非洲净能源进口国的地缘政治风险与能源贫困：局部影响、结构性脆弱与条件性韧性

《Energy Policy》：Geopolitical risk and energy poverty in African net energy importers: Localized effects, structural vulnerability, and conditional resilience

　　

全球地缘政治风险与低分位数电力贫困呈正相关。
•国别特定的地缘政治风险（GPR）保持了低分位数的关联关系。
•燃料进口暴露度显现为一种结构性脆弱因素。
•可再生能源和制度在特定分位数上表现出条件性韧性。
•政策优先事项包括燃料多元化、现代可再生能源和治理。
1. 引言
尽管在实现可持续发展目标 7（SDG7）方面取得了重大进展，能源贫困仍然是包容性和可持续发展面临的最持久约束之一。这一挑战在非洲尤为严峻。根据国际能源署（IEA）（2025b）的数据，非洲约有 6 亿人仍然无法获得电力，而超过 10 亿人仍然无法获得清洁烹饪设施。这些缺口与基础设施、投资和能源系统发展方面的显著区域差异并存。除了限制家庭获取基本能源服务外，能源剥夺还会限制教育、健康、生产力和人类发展，并强化与使用传统生物质相关的环境压力（Nussbaumer et al., 2012; Ouedraogo, 2013; Sagar, 2005; Sovacool, 2012; Zhang et al., 2025）。因此，能源贫困不应仅被理解为能源消费不足，而应被视为一种涉及获取可靠和现代能源服务的多维发展约束（Al Kez et al., 2024; Bouzarovski and Petrova, 2015; González-Eguino, 2015; Pachauri and Spreng, 2011）。

在发展中经济体中，这种多维性与更广泛的社会经济和制度条件密切相关。收入、城市化、金融发展、制度质量、技术能力和人口压力都被证明会影响能源获取，尽管其影响在不同国家和能源剥夺程度上存在较大差异（Barkat et al., 2023; Gafa and Egbendewe, 2021; Igawa and Managi, 2022; Maket, 2024; Touray and Hao, 2025; Wang et al., 2023）。贸易开放度、外商直接投资、侨汇和外部融资可能影响家庭和政府融资现代能源服务和基础设施的能力（Barkat et al., 2023; Bernard Meka'a et al., 2024; Zahonogo, 2025）。更广泛地说，贸易和投资安排决定了外国资本的经济和环境效应，强调了能源和发展政策运作的外部经济架构的重要性（Aloui et al., 2026）。

在这场辩论中，可再生能源越来越被视为一条潜在途径，可以同时改善能源获取、减少化石燃料依赖并推进低碳转型。然而，可再生能源与能源贫困之间的实证关系远非统一。全球和非洲证据表明，可再生能源发展可以通过扩展分布式发电、增加系统多元化和提高能源效率来改善能源获取（Gakuru et al., 2026; Murshed and Ozturk, 2023; Suberu et al., 2013; Zhao et al., 2022）。然而，其他研究发现其影响微弱、负面或具有高度条件性。可再生能源扩张最初可能会施加基础设施、融资、并网和可负担性方面的约束，特别是在制度能力有限的情况下（Makridou et al., 2024; P & R, 2025）。因此，最近的证据越来越指向异质性影响，而非普遍有益的影响。例如，Gakuru 等人（2026）表明，撒哈拉以南非洲可再生能源推广的减贫能源贫困效应取决于宏观经济和制度条件，而 Luo 等人（2026）确定了欧洲国家间的非线性转型 - 贫困关系。这些发现表明，能源转型的后果在能源贫困分布上可能存在显著差异。

与此同时，全球能源转型正在一个日益碎片化的地缘政治环境中展开。战争、制裁、贸易限制、供应链中断和地缘政治紧张局势可能会改变能源价格、运费、投资激励以及获取关键技术的能力。研究表明，地缘政治风险会增加国际贸易成本（Hou et al., 2024），提高液化天然气（LNG）和液化石油气（LPG）运输成本（Michail and Melas, 2022），扰乱能源市场（Jin et al., 2023），并通过暴露于化石燃料进口影响可再生能源部署（Hille, 2023; Hille and Angerpointner, 2025）。国际制裁和武装冲突可能会进一步限制电力和清洁烹饪的获取，通过破坏基础设施、限制融资和扰乱能源供应链（Khalid et al., 2024; Moteng et al., 2023; Shettima et al., 2023）。最近的证据直接将地缘政治风险与能源获取恶化联系起来（Ali et al., 2026; Khan et al., 2026），并与较弱的清洁能源转型表现联系起来（Shittu et al., 2025）。因此，地缘政治冲击可能通过能源可获得性和可负担性直接影响能源贫困，也可能通过改变投资和可再生能源部署速度产生间接影响。

这些扰乱对非洲能源净进口经济体尤为关键。全球地缘政治风险代表一种共同的外部压力，但其国内传导未必是均匀的。对外部能源供应的依赖可能会将全球价格、运输、汇率和供应中断传导至国家能源系统，进而影响现代能源服务的可负担性、可获得性和可及性。然而，这种传导的强度在不同国家可能不同，取决于其燃料进口暴露度、可再生能源结构、制度能力、收入和更广泛的能源系统条件。因此，地缘政治风险不仅可以被视为外部干扰，也可以被视为对各国结构性脆弱性和吸收共同能源市场中断能力的压力测试。非洲证据已经表明，石油价格正向冲击可能会恶化电力无法获取的情况，而可再生能源部署和能源效率改善可以增强韧性（Murshed and Ozturk, 2023）。国际能源署（IEA）（2025a）进一步指出，撒哈拉以南非洲约一半的液化石油气（LPG）需求通过进口供应，这凸显了基础设施和外部供应条件对清洁烹饪安全的重要性。国家层面的证据也表明，可再生能源部署、制度协调和可持续金融可以减少外部能源脆弱性（El Kadri and El-Khodary, 2026）。因此，相似的外部地缘政治压力可能会根据国家的潜在脆弱性和韧性状况产生不同的能源贫困结果。

尽管这一文献迅速扩展，但仍存在一个重要缺口。现有研究通常分别考察地缘政治风险 - 能源贫困、可再生能源 - 能源贫困或地缘政治风险 - 能源转型关系。Khan 等人（2026）提供了重要的跨国证据，表明地缘政治风险减少了电力和清洁烹饪的获取，而 Ali 等人（2026）强调了金融市场的缓解作用。Hille 和 Angerpointner（2025）考察了化石燃料供应商的地缘政治风险如何影响欧洲的能源消费和可再生能源替代。相比之下，Luo 等人（2026）表明，地缘政治碎片化可以修改欧洲能源贫困分布上的转型 - 能源贫困关系。与此同时，非洲研究日益记录了可再生能源、制度、冲突和宏观经济条件对能源贫困的异质性影响（Gakuru et al., 2026; Murshed and Ozturk, 2023; Shettima et al., 2023）。仍未得到充分考察的是，在结构上依赖外部能源供应的非洲经济体中，地缘政治风险和可再生能源转型如何共同塑造能源贫困的动态分布。这种区别很重要，因为平均效应可能会掩盖处于不同能源贫困程度的经济体之间的显著差异，例如经历相对温和剥夺的经济体与处于能源贫困分布最严重端的经济体之间。

为弥补这一缺口，本研究考察了 2000 年至 2023 年间的 33 个非洲能源净进口经济体。能源贫困通过两个互补的综合指标来衡量，即电力贫困和清洁烹饪剥夺，这些指标构建于农村和城市获取剥夺指标之上。总人口获取情况还被纳入附录 B.2 中报告的基于主成分分析（PCA）的构念验证练习中。实证框架采用面板分位数自回归分布滞后（PQARDL）方法，以区分能源贫困条件分布中的短期和长期效应，同时适应异质性的调整动态。它特别关注地缘政治风险、可再生能源、贸易全球化、经济发展、人口动态、制度质量和外部燃料暴露度。通过结合能源贫困的动态、分布和外部脆弱性维度，本研究在三个方面对文献做出了贡献。首先，它将地理重点转向非洲能源净进口国，在那里共同的地缘政治扰动可以通过结构不同的外部燃料暴露度和国内韧性进行传导。其次，它超越了基于平均值的关系，通过考察地缘政治和转型效应是否在不同程度的能源剥夺下有所不同。第三，它分别评估电力贫困和清洁烹饪贫困，从而认识到向 SDG7 的进展在现代能源获取的不同维度上可能存在显著差异。

