基于Peng ZHANG教授的研究脉络与当前学术前沿，以下提出若干具有可行性的研究方向：
方向一：碳中和政策对区域劳动力流动的异质性影响
研究设计可聚焦中国"双碳"目标下的区域政策差异，利用双重差分或断点回归方法，分析碳排放权交易试点或可再生能源补贴政策如何重塑劳动力的空间分布。数据层面可整合地级市碳排放数据与人口普查微观数据，识别高碳行业就业人口的迁移模式及其福利后果。
方向二：极端高温对服务业生产率的微观机制研究
现有文献多关注制造业，而服务业受温度影响的机制尚未充分打开。可采集外卖平台、网约车或金融服务业的交易数据，构建小时级生产率指标，检验高温通过劳动者生理疲劳、设备效率下降或消费者行为改变等渠道对服务业产出的影响，并估算适应性行为（如空调普及）的边际效应。
方向三：空气污染与心理健康：基于社交媒体大数据的测度
传统健康经济学依赖医疗支出或自评健康数据，存在测量偏差。可抓取微博、Twitter等平台的用户文本数据，运用自然语言处理技术构建情绪指数，将空气质量监测站点数据与地理位置匹配的社交媒体情绪进行面板回归，识别污染对心理健康的短期冲击与长期累积效应，并探讨收入群体的异质性反应。
方向四：农业机械化的环境-健康-发展联动效应
结合卫星遥感识别的秸秆焚烧热点数据、农业机械化普及率与县级健康统计，评估农业机械化如何通过改变焚烧行为影响当地空气质量，进而作用于新生儿健康或学生认知发展。该研究可连接农业技术采纳、环境外部性与人力资本积累三个发展经济学的核心议题。
方向五：气候变化适应性行为的经济评估：以空调使用为例
利用家庭能源消费微观数据与气象站日度温度记录，估计极端高温事件对家庭空调购置与使用强度的因果效应，并计算由此产生的能源支出增加、电力负荷峰值及间接碳排放。进一步可评估现有电价补贴或能效标准政策在缓解热应激与能源安全之间的权衡。
Peng ZHANG教授的学术版图呈现鲜明的"环境-发展-健康"交叉特征。其研究方法论的核心在于将卫星遥感、气象监测等自然科学数据与人口普查、企业注册等经济社会数据匹配，构建准自然实验以识别环境外部性的因果效应。这一路径对申请者的数据处理能力（GIS空间分析、大数据清洗、因果推断方法）提出较高要求。潜在申请者的背景若涵盖经济学、环境科学、地理信息系统或数据科学，将更易与导师的研究范式对接。此外，教授多篇论文发表于Journal of Development Economics与NBER工作论文系列，表明其研究兼具学术严谨性与政策相关性，适合有志于在环境与发展经济学领域深耕的申请者。
