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Verhaltensmechanismen beim Stromverbrauch in Privathaushalten

 

Das Projekt untersuchte, wie gross das Energiesparpotenzial ist, wenn Privathaushalte detaillierte Rückmeldungen über ihren Stromverbrauch erhalten. In einem gross angelegten Feldversuch zeigte sich, dass ein verhaltensspezifisches Feedback zu einem signifikanten Energiespareffekt führt, der 5 Prozent grösser ist als bei einem aggregierten Feedback. Anreize führen nicht zu zusätzlichen Sparbemühungen.

Projektbeschrieb (abgeschlossenes Forschungsprojekt)

Ein zentrales Ziel der Energiestrategie 2050 besteht darin, die Haushalte in einer effizienteren Ressourcennutzung zu unterstützen. Unvollständige Informationen und zu wenig Aufmerksamkeit sind zwei Haupthindernisse, ressourceneffiziente Entscheidungen zu treffen. Allgemein wurde angenommen, dass die Einführung von Smart Meters die Information verbessert und den Energieverbrauch deutlich senkt. Es gibt jedoch Hinweise, dass in Ländern wie der Schweiz, Deutschland oder Österreich, die bereits einen moderaten Stromkonsum aufweisen, der Energieverbrauch durch Smart Meters um lediglich rund 3 Prozent zurückgeht.

Ziel

Das Ziel dieses Projekts bestand darin zu untersuchen, ob ein verhaltensspezifisches Feedback beitragen kann, diese mässigen Spareffekte zu steigern, und ob Rückmeldungen in Kombination mit verhaltensspezifischen Anreizen die Sparbemühungen verstärken. Zu diesem Zweck wurde ein gross angelegter Feldversuch mit Daten von mehr als 1000 Privathaushalten durchgeführt. Alle Versuchsgruppen erhielten eine Smartphone-App, die ihnen Rückmeldungen über ihren Stromverbrauch gab. Es wurden fünf Versuchsgruppen mit unterschiedlichen Rückmeldungen und Anreizen gebildet: (i) eine Gruppe, die aggregierte Informationen über ihren Stromverbrauch erhielt; (ii) eine Gruppe, die zusätzlich ein verhaltensspezifisches Feedback für fünf Verbrauchskategorien erhielt; (iii) eine Gruppe, die zusätzlich zu (ii) Anreize erhielt, ihre Verhaltenseffizienz bei ihrem am wenigsten effizienten Verhalten zu verbessern; (iv) eine Gruppe, die zusätzlich zu (ii) Informationen darüber erhielt, wie sie ihr am wenigsten effizientes Verhalten im Vergleich zu anderen teilnehmenden Haushalten verbessert hat; (v) eine Gruppe, die zusätzlich zu (iv) Anreize für Verbesserungen gegenüber anderen teilnehmenden Haushalten erhielt. Es gab auch eine analoge (nicht am Versuch beteiligte) Kontrollgruppe von Haushalten, bei der die Elektrizitätsgesellschaft ohne Bezug zum Feldversuch Smart Meters installierte.

Resultate

Bei aggregierten Informationen über den Stromverbrauch alleine waren keine signifikanten Spareffekte zu verzeichnen. Die Ergebnisse sind damit jedoch nicht wesentlich anders ausgefallen als bei anderen Studien, in denen geringe Spareffekte (2 bis 3 Prozent) für vergleichbare Haushalte beobachtet wurden. Hingegen resultierten bei allen Gruppen, die verhaltensspezifisches Feedback erhielten, signifikante und quantitativ bedeutende Zunahmen in der Energieeffizienz: Die Haushalte reduzierten den Stromverbrauch gegenüber aggregiertem Feedback um 6 bis 10 Prozent. Somit lässt sich durch verhaltensspezifisches Feedback der Spareffekt gegenüber typischen Schätzungen für aggregierte Informationen von Smart Meters etwa verdreifachen. In Einklang mit früheren Forschungsarbeiten ist auch festzustellen, dass Haushalte mit höherem Grundverbrauch als Reaktion auf ein verhaltensspezifisches Feedback deutlich mehr Energie sparen.

Zwischen den vier Gruppen, die ein verhaltensspezifisches Feedback erhielten, zeigten sich keine signifikanten Unterschiede bei den Spareffekten. Mit finanziellen Anreizen zum Stromsparen sind somit die Spareffekte gegenüber der Gruppe, die ausschliesslich ein detailliertes Feedback erhielt, weder gestiegen noch gesunken. Diese Ergebnisse weisen darauf hin, dass bewusstes Handeln ein Schlüsselmechanismus zur Förderung von Spareffekten ist.

Die Ergebnisse lassen auch ein ausgeprägtes tageszeitliches Muster erkennen: Die Spareffekte aufgrund von detailliertem Feedback sind am grössten in den Stunden, in denen die Menschen mehrheitlich zuhause sind und am meisten Strom verbrauchen. In den übrigen Stunden fällt dieser Effekt auf nahezu null. Während der Spitzenzeiten reduziert verhaltensspezifisches Feedback den Energieverbrauch um 10 bis 20 Prozent.

Ein klares Muster von Gewohnheitsbildung war nicht zu beobachten. Hingegen zeigte sich, dass die Spareffekte schwächer wurden, wenn die Haushalte weniger Meldungen von der Smartphone-App erhielten. Dies bestätigt ebenfalls, dass aufmerksames und bewusstes Handeln ein Schlüssel zur Förderung der Sparbemühungen von Haushalten ist.

Bedeutung

Bedeutung für die Forschung

Die Ergebnisse veranschaulichen die Schlüsselrolle, die zur Erzielung von Spareffekten einem bewussten Stromkonsum und ausreichenden Informationen zukommt. Sie zeigen, dass die Bevölkerung relativ motiviert ist, Energie zu sparen, wenn der Stromverbrauch durch entsprechende Informationen genügend sichtbar gemacht wird. Finanzielle Anreize haben keinen wesentlichen Einfluss auf die Sparbemühungen.

Bedeutung für die Praxis

Die Ergebnisse zeigen, dass die Einführung von Smart Meters wesentliche positive Auswirkungen auf die Reduktion des Stromverbrauchs haben kann. Ein aggregiertes Feedback zum Stromverbrauch reicht jedoch nicht aus. Zur Realisierung signifikanter Ressourceneinsparungen müssen die Versorgungsunternehmen für die Kundinnen und Kunden den Stromverbrauch in einzelne Komponenten aufschlüsseln.

Originaltitel

The role of social information, incentives, and habits in household electricity consumption

Projektverantwortliche

  • Prof. Lorenz Goette, Dépt d'économétrie et économie politique, Faculté des Hautes Etudes Commerciales, Université de Lausanne
  • Prof. Rafael Lalive d'Epinay-Gisin, Dépt d'économétrie et économie politique, Faculté des Hautes Etudes Commerciales, Université de Lausanne

 

 

Weitere Informationen zu diesem Inhalt

 Kontakt

Prof. Lorenz Goette University of Bonn
Institute for Applied Microeconomics
Adenauerallee 24-42 Deutschland-53113 Bonn +49 228 73-9240 (secretariat) lorenz.goette@uni-bonn.de

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