中国可再生能源与太阳能创新对能源贫困的地理异质性影响及气候脆弱性的调节机制研究

本文通过面板分位数回归模型，揭示了中国可再生能源与太阳能创新（RSEAI）对能源贫困（EP）的缓解效应，并创新性地引入气候脆弱性指数（CVI）作为调节与阈值变量。研究发现RSEAI可显著降低EP，但作用效果受CVI非线性调控且存在显著地域差异（仅西部有效），为气候脆弱经济体制定差异化能源正义策略提供了实证依据。

　　

Research methodology

如图2所示，本研究框架揭示了能源贫困（EP）、可再生能源技术创新与气候风险之间的复杂相互作用网络。该框架强调经济、技术和环境因素通过多路径交互作用，构成本文实证与理论贡献的分析基础。

Empirical analysis

在评估可再生能源与太阳能（RSEA）发展对能源贫困（EP）的影响前，对研究数据进行初步分析至关重要。表3展示了变量相关性矩阵与方差膨胀因子（VIF）分析结果，证实不存在多重共线性且变量间相关性未过高。表A4的单位根检验结果表明所有变量均显著平稳，满足后续建模要求。

Conclusions and policy implications

本研究通过双向固定效应、分位数回归（MMQR）及阈值分析模型，系统评估了2004-2019年中国30个省域内可再生能源与太阳能进展（RSEA）对能源贫困（EP）的影响，并纳入气候脆弱性指数（CVI）作为环境风险调节变量。结果表明：RSEA可有效缓解EP，但该效应受CVI阈值特征调控——当CVI较低时促进作用显著，而高CVI环境下则出现逆转。值得注意的是，RSEA的减贫效应仅在中国西部地区具有统计显著性，中东部分区未见明显影响。这提示需针对地理异质性设计差异化能源政策，例如在西部强化电网基础设施与分布式太阳能部署，而在高气候脆弱区域优先实施适应性能源战略。