Präferenzen für die Ausgestaltung der WindkraftnutzungJürgen Meyerhoff

TU Berlin Fachgebiet Landschaftsökonomie

http://www.landschaftsoekonomie.tu-berlin.de/ Förderkennziffern 01UN0601A, B

Foto: André Künzelmann UFZ 11.06.08

FlächEn-Projekt

• Nachhaltige Landnutzung im Spannungsfeld umweltpolitisch konfligierender Zielsetzungen

• Ökonomische Bewertung der externen Effekte liefern Informationen über Präferenzen für die Ausgestaltung der Windkraft.

• Projektziel sind Aussagen über „effiziente(re)“Allokation von Windenergieanlagen (WEA) in einer Landschaft.

Warum ökonomische Bewertung? • Veränderungen in Natur und Landschaft weisen aus

ökonomischer Sicht oft die Eigenschaften nicht-marktlicher Güter auf.

• Märkte geben entsprechend keine Informationen über den Wert einer Umweltveränderung.

• Fehlallokation kann Konsequenz sein, d. h. es wird zuviel oder zuwenig von einem Gut angeboten.=> Windenergieanlagen zu nah am Ort?

• Zusätzliche Informationen erforderlich, um Abgleich von negativen (Kosten) und von positiven (Nutzen) Auswirkungen vornehmen zu können=> Toward better environmental decision making.

Bewertung nicht-marktlicher Güter

Methoden zur Bewertung nicht-marktlicher Güter

Revealed Preferences(beobachtetes Verhalten)

Stated Preferences(geäußertes Verhalten)

-> Reisekostenmethode-> Hedonischer Preisansatz

-> Kontingente Bewertung-> CHOICE EXPERIMENTE

Choice Experimente (CE)

• CE basieren auf der Idee, dass der Nutzen eines Gutes sich aus seinen Attributen ableitet (Lancaster 1966).

• Kombination der Attribute (Ausprägungen) erzeugt „verschiedene Güter“ => kontrolliertes Experiment.

• Befragte wählen aus einem Choice-Set diejenige Alternative, die ihnen den maximalen Nutzen stiftet.

• Aus den Wahlentscheidungen können Rückschlüsse auf die Präferenzen gezogen werden.

Windkraft in Westsachsen bis 2020

Karte 1-1 Programm A Programm B Programm C

Größe der Windparks Große Parks Kleine Parks Große Parks

Maximale Höhe der Anlage 200 Meter 110 Meter 110 Meter

Rückgang des Rotmilanbestandes 10 % 5 % 10 %

Mindestabstand zum Ortsrand 750 Meter 1.100 Meter 1.500 Meter

Zuschlag zur Stromrechnung pro Monat ab 2009

0 € 6 € 1 €

Ich wähle

Beispiel einer Choice-KarteZukünftiger Status-quo 2020

Attribute und Ausprägungen

Attribute Beschreibung Ausprägungen

1 Größe der Windparks (WP)

Größe der Parks (Anzahl der Anlagen)

kleine WP (4 bis 6), mittlere WP (10 bis 12), große WP (16 bis 18)

2 Maximale Höhe einer Anlage

Maximale erlaubte Höhe einer Anlage in Meter 200m / 150m / 110m

3 Rückgang im Rotmilanbestand

Rückgang im Rotmilan-bestand in % bis 2020 5% / 10% / 15%

4 Mindestabstand zum Ortsrand

Mindestabstand einer Anlage zum Ortsrand 750m / 1.100m/ 1.500m

5 Zuschlag zur Stromrechnung ab 2009

Preis in € pro Monat für die Programme B oder C 0 / 1 / 2,5 / 4 / 6

Fett markierte Zeichen markieren Werte im Programm A; Zuschlag zur Stromrechnung von null tritt nur in Programm A auf.

• Experimentelles Design ergab 40 Choice-Karten (Kriterium der D-Optimalität).

• Für Telefonbefragung (Juni/Juli 2008) wurden Karten in acht Blöcke zu je fünf Karten unterteilt => 5 Karten pro Person plus zwei Methodenkarten: dominante Alternative (Karte 5) und Stabilitätstest (Karte 7 identisch mit Karte 2).

• Online Befragung wurde Juni/Juli 2008 durchgeführt;4 Choice-Karten pro Befragten zufällig aus den 40 Karten gezogen; eine Methodenkarte (dominante Alternative).

Statistisches Design

Stichproben

• Insgesamt drei Stichproben:– Westsachsen: Zufallsstichprobe/Telefon (N =

353)– Nordhessen : Zufallsstichprobe/Telefon (N =

355)– Deutschland: Selbstselektion/online (N = 1.961)

• Durchführung der Umfrage in Westsachsen und Nordhessen durch USUMA GmbH, Berlin.

