公众对电力来源清洁化的支付意愿

被引:5
|
作者
刘晓 [1 ]
徐建华 [1 ]
机构
[1] 北京大学环境科学与工程学院
基金
国家重点研发计划;
关键词
电力来源结构; 环境影响; 公众选择偏好; 离散选择实验; 异质性; 支付意愿; 潜在分类模型;
D O I
暂无
中图分类号
F426.61 []; X38 [环境与清洁生产(无污染技术)];
学科分类号
0202 ; 020205 ; 0822 ;
摘要
电力来源清洁化对于中国的环境保护和能源安全有重要意义。了解公众对电力来源清洁化的偏好及支付意愿可为政府制定能源改革政策提供支撑。本文采用离散选择实验法研究了公众对电力来源清洁化的偏好和支付意愿,分析了电力来源结构、环境影响(CO、SO排放量)、电价等属性对偏好的影响以及不同特征个体间偏好的差异。基于在中国10个主要城市收集到的1008份有效问卷,本文运用Mixed Logit模型和Latent Class模型分析了数据。结果发现:(1)公众对电力来源的偏好存在地域差异;(2)电力来源带来的环境影响以及电价的增加均与公众对电力清洁化偏好程度呈负相关;(3)不同特征的个体对电力来源的偏好也不同,年龄越大、收入越高、居住地越靠近城市和越重视环保的受访者,越偏好清洁的电力来源;(4)公众愿意为SO或CO排放量降低30%的清洁电力多支付31%的电价,公众的环保态度对该支付意愿的影响(差异为26%左右)大于社会经济特征(如年龄)对支付意愿的影响(差异为15%左右)。基于此,本文建议在各地采用精细化的政策促进电力来源清洁化,以及增强公众的环保意识,尤其是低收入群体、年轻群体和乡村群体,从而提高公众对清洁可再生能源的接受度和支付意愿。
引用
收藏
页码:2328 / 2340
页数:13
相关论文
共 18 条
  • [1] 供需错配下能源替代路径优化
    严良
    熊伟伟
    王小林
    王腾
    [J]. 资源科学, 2019, 41 (09) : 1655 - 1664
  • [2] 基于潜在分类模型的农田生态补偿标准测算——一个离散选择实验模型的实证
    杨欣
    Michael Burton
    张安录
    [J]. 中国人口·资源与环境, 2016, 26 (07) : 27 - 36
  • [3] 基于选择试验模型的生态系统服务支付意愿差异及全价值评估——以渭河流域为例
    史恒通
    赵敏娟
    [J]. 资源科学, 2015, 37 (02) : 351 - 359
  • [4] 中国电力行业年度发展报告[M]. 中国市场出版社 , 中国电力企业联合会, 2018
  • [5] Support for Emissions Reductions Based on Immediate and Long-term Pollution Exposure in China[J] . Brian Sergi,Inês Azevedo,Tian Xia,Alex Davis,Jianhua Xu.Ecological Economics . 2019
  • [6] Turkish public preferences for energy[J] . Volkan ?. Ediger,Gokhan Kirkil,Emre ?elebi,Meltem Ucal,?i?dem,Kentmen-?in.Energy Policy . 2018
  • [7] The impact of consumer attitudes towards energy efficiency on car choice: Survey results from Norway[J] . Anton Orlov,Steffen Kallbekken.Journal of Cleaner Production . 2018
  • [8] Peeling back the onion: Using latent class analysis to uncover heterogeneous responses to stated preference surveys[J] . James K. Hammitt,Daniel Herrera-Araujo.Journal of Environmental Economics and Management . 2018
  • [9] Support for renewable energy in China: a survey experiment with internet users[J] . Dingding Chen,Chao-yo Cheng,Johannes Urpelainen.Journal of Cleaner Production . 2015
  • [10] Individual characteristics and stated preferences for alternative energy sources and propulsion technologies in vehicles: A discrete choice analysis for Germany[J] . Andreas Ziegler.Transportation Research Part A . 2012 (8)