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    基于DEA 窗口模型的中國碳減排技術(shù)研發(fā)效率評估

    2021-02-06 11:27:24周喜君郭丕斌
    科技管理研究 2021年1期
    關(guān)鍵詞:利用效率生產(chǎn)

    周喜君,郭丕斌

    (1.忻州師范學院經(jīng)管系,山西忻州 034000;2.太原師范學院經(jīng)濟系,山西晉中 030619;)

    1 研究背景

    如何減少二氧化碳排放是當前國際上大多數(shù)國家共同關(guān)心的話題。已有研究發(fā)現(xiàn),技術(shù)進步對二氧化碳減排確實發(fā)揮了無可置疑的促進作用[1-2],通過技術(shù)進步推動二氧化碳減排日益成為各國共同的選擇。中國作為全球二氧化碳排放最多的國家,技術(shù)進步在二氧化碳減排方面發(fā)揮著非常重要的作用。據(jù)中國21 世紀議程管理中心測算,截止到2017 年底,中國的單位國內(nèi)生產(chǎn)總值碳排放量比2005 年下降了46%,其中技術(shù)進步的貢獻率達到了約60%。作為發(fā)展中國家,中國還處于工業(yè)化后期,面臨繁重的發(fā)展任務,未來一段時期,中國的能源需求還將保持增長。在此背景下,通過提升碳減排技術(shù)研發(fā)效率、強化碳減排技術(shù)進步是兌現(xiàn)減排承諾的重要途徑[3]。

    研發(fā)效率本質(zhì)上是研發(fā)投入(一般為研發(fā)人員、研發(fā)經(jīng)費等)與研發(fā)產(chǎn)出(一般為專利、論文等知識產(chǎn)權(quán))之間關(guān)系的度量。已有關(guān)于研發(fā)效率評估的方法大體上分為靜態(tài)評估和動態(tài)評估兩種。靜態(tài)研發(fā)效率評價多以DEA 模型為主,如Lee 等[4]利用DEA 方法對亞洲國家的研發(fā)效率進行了分析,并根據(jù)評價結(jié)果識別出具有研發(fā)效率優(yōu)勢的國家;Sharma 等[5]利用DEA 方法對22 個發(fā)達國家和發(fā)展中國家的相對研發(fā)效率進行了研究,發(fā)現(xiàn)在不同的模型假設(shè)下(規(guī)模收益不變和規(guī)模收益可變),這些國家的相對研發(fā)效率會有所變化;Zuo 等[6]將博弈交叉效率概念引入并行DEA 模型,提出了一種衡量各區(qū)域或各生產(chǎn)單元研發(fā)效率的模型;Ilyas 等[7]采用DEA 的固定規(guī)模收益率(CCR)和可變規(guī)模收益率(BCC)兩種模型對新西蘭牧區(qū)和谷倉奶牛養(yǎng)殖系統(tǒng)的能效進行了評價。動態(tài)研發(fā)效率多使用多階段DEA 模型和Malmquist 指數(shù)等方法。如Han 等[8]分別利用DEA 模型和Malmquist 指數(shù)衡量了2005—2009 年15 個韓國地區(qū)的靜態(tài)和動態(tài)研發(fā)效率;Jang 等[9]利用Malmquist 指數(shù)對全球科技行業(yè)領(lǐng)先的49 家公司研發(fā)效率進行了分析;Xiong 等[10]利用兩階段DEA 模型對2012—2015 年中國科學院17個研究所的研發(fā)效率進行了評價;Zrelli 等[11]借助Malmquist 指數(shù)方法,對2002—2016 年突尼斯34 個制造業(yè)行業(yè)進行了分析。結(jié)果表明,2002 年至2016年,全要素生產(chǎn)率平均增長了2%。確定的生產(chǎn)率增長歸因于技術(shù)的改進(或前沿轉(zhuǎn)移),而不是效率的改進或變化。

