喀斯特地区农村能源消费特征及影响因素*

王 琦，熊康宁,2，盈 斌,2※，张兴菊，任 威

(1．贵州师范大学喀斯特研究院，贵阳 550001；2.国家喀斯特石漠化防治工程技术研究中心，贵阳 550001；3.贵州师范大学地理与环境科学学院，贵阳 550025)

0 引言

农村能源是农村地区生产生活必不可少的物质资源，涵盖了电力、煤炭、石油、太阳能和生物质能等，作为一个民生问题，农村能源与农村社会发展并存。我国从20世纪50年代开始关注农村能源， 80年代以后针对该问题的政策、计划以及报告明显增多，并在1998年与2006年分别颁布了《节约能源法》和《可再生能源法》。2007年，我国发布了《中国应对气候变化国家方案》，农村能源被赋予了减缓和适应气候变化的新使命[1]， 2016年12月，习近平总书记在中央财经领导小组第十四次会议中提出加快农村种养殖废弃物资源化利用以加速农村能源革命，在十九大报告中再次提到推进能源生产和消费革命，构建清洁低碳、安全高效的能源体系，以及乡村振兴战略的实施都是解决能源问题的重要举措，农村能源问题被推向了新的起点。

长期以来，我国农村地区一直保持着自给自足的社会经济特点，能源的消费也是如此，虽然电力等商品能源进行了补充，但是依靠当地资源赋存进行能源消费的特点并没有改变。我国物质资源储量丰富、区域分布差异明显[2-8]，农村能源消费也呈现出较强的异质性特征，且利用效率低下。例如，西南喀斯特山区以薪柴和煤炭为主[9-10]，东北地区和甘肃中部黄土丘陵山区的农村能源以秸秆消费为主[11-12]，河北、山东、山西3省以及北京市的农村能源消费则以煤炭为主，仅冀鲁晋3省农村的煤炭能源消费量就占了全国农村煤炭消费量的46.6%[13-15]，海南、湖北、福建3省的农村地区以秸秆、薪柴的消费为主[16]。已有研究表明我国的农村能源消费结构随着家庭特征的变化呈现出典型的阶梯效应，家庭的经济收入水平对农户的商品能源以及清洁的可再生能源等的消费表现出显著的正向影响[17-18]，对传统生物质能源的消费表现出显著负向影响[19]，教育水平越高越优先接受清洁能源[20]，人口规模越大，薪柴消费的概率越大[21]，能源的人均消费量越少[22]。同时，农村能源利用结构与区域资源的资源禀赋、农业经营方式以及地方惠农补贴政策存在显著相关性，传统的生物质能消费量与农作物面积、林地面积呈现显著正相关[17-18]，人均牲畜饲养数量与人均能源消费呈正相关[23-24]，养殖业收入对薪柴消费具有显著正向影响[25]，而非农就业能显著降低人均薪柴消费量[26]，政府的能源政策对农村能源使用具有导向作用，补贴和优惠的实施可促进能源的结构调整，且对电力之类的商品能源以及清洁能源产生了显著的正向作用[27]。

喀斯特地貌作为一个具有特殊地质背景的自然地理单元，受其岩性特征的影响，该地区土壤、水文、植被、人文环境脆弱[28]，变异敏感度高，环境承载力低且能承受灾害的弹性系数小[29]，薪柴的过度消费容易造成植被退化、水土流失进而演化形成喀斯特石漠化等生态环境问题[30-33]，这种过程和结果不仅导致了喀斯特地区成为我国贫困集中连片的高发区域，而且对长江和珠江中下游地区的生态安全产生了严重的威胁[34]。十九大报告中明确了建设生态文明是中华民族永续发展的千年大计，提出需加大生态系统保护力度，积极推进石漠化综合治理。然而能源问题不解决就无法保证各项生态修复措施的顺利实施，因此，对当前低值粗放的农村能源消费结构进行转型升级以及清洁化利用是保护生态环境、建设美丽乡村的必经之路[35-36]，也是喀斯特地区可持续发展的重要对策之一[28]。

