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.
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?
AntwortenLöschenBest
Gabriel
Hi Gabriel,
AntwortenLöschenThanks 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
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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