解 堊

(山東大學(xué) 公共經(jīng)濟與公共政策研究中心/經(jīng)濟學(xué)院，山東 濟南 250199)

能源是經(jīng)濟和社會發(fā)展的基本要素之一，它有助于提供健康和教育服務(wù)，并有助于滿足人類諸如食物和住所的基本需求。在缺乏充足和負(fù)擔(dān)得起的能源服務(wù)與貧困之間往往存在惡性循環(huán)關(guān)系，獲得清潔和負(fù)擔(dān)得起的能源對于改善窮人的發(fā)展生計至關(guān)重要，2010年發(fā)展中國家大約有27億人依賴傳統(tǒng)生物質(zhì)(薪柴、秸稈、動物糞便)烹飪，14億人口無法獲得電網(wǎng)供電。中國家庭跟蹤調(diào)查(CFPS)數(shù)據(jù)顯示，2014年中國農(nóng)村仍有41%的家庭依賴柴草作為炊事燃料，家庭能源貧困問題非常突出，嚴(yán)重制約著農(nóng)村的健康發(fā)展。

能源貧困研究的重要性有三個原因，其一，如何衡量能源貧困問題尚未達成共識；其二，能源問題的嚴(yán)重性，四分之一到三分之一的人群陷入能源貧困；其三，獲取能源不僅是發(fā)展的結(jié)果，也是發(fā)展的工具。鑒于能源在提高窮人生活質(zhì)量和促進發(fā)展方面的作用，現(xiàn)代能源服務(wù)提供已成為德政的必要條件，基于能源剝奪而非收入或財富貧困的探究對公共政策制定可能更為重要。從廣義上講，能源貧困被視為缺乏現(xiàn)代能源服務(wù)的可及性，現(xiàn)代能源是指人類發(fā)展所必需的電力、供暖、烹飪?nèi)剂蟍1]，然而，“可及性”含義仍無一致意見，2009年世界能源展望報告根據(jù)家庭能源需求和能源服務(wù)帶來的益處，確定了能源服務(wù)可及性的三個層次：第一，滿足家庭基本需求的最低能源供應(yīng)水平(用于照明、健康、教育和社區(qū)服務(wù)的電力)；第二，提高生產(chǎn)力所需的能源水平(電力和現(xiàn)代燃料以提高生產(chǎn)力)；第三，滿足現(xiàn)代社會所需的能源水平(家用電器的現(xiàn)代服務(wù)、烹飪和取暖以及私人交通的需求增加)。其實，上述這三個層次與家庭能源階梯理論有相通之處，即隨著收入增加和城市化的發(fā)展，能源使用開始從傳統(tǒng)的生物質(zhì)燃料(木柴和木炭)，轉(zhuǎn)變到過渡燃料(煤油、煤和木炭)，然后到現(xiàn)代商業(yè)燃料(液化石油氣、天然氣或電力)。

單維度能源測度是能源貧困的一種測度形式，能源貧困的收入或消費貧困線方法是最為常用的一種，這種方法將能源貧困與收入(或消費)貧困聯(lián)系起來。比如，家庭能源消耗在官方經(jīng)濟貧困線的正負(fù)10%范圍內(nèi)均被認(rèn)為是能源或燃料貧困線。家庭花費超過收入的10%來維持舒適室內(nèi)溫度時即為能源貧困，這種能源貧困測度方法是根據(jù)能源消費在家庭總支出和收入中的比例來定義的[2]。無論絕對貧困線方法還是相對貧困線方法均有缺點，將截斷值兩邊臨近的家庭分為能源貧困和非能源貧困是非常不合理的，比如兩個家庭中一個家庭的能源消費比相對貧困線多一點(假設(shè)10.1%)，另一家庭的能源消費比相對貧困線少一點(假設(shè)9.9%)，就被劃成能源貧困和能源非貧困，未免太過隨意。此外，收入或消費貧困線不能反映真實的貧困狀態(tài)，較低的能量消耗可能是使用更高效設(shè)備的結(jié)果，能源消耗的數(shù)量意義不大。能源消費份額高不一定是能源貧困，可能是奢侈和浪費以及家庭規(guī)模較大導(dǎo)致。單維度測度的另一種形式是工程測量方法，它根據(jù)不同能源服務(wù)的基本需求以及不同能源載體的規(guī)格(燃料熱值)和獲得能源服務(wù)的設(shè)備規(guī)模、效率來直接估算住戶的能源需求。比如，人均基本能源需求為100瓦，農(nóng)村家庭的最低能耗包括兩個燈泡，五小時無線電服務(wù)，而用電視和冰箱等設(shè)備的城市地區(qū)其最低能耗為50千克油當(dāng)量等標(biāo)準(zhǔn)。工程方法也存在局限性，它需要家庭居住單元、居住人數(shù)及家用電器等相互關(guān)聯(lián)的復(fù)雜數(shù)據(jù)，計算量巨大[3-5]。此外，基本需求對消費者來說是主觀的，可能會隨季節(jié)、地區(qū)和氣候而變化[6]，為收集此類數(shù)據(jù)而進行的全面而昂貴的調(diào)查資料可能會隨著技術(shù)、偏好和實踐的變化而變得過時。另外，工程方法無法解釋個人的社會經(jīng)濟特征或消費者行為。

