多層級視角下能源低碳轉型因素組態研究
——基于我國30 個省域的模糊集定性比較分析

（西北工業大學人文與經法學院，西安 710072）

能源是人類社會生存發展的重要物質基礎，面對當前全球范圍嚴峻的資源環境問題，必須處理好經濟社會發展、環境保護與能源安全之間的關系。多國能源治理的實踐表明，推動能源系統低碳轉型是有效、可行的路徑［1］。作為能源生產和消費第一大國，我國近年來多元發力、多措并舉，著力推進能源生產和消費革命，努力構建清潔低碳、安全高效的現代能源體系。然而，在資源環境的雙重約束下，能源轉型不僅僅是技術層面的問題，必然涉及政治沖突、產業抵制、社會認同等非技術問題，需要基礎設施配套、私人部門支持、用戶知識調整等的協同跟進［2］。多層級視角（multi-level perspective，MLP）面向環境與社會可持續發展，以整個社會-技術系統為對象，以社會功能實現為目標，重視非技術因素的重要作用，強調社會、技術、文化、政治、經濟等多重發展在宏觀景觀（landscape）、中觀體制（regime）和微觀利基（niche）3 個層級上的相互作用、協同演進，從而推動系統變革和創新，成為當前研究的主流分析框架［3-5］。基于MLP 的治理模式和政策設計在許多國家和地區獲得了廣泛成功應用［6］。

能源系統作為典型的社會-技術系統，其創新發展是多重因素在上述3 個層級相互作用、協同演進的過程。而且，不同國家之間，同一國家不同區域之間，由于能源資源稟賦、經濟發展水平、產業結構、氣候條件等方面存在較大差異，因此，不同區域的能源低碳轉型可能面臨著不同的因素組合，且作用關系復雜。這種情況下，基于還原論的傳統分析方法難以解釋這種多重并發且非對稱性的復雜因果關系。定性比較分析方法（qualitative comparative analysis，QCA）從整體論視角，基于集合思想和組態思維，能夠更好地解釋要素之間的相互依賴性和因果關系的復雜性、非對稱性問題，尤其是在此基礎上發展起來的模糊集定性比較分析方法（fuzzy-set qualitative comparative analysis，fsQCA）進一步拓展了定性比較分析的應用范圍及適用性。

綜上，本文基于社會-技術轉型多層級視角，運用模糊集定性比較分析方法，充分考慮我國區域間差異，研究探討影響不同區域能源低碳轉型的因素，系統分析各因素之間的交互作用，從而深入把握不同的因素組態對能源低碳轉型的作用機理及基于區域差異的能源低碳轉型的多元路徑。

一、能源低碳轉型的多層級分析框架

多層級分析框架構建了社會-技術轉型多層級互動演化的理論模型，認為創新的關鍵不只是技術問題，而是多重因素在宏觀景觀、中觀體制和微觀利基3 個層級相互作用、協同演進，從而打破和改變社會-技術系統固有的、穩定的演化路徑和方向，形成新的演化路徑和方向［2，7］。能源系統作為典型的社會-技術系統包括以下3 個層級。

（一）體制層（regime）

體制層在3 個層級中處于最核心的位置，保持著相對的穩定性和自身的演化路徑［7-8］，在社會-技術系統平穩運行過程中發揮支撐性作用［9］。體制層不僅僅是物質要素與技術要素構成的系統，也包括正式和非正式規則構成的制度體系，以及受這些規則調節的社會群體與網絡［10］。參照Verbong 和Geels［8］對體制層的分類，可以將能源系統的體制層劃分為3 個維度：①行為主體維度，主要包括能源系統產業部門、能源生產企業、監管機構、終端消費群體（能源消費企業、家庭用戶）等；②制度規范維度，如法律、法規、規制、專業慣例、價值觀念、行為準則等；③要素維度，包括生產要素、產品要素、知識和技術要素、流通網絡、市場、基礎設施等。其中，行為主體在制度規范的約束下，調動各種社會資源，創造出最能獲得直觀感受的諸多要素。

