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摘 要：随着中国城镇化步伐的加快，大量农村劳动力向城镇流动以获取更高的非农收入，这深刻影响着农户的生产生活决策。从农户的家用能源选择视角切入，分析非农收入对农户家用能源选择可能造成的影响。研究发现，非农收入有助于农户减少固体燃料的使用，且更偏向于清洁能源，也即存在显著的能源升级效应。进一步梳理背后的影响机制后，我们发现非农收入主要通过家庭用能设施的优化和环保意识的增强，对农户的家用能源选择产生影响。
关键词：非农收入 农户能源 能源升级
一、引言
利用清洁能源，保护地球生态环境是全人类的重要目标。当前，我国已成为全球第二大污染排放大国，农村能源消费无疑在其中扮演着关键角色（郭茹等，2019），若不做好农村能源转型则污染排放将会持续提升。根据全球发展经验，若一国或地区第三产业增加值占比接近50%，则基本具备能源转型的经济结构基础（Leach 1992）。最新的统计数据显示，我国第三产业增加值占比已达至53.9% 数据来自于中国国家统计局网站，链接：http：//www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/202001/t20200117_1723591.html。 ，因此当前可能是我国实行能源转型的较有利时机。在此背景下，探讨如何促使我国农户由传统能源向清洁能源转换，对于我国污染物减排乃至全球生态环境都具有重要的现实意义。
本文尝试分析非农收入对农户能源选择的影响，并借此为中国政府推进农村能源消费结构转型提供参考。具体地，我们利用中国家庭跟踪调查数据考实证检验农户非农收入的能源选择效应，并利用工具变量法克服潜在的内生性问题，针对非农收入影响农户能源选择的机制途径，我们从农户用能设施的改善和环保意识的增强两个方面作了较为细致的实证检验并验证了上述机制。我们发现非农收入的增加对农户传统固体能源（柴草或煤炭）的使用概率具有显著负向影响，且显著促进清洁能源（液化气、天然气或电）的使用概率，验证了能源阶梯假说。
二、数据来源与模型设定
（一）数据来源
本文数据来源于中国家庭追踪调查（CFPS），选择了2014年、2016年和2018年的农村家庭作为最终样本。按照通行的方法对家庭数据进行处理：（1）删除了无法识别的样本;（2）剔除户主年龄在16岁以下的样本;（3）为避免异常值的影响，剔除非农收入最高和最低各1%的家庭;（4）对于模型涉及的其他变量存在缺失的样本，一并予以删除。最终得到19453个样本。
（二）模型设定
鉴于本文的被解释变量是家庭是否以某种能源作为主要生活能源的回答，是二分类变量，因此采用probit模型予以估计。基准模型设定如下：
p（rerij=1 lnnonincij，Xij ）=βlnnonincij+λXij+δj+εij（1）
其中，rerij为村居j中家庭i的生活能源选择，若以该种能源作为主要生活能源则取值为1，否则取值为0 需要说明的是，由于本文主要针对柴草、煤炭、液化气、天然气或电五类能源进行考察，因此在后续回归时分别针对每类生活能源作回归 。lnnonincij为村居j中家庭i的对数非农收入。考虑到农业收入一般不以工资结算，而工资性收入基本都是从事非农就业所得的收入，因此本文以家庭的工资性收入作为非农收入的衡量，并以2014年为基期，利用历年的累积农村消费价格指数对非农收入作了平减。
为更好地缓解遗漏变量引致的估计偏差，本文还将户主和家庭的相关特征予以控制，具体包括户主性别（1-女性，0-男性）、户主年龄、户主受教育水平（以受教育年限确认）、户主健康程度（1-不健康， 2-一般，3-比较健康，4-很健康，5-非常健康）、少儿抚养比（家庭中低于十六岁的成员占家庭人口比例）、老年抚养比（家庭中高于六十五岁的成员占家庭人口比例）。尽管如此，但部分不可观测的特征依然会导致模型（1）存在选择偏差和遗漏变量等引致的内生性问题。为得到相对更为准确的因果关联，我们选择外出务工距离（家庭中所有外出劳动力的平均务工距离 注：外出务工距离的测算中，本文将在本村务工设定为1，跨村务工为2，跨县务工为3，跨市务工为4，跨省务工为5，并计算家庭中所有外出劳动力的平均务工距离作为家庭外出务工距离的衡量。 ）和外出务工时间（家庭中所有外出劳动力的平均务工时长）作为农户非农收入的工具变量，以解决潜在的内生性问题。
三、实证结果分析
（一）基准回归
本文首先基于模型（1），针对非农收入对农户能源选择的影响进行probit估计。其中，我们分别报告了柴草、煤炭、液化气、天然气和电的估计结果（Panel A-E）。第（1）列为没有加入任何控制变量的估计结果，第（2）列在此基础上控制了户主的相关特征，第（3）列进一步控制了家庭层面的特征，并且所有回归结果均控制了农户所在村居的固定效应和年份固定效应 限于篇幅，表2没有报告控制变量的估计结果，完整结果见附件。 。
