Ergebnisse aus dem Reallabor – Die fünf Haushalte mit den bisher höchsten Einsparungen
Noch bis Ende Dezember geht unser Reallabor – es bleiben also noch acht Wochen zum Tracken. Viele von Ihnen stellen sich nun sicher die Frage, wo stehe ich und was haben die anderen Haushalte erreicht.
Die Ballongrafik gibt Ihnen Orientierung – auch wenn sie einige Haushalte darstellt, die im Tracking zurückgefallen sind und somit das Bild etwas verzerren. So sind zum Beispiel einige Ballons zu sehen, die mit sehr geringen Emissionen – etwa zwischen 3 und 4 Tonnen – aufwarten. Diese geringen Zahlen sind allerdings meistens einem sehr frühen Ausstieg aus dem Tracking geschuldet.
Für die Auswertung des Reallabors haben wir nun begonnen, die Zahlen aufzubereiten und zu analysieren. Dafür haben wir nur jene Fälle berücksichtigt, die bis zu den Herbstferien durchgehend getrackt haben. In diesem Zusammenhang möchten wir noch einmal darauf hinweisen, dass Sie auch jetzt noch zurückliegende Wochen nachholen können, falls Sie sich noch an die Einzelheiten der versäumten Trackingwochen erinnern können!
Viele von Ihnen haben es geschafft am Ball zu bleiben und Ihr Konsumverhalten kontinuierlich zu dokumentieren. Das allein ist schon eine tolle Leistung – Glückwunsch! Noch dazu gibt es einige Haushalte, die ganz erstaunliche Ergebnisse bei der Reduktion ihrer Treibhausgasbilanz erzielen konnten. In diesem Beitrag möchten wir uns diese Haushalte und ihre Reduktionsleistungen einmal genauer anschauen und zwar jene, die insgesamt gesehen die höchsten Reduktionen erzielt haben. Wie sich diese Einsparungen auf die einzelnen Handlungsfelder verteilen, zeigen die folgenden Grafiken. Diese enthalten zudem Informationen über die jeweilige Ausgangsbilanz (Baseline 2017), den projizierten Wert für 2018, die Gesamteinsparung und weitere Informationen zu Haushaltsgröße, Flugreisen, Bildungsabschluss der KliB-Repräsentant*in und zum Einkommen.
Abb. 1:
Die höchsten Einsparungen insgesamt wurden in einem 1-Personenhaushalt erzielt, der mit einer relativ hohen Ausgangsbilanz gestartet ist (Abb. 1). Über 8,2 Tonnen CO2 hat diese Person einsparen können. Interessanterweise wurden die größten Einsparungen im Handlungsfeld Sonstiger Konsum erreicht, gefolgt von Reduktionen in der Mobilität. Diese wurden vor allem durch weniger Autofahrten im Vergleich zum Vorjahr erlangt. Recht klein, aber immerhin relevant waren auch Ersparnisse im Handlungsfeld Heizung und im Bereich Ernährung. Damit hat es diese Person mit knapp 11 Tonnen etwas unter den deutschen Durchschnitt geschafft. Ein recht hoher Anteil dieser ansonsten recht klimafreundlichen Bilanz wurde dabei durch einen Langstreckenflug verursacht, der sowohl im Basisjahr 2017 als auch in diesem Jahr getätigt wurde.
Abb. 2:
Ebenfalls beachtlich sind die Reduktionen des zweitbesten Haushaltes (Abb. 2). Dieser 3-Personenhaushalt konnte im Schnitt 5.300 kg CO2 einsparen, von ca. 14 Tonnen im Vorjahr auf knapp 9 Tonnen in diesem Jahr. Hier wurde die Zahl der Flüge innerhalb Deutschlands und Europas gesenkt von fünf auf zwei. Auch bei der Nutzung des eigenen PKWs konnten Einsparungen erzielt werden. Bei diesem Haushalt stehen die Reduktionen im Sonstigen Konsum an zweiter Stelle mit knapp 2,2 Tonnen.
