前沿速递| 包容性金融发展、数字化和人力资本有助于减少能源贫困的不对称性吗? (Atif Jahanger等）

Atif Jahanger，Mohammad Razib Hossain，Ashar Awan，Tomiwa Sunday Adebayo

Energy Economics（2024年4月）

在印度这样的新兴国家，确保无缝接入电力是实现稳态经济发展和提高社会地位的先决条件。因此，政策制定者和电力利益相关者迫切需要找出能够有效缓解能源贫困的新因素，尤其是在金融全球化和数字化不断发展的背景下。以往的研究探讨了燃料贫困与其决定因素之间的线性关系，但缺乏对非线性关系的研究。因此，本研究在控制经济增长（GDP）、贸易和自然资源租金影响的同时，探讨了金融发展（FD）、数字化和人力资本对印度燃料贫困的非对称影响。为此，我们利用 1990Q1 至 2021Q4 的数据，采用了创新方法，包括小波量值相关性（WQC）、量值对量值回归（QQR）和量值因果关系（QC）。WQC和QQR方法的结果证明，金融发展、人力资本、国内生产总值和数字化与能源贫困有着强烈的非对称关联，过度的金融发展和数字化助长了印度的能源贫困问题。当能源贫困出现极端情况时，人力资本和贸易无助于减少能源贫困。然而，自然资源有助于减少燃料贫困。我们的研究结果证实，适度的金融发展和数字化增长可以帮助印度摆脱燃料贫困这一社会危机。因此，德里应更加注重吸收金融发展和数字化增长所带来的负面溢出效应，并控制与金融发展和数字化密切相关的其他附属因素。此外，德里必须在能源贫困问题达到顶峰之前促进人力资本发展。

以下为正文内容：

作为经济发展蓝图中的重要一环，金融发展进程一直是学者们在现有学术研究中十分关注的内容（Hao 等，2023；Kohtamaki 等，2020；H. Yu 等，2023）。金融发展的多维概念包括金融机构/主体、市场和整个金融生态系统的逐步完善。在全球范围内，金融进步与广泛的社会经济指标相关联，包括减少贫困、收入不平等和实现经济稳定的平衡（Jalilian 和 Kirkpatrick，2005）。尽管发达地区和新兴地区的金融机构提供的金融服务在质量上存在明显差异，但快速的金融全球化已逐渐缩小了不对称地区金融机构提供的金融服务之间的差距。特定地区的金融发展程度与解决当地和区域的各种社会、经济和政治危机密切相关。缺乏金融发展也会滋生其他严重问题，如能源贫困，这是一个全球关注的问题，已成为现代能源危机中的一个瘟疫。

能源贫困是发展中国家普遍存在的问题，对全球公众的社会福祉造成严重影响（Awan 等，2022；Ulucak 和 Ozcan，2020）。顾名思义，能源贫困是指无法获得现代能源，特别是无法获得电能，而电能是高质量生活的重要条件。尽管这一术语没有统一的定义，但人们一直在尝试界定这一危机的本质。此外，在狭义的能源贫困定义中，能源贫困与限制获取排放强度较低的现代能源选择密切相关。这一狭义定义并不具有普遍性，因为全球社区尚未确保为其居民提供 100% 的可再生能源电力。这一定义也符合联合国可持续发展目标 7。

1变量概况与基准模型

1.1变量概况

ENP 是我们研究的响应参数，由在没有任何动荡的情况下获得电力供应的居民百分比来表示。这一变量也是 ENP 的可及性支柱，它衡量了因电力供应有限而导致的 ENP 在社会中的扩散情况。我们根据最近的文献选择了这一变量来代表印度的能源贫困（Apergis 等，2022；Banerjeeet 等，2021；Nguyenand Su，2022）。

本文的主要解释变量是 FD、HC 和 TINO。FD 通过私营部门国内信贷占 GDP 的比例来反映。该变量揭示了金融公平的成功以及私营部门以贷款、贸易信贷等各种形式获得资金的情况。以居民专利申请数量为代表的技术创新/数字化是我们研究的另一个关键参数，用于捕捉印度数字化和信息全球化的影响。过去二十年来，印度一直是全球信息技术进步和改善的中心。我们从以下研究中选取了这一变量（Alvarado 等，2023 ；Guan 等，2023；Jahanger等，2023b。此外，我们还使用了Penn World Table (2023）中的人力资本指数，该指数由 Feenstra 等（2015）提供。人力资本（HC）用于代表所研究地区居民的经济和金融素养以及知识和技能的进步。