本文其余部分结构如下。第 2 节回顾了相关实证文献并阐述了理论框架。第 3 节介绍了数据和方法论。第 4 节报告并讨论了实证结果。最后一节得出结论并得出主要的政策启示。
2. 文献综述与理论框架
2.1. 能源贫困：多维且结构性异质的现象
能源贫困已逐步超越了仅基于能源消费或电力连接的狭隘解释。早期的贡献强调获取现代能源服务是社会经济发展、健康、教育和家庭福利的先决条件（Sagar, 2005; Wolde-Rufael, 2006）。后续研究确立能源剥夺本质上是多维度的，不仅包括电力获取，还包括清洁烹饪、可负担性、可靠性以及家庭获得充足能源服务的能力（Bouzarovski and Petrova, 2015; González-Eguino, 2015; Nussbaumer et al., 2012; Pachauri and Spreng, 2011）。最近的评估强化了这一观点，并警告不要依赖单一指标，因为能源服务和社会经济背景之间存在显著差异（Al Kez et al., 2024; Bigerna and Micheli, 2026）。

这种区别在非洲尤为相关，因为电力和清洁烹饪的剥夺并不一定以相同的速度演变。城乡差距、基础设施限制、家庭收入、人口压力和制度能力可能会在不同国家产生明显不同的能源剥夺模式。例如，来自塞内加尔和多哥的证据指出，收入、家庭特征和燃料选择是农村能源贫困的重要决定因素（Gafa and Egbendewe, 2021）。在更广泛的层面上，经济发展、金融包容、教育、制度质量和城市化也与能源获取改善有关，尽管其幅度和方向在不同国家和能源贫困衡量标准上存在显著差异（Barkat et al., 2023; Igawa and Managi, 2022; Maket, 2024; Wang et al., 2023）。最近的非洲证据同样表明，宏观经济条件、治理、贸易、人口动态和外部融资可能会通过不同机制影响电力和清洁烹饪的获取（Gakuru et al., 2026; Malah-Kuete, 2025; Touray and Hao, 2025）。

这些发现对实证分析有两点启示。第一，能源贫困应被视为一种多维现象，而非纯粹基于获取的现象；实证上，本研究关注两个核心维度，而其他维度因数据可用性原因未涵盖。第二，平均关系可能会掩盖处于能源贫困分布不同点的经济体之间的显著异质性。这促使分别考虑电力和清洁烹饪剥夺，并为跨分位数考察其决定因素提供了理由。
2.2. 地缘政治风险、外部暴露与能源贫困
文献的第二个分支强调，能源贫困并非完全由国内条件决定。在日益一体化的能源市场中，地缘政治紧张局势可以通过大宗商品价格、贸易成本、运输网络、投资条件和供应链中断影响国内能源系统。研究表明，地缘政治风险会增加液化天然气和液化石油气航运成本（Michail and Melas, 2022），在国际能源市场间产生溢出效应（Jin et al., 2023），并提高更广泛的国际贸易成本（Hou et al., 2024）。当国家依赖进口燃料或外部来源的能源技术时，这些影响变得尤为相关。

冲突和地缘政治碎片化也可能更直接影响能源获取。国际制裁通过限制贸易、金融、投资和生产能力，减少了受制裁发展中经济体的电力消费和清洁烹饪技术的获取（Moteng et al., 2023）。同样，暴力冲突可能会破坏发电和输电基础设施并扰乱燃料供应，对撒哈拉以南非洲的电力产生不利影响（Shettima et al., 2023）。Khalid 等人（2024）提供了更广泛的证据，表明内部冲突加剧了能源贫困的多个维度。总之，这些研究确定了一个广泛的传导机制，通过该机制地缘政治干扰影响现代能源服务提供所依托的实物和经济条件。

在此背景下，最近的研究转向了地缘政治风险 - 能源贫困关联本身。Khan 等人（2026）发现，在一个跨国样本中，全球地缘政治风险与较低的电力和清洁烹饪获取相关，在能源获取较低的经济体中效应更强。同样，Ali 等人（2026）记录了地缘政治风险与能源贫困之间的不利关系，同时强调了金融市场发展的缓冲作用。这些发现为该关联提供了重要证据，但其地理覆盖范围通常结合了能源结构和外部依赖程度明显不同的经济体。

对于非洲能源净进口国而言，地缘政治风险可以被视为通过国际能源和贸易渠道传导的外部压力（Kendri and El Hassani, 2026）。

国际价格上涨、运输成本上升、汇率压力以及燃料供应中断都会增加国内电力和现代炊事燃料的供应成本。然而，暴露于相同的全球地缘政治环境并不意味着国内反应相同。各国在燃料进口依赖度、可再生能源渗透率、制度能力、收入水平和能源基础设施方面存在差异，所有这些因素都可能影响共同外部冲击的传导。因此，相关的实证问题不仅是地缘政治风险是否与能源贫困相关，还包括这种关系在何处变得更加显著，以及结构性脆弱性或韧性是否调节了其传导。

与这一解释一致，Murshed和Ozturk（2023）发现，石油价格上涨会加剧非洲各经济体获取电力的困难，而可再生能源的发展和能效改善则有助于缓解这一问题。来自欧洲的实证证据同样显示，源自化石燃料供应商的地缘政治风险会改变国内化石燃料消费并推动部分向可再生能源替代，且其效应强烈依赖于进口依赖度（Hille, 2023; Hille和Angerpointner, 2025）。

重要的是，这些机制并不意味着地缘政治因素在每个国家必然产生相同的反应。传导效应可能取决于初始贫困程度、制度能力、贸易融合度、国内收入以及能源结构。这为检验这种关系在条件分布的不同分位上是否存在差异而非强加统一的平均效应提供了明确的经济理由。

### 2.3 可再生能源转型：缓解机制还是条件性调整？

可再生能源可以通过多元化能源结构、降低对进口化石燃料的依赖以及支持分布式电力接入来缓解能源贫困（Murshed和Ozturk, 2023; Sub eru等人, 2013; Zhao等人, 2022）。然而，这一效应并不一定是均匀的。可再生能源部署需要融资、基础设施、储能和制度能力，近期证据表明其影响在能源贫困水平上可能存在差异（Gakuru等人, 2026; Makridou等人, 2024; P&R, 2025）。在非洲经济体中，可再生能源措施可能并不反映获取现代和可靠能源服务的能力。

地缘政治条件也可能改变这一关系。尽管化石燃料供应商的地缘政治风险可能加速进口经济体的可再生能源替代（Hille, 2023），但其他研究表明，地缘政治紧张局势可能通过增加融资、贸易和技术约束来削弱清洁能源转型（Duan和Hu, 2026; Shittu等人, 2025）。Luo等人（2026）进一步表明，地缘政治碎片化可以削弱能源转型的减贫效应。因此，可再生能源应被视为一种潜在的韧性机制，其有效性取决于结构性与制度性条件。

### 2.4 理论框架

本研究结合能源安全、韧性和能力视角来解释地缘政治压力如何转化为能源贫困。从能源安全视角来看，地缘政治扰动可以通过提高进口成本、供应中断和不确定性来影响能源的可获得性和可负担性（Ang等人, 2015）。对于净能源进口经济体而言，地缘政治环境代表了一种普遍的外部压力，而其国内传导则取决于各国对外部能源市场的暴露程度及其吸收冲击的能力。从能力视角来看，电力和清洁炊事的获取不足反过来又会限制家庭实现基本社会经济效益的能力，包括健康、教育和生产活动（Sen, 1999; Sovacool, 2012）。

