1 De invloed van peer-effecten op de relatie tussen Nederlandse overheidssubsidies en de
aanschaf van zonnepanelen door Nederlandse particulieren.
Bachelor scriptie Economie & Bedrijfskunde
Mas van Aalderen dhr. W.H. Dorresteijn
10458352 27 juni 2017
2 ‘Verklaring eigen werk’
Hierbij verklaar ik, Mas van Aalderen, dat ik deze scriptie zelf geschreven heb en dat ik de volledige verantwoordelijkheid op me neem voor de inhoud ervan.
Ik bevestig dat de tekst en het werk dat in deze scriptie gepresenteerd wordt origineel is en dat ik geen gebruik heb gemaakt van andere bronnen dan die welke in de tekst en in de referenties worden genoemd.
De Faculteit Economie en Bedrijfskunde is alleen verantwoordelijk voor de begeleiding tot het inleveren van de scriptie, niet voor de inhoud.
3 Abstract
In dit onderzoek wordt getracht antwoord te vinden op de vraag in hoeverre zogenoemde ‘peer-invloeden’ effect hebben op de relatie tussen Nederlandse overheidssubsidies en de aanschaf van zonnepanelen door Nederlandse particulieren. Door middel van een enquête onder 125 respondenten is data verzameld die betrekking heeft op de verschillende variabelen uit de onderzoeksvraag. Om de invloed van peer-effecten op de relatie tussen overheidssubsidies en de aanschaf van zonnepanelen te testen, is een moderatieanalyse uitgevoerd. Dit is gedaan door middel van een meervoudige regressieanalyse. De resultaten laten zien dat er geen significant moderatie effect is gemeten. Wel zijn de rechtstreekse effecten van overheidssubsidies en peer-effecten significant gebleken.
4 Inhoudsopgave
1. Introductie ... 5
2. Theoretisch kader ... 7
2.1 Algemene benadering ... 7
2.2 PV–energy en het huidige overheidsbeleid ... 9
2.2.1 PV-systemen ... 9
2.2.2 Introductie energietransitie ... 10
2.2.3 MEP ... 10
2.2.4 SDE ... 11
2.2.5 Extra subsidie particulieren ... 11
2.2.6 Huidig beleid ... 12
2.2.7 Salderingsregeling ... 12
2.3 Innovatie Diffusie en ‘Adopter’ categorieën ... 13
2.4 Motivatie aanschaf zonnepanelen ... 16
2.5 Peer-effecten ... 19 2.6 Peer-effecten en subsidies ... 20 2.7 Conceptueel Framework ... 21 3. Methodologie ... 22 3.1 Onderzoeksdesign ... 22 3.2 Procedure ... 22 3.3 Respondenten ... 22 3.4 Meetinstrumenten ... 23 4. Resultaten ... 26 4.1 Beschrijvende statistieken ... 26 4.2 Moderatie analyse ... 30 5. Discussie ... 31 5.1 Resultaten ... 31 5.2 Tekortkomingen onderzoek ... 31 6. Conclusie ... 32 6.1 Antwoord onderzoeksvraag ... 32 6.2 Vervolgonderzoek ... 32 Bibliografie ... 33 APPENDIX ... 38
5 1. Introductie
De mensheid heeft in de afgelopen twee eeuwen een significant percentage van de gas-, kool-, en oliereserves op deze planeet verbruikt. Uit onderzoek is gebleken dat de fossiele brandstofreserves naar schatting over circa 100 jaar uitgeput zullen zijn (Shafiee & Shahria, 2009). Het lijkt dus van belang dat er voor die tijd een omschakeling wordt gemaakt naar andere vormen van energie, welke kunnen voorzien in de behoeften van de huidige wereldwijde samenleving.
Op 22 april 2016 werd in New York het klimaatakkoord van Parijs ondertekend. Hierin is overeengekomen dat 27 procent van de geconsumeerde energie in Europa in 2030 zal bestaan uit energie die is opgewekt uit hernieuwbare energiebronnen (Jäger-Waldau, 2016). Om aan deze doelstelling te kunnen voldoen, streeft Nederland ernaar tussen de 19 en 26 procent van de, binnen Nederland geconsumeerde energie uit hernieuwbare energiebronnen te gaan halen (Daniels et al.,2014). Om deze zogenoemde energietransitie op gang te brengen, is de Nederlandse overheid rond 1990 begonnen met het stimuleren van het gebruik van groene energie binnen de Nederlandse energiesector op vrijwillige basis (Van Rooijen & van Wees, 2006). Sindsdien zijn er verschillende beleidsveranderingen doorgevoerd om het aandeel hernieuwbare energie dat wordt opgewekt en verkocht binnen deze sector te vergroten.
Het opwekken van energie uit hernieuwbare energiebronnen wordt niet louter op grootschalig niveau uitgevoerd; ook particulieren kunnen dit doen door middel van het plaatsen van zonnepanelen. Er zijn verschillende subsidieregelingen geweest waarmee getracht werd consumenten te stimuleren zelf zonnepanelen aan te schaffen om op deze wijze groene energie op te wekken (Van Rooijen & van Wees, 2006). Het huidige beleid is zo vormgegeven dat particulieren het btw-bedrag dat zij betalen over de aankoop van de aangeschafte zonnepanelen terug kunnen krijgen van de belastingdienst (Subsidie zonnepanelen, 2017). Het uiteindelijke doel van het verstrekken van subsidies ten behoeve van de aanschaf van zonnepanelen, is om een stimulans te creëren die zorgt voor een toename in de aankoop en het gebruik van het aantal zonnepanelen (Cantono & Silverberg, 2009; Kalish & Lilien, 1983).
Ondanks deze stimuleringsmaatregelen bestond het aantal Nederlandse huishoudens met zonnepanelen in 2015 naar schatting slecht uit 3,6 procent van het totaalaantal huishoudens ("Huishoudens; samenstelling, grootte, regio, 1 januari", 2016; Groene Courant, 2015). Dit terwijl 70 procent van de Nederlandse bevolking zich zorgen maakt over
6
klimaatverandering, de uitstoot van CO2 en de effecten daarvan op het milieu (Kanne, 2015). Bovenstaande cijfers laten zien dat Nederlanders zich bezig houden met het milieu en klimaatverandering, maar toch is deze verandering nog niet ten volle zichtbaar in het aantal geplaatste zonnepanelen in Nederlandse huishoudens. Uit onderzoek (Bollinger & Gillingham, 2012) is gebleken dat, naast het verstrekken van subsidies, de effecten van aanwezigheid van panelen in de directe omgeving van consumenten, zogenaamde peer-invloeden, ook van invloed zijn op de diffusie van een innovatie. Het plaatsen van zonnepalen in een woonwijk lijkt tot een toename te leiden in het aantal zonnepanelen dat daarna wordt geïnstalleerd (Bollinger & Gillingham, 2012). In de literatuur is weinig te vinden over het effect van peer-invloeden op het beoogde belang van subsidies. Daarom wordt in dit onderzoek getracht antwoord te geven op de vraag;
‘In hoeverre hebben peer-invloeden effect op de relatie tussen Nederlandse overheidssubsidies en de aanschaf van zonnepanelen door Nederlandse particulieren?’
Door het uitvoeren van een moderatie analyse waarbij gebruik wordt gemaakt van een meervoudige regressieanalyse, zal getracht worden antwoord te geven op deze vraag. Deze studie begint met een theoretische verkenning van de onderzoeksvraag. Allereerst wordt er een kort overzicht gegeven van het Nederlandse subsidiebeleid op zonnepanelen en de energietransitie. Vervolgens wordt de theorie over innovatie-diffusie en de verschillende adoptiecategorieën besproken. Daarna wordt gekeken naar de verschillende motivaties voor het aanschaffen van zonnepanelen. Hierna volgt de theorie over Peer-effecten en diens verhouding tot subsidies. Tot slot wordt er een conceptueel framework gepresenteerd waarin de verschillende onderzoeksvariabelen en diens vermeende relatie tot elkaar, schematisch worden weergeven.
In het daaropvolgende hoofdstuk volgt een uiteenzetting over de gebruikte onderzoeksmethodes en worden de variabelen en de gebruikte meetinstrumenten uitgelegd. Hierop volgen de resultaten van het onderzoek. In het hoofdstuk daarna volgt de discussie, waarin de gevonden resultaten worden besproken. Tot slot is er een conclusie en eventuele suggesties voor verder onderzoek.
7 2. Theoretisch kader
2.1 Algemene benadering
In 1987 presenteerde de World Commision on Environment and Development (WCED) het rapport ‘Our Common Future’. Hierin werd voor het eerst de term ‘sustainable development’ gebruikt, die als volgt wordt gedefinieerd: “development that meets the needs of the present without compromising the ability of future generations to meet their own needs” (Brundtland & Khalid, 1987). Volgens Kramer en Johnson (1996) is sustainable development niet gelijk aan aanhoudende economische groei, maar omvat het een verandering in de hedendaags geldende waarden en normen. Er zal een verschuiving plaats moeten vinden in de huidige consument-gedreven - en op economische groei gerichte maatschappij. Deze manier van denken zal plaats moeten maken voor een filosofie waarbij er meer ruimte is voor de natuur, het behoud hiervan, het minimaliseren van afval en het beschermen van het milieu (Kramer & Johnson, 1996). Inmiddels lijkt het belang van deze omschakeling zich op wereldwijd niveau te hebben verspreid. Het klimaatakkoord van Parijs, welke in 2016 door 194 landen werd ondertekend en waarbij er een consensus is bereikt over het tegengaan van klimaatverandering, wordt gezien als een mijlpaal in deze groeiende ontwikkelingen (Robbins, 2016).