與單維度能源貧困測度方法對應(yīng)的是復(fù)合指數(shù)方法。牛津貧困與人類發(fā)展倡議(OPHI)在多維貧困指數(shù)的基礎(chǔ)上構(gòu)造了多維能源貧困指數(shù)(multidimensional energy poverty index，MEPI)，MEPI構(gòu)建中引入了五個維度和六個指標(biāo)[7]。其他衡量多維能源貧困的嘗試來自非政府組織，如“實踐行動”組織構(gòu)建了相應(yīng)指標(biāo)并根據(jù)總能量的獲取來定義能源貧困，該指標(biāo)側(cè)重于捕獲家庭想要的能源服務(wù)，同時考慮每項服務(wù)的最低要求，然而，它只關(guān)注人數(shù)比率并將貧困強度視為無關(guān)緊要，也沒有區(qū)分在一些方面被剝奪和在各個方面被剝奪的家庭異同。ESMAP項目(energy sector management assistance program，ESMAP)開發(fā)了多層框架(MTF)來測度能源可及性(1)http://www.esmap.org/sites/esmap.org/files/DocumentLibrary/Multi-tier%20BBL_Feb19_Final_no%20annex.pdf.，與傳統(tǒng)的二元計數(shù)來表示能源可及性(是否為能源可及性)不同，MTF通過引入多層定義來測度能源可及性，即多層框架不僅考慮是否可及，還考慮到可及性的質(zhì)量、程度。MTF將可及性定義為“在需要時能提供足夠、可靠、質(zhì)量好、方便、經(jīng)濟、合法、健康且安全的能源服務(wù)”，比如，通過結(jié)合其他維度(例如電力是否可負(fù)擔(dān)得起且可靠)來測量電力可及性。MTF將能源可及性分為從無可及性的第0層到最高等級可及性的第5層。

能源貧困會引致諸如經(jīng)濟、社會文化及生態(tài)的多重剝奪貧困效應(yīng)。能源貧困反映了更好的能源服務(wù)機會的喪失，其實，能源貧困對人類發(fā)展造成的負(fù)面影響遠(yuǎn)比能源貧困本身更為重要，它對貧困剝奪和經(jīng)濟福利具有多方面的影響。現(xiàn)代能源可及性創(chuàng)造了更多的就業(yè)選擇機會，對女性而言尤為如此[8-9]。通過使用由電力驅(qū)動的現(xiàn)代工具可以提高勞動生產(chǎn)率，比如人工燈光可以延長工作日，需要電力為電池充電的手機可以改善通信并獲取更多信息，如果沒有廣泛可負(fù)擔(dān)得起的能源，家庭就難以擺脫貧困?，F(xiàn)代能源還可以增強正規(guī)和非正規(guī)教育程度，比如家庭缺少電力，信息就成為稀缺品，日落后個體必須借助燭光進行閱讀和家庭作業(yè)，這不僅低效還可能會帶來負(fù)面的健康后果，家庭缺少現(xiàn)代能源會促使兒童完成取水、砍柴等家務(wù)，也會給教育帶來不利影響。室內(nèi)燃燒生物質(zhì)烹飪?nèi)剂闲纬傻氖覂?nèi)污染會對健康造成負(fù)面影響，這種室內(nèi)空氣污染常與肺結(jié)核、肺癌、呼吸道感染相關(guān)聯(lián)，每年約有150萬人因此而死亡(2)https://www.who.int/airpollution/publications/fuelforlife.pdf.。此外，不穩(wěn)定不可靠的電力供應(yīng)會對醫(yī)療供電、疫苗冷藏、消毒等產(chǎn)生影響，從而極大地影響健康服務(wù)及醫(yī)療質(zhì)量。

國內(nèi)相關(guān)文獻在宏觀和微觀兩個層面上展開研究，省際宏觀層面研究文獻分析了各省2000—2015年農(nóng)村能源貧困的時空變化與影響因素、研究了中國農(nóng)村能源貧困區(qū)域差異及其影響因素、剖析了中國西部農(nóng)村地區(qū)的能源貧困問題、分析了中國農(nóng)村能源貧困現(xiàn)狀與問題[10-13]。在家戶個體微觀層面研究文獻基于CGSS 數(shù)據(jù)對能源貧困對居民福利的影響及其機制進行了分析，對多維能源貧困與居民健康進行了研究[14-15]。本文首先進行了理論框架分析，并選取家庭做飯燃料、照明、家電服務(wù)、娛樂/教育和通信五個維度來構(gòu)造多維能源貧困指數(shù)并對多維能源貧困的決定因素進行了考查；能源貧困的福利效應(yīng)分析中利用工具變量2SLS方法研究了電力可及性對家庭消費、收入的影響，基于分層Logit模型探討了電力可及性、家庭做飯燃料對個體健康、教育的影響。

