エネルギー移行期におけるエネルギー消費行動：ウクライナからの政策的示唆

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides empirical evidence on behavioral clustering in energy consumption, useful for designing demand-side management studies.

🏢実務担当者:Offers insights for segmenting customers and tailoring energy efficiency programs based on behavioral profiles.

🏛政策担当者:Suggests integrating behavioral data with regional characteristics to craft targeted energy policies.

最近の研究は、地域間格差と政策効果の差異が、エネルギー転換の成果を形成する上で、意識、社会的規範、動機付け、文化的慣行を含む行動的要因の重要性を高めていることを示している。本研究は、行動的、社会技術的、地域開発の視点を統合した学際的枠組みを採用し、家庭のエネルギー消費行動を説明し、行動的エビデンスを政策提言に変換することを目的とする。本研究は、エネルギー転換期における家庭のエネルギー消費行動のプロファイルを特定し実証的に評価し、これらのプロファイルが行動パターンをどのように形成するかを検討し、差別化された政策提言を策定することを目指す。実証分析は、ウクライナの異なる地域からの997人の家庭代表者を対象とした調査に基づく。探索的因子分析を適用して主要な行動次元を特定し、K-meansクラスター分析を用いて回答者を行動プロファイルに分類し、ピアソンのχ2検定を用いてカテゴリカル特性とクラスター帰属との関連を検討した。調査結果は、意識、関与、エネルギー効率的な実践を受け入れる準備態勢の異なるレベルによって特徴づけられる3つの異なる行動クラスターを明らかにする。特定されたクラスターは、地域的カテゴリーではなく、個人レベルの行動プロファイルを表す。居住地域はクラスター帰属と有意に関連していたが、地域的特性は、個々の行動を直接決定するものではなく、異なる行動プロファイルが出現する社会経済的、気候的、インフラ的状況と関連するものとして解釈されるべきである。調査結果は、エネルギー効率と需要側管理政策を設計する際に、行動的セグメンテーションと地域的特性を統合するためのエビデンスを提供し、それによりウクライナにおけるより標的を絞った効果的なエネルギー転換戦略を支援する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Recent studies indicate that regional disparities and differences in policy effectiveness have increased the importance of behavioural factors, including awareness, social norms, motivation, and cultural practices, in shaping energy transition outcomes. This study adopts an interdisciplinary framework that integrates behavioural, socio-technical, and regional development perspectives to explain household energy consumption behaviour and to translate behavioural evidence into policy recommendations. The study aims to identify and empirically assess the profiles of household energy consumption behaviour during the energy transition, examine how these profiles shape behavioural patterns, and develop differentiated policy recommendations. The empirical analysis is based on a survey of 997 household representatives from different regions of Ukraine. Exploratory factor analysis was applied to identify the main behavioural dimensions, K-means cluster analysis was used to classify respondents into behavioural profiles, and Pearson’s χ2 test was employed to examine the association between categorical characteristics and cluster membership. The findings reveal three distinct behavioural clusters characterized by different levels of awareness, engagement, and readiness to adopt energy-efficient practices. The identified clusters represent individual-level behavioural profiles rather than territorial categories. Although the region of residence was significantly associated with cluster membership, regional characteristics should be interpreted as associated with the socio-economic, climatic, and infrastructural context in which different behavioural profiles emerge rather than determining individual behaviour directly. The findings provide evidence for integrating behavioural segmentation with regional characteristics when designing energy efficiency and demand-side management policies, thereby supporting more targeted and effective energy transition strategies in Ukraine.

• openalex https://doi.org/10.3390/en19143414first seen 2026-08-08 04:47:10