基于Logistic和Tobit模型的能源富集區(qū)農(nóng)村用能結構分析

程婧 陳鋒 朱志玲 鄭永超

摘 要：能源富集地區(qū)對當?shù)厣鐣?jīng)濟發(fā)展起積極促進作用的同時，也對生態(tài)系統(tǒng)和人居環(huán)境造成巨大壓力，構建合理的農(nóng)村能源消費結構能夠有效維持地區(qū)的可持續(xù)發(fā)展。本文選取煤炭資源豐富的神木市為研究區(qū)域，基于192份有效農(nóng)戶問卷，通過Tobit模型和Logistic模型對農(nóng)戶生活能源進行分析，旨在為地區(qū)制定有效的能源政策提供參考和依據(jù)。結果表明，農(nóng)戶的用能結構仍以煤炭為主，煤炭開采區(qū)和非煤炭區(qū)用能分異特征并不明顯;經(jīng)濟因素是影響農(nóng)戶對電力和煤炭使用量的首要因素，收入的提高將有效緩解能源貧困的問題;距煤炭開采區(qū)越近，商品能源的使用量越高;教育水平的提高有助于能源消費結構的轉變。本文在鄉(xiāng)村振興的時代背景下，以神木市為代表的能源富集區(qū)的農(nóng)戶用能結構需與能源貧困問題、生態(tài)環(huán)境問題進行統(tǒng)籌考慮，從可持續(xù)生計和可持續(xù)發(fā)展的角度解決生活能源問題并為當?shù)靥峁┙梃b作用。

關鍵詞：

能源富集地區(qū);農(nóng)村用能結構;Tobit模型;Logistic模型

中圖分類號：S210.3

文獻標識碼：A

DOI：10.19754/j.nyyjs.20200315001

能源是地區(qū)經(jīng)濟增長最基本的驅動力，也是人類賴以生存的基礎[1]。隨著能源消費需求的快速增長，能源、環(huán)境和氣候變化等問題也日益突出，探索一條符合社會、經(jīng)濟、資源、環(huán)境、生態(tài)協(xié)調發(fā)展的道路成為世界各國共同關注的問題[2，3]。農(nóng)村能源是發(fā)展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、保障農(nóng)民生活、改善農(nóng)村環(huán)境的重要資源，是整個國家能源系統(tǒng)不可分割的組成部分[4，5]，農(nóng)村地區(qū)的能源貧困成為當今世界發(fā)展中國家所面臨的共同問題[6]。我國農(nóng)村減貧議程的分析報告中指出能源貧困將會制約農(nóng)戶生活水平的提高，而目前我國農(nóng)村的能源貧困問題主要集中體現(xiàn)在柴草、木材、煤炭等固體燃料的使用方面，又表現(xiàn)為大規(guī)模、高強度的依賴煤炭，以煤炭資源富集區(qū)尤為典型[7]。因此，作為能源富集區(qū)的神木市，了解農(nóng)戶生活能源結構，引導農(nóng)戶的能源消費行為，對優(yōu)化能源消費結構、促進農(nóng)村擺脫貧困現(xiàn)狀、打破城鄉(xiāng)二元結構和區(qū)域可持續(xù)發(fā)展具有重要意義[8]。

