2265 省级政府未来能源关注度（2000-2026）

近年来，在中国能源结构转型与“双碳”战略背景下，“未来能源”逐渐成为政府工作报告中的重要政策主题。尤其是在近年的各级政府工作报告中，与新能源发展、清洁能源利用、能源技术创新及低碳转型相关的表述明显增加。这一主题不仅涵盖传统意义上的新能源产业（如风电、光伏、氢能等），还包括储能技术、智能电网、新能源汽车产业链以及与绿色低碳发展相关的材料和技术领域。因此，对政府工作报告中“未来能源”相关内容进行量化分析，有助于系统识别各地区在能源转型、绿色发展以及新兴产业布局方面的政策关注度与发展重点。在具体操作中，首先通过人工设定“未来能源”主题的核心种子词，然后结合语义扩展的方法构建关键词词典，用于识别政府工作报告中涉及未来能源主题的相关表述。最终形成的“未来能源”关键词词典如下表所示：

  基于上述关键词词典构建的“未来能源关注度指标”，可以为多种研究提供数据基础。首先，该指标能够用于分析不同省级政府在政府工作报告中对未来能源议题的重视程度，通过比较各地区“未来能源关键词占比”，可以识别各地区在能源转型战略中的政策侧重点。其次，该指标还可以用于开展时间序列研究，例如分析不同年份政府工作报告中未来能源主题的变化趋势，从而反映国家“双碳”目标提出后地方政府政策关注度的变化。再次，该指标还可以与地区经济结构、产业结构、能源消费结构等变量结合，进一步研究政府政策导向与区域产业发展之间的关系。例如，可以探讨未来能源政策关注度是否与新能源产业投资、绿色技术创新或碳排放强度下降存在显著关联。此外，通过进一步细分关键词词频，还可以分析具体能源技术（如风电、光伏、氢能等）在不同地区政策文本中的关注差异，从而识别区域能源产业布局的结构特征。

在指标构建过程中，首先对政府工作报告文本数据进行预处理。具体而言，从原始数据集中提取“报告内容”字段，并利用 Python 中的 jieba 分词工具对每一行报告文本进行中文分词处理。在此基础上，利用构建好的“未来能源关键词词典”，逐词匹配文本中的分词结果，统计关键词在每份报告中的出现次数，并计算其在总词数中的占比。具体指标包括三个核心变量：第一，“总词数”，表示报告文本中经清洗后的有效词汇数量；第二，“未来能源关键词总词数”，表示关键词词典中所有词语在该报告中的出现频次之和；第三，“未来能源关键词占比”，即关键词总次数与总词数之比，用以衡量未来能源主题在报告文本中的相对重要程度。同时，为了进一步细化分析，还对每一个关键词分别统计其词频，并以新增列的形式存储在结果表格中，从而能够识别不同能源技术或产业在政府工作报告中的具体关注程度。最终处理后的数据被输出为 Excel 表格，为后续实证研究提供结构化数据基础。