一、理論框架與實證策略

1.理論框架

農(nóng)村家庭在經(jīng)濟學(xué)分析中一般既作為生產(chǎn)者消費者也作為勞動供給者出現(xiàn)，比如農(nóng)村家庭可從事一些家庭生產(chǎn)活動，家庭生產(chǎn)活動的產(chǎn)出既可以在市場中出售也可自用。當(dāng)然，家庭生產(chǎn)的生產(chǎn)要素可部分通過市場購買(農(nóng)業(yè)生產(chǎn)設(shè)備)獲得也可部分由家庭自身提供(家庭勞動)[16]。假設(shè)能源有兩種使用形式，其一，家庭能源使用Xe，其二，能源作為投入要素增加勞動生產(chǎn)率Fe，總能源(E)為Xe+Fe。農(nóng)村代表性家庭最大化如下效用(3)https://digitalrepository.unm.edu/econ_etds/76.：

U=U(Xh,Xm,Xl,Xe)

(1)

其中，Xh代表家庭生產(chǎn)，Xm代表市場購買的商品，Xl是閑暇，Xe是能源。家庭能源要素直接進入效用函數(shù)原因在于它能為家庭提供諸如黑夜的人造光、電視、電話等變量。家庭可用的總時間T=FL(家庭勞動)+Xl(閑暇)。家庭的生產(chǎn)約束為：

Qh=Q(L,A,Fe,KH(Fe),K)

(2)

L為總勞動投入，A代表家庭的固定的土地數(shù)量，F(xiàn)e代表能源要素投入，KH是以健康和教育衡量的人力資本，它是能源投入Fe的函數(shù)，K代表金融、生產(chǎn)工具等固定資本。代表性家庭為價格的接受者。家庭的現(xiàn)金約束為：

pmXm+peXe=ph[Q(L,A,Fe,KH(Fe),K)-Xh]-pl(L-FL)-pe(Fe+KH(Fe))

(3)

其中，pm、pe、pl分別代表市場價格、能源價格、市場工資。如果L-FL大于零表明需要雇傭勞動，小于零則是非農(nóng)勞動。把上述生產(chǎn)約束、時間約束、現(xiàn)金約束化簡后有下式：

pmXm+peXe+phXh+plXl=π+plT

(4)

式(4)中的π=ph[Q(L,A,Fe,KH(Fe),K)-Xh]-plL-pe(Fe+KH(Fe))為家庭生產(chǎn)利潤，式(4)等號左邊為家庭總支出，等號右邊則是家庭收入,其中plT是時間存量價值(包括閑暇)[17]。

在式(4)約束下最大化式(1)產(chǎn)生下列一階條件：

(5)

即要素投入的點達到其邊際產(chǎn)品收益等于該投入要素的價格。據(jù)式(5)中一階條件可得投入的需求函數(shù)：

(6)

pmXm+peXe+phXh+plXl=Y*

(7)

Y*是利潤最大化行為的收入，表示為：

(8)

最大化效用在式(7)約束下的一階條件為：

(9)

解式(9)可得到家庭能源使用的需求曲線：

(10)

總的能源需求為：

(11)

如果人力資本以健康、教育來測度，上述分析構(gòu)成了收入、能源使用、教育、健康同時作用的理論分析基礎(chǔ)，同時，也為實證檢驗這些關(guān)系奠定了基礎(chǔ)。能源可及性(本文用電力可及性表示)對收入的影響渠道可能有如下兩種渠道，第一，電力可及性使得生產(chǎn)過程更加高效，比如在灌溉中引入電抽水泵就會引致工資、勞動需求增加或者引致二者都增加；第二，電力可及性可能會刺激企業(yè)家精神產(chǎn)生，誘使家庭購買小型設(shè)備開始家庭作坊式生產(chǎn)。消費基本上與收入呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，電力可及性對消費的傳導(dǎo)機制也可用該渠道來解釋。

2.實證策略

為考查能源貧困的福利效應(yīng)，本文首先分析能源可及性(即電力可及性)對收入、消費的影響，即存在下式：

Yi=α+βEi+γXi+εi

(12)

式(12)中，Yi表示家庭i的收入(消費)、Ei表示家庭i的電力可及性，Xi為影響家庭收入(消費)的其他控制變量?？紤]到內(nèi)生性問題，本文使用2SLS方法對式(12)進行估計，社區(qū)落差海拔高度作為電力可及性的工具變量。

長期來看，教育和能源貧困可能同時確定，然而能源對于教育的影響是間接的，即電力及清潔烹飪?nèi)剂峡杉靶圆粫⒖虒逃a(chǎn)生影響，這種效應(yīng)在很長時間并可能在下一代才會發(fā)生，為此，衡量能源使用對教育的影響，內(nèi)生性問題一般不會發(fā)生在截面數(shù)據(jù)中。教育使用個體是否完成初中教育來表示，健康使用個體自評身體健康狀況為不健康表示。

P(y=1|xi)=P(y=1|x1,x2...,xk)

(13)

式(13)中，i表示個體，y=1表示個體完成初中教育(或個體自評身體健康狀況為不健康)，x1,x2...,xk為解釋變量。在影響教育或健康的不可觀測的因素中居住地因素可能起到比較強的作用，為此本文使用個體、社區(qū)兩層次的Logit模型：

