人工智能与能源三重困境：通用技术视角

《Energy Economics》：Artificial intelligence and the energy trilemma: A general-purpose technology perspective

　　

• 人工智能提升了能源三重困境指数。
• 观察到不对称效应，即人工智能对能源公平产生负面影响。
• 能效、绿色创新和产业升级是关键机制。
• 在治理效能较弱的情况下，人工智能对三重困境指数产生负面影响。
• 在适中的投资自由化水平下，人工智能的贡献最为显著。

引言

在COP28大会上，世界各国承诺加快扩大清洁能源部署规模，认识到公正且可持续的能源转型对于推进可持续发展目标至关重要。例如，各国承诺共同努力，到2030年将全球能效年均改善率提高一倍，加速部署清洁和低碳技术，并将可再生能源装机量增至三倍（联合国气候变化框架公约，2023）。尽管这些举措标志着取得了有意义的进展和政治意愿不断增强，但推进能源转型往往面临相互矛盾的挑战。特别是，平衡能源安全、能源公平和环境可持续性体现了能源三重困境，这一概念突显了政策制定者在设计能源政策时必须应对的复杂权衡——既要应对全球气候承诺，又要确保国家经济目标。这表明三重困境之所以具有挑战性，是因为某一维度的进展往往以牺牲其他维度为代价。

随着各国转向可再生能源，它们也面临着一系列新的脆弱性（Khan 等，2021）。尽管可再生能源更清洁、能减少环境污染，但它们也存在间歇性问题（Wu 等，2025）。例如，太阳能主要在白天发电，并受云量、温度等天气条件的影响，而风能则取决于风速和风况，这些因素在一天之内和不同季节之间都可能发生变化。这些波动可能导致非高峰时段能源过剩，而高需求时段则出现短缺。因此，太阳能和风能的间歇性直接影响能源安全和公平，发电量的波动可能导致供应不可靠的时期，而这对获取资源有限或基础设施薄弱的社区可能产生不成比例的影响。现有研究表明，人工智能（AI）通过利用实时数据优化电力管理，提供了有前景的解决方案（Bhutta 等，2024）。人工智能技术可以预测供需失衡，识别电网脆弱性，并改善存储和分配，确保更可靠、更稳定的电力供应，同时扩大偏远地区获取可再生能源的途径。

当化石燃料仍占一国能源组合的核心地位时，体制和基础设施惯性往往会限制向更清洁能源的转型。在许多情况下，各国依赖现有的化石燃料基础设施来确保能源安全和公平，从而制约了能源三重困境中环境可持续性维度的进展（Do?an 等，2023）。这种路径依赖通常受到两方面因素强化：首先是化石燃料基础设施的高沉没成本，这使得向更清洁替代品的转型在财务上具有挑战性；其次是经济目标的优先化，如价格稳定、可靠供应和全民可及性。在此背景下，人工智能可以通过智能电网、节能系统和可再生能源基础设施预测性维护等绿色技术创新，帮助减少对化石燃料的依赖（Wang 等，2025a）。此外，人工智能通过优化需求管理、改善工业流程以及管理建筑和交通中的能源使用，提高能源效率，进一步降低燃料消耗和排放（Zhong 等，2025）。这些进展有望提高系统性能并降低运营成本，逐步实现以清洁能源替代化石燃料发电，同时保障所有个人的能源安全和公平。

人工智能日益被视为一项通用目的技术（GPT），被定义为一种能够重塑经济结构并成为长期经济增长引擎的变革性技术（Crafts, 2021）。然而，人工智能在该领域的影响仍在不断显现，为更广泛的认识和融入能源政策留下了空间。尽管人工智能在能源安全、公平和环境可持续性方面都有提升潜力，但对其在能源三重困境方面的影响仍存在争议。为此，本研究利用2002年至2022年间68个国家的面板数据，分析了人工智能对能源三重困境的影响。首先，评估了人工智能对三重困境指数的直接影响，包括稳健性检验和解决潜在的 endogeneity 问题。其次，在通用目的技术框架内检验了能源效率、绿色技术创新和产业结构升级的中介作用。第三，在不同治理效能和投资自由化水平下，分析了人工智能对三重困境指数的非线性效应。