    綜合看,已有研究還有三個方面有待改進:(1)從技術(shù)內(nèi)涵上,生產(chǎn)實踐中的技術(shù)一般是有特定范疇、具有明確指向的,而現(xiàn)有研究中的“技術(shù)”,總體上沿用了Romer[12]的觀點,將技術(shù)作為一個整體,視為內(nèi)生于知識生產(chǎn)過程中的一種無形生產(chǎn)要素,屬于廣義技術(shù)進步的范疇,很難與生產(chǎn)實踐中具有明確范疇的技術(shù)對應,而這可能會降低理論研究的實踐價值;(2)從評估方法上,靜態(tài)效率不能進行縱向動態(tài)評價[13],而基于Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)的評價又可能會得到有偏的效率增長指數(shù)[14],不能準確反映研發(fā)效率的動態(tài)變化;(3)從研究對象上,已有研究關(guān)注了國家層面、產(chǎn)業(yè)層面和企業(yè)層面的研發(fā)效率,但關(guān)于特定類型技術(shù)研發(fā)效率的研究還比較匱乏?;诖?,本文研究過程中,將基于不同技術(shù)的減排機理差異,把碳減排技術(shù)進一步細分,以更好地契合生產(chǎn)實踐。評估方法上,將采用DEA 窗口模型,與靜態(tài)效率評估和Malmquist 指數(shù)相比,窗口DEA 方法不僅能實現(xiàn)效率值的橫向縱向可比,還能有效解決樣本數(shù)量少引致的效率評價偏差問題。

    與已有文獻相比,本文的貢獻主要體現(xiàn)在以下三個方面:(1)文章基于不同的技術(shù)減排機理,將中國二氧化碳減排技術(shù)進一步細分為能源生產(chǎn)技術(shù)和能源利用技術(shù)。(2)文章通過選擇替代產(chǎn)業(yè),利用DEA 窗口模型對抽樣期中國二氧化碳減排技術(shù)的研發(fā)效率進行了評估。(3)文章基于碳減排技術(shù)研發(fā)效率評估結(jié)果,識別了制約中國碳減排技術(shù)研發(fā)效率的主要因素,并認為清潔煤碳生產(chǎn)和淘汰鋼鐵領(lǐng)域落后產(chǎn)能是促進中國碳減排技術(shù)研發(fā)效率提升的重要舉措。

    本文其余部分安排如下,第二部分主要是對DEA 窗口模型的基本原理及評價數(shù)據(jù)進行介紹,第三部分對主要的評價結(jié)果進行分析,第四部分主要是基于研究結(jié)果得出結(jié)論,并提出政策建議。

    2 數(shù)據(jù)與方法

    2.1 碳減排技術(shù)度量

    從我國近年來的二氧化碳減排實踐看,重點是兩條路徑:一是通過增加終端能源消費中新能源和清潔能源比重,促進能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型;二是通過提高能源使用效率,減少能源使用[15]。對能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型而言,從人類能源變遷史的角度看,之所以能從薪柴、煤炭,過渡到石油、天然氣和電力,本質(zhì)上是能源生產(chǎn)技術(shù)進步的結(jié)果,只有能源生產(chǎn)技術(shù)進步才能夠保障新型能源廉價且可大規(guī)模供給,能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型才可能發(fā)生。而對提高能源利用效率而言,重要的一環(huán)就是通過改進能源燃燒技術(shù),提高能源熱轉(zhuǎn)化率,進而減少理論能源消費量,從而達到降低二氧化碳排放的目的[16]??梢?,不論是能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型,還是能源效率提升,其核心是能源生產(chǎn)技術(shù)和能源利用技術(shù)進步。由此,本文將碳減排技術(shù)進一步細分為能源生產(chǎn)技術(shù)和能源利用技術(shù)兩類。

