Die Wirkung staatlicher Fördermaßnahmen auf die Innovationsdynamik im Bereich der erneuerbaren Energien : eine Analyse der deutschen PV-Branche auf Basis eines agentenbasierten Simulationsmodells

Abstract

Der zu erwartende Anstieg des Weltenergiebedarfs macht angesichts der Klimaproblematik und der begrenzten fossilen Ressourcen eine Umgestaltung der Energiesysteme dringend notwendig. Die erneuerbaren Energien sind jedoch noch nicht in der Lage, eine zuverlässige und kostengünstige Energieversorgung zu gewährleisten. Die technologische Weiterentwicklung der regenerativen Energien sowie eine effektive Gestaltung geeigneter Förderstrategien sind daher zentrale Herausforderungen, denen Industrie und Politik gegenüberstehen. In Anbetracht der steigenden Nachfrage nach innovativen Lösungen und den daraus resultierenden Exportchancen spielen hierbei nicht nur Aspekte des Klimaschutzes, sondern auch industriepolitische Motive eine wichtige Rolle. Hinsichtlich der grundsätzlichen Frage der Technologieförderung, ob Innovationsprozesse durch „Technology-Push“- oder durch „Market-Pull“-Faktoren ausgelöst werden, besteht in der Innovationsforschung zwar Konsens darüber, dass beide Arten von Einflussgrößen von Bedeutung sind. Dennoch existiert in Bezug auf die Frage, welche Faktoren die Wirkung staatlicher Förderinstrumente beeinflussen und welche Effekte durch Interdependenzen zwischen verschiedenen Fördermaßnahmen hervorgerufen werden können, noch Forschungsbedarf. So werden insbesondere die Wirkungsweise und die Effektivität nachfrageorientierter Förderinstrumente nach wie vor kontrovers diskutiert. Um ein besseres Verständnis der Komplexität von Innovationsprozessen zu erhalten und die Einflüsse staatlicher Maßnahmen systematisch untersuchen zu können, wurde in dieser Arbeit ein agentenbasiertes Simulationsmodell entwickelt, auf Basis dessen sich die historische Entwicklung der deutschen Fotovoltaikbranche analysieren lässt. Hierbei bietet sich die Fotovoltaiktechnologie (kurz: PV) zum einen deshalb an, weil sie schon seit Anfang der 1960er Jahre gefördert wird. Zum anderen wurden und werden nicht allein Maßnahmen zur Forschungsförderung, sondern auch nachfrageorientierte Förderprogramme, z. B. das Gesetz für den Vorrang Erneuerbarer Energien (EEG), eingesetzt. Die agentenbasierten Modellierung zeichnet sich dadurch aus, dass komplexe Zusammenhänge ausgehend von den Interaktionen einzelner, autonomer Akteure abgebildet werden. Daher lassen sich die dynamischen Wechselwirkungen zwischen der Mikroebene des Akteursverhaltens und der Makroebene des Innovations- und Marktgeschehens unmittelbar analysieren. Außerdem erlaubt die agentenbasierte Modellierung die Abkehr von Modellen, die auf dem Leitbild des „homo oeconomicus“ der neoklassischen Ökonomik basieren, da es möglich ist, Aspekte wie begrenzte Rationalität oder die individuellen Strategien heterogener Akteure zu modellieren. Im Vergleich zu bisherigen Arbeiten wurden dabei wichtige Ergänzungen und Fortschritte erfolgreich umgesetzt: Hatten bislang erstellte Modelle, in denen industriespezifische Innovationsprozesse untersucht wurden, primär qualitativen Charakter, konnte die historische Technologie- und Marktentwicklung der betrachteten Branche im Rahmen dieses Vorhabens weitestgehend auch quantitativ nachgebildet werden. Die verschiedenen Prozesse der Wissensgenerierung, -verbreitung und -akkumulation wurden außerdem deutlicher differenziert, wodurch eine bessere Nachvollziehbarkeit des Innovationsvorgangs selbst erreicht wird. Ebenso wurden nachfrageseitige Prozesse stärker in die Modellierung mit einbezogen. Somit sind aussagekräftigere Analysen nachfrageorientierter Fördermaßnahmen möglich. Insgesamt sind daher auf Basis des entwickelten Agentenmodells sehr umfassende Analysen staatlicher Fördermaßnahmen möglich. So demonstrieren die verschiedenen Simulationsexperimente, in deren Rahmen die Wirkungen einzelner Instrumente auf das Innovations- und Marktgeschehen in der Fotovoltaikbranche gezielt untersucht werden konnten, nicht nur die Tragfähigkeit der verwendeten Methode. Vielmehr wird anhand der Simulationsergebnisse ebenfalls deutlich, wie stark die Effekte von „Technology-Push“- und „Market-Pull“-Instrumenten ineinandergreifen und wie sehr die Wirkungen dieser Maßnahmen dabei von der Entwicklungsphase der Branche abhängen. Darüber hinaus zeigt sich zum einen, dass die geeigneten Zeitfenster für die Durchführung der jeweiligen Förderprogramme mitunter begrenzt sind. Zum anderen sind die kurz- und die langfristigen Effekte einzelner Maßnahmen manchmal sogar gegenläufig. Ausgehend von den im Rahmen dieser Arbeit gewonnenen Simulationsergebnissen lässt sich zusammenfassend feststellen, dass die bisher in Deutschland durchgeführten Fördermaßnahmen verhältnismäßig effektiv einzuschätzen sind. Trotz der hohen Komplexität der zugrundeliegenden Innovations- und Marktprozesse wurde ein ausgewogener Kompromiss zwischen einer schnellen Kostenreduktion einerseits und der Aufrechterhaltung einer technologischen Vielfalt anderseits erreicht. Dies deutet insgesamt darauf hin, dass Forschungs- und Nachfrageförderung gut aufeinander abgestimmt waren.