（二）景觀層（landscape）

景觀層是推動系統轉型的外部環境和背景［11］，是影響體制層與利基層運行的外部宏觀條件。基于Driel 和Schot［12］的研究，按照景觀層因素變化的強度和速度，可以劃分為緩慢性外部影響（如氣候變化、資源稟賦等），長期性外部變化（如人口密度、宏觀經濟走勢、社會意識形態、文化價值觀念等），突發性外部沖擊（如戰爭、重大事故等）。景觀層因素獨立性強、變化緩慢，一旦發生變化將會擾亂體制層內部要素的聯動性，對現有體制層形成巨大壓力，從而削弱體制層的穩定性，同時為創新利基的產生、發展和擴散創造“機會窗口”。“富煤缺油少氣”的能源資源稟賦使得我國當前能源消費結構仍然是煤炭為主導。截至2018 年底，煤炭消費占我國能源消費的比重為59%，較上一年度下降1.4 個百分點，處于下行通道，但仍遠高于全球平均水平。我國當前的能源生產和消費結構所引發的嚴峻的資源與環境問題，對現有能源系統形成巨大壓力，倒逼著能源系統低碳轉型。

（三）利基層（niche）

突破性創新（radical innovation）雖然有可能帶來經濟社會的巨大變化，但在發展初期，很可能被屏蔽在主流市場之外，很難與現有的相對成熟的技術和產品進行競爭。因此，為了鼓勵創新，需要建立一個適合突破性創新發展的小環境，即人為地為突破性創新提供暫時的保護性空間，從而使技術創新能夠暫時避開競爭，生存并發展起來。這種保護性空間即創新利基，創新利基孕育了具有未來社會-技術系統特征的技術和產品［13］。創新利基的存在對現有體制層形成了威脅，因此往往會引發體制層的抵制，導致創新利基的發展和擴散面臨巨大阻力。經過多年發展，我國能源系統內部的創新利基已經逐漸培養出一批成熟的突破性創新成果，如煤化工、光伏發電和儲能節能技術、新能源汽車、智慧能源、新發展理念等。隨著突破性創新不斷涌現，創新利基將逐步豐富和完善并進入體制層，從而對舊的社會-技術體制形成替代，最終推動能源低碳轉型。

二、能源低碳轉型因素組態的模糊集定性比較分析

（一）研究方法

定性比較分析基于集合思想和組態思維，是一種案例導向型的研究方法［14］。該方法致力于解決“多重復雜并發因果”誘致的復雜社會議題，關注多個原因條件與特定結果之間的復雜因果關系，旨在找到導致特定結果的多種條件組合。這種思路下，產生同一結果的方案（路徑）是多樣和等效的，不存在唯一的最佳戰略。定性比較分析方法適用于解決如下類型的問題：①引致同一結果的多種路徑問題，如前因組合A×B×C和D×E×F都可以導致結果X出現（A×B×C+D×E×F=X）［15］；②因果非對稱性問題，如前因組合中包括單一因素A，當A的存在導致了結果X出現，這時并不能認為失去因素A就會導致結果X消失［15-16］；③多重并發因果關系問題；④多個前因條件影響特定被解釋結果的作用機制問題［17］。

相比于傳統量化研究方法和質性研究方法，QCA 具有如下優勢：①對樣本數量和數據來源要求相對較低；②能夠應對前因條件的復雜性和因果的非對稱性；③無須對跨層變量進行特殊處理，特別適用于涉及多層變量問題的研究［18-19］。

隨著QCA 研究的逐步深入，形成了清晰集定性比較分析（csQCA）、多值集定性比較分析（mvQCA）、模糊集定性比較分析（fsQCA）等多種具體的分析方法。其中，fsQCA 引入模糊集概念，通過整合模糊集與真值表，使得研究中對案例條件和結果的分類不再局限于簡單的二元劃分，極大地拓展了定性比較分析的應用范圍及其適用性，能夠更為精確地界定研究案例在各集合中的屬性。

能源系統作為復雜的社會-技術系統，影響能源低碳轉型的因素復雜多樣，且具有跨層次、多重并發等特征。同時，我國幅員遼闊，不同區域在氣候、人口、能源資源稟賦、經濟發展水平等方面存在較大差異。因此，相較于傳統的統計分析方法和質性研究方法，fsQCA 具有更好的適用性［20］。

