全球电力系统脱碳转型中的区域差异图谱：基于次国家级数据的空间格局与驱动机制分析

《Carbon Neutrality》：Mapping regional disparities in the global shift toward decarbonized power systems

为揭示全球电力系统脱碳转型的局部模式与轨迹，研究人员构建了2015-2020年涵盖201个国家九类能源的次国家级电厂数据集。通过空间统计与机器学习驱动分析，发现尽管可再生能源装机容量快速增长，但结构性弱势区域仍存在被忽视风险；电力需求与经济增长是容量扩张的主导因素。该数据集填补了全球能源数据空白，为区域差异化政策制定提供了标准化分析框架。

　　

随着全球气候变化加剧，电力系统脱碳已成为实现碳中和目标的核心杠杆。当前电力部门贡献了超过40%的能源相关CO₂排放，而全球电力需求增速是终端能源消费总体增速的两倍。尽管可再生能源部署加速，但国家层面的统计数据往往掩盖了内部的显著差异——新疆的风电、四川的水电、加利福尼亚的太阳能，这些区域特色如何影响全球脱碳路径？当政策聚焦于国家整体目标时，那些资源禀赋特殊或基础设施薄弱的地区是否会被“平均化”忽略？这种空间盲区可能导致转型过程中的公平性缺失和资源错配。

针对这一难题，上海交通大学鞠斌斌、陈竹筠等学者在《Carbon Neutrality》发表的研究，通过构建全球次国家级电厂数据库，绘制出电力系统转型的空间差异图谱。研究团队整合了S&P Global Platts、Rystad Energy商业数据库与Global Energy Monitor开源数据，形成覆盖2015-2020年201个国家九类能源的标准化数据集。利用自然断点法进行空间分类，采用Getis-Ord Gi*热点分析识别集群区域，并运用随机森林模型与SHAP值分解解析驱动因素，最终揭示了全球脱碳进程中的区域分化规律。

关键技术方法

研究通过多源数据融合与空间聚合技术，将电厂点数据匹配至GADM数据库的次国家级行政单元，经去重校验后形成标准化容量数据集。采用自然断点分类优化空间模式识别，运用Getis-Ord Gi*统计量检测装机容量热点区，并构建随机森林回归模型分析19项社会经济指标对能源容量的驱动机制，通过SHAP值量化因素贡献度。

4 跨尺度装机容量分析

4.1 全球装机容量格局

2020年全球燃气电站以170万兆瓦装机居首，北美、中东和西欧形成明显集聚区。水电以120万兆瓦紧随其后，安第斯山脉、喜马拉雅地区等地形优势区呈现集群分布。尽管煤电在全球范围内下降至84.7万兆瓦，但东亚、南亚次国家区域仍保持高强度集中。风电（70.8万兆瓦）与光伏（54.5万兆瓦）作为增长最快的可再生能源，分别在美国中西部、欧洲北部和非洲撒哈拉地区形成高密度区。核能（37.3万兆瓦）高度集中于法国、美国等国的少数行政单元，体现其技术门槛与政策依赖性。

4.2 区域热点分布差异

热点分析显示，化石能源热点区与资源储采高度耦合：亚洲煤电、北美燃气电站集群反映历史路径依赖，而可再生能源热点更依赖自然禀赋。水电热点集中于安第斯山脉、中国西南等水文优势区，光伏与风电热点则同时受政策支持度影响，在中国、欧美形成多中心格局。生物质能热点与农业资源分布重合，地热能则严格受限于板块活动带。

4.3 次国家单元主导模式

江苏（煤电1.61%）、得克萨斯（燃气1.63%）等15个次国家单元在特定能源类型中占据全球显著份额。中国在煤电（27.5%）、光伏领域形成双轨制结构，美国则呈现燃气、地热多元并存特征。巴西凭借甘蔗乙醇优势在生物质能领域独占15%份额，印度尼西亚与肯尼亚则依托地质条件主导全球地热开发。这种“分层主导”模式揭示出路径依赖与区域特化的共生关系。

4.4 大陆尺度结构分化

亚洲以煤电（384.8吉瓦）、水电（509.8吉瓦）规模主导全球，欧洲则呈现燃气（314吉瓦）与生物质能（41.3吉瓦）的过渡型结构。非洲总量最小但地热潜力突出，南美洲水电占比达区域总量半数以上。雷达图直观呈现各大陆能源结构的“指纹特征”，证实地理约束与制度能力对转型路径的塑造作用。

5 机器学习驱动的驱动机制解析

SHAP值分析表明，能源强度（EnInt，22.6%）、可再生能源发电占比（RElec，12.6%）等5项因素贡献66.6%的解释力。需求规模变量（UrbPop、PopD等）在超过中位数后产生加速效应，而碳排放强度（CO₂int）贡献度不足1%，证实脱碳更多是发展进程的衍生结果而非独立驱动。非线性分析显示，高化石能源占比（Fossil）对清洁容量产生挤出效应，电气化普及率（ElecA）在达到平台期后转向结构优化。

6 结论与展望

研究揭示了电力系统转型的复杂共演本质：化石能源内部的结构调整（煤退气进）与可再生能源技术迭代并行发展。机器学习驱动分析证实，转型进程主要由需求侧因素主导，而非资源禀赋或排放目标。该数据集通过捕捉“政策实验室”效应，为弱势区域识别、公平转型策略制定提供了空间显性工具。未来研究可结合社会经济生态数据，深化对区域韧性、政策溢出效应的跨尺度分析。对于依赖化石燃料的地区，需配套电网现代化、劳动力再培训等综合政策包，避免转型过程中加剧区域不平等。这项研究通过连接局部基础设施模式与全球脱碳目标，为实施公平气候战略搭建了关键桥梁。