长期以薪柴为主的能源消费是促成我国西南喀斯特地区石漠化发生的主要原因[37]，但当前对喀斯特地区的研究热点集中于喀斯特水、喀斯特植被、喀斯特土壤、喀斯特生态环境、石漠化等方面[38]，弱化了作为一种强烈人类活动的能源消费对该地区的压力，且忽视了家庭能源消费以薪柴为主导且替代进程缓慢的客观事实[26,39]，缺乏在喀斯特生态环境下针对能源消费影响因素的深入探讨及微观视角的分析。因此，文章选取了位于中国南方喀斯特中心的3个不同石漠化等级的地貌类型区作为研究对象，立足区域实际，对喀斯特地区的农村能源消费特征及影响因素进行了分析，以期推动区域能源发展与建设，以优化能源结构的方式推进喀斯特石漠化治理并为制定区域能源政策提供参考和依据。

1 研究理论及框架

农村能源消费作为一种农户对自然资源直接或间接利用的过程，满足于马克思主义经济学消费理论中对消费的定义，即利用消费资料来满足个人享受和个人需要[40]。在马克思主义经济学的消费理论中，认为影响消费的主要因素有分配制度、生产结构、收入水平、价格、储蓄以及其他因素，应用于农村能源消费的框架，可概括为家庭因素、经济因素、能源获取因素以及政策因素(图1)，该文在马克思主义经济学理论的框架下进行了影响因素的筛选。

图1 农村能源消费影响因素的理论框架

图2 研究区区位

2 研究区、数据来源及研究方法

2.1 研究区与数据来源

贵州省是典型的喀斯特大省，喀斯特出露面积占全省国土面积的73%[33]，地貌类型多样，涵盖了喀斯特峡谷、高原山地、槽谷、断陷盆地、峰丛洼地5种地貌类型。该文以贵州省喀斯特峡谷区、高原山地区以及槽谷区3个石漠化治理示范区作为研究对象(图2)，研究区涉及关岭县、贞丰县、毕节市七星关区以及施秉县4个区县的8个乡镇，分别代表了喀斯特峡谷、高原山地、槽谷3种喀斯特地貌类型，峡谷区年均温18.4℃，热量丰富，高原山地区年均日照时数1 360h，光照充足，槽谷区属于世界自然遗产地，林地面积占总面积的87%以上，植被覆盖高，在石漠化发生等级上也具有显著差异，分别代表了喀斯特中度—强度石漠化、潜在—轻度石漠化以及无—潜在石漠化类型区[41]。2017年12月26日至2018年1月10日对研究区内全部的28个村通过随机抽样方式开展农村能源利用的问卷调查与访谈，为保证数据的真实性，每户调查时间控制在40min左右，调查对象均为愿意接受调查且足够了解家庭经济、能源情况的成年农户。3种不同的地貌类型区共收集了434份问卷，其中无效问卷2份，有效问卷432份，有效率为99.54%，在有效问卷中喀斯特峡谷区156份，高原山地区113份，槽谷区163份。

2.2 研究方法

2.2.1 模型选择

该文参考国家标准《综合能耗计算通则》GBT2589-2008以及相关文献[9]对所有能源进行标准煤折算等预处理，在能源消费量的统计中，将同一属性不同形式的能源进行了合并，采用软件Stata 14中的Tobit模型对煤炭、薪柴、秸秆、电力以及石油消费的影响因素进行回归分析，该模型也称为删失模型、样本选择模型或者受限因变量模型[42]，Tobit模型表达式如下：

(1)

由于3个研究区使用沼气的家庭较少，仅有12户，且与太阳能使用的消费量都无法估计，于是将使用沼气的家庭或者使用太阳能的家庭归纳为新能源用户，采用软件Stata 14中的Logit模型对新能源用户进行二分类因变量分析，Logit模型[43]表达式如下：

(2)

2.2.2 变量选取

为了验证家庭因素、经济因素、能源获取因素以及政策因素对喀斯特农村地区能源消费的影响，将薪柴消费量、煤炭消费量、秸秆消费量、电力消费量、石油消费量以及使用新能源情况分别作为回归分析的因变量，考虑众多自变量中某些存在共线性问题，所以引入家庭人口数量、年纯收入、使用电器数量、能源消费占总支出的比例、养殖牲畜数量、耕地面积、10km范围内是否存在煤矿以及是否享受能源政策作为分析的核心自变量对因变量进行回归分析，将户主年龄、户主受教育年限、农业收入，外出打工人数占家庭总人数的比例引入作为回归分析的控制变量(表1)。经检验，自变量的VIF(方差膨胀因子)的平均值为1.42，均小于2，VIF的值越大，因变量之间的多重共线性越严重，当值在0～10之间表示不存在多重共线性。

