碎片化世界中的能源贫困问题：来自非经合组织国家的多维度证据

《Energy Policy》：Energy poverty convergence in a fragmented world: Multidimensional evidence from non-OECD countries

　　西蒙娜·比杰尔纳|西尔维娅·米凯利
佩鲁贾大学经济系，A. 帕斯科利路20号，佩鲁贾，06123，意大利

**摘要**
本文旨在提供新的证据，探讨当能源贫困被概念化为一种多维现象而非单一综合指数时，各国在能源贫困收敛过程中的差异。我们考虑了能源贫困的三个与政策相关的维度：（i）获得现代能源服务的能力，通过城市地区的电力普及情况来衡量；（ii）清洁和现代能源的可用性，通过获取清洁燃料和烹饪技术来体现；（iii）能源的可负担性，通过人均能源使用量来体现。利用全球南方141个国家的面板数据，我们分析了随时间变化的单变量和多变量收敛情况。多变量收敛性是通过这三个维度跨国协方差矩阵的决定因素的演变来评估的，从而捕捉它们的共同分散性和相互依赖性。本文的主要贡献如下：首先，它避免了构建任意综合能源贫困指数，因为这种指数必然依赖于主观的权重分配方案；其次，它从多维角度提供了能源贫困收敛的新证据；第三，它分析了迄今为止最大的141个非经合组织国家的数据集。结果表明，所有这三个维度的全球分散性都在减少，表明各国正朝着更低、更均质的能源贫困水平收敛。条件收敛性分析显示，可再生能源、城市集中度和经济增长对收敛路径有显著影响。这些结果对能源政策具有重要的启示意义，表明需要针对不同的方面制定干预措施以缓解能源匮乏问题。

**1. 引言**
能源贫困是全球发展的主要障碍之一，尤其是在基础设施和清洁能源获取有限的发展中国家。地缘政治分裂以及近期由于多起冲突导致的能源价格波动加剧了这一差异。最近的国际能源市场发展特征包括地缘政治分裂、供应链中断和能源价格冲击。这些因素无疑对各国推进能源转型的战略选择产生了影响，也可能影响现代能源服务普及的速度。然而，由于缺乏一致的跨国指标来随时间追踪这些现象，我们在实证分析中并未明确考虑这些因素。发达国家实施了可持续能源政策，而发展中国家则面临高昂的成本、落后的基础设施和现代技术的有限获取，带来了重大的社会、经济和环境后果。换句话说，这仍然是全球发展议程中最持久的挑战之一。尽管过去几十年在扩大电力普及和推广清洁能源技术方面取得了显著进展，但在谁能够获得现代能源服务、这些服务的质量和清洁度以及相对于收入和经济活动的可负担性方面，各国之间仍然存在巨大差距。这些差距在高收入国家和低收入国家之间尤为明显，但在广泛的收入群体和地区内部也依然显著。

从政策角度来看，能源贫困在联合国可持续发展目标中占据核心地位，特别是SDG 7，该目标呼吁为所有人提供负担得起、可靠、可持续和现代的能源（联合国，2015年）。实现这一目标不仅需要改善平均能源获取情况，还需要减少跨国和国内的获取、可用性和可负担性不平等。因此，判断各国在能源贫困方面是趋同还是分化对于评估全球和国家能源政策的有效性至关重要。