由表2的第（1）列到第（3）可列知，农户的非农收入提升对柴草和煤炭等传统能源的使用具有显著负向影响，对于液化气和天然气等清洁能源有显著的正向影响，且在依次加入户主特征和家庭特征后依然稳健。以上结果表明随着非农收入的增加，在农户使用的主要能源中，清洁能源对传统能源有明显的替代效应，这与能源阶梯理论是一致的。
从控制变量的估计结果来看，户主性别，户主年龄，户主受教育水平，户主健康程度，家庭少齡人口数和家庭老龄人口数等控制变量也对家庭能源决策有着显著的影响（Rahut，2016;Mottaleb，2017;董梅，2018）。 （二）IV估计结果
本部分采用外出务工距离和外出务工时间作为非农收入的工具变量，第一阶段的估计结果如表1所示。其中，第（1）列为未加入任何控制变量的估计结果，第（2）列和第（3）列为依次加入户主特征和家庭特征的估计结果。
由表1可知，无论是否加入控制变量，外出务工的平均距离和平均工作时间均对农户的非农收入具有显著影响，这符合我们的预期。
加入工具变量后，弱工具变量检验的统计量Kleibergen-Paap rk F值为140.39 需要说明的是，由于本文的标准误全部统一聚类在农户的村居层面，因此Cragg-Donald F统计量失效。 ，表明不存在弱工具變量问题。此外，根据回归方程得到的Durbin-Wu-Hausman检验结果，基本可严格拒绝农户非农收入外生的假设。针对工具变量的外生性， 五类能源Sargan检验的p值均大于0.05，表明工具变量满足外生性约束。因此，本文选择的工具变量是合适且有效的，据此得到的第二阶段估计结果如表2的第（4）列到第（6）列所示。
IV估计结果显示，非农收入对农户使用柴草、液化气和天然气概率的影响在方向和显著性上与基准估计结果基本一致，但影响程度更大，这意味着内生性问题造成了基准估计结果向零偏误。具体地，非农收入每增加1%，平均而言农村家庭使用柴草作为主要能源的概率相应下降3.7个百分点，使用液化气作为主要能源的概率则提升0.9个百分点，使用天然气作为主要能源的概率提升1.8个百分点。当然，还需要注意的是，在克服了模型存在的内生性问题后，非农收入对煤炭和电能使用概率的影响与基准估计结果存在较大差异。具体而言，我们发现非农收入对电能使用概率的影响存在显著正向影响，这可能是因为非农收入增加使得家庭拥有互联网的可能性增大（李霄，2011），而互联网的使用使得家庭更方便的使用网上购物（Kulshreshtha et al.，2017），进而购买更多的电器（Ma et al.，2019），这会促使农户转向电能的使用。
此外，我们还发现非农收入对农户煤炭的使用不再存在显著影响，这与Ma et al.（2019）和Shi et al.（2009）的研究结论存在差异。他们发现，非农收入的增加会负向影响于家庭的煤炭支出。我们认为，对于中国农村家庭而言，煤炭主要是为冬季供暖所用，对于中国北方的农村更是如此（肖红波等，2017）。这意味着，农户对煤炭的使用更多地是一种刚性需求，与家庭非农收入之间的关联可能并不大。
（三）机制检验
我们认为，农户的能源升级取决于其使用清洁能源的意愿和使用清洁能源的能力。鉴于农户使用清洁能源的意愿主要受其环保意识决定，而使用清洁能源的能力则决定于其用能设施的完善程度，我们尝试从这两个视角分析非农收入影响农户能源选择的机制。
1. 非农收入对用能设施改善的影响。为了检验非农收入影响农户用能设施的改善这一机制，本文利用访员对家户用能设施的评分反映农户用能设施的建设情况，评分处于1—7，1表示农户用能设施很简陋，7表示用能设施很完善。估计结果如表3的第（1）列和第（2）列所示。估计结果显示，非农收入对家庭用能设施评分的影响显著为正，表明非农收入的确可以通过改善家庭用能设施进而对能源选择产生影响。一般而言，非农收入的提升会引致家庭用能设施的升级换代，如弃用传统土质灶台、使用更优质的燃煤炉和燃气灶以及采购更多的电器产品等（Shi et al.，2009;张国盛，2016），从而有利于农户逐步放弃固体能源转向清洁能源。
2.非农收入对环保意识增强的影响。进一步地，针对非农收入影响农户环保意识这一机制，我们采用家户成员对“您认为中国的环境污染问题需要大力诊治吗”这一问题的回答，选项介于1—10之间，1表示极不必要，10表示极为必要。同时，考虑到家庭内部各成员在环保意识方面会相互影响，因此最终采用全体成人家庭成员的平均环保意识作为农户整体的环保意识。估计结果如表3的第（3）列和第（4）列所示。结果显示，非农收入的提升有助于提高家农户环保意识进而对能源选择决策产生影响。我们认为，由于农户长期居住于较偏远的地区，对政府出台的环保政策相对不敏感，环保意识也更加淡漠，但通过去城镇地区从事非农产业，可在很大程度上接受外界传输的环保理念从而增强其环保意识（周建，2009）。