    由于技術(shù)本身是無形的,難以度量,尋找替代變量就成為一種可能的選擇。

    對能源生產(chǎn)技術(shù)而言,煤炭、石油、天然氣是我國絕對的主體能源[17],2018 年,三類能源消費量占我國全部能源消費量的85.7%。根據(jù)我國的國民經(jīng)濟行業(yè)分類標準(GB/T 4754-2017),煤炭開采和洗選業(yè)、石油和天然氣開采業(yè)及石油加工、煉焦和核燃料加工業(yè)三個行業(yè)分別對應于能源消費中的煤炭、石油和天然氣三種能源,因此,這三個行業(yè)的研發(fā)效率能較好地反應我國能源生產(chǎn)領(lǐng)域的總體研發(fā)水平。本文選擇這三個行業(yè)作為能源生產(chǎn)技術(shù)的替代行業(yè)。

    對能源利用技術(shù)而言,根據(jù)Porter[18]的觀點,環(huán)境管制能夠激發(fā)企業(yè)的創(chuàng)新行為,即受到環(huán)境管制的行業(yè)(或企業(yè))有動力通過創(chuàng)新抵消環(huán)境管制帶來的影響。從我國看,受大范圍霧霾的影響,政府持續(xù)加大對高耗能、高排放產(chǎn)業(yè)的環(huán)境管制,受到嚴厲管制的這些行業(yè)的企業(yè)為了盡可能降低管制政策的影響,必將加大能源利用環(huán)節(jié)的技術(shù)研發(fā)投入,以此迎合政府的環(huán)保要求。統(tǒng)計數(shù)據(jù)也可以間接地證明這一推論。根據(jù)2013—2018 年的《國家統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù),2012 年以來,R&D 經(jīng)費增長最快的行業(yè),除電子信息、生物醫(yī)藥、航空航天等高技術(shù)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域外,鋼鐵、化工等高耗能產(chǎn)業(yè)也是增長最快的領(lǐng)域。為此,本文計算并篩選了2005—2017 年能源消耗量和二氧化碳排放量排名前七位的行業(yè)。經(jīng)比對,同屬高耗能和高排放的行業(yè)有四個,分別是電力、熱力生產(chǎn)和供應業(yè)(以下簡稱電力),黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)(以下簡稱黑色金屬冶煉),非金屬礦物制品業(yè),化學燃料和化學制品制造業(yè)。同時,根據(jù)王班班等[19]研究發(fā)現(xiàn)(如圖1),如果這種環(huán)境管制成本難以轉(zhuǎn)嫁,或該行業(yè)企業(yè)國有化程度較高(注:國有企業(yè)受政府管制和社會責任驅(qū)動更加強烈,更加有動力按照政府和社會愿景進行創(chuàng)新),則企業(yè)開展技術(shù)創(chuàng)新的動力就高,反之則會降低創(chuàng)新意愿。據(jù)此,鑒于黑色金屬冶煉、電力和非金屬礦物制品業(yè)的國有化程度較高,且黑色金屬冶煉領(lǐng)域的競爭程度較高,成本難以轉(zhuǎn)嫁,而化學燃料和化學制品制造業(yè)中包含了農(nóng)藥制造、日用化學品制造等諸多能源消耗、二氧化碳排放不高的細分行業(yè),為保證研究的可靠性,本文將該行業(yè)剔除。最終,選擇黑色金屬冶煉、電力和非金屬礦物制品業(yè)作為能源利用技術(shù)的替代行業(yè)。

    圖1 高耗能行業(yè)環(huán)境規(guī)制與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系

    2.2 DEA 窗口模型

    DEA 窗口模型是Charnes 等[20]在傳統(tǒng)DEA 模型基礎(chǔ)上提出的一種非參數(shù)面板方法,本質(zhì)上是一種移動平均計算方法,其過程如下:

    假設(shè)在T時期內(nèi),有m個決策單元,每個決策單元 有n 中投入X(假定為,有s 種產(chǎn)出Y(假定為則第K 個決策單元在時間就有投入向量和產(chǎn)出向量分別為:假設(shè)時間窗口從時點h 開始時間窗口寬度為w,則每個窗口時間內(nèi)就有個決策單元。

    2.3 數(shù)據(jù)