近30a來，能源貧困問題受到學術界、各國政府和其它組織的高度關注。國際能源署（IEA）[9]認為能源貧困的特征表現(xiàn)為因難以支付或難以獲得等因素而無法獲取電力或其它現(xiàn)代化清潔能源服務，主要依賴傳統(tǒng)生物質能或其它固體燃料進行炊事或取暖。能源貧困成為制約我國擺脫發(fā)展中國家現(xiàn)狀進入發(fā)達國家的重要因素[10，11]。目前，國內外學者對該領域的相關研究主要分為以下2大類：農(nóng)戶用能結構的獲得性和選擇性問題;能源消費結構的利用在健康及社會經(jīng)濟方面造成的影響[7，12]。影響家庭生活用能選擇的問題主要集中在經(jīng)濟因素、能源的可獲得性、家庭特征和傳統(tǒng)生活方式等因素[13-15]。眾多研究表明，經(jīng)濟因素是決定能源消費模式的主要因素[17];因我國不同地區(qū)的能源消費結構存在諸多差異，能源的可得性也是影響農(nóng)戶用能選擇的一個重要因素[14]，薪柴和秸稈等非商品性能源受資源稟賦影響顯著[17]，而煤炭等商品性能源更多的是受市場距離影響[18];人口數(shù)量對用能結構選擇具有顯著影響[19];通過分析8個發(fā)展中國家農(nóng)戶能源消費結構的行為選擇表明，農(nóng)戶能源消費的選擇與教育水平之間存在顯著的正向關系[20]，隨著教育程度的提高，農(nóng)戶商品能源的消費比例增加[21-23]。能源貧困對個人健康及社會經(jīng)濟發(fā)展同樣造成巨大影響[24-26];礦產(chǎn)能源開發(fā)創(chuàng)造的巨大收益不僅不能惠及廣大貧困農(nóng)民，反而在一定程度上承受煤炭資源開采帶來的負外部性[27-29]，在能源富集區(qū)的榆林市、西部荒漠地區(qū)、隴中黃土丘陵地區(qū)均得到了印證。目前，對能源貧困的研究十分豐富，但對能源富集區(qū)農(nóng)戶用能結構的研究尚為缺乏，本文分析神木市農(nóng)戶的能源消費結構，以期為能源富集區(qū)中的能源貧困理論做出點位補充。

解決能源貧困問題對實現(xiàn)消除貧困這個千年發(fā)展目標至關重要。能源消費結構的調整和變化會影響到農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展乃至整個國家能源、環(huán)境規(guī)劃和政策制定。隨著經(jīng)濟社會的發(fā)展，鄉(xiāng)村振興的實施，優(yōu)化農(nóng)村人居環(huán)境顯得尤為重要[30，31]，中央提出農(nóng)村能源供給側改革，我國能源消費結構已由生物質秸稈能源主導型向商品能源主導型轉變[32-34]，神木市作為資源型城市，煤炭開采雖然促進了地區(qū)經(jīng)濟的快速發(fā)展，但同時也帶來空氣污染、地表破壞、地下水位下降、土地退化、地面沉降、人居環(huán)境破壞等一系列問題，影響區(qū)內的農(nóng)村發(fā)展、生態(tài)環(huán)境及宜居程度。優(yōu)化生活能源消費結構是解決能源地區(qū)環(huán)境污染、生態(tài)破壞的有效途徑。

1?材料與方法

1.1?研究區(qū)概況

神木市位于陜西省北端，黃河中游，陜晉蒙3省接壤地帶，總面積達7635km2（圖1）。屬溫帶半干旱大陸性季風氣候，日照豐富，風沙頻繁，積溫有效性大;境內土壤主要以風沙土為主，土壤肥力較差，旱災、水災和霜凍等自然災害頻繁;地貌類型分異顯著，分為土石山區(qū)、丘陵溝壑區(qū)和沙漠草灘區(qū)3個大類，其中土石山區(qū)和丘陵溝壑區(qū)的比重為48.7%，生態(tài)環(huán)境較脆弱。2019年，全市總人口約43.6991萬人，鄉(xiāng)村人口占57.61%;國內生產(chǎn)總值達817.41億元，農(nóng)村常住居民人均可支配收入為12046元，位于全國百強縣前列。農(nóng)業(yè)主要以畜牧業(yè)、草產(chǎn)業(yè)和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)為主。作為全國十大工業(yè)強縣之一，能源礦產(chǎn)資源富集地區(qū)，以原煤儲量最為豐富，含煤面積達4500km2，總儲量500多億t，占神府—東勝煤田總儲量的1/4，且具有賦存穩(wěn)定，埋藏淺易開采的特點。本文選擇神木市作為能源富集地區(qū)的縮影，探究煤炭開采對農(nóng)戶生活的影響，對于準確認識區(qū)域農(nóng)村生活能源利用結構以及制定合理的區(qū)域用能政策具有重要價值。

