{"id":992,"date":"2019-12-05T18:55:51","date_gmt":"2019-12-05T17:55:51","guid":{"rendered":"http:\/\/blogs.ethz.ch\/energy\/?p=627"},"modified":"2025-06-30T20:46:02","modified_gmt":"2025-06-30T18:46:02","slug":"randomized-field-experiments","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/energyblog.ethz.ch\/de\/randomized-field-experiments\/","title":{"rendered":"K\u00f6nnen randomisierte Feldstudien dazu beitragen, die Energieeffizienzl\u00fccke zu schlie\u00dfen? \/ K\u00f6nnen randomisierte Feldstudien helfen, die Energieeffizienzl\u00fccke zu schlie\u00dfen?"},"content":{"rendered":"

Die deutsche Version des Textes finden Sie weiter unten.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Vor einiger Zeit haben sich Wirtschaftswissenschaftler eine Methode aus der medizinischen Forschung angeeignet, die randomisierte kontrollierte Studien genannt wird und zum \"goldenen Standard\" f\u00fcr den Nachweis kausaler Auswirkungen einer politischen Ma\u00dfnahme geworden ist. K\u00f6nnten sie auch dazu beitragen, die Energieeffizienzl\u00fccke zu schlie\u00dfen? In diesem Blogartikel argumentiere ich, warum sie das k\u00f6nnten, aber auch, warum sie kein Allheilmittel sind.<\/p>\n\n\n\n

N\u00e4chsten Dienstag (10. Dezember) findet die 2019 Nobelpreis f\u00fcr Wirtschaftswissenschaften<\/a> wird offiziell an drei empirische Forscher verliehen, die randomisierte kontrollierte Studien (RCT) als Methode zur Bewertung der Wirtschaftspolitik, insbesondere im Bereich der Entwicklungs\u00f6konomie, eingef\u00fchrt haben. Eine der Preistr\u00e4gerinnen, Esther Duflo, ist nach Elinor Ostrom erst die zweite Frau, die diesen Preis erh\u00e4lt. Die Arbeiten von Esther Duflo, Michael Kremer und Abhijit Banerjee haben \"unsere F\u00e4higkeit, die Armut in der Praxis zu bek\u00e4mpfen, drastisch verbessert<\/i>\", so das Nobelkomitee. Weiter hei\u00dft es, dass \"In nur zwei Jahrzehnten hat ihr neuer, experimenteller Ansatz die Entwicklungs\u00f6konomie ver\u00e4ndert.<\/i>\". Evidenzbasierte Folgenabsch\u00e4tzungsforschung gibt es schon seit langem, um politischen Entscheidungstr\u00e4gern bei der Gestaltung wirksamerer politischer Instrumente zu helfen. In den fr\u00fchen 1990er Jahren \u00fcbernahmen die so genannten \"Randomistas\" - Verfechter von RCTs, wie die drei Gewinner - die Idee der klinischen Studien in der Medizin und passten sie an reale wirtschaftliche Entscheidungssituationen an, die in den Wirtschaftswissenschaften untersucht wurden.<\/p>\n\n\n\n

Aber wie funktioniert ein RCT eigentlich?<\/b><\/h2>\n\n\n\n

Das grundlegende Problem bei der Messung der kausalen Auswirkungen eines politischen Instruments besteht darin, dass wir irgendwie eine so genannte kontrafaktische Situation finden oder konstruieren m\u00fcssen (siehe Abbildung 1). Die kontrafaktische Situation ist die Situation, die eingetreten w\u00e4re, wenn es die Ma\u00dfnahme nicht gegeben h\u00e4tte, also etwas, das in der realen Welt nicht existiert und daher nicht beobachtbar ist. Eine RCT kann dieses Problem l\u00f6sen, indem die Studienteilnehmer einfach randomisiert werden: Die Randomisierung zielt darauf ab, eine Gruppe zu bilden, die stellvertretend f\u00fcr das Verhalten der behandelten Personen steht, wenn sie nicht behandelt worden w\u00e4ren.<\/p>\n\n\n\n