Abb. 3:
Der drittbeste Haushalt mit einer Haushaltsgröße von zwei Personen konnte vor allem durch eine deutlich geringere Zahl an Flugreisen punkten (Abb. 3). Mit 4,6 Tonnen Einsparungen konnte der Ausgangswert von weit über 13 Tonnen pro Kopf auf deutlich unter 9 Tonnen gesenkt werden. Ein wesentlich kleinerer Teil wurde durch Einsparungen im Sonstigen Konsum erzielt.
Abb. 4:
Auf den vierten Platz hat es ein weiterer 2-Personenhaushalt geschafft (Abb. 4), der ebenfalls mit einer recht hohen Ausgangsbilanz gestartet ist (Abb. 4). Mit Einsparungen von fast 5 Tonnen, die vor allem im Handlungsfeld Mobilität erreicht werden konnten, hat es dieser Haushalt deutlich unter den bundesdeutschen Durchschnitt geschafft. Ein Langstreckenflug im Vorjahr hatte die Bilanz kräftig nach oben gedrückt. Immerhin drei Kurzstreckenflüge haben auch hier noch einen gewissen Einfluss auf die ansonsten klimafreundliche Bilanz dieses Haushaltes.
Abb. 5:
Der fünfte Platz ist sehr interessant, weil dieser 1-Personenhaushalt mit einem relativ geringen Ausgangswert ins Rennen gegangen ist (Abb. 5). Mit einem Wert unter dem deutschen Durchschnitt konnten durch KliB über 4 Tonnen eingespart werden. Insbesondere der Sonstige Konsum fällt hier mit gut 2 Tonnen ins Gewicht. Zudem wurden Einsparungen in der Mobilität erzielt, gefolgt von der Ernährung und dem Heizen. Keine Reduktionen gab es beim Stromverbrauch.
Insgesamt lässt sich sagen, dass bei den Haushalten mit den höchsten Reduktionswerten Einsparungen vor allem in der Mobilität erreicht wurden, dicht gefolgt vom Sonstigen Konsum. Alle Haushalte in dieser Rangliste sind mit einem relativ hohen Ausgangswert ins Rennen gegangen, konnten aber alle – wenn auch meist knapp – den bundesdeutschen Durchschnitt unterbieten. Alle fünf hier dargestellten Haushalte haben zudem Reduktionen erzielt, die nahezu über 35 Prozent liegen. Ob sie die 40 Prozentmarke bis zum Ende des Jahres schaffen, bleibt noch zu hoffen.
Diese Auswertung deutet darauf hin, dass es noch andere ‚Gewinner‘ im Reallabor geben wird. Vor allem jene Haushalte, die bereits mit einer sehr geringen Bilanz gestartet sind und die es daher teilweise deutlich schwerer hatten, erkennbare Einsparungen zu machen, das aber teilweise dennoch geschafft haben. In den nächsten Wochen möchten wir weitere Perspektiven auf die Zahlen im Labor werfen, um damit zu einem besseren Verständnis zu den Erfolgen individuellen Handelns mit Blick auf den Klimaschutz beizutragen.
Ich freue mich mit den Haushalten, die durch Verhaltensänderungen soviel CO2 einsparen konnten – und möchte trotzdem darauf hinweisen, dass der Vergleich zu 2017 auf einer etwas wackligen Basis steht. Die von jedem Teilnehmer eingegebenen Werte für 2017 waren ja nur zum Teil Messwerte. Insbes. beim Sonstigen Konsum waren sie Schätzungen. Wir haben erst im Laufe des Jahres 2018 gelernt, was alles so dazugehört, und ich weiss z.B. jetzt, dass entgegen dem rechnerischen Ergebnis unser Sonstiger Konsum nicht gestiegen ist. Einfach nur völlig verschätzt!
Der Hinweis von Foerster betrifft ein generelles Thema: Wenn man 2 Messwerte voneinander abzieht, und einer davon ist sehr ungenau, dann ist das Ergebnis ebenfalls sehr ungenau. In den Natur- (und auch Sozialwissenschaften) bezeichnet man das als Fehlerfortpflanzung, da prinzipiell jeder Messwert mit einem Fehler (besser: mit einer im Einzelfall zu ermittelnden Messunsicherheit) behaftet ist.
Das betrifft generell den quantitativen Vergleich mit dem Vorjahr. Besser wäre es, wir setzen unser Projekt noch 1 Jahr fort, dann werden die Aussagen belastbarer.