韧性视角补充了这一机制，强调各国吸收和适应外部冲击的能力（Folke, 2006; Walker等人, 2004）。燃料进口暴露可能通过强化国际供应和价格压力的传导而增加脆弱性，而可再生能源则可以多元化国内供应并降低对进口燃料的依赖。更强大的制度还可以改善监管、投资能力和政策响应。因此，该框架区分了共同的地缘政治压力因素与塑造其向能源贫困传导方式的国别特定脆弱性和韧性条件。

图1通过三个结构性维度——外部能源依赖、可再生能源韧性和制度质量——将这些机制与能源贫困联系起来。这些渠道引出了以下可检验的预期：

**H1**：地缘政治风险与能源贫困之间的关联在能源贫困的条件分布上存在差异。

**H2**：燃料进口暴露增强了共同地缘政治风险向能源贫困的传导。

**H3**：可再生能源消费削弱了共同地缘政治风险向能源贫困的传导。

**H4**：制度质量削弱了共同地缘政治风险向能源贫困的传导。

**图1说明**：概念框架图展示了全球地缘政治风险（GPR）与能源贫困之间的关系。全球GPR标记为H?，出现在左侧的圆角矩形框中，通过一条表示直接效应的实心水平箭头连接到右侧圆角矩形框中的能源贫困。燃料进口暴露标记为H?，出现在连接箭头上方的圆角矩形框中，一条虚线垂直箭头向下指向该关系。可再生能源韧性标记为H?，出现在连接箭头左侧下方的圆角矩形框中，一条虚线垂直箭头向上指向该关系。制度质量标记为H?，出现在连接箭头右侧下方的圆角矩形框中，同样有一条虚线垂直箭头向上指向。这些虚线箭头代表调节效应。图例使用不同阴影的方框来区分调节变量、外生变量和内生变量，并用实心箭头表示直接效应，虚线箭头表示调节效应。替代文本由Elsevier提供。

**图1. 概念框架。**
来源：作者整理。

### 3. 数据与方法

#### 3.1 数据描述与模型设定

本研究涵盖2000年至2023年间33个非洲净能源进口经济体（见表B.1）。国家的选取基于世界银行/国际能源署（IEA）净能源进口指标进行两阶段分类，当该指标不可用或结论不明确时，辅以补充的能源平衡信息（见附录B.1）。表1报告了所有变量的定义和数据来源。

**表1. 变量定义与数据来源**

| 指标与度量 | 缩写 | 来源 |
|---|---|---|
| 电力贫困综合指数 | ELP | 作者计算 |
| 清洁炊事贫困综合指数 | CCP | 作者计算 |
| 地缘政治风险指数（共同外部地缘政治压力） | GPR | Caldara和Iacoviello（2022） |
| 非洲国别特定地缘政治风险指数 | GPRCS | Iddouch（2026） |
| 可再生能源消费（占最终能源消费总量百分比） | REC | WD I |
| 可再生能源电力产出（占电力总产出百分比） | REO | WD I |
| 燃料进口（占商品进口百分比） | FUEL | WD I |
| 制度质量（综合指数） | IQ | WGI |
| 实际人均GDP（2015年不变美元） | Y | WD I |
| 贸易全球化指数 | TGI | 苏黎世联邦理工学院KOF世界经济研究所 |
| 人口增长率（年%） | PG | WD I |

注：WDI和WGI分别为世界发展指标和世界治理指标。

能源贫困通过两个互补指标来衡量：电力贫困（ELP）和清洁炊事贫困（CCP）。数值越高表示贫困程度越严重。附录B.2报告了两个指数的详细构建验证。能源贫困的综合性测量方法在文献中已有成熟应用（Nussbaumer等人, 2012; Okere等人, 2023; Zou等人, 2023）。

地缘政治条件使用两个互补指标来衡量。全球GPR指数用于基准模型以代表非洲能源进口国面临的共同外部环境。由于该指数在给定年份内随时间变化但不随国家变化，其系数捕捉了全球地缘政治压力变化与能源贫困条件分布之间的关联。非洲国别特定GPR指数（GPRCS）则作为替代指标，用于引入地缘政治条件的跨国差异，以评估在明确考虑国家暴露度时基准关系是否仍然可见。因此，GPRCS是对全球GPR指标的补充而非替代。这一区分还将更广泛的地缘政治风险与ACLED型已实现冲突和政治暴力指标区分开来。

其余变量包括外部燃料暴露度、制度质量、实际人均GDP、人口增长和贸易全球化指数（TGI），作为控制变量以减少因排除相关决定因素而导致的遗漏变量偏差（Wooldridge, 2010）。GPR、GPRCS和实际人均GDP（Y）均以自然对数形式表示以减少规模差异。由于制度质量包含正值和负值，我们采用保号对数变换：$Slog(x) = sign(x) \times ln(1+|x|)$，该变换在保留符号的同时减少了离散程度（Mignon和Saadaoui, 2024）。其余变量保持原始单位。

基于概念框架，实证模型检验了地缘政治风险与能源贫困之间的直接关联，以及外部能源依赖、可再生能源韧性和制度质量的条件作用。设$EP_{it}$表示电力贫困（ELP）或清洁炊事贫困（CCP），$C_{it}$为控制变量向量，包括实际人均GDP、贸易全球化指数和人口增长。基准模型为：

**(1)** $EP_{it}(\tau) = \alpha_i + \alpha_1(\tau)GPR_{it} + \gamma'(\tau)C_{it} + \varepsilon_{it}(\tau)$

为评估外部能源依赖是否放大地缘政治暴露，方程(1)扩展为：

**(2)** $EP_{it}(\tau) = \theta_i + \theta_1(\tau)GPR_{it} + \theta_2(\tau)FUEL_{it} + \theta_3(\tau)(GPR \times FUEL)_{it} + \gamma'(\tau)C_{it} + u_{it}(\tau)$

可再生能源韧性通过以下方式检验：

**(3)** $EP_{it}(\tau) = \varphi_i + \varphi_1(\tau)GPR_{it} + \varphi_2(\tau)REC_{it} + \varphi_3(\tau)(GPR \times REC)_{it} + \gamma'(\tau)C_{it} + \nu_{it}(\tau)$

而制度缓冲机制设定为：

**(4)** $EP_{it}(\tau) = \lambda_i + \lambda_1(\tau)GPR_{it} + \lambda_2(\tau)IQ_{it} + \lambda_3(\tau)(GPR \times IQ)_{it} + \gamma'(\tau)C_{it} + \nu_{it}(\tau)$

基准模型设定为：

**(5)** $EP_{it} = a_i + a_1(\tau)GPR_{it} + a_2(\tau)IQ_{it} + a_3(\tau)REC_{it} + a_4(\tau)FUEL_{it} + \gamma'(\tau)C_{it} + \nu_{it}$

该设定提供了能源贫困条件分布上各分位处的关系。

#### 3.2 计量经济学方法

实证策略从初步诊断开始。截面依赖性使用Pesaran（2015）的CD检验来评估，斜率异质性则通过Pesaran和Yamagata（2007）的delta检验以及Blomquist和Westerlund（2013）的HAC稳健扩展来检验。此外还通过方差膨胀因子（VIF）评估多重共线性。考虑到共同外部冲击和非洲净能源进口经济体间的巨大差异，这些诊断尤为重要。