In lijn met deze ontwikkelingen betreffende het tegengaan van klimaatverandering, ligt een benodigde omschakeling van fossiele energiebronnen naar hernieuwbare, groene energie; de zogenoemde energietransitie. Ook de Nederlandse overheid heeft het belang van deze energietransitie erkend en heeft in de afgelopen decennia verschillende beleidsveranderingen doorgevoerd om deze transitie mogelijk te maken (Daniëls et al., 2014; de Gooyert, Rouwette, van Kranenburg, Freeman, & van Breen, 2016; Van Rooijen & Van Wees, 2006)
Een aantal van deze beleidsdoelen zijn erop gericht particulieren te stimuleren een bijdrage te leveren aan de energietransitie; op deze manier wordt getracht een verandering teweeg te brengen op het gebied van de opwekking en het gebruik van duurzame energie in Nederland (Ministerie van Economische zaken, 2016). Een techniek welke gebruikt kan worden voor het opwekken van hernieuwbare energie door particulieren, is het installeren van een fotovoltaïsche installatie, oftewel zonnepanelen. Uit onderzoek blijkt dat zonnepanelen als een geschikte techniek worden beschouwd voor gebruik in stedelijke
8
gebieden, bovendien zijn zonnepanelen goed te combineren met andere energiebesparende maatregelen (Faiers & Neame, 2006; Singh, 2013).
Er spelen echter ook een aantal factoren die ervoor zorgen dat zonnepanelen nog niet wijdverspreid in gebruik genomen zijn. Oorzaken die hiervoor worden genoemd zijn de hoge aanschafkosten, lange terugverdientijd en onzekerheid over de werking van de zonnepanelen op lange termijn (Faiers & Neame, 2006; Woersdorfer & Kaus, 2011) Om de verspreiding van zonnepanelen in Nederland op gang te brengen, zijn er in de afgelopen jaren verschillende landelijke subsidieregelingen beschikbaar gesteld voor particulieren. Er lijkt een positief verband te bestaan tussen het invoeren van de verschillende regelingen en de toename van het aantal particulier geïnstalleerde zonnepanelen (Van Sark, Muizebelt, Cace, de Vries, & de Rijk, 2014). Maar het relatief onstabiele subsidieklimaat in Nederland lijkt er ook oorzaak van te zijn dat consumenten zich afwachtend opstellen, dit omdat er in de toekomst wellicht een voordeligere subsidie beschikbaar wordt gesteld (Van Rooijen & Van Wees, 2006; Van Sark et al., 2014).
Het doel van het verstrekken van subsidies op zonnepanelen is het op gang brengen van een zelfvoorzienende verspreiding van de panelen, die continueert na het eindigen van de subsidiemaatregelen (Cantono & Silverberg, 2009; Kalish & Lilien, 1983). Onderzoek naar deze zogenoemde ‘innovatie diffusie’ laat zien dat de sociale netwerken waarin consumenten zich bevinden van invloed zijn op de mate waarin innovaties zich verspreiden (Arndt, 1967; Manski, 1993; Rogers, 2003). De invloed van sociale netwerken, oftewel ‘peer-influences’ op de verspreiding van zonnepanelen is onderzocht door Jager (2006). De resultaten van dit onderzoek laten zien dat een toename in het aantal zonnepanelenbezitters in iemands sociale kring, zorgt voor een significante toename van de sociale motieven om ook zonnepanelen aan te schaffen.
In Nederland blijft het aantal particulieren dat zonnepanelen aanschaft toenemen (Gerdes, Marbus & Boelhouwer, 2016), maar onduidelijk is of deze groei toe is te schrijven aan peer-effecten of dat deze groei nog steeds veroorzaakt wordt door de verstrekte overheidssubsidies. Daaruit voort vloeit de vraag in welke mate peer-effecten de invloed van Nederlandse overheidssubsidies op de aanschaf van zonnepanelen beïnvloeden.
In de volgende secties worden de relevante concepten en theorieën verder toegelicht en volgt er een schematische weergave in de vorm van een conceptueel model.
9 2.2 PV–energy en het huidige overheidsbeleid
2.2.1 PV-systemen
De term ‘PV-energy’ staat voor photovoltaic energy, oftewel fotovoltaïsche energie. Dit is de benaming voor energie die wordt opgewekt uit zonnestraling. De zonnestraling wordt door middel van zonnecellen omgezet in elektriciteit en is vervolgens beschikbaar voor de eindgebruiker (Singh, 2013). In 2016 bestond 0,26 procent van het totale eindverbruik van energie in Nederland uit fotovoltaïsche energie (CBS, 2017). In dit onderzoek worden de termen ‘PV-systemen’ en ‘zonnepanelen’ gebruikt om de installaties aan te duiden die gebruikt worden voor het opwekken van zonne-energie. Zonnepanelen wekken alleen stroom op wanneer de zon ook daadwerkelijk schijnt. Dit maakt het noodzakelijk de opgewekte stroom die niet onmiddellijk gebruikt wordt, op te slaan voor toekomstig gebruik. Op dit moment zijn hier twee mogelijkheden voor. Allereerst is er de mogelijkheid om de zonnepanelen aan te sluiten op één of meerdere accu’s, om op deze manier de elektriciteit op een later tijdstip te kunnen gebruiken. Deze vorm van zonne-energieopslag is in Nederland nog niet wijdverspreid1. De tweede mogelijkheid voor de opslag van de opgewekte
elektriciteit, bestaat er uit dat de zonnepanelen worden verbonden met het centrale elektriciteitsnetwerk. Het surplus aan opgewekte elektriciteit wordt terug geleverd aan dit netwerk, en kan in het geval van een tekort aan opgewekte elektriciteit weer worden afgenomen van ditzelfde netwerk (Singh, 2013). Het gebrek aan betrouwbare cijfers met betrekking tot autonome zonnesystemen en het vroege ontwikkelingsstadium ervan, maken dat er in dit onderzoek uitsluitend wordt gekeken naar zonnepanelen die verbonden zijn met het elektriciteitsnet.
Om het gebruik en de opwekking van PV-energie in Nederland te stimuleren, heeft de Nederlandse overheid in de afgelopen jaren verschillende beleidsveranderingen doorgevoerd, die hieronder zullen worden toegelicht. Gezien de beperkte omvang van dit onderzoek wordt er louter naar landelijke subsidie- en stimuleringsmaatregelen gekeken. Gemeentelijke of provinciale regelingen worden hierin buiten beschouwing gelaten. Ook subsidieregelingen die specifiek zijn bedoeld voor het stimuleren van de opwekking van zonne-energie door bedrijven worden in dit onderzoek niet besproken.
1 De meest recente betrouwbare cijfers hierover dateren uit 2012; deze cijfers laten zien dat van alle verkochte
zonnepanelensystemen slechts 0,27 bestond uit deze zogenoemde autonome systemen ("Zonnestroomsystemen; handel in panelen, werkgelegenheid en omzet, 1991-2012", 2013).
10 2.2.2 Introductie energietransitie
In het begin van de jaren ’90 werden er vrijwillige afspraken gemaakt met partijen binnen de energiesector om het aandeel van groene energie in de totale energieproductie te vergroten. Deze afspraken waren niet bindend en werden dan ook nooit gerealiseerd.
In 1996 werd de Regulerende Energiebelasting (REB) geïntroduceerd. Hierbij werden gebruikers van groene energie vrijgesteld van het betalen van energiebelasting en werden producenten van groene energie hierin ondersteund. De definitie van groene- of hernieuwbare energie luidt als volgt; “Energie uit hernieuwbare niet-fossiele bronnen, namelijk: wind, zon, Aero thermische, geothermisch, Hydro thermische energie en energie uit de oceanen, biomassa, stortgas, gas van rioolwaterzuiveringsinstallaties en biogassen ("Hernieuwbare energie", z.j.). In 2001 werd de markt voor groene energie geliberaliseerd en steeg het aantal gebruikers/consumenten van groene energie van 16.000 in 1996 naar 1.4 miljoen in 2001. De Nederlandse energieproducenten konden deze vraag niet aan en er ontstond een import van groene energie uit het buitenland. Dit had felle kritiek op de Nederlandse overheid tot gevolg, omdat het zorgde voor een uitstroom van subsidies die bekostigd werden door de belastingbetaler. (Van Rooijen & van Wees, 2006).