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Abbildung 1: <\/em>Das Grundproblem der wirtschaftlichen Folgenabsch\u00e4tzung besteht darin, die Differenz zwischen dem tats\u00e4chlichen Ergebnis (blau dargestellt) und einer kontrafaktischen Situation zu messen, die nie beobachtet wird (rot dargestellt). Methoden der Wirkungsevaluierung m\u00fcssen daher irgendwie immer die kontrafaktische Situation konstruieren, um die Wirkung der Intervention zu sch\u00e4tzen.<\/i><\/p>\n\n\n\n

Wie das funktioniert, erkl\u00e4rt Dina Pomeranz in ihrem Artikel<\/a> die sich an Nicht-\u00d6konomen richtet: \"Das Ziel von RCTs ist es, von Beginn der Intervention an eine ideale Vergleichsgruppe zu schaffen. Die Studienteilnehmer werden nach dem Zufallsprinzip entweder f\u00fcr die Behandlung oder f\u00fcr die Vergleichsgruppe ausgew\u00e4hlt. <\/i>Eine solche zuf\u00e4llige Zuweisung stellt sicher, dass die Personen in der Behandlungs- und der Kontrollgruppe im Durchschnitt gleich sind, z. B. in Bezug auf sozio\u00f6konomische Faktoren. Die Forscher k\u00f6nnen daher die M\u00f6glichkeit ausschlie\u00dfen, dass der gemessene Effekt auf einen systematischen Unterschied zwischen der Behandlungs- und der Kontrollgruppe zur\u00fcckzuf\u00fchren ist.<\/p>\n\n\n\n

Esther Duflo und ihr Team entwickelten ein Pilotprogramm, bei dem kleine Geldtransfers an Eltern von Kindern im schulpflichtigen Alter<\/a> in armen, l\u00e4ndlichen Gemeinden in Marokko. Die \u00d6konomen w\u00e4hlten 320 Schulzweige in den f\u00fcnf \u00e4rmsten Regionen Marokkos aus, von denen 260 nach dem Zufallsprinzip f\u00fcr die Behandlungsgruppe und damit f\u00fcr die Teilnahme an einem zweij\u00e4hrigen Pilotprogramm zur Bildungsf\u00f6rderung ausgew\u00e4hlt wurden. Die anderen 60 Sektoren wurden der Kontrollgruppe zugewiesen, die nicht am Programm teilnahm. In allen Schulsektoren wurde die Schulbesuchsquote gemessen. Das Programm f\u00fchrte zu einem starken Anstieg des Schulbesuchs bei den Kindern, deren Eltern an dem Programm teilnehmen konnten. Das Pilotprogramm war also wirksam bei der F\u00f6rderung der Bildung.<\/p>\n\n\n\n

Untersuchung von Zufallseffekten in der Energieeffizienzforschung<\/b><\/h2>\n\n\n\n

In den letzten zehn Jahren sind RCTs auch in anderen Bereichen der Wirtschaftswissenschaften zu einer beliebten Methode geworden. In der Energiewirtschaft sind sie besonders n\u00fctzlich, wenn untersucht werden soll, wie Individuen sich entscheiden, in energieverbrauchende Gebrauchsg\u00fcter zu investieren. In einem j\u00fcngsten Artikel, <\/a>Hunt Allcott und Christopher Knittel untersuchten, ob Autok\u00e4ufer schlecht \u00fcber den Kraftstoffverbrauch informiert sind und diesem keine Beachtung schenken. Dazu w\u00e4hlten sie Autoh\u00e4ndler einer bekannten Automarke in den USA aus und lie\u00dfen rund 2.000 potenzielle K\u00e4ufer von Forschungsassistenten fragen, ob sie an einer Umfrage teilnehmen wollten. Den Verbrauchern wurden einige sozio\u00f6konomische Fragen gestellt und dann nach dem Zufallsprinzip zugeteilt, ob sie \u00fcber die Kraftstoffkosten der Autos, die sie am ehesten in Betracht zogen, informiert werden sollten (d. h. behandelte Gruppe) oder nicht (d. h. Kontrollgruppe).<\/p>\n\n\n\n