    2.3.1 投入指標

    該體系包括三個指標,學者們一般選擇R&D 人員和R&D 經(jīng)費兩個指標。參照Xiong 等[10]的做法,R&D 人員用中國科技統(tǒng)計年鑒中的“R&D 人員全時當量”進行衡量,R&D 經(jīng)費指標用中國科技統(tǒng)計年鑒中的“R&D 經(jīng)費內(nèi)部支出”進行衡量。此外,考慮到技術(shù)改造和技術(shù)消化吸收對我國技術(shù)進步的重要作用,本文將技術(shù)引進與消化費用支出也作為投入指標,該指標用中國科技統(tǒng)計年鑒中“技術(shù)改造經(jīng)費支出”和“技術(shù)消化經(jīng)費支出”兩項之和進行衡量。

    2.3.2 產(chǎn)出指標

    研發(fā)產(chǎn)出評價指標常用的有專利申請量、專利授權(quán)量和新產(chǎn)品銷售收入等。考慮到研發(fā)本身是知識生產(chǎn)過程,且本文測度的是特定技術(shù)領(lǐng)域的研發(fā)效率,選擇新產(chǎn)品銷售收入不符合研究需要。對專利指標,由于專利申請到授權(quán)普遍存在時滯[22],為保持投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)之間的對應關(guān)系,參照Xiong 等[10]的做法,文章用中國科技統(tǒng)計年鑒中的分行業(yè)“發(fā)明專利申請量”來衡量。

    2.3.3 數(shù)據(jù)來源

    本文研究區(qū)間為2005—2017 年,所涉各投入產(chǎn)出指標數(shù)據(jù)均來源于2006—2018 年《中國科技統(tǒng)計年鑒》。為了消除價格水平變化對研究結(jié)果的影響,所有經(jīng)費數(shù)據(jù)均換算為2005 年價格水平。最終,形成一個包含312 個觀察值的數(shù)據(jù)集,描述統(tǒng)計見表1。

    表1 2005—2017 年投入/產(chǎn)出指標描述

    3 結(jié)果和討論

    3.1 能源生產(chǎn)技術(shù)研發(fā)效率

    從我國能源生產(chǎn)技術(shù)效率演化趨勢上,規(guī)模效率呈波動下降態(tài)勢,由2005 年的0.96 下降到2017年的0.82,而純技術(shù)效率則波動上升,由2005 年的0.80 上升到2017 年的0.88(見表2 第X、XI、XII列所示),二者共同作用下,我國能源生產(chǎn)技術(shù)的研發(fā)效率整體呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢,兩個轉(zhuǎn)折點分別為2009 年和2013 年,本文認為這是受外部環(huán)境(主要是金融危機)和煤炭產(chǎn)業(yè)周期(煤炭產(chǎn)業(yè)2012 年開始進入衰退期)影響的結(jié)果,只是存在一定的時滯。為進一步從整體上把握我國能源生產(chǎn)技術(shù)研發(fā)效率的演變趨勢,參照董艷梅等[23]的分類方法,本文將效率值等于1 視為DEA 有效,將效率值間于0.8~1(不含1)視為弱DEA 有效,將效率值低于0.8 的視為DEA 無效。據(jù)此,純技術(shù)效率中,全部年份均為弱DEA 有效,而規(guī)模效率中,達到弱DEA 有效的年份有9 個,占比69.2%,有多達4 個年份屬于DEA 無效(見表3 第X、XI、XII 列)。受規(guī)模效率不佳影響,能源生產(chǎn)技術(shù)的研發(fā)效率總體維持低位波動,全部年份中,有多達9 個年份為DEA 無效。表明研究期內(nèi),我國能源生產(chǎn)技術(shù)的研發(fā)效率還有很大的提升空間。

