Studia i Prace WNEiZ US
Wcześniej: Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Studia i Prace WNEiZ
Identyfikacja czynników wpływających na przyszłych prosumentów
DOI: 10.18276/sip.2018.54/3-24
Cytuj
Pełny tekst jest dostępny
| ISSN: | 2450-7733 |
| Autorzy: |
Edyta
Ropuszyńska-Surma
Politechnika Wrocławska Magdalena Węglarz Politechnika Wrocławska |
| Słowa kluczowe: | prosument OZE badania ankietowe modelowanie zachowań gospodarstw domowych model logitowy |
| Data wydania numeru / monografii: | 2018 |
| Liczba stron: | 16 (331-346) |
| OAI-PMH: | Metadane |
| Klasyfikacja JEL: | D12 |
Abstrakt
Celem artykułu jest identyfikacja czynników wpływających na decyzje gospodarstw domowych odnośnie do instalowania odnawialnych źródeł energii (OZE) oraz określenie, które zmienne mocniej, a które słabiej wpływają na prawdopodobieństwo zainstalowania OZE. Gospodarstwa domowe są postrzegane jako indywidualni odbiorcy energii podejmujący racjonalne decyzje. Pod pojęciem przyszłych prosumentów rozumie się gospodarstwa domowe, które są zainteresowane zainstalowaniem OZE i produkcją energii elektrycznej na własne potrzeby, a jej nadwyżkę chcą oddawać do sieci, aby później móc ją odebrać. Badania gospodarstw domowych przeprowadzono w listopadzie i grudniu 2015 roku. W niniejszym artykule analizie będą poddane następujące zmienne jakościowe, które mogą wpływać na decyzje gospodarstw domowych odnośnie do instalowania OZE: wydatki na energię elektryczną, powierzchnia mieszkalna, rodzaj zamieszkiwanego budynku, liczba osób w rodzinie, płeć i wiek respondenta, rodzaj wykształcenia, status na rynku pracy, znajomość posiadanej taryfy na energię elektryczną. Istotność zmiennych jakościowych wpływających na decyzje gospodarstw domowych zostanie zweryfikowana przy wykorzystaniu modelu logitowego. Wybór modelu logitowego został podyktowany faktem zgromadzenia przekrojowych danych indywidualnych oraz tym, że zmienną endogeniczną jest zmienna dwumianowa przedstawiająca decyzje gospodarstw domowych o instalowaniu OZE. Uzyskane wyniki mogą być wykorzystane zarówno do prognozowanie zapotrzebowania na instalacje OZE, jak i do prognozowania zachowań przyszłych prosumentów.
Podgląd PDF
Bibliografia
- Górecki, B.R. (2010). Ekonometria podstawy teorii i praktyki. Warszawa: KeyText.
- Gruszczyński, M. (red.) (2010). Mikroekonometria. Modele i metody analizy danych indywidualnych. Warszawa: Wolters Kluwer.
- GUS (2016). Rocznik demograficzny. Warszawa.
- Kufel, T. (2013). Ekonometria. Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem programu GRETL. Warszawa: Wyd. Naukowe PWN.
- Markowicz, I. (2012). Statystyczna analiza żywotności firm. Szczecin: Wyd. Naukowe US.
- Osińska, M. (red.) (2007). Ekonometria współczesna. Toruń: TNOiK.
- Ropuszyńska-Surma, E., Węglarz, M. (2017a). Bariery rozwoju energetyki rozproszonej. Przegląd Elektrotechniczny, 4, 90–94.
- Ropuszyńska-Surma, E., Węglarz, M. (2017b). Społeczna akceptacja dla OZE – perspektywa odbiorców (prosumentów). Referat zgłoszony na konferencję Rynek Energii Elektrycznej REE’17, 25–27 kwietnia 2017 Kazimierz Dolny.
- Ropuszyńska-Surma, E., Węglarz, M. (2017c). The pro-economical Behaviour of Households and Their Knowledge about Changes in the Energy Market. E3S Web of Conferences Vol. 14, 2017, Energy and Fuels 2016. https://doi.org/10.1051/e3sconf/20171401006.
- Ustawa z 22.06.2016 o zmianie ustawy o odnawialnych źródłach energii oraz niektórych innych ustaw. Dz.U. poz. 925.