In \u00e4hnlicher Weise, aber mit einem anderen Design, hat unsere Forschungsgruppe an der Zentrum f\u00fcr Energiepolitik und -wirtschaft<\/i> (CEPE<\/a>) auch ein randomisiertes Experiment im Rahmen des H2020-Projekts durchgef\u00fchrt PENNY<\/a> mit rund 600 Schweizer Teilnehmern (siehe Abbildung 2 f\u00fcr den Aufbau des Experiments). Im Gegensatz zur US-Studie besuchten wir die Teilnehmer der Behandlungsgruppe in ihren Wohnungen und versorgten sie anschlie\u00dfend mit ma\u00dfgeschneiderten Informationen \u00fcber das finanzielle Einsparpotenzial bei den Energiekosten, das sie durch den Einsatz neuer, energieeffizienter Ger\u00e4te erzielen k\u00f6nnten.<\/p>\n\n\n\n

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Abbildung 2: Versuchsplan f\u00fcr das PENNY-Experiment.<\/i><\/em><\/p>\n\n\n\n

Was nun? Beeinflusst die Bereitstellung von Informationen die Kaufentscheidung?<\/b><\/h2>\n\n\n\n

Nach einem Jahr besuchten wir die Haushalte erneut und fragten sie, ob und welche Ger\u00e4te sie in den letzten 12 Monaten gekauft hatten. Und tats\u00e4chlich kauften die Personen, die die Informationen \u00fcber die finanziellen Einsparungen erhalten hatten, mehr energieeffiziente Ger\u00e4te. Unser Experiment zeigt also, dass einigen Schweizer Haushalten das Wissen \u00fcber die Energiekosten bei der Nutzung von Ger\u00e4ten fehlte und dass die Bereitstellung von ma\u00dfgeschneiderten Informationen dar\u00fcber eine wirksame Strategie ist, um die Effizienz des Ger\u00e4tebestands zu steigern.<\/p>\n\n\n\n

Allcott und Knittel konnten jedoch keinen Effekt der Informationen feststellen, die sie den Teilnehmern der Behandlungsgruppe zur Verf\u00fcgung stellten, da diese keine kraftstoffsparenderen Autos kauften. F\u00fcr dieses Ergebnis liefern sie zwei Interpretationen: Erstens lenkten ihre Ma\u00dfnahmen zwar f\u00fcr kurze Zeit die Aufmerksamkeit auf den Kraftstoffverbrauch, aber die vermittelten Informationen waren nicht n\u00fctzlich oder wurden von den Verbrauchern bald vergessen. Und zweitens haben unvollkommene Informationen und Unaufmerksamkeit keine signifikanten systematischen Auswirkungen auf die Fahrzeugm\u00e4rkte.<\/p>\n\n\n\n

Sind das jetzt widerspr\u00fcchliche Ergebnisse aus der Forschung? Nein, die beiden Studien wurden unter v\u00f6llig unterschiedlichen Bedingungen und Umst\u00e4nden durchgef\u00fchrt. In der Studie von Allcott und Knittel wurden die Informationen einmalig am Verkaufsort bereitgestellt, w\u00e4hrend in unserem Fall die Informationen in den Wohnungen der Menschen bereitgestellt wurden. Die fraglichen langlebigen Energietr\u00e4ger und ihr Markt unterscheiden sich ebenfalls deutlich: Die eine Gruppe traf eine Entscheidung \u00fcber den Kauf eines neuen Autos, w\u00e4hrend die andere den Kauf eines neuen Haushaltsger\u00e4ts in Betracht zog. Schlie\u00dflich sind die Teilnehmer der einen Studie aus den USA und die der anderen aus der Schweiz. Der Kontext einer Studie ist wichtig.<\/p>\n\n\n\n

Kein Allheilmittel<\/b><\/h2>\n\n\n\n

Eine randomisierte kontrollierte Studie ist eine gute Sache: Sie hilft den politischen Entscheidungstr\u00e4gern dabei, zu entscheiden, welches Programm eingef\u00fchrt werden soll oder wie bestehende Programme verbessert werden k\u00f6nnen. Wenn sie ordnungsgem\u00e4\u00df durchgef\u00fchrt wird, sch\u00e4tzt sie den kausalen Effekt genau und unvoreingenommen. Einfach gesagt, sie misst das, was sie zu messen versucht, sehr gut. Die Forscher nennen dies interne Validit\u00e4t.<\/p>\n\n\n\n

