作者：

周德群^1，2，赵斯琪^1，2，周婧颖³，刘欣颖³，丁浩^1，2

作者单位：

1.南京航空航天大学 经济与管理学院，江苏 南京 210016

2.南京航空航天大学 能源软科学中心， 江苏 南京 210016

3.南京航空航天大学 数学学院，江苏 南京 210016

作者简介：

周德群(1963—)，男，江苏盐城人，南京航空航天大学经济管理学院教授，博士生导师，教育部长江学者特聘教授，研究方向为管理科学与工程。

中图分类号：

F426.2

文献标识码：

A

文章编号：

1673-5595(2023)05-0034-11

DOI：

10.13216/j.cnki.upcjess.2023.05.0004

摘要：

相对贫困已经成为中国贫困的主要表现形式。在能源领域，中国已消除初级阶段的绝对能源贫困，但用能水平低、用能结构差、用能能力弱等现象所反映的相对能源贫困问题仍广泛存在。基于能源贫困定义和相关理论分析，从可获得性、可负担性、可靠性和可持续性4个维度构建相对能源贫困指数，对2010—2021年中国各省份相对能源贫困水平进行测度；并利用 k -means 算法对各省份相对能源贫困水平进行聚类，根据数据特征提出了分区域、分等级的相对能源贫困预警标准。结果显示，在时间演化方面，2010—2021年间全国平均相对能源贫困指数呈下降趋势；在空间分布方面，相对能源贫困水平呈现“西高东低，北高南低”的特征，吉林、黑龙江、贵州、西藏、甘肃、青海和宁夏7个省份为能源贫困红色预警区域。据此，提出政策建议：(1)构建相对能源贫困治理过渡保障机制；(2)建立相对能源贫困区域一体化削减体系；(3)完善相对能源贫困动态分区分级阶段性预警标准。

关键词：

相对能源贫困；多维指数；统计测度；分级预警

一、 引言

贫困问题是人类面临的共同挑战，消除贫困是可持续发展议程的首要目标。^[1]作为最大的发展中国家，中国始终把脱贫攻坚摆在治国理政的突出位置。2020年底，消除绝对贫困的艰巨任务已顺利完成，但相对贫困仍是经济社会发展进程中长期存在的社会问题。^[2]能源不仅是经济发展的动力，也是扶贫的重要支撑，能源贫困已经成为贫困问题的重要组成部分。

能源贫困作为一种典型的贫困现象，已成为能源领域的热点问题。根据国际能源署（IEA）对能源贫困的定义，认为能源贫困就是一个国家缺乏电力、清洁燃料和能源设施，以及家庭对常规燃料的高度依赖。^[3]2019年，全球约7.7亿人无法获得电力（占世界人口的10%），约26亿人无法获得清洁燃料（占世界人口的 34%）。^[4]随着新冠肺炎疫情的爆发，能源贫困问题也日渐严峻。^[5]能源贫困在制约可持续发展的同时，也阻碍了中国的现代化进程。2015年，中国全面完成无电地区电力建设工程，为4000万无电人口提供了用电保障，标志着中国已彻底告别初级阶段的能源贫困。^[6]然而，“人人有电用”仅解决了绝对能源贫困问题，用能水平低、用能结构差、用能能力弱等现象所反映的相对能源贫困问题仍广泛存在。

本研究以“现代化” “能源” “贫困” 等为主题，对二十大报告进行检索和词频分析，挖掘出其中的关键词，如图1所示。由图1可知，更深层次的相对能源贫困问题，是关系人口规模巨大、关系全体人民共同富裕、关系人与自然和谐共生、关系物质文明和精神文明相协调的重大问题。在“力争2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和”发展目标的倒逼下，中国相对能源贫困问题亟需解决。

本研究旨在对中国省级相对能源贫困进行统计测度，评估2010—2021年中国各省相对能源贫困现状，识别相对能源贫困时空演化趋势，提供相对能源贫困监测预警工具，为相对能源贫困治理提供科学支持和政策建议。在具体研究过程中，拟解决两个主要问题。（1）相对能源贫困多维测度。相对贫困治理应是涉及经济、政治、文化、社会、生态各领域的重大系统工程，相对贫困标准也应是多维的。^[7]在相对能源贫困测度方法选择方面，将采用多维指标测算相对能源贫困指数。（2）相对能源贫困分区分级预警。由于中国各省各区域在经济、资源、技术等方面存在巨大差异，相对能源贫困的分区分级将涉及区域间的公平与效率问题。因此，在相对能源贫困预警标准制定方面，将基于数据特征进行分区分级预警。