Während der Seminare im November wurde vorgeschlagen, den Verlauf der quantitativ ablesbaren Werte (wie z.B. Stromverbrauch und Mobilität (z.B. gefahrenen Kilometer) spartenweise zu vergleichen (sowohl monatsweise als auch zwischen den Jahren).
Ich vermute, das KliB Team wird solche Vergleiche für den Abschlussbericht erstellen.
Viele Grüße ChristophK
Die hier verfassten Kommentare sprechen einen wichtigen Punkt an.
Vom KliB-Team sind wir uns der Problematik der Vergleichbarkeit bewusst. Im perfekten Fall würde man zwei Jahre mit gleicher Genauigkeit tracken. Dieses Projekt war jedoch nur für ein Jahr konzipiert, daher musste für 2017 eine Gesamtbilanz her.
Auf die Sektoren bezogen ist der Unterschied zwischen einem einmaligen Jahrestracking und den wöchentlichen Erfassungen nur zum Teil ein Problem: Insbesondere bei Mobilität und Wohnen (Heizung + Strom) ist die Datenqualität sehr gut. Im Sektor Wohnen besteht kein Unterschied zwischen jährlichem und wöchentlichem Tracking und bei Mobilität ist dieser sehr gering. Auch lassen sich die erfasste Werte sehr gut in Emissionen umrechnen. Für Ernährung und Konsum ist sowohl das Tracking als auch die Berechnung schwerer. Darunter leidet dann auch die Genauigkeit.
Bei der Auswertung werden deshalb nicht nur die gesamten Emissionen verglichen sondern auch sektorspezifische Auswertungen vorgenommen.
Schade, dass das Projekt “nur” auf ein Jahr angelegt ist. Ich fände es sehr spannend, ein zweites daran zu hängen, nicht nur auf meine Bilanz bezogen, sondern insgesamt.
Gespannt bin ich auf den Abschluss(bericht) des Projektes.
Wir sind in der 49. KW.
Grüße, Lume
Entschuldigung, wenn ich noch einmal auf einen Punkt hinweise, den ich schon mehrfach erwähnt habe. Aber die Auswertung ist im vollen Gange und je mehr Arbeit in diese Art der Auswertung fließt, desto schwieriger ist es, diesen Punkt noch zu berücksichtigen. Also:
Es sticht in den Graphiken deutlich ins Auge, dass das Fliegen (bei denjenigen, die es tun) den Mobiltitäts-Anteil und damit die gesamte Bilanz dominiert.
Wir wissen aber (z.B. aus dem Beitrag von Seraja), dass der Anteil der “Flieger” in unserem Projekt verglichen mit dem Durchschnitt überrepräsentiert ist.
Um die Ergebnisse unseres Labors auch für den bundesweiten Durchschnitt zur Diskussion heranziehen zu können, noch einmal der Vorschlag: Teilt den Mobilitätsanteil bitte in zwei Kategorien (z.B. mit 2 Farben)): Bodentransport und Fliegen
Damit gäbe es dann auch zwei Versionen einer “Top”-Liste (wenn man es so bezeichnen will):
FLIEGEN: Einerseits ist es sehr gut und bringt viel, wenn die Flieger sich einschränken. Andererseits sind die Werte statistisch nicht sehr aussagekräftig (3 bis 10 Ereignisse pro Jahr). Und es betrifft offensichtlich auch in Deutschland nur eine Minderheit [genauere Angaben dazu wären hilfreich].
ALLE ANDEREN EMISSIONEN: Das sind, zumindest zum großen Teil, statistisch „gute“ Daten und geben auch Nicht-Fliegern die Möglichkeit, in einer Topliste zu erscheinen. Und diese stellen zumindest weltweit und evtl. auch in D die große Mehrheit dar.
Nachtrag: Bei ANDEREN EMISSIONEN ist es vielleicht sinnvoll, auch den “Sonstigen Konsum” rauszulassen, da für diese Erhebung die Kriterien zumindest am Anfang (und speziell für das Vorjahr) unklar waren.
Beste Grüße ChristophK
Ergänzung 2: Ich meinte den Kommentar von Seraja zum NL-Beitrag “Flyskam” vom Ende November