表1 变量属性描述及VIF

变量属性变量变量定义VIF因变量煤炭煤炭消费量(kgce)薪柴薪柴消费量(kgce)秸秆秸秆消费量(kgce)电力电力消费量(kgce)石油石油消费量(kgce)新能源新能源用户∗自变量控制变量年龄户主年龄1.28 教育年限户主教育年限1.37 务农年收入务农年收入(万元)1.49 打工率外出打工人数占家庭总人数的比例1.06 核心自变量家庭因素人口数量家庭人口数量1.31 大型电器家庭大型电器使用数量1.81 经济因素年纯收入家庭年纯收入(万元)1.49 能源支出占比能源支出占家庭总支出的比例1.27 能源获取因素煤矿研究区10km范围内是否存在煤矿1.89 耕地面积耕地面积(hm2)1.12 养殖数量家庭养殖牲畜数量1.52 政策因素享受政策享受能源政策的用户1.07 ∗:使用沼气或太阳能的农户

3 结果及分析

3.1 喀斯特地区用能结构特征

喀斯特地区农村能源利用类型以电力和薪柴为主，并且不同地貌类型区用能结构呈现显著差异。在调查的432户农村家庭中，使用能源的形式主要有电力、薪柴、汽油或柴油、秸秆、块煤、太阳能、蜂窝煤、液化石油气以及沼气，用户所占比例分别为99.31%、83.10%、46.06%、31.94%、25.46%、11.11%、10.19%、6.71%、2.78%(图3)，仅有电力和薪柴的用户过半且高于80%，其他能源用户均不足50%，结构较为单一，虽然拥有沼气装置的家庭达53户，有3户正在修建，但是由于进料不足、沼气池损坏等原因，仅有12户家庭使用，使用率仅为22.64%。在不同地貌类型区中，各能源使用的农户分布差异明显(表2)，电力作为最普遍的能源，在峡谷区、高原山地区和槽谷区的使用率分别为100%， 98.23%和99.39%， 3个研究区的薪柴利用比例也较高，分别为78.21%， 73.45%和94.48%，块煤用户占比最高的是高原山地区，为74.34%，而峡谷区和槽谷区的用户占比为1.28%和14.72%，蜂窝煤仅出现在高原山地区，用户比例为38.94%,峡谷区和槽谷区的汽油或柴油用户占比分别为51.28%、60.74%，而秸秆能源的用户均不足50%，尤其是各研究区液化石油气、沼气和太阳能的用户比例更是低至20%以下。高原山地区年平均气温为12°C，冬季气候更为寒冷，农户对高热值取暖资源块煤和蜂窝煤表现出了强烈的需求，冬季以无烟煤等块状优质煤炭为主，夏季使用蜂窝煤进行间歇性取暖，主要用于生活中的取暖和炊事； 在调查的峡谷区家庭中，电力和薪柴用户较多，主要用于炊事，煤炭仅有2户家庭使用，且消费量较少； 槽谷区的薪柴主要用于熏肉、取暖和炊事，块煤用户均为烤烟种植户，用于生产中烟叶的烘烤，生活用能中没有出现煤炭的消费，而各研究区对电力以外的清洁能源较少使用。

图3 喀斯特地区不同能源用户占比

表2 不同喀斯特地貌类型区能源使用结构及占比

电力用户薪柴用户块煤用户蜂窝煤用户秸秆用户液化石油气用户汽油和柴油用户沼气设备安装用户太阳能用户∗峡谷区15612220646802622用户占比(%)100.0078.211.280.0041.033.8551.2816.6714.10高原山地111838444632024用户占比(%)98.2373.4574.3438.945.312.6517.701.773.54槽谷区1621542406820992522用户占比(%)99.3994.4814.720.0041.7212.2760.7415.3413.50 ∗表示太阳能源利用方式均为使用太阳能热水器

