随着我国城镇化的不断推进,能源需求持续增长,能源结构矛盾愈发突出,新能源的开发是节能减排也是能源可持续发展的必由之路。近年来,新能源产品及服务不断步入公众的视线中,部分家庭为实现低碳环保的生活目标,购买了例如新能源汽车的相关新能源产品或服务。2020年9月我国提出2030年“碳达峰”与2060年“碳中和”的双目标,2021年3月, “十四五”规划中明确说明要加快推动能源绿色低碳转型与能源高质量发展,推动能源的绿色低碳转型。新能源的开发与应用是能源结构优化的重要一环,基于此展开以安徽省新能源服务市场的“心”与“行”为主题的调研活动。所谓“心”是指居民对新能源服务的满意及意愿程度等,“行”则是出于“心”衍生的行为建议,对新能源产业服务市场的“心”与“行”进行调研对推动绿色环保意识、促进能源变革具有一定的积极作用。
具体调研活动安排日程如下:
一、7月1日商量调研计划路线与计划
由于疫情影响,本次调研采取线上线下相结合形式。
二、7月2日了解当地新能源企业的发展状况
在线上,通过制作调研问卷,依据简单随机抽样的方法,在安徽省各市区及下辖县发放以此收集数据。同时,联系安徽省内新能源企业及政府有关部门的工作人员进行线上访谈,了解省内目前能源生产消费结构与情况。
此外,运用Python对网络文本进行文本挖掘,结合百度指数进行‘双碳”、新能源的热度分析,并发现近年来其热度较高。线下通过在校园内进行随机访谈,深入了解不同年龄层次在该领域方面的认识与见解。
三、7月3日-7月4日进行实地调研
首先前往徽州区社区对工作人员进行访谈与问卷调研并对来往人员进行随机调研;其次去往乡镇地区(西溪南村、石桥村、琶村、芝篁村等)及村委会,问卷调研乡镇居民对新能源的认知情况以及家庭新能源商品拥有情况,并向居民介绍了新能源有关知识。
在数据分析方面,通过对问卷的信效度进行检验后收集有效问卷相关数据,将其分为居民对新能源产业的认知、对产品或服务的使用意愿及市场前景三方面。运用描述性分析、联列表分析分析深入研究居民对新能源产业的认知状况,并使用K-means聚类分析将人群主要分为四类;对居民使用新能源产品或服务的意愿分析除描述性与联列表分析外,主要采用偏相关与神经网络模型分析,对影响大众使用相关产品或服务的因素进行判断。针对新能源产业的市场前景,首先采取Pearson对六大影响新能源产品市场的因素进行相关性检验以此选取适当的宣传途径,对居民的新能源满意程度、使用意愿程度、市场前景预测进行Jarque-Bera检验,最后利用灰色系统模型对未来能源需求进行大胆预测。综上结果表明新能源产业市场前景良好。
基于以上分析结合我国现状从居民对新能源技术及相关产品认知程度与新能源服务市场方面得出结论,并从政府、社会及个人层面提出明确社会与群众需求、提供资金支持加大研发力度、优化人才培养结构等相关建议。
http://www.dxsbao.com/shijian/458161.html 点此复制本页地址