现有的关于能源贫困的实证研究主要集中在测量问题和综合或多维指数的构建上。早期定义强调了能源服务的可负担性，关注家庭收入中用于能源的比例（Herrero, 2017; Barnes等, 2011）。后续研究强调了物理上获得能源基础设施以及能源来源的质量和清洁度的重要性。最近的方法明确将能源贫困定义为一种包括获取、可负担性、可靠性、安全性和环境可持续性在内的贫困形式（Gates等, 2025; Tang等, 2025）。在发展中国家，缺乏电力供应和依赖传统生物燃料进行烹饪和取暖仍然是能源贫困的核心问题。在更先进的经济体中，能源贫困通常表现为可负担性限制和住房效率低下。尽管存在这些背景差异，但文献中始终有三个核心维度：可获取性、可用性和可负担性（Ye和Koch, 2023; Singh和Ru, 2022; Poblete-Cazenave和Pachauri, 2021）。虽然这些方法提供了有价值的见解，但它们主要是为了提供能源匮乏的合成性、横截面评估。在此过程中，它们依赖于标准化程序、权重分配方案和聚合规则，这些规则对本质上异质的维度施加了特定的度量标准。正如文献中广泛承认的那样，不同的方法选择可能导致不同的排名和政策结论，聚合过程可能会掩盖各组成部分之间的内在关系。更重要的是，对综合指标的关注往往过分偏向于测量而忽视了动态变化。现有研究通常提供能源贫困维度的静态或准静态描述，无法充分了解这些维度随时间的共同演变情况以及各国在多维意义上的趋同或分化情况。

本文采用了不同的视角。我们没有将能源贫困的各个维度合并为单一指数，而是在多变量收敛框架内分析它们的共同动态。这种方法没有解决聚合问题，而是将分析重点放在数据的随机结构上。通过将可获取性、可用性和可负担性建模为相互关联的变量系统，我们明确考虑了它们的协方差结构，并允许维度之间的相互作用影响收敛过程。在这种背景下，收敛性的评估不仅基于每个单独维度的分散性，还基于它们共同分布的演变。使用跨国协方差矩阵的决定因素提供了一个完全由数据驱动的多维分散性度量方法，无需施加外生权重。这使我们能够评估各国在能源贫困的整体配置上是否变得越来越相似，而不仅仅是基于个别指标。

**2. 文献综述**
本文献综述回顾了与能源贫困收敛分析相关的主要研究方向，特别关注测量方法、多维框架和收敛动态。能源贫困是一个随时间和空间变化的概念，在比较发达国家和发展中国家时存在明显差异（Che等, 2021）。在发达国家，能源贫困指的是提供经济上可持续的能源服务，主要与可负担性和能源效率问题相关（Kashour和Jaber, 2024; Bonatz等, 2019）。在发展中国家，能源贫困可以定义为缺乏现代能源服务，这与基础设施不足或缺失、能源服务市场效率低下以及难以负担现代能源来源有关（Lu和Ren, 2025; Mohsin等, 2022; Day等, 2016; González-Eguino, M., 2015）。如何衡量能源贫困是文献中广泛研究的课题（Kashour和Jaber, 2024; Herrero, 2017; Nussbaumer等, 2012; Pachauri和Spreng, 2011）。在发达国家，引入了基于支出的阈值指标（Boardman, 1991），随后研究重点转向了收入差异和最低能源需求（Hills, 2012）。通常，在发展中国家，使用单维度指标根据家庭收入和支出来评估能源贫困阈值（Gelves等, 2023）。从经济角度来看，主要的单维指标包括能源预算份额、临界收入贫困能源消费方法和收入不变能源需求方法（Sy和Mokaddem, 2022）。能源预算份额计算了用于能源消费的收入百分比，临界收入贫困能源消费方法根据最低能源需求阈值计算能源消费水平，而收入不变能源需求方法通过考虑满足基本能源需求所需的最低能量水平来衡量能源贫困（Alem和Demeke, 2020）。这些指标存在局限性，首先是它们不适合发展中国家的实际情况，因为它们无法准确反映真正的能源匮乏状况（Al Kez等, 2024; Nussbaumer等, 2012）。这些指标仅关注能源贫困的经济方面，未能涵盖可持续发展的所有方面，包括社会和环境方面。因此，它们可能无法充分评估发展中国家的能源贫困问题（Iddrisu和Bhattacharyya, 2015）。综合指标试图通过收集单一指标的信息来捕捉能源贫困的多维方面（Rizal等, 2024; Sadath和Acharya, 2017）。Liang和Asuka（2022）在中国测量了省级能源贫困，选择了一系列指标来评估能源服务可用性、能源消费和发电清洁度以及家庭能源的可负担性和效率。结果显示，2019年至2020年间能源贫困指数有所下降，其中家庭能源效率和可负担性指数降幅最大。然而，中国不同地区的能源贫困水平存在显著差异。Nussbaumer等（2013）开发了一个适用于发展中国家的多维能源贫困指数，包括五个维度：烹饪、照明、家用电器提供的服务、娱乐/教育和通信。通过这一工具，作者通过一系列能源匮乏指标来评估一个家庭是否处于贫困状态。他们发现，所研究国家的能源贫困程度随时间有所减轻，即使在撒哈拉以南地区也有所进展。

