Der potentielle Energiearmutsindex gibt Aufschluss darüber, wo und wie stark potentielle Energiearmut in der Schweiz verbreitet ist. Als Datenquellen werden der Index der sozioökonomischen Position (Swiss-SEP), das eidgenössische Gebäude- und Wohnungsregister (GWR) und die mittlere Tagestemperatur verwendet. Die drei Dimensionen werden reduziert auf den Heizungsbedarf (Energieeffizienz von Gebäuden und Klima) und sozioökonomische Faktoren. Der Index wurde für ein Gitter mit 1 x 1 km Rasterzellen berechnet. Er lässt sich kartieren und zeigt, wo Energiearmut ein Problem sein oder werden könnte. Die bivariate Visualisierung bildet beide Dimensionen gleichzeitig ab und zeigt auf, welche Dimension den grösseren Einfluss auf die potentielle Energiearmut hat.
Hintergrund
Für die Schweiz gibt es bislang weder eine räumliche Analyse zur Energiearmut noch einen Index für potentielle Energiearmut (Stand Januar 2024). Der Index kann helfen, lokal angepasste Massnahmen gegen potentielle Energiearmut zu definieren und umzusetzen.
Grundsätzlich werden bei der Energiearmut zwei verschiedene Dimensionen unterschieden, auf welche der hier vorgestellte Indikator fokussiert: Zugang zu Energiedienstleistungen sowie deren Erschwinglichkeit. Da Energiearmut viele Facetten hat, lässt sie sich nicht einheitlich definieren. Im Allgemeinen wird Energiearmut als Unfähigkeit definiert, die Bedürfnisse eines Haushalts für ein sozial und materiell erforderliches Niveau zu erfüllen, in diesem Falle zu heizen. Oft wird Energiearmut auf Elektrizität und Heizen bezogen, sie kann aber auch andere Bereiche wie den Transport oder das Kühlen betreffen.
Der Index für potentielle Energiearmut, den Carmen Pfoster in ihrer Masterarbeit entwickelt hat, stützt sich auf den Energy Poverty Vulnerability Index (EPVI) von Gouveia et al. (2019) für Portugal. Der EPVI wurde ausgewählt, weil er am besten zu den Daten passt, die für die Schweiz verfügbar sind. Allerdings wurde der Index für die hiesigen Verhältnisse angepasst: Da für die Schweiz Daten zum effektiven Energieverbrauch fehlen, wurde der Energieverbrauch fürs Heizen modelliert.
Daten, Methoden und Qualität
Zur Berechnung wurden hauptsächlich drei Datensätze verwendet: Das eidgenössische Gebäude- und Wohnungsregister (GWR), der Index der sozioökonomischen Position (Swiss-SEP) und die mittlere Tagestemperatur der Jahre 2003-2022. Letztere wurde herbeigezogen, um beim Heizbedarf klimatische Unterschiede zu berücksichtigen. Aus dem Gebäude- und Wohnungsregister wurden vor allem öffentlich verfügbare Daten zu den Gebäuden und Wohnungen innerhalb der Gebäude verwendet. Speziell für diese Masterarbeit zur Verfügung gestellt wurden Informationen zu vergangenen, aktuellen und geplanten Sanierungen pro Gebäude sowie die Daten zum Swiss-SEP. Sie unterstehen einer Nutzungsvereinbarung mit dem Bundesamt für Statistik. Der Swiss-SEP und die mittlere Tagestemperatur wurden auf einem 1 km x 1 km-Raster berechnet.
Aus Datenschutzgründen ist eine Visualisierung pro Gebäude nicht möglich. Die Daten wurden pro Gitterzelle von 1 km x 1 km aggregiert. Für die Stadt Zürich wurde zusätzlich eine Auflösung von 100 m x 100 m berechnet. Die zeitliche Auflösung des Indexes hängt davon ab, wann die einzelnen Input-Daten aktualisiert werden.
Verfügbarkeit und Publikation der Daten
Der Index für potentielle Energiearmut wurde mit Daten aus unterschiedlichen Jahren berechnet: Das Swiss-SEP-Datenset hat den Stand von 2015. Das Gebäude- und Wohnungsregister wird laufend aktualisiert; gerechnet wurde mit den Daten vom 15. April 2023. Die mittlere Temperatur basiert auf Daten von 2003-2022. Der Indikator wurde seither nicht mehr neu berechnet.
Datenquellen und Links
- GWR des Bundesamtes für Statistik
- Swiss-SEP (nicht öffentlich, Zugang muss beantragt werden)
- Temperaturdaten von MeteoSchweiz
- Link zur Masterarbeit von Carmen Pfoster
- Gouveia, J. P., Palma, P., & Simoes, S. G. (2019). Energy poverty vulnerability index: A multidimensional tool to identify hotspots for local action. Energy Reports, 5, 187–201. https://doi.org/10.1016/J.EGYR.2018.12.004
Ausblick
Der Indikator wird derzeit nicht verwendet. Er liesse sich verfeinern, indem zum Beispiel die Energiepreise oder andere Risikofaktoren wie Alter oder die Attribute alleinerziehend und arbeitslos miteinbezogen werden würden.