周德群,趙斯琪,周婧穎,劉欣穎,丁 浩

(1.南京航空航天大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院,江蘇 南京 210016;2.南京航空航天大學(xué) 能源軟科學(xué)中心,江蘇 南京 210016;3.南京航空航天大學(xué) 數(shù)學(xué)學(xué)院,江蘇 南京 210016)

一、引言

貧困問題是人類面臨的共同挑戰(zhàn),消除貧困是可持續(xù)發(fā)展議程的首要目標(biāo)。[1]作為最大的發(fā)展中國家,中國始終把脫貧攻堅擺在治國理政的突出位置。2020年底,消除絕對貧困的艱巨任務(wù)已順利完成,但相對貧困仍是經(jīng)濟社會發(fā)展進程中長期存在的社會問題。[2]能源不僅是經(jīng)濟發(fā)展的動力,也是扶貧的重要支撐,能源貧困已經(jīng)成為貧困問題的重要組成部分。

能源貧困作為一種典型的貧困現(xiàn)象,已成為能源領(lǐng)域的熱點問題。根據(jù)國際能源署(IEA)對能源貧困的定義,認(rèn)為能源貧困就是一個國家缺乏電力、清潔燃料和能源設(shè)施,以及家庭對常規(guī)燃料的高度依賴。[3]2019年,全球約7.7億人無法獲得電力(占世界人口的10%),約26億人無法獲得清潔燃料(占世界人口的34%)。[4]隨著新冠肺炎疫情的爆發(fā),能源貧困問題也日漸嚴(yán)峻。[5]能源貧困在制約可持續(xù)發(fā)展的同時,也阻礙了中國的現(xiàn)代化進程。2015年,中國全面完成無電地區(qū)電力建設(shè)工程,為4 000萬無電人口提供了用電保障,標(biāo)志著中國已徹底告別初級階段的能源貧困。[6]然而,“人人有電用”僅解決了絕對能源貧困問題,用能水平低、用能結(jié)構(gòu)差、用能能力弱等現(xiàn)象所反映的相對能源貧困問題仍廣泛存在。

本研究以“現(xiàn)代化”“能源”“貧困”等為主題,對二十大報告進行檢索和詞頻分析,挖掘出其中的關(guān)鍵詞,如圖1所示。由圖1可知,更深層次的相對能源貧困問題,是關(guān)系人口規(guī)模巨大、關(guān)系全體人民共同富裕、關(guān)系人與自然和諧共生、關(guān)系物質(zhì)文明和精神文明相協(xié)調(diào)的重大問題。在“力爭2030年前實現(xiàn)碳達峰,2060年前實現(xiàn)碳中和”發(fā)展目標(biāo)的倒逼下,中國相對能源貧困問題亟需解決。

圖1 二十大報告中現(xiàn)代化、能源、貧困等主題關(guān)鍵詞

本研究旨在對中國省級相對能源貧困進行統(tǒng)計測度,評估2010—2021年中國各省相對能源貧困現(xiàn)狀,識別相對能源貧困時空演化趨勢,提供相對能源貧困監(jiān)測預(yù)警工具,為相對能源貧困治理提供科學(xué)支持和政策建議。在具體研究過程中,擬解決兩個主要問題。(1)相對能源貧困多維測度。相對貧困治理應(yīng)是涉及經(jīng)濟、政治、文化、社會、生態(tài)各領(lǐng)域的重大系統(tǒng)工程,相對貧困標(biāo)準(zhǔn)也應(yīng)是多維的。[7]在相對能源貧困測度方法選擇方面,將采用多維指標(biāo)測算相對能源貧困指數(shù)。(2)相對能源貧困分區(qū)分級預(yù)警。由于中國各省各區(qū)域在經(jīng)濟、資源、技術(shù)等方面存在巨大差異,相對能源貧困的分區(qū)分級將涉及區(qū)域間的公平與效率問題。因此,在相對能源貧困預(yù)警標(biāo)準(zhǔn)制定方面,將基于數(shù)據(jù)特征進行分區(qū)分級預(yù)警。