1.2?數(shù)據(jù)獲取

研究區(qū)域的農(nóng)村家庭能源消費結構的數(shù)據(jù)采用抽樣調查及重點訪談等方法對陜西省神木市的8鄉(xiāng)鎮(zhèn)29個行政村的農(nóng)戶進行抽樣調查，農(nóng)戶調查主要基于參與式農(nóng)村評估法（PRA），調查以家庭為單位，采取問卷與訪談相結合的方式，每份問卷訪談時間約1h，為保證問卷質量，訪談人員以戶主為主，調研內容共涉及32個主要問題，120個小問題，主要包括家庭人口數(shù)、家庭燃料結構、農(nóng)戶收入情況、煤炭開采對當?shù)氐挠绊懙葐栴}。本次調研共走訪200戶，獲得有效問卷192份，有效率為96%。調研村落及問卷情況分布情況如表1。

1.3?模型與變量選擇

1.3.1?Tobit模型的選擇

由于煤炭、電力可精確統(tǒng)計，所以因變量設定為煤炭和電力的年使用量。調研發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村生活能源消費結構中有一部分的消費量為0，其它為連續(xù)數(shù)據(jù)。在這種情況下，如果使用OLS來估計斷尾數(shù)據(jù)，非線性項將被納入擾動項中得不到一致估計，因此，本文采用Tobit模型對能源消費結構的影響因素進行分析，可以有效解決這一問題。表達式與解釋變量如下：

D=α+∑ni=1βiXi+ε

Y=D，D00，D0且D～N（0，δ2）

式中，X1，X2，...，Xn是影響農(nóng)戶消費煤炭和電力的因素;D是農(nóng)戶消費煤炭和電力的統(tǒng)計量;Y為截取歸并后最終的解釋變量;α為常數(shù)項;βi為待估計系數(shù);ε為隨機誤差項;D服從正態(tài)分布。

借助軟件Stata13對模型采用穩(wěn)健回歸以減弱異常值對模型評估的影響。

1.3.2Logistic模型的選擇

由于農(nóng)戶使用太陽能的時間和強度難以準確地進行定量統(tǒng)計，因此在問卷設計時間問題時設置為“您家去年1a里是否使用太陽能作為生活能源之一”，將使用太陽能定義為P=1，不使用太陽能定義為P=0。在調研的192戶農(nóng)戶中，有91戶使用太陽能，占有效問卷總數(shù)的47.40%。

在構建影響太陽能使用因素的模型中，所選的因變量為二分變量，即“使用太陽能”和“不使用太陽能”2種情況，如果使用一般的線性回歸模型，會產(chǎn)生異方差性，Logistic模型不要求解釋變量服從正態(tài)分布。因此，Logistic模型適合本次研究。具體形式如下：

Pi=11+e-Yi

式中，假設X1，X2，...，Xn是影響農(nóng)戶使用太陽能的因素。Yi為是否進行太陽能消費的二分變量，pi為太陽能消費發(fā)生的概率，e為自然常數(shù)，可轉換為：

Yi=Logit（Pi）=Ln[Pi1-Pi]=α+β1X1i+β2X2i+...+βnXni

式中，α為常數(shù)項。β1，β2，...，βn為偏回歸系數(shù)，表示Xi對pi貢獻量。

本文引入人口因素、資源因素、經(jīng)濟因素等變量來解釋神木市煤炭開采區(qū)與非煤炭開采區(qū)農(nóng)戶生活能源消費結構的影響因素，具體變量選擇如下表2。

2?結果與分析

2.1?農(nóng)戶生活能源消費結構現(xiàn)狀

神木市農(nóng)戶生活能源主要用于炊事、取暖、家用電器等日常生活用品，主要使用的能源類型有煤炭、電力、太陽能等。借助區(qū)位商理論[31]，計算出本區(qū)能源利用區(qū)位商以衡量不同類型農(nóng)村生活能源利用的結構分異。能源利用區(qū)位商是指一個地區(qū)某種生活能源消耗量占該地區(qū)生活能源總消耗量比重與整個區(qū)域該種類生活能源消耗量占整個區(qū)域能耗總消耗量比重的比值，用公式表達為：

