从薪柴到光伏：化石资源丰富的发展中国家情境下家庭太阳能采纳的社会行为驱动因素与制度赋能机制

《Environmental and Sustainability Indicators》：From fuelwood to photovoltaics: Socio-behavioral drivers and institutional enablers of household solar energy adoption in fossil-rich developing contexts

　　

全球能源转型不仅依赖于技术创新，更从根本上取决于终端用户的社会与行为适应，尤其是在化石资源丰富的发展中国家情境下，根深蒂固的补贴架构与文化嵌入的能源实践往往使分散式清洁技术被边缘化。本研究考察了伊朗扎格罗斯山脉森林居住社区中家庭太阳能采纳的社会行为与制度决定因素。研究在整合技术接受模型（Technology Acceptance Model, TAM）与三方社会接受框架（Social Acceptance Framework）的基础上，提出了一个社会-生态技术接受模型（Socio-Ecological Technology Acceptance Model, SETAM），该模型将感知成本与维护负担、制度信任与政策支持、环境意识以及主观规范作为预测构念纳入其中。研究人员采用偏最小二乘结构方程模型（Partial Least Squares Structural Equation Modeling, PLS-SEM）与人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）分析相结合的混合分析方法，对231户家庭的调查数据进行分析，结果表明主观规范和感知成本负担对采纳意愿的影响最强，而制度信任则作为关键赋能因素发挥作用。ANN分析揭示了线性模型所忽视的非线性成本阈值与信任-规范协同交互效应。环境意识通过感知有用性间接发挥作用，证实生态知识只有在家庭认识到切实的生计效益时才能转化为行动。研究结果推进了公正能源转型范式，表明成功的太阳能部署需要在技术基础设施之外同时解决社会-制度障碍。研究人员建议采取分层、收入敏感的融资机制、社区维护合作社以及透明的制度沟通，以弥合可再生能源潜力与持续行为采纳之间持续存在的差距，与可持续发展目标7（SDG 7）和可持续发展目标13（SDG 13）保持一致。

论文解读：从薪柴到光伏——化石资源丰富的发展中国家情境下家庭太阳能采纳的社会行为驱动因素与制度赋能机制

一、研究背景与问题提出

全球能源转型的成败不仅取决于技术创新与资本配置，更从根本上取决于终端用户的社会接受与行为适应。尽管各国正致力于实现联合国可持续发展目标7（可负担的清洁能源）与目标13（气候行动），可再生能源潜力与家庭层面实际采纳之间仍存在持续的实施鸿沟。这一鸿沟在化石资源丰富的发展中经济体中尤为突出，这些地区根深蒂固的补贴架构、集中式基础设施遗留以及文化嵌入的能源实践往往使分散式清洁技术被边缘化。

这一悖论在伊朗的农村、游牧及森林居住社区中表现得尤为明显。这些人群频繁经历能源贫困，严重依赖传统生物质用于取暖和烹饪，同时栖居于生态敏感景观之中，森林砍伐、碳排放与生计脆弱性在此交汇。尽管该地区可再生能源资源丰富，特别是太阳辐照度极高，家庭太阳能技术的采纳率仍处于极低水平。障碍很少是技术性的，而更多是社会-制度性的，涵盖感知财务风险、维护素养缺口、制度信任薄弱以及政策激励错位。

现有关于住宅太阳能采纳的文献不成比例地聚焦于城市、中等收入或西方情境，严重依赖标准化的技术接受框架，如技术接受模型（TAM）、TAM2、TAM3、技术接受和使用统一理论（UTAUT）及UTAUT2。这些框架假设稳定的制度环境、高金融素养和可及的售后市场。当应用于发展中经济体的农村或森林依赖社区时，这些模型经常忽视关键的语境调节因素：相对于非正规收入流的初始成本心理权重、同伴影响在技术扩散中的作用、政策透明度对制度信任的影响，以及环境意识转化为实际采纳行为的阈值。此外，很少有研究整合预测性、非线性的分析技术来捕捉社会-技术驱动因素之间的复杂交互，限制了研究发现的预测准确性和政策相关性。