P(y=1|xi)=F(ξj[i]+ηXi+μi)

(14)

ξj[i]=a+bκj+τj

(15)

其中，j[i]代表個體i居于j社區(qū)中，Xi、κj分別表示個體、社區(qū)層次的控制變量，μi、τj表示個體、社區(qū)兩個層次獨立的誤差項。

二、多維能源貧困指數(shù)及其決定因素

1.多維能源貧困指數(shù)(MEPI)

多維能源貧困指數(shù)從多維貧困指數(shù)中衍生而來，多維貧困指數(shù)主要受剝奪和能力的影響[18]。MEPI方法利用“雙界線”方法來定義多維能源貧困。第一步設(shè)定多維貧困的維度，第二步設(shè)定判斷樣本為貧困的維度界限值即雙重界限，第一層界限為識別樣本在各維度是否被剝奪，第二層界限通過樣本被剝奪的維度數(shù)識別樣本是否為多維能源貧困。各維度取值：令Mn,d代表n×d維矩陣，令矩陣元素y∈Mn,d，代表n個人在d個不同維度上所取得的值，y中的任一元素yij，表示個體i在維度j上的取值，i=1，2，…，n；j=1，2，…，d。剝奪矩陣：令z=(z1,z2,...,zd)為剝奪臨界值矩陣。權(quán)重：令w=(w1,w2,...,wd)為權(quán)重矩陣，wj表示維度j在多維貧困測度中所占的權(quán)重。剝奪計數(shù)：令ci=(c1,c2,...,cn)'表示剝奪計數(shù)。它反映個體的被剝奪的廣度。ci(i=1，2，…，n)表示個體i所經(jīng)受的被剝奪的維度個數(shù)。A-F多維貧困指數(shù)MEPI和平均被剝奪份額計算公式分別為：

(16)

(17)

其中，n表示個體數(shù)量，q表示在維度貧困線為b時的多維貧困人數(shù)。ci(b)表示維度貧困線為b時ci的取值。貧困發(fā)生率H=q/n，A表示平均被剝奪份額。結(jié)合式(1)和式(2)不難發(fā)現(xiàn)MEPI=H×A。

本文在構(gòu)造MEPI中選取了家庭做飯燃料、照明、家電服務(wù)、娛樂/教育和通信五個維度，各維度使用等權(quán)重方法，即每個維度的權(quán)重為20%，其相應(yīng)的指標(biāo)、變量及剝奪值參見表1?？紤]到數(shù)據(jù)的可得性及各個年份維度的同一性和完整性，MEPI指數(shù)計算以1997—2015年的CHNS調(diào)查作為數(shù)據(jù)來源。

表1 MEPI的維度變量及臨界值

從單維度的燃料貧困來看，全部樣本的燃料貧困下降幅度很大，從1989年的87%下降到2015年的14%。城市樣本和農(nóng)村樣本與總樣本的表現(xiàn)類似，燃料貧困均呈現(xiàn)大幅下降態(tài)勢，比如，城市從1989年的74%(本文中做飯燃料為煤也劃為燃料貧困)下降到2015年的5%，農(nóng)村則從1989年的95%下降到2015年的21%。從東中西部對比視角看，東、中、西部地區(qū)在1989年的燃料貧困為77%、86%、98%，在2015年，東、中、西部地區(qū)燃料貧困的比例則分別為11%、21%、12%，期初和期末東部地區(qū)的燃料貧困最低，中部地區(qū)的燃料貧困在期末高于中部地區(qū)。照明貧困從1989—2015年基本上呈現(xiàn)下降態(tài)勢(除2015年外)，城鄉(xiāng)、東中西部分組樣本照明貧困的時間變化態(tài)勢與全部樣本的表現(xiàn)基本一致。農(nóng)村照明貧困高于城市、東部的照明貧困低于中、西部地區(qū)。無論是總樣本還是分組的樣本家電(冰箱)貧困從1989—2015年間呈現(xiàn)穩(wěn)步下降態(tài)勢，城市的家電貧困遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于農(nóng)村的家電貧困，東部地區(qū)的家電貧困低于中部地區(qū)，中部地區(qū)的家庭貧困低于西部地區(qū)。從娛樂教育貧困角度看，如果只調(diào)查了有無電視或只調(diào)查了有無電腦，那么無論是總樣本還是分組的樣本該項貧困均呈現(xiàn)下降態(tài)勢，比如1989-1993年的電視貧困、2009-2015年的電腦貧困，而對有無電視、有無電腦均進行了調(diào)查的1997—2006年而言，該貧困卻又上升態(tài)勢。無論是總樣本還是分組的樣本通信貧困在1989—2015年基本上呈現(xiàn)下降態(tài)勢(除在2015年外)，農(nóng)村通信貧困高于城市、東部地區(qū)通信貧困低于中西部地區(qū)。

