Dienstag, 29. November 2011

H1N1 und Solarstrom


Gastbeitrag von Johannes Rode und Alexander Weber

Was hat die Schweinegrippe mit Solaranlagen gemein? Die Schweinegrippe überträgt sich durch Tröpfchen- oder Schmierinfektion. Zur Ansteckung kann es also kommen, wenn man sich räumlich und zeitlich in unmittelbarer Nähe zu einem Infizierten befindet. Ähnliches beobachten Johannes Rode und Alexander Weber in Ihrem aktuellen Diskussionspapier mit dem Titel „Does Localized Imitation Drive Technology Adoption? – A Case Study on the Diffusion of Solar Cells in Germany“. Bei der Untersuchung des Aufstellungsortes und -zeitpunktes sämtlicher in Deutschland installierter Solaranlagen zur direkten Stromgewinnung zeigen sich Parallelen zur Verbreitung einer Krankheit wie der Schweinegrippe.

Zur Erklärung des Zubaus an Solaranlagen spielt natürlich die bundesweit einheitliche Förderung, welche im Erneuerbare-Energien-Gesetz geregelt ist und Solaranlagen in unseren Breiten erst lukrativ macht, eine wichtige Rolle. Allerdings zeigt die Analyse von Rode und Weber, dass auch die Anzahl bereits installierter Anlagen in der direkten Umgebung eines potentiellen neuen Nutzers einer Solaranlage einen großen Einfluss auf dessen Installationswahrscheinlichkeit hat. Anhand eines sogenannten epidemischen Diffusionsmodells wird gezeigt, dass Imitation bei der Installation von Solaranlagen eine große Rolle spielt und diese im Wesentlichen auf lokaler Ebene stattfindet. Je Größer die Distanz zwischen einem Nutzer und einem potentiellen Nutzer, desto geringer die Wahrscheinlichkeit, dass der potentielle Nutzer tatsächlich eine Solaranlage installiert. Bemerkenswert ist auch, dass lokale Imitationseffekte in der Analyse einen größeren Erklärungsbeitrag liefern als andere mögliche Einflussfaktoren wie regionale Unterschiede in der Solarstrahlung oder des Haushaltseinkommens.

3 Kommentare:

  1. Interesting stuff! Does the identification come from the cross-section or from variation over space and time? Are you using a sptial lag variable with one or several time lags? How long does it take for my neighbour to be infected by my solar panel?
    Best
    Gabriel

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  2. Hi Gabriel,
    Thanks a lot for you comment. The identification comes from variation over time and space. In our analysis, we employ an epidemic diffusion model. The time lag is so to say 1 year as we try to explain the yearly annex of PV installations by previously installed ones. However, the functional form is a bit more complicated. If you're interested in details, have a look at the full paper, which we've just uploaded. Actually, we don't ask how long it takes for my neighbor to be infected, but instead: How far does the infection reach? According to our analysis, imitation is highly localized and can only be quantified significantly up to a range of 2km or even less.
    Best,
    Johannes

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  3. Thanks - I see where the identification comes from. 2km - or less - makes perfect sense. that's what we often find when it comes to really localized spillovers. good to see more and more people are taking the treatment of space seriously. well done!

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