3.2 喀斯特地区能源消费特征

图4 喀斯特地区户均能源消费量占比

喀斯特地区农村能源消费量少，薪柴消费占总能耗的50.69%； 不同地貌类型区能源消费量差异明显。喀斯特农村地区能源户均年消费5 330.95kgce，人均能源年消费1 274.47kgce，是2016年全国人均能源消费量3 161kgce的40.32%[44]，能源消费的差距也标志着生产生活水平的差距，且该地区在低值粗放的用能模式下能源转换效率低下，造成了能源的大量浪费。从户均年消费量来看，消费最多的是薪柴，达到户均2 702.30kgce，占总能耗的50.69%，其次是电力和煤炭的消费量，分别为1 001.32kgce、741.93kgce，石油和秸秆的消费量较少，依次为473.26kgce、412.14kgce(图4)。不同地貌类型区的能源消费量差异明显(图5)，槽谷区户均能源消费量最大，为6 423kgce，其中薪柴的消费最多，高达3 530.39kgce，占总能耗的54.96%，与第二消费量的电力相差2 282.18kgce，其他能源的消费较为均衡； 高原山地区户均能源消费量最少，为3 922kgce，其中煤炭消费最多，消费量为1 957.82kgce，占总能耗的49.92%，其次是薪柴，消费量为1 381.83kgce，占比35.23%，电力的消费水平较低，消费量为517.06kgce，秸秆和石油的消费量极少，仅消耗20.71kgce和44.56kgce； 峡谷区户均能源消费量为5 210.48kgce，其中薪柴消费量最大，为2 793.54kgce，占总能耗的53.61%，煤炭消费量最少，仅为5.26kgce。

表3 变量定义及其描述性统计

变量变量定义均值标准差煤炭煤炭消费量(kgce)741.93 1 723.16 薪柴薪柴消费量(kgce)2 702.30 5 506.16 秸秆秸秆消费量(kgce)412.14 1 019.65 电力电力消费量(kgce)1 001.32 873.58 石油石油消费量(kgce)473.26 2 111.38 新能源新能源用户∗0.13 0.34 年龄户主年龄50.99 12.28 教育年限户主教育年限5.17 3.44 人口数量家庭人口数量4.18 1.66 煤矿研究区10km范围内是否存在煤矿0.26 0.44 大型电器家庭大型电器使用数量6.60 2.58 养殖数量家庭养殖牲畜数量3.78 9.62 年纯收入家庭年纯收入(万元)6.61 6.65 务农年收入务农年收入(万元)2.55 5.49 能源支出占比能源支出占家庭总支出的比例0.15 0.15 耕地面积耕地面积(hm2)1.46 6.08 打工率外出打工人数占家庭总人数的比例0.25 0.22 享受政策享受能源政策的用户∗∗0.15 0.36 注:∗使用沼气或太阳能记为1,否则记0, 0.13表示13%的农户使用新能源。∗∗享受过能源政策记为1,否则记0, 0.15表示15%的农户享受过能源政策