我们的贡献具体如下。首先，大多数现有研究主要孤立地考察人工智能对能源三重困境各个维度——如能源安全、能源公平或环境可持续性——的影响作用（Shahverdi 等，2025；Wang 等，2025b；Wang 和 Chu, 2025）。近年来，将人工智能与能源三重困境联系的研究主要通过综合或协调指数关注整体三重困境表现（Esily 等，2025；Ma 等，2026；Zhang 等，2026），而未明确考察各维度之间的权衡关系。因此，人工智能是否能同时提升能源安全、公平和环境可持续性，抑或是某些维度的改善以牺牲其他维度为代价，目前仍不清楚。鉴于能源三重困境固有的权衡关系，理解这些不对称效应对于确定人工智能真正支持公正能源转型的条件至关重要，而不是在能源系统中制造新的不平衡。为此，本研究明确评估人工智能是促进能源三重困境三个维度的平衡改善，还是对其产生不对称效应。

其次，能源经济学研究通常依赖缺乏理论基础的特设解释机制来阐述人工智能如何影响能源系统的各个维度。这导致了文献的碎片化，难以对人工智能影响能源系统的路径形成系统认识。据我们所知，本研究是首次运用通用目的技术框架来指导对人工智能在核心能源政策挑战——能源三重困境方面影响的实证分析。具体而言，机制分析基于人工智能作为通用目的技术的三个定义特征，即持续改进、促进互补创新和广泛渗透性，这些特征捕捉了通用目的技术产生广泛经济变革的不同但互补的维度。这些特征为考察能源效率、绿色技术创新和产业结构升级的作用提供了理论基础。在此基础上，本研究提供了一个有理论依据的框架，可为未来关于人工智能与能源系统的研究提供指导。

第三，我们通过考察治理效能和投资自由化对人工智能与能源三重困境指数关系的门槛效应，为日益增多的关于制度环境在人工智能部署中作用的研究讨论做出了贡献。尽管一些研究表明更严格的监管有助于实现人工智能的潜力（Wang 和 Chu, 2025；Zhang, 2025），但其他研究强调了两个极端都存在的潜在弊端，过于严格的监管可能会限制创新并减缓人工智能相关技术的采用（Cao 等，2025；Dong 等，2024）。同样，过度资本流入人工智能可能产生反效果，鼓励快速、不协调的部署，可能放大能源系统内的风险（Jiang 等，2025a；Xu 等，2025）。通过探索人工智能的非线性效应，我们旨在填补文献中关于制度环境如何塑造人工智能在改善能源安全、环境可持续性和能源公平方面作用的重要空白。

论文其余部分结构如下。第2节回顾现有文献并构建研究假设。第3节详述方法论和数据来源。第4节展示实证结果。最后，第5节提出我们的结论和政策建议。

章节片段

文献综述与假设构建

本节回顾了关于人工智能在应对能源三重困境——包括能源安全、公平和环境可持续性——方面作用的现有研究，并构建了相应的研究假设。它考察了人工智能对能源三重困境直接影响的实证证据、通过能源效率、绿色技术创新和产业结构升级的间接效应，以及治理效能和投资自由化的门槛效应。

基准回归模型

人工智能在能源三重困境各维度上的贡献表明，它作为一种变革性催化剂，可以改善能源安全、公平和环境可持续性这些经常相互竞争的目标表现。因此，从理论角度来看，人工智能代表着克服能源三重困境这一复杂任务的一项战略资产。为考察人工智能对能源三重困境的直接影响，我们使用双向固定效应模型：

ETIi,t = β0 + m...

基准回归模型

估计双向固定效应模型以检验人工智能对能源三重困境指数的整体效应。结果见表3，控制变量在(1)至(6)列中逐步加入。在所有设定中，人工智能的系数均保持为正且统计显著性为1%水平。根据第(6)列，人工智能每增加一个单位，能源三重困境指数增加0.0235点，从而为假设1提供了实证支持。关于...

结论与政策启示

实现公正能源转型需要应对能源安全、环境可持续性和能源公平之间的复杂权衡。在此背景下，人工智能在推进能源系统转型方面具有巨大潜力。然而，其在应对能源三重困境方面的作用仍未得到充分探索。我们的实证分析表明，人工智能对能源三重困境指数有正向影响，这一发现在一系列稳健性检验和……之后保持一致。

CRediT作者贡献声明

Eduardo Andres Pardo-Pi?ashca：撰写——原始草稿、方法论、形式分析、数据整理、概念化、调查、软件、验证、可视化、撰写——审阅与编辑。

Muhammad Shahbaz：撰写——审阅与编辑、监督、项目管理、调查、数据整理、概念化。

Ioannis Kyriakou：撰写——审阅与编辑、监督、方法论。

Shoh-Jakhon Khamdamov：撰写——审阅与编辑、监督。

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