在社会层面更可取且在技术上可行的情况下：欧洲公民更倾向于选择太阳能发电，以获得能源进口的独立性，而非仅仅追求更低的价格

《Energy Research & Social Science》：Socially preferable and technically feasible: European citizens choose solar power and import independence over lower costs

区域自给与太阳能偏好：欧洲公民对去碳化电力系统的选择分析

　　### 公众偏好与能源转型

能源转型的进程不仅受到技术与经济因素的影响，公众的偏好在决定其发展方向和速度方面也发挥着至关重要的作用。然而，传统的能源系统模型通常忽视了社会因素，仅从技术角度出发，设计出成本最低的解决方案。这种做法虽然在技术上是可行的，但未能反映公众的真实意愿，可能导致实施过程中的阻力和反对意见。因此，将公众偏好纳入能源系统建模的研究逐渐成为一个重要议题。

在本研究中，我们探讨了公众在面对不同能源供应方案时的偏好，特别是对区域自给自足和太阳能发电的倾向。通过结合四个欧洲国家的公众选择实验数据与详细的能源系统情景，我们构建了一个基于随机效用理论的离散选择模型，用于预测公众对不同情景的选择。研究发现，尽管太阳能自给自足和高比例的太阳能供应方案通常更昂贵，但它们仍被大多数欧洲地区的公众所偏好。这表明，在能源转型过程中，除了成本之外，公众对能源来源、区域自给自足程度以及环境影响等因素的关注不容忽视。

### 公众偏好与能源系统设计的复杂性

公众对能源系统的偏好并非单一维度，而是涉及多个相互关联的方面。例如，太阳能与风能的偏好可能相互影响，因为风能通常被认为是更经济的选项，而太阳能则可能更受公众欢迎，尽管其成本较高。这种复杂的偏好结构要求我们在分析时不能简单地将单一因素孤立看待，而需要考虑它们之间的相互作用。

此外，能源系统的某些方面具有本地和全球双重影响。例如，限制某一地区的电力进口可能会对其他地区的能源技术选择产生影响。因此，为了准确评估公众偏好，必须在综合的情景中进行分析，这些情景不仅涵盖多个方面，还考虑了它们之间的相互作用，同时能够反映本地和全球的背景。这种综合情景分析的方法，能够更全面地理解公众对能源系统的看法，并为政策制定提供更具现实意义的依据。

### 选择实验与模型构建

我们采用了一个在2022年进行的大型选择实验，收集了来自丹麦、德国、波兰和葡萄牙的约4000名受访者的数据。这些受访者被要求在不同的电力供应方案中做出选择，每个方案包括六个属性：主导的发电技术、必要的基础设施用地、传输容量需求、电力进口比例、家庭电价变化以及资产所有权。通过将这些属性组合成联合设计，我们能够更全面地评估公众对电力供应系统的整体偏好。

在构建模型时，我们采用了随机效用理论，假设每个选项对个人都有一定的效用，并且人们会选择效用更高的选项。我们使用了离散选择模型，通过分析实验数据，推导出公众偏好函数，并将其应用于现有的能源情景中。这种做法使得我们能够在更广泛的背景下评估不同情景的受欢迎程度，而不仅仅是基于成本。

### 能源情景的构建与分析

我们使用了之前研究中开发的欧洲能源情景，这些情景覆盖了整个欧洲地区，并且以可再生能源为主。这些情景包括不同水平的区域自给自足和不同的发电技术组合。例如，区域自给自足情景允许各国和地区在满足自身需求的同时，通过贸易平衡电力供应。而发电技术组合情景则考虑了太阳能和风能的不同比例，以评估公众对这些技术的偏好。

通过将这些情景变量映射到选择实验中的变量，我们能够更准确地预测公众对不同情景的选择。例如，我们通过比较情景中的发电技术比例，将其与选择实验中的主导技术类别进行对应。同时，我们还将传输容量的变化、电力进口比例以及家庭电价的变化等变量纳入模型，以更全面地反映公众的偏好。

### 公众选择与能源系统设计的关联

我们的研究表明，公众更倾向于选择具有较高区域自给自足和太阳能比例的能源情景，即使这些情景的成本更高。这一发现表明，公众在能源系统设计中的偏好不仅仅基于经济因素，还包括对能源来源、环境影响以及社会公平性的考虑。因此，在设计能源系统时，除了追求最低成本外，还需要考虑这些社会因素。

此外，我们的研究还发现，尽管某些地区可能在经济上更倾向于低成本情景，但这些情景往往会对其他地区产生不利影响。例如，低成本情景可能导致某些地区需要大量的传输容量，从而引发公众的反对。因此，在制定能源政策时，需要平衡不同地区的需求和偏好，以确保整体的可行性和社会接受度。

### 公众偏好与政策制定

将公众偏好纳入能源系统建模，有助于政策制定者更好地理解公众的需求和期望，并据此制定更符合社会价值观的政策。这种做法不仅能够提高政策的可行性，还能增强公众对政策的接受度和信任感。通过结合选择实验数据和详细的能源情景，我们能够为政策制定者提供更全面的分析，帮助他们识别可能的解决方案，并评估不同情景的优缺点。

此外，我们的研究还强调了公众参与的重要性。在能源转型过程中，公众的意见和反馈对于确保政策的合法性和社会接受度至关重要。因此，政策制定者需要积极倾听公众的声音，并在决策过程中考虑他们的偏好。这不仅可以减少实施过程中的阻力，还能促进更广泛的社会共识，从而推动能源转型的顺利进行。

### 方法论的创新与挑战

本研究在方法论上进行了创新，通过将选择实验数据与详细的能源情景相结合，构建了一个能够反映公众偏好的模型。这种方法不仅能够评估不同情景的受欢迎程度，还能揭示公众偏好与能源系统设计之间的复杂关系。然而，这种方法也面临一些挑战，例如如何准确地将选择实验中的变量映射到能源情景中，以及如何处理不同地区之间的偏好差异。

为了克服这些挑战，我们采用了多层模型，允许对未被采样的国家进行合理的外推。这种方法在一定程度上提高了模型的适用性，但也增加了预测的不确定性。因此，在实际应用中，需要对这些不确定性进行充分的分析和评估，以确保模型的可靠性和有效性。

### 研究的局限性与未来方向

尽管我们的研究取得了一定的成果，但仍存在一些局限性。首先，选择实验中的变量与能源情景中的变量可能存在不匹配，这会影响模型的准确性。其次，目前的研究仅限于四个欧洲国家，未来需要收集更多国家的偏好数据，以提高模型的适用性和预测能力。

此外，我们建议在构建能源情景时，应更加注重公众偏好的考虑，而不是在事后进行分析。通过将选择实验与能源情景的构建同步进行，可以更有效地优化情景设计，使其更符合公众的期望。这种方法不仅能够提高模型的准确性，还能增强政策的透明度和社会接受度。

总之，将公众偏好纳入能源系统建模是一个重要的研究方向，它能够帮助政策制定者更好地理解公众的需求，并制定更符合社会价值观的政策。通过结合选择实验数据和详细的能源情景，我们能够为能源转型提供更全面的分析，并推动更加可持续和公平的能源系统设计。