3.3 喀斯特地区农村能源消费的影响因素分析

进行回归分析的变量定义及其描述性统计结果(表3)、模型回归系数估计及显著性检验结果(表4)如下。

图5 不同喀斯特地貌区农村能源户均消费量及占比

表4 模型回归系数估计及显著性检验

变量煤炭消费量薪柴消费量秸秆消费量电力消费量石油消费量新能源人口数量177.2-33.402.52361.95∗∗∗387.5∗∗∗-0.030 6(140.074)(198.772)(79.729)(21.819)(100.009)(0.104)煤矿6 556.5∗∗∗-3 378.9∗∗∗-2 871.2∗∗∗-409.9∗∗∗-2 775.6∗∗∗-0.905(698.970)(883.554)(481.573)(95.738)(486.374)(0.582)电器数量304.2∗∗∗-246.8-18.37110.1∗∗∗332.3∗∗∗0.206∗∗∗(110.728)(149.712)(61.009)(16.604)(77.872)(0.077)养殖数量-6.887-16.3860.46∗∗∗16.71∗∗∗10.30-0.001 30(26.823)(35.105)(11.466)(3.603)(14.622)(0.018)年纯收入-3.896-14.06-23.1221.98∗∗∗62.57∗∗∗0.048 9∗∗(40.878)(51.361)(21.578)(5.711)(22.199)(0.021)能源支出占比3 889.5∗∗∗-148.8379.21 387.8∗∗∗11 906.8∗∗∗-0.607(1 437.142)(2 251.057)(922.323)(245.087)(1 036.348)(1.187)耕地面积-2.2043.303-10.66∗∗-0.541-1.263-0.007 13(2.899)(4.772)(4.799)(0.538)(2.292)(0.008)享受政策-403.554.04283.062.80538.70.047 3∗∗(633.194)(856.890)(337.251)(94.354)(404.633)(0.025)常数项-7 557.7∗∗∗4 709.4∗∗∗-317.0-298.2∗∗-6 860.1∗∗∗-3.309∗∗∗(1 143.252)(1 224.852)(485.677)(137.217)(765.829)(0.699)样本量432432432432432432拟R20.0710.002 380.033 70.029 10.0540.116Chi2统计量201.717.6294.86204.5220.139.01P值0.0000.024 20.0000.0000.0000.000 注:(1)括号内表示各估计系数对应的标准误; (2)∗、∗∗和∗∗∗分别表示在10%、5%和1%的统计水平上显著; (3)新能源因变量采用Logit模型,其他均为Tobit模型; (4)新能源包括太阳能和沼气;(5)拟R2、Chi2分别表示拟合优度、卡方统计量

通过对回归系数的估计和显著性的检验，家庭人口数量、年纯收入、养殖牲畜数量、耕地面积、煤矿以及能源政策是显著影响喀斯特地区农村能源消费的因素。

煤炭的消费量与煤炭资源赋存水平呈现显著正相关。在3种地貌类型区中，使用煤炭的用户集中在高原山地区和槽谷区，高原山地区使用的煤炭包含了块煤和蜂窝煤，用途主要有取暖、做饭、烧水、煮猪食等，取暖是煤炭选择的首要原因，高原山地研究区10km的范围内共包含了3个煤矿，杨家湾煤矿、垭关煤矿、金桥煤矿，也是该地区农户煤炭的主要来源地，充足且便利的资源成为了消费最多的能源。虽然槽谷区不存在煤矿，但是由于烟叶烘烤的需求，生产用能中出现了煤炭消费，但生活用能中没有出现。因此，煤炭资源的赋存水平与周边农户的煤炭消费量呈现显著正相关，尤其对农户生活用能的影响更为明显。

薪柴的消费与煤炭资源赋存水平呈现显著负相关，与其他因素的相关性不显著。这说明煤炭对薪柴的消费具有替代作用，且对秸秆、电力和石油均有相同的替代作用。此外，在选取的其他核心自变量中，不存在与薪柴消费量具有显著相关的变量，薪柴作为重要的传统生物质能，获取虽然需要以时间成本为代价，但相对低廉的用能成本，加上对传统能源利用方式的路径依赖使之容易成为农户首选的能源，吸引了大量贫困及非贫困家庭的青睐，这是薪柴与其他因素相关性不显著的主要原因之一。

秸秆能源消费量与耕地面积呈现显著负相关，与养殖牲畜数量呈现显著正相关。原因在于秸秆去向主要有3种方式，一种留于田地，还田造肥或田间焚烧； 第二种将秸秆进行有偿或无偿转移； 第三种运回家用于牲畜饲料、猪圈铺垫、引火或少量炊事。在研究区内，农户拥有耕地面积的差异，会使农户在经济作物和粮食作物之间的耕作选择产生明显区别，进而影响秸秆资源的产量及能源消耗量。牲畜养殖大户会将秸秆运回家中作为饲料或铺垫圈舍等，秸秆量不足时会向产量丰富的农户购买或索取，家中存放的秸秆量多，使用较为方便，故与秸秆能源消费量呈现显著正相关。

电力和石油两者的消费量与家庭人口数量、使用电器数量、年纯收入、能源支出占总支出的比例均呈现显著正相关。家庭经济收入的提高、人口的增加会拉动大型家用电器、液化石油气、摩托车和轿车等的使用需求，电器、液化石油气及交通工具被使用的概率增大，进而促进电力和石油的消费，提高电力和石油的经济支出比例，推动农村家庭进入能源替代的清洁化演变，养殖牲畜数量的增加也对电力消费表现出显著的正向影响。

