《BMC Environmental Science》：Factors associated with access to renewable energy in Northern Uganda: a cross-sectional community-based study
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摘要
背景：在撒哈拉以南非洲地区，获取可持续和清洁能源仍是一项重大挑战，能源贫困加剧了环境退化并制约了社会经济发展。在乌干达，尤其是乌干达北部，许多家庭仍依赖木柴和木炭。本研究确定了乌干达北部家庭可再生能源获取的流行率，并识别了其独立预测因素。
方法：本研
摘要
背景：在撒哈拉以南非洲地区，获取可持续和清洁能源仍是一项重大挑战，能源贫困加剧了环境退化并制约了社会经济发展。在乌干达，尤其是乌干达北部，许多家庭仍依赖木柴和木炭。本研究确定了乌干达北部家庭可再生能源获取的流行率，并识别了其独立预测因素。
方法：本研究为一项基于社区的横断面研究，于2024年4月至5月在利拉区和古卢区对634户家庭开展。采用多阶段整群抽样选择家庭，使用研究人员管理的问卷收集数据。可再生能源获取被定义为家庭使用至少一种可再生能源，包括电力、太阳能、风能或沼气。数据分析采用具有整群随机截距的多层逻辑回归模型，并使用整群稳健标准误。报告了调整后的优势比（AOR）及95%置信区间（CI）。
结果：总体而言，70.5%（447/634）的家庭获得至少一种可再生能源。电力（68.0%）和太阳能（47.9%）最为常见，而风能（0.5%）和沼气（2.7%）较为罕见。在排除电网电力作为结局指标的敏感性分析中，流行率较低，但主要预测因素基本相似。接受过小学教育的家庭获取率较高（AOR = 3.46，95% CI: 1.95–6.16），报告无能源障碍的家庭获取率也较高（AOR = 4.64，95% CI: 2.24–9.62）。60岁及以上的受访者（AOR = 0.24，95% CI: 0.10–0.58）、缺乏当地可再生能源服务可及性的家庭（AOR = 0.16，95% CI: 0.07–0.36）、无法在当地获取所有能源选项的家庭（AOR = 0.37，95% CI: 0.14–0.97）、未接受可再生能源培训的家庭（AOR = 0.29，95% CI: 0.19–0.45）以及居住地远离能源来源的家庭（AOR = 0.21，95% CI: 0.07–0.66）获取率较低。调整后的组内相关系数为0.444，表明存在显著的群组间变异。
结论：乌干达北部的可再生能源获取仍受教育、结构和服务相关因素的影响。扩大当地服务可及性、加强培训和宣传、减少障碍以及改善可再生能源服务的物理可达性，可能有助于加速实现公平的家庭获取。
乌干达北部可再生能源获取的相关因素：研究解读
一、研究背景与目的
可持续和清洁能源的获取在全球范围内仍是一项重大挑战，对环境和经济社会发展具有深远影响。据国际可再生能源机构（IRENA）统计，全球仍有约1.59亿人无法获得家庭可持续能源，超过26亿人继续依赖不安全和不清洁的能源来源。撒哈拉以南非洲地区是全球可持续能源获取缺口最集中的区域之一，乌干达更是位列可持续、安全和清洁炊事能源获取率最低的前十个国家。乌干达北部是传统生物质能依赖最严重的地区之一，该地区是全国第二大木炭生产区，占全国总产量的39.5%。大量森林被砍伐用于燃料，乳油木数量已减少90%，干旱季节延长且降雨模式愈发不稳定，形成严重的生态退化与气候恶化。
此前的家庭层面研究虽已识别出教育、收入、基础设施等因素与乌干达能源转型的关联，但大多聚焦于特定技术、电力连接或全国性/农村能源转型，缺乏对多种可再生能源综合获取的测量。尤其缺乏在资源有限地区，个体特征如何与当地服务可及性、培训、障碍及物理距离相互作用的研究证据。基于此，该研究旨在确定乌干达北部家庭可再生能源获取的流行率，并识别其独立预测因素，为政策制定者、发展伙伴和地方政府促进公平的可再生能源获取提供实证依据。
二、研究方法概述
该研究为一项基于社区的定量观察性分析横断面研究，于2024年4月至5月在乌干达北部利拉区和古卢区开展，采用多阶段整群抽样方法选取634户家庭作为最终分析样本。抽样过程包括：首先在每个研究区随机抽取3个县，再从每个县随机抽取1个教区，进而从每个教区随机选取1个村庄，最后在村庄内使用系统随机抽样方法，依托地方委员会领导人提供的名单作为抽样框抽取家庭。数据采用研究人员管理的问卷收集，问卷内容涵盖社会人口经济学特征、可再生能源的认知与获取情况以及相关影响因素。结局变量为可再生能源获取，定义为家庭使用至少一种可再生能源——包括电力（水电）、太阳能、风能或沼气，其中乌干达国家电网因以大型水电为主而归类为可再生来源。数据分析采用具有整群随机截距的多层逻辑回归模型，并使用整群稳健标准误，通过向后消除法进行变量筛选，最终报告调整后优势比（AOR）及95%置信区间（CI）。
