智能电表数据的获取能够为电力系统带来系统性效益，但由于其中包含大量个人信息，引发了显著的隐私风险。隐私保护技术（Privacy-Preserving Techniques, PPTs）可在一定程度上缓解此类风险，但会引入隐私与数据效用之间的权衡问题。了解消费者对匿名化的支付意愿，有助于确定合理的隐私与效用平衡策略。然而，现有研究大多未聚焦于匿名化本身，也未充分考虑消费者对隐私风险的信息不对称问题，导致现行监管框架下的知情同意有效性受到质疑。研究人员采用综合评估方法，结合货币性指标（支付意愿/接受意愿）与非货币性指标（数据共享意愿及智能电表需求），基于英国具有全国代表性的965位电费支付者样本进行分析。嵌入式随机对照试验（Randomised Control Trial, RCT）用于评估隐私风险信息披露对消费者选择的影响。结果显示，平均而言，消费者愿意为数据匿名化付费，且在匿名化条件下更愿意共享数据；一旦匿名化成为可选方案，非匿名化数据的共享意愿明显下降。然而，即便在匿名化条件下，仍有相当一部分消费者拒绝安装智能电表。研究表明，信息不对称显著抑制了对匿名化的需求，并且这种需求在不同人口统计特征和电力供应特征群体间存在显著差异。定性分析结果进一步印证了定量发现，强调需要加强隐私默认设置、采用以用户为中心的设计，并建立能够支持真正知情决策的同意机制。
智能电表作为构建动态化、成本反映型及低碳电力系统的核心设备，其高分辨率数据采集能力为智能家电控制、创新商业模式及电价策略设计提供了可能。然而，英国智能电表的普及率截至2025年仅达到68%，且更少用户愿意以所需分辨率共享数据，隐私担忧是主要障碍之一。智能电表数据可揭示居住模式、财务状况、社会人口信息等敏感内容，且隐私风险随数据时空分辨率提高而增加。现行通用数据保护条例（General Data Protection Regulation, GDPR）和数据访问与保护框架（Data Access and Protection Framework, DAPF）虽强调知情同意，但因技术复杂性及分析技术快速发展，消费者与数据使用者之间存在严重信息不对称，削弱了其决策的有效性。英国目前未允许消费者在数据分享前使用隐私保护技术（PPTs），而差分隐私等方法已在部分企业与公共机构中应用，但需在隐私保障与数据效用之间进行权衡。针对市场广泛半小时结算（Market-Wide Half-Hourly Settlement, MHHS）政策改革背景下，缺乏关于匿名化需求的直接证据，本研究旨在填补这一空白。
研究人员基于具有全国代表性的965名英国电费支付者样本，采用离散选择实验（Discrete Choice Experiment, DCE）结合嵌入式随机对照试验（RCT），分别收集未被告知与告知隐私风险的两组消费者的货币与非货币偏好数据。样本覆盖性别、年龄、族裔、社会经济群体（Socio-Economic Group, SEG）、地区等特征，并纳入智能电表拥有情况、电价类型及家庭用电特征。统计分析采用混合Logit模型（Mixed Logit Model, MXL）、随机效应多项Logit模型（Random-Effects Multinomial Logit, RE MNL）及逻辑回归等方法，辅以非参数检验与定性开放反馈的主题分析。
研究结果显示，在未被告知隐私风险的对照组中，约61.8%受访者初始愿意共享半小时级数据，而一旦引入匿名化选项，41.7%的人共享意愿上升，同时26.8%的人对非匿名化数据共享意愿下降，表明匿名化显著提升共享意愿。货币估值方面，消费者对非匿名化实时数据共享的支付意愿中位数为每月电费的2.49%（约1.42英镑），而对匿名化半小时数据共享的支付意愿升至7.92%（约4.52英镑）。研究发现显著的禀赋效应，中位数接受意愿与支付意愿之比为9.54，表明消费者要求更多补偿才愿接受数据共享，而非愿意付费换取隐私保护。信息不对称处理方面，被告知隐私风险的群体对匿名化的估值普遍提升，尤其在仅愿提供基础信息共享的受访者中，匿名化半小时数据共享的支付意愿几乎翻倍；但在已习惯第三方数据共享的群体中，隐私信息反而降低了匿名化的感知价值。市场模拟表明，匿名化可将高分辨率数据共享比例从41.0%提升至72.8%，且显著降低政策框架（opt-in与opt-out）差异带来的影响。智能电表采纳方面，匿名化并未显著改变整体采纳率，仍有约两成受访者拒绝安装，反映出除隐私外，信任与供应商意图也是关键影响因素。异质性分析显示，女性、老年人、低社会经济群体及无智能电表的用户对隐私更敏感，支付意愿更高且采纳率更低；电价类型与室内显示屏（In-Home Display, IHD）使用频率也对隐私估值产生影响。
讨论部分指出，信息不对称削弱了知情同意的有效性，建议引入用户端数据仪表板以提升透明度；隐私设计应优先采用强隐私默认值并结合PPTs，减少opt-out模式对弱势群体的不利影响；应利用差异化隐私技术灵活匹配不同群体的偏好。结论认为，消费者对匿名化有明确需求且受隐私信息影响显著，隐私与数据共享政策应兼顾公平性与透明度，并在未来研究中进一步探索信任因素对智能电表采纳的作用。
