Forecasting Adoption of Ultra-Low-Emission Vehicles Using the GHK Simulator and Bayes Estimates of a Multinomial Probit Model

Der Transportsektor ist innerhalb der Europäischen Union der größte Konsument von Ölprodukten und der zweitgrößte Emittent von Kohlensto ffdioxid (CO2), wobei der Straßenverkehr in beiderlei Hinsicht dominierend ist. Die Verlagerung der Nachfrage hin zu besonders emissionsarmen oder -freien Fahrzeugen wird im Allgemeinen als Möglichkeit angesehen, einen nachhaltigen Personenverkehr voranzutreiben. Auch wenn neue Niedrigemissions-Technologien, wie beispielsweise batteriebetriebene Elektrofahrzeuge, herkömmlichen Technologien in punkto Energieeffizienz und Abgasemissionen deutlich überlegen sind, so verhindern doch verschiedene Probleme deren umfassende Einführung. Zum einen sind Elektrofahrzeuge in der Anscha ffung viel teurer als vergleichbare Benziner. Zum anderen werfen beschränkte und schwankende Reichweiten sowie fehlende Tankstellen für Konsumenten Fragen nach der Zuverlässigkeit solcher Fahrzeuge auf.

Unter Verwendung von Daten einer deutschlandweiten Befragung von potentiellen Pkw-Käufern, analysieren wir in diesem Papier die Marktanteile unterschiedlicher Fahrzeugtechnologien auf Basis hypothetischer Kaufentscheidungen. Wir schlagen hierbei eine Methodik vor, aus der Posterior-Verteilung der Bayes-geschätzten Parameter eines flexiblen Probitmodells sowohl Prognosen über Marktanteile als auch die zugehörigen Bayes'schen Konfidenzintervalle zu generieren, und damit deren Unsicherheit auf geeignete Art und Weise zu erfassen. Diese Vorgehensweise ist insbesondere bei der Modellierung der Nachfrage nach neuen, noch nicht am Markt etablierten Technologien von großer Bedeutung.

In einem Basisszenario versuchen wir die gegenwärtige Marktsituation für deutsche Autokäufer darzustellen. Dazu nutzen wir, je nach Art des Kraftsto ffs, unterschiedliche Durchschnittswerte für bestimmte Fahrzeugattribute wie Kaufpreis oder CO2-Ausstoß. Anschließend untersuchen wir, wie sich die Nachfrage nach strom- und wasserstoffbetriebenen Fahrzeugen im Vergleich zum Basisszenario verändert, wenn das jeweils zugehörige Ladestationen- oder Tankstellennetz ausgebaut wird. Der Marktanteil von Elektrofahrzeugen würde sich laut unseren Ergebnissen zum Beispiel mehr als verdreifachen, wenn diese an jeder Tankstelle aufgeladen werden könnten.

Daziano, Ricardo A. und Martin Achtnicht (2012), Forecasting Adoption of Ultra-Low-Emission Vehicles Using the GHK Simulator and Bayes Estimates of a Multinomial Probit Model, ZEW Discussion Paper Nr. 12-017, Mannheim.