《Renewable Energy》：Renewable energy, Public–Private partnership investment, technological innovation and trade in Malaysia: Examining the economic growth threshold
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本研究针对马来西亚可再生能源（RE）转型的非线性驱动机制，通过平滑转换回归（STR）和阈值回归模型（TRM）分析了外商直接投资（FDI）、公私合作投资（PPPE）、信息技术创新（ICT）、经济增长（GDP）和贸易开放度（TRD）的跨制度影响。结果表明FDI和PPPE对RE转型具有显著促进作用但存在经济阈值效应，ICT的影响随经济发展水平增强，同时验证了环境库兹涅茨曲线（EKC）假说。研究为新兴经济体制定阶段性能源政策提供了重要实证依据。
在全球经济快速增长与技术革新的双重驱动下，能源消耗量持续攀升，国际能源署（IEA）数据显示2024年全球电力需求增长达4.3%，未来三年预计将再增3500太瓦时。尽管可持续发展已成为全球共识，化石能源仍在能源结构中占据主导地位，导致温室气体排放加剧、能源利用效率低下及气候变化加速。面对这一严峻挑战，可再生能源（Renewable Energy, RE）被视为兼顾能源安全与环境保护的战略选择，但其在全球范围内的推广仍面临基础设施不足、融资渠道有限、市场准入壁垒等多重障碍。
马来西亚作为快速工业化国家，长期依赖化石能源的能源结构使其面临碳排放攀升、海岸生态系统退化等环境压力。尽管该国在《巴黎协定》中承诺2030年前将温室气体排放强度降低45%，但截至2020年仅实现22%的减排目标。在此背景下，探究马来西亚可再生能源转型的经济驱动机制，尤其是不同经济发展阶段中各因素的非线性作用规律，具有重要理论价值与实践意义。
为突破传统线性模型的局限，由Bright Akwasi Gyamfi、Ashutosh Yadav、Divine Q. Agozie和Simplice A. Asongu组成的研究团队在《Renewable Energy》发表论文，首次采用平滑转换回归（Smooth Transition Regression, STR）与阈值回归模型（Threshold Regression Model, TRM）相结合的方法，基于1990年第一季度至2022年第四季度的季度数据，系统分析了外商直接投资（Foreign Direct Investment, FDI）、能源领域公私合作投资（Public-Private Partnership in Energy, PPPE）、信息技术（Information and Communication Technology, ICT）、国内生产总值（Gross Domestic Product, GDP）和贸易开放度（Trade Openness, TRD）对马来西亚可再生能源消费占比的非线性影响。
研究方法上，研究团队主要运用三种计量经济学模型：STR模型通过逻辑转换函数捕捉变量关系的渐进式变化，TRM模型通过设定GDP阈值（c1=196.03，c2=148.64）识别结构性断点，广义最小二乘法（Generalized Least Squares, GLS）则作为线性参照进行稳健性检验。数据来源于世界发展指标（World Development Indicators, WDI）和国际能源署（International Energy Agency, IEA），并采用XGBoost机器学习算法进行特征重要性分析。诊断检验涵盖Durbin-Watson序列相关检验、Breusch-Pagan异方差检验、Jarque-Bera正态性检验等方法，确保模型可靠性。
研究结果揭示多个重要发现：
数据特征与变量关系
128个季度数据的描述性统计显示各变量存在显著差异，其中ICT标准差达56.559，表明技术发展水平波动较大。相关性分析发现FDI与可再生能源消费呈正相关（0.506），而ICT与GDP高度相关（0.953），暗示技术发展与经济增长紧密关联。
阈值效应验证
STR模型结果显示GDP对可再生能源消费存在明显阈值效应，转换函数中平滑参数γ优化值为1.00。当GDP低于阈值196.03时，FDI、ICT、GDP和TRD均对可再生能源消费产生显著正向影响；超过该阈值后，FDI影响力减弱，ICT作用增强，证实经济发展阶段对能源转型路径的调节作用。
多阈值回归分析
三制度TRM模型进一步细化经济阶段的影响差异：在低GDP制度（≤148.64）下，FDI促进作用最为显著（系数0.091）；中GDP制度（148.64-196.03）区间，ICT影响力提升；高GDP制度（>196.03）阶段，ICT（系数0.0382）和TRD（系数0.0252）成为主要驱动因素，而PPPE在所有制度中均未呈现稳定显著性。
机器学习验证
XGBoost特征重要性分析（R2=0.6772）显示PPPE和ICT为最具预测力的变量，其次是GDP和FDI，与计量模型结论相互印证。
稳健性检验
GLS模型纳入滞后因变量（REN_Lag）后，核心变量显著性保持稳定（Durbin-Watson=2.91），方差膨胀因子（Variance Inflation Factor, VIF）均低于10，排除多重共线性问题。
讨论部分深入阐释了这些发现的学术价值与政策含义。研究表明马来西亚可再生能源转型遵循非线性路径，验证了环境库兹涅茨曲线（Environmental Kuznets Curve, EKC）在能源领域的适用性——随着经济发展，经济增长对可再生能源的影响由抑制转向促进。ICT影响力的制度依赖性符合创新扩散理论（Innovation Diffusion Theory, IDT）提出的S型曲线规律，说明数字技术渗透需要与经济阶段协同演进。FDI作用的阈值特征则支持协同效应理论（Synergistic Effects Theory），外资在特定发展阶段才能充分发挥技术溢出效应。
特别值得关注的是，贸易开放度（TRD）与可再生能源消费的负相关关系揭示了马来西亚能源转型的结构性矛盾：作为传统化石燃料出口国，现有贸易模式反而强化了高碳能源依赖。这一发现为理解资源型经济体能源转型特殊性提供了新视角。
研究结论强调，马来西亚可再生能源政策需遵循“阶段适配”原则：在经济发展初期应重点优化外商投资环境与数字基础设施；中等收入阶段需加强技术引进与消化吸收；高收入阶段则要通过贸易政策改革破解结构性锁定。这些发现不仅为马来西亚实现《国家能源转型路线图》（National Energy Transition Roadmap, NETR）目标提供精准政策工具，也为面临类似挑战的新兴经济体提供了可借鉴的分析框架。
研究的局限性主要体现为变量测度广度与国别案例单一性，未来研究可引入企业层面数据、开展跨国比较并纳入制度经济学变量。然而，通过创新性应用非线性模型方法，该研究无疑为理解经济阈值下的能源转型动力学做出了重要方法论贡献，推动了能源经济学研究范式从线性思维向复杂系统思维的转变。