Aber in der realen Welt gibt es nichts ohne M\u00e4ngel: Selbst die \"Goldstandard\"-Methode hat ihre T\u00fccken Einschr\u00e4nkungen<\/a>Das ist auch den drei Nobelpreistr\u00e4gern bewusst. Wie bereits erw\u00e4hnt, spielt der Kontext eine Rolle, und Studienergebnisse lassen sich m\u00f6glicherweise nicht auf andere G\u00fcter in anderen Kontexten \u00fcbertragen. Forscher nennen dies externe Validit\u00e4t, die bei RCTs nicht in allen F\u00e4llen gegeben ist. Ein weiterer Nobelpreistr\u00e4ger, Angus Deaton, sagt sogar in einem wissenschaftlicher Artikel<\/a> aus dem Jahr 2018, dass \"Forscher vertrauen zu sehr auf RCTs<\/i>\". Und schlie\u00dflich kann eine RCT zwar viel dar\u00fcber aussagen, wie man die Welt verbessern kann, aber die Durchf\u00fchrung dieser Forschung kann eine Menge Geld kosten. In einigen F\u00e4llen k\u00f6nnen randomisierte Experimente den politischen Entscheidungstr\u00e4gern also gute Ma\u00dfnahmen aufzeigen, um die Energieeffizienzl\u00fccke zu schlie\u00dfen, in anderen F\u00e4llen sind andere Methoden besser geeignet.<\/p>\n\n\n\n

Titelfoto von Chrissie Kremer<\/a> auf Unsplash<\/a>.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Bleiben Sie auf dem Laufenden mit dem Energy Blog @ ETH Z\u00fcrich auf Twitter @<\/em>eth_energy_blog<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Vorgeschlagene Zitierung: Boogen, Nina. \"Can randomized field experiments help close the energy efficiency gap?\", Energy Blog @ ETH Z\u00fcrich, ETH Z\u00fcrich, December 5, 2019, <\/i><\/em>https:\/\/blogs.ethz.ch\/energy\/randomized-field-experiments\/<\/a><\/p>\n\n\n\n

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K\u00f6nnen randomisierte Feldstudien helfen, die Energieeffizienzl\u00fccke zu schlie\u00dfen?<\/h1>\n\n\n\n

Vor einiger Zeit haben sich \u00d6konomen eine Methode aus der medizinischen Forschung angeeignet, die randomisierte Feldstudien genannt wird und zum \"goldenen Standard\" geworden ist, um kausale Wirkungen eines Politikinstrumentes zu messen. K\u00f6nnten sie auch dazu beitragen, die Energieeffizienzl\u00fccke zu schlie\u00dfen? In diesem Blogartikel argumentiere ich, inwiefern dieser Ansatz helfen k\u00f6nnte, aber auch, warum er kein Allheilmittel ist.<\/p>\n\n\n\n

Am n\u00e4chsten Dienstag (10. Dezember) wird der Wirtschaftsnobelpreis<\/a> 2019 offiziell an drei empirisch Forschende verliehen, die randomisierte Feldstudien (englisch: Randomized Controlled Trials (RCT)) als Methode zur Wirkungsanalyse von Reformen und Interventionen eingef\u00fchrt haben, insbesondere im Bereich der Entwicklungs\u00f6konomie. Eine von ihnen, Esther Duflo, ist erst die zweite Frau, die diesen Preis nach Elinor Ostrom gewinnt. Die Arbeit von Esther Duflo, Michael Kremer und Abhijit Banerjee habe \"unsere F\u00e4higkeit, Armut in der Praxis zu bek\u00e4mpfen, drastisch verbessert\"<\/i>, berichtete das Nobelkomitee. Weiter hiess es, dass \"Ihr neuer experimenteller Ansatz hat in nur zwei Jahrzehnten die Entwicklungs\u00f6konomie ver\u00e4ndert.<\/i>\" Evidenzbasierte Wirkungsanalysen gibt es schon seit l\u00e4ngerem, insbesondere um Entscheidungstr\u00e4ger*innen bei der Entwicklung von effektiveren politischen Instrumenten zu unterst\u00fctzen. In den fr\u00fchen 1990er Jahren nahmen die sogenannten \"Randomistas\" - Bef\u00fcrworter*innen von randomisierten Feldstudien wie die drei diesj\u00e4hrigen Nobelpreistragenden - die Idee von klinischen Studien in der Medizin auf und passten sie an reale wirtschaftliche Entscheidungssituationen an, die in der Entwicklungs\u00f6konomie untersucht werden.<\/p>\n\n\n\n