無論總樣本還是分組樣本，多維能源貧困指數(shù)基本上均呈現(xiàn)下降態(tài)勢，比如，1997年總樣本中MEPI為0.488，2015年該指數(shù)下降到0.123；農(nóng)村多維能源貧困指數(shù)均高于城市多維能源貧困指數(shù)；東部地區(qū)的多維能源貧困指數(shù)顯著低于中西部地區(qū)的多維能源貧困指數(shù)，除2011年后中部地區(qū)的MEPI高于西部地區(qū)外，2011年前中部地區(qū)的MEPI則低于西部地區(qū)。

1997—2015年家庭做飯燃料的貢獻率穩(wěn)步下降，1997年該維度的貢獻率為26%，2015年則下降到20%。照明的貢獻率在各個年份中均不足1%。1997—2015年家庭中擁有冰箱的貢獻率穩(wěn)步下降，1997年該維度的貢獻率為28%，2015年則下降14%。娛樂/教育維度的貢獻率呈現(xiàn)V型，比如該維度的貢獻率從1997年的29%一直下降到2011年的7.8%，2015年該維度貢獻率又上升到22%。通信維度的貢獻率在1997—2015年呈現(xiàn)穩(wěn)步上升的態(tài)勢，1997年該維度貢獻率只有16%，到2015年是42%，而且該維度的貢獻率比其他維度的貢獻率大得多。分城鄉(xiāng)樣本看，城市、農(nóng)村的時間表現(xiàn)態(tài)勢與全部樣本基本相同，而城鄉(xiāng)各維度的貢獻率有所不同，比如，農(nóng)村1997—2015年家庭做飯燃料、照明、家電服務(wù)、娛樂/教育和通信五個維度的平均貢獻率分別為27.6%、0.5%、27.3%、17.2%、27.3%。城市1997-2015年家庭做飯燃料、照明、家電服務(wù)、娛樂/教育和通信五個維度的平均貢獻率分別為21.2%、0.6%、25.9%、20.3%、32.1%，即農(nóng)村做飯燃料貢獻率高于城市做飯燃料的貢獻率，農(nóng)村家電服務(wù)的貢獻率高于城市家電服務(wù)的貢獻率，城市娛樂/教育、通信的貢獻率均高于農(nóng)村相應(yīng)的娛樂/教育、通信貢獻率。

如前文所述，在通信貧困中有無固定電話的調(diào)查從1997年開始，有無手機從2004年開始調(diào)查，2004—2015年有無固定電話、有無手機均進行了調(diào)查，在娛樂教育貧困中有無電視從1989年開始調(diào)查，2009年起不再調(diào)查有無電視，有無電腦從1997年開始調(diào)查，即1997—2006年有無電視、有無電腦均進行了調(diào)查。為規(guī)避這種調(diào)查問題的非一致性，將娛樂教育貧困、通信貧困這兩個維度的貧困從多維能源貧困中去除，探究多維能源貧困的變化情況。計算結(jié)果顯示，無論總樣本還是分組樣本，多維能源貧困指數(shù)基本上均呈現(xiàn)下降態(tài)勢，比如，1989年總樣本中MEPI為0.589，2015年該指數(shù)下降到0.08；農(nóng)村多維能源貧困指數(shù)均高于城市多維能源貧困指數(shù)；東部地區(qū)的多維能源貧困指數(shù)顯著低于中西部地區(qū)的多維能源貧困指數(shù)，2011年后中部地區(qū)的MEPI高于西部地區(qū)，2011年前中部地區(qū)的MEPI則低于西部地區(qū)。1989—2015年MEPI、H、A的變化情況顯示，無論總樣本還是分組樣本，MEPI、H、A基本上均呈現(xiàn)下降態(tài)勢。這些結(jié)論基本上與上述1997—2015年的分析結(jié)論相同。

2.多維能源貧困的決定因素

與既有文獻一致，家庭多維能源貧困分為能源貧困和非能源貧困兩類，使用Logit模型分析多維能源貧困的決定因素。在Logit模型中，多維能源貧困指數(shù)因變量通過使用能源貧困指數(shù)的特定剝奪截斷點將其轉(zhuǎn)化為二元變量，即如果該指數(shù)大于0.3，則該家庭被認(rèn)為是多維能源貧困家庭。在多維能源貧困Logit模型中納入了戶主特征變量、家庭特征變量及居住地區(qū)變量，以2015年為例的Logit回歸結(jié)果參見表2。

