《Energy》：Global Energy Transition under Dynamic Trade Networks: Integrating Complex-Network and Deep Learning Methods
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全球能源转型评估框架整合传统指标、复杂网络分析与深度学习，构建五维指标体系，分析115国2015-2023年贸易网络动态，揭示枢纽国家地位提升但转型差距扩大，强调需结合贸易网络结构设计政策。
唐宝军|王崇洲|吴云|张佳然|邹颖
北京工业大学能源与环境政策研究中心（CEEP），中国北京100181
摘要
能源技术的快速进步和深刻的地缘政治变化加剧了全球能源供应链的不确定性，并增加了能源转型的复杂性。然而，现有的转型指标往往无法捕捉国际能源贸易网络的发展以及各国之间的多维互动。为了解决这一差距，本研究结合了传统的转型指标、加权复杂网络分析和深度学习方法，以同时考虑国内能源系统的变化和外部贸易动态，从而能够更全面地评估各国的能源转型绩效。具体而言，我们开发了一个五维指标框架，包括能源安全、能源公平、能源可持续性、转型支持以及转型成本。该框架模拟了115个国家在2015年至2023年间的双边能源贸易网络，从规模、效率和极化角度进行了分析。我们采用了关系图卷积网络（R-GCN）来整合全球能源贸易网络中的节点属性和关系特征，生成了一个综合能源转型指数，并揭示了跨国趋势。研究结果表明，全球能源转型指数总体上呈现上升趋势，但波动较大；同时，转型支持程度有所下降。全球能源贸易中的网络中心性提升了约70%，枢纽国家的表现持续改善，但与落后地区的转型差距扩大了近27%。不同维度对贸易冲击的敏感性差异显著，其中能源可持续性的影响最小。这些发现强调了各国需要将其转型战略与区域贸易网络结构相协调，以提高全球能源转型的效率和韧性。
引言
能源转型对于减少全球碳足迹[1]和推动可持续经济增长[2]至关重要。为了实现可持续发展目标7中关于普遍获得可持续能源的要求，政策制定者迫切需要工具来系统地监测转型路径、揭示差异并诊断结构性瓶颈。然而，由于多维转型的复杂性（涉及技术、环境和公平之间的非线性互动[3]），建立统一的全球标准[4]仍然具有挑战性。现有的指数，如电力供应韧性指数[5]或全球能源脆弱性指数[6]，通常只能捕捉特定维度。虽然像世界能源理事会的“能源三难困境”[7]和世界经济论坛的能源转型指数[8]这样的更广泛框架旨在进行综合评估，但它们依赖于以国内为重点的指标和静态汇总方法，无法捕捉跨境相互依赖性。因此，当前的方法在能源贸易网络中隐藏了关键的风险。
至关重要的是，一个国家的转型不仅受内部因素影响，还受外部联系的影响[9]。作为国际互动的关键渠道[10]，能源贸易网络显著影响各种转型维度，如供应安全[11]、治理[12]、技术和能源强度[13]。然而，当前的衡量标准通常基于一维指标（如进口依赖性），这些指标未能反映贸易网络的复杂性，包括中心性、中介角色[11]和多边关系[10]。随着全球贸易风险的增加，考虑这些复杂的网络效应对于可信的转型评估变得愈发关键，因为外部冲击可以通过网络结构传播，从而影响国内能源转型进程，而不仅仅局限于局部条件。
此外，能源技术的快速迭代和地缘政治格局的剧烈变化加剧了全球能源贸易网络的规模和模式的变化，从而在国家能源供应方面创造了前所未有的复杂性和不确定性[14]。例如，俄罗斯和欧洲之间能源贸易的逐步脱钩导致欧洲家庭能源支出急剧增加，扰乱了能源供应的可靠性和可用性[15]。能源贸易保护主义，如中美贸易摩擦，会增加转型成本，阻碍能源投资，并阻碍发展中国家的适应策略[16]。中东冲突导致了市场波动和油价飙升，可能加剧了区域不平等。这些事件凸显了区域贸易结构的脆弱性以及对能源转型的异质性和系统性影响，包括安全性、可负担性和低碳维度。因此，将能源贸易网络特征的变化与传统评估相结合，不仅是一项技术改进，也是制定能够抵御不确定性全球市场挑战的韧性政策的先决条件。