（二）數據選取

本研究針對中國大陸地區31 個省級行政區域展開研究，由于西藏自治區數據缺失，故將西藏剔除，以其余30 個省域為研究案例，案例數量為30 個。另外，由于各省域推動能源低碳轉型的起始時間不同，為了統一研究的時間跨度，將《能源生產和消費革命戰略（2016—2030）》的開始時間（2016 年）作為案例研究的起始時間。同時，以全國及各省域的年鑒數據作為研究數據的主要來源渠道，但截至目前絕大多數省域的數據只更新到2017 年，因此，本文基于2016 年與2017 年數據進行實證研究。研究數據主要來源于《中國能源統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國煤炭工業年鑒》、各省市統計年鑒和真氣網平臺①真氣網是在國家“千人計劃”PM2.5 科學實驗專家小組的支持下成立的，專注于環境大數據的互聯網化運用的網絡平臺。。

（三）要素確定

在fsQCA 中，前因條件個數增加會導致因素組態數量呈指數速度上漲（2n），由此可能出現很多缺乏實際案例支撐的因素組態，研究結論的可靠性將會下降。為了保證研究結果的有效性，QCA 方法一般允許在15～80 個樣本規模下開展研究［17］，同時將前因條件個數控制在5～9 個。

1.結果要素

回溯人類社會能源轉型歷史可以發現，“低碳化”一直伴隨著能源轉型發展的全過程，即替代能源碳元素含量下降，氫元素含量上升，故能源轉型也稱為能源低碳轉型。迄今為止，人類社會正在經歷第三次能源轉型，前兩次能源轉型分別為煤炭取代生物質能源，以及石油、天然氣和核能取代煤炭，第三次能源轉型以可再生能源與低碳技術的廣泛應用為特征［21］。可見，隨著能源轉型的逐步推進，能源系統“低碳化”特征日益凸顯。我國目前正處于第二次能源轉型與第三次能源轉型的并行時期。參考全球能源轉型一般規律，結合我國能源資源稟賦和能源生產、消費結構的現狀，以及能源發展規劃，我國能源轉型的最終目標將是推動可再生能源與低碳技術的廣泛應用，以替代能源取代煤炭在能源消費結構中的主導地位。由此，本研究采用2016 年與2017 年兩年間煤炭占一次能源消費比例的差值來測量能源低碳轉型的效果。

2.前因條件要素

（1）能源低碳轉型的景觀層因素。從我國現實情況來看，國內尚未出現能夠直接推動能源低碳轉型的突發性外部沖擊，而緩慢性外部影響與長期性外部變化正在對能源低碳轉型發揮著潛移默化的作用。參考陳詩一和陳登科［22］、林伯強和李江龍［23］的研究，同時結合我國能源系統發展的現狀，本文重點關注如下3 個方面的景觀層因素：第一，大氣污染。煤炭的大量使用與各地日益惡化的空氣質量密切相關［23］，這不僅直接影響居民健康水平［24］，也為勞動力就業（如環境污染地區在吸引高層次人才方面存在劣勢）帶來一定的負面效應，最終導致經濟發展受阻。本文選擇PM2.5 年平均濃度衡量大氣污染水平。當大氣污染物濃度超過一定水平時，會對人體健康產生不利影響，民眾負面情緒也會隨之上升。基于此，本研究使用各省域2016 年和2017 年的PM2.5年平均濃度衡量大氣污染程度。第二，煤炭資源稟賦。“富煤缺油少氣”是我國能源資源稟賦的總體特征，但煤炭資源區域分布極不均衡，區域間煤炭儲量差異巨大。煤炭資源豐富的地區在進行資源開發與利用過程中，逐漸積累了大量的前期投資，形成了路徑依賴和制度鎖定現象，簡單進行技術軌道轉換，可能會導致大量“沉沒成本”［4］。此外，以煤炭資源開發作為支柱產業的區域，能源低碳轉型在短期內可能會對區域經濟增長、勞動就業、社會穩定等形成沖擊，為此地方政府和相關產業部門往往對此持謹慎態度，甚至存在一定的抵觸。因此，能源資源稟賦存在差異的區域，面對能源轉型可能會出現不同反應。本文選取2016 年與2017 年各省域年平均原煤產量衡量各地煤炭資源稟賦狀況，相對于煤炭探明儲量數據而言，原煤產量數據更加準確，原煤產出過程也更能代表煤炭資源稟賦作為景觀因素對能源低碳轉型產生的影響。第三，人口密度。我國幅員遼闊、人口眾多，但空間分布極不平衡，由東到西，人口密度逐漸下降，存在著典型的人口疏密區分界線［25］。人口密度不同的地區在同樣面對逐漸惡化的環境時，可能會對能源低碳轉型表現出不同的愿景。一定規模的人口環境范圍內，人口密度上升能夠推動經濟發展［26］，但當經濟發展水平達到一定程度后，居民可能會對環境質量提出更高的要求。因此，本文選用各省域2016 年和2017 年平均人口密度數據衡量人口密度水平。