关于收敛性这一主题，这一概念最初是在经济学领域引入的，用于解释人均收入的演变，早期研究集中于经济增长（Solow, 1956）。近年来，能源经济学领域的收敛性假设研究得到了广泛发展（Pinar, 2025; Castellanos-Sosa等, 2022; Romero-ávila和Omay, 2022; Qahtan等, 2021）。然而，对能源贫困收敛性的具体分析仍然有限（Anastasiou和Zaroutieri, 2023）。萨尔曼等人（2022年）研究了2002年至2018年间146个国家的能源贫困及其收敛情况，发现能源贫困在地区之间存在显著差异。中东欧地区的能源贫困程度最低，其次是南美洲和加勒比地区以及中东地区，而非洲、南亚和中亚的能源贫困程度较高。他们发现，南亚和非洲的能源贫困收敛速度比其他分析地区慢，并且能源贫困仍然是一个全球性的系统性问题。在选择适当的指标和方法进行应用或发展时，这个问题在许多讨论中仍然存在。我们的研究正是基于这一讨论，通过将多变量框架应用于涵盖141个全球南方国家的最大数据集，架起了能源获取与经济收敛文献之间的桥梁。这使我们能够证明，减少能源贫困不仅仅是关于个别指标的问题，而是一个涉及整个能源体系的协调过程。由于缺乏明确和统一的定义以及数据不足，测量能源贫困仍然具有挑战性。我们的论文在三个方面为相关文献做出了贡献：首先，它避免了构建综合能源贫困指数，而是直接分析了其核心维度的联合分布；其次，它利用141个国家的大样本提供了关于能源贫困收敛的新全球证据；第三，它将Bollino和Galeotti（2024年）提出的多变量收敛框架扩展到了能源贫困的具体背景中，从而连接了能源获取、不平等和经济收敛的相关文献。

### 方法论与数据
#### 3.1. 计量经济模型
为了实证研究能源贫困三个组成部分的收敛情况，我们简要回顾了sigma收敛和beta收敛的概念，这些概念适用于处理能源贫困各个维度之间的相互关联性（Bollino和Galeotti，2024年）。
设\(Y_t=(F_t, L_t, E_t)\)为包含我们关键变量的三元素向量，其中\(F_t\)表示清洁燃料的可获得性，\(E_t\)表示电力可及性，\(E_{ac }\)表示能源的可负担性。我们关注这些变量之间的联系，这反映了能源贫困的概念。
- **sigma收敛**的概念基于计算目标变量的标准差。设\(i=1,\cdots,N\)表示国家，\(t=1,\cdots,T\)表示时间周期，对于每个变量\(Y_t\)，我们有：
\([SDY_t=\frac{1}{N-1}\sum_{i=1}^N(Y_{it}-Y_{t-1})^2\)
设\(Z_t\)为一组控制变量，认为它们会影响\(SDY_t\)，\(t\)表示时间趋势。形式上：
\([SDY_t=aY+bY_t+cZ_t+\epsilon Y_t\)
如果\(bY<0\)且\(cY=0\)，则存在“绝对sigma收敛”；如果\(bY<0\)且\(cY\neq0\)，则存在“条件sigma收敛”。
- **beta收敛**的概念根据Barro和Sala-i-Martin（1992年）的观点，基于收入增长与初始水平之间的负相关性，暗示贫困地区比富裕地区增长更快，因此能够赶上后者。形式上，对于第\(i\)个国家，我们有：
\([ln(Y_{it}/Y_{it-\tau})=\alpha_i+\beta_i ln(Y_{it-\tau})+\phi_i Z_{it}+u_{it}\)
其中\(u_{it}\)是干扰项。如果\(\beta_i<0\)且\(\phi_i=0\)，则存在“绝对beta收敛”；如果\(\beta_i<0\)且\(\phi_i\neq0\)，则存在“条件beta收敛”。在这种情况下，稳态可能依赖于每个经济体的具体特征，这些特征由变量\(Z_{it}\)表示。收敛速度可以通过计算\([λ_i=-\frac{ln(1+\beta_i)}{T}\)来评估，半衰期——即达到目标50%所需的时间——为：
\([H_i=\ln(2)/\lambda_i\)]
注意，方程（3）也可以使用面板数据方法对一组或所有国家进行估计，在这种情况下\(\beta_i=\beta\)，\(\alpha_i\)表示国家固定效应，以适当考虑未观察到的异质性。