1.2基准模型

我们对公式 (1) 进行扩展，得出基准模型如下：

在公式（2）中，ψ0 表示模型的截距，ψ1 至ψ6 表示上述所选估计因子的系数，θt 表示模型的干扰项。现在，我们可以根据现有的证据（理论和经验）对公式（2）进行扩展，假设每个指定估计因子对 ENP 的初步影响。

1.3建模方法和框架

本节概述了用于估算 1990Q1 至 2021Q4 国家经济增长计划及其选定估算值之间经验联系的重要计量经济学方法。由于我们处理的是时间序列数据，因此我们进行了一些初步测试，以确定参数顺序正确，从而进行分析。因此，我们进行了单位根检验和协整检验，以确定参数的单位根模式以及 ENP 与所选估计指标之间的协整关系。在确认 ENP 与所选估计指标之间存在协整关系后，我们运行最终模型。在静止性检验方面，我们采用了传统的静止性检验方法，即 Augmented Dickey-Fuller（ADF）和 Phillips-Perron（PP）检验，以及 Dickey and Fuller（1979）和 Phillips and Perron（1988）的方法。我们还按照 Broock 等人（1996 年）的方法，使用 Broock-Dechert-Scheinkman 检验法（BDS）检验所选变量的非线性模式。非线性检验非常重要，因为检验结果显示我们是否应采用非对称模型进行主回归。非线性的存在必须通过能够缓冲非线性的模型来解决。任何例外情况都可能导致估计结果的偏差和不一致。模型框架如下图 1 所示。

2主要结果和讨论

2.1QQR 模型的结果

图 3 通过六个不同的面板（即 a、b、c、d、e 和 f）展示了主要 QQR 模型的结果。图 3 中的面板 a 反映了 FD 对印度能源贫困的三维影响。同样，图 3 中的 b、c、d、e 和 f 面板分别反映了 GDP、HC、TNR、TINO 和 TR 对印度 ENP 的影响。为便于理解，图中采用了独特的颜色，如图右侧的竖线所示。三维图的横轴和纵轴下标有量化值。在大多数情况下，深天蓝色表示强烈的负向共同移动，但面板 c 除外。此外，深红色描绘了 ENP 与其选定的决定因素之间的密切正相关关系。图 3 的 a 面板显示了 FD 对印度 ENP 的影响，我们注意到 FD 对印度 ENP 的影响存在显著的不对称性。值得注意的是，当 ENP 处于较低的量级时，深蓝色占主导地位。这表明，当印度的能源贫困程度相对较低时，金融发展对减少能源贫困至关重要。更具体地说，当金融发展处于中位数至中位数和中位数至中位数（即第 20 至第 70 位）之间，而 ENP 处于中位数至中位数之间时，金融发展与 ENP 呈负相关。在这些特定的分位数中，金融发展对印度的能源贫困产生了负面影响，并大大有助于遏制印度的能源贫困。不过，通过粗略观察，我们也可以发现，在某些量化组中，我们可以看到深绿和深红两种颜色，这表明印度的家庭发展和能源效率之间关系的不对称程度。因此，当能源贫困率处于较高的量级时，我们注意到印度的家庭发展和能源效率之间存在中度到较强的正相关关系。这些结果对印度和其他类似发展中经济体的政策影响意义重大。值得注意的是，当金融发展处于中等或中位阶段时，它有助于减少印度的能源贫困。印度决策者必须牢记的一个明确事实是，过度的金融发展对缓解能源贫困可能是致命的。这是因为过度的金融发展可能会在经济中滋生许多繁荣和萧条时期，从而影响经济稳定，并破坏德里的公平和社会发展政策。与此同时，当能源贫困成为一个严重问题时，金融发展对减少能源贫困的支持微乎其微。因此，有关当局需要制定政策，控制严重的能源贫困问题，为社会边缘群体提供公共能源支出补贴，或激励公众使用替代能源和清洁能源。本文的研究结果与现有的一些学术研究结果具有可比性，后者证实了 FD 与 ENP 之间的负相关（Dong 等，2022；Lyu 等，2023）。

图 3 的面板 c 反映了在多变量框架下人力资本如何影响印度的能源贫困。结果概要表明，人力资本对印度的能源贫困产生了积极影响。我们注意到，印度的 HC 与 ENP 之间存在微弱的正相关和较强的正相关关系。

