郝曉燕 翟羽佳 臧麟山
(內蒙古工業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院,內蒙古 呼和浩特 010051)
風能作為一種可再生能源,具有環(huán)境友好、分布廣、儲量大、可再生等特點,豐富的風能資源也為風電發(fā)展提供了良好的資源條件。追溯風能發(fā)展歷史,不難發(fā)現(xiàn),這一開始于20世紀80年代的新能源產業(yè)在2005年以前發(fā)展進程極為緩慢,到了2006年,中國借鑒可再生能源產業(yè)較為發(fā)達國家的政策經(jīng)驗,出臺了《中華人民共和國可再生能源法》,通過政策手段促進風能產業(yè)等新能源產業(yè)蓬勃發(fā)展。以此為標志,我國的風能產業(yè)也正式進入勃興階段。
截至2021年年底,我國風電裝機累計達到3.28億千瓦,2021年新增4757萬千瓦,成為世界最大的風電市場。近年來,我國風能等新能源產業(yè)發(fā)展迅猛,已經(jīng)成為可再生能源發(fā)展的新主體?!笆濉逼陂g,我國風能利用水平有了質的飛躍,從以往單純追求裝機量,轉為提升發(fā)電量?!笆濉睍r期,在各種風能政策工具組合激勵下,我國風電行業(yè)實現(xiàn)了轉型,為“十四五”風能產業(yè)走向高質量發(fā)展儲力蓄能。
近年來,學術界對于風能政策的研究不斷豐富,從研究主體和內容來看,主要集中在國際政策比較分析和國內政策梳理兩個方面。學者們通過對比研究我國與其他國家風能政策的不同,指出我國在風能政策方面的不足,并提出相關對策。王婷等[1]通過梳理美、日、德、法等國家的風能、太陽能和核能發(fā)展現(xiàn)狀以及政策情況,為我國進一步推動新能源產業(yè)發(fā)展提出相應建議。Zheng Hu等[2]從技術、風資源、管理和時間/空間框架四個方面,比較分析德國、西班牙、丹麥三個國家的風電情況,對我國風電發(fā)展提出具體建議。IM Ydersbond等[3]認為正是由于特定的政治動機,使得歐盟與中國在環(huán)境和投資差異較大的情況下均實現(xiàn)了風力發(fā)電能力的大幅提升。
基于我國風能產業(yè)現(xiàn)狀,學者們對我國風能產業(yè)政策提出改善建議。黃萃等[4]采用政策工具的視角,通過量化研究的方式分析風能政策文本,探討其中存在的問題,并對未來政策完善和優(yōu)化提出具體建議。王曉珍等[5]通過梳理我國風電產業(yè)政策,從四個維度分析政策實施效果,并對促進產業(yè)發(fā)展提出政策建議。黃健傑[6]從法律層面提出促進風電產業(yè)健康發(fā)展的制度建議。
從研究方法來看,研究者們對于風能產業(yè)政策的分析多采用文本量化分析方法。黃萃、王曉珍等均采用文本量化分析方法探究風能產業(yè)政策效果。張澤璐等[7]采用共詞分析方法對風能產業(yè)政策進行文本量化分析,對風能產業(yè)政策體系進行評價,并進一步提出完善的制度建議。陳艷等[8]利用PageRank算法,通過提取風能產業(yè)政策關鍵詞,對政策組合進行評價。
綜上所述,現(xiàn)有文獻對風能產業(yè)政策研究多采用量化分析方法,通過政策關鍵詞頻數(shù)探究政策工具的不足,卻無法得出風能產業(yè)發(fā)展與不同政策組合之間的內在關系。因此,本文通過對31個省份的風能產業(yè)政策定性比較分析,試圖找到影響風能產業(yè)發(fā)展的政策組合,對厘清風能產業(yè)政策內部關系,以及未來制定相關政策具有重要意義。
文章采用Rothwell和Zegveld[9]83-104對政策工具的分類,將影響風能產業(yè)發(fā)展的政策類型分為環(huán)境型、需求型和供給型。環(huán)境型政策工具從宏觀角度對風能產業(yè)產生影響,但并不直接干預風能產業(yè)發(fā)展,因此對其主要為間接影響作用,而供給型和需求型政策工具從微觀角度直接干預風能產業(yè),分別從供給端和需求端對風能產業(yè)起直接作用[10],具體如圖1所示。
圖1 政策工具對風能產業(yè)的作用
供給型政策工具是政府在技術、人才、資金等生產要素方面的支持,通過擴大產業(yè)供給渠道和增加供給數(shù)量,促進產業(yè)快速發(fā)展。
需求型政策工具是在貿易管制、開拓市場、政府采購等拉動需求方面的直接支持,通過拓寬產業(yè)下游需求,促進風能產業(yè)快速發(fā)展。