• Durchführung Online-Umfrage durch TU B li it G b lP k E t i F db k

Deskriptive Statistik

N = 355

0,30 (0,46)

0,20 (0,4)

0,34 (0,5)

0,12 (0,3)

0,20 (0,4)

26,95 (19,6)

2417,93 (1011,8)

0,49 (0,5)

48,21 (15,9)

Mittelw. (SD.)

Nordhessen

16,96 (15,2)26,74 (21,1)Wohnort (Jahre)

N = 1961N=353

Mittelw. (SD.)Mittelw. (SD.)

0,40 (0,5)0,29 (0,5)Gese_täg. (1=ja)

0,30 (0,5)0,24 (0,4)Nahe (1=ja)

0,47 (0,5)0,22 (0,4)Spende (1=ja)

0,35 (0,5)0,05 (0,2)Natver. (1=ja)

0,39 (0,5)0,38 (0,5)Urban (1=ja)

2767,67 (1394,5)1889,06 (1051,0)Eink.*

0,20 (0,4)0,49 (0,5)Sex (1=weiblich)

41,85 (12,7)49,2 (16,9)Alter (Jahre)

BundesweitWestsachsen

Deskriptive Statistik

N = 355

3,08 (1,5)

2,11 (0,5)

26,9 (5,2)

NHMittelw. (SD.)

N = 1961N=353

2,60 (1,5)3,52 (1,6)

Bewertung Klimaschutzpolitik der Bundesregierung„völlig unzureichend“ (1) über „genau richtig“ (4) bis „völlig überzogen“ (7)

2,39 (0,8)1,89 (0,6)Zufriedenheit regionale Umwelt „sehr zufrieden“ (1) bis „überhaupt nicht zufrieden“ (4)

30, (6,9)27,3 (5,4)

Einstellung gegenüber WindkraftSummenindex aus acht Items; Spannweite 8 bis 40 Punkte; Beispiele:=> Weil der Wind nicht ständig weht, können wir uns auf die Windkraft nicht verlassen.=> Strom aus Windkraft trägt wenig zum Klimaschutz bei.

OnlineMittelw. (SD.)

WSMittelw. (SD.)

Nähe und Störung Westsachsen Nordhessen Online

Menge an WEA 221 263 19.460

WEA bis 3 km 24% (n = 85) 20% (n = 69) 30% (n = 607)

bis 1 Kilometer 8 9,4% 10 14,5% 109 17,9%

1 bis 2 Kilometer 18 21,2% 10 14,5% 153 25,2%

2 bis 3 Kilometer 59 69,4% 49 71,0% 345 56,8%

davon fühlen sich gestört durch WEA

n = 85 n = 353 n = 69 n = 355 n = 607 n = 1998

überhaupt nicht 83,5% 20,1% 70% 13,8% 75,8% 23,0%

nicht sehr 10,6% 2,5% 15% 4,2% 10,5% 3,2%

ziemlich 4,7% 1,1% 4% 1,1% 5,8% 1,8%

sehr 1,2% 0,3% 2% 0,6% 7,9% 2,4%

Geringe Konflikte (?) und Gründe• Daten vermitteln Eindruck, als ob geringe Konflikte mit

Windkraft bestehen

• Ergebnis durch Studiendesign? => Regionen nicht nach Konfliktpotential ausgesucht

• Haben negativ Betroffene (online) Umfrage eher abgebrochen?

• Oder, haben Personen sich an Windkraft gewöhnt?

Ökonometrische Auswertung

• Einfluss der Attribute auf die Wahrscheinlichkeit, dass ein Programm gewählt wird.

• Random Utility Theory als Grundlage -> Nutzen wird unterteilt in systematische und stochastische Größe.

• Konditionales Logit (KL) ist Grundmodell, unterliegt jedoch methodischen Beschränkungen, z.B. keine Berücksichtigung von Präferenzheterogenität oder Panel-Charakter der Individualdaten.

• Latent-Class Analyse (LCM) geht von 2 oder mehr Segmenten von Personen mit gleichen Präferenzen aus => Heterogenität zwischen Segmenten.

• Schätzung der Koeffizienten über Maximum Likelihood.

-Preis > 0->Preis 0+Mindestabstand 1500->MinA 750+Mindestabstand 1100->MinA 750-Rotmilan 15%->Rotm 10%+Rotmilan 5%->Rotm 10%+Höhe 150->Höhe 200+Höhe 110->Höhe 200