    表2 能源生產(chǎn)技術(shù)研發(fā)效率評價結(jié)果

    表3 能源生產(chǎn)技術(shù)研發(fā)效率評價結(jié)果分級

    進一步對各替代行業(yè)研發(fā)效率變化情況分析可見(見表2 平均值),研究期內(nèi),石油加工、煉焦和核燃料加工業(yè)的綜合研發(fā)效率最高,石油和天然氣開采業(yè)研發(fā)效率次之,煤炭開采和洗選業(yè)的綜合研發(fā)效率最低,而造成煤炭開采和洗選業(yè)研發(fā)效率低的原因主要與規(guī)模效率不足、純技術(shù)效率偏低有關(guān)。如表3 所示,煤炭開采和洗選業(yè)的規(guī)模效率中有多達10 個年份為DEA 無效,純技術(shù)效率中也有4個年份為DEA 無效,這也成為拉低我國能源生產(chǎn)技術(shù)整體研發(fā)效率的主要因素。表明作為我國主體能源的煤炭行業(yè),其研發(fā)投入規(guī)模還比較小,研發(fā)資源配置水平還有待進一步提升。

    3.2 能源利用技術(shù)研發(fā)效率

    從能源利用技術(shù)效率演化趨勢上(見表4 第X、XI、XII 列),純技術(shù)效率呈波動上行態(tài)勢,由2005 年的0.82 增長到2017 年的0.83,規(guī)模效率則從0.76 上升到0.92,二者共同作用下,能源利用技術(shù)的研發(fā)效率從2005 年的0.58 上升到2017 年的0.78。按照董艷梅和朱英明(2015)的分類標準,純技術(shù)效率中,13 年中有9 個年份為弱DEA 有效,有4 個年份為DEA 無效(見表5 第XI 行)。規(guī)模效率中,有6 個年份為弱DEA 有效,7 個年份為DEA 無效(見表5 第XII 行),二者共同作用下,我國的能源利用技術(shù)研發(fā)效率總體較差,13 個年份均為DEA 無效(見表3.4 第X 行),平均研發(fā)效率值僅為0.66(見表4)。說明研究期內(nèi),我國能源利用技術(shù)的研發(fā)效率還有較大的提升空間。

    表4 能源利用技術(shù)研發(fā)效率評價結(jié)果

    表5 能源利用技術(shù)研發(fā)效率評價結(jié)果分級

    進一步對各替代行業(yè)研發(fā)效率變化情況分析可見,黑色金屬冶煉的研發(fā)效率低是拉低能源利用技術(shù)總體研發(fā)效率的主要影響因素。從表4和表5可見,研究期內(nèi),該行業(yè)的純技術(shù)效率先升后降,平均值僅為0.50,所有年份均為DEA 無效,拐點出現(xiàn)在2008 年,這可能與當時政府大規(guī)模刺激計劃下鋼鐵行業(yè)無序擴張、大量低效產(chǎn)能進入有關(guān)。同時,研究期內(nèi)該行業(yè)的規(guī)模效率也呈現(xiàn)先升后降特征,研究期內(nèi)其平均值僅為0.76,有多達7 個年份為DEA無效,拐點出現(xiàn)在2009 年,其原因與純技術(shù)效率一致,只是存在一定的時滯。

    4 結(jié)論與政策啟示

    能源生產(chǎn)技術(shù)和能源利用技術(shù)是我國二氧化碳減排的重要技術(shù)依托,對實現(xiàn)我國二氧化碳減排目標具有非常重要的意義。本文利用DEA 窗口模型對2005—2017 年兩類技術(shù)的研發(fā)效率進行了評估,得出如下結(jié)論。

    (1)能源生產(chǎn)技術(shù)研發(fā)效率低位波動,而能源利用技術(shù)研發(fā)效率提升明顯。根據(jù)評估結(jié)果,能源生產(chǎn)技術(shù)的研發(fā)效率先上升,后下降,但總體上維持低水平波動趨勢。而得益于規(guī)模效率的大幅提升,我國能源利用技術(shù)的研發(fā)效率出現(xiàn)了較為明顯的上升。

    (2)研發(fā)資源配置不科學對能源生產(chǎn)和能源利用技術(shù)研發(fā)效率有負面影響。根據(jù)評估結(jié)果,能源生產(chǎn)技術(shù)的純技術(shù)效率達到有效的年份較少,而能源利用技術(shù)的純技術(shù)效率達到有效的年份數(shù)更少,說明不管是能源生產(chǎn)技術(shù),還是能源利用技術(shù),在研發(fā)資源配置方面均有待改善,特別是能源利用技術(shù)領(lǐng)域,其研發(fā)資源配置水平還有很大的改進空間。