新能源的使用受到家庭年纯收入、使用电器数量以及能源政策的影响，呈现显著正相关。家庭大型电器数量受到经济条件的制约，可以反映出家庭的经济水平，家庭经济水平越高的农户，使用新能源的概率越大，能源政策促进了太阳能以及沼气的利用，在实施能源消费补贴后，农户更易接受新能源的使用。研究区中太阳能热水器和沼气装置主要有两种来源，第一是自行购买或修建，第二种为政策全额补贴或部分补贴，两种方式下新能源用户的家庭经济水平都不低，由此可见家庭经济较高的农户更优先接受新能源的使用，政策补贴的受益对象也偏向于经济水平较高的农户。

为了验证核心自变量的稳健性，将全部自变量引入进行回归分析，从回归的结果(表5)可以看出，表4中的核心自变量并未受到引入新变量的影响而发生显著性变化，也说明进行回归分析的核心自变量具有非常高的稳健性。

表5 全部自变量模型回归系数估计与显著性检验

变量煤炭薪柴秸秆电力石油新能源年龄-20.857.158-2.040-0.163-42.81∗∗∗-0.013 4(20.362)(27.327)(10.922)(3.029)(14.118)(0.014)教育年限-108.1-17.1634.8117.38-10.710.030 8(73.174)(100.549)(39.676)(11.084)(49.831)(0.050)人口数量207.439.5417.1860.97∗∗∗388.8∗∗∗-0.053 2(141.304)(204.756)(83.048)(22.460)(102.958)(0.110)煤矿6 438.6∗∗∗-3 231.1∗∗∗-2 835.4∗∗∗-390.2∗∗∗-2 888.6∗∗∗-1.002∗(695.082)(903.491)(487.458)(98.042)(491.635)(0.591)电器数量322.7∗∗∗-219.8-26.44104.3∗∗∗301.9∗∗∗0.184∗∗(112.805)(154.440)(63.402)(17.117)(79.646)(0.080)牲畜养殖数量-15.83-27.7257.08∗∗∗15.48∗∗∗9.8290.004 81(26.366)(35.918)(12.034)(3.707)(15.001)(0.018)年纯收入-55.37-37.89-32.5519.64∗∗∗57.24∗∗0.056 8∗∗(46.939)(53.622)(23.795)(5.960)(23.163)(0.022)务农收入139.9∗∗∗87.3818.865.92027.37-0.038 9(34.285)(58.401)(22.337)(6.595)(24.195)(0.042)能源支出占比3 967.0∗∗∗-203.8361.51 398.8∗∗∗11 896.2∗∗∗-0.590(1 393.111)(2 241.453)(926.699)(244.449)(1 034.101)(1.189)耕地面积-1.7073.120-11.25∗∗-0.574-1.036-0.006 4(2.828)(4.773)(5.012)(0.538)(2.296)(0.008)外出打工率55.66-1 661.8-665.010.68-554.0-0.242(979.282)(1 367.775)(560.178)(152.341)(672.744)(0.693)享受政策-451.4144.2326.361.14502.90.0431∗∗(618.357)(856.360)(340.032)(94.364)(405.992)(0.029)常数项-6 176.1∗∗∗4 304.9∗-226.6-340.6-4 353.0∗∗∗-2.484∗∗(1 748.037)(2 273.547)(921.976)(252.111)(1 138.853)(1.133)样本量432432432432432432拟R20.077 80.002 90.034 40.029 60.056 50.125Chi2统计量221.121.4196.79207.6230.542.16P值0.0000.043 30.0000.0000.0000.000 注:(1)括号内表示各估计系数对应的标准误; (2)∗、∗∗和∗∗∗分别表示在10%、5%和1%的统计水平上显著; (3)新能源因变量采用Logit模型,其他均为Tobit模型; (4)新能源包括太阳能和沼气;(5)拟R2、Chi2分别表示拟合优度、卡方统计量

