Die CO2 Emissionen des Transportsektors stellen weltweit ein Viertel der gesamten CO2 Emissionen dar und sind um 71% höher als 1990. Dabei tragen die Fahrzeuge des Strassenverkehrs mit 3.6 Gt CO2 zu rund 75% der Emissionen des Transportsektors bei. Zudem schreitet der Fortschritt der Reduktion von Emissionen im Transportsektor nur langsam voran. Obwohl der Vertrieb von Elektroautos in den letzten Jahren zugenommen hat, repräsentieren sie nur 0.5% der gesamten Fahrzeuge weltweit (BloombergNEF Electric Vehicle Outlook 2019) und Autokäufer erwerben weiterhin schwere , mit Fossiltreibstoff betriebene Fahrzeuge. Umso wichtiger ist es also energieeffiziente Technologien zu fördern. Ein ähnliches Bild ergibt sich für die Elektrizitätsnachfrage im Haushaltssektor und damit verbundene CO2 Emissionen. Trotz grosszügiger staaticher Subventionen ist die Verbreitung der neuen Technologien unter den Haushalten noch sehr gering. In diesem Projekt analysieren wir haushaltsspezifische Faktoren, aber auch sog. peer effects welche die Ausbreitung von Elektro- und Hybridautos beeinflussen. Zudem erlaubt unsere Analyse Aussagen über die Auswirkung von Elektroautos auf die Elektrizitätsnachfrage.Des Weiteren untersuchen wir mögliche rebound Effekte im Elektrizitätskonsum der Haushalten durch die Ausbreitung von Photovoltaik Anlagen.Somit tragen wir mit unserer Forschung zu einem besseren Verständnis der Faktoren welche die Ausbreitung dieser neuer Technologien fördern, um die ambitionierten und erforderlichen Ziele der Energiestrategie 2050 zu erreichen.
| Id | 1419 |
|---|---|
| Grant Value | 211799 |
| Commencement Date / Completion Date | 2020 - 2023 |
| Contributors |
Doina Radulescu
(Principle Investigator) Patrick Bigler (Co-Investigator) |
| Funders | [42] Schweizerischer Nationalfonds |
| URI | http://p3.snf.ch/Project-192554 |
| Keywords | Electricity Consumption; Machine Learning; Choice Models; Green Preferences; Electric Vehicles; Photovoltaic Installations; Income Distribution; Rebound Effects |
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