我国乡村新能源利用的影响因素

2019-08-20 13:46肖绪文董爱孙鹏程尤完吴文伶
江苏农业科学 2019年9期
关键词:结构方程模型新能源影响因素

肖绪文 董爱 孙鹏程 尤完 吴文伶

摘要:通过对全国137个乡村进行问卷调查归纳后,发现乡村新能源利用现状的影响因素主要为家庭基本特征、当地资源条件、能源技术发展、乡村城镇化程度以及经济发展水平等五大因素。本研究以此作为外生变量,并选择15个可观测变量,构建结构方程模型来研究影响因素的显著性。结果显示均呈现正向显著,其中当地资源条件影响最显著,乡村城镇化程度次之。基于模型研究结果,对提高乡村新能源利用率提出相关政策建议,为实现乡村振兴战略提供理论参考。

关键词:乡村能源利用;影响因素;结构方程模型;新能源

中图分类号: S210.7文献标志码: A

文章编号:1002-1302(2019)09-0001-04

随着现代社会经济的快速发展,农村生活水平逐渐提高,乡村能源消耗结构逐步变革。针对环境污染和传统资源短缺问题,新能源的开发利用为我国乡村能源的发展提供了新方向,并得到了国家的支持与鼓励。2018年中共中央和国务院联合发布1号文件《关于实施乡村振兴战略的意见》,提出“坚持因地制宜、循序渐进”,推进农村电网改造,北方地区农户推行煤改气工程。2018年9月,中共中央、国务院正式印发《乡村振兴战略规划(2018—2022年)》,对农村发展做出具体工作的重要部署,并要求大幅提高农村能源消费中的用电比重,推广农村绿色节能建筑和农业节能技术,推进清洁能源改革进程。目前,我国正处于乡村振兴战略的历史新阶段,能源革命在乡村发展蓝图中占据重要位置,政策引导对乡村新能源利用的推动作用至关重要。

当前我国乡村新能源利用率总体水平较低。费佐兰等在对5个省6个市的农户能源调查基础上,认为目前清洁能源覆盖率低、使用量少、后续服务不完善、资金和原料不足[1];家庭年龄结构、农户文化教育程度、家庭收入水平等因素也会影响乡村新能源利用率。滕玉华等在根据家庭年龄结构划分后,运用多元有序概率单位(Probit)模型分析出居民环境责任感、行为控制感知、清洁能源知识等对能源使用意愿呈正向显著影响[2]。部分学者认为资金投入、技术条件不足、服务不到位等也是乡村能源利用率低的重要原因。孙振钧等通过对农业废弃物资源化的研究发现,技术投入与资金支持是农村能源利用的深层次原因[3]。

已有研究主要基于逻辑(Logistic)模型统计分析乡村能源利用影响因素,但其中部分农户能源利用的影响因素实为潜变量,不容易直接观测。本研究采用对全国137个乡村的调研数据与结果,运用结构方程模型(SEM)来解决潜变量和指标值,对农户能源利用影响因素进行实证研究,并针对关键显著影响因素作出合理的建议,为政府制定乡村新能源利用相关政策提供参考。

1 我国乡村新能源利用现状影响因素

2018年10—12月,课题组对全国范围内的26个省(市、自治区)展开调研,共涉及110个乡镇137个村的149户居民。通过分析149份有效问卷,归纳出影响乡村新能源利用率(乡村新能源利用率=采用新能源的农户数量/总农户的数量)的5种影响因素即家庭基本特征、当地资源条件、能源技术发展、乡村城镇化程度和经济发展水平[4-5]。

1.1 家庭基本特征

主要通过家庭年均收入、家庭人口数以及能源利用意愿程度来反映。家庭年均收入反映对资金投入的能力;家庭人口数反映对新能源开发利用的需求度;能源利用意愿程度反映对新能源利用的态度。

1.2 当地资源条件

主要通过自然资源丰富度、地域气候适宜度、农作物副产品产量、资源可用量来反映。自然资源丰富度反映乡村新能源可利用的类型与方式;农作物副产品产量、資源可用量反映新能源利用状况是否充足。

