung des Discrete-Choice-Experiments zu Wärmetechnologien Referent: Martin Achtnicht (ZEW) Mannheim, 11. Februar 2010

2. 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 ? • …

3. RFB: Alternativen der Heizkostenreduktion

4. RFB: Alternativen der Heizkostenreduktion W1: hohe Energiekosten W2: Sanierung sowieso fällig W10: Steig. der Behaglichkeit W6: Umwelt- bzw. Klimaschutz

5. RFB: Alternativen der Heizkostenreduktion W3: finanzielle Subventionen W9: Steig. des Marktwerts W5: Unabh. v. Energielieferanten W4: günstige Kredite

6. 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

9. DCE: deskriptive Analyse

10. DCE: ökonometrische Analyse - allgemein

11. DCE: ökonometrische Analyse – Logit-Modell Alternative-specific conditional logit Number of obs = 9120 Case variable: beobachtung Number of cases = 4560 Number of persons = 380 Wald chi2(14) = 612.53 Log likelihood = -2723.659 Prob > chi2 = 0.0000 McFadden'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 .007147 co2savXag~55 | .0026942 .0013366 2.02 0.044 .0000745 .0053139 co2savXwoman | -.0019418 .0013618 -1.43 0.154 -.0046108 .0007272 co2sav~_heeq | .000816 .0015082 0.54 0.588 -.00214 .0037719 -------------+---------------------------------------------------------------- heizsystem | heating~2000 | -.1812677 .0701222 -2.59 0.010 -.3187048 -.0438306 otherheating | -.2190172 .0670135 -3.27 0.001 -.3503613 -.0876732 _cons | .1057318 .0509246 2.08 0.038 .0059215 .2055421 -------------+---------------------------------------------------------------- wärmedämmung | (base alternative) ------------------------------------------------------------------------------

12. DCE: ökonometrische Analyse – Mixed-Logit-Modell Mixed logit model Number of obs = 9792 Number of persons = 408 LR chi2(7) = 756.39 Log likelihood = -2577.5313 Prob > chi2 = 0.0000 McFadden'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

13. 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 .0131756 median_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 ------------------------------------------------------------------------------