四、主要结论与政策启示
本文以家庭为基础单位，采用了CFPS2014年、2016年和2018年三年农村样本，尝试分析非农收入对农户能源选择的影响，并借此为中国政府推进农村能源消费结构转型提供参考。
针对非农收入影响农户能源选择的方向和强度进行实证探讨，并利用工具变量法克服潜在的内生性问题。研究结果发现，农户非农收入的增加会对固体能源（柴草，煤炭）的使用产生显著的负向影响，对清洁能源（液化气，天然气，电）的使用产生显著的正向影响。
本文的研究结论具有明显的政策涵义。首先，为了实现我国能源转型升级目标，政府在出台系列减排政策外，也应制定适宜的就业帮扶和鼓励政策，以增加农民外出从事非农就业的机会，进而提高农户的非农收入。其次，考虑到家庭用能设施的改善升级和环保意识对于能源转型有积极作用，政府应当出台用能设施补贴政策，对新式的燃煤炉、燃气炉进行补贴，促进农村用能设施的更新换代，同时加大环保宣传力度。
参考文献：
[1]Leach G. The energy transition[J]. Energy Policy， 1992， 20（2）： 116-123. [2]Rahut D B， Behera B， Ali A， et al. Household energy choice and consumption intensity： Empirical evidence from Bhutan[J]. Renewable & Sustainable Energy Reviews， 2016： 993-1009.
[3]Mottaleb K A， Rahut D B， Ali A， et al. Enhancing Smallholder Access to Agricultural Machinery Services： Lessons from Bangladesh[J]. Journal of Development Studies， 2017， 53（9）： 1502-1517.
[4]Ma W， Zhou X， Renwick A， et al. Impact of off-farm income on household energy expenditures in China： Implications for rural energy transition[J]. Energy Policy， 2019： 248-258.
[5]Shi X， Heerink N， Qu F， et al. The role of off-farm employment in the rural energy consumption transition — A village-level analysis in Jiangxi Province， China[J]. China Economic Review， 2009， 20（2）： 350-359.
[6]Kulshreshtha，K.，Bajpai，N.，Tripathi，V.Consumer preference for electronic consumer durable goods in India ：a conjoint analysis approach[J]. Int.J.Bus.Forecast.Mark.Intell，2017，3（1），13–37.
[7]陈劼.新形势下农村能源建设现状与分析[J].江西农业，2019（24）：42-54.
[8]董梅，徐璋勇.农村家庭能源消费结构及影响因素分析——以陕西省1303户农村家庭调查为例[J].农林经济管理学报，2018，17（01）：45-53.
[9]郭茹. 能源贫困视角下的中国居民家庭能耗现狀及城乡差异分析[C]. 中国管理科学学会环境管理专业委员会.中国管理科学学会环境管理专业委员会2019年年会论文集.中国管理科学学会环境管理专业委员会：中国管理科学学会环境管理专业委员会，2019：151-157.
[10]李霄.收入、教育、区位与农村互联网普及[J].经济论坛，2011（6）：147-151.
[11]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.
[12]张国盛.主成分分析的应用——基于农村居民家用电器拥有量方面的分析[J].经贸实践，2016（20）：96.
[13]周建，杨秀祯.我国农村消费行为变迁及城乡联动机制研究[J].经济研究，2009，44（1）：83-95;105.