#### 3.2. 多变量收敛
多变量收敛概念考虑了变量之间的相关系数随时间的演变。“多变量sigma收敛”不仅涉及方差的演变，还涉及变量截面协方差矩阵的演变。设\(\Sigma_t=[\sigma_{kl}^t]\)为时间\(t\)的（3x3）协方差矩阵，其典型元素为：
\([σ_{kl}^t=\frac{1}{N-1}\sum_{i=1}^N(Y_{ikt}-Y_{k,t})(Y_{ilt}-Y_{k,t})\)
其中\(Y_{k,t}=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N Y_{ikt}\)是时间\(t\)每个变量\(Y_k\)的截面平均值，设\([Φ_t]=|[\Sigma_t]|\)为协方差矩阵的行列式。如果\(b>0\)且\(c=0\)，则存在多变量sigma收敛：
\([Φ_t=a+bt+cZ_t+\epsilon_t\)
“多变量beta收敛”的概念基于这样一个观点：一个组成部分的初始值会影响另一个组成部分的增长率。形式上，考虑以下系统方程组的回归：
\([ln(Y_t/Y_{t-\tau})=A+B ln(Y_t-\tau)+\Pi Z_t+u_t\)
其中\(B=\[β_{ij}\)是一个（3x3）系数矩阵，\(\Pi\)是外生变量\(Z_t\)的系数矩阵。如果满足两个条件，则存在“绝对多变量beta收敛”：（i）矩阵\(B\)（或其负数）的特征值全部为正且显著，表明共同收敛；（ii）非对角线系数共同显著，表明相关性。系统（8）可以通过适当的系统方法高效估计。

#### 3.3. 数据与变量
实证分析基于一个涵盖2000年至2023年的141个非经合组织（NON-OECD）国家的平衡面板数据，这些国家有一份全面的变量列表。我们还考虑了所谓的“77个国家全球南方”（Group of 77 Global South），该组由134个国家组成。广泛的国别覆盖范围使我们能够分析不同发展水平下的全球能源贫困收敛模式。
分析中使用的三个核心变量如下：
- **能源可及性**通过城市人口中获得电力的人口比例来衡量。尽管农村地区的能源匮乏通常更为严重，但缺乏适用于整个国家样本的连续且可比较的农村特定指标时间序列。使用城市电力可及性数据确保了国家间和随时间的数据可比性。尽管这可能导致对总体能源贫困水平的低估，但电气化扩张表明，总体人口电力可及性和城市电力可及性之间的差距趋于缩小，因为城市电气化通常在发展的较早阶段就达到了接近普遍的水平。因此，在发展中国家，总体电力可及性的变化越来越多地反映了农村地区的进步。这种城市和总体可及性之间的收敛支持在城市电力可及性作为跨国收敛框架中一致代理变量的使用，尽管它并不能完全捕捉到电气化早期阶段的农村差异。
- **能源可获得性**通过拥有清洁燃料和烹饪技术的人口比例来衡量。
- **能源可负担性**通过能源使用量与总经济产出的比率来间接衡量，即每单位GDP的能源消耗量。关于这一代理变量的选择，我们想强调的是，即使理想情况下应该使用家庭层面的支出数据来衡量能源可负担性，但这些信息在用于此处的大规模跨国面板数据中并不一致。能源可负担性是通过相对于总经济产出的能源使用量来间接衡量的。这个指标并不直接衡量家庭层面的可负担性，后者通常根据用于能源的收入比例来定义。相反，它反映了相对于总收入水平的能源使用程度的宏观经济维度。换句话说，这个指标也可以解释为反映了影响可负担性的更广泛的经济条件，包括技术发展和收入水平。
在操作层面上，选择条件变量的目标是捕捉在可比较的跨国背景下影响能源贫困动态的主要结构机制。然而，存在着更广泛的地缘政治和制度因素，这些因素难以用一致的时间序列指标来衡量大量国家。因此，分析集中在城市化率和GDP增长等变量上，这些变量代理了这些广泛力量传递的关键经济渠道。
用于条件收敛分析的变量数据来源包括世界银行的世界发展指标（World Bank, 2025年）和圣路易斯联邦储备银行（Federal Reserve, 2025年）的数据。这些数据包括人口、增加值、外国直接投资（FDI）的获取以及其他政策变量。我们仅展示了非经合组织141个国家的这三个变量的描述性统计信息，如表1所示，包括水平值和对数变化的统计信息。