In response to the expected increase in world energy demand, the growing challenges of climate change and resource depletion, energy from renewable sources will have to play a significant role on future energy markets. However, renewable energies are not yet able to ensure reliable and affordable energy supplies. Therefore enormous efforts from the industry will be necessary in terms of both innovative processes and products in order to fulfil the needs of a future energy mix. Renewable energy technology development and the effective design of appropriate support strategies are thus crucial challenges which industry and politics will have to resolve. Given the rising global demand for innovative solutions and the resulting export opportunities, support policies do not just aim at environmental goals. In fact economic development and technological change also play an important role. With regard to the fundamental question of science and technology policy, whether innovation processes are triggered by "technology push"- or "market pull"-factors, innovation research has reached a consensus that both types are important. Nevertheless further research is needed on the factors that influence the effectiveness of support instruments and on the potential interdependencies between different support measures. In order to better understand the complexity of innovation processes and to examine the influences of public policies, an agent-based simulation model was developed within the framework of this thesis. Based on this model - which makes use of the concepts of neo-Schumpeterian economics - the historical development of the German photovoltaic industry can be reproduced and analysed. The PV industry is a well suited example for this kind of analysis because it has already been subsidized since the early 1960s. In addition, not only measures to support research, but also demand-oriented programs such as the German feed-in law (“Renewable Energy Sources Act”) were implemented and are still being used. The various interdependencies between support measures, company behaviour, technological progress and consumer behaviour led to the chosen modelling approach. Agent-based modelling analyses complex effects on the basis of the interrelations of individual, autonomous actors. It is therefore possible to simulate the dynamic interactions between the behavioural patterns of the stakeholders at the micro-level and the innovation processes and the evolution of the market at the macro-level. Moreover, the basic paradigms of neoclassical economics (e. g. the “homo oeconomicus” concept) can be abandoned since it is possible to model aspects like bounded rationality or individual strategies of heterogeneous actors. Compared with previous work important extensions and improvements have successfully been implemented: Existing models focusing on industry-specific innovation processes are primarily qualitative in character. Within this work the historic development of the considered industry sector could also be replicated quantitatively to a large extent. Furthermore the different processes of knowledge generation, dissemination and accumulation were also clearly differentiated, thus making it easier to understand the innovation process itself. As the demand side was also modelled in a more comprehensive way, quite detailed analyses of demand-oriented incentives are possible. Overall, the agent-based model developed in this thesis is well suited for analyses of governmental support measures. The various simulation experiments during which the effects of individual policy instruments on the rate and direction of technological change in the photovoltaic industry could be tested systematically do not only demonstrate the general suitability of the method used. Rather, the simulation results also indicate the magnitude of interaction of "technology push"- and "market pull"-instruments and how the respective effects of these measures depend on the different phases of the industry life cycle. Additionally the results illustrate that in certain cases the appropriate time frames for the implementation of public support programs are limited. Also it is revealed that short- and long-term effects of individual policy measures might even lead in opposite directions. According to the analyses performed with the developed agent-based model of the PV industry it could be conducted that the support programs introduced in Germany so far were reasonably effective: Despite the high complexity of the innovation processes and the market development a balanced compromise between a rapid cost reduction on the one hand and a promising technological diversity on the other hand have been achieved. This indicates that the interaction of public R&D funding and demand-oriented policy measures have been well-adjusted.