Aber wie funktioniert ein RCT eigentlich?<\/b><\/h2>\n\n\n\n

Das Hauptproblem der Messung der tats\u00e4chlichen kausalen Wirkung eines Politikinstrumentes besteht darin, dass man eine sogenannte \"kontrafaktische\" Situation finden oder konstruieren muss (siehe Abbildung 1). Der Kontrafakt ist der hypothetische Zustand, der sich ergeben h\u00e4tte, wenn keine Intervention stattgefunden h\u00e4tte. Also eine Situation, die in der Realit\u00e4t gar nicht beobachtet werden kann. Ein RCT kann dieses Problem beheben, indem es die Teilnehmer der Studie randomisiert: Die Randomisierung zielt darauf ab, eine Gruppe zu bilden, die sich m\u00f6glichst wie Behandelte verh\u00e4lt, wenn diese gar nie behandelt worden w\u00e4ren.<\/p>\n\n\n\n

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Abbildung<\/i> 1: Das grundlegende Problem von \u00f6konomischen Wirkungsanalysen besteht darin, die Differenz zwischen dem tats\u00e4chlichen Ergebnis (blau dargestellt) und einer nie beobachteten kontrafaktischen Situation (rot dargestellt) zu messen. Wirkungsanalysen m\u00fcssen auch irgendwie immer einen Kontrafakt konstruieren, um die kausale Wirkung der Intervention absch\u00e4tzen zu k\u00f6nnen.<\/i><\/em><\/p>\n\n\n\n

Wie das funktioniert, erkl\u00e4rt Dina Pomeranz in ihrem Artikel<\/a> f\u00fcr Nicht-\u00d6konom*innen: \"Ziel von RCTs ist es, von Beginn der Intervention an eine ideale Vergleichsgruppe pro Design zu schaffen. Die Studienteilnehmer werden nach dem Zufallsprinzip entweder der Behandlungs- oder der Vergleichsgruppe zugeordnet.<\/i>\" Eine auf Zufall basierende Zuordnung stellt sicher, dass die Personen in den beiden Gruppen im Durchschnitt gleich sind, z.B. in Bezug auf sozio\u00f6konomische Faktoren. Wenn dies zutrifft, kann ausgeschlossen werden, dass der gemessene Effekt auf einen systematischen Unterschied zwischen Behandlungs- und Kontrollgruppe zur\u00fcckzuf\u00fchren ist.<\/p>\n\n\n\n

Esther Duflo und ihr Team entwickelten ein Pilotprojekt, bei dem Eltern von schulpflichtigen Kindern, die in armen l\u00e4ndlichen Gemeinden in Marokko lebten, einen einen kleinen finanziellen Betrag bezahlt bekommen<\/a>. Die \u00d6konom*innen w\u00e4hlten rund 320 Schulsektoren in den f\u00fcnf \u00e4rmsten Regionen Marokkos aus, wobei 260 von ihnen nach dem Zufallsprinzip in die Behandlungsgruppe zugeteilt wurden und so an diesem zweij\u00e4hrigen Pilotprogramm zur Bildungsf\u00f6rderung teilnahmen. Die anderen 60 Schulsektoren wurden folglich in die Kontrollgruppe eingeteilt, auch die Gruppe, die nicht am Programm teilnahm. Die Forschenden massen sich in allen Sektoren, wie h\u00e4ufig die Kinder in die Schule gingen. Das Programm f\u00fchrte zu einer starken Zunahme der Anwesenheit in der Schule der Kinder, deren Eltern an diesem Programm teilnehmen konnten. Somit trug die finanzielle Unterst\u00fctzung zur F\u00f6rderung der Bildung bei.<\/p>\n\n\n\n