随后我们根据数据结构检验变量的集成特性。由于全球GPR指数在给定年份对所有国家是共同的，因此仅包含时间序列变异，被视为单变量全球序列而非随国家变化的面板变量。我们使用Narayan和Popp（2010）的双结构突变单位根检验来评估其集成特性。随国家变化的变量则使用Yang等人（2022）提出的含共同冲击的分位数面板单位根检验进行检验，该检验基于分位数单位根推断。由于CCP在该分位数方法下的结果仍不明确，我们辅以Pesaran（2007）的一般CIPS检验，该检验明确考虑了截面依赖性，并以LLC、IPS和Harris–Tzavalis面板单位根检验作为补充基准。对于CCP，一般CIPS检验表明为I(1)过程，而补充检验则拒绝了水平形式下的单位根原假设。鉴于已记录的截面依赖性，我们更重视CIPS的结果。重要的是，这些检验均未提供CCP为I(2)过程的证据，这与ARDL框架的集成要求一致。为考虑样本期内主要中断事件，我们还采用了Corakci和Omay（2023）的tFR面板单位根检验，该检验涵盖平滑和尖锐的结构性突变。这些程序为主ELP设定提供了充分的集成要求支持。随后我们使用Kao（1999）、Pedroni（1999）和Westerlund（2005）的协整检验来评估长期关系。

在上述诊断的基础上，本研究采用面板分位数ARDL-PMG框架作为主要动态基准。该模型允许在能源贫困条件分布的不同分位处检验长期关系和调整动态。PMG设定允许异质性短期动态同时在各国间施加共同长期系数（Pesaran等人, 1999）。鉴于所实施程序在正式的分位数特定池化检验方面的局限性，长期同质性约束被视为一种维持性建模假设而非实证确立的结果。因此，分位数共同相关效应均值组（QCCEMG）被用作补充稳健性基准，以允许更大的跨国异质性并对共同因素进行更强控制。分析聚焦于四分位数，五分位数设定则提供额外的分布敏感性检验。最优滞后阶数通过贝叶斯信息准则（BIC）选择，该准则偏好p=1（表C.1）。

预测方向和可能的反馈效应使用Yilanci和Gorus（2020）的面板Fourier Toda-Yamamoto（PFTY）因果检验来考察。Fourier近似法可适应时间未知的渐进性结构变化，而自助法推断提高了异质性面板中的可靠性。重要的是，我们将PFTY结果解读为预测性而非结构性因果。

最后，我们使用非洲国别特定GPR指数、以可再生能源电力产出作为替代转型指标、排除北非经济体、QCCEMG估计、传统PMG-ARDL以及含内生性诊断的固定效应IV-2SLS来评估稳健性。这些检验直接回应了关于共同因素、斜率异质性、替代指标、样本构成和潜在内生性的关注。

#### 3.3 描述性统计与典型事实

##### 3.3.1 描述性统计

表2显示了样本内存在巨大异质性，特别是在能源贫困和能源转型指标方面。ELP的第25百分位为31.9，最高值达95.8，而清洁炊事贫困更为严重，从第25百分位的55.725到上界的99.9。全球地缘政治风险在样本期内变化显著，GPRCS也捕捉到了地缘政治条件的跨国差异。

在可再生能源消费、贸易全球化、制度质量和燃料进口暴露方面，也观察到类似的离散度，突显了共同外部冲击得以传导的结构性条件存在实质性异质性。总体而言，这些统计结果表明，各国在能源剥夺及其潜在决定因素方面存在显著的跨国异质性。

**表2：描述性统计**

| 变量 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 25%分位数 | 50%分位数 | 75%分位数 | 最大值 |
|------|------|--------|--------|-----------|-----------|-----------|--------|
| ELP | 46.473 | 25.889 | 0.13 | 1.95 | 0.16 | 68.05 | 95.8 |
| CCP | 71.779 | 33.791 | 0.15 | 5.72 | 58 | 89.79 | 8.29 | 99.9 |
| Log(GPR) | 4.621 | 0.269 | 4.05 | 4.42 | 4.59 | 1 | 4.739 | 5.172 |
| Log(GPRCS) | 4.585 | 0.188 | 3.497 | 4.48 | 1 | 4.591 | 4.688 | 5.353 |
| REC | 58.537 | 30.789 | 4.93 | 1.57 | 1.45 | 83.89 | 96 |
| TGI | 47.606 | 13.876 | 4.357 | 37.905 | 46.614 | 56.204 | 88.246 |
| PG | 2.191 | 0.945 | ?1.105 | 1.52 | 2.38 | 2.918 | 5.59 |
| Log(Y) | 6.856 | 1.49 | 5.493 | 6.444 | 6.878 | 7.682 | 9.335 |
| Slog(IQ) | ?0.422 | 0.388 | ?1.109 | ?0.693 | ?0.491 | ?0.273 | 0.742 |
| FUEL | 16.504 | 7.939 | 0.438 | 11.067 | 16.487 | 21.421 | 52.696 |
| REO | 36.613 | 6.886 | 0 | 0.782 | 21.507 | 69.089 | 100 |

**3.2 能源贫困与能源转型的stylized事实**

图2进一步展示了这种异质性的空间维度。北非国家——摩洛哥、突尼斯和埃及——记录的相对平均剥夺程度较低，电力贫困和清洁烹饪贫困均低于20个指数点。相比之下，部分西非和东非经济体的能源贫困水平要高得多。这种差距在清洁烹饪方面尤为突出，在一些国家中剥夺程度接近普遍水平。

**[图2 地图描述]**
该主题分级统计图由两个并列的地理面板组成，展示了非洲大陆的指数情况。左侧面板1标题为"电力贫困指数（ELP）"，显示非洲各国的国别得分。未着色或浅灰色区域表示无数据的国家，而受评估国家的着色从浅米色到深红色不等。在北非地区，摩洛哥、突尼斯和埃及呈现非常浅的米色到浅橙色。西非的多个国家，包括马里、尼日尔、乍得、尼日利亚、布基纳法索、几内亚和利比里亚；东非的埃塞俄比亚、肯尼亚、乌干达、卢旺达、布隆迪和坦桑尼亚；以及南部非洲的赞比亚、马拉维、莫桑比克、津巴布韦、纳米比亚和马达加斯加，均显示中等到较高的数值。利比里亚和马拉维的着色较深，接近较高指数值。右侧面板2标题为"清洁烹饪贫困指数（CCP）"，显示相同的地理布局。北非国家仍为浅米色。西非的许多国家，包括马里、几内亚、塞拉利昂、利比里亚、科特迪瓦、加纳、多哥、贝宁、尼日利亚和尼日尔；中非至东非的乍得、苏丹、埃塞俄比亚、肯尼亚、乌干达、卢旺达、布隆迪和坦桑尼亚；以及马达加斯加，均显示深色着色，表示数值接近80至100。南部非洲的国家，如赞比亚、莫桑比克、津巴布韦、纳米比亚和南非，呈现较浅至中等着色。第二个面板右侧的垂直色阶图例标注为"指数（0至100）"，从0处的浅黄米色，经过40至60处的橙色，到100处的深红色，刻度标记为0、20、40、60、80和100。
**图2. 非洲净能源进口国的能源贫困情况。**
注：各国数值为基于可用观测值计算的平均值。

图3显示了对比鲜明的地理模式。一些电力贫困和清洁烹饪贫困程度较高的国家，同时也表现出相对较高的可再生能源份额，尽管这种关系在整个样本中并不统一。这种共存现象在经济上具有重要意义，因为相对较高的可再生能源存在并不必然意味着广泛的家庭获得现代能源服务。特别是，可再生能源的构成、可及性和可负担性对于减少能源贫困可能比其总份额更为重要。