### 表1. 描述性统计
| 变量 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 | 中位数 | 第四分位数（下） | 第四分位数（上） |
|-------------|---------------|-------------|------------|-----------|------------|-------------|
| XCL | 22.38 | 27.49 | 0.10 | 100.00 | 9.30 | 21.00 |
| XAC | 70.41 | 21.16 | 3.50 | 94.90 | 57.30 | 88.15 |
| XAV | 0.30 | 0.48 | 0.01 | 3.10 | 0.06 | 0.29 |
| DLXCL | 0.05 | 0.08 | -0.69 | 0.69 | 0.03 | 0.00 |
| DLXAC | 0.02 | 0.10 | -0.82 | 1.04 | 0.01 | 0.03 |
| DLXAV | 0.02 | 0.15 | -1.66 | 2.68 | 0.02 | -0.03 |

注：\(X\)表示变量水平，\(DLX\)表示\(X\)的对数差分。后缀\(CL\)表示清洁燃料；\(AC\)表示电力可及性；\(AV\)表示能源可获得性。注意，电力可及性的平均值为70%，最大值为95%；清洁燃料烹饪的可获得性平均值为22%，最大值为100%；人均能源使用量的可负担性约为0.30吨油当量（TOE），最大值为3.1吨油当量。相比之下，经合组织国家的这些变量的平均值分别为100%、100%和3.8吨油当量。决定式的下降表明整体多维分散度的减小，这既考虑了各维度之间的方差，也考虑了协方差。当综合考虑这三个维度时，结果强烈支持多变量西格玛收敛（图2）。协方差矩阵的决定式随时间稳步下降，表明各国在能源贫困的可达性、可获得性和可负担性方面正朝着更加均匀的配置趋同。关于时间趋势的回归系数为负。下载：下载高分辨率图片（267KB）下载：下载全尺寸图片

图2. 能源贫困的多变量西格玛收敛
注意：Sigma的值除以10E+06。

多变量误差结构的分析使用GMM方法进行，采用了一次和两次滞后的工具变量。结果分别在表4中报告了非经合组织（NON-OECD）国家的结果，在表5中报告了G77国家的结果（我们仅报告GMM的结果，因为GLS的结果相似）。对于Y,X={F,L,E}且Y≠X的限制条件BYX=0的联合检验被拒绝，从而确认了在这种情况下多变量收敛方法的有效性。为了检验我们的工具变量的外生性，我们对残差的一阶差分进行了二阶自相关检验。如果yt?2是Δyt?1的外生工具变量，那么ut?2不应该与Δut相关。我们注意到水、能源和食品的半衰期分别为6.0、6.2和5.5。