Untersuchung kausaler Effekte in der Energieforschung<\/b><\/h2>\n\n\n\n

Solche randomisierten Feldstudien wurden in letzter Zeit auch von anderen Bereichen der Wirtschaftsforschung \u00fcbernommen. In der Energie\u00f6konomie sind sie insbesondere n\u00fctzlich f\u00fcr Forschungsfragen, in denen man untersuchen m\u00f6chte, wie Individuen entscheiden, in energieverbrauchende G\u00fcter zu investieren. In einem k\u00fcrzlich publizierten Artikel<\/a> untersuchen Hunt Allcott und Christopher Knittel, ob Autok\u00e4ufer*innen schlecht informiert oder unachtsam bez\u00fcglich des Energieverbrauchs sind. Dazu w\u00e4hlten sie H\u00e4ndler einer bekannten Automobilmarke in den USA aus. Forschungsassistierende befragten rund 2'000 potenzielle K\u00e4ufer an den Verkaufsstellen der Autoh\u00e4ndler, ob sie an einer Umfrage teilnehmen wollten. Den interessierten Personen wurden einige sozio\u00f6konomische Fragen gestellt. Danach wurde nach dem Zufallsprinzip entschieden, ob sie \u00fcber die Energiekosten der Fahrzeuge, an denen sie interessiert waren, informiert wurden (Behandlungsgruppe) oder nicht (Kontrollgruppe).<\/p>\n\n\n\n

In \u00e4hnlicher Weise aber mit einem anderen Design haben wir in unserer Forschungsgruppe am Zentrum f\u00fcr Energiepolitik und -wirtschaft<\/i> (CEPE<\/a>) im Rahmen des H2020-Projekts PENNY<\/a> mit rund 600 Schweizer Haushalten ein solches Experiment durchgef\u00fchrt (siehe Abbildung 2 f\u00fcr das Design des Experiments).<\/p>\n\n\n\n

Im Gegensatz zur US-Studie haben wir die teilnehmenden Haushalte in der Behandlungsgruppe besucht und ihnen anschliessend einen Bericht mit massgeschneiderten Informationen abgegeben. Dem Bericht k\u00f6nnen sie entnehmen, wie viel Geld sie bei den Energiekosten sparen k\u00f6nnten, wenn sie neue, energieeffizientere Ger\u00e4te anschaffen w\u00fcrden.<\/p>\n\n\n\n

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Abbildung<\/i> 2: Gestaltung des PENNY-Experiments.<\/i><\/em><\/p>\n\n\n\n

Was nun: Beeinflusst die zus\u00e4tzliche Information die Kaufentscheidung?<\/b><\/h2>\n\n\n\n

Nach einem Jahr fragten wir die Haushalte, ob und welche Haushaltsger\u00e4te sie im letzten Jahr gekauft hatten. Tats\u00e4chlich kauften Teilnehmende, die unseren Bericht \u00fcber das Einsparpotential erhalten hatten, energieeffizientere Haushaltsger\u00e4te. So zeigt unser Experiment, dass in einigen Schweizer Haushalten wohl zu wenig Wissen \u00fcber die Energiekosten bei der Nutzung von Haushaltsger\u00e4ten vorhanden ist und dass die Bereitstellung von solchen massgeschneiderten Informationen eine effektive Strategie ist, um eine Effizienzsteigerung des Ger\u00e4tebestands zu erwirken.<\/p>\n\n\n\n

Im Gegensatz dazu fanden Allcott und Knittel keine Wirkung ihrer zus\u00e4tzlichen Informationsbereitstellung: Die Studienteilnehmer*innen kauften keine energiesparenden Autos. Die beiden Autoren liefern zwei m\u00f6gliche Erkl\u00e4rungen daf\u00fcr: Erstens, w\u00e4hrend ihre Intervention die Aufmerksamkeit f\u00fcr kurze Zeit auf den Energieverbrauch lenkte, waren die von ihnen bereitgestellten Informationen eventuell nicht n\u00fctzlich, und\/oder der Verbraucher verga\u00df sie schnell wieder. Eine zweite Erkl\u00e4rung w\u00e4re, dass unvollst\u00e4ndige Informationen und Unaufmerksamkeit keine signifikanten systematischen Auswirkungen auf die Fahrzeugm\u00e4rkte haben.<\/p>\n\n\n\n