**[图3 地图描述]**
该主题分级统计图由两个并列的面板组成，描绘非洲大陆。地图右侧有一条连续的垂直色条，标注为"份额（百分比）/ 数值（0–100）"。比例尺从0（以黄色表示）经过约40至60处的浅绿色，到100（以深绿色表示）。缺失数据或未评估的国家以浅灰色显示。左侧面板1标题为"可再生能源发电量"。未着色的浅灰色区域覆盖中非和北非的大部分地区。受评估国家的着色从黄色到深绿色不等。在东非，肯尼亚和坦桑尼亚等国家呈现深绿色着色，接近100。在西非，科特迪瓦呈现深绿色，而周边国家则呈现黄色到浅绿色的色调。南部非洲的纳米比亚和博茨瓦纳等国家显示黄色到中等绿色，马达加斯加则呈浅黄绿色。右侧面板2标题为"可再生能源消费"。未着色的浅灰色区域同样覆盖非洲大陆未评估的国家。受评估国家在相同的0至100比例尺上显示数值。在西非，利比里亚和科特迪瓦等国显示高数值，以深绿色表示。在东非，肯尼亚着色为深绿色，而乌干达呈黄色，埃塞俄比亚呈浅绿色。在南部非洲，博茨瓦纳呈黄色，纳米比亚和南非呈浅至中等绿色，马达加斯加……
**图3. 非洲净能源进口国的可再生能源指标。**
注：各国数值为基于可用观测值计算的平均值。

综合来看，表2及图2、图3揭示了能源贫困及可再生能源转型相关条件方面存在显著的跨国和分布异质性。这些差异为采用计量经济学框架提供了明确的实证动机，该框架允许地缘政治风险、可再生能源及其他决定因素对能源贫困分布的影响存在差异。因此，面板分位数ARDL方法非常适合考察低、中、高能源贫困状态下的长期关系和短期调整动态。

**4. 实证结果与讨论**

**4.1 初步结果**

表C.2报告了电力贫困（ELP）和清洁烹饪贫困（CCP）模型的初步诊断检验结果。结果表明不存在严重的多重共线性问题，同时确认了各国之间存在截面相关性和斜率异质性。协整检验也支持两个模型均存在长期关系。这些发现为采用一种兼顾跨国相关性和异质性调整动态的计量经济学框架提供了正当理由。

分位数单位根检验显示出混合的积分阶数。ELP、REC、TGI、log(Y)、Slog(IQ)和FUEL主要为I(1)，而log(GPRCS)和PG在水平上为平稳的I(0)。对于CCP，具有共同冲击的分位数面板单位根检验结果尚不明确。然而，Pesaran（2007）的通用CIPS检验将CCP归类为I(1)，而LLC、IPS和Harris-Tzavalis检验则拒绝水平上存在单位根的零假设，表明为I(0)。鉴于显著的截面相关性，更重视CIPS结果（见表C.3A）。结构断裂日期主要集中在2020年左右，与COVID-19危机带来的异常中断相一致，而断裂调整后的检验总体上确认了可接受的积分性质。单变量检验也将log(GPR)识别为水平上的I(0)（表C.4）。总体而言，这些诊断结果为此后的面板分位数ARDL分析提供了充分的支持。

**4.2 实证结果**

表3报告了ELP的基线长期PQARDL-PMG估计结果。全球地缘政治风险在25%分位数上为正且在统计上显著，表明在较低的条件分位数上，较高的共同地缘政治压力与更大的电力剥夺相关。这一模式与能源安全的论点一致，即国际地缘政治扰动可以通过供应中断、更高的进口成本、运输压力和不确定性来影响能源进口经济体的能源可获得性和可负担性（Cherp和Jewell, 2014; Sovacool和Mukherjee, 2011）。近期的证据也表明，地缘政治风险可以通过这些渠道削弱电力和清洁能源的可及性（Ali等人, 2026; Khan等人, 2026）。然而，由于全球GPR代表共同的外部地缘政治环境，其系数应被解释为与共同地缘政治压力的条件性关联，而非国别特定的地缘政治效应。此外，GPR在Q50和Q75上统计不显著，而Wald检验未拒绝各分位数间长期系数相等的假设。因此，Q25的结果应被解释为局部化的分位数特异性显著性，而非系统性跨分位数异质性的证据。从这个意义上说，分位数框架识别出关联最为明显的地方，而未建立跨分布统计上显著不同的地缘政治风险效应。燃料进口暴露量在Q75上变为正且在边际上显著。这与Adger（2006）的脆弱性观点及近期证据一致，即进口依赖增加了地缘政治脆弱经济体对国际价格波动和供应中断的暴露。然而，该系数捕捉的是FUEL的直接影响，不应被解释为冲击放大的证据，后者由方程（2）明确检验。

**表3：ELP的基线PQARDL-PMG估计**

| 变量 | 25%分位 | 50%分位 | 75%分位 |
|------|---------|---------|---------|
| Log(GPR) | 26.659** | ?14.037 | 5.846 |
| REC | ?0.485 | ?0.571 | 0.822 |
| TGI | ?0.165 | ?0.942 | 0.415 |
| PG | ?1.852 | 22.062 | 10.633 |
| Log(Y) | ?68.702 | ?2.196 | ?153.469 |
| SLog(IQ) | ?5.998 | 14.263 | ?3.643 |
| FUEL | ?0.229 | 0.037 | 0.830* |
| ECT | ?0.824*** | ?0.849*** | ?0.902*** |

Wald：长期系数相等性检验 p = 0.399
Wald：ECT相等性检验 p = 0.873

注：***p < 0.01, **p < 0.05, *p < 0.10。

制度质量和人均收入通常与电力贫困呈负相关，尽管两者均不显著。其符号与制度和发展论据一致（North, 1990; Rodrik, 1999），也与非洲证据相符，即更强的政府有效性可以改善现代能源服务的可及性（Deka和Efe-Onakpojeruo, 2024; Maket, 2024; Murshed和Ozturk, 2023）。人口增长率在中位数和上部分位数上变为正，与电力基础设施可能面临的潜在压力一致，但不显著。TGI也在各分位数间改变符号，未能提供贸易全球化存在系统性影响的稳健证据。

REC在Q25和Q50上为负但在Q75上为正，且在各分位数上均统计不显著。因此，应谨慎解释Q75上的正号。REC衡量的是可再生能源消费在终端能源消费总量中的份额，包括除可再生能源发电和供热之外的可再生能源直接使用。这一区别在非洲经济体中尤为相关，因为传统生物质仍在家庭能源中广泛使用，清洁烹饪剥夺程度仍然严重。因此，相对较高的REC份额可能与严重的能源贫困以及与传统固体燃料使用相关的健康和环境负担并存。相应地，Q75上的正系数可能部分反映了可再生能源消费总量的构成，而非现代可再生能源技术的有害影响，但其统计不显著性使得无法得出明确结论（Gafa和Egbendewe, 2021; Mperejekumana等人, 2024）。

最后，ECT系数在各分位数上均为负且在1%水平上显著，范围从?0.824到?0.902，表明向长期均衡的调整是稳定的。然而，长期系数和调整速度的Wald检验未拒绝各分位数间参数相等的假设。基线模型因此提供了局部化的分位数特异性效应，但没有系统性跨分位数异质性的正式证据。

表4将分析扩展到五个分位数，有助于区分局部化的分布信号与系统性参数异质性。在方程（1）中，GPR的直接系数在所有五个分位数上均不显著，且Wald检验未拒绝长期系数相等性（p = 0.869）。因此，这一简约设定不支持H1。结合表3中报告的Q25显著性，这一结果表明GPR的直接关联对模型设定敏感且局部化，而非在能源贫困分位数间呈现系统性异质性。