二、文獻綜述

能源貧困是可持續(xù)發(fā)展管理與宏觀政策研究的重要領(lǐng)域之一,受到學(xué)術(shù)界、各國政府和國際組織的高度關(guān)注。[8]隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展,能源貧困的內(nèi)涵也在不斷豐富,現(xiàn)有能源貧困定義多種多樣。能源貧困的概念起源于20世紀(jì)90年代英國的燃料貧困治理。[9]基于能源可獲得性,Boardman[10]將能源貧困定義為家庭無力支付足夠的能源服務(wù),Hills[11]則認(rèn)為能源貧困對應(yīng)于“低家庭收入高能源成本”。在能源轉(zhuǎn)型的推動下,能源產(chǎn)品或服務(wù)的清潔性開始受到重視。IEA(2002)將能源貧困定義為一個國家缺乏電力、清潔燃料和能源設(shè)施,以及家庭對常規(guī)燃料的高度依賴[3];Wang等[12]認(rèn)為能源貧困的定義因國家發(fā)展水平而異,提出能源貧困對于發(fā)展中國家而言是缺乏獲得現(xiàn)代能源服務(wù)的機會,而對于發(fā)達國家而言則是由于能源成本高、家庭收入低和能源使用效率低等原因?qū)彝ピ斐韶?fù)面影響。

相對貧困標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)是多維的,必須構(gòu)建多維指標(biāo)體系對能源貧困進行綜合測度。[13]IEA(2010)構(gòu)建了能源發(fā)展指數(shù)(EDI),并對發(fā)展中國家在現(xiàn)代能源獲取方面的進展進行了排名;[14]Banerjee等[15]綜合能源需求、可再生資源占比、電力獲取、電能消耗4個維度構(gòu)建了一個新的、包容的、多維的能源貧困指標(biāo)體系;Kocak等[16]在此基礎(chǔ)上增設(shè)了清潔燃料和烹飪技術(shù)獲取方面的指標(biāo)?；谥袊鴩?由能源服務(wù)可用性(ESA)、能耗清潔度(ECC)、能源管理完整性(EMC)、家庭能源可承受性和能效(EAE)所構(gòu)成的能源貧困測度指標(biāo)體系被廣泛應(yīng)用。[17-18]對于能源貧困標(biāo)準(zhǔn)的衡量,目前主流的有能源貧困線法和低收入高成本法,前者將能源消費占家庭收入的比例高于10%的家庭定義為能源貧困家庭[19-20];后者為避免高收入、能源消耗過多的家庭被誤認(rèn)為能源貧困家庭,在前者基礎(chǔ)上增加了最低收入標(biāo)準(zhǔn)[21]。

綜合上述研究可知,目前相對能源貧困測度研究尚存在三方面不足。(1)在樣本選擇方面,相關(guān)研究主要集中在家庭層面,省級能源貧困測度研究較少。由于中國區(qū)域間發(fā)展不平衡,能源貧困的省間差異較為突出,省級能源貧困的測度能夠為宏觀政策設(shè)計提供指導(dǎo),有助于提高政策設(shè)計的公平性與效率。(2)在測度方法方面,指標(biāo)體系構(gòu)建及權(quán)重設(shè)置存在較大的主觀性。指標(biāo)主要集中在絕對能源貧困測度方面,測度相對能源貧困的指標(biāo)較少。(3)在評價標(biāo)準(zhǔn)方面,10%的能源貧困線閾值無法體現(xiàn)相對能源貧困中對現(xiàn)代清潔能源的要求和區(qū)域的異質(zhì)性特征。在能源貧困的預(yù)測與動態(tài)監(jiān)測方面存在一定的研究空白,尤其是考慮區(qū)域異質(zhì)性的差異化預(yù)警策略研究不足。

三、多維相對能源貧困測度指標(biāo)體系

(一)指標(biāo)體系構(gòu)建

根據(jù)IEA對于能源貧困的定義,本研究從能源服務(wù)的可獲得性、可負(fù)擔(dān)性、可靠性和可持續(xù)性4個維度出發(fā),構(gòu)建中國省級相對能源貧困測度指標(biāo)體系,并將這4個維度指標(biāo)作為一級指標(biāo)。從系統(tǒng)論角度出發(fā),將經(jīng)濟發(fā)展、能源生產(chǎn)、能源供應(yīng)等12個指標(biāo)設(shè)為二級指標(biāo)。結(jié)合國內(nèi)外能源貧困現(xiàn)狀及相關(guān)研究,共選取32項三級指標(biāo)。最終,構(gòu)建了中國省級相對能源貧困測度指標(biāo)體系,如表1所示。

