未来能源研究所-绘制美国能源转型的县级风险敞口和脆弱性图（英）-2021.12-29页_2mb

报告摘要

总结：Mapping County-Level Exposure and Vulnerability to the US Energy Transition

核心内容

本研究旨在通过分析美国各县的能源活动与社会经济、环境和公共健康指标，映射出哪些社区在能源转型中可能面临更高的经济风险和脆弱性。随着全球气候问题日益严峻，美国需要加速向清洁能源过渡，这将带来广泛的经济和社会影响。该研究为政策制定者提供了一个工具，以识别最需要关注和支持的社区，从而实现更公平的能源转型。

主要观点

能源转型的经济影响：能源转型将导致传统化石燃料产业（如煤炭、石油和天然气）的衰退，对依赖这些产业的社区产生显著影响。
脆弱性评估的多维性：脆弱性不仅取决于能源活动的规模，还受到社会经济状况、环境风险和公共健康等因素的影响。
方法论的创新：本研究结合了多种数据源，包括能源生产数据、人口统计数据和环境健康指标，构建了一个县层面的脆弱性评估框架。
政策导向性：研究强调了政策制定者需要关注不同社区在能源转型中的不同需求和挑战，以制定更具针对性的干预措施。

关键信息

数据来源与方法

能源数据：来自美国能源信息署（EIA）和各州机构，涵盖煤炭、石油和天然气的开采、炼制及发电能力。
社会经济与环境数据：来自美国人口普查局、农业部经济研究服务（USDA ERS）和环保署（EPA）的EJScreen工具。
脆弱性指标：共选取了12项指标，包括人口规模、经济状况、教育水平、农村程度、少数族裔比例、语言隔离、老旧住房比例、空气有毒物质致癌风险、有毒水排放、超级基金站点、臭氧浓度和PM2.5浓度。
数据整合：通过将EPA的块组数据汇总到县层面，并按人口加权，确保数据的可比性。

脆弱性指标的相关性分析

多数指标之间相关性较低，表明它们提供独立且互补的信息。
以下两组指标显示了较高的相关性：
- 经济状况与教育水平：负相关（$r^2 = -0.55$），说明教育水平较高的地区通常经济状况较好。
- 空气有毒物质致癌风险与PM2.5浓度：正相关（$r^2 = 0.75$），表明这两项指标常共同出现，但对健康的影响不同。

主要发现

煤炭生产：煤炭是碳排放最高的能源，因此在能源转型中面临最大的下降压力。美国煤炭生产主要集中在怀俄明州、阿巴拉契亚地区和中西部。
高脆弱性县：如怀俄明州的Campbell County，尽管其社会经济指标处于平均水平，但因煤炭产量高且环境风险（如臭氧浓度）突出，成为高脆弱性县之一。
社会经济脆弱性：许多阿巴拉契亚地区、西南部和间山地西部的农村县具有较高的社会经济脆弱性，如高失业率、低收入和高贫困率。
环境风险：高脆弱性县往往面临较高的环境风险，包括有毒水排放、空气污染和接近超级基金站点。
政策建议：研究指出，应结合不同社区的具体情况制定支持政策，包括提供再培训、经济援助和环境改善措施。

结论

该研究为理解美国在能源转型过程中哪些社区最易受到冲击提供了初步框架，强调了在能源结构变化时，应关注社区的经济依赖性、社会脆弱性和环境风险。研究还指出，未来可进一步开发脆弱性指数，以更系统地指导政策制定。同时，研究也提醒政策制定者，不同社区在能源转型中将面临不同的机遇和挑战，需采取差异化的应对策略。

附录：关键表格摘要

表1：脆弱性评估指标

序号	指标名称	描述	理由	数据来源
1	人口	2019年人口估计	人口规模影响政策优先级	美国人口普查局
2	经济状况	基于失业率、人均收入和贫困率的指数（1-4）	经济状况较差的社区更易受冲击	阿巴拉契亚地区委员会（ARC）
3	本科及以上学历比例	2019年拥有本科及以上学历的人口比例	教育水平低的社区更易受到经济变化影响	USDA ERS
4	农村程度	USDA的农村-城市连续体代码（1-9）	农村社区更易受到经济波动的影响	USDA ERS
5	少数族裔比例	非白人人口比例（包括西班牙裔）	少数族裔可能面临更多歧视和资源获取困难	美国人口普查局
6	语言隔离比例	语言隔离家庭比例	语言障碍可能限制就业机会	EPA EJScreen
7	建于1960年前的住房比例	住房建于1960年前的比例（铅污染指标）	老旧住房可能对健康风险更敏感	EPA EJScreen
8	空气有毒物质致癌风险	全国百分位数的空气有毒物质致癌风险	高致癌风险增加脆弱性	EPA EJScreen
9	有毒水排放	全国百分位数的有毒水排放风险	高排放增加脆弱性	EPA EJScreen
10	超级基金站点数量	全国百分位数的超级基金站点数量	接近污染站点的社区更易受影响	EPA EJScreen
11	臭氧浓度	全国百分位数的夏季臭氧日最大8小时平均浓度	高臭氧浓度增加脆弱性	EPA EJScreen
12	PM2.5浓度	全国百分位数的PM2.5年均浓度（g/m³）	高PM2.5浓度增加脆弱性	EPA EJScreen