表2 多維能源貧困的決定因素

回歸結(jié)果顯示，家庭規(guī)模增加一個成員時，家庭陷入多維能源貧困的概率下降，并且在1%的統(tǒng)計水平上顯著，家庭規(guī)模大可能意味著有更多的潛在收入掙取者或表明能源使用具有規(guī)模經(jīng)濟的特征。戶主為女性的家庭陷入能源貧困的概率下降，其原因可能在于這樣的家庭需要積累社會資本構(gòu)筑社會網(wǎng)絡(luò)以應(yīng)對更多的生產(chǎn)、生活不測，進而激發(fā)家庭生產(chǎn)效率脫離多維能源貧困。隨著戶主年齡的增加，其陷入能源貧困的概率在下降。在婚家庭的多維能源剝奪程度顯著降低，可能的原因在于夫妻雙方的資源相比于單獨一方而言較多，而且，另一方也可以承擔(dān)起照顧家庭或改善家庭生活境況的責(zé)任，婚姻對家庭能源福利增進有益。相比與戶主為小學(xué)畢業(yè)程度家庭而言，隨著戶主教育程度的提高，家庭多維能源貧困的概率顯著下降，且在1%的統(tǒng)計水平上顯著，這與預(yù)期相符合，因為戶主教育程度越高的家庭其收入也越高，其陷入多維能源貧困的概率也越低，另外，戶主完成初中教育、高中教育及大專以上教育相比于戶主為小學(xué)程度以下的家庭而言，多維能源貧困分別下降0.17、0.24、0.22，這也說明教育對增加收入的重要性，而且教育是多維能源貧困的重要決定因素。比如印度經(jīng)驗表明教育是減貧最重要的組成部分，由于經(jīng)濟上的限制貧困家庭無法支付所需的教育支出從而不能完成中學(xué)教育，較低的教育水平會妨礙家庭收入增加，引致他們無力負(fù)擔(dān)現(xiàn)代能源服務(wù)從而造成能源貧困[19]。相比于生活在城市的家庭而言，農(nóng)村家庭的多維能源剝奪程度顯著增加，這一方面是因為城市家庭可以獲得更好的工作獲得更高的收入，從而能夠進行充分的能源消費。另一方面，農(nóng)村家庭在能源階梯轉(zhuǎn)型中的速度較慢(比如從柴薪燃料轉(zhuǎn)變?yōu)樘烊粴馊剂?，農(nóng)村家庭使用的是低效能源；與東部地區(qū)相比，生活在中部、西部地區(qū)家庭更易遭受多維能源剝奪。

三、實證分析

實證分析所用數(shù)據(jù)為中國家庭跟蹤調(diào)查(CFPS)2014年的數(shù)據(jù)。該調(diào)查在2008和2009年進行了測試調(diào)查，2010、2011、2012、2014和2016年進行了全國調(diào)查。CFPS的抽樣設(shè)計關(guān)注初訪調(diào)查樣本的代表性，采用了內(nèi)隱分層的、多階段的、多層次與人口規(guī)模成比例的概率抽樣方式(PPS)。樣本覆蓋了除香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)、臺灣地區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)、青海省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、寧夏回族自治區(qū)和海南省之外的25個省份。CFPS的問卷分為三個層級：個體、個體生活的緊密環(huán)境即家庭、家庭的緊密環(huán)境即村居，因此形成了三種問卷：個人問卷、家庭問卷、村居問卷。2016年的調(diào)查除沒有電力可及性調(diào)查項目，也未公開社區(qū)數(shù)據(jù)，為時效性計本文以2014的農(nóng)村調(diào)查作為實證分析基礎(chǔ)。

選取CFPS調(diào)查中問題“您家通電的情況是怎樣”的答案：沒通電及經(jīng)常斷電作為電力不可及性的代理指標(biāo)，其中家戶未通電的比例為0.25%，經(jīng)常斷電的比例為3.13%，二者合計為3.28%。

表3 描述統(tǒng)計

做飯燃料為柴草的農(nóng)村家庭占比在4成左右，這說明農(nóng)村非清潔烹飪?nèi)剂蠁栴}仍然比較嚴(yán)重。如果把沒通電及經(jīng)常斷電作為電力貧困(能源貧困之一)、做飯燃料為柴草作為燃料貧困(能源貧困之一)的話，表4表明2014年中國農(nóng)村能源貧困的比例為44%，該指標(biāo)與全國層面的能源貧困人口占比為40%相差不大[20]，這從另一個側(cè)面說明，使用這兩個指標(biāo)來表征能源貧困的合理性。變量之間的相關(guān)系數(shù)表明，電力可及性與家庭人均收入、家庭人均消費之間的相關(guān)系數(shù)為正；電力可及性與社區(qū)海拔落差之間的相關(guān)系數(shù)為負(fù)；電力可及性與個體完成初中教育之間的相關(guān)系數(shù)為正、做飯燃料為柴草與個體完成初中教育之間的相關(guān)系數(shù)為負(fù)；電力可及性與個體自評為不健康之間的相關(guān)系數(shù)為負(fù)、做飯燃料為柴草與個體自評為不健康之間的相關(guān)系數(shù)為正。值得指出的是，CFPS調(diào)查沒有涉及戶主方面的信息，我們定義了一個虛擬的“戶主”[21]，即把家庭中的財務(wù)回答人視為戶主。

1.電力可及性與收入、消費

本小節(jié)將探討電力可及性對收入、消費的影響。表4報告了使用2SLS方法的回歸結(jié)果。從表4的最后兩行Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計量及Anderson canon(P-value)的結(jié)果可以看出使用社區(qū)的落差作為電力可及性的工具變量比較有效。