當然，在景觀層中還存在著宏觀經濟形勢、社會意識形態、文化價值觀念、政治體制、國際碳減排壓力、戰爭等諸多因素，這些因素同樣也會影響到我國能源低碳轉型的進程。但深入考量可以發現，以上所提及的諸多因素對于我國內部各省域的影響是全國性的，并沒有成為地區間影響各地能源低碳轉型的條件。如自2016 以來，國際經濟環境復雜嚴峻，國內經濟平穩運行基礎薄弱，不確定因素頻現，經濟下行壓力較大。這些全國性的客觀經濟形勢給各省域帶來了類似的影響，對各地能源低碳轉型影響的具體差異并不明確，因此，本文不將宏觀經濟形勢納入待探究的能源低碳轉型景觀層因素中。由于社會意識形態、文化價值觀念等因素也同樣存在著這一特征，在此，本文不將這些因素納入研究中。而上文選擇的大氣污染、人口密度與煤炭資源稟賦，在各省域之間存在明顯的差異，能夠對各地能源低碳轉型效果產生直接影響。因此，本文將這些因素納入研究中，深入探究其中可能存在的機理。

（2）能源低碳轉型的體制層因素。在社會-技術系統內部，當體制層感受到來自景觀層和利基層的雙重壓力時，體制層也會進行主動性變革和適應性調整，這一過程中，體制層的3 個維度都會受到影響。其中，要素維度的變化往往是行為主體維度和制度規范維度變化之后所導致的直接結果。自此，不同要素重新組合形成新的功能系統［7］，并承擔起新的社會功能。基于此，本文參考呂濤等［9］、郭丕斌等［27］的研究，主要關注如下3 個方面的體制層因素：第一，新增能源基礎設施。能源基礎設施為社會生產和居民生活提供了基本公共服務，在能源系統的發展過程中發揮著重要作用。為滿足能源低碳轉型的需要，能源基礎設施也必須進行相應調整，能源基礎設施投資額也將大幅度上升。由于我國能源產業領域多為國有性質，為此，本文選取2016年與2017 年各省域國有經濟能源工業年平均固定資產投資來表示能源基礎設施變化程度。第二，集中供暖。在能源低碳轉型的大背景下，能源基礎設施除了滿足各區域的共同社會需求外，還需要滿足區域間的差異化社會需求。我國疆域南北跨度大，南北方氣候差異也很大。為此，中央政府將秦嶺-淮河一線以北地區劃定為強制集中供暖區域，大規模建設集中供暖設施，推行冬季集中供暖。而秦嶺-淮河以南地區沒有配置集中供暖設施，這就造成了南北地區在取暖選擇上的歷史性差異。北方地區冬季取暖用能仍以煤炭為主，燃煤取暖面積占總取暖面積的83%［28］。煤炭為主的取暖用能結構在滿足北方地區取暖需求的同時，也產生了大量能源消耗和污染排放。第三，能源生產技術。能源生產技術作為能源系統中最為活躍的因素之一，是能源轉型的基礎性動力［28］。人類社會經濟活動中大量使用了需要經過轉換形成的二次能源，但在不同的技術水平條件下，能源轉換過程可能會產生不同的影響。由于電能在我國生產生活中已經得到廣泛運用，而且電能不像其他類型能源容易受到區域間差異的影響，在能源轉型過程更是發揮著直接能源替代的作用［29］。加之火力發電總量在我國發電總量中居于絕對主導地位（截至2018 年，仍占73.32%）。因此，本文選擇2016 年與2017 年各省域火電平均轉換效率來衡量不同省域的能源生產技術水平。

