张宇轩

摘要：随着农村可持续发展进程的推进，农村居民生活用能结构亟待转型。目前，传统能源仍占农村生活用能消费的主体，作为解决农村能源困境的新能源还没得到普及，阻碍了农村的可持续发展。推进农村生活用能中传统能源向新能源转化是一项任重道远的系统工程，面临着传统用能习惯、市场、政策、地理环境等诸多阻碍因素。该研究基于文献梳理及调查问卷的方法探究出30个农村生活用能转化的影响因素，利用ISM模型将30个影响因素划分为5个层级，最终形成影响因素的“2-4-12”体系，即2个驱动维度、4个驱动深度、12个关键驱动因素，理清了各影响因素间的关系，为农村生活用能转化提供了决策依据与理论基础。

Abstract： As people living in rural areas increasingly pursue better living standards， their life using energy constantly increases. However， traditional energy still lies at the core of the rural life energy consumption， and new energy that can solve the region's energy problem hasn't popularized， impeding the sustainable development of rural areas. That being said， it is an arduous and systematic project to push for the transformation from traditional energy to new energy， facing the barriers like the habits of using traditional energy， market， policies and geography. Based upon the methods of literature arrangement and questionnaire， this research has explored 30 factors that influence the transformation of life using energy in rural areas and classifies them into five levels by using the ISM model. This is how the 2-4-2 system of influence factors takes shape， which includes 2 driving dimensions， 4 driving depths， and 12 crucial driving forces， and figures out the relations between each influence factor. As such， this research provides the reference of policy-making and theory basis for the transformation of life using energy in rural areas.

关键词：可持续发展;农村;用能结构;影响因素;ISM模型

Key words： sustainable development;rural;energy structure;influence factors;ISM model

中图分类号：S21;F32                                   文献标识码：A                                  文章编号：1006-4311（2020）08-0287-06

0  引言

能源是人類生存和发展的重要物质基础，也是当今社会各界关注的焦点[1]。农村生活能源消费情况和农村生活用能转化情况一直处于被忽视的状态[2-4]。农村人均生活用能量已经由1980年的60kg标准煤增长到2016年的390kg标准煤，由1980年不及城镇人均生活用能量的1/5发展到了98.73%的城镇人均生活用能量，达到了全国人均用能量的99.23%[5]。农村生活用能主要包括供暖制冷、饮食加工、照明及其他生活电器使用[6-7]。其消费结构呈高碳化和非清洁化特征[8-12]，占比前三位的依次为煤炭（33.8%）、秸秆（27.8%）、柴薪（15.7%），新能源如太阳能（2.4%）、沼气（2.6%）等的利用情况较少[5]。农村生活用能的能源结构进行科学地调整及重塑迫在眉睫，新能源一直被当作传统能源有效的替代品，还没有广泛应用[13-15]。推动农村生活用能从传统能源向新能源的转化，有助于农村经济、社会、环境的可持续发展、区域能源供给侧结构的优化、改善农村居民的生活水平[16，17]。分析农村生活用能能源结构中传统能源转化为新能源的驱动动力、研究农村生活用能转化影响因素等问题亟待解决。

本文基于文献梳理、问卷调研归纳总结出农村生活用能转化的影响因素，并对相关影响因素进行了遴选和剖析，通过解释结构模型（Interpretative Structural Modeling）把各个影响因素联系起来，用多级递阶结构将相关影响因素直观地表示出来，希望建立相对全面、科学、系统的农村生活用能转化的影响因素体系，为促进农村生活能源转化提供理论基础。

1  文献综述

近年来，随着农村能源供给侧结构性改革的持续推进，我国农村能源生产与消费体系正加速发生变革，发展动力由传统能源加速向新能源转变。越来越多的学者把目光聚焦到农村能源体系这一领域，一些学者分析了农村生活能源消费现状以及发展趋势[18，19]，指出了农村生活能源消费结构将从原来的以传统能源为主的单一结构加速向多元化、清洁化的新能源进行转变[20，21]。