2.2.3 MEP
In 2003 werd de ‘Ministeriële Regeling Milieukwaliteit Elektriciteitsproductie’ (MEP regeling) ingevoerd. Producenten van groene energie werden vrijgesteld van het betalen van energiebelasting en konden bovendien tot 2006 gedurende maximaal tien jaar een subsidie van maximaal €0,07 per geproduceerd KWh ontvangen (Van Rooijen & van Wees, 2006; van Sambeek & van Thuijl, 2003). De MEP had een open einde regeling (geen budgettair plafond) en bovendien werden de toekomstige subsidiebedragen te hoog geschat. Mede hierdoor werd de regeling in augustus 2006 stopgezet; de regeling bleek te succesvol en was daardoor te duur geworden. Lopende projecten hebben hier niet onder geleden en er zal dan ook tot 2017 elektriciteitsproductie plaatsvinden die met de MEP-regeling is gestimuleerd (Verheij et al., 2010).
11 2.2.4 SDE
In 2008 werd de ‘Stimuleringsregeling Duurzame Energieproductie’ (SDE) ingevoerd. Deze regeling maakt mogelijk dat kleinverbruikers hun verbruikte energie kunnen verrekenen met de groene elektriciteit die zij op hetzelfde netwerk hebben ingevoed; de zogenoemde salderingsregeling. Bovendien betalen zij geen energiebelasting, geen opslag op duurzame energie (ODE) en geen BTW over de gesaldeerde elektriciteit. Wanneer er op jaarbasis door PV-systeembezitters een grotere hoeveelheid energie wordt opgewekt dan verbruikt, is de energieleverancier in kwestie verplicht hier een redelijke vergoeding over te betalen. Energieleveranciers mogen zelf de hoogte van deze vergoeding bepalen (Ministerie van Economische zaken, 2016, p.44).
2.2.5 Extra subsidie particulieren
In 2012 en 2013 werd er, als aanvulling op de SDE, een bedrag van respectievelijk 22 en 30 miljoen euro vrijgemaakt om de aanschaf van zonnepanelen door particulieren te bevorderen. Door middel van deze regeling konden particulieren eenmalig subsidie aanvragen waarbij 15 procent van een zon-PV installatie werd vergoed. Per installatie werd maximaal 3,5 kilowattpiek gesubsidieerd, wat overeenkwam met een maximum vergoeding per installatie van € 650, -. Met deze hoeveelheid kan een huishouden met gemiddeld energieverbruik ruim in zijn eigen behoefte voorzien (Verhagen, 2012). Echter, deze regeling creëerde, naast een stijging in het aantal aangeschafte zonnepanelen, ook onrust op de markt voor PV-systemen. Na de aankondiging van de regeling besloten veel particulieren te wachten met de aanschaf van panelen tot de aangekondigde subsidie beschikbaar werd gesteld. Dit zorgde voor een marktverstoring waardoor veel installateurs van zonnepanelen enkele maanden zonder werk kwamen te zitten (Kamp, 2013). In 2013 werd door de Nederlandse overheid aangekondigd dat deze regeling niet meer nodig was, omdat door de kostendaling van installaties particulieren bereid bleken om zonder subsidie panelen aan te schaffen (Kamp, 2013).
12 2.2.6 Huidig beleid
Binnen het huidige beleid is het mogelijk de 21 procent BTW die wordt betaald over het aankoopbedrag van de zonnepanelen terug te vragen bij de belastingdienst ("Subsidie zonnepanelen 2017", 2017). Ook worden particulieren die zelf stoom opwekken nog steeds vrijgesteld van verschillende belastingen en kan er nog gebruik worden gemaakt van de salderingsregeling. In januari 2017 maakte Dhr. Kamp, de huidige minister van Economische Zaken, bekend het salderingsbeleid in 2020 opnieuw te gaan evalueren. Dit ondanks de positieve invloed die het beleid lijkt te hebben op de aanschaf van zonnepanelen door Nederlandse particulieren (Verhagen, 2012). De eerste reden die wordt genoemd voor deze aangekondigde her-evaluatie, is het mislopen van belastinginkomsten als gevolg van de verschillende vrijstellingen. In 2015 werd dit bedrag geschat op 80 miljoen euro (Asscher, 2013, p.3). Bovendien neemt de salderingsregeling de prikkel weg bij kleinverbruikers om het eigen verbruik achter de meter te optimaliseren (Asscher, 2013, p.2).
2.2.7 Salderingsregeling
Kamp heeft aangegeven bij de aanpassing van de salderingsregeling met een goede overgangsregeling te willen komen voor particulieren, maar wat deze overgangsregeling zal inhouden is nog onbekend (Asscher, 2013, p.3). Dit terwijl de aanwezigheid van een stabiel investeringsklimaat, wordt gezien als een van de redenen voor de groei in het aantal aangeschafte zonnesystemen in een land (Reiche & Bechberger, 2004; Van Rooijen & Van Wees, 2006). In de volgende sectie zal er dieper worden ingegaan op de motivatie voor consumenten om zonnepanelen aan te schaffen.
13 2.3 Innovatie Diffusie en ‘Adopter’ categorieën
Volgens het onderzoek van Cantono en Silverberg (2009) is het doel van subsidies op eco-vriendelijke innovaties, zoals zonnepanelen, het creëren van een innovation-diffusion. Wanneer de subsidieperiode afloopt, is deze innovation-diffusion in het ideale geval self-sustainable en kunnen de initiële investeringskosten worden terugverdiend. De innovation-diffusion zorgt voor zogenoemde ‘learning effects’, ook wel ‘path dependency’ genoemd. Hierbij zorgt de toename van het aantal gebruikers van een product voor een toename in de productie hiervan; daarop volgt een daling in de stukprijs en -kosten van de innovatie en wordt de verspreiding ‘self-sustainable’ (Cantono & Silverberg, 2009; de Gooyert et al., 2016).
Innovatie-diffusie is een wijd onderzocht fenomeen in de academische literatuur. Rogers (2003) heeft een model gecreëerd waarmee getracht wordt het verloop van innovatiediffusie zichtbaar te maken. In Figuur 1 wordt weergeven hoe in dit model de diffusie van drie verschillende innovaties verloopt. De variatie in de helling van de curves wordt veroorzaakt door het verschil in de snelheid van de toename van de adoptie door consumenten. Wanneer een innovatie een hoge adoptiesnelheid heeft, is de helling van de curve steiler dan wanneer de diffusie van een innovatie langzaam op gang komt. Het verschil in adoptiesnelheid heeft volgens Rogers (2003) verschillende oorzaken, te noemen; de gepercipieerde voordelen van de innovatie, het type innovatie beslissing, de communicatiekanalen waarmee informatie over de innovatie zich verspreid, de aard van het sociale systeem en de mate waarin het aanprijzen bij anderen van een innovatie persoonlijk voordeel oplevert. Op de X-as is het verloop van de tijd weergeven. De consumenten die de innovatie in het beginstadium van de diffusie in gebruik nemen worden in dit model aangemerkt als ‘Early Adopters’. Vervolgens is er een stijging van de lijn zichtbaar, die de ‘Take Off’ van de innovatie wordt genoemd. De consumenten die het product in de laatste fase van de diffusie in gebruik nemen, worden in dit model als ‘Late adopters’ aangemerkt.
14 Figure 1. Diffusion is the process by which (1) an Innovation (2) is Communicated Through
Certain Channels (3) Over Time (4) Among the Members of a social system. Overgenomen uit “Diffusion of innovations”, door Rogers, E. M., 2003, p.11, New York, NY: Free Press.
Voorafgaand aan de daadwerkelijke aankoop doorlopen de leden van deze meerderheid een proces waarbij de kosten en baten van de eventuele toekomstige aankoopbeslissing worden afgewogen. Pas op het moment dat men ervan overtuigd is dat de aankoop een voordeel op zal leveren, in welke vorm dan ook, is men bereid de daadwerkelijke aankoop te doen (Rogers, 2003).
De verschillende typen ‘adopters’ in Figuur 1, zijn door Rogers (2003) nog verder uitgesplitst om een beter inzicht te krijgen in de grootte van deze groepen. Rogers (2003) heeft vijf verschillende categorieën ontwikkeld waarin consumenten kunnen worden ingedeeld aan de hand van hun zogenoemde ‘innovativeness’; de tijd waarin een consument een innovatie of meerdere innovaties in gebruik neemt. De spreiding van deze categorieën, zoals te zien in Figuur 2, is bepaald door de afstand tussen de gemiddelde tijd tot adoptie en de bijbehorende standaardafwijkingen te berekenen.
15 Figure 2. Adopter categorizations on the basis of innovativeness. Overgenomen uit
“Diffusion of innovations”, door Rogers, E. M., 2003, p.22, New York, NY: Free Press.
In Figuur 1 is te zien dat een deel van de tweede S-vormige diffusiecurve gearceerd is, de zogenoemde ‘take off’ fase. Het moment, waarop volgens Rogers (2003), de ‘take-off’ van de diffusie plaatsvindt, is wanneer het percentage adoptie tussen de 10 en 25 procent ligt. De verklaring die hiervoor wordt gegeven is het feit dat de innovatie diffusie vanaf dat moment wordt beïnvloedt door de effecten van sociale systemen. Het innovatie-diffusiemodel van Rogers (2003) geeft een schematische weergave van de verspreiding van een innovatie. Echter hierbij rijst de vraag of dit model ook specifiek kan worden toegepast op de diffusie van milieuvriendelijke innovaties, zoals zonnepanelen. Ook kan aan de hand van dit model niet worden verklaard wat de specifieke motivaties zijn van particulieren voor het aanschaffen van zonnepanelen en is het bovendien niet duidelijk of er hierin verschillen zijn tussen de verschillende adoptiegroepen. In de volgende sectie wordt de relevante literatuur betreffende deze onderwerpen gepresenteerd en geanalyseerd.