（3）能源低碳轉型的創新利基。創新利基的發展與擴散能夠為能源低碳轉型創造有利條件。當現有“高碳鎖定”的能源系統體制層的穩定性被打破，“機會窗口”出現后，創新利基能夠從“機會窗口”中完成突破，最終取代現有體制。可見創新利基為新技術、新產品的形成和發展創造了條件，提高了突破性創新在“新生”階段存活和在“成長”階段發展壯大的可能性。本文參考沈俊鑫等［30］的研究，選擇研發投入強度、每萬人中研發人員數量兩個指標來衡量創新利基為“新生事物”的產生和發展所提供的外部支持，避免了不同區域由于經濟發展水平和人口總量差異對指標的偏向性影響。同時，由于研發從投入到產出往往存在一定的滯后性［31］。因此，本文選取2016 年的研發投入強度與每萬人中研發人員數量進行分析。

綜上，本文構建了如圖1 所示的能源低碳轉型多層級驅動模型。

圖1 能源低碳轉型多層級驅動模型

（四）數據校準

為了滿足fsQCA 的布爾邏輯要求，在進行實證分析之前，需要將前因條件要素與結果要素轉化成模糊集，即進行數據校準。未經校準的原始數據只能反映案例數據在具體數值上的差異，無法反映各案例在集合中的相對位置。需要說明的是，在對原始數據進行校準之前，必須確定各要素的校準閾值。從已有研究來看，進行模糊集定性比較分析可以采用“三值模糊集校準法”（完全隸屬點1、交叉隸屬點0.5 和完全不隸屬點0 三個臨界點）和“四值模糊集校準法”（完全隸屬點1、偏隸屬點0.67、偏不隸屬點0.33 和完全不隸屬點0 四個臨界點）確定校準閾值。基于本研究的問題特點，論文運用fsQCA 3.0 軟件“Calibrate”功能，混合運用上述兩種校準方法進行閾值確定和數據校準。

1.結果要素的閾值

本研究的結果要素是能源低碳轉型（energy low carbon transformation，ET）。基于Fiss［16］的研究，結合本研究實際情況，將結果要素的前兩個閾值（完全隸屬點、交叉隸屬點）設定為數據的四分位數點，將完全不隸屬點確定為0，當數值高于0 時，則認為該案例不屬于能源低碳轉型集合。從具體數據來看，高于上四分位數點數值的案例有8 個，包括北京、天津等能源低碳轉型效果明顯的省域，高于中位數點數值的案例有14 個，包括山東、云南等省域。數據基本均勻分布在中位數點兩側，模糊度理想。

2.前因條件的閾值

大氣污染（air pollution，AP）使用世界衛生組織（WHO）提出的標準，當某案例中PM2.5 年平均濃度大于35，認為其完全隸屬于“大氣污染嚴重”集合，小于15 時，認為其完全不屬于該集合，25 為交叉隸屬點。集中供暖（central heating，CH）參考《北方地區冬季清潔取暖規劃（2017—2021）》，將全省各地市城區均推行集中供暖的省域，賦值為1，全省均不進行集中供暖的省域賦值為0。對處于強制供暖線上的河南、陜西、和江蘇等省域，將只有少數地市不進行集中供暖的省域（如河南的信陽、駐馬店，陜西的安康、漢中等），賦值為0.67，只是個別地市集中供暖的江蘇省（如徐州），賦值為0.33。對于煤炭資源稟賦（coal endowment，CE）、人口密度（population density，PD）、新增基礎設施（new infrastructure，NI）、能源生產技術（production technology of energy，EPT）和創新利基（niche，NIC），采用Fiss［16］設定的標準，將3 個錨點分別設定為上四分位數、下四分位數與中位數。從具體數據來看，在原煤產量數據集中，位于上四分數點以上的省域（如山西、內蒙古等）擁有我國絕大多數的煤炭資源，而處于下四分位數點數值以下的省域（如上海、浙江等）煤炭資源匱乏，處于中位數點數值上下的省域比較集中，數值變化小，這與實際情況相一致。在新增基礎設施數據集中，上下四分位數值與原始數值的“天然間斷點”差距較小，處在合理范圍內，且中位數點附近真實數據集中，賦值合理。平均人口密度、火電平均轉換效率、R&D 投入強度及每萬人中R&D 人員等數據集亦滿足標準。本研究各前因和結果要素的閾值信息見表1。