使用工具變量的結(jié)果顯示，能使用電力的家庭其消費是不能使用電力家庭的398%，使用電力的家庭其收入是不能使用電力家庭的959%，這些數(shù)值均是納入其他變量后的回歸結(jié)果，這些巨大的數(shù)值表明現(xiàn)代能源十分有力地改變了人們的生活方式。戶主教育程度增加使家庭人均消費增加。家庭規(guī)模增加使家庭人均消費下降，這是由于更多的人消耗相同的資源所致。中部地區(qū)的消費低于東部地區(qū)，而西部地區(qū)的消費與東部地區(qū)差異并不顯著。戶主教育程度的提升會使家庭人均收入顯著上升。表4雖然表明電力可及性對人均消費有顯著的正向影響，但它沒有提供關(guān)于電力在財富分配的各個水平上如何影響消費圖景，為此本文還進行了消費的分位數(shù)回歸，結(jié)果參見表5。

表4 電力可及性與收入、消費的2SLS回歸

表5 消費分位數(shù)回歸

表5的消費分位數(shù)的結(jié)果表明，首先，在95%消費分位數(shù)以下，電力可及性對消費沒有顯著影響，在95%消費分位數(shù)以上，電力可及性使消費非常顯著地增加。這可以通過人力資本水平來解釋，電力往往作為生產(chǎn)能力的增強因子，而生活水平較低的家庭其教育水平和生產(chǎn)能力也較低，電力作為生產(chǎn)能力的增強因子不能在窮人中發(fā)揮應(yīng)有的作用，在收入分配的高端，家庭的人力資本會最大限度的利用電力，這對消費水平會產(chǎn)生復(fù)合影響。比較有趣的是，家庭規(guī)模在任何消費分位上都使得消費顯著下降；戶主的教育程度系數(shù)在各個消費分位數(shù)上均對消費起到了顯著的正向推動作用，這說明即使最貧困的家庭也能從教育程度上升中獲益。

2.能源貧困與教育、健康

考查能源貧困對健康的效應(yīng)，如果能取得諸如做飯燃料的柴草數(shù)量、每天在室內(nèi)呼吸柴草燃燒的煙塵時間，眼疾問題、心臟和呼吸疾病問題及這些病癥的持續(xù)時間，將對深入分析能源貧困對健康效應(yīng)有非常大的助益。CFPS調(diào)查涉及健康問題只設(shè)計了自評健康，本文使用自評身體健康狀況為不健康的二元啞變量的多層Logit模型，納入該模型的變量還包括個體性別、個體年齡及年齡平方、戶主教育程度、居住地區(qū)等變量。能源貧困對教育、健康的效應(yīng)回歸結(jié)果參見表6。

表6 能源貧困對教育、健康影響多層Logit模型

表6顯示，電力可及性對個體的教育程度雖然為正向影響但并沒有表現(xiàn)出統(tǒng)計顯著性，電力可及性使不健康程度顯著下降。農(nóng)村男性完成義務(wù)教育的概率高于女性，這與農(nóng)村重男輕女的傳統(tǒng)觀念是相合的。戶主教育程度提高顯著地推動了家庭中個體完成義務(wù)教育概率的提高，這也從一個側(cè)面說明農(nóng)村存在“寒門難出貴子”現(xiàn)象。中部地區(qū)與東部地區(qū)在完成義務(wù)教育方面差異不顯著，而西部地區(qū)完成義務(wù)教育的概率顯著小于東部地區(qū)。家庭中不清潔的烹飪能源使個體受教育程度下降并增加了不健康的概率。性別、年齡、戶主教育程度、地區(qū)變量系數(shù)在健康中的顯著性與義務(wù)教育模型中的顯著性相同，除個體年齡有相同的符號外，性別、戶主教育程度、地區(qū)變量符號在義務(wù)教育模型中與在健康模型截然相反。

3.異質(zhì)性分析

電力可及性對東中西部的消費、收入影響的結(jié)果表明，電力可及性只對西部地區(qū)的家庭人均消費和家庭人均收入增加有顯著作用，其對東部和中部地區(qū)的家庭人均消費和家庭人均收入沒有任何影響，而且，東部地區(qū)和中部地區(qū)的Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計量及Anderson canon(P-value)的結(jié)果表明工具變量的合理性也存在一些問題。電力可及性對東中西部的消費分位數(shù)回歸結(jié)果表明，首先，在95%消費分位數(shù)以下，電力可及性對東中西部地區(qū)的家庭人均消費均沒有顯著影響，在95%消費分位數(shù)以上，電力可及性使西部地區(qū)的家庭人均消費非常顯著地增加。電力可及性對東中西部工資性收入、經(jīng)營性收入的影響結(jié)果比較有趣，電力可及性對中部地區(qū)的工資性收入及經(jīng)營性收入均沒有顯著影響；電力可及性使得西部地區(qū)的工資性收入增加，但對西部地區(qū)的經(jīng)營性收入沒有影響；電力可及性對東部地區(qū)的工資性收入沒有影響，但電力可及性促進了東部地區(qū)的經(jīng)營性收入增長，這可能反映了電力可及性催生了東部地區(qū)農(nóng)村家庭的冒險精神，并使這些不墨守成規(guī)的家庭從事一些非農(nóng)自雇或帶有雇工的“企業(yè)家”活動，而電力可及性則使得西部地區(qū)的農(nóng)村家庭從事打工雇傭工作從而促進了家庭人均工資性收入的上升。以多層Logit模型估算的能源貧困對東中西部教育、健康的影響結(jié)果分析表明：電力可及性對東中西部地區(qū)16歲以上個體是否完成初中教育均沒有顯著影響，電力可及性降低了東部和中部地區(qū)農(nóng)村家庭自評不健康的概率，但對西部地區(qū)的健康沒有影響。家庭中不清潔的烹飪能源使用降低了全部地區(qū)的教育程度，也使得全部地區(qū)的自評不健康概率上升，該類能源貧困無論對教育而言還是對健康而言沒有表現(xiàn)出地區(qū)異質(zhì)性，這也同時說明，在全國各地推行家庭清潔烹飪能源使用無疑會對家庭的福利增進具有重要的現(xiàn)實意義。前述分析表明電力可及性對收入的增長起到了積極的正向推動作用，其背后的機制是什么呢？為此本文把收入分成工資性收入和經(jīng)營性收入兩類，分析結(jié)果表明，電力可及性推動了更多的“企業(yè)家”活動，電力可及性也推動了人均工資性的大幅增長，如上所述，這可能是由于電力可及性使得人們從繁瑣的家務(wù)勞動中解脫出來(尤其是女性)進而促進了勞動供給的增加所致，也可能是勞動供給沒有變化但由于電力可及性增加了勞動生產(chǎn)效率使得工資增加所致，也可能是這兩種效應(yīng)同時發(fā)生所致。經(jīng)營性收入的系數(shù)小于工資性收入的系數(shù)可能表明農(nóng)村富于冒險精神從事“企業(yè)家”活動的家庭較少，農(nóng)村家庭更傾向于從事風(fēng)險較少給人打工掙取較穩(wěn)定工資的活動。