Rao en Kishore (2010) hebben onderzoek gedaan naar het belang van verschillende modellen die gebruikt kunnen worden voor de analyse van de diffusie van milieuvriendelijke innovaties, zoals zonnepanelen. Milieuvriendelijke innovaties, zoals windmolens of zonnepanelen, worden ontwikkeld omdat er zorgen zijn over de schadelijke effecten van het gebruik van fossiele brandstoffen en omdat deze fossiele brandstoffen op een bepaald moment uitgeput zullen raken (Rao & Kishore, 2010). Het ontwikkelen en produceren van deze milieuvriendelijke innovaties gaat vaak gepaard met hoge kosten, wat zich uiteindelijk
16
vertaalt naar de prijs die de consument voor deze producten moet betalen. Omdat er op internationaal niveau verdragen worden gesloten over het belang van de toename van de hoeveelheid hernieuwbare energie die wordt opgewekt (Ministerie van Economische zaken, 2016), is het voor de overheid noodzakelijk om tot markt interferentie over te gaan. Hiermee wordt de noodzakelijke diffusie bevorderd, die aanvankelijk traag op gang komt door de hoge kosten van de innovatie. In deze tussenkomst van de overheid ligt volgens Rao en Kishore (2010) dan ook het cruciale verschil tussen ‘reguliere’ innovaties en milieuvriendelijke innovaties. Echter, dit verschil tussen reguliere innovatie diffusie en milieuvriendelijke innovatie diffusie heeft weinig effect op de eerdergenoemde innovatie diffusiecurve van Rogers (2003). Het zorgt er voornamelijk voor dat de helling van de curve minder stijl wordt (Rao & Kishore, 2010). Echter, wanneer deze milieuvriendelijke innovatiediffusie wordt geanalyseerd in het licht van marktpotentie, beleidsaanpassingen of technologische verbeteringen, bestaat er wel de noodzaak om het difussiemodel hierop aan te passen. Wanneer deze aanpassing niet plaatsvindt, bestaat de kans dat de gebruikte diffusiemodellen een onjuist beeld van de werkelijkheid weergeven (Rao & Kishore, 2010). Doordat het innovatie-diffusiemodel van Rogers (2003) in dit onderzoek alleen wordt gebruikt voor de categorisatie van (toekomstige) gebruikers van zonnepanelen, wordt aangenomen dat het hier een geschikt hulpmiddel voor is.
2.4 Motivatie aanschaf zonnepanelen
De eerste particuliere PV-installatie in Nederland werd in 1989 geïnstalleerd op een dak van een huis in Castricum (Jol, Mandoc & Molenbroek, 2008, p.17). Eind 2015 had naar schatting 6 procent van de Nederlandse huishoudens een zonnepanelen-installatie op het dak ("400.000 huizen met zonnepanelen: hoe kom je er bij?" z.j.). Uitgaande van het innovatie-diffusiemodel van Rogers (2003) is dit percentage particuliere bezitters van zonnepanelen te categoriseren als ‘early adopters’, zie Figuur 2. Pas wanneer het percentage adopters van een innovatie tussen de 10 - 25 procent ligt, komt de diffusie van een innovatie in de ‘take off’ fase terecht waarbij de meerderheid van de rest van de groep relatief snel ook gebruik gaat maken van deze innovatie.
Rogers (2003), heeft voor alle adopter categorieën die te vinden zijn in Figuur 2 een ideaaltype beschreven. Ideaaltypes zijn een conceptualisatie die gebaseerd is op observaties van de werkelijkheid, voornamelijk bedoeld om vergelijking tussen verschillende groepen of fenomenen mogelijk te maken (Cahnman, 1965). De diffusie van zonnepanelen is begonnen
17
bij de categorie ‘innovators’ en vindt momenteel plaats in de categorie die volgens Rogers (2003) kan worden aangemerkt als ‘early adopters’. Omdat de andere categorieën van adopters in het geval van zonnepanelen nog niet van toepassing zijn, worden deze in dit onderzoek buiten beschouwing gelaten. Rogers (2003) beschrijft de twee categorieën aan de hand van de volgende ideaaltypen:
Innovators: Deze groep wordt beschouwd als ondernemend en geïnteresseerd in nieuwe
ideeën. Dit maakt dat deze groep ook buiten het eigen netwerk relaties opbouwt. Vaak hebben zij voldoende financiële middelen tot hun beschikking, wat noodzakelijk lijkt te zijn om de verliezen van eventuele verliesgevende innovaties op te vangen. De innovator speelt een belangrijke rol in het diffusieproces omdat hij of zij een innovatie introduceert binnen een sociaal netwerk.
Early adopters: Deze groep is meer geïntegreerd in een lokaal sociaal netwerk, bovendien
oefent de early adopter, van alle categorieën, de meeste invloed uit op anderen en wordt vaak beschouwd als rolmodel. De rol van de early adopter is het in gebruik nemen van een innovatie, waarna hij of zij een subjectieve evaluatie van de innovatie verspreid binnen het eigen sociale netwerk en op deze manier de diffusie van de innovatie verder in gang zet.
Ondanks het feit dat voorgenoemde categorieën een dieper inzicht geven in de kenmerken van de verschillende adopters, verklaart het niet de specifieke motivatie van particulieren die ten grondslag ligt aan de aanschaf van een milieuvriendelijke innovatie. Uit verschillende onderzoeken komt naar voren dat persoonlijke factoren, zoals waarden en normen, educatie, inkomen en geloofsovertuiging van invloed zijn op de overweging om zonnepanelen aan te schaffen (Caird, Roy, & Herring, 2008; Sovacool, 2009; Zhai & Williams, 2012).
Welsch en Kühling (2009) onderscheiden drie verschillende categorieën als het gaat om pro-environmental consumption. Allereerst spelen economische- en cognitieve factoren een rol (inkomen, prijspremium en de beschikbare hoeveelheid informatie over het product). De tweede categorie bestaat uit de consumptiepatronen van referentiepersonen (buren, vrienden en kennissen). Ten derde speelt het eigen consumptiepatroon een rol. Opvallend is, dat uit dit onderzoek naar voren komt dat de aanwezigheid van zonnepanelen bij vrienden, familie of kennissen van zeer significantie invloed is op het besluit zonnepanelen aan te schaffen (Welsch & Kühling, 2009).
18
Ook Jager (2006) heeft onderzocht welke motivatie ten grondslag ligt aan het besluit zonnepanelen aan te schaffen. De gevonden resultaten laten zien dat de voornaamste reden voor de aanschaf van zonnepanelen, de bijdrage aan een beter milieu is. De redenen die daarop volgden waren voornamelijk van financiële aard, zoal de beschikbaarheid van subsidies en de toename van de woningwaarde die gepaard gaat met de plaatsing van zonnepanelen. Ook opvallend in dit onderzoek van Jager, zijn de bevindingen betreffende het belang van sociale netwerken in de verspreiding van zonnepanelen. Volgens Jager (2006) is de verwachting dat de consumenten die binnen de categorie ‘early adopters’ vallen, dienen als spil voor de verspreiding van zonnepanelen binnen hun eigen sociale netwerk. Deze consumenten spelen, volgens Jager (2006), een belangrijke rol in de diffusie van zonnepanelen.
(Woersdorfer & Kaus, 2011) hebben onderzoek gedaan naar de diffusie van zonneboilers in Duitsland. Ten tijde van het onderzoek in 2011 was naar schatting 8 procent van de 17 miljoen woningen in Duitsland voorzien van een zonneboiler. Daaruit kan worden geconcludeerd dat de kopers van zonneboilers ten tijde van het onderzoek van (Woersdorfer & Kaus, 2011), vielen binnen de categorie ‘early adopters’ (Rogers, 2003). Een zonneboiler wordt, net als PV-systemen, als een milieuvriendelijke innovatie beschouwd en is geschikt voor het verwarmen van water middels zonne-energie. Het verwarmde water kan vervolgens rechtstreeks uit de kraan worden gehaald, maar kan ook gebruikt worden voor het verwarmen van de woning (Woersdorfer & Kaus, 2011). Op basis van deze overeenkomsten wordt aangenomen dat de resultaten uit het onderzoek van Woersdorfer en Kaus (2011) bruikbaar zijn om aannames te maken betreffende zonnepanelen. De uitkomsten van het onderzoek uitgevoerd door Woersdorfer en Kaus tonen aan dat kennis, inkomen en houding ten opzichte van het milieu belangrijke factoren zijn als het gaat om de aanschaf van zonnepanelen. Echter deze variabelen zijn hierin niet van doorslaggevend belang en consumenten gaan pas over tot aanschaf van een systeem als zij hierin door hun sociale omgeving geprikkeld worden. Deze zogenoemde ‘peer-activities’ lijken dus van grote invloed te zijn op de diffusie van milieuvriendelijke innovaties (Woersdorfer & Kaus, 2011).