表2：脆弱性指标相关性

指标名称	与人口相关性	与经济状况相关性	与学历相关性	与农村程度相关性	与少数族裔相关性	与语言隔离相关性	与老旧住房相关性	与空气致癌风险相关性	与有毒水排放相关性	与超级基金站点相关性	与臭氧相关性	与PM2.5相关性
人口	-0.13	-0.13	0.32	-0.34	0.23	0.28	-0.04	0.20	0.23	0.26	0.05	0.16
经济状况	-0.13	-0.55	-0.55	0.18	0.26	-0.04	-0.25	0.37	0.02	-0.07	-0.22	0.30
学历	0.32	-0.55	-0.40	-0.02	-0.02	0.07	-0.04	-0.09	0.16	0.28	0.11	-0.09
农村程度	-0.34	0.18	-0.40	-0.40	-0.15	-0.11	0.27	-0.38	-0.08	-0.51	-0.01	-0.34
少数族裔比例	0.23	0.26	-0.02	-0.15	-0.02	0.56	-0.30	0.37	0.02	0.00	-0.15	0.21
语言隔离比例	0.28	-0.04	0.07	-0.11	-0.05	-0.05	-0.05	0.05	0.01	0.00	0.09	0.03
老旧住房比例	-0.04	-0.25	-0.04	0.27	-0.30	-0.05	-0.08	-0.51	-0.06	-0.06	0.23	-0.27
空气致癌风险	0.20	0.37	-0.09	-0.38	0.37	0.05	-0.51	-0.27	0.28	0.24	-0.27	0.75
有毒水排放	0.23	0.02	0.16	-0.40	0.02	0.01	-0.08	0.28	-0.06	0.34	0.09	0.32
超级基金站点	0.26	-0.07	0.28	-0.51	0.00	0.00	-0.06	0.24	0.34	-0.02	0.25	0.25
臭氧浓度	0.05	-0.22	0.11	-0.01	-0.15	0.09	0.23	-0.27	0.09	-0.02	-0.06	-0.06
PM2.5浓度	0.16	0.30	-0.09	-0.34	0.21	0.03	-0.27	0.75	0.32	0.25	-0.06	-0.06

表3：前25名煤炭生产县及其脆弱性指标

| 县名 | 人口 | 煤炭产量（千吨） | 煤炭产量/人口 | 经济状况 | 学历比例 | 农村程度 | 少数族裔比例 | 语言隔离比例 | 老旧住房比例 | 空气致癌风险 | 有毒水排放 | 超级基金站点 | 臭氧浓度 | PM2.5浓度 |
|----------------------|----------|------------------|---------------|----------|----------|----------|-------------|--------------|--------------|-------------|------------|------------|------------|----------|----------|
| Campbell County, WY | 46,140 | 243,773 | 5.28 | 2 | 19% | 5 | 12% | 0% | 4% | 9% | 61% | 8% | 95% | 20% |
| Greene County, PA | 36,506 | 28,306 | 0.78 | 3 | 18% | 6 | 6% | 0% | 47% | 51% | 67% | 53% | 59% | 65% |
| Converse County, WY | 13,640 | 23,243 | 1.70 | 1 | 17% | 6 | 11% | 0% | 18% | 10% | 63% | 5% | 96% | 4% |
| Big Horn County, MT | 13,338 | 18,700 | 1.40 | 4 | 18% | 6 | 73% | 0% | 21% | 14% | 58% | 26% | 86% | 23% |
| Marshall County, WV | 30,785 | 18,319 | 0.60 | 3 | 18% | 3 | 3% | 0% | 50% | 49% | 80% | 87% | 63% | 64% |
| Mercer County, ND | 8,267 | 15,617 | 1.89 | 1 | 22% | 7 | 7% | 3% | 21% | 6% | 98% | 1% | 53% | 8% |
| Marion County, WV | 56,097 | 13,006 | 0.23 | 3 | 23% | 4 | 7% | 0% | 50% | 46% | 87% | 99% | 45% | 54% |
| Franklin County, IL | 38,701 | 12,794 | 0.33 | 4 | 17% | 4 | 4% | 0% | 46% | 59% | 94% | 65% | 79% | 93% |
| Logan County, WV | 32,607 | 11,473 | 0.35 | 4 | 10% | 6 | 4% | 0% | 33% | 67% | 99% | 35% | 33% | 49% |
| Union County, KY | 14,505 | 11,342 | 0.78 | 4 | 11% | 6 | 18% | 0% | 31% | 59% | 76% | 47% | 79% | 81% |
| Gibson County, IN | 33,452 | 10,150 | 0.30 | 1 | 18% | 6 | 6% | 0% | 39% | 53% | 64% | 60% | 84% | 84% |
| Washington County, PA | 206,865 | 10,076 | 0.05 | 1 | 30% | 1 | 8% | 0% | 46% | 68% | 74% | 61% | 79% | 95% |
| Limestone County, TX | 23,519 | 9,594 | 0.41 | 4 | 15% | 6 | 41% | 5% | 18% | 70% | 34% | 15% | 56% | 86% |
| San Juan County, NM | 123,958 | 9,040 | 0.07 | 4 | 15% | 3 | 61% | 4% | 12% | 37% | 92% | 83% | 98% | 15% |
| Jefferson County, AL | 659,300 | 8,900 | 0.01 | 2 | 33% | 1 | 50% | 1% | 29% | 99% | 83% | 87% | 26% | 99% |
| Rosebud County, MT | 9,063 | 8,456 | 0.93 | 3 | 18% | 9 | 45% | 0% | 17% | 15% | 79% | 8% | 85% | 26% |
| Sullivan County, IN | 20,690 | 8,302 | 0.40 | 3 | 12% | 3 | 8% | 0% | 39% | 43% | 67% | 59% | 85% | 77% |