二、文献综述

能源贫困是可持续发展管理与宏观政策研究的重要领域之一，受到学术界、各国政府和国际组织的高度关注。^[8]随着社会经济的发展，能源贫困的内涵也在不断丰富，现有能源贫困定义多种多样。能源贫困的概念起源于20世纪90年代英国的燃料贫困治理。^[9]基于能源可获得性，Boardman^[10]将能源贫困定义为家庭无力支付足够的能源服务，Hills^[11]则认为能源贫困对应于“低家庭收入高能源成本”。在能源转型的推动下，能源产品或服务的清洁性开始受到重视。IEA（2002）将能源贫困定义为一个国家缺乏电力、清洁燃料和能源设施，以及家庭对常规燃料的高度依赖^[3]；Wang 等^[12]认为能源贫困的定义因国家发展水平而异，提出能源贫困对于发展中国家而言是缺乏获得现代能源服务的机会，而对于发达国家而言则是由于能源成本高、家庭收入低和能源使用效率低等原因对家庭造成负面影响。

相对贫困标准应是多维的，必须构建多维指标体系对能源贫困进行综合测度。^[13]IEA（2010）构建了能源发展指数（EDI），并对发展中国家在现代能源获取方面的进展进行了排名；^[14]Banerjee等^[15]综合能源需求、可再生资源占比、电力获取、电能消耗4个维度构建了一个新的、包容的、多维的能源贫困指标体系；Kocak等^[16] 在此基础上增设了清洁燃料和烹饪技术获取方面的指标。基于中国国情，由能源服务可用性（ESA）、能耗清洁度（ECC）、能源管理完整性（EMC）、家庭能源可承受性和能效（EAE）所构成的能源贫困测度指标体系被广泛应用。^[17-18]对于能源贫困标准的衡量，目前主流的有能源贫困线法和低收入高成本法，前者将能源消费占家庭收入的比例高于10%的家庭定义为能源贫困家庭^[19-20]；后者为避免高收入、能源消耗过多的家庭被误认为能源贫困家庭，在前者基础上增加了最低收入标准^[21]。

综合上述研究可知，目前相对能源贫困测度研究尚存在三方面不足。（1）在样本选择方面，相关研究主要集中在家庭层面，省级能源贫困测度研究较少。由于中国区域间发展不平衡，能源贫困的省间差异较为突出，省级能源贫困的测度能够为宏观政策设计提供指导，有助于提高政策设计的公平性与效率。（2）在测度方法方面，指标体系构建及权重设置存在较大的主观性。指标主要集中在绝对能源贫困测度方面，测度相对能源贫困的指标较少。（3）在评价标准方面，10%的能源贫困线阈值无法体现相对能源贫困中对现代清洁能源的要求和区域的异质性特征。在能源贫困的预测与动态监测方面存在一定的研究空白，尤其是考虑区域异质性的差异化预警策略研究不足。

三、多维相对能源贫困测度指标体系

（一）指标体系构建

根据IEA对于能源贫困的定义，本研究从能源服务的可获得性、可负担性、可靠性和可持续性4个维度出发，构建中国省级相对能源贫困测度指标体系，并将这4个维度指标作为一级指标。从系统论角度出发，将经济发展、能源生产、能源供应等12个指标设为二级指标。结合国内外能源贫困现状及相关研究，共选取 32 项三级指标。最终，构建了中国省级相对能源贫困测度指标体系，如表1 所示。

表1 中国省级相对能源贫困测度指标体系

（二）指标说明

可获得性反映的是能源产品和服务的供给能够满足一定需求水平。本研究以地区生产总值、地区经济增速和地区第二产业占比来衡量该地区经济发展状况，以天然气产量和电力产量来反映地区能源生产状况，以天然气供气量及管道长度反映地区能源供应状况。^[16]其中，第二产业占比为正向指标，即第二产业占比越高，该地区相对能源贫困程度越高。