表1 中國省級相對能源貧困測度指標(biāo)體系

(二)指標(biāo)說明

可獲得性反映的是能源產(chǎn)品和服務(wù)的供給能夠滿足一定需求水平。本研究以地區(qū)生產(chǎn)總值、地區(qū)經(jīng)濟增速和地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)占比來衡量該地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r,以天然氣產(chǎn)量和電力產(chǎn)量來反映地區(qū)能源生產(chǎn)狀況,以天然氣供氣量及管道長度反映地區(qū)能源供應(yīng)狀況。[16]其中,第二產(chǎn)業(yè)占比為正向指標(biāo),即第二產(chǎn)業(yè)占比越高,該地區(qū)相對能源貧困程度越高。

可負(fù)擔(dān)性反映的是能源產(chǎn)品和服務(wù)能夠被需求側(cè)支付的程度。本研究以城鎮(zhèn)化率、城鎮(zhèn)低收入家庭占比、農(nóng)村低收入家庭占比反映社會結(jié)構(gòu)特征,以城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民人均可支配收入反映收入水平,以能源消費總量、天然氣消費量、電力消費量、全社會用電量和農(nóng)村用電量反映能源消費,以天然氣用氣人口、城鎮(zhèn)用氣普及率、城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民平均每百戶年末空調(diào)擁有量反映能源普及情況。[17]其中,城鎮(zhèn)和農(nóng)村低收入家庭占比為正向指標(biāo),即低收入家庭越多,相對能源貧困程度越高。

可靠性反映的是能源產(chǎn)品和服務(wù)的安全與穩(wěn)定,以電力產(chǎn)品和服務(wù)為主。本研究分別從供電可靠率和居民平均每戶停電時間角度,測度供電質(zhì)量和安全事故發(fā)生率。[22]其中,居民平均每戶停電時間均為正向指標(biāo),即停電時間越長、故障率或事故率越高,相對能源貧困程度越高。

可持續(xù)性反映的是能源產(chǎn)品和服務(wù)的可持續(xù),側(cè)重清潔和環(huán)境友好。本研究以能耗強度、可再生能源裝機容量和清潔能源發(fā)電占比反映能源結(jié)構(gòu),以環(huán)保財政支出占比和污水日處理能力反映環(huán)境保護,以廢水、廢氣排放量反映污染排放。[23]其中,能耗強度為創(chuàng)造單位GDP所消耗的能量,為正向指標(biāo);廢水、廢氣排放量均為正向指標(biāo),不利于減緩相對能源貧困。

四、中國省級相對能源貧困測度

(一)數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

本研究所使用的數(shù)據(jù)為中國2010—2021年的省級面板數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》和《中國電力年鑒》的年度數(shù)據(jù),國家能源局、中國電力企業(yè)聯(lián)合會等平臺的統(tǒng)計數(shù)據(jù),以及相關(guān)文獻資料中的公開數(shù)據(jù)。由于數(shù)據(jù)可獲得性原因,未將港澳臺地區(qū)納入測度范圍。

對于缺失數(shù)據(jù),本研究采用外推插值法進行補全,通過R語言實現(xiàn)。采用SPSS軟件對面板數(shù)據(jù)進行描述統(tǒng)計,結(jié)果如表2所示。為了減少由于量綱不同而帶來的誤差,在數(shù)據(jù)分析前使用極差歸一法將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。

表2 數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計

對于正向指標(biāo):

對于逆向指標(biāo):

(二)中國省級相對能源貧困測度結(jié)果分析

本研究采用均權(quán)法對32項三級指標(biāo)進行賦權(quán),通過均權(quán)綜合評價得到2010—2021年中國各省相對能源貧困指數(shù),如表3所示。

表3 2010—2021年中國各省相對能源貧困指數(shù)

