中国农村能源贫困区域差异及其影响因素分析

李世祥，李丽娟

（中国地质大学公共管理学院，湖北武汉430074）

一、引言与文献综述

农村地区的贫困不仅仅是收入贫困，还体现在能源获取方式的落后，即能源贫困。农村能源贫困问题不但制约农村经济发展，而且严重影响农村居民的身体健康和生活质量［1］。我国幅员辽阔，农村人口比例大，能源贫困范围广，程度轻重有别［2］。而且，每个地区资源禀赋和经济发展模式不同，各省制定政策的出发点不同，以及面临政策与现实不相符的问题，从而导致部分能源扶贫政策并没有起到应有的效果。因此，当前亟需分析我国农村能源贫困的区域差异，探明影响农村能源贫困区域差异的关键因素，并寻求减缓农村能源贫困的有效策略。

能源贫困的主张最早来自于1982年的燃料使用权运动，当时对能源贫困的主要理解是民众无法承担能源服务的使用费。随着时代发展，学者们的关注更多地转向发展中国家现代能源的获得性问题。能源贫困主要集中在现代能源服务的供应上，并且认为不可能自主获取或经济上不能负担高质量、安全、环保的能源［3］，或者利用传统炊事设备消费生物质能或无法获取和使用电力或其他现代化清洁能源服务（IEA，2010）即是能源贫困［4］。Sovacool等［5］将照明、取暖、机械化服务及交通运输的能源获取及消费纳入到能源贫困概念中，这一概念不再局限于满足人类的基本生活需求的能源服务，而是拓展到生产和现代社会等方面对能源的服务。一般而言，现代电力服务的无法获得，或者是无力承担电力服务费用，从而大量消费传统生物质能，这被视为能源贫困的基本表现［6］。

关于能源贫困的衡量，Mirza和Kemp［7］针对农村家庭提出用混合指标测量能源贫困；Pachauri等［8］提出从获取途径和消耗质量两个方面对能源贫困进行评估的“二维办法”。在对中国能源贫困问题进行研究中，李慷等［9］认为，中国的能源贫困存在着现代能源无法获取的问题，又存在生活能源不可支付的问题，从能源获得、能源消费、能源管理、能源支付等4个维度来建立测量中国区域能源贫困问题的综合评价指标体系。孙威等［10］从能源贫困的广度、深度、差异度3个维度对云南地区的能源贫困进行定量分析，并提出中国农村贫困线。

影响能源贫困的最重要因素之一就是经济因素，贫困地区的居民没有能力使用现代能源［11］，一个方面是因为现代化清洁燃料高昂的价格［12］，另一个方面是因为居民收入水平较低［13-15］。研究显示，能源资源禀赋和能源结构也是影响农村能源贫困的因素［16-18］，自然环境和地理区位也是影响能源贫困的另外一个重要因素。Barnes等［19］认为一个存在能源贫困问题的地区，一般生物资源也相当匮乏，生态环境也会遭到破坏。赵雪雁等［20］以中国30个省市（自治区）为研究单元，引入SDM模型进行研究，证明中国农村能源贫困具有显著的空间集聚特征。

从研究现状来看，目前对农村能源贫困关注度较低，未设计出一套适合我国农村家庭能源贫困的测量方法或指标。另外，相关研究大多关注能源贫困的测量、影响因素和危害方面，较少对区域能源贫困程度的比较及其原因进行分析。与现有文献相比，本文的创新之处主要体现在两个方面：一是采用国际能源机构提出的能源发展指数（EDI）对我国31个省、市、区的农村能源贫困程度进行实证测量，在此基础上进行区域差异的对比分析；二是采用Tobit模型对我国农村能源贫困区域差异的影响因素进行实证分析。

二、农村能源贫困衡量及现状分析

（一）农村能源贫困衡量与区域差异衡量

1.农村能源贫困衡量 国际能源署（IEA）基于人类发展指数提出评估能源贫困的能源发展指数（energy development index，EDI）。无法获得电力人口比例、商品能源在家庭终端用能中的比例均是EDI的常用指标，该类指标重点考察电力和商品燃料的可获得性。IEA在2012年报告中重新检查这些指标是否对能源可获得性有全面覆盖，同时对相关变量数据集的覆盖性、频率和可靠性进行了检验，从而更新了EDI。新EDI包括三方面的指标：一是人均生活电力消费；二是商业能源占总能耗的比例；三是有电力供应的人口比例。