4 结论与讨论

4.1 结论

该文通过对喀斯特地区432户农村家庭能源消费特征的描述性统计分析，以及采用Tobit模型和Logit模型对各能源消费情况进行回归分析总结如下。

(1)喀斯特地区农村能源利用结构单一，不同地貌类型区用能结构差异明显。随着农村电网改造，喀斯特农村地区电力使用普遍，电力用户占总户数的99.31%，使用率高，但对薪柴的替代作用并不明显，薪柴用户的占比仍高达83.10%，替代进程缓慢，而汽油或柴油、秸秆、块煤、太阳能、蜂窝煤、液化石油气以及沼气的用户分别为46.06%、31.94%、25.46%、11.11%、10.19%、6.71%、2.78%，仅有电力和薪柴的用户高于80%，其他能源用户均不足50%，说明喀斯特地区农村能源的整体消费结构仍较单一。不同地貌类型区中，峡谷区100%的农户使用电力， 78.21%的农户使用薪柴； 高原山地区98.23%的农户使用电力， 74.34%的农户使用煤炭，薪柴用户占73.45%； 槽谷区电力用户占比99.39%，薪柴用户高达94.48%。

(2)喀斯特地区农村能源的消费量整体偏低，能源消费方式低值粗放，且不同地貌类型区能源消费差异明显。喀斯特农村地区人均能源消费量为1 274.47kgce，是同期全国人均能源消费量3 161kgce的40.32%，这标志着喀斯特农村地区和全国其他地区生产生活水平的差距； 此外，该地区薪柴是消费量最多的能源类型，户均年消费量为2 702.30kgce，占总能耗的50.69%，电力、煤炭、石油以及秸秆的消费量占总能耗的比例分别为18.78%、13.92%、8.88%、7.73%，在低值粗放的用能方式下能源转换效率低下，造成大量的浪费，且对脆弱的喀斯特生态系统产生了强烈的胁迫效应。同时，该地区能源消费特征还受到当地资源禀赋状况的影响，在不同地貌类型区表现出明显的差异性，峡谷区的薪柴为第一消费能源，消费量为2 793.54kgce，占峡谷区总能耗的53.61%，煤炭消费仅占0.10%； 高原山地区的煤炭为第一消费能源，消费量为1 957.82kgce，占高原山地区总能耗的49.92%，秸秆能源消费仅占0.53%； 槽谷区薪柴消费量最大，高达3 530.39kgce，占槽谷区总能耗的54.96%，与第二消费能源电力的消费量相差2 282.18kgce。

(3)家庭人口数量、年纯收入、养殖牲畜数量、耕地面积、煤矿以及能源政策是影响喀斯特地区农村能源消费的主要因素。喀斯特地区农村家庭总人口数量对电力和石油的消费有显著的正向影响，人口数量越多，电力和石油的消费量越高； 年纯收入仅对电力、石油、新能源的消费有显著正向影响，农户收入越高的家庭，越偏向使用电力、石油和新能源； 养殖牲畜数量对秸秆能源消费量具有显著正向影响，养殖牲畜数量越多，秸秆能源的消费量越多； 耕地面积与秸秆能源消费量在5%置信水平上呈现负相关，耕地面积越大，秸秆能源的消费量越少； 煤炭资源的赋存水平对煤炭消费量具有显著正向影响，尤其是对生活用能方面，对新能源的使用的相关性不显著，对其他能源有显著负向作用； 能源政策的推广实施对新能源的消费起到了正向作用，对其他能源没有显著的影响。能源结构的优化调整可以从影响因素上进行控制，例如通过政策法规、扶贫措施等直接或间接进行控制，从而优化喀斯特地区农村能源的消费结构。