[14]肖红波，李军，李宗泰，韩菲，李华.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].中国农业资源与区划，2017，38（10）：127-137.
〔邱翔宇、赵普、高萌萌、唐梦航（通讯作者），天津财经大学〕
关键词：非农收入 农户能源 能源升级
一、引言
利用清洁能源，保护地球生态环境是全人类的重要目标。当前，我国已成为全球第二大污染排放大国，农村能源消费无疑在其中扮演着关键角色（郭茹等，2019），若不做好农村能源转型则污染排放将会持续提升。根据全球发展经验，若一国或地区第三产业增加值占比接近50%，则基本具备能源转型的经济结构基础（Leach 1992）。最新的统计数据显示，我国第三产业增加值占比已达至53.9% 数据来自于中国国家统计局网站，链接：http：//www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/202001/t20200117_1723591.html。 ，因此当前可能是我国实行能源转型的较有利时机。在此背景下，探讨如何促使我国农户由传统能源向清洁能源转换，对于我国污染物减排乃至全球生态环境都具有重要的现实意义。
本文尝试分析非农收入对农户能源选择的影响，并借此为中国政府推进农村能源消费结构转型提供参考。具体地，我们利用中国家庭跟踪调查数据考实证检验农户非农收入的能源选择效应，并利用工具变量法克服潜在的内生性问题，针对非农收入影响农户能源选择的机制途径，我们从农户用能设施的改善和环保意识的增强两个方面作了较为细致的实证检验并验证了上述机制。我们发现非农收入的增加对农户传统固体能源（柴草或煤炭）的使用概率具有显著负向影响，且显著促进清洁能源（液化气、天然气或电）的使用概率，验证了能源阶梯假说。
二、数据来源与模型设定
（一）数据来源
本文数据来源于中国家庭追踪调查（CFPS），选择了2014年、2016年和2018年的农村家庭作为最终样本。按照通行的方法对家庭数据进行处理：（1）删除了无法识别的样本;（2）剔除户主年龄在16岁以下的样本;（3）为避免异常值的影响，剔除非农收入最高和最低各1%的家庭;（4）对于模型涉及的其他变量存在缺失的样本，一并予以删除。最终得到19453个样本。
（二）模型设定
鉴于本文的被解释变量是家庭是否以某种能源作为主要生活能源的回答，是二分类变量，因此采用probit模型予以估计。基准模型设定如下：
p（rerij=1 lnnonincij，Xij ）=βlnnonincij+λXij+δj+εij（1）
其中，rerij为村居j中家庭i的生活能源选择，若以该种能源作为主要生活能源则取值为1，否则取值为0 需要说明的是，由于本文主要针对柴草、煤炭、液化气、天然气或电五类能源进行考察，因此在后续回归时分别针对每类生活能源作回归 。lnnonincij为村居j中家庭i的对数非农收入。考虑到农业收入一般不以工资结算，而工资性收入基本都是从事非农就业所得的收入，因此本文以家庭的工资性收入作为非农收入的衡量，并以2014年为基期，利用历年的累积农村消费价格指数对非农收入作了平减。
为更好地缓解遗漏变量引致的估计偏差，本文还将户主和家庭的相关特征予以控制，具体包括户主性别（1-女性，0-男性）、户主年龄、户主受教育水平（以受教育年限确认）、户主健康程度（1-不健康， 2-一般，3-比较健康，4-很健康，5-非常健康）、少儿抚养比（家庭中低于十六岁的成员占家庭人口比例）、老年抚养比（家庭中高于六十五岁的成员占家庭人口比例）。尽管如此，但部分不可观测的特征依然会导致模型（1）存在选择偏差和遗漏变量等引致的内生性问题。为得到相对更为准确的因果关联，我们选择外出务工距离（家庭中所有外出劳动力的平均务工距离 注：外出务工距离的测算中，本文将在本村务工设定为1，跨村务工为2，跨县务工为3，跨市务工为4，跨省务工为5，并计算家庭中所有外出劳动力的平均务工距离作为家庭外出务工距离的衡量。 ）和外出务工时间（家庭中所有外出劳动力的平均务工时长）作为农户非农收入的工具变量，以解决潜在的内生性问题。
三、实证结果分析
（一）基准回归
本文首先基于模型（1），针对非农收入对农户能源选择的影响进行probit估计。其中，我们分别报告了柴草、煤炭、液化气、天然气和电的估计结果（Panel A-E）。第（1）列为没有加入任何控制变量的估计结果，第（2）列在此基础上控制了户主的相关特征，第（3）列进一步控制了家庭层面的特征，并且所有回归结果均控制了农户所在村居的固定效应和年份固定效应 限于篇幅，表2没有报告控制变量的估计结果，完整结果见附件。 。