-/+Windpark mittel->WindP groß-/+Windpark klein->WindP groß

Erwarteter EinflussAttribut

Erwarteter Einfluss der Attribute auf Auswahlentscheidung

0,320,10McFadden R2

-1318,39-1742,14LL-Model26%35%39%100%Anteile

-0,444**-0,106**-1,124**-0.167**Preis

0,1530,456**0,4130,248**MinAb_1500

0,183*0,298**0,2090,142*MinAb_1100

-1,092**-0,340**-1,710-0,462**Rotm_15%

1,003**0,281**1,834**0,417**Rotm_5%

-0,0480,083-1,266*-0,016Höhe_150

0,1060,0250,1490,023Höhe_110

-0,337**0,220*0,039-0,022WPklein

-0,0260,167*-0,5280,088WPmittel

-0,798**-1,079**1,595*0,682**ASC_ProA

Segment 3Segment 2Segment 1

LCMKLAttribut

Ergebnisse Westsachsen

** p < 0,01, * p < 0,05

26%35%39%100%Anteil in Prozent

n.s.4,31n.s.1,48MinAb_1500

0,412,81n.s.0,85MinAb_1100

-2,46-3,21n.s.-2,76Rotm_15%

2,262,661,632,49Rotm_5%

n.s.n.s.-1,13n.s.Höhe_150

n.s.n.s.n.s.n.s.Höhe_110

-0,762,08n.s.n.s.WPklein

n.s.1,58n.s.n.s.WPmittel

ModeratWind weit wegPro Wind 2020

LCMMNLAttribut

Implizite Preise für Westsachsen(IP = -ßa/ßp in € pro Monat)

26%29%44%100%Anteile

n.s.1,352,921,60MinAb_1500

n.s.1,102,121,12MinAb_1100

-1,41-1,79-2,95-2,15Rotm_15%

1,202,063,122,41Rotm_5%

n.s.n.s.n.s.n.s.Höhe_150

n.s.n.s.n.s.n.s.Höhe_110

-0,29-2,613,37n.s.WPklein

n.s.0,71n.s.n.s.WPmittel

Pro Wind 2020ModeratWind weit weg

LCMMNLAttribut

Implizite Preise NordhessenIP = -ßa/ßp in € pro Monat

21%32%47%100%Anteil

3,700,34-0,96n.s.MinAb_1500

2,981,09n.s.0,60MinAb_1100

-10,16-6,49-3,80-6,72Nat_hoch

5,074,873,515,11Nat_low

2,04-0,28-1,23-0,39Höhe_150

2,24-1,88-2,39-1,65Höhe_110

3,09-0,47-1,07-0,49WPklein

3,720,39n.s.0,70WPmittel

Wind weit weg!ModeratPro Wind 2020

LCMMNLAttribut

Implizite Preise Online-BefragungIP = -ßa/ßp in € pro Monat

Vergleich Attribute nach Segmenten

Westsachsen Nordhessen Bundesweit Pro Wind 2020 ASC_ProA 0,98 0,98 0,90 WindPark 2,97 2,97 2,91 Höhe WEA 197,97 200,00 198,54 Rotmilan 10,00 9,95 9,84 Mindesabstand 766,92 750,00 778,59 Preis 0,02 0,05 0,27 Moderat ASC_ProA 0,56 0,58 0,33 WindPark 2,44 2,58 2,34 Höhe WEA 173,97 175,80 178,27 Rotmilan 9,29 9,40 8,10 Mindesabstand 970,51 958,00 994,07 Preis 1,00 1,36 2,02 Wind weit weg ASC_ProA 0,07 0,04 0,07

WindPark 1,52 1,40 2,01 Höhe WEA 145,93 142,03 153,17 Rotmilan 9,53 9,91 9,31 Mindesabstand 1139,41 1107,59 1117,09 Preis 2,71 2,73 2,86

Verwendung der Ergebnisse

1. Implizite Preise aus konditionalem Logit gehen in ökologisch-ökonomische Optimierung ein.

2. Berechnung der Wohlfahrtsmaße für verschiedene Ausgestaltungen der Windkraft, die durch Attribute und ihre Ausprägungen gedeckt sind (Kosten-Nutzen-Analyse).

Ausblick

• Erklärung der Segmentzugehörigkeit über Personenmerkmale.

• Geographische Muster in der Verteilung der Segmente? GIS => Interviewort*WEAStandort.

• Testen der Bedeutung von Höhe von WEA für Programmwahl im Visualisierungszentrum des UFZ.

Zusammenfassung der Ergebnisse

• Grad der Störung durch WEA scheint in den Stichproben eher gering.

• Online Umfrage aber nicht repräsentativ für Deutschland – hier wäre eigene Umfrage erforderlich oder

• Umfrage in „stärker“ belasteten Räumen in Brandenburg, Niedersachsen oder Schleswig-Holstein).

• Höhe und Windparkgröße nicht signifikantim Basismodel in Westsachsen und Nordhessen; online Umfrage abweichend.

Zusammenfassung der ErgebnisseHeterogene Präferenzen => drei Segmente1. Personen, die Programm A weitgehend

akzeptieren, aber Verbesserungen im Naturschutz positiv bewerten (ProWind2020)

2. Personen, die für eine moderate Veränderung gegenüber Programm A zahlungsbereit sind (Moderat)

3. Personen, die „starke“ Präferenzen für eine Änderung der Ausgestaltung gegenüber Programm A haben (wählen nur selten Programm A) (Wind_weit_weg)

The End!The End!

Weitere Informationen zum Projekt unterhttp://www.landschaftsoekonomie.tu-berlin.de/8359.html