EQ=ei∑ni=1ei/Ei∑ni=1Ei

式中，EQ為一地區(qū)i生活能源對于高層次區(qū)域的區(qū)位商;ei為一地區(qū)i生活能源消耗量（單位：kgce）;Ei為高層次區(qū)域生活能源消耗量;i代表作物、煤炭、電力、太陽能，i=1，2，3。

利用區(qū)位商可用來判斷不同地區(qū)用能的結構分異狀況，區(qū)位商大于1，該地區(qū)具有利用此能源的優(yōu)勢，區(qū)位商越大，優(yōu)勢越明顯;區(qū)位商小于1或者等于1，此能源不具有優(yōu)勢。

利用公式計算煤炭開采區(qū)和非煤炭開采區(qū)的能源消費結構區(qū)位商，通過數(shù)據(jù)分析結果可以看出，在煤炭使用方面，煤炭開采區(qū)的區(qū)位商為1.002，煤炭開采區(qū)在煤炭使用上具有優(yōu)勢;而在電力方面，煤炭開采區(qū)的區(qū)位商為1.040，高于非煤炭區(qū)，煤炭開采區(qū)在電力使用上更具有優(yōu)勢。通過比較2個地區(qū)的用能結構發(fā)現(xiàn)，煤炭開采區(qū)用能結構相對多元化，這與煤炭區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平存在密切關系;但整體而言，2個地區(qū)用能分異特征并不明顯。

2.2?農(nóng)戶生活能源消費影響因素分析

2.2.1?農(nóng)戶對煤炭和電力選擇的影響分析

表4中的模型一和模型二分別說明煤炭和電力的Tobit模型的回歸結果。從模型的整體結果來看，煤炭和電力的回歸結果具有相似性和互補性。

2.2.1.1?人口因素

農(nóng)戶年齡與電力之間的關系不顯著，而煤炭的使用量與年齡指標呈正相關，說明在能源富集區(qū)年齡對電力選擇的限制性因素較少，而年長的農(nóng)戶更偏向煤炭的使用;受教育程度與電力使用量呈正相關，而與煤炭使用量呈顯著的負相關，說明教育水平顯著影響農(nóng)戶對能源的選擇。隨著教育水平的提高人們獲得就業(yè)的渠道更加廣泛，收入也隨之增高，農(nóng)戶更傾向于追求清潔、方便、高效的能源。家庭人口數(shù)對煤炭消費具有顯著的正相關，對電力消費的影響不顯著，煤炭作為當?shù)刂饕娜∨c炊事能源，家庭人口數(shù)量的增加促使煤炭需求量增加，而電力主要作為照明和高檔耐用品的使用的能源類型，這2種使用途徑具有規(guī)模效應，因此家庭人口增加對電力的影響不大。勞動力人口數(shù)對電力消費有顯著正相關，對煤炭消費呈負相關，勞動力增加促使家庭收入增加的可能性變強，而煤炭與電力相比不具有優(yōu)勢，勞動力人口增加時電力消費增加，煤炭消費減少。

