Räumliche Diffusion von Photovoltaik-Anlagen in Baden-Württemberg

Spatial diffusion of photovoltaic installations in the German federal state of Baden-Württemberg

Please always quote using this URN: urn:nbn:de:bvb:20-opus-77789
  • Seit dem Jahr 2000 ist die Anzahl an installierten Photovoltaik-Anlagen in Deutschland – dank günstiger politischer Rahmenbedingungen – rasant von 76 MWp auf 24.820 MWp in 2011 gestiegen. Trotz bundesweit einheitlicher finanzieller Förderbedingungen durch das Erneuerbare-Energien-Gesetz existieren jedoch räumliche Unterschiede in der Anzahl an installierten Photovoltaik-Anlagen pro Einwohner, sowohl auf Ebene der Bundesländer, als auch zwischen einzelnen Gemeinden einer Region. In der vorliegenden Arbeit wird die räumliche DiffusionSeit dem Jahr 2000 ist die Anzahl an installierten Photovoltaik-Anlagen in Deutschland – dank günstiger politischer Rahmenbedingungen – rasant von 76 MWp auf 24.820 MWp in 2011 gestiegen. Trotz bundesweit einheitlicher finanzieller Förderbedingungen durch das Erneuerbare-Energien-Gesetz existieren jedoch räumliche Unterschiede in der Anzahl an installierten Photovoltaik-Anlagen pro Einwohner, sowohl auf Ebene der Bundesländer, als auch zwischen einzelnen Gemeinden einer Region. In der vorliegenden Arbeit wird die räumliche Diffusion von Photovoltaik-Anlagen in Baden-Württemberg untersucht. Ziel ist zum einen die Ursachen für die räumlichen Unterschiede in der Photovoltaik-Diffusion aufzudecken. Zum anderen ist das Ziel zu überprüfen, ob ein Nachbarschaftseffekt der Photovoltaik-Diffusion existiert. Dies wird mit Hilfe quantitativer und qualitativer Methoden untersucht. Mit Hilfe der räumlichen Autokorrelationsanalyse wird gezeigt, dass sich die Anzahl an Photovoltaik-Anlagen pro Einwohner in den Gemeinden Baden-Württembergs signifikant unterscheidet. Es existieren Cluster von Gemeinden mit besonders hoher Photovoltaik-Nutzung (Hot Spots) und Cluster von Gemeinden mit besonders niedriger Photovoltaik-Nutzung (Cold Spots). Hot Spot-Gemeinden befinden sich zu 95% im ländlichen Raum und Cold Spot-Gemeinden zu 85% im Verdichtungsraum. Die Ergebnisse der räumlichen Regressionsanalyse und der Fallstudie in der Region Heilbronn-Franken zeigen, dass die Unterschiede in der Dichte der Photovoltaik-Anlagen pro Einwohner erstens auf Unterschiede in der Siedlungsstruktur zurückzuführen sind (Anteil an Ein- und Zweifamilienhäusern, Anteil an Neubauten, Anzahl an Viehbetrieben pro Einwohner), zweitens auf Unterschiede im Sozialgefüge (Anteil an Familien) sowie drittens auf den Nachbarschaftseffekt der Diffusion. Aus den Experteninterviews geht hervor, dass zudem weitere lokale Voraussetzungen gegeben sein müssen, damit es zu einer schnellen Photovoltaik-Diffusion kommt. Eine wichtige Rolle spielen die Landwirte, die häufig als Innovatoren auftraten, sowie sog. Change Agents, die den Diffusionsprozess anstoßen und bewusst fördern. Zu letzteren zählen auf lokaler Ebene aktive Bürgermeister, Solarvereine, Photovoltaik-Unternehmer oder Elektroinstallateure, auf regionaler Ebene Maschinenringe und Energieagenturen. Die Modellierung und Analyse der Photovoltaik-Diffusion in den einzelnen Gemeinden von 2000 bis 2030 zeigt für das Jahr 2009, dass die Gemeinden einer Raumkategorie unterschiedliche Diffusionsprofile aufweisen. Je ländlicher eine Gemeinde ist, desto weiter ist tendenziell der Diffusionsprozess fortgeschritten: In Gemeinden des ländlichen Raums befindet sich die Photovoltaik-Diffusion meist bereits im Early Majority-Stadium, in Gemeinden des Verdichtungsraums ist die Photovoltaik-Diffusion dagegen überwiegend erst am Ende des Early Adopter-Stadiums angelangt. Der Innovationseffekt, der angibt, wie stark die Anzahl an Photovoltaik-Anlagen unabhängig von den bereits installierten Anlagen zunimmt, ist im suburbanen Raum und im ländlichen Raum am höchsten. Der Imitationseffekt, der angibt, wie stark die Zunahme neu installierter Photovoltaik-Anlagen von bestehenden Anlagen in einer Gemeinde abhängt, steigt dagegen von der Stadt zum Land an. Durch den Vergleich der Hot Spot-Gemeinden mit den übrigen Gemeinden des ländlichen Raums wird deutlich, dass die Imitation in den Hot Spot-Gemeinden höher liegt. Dies lässt darauf schließen, dass ein Nachbarschaftseffekt der Photovoltaik-Diffusion zwischen den Gemeinden existiert, da die Lage innerhalb eines Hot Spots zu einer erhöhten Wahrnehmung von Photovoltaik-Anlagen und einem häufigeren Austausch mit Photovoltaik-Besitzern führt und damit die Photovoltaik-Diffusion fördert. Vor dem Hintergrund des Klimawandels und der knapper werdenden fossilen Ressourcen gilt in Deutschland das Ziel, die Nutzung erneuerbarer Energien und damit auch der Photovoltaik weiter voranzutreiben. Diese Arbeit zeigt, dass lokale Einflussfaktoren entscheidend für das Entstehen räumlicher Unterschiede in der Photovoltaik-Nutzung sind. Die Kenntnisse dieser Unterschiede, deren Ursachen sowie die Bedeutung des Nachbarschaftseffekts können eine Grundlage für gezielte Förderung oder Marketingmaßnahmen zur weiteren Diffusion von Photovoltaik-Anlagen bieten.show moreshow less