农村生活用能转化及相关影响因素的研究还不够成熟，对此问题当前学者主要从两个方向开展研究，一是根据新能源的不同种类划分，如太阳能、沼气等，对单一种类的能源转化影响因素进行探索及研究。董梅等[22]利用Logit模型估计出农户的低碳意识增强与政府推广可显著提高农户使用太阳能的概率;叶凤芬[23]等通过抽样调查的方式得出区位条件、自来水接通率、房屋结构等对太阳能热水器在农村的应用有影响作用;虞义华等[24]应用空间Probit模型从微观层面探究出控制信息交换、个体特征和社会人口学变量时，同群效应与空间溢出会影响农户利用太阳能的主观意愿;Ben Ma[25]等探究出信息交换是促使农村居民决策使用太阳能热水器的重要因素;王火根等[26]构建了农户与地方政府博弈双方的决策函数，计算出政府提高持续、固定补贴等经济政策会显著提高农户选择沼气的概率;许亚男等[27]运用二元Logistic回归分析法探究出农户家庭人口数量、牲畜数量以及作物种植面积对农户的沼气利用有正向显著影响;范敏等[28]采用逐步回归分析法，阐明了原料的多元化、沼气技术服务能力提高对农村沼气能源有激励作用。二是根据地理位置和环境因素的差异，分别研究了该独立区域内农村生活能源结构、农村生活能源消耗情况、农村生活用能转化等相关影响因素。户主年龄及受教育程度[29，31]、农户家庭常住人口数量[31，32]、经济因素[29，30，34，35]、所处地区地形地貌海拔高度及经纬度[32，33，36]、地方政府惠农政策[29，34]等都是农村生活用能转化的影响因素。

除上述两个方面以外，部分学者从其他角度的研究也取得进展，仇焕广[37]等从农村可再生能源现状入手分析，指出劳动力价格、当地能源市场发育程度等因素对农村居民可再生能源消費具有显著影响;王天穷[38]等探究出农村能源政策的溢出效应会促进部分商品能源需求;滕玉华[39]等运用多元有序Probit模型探究出婚姻状况对使用农村居民使用清洁能源有显著影响。以上研究亦对农村生活用能转化影响因素的系统研究具有十分重要的借鉴意义。

针对以上文献的分析总结可以看出，一些学者已经在某些方面取得丰硕成果，但从学术研究本身和适应实践的需要方面去看，仍存在不足：一是个案研究较多，某一独立区域内的研究成果并不一定具有普适性;二是多从单一的某一学科或视角入手加以研究论证，所以部分研究的结论往往缺少全面性。因此，有关农村生活用能中传统能源转化为新能源的路径与驱动策略问题的学术研究仍需进一步加强。

2  农村生活用能转化影响因素的确定

2.1 农村生活用能转化影响因素预试研究

本文的预试研究是整个农村生活用能转化影响因素研究的第一轮工作，对影响农村生活用能转化的动力因素进行识别，通过文献分析的方法，初步收集归纳部分影响因素，为接下来的问卷设计、问卷试调查、问卷修正和完善、全国范围内问卷调查等阶段奠定基础。

本文通过在CNKI（China National Knowledge Infrastructure）数据库、维普数据库、万方数据库等数据库上检索主题“农村生活用能+农村新能源”，共有1092篇文献。为确保文献分析的时效性与科学性，选取近10年内、被引频次超过5次且检索级别为中文核心以上的文章以及博士学位论文，共计51篇文献。剖析这51篇文献并从中提取农村生活用能转化影响因素，统计各影响因素并按出现次数由多到少进行排序，最终共得19个影响因素，结果详如表1所示。

2.2 问卷调查

问卷调查的开展建立在预试研究的基础上，其中问题的设计思路依据文献分析后的结果。本文的调查问卷目的是通过封闭式问卷发放给农户，意在探究农户生活用能转化中存在的阻碍因素及驱动因素，挖掘潜在的影响因素。

农户主的封闭式问卷以选取农村学生志愿者的形式发放，志愿者以匿名的形式参加，在调查的过程中确保学生隐私不受侵犯，通过学生志愿者将该试卷传递给家庭户主的形式填写。此轮封闭式问卷共计发放1050份，覆盖24个省及自治区，覆盖地域较广，被调查农户家庭情况多元化，收入情况、收入来源、劳动力转移情况、家庭人口数量、房屋所在地形等因素都有所区别，有效地避免了调查的局限性，确保调查结果全面、可靠、有效。总计回收971份有效问卷，问卷回收率92.4%。

2.3 影响因素提取、遴选与分析

本文对回收的971份问卷进行因素分析，依据因素分析的基本步骤，组织召开一次专家咨询会，会议过程中通过征询专家意见筛除一些相关因素小、影响幅度小、个案情况突出的影响因素，最终根据专家意见将所得影响因素整合、拆分、剔除，共提取30个作用农村生活用能转化影响因素，结果详见表2。