2.2.1.2?資源因素

城鎮(zhèn)距離對電力消費呈現(xiàn)顯著性正向相關，對煤炭消費影響不顯著，說明城鎮(zhèn)距離對生活能源的選擇具有重要的影響。距城鎮(zhèn)越近的農(nóng)戶受城市生活方式的影響，同時獲得工作渠道的拓寬，收入增加的可能性也隨之增大，承受電力成本的能力加強，因此近郊地區(qū)使用電力的農(nóng)戶較多。電力和煤炭的使用量與距煤炭距離呈正相關，說明距煤炭開采區(qū)越近，商品能源的使用量越高。在煤炭開采區(qū)農(nóng)戶煤炭和電力戶均支出1986.667元和1292.606元，而非煤炭開采區(qū)煤炭和電力戶均支出為558元和616.2元，分別為非煤炭開采區(qū)的3.56倍和2.10倍。人均耕地面積與電力和煤炭消費均呈現(xiàn)不顯著，對于煤炭富集區(qū)煤炭和電力是當?shù)乇夭豢缮俚南M能源，加之當?shù)靥赜械牡乩硖攸c，務農(nóng)人員主要為勞動能力不強、且家庭人口數(shù)較少的人員，因此耕地面積多的家庭電力和煤炭的使用量均較少。房屋類型對電力具有顯著的正向影響，對煤炭消費呈現(xiàn)顯著負向影響。這是因為房屋等級越好，現(xiàn)代化的高檔耐用品越多，同時人們對房屋的舒適度與清潔度要求更高，這就會使一部分農(nóng)戶放棄或者減少煤炭的使用量，轉向更為便捷的電力。

2.2.1.3?經(jīng)濟因素

人均收入對電力消費呈現(xiàn)顯著的正向影響，而與煤炭消費量呈負相關。說明家庭收入水平的提高，農(nóng)戶商品能源使用比例將提高，農(nóng)戶會選擇便捷的能源作為家庭的主要消費能源。電力作為農(nóng)戶主要的生活能源，尤其是高收入農(nóng)戶能源消費更以電力為主，人均電力消費為368.922kgce，而其它農(nóng)戶電力消費為147.888kgce，按照當?shù)仉娏r格0.6～1元/kwh折算，高收入農(nóng)戶電費支出戶均為1492.609元，其它農(nóng)戶戶均支出電費僅616.2元，是其它農(nóng)戶的2.4倍。因此，收入水平的提高將提高農(nóng)戶電力的使用比例。非農(nóng)比收入對電力具有顯著的正向影響，對煤炭的影響不顯著。研究表明，非農(nóng)收入增加會使收集生物質能源的成本加大，因此煤炭和電力等商品能源的使用比例就會隨之上升。但是神木市煤炭資源豐富，煤炭是當?shù)剞r(nóng)戶的必備的消費能源，因此非農(nóng)比對煤炭影響不顯著。

2.2.2?農(nóng)戶對太陽能能源的消費的影響因素分析

運用SPSS19.0軟件進行Logistic回歸，回歸結果見表5。為檢驗模型的分析效果，對模型進行Hosmer-Lemeshow擬合優(yōu)度檢驗和似然比檢驗，Hosmer-Lemeshow擬合優(yōu)度檢驗結果模型的卡方值為4.128，顯著性水平為0.845，似然比檢驗顯著性結果小于0.01，模型的擬合程度較好。

2.2.2.1?人口因素

戶主的受教育程度與年齡對太陽能消費影響顯著，其中受教育程度尤為突出。戶主受教育水平對太陽能的使用具有顯著的正向影響，原因可能是隨著教育程度的提高，工作機會越多，收入相對較高，使一些高學歷的農(nóng)戶自然轉向更清潔和便捷的能源。年齡對太陽能消費影響呈負向影響，由于受長期生活習慣的影響，年齡較大的農(nóng)戶已適應原有的消費模式，對新事物的追求力度較小，而年輕的人群更喜歡追求新能源的消費，這就在一定程度導致隨著年齡的增長太陽能的使用數(shù)量下降的情況。勞動力人口數(shù)對太陽能消費具有顯著的負相影響;根據(jù)其它地區(qū)以往的研究結果表明，勞動力人口增加收入水平會隨之增加，商品能源的消費比重也會增加，但是該地區(qū)太陽能消費與勞動力呈負相關關系，原因可能是該區(qū)域為能源富集區(qū)，調查的家庭中有51.04%的農(nóng)戶有180d均在外務工，由于在家的時間較短，部分農(nóng)戶認為沒有使用太陽能的必要。家庭人口數(shù)對太陽能消費影響不顯著。