通过计算每个区域的3个指标的算术平均值，就可以获得该地区的能源发展指数。

本文以全国31个省级行政区（未包括香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾地区）的农村为研究单元。表征农村能源贫困程度的EDI包括3个方面的指标：人均生活电力消费量、商业能源占总能耗的比例，以及供电人口比例。人均电力消费量这个指标无法直接获得，通过农村人口数和农村生活用电量两项指标计算而来。商业能源在能源消费总量中所占的比重这个指标也需要通过农户消费煤炭、天然气、电力等商品能源比例计算而来。我国目前已基本不存在电力不可获得性的问题，有电力供应人口比例均为100%，因此该指标对能源贫困区域差异结果无影响。农村人口数和农村生活用电量来自2017年的《中国农村统计年鉴》。农户消费煤炭、天然气、电力等商品能源的比例来源于各省的第三次《全国农业普查报告》。由于农业普查在中国每十年进行一次，第三次农业普查的时间是2016年，因此本文只截取2016年数据。

2.农村能源贫困区域差异衡量 在量化测度区域差异等方面，诸多学者在其研究中已然提供了不少参考和借鉴，比较常见的主要包括泰尔指数、变异系数和基尼系数等方法。由于不同测度方法在构造和应用上存在不同的差异性，那么选择较为适宜的测度方法就显得极为重要。考虑到本文的研究初衷主要是对中国农村能源贫困区域差异进行识别和评价，更具体来讲，不仅能够测度中国农村能源贫困区域差异和分布特征，而且也能够明确造成总体差异的主要原因，而与其匹配的方法当属泰尔指数。

泰尔指数也称为泰尔熵标准，是由Theil（1967）利用信息理论中的熵概念来计算收入不平等而得名，现在经常用于衡量个人或地区之间不平等的指标。泰尔指数在衡量区域差异方面的最大优势之一是它能衡量组内差距和组间差距对总差距的贡献。泰尔指数用于衡量中国农村能源贫困的区域差异程度，Theil指数越大，表示区域差异越明显。其基本公式如下：

能源发展指数用于衡量农村贫困程度的可行性主要体现在：首先，IEA（2012）已应用计算了全球80多个国家的能源发展指数，较为成熟，其次EDI具有方法简单、数据易获得、覆盖能源贫困问题广、易于操作和推广等优点，最后EDI评估结果更适用于区域比较分析，匹配本文的研究对象即中国农村能源贫困的区域差异。

各地区每个方面的指数都可以利用全国实际的最大值和最小值（称为“间隔基准”）建立单独的指数。这样每个方面指标的发展水平都可以表述为介于0～1的一个数值，其计算公式为：

式（2）中，T表示农村能源贫困差异程度的泰尔指数；i=1，2，3，…，31，表示以31个省份为单位划分的31个组别；yi表示第i个省能源发展指数；yˉ表示各省农村能源发展指数的平均值。

利用泰尔指数可进一步将中国农村能源贫困的总体差异分解为东、中、西、东北部4大区域内及区域间的差异。分解公式如下：

式（3）中，Twr表示四大区域内的差异，Tbr表示四大区域间的差异；式（4）～式（5）中，n表示31个省级单位，ne、nm、nw、nne分别为东、中、西、东北部省区数，Te、Tm、Tw、Tne为东、中、西、东北部的泰尔指数。

（二）农村能源贫困区域差异现状

根据国际能源署提出的获得电力人口比例、人均电力消费量和商品能源在能源消费总量中所占比例等3项指标计算得出各省级单位的能源发展指数（EDI），用能源发展指数反映农村能源贫困程度；通过计算泰尔指数得到全国农村能源贫困区域差异度，包括区域内和区域间的差异度。

1.农村能源贫困程度 根据国际能源署的定义，能源发展指数是衡量能源贫困程度的指数，能源发展指数与能源贫困程度呈反比关系，即能源发展指数越高，能源贫困程度越轻；反之，则能源贫困程度越重。根据农村获得电力人口比例、农村人均电力消费量、商品能源在能源消费总量中所占比例3项指标计算得出各省级单位农村能源发展指数，并将31个省、区、市按照传统划分标准，划分为东、中、西及东北四大区域进行分析比较。

由结果可知，中国不同地区的农村能源发展指数不尽相同，存在很大差异，指数取值范围为［0.1，0.972］。从区域角度看，东部地区的能源发展指数最高，平均指数达到0.53；中部地区的能源发展指数为0.353，西部地区和东北部地区的能源发展指数相当，分别为0.264、0.267，东北部地区略高于西部地区，两地区的平均指数相差0.003。由于能源发展指数与能源贫困程度呈反比关系，因此，东部地区的能源贫困程度最低，中部地区的能源贫困程度次之，西部地区和东北部地区的农村能源贫困程度最为严重。