1.3 能源技术发展

新能源的开发利用对技术具有较强的依赖性,技术进步与创新能够推动新能源的开发,丰富利用形式,显著提高能源转化率和设备效率。本研究考虑设备转化效率、技术成熟度、设备使用年限来反映对乡村新能源利用的影响。

1.4 乡村城镇化程度

当地的城镇化程度会对居民的思想产生影响,从而影响新能源的利用情况。在此考虑新能源利用的重视程度、维护管理服务水平2种因素。随着城镇化的发展,居民的环保意识与能源重视程度得到提升,进而影响新能源的利用情况。与此同时,城镇化的发展带来完善的维护管理服务,可降低后期的弃用率。

1.5 经济发展水平

经济的发展带来资金的流动,只有加大对新能源的建设投资,才能解决费用的问题,缓解经济压力,打消居民顾虑。在此主要考虑能源开发资金投入量、政府补贴额度、能源利用单价对新能源利用的影响。

2 乡村新能源利用影响因素模型构建

通过对调研结果的分析,可选定新能源利用率的影响因素,但部分因素具有不可直接观测性,因此需要通过对外显指标的显著性来判断其影响作用。本研究通过建立影响因素结构方程模型(SEM)来处理潜变量,先提出模型理论假设,再对变量进行选择与描述,最后对模型的拟合进行验证,判断模型的有效性[6]。

2.1 模型假设

农村新能源利用的各影响因素之间存在相互影响的作用关系,但对利用率的影响程度不同。选取家庭基本特征、当地资源条件、能源技术发展、乡村城镇化程度和经济发展水平这5个方面的内容来反映对新能源利用率影响的显著性,据此提出假说如下。

H1:家庭年均收入与新能源利用率呈正相关关系;H2:家庭人口数与新能源利用率呈正相关关系;H3:能源利用意愿程度与新能源利用率呈正相关关系;H4:自然资源丰富度与新能源利用率呈正相关关系;H5:农作物副产品产量与新能源利用率呈正相关关系;H6:地域气候度与新能源利用率呈正相关关系;H7:资源可用量与新能源利用率呈正相关关系;H8:设备转化效率与新能源利用率呈正相关关系;H9:技术成熟度与新能源利用率呈正相关关系;H10:设备使用年限与新能源利用率呈正相关关系;H11:重视程度与新能源利用率呈正相关关系;H12:维护管理服务水平与新能源利用率呈正相关关系;H13:资金投入量与新能源利用率呈负相关关系;H14:政府补贴额度与新能源利用率呈正相关关系;H15:能源利用单价与新能源利用率呈负相关关系。

2.2 结构方程模型的建构

2.2.1 模型概念与变量描述

2.2.1.1 SEM模型的概念

结构方程模型(SEM)是一种对有关现象内的结构理论进行主体行为分析的假设检验方法。该模型对潜变量、测量误差和因果模型具有较强的处理能力,支持以理论为基础的实证性研究[7]。容许潜变量由多个测量变量构成,可进行模型检验,因此适用于本研究对乡村能源利用现状利用影响因素的研究。

结构方程模型中的测量方程通常写成如下形式:

潜变量方程则写成如下形式:

2.2.1.2 SEM模型变量描述

2.2.2 模型检验

为了获取最主要的评价拟合优度的相关指标,本研究运用AMOS软件对数据实现拟合操作,检验模型中所涉及到的各变量间的相关关系[8],结果见表2。其中卡方检验值为293.432,大于0.05;GFI为0.984,大于0.9;其他拟合指标均在规定的标准范围之内,说明该模型拟合结果的有效性。

3 研究结果与分析

3.1 实证研究结果

3.1.1 模型计量结果估计

乡村新能源利用影响因素结构模型的计量结果估计如表3所示。由表3可得假设正确,家庭基本特征、当地资源条件、能源技术发展、乡村城镇化程度、经济发展水平均对能源利用率产生正向影响。