2.2.2.2?資源因素

交通通達度和房屋結構對太陽能消費影響顯著，人均土地面積影響不顯著。由于距離縣城較近，交通通達度較好，受城鎮(zhèn)生活方式的輻射帶動的作用，并且新能源的設施服務完善，因此，近郊地區(qū)的農(nóng)戶對太陽能的使用具備優(yōu)勢，而偏遠地區(qū)家庭對太陽能消費結構的影響較小。太陽能的使用比例距離煤炭開采地呈顯著負相關，說明煤炭開采區(qū)更具有經(jīng)濟優(yōu)勢，農(nóng)戶生活條件比非煤炭區(qū)要好，煤炭開采區(qū)的農(nóng)戶更傾向于太陽能的使用，與區(qū)位商的計算結果相吻合。房屋結構對太陽能的使用的影響最為顯著，房屋結構越現(xiàn)代化，保暖性越好，同時人們對舒適的要求越高，使用太陽能的可能性就越大。人均土地面積對太陽能消費的影響不顯著，這是由于該區(qū)域位于能源富集區(qū)，家庭的主要收入來源為煤炭相關產(chǎn)業(yè)，人均土地面積并不能對太陽能消費產(chǎn)生顯著影響。

2.2.2.3?經(jīng)濟因素

人均收入與非農(nóng)比收入對太陽能消費存在顯著的正向影響，且顯著性均小于1%，能源階梯理論提出隨著家庭收入的增加，人們趨向于使用更高級的能源。走訪的192戶家庭中，179戶農(nóng)戶在從事種植業(yè)的同時更熱衷于第二、第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，農(nóng)業(yè)活動減少，傳統(tǒng)的薪柴和煤炭的能源消費觀念發(fā)生轉變，新能源產(chǎn)品的消費增加。

3?討論與結論

農(nóng)村生活能源主要依賴地方的能源稟賦，神木市作為我國著名的煤炭富集區(qū)，當?shù)剞r(nóng)戶的生活能源結構以煤炭為主，而電力和太陽能的使用比例低于煤炭。采用Tobit模型和Logistic模型對不同類型的能源的使用比例的影響因素分析可知：神木市農(nóng)戶的用能結構仍以煤炭為主，煤炭開采區(qū)和非煤炭區(qū)用能分異特征并不明顯，但煤炭開采區(qū)的用能結構優(yōu)于非煤炭開采區(qū);經(jīng)濟因素是影響農(nóng)戶對電力和煤炭使用量的首要因素，隨著家庭人均收入的增加，電力和太陽能的使用比例會隨之增加，但是神木市尤其是煤炭開采區(qū)的農(nóng)戶收入來源主要圍繞煤炭的開發(fā)，導致農(nóng)戶使用的煤炭的比例較高，導致能源消費結構升級困難;教育影響農(nóng)戶的用能選擇，家庭受教育程度的提升，從事非農(nóng)產(chǎn)業(yè)有助于神木市農(nóng)戶降低煤炭的消費比例，增加電力、太陽能等清潔能源的使用比重，從而不斷提高能源消費結構;與煤炭開采區(qū)的距離及住房類型的選擇對農(nóng)戶的用能選擇具有影響，農(nóng)戶對生活質量的追求有助于用能結構的轉變。