为方便接下来的计算，添加变量S0农村生活用能转化，并将此变量设定为系统的目标变量。

3  农村生活用能转化影响因素的ISM模型构建

3.1 ISM模型工作原理

本文利用解释结构模型（Interpretative Structural Modeling，简称ISM）研究农村生活用能转化影响因素系统，该方法最初由美国J Warfield教授开发。ISM方法适用于学习和理解相互关系较为繁杂的各种问题，应用领域较广[40]。其主要特点是借助已有的实践经验与相关知识，将复杂系统分解为若干个子系统要素，通过梳理系统内要素之间凌乱的已知关系，构建结构图形，形成结构矩阵，通过相应的矩阵演算及变换，将得到的结构关系构造成一个多级递阶有向图，使原来模糊化、复杂化的系统清晰化、简单化，具有很强的解释功能。

3.2 构建农村生活用能转化影响因素关系模型

3.2.1 农村生活用能转化影响因素变量系统

对于构建任意系统S，系统S内部总是包含2个或以上元素（S1，S2，…，Sn），它们之间通过相互作用、相互影响构成一个有机整体。设系统由n（n≥2）个元素（S1，S2，…，Sn）构成，系统集合为S，则有：

将农村生活用能转化过程看作一个复杂的、有机的系统结构体，农村生活用能转化的影响因素变量作为系统的构成元素，详见表2。选取影响农村生活用能转化的变量30个，另设S0为目标变量，所以此系统共由31个元素构成，即n=31。建立影响因素系统：

3.2.2 建立二元关系集合

依据表2农村生活用能转化影响因素各变量分析的结果确定各元素之间的关系，如农户家庭常驻人口与农户劳动力转移人数、地方政府对环境污染监管力度与农户户主环境保护意识、农户生活能源消费总支出与商品能源价格等。本系统内的二元关系集合如式（4）。

3.3 农村生活用能转化影响因素矩阵表达

3.3.1 影响因素变量邻接矩阵

根据图2所梳理的农村生活用能转化影响因素之间的相互关系进行量化分析，拟采用邻接矩阵A的形式表示各元素变量两两之间的相互关系，采用以下方式定义：

可达矩阵M的元素mij为1，表示元素Si与元素Sj之间存在着可达路径，即元素Si直接或间接影响元素Sj。可达矩阵可以呈现出不同元素之间的直接和间接的结构关系，在把握系统结构方面有着非常重要的作用。

3.4 规范化求解农村生活用能转化影响因素结构模型

3.4.1 影响因素的区域与级位划分

将农村生活用能转化影响因素变量集合S划分成几个独立区域：可达集R（Si）、先行集A（Si）、共同集C（Si）。可达集R（Si）是指受因素Si影响的系统内部相关诸因素构成的集合，在可达矩阵M中表现为Si所在的第i行的“1”元素所对应第j列元素构成的集合。先行集A（Si）与可达集R（Si）的路径相反，在可达矩阵M中表现为Si所在的第i列的“1”元素所对应第j行元素构成的集合。共同集C（Si）是可达集R（Si）与先行集A（Si）的交集。层级划分建立在分析各个影响因素的可达集、先行集及共同集的前提下，首先找出系统内最高级要素并将其暂时剔除，继续找出剩余元素中的最高级元素并将其暂时剔除，重复上述步骤直至划分到最大级次为止。

本文基于matlab软件对可达矩阵计算得出层级划分表如表3。

3.4.2 构建多级递阶结构模型

依据上述表3所示的层级划分结果，将相同层级的因素绘制在水平线上，参照式（4）的系统内各因素二元关系以及表2的影响因素有向图将各因素进行连线。从而呈现出一个具有多层级递阶结构的复杂系统。如图1所示。

4  结论

由多层递阶有向图可以看出，整个农村生活用能转化的影响因素系统可以划分为2个驱动维度、4个驱动深度去探究。两个维度即主观意愿维、客观条件维分别对应r1层因素农户户主使用新能源主觀意愿与新能源农村使用的客观条件。4个深度即r2表层直接因素、r3上层间接因素、r4下层间接因素，r5深层根源因素。系统内存在12个关键驱动因素，它们在系统中处于影响其他因素而不被其他因素影响的关键地位，最终形成影响因素的“2-4-12”体系。

