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@graebnerc
Created May 17, 2022 14:05
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Replikation der Abbildung zum Rebound Effekt im Wohnsektor
Code zur Replikation der Abbildung im Blogbeitrag "Zur ökonomischen Bedeutung des Genugs: Warum Suffizienz ein größere Rolle in den Wirtschaftswissenschaften spielen sollte"
Die Rohdaten (`Datensatz Daten_Wohnflaeche_Rebound.xlsx`) sind aus den im Blog verlinkten Quellen entnommen und können von Frauke Wiese angefordert werden.
Jahr Wohnfläche pro Kopf kWh/m2*a Wohnfläche kWh/Person*a
1990 34.8 243.963888888889 8489.94333333333
1991 34.9 230.455555555556 8042.89888888889
1992 35.1 233.088888888889 8181.42
1993 35.4 235.875 8349.975
1994 36.2 243.344444444444 8809.06888888889
1995 36.7 235.977777777778 8660.38444444444
1996 37.2 229.633333333333 8542.36
1997 37.9 241.461111111111 9151.37611111111
1998 38.4 242.05 9294.72
1999 39 239.55 9342.45
2000 39.5 239.913888888889 9476.59861111111
2001 39.8 229.169444444444 9120.94388888889
2002 40.1 232.602777777778 9327.37138888889
2003 40.5 229.847222222222 9308.8125
2004 40.8 217.602777777778 8878.19333333333
2005 41.2 215.436111111111 8875.96777777778
2006 41.6 214.863888888889 8938.33777777778
2007 41.9 204.280555555556 8559.35527777778
2008 42.2 204.525 8630.955
2009 42.5 202.283333333333 8597.04166666667
2010 45 184.755555555556 8314
2011 46.1 183.019444444444 8437.19638888889
2012 46.2 178.005555555556 8223.85666666667
2013 46.3 183.897222222222 8514.44138888889
2014 46.5 171.511111111111 7975.26666666667
2015 46.2 175.05 8087.31
2016 46.5 177.313888888889 8245.09583333333
2017 46.5 173.677777777778 8076.01666666667
2018 46.7 178.672222222222 8343.99277777778
2019 47 177.255555555556 8331.01111111111
2020 47.4 176.408333333333 8361.755
here::i_am("rebound_data.R")
library(readxl)
library(dplyr)
library(here)
library(data.table)
# Datensatz Daten_Wohnflaeche_Rebound.xlsx kann bei Frauke Wiese
# angefordert werden.
cols_keep <- c(
"...2",
"gesamt",
"kWh/m2*a Wohnfläche",
"kWh/Person*a"
)
rebound_data_raw <- read_xlsx(
here("Daten_Wohnflaeche_Rebound.xlsx"), sheet = 1)
rebound_data <- rebound_data_raw %>%
dplyr::select(all_of(cols_keep)) %>%
dplyr::rename(Jahr=`...2`) %>%
dplyr::filter(str_detect(Jahr, "^[:digit:]+$")) %>%
dplyr::mutate(Jahr=as.double(Jahr)) %>%
dplyr::filter(Jahr>=1990) %>%
dplyr::rename(
`Wohnfläche pro Kopf`=gesamt
)
fwrite(rebound_data, file = here("rebound_data.csv"))
here::i_am("rebound_plot.R")
library(data.table)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(stringr)
library(scales)
library(ggplot2)
library(icaeDesign)
library(latex2exp)
library(here)
rebound_data <- fread(here("rebound_data.csv"))
rebound_data_normed = rebound_data %>%
dplyr::mutate(
`kWh/Person_normed` = `kWh/Person*a` /
dplyr::first(`kWh/Person*a`),
`Wohnfläche pro Kopf_normed` = `Wohnfläche pro Kopf` /
dplyr::first(`Wohnfläche pro Kopf`),
`kWh/m2*a Wohnfläche_normed` = `kWh/m2*a Wohnfläche` /
dplyr::first(`kWh/m2*a Wohnfläche`)
) %>%
dplyr::select(ends_with("normed"), all_of("Jahr")) %>%
tidyr::pivot_longer(cols = ends_with("normed")) %>%
dplyr::mutate(name=gsub("_normed", "", name))
cols_used <- c(
`kWh/Person`=unname(get_euf_colors("blue")),
`Wohnfläche pro Kopf`=unname(get_euf_colors("red")),
`kWh/m2*a Wohnfläche`=unname(get_euf_colors("green"))
)
rebound_plot <- ggplot(
data = rebound_data_normed,
mapping = aes(x=Jahr, y=value, color=name, fill=name, group=name)) +
geom_line(key_glyph = draw_key_rect) +
scale_color_manual(
values = cols_used,
labels = c(TeX("kWh/Person"), TeX("Wohnfläche/Person"),
TeX("kWh/$m^2$ Wohnfläche"))) +
scale_y_continuous(labels = percent_format()) +
theme_icae() +
labs(
title = "Der Rebound-Effekt im Wohnbereich",
y = "1990=100%") +
theme(
axis.title.x = element_blank(),
legend.position = "bottom",
axis.text = element_text(size=8),
axis.title.y = element_text(size=10)
)
rebound_plot
ggsave(
plot = rebound_plot,
width = 5, height = 3,
filename = here("ReboundWohnen.pdf"))
ggsave(
plot = rebound_plot,
width = 5, height = 3,
filename = here("ReboundWohnen.png"))
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