为弥补这些不足，本研究提出了一个扩展的社会-生态技术接受模型（SETAM），将TAM与三方社会接受框架整合。SETAM在四个基本方面区别于现有框架：第一，将维护素养和安装后支持网络纳入感知易用性的维度；第二，将成本感知置于非正规收入流和高机会成本之中；第三，将制度信任和政策支持期望视为关键把关因素；第四，将紧密农村社区中的主观规范定位为主要扩散加速器或抑制剂。

二、研究设计与方法

本研究以伊朗胡齐斯坦省扎格罗斯山脉的森林居住家庭为实证情境，该地区太阳辐照度超过每年2800小时，约150万居民直接依赖森林生态系统维持生计。研究采用多阶段分层随机抽样程序，从47个森林居住村庄中抽取248户家庭，最终有效分析样本为231户，有效应答率为93.1%。

研究采用混合分析方法，结合偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）与人工神经网络（ANN）分析。PLS-SEM用于假设检验和线性因果路径估计，采用5000次自助抽样；ANN采用单隐层多层感知器架构，含8个隐层神经元，通过Levenberg-Marquardt反向传播算法训练，采用90%训练集与10%测试集的留出验证程序。调查工具包含29个题项，采用5点李克特量表测量8个潜在构念：感知有用性、感知易用性、感知成本与维护负担、制度信任与政策支持、环境意识、主观规范、行为意愿和使用持续性。

三、研究结果

测量模型评估： 所有构念均表现出满意的内部一致性信度（Cronbach's α > 0.70，组合信度 > 0.70），收敛效度（平均方差提取值 > 0.50）和判别效度（Fornell-Larcker准则和异质-单质比率（HTMT）均低于0.85阈值）。共同方法偏差通过多种方法评估，确认不构成实质性威胁。

结构模型结果： 模型解释了行为意愿58.3%的方差和使用持续性41.7%的方差。主观规范（β = 0.33, p < 0.001）和感知成本负担（β = ?0.31, p < 0.001）对采纳意愿的影响最强。制度信任（β = 0.26, p < 0.001）作为关键赋能因素发挥作用。感知有用性（β = 0.28, p < 0.001）和感知易用性（β = 0.14, p = 0.005）均显著正向影响行为意愿。

中介分析： 环境意识通过感知有用性对行为意愿产生显著的间接效应（β = 0.19, p < 0.001），方差解释比例（VAF）为0.56，表明56%的总效应通过感知有用性中介，属于部分中介。环境意识对行为意愿的直接效应（β = 0.15, p = 0.031）仍然显著但较弱。

调节效应： 感知成本与维护负担显著负向调节环境意识与行为意愿之间的关系（β = ?0.12, p = 0.003），表明高成本敏感性会削弱环境意识对采纳意愿的正向影响。

ANN预测分析： ANN分析揭示了线性模型所忽视的非线性成本阈值和信任-规范协同交互效应，确认了感知成本负担和主观规范作为最关键预测变量的地位。

四、讨论与结论

研究结果表明，在化石资源丰富、生物质依赖的全球南方情境中，太阳能采纳决策嵌入复杂的社会-生态生计之中。主观规范的主导作用凸显了社区层面的社会验证和同伴影响在技术扩散中的核心地位。感知成本负担的强负向效应表明，初始投资相对于即时生存需求的心理权重是采纳决策的结构性约束。制度信任的关键赋能作用说明，透明的政策沟通和可靠的补贴机制能显著降低感知采纳风险。环境意识通过感知有用性的间接路径证实，生态知识只有在转化为切实的生计效益认知时才能驱动行为改变。

研究建议采取分层、收入敏感的融资机制，建立社区维护合作社，并实施透明的制度沟通策略，以弥合可再生能源潜力与持续行为采纳之间的差距。研究结果与可持续发展目标7和目标13直接对齐，表明家庭层面的太阳能采纳可同时缓解能源贫困、减少森林砍伐驱动的排放，并推进气候韧性农村发展。虽然实证数据源于特定区域情境，但分析框架、政策路径和理论扩展设计为跨文化可转移，适用于撒哈拉以南非洲、南亚和拉丁美洲的类似社区。

研究存在若干局限：横断面设计限制了因果推断；样本局限于伊朗特定区域；自我报告数据可能存在社会期望偏差；ANN分析的黑箱特性限制了结果的可解释性。未来研究应开展跨文化比较、纵向追踪和混合方法设计，以进一步验证SETAM框架的普适性和动态演化机制。