從相對能源貧困時間演化看,2010—2021年間全國平均相對能源貧困指數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢,如圖2所示。2019年前,全國平均相對能源貧困指數(shù)穩(wěn)步下降,這一時期中國正著力擺脫絕對能源貧困,脫貧成果顯著。2019—2020年,全國平均相對能源貧困指數(shù)下降速度減緩,脫貧攻堅進入關(guān)鍵時期。2021年起,全國平均相對能源貧困指數(shù)快速下降,在消除絕對貧困后,減貧重點轉(zhuǎn)向相對能源貧困治理,在新的政策方向上,亟需建立解決相對能源貧困問題的長效機制,以推動減貧戰(zhàn)略和工作體系平穩(wěn)轉(zhuǎn)型。

圖2 2010—2021年間全國平均相對能源貧困指數(shù)變化

從相對能源貧困空間分布來看,相對能源貧困指數(shù)呈現(xiàn)“西高東低,北高南低”的特征,如圖3所示。除西藏地區(qū)外,其他30個省份的相對能源貧困指數(shù)均呈現(xiàn)不同程度的降低。以上海、江蘇、浙江、山東為主的東部地區(qū)相對能源貧困程度較低,一方面,該地區(qū)經(jīng)濟基礎(chǔ)強大,貧困基數(shù)小;另一方面,該地區(qū)能源轉(zhuǎn)型水平領(lǐng)先,清潔化程度高。北方地區(qū)作為傳統(tǒng)工業(yè)基地,能源消耗量大,能源結(jié)構(gòu)偏煤,且北方居民冬季取暖需求高,以燃煤燃?xì)鉃橹鞯纳a(chǎn)生活方式難以轉(zhuǎn)變,因此相對能源貧困程度較高。

圖3 中國各省相對能源貧困空間分布

進一步分析相對能源貧困在可獲得性、可負(fù)擔(dān)性、可靠性和可持續(xù)性方面的特征,有助于識別相對能源貧困成因,探索相對能源貧困治理方向。如圖4—圖7所示,對比各個省份在相對能源貧困4個二級指標(biāo)方面的表現(xiàn),可以看出:能源可獲得性方面的省間差距最為突出,江蘇、四川、廣東、北京和山東表現(xiàn)較好;而能源可靠性方面的省間差距較不明顯,西藏地區(qū)的可靠性得分落后于其他省份。對比2010年和2021年各省份在各維度的表現(xiàn),可以看出:受自身經(jīng)濟基礎(chǔ)影響,東南沿海地區(qū)和四川在能源可獲得性及可負(fù)擔(dān)性方面的提升較大;四川、云南、內(nèi)蒙古、新疆等可再生能源資源豐富的地區(qū),在可再生能源裝機、清潔能源發(fā)電和能耗結(jié)構(gòu)方面有明顯轉(zhuǎn)變,因此這些地區(qū)的可持續(xù)性得分有較大改善。

圖4 中國各省能源可獲得性水平

圖5 中國各省能源可負(fù)擔(dān)性水平

圖7 中國各省能源可持續(xù)性水平

五、中國省級相對能源貧困預(yù)警

(一)基于k-means算法的相對能源貧困分級

k-means聚類算法是一種無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)方法,以文本相似度為基礎(chǔ)進行數(shù)據(jù)特征挖掘,使得相同類別樣本之間的相似度高,不同類別之間的樣本相似度低,以實現(xiàn)數(shù)據(jù)特征的分割、提取和描述。[24]

本研究基于均權(quán)綜合評價得到31個省份2010—2021年的相對能源貧困指數(shù),使用k-means算法進行聚類分析。首先,聚類前需要指定生成的簇族數(shù)量。從圖8的碎石圖結(jié)果可以看出,當(dāng)簇族數(shù)量為4時,折線由陡峭變得平穩(wěn),特征根值較大且變化較顯著,累計方差解釋貢獻率較大。因此,本研究將聚類簇族數(shù)量設(shè)為4,即根據(jù)相對能源貧困指數(shù)將31個省份分為4類。