表4. 非经合组织国家的多变量无条件β收敛

表5. G77国家的多变量无条件β收敛

注：表中的数据已乘以10E+06进行处理。

对GMM残差的检验是一个t-2阶自相关的检验：报告了无自相关的零假设的p值。

对于这两个样本，我们注意到两个重要的结果。首先，通过检查表2和表4（非经合组织国家）中的估计系数可以发现，在多变量情况下系数值较低；表3和表5（G77国家）中的比较也显示了类似的模式。其次，我们计算了方程组（9）中系数矩阵B的负值的特征值，所有特征值都是正的，这意味着该矩阵是负定的。这是多变量分析的一个显著结果，证实了多变量收敛的存在。在收敛方面，非经合组织国家和G77国家之间的相互关联性表现得同样明显。我们还注意到，在G77国家中，食品的可获得性和能源的可负担性的收敛速度略低于电力的可获得性，这导致了更长的半衰期。

多变量框架为收敛过程提供了更深入的解释。矩阵B的对角元素捕捉了各自维度内的收敛效应，而非对角元素则衡量了跨维度的相互作用。这些非对角系数的统计显著性表明，所考虑各维度之间的改进在某种程度上是相互关联的。例如，电力可获得性对清洁燃料可获得性的影响表明，电气化和现代烹饪技术的采用之间可能存在互补性。同样，可负担性和可获得性之间的相互作用反映了收入增长在维持现代能源服务获取方面的作用。

实证研究结果表明，能源贫困的这三个维度作为一个整体系统在演变，而不是独立的过程。因此，这些相互依赖性有助于更深入地理解收敛动态，这与单变量或复合指数方法不同。

最后，对多变量方程（9）进行了一些外生变量补充（消除了Π=0的限制）。条件变量包括城市人口百分比（作为经济活动集中度的衡量指标）和实际GDP增长率（作为长期增长强度的衡量指标）。结果分别在表6（非经合组织国家）和表7（G77国家）中报告。

表6. 非经合组织国家的多变量条件β收敛

表7. G77国家的多变量条件β收敛

这两个样本的结果都表明，经济活动的空间集中促进了能源获取和清洁燃料采用的更快改进。此外，GDP增长对能源可负担性的积极影响也可能反映了收入水平对减少能源消费相对负担的长期作用。

综合这些因素，我们可以得出结论：空间上经济活动的集中促进了能源获取和清洁燃料采用的更快改进。城市化对能源获取和清洁燃料采用的积极影响表明，在基础设施供应中可能存在规模经济效应，且城市地区的单位网络扩建成本较低。同样，GDP增长对能源可负担性的积极影响反映了能源效率的提高以及收入水平的提升，从而在各个维度内部和维度之间都减少了能源消耗。这些机制为条件收敛结果提供了进一步的经济解释。

实证发现的稳健性得到了几个补充要素的支持。首先，使用不同的估计方法（如GLS和GMM）得出的收敛证据是一致的。其次，标准诊断测试支持了动态面板模型的有效性。Sargan检验没有拒绝工具变量有效性的零假设，残差的无二阶自相关检验也证实了估计的GMM模型未受到误差相关性的影响。第三，用于估计的两组不同国家样本的结果在收敛速度、显著性和变量间的相互依赖性方面表现出一致性，进一步增强了研究结果的外部有效性。第四，通过比较无条件和条件收敛模型也检验了结果的稳健性。控制变量（如城市化和经济增长）的引入并未改变主要定性结果，表明收敛过程并非由遗漏变量偏差驱动。此外，使用多变量框架本身也是一种稳健性机制，因为它考虑了可能会偏倚单变量估计的跨维度相关性。

综上所述，这些要素共同支持了实证结果的可靠性。尽管如此，我们仍建议未来的研究可以探索使用其他能源贫困指标或更详细的 country 分组方法。例如，电力供应的改善与能源可负担性的提高或清洁燃料的更广泛应用之间并没有固定的比例关系。我们的研究结果表明，无论是全球还是国家层面，减少能源贫困的努力都在取得成功。然而，在许多发展中国家，如撒哈拉以南非洲地区，能源贫困问题仍然根深蒂固：这些地区缺乏接入电网的基础设施，人们仍然依赖肮脏且污染严重的燃料进行烹饪。要减少能源贫困，需要解决其根本原因——缺乏提供现代和可持续能源的基础设施、政治不稳定以及融资渠道有限等问题——从而制定有效的缓解措施。虽然全球范围内的趋同趋势令人鼓舞，但必须将其与具体的政策行动相结合。