3.1.2 模型图的构建

结合前面的理论分析与设置的变量参数,可以构建结构方程模型(图1)。

3.2 结果分析

由表3和图1可以看出,这5个方面的因素在对乡村新能源利用的影响上具有较高的荷载,表明5个外生潜变量对乡村新能源利用这一内生潜变量的影响具有较好的解释力度。一方面说明5个外生潜变量对乡村新能源利用率具有较显著的正向影响,证实了假设的正确性;另一方面,这5个外生潜变量的路径系数说明当地资源条件对乡村新能源利用率的影响最大,当地资源条件每提高1个单位,乡村新能源利用率就会增加0.789个单位。乡村城镇化程度的影响程度次之,路径系数为0.738。家庭基本特征的影响程度最小,路径系数为0.278。另外2个外生潜变量,即能源技术发展、经济发展水平的路径系数依次为0.567、0.631。具体分析如下:

(1)在对农户的家庭基本特征观测变量分析中,家庭年均收入和新能源利用意愿程度分别在显著检验水平0.1和0.05的水平上通过显著性检验,对乡村新能源的利用率产生了显著的影响。这表明随着家庭收入的提高,居民越来越倾向于选择新能源。家庭人口数对乡村新能源利用率的影响不显著,说明利用率跟人口情况关系不大。(2)在对当地资源条件的观测变量分析可以发现,自然资源丰富度和资源可用量对乡村新能源利用率的影响显著,说明自然资源种类丰富可有更多的选择性,从而增加资源的利用率。资源的可用量增加可使得农户能持续使用新能源,农作物副产品的产量与地域气候适宜度的影响不显著,说明其与理论假设吻合,但影响作用不大。(3)能源技术发展对新能源利用率的观测变量分析中,设备转化率在0.05的水平上正向显著,说明技术的转化率越高,资源利用率高,浪费越少,农户越倾向于使用新能源。技术成熟度在0.1的水平上正向显著,说明能源技术越成熟,农户的接受度越高,同时利用率越高。设备的使用年限未通过显著性检验,说明设备的寿命期限长短对农户是否采用新能源的影响作用不大。(4)在反映乡村城镇化程度的2个观测变量上,对于新能源的重视程度和维护管理水平均在0.05的水平上正向显著,说明居民的重视程度越高越愿意采用新能源。新能源设备相关的后期维护管理越到位,居民越愿意接受,同时能源利用率也越高。(5)在反映经济发展水平的3个观测变量上,可以发现资金投入量与新能源利用率呈现负向显著,并通过0.1的水平检验,说明资金投入量越多,居民对于新能源的开发热情度越低。同样,能源利用单价也呈现负向相关,说明新能源单价越高利用率越低;而政府补贴额度与新能源利用率呈现正向显著且通过0.1的显著性检验,说明政府补贴越多,居民越倾向于采用新能源。

4 结论与建议

通过对我国乡村新能源利用现状的调研,分析出影响农户新能源利用的因素;继而提出理论假设,并建立适配度良好的SEM模型,结果显示家庭基本特征、当地资源条件、能源技术发展、乡村城镇化程度、经济发展水平对其影响显著[9]。其中可观测变量的显著影响因素为:家庭年均收入、能源利用意愿程度、自然资源丰富度、资源可用量、设备转化效率、技术成熟度率、重视程度、维护管理水平、资金投入量和政府补贴额度;不显著因素为:家庭人口数、农作物副产品产量、地域气候适宜度和设备使用年限。随着乡村振兴战略的实施,近年来我国颁布了多项新能源发展方面的法律法规以及政策[10],根据上述研究结论对我国乡村新能源扶持政策提出建议如下:

4.1 深化乡村能耗结构性改革,正确引导推行新能源设施

4.1.1 加强政策引导,发挥标杆引领作用

加大实施乡村振兴战略以及乡村新能源利用相关政策的力度,引领民众树立节能环保意识。加大新能源知识普及程度,促进乡村用能由传统向新能源的转型;建立新能源开发利用“标杆乡村”,發挥其示范带动作用,推动乡村新能源设施的建设和发展。

