连锁酒店可以获得一个“大数据”的宝库，这些“大数据”是每个酒店每月的电费和水费。对某一特定连锁店内的酒店进行基准比较，可以创造出成本效益的机会，从而提高特定酒店的环保性能。
本文描述了一种简单的方法，可以利用这些数据来实现减少运营支出和实现广泛的可持续性目标的两个目的。
引言
近年来，应用研究人员访问了大量提供了数百万家庭每月用电的详细信息以及企业和商业建筑的类似数据微型数据集。
在本文中，将讨论“大数据”将如何帮助提高酒店行业的能源效率。连锁酒店正坐在一个有价值数据的“金矿”上。
由于获得“大能源数据”的机会增加，能源经济学的学术领域经历了一波知识兴趣的激增。电力消费和温室气体生产之间的直接联系已经激发了人们的兴趣。气候变化的全球外部性挑战可以通过减少总电力需求来部分抵消。作为利润最大化者，酒店有强烈的动机去降低运营成本，但酒店面临着一种根本的取舍，因为电力消费为客人提供了更高质量的体验，但酒店必须支付电费。标准的经济逻辑认为，电力成本是一种私人成本，但酒店没有动力将社会成本从温室气体排放中消化，因为化石燃料燃烧的电力公司生产的电力是由酒店提供的。
如果可以利用“大数据”来提高酒店行业的环境绩效，就会出现“双重红利”，因为酒店的运营成本将会下降，而它所带来的环境破坏将会减少。
用电数据定义低效率
给定一个月的某一特定房地产(如房屋、商业建筑、工厂或酒店)的电力消耗是大量变量的函数，这些变量可以分为三大类。首先，这是一块房地产的物理属性。房地产在哪里?首都是哪一年建的?这块地有多大?第二套广泛的属性集中在不动产上的耐用消费品上。这些耐用物品在提供照明、取暖和冷却建筑物等基本服务方面发挥着关键作用。最后，还有房地产的日常功能。这片房地产的使用时间是多少?有多少人在这片土地上生活和工作?这些人在节约用电方面有什么动机?总之，这些选择决定了房地产的整体环境表现。在任何时候，过去的选择和现在的选择一起决定了每月的电力消耗。这不是一个确定的关系。
在最近的一项研究中，作者与一家美国大型连锁酒店合作，提供了酒店每月的用电数据。这是一个随机的样本，涵盖了他们的大部分投资组合(超过70%)。我们的数据集包括每个酒店每个月的电力消耗和支出的详细信息。数据还包括财产地址、面积、房间数、建筑年、酒店市场质量段、使用的能源类型、月占用率、月使用情况和电费支出等信息。
本文使用这些数据来估计多元回归模型。用普通最小二乘(ols)估计方程1。
在这个回归中，误差项代表了一个给定月份酒店电力消耗的未被观察到的决定因素。
exhibit 1突出显示，在酒店连锁的每个房间里，平均用电量有巨大的交叉变化。
之前的酒店可持续发展研究采用了调查方法来研究酒店的管理者是否优先考虑能源效率。
实验和经济分析的作用
经济分析有助于酒店实现降低运营成本的共同目标，同时提供高质量的客户体验。苏斯金德(2014)对192位独立的四星酒店客人进行了研究。这项研究认为，酒店能够节省成本，通过节约能源而不降低顾客满意度来提高可持续性。这样的酒店将面临一系列的选择和取舍。
近年来，经济学家们推出了一些巧妙的实地实验，在实验中使用了随机对照试验方法。
(具体实验详见原文)
住宅部门大数据分析
根据美国能源信息管理局，住宅部门消费(截至2014年)占美国能源消费总量的27.4%，商业部门消耗19.4%，工业部门占29.4%，交通运输业消耗23.8%。这些统计数据突显出所有这些部门的重要性，但大部分学术能源研究都集中在住宅和交通运输领域。
在美国，有1.33亿个住房单元。这些住房单元的大部分是业主占用的单位。尽管拥有许多令人羡慕的适合自己的住房(也有一些众所周知的税收优势)，但必须承认，他们通常是不是关键决策者，做出各种各样的决定，从而影响一个家庭的用电。例如，房主不太可能知道他们的日常活动，比如看电视或关灯，就会转化为更高的电力消耗。他们很少知道，通过购买一种更节能的空调，他们每年能节省多少钱。
数以百万计的能源效率低下的房主加起来是部门效率低下的问题。人们意识到采取行动对他们来说是昂贵的，他们只有在行动的好处超过了成本的情况下才会采取行动。
分拆激励
酒店和多户型公寓租赁大楼有一个共同的特点，那就是存在一个分拆激励的问题。在住宅方面，像莱文森和尼曼(2004)这样的研究人员已经证明，那些不支付自己的公用事业费用，因此面临零边际消费成本的租客，比那些自己付账单的租客消耗更多的电力。如果租房者确实支付了自己的电费，那么这就会给公寓大楼的业主提供一些薄弱的激励措施，让他们安装节能的耐用物品，比如窗户或空调系统。如果建筑物的能源效率是一个容易量化的指标，那么这种悲观主义就会被抵消。
酒店也面临着这种“分不开”的问题，因为客人们不需要收取水费或电费。
绿色房地产的经济回报
能源效率可以通过降低运营成本和传递质量和对环境保护的承诺来为酒店提供经济价值。最近关于绿色住宅房地产的研究提供了一些乐观的发现。brounen和kok(2011)的研究展现的是荷兰国内的结果。这个国家已经引进了一个能源效率评估系统。他们报告说，有证据表明，更节能的房屋享有价格溢价。荷兰的能源评级系统类似于学校成绩单，有字母“a”、“b”和“c”。
在另一项研究中，卡恩和考克(2014)的一份文件显示，在同一时期内，在同一条街的同一条邮政编码中，“能源之星”认证的加州住宅的价格溢价为4%。最近的研究也记录了太阳能住宅的价格溢价，比如dastrup等人的研究。
结论
在2015年中，美国不太可能在不久的将来颁布碳排放税。在没有这样的政策的情况下，电力消耗(特别是在那些利用煤炭和天然气发电的地区，如中西部地区)将继续转化为大量的温室气体。这一逻辑强调了酒店追求更高的能源效率所带来的社会环境收益。这样的酒店的运营成本较低，但它仍然是一个悬而未决的问题，即通过减少用电来牺牲客户服务质量。例如，如果供暖、通风和空调(hvac)系统在炎热的天气里使用较少，电力就会下降，但客人们却不那么舒服。酒店必须平衡电力消费的私人利益与增加电力消耗的私人成本，以及购买更节能但昂贵的耐用消费品。
这篇论文对电力“大数据”如何被用来建立一个实验室，使大型酒店能够研究他们自己的能源效率动态进行了乐观的概述。工程师和经济学者之间富有成果的合作关系可能会产生切实的成果。尽管工程师在系统效率方面有专长，但经济分析对如何设计激励合同和监控系统以奖励效率的方式有了更细致的理解。人力资本和能源效率方面的经验，为酒店行业实现改善环境绩效提供了可能性。
作为学者，本文研究者寻求与那些“知道他们不知道的”如何实现能源效率收益的连锁酒店合作，并愿意尝试通过实验来提高性能。在许多发展中国家，这种对经验的科学方法取得了显著的成果，本文乐观地认为，在酒店领域也能取得类似的成果。
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