我们关于能源贫困及其缓解措施趋同的研究表明，可再生能源和城市化在推动可持续发展方面发挥着重要作用。随着当前趋势的延续，到2050年全球近70%的人口将居住在城市地区（联合国，2025年数据），这使得城市成为发展中国家可持续发展政策中的核心议题。我们的研究结果证实了城市聚集中对电力供应的积极影响（参见Poblete-Cazenave和Pachauri，2021年的研究）。城市人口聚集速度更快，是因为在人口密集地区部署基础设施的边际成本低于农村或偏远地区。因此，需要特别关注城市地区，并通过有针对性的政策干预来改善基础设施和推广分散式可再生能源解决方案，以促进当地发展和就业创造。然而，在发展中国家实施可再生能源不仅面临技术挑战，还涉及信贷获取受限等多方面因素。因此，必须在政治层面创造条件，吸引具备必要资本的私人投资者投资可再生能源领域，从而为发展中国家提供可靠、可持续、现代且负担得起的能源，促进城乡地区的能源投资。

我们发现全球能源贫困状况的分散程度显著降低，这与Salman等人（2022年）的研究结果一致，他们指出146个国家的能源贫困状况存在全球性趋同趋势。尽管早期研究主要使用单变量或总体指标，但我们的多变量分析提供了更为细致的视角。这种多变量趋同现象对政策制定具有重要的启示意义：首先，表明全球范围内扩大能源供应和推广清洁能源技术的努力不仅改善了整体状况，也减少了各国之间的差异；其次，这些跨维度的一致性凸显了综合政策措施的重要性，这些措施需要同时解决能源的可获得性、可用性和可负担性问题。

从方法论角度来看，我们的研究结果揭示了复合指标的局限性，并强调了多变量方法在分析复杂发展问题时的优势。

**6. 结论**
本文利用多变量框架提供了关于全球能源贫困趋同的新证据。通过避免随意的汇总方式，专注于可获取性、可用性和可负担性的综合动态，我们对全球减少能源贫困的进展进行了更加透明且具有政策意义的评估。全球南方地区的城市在获取基本能源服务（尤其是电力）和可再生能源方面比农村地区更具优势，这加剧了城乡之间的差距。这种差异因难以获得基础设施和创新所需的资金而变得更加严重，而这些因素对于经济增长和发展至关重要。我们的研究结果为缓解全球南方地区的能源贫困提供了重要的政策建议，强调了制定充分考虑能源贫困多维性特征的能源转型政策的重要性。分布式可再生能源在加快农村和低收入地区电力供应方面发挥着重要作用，因此可以成为应对能源贫困的有效手段。此外，这些分散式解决方案还能提高清洁烹饪方式的可获得性，从而改善人们的健康状况和环境质量。

尽管近年来国际社会向发展中国家提供的清洁能源发展资金有所增加，但仍需采取一系列措施，包括改革多边和双边贷款机制，以增加发展中国家用于能源基础设施投资的公共资本。政策制定不仅要关注扩大现代能源服务的覆盖范围，还要确保能源的可负担性和环境可持续性。总之，我们的研究评估了全球在减少能源贫困方面取得的进展，重点关注其各个组成部分的协同变化趋势。通过证明协方差矩阵的确定性系数随时间逐渐减弱，我们提供了新的证据，表明所研究国家正在朝着更加公平的能源发展状态靠近。多变量分析相比单变量分析更能有效监测实现联合国可持续发展目标7的进展。进一步探讨多变量趋同机制及当地条件的影响，有助于深入了解全球可持续和公平能源供应的实现路径。

**作者贡献声明**
Simona Bigerna：概念构思、数据整理、数据分析、资金获取、研究方法设计
Silvia Micheli：概念构思、数据整理、数据分析、资金获取、研究方法设计