**表4：选定分位数上的机制特异性PQARDL-PMG估计**

| 方程 | 系数 | 10% | 25% | 50% | 75% | 90% | Wald LR/ECT p值 |
|------|------|------|------|------|------|------|----------------|
| 方程(1): 直接GPR渠道 | Log(GPR) | 14.726 (0.283) | ?68.523 (0.346) | ?22.831 (0.199) | ?7.008 (0.513) | 37.495 (0.170) | 0.869 |
| | TGI | 0.398 (0.511) | 1.652 (0.141) | ?0.163 (0.810) | 0.961* (0.068) | 0.796 (0.176) | |
| | PG | 11.040 (0.480) | 7.839 (0.375) | 11.147 (0.566) | 15.907 (0.391) | ?6.192 (0.674) | |
| | Log(Y) | ?31.021 (0.520) | 63.579 (0.383) | ?22.213 (0.599) | ?134.310 (0.118) | ?65.430 (0.121) | |
| | ECT | ?0.527*** | ?0.547*** | ?0.503*** | ?0.556*** | ?0.714*** | 0.427 |
| 方程(2): 燃料进口暴露 | Log(GPR) | ?83.925 (0.173) | 10.150 (0.747) | 56.427 (0.150) | ?375.486 (0.310) | 0.551 (0.977) | 0.638 |
| | FUEL | ?22.608 (0.116) | 2.717 (0.680) | 13.063 (0.103) | ?190.187 (0.321) | 3.630 (0.543) | |
| | Log(GPR)×FUEL | 4.590 (0.119) | ?0.437 (0.759) | ?2.759 (0.116) | 39.001 (0.321) | ?0.750 (0.563) | |
| | ECT | ?0.609*** | ?0.634*** | ?0.559*** | ?0.683*** | ?0.715*** | 0.709 |
| 方程(3): 可再生能源韧性 | Log(GPR) | ?45.894 (0.831) | ?380.054 (0.257) | ?741.575 (0.162) | 151.178 (0.334) | 243.117** (0.049) | 0.791 |
| | REC | ?0.442 (0.969) | ?22.989 (0.266) | ?38.982 (0.177) | 14.566 (0.204) | 19.581* (0.057) | |
| | Log(GPR)×REC | 0.099 (0.968) | 5.473 (0.241) | 8.028 (0.171) | ?3.078 (0.204) | ?4.172* (0.055) | |
| | ECT | ?0.683*** | ?0.658*** | ?0.649*** | ?0.730*** | ?0.747*** | 0.924 |
| 方程(4): 制度韧性 | cLog(GPR) | ?54.343 (0.181) | ?45.913 (0.233) | ?26.884 (0.232) | ?75.418 (0.201) | ?81.140 (0.196) | 0.941 |
| | cSlog(IQ) | ?55.831 (0.118) | ?37.143 (0.309) | ?34.730 (0.261) | 296.949 (0.320) | 297.644 (0.319) | |
| | cLog(GPR)×cSLog(IQ) | ?181.190 (0.142) | ?156.937 (0.200) | ?80.035 (0.194) | ?272.856 (0.331) | ?255.613 (0.366) | |
| | TGI | ?0.342 (0.237) | ?0.548* (0.053) | ?0.548 (0.314) | ?5.414 (0.246) | ?5.498 (0.239) | |
| | PG | 3.703 (0.661) | 2.825 (0.736) | 19.551 (0.247) | 10.171 (0.491) | 11.114 (0.448) | |
| | Log(Y) | 36.495 (0.485) | 32.700 (0.532) | 36.476 (0.480) | 521.910 (0.302) | 519.617 (0.304) | |
| | ECT | ?0.619*** | ?0.618*** | ?0.674*** | ?0.717*** | ?0.704*** | 0.882 |

注：***p<0.01, **p<0.05, *p<0.10。对于方程(4)，在构建交互项前对Log(GPR)和SLog(IQ)进行了中心化处理，以减少不必要的多重共线性，同时保留交互设定中的两个低阶项。括号内为p值。

方程（2）检验燃料进口暴露是否放大地缘政治风险。GPR×FUEL交互项在所有分位数上均统计不显著，且Wald检验未拒绝参数相等性。因此H2未获支持：估计结果未能确立燃料进口暴露系统地增强了地缘政治风险对电力贫困的影响。然而，这一结果应与燃料依赖相关的直接脆弱性区分开来。在基线模型中，FUEL在Q75上为正且在边际上显著，而PFTY结果表明燃料进口暴露预测电力贫困。证据支持将燃料进口暴露视为结构性脆弱因素，而非GPR传导渠道的统计确认放大器。

方程（3）仅为可再生能源韧性假设提供了局部证据。在Q90上，GPR×REC交互项为负且在边际上显著，表明在严重电力剥夺下可再生能源可能发挥缓冲作用。然而，该交互项在其他分位数上统计不显著。因此H3仅获得尾部指示性支持，而非跨分布的系统性确认。这一结果应与QCCEMG下识别出的可再生能源与电力贫困之间的直接负相关区分开来，后者显示REC在较低和中间分位数上与较低的ELP相关，但在Q75上并非如此。

综合来看，这些发现表明，可再生能源可能同时对冲击韧性和减贫作出贡献，尽管这些效应在能源贫困分布的不同分位上存在差异。方程（4）考察了制度质量是否调节地缘政治风险的传导机制。为减少与交互项相关的非必要多重共线性并改善低阶系数的解释性，我们在构建交互项前对GPR和制度质量进行了中心化处理。由于制度质量采用保号对数变换（cSlog）表示，cSlog(IQ)系数反映的是变换后尺度上的变化，不应被解释为原始WGI指数一个单位的变化；因此，其数值大小应谨慎解读。GPR×IQ系数在所有分位数上均为负值，与较强的制度具有缓冲作用的假设一致，但在整个分布上均不具统计显著性。Wald检验同样未能拒绝各分位数间参数相等的原假设。因此，H4未得到实证支持，尽管持续为负的符号表明制度韧性渠道在理论上仍是合理的，而非已被统计证实。最终，机制特异性估计仅部分支持了所提出的脆弱性-韧性框架。H1未得到系统性的分布效应支持，H2未得到证实为燃料进口放大机制，H3仅在局部上尾分位获得支持，而H4虽在方向上与制度缓冲机制一致，但在整个分布上未获统计确认。因此，该框架应被视为识别条件性脆弱性与韧性渠道的组织结构，而非一套已完全验证的乘积传导机制集合。后续QCCEMG结果提供了关于在控制共同因素和异质响应后结构性韧性因素直接作用的互补证据，而因果分析则增加了关于部分脆弱性渠道方向性的预测证据。

**4.3 非线性因果关系结果**

表5揭示了电力贫困与清洁炊事贫困之间的明显差异。对于电力贫困（ELP），我们未检测到地缘政治风险、可再生能源、制度质量或大多数控制变量的预测因果性。唯一显著的向前关系来自燃料进口暴露对电力贫困的预测作用。这支持了脆弱性论证，即依赖进口的能源系统更容易受到国际燃料价格和供应中断的影响，与近期关于能源进口依赖和能源安全的证据一致（Dilanchiev和Cutcu，2026）。

**表5 面板傅里叶Toda-Yamamoto（PFTY）因果关系结果**

| 关联关系 | 面板傅里叶Toda-Yamamoto | 判定 | 向前方向 | 反向方向 |
|---------|----------------------|------|---------|---------|
| Log(GPR) ? ELP | 69.53 | 62.107 | 无面板因果 |
| REC ? ELP | 74.52 | 66.282 | 无面板因果 |
| TGI ? ELP | 75.899 | 91.833 | **ELP → TGI |
| PG ? ELP | 65.843 | 110.979 | ***ELP → PG |
| Log(Y) ? ELP | 74.834 | 73.498 | 无面板因果 |
| Slog(IQ) ? ELP | 76.716 | 103.434 | ***ELP → IQ |
| FUEL ? ELP | 94.542** | 61.735 | FUEL → ELP |
| Log(GPR) ? CCP | 103.874*** | 56.583 | Log(GPR) → CCP |
| REC ? CCP | 93.241** | 67.493 | REC → CCP |
| TGI ? CCP | 58.817 | 95.787 | ***CCP → TGI |
| PG ? CCP | 65.861 | 72.122 | 无面板因果 |
| Log(Y) ? CCP | 68.245 | 5.332 | 无面板因果 |
| Slog(IQ) ? CCP | 87.828** | 39.242 | Slog(IQ) → CCP |
| FUEL ? CCP | 75.706 | 61.533 | 无面板因果 |