Sind das nun widerspr\u00fcchliche Forschungsergebnisse? Nein! Die beiden Studien wurden unter unterschiedlichen Rahmenbedingungen und Umst\u00e4nden durchgef\u00fchrt: In der Studie von Allcott und Knittel wurden die Informationen am Verkaufsort bereitgestellt, w\u00e4hrend in unserem Fall die Informationen zu Hause bereitgestellt wurden. Auch die zwei untersuchten energieverbrauchenden Haushaltsg\u00fcter und deren M\u00e4rkte sind nicht vergleichbar: Die eine Gruppe traf eine Entscheidung \u00fcber den Kauf eines neuen Autos w\u00e4hrend die andere Gruppe \u00fcberlegte, ein neues Haushaltsger\u00e4t zu kaufen. Auch der kulturelle Hintergrund ist nicht zu vergessen: die eine Studie wurde in der Schweiz, die andere in den USA durchgef\u00fchrt. Fazit ist demnach: Der Kontext einer randomisierten Feldstudie ist entscheidend.<\/p>\n\n\n\n

Kein Allheilmittel<\/b><\/h2>\n\n\n\n

Eine randomisierte Feldstudie ist eine gute Sache: Sie hilft den Politiker*innen dabei, zu entscheiden, welche Programme sie umsetzen oder wie sie bestehende Programme verbessern k\u00f6nnen. Wenn sie richtig durchgef\u00fchrt wird, misst sie den kausalen Effekt auf eine genaue und unvoreingenommene Weise. Einfacher ausgedr\u00fcckt: Was sie zu messen versucht, misst sie sehr gut. Forschende nennen die interne Validit\u00e4t.<\/p>\n\n\n\n

Aber in Wirklichkeit ist nichts perfekt: Auch die \"Goldstandard\"-Methode hat ihre Grenzen<\/a>, denen sich auch die drei diesj\u00e4hrigen Nobelpreistr\u00e4ger durchaus bewusst sind. Wie bereits erw\u00e4hnt, ist der Kontext einer Wirkungsanalyse massgebend, Studienergebnisse sind teilweise nicht auf verschiedene G\u00fcter in verschiedenen Kontexten \u00fcbertragbar. Forschende nennen dies externe Validit\u00e4t, die f\u00fcr randomisierte Studien m\u00f6glicherweise nicht in allen F\u00e4llen gegeben ist. Angus Deaton, ebenfalls Nobelpreistr\u00e4ger, sagt in einen wissenschaftlichen Artikel<\/a> aus dem Jahr 2018: \"Forscher setzen zu viel Vertrauen in RCTs<\/i>\". Und schlussendlich, obwohl solche Studien viel dar\u00fcber erz\u00e4hlen k\u00f6nnen, wie die Welt zu einem besseren Ort gemacht werden k\u00f6nnte, ben\u00f6tigen sie auch ein grobes Forschungsbudget. Nichtdestotrotz k\u00f6nnen randomisierte Experimente in vielen F\u00e4llen helfen, die Energieeffizienzl\u00fccke zu schlie\u00dfen. In anderen F\u00e4llen sind wiederum andere Methoden besser geeignet.<\/p>\n\n\n\n

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Vor einiger Zeit haben sich Wirtschaftswissenschaftler eine Methode aus der medizinischen Forschung angeeignet, die randomisierte kontrollierte Studien genannt wird und zum \"goldenen Standard\" f\u00fcr den Nachweis kausaler Auswirkungen einer politischen Ma\u00dfnahme geworden ist. K\u00f6nnten sie auch dazu beitragen, die Energieeffizienzl\u00fccke zu schlie\u00dfen? In diesem Blogartikel argumentiere ich, warum sie das k\u00f6nnten, aber auch, warum sie kein Allheilmittel sind. <\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":6001,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[50],"tags":[208],"coauthors":[194],"class_list":["post-992","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-explainers","tag-policy-making"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/energyblog.ethz.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/992","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/energyblog.ethz.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/energyblog.ethz.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/energyblog.ethz.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/energyblog.ethz.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=992"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/energyblog.ethz.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/992\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6836,"href":"https:\/\/energyblog.ethz.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/992\/revisions\/6836"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/energyblog.ethz.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/6001"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/energyblog.ethz.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=992"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/energyblog.ethz.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=992"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/energyblog.ethz.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=992"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/energyblog.ethz.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=992"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}