总之，为了解决孤立评估各国的方法的局限性，本研究旨在整合国家节点信息和动态能源贸易网络数据，创建一个具有网络意识的全球能源转型指数。具体而言，本文探讨了两个核心问题：（1）如何评估国家能源转型绩效，以同时反映国内条件和各国在全球能源贸易网络中的结构位置；（2）在地缘政治不确定性下，贸易网络结构的变化如何与国家转型的轨迹和差异相关联？两个主要贡献是：（1）开发了一个新的全球能源转型评估框架，将多维转型指标与使用R-GCN从能源贸易关系中提取的网络结构特征相结合；（2）从网络角度跟踪和比较在不断变化的能源贸易动态下的全球能源转型轨迹和模式。通过将国内转型驱动因素与跨境溢出效应联系起来，该框架为利益相关者提供了网络意识的证据，以更好地理解他们在全球贸易模式演变中的作用，并调整转型策略，以提高韧性和公平性。
文献综述
我们的研究涉及三个关键文献领域：关于能源转型指数和汇总方法的讨论、贸易联系如何影响转型结果的实证证据，以及应用复杂网络分析和机器学习来捕捉这些相互依赖性的研究。现有研究主要开发了基于指数的监测工具，这些工具关注特定地区或国家的能源转型特征和维度。
方法和数据
为了克服现有研究中对国家能源转型水平孤立分析的问题，本研究开发了一个机器学习框架，将全球能源贸易关系的演变与能源转型绩效的多维溢出效应结合起来，见图1。该框架旨在通过将国内转型指标与国家在贸易中的结构位置和溢出渠道联系起来，来解决引言中的两个研究问题。
结果
本研究利用R-GCN方法将能源贸易网络的影响纳入全球能源转型评估中，逐步分析了全球、区域和国家层面的结果。在每个部分，我们首先描述了网络结构的演变，然后将贸易模式和冲击纳入全球能源转型的分析中，从而追踪网络配置如何转化为国家间的转型绩效差异。
讨论
基于前几节中开发的贸易网络诊断和基于R-GCN的综合指数，本节阐明了外部能源贸易结构和国家级指标如何在单一框架内相互关联，以及这种配置如何影响转型韧性。我们不再将能源转型韧性视为纯粹由国家指标组合总结的国内属性，而是将其视为由国内能力和
结论
在全球能源供应链不确定性上升和能源转型过程复杂性增加的背景下，本研究结合了双边传统能源贸易结构与五个关键转型维度，并使用关系图卷积网络（R-GCN）为115个国家构建了2015年至2023年的综合能源转型指数。该指数同时反映了国内属性和外部贸易关系，表明关于能源安全的辩论
政策建议
基于研究结果，本节提出了在全球、区域和国家层面上的政策建议，旨在提高在不断变化的贸易网络下的能源转型的韧性、公平性和可持续性。这些建议基于三个核心发现：（1）极化的加剧和连通性的下降增加了对走廊中断的系统性暴露；（2）随着转型收益在贸易中的不均衡分布，国家间的差异扩大
CRediT作者贡献声明
邹颖：撰写 – 审稿与编辑，资源部分。张佳然：撰写 – 审稿与编辑，方法论，正式分析。王崇洲：撰写 – 审稿与编辑，初稿撰写，软件，方法论，正式分析，数据管理。吴云：撰写 – 审稿与编辑，数据管理，概念化。唐宝军：监督，资金获取，概念化
利益冲突声明
? 作者声明他们没有已知的可能会影响本文所述工作的竞争性财务利益或个人关系。
致谢
作者衷心感谢国家社会科学基金会的重点项目（项目编号：23AZD065）、北京市科学技术基金会的青年项目（编号：9264032, 9264031）以及中国博士后科学基金会（编号：2025M774212）的财政支持。我们还要感谢同事们的支持，并感谢CEEP-BIT的帮助。