由表2的第（1）列到第（3）可列知，农户的非农收入提升对柴草和煤炭等传统能源的使用具有显著负向影响，对于液化气和天然气等清洁能源有显著的正向影响，且在依次加入户主特征和家庭特征后依然稳健。以上结果表明随着非农收入的增加，在农户使用的主要能源中，清洁能源对传统能源有明显的替代效应，这与能源阶梯理论是一致的。
从控制变量的估计结果来看，户主性别，户主年龄，户主受教育水平，户主健康程度，家庭少齡人口数和家庭老龄人口数等控制变量也对家庭能源决策有着显著的影响（Rahut，2016;Mottaleb，2017;董梅，2018）。 （二）IV估计结果
本部分采用外出务工距离和外出务工时间作为非农收入的工具变量，第一阶段的估计结果如表1所示。其中，第（1）列为未加入任何控制变量的估计结果，第（2）列和第（3）列为依次加入户主特征和家庭特征的估计结果。
由表1可知，无论是否加入控制变量，外出务工的平均距离和平均工作时间均对农户的非农收入具有显著影响，这符合我们的预期。
加入工具变量后，弱工具变量检验的统计量Kleibergen-Paap rk F值为140.39 需要说明的是，由于本文的标准误全部统一聚类在农户的村居层面，因此Cragg-Donald F统计量失效。 ，表明不存在弱工具變量问题。此外，根据回归方程得到的Durbin-Wu-Hausman检验结果，基本可严格拒绝农户非农收入外生的假设。针对工具变量的外生性， 五类能源Sargan检验的p值均大于0.05，表明工具变量满足外生性约束。因此，本文选择的工具变量是合适且有效的，据此得到的第二阶段估计结果如表2的第（4）列到第（6）列所示。
IV估计结果显示，非农收入对农户使用柴草、液化气和天然气概率的影响在方向和显著性上与基准估计结果基本一致，但影响程度更大，这意味着内生性问题造成了基准估计结果向零偏误。具体地，非农收入每增加1%，平均而言农村家庭使用柴草作为主要能源的概率相应下降3.7个百分点，使用液化气作为主要能源的概率则提升0.9个百分点，使用天然气作为主要能源的概率提升1.8个百分点。当然，还需要注意的是，在克服了模型存在的内生性问题后，非农收入对煤炭和电能使用概率的影响与基准估计结果存在较大差异。具体而言，我们发现非农收入对电能使用概率的影响存在显著正向影响，这可能是因为非农收入增加使得家庭拥有互联网的可能性增大（李霄，2011），而互联网的使用使得家庭更方便的使用网上购物（Kulshreshtha et al.，2017），进而购买更多的电器（Ma et al.，2019），这会促使农户转向电能的使用。
此外，我们还发现非农收入对农户煤炭的使用不再存在显著影响，这与Ma et al.（2019）和Shi et al.（2009）的研究结论存在差异。他们发现，非农收入的增加会负向影响于家庭的煤炭支出。我们认为，对于中国农村家庭而言，煤炭主要是为冬季供暖所用，对于中国北方的农村更是如此（肖红波等，2017）。这意味着，农户对煤炭的使用更多地是一种刚性需求，与家庭非农收入之间的关联可能并不大。
（三）机制检验
我们认为，农户的能源升级取决于其使用清洁能源的意愿和使用清洁能源的能力。鉴于农户使用清洁能源的意愿主要受其环保意识决定，而使用清洁能源的能力则决定于其用能设施的完善程度，我们尝试从这两个视角分析非农收入影响农户能源选择的机制。
1. 非农收入对用能设施改善的影响。为了检验非农收入影响农户用能设施的改善这一机制，本文利用访员对家户用能设施的评分反映农户用能设施的建设情况，评分处于1—7，1表示农户用能设施很简陋，7表示用能设施很完善。估计结果如表3的第（1）列和第（2）列所示。估计结果显示，非农收入对家庭用能设施评分的影响显著为正，表明非农收入的确可以通过改善家庭用能设施进而对能源选择产生影响。一般而言，非农收入的提升会引致家庭用能设施的升级换代，如弃用传统土质灶台、使用更优质的燃煤炉和燃气灶以及采购更多的电器产品等（Shi et al.，2009;张国盛，2016），从而有利于农户逐步放弃固体能源转向清洁能源。
2.非农收入对环保意识增强的影响。进一步地，针对非农收入影响农户环保意识这一机制，我们采用家户成员对“您认为中国的环境污染问题需要大力诊治吗”这一问题的回答，选项介于1—10之间，1表示极不必要，10表示极为必要。同时，考虑到家庭内部各成员在环保意识方面会相互影响，因此最终采用全体成人家庭成员的平均环保意识作为农户整体的环保意识。估计结果如表3的第（3）列和第（4）列所示。结果显示，非农收入的提升有助于提高家农户环保意识进而对能源选择决策产生影响。我们认为，由于农户长期居住于较偏远的地区，对政府出台的环保政策相对不敏感，环保意识也更加淡漠，但通过去城镇地区从事非农产业，可在很大程度上接受外界传输的环保理念从而增强其环保意识（周建，2009）。
四、主要结论与政策启示