Concluderend is te stellen dat aan de aanschaf van milieuvriendelijke innovaties verschillende motivaties ten grondslag liggen. Deze motieven kunnen van financiële aard zijn of kunnen worden beïnvloed via het sociale netwerk van een individu. De verschillende uitkomsten die het contact tussen individuen kan hebben, is onderzocht door Manski (1993). In zijn onderzoek naar ‘peer-effects’ wordt er een onderscheid gemaakt tussen verschillende effecten, te noemen; exogene (contextuele) effecten, endogene effecten en correlatie effecten.
19
Exogene effecten hebben betrekking op de invloed van exogene karakteristieken van een persoon binnen het sociale netwerk. Endogene effecten hebben daarentegen betrekking op de inhoud van de relatie tussen verschillende individuen. Correlatie effecten hebben betrekking op het feit dat personen uit dezelfde referentiegroep de neiging hebben om hetzelfde gedrag te vertonen, simpelweg omdat ze op elkaar lijken of uit hetzelfde milieu komen (Manski, 1993). Ook het sociale netwerk, of de ‘peer-groep’ heeft als geheel effect op het individu. Het gedrag dat door de groep wordt vertoond, kan dienen als bron van informatie of kan de vorm aannemen van normatieve sociale verwachtingen (Abrahamson & Rosenkopf, 1997; Woersdorfer & Kaus, 2011).
2.5 Peer-effecten
In de literatuur zijn vele onderzoeken te vinden waarin specifiek de invloed van sociale netwerken en ‘peer-effecten’ op de adoptie van milieuvriendelijke innovaties is onderzocht (Bollinger & Gillingham, 2012; Caird et al., 2008; Graziano & Gillingham, 2015; Kaplan, 1999; Noll, Dawes, & Rai, 2014; Welsch & Kühling, 2009). De aanwezigheid van milieuvriendelijke innovaties in de sociale omgeving van een potentiele adopter, lijkt in deze onderzoeken een significant positief effect te hebben op de waarschijnlijkheid dat deze potentiele adopter ook daadwerkelijk overgaat tot aanschaf van het product.
De categorisatie van peer-effecten ontwikkeld door (Manski, 1993) lijkt ook stand te houden in het specifieke geval van zonnepanelen. Er zijn verschillende onderzoeken geweest waarin de verspreiding van zonnepanelen door exogene- evenals endogene peer-effecten is onderzocht (Bollinger & Gillingham, 2012; Caird et al., 2008; Faiers & Neame, 2006; Graziano & Gillingham, 2015). De resultaten van deze onderzoeken laten zien dat de zichtbare aanwezigheid van zonnepanelen in een woonwijk of postcodegebied, een positieve invloed heeft op de toename van de aanschaf van zonnepanelen door andere potentiele adopters (exogene peer-effecten) (Bollinger & Gillingham, 2012; Graziano & Gillingham, 2015). Ook de aanwezigheid van zonnepanelenbezitters in iemands kennissen- of familiekring heeft een positieve invloed op de aanschaf van zonnepanelen door potentiele adopters (endogene peer-effecten) (Caird et al., 2008; Faiers & Neame, 2006).
Opvallend is de notie van (Woersdorfer & Kaus, 2011), die in hun onderzoek naar de verspreiding van zonneboilers stellen dat first adopters, of innovators, vanuit een intrinsieke motivatie overgaan tot aanschaf van de innovatie. De motivatie ligt hier, in lijn met de theorie van de innovatie diffusie (Rogers, 2003) niet in het financiële aspect, maar komt voort uit een
20
sterke interesse in een milieuvriendelijke innovatie. Doordat deze groep consumenten de initiatiefnemers zijn in de aanschaf van de innovatie, wordt deze beslissing niet gedreven door de invloed van anderen (Woersdorfer & Kaus, 2011).
2.6 Peer-effecten en subsidies
Wanneer deze schijnbare intrinsieke motivatie van innovators naast het doel van subsidies wordt gehouden, lijkt er een discrepantie te ontstaan. Zoals eerder genoemd is het doel van het verstrekken van subsidies op zonnepanelen, het op gang brengen van een zelfvoorzienende verspreiding ervan, die door blijft gaan na het eindigen van de subsidiemaatregelen (Cantono & Silverberg, 2009; Kalish & Lilien, 1983). Echter, de motivatie van de eerste adopters lijkt van intrinsieke aard te zijn (Rogers, 2003; Woersdorfer & Kaus, 2011). Bovendien blijkt, uit voorgenoemde onderzoeken, dat peer-effecten en netwerk-effecten ook van invloed zijn op de diffusie van zonnepanelen. Door middel van dit onderzoek zal worden getracht antwoord te geven op de vraag in hoeverre de invloed van Nederlandse overheidssubsidies op de aanschaf van zonnepanelen beïnvloed wordt door peer-effecten.
In de volgende sectie worden de relevante concepten in de vorm van een schematisch model weergeven.
21 2.7 Conceptueel Framework
In deze sectie wordt een framework gepresenteerd met de veronderstelde relaties die zijn besproken in het voorgaande theoretisch kader en de daaruit voortvloeiende onderzoeksvraag. De afhankelijke variabele is de aanschaf van zonnepanelen door particulieren. De eerste onafhankelijke variabele in dit onderzoek zijn de overheidssubsidies op zonnepanelen. De tweede onafhankelijke variabele zijn peer-effecten. Op basis van de literatuur die in het voorgaande theoretisch kader is gepresenteerd, wordt verondersteld dat er een positief verband is tussen het verschaffen van subsidies en de aanschaf van zonnepanelen. Omdat het modererende effect van peer-invloeden op de relatie tussen subsidies en de aanschaf van zonnepanelen wordt onderzocht, is ervoor gekozen overheidssubsidies wel op te nemen in het conceptueel framework. Dit geeft een duidelijke schematische weergave van de relaties die worden onderzocht.
H2
H1
Figuur 3 – Conceptueel model
In de volgende sectie volgt een beschrijving van het onderzoek en de bijbehorende methodologie. Moderating Variabele Aanwezigheid van ‘Peer – effecten’ Afhankelijke Variabele Onafhankelijke Variabele De aanschaf van zonnepanelen door particulieren Invloed Nederlandse 0verheidssubsidies op zonnepanelen
22 3. Methodologie
3.1 Onderzoeksdesign
Om het modererende effect van peer-effecten op de relatie tussen subsidies en de aanschaf van zonnepanelen te onderzoeken, is gebruik gemaakt van een cross-sectie meting in de vorm van een steekproef. Deze is uitgevoerd aan de hand van een online-enquête, welke door de respondenten geheel anoniem kon worden ingevuld. Er is gekozen voor een online enquête omdat hiermee, binnen de tijdsrestricties van dit onderzoek, het grootst mogelijk bereik kan worden gecreëerd.
3.2 Procedure
Voordat de enquête naar de respondenten werd verstuurd, is eerst een pilot-test uitgevoerd om te controleren of de enquête naar verwachting functioneerde, waarna de enquête is geoptimaliseerd. Daarna is de enquête via e-mail naar het persoonlijke netwerk van de onderzoeker verstuurd. Bovendien is de enquête op een aantal online fora geplaats die te maken hebben met groene energie en zonnepanelen. Ook is de enquête op een aantal fora geplaatst van verenigingen van eigen huisbezitters. De enquête bevatte een introductie waarmee de respondenten werden geïnformeerd over de aanleiding en het doel van het onderzoek, zonder dat deze informatie de onderzoeksresultaten zou beïnvloeden. Ook werden de respondenten gewezen op het feit dat de enquête geheel anoniem wordt afgenomen, dat privacy wordt gewaarborgd en dat de enquête is opgesteld door een student van de Universiteit van Amsterdam.
3.3 Respondenten
De enquête kon door alle respondenten worden ingevuld. Echter, respondenten welke geen zonnepanelen hebben of ook nooit hebben overwogen, zijn niet bruikbaar voor de specifieke doeleinden van dit onderzoek. Gezien de beperkte omvang van dit onderzoek is ervoor gekozen de data afkomstig van deze respondenten buiten beschouwing te laten. Ook de
23
respondenten welke een ongeschikte woning voor de plaatsing van zonnepanelen bezaten worden in dit onderzoek buiten beschouwing gelaten.
Van de 188 respondenten welke aan de enquête begonnen zijn, hebben 160 deze ook daadwerkelijk afgemaakt. Van deze 160 respondenten hadden 35 personen geen geschikte woning of nog nooit overwogen om zonnepanelen aan te schaffen en zijn daarom niet meegenomen in de onderzoek sample. De uiteindelijke sample (N = 125) bestond voor 73 procent uit mannen en 27 procent uit vrouwen. Hiervan was 60 procent in het bezit van zonnepanelen. De gemiddelde leeftijd, gemeten in 7 leeftijdscategorieën, was 50 jaar (M = 4,52; SD = 1,53). Het gemiddelde maandelijkse netto inkomen, gemeten in 11 inkomenscategorieën, lag tussen de €3000, - en €3500, - (M = 6,97; SD = 2,75).
3.4 Meetinstrumenten
Om het modererende effect van peer-invloeden op de relatie tussen overheidssubsidies en de aanschaf van zonnepanelen te meten, zijn verschillende items gebruikt voor de twee onafhankelijke variabelen en de afhankelijke variabele.
