家庭低碳技术（LCTs）采纳意向：时间折现（discounting）与预期后悔（anticipated regret）的作用

《Energy Policy》：Households’ intentions to adopt low-carbon technologies: the role of discounting and anticipated regret

　　

家庭对低碳技术（Low Carbon Technologies, LCTs）的投资决策有助于减少温室气体（GHG）排放、支持气候减缓并降低能源账单。基于对英国1355名受访者的调查，研究人员考察了时间折现（discounting）以及以预期后悔（anticipated regret）形式呈现的行为助推对家庭所陈述的低碳技术采纳决策的影响。利用logit模型与计数数据模型（count data models），唤起预期后悔概念可使家庭采纳低碳技术的意愿提升约4%–12%（依具体技术而定）。这一发现对应于温室气体排放预期减少约1%–11%（依所采纳的低碳技术而定）。表现出双曲贴现（hyperbolic discounting）——即对即时结果赋予较未来结果更高权重的现期偏好（present-biased）个体——的受访者，其低碳技术采纳意愿比耐心受访者低3%–7%。结果表明，为提高低碳技术采纳率，尤其鉴于本样本及多数研究中现期偏好的普遍性，助推策略应强调采纳的即时收益（如舒适度与社会地位），而非长期节省。研究还进一步考察了性别和年龄差异，为政策设计提供参考，特别是针对脆弱群体及增强气候韧性的干预措施。

全球能源需求持续增长，国际能源署数据显示能源消费增量中化石燃料仍占主导，建筑与家庭部门已成为温室气体（GHG）排放的重要来源。在此背景下，家庭部门对低碳技术（Low Carbon Technologies, LCTs）的投资被认为是实现气候变化减缓目标的核心路径之一，有助于降低碳排放、减少能源支出并提升居住舒适度。然而，家庭实际采纳率远低于成本效益下的最优水平，长期存在“能源效率缺口”。低碳技术的投资决策本质上属于跨期选择，具有前期成本高、收益在未来逐步释放的特征，这意味着个体如何评估未来收益与当前成本成为理解采纳行为的关键。现有研究虽已识别出环境态度、同伴影响、社会经济地位等多种驱动因素，但对于前瞻性心理机制如何塑造这些跨期决策，尚缺乏系统的实证检验。鉴于此，Mariani等人在《Energy Policy》发表的研究以英国为情境，聚焦行为经济学中“预期后悔”（anticipated regret）和“双曲贴现”（hyperbolic discounting）两个核心变量，旨在揭示影响家庭低碳技术采纳意向的深层行为机制，从而为弥合能源效率缺口提供精准的政策启示。

本研究的数据来源于Dynata公司于2018年10月在英国四地区（英格兰、苏格兰、威尔士和北爱尔兰）开展的在线问卷调查，最终纳入1355名受访者。问卷分为三个部分：第一部分收集社会人口学信息，第二部分涵盖家庭能源特征与低碳技术持有状况，第三部分涉及气候态度与时间偏好测量。研究设计了随机对照实验，将样本分为处理组和控制组；处理组接受预期后悔干预，即通过询问受访者对未来家庭能源账单压力的后悔感来触发前瞻性情绪。在时间折现测量上，研究采用Courtemanche等人提出的彩票选择任务，要求受访者在1000英镑立即兑现与延迟一月或一年后的更高金额之间做出选择，据此计算年贴现因子（DF_Year）与月贴现因子（DF_Month），并据此定义双曲贴现虚拟变量（HD）。在分析策略上，oclass
本研究的数据来源于Dynata公司于2018年10月在英国四地区（英格兰、苏格兰、威尔士和北爱尔兰）开展的在线问卷调查，最终纳入1355名受访者。问卷分为三个部分：第一部分收集社会人口学信息，第二部分涵盖家庭能源特征与低碳技术持有状况，第三部分涉及气候态度与时间偏好测量。研究设计了随机对照实验，将样本分为处理组和控制组；处理组接受预期后悔干预，即通过询问受访者对未来家庭能源账单压力的后悔感来触发前瞻性情绪。在时间折现测量上，研究采用Courtemanche等人提出的彩票选择任务，要求受访者在1000英镑立即兑现与延迟一月或一年后的更高金额之间做出选择，据此计算年贴现因子（DF_Year）与月贴现因子（DF_Month），并据此定义双曲贴现虚拟变量（HD）。在分析策略上，研究针对13种低碳技术分别建立二元logit回归模型以估计采纳意向，并采用负二项回归模型分析受访者计划采纳的技术数量。