  • Since 2000, the number of photovoltaic systems installed in Germany has significantly increased from 76 MWp to 24,820 MWp in 2011. This can be attributed to a favourable policy framework. Despite a nationaly uniform financial incentive scheme supported by the Renewable Energies Act (EEG), spatial differences in the number of photovoltaic systems installed per capita can be observed between the federal states as well as among individual municipalities. This study analyses the spatial diffusion of photovoltaic installations in the German federalSince 2000, the number of photovoltaic systems installed in Germany has significantly increased from 76 MWp to 24,820 MWp in 2011. This can be attributed to a favourable policy framework. Despite a nationaly uniform financial incentive scheme supported by the Renewable Energies Act (EEG), spatial differences in the number of photovoltaic systems installed per capita can be observed between the federal states as well as among individual municipalities. This study analyses the spatial diffusion of photovoltaic installations in the German federal state of Baden-Württemberg. The first aim of the study is to identify the reasons for spatial differences in diffusion. The second aim is to examine whether there is a neighbourhood effect in the spatial diffusion of photovoltaic installations. The study is based on quantitative and qualitative methods. The analysis of spatial autocorrelation shows that the number of photovoltaic installations per capita differs significantly among the municipalities in Baden-Württemberg. The analysis reveals the presence of clusters of municipalities with above average photovoltaic development (Hot Spots) and below average photovoltaic development (Cold Spots). The results show that 95 % of the Hot Spot municipalities are located in rural areas while 85 % of the Cold Spot municipalities are found in urban agglomerations. Both the results of the spatial regression analysis and the case study of the region Heilbronn-Franken, indicate that differences in the density of photovoltaic installations per capita arise for three main reasons: firstly, because of differences in the settlement structure (percentage of detached and semi-detached houses, percentage of new houses, percentage of livestock farms), secondly, because of differences in the social structure (percentage of families), and thirdly, because of the neighbourhood effect of diffusion. Expert interviews identified that additional local conditions play an important role in promoting the diffusion of photovoltaic installations. Particularly farmers play a crucial role in the diffusion as they often act as innovators. The photovoltaic diffusion process is often triggered and promoted by change agents. On a local level, change agents are active mayors, solar initiatives, photovoltaic entrepreneurs or electricians. On a regional level, these are machinery rings or energy agencies. The results of the model for the analysis (from 2000 to 2030) of the diffusion of photovoltaic installations in the municipalities show that in 2009 municipalities of different spatial categories display different diffusion profiles. The more rural a municipality is, the more advanced the diffusion process: municipalities in rural areas have mostly reached the point of inflection of the diffusion curve and adopters now belong to the Early Majority. Municipalities in urban areas still belong to the Early Adopters. The coefficient of innovation indicating the extent at which the number of photovoltaic installations increases independently from other installations, is highest in suburban and rural areas. The coefficient of imitation indicating the strength of dependence in the development of new photovoltaic installations from existing ones, increases from urban to rural areas. The comparison of Hot Spot municipalities with the remaining municipalities of the rural areas shows that the coefficient of imitation is higher in Hot Spot municipalities. Thus, one can conclude that there is a neighbourhood effect in the diffusion of photovoltaic installations among municipalities. The position within a Hot Spot advances the perception of photovoltaic installations and increases interaction and communication among photovoltaic owners promoting the diffusion of the technology. In the context of climate change and the limited availability of fossil fuels, the use of renewable energies e.g. photovoltaic installations should be further encouraged in Germany. This study shows that local conditions significantly impact the development of spatial differences in the use of photovoltaic technology. Understanding the reasons for these spatial differences and the neighbourhood effect can help to define well-directed incentives and to develop marketing strategies to further promote the diffusion of photovoltaic installations.show moreshow less

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Metadaten
Author: Susanne Linder
URN:urn:nbn:de:bvb:20-opus-77789
Document Type:Doctoral Thesis
Granting Institution:Universität Würzburg, Philosophische Fakultät (Histor., philolog., Kultur- und geograph. Wissensch.)
Faculties:Fakultät für Geowissenschaften (bis Sept. 2007) / Institut für Geographie
Date of final exam:2012/12/19
Language:German
Year of Completion:2013
Series (Serial Number):Würzburger Geographische Arbeiten (109)
Dewey Decimal Classification:5 Naturwissenschaften und Mathematik / 55 Geowissenschaften, Geologie / 550 Geowissenschaften
GND Keyword:Baden-Württemberg; Photovoltaikanlage; Räumliche Verteilung
Tag:Bass-Modell; Diffusion von Innovationen; Nachbarschaftseffekt; Photovoltaik; Räumliche Autokorrelation; Räumliche Diffusion
Bass Model; diffusion of innovation; neighbourhood effect; photovoltaic; spatial autocorrelation; spatial diffusion
Release Date:2013/07/05
Advisor:PD Dr. Ralf Klein
Licence (German):License LogoDeutsches Urheberrecht