注：***p < 0.01, **p < 0.05, *p < 0.10；P值基于1000次Bootstrap重抽样。

反向检验显示，ELP可预测贸易全球化、人口增长和制度质量。这些反馈关系表明，持续的电力匮乏可能先于更广泛的结构性及制度性条件变化。这一解释在经济上是合理的，尤其在非洲背景下：已有研究表明能源贫困会影响城市化进程、制约工业化和私营部门发展，而近期证据也识别出电力获取与制度质量之间存在双向反馈（Djeunankan等，2024；Pondie和Kwakwa，2026；Osama等，2026；Song等，2024）。然而，这些研究并未确立此处所识别的具体贸易全球化或人口增长机制。因此，PFTY的发现应被解释为预测性反馈，而非结构性因果关系。

CCP的结果与电力贫困存在显著差异。共同的全球地缘政治压力对清洁炊事贫困具有显著的预测力，表明国际地缘政治环境的变化先于CCP的变动。这一发现与已有证据一致，即地缘政治动荡可通过供应中断、能源成本上升、制裁和更广泛的宏观经济压力削弱对现代能源服务的获取（Ali等，2026；Khan等，2026；Moteng等，2023）。因果分析还识别出可再生能源和制度质量对CCP的显著预测关系，与强调可再生能源发展和制度条件在缓解能源匮乏中作用的非洲证据一致（Deka和Efe-Onakpojeruo，2024；Gakuru等，2026）。这些关系仍为面板层面的预测关系，而非特定于国家层面的结构性效应，尤其是因为全球GPR代表了共同的时间变量地缘政治压力。

相反，CCP可预测贸易全球化。关于这一特定方向的直接证据仍然有限。然而，非洲研究表明能源贫困可制约工业化和私营部门发展，这提供了一个合理的更广泛经济反馈渠道，通过该渠道持续匮乏可能先于经济整合的变化（Djeunankan等，2024；Pondie和Kwakwa，2026）。因此，这一关系应被解释为预测性反馈，而非已识别的贸易传导机制。总体而言，PFTY结果是结果特异性的且部分双向的，强化了电力贫困与清洁炊事贫困之间的实证区分。

**4.4 敏感性与稳健性检验**

表6进一步考察了基准关系是否依赖于将地缘政治风险度量为共同全球压力。以非洲国家特异性指数替代全球GPR，引入了各国地缘政治条件的跨境差异，同时保留了Q25正系数且统计显著的关联性。在国家特异性度量下，估计系数为62.552，而全球GPR下为26.659；然而，由于两个指数在构建和尺度上存在差异，这一幅度差异不应机械解读。更重要的是，当我们显式考虑异质性国家地缘政治条件时，局部化低分位数关联仍然可见。这表明基准结果并非仅由全球GPR中的共同时间序列波动所驱动。该发现也与Khan等（2026）和Dilanchiev和Cutcu（2026）的研究一致，后者强调地缘政治脆弱性可因国家、能源系统结构和外部暴露程度不同而存在差异。

**表6 基准估计的敏感性与稳健性检验**

| 模型设定 | N | Log(GPR) | FUEL | 25th | 50th | 75th |
|---------|---|----------|------|------|------|------|
| **面板A：长期结果** |||||
| 基准（全球GPR） | 33 | 26.659** | -14.037 | 5.846 | 0.830* |
| 国家特异性GPR | 33 | 62.552** | 51.472 | 16.185 | -0.056 |
| REO替代 | 33 | 25.162 | 6.08 | -69.188 | 5.109 |
| 排除北非 | 30 | 29.377** | -14.956 | 6.756 | 0.939* |
| 国家特异性GPR；排除北非 | 30 | 69.388* | 56.444 | 17.371 | -0.049 |
| **面板B：误差修正动态** |||||
| 基准（全球GPR） | 33 | -0.824*** | -0.849*** | -0.902*** |
| 国家特异性GPR | 33 | -0.650*** | -0.680*** | -0.776*** |
| REO替代 | 33 | -0.683*** | -0.756*** | -0.810*** |
| 排除北非 | 30 | -0.786*** | -0.820*** | -0.890*** |
| 国家特异性GPR；排除北非 | 30 | -0.586*** | -0.635*** | -0.750*** |

注：因变量为ELP。表中报告了长期PQARDL-PMG系数。***p < 0.01, **p < 0.05, *p < 0.10。

在排除摩洛哥、突尼斯和埃及后，结果仍保持正向。在Q25分位上，全球GPR下系数为29.377，国家特异性度量下为69.388，但后者模型的显著性降至10%水平。这表明局部化低分位数关联并非完全由北非经济体驱动，后者具有相对较低的能源匮乏水平。相反，该模式在其余非洲净能源进口国中仍然可见，尽管其幅度和统计精确度在不同模型间有所变化。该子样本检验并不意味着其余30个经济体在长期上具有同质性；如3.2节所述，共同长期系数仍为PMG的维持性约束，而QCCEMG提供了允许更大程度跨境异质性的互补基准。

REO模型设定为可再生能源渠道提供了更谨慎且更具电力部门针对性的评估。与REC涵盖总最终能源消费中的可再生能源不同，REO衡量的是可再生能源发电占总电力产出的份额，因此较少受非电力传统生物质使用的影响。在该模型下，GPR在Q25仍为正向但变为统计不显著，而Q75系数转为强负值（-69.188）但仍不具统计显著性。因此，符号反转不应被解释为存在保护效应的证据，而应视为对可再生能源渠道度量的敏感性。近期研究同样表明，现代可再生能源电力可能增强能源韧性，但其有效性取决于更广泛的能源系统和结构性条件（Dilanchiev和Cutcu，2026；Khan等，2026）。然而，由于REC和REO的上分位数估计均不具统计显著性，现有证据尚无法确定性地区分可再生能源消费总量中的真实构成效应与估计噪声。

在基准模型（系数为0.83）和排除北非后（系数为0.94），FUEL在Q75为正且边际显著，支持了燃料进口暴露在高能源贫困进口国中作为结构性脆弱性更为显著的观点。相反，当地缘政治风险采用国家特异性指数度量时，FUEL失去显著性并转为略负。这一对比表明，当GPR代表共同全球地缘政治压力时，外部燃料脆弱性被更清晰地捕捉；而国家特异性度量可能吸收了部分本应通过燃料依赖反映的异质性国家暴露。然而，由于GPR×FUEL交互项在所有分位数上均不具统计显著性，这一模式不应被解释为燃料进口构成了地缘政治风险正式传导机制的证据。

最后，所有ECT系数均为负且在1%水平上显著，范围从-0.59到-0.90。这确认了在各稳健性检验中向长期均衡的收敛是稳定的。综合来看，表6表明Q25的正向模式在多种敏感性检验中仍然可见。然而，其统计显著性和幅度取决于地缘政治风险度量、可再生能源指标和样本构成。误差修正机制在各模型间明显更加稳定。

表7报告了Harding等（2020）提出的QCCEMG估计作为互补的稳健性基准。与施加共同长期系数的PQARDL-PMG模型不同，QCCEMG允许更大程度的跨国家和跨分位数异质性，并显式控制未观测到的共同因素。因此，两种估计方法施加了不同的约束，无需产生相同的系数估计。在QCCEMG下，GPR直接系数在Q25-Q75上均变为统计不显著。这一分歧表明，所估计的GPR直接关联对如何处理共同因素和异质性国家响应较为敏感，而非对基准证据本身的否定。

**表7 QCCEMG稳健性估计**

| 变量 | 25th | 50th | 75th |
|-----|------|------|------|
| Log(GPR) | -0.087 | 0.12 | -2.250 |
| REC | -0.565** | -0.673* | -0.360 |
| FUEL | -0.187 | -0.171 | 0.196 |
| SLog(IQ) | -16.295 | -12.360 | -26.419* |
| TGI | 0.103 | 0.116 | 0.124 |

