import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
# Erstelle ein gerichtetes Graph-Objekt
G = nx.DiGraph()
# Zentrale Idee
G.add_node("Subventionen & Staatliche Eingriffe")
# Hauptkategorien
categories = [
"Einführung", "Arten von Subventionen & Eingriffen", "Ökonomische Auswirkungen",
"Internationale Vergleiche", "Bewertung & Reformansätze", "Zukunftsausblick & Forschungsfragen"
]
for cat in categories:
G.add_edge("Subventionen & Staatliche Eingriffe", cat)
# Unterkategorien
subcategories = {
"Einführung": ["Definition", "Arten staatlicher Eingriffe"],
"Arten von Subventionen & Eingriffen": ["Direkte Subventionen", "Indirekte Subventionen", "Regulatorische Eingriffe"],
"Ökonomische Auswirkungen": ["Positive Effekte", "Negative Effekte", "Marktversagen"],
"Internationale Vergleiche": ["Deutschland", "USA", "Großbritannien"],
"Bewertung & Reformansätze": ["Bedeutung & Ziel", "Theoretischer Rahmen", "Marktbasierte Lösungen"],
"Zukunftsausblick & Forschungsfragen": ["Alternative Modelle", "Reformansätze", "Langfristige Auswirkungen"]
}
for cat, subs in subcategories.items():
for sub in subs:
G.add_edge(cat, sub)
# Weitere Details hinzufügen
details = {
"Direkte Subventionen": ["EEG-Förderung", "Steuervergünstigungen", "Einspeisevergütungen"],
"Indirekte Subventionen": ["Preisregulierungen", "Netznutzung", "Emissionshandel"],
"Regulatorische Eingriffe": ["Emissionsvorschriften", "Kapazitätsmechanismen"],
"Positive Effekte": ["Erneuerbare Förderung", "Versorgungssicherheit", "Innovation"],
"Negative Effekte": ["Marktverzerrung", "Höhere Kosten", "Fehlallokation"],
"Marktversagen": ["Monopolbildung", "Ungleicher Wettbewerb"]
}
for sub, dets in details.items():
for det in dets:
G.add_edge(sub, det)
# Zeichne den Graphen
plt.figure(figsize=(12, 8))
pos = nx.spring_layout(G, seed=42)
nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_color='lightblue', edge_color='gray', node_size=3000, font_size=10, font_weight='bold')
plt.title("Mindmap: Subventionen & Staatliche Eingriffe in den Strommarkt")
plt.show()