①表层直接因素驱动着主观意愿维度和客观条件维度的协同推进。农户户主年龄、农户户主环境保护意识、经济因素、农户家庭可替代能源消费量是影响农户户主使用新能源主观意愿的直接原因;新能源农村应用技术水平、所处村镇新能源用能器具市场化水平、非商品能源获取便利程度直接影响着新能源农村使用的客观条件。

②上层间接因素是指仅经一次关系传递而影响2个维度发展因素，在结构模型中起到承上启下的重要作用。地方政府对环境污染监控力度、附近村镇农户同化效应、农户户主文化程度共同制约着农户户主环境保护意识;农户生活能源消费总支出、农户家庭总收入、地方新能源补贴政策是经济因素的主要影响因素;从客观条件维度去探究发现新能源领域科研成果、所处村镇城市化水平、所处村镇交通条件、农户饲养牲畜数量、农户耕地面积是上级的重要影响因素。

③位于多层递阶结构模型底部的下层间接因素与深层根源因素对农村生活用能中传统能源转化为新能源有着基础且深远的影响。地方政府及相关部门宣传工作、农户家庭生活能源消费总量、地方新能源推广政策、民宅所处地形地貌组成了下层影响因素集合。处于ISM模型最底层的地方环境保护法律环境、商品能源价格、民宅建筑面积、所处地区年平均温度、农户劳动力转移人数、农户家庭常住人口数是整个结构模型中最根本的驱动因素。

农村生活用能转化是一项组织变革纷繁复杂的系统工程，在变革的进程中不可避免地受到诸多因素的阻碍。因此，要推动农村生活用能转化，首要任务就是理清农村生活用能转化的影响因素。本文基于文献梳理、调查问卷的方法，最终提取出30个影响农村生活用能转化的因素，应用ISM模型，将模糊、复杂、无序的诸多影响因素系统清晰化、简单化。最终形成农村生活用能转化影响因素的“2-4-12体系”。即2个驱动维度、4个驱动深度、12个关键驱动因素。理清了各因素之间的关系，为农村生活用能转化提供了决策依据与理论基础，具有一定的理论与参考价值。

参考文献：

[1]廖华.中国农村居民生活用能现状、问题与应对[J].北京理工大学学报（社会科学版），2019，21（02）：1-5.

[2]丛宏斌，赵立欣，王久臣，等.中国农村能源生产消费现状与发展需求分析[J].农业工程学报，2017，33（17）：224-231.

[3]王萍，朱敏.农户可再生能源选择的影响因素分析[J].可再生能源，2018，36（7）：1102-1106.

[4]汪祖芬.中国村镇生活用能源消费现状分析[D].哈尔滨：哈尔滨工业大学，2018.

[5]中国能源统计年鉴2017[G].北京：中国统计出版社，2017.

[6]宁旭艳，张旭，高军.不同气候区典型村镇生活用能现状及影响因素分析[J].建筑科学，2013，29（12）：98-102.

[7]王效华，郝先荣，金玲.基于典型县入户调查的中国农村家庭能源消费研究[J].农业工程学报，2014，30（14）：206-212.

[8]邓慧慧，虞义华.中国农村能源系统绿色转型研究——基于中国农村家庭能源调查数据[J].浙江社会科学，2018（1）：57-65.

[9]周中仁，王效华，陈群.北方小康农村家庭能源消费结构演变研究[J].农业工程学报，2007，23（3）：192-197.

[10]韩昀，王道龙，毕于运.郯城县农村生活能源消费属性分析[J].中国农业资源与区划，2013，34（4）：141-144.

[11]石祖梁，李想，王飞，等.我国东北地区农村生活能源消费结构与变化趋势分析[J].中国农业资源与区划，2017，38（8）：122-127.

[12]Kerimray A， Rojas-Solorzano L， Torkmahalleh MA， et al. Coal use for residential heating：Patterns，health implications and lessons learned[J]. Energy for Sustainable Development， 2017，40：19-30.

[13]Muhumuza R， zacharopoulos A， Mondol JD， et al. Energy consumption levels and technical approaches for supporting development of alternative energy technologies for rural sectors of developing countries[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews，2018，97：90-102.

[14]Liu ZJ， Wu D， He BJ， et al. Using solar house to alleviate energy poverty of rural Qinghai-Tibet region，China：A case study of a novel hybrid heating system[J]. Energy and Buildings，2018，178：294-303.