煤炭開采帶動了當?shù)剞r(nóng)戶收入的增加，但是在一定程度上也是造成神木市生態(tài)和人居環(huán)境破壞的主要因素。就神木市整體而言，由于當?shù)孛禾績r格低廉和煤炭補貼的原因造成農(nóng)戶對煤炭高強度依賴，對農(nóng)戶用能結構的轉變具有重大挑戰(zhàn);此外，大小私營、合營的煤礦一旦關停或者煤炭開采枯竭，農(nóng)戶將陷入用能的貧困和短缺的狀態(tài)，這種不可持續(xù)的用能結構類型，勢必會影響當?shù)氐慕?jīng)濟發(fā)展和農(nóng)戶的生活質量的提升。通過對煤炭開采區(qū)的農(nóng)戶訪問發(fā)現(xiàn)，34.86%的農(nóng)戶表示煤炭開采造成了房屋一定程度的損壞;39.45%的農(nóng)戶表示煤炭開采導致了土地產(chǎn)出減少;44.94%的農(nóng)戶表示煤炭開采造成了一定程度的土地塌陷;76.15%的農(nóng)戶表示煤炭開采對環(huán)境產(chǎn)生了嚴重的負面影響，與之相對的非煤炭區(qū)則甚少出現(xiàn)上述的情況（圖2）。因此，以神木市為代表的能源富集區(qū)的能源消費結構在以后的研究中要與能源貧困問題、生態(tài)環(huán)境問題進行統(tǒng)籌考慮，在鄉(xiāng)村振興的時代背景下，從可持續(xù)生計和可持續(xù)發(fā)展的角度解決生活能源問題。

參考文獻

[1]何威風， 閻建忠， 周洪， 等. 農(nóng)戶薪柴消費的理論模型及實證研究 [J]. 生態(tài)學報，2016，36（05）： 1369-1379.

[2]鄧可蘊， 賀亮.我國農(nóng)村地區(qū)能源形勢分析 [J]. 中國工程科學，2000（06）： 52-58.

[3]寇建平， 趙立欣， 郝先榮， 等. 我國2007年農(nóng)村可再生能源發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢 [J]. 可再生能源，2008（03）： 1-6.

[4]鄭順安， 李想，石祖梁， 等. 我國西北平原區(qū)農(nóng)村生活能源消費和供需結構分析 [J]. 中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃， 2017，38（10）： 112-120.

[5]董梅， 徐璋勇. 農(nóng)村家庭能源消費結構及影響因素分析——以陜西省1303戶農(nóng)村家庭調查為例 [J]. 農(nóng)林經(jīng)濟管理學報， 2018，17（01）： 45-53.

[6]李慷， 王科， 王亞璇. 中國區(qū)域能源貧困綜合評價 [J]. 北京理工大學學報（社會科學版）， 2014，16（02）：1-12.

[7]廖華， 唐鑫， 魏一鳴. 能源貧困研究現(xiàn)狀與展望 [J]. 中國軟科學，2017（08）： 58-71.

[8]張敬颯， 吳文恒， 朱虹穎， 等. 不同生計方式農(nóng)戶生活能源消費行為及其影響因素 [J]. 水土保持通報， 2016，36（06）： 265-271.

[9]IEA（International Energy Agency）Energy poverty： how to make modern energy access universal？[R].World Energy Outlook2010.Paris： IEA， 2010.

[10]?羅國亮，職菲. 國外能源貧困文獻綜述 [J]. 華北電力大學學報（社會科學版）， 2012（04）： 12-16.

[11]唐鑫， 廖華， 魏一鳴， 等. 國際組織應對能源貧困的方案與行動 [J].中國能源， 2014，36（04）： 30-34.

[12]趙雪雁， 陳歡歡， 馬艷艷， 等. 2000—2017年中國農(nóng)村能源貧困的時空變化與影響因素[J]. 地理研究， 2018，37（06）： 1115-1126.

[13]韋惠蘭， 賈哲. 西部荒漠地區(qū)農(nóng)村生活能源消費影響因素的實證分析——以河西走廊荒漠地區(qū)933戶農(nóng)村家庭為例 [J]. 福建農(nóng)林大學學報（哲學社會科學版）， 2017，20（03）： 29-36.

[14]梁育填， 樊杰， 孫威， 等. 西南山區(qū)農(nóng)村生活能源消費結構的影響因素分析——以云南省昭通市為例 [J]. 地理學報， 2012，67（02）： 221-229.

[15]王效華， 郝先榮， 金玲. 基于典型縣入戶調查的中國農(nóng)村家庭能源消費研究[J].農(nóng)業(yè)工程學報， 2014， 30（14）： 206-212.