    (3)煤炭、鋼鐵等行業(yè)碳減排技術(shù)研發(fā)效率尚有較大提升潛力。從評估結(jié)果看,煤炭開采和洗選業(yè)的純技術(shù)效率和規(guī)模效率是能源生產(chǎn)技術(shù)三個替代行業(yè)中最低的,有10 個年份的規(guī)模效率和4 個年份的純技術(shù)效率為DEA 無效。而黑色金屬冶煉的純技術(shù)效率和規(guī)模效率是能源利用技術(shù)三個替代行業(yè)中最低的,全部的13 個年份的純技術(shù)效率和7 個年份的規(guī)模效率為DEA 無效。說明煤炭、鋼鐵等領(lǐng)域碳減排技術(shù)研發(fā)效率還有很大的提升潛力,是未來我國碳減排技術(shù)創(chuàng)新的重點方向。

    基于以上研究發(fā)現(xiàn),帶來以下幾點政策啟示。

    (1)進一步加大能源生產(chǎn)和利用領(lǐng)域的技術(shù)研發(fā)投入。盡管按照世界銀行數(shù)據(jù),2017 年我國的R&D 經(jīng)費占GDP 的比重已經(jīng)達到2.13%,超過大多數(shù)OECD 國家和部分發(fā)達國家。但受以煤炭為主的能源結(jié)構(gòu)、粗放的能源使用、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及所處發(fā)展階段等因素影響,我國的碳減排技術(shù)水平依然較為落后,碳排放強度仍然明顯高于全球主要發(fā)達國家和經(jīng)濟體。因此,通過加大技術(shù)研發(fā)投入促進碳減排技術(shù)進步是當務之急。具體看,在能源生產(chǎn)端,要立足我國的能源稟賦結(jié)構(gòu),重點加大對清潔煤生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新的支持,提升我國能源整體的清潔化水平,推動能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型。在能源利用端,要加大對節(jié)能爐具、智能控制、碳捕集、封存等技術(shù)的支持力度,不斷提高能源碳效率,努力降低二氧化碳排放強度。

    (2)持續(xù)優(yōu)化碳減排技術(shù)研發(fā)資源配置。在我國,政府是重要的研發(fā)經(jīng)費來源,企業(yè)的創(chuàng)新主體地位還沒有真正形成,研發(fā)經(jīng)費管理和配置水平不高,間接地制約了碳減排技術(shù)研發(fā)效率的提升。因此,應進一步改革我國的研發(fā)經(jīng)費投入體制,逐步建立以市場為主體的研發(fā)經(jīng)費配置體系,強化企業(yè)在研發(fā)中的投入主體地位,使政府回歸支持基礎(chǔ)研究、支持創(chuàng)新環(huán)境建設(shè)等領(lǐng)域,促進研發(fā)經(jīng)費配置效率提升。同時,要著眼國際能源轉(zhuǎn)型及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級趨勢,綜合通過環(huán)境準入、技術(shù)準入等產(chǎn)業(yè)政策,進一步加快鋼鐵等高耗能產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域落后產(chǎn)能的淘汰步伐,逐步將那些不符合環(huán)保要求和缺乏市場競爭力的企業(yè)淘汰,集中資源,全面提升行業(yè)內(nèi)優(yōu)勢企業(yè)的發(fā)展。

    當然,本文還有一些不足:(1)雖然本文選擇碳減排技術(shù)的替代行業(yè)是基于嚴密的邏輯分析和充分的實踐考察基礎(chǔ)上進行的,但仍無法確保所選替代行業(yè)中,投入的研發(fā)資源全部用于能源生產(chǎn)技術(shù)和能源利用技術(shù)創(chuàng)新,因此,容易高估兩類技術(shù)進步的效率;(2)由于方法本身的局限性,尚無法完全避免因要素利用率問題所帶來的效率損失。

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