三、研究主要结果
（一）可再生能源获取的总体流行率
研究结果显示，在主要定义下，70.5%（447/634）的家庭获得至少一种可再生能源。电力和太阳能是最常获取的来源，分别占68.0%（304/447）和47.9%（214/447），而风能（0.5%，2/447）和沼气（2.7%，12/447）的利用率极低。在排除电网电力的敏感性分析中，严格非电网定义下的获取率为35.2%（223/634），更宽泛的非电网定义（纳入其他可再生能源）下为48.1%（305/634），表明电网电力的纳入显著影响了总体流行率估计。
（二）与可再生能源获取相关的社会人口学因素
单因素分析显示，可再生能源获取率在不同社会人口学群体间存在显著差异。古卢区受访者获取率（76.2%）显著高于利拉区（65.3%），教育程度越高获取率越高——大学及以上学历者达79.3%，未受教育者仅为33.7%。职业同样是显著相关因素，商人和公务员的获取率最高。中年人（36–40岁）获取率（79.0%）显著高于老年人（30.8%）。宗教信仰方面，穆斯林获取率（79.6%）高于基督徒（68.7%），而家庭规模与获取率无显著关联。
（三）影响可再生能源获取的关键因素
多因素分析显示，在调整其他变量后，家庭中无五岁以下儿童、听说过可再生能源、对当前能源来源满意、频繁混合使用能源、感知能源可负担、居住地靠近能源来源、报告无社区障碍以及了解环境效益的受访者，其可再生能源获取率显著更高（p < 0.05）。然而，维护成本和是否接受过可再生能源培训在单因素分析中与获取率无显著关联（p > 0.05）。
（四）可再生能源获取的独立预测因素
多层逻辑回归模型最终确定了七个独立预测因素。受教育程度方面，小学教育水平家庭的可再生能源获取率是未受教育家庭的3.46倍（AOR = 3.46，95% CI: 1.95–6.16），但中等和高等教育在调整后不再具有统计学显著性。年龄方面，60岁及以上受访者的获取率仅为18–24岁组的0.24倍（AOR = 0.24，95% CI: 0.10–0.58），表明年龄增长显著降低获取可能。服务可及性方面，缺乏当地可再生能源服务可及性（AOR = 0.16，95% CI: 0.07–0.36）和无法获取本地所有能源选项（AOR = 0.37，95% CI: 0.14–0.97）均显著降低获取几率。无能源障碍报告的家庭获取率提升至4.64倍（AOR = 4.64，95% CI: 2.24–9.62）。未接受可再生能源培训（AOR = 0.29，95% CI: 0.19–0.45）和居住距离能源来源较远（AOR = 0.21，95% CI: 0.07–0.66）同样显著降低获取可能。最终模型显示整群水平方差为2.632，调整后组内相关系数（ICC）为0.444，表明约44.4%的残差变异归因于群组间差异。
四、讨论与结论总结
讨论部分指出，研究中观察到的70.5%获取率高于世界银行2022年报告的乌干达47%的总体电力获取率，这可能反映了古卢和利拉区城乡结合部的区位优势以及多种技术的可得性。然而，敏感性分析表明，在排除电网电力后获取率大幅下降至35.2%，说明家庭层面可明确识别的非电网可再生能源获取仍然较低。教育效应的减弱可能意味着教育的作用部分通过负担能力、认知和当地服务可及性传导来实现；老年人获取率低可能反映其购买力有限、新能源信息接触少以及对传统燃料的路径依赖；缺乏当地服务和能源选项受限则凸显了供应商网络、维护系统和售后支持的重要性；培训的独立效应在控制混杂因素后显现，说明信息传播和社会学习具有促进采纳的潜力；距离的负面效应则提示偏远社区的分散式服务交付模式（如微电网和太阳能家庭系统）具有重要的推广价值。
研究局限包括横断面设计限制了因果推断、自报数据可能存在回忆偏倚和社会期望偏倚、感知型单条目测量方法缺乏客观验证、复合结局指标可能掩盖技术特异性差异、研究区域主要位于城乡结合部导致外推性受限，以及网格电力的归类选择对流行率估计有较大影响。研究结论表明，乌干达北部家庭可再生能源获取率为70.5%，电力是最主要的获取来源。教育程度较高（尤其小学教育）的家庭获取率更高，60岁及以上老年人获取率显著偏低。当地服务可及性有限、无法获取所有能源选项、缺乏可再生能源培训以及距离能源来源较远均显著降低获取几率，而无能源障碍的家庭获取率更高。改善乌干达北部可再生能源获取需要采取综合性策略——强化当地服务交付体系、扩大培训与宣传覆盖、减少结构性障碍、改善能源服务的物理可达性，尤其应关注老年人和弱势家庭的特殊需求。该研究发表于《BMC Environmental Science》，为资源有限和冲突后地区推广可再生能源提供了重要的实证参考。