表1 多層級視角下能源低碳轉型前因條件與結果的閾值

（五）單因素必要性分析

運用fsQCA 3.0 進行分析時所輸出的簡約解結果可能會自動剔除必要條件，而必要條件所代表的前因條件在因素組態中又承擔著核心條件的角色，因此，需要先進行單因素必要性分析。單因素必要性分析用于探索單個前因集合及其非集能否成為結果（能源低碳轉型）的必要條件，即當結果出現時，某一前因是否始終存在。在模糊集定性比較分析中，一致性（consistency）和覆蓋度（coverage）是衡量前因條件是否為必要條件的重要指標。一致性指隸屬于結果集合的案例，多大程度上也隸屬于某一前因集合，一般將一致性數值大于0.9 的前因條件確定為必要條件［31］。覆蓋度（coverage）表示前因條件對結果的解釋程度，若某前因在進行必要性檢驗時，一致性數值較高，但覆蓋度數值偏低，則表明該前因條件在因果關系解釋中沒有實際意義［32］。

能源低碳轉型必要條件的檢驗結果見表2。由表2 可知，僅有大氣污染（AP）滿足必要條件的要求（consistency＞0.9），覆蓋度數值也大于0.5，表明大氣污染嚴重的地區更加傾向于推動能源低碳轉型。其他前因條件的一致性均未達到必要條件的臨界值，都不能作為能源低碳轉型的必要條件。

（六）因素組態充分性分析

在必要條件分析的基礎上，本部分進一步通過真值表分析檢驗因素組態的充分性，也就是檢驗不同前因條件形成的新集合與結果集合是否滿足子集與母集的關系。這一過程仍然通過一致性（consistency）指標進行測量。本研究使用的案例樣本數量為30 個，屬于中小樣本。參考Schneider 和Wagemann［33］的研究，將頻數閾值設定為1。在設定一致性閾值時，通過分析fsQCA 3.0 軟件在閾值設定界面所提供的信息，將一致性閾值（raw consistency）設定為0.83，高于常規使用的閾值0.8，提高了對真值表中原始因素組態的一致性要求。值得一提的是，存在一個原始因素組態（安徽省）的PRI（proportional reduction in consistency，起輔助判斷作用）一致性數值為0.72，雖低于0.75，但數值差距較小。在后續的案例分析時，發現其在能源低碳轉型集合與某低碳轉型前因組態集合中的隸屬度較高（分別為0.93 和0.69），由此可以認為軟件給予該原始組態的賦值是合理的。因此，本研究在此階段保留該原始因素組態的軟件初始賦值。

通過前述單因素必要性分析，大氣污染（AP）已明確是能源低碳轉型的必要條件，其余6 個前因條件與能源低碳轉型的關系尚不明朗。因此，在產生中間解的過程中，當選擇前因條件通過何種狀態影響能源低碳轉型時，僅AP選擇“存在（Present）”，其余均選擇“存在或缺席（Present or Absent）”。在選擇中間解簡約組合時，“～EPT×CE×～CH”與“～NIC×CE×～CH”兩個備選組合同時出現，進一步對2 個組合進行超集（superset analysis）分析發現，前者的一致性高于后者（0.94，0.89），故選擇“～TL×CO×～CH”作為中間解簡約組合。前因條件形成的能源低碳轉型的組態見表3。參考Rihoux 和Ragin［14］的結果表達方式，用●代表條件變量存在，大圈表示核心條件，小圈表示邊緣條件，空格代表該條件存在與否對結果沒有影響。

由表3 可知，6 組因素組態（可歸納為3 組主要因素組態）一致性數值均大于0.75，滿足能源低碳轉型充分條件的要求。總體解一致性為0.909，高于標準值0.8，結果較為理想。總體解覆蓋度（solution coverage，類似回歸分析中R2的作用）為0.546，表示因素組態總體能夠解釋超半數的能源低碳轉型的原因，進一步證明了能源低碳轉型路徑的多重并發特征。