农村能源的清洁化替代演变是能源发展的基本规律，也是新时代下农村发展的必然产物，喀斯特地区农村能源结构单一，加速推广清洁能源使用以替代薪柴消费的多能互补利用方式是农村能源消费结构进行转型升级、缓解农村能源贫困的重要途径，也是改善农村人居环境的重要手段，更是喀斯特地区可持续发展的重要对策之一。针对喀斯特峡谷区、高原山地区和槽谷区3种不同地貌类型区的农村能源消费特征，依次提出能源服务配套型、金融贷款合作型和企业入驻引资型3种政策模式建议： ①峡谷区能源服务配套型：峡谷区石漠化现象严重，生物量低，但是年均温较高，热量充足，特色种养殖产业丰富，以沼气替代薪柴消费是该地区能源结构转变的重要方式，但由于沼气装置后续的维修管理和服务脱节，一旦出现质量问题，购买更换损坏的材料不便利，农户专业维修技术不够并且不愿额外支付费用进行维修等原因，导致大量家庭放弃沼气，使用率极低。该文建议农村能源管理机构需要完善沼气建设后续维修服务管理体系，加强对农民的专业技术培训以及定期检修沼气装置等措施有利于提高沼气装置的使用率，加速沼气能源消费替代。②高原山地区金融贷款合作型：高原山地区光照充足，但是垦殖率高，特色农业经济不发达，种植业主要以传统的玉米和土豆为主，电力消费较少且电压不够稳定。政府应与光伏发电产业公司进行指标性合作，为之提供光伏发电低息或限期免息贷款服务，形成政府—公司—农户三方合作机制，为农户提供太阳能光伏发电并网项目，提高收入的同时享受便利的电力能源； 组织并发展好农民专业合作社，引导并鼓励特色种植产业经营，适度发展规模养殖并开展畜禽粪便的沼气建设工程，提高农业生物质能的利用效率； 精准实施家电、太阳能热水器下乡等能源优惠政策，保障真正对取暖、炊事及热水设备有需求的农户用能公平，通过提高电力消费比例，促进清洁能源消费，降低对煤炭和薪柴资源的依赖程度，加快能源结构转型升级。③槽谷区企业入驻引资型：槽谷区生态环境相对较好，植被覆盖度高，石漠化发生等级低，适度开展生态阈值范围内的林业采伐或对林业剩余物的充分利用不会导致生态恶化，但是大量薪柴的低值燃烧不仅影响森林生态系统的稳定性，也造成了严重的室内空气污染。政府应引进林业剩余物固体成型燃料及设备生产企业，引入社会资金，降低相关企业尤其是中小企业的生产成本，带动相关能源企业的发展，在该地区加大高效节柴设备以及林业剩余物固体燃料的推广应用可提高薪柴的利用效率，降低薪柴消费对森林生态系统的影响程度。

4.2 讨论

喀斯特地区农村能源消费的影响因素分析中，电力、石油、沼气以及太阳能的消费使用与家庭经济收入呈现正相关，这与仇焕广[17]和梁育填[18]的研究结果一致，而秸秆的能源消费量与耕地面积呈现负相关，与两者研究结果不一致，可能是因为喀斯特地区耕地面积较大的农户偏向种植经济作物，而耕地面积较少的农户偏向种植粮食作物有关，不同情况下的秸秆产量不同，秸秆的能源消费量也有差异，且还受到养殖牲畜数量的影响； 能源政策的推广实施推动了新能源的使用，有利于能源结构优化调整，这与王天穷[27]的研究结果一致，政策的介入能有效发挥政府有形之手的作用，改善经济发展状况、提高能源的供给水平、能源投资水平、农村能源基础设施水平和管理水平，进而改善农村能源贫困的状况[45]，但是该文仅对农户是否享受能源政策进行二分类分析，缺乏对间接影响能源消费的惠农政策等进行研究。喀斯特地区农村能源的实证分析与建议，可为该地区能源工作者、石漠化治理团队以及政府工作人员提供依据，具有一定的参考价值，但每个地貌类型区在自然和人文方面的差异性较大，对喀斯特地区能源消费进行的普遍性研究不够深入，针对尤为突出的薪柴消费应进行更有深度的特殊性研究，诸如薪柴消费量与喀斯特生态环境的研究、薪柴消费对喀斯特地区水土流失和发生石漠化的贡献率研究、喀斯特生态环境下的薪柴消费阈值研究等。喀斯特地区低值粗放的薪柴消费是导致石漠化的重要原因，然而薪柴作为一种传统生物质能，在喀斯特农村地区具有重要的能源地位，以薪柴为主导的能源消费结构在短时期内很难改变，虽然减少薪柴消费是石漠化治理中重要的措施，但在生态阈值范围内对林业剩余物合理采伐以及高效利用是不会导致喀斯特生态环境恶化，不同地貌类型区的资源本底不同，对能源消费的承载力也不同，因地制宜的能源发展战略是精准解决该地区石漠化问题以及保证农户满足自身发展需求的关键，加强不同喀斯特地貌类型区小尺度的能源—环境研究，不仅能推动区域能源发展、提供有效的能源建设方案，而且能为喀斯特脆弱生态环境建设以及社会经济发展做出科学贡献。