本文以家庭为基础单位，采用了CFPS2014年、2016年和2018年三年农村样本，尝试分析非农收入对农户能源选择的影响，并借此为中国政府推进农村能源消费结构转型提供参考。
针对非农收入影响农户能源选择的方向和强度进行实证探讨，并利用工具变量法克服潜在的内生性问题。研究结果发现，农户非农收入的增加会对固体能源（柴草，煤炭）的使用产生显著的负向影响，对清洁能源（液化气，天然气，电）的使用产生显著的正向影响。
本文的研究结论具有明显的政策涵义。首先，为了实现我国能源转型升级目标，政府在出台系列减排政策外，也应制定适宜的就业帮扶和鼓励政策，以增加农民外出从事非农就业的机会，进而提高农户的非农收入。其次，考虑到家庭用能设施的改善升级和环保意识对于能源转型有积极作用，政府应当出台用能设施补贴政策，对新式的燃煤炉、燃气炉进行补贴，促进农村用能设施的更新换代，同时加大环保宣传力度。
参考文献：
[1]Leach G. The energy transition[J]. Energy Policy， 1992， 20（2）： 116-123. [2]Rahut D B， Behera B， Ali A， et al. Household energy choice and consumption intensity： Empirical evidence from Bhutan[J]. Renewable & Sustainable Energy Reviews， 2016： 993-1009.
[3]Mottaleb K A， Rahut D B， Ali A， et al. Enhancing Smallholder Access to Agricultural Machinery Services： Lessons from Bangladesh[J]. Journal of Development Studies， 2017， 53（9）： 1502-1517.
[4]Ma W， Zhou X， Renwick A， et al. Impact of off-farm income on household energy expenditures in China： Implications for rural energy transition[J]. Energy Policy， 2019： 248-258.
[5]Shi X， Heerink N， Qu F， et al. The role of off-farm employment in the rural energy consumption transition — A village-level analysis in Jiangxi Province， China[J]. China Economic Review， 2009， 20（2）： 350-359.
[6]Kulshreshtha，K.，Bajpai，N.，Tripathi，V.Consumer preference for electronic consumer durable goods in India ：a conjoint analysis approach[J]. Int.J.Bus.Forecast.Mark.Intell，2017，3（1），13–37.
[7]陈劼.新形势下农村能源建设现状与分析[J].江西农业，2019（24）：42-54.
[8]董梅，徐璋勇.农村家庭能源消费结构及影响因素分析——以陕西省1303户农村家庭调查为例[J].农林经济管理学报，2018，17（01）：45-53.
[9]郭茹. 能源贫困视角下的中国居民家庭能耗现狀及城乡差异分析[C]. 中国管理科学学会环境管理专业委员会.中国管理科学学会环境管理专业委员会2019年年会论文集.中国管理科学学会环境管理专业委员会：中国管理科学学会环境管理专业委员会，2019：151-157.
[10]李霄.收入、教育、区位与农村互联网普及[J].经济论坛，2011（6）：147-151.
[11]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.
[12]张国盛.主成分分析的应用——基于农村居民家用电器拥有量方面的分析[J].经贸实践，2016（20）：96.
[13]周建，杨秀祯.我国农村消费行为变迁及城乡联动机制研究[J].经济研究，2009，44（1）：83-95;105.
[14]肖红波，李军，李宗泰，韩菲，李华.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].中国农业资源与区划，2017，38（10）：127-137.
〔邱翔宇、赵普、高萌萌、唐梦航（通讯作者），天津财经大学〕