注：***p < 0.01, **p < 0.05, *p < 0.10。

更重要的是，QCCEMG揭示了韧性因素的明显分布模式。REC在Q25上为负且显著，在Q50上弱显著，而其减贫系数在Q75上变为统计不显著。这表明仅靠可再生能源渗透率可能不足以缓解严重的电力匮乏。该结果与近期非洲证据一致，后者表明可再生能源的减贫效益取决于更广泛的金融、社会经济和制度条件（Abban等，2026；Gakuru等，2026）。这也与P&R（2025）的发现一致，后者表明当基础设施和分配约束仍然起约束作用时，可再生能源扩张并不自动转化为电力和清洁炊事获取的改善。这一模式也呼应了我们的经验证据，其中若干高能源贫困经济体表现出较高的可再生能源份额，这表明可再生能源的构成、可及性、可负担性和有效整合可能比其总量份额本身更为重要。制度质量同样在Q75上为负且边际显著，提供了互补证据，表明在显式考虑共同因素和异质性国家响应后，国内韧性条件变得尤为重要。

最终，全球GPR系数的敏感性，尤其是其在QCCEMG下的消失，具有经济信息量，而不仅仅是稳健性方面的担忧。这表明地缘政治压力并非在非洲净能源进口经济体中均匀解释能源贫困。相反，其关联似乎取决于外部冲击如何通过异质性的国内和结构性条件进行传导。这一解释与关于燃料进口暴露和制度能力的证据一致，也与更广泛的非洲文献强调基础设施和能源系统约束的观点相符。在国家特异性GPR度量下低分位数关联的持续存在进一步表明，地缘政治暴露可能在不同国家背景下以不同方式运作。因此，全球地缘政治风险更宜被视为一种外部压力因素，其后果取决于预先存在的脆弱性，而非能源贫困的独立解释。

**5 结论与政策启示**

本研究考察了2000年至2023年间33个非洲净能源进口经济体中地缘政治风险与能源贫困之间的关系，聚焦于燃料进口暴露、可再生能源和制度质量作为潜在的脆弱性与韧性因素。电力贫困（ELP）和清洁炊事贫困（CCP）使用复合城乡匮乏指数分别度量，并通过主成分分析（PCA）进行构念验证。在方法论上，本研究通过将面板分位数ARDL-PMG框架与QCCEMG估计、傅里叶Toda-Yamamoto因果检验、传统PMG-ARDL、固定效应IV-2SLS、替代性地缘政治风险和可再生能源度量以及样本敏感性检验相结合作出了贡献。这一设计使分析能够区分分布效应、共同冲击、跨境异质性、预测关系和潜在的内生性。

三项主要发现浮现出来。第一，地缘政治风险与电力贫困之间的关系是局部化的，且对地缘政治条件和共同因素的度量方式较为敏感。在基准模型中，全球GPR捕捉了共同的外部地缘政治压力，在Q25上与ELP正相关，而Wald检验显示各分位数间不存在系统性的参数差异。

重要的是，当用非洲国家特定指数替代全球GPR时，以及排除北非经济体后，低分位数的关联仍然可见。这表明该结果并非仅由全球GPR指标的共性时间序列特征所驱动。然而，该结果在QCCEMG下的消失表明其对共同因子的更强控制以及异质性国家反应具有敏感性。时间敏感性分析进一步表明，Q25的显著性在2000-2020年子样本中并未出现（表D.3），这表明局部化的GPR关联与近期地缘政治和能源市场动荡加剧的时期更为密切地联系在一起。然而，这一比较仍然仅是指示性的，因为缩短样本也会降低统计功效。综合来看，全球GPR的敏感性表明，地缘政治压力并非能源贫困的统一驱动因素；相反，其关联似乎取决于既有的国内和结构性脆弱性。其次，结果表明结构性脆弱性和韧性条件发挥着差异化作用。燃料进口敞口在基准模型中的ELP上分位数呈正相关且边际显著，而因果检验结果表明FUEL可预测电力贫困，提供了外部燃料脆弱性的互补性证据。可再生能源则呈现出更为复杂的模式。GPR×REC交互项在Q90处变为负值且边际显著，表明在严重电力匮乏条件下可能存在缓冲作用，尽管这一效应在各分位数间并不系统。重要的是，一旦明确控制共同因子和异质性国家反应，QCCEMG提供了一个互补视角：REC在Q25处与较低的ELP相关，在Q50处的关联更弱，而在Q75处未出现显著关联。这表明仅靠可再生能源渗透率可能不足以缓解严重的电力匮乏，特别是在基础设施、可及性、可负担性和可再生能源供应结构仍然构成约束条件的情况下。近期非洲的类似证据表明，可再生能源的减贫效益取决于更广泛的金融、社会经济和制度条件。相反，其效果似乎取决于既有的国内和结构性脆弱性，这与强调基础设施、制度能力和能源系统条件的更广泛的非洲文献相一致。第三，电力贫困和清洁烹饪贫困表现出不同的实证模式，不应被视为可互换的结果。因果检验结果表明，燃料进口敞口可预测ELP，而地缘政治风险、可再生能源和制度质量则可预测CCP。IV-2SLS结果强化了这一区分，在工具变量处理后，GPR对CCP的系数仍保持正值且边际显著。这些发现表明，清洁烹饪匮乏可能对外部和结构性压力的反应不同于电力贫困。因此，CCP最好被理解为能源匮乏的一个互补维度，为非洲净能源进口经济体的能源贫困结果的异质性提供了证据。这些发现意味着差异化的政策重点。对于电力贫困，结果支持政策应更加关注外部燃料敞口，特别是在严重匮乏与高度依赖并存的情况下。供应多元化、加强区域互联、在可行条件下进行战略储备以及更依赖国内能源来源，可能减少对国际价格和供应中断的敞口。可再生能源结果还表明，政策应优先发展现代可再生电力，而非仅关注可再生能源总消费量，因为可再生能源消费（REC）可能包含传统生物质能。扩大太阳能、风能和其他现代可再生能源技术可以增强国内供应，并有可能减少地缘政治冲击的传导。制度能力应作为这些投资的补充。QCCEMG结果提供了提示性证据，表明更强的制度能力可能有助于减少分布上端的电力贫困，那里的基础设施约束和脆弱性更为严重。因此，提高监管可信度、项目实施、采购和能源行业治理能力可能提高可再生能源投资和基础设施扩展的有效性。对于清洁烹饪，预测性的地缘政治风险关系指向了不同的政策渠道。各国政府应增强液化石油气、电力和其他现代烹饪燃料供应链的韧性，多元化进口来源，并保护脆弱家庭免受临时价格和供应冲击的影响。由于CCP与ELP的反应不同，清洁烹饪战略不应简单地复制电气化政策。仍存在一些局限性。FUEL是能源进口依赖的不完美代理变量，而REC未能完全反映现代可再生能源转型。缺失观测值、插值方法、有限的时间维度、结构性断点以及CCP的高持续性限制了推断。未来研究应超越宽泛的大陆层面关系，考察各国对地缘政治风险的具体敞口及其如何通过燃料依赖、政策不确定性、制度条件和能源转型约束进行传导。此类分析可以更好地识别各国脆弱性的来源，并支持更具针对性的政策应对，这与Ullah等人（2026）所建议的方向一致。CRediT作者贡献声明：Amine Kendri：撰写—审阅与编辑，撰写—初稿，可视化，软件，方法学，形式分析，数据管理，概念化。Hafid El Hassani：撰写—审阅与编辑，验证，指导，调查。生成式AI及AI辅助技术在手稿准备过程中的声明：在本作品准备过程中，通讯作者使用生成式AI工具改善语言和可读性。使用这些工具后，作者仔细审阅和编辑了内容，并对手稿最终版本承担全部责任。资助：本研究未获得公共、商业或非营利部门任何资助机构的专门拨款。Amine Kendri|Hafid El Hassani