De afhankelijke variabele ‘aanschaf van zonnepanelen’ is gemeten door de respondenten te vragen of zijn in het bezit zijn van zonnepanelen. Vervolgens zijn deze respondenten ingedeeld in twee categorieën die gebaseerd zijn op het onderzoek van (Welsch & Kühling, 2009). Deze categorieën zijn als volgt benoemd; Adopters (in het bezit van zonnepanelen) en Possible- Adopters (nog niet in het bezit van zonnepanelen, maar wel in overweging deze aan te schaffen).
Voor het meten van de onafhankelijke variabele ‘Peer-effecten’ is ook gebruik gemaakt van het onderzoek van (Welsch & Kühling, 2009). De peer-effecten in de groep ‘Possible-Adopters’ worden gemeten aan de hand van twee items; ‘In welke mate draagt het feit dat kennissen/familieleden in het bezit zijn van zonnepanelen bij aan uw overweging zonnepanelen aan te schaffen?’ en ‘In welke mate draagt de aanwezigheid van zonnepanelen in uw wijk bij aan uw overweging zonnepanelen aan te schaffen?’ Beide items zijn gemeten op een 5-punts Likert schaal, variërend van 1 = helemaal niet tot 5 =in zeer hoge mate. In het onderzoek van (Welsch & Kühling, 2009)) worden ook een aantal controlevariabelen gebruikt, omdat deze variabelen invloed kunnen hebben op het feit dat iemand zonnepanelen bezit of aanschaft. Zo zijn mannen eerder dan vrouwen geneigd om nieuwe technologieën aan te schaffen en wordt er daarom gecontroleerd voor de variabele ‘geslacht’. Ook schaffen
24
mensen met een koophuis eerder zonnepanelen aan dan iemand met een huurhuis en wordt er gecontroleerd op de variabele ‘koop- of huurhuis’. Bovendien maakt men vaak op latere leeftijd, wanneer zij ‘gesetteld’ zijn en een goed salaris verdienen de beslissing om te investeren in zonnepanelen. Zodoende wordt er gecontroleerd op de variabelen ‘samenstelling huishouden’, ‘maandelijks netto inkomen van huishouden’ en ‘leeftijd’ (Welsch & Kühling, 2009).
Voor het meten van de effecten van de onafhankelijke variabele ‘Invloed van Nederlandse overheidssubsidies op zonnepanelen’ op ‘Possible-Adopters’ is gebruik gemaakt van twee verschillende items welke gebaseerd zijn op een onderzoek van het Nederlandse ministerie van Economische Zaken, waarin er een verband wordt aangetoond tussen de terugverdientijd en de bereidheid om te investeren. Volgens dit onderzoek ligt de terugverdientijd waarbij 50 procent van de particulieren bereid is te investeren tussen de 5 en 9 jaar (Asscher, 2013, p.2). Allereerst is er een rekenvoorbeeld opgesteld aan de hand van actuele prijzen van zonnepanelen (zie Appendix ). In het eerste rekenvoorbeeld wordt er geen subsidie verstrekt voor de aanschaf van de zonnepanelen, waardoor de terugverdientijd van de investering 17 jaar is. In het tweede rekenvoorbeeld wordt er wel een subsidie verstrekt en is deze in lijn met het huidige BTW-teruggavebeleid; 21 procent. Hierdoor daalt de terugverdientijd in dit voorbeeld, in vergelijking met het eerste rekenvoorbeeld, naar 14 jaar. Vervolgens wordt, per rekenvoorbeeld, aan de ‘Possible-Adopters’ gevraagd aan te geven hoe waarschijnlijk het is dat zij in de afzonderlijke situaties zonnepanelen aanschaffen. Deze twee items worden beide gemeten op een vijf-punts Likertschaal, variërend van 1 = zeer
onwaarschijnlijk tot 5 = zeer waarschijnlijk.
Voor het meten van de effecten van de onafhankelijke variabele ‘Invloed van Nederlandse overheidssubsidies op zonnepanelen’ op ‘Adopters’ is ook gebruik gemaakt van twee items. Het eerste item is gebaseerd op het onderzoek van (Caird et al., 2008), waarin, door middel van een enquête, is onderzocht wat de motieven van particulieren waren voor het aanschaffen van hernieuwbare energie. Uit deze items van (Caird et al., 2008) is het item gehaald om de invloed van subsidie op zonnepanelen te meten. Dit item bestond uit de vraag ‘In hoeverre is de mogelijk tot het aanvragen van subsidie van invloed geweest op uw besluit om zonnepanelen aan te schaffen?’ en werd gemeten op een vijf-punts Likert schaal, variërend van 1 = geheel niet belangrijk tot 5 = zeer belangrijk. Omdat de subsidies op zonnepanelen in de afgelopen jaren van verschillende hoogte zijn geweest, is het tweede item toegevoegd waarin de respondenten gevraagd werd aan te geven welk percentage van de zonnepanelen is gesubsidieerd.
25
Uit het onderzoek van (Caird et al., 2008)) zijn ook een aantal andere items gehaald die gebruikt zijn om bij ‘Possible-Adopters’ evenals ‘Adopters’ de motieven voor de aanschaf van zonnepanelen te testen. Aan de respondenten is gevraag op een vijf-punts Likert schaal aan te geven in hoeverre de volgende onderwerpen van belang zijn/waren voor de (eventuele) aanschaf van zonnepanelen; ‘Het verlagen van uw energierekening’, ‘Vermindering van de belasting van het milieu’, ‘Onafhankelijkheid van energieleveranciers’, ‘In uw omgeving werden/worden zonnepanelen aangeschaft’. Deze items worden niet gebruikt voor de toetsing van de verschillende variabelen, maar zijn opgenomen in de enquête om inzicht te krijgen in de motieven van ‘Adopters’ en ‘Non-adopters’ voor het aanschaffen van zonnepanelen.
26 4. Resultaten
4.1 Beschrijvende statistieken
In dit hoofdstuk wordt de werkwijze voor het uitvoeren van de analyse toegelicht en worden de resultaten besproken. Er is op de gehele steekproefpopulatie een analyse uitgevoerd voor het verkrijgen van de gemiddelden, standaarddeviaties en correlaties. Ook is dit apart gedaan voor de ‘Adopters’ en ‘Non-Adopters’. De resultaten hiervan zijn terug te vinden in Tabel 1, Tabel 2 en Tabel 3.
Table 1
Gemiddelden, Standaarddeviaties en Correlaties - Adopters & Possible-Adopters
Variabele M SD 1 2 3 4 5 6 1. Geslachta .73 .44 2. Leeftijdb 4.52 1.53 3. Gezinssamenstellingc 2.60 1.16 .079 -.254** 4. Maandelijks inkomend 6.97 2.75 -.012 -.153 .354** 5. Type woninge 1.81 .53 .170 -.148 .039 .141
6. In bezit van zonnepanelenf .60 .49 .252** .111 .231** -.090 .056
N = 125
*. Correlatie is significant op het 0.05 level (2-zijdig). **. Correlatie is significant op het 0.01 level (2-zijdig).
a 0 = vrouw, 1 = man. b 1 = < 20, 2 = 20 – 30, 3 = 31 – 40, 4 = 41 – 50, 5 = 51 – 60,
6 = 61 – 70, 7 = > 70. c 1 = alleenstaand zonder kinderen, 2= gehuwd/samenwonend zonder kinderen,
3 = alleenstaand met kinderen, 4 = gehuwd/samenwonend met kinderen. d 1 = geen inkomen, 2 = <
€1000, 3 = €1000 – €1500, 4 = €1500 – €2000, 5 = €2000 – €2500, 6 = €2500 – €3000, 7 = €3000 – €3500, 8 = €3500 – €4000, 9 = €4000 – €4500, 10 = €4500 – €5000, 11 = > €5000. e 0 = anders, 1 =
huurwoning, 2 = koopwoning. f 0 = nee, 1 = ja.
In Tabel 1 zijn de gemiddeldes, standaarddeviaties en correlaties van een aantal beschrijvende variabelen te zien. Hieruit is af te lezen dat 73 procent van de respondenten man is (M = 0,73 ; SD = 0,44). De gemiddelde leeftijd ligt rond de 50 jaar (M = 4,52 ; SD = 1,53) en de gemiddelde gezinssamenstelling is ‘gehuwd/samenwonend zonder kinderen’ en ‘alleenstaand met kinderen’ (M = 2,6 ; SD = 1,16). Het gemiddelde inkomen ligt rond de
27
3000 euro (M = 6,97 ; SD = 2,75) en de meeste respondenten hebben een koopwoning (M = 1,81 ; SD = 0,53). Bovendien is er een significante correlatie te zien tussen de gezinssamenstelling en het maandelijkse inkomen. Ook tussen ‘geslacht’ en ‘in bezit van zonnepanelen’ en ‘gezinssamenstelling’ en ‘in bezit van zonnepanelen’ is een significante correlatie te zien. In de methodologie zijn deze relaties ook reeds kort besproken.