[16]魏楚， 韓曉. 中國農(nóng)村家庭能源消費結構：基于Meta方法的研究[J].中國地質大學學報（社會科學版），2018，18（06）： 23-35.

[17]肖紅波， 李軍， 李宗泰， 等.北京農(nóng)村能源消費現(xiàn)狀及影響因素分析——基于北京市1866個農(nóng)村住戶的調研 [J].中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃， 2017，38（10）： 127-137.

[18]李宗泰， 李華， 肖紅波， 等. 北京農(nóng)村生活能源消費結構及影響因素分析 [J]. 生態(tài)經(jīng)濟，2017，33（12）： 101-104.

[19]張彩慶， 鄭金成， 臧鵬飛， 等. 京津冀農(nóng)村生活能源消費結構及影響因素研究 [J]. 中國農(nóng)學通報， 2017，31（19）： 258-262.

[20]?HELTBERG R. Fuel switching： Evidence from eight developing countries [J]. Energy Economics， 2004（4）：869-887.

[21]仇煥廣， 嚴健標， 李登旺， 等. 我國農(nóng)村生活能源消費現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢及決定因素分析——基于四省兩期調研的實證研究 [J]. 中國軟科學， 2017（11）：28-38.

[22]韓昀， 王道龍， 畢于運， 等. 影響農(nóng)村家庭能源消費的主要因素研究——山東省郯城縣實證分析[J]. 農(nóng)業(yè)科研經(jīng)濟管理， 2014（01）： 10-16.

[23]何威風， 閻建忠， 花曉波.不同類型農(nóng)戶家庭能源消費差異及其影響因素——以重慶市“兩翼”地區(qū)為例[J]. 地理研究， 2014，33（11）： 2043-2055.

[24]?LIMSS， VOST， FLAXMAN A D， et al.A comparative risk assessment of burden of disease and injury attributable to 67 risk factors and risk factor clusters in 21 regions，1990-2010： A systematic analysis for the global burden of disease study 2010 [J]. The Lancet， 2012， 380（9859）：2224-2260.

[25]?DUFLOE， GREENSTONE M， HANNA R. Cooking stoves，indoor air pollution and respiratory health in rural orissa[J]. Economic and Political Weekly， 2008，43（32）： 71-76.

[26]?MCCRACKEN J P， SMITH K R， DíAZ A， et al.Chimney stove intervention to reduce long-term wood smoke exposure lowers blood pressure among guatemalan women [J].Environmental Health Perspectives （EHP）， 2007，115（7）： 996-1001.

[27]謝美娥. 能源貧困與中國欠發(fā)達資源富集區(qū)的農(nóng)村能源建設問題研究——以貴州畢節(jié)地區(qū)為例 [J]. 經(jīng)濟研究導刊， 2010（03）： 29-31.

[28]李國柱， 牛叔文， 楊振， 等. 隴中黃土丘陵地區(qū)農(nóng)村生活能源消費的環(huán)境經(jīng)濟成本分析 [J]. 自然資源學報， 2008（01）： 15-24.

[29]馮舒祺， 張建平， 王瑤瑤. 中國居民直接生活能源消費碳強度影響因素分析 [J]. 環(huán)境工程， 2018， 36（10）： 184-188.

[30]郜彗，金家勝，李鋒，等. 中國省域農(nóng)村人居環(huán)境建設評價及發(fā)展對策 [J]. 生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學報， 2017， 31（06）： 835-843.

[31]劉滿芝， 劉賢賢. 中國城鎮(zhèn)居民生活能源消費影響因素及其效應分析——基于八區(qū)域的靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型 [J]. 資源科學， 2016， 38（12）：2295-2306.

[32]李曉樂. 綠色發(fā)展理念下農(nóng)業(yè)生態(tài)補償機制的優(yōu)化分析 [J]. 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟， 2019（05）： 75-77.

[33]翟輔東. 我國農(nóng)村能源發(fā)展方針調整問題探討 [J]. 自然資源學報， 2003（01）： 81-86.

（責任編輯?賈燦）