圖8 碎石圖

使用Python語言進行k-means聚類分析,對2010—2021年各省相對能源貧困排名進行聚類,最終得到了如圖9所示的相對能源貧困分級預(yù)警結(jié)果,各個預(yù)警等級所涉及的區(qū)域則如表4所示。其中,綠色預(yù)警區(qū)域包括北京、河北、上海、江蘇、浙江、山東、廣東和四川,共8個省份;藍色預(yù)警區(qū)域包括天津、遼寧、安徽、福建、河南、湖北、湖南、重慶和陜西,共9個省份;黃色預(yù)警區(qū)域包括山西、內(nèi)蒙古、江西、廣西、海南、云南和新疆,共7個省份;紅色預(yù)警區(qū)域包括吉林、黑龍江、貴州、西藏、甘肅、青海和寧夏,共7個省份。

表4 相對能源貧困預(yù)警結(jié)果

圖9 k-means聚類結(jié)果

(二)中國省級相對能源貧困預(yù)警結(jié)果分析

基于聚類結(jié)果,本文繪制了中國省級相對能源貧困分區(qū)分級預(yù)警地圖,如圖10所示(港澳臺地區(qū)因數(shù)據(jù)獲取問題未納入分析范圍,在圖中未進行標(biāo)注)。從圖中可以看出,相對能源貧困等級最低的綠色預(yù)警區(qū)域集中在東南沿海地區(qū),相對能源貧困等級較低的藍色預(yù)警區(qū)域以中部地區(qū)為主,相對能源貧困等級較高的黃色和紅色預(yù)警區(qū)域基本分布在東北、西北和西南地區(qū)。從地理分布來看,相對能源貧困總體呈現(xiàn)“西高東低,北高南低”的特征。

圖10 相對能源貧困預(yù)警地圖

分區(qū)域來看,各等級的預(yù)警區(qū)域在相對能源貧困時間演化方面呈現(xiàn)不同的趨勢。在綠色預(yù)警區(qū)域,相對能源貧困指數(shù)在0.27—0.57之間波動性下降,但省間差距較大,江蘇和廣東的相對能源貧困水平顯著低于同區(qū)域內(nèi)其他省份,如圖11(a)所示。在藍色和黃色預(yù)警區(qū)域,相對能源貧困指數(shù)分別在0.44—0.58和0.49—0.66之間呈現(xiàn)下降趨勢,但省間差距明顯縮小,不存在相對能源貧困治理明顯領(lǐng)先的省份,如圖11(b)和(c)所示。在紅色預(yù)警區(qū)域,相對能源貧困指數(shù)在0.57—0.70之間分布,除西藏地區(qū)外,其他6個省份的相對能源貧困均有減緩趨勢,西藏地區(qū)的相對能源貧困治理成效尚不顯著,如圖11(d)所示。

圖11 預(yù)警區(qū)域相對能源貧困指數(shù)變化

紅色預(yù)警區(qū)域是相對能源貧困治理的重點區(qū)域。對于紅色預(yù)警區(qū)域內(nèi)的省份,分析其相對能源貧困薄弱環(huán)節(jié),將有助于精準(zhǔn)識別各省份相對能源貧困成因,明確各省份相對能源貧困治理方向。紅色預(yù)警區(qū)域內(nèi)各省份的可獲得性、可負(fù)擔(dān)性、可靠性和可持續(xù)性4個維度水平變化趨勢如圖12所示。相對能源貧困程度最高的西藏地區(qū),其能源可獲得性和可靠性的相對落后是導(dǎo)致其相對能源貧困指數(shù)不降反升的主要原因,該地區(qū)雖已全面完成電力工程建設(shè),但供電質(zhì)量有待提升。吉林和青海,其能源可獲得性限制了相對能源貧困的改善,這主要受經(jīng)濟發(fā)展和能源生產(chǎn)制約。甘肅,其能源可負(fù)擔(dān)性是該地區(qū)相對能源貧困的主要成因,該地區(qū)城鎮(zhèn)化水平較低,城鄉(xiāng)收入和能源消費差距較大。寧夏、黑龍江和貴州,其相對能源貧困主要表現(xiàn)在可持續(xù)性方面,該地區(qū)用能結(jié)構(gòu)較差,環(huán)境治理能力較弱。