[15]贺海峰.我国农村生活用能结构转换及其环境效应研究[D].武汉：华中师范大学，2011.

[16]Sicilliano G. Urbanization strategies，rural development and land use changes in China：A multiple-level integrated assessment[J]. Land Use Policy，2012，29（1）：165-178.

[17]鄧可蕴，贺亮.农村可持续发展能源战略对策与建议[J].中国科学工程，2000，2（8）：43-54.

[18]刘晓英，张伟豪，肖潇，等.中国农村可再生能源的发展现状分析[J].中国人口·资源与环境，2011，21（3）：160-164.

[19]He M， Liu P， Ma LW， et al. A Systems Analysis of the Development Status and Trends of Rural Household Energy in China[J]. Energies，2018，11（7）：1-23.

[20]Han HY， Wu S， Zhang ZJ. Factors underlying rural household energy transition：A case study of China[J]. Energy Policy，2018，114：234-244.

[21]仇焕广，严健标，李登旺，等.我国农村生活能源消费现状、发展趋势及决定因素分析[J].中国软科学，2015（11）：28-38.

[22]董梅，徐璋勇.农户太阳能热利用及能源消费的影响因素——基于陕西省1303份调查数据分析[J].2017，18（6）：21-25.

[23]叶凤芬，李永泉，杨蓉，等.太阳能热水器在昆明农村应用的影响因素调查及推广建议[J].可再生能源，2013，31（3）：14-17.

[24]虞义华，邓慧慧.基于空间Probit模型的农村家庭低碳产品购买决策研究[J].求索，2017（12）：45-53.

[25]Ma B， Yu YH， Urban F. Green transition of energy systems in rural China：National survey evidence of households' discrete choices on water heaters[J]. Energy Policy，2018，113：559-570.

[26]王火根，李娜.农户沼气应用行为决策及政策优化[J].中国沼气，2017，35（3）：100-108.

[27]许亚男，董海荣，韩婷，等.河北省农户户用沼气利用行为影响因素分析[J].中国沼气，2016，34（4）：70-73.

[28]范敏，甘筱青.基于逐步回归法的农村沼气能源影响因素研究[J].统计与决策，2014（12）：106-108.

[29]秦青，马奔，辛姝玉，等.川西地区562户农户能源结构变化及其影响因素分析[J].软科学，2017，31（12）：92-95.

[30]石祖梁，李想，王飞，等.我国东北地区农村生活能源消费结构与变化趋势分析[J].中国农业资源与区划，2017，38（8）：122-127.

[31]翟紫含，付军.西部少數民族地区农村生活能源消费特征——基于四川凉山州住户调查数据的分析[J].资源科学，2016（04）：620-630.

[32]肖红波，李军，李宗泰，等.北京农村能源消费现状及影响因素分析——基于北京市1866个农村住户的调研[J].2017，38（10）：127-137.

[33]常菁菁，李强，蒋月亮.自然保护区周边农户家庭能源消费影响因素分析——以浙江、山西两省保护区为例[J].2013，33（5）：465-475.

[34]辛毅，李冰峰，吴燕红.滇西北农牧交错区农村生活能源消耗驱动力研究[J].中国沼气，2014，32（6）：53-58.

[35]侯红蕊，吴文恒，段志勇.黄土台塬区农村生活用能结构的可持续性分析[J].水土保持通报，2013，33（4）：70-76.

[36]吴文恒，乌亚娇，李同昇.农村生活用能的区域分异——以关中临渭区为例[J].自然资源学报，2013，28（9）：1594-1604.

[37]仇焕广，严健标，江颖.中国农村可再生能源消费现状及影响因素分析[J].北京理工大学学报（社会科学版），2015，17（3）：10-15.

[38]王天穷，顾海英.我国农村能源政策以及收入水平对农户生活能源需求的影响研究[J].自然资源学报，2017，32（8）：1286-1297.

[39]滕玉华，张轶之，高雪萍.农村居民应用和推广清洁能源意愿影响因素研究[J].西部论坛，2018，28（3）：17-24.

[40]Liu ZY. Analysis of the influence factors of college students employment based on the interpretative structural model[J]. EURASIA Journal of Mathematics Science and Technology Education. 2017，13（8）：5107-5114.

[41]Cherrafi A， Elfezazi S， Garza-Reyes JA， et al. Barriers in Green Lean implementation：a combined systematic literature review and interpretive structural modelling approach[J]. Production Planning and Control，2017，28（10）：829-842.