图 3 的 e 面板描述了技术创新（TINO）如何影响印度的能源贫困。技术创新与能源贫困之间的关系是不对称的，这一点从面板中不同颜色的出现就可以看出。我们注意到，当 TINO 处于中位数至低位数之间，而 ENP 处于高位数时，ENP 与 TINO 之间存在稳健的负相关关系。

研究结论如下：1) 我们注意到，在印度，FD、TINO、HC 和 GDP 与 ENP 具有很强的非对称关系，这是因为这些参数的影响是时变的，并且高度依赖于其他附属要素的相互作用。2) 我们还注意到，过度的金融发展和数字化加剧了印度的能源贫困危机。这一观察结果表明，印度的政策制定者必须避免在不控制其他因素的情况下，采取促进金融发展和 TINO 的总体政策。3) 此外，当 ENP 显得极端时，人力资本和贸易对中和 ENP 没有任何帮助。4) 此外，自然资源租金似乎能改善印度的 ENP。此外，量子相关性分析的结果表明，这些因素——FD、TINO、GDP、HC 和 TR具有预测能源贫困的能力。

我们的实证发现为决策者和政府提供了宝贵的见解，帮助他们加强经济政策，以实现可持续发展目标的具体目标 7，该目标旨在确保普遍获得负担得起的、现代的和可靠的能源服务。在这方面，我们的研究为政策制定者减轻能源贫困提供了战略指导。

1) 能源贫困仍然是农村地区亟待解决的问题。因此，金融机构应扩大支持范围，提供与清洁电力能源基础设施和设备相关的金融产品和服务。此外，实施针对能源产品的小额贷款计划和补贴，特别是针对能源获取项目的补贴，可以使边缘化社区获得可靠的能源获取途径。此外，制定具有金融包容性的计划，为高效能源技术提供灵活的付款方式，将有助于减轻边缘化个人的财务障碍。

2) 不能低估创新在解决能源贫困方面的重要作用，特别是在天然气和可再生能源领域。显然，能源消耗是人类福祉和经济进步的基石。因此，要促进人类发展和经济增长，就必须将能源效率纳入技术创新。必须将技术创新纳入立法框架，以强调绿色技术对全球基础设施、能源保护和缓解能源贫困的重要性。此外，向低碳技术领域的创新者和投资绿色技术的国家提供财政激励和退税也是至关重要的一步。这种做法将激励生产者采用清洁生产技术，并激发他们推动技术创新的热情。

3) 贸易开放也可以对减少能源贫困产生积极影响，因为它可以促进技术、知识和创新在各国和各地区之间的传播。贸易开放还可以提高能源市场的竞争力和多样性，降低获取现代清洁能源的成本和障碍。因此，最好在能源问题上促进区域和国际合作与一体化，如统一标准、法规和政策，建立跨境基础设施和网络，加强信息共享和交流。此外，必须确保贸易政策与环境和社会目标相一致，如减少碳排放、保护自然资源、确保能源匮乏社区的公平和公正。印度应采取绿色贸易政策，促进可再生能源和高效能源技术的使用，支持低碳产业的发展，并对能源项目实施环境标准和保障措施。

4) 人力资本在缓解能源贫困方面的作用也至关重要，因为它反映了劳动力的质量和数量以及人口的教育和健康水平。人力资本可以提高能源使用的生产力和效率，以及对清洁能源和可再生能源的认识和采用。因此，对人力资本开发进行投资非常重要，例如改善教育、医疗保健和职业培训的获取，尤其是对妇女和边缘化群体而言。此外，还必须促进关于能源转型的益处和挑战的公众意识和教育活动，鼓励支持节能和提高能效的行为改变和社会规范。

承认这项研究的不足之处非常重要。首先，由于分析是基于综合的二手数据，因此不可能完全理解家庭或社区层面的动态，而这正是能源贫困的一个重要方面。分析微观层面的变量可能会获得更多有关金融包容性、信贷可用性和数字化的信息。其次，这项研究的时间跨度为 1990 年至 2021 年，受到数据可用性的限制。如果扩大时间序列，可能会对长期模式进行更有力的分析。最后，由于该研究只针对印度，地理、经济和监管环境的差异可能会限制研究结果在其他国家的应用。

（选文、整理：武彦青）

ABSTRACT

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