（七）理論解釋

依據3 組主要因素組態的核心條件，可以認為大氣污染（AP）已成為推動能源低碳轉型的全國性動力。基于上述研究，可以構建兩大類能源低碳轉型模式，即北方地區多策略復雜作用型能源低碳轉型模式與南方地區能源清潔化型能源低碳轉型模式。

1.北方地區多策略復雜作用型轉型模式

依照不同核心條件可以進一步劃分為清潔取暖主導型（H1）與能源技術改造型（H2）兩種轉型模式。

（1）清潔取暖主導型轉型模式。因素組態H1 表明，在大氣污染的環境背景下，加強取暖能源清潔化調整有助于推動能源低碳轉型，該種轉型模式下，經濟發達地區與欠發達地區又會表現出不同的形態。

H1a 代表經濟欠發達地區，如青海省。青海省地處青藏高原地區，冬季氣候寒冷，供暖時間長，能源消耗總量大。該省大力推行冬季清潔取暖政策，充分發揮油氣資源與可再生資源優勢，通過加快實施分散式清潔取暖、并行有序發展電能供暖和可再生能源供暖，有效推動了該地區能源結構低碳化進程。

H1b 代表經濟發達地區，如北京和天津。該組態說明同樣在面臨大氣污染的宏觀背景下，人口密度、能源生產技術、集中供暖（核心條件）與創新利基等多條件共同作用，也能夠推動能源低碳轉型。這些地區人口密度大，民眾對大氣污染的感知程度高，能源低碳轉型愿景強烈。另外，這些地區經濟發達、科技水平高、產業結構高級化程度高、對創新的支持度高。因此，這些區域在能源選擇上要求更高，大量使用天然氣等清潔能源，并且強調技術對提高能源生產效率的重要性，注重培養能源系統創新利基。值得一提的是，創新利基在經濟發達地區以邊緣條件的形式出現，未能成為H2b 組態的核心條件。這可能意味著雖然該區域整體上對創新比較重視，但對能源領域創新的支持力度相對有限，也可能是能源系統的創新由于受到制度、文化、價值觀、社會接受程度等的影響，未能發揮出應有的作用。總而言之，該區域能源創新利基仍有較大發展空間。

表2 能源低碳轉型的必要條件分析

表3 能源低碳轉型的組態

（2）能源技術改造型轉型模式。因素組態H2 表明同樣處在大氣污染的宏觀背景下，重工業發達地區在煤炭資源稟賦（核心條件）、人口密度（核心條件）與創新利基（核心條件）等前因條件要素的共同作用下，形成了獨具特色的能源低碳轉型路徑。不過，同處于該路徑下的華東地區與東北地區又存在一定差異，具體可以細分為H1a 和H2b 兩種組態。

H2a 為華東地區的能源低碳轉型組態，典型代表如山東省。山東省工業基礎良好，重工業發達，工業生產能耗大。同時，山東省人口密度較大，居全國前列，民眾對大氣污染的感知程度高，能源低碳轉型愿景強烈。近年來，山東省著力推動煤炭清潔高效利用，加大能源基礎設施投資，深度開發核能、風能等新能源，持續進行能源系統技術改造，努力提高能源利用效率。另外，天然氣熱電聯產、“光伏+生態農業”及新能源共享汽車等為代表的技術創新、模式創新在創新利基的保護與支持下，已成長為推動該地區能源低碳轉型的重要動力。

H2b 為東北地區的能源低碳轉型組態，典型代表如遼寧省。與H2a 的具體條件不同，遼寧省地處東北，供暖時間長，采暖耗能量占比更高，因此，集中供暖作為輔助條件出現在了H2b 中。但近年來遼寧省將新能源汽車產業作為重點支持領域，從基礎研發環節到最終投入使用，出臺了一系列支持政策推動新能源汽車產業發展，同時加快培育了一批相關配套產業，努力構建完整的新能源汽車創新利基生態體系。這表明技術利基和產品利基在政府政策的支持下，已在推動該地區能源低碳轉型過程中起到了不可或缺的作用。