从各省级单位的农村地区来看（图1），农村能源发展指数最高的是上海市，指数高达0.972，其次是北京市、天津市、江苏省、浙江省，指数均在0.55左右。而且，上海市的能源发展指数远远高于北京市、天津市等，这是因为上海市城市化水平高，农村人口少，而电力消费以及商品能源所占比例也最高，因而其能源发展指数远远高于其他省份的农村地区。农村能源发展指数最低的是西藏自治区，能源发展指数只有0.1，其次是西北地区的新疆、陕西和青海以及东北三省的能源发展指数比较低，能源发展指数在0.2左右。西藏地区的能源发展水平最低是因为西藏农村地区的电力消费量最低，且商品能源所占比例也较低，从而导致西藏地区的能源发展指数最低。

由于目前国际上并没有根据能源发展指数来划定能源贫困线，无法定义某一地区是否属于能源贫困，只能根据各地区的能源发展指数，比较各地区能源贫困的相对程度。由上述数据可知，上海市的农村能源发展指数最高，因而该地区的农村能源贫困程度最低；西藏地区的农村能源发展指数最低，因而该地区的农村能源贫困程度最为严重。

基于2016年31个省级单位的农村能源发展指数，将31个省份按照分类划分为农村能源贫困程度高值区、中高值区、中等值区、中低值区和低值区等5种类型。从中国农村能源贫困的空间分布来看，农村能源贫困的不同等级省域的空间分布较大且相对集中。主要表现在：重度区分布于藏-新-青-川-陕-云等一个连片区，外加吉林省。中高值区主要分布于甘-内蒙古-黑-辽、渝-鄂-赣-宁等两个连片区；中值区主要存在于晋-豫-皖-鲁、黔-湘等两个连片区；中低值区主要分布于京-津-冀、苏-浙-闽-粤，外加宁夏回族自治区；低值区主要分布于上海市。总体来看，我国农村能源贫困程度表现为东部沿海地区农村能源贫困程度相对较轻，中部地区农村能源贫困程度次之，西部地区农村能源贫困程度最重。

2.农村能源贫困区域差异泰尔指数分析 为揭示中国农村能源贫困区域差异产生的地区差异来源，对区域差异按四大地区构成进行分解，从而进一步从差异的区域间和区域内的泰尔值来分析。具体泰尔指数取值及分解见表1。

表1 2016年中国各省份EDI总泰尔指数及分解

从地区的泰尔指数值上来看，不难发现，总泰尔指数值为0.336，相比区域间和区域内的泰尔指数来说，中国各省份EDI泰尔指数较大，表明中国农村能源贫困存在较大的区域差异。与此同时，从区域间和区域内的泰尔值来看，区域间的泰尔值为0.225，区域内的泰尔值为0.111，区域间的泰尔值大于区域内的泰尔值。这表明四个区域之间的差异大于区域内的差异。此外，区域间差异的贡献率到达66.870%，而区域内差异的贡献率为33.130%。也就是说，区域之间的农村能源贫困差异是中国农村能源贫困区域差异的最主要来源。因而，为实现减缓能源贫困甚至消除能源贫困，不仅要缩小四大区域内的差异，更要致力于缩小区域之间的差异。

三、农村能源贫困区域差异影响因素分析

（一）研究方法与数据来源

1.Tobit模型 Tobit模型由经济学家Tobin（1958）在研究耐用消费品问题时提出，是专门针对因变量虽然在正值上存在大致连续分布，但包含了部分以正概率取值为0的观察值的一类模型，也称为截尾回归模型（CRM），属于受限因变量（LDV）回归的一种。由于因变量的取值区间介于［0，1］，因此因变量数据是受限因变量。当实证探讨农村能源贫困区域差异影响因素时，能源发展指数（EDI）作为被解释变量，取值范围在0～1，具有非负性和截断特征，如果采用普通的最小二乘法进行回归系数分析，参数估计值会出现偏差。因此在研究农村能源贫困区域差异影响因素时，采用Tobit模型。具体表现形式为：

式（6）中，i为不同的省际单元，i=1，2，3，…，31；Yi为第i个单元的EDI指数；Xi为自变量；βt是未知参数变量；μi代表随机误差项，且μi～N（0，σ²）。