Table 2
Gemiddelden, Standaarddeviaties en Correlaties - Possible-Adopters
Variabele M SD 1 2 3 4 5 6 7 1. Geslachta .60 .49 2. Leeftijdb 4.32 1.49 3. Gezins-samenstellingc 2.28 1.12 .022 -.164 4. Maandelijks inkomend 7.28 2.80 .126 -.193 .433** 5. Type woninge 1.78 .50 .374** .014 .003 .274 6. Invloed Subsidie 2.54 1.25 -.058 .028 -.082 -.008 -.119 (.887) 7. Invloed Peers 2.17 1.16 -.116 .009 .192 .053 .026 .450** (.888) N = 50
*. Correlatie is significant op het 0.05 level (2-zijdig). **. Correlatie is significant op het 0.01 level (2-zijdig).
a 0 = vrouw, 1 = man. b 1 = < 20, 2 = 20 – 30, 3 = 31 – 40, 4 = 41 – 50, 5 = 51 – 60,
6 = 61 – 70, 7 = > 70. c 1 = alleenstaand zonder kinderen, 2= gehuwd/samenwonend zonder kinderen,
3 = alleenstaand met kinderen, 4 = gehuwd/samenwonend met kinderen. d 1 = geen inkomen, 2 = <
€1000, 3 = €1000 – €1500, 4 = €1500 – €2000, 5 = €2000 – €2500, 6 = €2500 – €3000, 7 = €3000 – €3500, 8 = €3500 – €4000, 9 = €4000 – €4500, 10 = €4500 – €5000, 11 = > €5000. e 0 = anders, 1 =
huurwoning, 2 = koopwoning.
In Tabel 2 zijn de gemiddelden, standaarddeviaties en correlaties van de ‘Possible-Adopters’ te zien. Hier is, net als bij de gehele steekproefpopulatie, een significante correlatie tussen maandelijks inkomen en gezinssamenstelling gemeten. Anders dan bij de gehele
28
steekproefpopulatie is er bij de ‘Possible – Adopters’ een significatie correlatie te zien tussen geslacht en type woning.
Table 3
Gemiddelden, Standaarddeviaties en Correlaties - Adopters
Variabele M SD 1 2 3 4 5 6 7 1. Geslachta .827 .381 2. Leeftijdb 4.667 1.554 3. Gezins-samenstellingc 2.827 1.143 .023 -.368 ** 4. Maandelijks inkomend 6.773 2.724 -.090 -.114 .356 ** 5. Type woninge 1.840 .546 -.005 -.255 * .042 .066 6. Invloed Subsidie 2.641 1.134 .186 .094 .105 .207 .073 (.524) 7. Invloed Peers 1.453 .835 -.026 -.200 .239* .310** -.076 .514** (.673) N = 75
*. Correlatie is significant op het 0.05 level (2-tailed). **. Correlatie is significant op het 0.01 level (2-tailed).
a 0 = vrouw, 1 = man. b 1 = < 20, 2 = 20 – 30, 3 = 31 – 40, 4 = 41 – 50, 5 = 51 – 60,
6 = 61 – 70, 7 = > 70. c 1 = alleenstaand zonder kinderen, 2= gehuwd/samenwonend zonder kinderen,
3 = alleenstaand met kinderen, 4 = gehuwd/samenwonend met kinderen. d 1 = geen inkomen, 2 = <
€1000, 3 = €1000 – €1500, 4 = €1500 – €2000, 5 = €2000 – €2500, 6 = €2500 – €3000, 7 = €3000 – €3500, 8 = €3500 – €4000, 9 = €4000 – €4500, 10 = €4500 – €5000, 11 = > €5000. e 0 = anders, 1 =
huurwoning, 2 = koopwoning.
In Tabel 3 zijn de gemiddelden, standaarddeviaties en correlaties van de ‘Adopters’ te zien. Opvallend is het feit dat meer dan 80 procent van de groep ‘Adopters’ uit mannen bestaat (M = 0,827 ; SD = 3,81) Net als in Tabel 1 en Tabel 2 is er een significatie correlatie gemeten tussen maandelijks inkomen en gezinssamenstelling. Ook is er een significant correlatie gemeten tussen ‘invloed peers’ en gezinssamenstelling en ‘invloed peers’ en ‘maandelijks inkomen’.
29 Table 4
Motivatie voor Adopters en Possible-Adopters voor de (mogelijke) aanschaf van zonnepanelen Adopters Possible-Adopters M SD M SD Verlagen energie-rekening1 4.31 1.219 4.14 1.173 Milieu1 3.44 1.445 4.06 1.232 Onafhankelijkheidvan Energieleveranciers1 3.16 1.507 3.06 1.420
Zonnepanelen aanwezig in omgeving1 1.60 1.027 2.18 1.409
1 Gemeten middels een vijf-punts Likertschaal, 1 = geheel niet belangrijk tot 5 = zeer belangrijk
In Tabel 4 zijn, van zowel ‘Adopters’ als ‘Possible-Adopters’, de gemiddelden en standaarddeviaties te zien van de verschillende motivaties om (mogelijk) zonnepanelen aan te schaffen. Voor beide groepen is het verlagen van de energierekening het meest belangrijk (geweest) en is de aanwezigheid van zonnepanelen in de omgeving van het minste belang (geweest).
30 4.2 Moderatie analyse
Om te toetsen of Peer-effecten een modererend effect hebben op de invloed van overheidssubsidies op de aanschaf van zonnepanelen is er een meervoudige regressieanalyse uitgevoerd. Ter voorbereiding van deze analyses zijn van de onafhankelijke variabelen ‘Peer-invloeden’ en ‘Overheidssubsidies’ mean-centered variabelen gemaakt, dit om Multicollineariteit te voorkomen. Vervolgens is er interactie variabele geconstrueerd.
Table 5
Resultaten moderatie analyse
Model 1 Model 2
Variabele Coëfficiënt SE Beta Coëfficiënt SE Beta
(Constant) .502*** .048 .485*** .051 Subsidies .096** .045 .227** .089* .045 .211* Peers -.198*** .049 -.429*** -.217*** .053 -.471*** Interactie Peers- Subsidies .033 .035 .105 R2 Adjusted R2 .152 .133 .160 .132
Noot. Afhankelijke variabele: Aanschaf Zonnepanelen. N = 125
Significant bij: * p < .1. ** p < .05. *** p < .01.
In Tabel 5 zijn de uitkomsten van de moderatie analyse weergeven. Model 1 geeft de resultaten weer van de eerste regressieanalyse, waarin de interactie tussen de twee onafhankelijke variabelen en de afhankelijke variabele is getest. In Model 1 is een significant effect te zien van zowel ‘Subsidies’ (** p < .05) als van ‘Peers’ (*** p < .01) op de afhankelijke variable ‘Aanschaf zonnepanelen’.
In tabel 5 geeft Model 2 de resultaten weer van de uitgevoerde regressie voor het testen van de moderatie. Ook hier is een significant effect te zien van zowel ‘Subsidies’ (* p
< .1) als van ‘Peers’ (*** p < .01) op de afhankelijke variable ‘Aanschaf zonnepanelen’.
Het geteste moderatie effect van ‘Peers’ is niet significant gebleken. Oftewel; Peer-invloeden hebben geen effect op de relatie tussen overheidssubsidies en aangeschafte zonnepanelen.
31 5. Discussie
5.1 Resultaten
De resultaten van de uitgevoerde meervoudige regressieanalyse tonen aan dat er geen modererend effect is van ‘Peer-effecten’ op de relatie tussen Nederlandse overheidssubsidies en de aanschaf van zonnepanelen door Nederlandse particulieren. Een verklaring hiervoor zou kunnen zijn dat de diffusie van zonnepanelen in Nederland zich in een ander stadium bevindt dan aanvankelijk aangenomen werd. Wellicht dat peer-effecten wel invloed zullen gaan hebben op het belang van subsidies als de prijzen van zonnepanelen blijven dalen door learning-effects. Ook zou het kunnen zijn dat de zonnepanelen in Nederland clustermatig verspreid zijn en dat de respondenten uit dit onderzoek in een zonnepaneel-arme wijk wonen. Wel is er een significant effect gemeten van de afzonderlijke onafhankelijke variabelen op de afhankelijke variabele. Deze bevindingen komen overeen met de eerder besproken literatuur betreffende overheidssubsidies (Cantono & Silverberg, 2009; Kalish & Lilien, 1983) zowel als peer-invloeden (Bollinger & Gillingham, 2012; Caird et al., 2008; Graziano & Gillingham, 2015; Kaplan, 1999; Noll et al., 2014; Welsch & Kühling, 2009). Het lijkt erop dat Nederlandse particulieren nog steeds belang zien in overheidssubsidies en dat dit niet wordt beïnvloed door zonnepanelenbezitters om hen heen.
