Analysere sammenheng mellom strømforbruk og boligtyper

Skriptet nedenfor kan benyttes som et utgangspunkt for å lage statistikk og analyser over sammenhengen mellom boligtyper og strømforbruk målt i januar 2023 samt gjennomsnittet for 2023. Strømforbruksdata hentes fra strømavlesninger fra hele landets strømmålere på månedlig basis via Elhub-databasen. Vi ser blant annet på faktorer som boligtype, boligstørrelse, byggeår, antall personer og inntekt, og lager tall både for faktisk og relativt strømforbruk per bolig. Med relativt forbruk menes forbruk per m2 bruksareal.

Merk at resultatene som skriptet genererer ikke kan regnes som offisiell statistikk uten videre kvalitetssjekk og bearbeiding av dataene.

 textblock
Analyse av sammenheng mellom strømforbruk, boligtype, boligstørrelse, byggeår, antall personer og inntekt
---------------------------------------------------------------------------------------------------------
endblock

require no.ssb.fdb:34 as db

create-dataset elhubdata

for mnd, dag in 1:12, 31 28 31 30 31 30 31 31 30 31 30 31
  import db/ELHUB_PERS_STROMFORBRUK date_fmt(2023, $mnd, $dag) as strømforbruk++$mnd, outer_join
  import db/ELHUB_PERS_KRAFTPRODUKSJON date_fmt(2023, $mnd, $dag) as kraftproduksjon++$mnd, outer_join
end

generate snittforbruk = rowmean(strømforbruk1, strømforbruk2, strømforbruk3, strømforbruk4, strømforbruk5, strømforbruk6, strømforbruk7, strømforbruk8, strømforbruk9, strømforbruk10, strømforbruk11, strømforbruk12)

keep strømforbruk1 snittforbruk

import db/ELHUB_PERS_MALEPUNKTID_FNR 2023-01-31 as personid
collapse(sum) strømforbruk1 snittforbruk, by(personid)

import db/BOFORHOLD_BYGNINGSTYPE 2023-01-01 as bygningstype
import db/BOFORHOLD_HUSHTYPE 2023-01-01 as husholdningstype
import db/BOFORHOLD_BRUKSENHETSTYPE 2023-01-01 as bruksenhetstype

import db/BOFORHOLD_BYGGEAAR 2023-01-01 as byggeår
import db/BOFORHOLD_ANTALL_ROM 2023-01-01 as ant_rom
import db/BOFORHOLD_BRUKSAREAL 2023-01-01 as bruksareal

import db/BEFOLKNING_ANTPERS_I_REGSTAT_FAMNR 2023-01-01 as ant_personer
import db/INNTEKT_HUSH_IES 2022-12-31 as husholdningsinntekt

generate forbruk_per_m2 = strømforbruk1 / bruksareal

summarize strømforbruk1 snittforbruk forbruk_per_m2 byggeår ant_rom bruksareal ant_personer husholdningsinntekt

tabulate husholdningstype
tabulate bruksenhetstype
keep if husholdningstype == 'P' & bruksenhetstype == 'B'

tabulate bygningstype
generate bygningstype_gr = substr(bygningstype,1,2)
keep if inlist(bygningstype_gr,'11','12','13','14')

textblock
Strømforbruk vs. bygningstype
endblock
tabulate bygningstype, summarize(bruksareal) mean freq
tabulate bygningstype, summarize(strømforbruk1) mean freq
barchart(count) bygningstype
barchart(mean) bruksareal, over(bygningstype)
barchart(mean) strømforbruk1, over(bygningstype)
barchart(mean) forbruk_per_m2, over(bygningstype)

textblock
Strømforbruk vs. antall rom og personer
endblock
tabulate ant_rom, summarize(strømforbruk1)
tabulate ant_personer, summarize(strømforbruk1)
barchart(mean) strømforbruk1, over(ant_rom)
barchart(mean) forbruk_per_m2, over(ant_rom)
barchart(mean) strømforbruk1, over(ant_personer)
barchart(mean) forbruk_per_m2, over(ant_personer)

textblock
Strømforbruk vs. byggeår
endblock
recode byggeår (min/1939 = 1 'Før 2. verdenskrig')(1940/1959 = 2 '40- og 50-tallet')(1960/1969 = 3 '60-tallet')(1970/1979 = 4 '70-tallet')(1980/1989 = 5 '80-tallet')(1990/1999 = 6 '90-tallet')(2000/2009 = 7 '00-tallet')(2010/2019 = 8 '10-tallet')(2020/max = 9 '20-tallet')
tabulate byggeår
barchart(count) byggeår
barchart(mean) strømforbruk1, over(byggeår)
barchart(mean) forbruk_per_m2, over(byggeår)

textblock
Strømforbruk vs. boligstørrelse og inntekt
endblock
hexbin strømforbruk1 bruksareal, gridsize(25)
hexbin strømforbruk1 husholdningsinntekt, gridsize(25)

recode bruksareal (min/49 = 1 'Under 50')(50/99 = 2 '50-99')(100/149 = 3 '100-149')(150/199 = 4 '150-199')(200/249 = 5 '200-249')(250/299 = 6 '250-299')(300/max = 7 '300 ->')
barchart(mean) strømforbruk1, over(bruksareal)
barchart(mean) forbruk_per_m2, over(bruksareal)