4.穩(wěn)健性分析

如果電力可及性使用家庭月電費來代替的話，前述結(jié)果是否仍然成立呢？考慮到月電費的工具變量難以尋找，本文沒有分析以月電費代替電力可及性對消費和收入的影響，只以多層Logit模型分析了能源貧困對教育、健康影響(參見表7)。

表7 能源貧困對教育、健康影響的穩(wěn)健性檢驗

表7結(jié)果顯示，雖然電力可及性在不考慮其他變量的情況下會對教育產(chǎn)生正向影響，但納入其他控制變量后，電力可及性對教育的影響變得不再顯著，電力可及性對自評不健康仍起到了顯著的降低作用，電力可及性對醫(yī)療服務(wù)的需求方而言會縮短送醫(yī)時間，對供給方的診斷、手術(shù)等生產(chǎn)效率提高會起到擴大作用。不清潔的家庭烹飪?nèi)剂显黾恿藗€體不健康的概率并使得個體教育程度下降。其他控制變量的符號也基本沒有改變，這表明本文的結(jié)論具有穩(wěn)健性的特點。

四、結(jié) 論

文章選取家庭做飯燃料、照明、家電服務(wù)、娛樂/教育和通信五個維度來構(gòu)造多維能源貧困指數(shù)并對多維能源貧困的決定因素進行了考查，微觀調(diào)查數(shù)據(jù)的測度結(jié)果顯示，無論總樣本還是分組樣本，多維能源貧困指數(shù)基本上均呈現(xiàn)下降態(tài)勢，農(nóng)村多維能源貧困指數(shù)均高于城市多維能源貧困指數(shù)，東部地區(qū)的多維能源貧困指數(shù)顯著低于中西部地區(qū)的多維能源貧困指數(shù)；家庭做飯燃料的貢獻率穩(wěn)步下降，照明的貢獻率在各個年份中均不足1%，家電服務(wù)(以是否有冰箱衡量)的貢獻率穩(wěn)步下降，通信維度的貢獻率比其他維度的貢獻率大得多；家庭規(guī)模、戶主特征、居住地區(qū)等變量對多維能源貧困有顯著影響。通過兩階段最小二乘模型控制內(nèi)生性，結(jié)果發(fā)現(xiàn)電力可及性對農(nóng)村消費水平、收入水平提升均具有非常重要的影響；分層logit模型表明電力可及性對農(nóng)村個體的教育程度雖然有正向影響但并沒有表現(xiàn)出統(tǒng)計顯著性，電力可及性使農(nóng)村不健康程度顯著下降；農(nóng)村家庭中不清潔的烹飪能源使個體受教育程度顯著下降并增加了不健康的概率。

上述結(jié)果說明，能源在實現(xiàn)政策目標(biāo)方面發(fā)揮了重要作用，比如增加收入、提高教育和健康水平。消除能源貧困作為聯(lián)合國千年發(fā)展目標(biāo)的重要組成部分，有助于優(yōu)化農(nóng)村地區(qū)的能源消費結(jié)構(gòu)，擺脫能源貧困惡性循環(huán)的怪圈。為此，從能源視角出發(fā)對農(nóng)村家庭能源貧困的解決之道是，做出更多努力來促進農(nóng)村清潔能源和能源使用技術(shù)(電氣化、太陽能、沼氣等)的推廣，在無法優(yōu)化農(nóng)村能源消費結(jié)構(gòu)時，實施對窮人的適當(dāng)公共政策援助(比如價格補助)是消除能源貧困的題中之意。