5.2 Tekortkomingen onderzoek
Aan dit onderzoek zijn enkele tekortkomingen verbonden. Door de beperkte omvang van dit onderzoek is besloten de respondenten die nooit de aanschaf van zonnepanelen hadden overwogen uit de sample te verwijderen. Ook de respondenten die geen geschikte woning hadden zijn uit de sample verwijderd. Deze respondenten hadden wellicht andere verhelderende informatie kunnen opleveren wat betreffende de motivatie om (geen) zonnepanelen aan te schaffen. Ook heeft de verspreidingswijze van het onderzoek er wellicht voor gezorgd dat de respondenten in de sample reeds bovenmatig geïnteresseerd waren in technieken voor het opwekken van groene energie, zoals zonnepanelen. Een andere tekortkoming is de vraagstelling; deze was direct en kan zorgen voor een vertekening van de data doordat respondenten een sociaal wenselijk antwoord geven (Fisher, 1993). Bovendien zijn er voor het testen van de onafhankelijke variabelen slechts twee items gebruikt, door hier
32
meer items aan toe te voegen, wordt de betrouwbaarheid vergroot. Ook was het door de beperkte omvang van dit onderzoek was het niet mogelijk om peer-invloeden te onderzoeken aan de hand van onafhankelijke data over geïnstalleerde zonnepanelen. Doordat er gebruik is gemaakt van enquêtes, was het niet mogelijk meer inzicht te krijgen in de antwoorden die de respondenten gaven.
6. Conclusie
6.1 Antwoord onderzoeksvraag
Met dit onderzoek is aangetoond dat peer-effecten geen modererend effect hebben op de effecten van overheidssubsidies op zonnepanelen. Wel is er een significant effect gemeten van Nederlandse overheidssubsidies op de aanschaf van zonnepanelen en is er ook een significant effect van peer-effecten op de aanschaf van zonnepanelen door Nederlandse particulieren.
6.2 Vervolgonderzoek
Zoals reeds eerder is gesteld, kan het gebruik van directe vragen voor het meten van peer-effecten en de invloed van subsidies, een vertekening van de data veroorzaken. Een aanbeveling voor vervolgonderzoek is daarom het gebruik van een andere onderzoeksmethode voor het testen van Peer-effecten. Dit zou bijvoorbeeld kunnen worden uitgevoerd door het aantal geïnstalleerde zonnepanelen in een wijk, te vergelijken met de toename van het aantal geïnstalleerde zonnepanelen in diezelfde wijk in een opvolgende periode.
33 Bibliografie
Abrahamson, E., & Rosenkopf, L. (1997). Social network effects on the extent of innovation diffusion: A computer simulation. Organization Science, 8(3), 289-309.
Arndt, J. (1967). Role of product-related conversations in the diffusion of a new product.
Journal of Marketing Research, , 291-295.
Asscher, L. F. (2013, 04 oktober). Misbruik en oneigenlijk gebruik op het gebied van belastingen, sociale zekerheid en subsidies [Kamerbrief]. Geraadpleegd van https://www.rijksoverheid.nl/documenten/kamerstukken/2017/01/03/kamerbrief-over-evaluatie-salderingsregeling
Bollinger, B., & Gillingham, K. (2012). Peer effects in the diffusion of solar photovoltaic panels. Marketing Science, 31(6), 900-912.
Brundtland, G. H., & Khalid, M. (1987). Our common future. New York,
Cahnman, W. J. (1965). Ideal type theory: Max weber's concept and some of its derivations.
The Sociological Quarterly, 6(3), 268-280.
Caird, S., Roy, R., & Herring, H. (2008). Improving the energy performance of UK
households: Results from surveys of consumer adoption and use of low-and zero-carbon technologies. Energy Efficiency, 1(2), 149.
Cantono, S., & Silverberg, G. (2009). A percolation model of eco-innovation diffusion: The relationship between diffusion, learning economies and subsidies. Technological
Forecasting and Social Change, 76(4), 487-496.
CBS. (2017, 30 mei). Hernieuwbare energie; verbruik naar energiebron, techniek en toepassing [Dataset]. Geraadpleegd van
34
=0-1&D2=0-2,5,11,18-22,28-30,35&D3=a&D4=24-25&HD=160527-1037&HDR=T,G2&STB=G1,G3).
Daniëls, B., Koelemeijer, R., Dalla Longa, F., Geilenkirchen, G., van der Meulen, J., Smekens, K., et al. (2014). EU-doelen klimaat en energie 2030: Impact op nederland.
ECN and PBL,
Faiers, A., & Neame, C. (2006). Consumer attitudes towards domestic solar power systems.
Energy Policy, 34(14), 1797-1806.
Fisher, R. J. (1993). Social desirability bias and the validity of indirect questioning. Journal
of Consumer Research, 20(2), 303-315.
Gerdes, J., Marbus, S., & Boelhouwer, M. (2016). Energietrends 2016. Geraadpleegd van https://www.ecn.nl/publicaties/PdfFetch.aspx?nr=ECN-O--16-031
de Gooyert, V., Rouwette, E., van Kranenburg, H., Freeman, E., & van Breen, H. (2016). Sustainability transition dynamics: Towards overcoming policy resistance.
Technological Forecasting and Social Change, 111, 135-145.
Graziano, M., & Gillingham, K. (2015). Spatial patterns of solar photovoltaic system adoption: The influence of neighbors and the built environment. Journal of Economic
Geography, 15(4), 815-839.
Jager, W. (2006). Stimulating the diffusion of photovoltaic systems: A behavioural perspective. Energy Policy, 34(14), 1935-1943.
Jäger-Waldau, A. (2016). PV status report 2016. DG JRC Science for Policy Report,
Jol, J. C., Mandoc, M. M., & Molenbroek, E. C. (2008). Zonnestroom 2008 – Een technisch
en economisch overzicht. Geraadpleegd van
35
Kalish, S., & Lilien, G. L. (1983). Optimal price subsidy policy for accelerating the diffusion
of innovation. Marketing Science, 2(4), 407-420.
Kamp, H. G. J. (2016, 01 juli). Stimulering duurzame energieproductie [Kamerbrief].
Geraadpleegd van https://www.google.nl/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=2&cad=rja&ua ct=8&ved=0ahUKEwjz8tbMx7XUAhVLPVAKHfIqCFIQFgg1MAE&url=https%3A %2F%2Fwww.rijksoverheid.nl%2Fbinaries%2Frijksoverheid%2Fdocumenten%2Fka merstukken%2F2016%2F07%2F01%2Fkamerbrief-uitvoering-motie-over-de- energie%2Fkamerbrief-uitvoering-motie-over-de- begrotingsreserve-duurzame-energie.pdf&usg=AFQjCNFDvGfIBU54qOq8fs7QRbaXQic4rQ
Kamp, H. G. J. (2013, 20 juni). Uitvoering motie-Strik c.s. [Kamerbrief]. Geraadpleegd van file:///C:/Users/10458352/Downloads/beantwoording-kamervragen-over-doelstelling-en-maatregelen-energieverduurzamingsbeleid.pdf
Kanne, P. (2015). Klimaat en de Urgendazaak. Geraadpleegd van
http://www.ioresearch.nl/Portals/0/Rapport%20Urgenda%20en%20klimaatbeleid.pdf Kaplan, A. W. (1999). From passive to active about solar electricity: Innovation decision
process and photovoltaic interest generation. Technovation, 19(8), 467-481.
Kramer, J. M., & Johnson, C. D. (1996). Sustainable development and social development: Necessary partners for the future. J.Soc.& Soc.Welfare, 23, 75.
Manski, C. F. (1993). Identification of endogenous social effects: The reflection problem.
The Review of Economic Studies, 60(3), 531-542.
Ministerie van Economische zaken. (2016). Energieagenda - Naar een CO₂-arme
energievoorziening. Geraadpleegd van
https://www.rijksoverheid.nl/documenten/rapporten/2016/12/07/ea
Noll, D., Dawes, C., & Rai, V. (2014). Solar community organizations and active peer effects in the adoption of residential PV. Energy Policy, 67, 330-343.
36
Rao, K. U., & Kishore, V. (2010). A review of technology diffusion models with special reference to renewable energy technologies. Renewable and Sustainable Energy
Reviews, 14(3), 1070-1078.
Reiche, D., & Bechberger, M. (2004). Policy differences in the promotion of renewable energies in the EU member states. Energy Policy, 32(7), 843-849.
Robbins, A. (2016). How to understand the results of the climate change summit: Conference of Parties21 (COP21) paris 2015. Journal of Public Health Policy, 37(2), 129-132.
Rogers, E.M. (2003). Diffusion of innovations. New York, NY: Free Press.
Sark, W. van, Muizebelt, P., Rutten, G., & Cace, J. (2014). Inventarisatie PV markt in
Nederland - Prijsontwikkelingen in 2013. Geraadpleegd van http://www.zonnestroomnl.nl/wp-content/uploads/2014/07/markt-inventarisatie-jan2014.pdf
Shafiee, S., & Topal, E. (2009). When will fossil fuel reserves be diminished? Energy Policy,
37(1), 181-189.
Singh, G. K. (2013). Solar power generation by PV (photovoltaic) technology: A review.
Energy, 53, 1-13.
Sovacool, B. K. (2009). Rejecting renewables: The socio-technical impediments to renewable electricity in the united states. Energy Policy, 37(11), 4500-4513.
Van Rooijen, S. N., & Van Wees, M. T. (2006). Green electricity policies in the netherlands: An analysis of policy decisions. Energy Policy, 34(1), 60-71.
Van Sambeek, E., & Van Thuijl, E. (2003). The dutch renewable electricity market in 2003.
An Overview and Evaluation of Current Changes in Renewable Electricity Policy in the Netherlands, ECN Report-C—03-037, Amsterdam,