圖12 紅色預(yù)警區(qū)域各維度水平變化

六、結(jié)論與建議

基于上述分析,本研究得到了以下三方面結(jié)論:(1)在相對能源貧困時間演化方面,2010—2021年間全國平均相對能源貧困指數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢,總體上經(jīng)歷了“穩(wěn)步下降—降速減緩—快速下降”的過程,體現(xiàn)了絕對能源貧困治理時期、脫貧攻堅關(guān)鍵時期和相對能源貧困治理轉(zhuǎn)型時期的不同能源貧困特征;(2)在相對能源貧困空間分布方面,相對能源貧困指數(shù)呈現(xiàn)“西高東低,北高南低”的特征,經(jīng)濟基礎(chǔ)較好、能源轉(zhuǎn)型領(lǐng)先的東南沿海地區(qū)和中部地區(qū)的相對能源貧困程度明顯低于西北、東北和西南地區(qū);(3)吉林、黑龍江、貴州、西藏、甘肅、青海和寧夏7個省份為相對能源貧困紅色預(yù)警區(qū)域,紅色預(yù)警區(qū)域內(nèi)各省份相對能源貧困薄弱環(huán)節(jié)存在差異,西藏地區(qū)在可獲得性和可靠性方面表現(xiàn)較差,吉林和青海受可獲得性方面制約,甘肅受可負(fù)擔(dān)性影響,寧夏、黑龍江和貴州可持續(xù)性不足是相對能源貧困主要成因。

結(jié)合上述結(jié)論,本研究提出以下三點促進相對能源貧困治理、推動能源轉(zhuǎn)型的對策建議。

(1)構(gòu)建相對能源貧困治理過渡保障機制。2020年底,脫貧攻堅任務(wù)完成,相對能源貧困成為能源領(lǐng)域貧困的主要表現(xiàn)形式。在政策方向由絕對能源貧困治理向相對能源貧困治理轉(zhuǎn)變的過渡階段,相對能源貧困指數(shù)呈現(xiàn)降速減緩趨勢。能源貧困治理的重點和難點從顯性的絕對能源貧困轉(zhuǎn)向更加隱蔽的相對能源貧困,治理難度和治理要求顯著提高,減貧政策應(yīng)在鞏固脫貧攻堅成果的基礎(chǔ)上進行轉(zhuǎn)型和調(diào)整。在貧困治理任務(wù)和政策的轉(zhuǎn)型過渡期,亟需構(gòu)建相對能源貧困問題的長效治理機制,推動減貧戰(zhàn)略和工作體系平穩(wěn)轉(zhuǎn)型。

(2)建立相對能源貧困區(qū)域一體化削減體系。由于區(qū)域間發(fā)展水平和用能水平差異的存在,中國省級相對能源貧困指數(shù)呈現(xiàn)“西高東低,北高南低”的特征。在相對能源貧困治理領(lǐng)先的東部和南方地區(qū),應(yīng)率先建立區(qū)域一體化減貧體系。在相對能源貧困治理相對落后的西部和北方地區(qū),分省份、分階段推進區(qū)域一體化減貧體系建設(shè)。在全國范圍內(nèi)削減相對能源貧困,需要各省充分發(fā)揮各自在經(jīng)濟、技術(shù)和資源等方面的優(yōu)勢,加強在碳市場和綠證市場上的區(qū)域協(xié)同,進一步縮小差距,實現(xiàn)共享共治。

(3)完善相對能源貧困動態(tài)分區(qū)分級階段性預(yù)警標(biāo)準(zhǔn)。精準(zhǔn)識別相對能源貧困區(qū)域和相對能源貧困薄弱環(huán)節(jié),這是相對能源貧困治理面臨的挑戰(zhàn)。目前,10%的能源貧困線閾值無法體現(xiàn)相對能源貧困中對現(xiàn)代清潔能源的要求和區(qū)域的異質(zhì)性特征。因此,應(yīng)充分考慮相對能源貧困內(nèi)涵的動態(tài)發(fā)展,結(jié)合相對能源貧困在空間上的異質(zhì)性和時間上的動態(tài)性,建立分區(qū)分級預(yù)警標(biāo)準(zhǔn),合理設(shè)定相對能源貧困線,以精準(zhǔn)識別貧困發(fā)生狀況。