4.1.2 改革能源消费结构,提高民众重视程度

深化乡村能源消耗结构改革,降低煤炭消费比重,提高新能源消费比;切实做好新能源利用结构性改革的民众思想工作,提高民众对于新能源的重视程度,增强居民的新能源使用意愿。

4.2 全面统筹资源战略,鼓励能源技术创新

4.2.1 因地制宜,统筹资源配置

合理协调乡村自然资源的优化配置,因地制宜充分开发新能源,弥补自然资源分布不均带来的弊端。要在深入了解乡村资源情况的基础上,根据具体实际情况制定相应的新能源开发战略。做好乡村资源再利用的统筹工作,确保当地资源开发利用途径的适宜性,保证资源整合的有效性。

4.2.2 加大资金投入,鼓励技术创新

相关部门应加大乡村新能源科技创新投资力度,组建技术专家研发团队,重点推动太阳能光伏发电、风能、生物质能等再生能源的开发利用科研项目,提高能源设备转化率标准,提高耗能效率标准,防止新能源使用过程对乡村产生新的污染;建立与高校科研项目合作机制,产学研相结合,形成能源科技创新技术人才体系。

4.2.3 提高服务质量,消除安全隐患

完善新能源设备全过程服务保障制度,建立新能源设施维护服务保障队伍,培养乡村技术骨干,服务到位、服务有保障、延长设备保障期,消除用户使用安全顾虑。加大对后期维护管理的投入,保障后期维护工作持续性,从根本上降低弃用率。

4.3 建立价格形成机制,完善用户补贴政策

4.3.1 构建价格调节体系,确立价格形成机制

乡村新能源产品的价格可由市场的供求关系确定,并以市场的可接受程度作为价格调节的依据,从而提高新能源使用价格的竞争力;

通过税收政策、价格调节等措施,形成各种新能源产品之间合理的比价关系;并在考虑成本的前提下,确定乡村新能源征税的税率,从而建立价格形成机制,保障价格的合理性。

4.3.2 完善补贴政策,提供利益保障

推动新能源发展的最有效手段是优惠补贴政策,政府作为主导方应加大资金投入,对建造新能源设施的农户实行优惠补贴政策,并对能源的使用过程提供补贴来弥补农户的经济支出。从政策、资金、设备方面加大对新能源建设的扶持力度,支持农户的节约能源行为,提供适当的利益保障。

参考文献:

[1]费佐兰,余志刚. 我国农村清洁能源使用现状及消费意愿的分析——基于五省六市的农户调查数据[J]. 电网与清洁能源,2011,27(8):60-64.

[2]滕玉华,张轶之,高雪萍. 农村居民应用和推广清洁能源意愿影响因素研究——采用江西省695份样本数据的经验分析[J]. 城乡统筹与乡村振兴,2018,28(5):17-24.

[3]孙振钧,孙永明. 我国农业废弃物资源化与农村生物质能源利用的现状与发展[J]. 中国农业科技导报,2006,8(1):6-13.

[4]苗向荣. 城镇化背景下农村能源消费现状及调整对策研究——基于北京市农村生活用能的分析[J]. 人民论坛·学术前沿,2017(10):92-95.

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[7]王 岩,石晓平,杨俊孝. 新疆干旱区农户农地流转行为影响因素分析——基于结构方程模型和对玛纳斯县农户的调研实证[J]. 武汉理工大学学报(社会科学版),2015,28(4):635-642.

[8]滕玉华,刘长进,陈 燕,等. 基于结构方程模型的农户清洁能源应用行为决策研究[J]. 中国人口·资源与环境,2017,27(9):186-195.

[9]辛士波,陈 妍,张 宸. 结构方程模型理论的应用研究成果综述[J]. 工业技术经济,2014,33(5):61-71.

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