Modellierung heterogener Diskontraten und intertemporaler Inkonsistenz bei der Adoption klimafreundlicher Technologien
Kurzbeschreibung
Der Umbau des Energiesystems erfordert umfangreiche Investitionen privater Haushalte. Ob Photovoltaikanlage, Batteriespeicher oder Wärmepumpe – jede Investitionsentscheidung hängt davon ab, wie Haushalte heutige Kosten und zukünftige Erträge bewerten. Energiesystemmodelle unterstellen dabei bislang meist eine einheitliche, exponentielle Diskontierung. Verhaltensökonomische Forschung zeigt jedoch, dass Menschen häufig gegenwartsorientiert entscheiden: kurzfristige Aufwendungen werden über-, langfristige Nutzen dagegen unterbewertet. Wie stark dieser Gegenwartsbias bei realen Energieinvestitionen wirkt und welche Folgen er für Klimaschutzpfade und Förderinstrumente hat, ist bislang kaum empirisch belegt.
Hier setzt das Vorhaben an. Erstens werden auf Basis realer Investitionsdaten die beiden zentralen Zeitpräferenzparameter β, der Gegenwartsfaktor, und δ, der langfristige Diskontfaktor, gemeinsam geschätzt. Grundlage bilden monatliche Installationsregister für Photovoltaikanlagen, Batteriespeicher und Wärmepumpen sowie die hohe Dynamik deutscher Förderprogramme. Vorankündigungen von Einspeisevergütungen, Änderungen von Investitionszuschüssen oder steuerliche Entlastungen wirken dabei wie natürliche Experimente. Sie ermöglichen es, zu rekonstruieren, wie Haushalte auf heutige und zukünftige finanzielle Anreize reagieren.
Zweitens werden die geschätzten Verhaltensparameter in das offene Energiesystemmodell E2M2s übertragen, das gemeinsam mit der Universität Duisburg-Essen weiterentwickelt wird. Dadurch kann prospektiv untersucht werden, wie unterschiedliche Förderinstrumente – etwa einmalige Zuschüsse, feste Einspeisetarife oder zinsverbilligte Kredite – bis 2050 wirken. Bewertet werden alternative Ausbaupfade, Systemkosten, CO₂-Minderung und die fiskalische Effizienz der eingesetzten Mittel.
Das Projekt leistet damit einen Beitrag zu einer realistischeren Modellierung der Energiewende und zur evidenzbasierten Gestaltung politischer Förderinstrumente. Alle Daten, Codes und Modellerweiterungen sollen unter freien Lizenzen veröffentlicht und für weitere Optimierungs- sowie agentenbasierte Modelle nutzbar gemacht werden.
Laufzeit
36 Monate (Start Q4 2026)
