空气污染在引发一系列健康及经济损失的同时,也可能导致消费者行为和能源生产条件的变化,从而改变这些损失的强度。清华大学地学系刘竹副教授研究组博士后何盼与国内外学者合作,采用统计回归模型方法,应用微观级别电力消费数据,探究了空气污染导致的能源需求和供给的改变及其可能带来的间接损失。
本研究以美国亚利桑那州凤凰城大都市区为案例,利用2013-2018年间小时级别住宅及商用建筑电力消费和太阳能发电数据,从需求端和供给端分析了空气污染对住宅及商用建筑电力消费和分布式太阳能发电量的影响。模型采用工具变量方法解决空气污染和能源使用互为因果导致的内生性问题,结合高精度电力消费记录及调查数据,精确刻画不同社会经济地位群体的能源使用模式并评估其受到空气污染的影响。
分析结果显示,PM10和PM2.5的浓度上升均会导致住宅用电量的显著增加,其中PM2.5的影响更大。产生这一结果的原因在于消费者可能因规避空气污染带来的健康损失而减少室外活...
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