研究结果表明：描述性统计显示，样本中女性占52.55%，平均年龄约48.7岁；在家庭能源消费特征方面，电费支出、主观能效评价等变量均呈现合理分布。尤为重要的是，样本中85.6%的受访者表现出双曲贴现行为，反映出英国家庭普遍存在现期偏好。此外，受访者主观评估的住宅能效水平显著高于客观能源绩效证书（Energy Performance Certificate, EPC）评级，二者之间存在统计显著差异。

购买意向分析的结果揭示，行为干预变量对低碳技术采纳具有显著影响。在二元logit模型中，预期后悔处理在光伏面板、木材燃料供暖、家电自动化等技术上的系数为正且统计显著，但在电动汽车和热泵中不显著。然而，当进一步引入家庭相关后悔强度变量后，结果显示该强度在所有技术中均显著正向影响采纳意向，表明对未来家庭能源账单压力的后悔感越强，低碳技术采纳意愿越高。在预测概率层面，预期后悔处理使各技术的采纳意愿提升约4至12个百分点；在计数数据模型中，接受预期后悔处理的受访者计划购买的技术数量显著增加。与此形成对照的是，双曲贴现在绝大多数技术的回归中显著负向，表现出该偏好的受访者采纳意向比耐心型个体低3至7个百分点；双曲贴现同样显著降低了计划采纳的技术数量。此外，回归结果还显示性别和年龄是影响低碳技术采纳的重要的人口学变量，女性和年长者的采纳意向普遍更低；而高等教育水平、收入水平、主观能效评分以及环保行为得分则对多数技术具有显著正向影响。

在讨论部分，作者对行为机制的作用机理和政策意涵进行了深入阐释。针对室内温度设定与低碳技术投资的负向关系，作者提出两种可能的解释机制并进行检验。在性别差异方面，研究指出女性对电动汽车等技术的采纳意愿显著低于男性，差距可达约八个百分点，考虑到女性平均寿命更长但收入水平偏低，这种采纳意愿的不足将加剧其晚年的能源贫困风险，提示政策设计必须更加关注分配性公平。在环境影响评估方面，作者基于预测概率模拟了全国性预期后悔信息运动的减排效果：若在全国推行，光伏面板年减排潜力约为431.3万吨CO₂e（相当于减排11.25%），电动汽车约262.7万吨CO₂e（相当于减排6.98%），热泵则视电力来源不同可分别实现1.06%至4.26%的减排。这一估计量化了行为助推在气候政策中的潜在贡献。此外，作者还将本研究关于时间折现的发现与既有文献进行了对话，指出其结果在一定程度上印证了Allcott和Taubinsky（2015）关于贴现率与能效投资负向关系的结论，但与Heutel等的研究结论存在差异，这种张力或许源于不同情境下成本结构和即时收益显著性的差异。

研究结论部分强调，现期偏好与预期后悔这两种前瞻性机制系统性地塑造了家庭的低碳技术采纳决策。基于85.6%的受访者表现出双曲贴现，政策制定者应将“不耐烦”视为常态而非例外，信息运动应当细分受众，针对现期偏好群体着重强调舒适度、便利性、可靠性及社会形象等即时可感收益，而非仅仅突出长期账单节省。同时，政策工具应充分利用预期后悔框架，使未来不作为的成本在当下降显著性，并与前期补贴及低息融资等经济工具配合使用。最有效的传播策略应被设计为“双层信息”模式：一层通过后悔显著化未来延迟的负面后果，另一层通过即时收益回应现期偏好群体的需求。此外，分配效应不容忽视，女性及高贴现率群体的较低采纳意愿警示政策设计必须考虑人口异质性，避免采取“一刀切”策略以免在无意间扩大能源脆弱性。本研究基于声明意向而非实际行为测量，且样本在年龄和教育程度上与英国全国平均水平存在一定偏差，这是未来研究需要改进的方向。