2.变量选择与数据来源 （1）变量选择。已有研究表明，能源贫困不仅是个社会问题，同时也涉及经济政治方面的问题，因此一个地区的能源贫困程度受到多方面的影响。其中，主要受经济发展因素、区域环境因素和农户自身因素的影响。根据现有研究成果，选取地区经济发展水平（GDP）、能源价格水平（Pri）、能源基础设施建设水平（Inv）、地区资源禀赋（Coa）、生物资源丰度（For）、农村居民收入水平（Inc）以及受教育水平（Edu）等7个变量进行解释。其中，以农村人均GDP代表地区经济发展水平，以水电燃料消费价格指数代表能源价格水平，以农村变电站数量代表能源基础设施水平，以地区煤炭开采量代表当地的资源禀赋，以森林蓄积量代表当地的生物资源丰度，以农村居民人均年收入代表居民收入水平，以农村劳动力平均受教育年限代表受教育水平（表2）。

（2）数据来源。表征地区经济发展水平的人均GDP、表征能源价格的水电燃料价格分类指数、表征能源供给水平的农村生活供电量、表征农村居民收入水平的人均可支配收入、表征居民受教育程度的农村劳动力平均受教育年限均来源于2017年的《中国农村统计年鉴》；表征地区资源禀赋的煤炭开采量、表征地区生物丰度的森林蓄积量来源于2017年的《中国统计年鉴》；表征农村能源基础设施水平的农村变电站数量来源于2017年《中国电力统计年鉴》。

3.相关检验 通过Stata15.0对农村能源贫困区域差异的影响因素进行Pearson相关性检验。从检验结果可知，因变量EDI与各影响因素自变量存在不同程度的相关性，因素自变量选取具有研究意义。对数据进行多重共线性检验，发现地区经济水平与居民收入水平方差膨胀因子均超过10，说明地区经济水平与居民收入水平存在共线性，剔除地区经济发展水平因素或者居民收入水平因素后，检验结果均无共线性问题。

表2 变量设置与说明

考虑到居民收入水平对农村能源贫困的直接影响，将地区经济发展水平因素这个变量剔除，因此最后模型确定为：

式（8）中，i为各省级单位，α为常数项，β为各解释标量系数，Prii、Invi、Fori、Coai、Inci、Edui分别表示i单位的能源价格水平、能源基础设施建设水平、生物资源丰度、资源禀赋、农民收入水平、受教育水平。

（二）模型结果与分析

为了进一步分析农村能源贫困差异的影响因素，对能源贫困及影响因素进行Tobit回归，分析结果见表3。

表3 Tobit回归结果 n=31

以能源发展指数（EDI）为因变量的回归结果显示，农村居民收入水平通过了1%显著性检验，生物资源丰度通过了5%的显著性检验，能源价格水平通过了10%的显著性检验，而农村居民受教育程度、资源禀赋尚未通过显著性检验。这说明影响农村能源贫困区域差异的因素为居民收入水平、能源价格水平、能源基础设施建设水平和生物资源丰度水平。

资源禀赋（Coa）与农村居民受教育水平（Edu）对农村能源贫困区域差异的影响不显著，说明资源禀赋和农村居民受教育水平不是影响农村能源贫困区域差异的主要因素。受消费水平和消费需求的影响，作为公共物品的能源资源多输送给经济发达的地区消费，如新疆地区天然气资源丰富，但绝大部分天然气都通过“西气东输”工程输入到沿海经济发达地区，当地农户主要生活能源主要依靠生物质能。农村劳动力受教育水平在地域上差别并不是很大，一般而言，农村居民中受教育程度高的都已在城镇安家立业，转化成城市户口。因此，教育水平对农村能源贫困的地区差异没有直接影响。

居民收入水平（Inc）在1%水平上显著，通过检验。系数显示为正，说明居民收入与能源发展指数为正相关，每增加0.278个单位的农村居民人均可支配收入，能源发展指数将增加1个单位。农村居民的收入水平直接决定了商业能源的支付能力，受经济发展水平的影响，西部及东北部的农村居民人均可支配收入较少，东部农村居民相对更为富裕，因此对商业能源如电力、天然气等支付能力更强，能源发展指数相对较高，能源贫困程度也相对较轻。