可负担性反映的是能源产品和服务能够被需求侧支付的程度。本研究以城镇化率、城镇低收入家庭占比、农村低收入家庭占比反映社会结构特征，以城镇居民和农村居民人均可支配收入反映收入水平，以能源消费总量、天然气消费量、电力消费量、全社会用电量和农村用电量反映能源消费，以天然气用气人口、城镇用气普及率、城镇居民和农村居民平均每百户年末空调拥有量反映能源普及情况。^[17]其中，城镇和农村低收入家庭占比为正向指标，即低收入家庭越多，相对能源贫困程度越高。

可靠性反映的是能源产品和服务的安全与稳定，以电力产品和服务为主。本研究分别从供电可靠率和居民平均每户停电时间角度，测度供电质量和安全事故发生率。^[22]其中，居民平均每户停电时间均为正向指标，即停电时间越长、故障率或事故率越高，相对能源贫困程度越高。

可持续性反映的是能源产品和服务的可持续，侧重清洁和环境友好。本研究以能耗强度、可再生能源装机容量和清洁能源发电占比反映能源结构，以环保财政支出占比和污水日处理能力反映环境保护，以废水、废气排放量反映污染排放。^[23] 其中，能耗强度为创造单位 GDP 所消耗的能量，为正向指标；废水、废气排放量均为正向指标，不利于减缓相对能源贫困。

四、中国省级相对能源贫困测度

（一）数据来源及预处理

本研究所使用的数据为中国2010—2021年的省级面板数据，数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》和《中国电力年鉴》的年度数据，国家能源局、中国电力企业联合会等平台的统计数据，以及相关文献资料中的公开数据。由于数据可获得性原因，未将港澳台地区纳入测度范围。

对于缺失数据，本研究采用外推插值法进行补全，通过R语言实现。采用SPSS软件对面板数据进行描述统计，结果如表2所示。为了减少由于量纲不同而带来的误差，在数据分析前使用极差归一法将数据标准化。

对于正向指标：

对于逆向指标：

表2 数据描述性统计

（二）中国省级相对能源贫困测度结果分析

本研究采用均权法对32项三级指标进行赋权，通过均权综合评价得到2010—2021年中国各省相对能源贫困指数，如表3所示。

从相对能源贫困时间演化看，2010—2021年间全国平均相对能源贫困指数呈现下降趋势，如图2所示。2019年前，全国平均相对能源贫困指数稳步下降，这一时期中国正着力摆脱绝对能源贫困，脱贫成果显著。2019—2020年，全国平均相对能源贫困指数下降速度减缓，脱贫攻坚进入关键时期。2021年起，全国平均相对能源贫困指数快速下降，在消除绝对贫困后，减贫重点转向相对能源贫困治理，在新的政策方向上，亟需建立解决相对能源贫困问题的长效机制，以推动减贫战略和工作体系平稳转型。

表3 2010—2021 年中国各省相对能源贫困指数

续表3

图2 2010—2021 年间全国平均相对能源贫困指数变化

从相对能源贫困空间分布来看，相对能源贫困指数呈现“西高东低，北高南低” 的特征，如图3 所示。除西藏地区外，其他30个省份的相对能源贫困指数均呈现不同程度的降低。以上海、江苏、浙江、山东为主的东部地区相对能源贫困程度较低，一方面，该地区经济基础强大，贫困基数小；另一方面，该地区能源转型水平领先，清洁化程度高。北方地区作为传统工业基地，能源消耗量大，能源结构偏煤，且北方居民冬季取暖需求高，以燃煤燃气为主的生产生活方式难以转变，因此相对能源贫困程度较高。

图3 中国各省相对能源贫困空间分布

进一步分析相对能源贫困在可获得性、可负担性、可靠性和可持续性方面的特征，有助于识别相对能源贫困成因，探索相对能源贫困治理方向。如图4—图7 所示，对比各个省份在相对能源贫困4个二级指标方面的表现，可以看出：能源可获得性方面的省间差距最为突出，江苏、四川、广东、北京和山东表现较好；而能源可靠性方面的省间差距较不明显，西藏地区的可靠性得分落后于其他省份。对比2010年和2021年各省份在各维度的表现，可以看出：受自身经济基础影响，东南沿海地区和四川在能源可获得性及可负担性方面的提升较大；四川、云南、内蒙古、新疆等可再生能源资源丰富的地区，在可再生能源装机、清洁能源发电和能耗结构方面有明显转变，因此这些地区的可持续性得分有较大改善。

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