通過對H1 與H2 兩種組態的比較分析發現，創新利基在不同因素組態中的作用不同，這表明2 種組態下處于不同發展階段的創新利基對能源低碳轉型的作用發揮存在差異。

2.南方地區煤炭清潔化利用型轉型模式

因素組態H3 可以細分為H3a 和H3b，表明煤炭資源稟賦（核心條件）×新增基礎設施、大氣污染（核心條件）×煤炭資源稟賦（核心條件）這2 種前因條件組合都可以實現能源低碳轉型。在這一因素組態中，煤炭資源稟賦并沒有對能源低碳轉型產生類似“資源詛咒”的負面影響，反而成為能源低碳轉型的核心條件。與這兩種因素組態相對應的是云南省和貴州省，云貴兩省的煤炭資源儲量位居南方省份前兩位，煤炭資源稟賦條件優越。近年來，云南省出臺了包括《煤炭產業高質量發展三年行動計劃》在內的一系列政策文件，強調煤炭產業綠色發展，同時發揮省內清潔能源豐富的優勢，加強能源基礎設施建設，水電、風電裝機規模居全國前列，逐漸將綠色能源優勢轉變為綠色經濟優勢。貴州省在大氣污染的壓力下，同樣也在進行著煤炭綠色開采、清潔利用等一系列行動，能源低碳轉型效果明顯。

三、研究結論及對策建議

論文結合我國30 個省域能源系統發展實際，基于社會-技術轉型多層級視角，運用模糊集定性比較分析方法，實證分析了中國情境下能源系統如何通過景觀層、體制層與利基層3 個層級的多重因素相互作用、動態協同演進，從而推動能源低碳轉型的問題。形成了如下研究結論：①大氣污染倒逼能源低碳轉型已經形成廣泛共識，大氣污染成為我國能源低碳轉型的核心驅動力；②能源低碳轉型是不同因素多重并發作用的結果，推動能源低碳轉型存在多種實現路徑，并且由于不同區域在能源資源稟賦、經濟發展水平、氣候條件等方面存在較大差異，使得不同區域能源低碳轉型的因素組態各異；③煤炭資源稟賦并非一定會對能源低碳轉型過程帶來類似“資源詛咒”的負面影響，通過技術改造，加強煤炭清潔化利用等創新手段同樣能夠為能源低碳轉型帶來正向效應；④創新利基的成長能夠給能源低碳轉型帶來正面影響，且與特定區域的經濟發展水平不完全相關。

結合上述研究結論，本文提出以下對策建議。

（1）充分利用區域內能源資源基礎和條件。煤炭資源稟賦良好的地區，應著力推動煤炭產業清潔化高效化改造，不要盲目采取“一刀切”式行政手段。同時，加大能源基礎設施投資，大力開發清潔可再生能源，提高可再生能源對煤炭的替代程度，形成“改造+替代”并行的能源低碳轉型路徑。清潔能源豐富的地區，應當進一步加大技術投入，擴大清潔能源的開發力度和使用范圍。

（2）突破技術和監管障礙，推動能源跨區域流動。各地可以加強溝通，協同合作，搭建能源互聯系統，構建跨區域能源聯盟，力圖實現互利互惠的目標。對于清潔能源豐富的經濟欠發達地區，可以將區域內富余的清潔能源直接輸送或二次轉化后輸送至東部經濟發達地區，在支持其他地區進行能源低碳轉型的同時，也能將資源優勢轉化為經濟優勢。對于傳統能源豐富的經濟欠發達地區，可以在堅持傳統能源清潔化利用的基礎上，不斷拓展外來清潔能源的渠道，逐步提高清潔能源使用比重。

（3）鼓勵和支持創新利基發展。各地需要改變政策“碎片化”的狀況，堅持統籌安排，構建能源最初開發、途中輸送和最終使用的全過程智能管理系統。降低資本門檻，鼓勵社會資本進入，共同探討分布式電網構建、能源回收等多種模式，力圖實現多元商業模式共存局面。引導主流能源文化觀念，同時加強輿論宣傳，來增強民眾對能源低碳轉型的了解程度，以期獲得更多的社會支持。