能源价格水平（Pri）在0.017的显著性水平上显示为负，说明农村能源价格与能源发展指数为负相关，农村能源价格水平每减少90.115个单位，能源贫困指数则增加1个单位。受商业经济发展以及能源供求的影响，东部沿海地区的能源需求量较于中西部及东北部地区更大，能源供应量大，能源质量也更为优质，能源价格也更为低廉。反观中西部及东北部农村地区，虽然具有得天独厚的资源优势，但由于受地理环境和地势的影响，清洁能源开发有限，能源基础设施建设成本更高，且大部分开发的能源都输入东部沿海地区，从而导致中西部能源供应有限且价格高昂。能源价格水平直接影响农村居民对商品能源消费的能力。

能源基础设施（Inv）在0.063的显著性水平上显示为正，说明能源基础设施与能源发展指数呈正相关关系，沼气池数量每增加0.518个单位，能源贫困指数就增加1个单位。能源的输送和利用是以能源基础设施的建设情况决定的，尤其是电力基础设施。由于经济社会发展的局限和地理地势等因素的影响，东北和中西部地区在能源基础设施建设方面相对落后，东部经济发达地区的能源基础设施建设更加完善。以电力基础设施来说，中西部地区的人均发电容量比较低、供电稳定性差、电价普遍较高是比较突出的问题。此外，农村沼气池和水电站以及太阳能发电站的建设也会影响当地的能源贫困状况。

生物资源丰度（For）在0.001的显著性水平上显示为负，说明生物丰资源度与能源贫困指数呈负相关，生物丰度每减少0.009个单位，能源贫困指数则增加1个单位。生物丰度从根本上影响着当地的用能水平和用能结构。根据第三次全国农业普查报告可知，虽然电力和液化气在家庭能源消费所占比例快速上升，但传统生物质能依然是农村家庭炊事取暖的最主要能源。生物质能的高消费与各地区的生物丰度密切相关，耕地资源或者森林资源丰富的地区，人们更愿意使用随处可见、便宜实惠的秸秆、木柴作为日常生活所需要的能源，从而加剧了该地区的能源贫困程度。

四、主要结论与政策含义

通过对比分析各地区农村能源贫困程度及引入Tobit模型深挖中国农村能源贫困区域差异的影响因素，得到的主要结论如下：通过能源发展指数（EDI）和泰尔指数发现，中国农村能源贫困区域差异较大，主要表现在：首先，东部农村地区能源贫困程度最低，中部农村地区能源贫困程度次之，西部农村能源贫困程度较为严重，东北部农村地区能源贫困程度最为严重；其次，四大区域之间的差异大于区域内部差异，且区域之间的差异是造成中国农村能源贫困程度差异的主要原因。对农村能源贫困区域差异影响因素的实证分析发现，农村居民收入水平、能源价格水平、农村能源基础设施水平以及生物资源丰度是影响中国农村能源贫困区域差异的关键因素，其弹性系数分别为0.278、-90.115、0.518、-0.009。而资源禀赋与农村居民受教育水平对农村能源贫困区域差异的影响不显著。

研究结论蕴含着以下四个方面的政策含义：

首先，中国农村能源贫困严重区域主要集中在中西部以及东北地区，要缓解该区域能源贫困状况，需要政府建立农村用能补贴激励机制，设立国家农村能源贫困扶助基金，加强农村地区的能源基础设施建设和惠农政策支持，来治理因地区经济因素所造成的能源贫困区域差异。

其次，能源基础设施决定能源供给的数量和质量。以电力为例，受自然地理环境的约束，内陆农村地区电网系统建设不完善，经常出现电压不稳、断电等情况，电力服务的稳定性和可靠性比较差。因此，加强农村能源基础设施建设，尤其是中东部以及东北部农村地区能源基础设施建设，对于缓解能源贫困具有重要意义。一方面要进一步加强电力基础设施建设，另一方面要加强新能源基础设施建设。

再次，能源贫困程度严重的地区多分布在中西部和东北部农村地区，而这些地区往往又是资源相对富集的地区。中部地区水流落差大，水能资源丰富；西部地区海拔高，空气稀薄，太阳能资源丰富；东北地区森林资源丰富，耕地面积大，薪柴以及秸秆等生物资源丰富。政府应根据各地区资源富集情况，因地制宜地制定政策措施，开发当地新能源，满足当地农户生活能源需求，缓解当地的能源贫困状况。

最后，能源价格是涉及能源贫困最重要的因素之一。因收入限制，在现有价格水平下，一些贫困家

庭往往支付不起基本的生活用能，更谈不上享受现代能源服务，由此陷入能源贫困。因此，政府可针对能源贫困家庭实行用能优惠政策，帮助其减轻因无法承受能源价格而带来的用能负担。