環(huán)境型政策工具是通過政策支持,提高產業(yè)融資能力、優(yōu)化稅收制度、改善市場環(huán)境、引導社會資金流入方向等為產業(yè)發(fā)展提供良好環(huán)境的方法,促進風能產業(yè)快速發(fā)展。
因此,文章基于基本政策工具體系,構建風能產業(yè)政策分析框架,研究推動我國風能產業(yè)發(fā)展的政策組合因素,旨在厘清我國風能產業(yè)政策體系內部的關系結構和作用機理。
定性比較分析方法(QCA)包括模糊集定性比較分析方法(fs QCA)、清晰集定性比較分析方法(cs QCA)、多值集定性比較分析方法(mv QCA)。文章中選取的因變量為各省級行政區(qū)的風能發(fā)電量,自變量為各類別風能產業(yè)政策的數(shù)目,能夠以0或1進行二分賦值,而cs QCA適用于處理二分賦值的變量[11]5-8,因此文章采用清晰集定性比較分析方法分析研究。
本文選擇31個省級行政區(qū)(不包含中國香港、中國澳門、中國臺灣)作為研究主體,從省級政府門戶網(wǎng)站以“風能”“風電”“風力發(fā)電”等為關鍵詞搜索政策,發(fā)文機構為省人民政府,發(fā)文時間為“十三五”期間,即2016年1月1日至2020年12月31日。獲得已發(fā)布的風能產業(yè)政策文本共271篇,各省級行政區(qū)中,河北省政策文本數(shù)量最多,為27篇,重慶市最少,為1篇。為體現(xiàn)發(fā)文主體的一致性及可比性,文章分別在31個省級行政區(qū)的政策文本中各選擇5篇,對于政策文本數(shù)量不足的省級行政區(qū),以省級政府、省級職能機構等發(fā)文機關發(fā)布的政策補齊,最終獲得風能產業(yè)政策155篇。
1.條件變量界定
按照上文關于我國風能產業(yè)政策體系的分類和描述,再結合政策文本內容的實際情況,涉及需求型政策中的政府采購和服務外包、供給型政策中的資金投入的政策數(shù)量均為0,因此,文章選取“目標規(guī)劃政策”(A)、“金融支持政策”(B)、“稅收優(yōu)惠政策”(C)、“法規(guī)管制政策”(D)、“科技信息支持政策”(E)、“基礎設施建設政策”(F)、“貿易管制政策”(G)共7個條件變量。依據(jù)cs QCA的研究思路,首先記錄上述7類政策在每篇政策文本中各自出現(xiàn)的次數(shù),再按照“二分歸屬原則”,對31個省級行政區(qū)風能產業(yè)政策數(shù)量的多寡進行賦值,若某類型政策出現(xiàn)次數(shù)高于平均值,賦值為1,反之則為0。31個省級行政區(qū)0-1賦值結果可見表1。
2.結果變量界定
文章的結果變量是2021年全國31個省級行政區(qū)風力發(fā)電量(FDL),結果變量數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局分省數(shù)據(jù)。根據(jù)2021年各省級行政區(qū)風力發(fā)電量進行二分法賦值:風力發(fā)電量高于平均值,賦值為1(共11個省級行政區(qū)),風力發(fā)電量低于平均值賦值為0(共20個省級行政區(qū)),得分及賦值結果見表1。
表1 我國風能產業(yè)政策文本條目數(shù)統(tǒng)計結果
利用fs QCA 3.0軟件,生成真值表,結果如表2所示。
表2 真值計算結果
變量的一致性表示變量是否為結果的必要條件,變量的覆蓋率表示變量是否是結果的充分條件,因此使用fs QCA 3.0軟件,計算結果見表3。結果顯示,條件變量的一致性均低于0.9,因此認為條件變量不是結果的必要條件,而“基礎設施建設F”的一致性結果為0.8至0.9之間,可視為充分條件。此外,覆蓋率值結果表明,“基礎設施建設F”能夠解釋約53%的案例,而“貿易管制G”這一變量的覆蓋率為1,說明該變量能夠很好地解釋結果。此外,其他條件變量的一致性和覆蓋率計算結果處于0至0.9之間,說明這些條件變量對結果的發(fā)生具有一定的影響,但無法說明與結果之間是否存在充分或必要關系。因此認為,我國風能產業(yè)發(fā)展是在多項風能產業(yè)政策協(xié)同作用下實現(xiàn)的。
表3 單變量必要性分析結果
對風能產業(yè)政策多變量組合分析中,得到三種條件變量組合,結果如表4所示。
表4 多變量組合分析
三種組合變量中,復雜解和中間解得到的結果一致,相對而言復雜解是構型較為繁雜的解,而簡單解是被簡化的解。復雜解的分析結果表明,解的總體覆蓋率達到0.363636,而總體一致性為1,這表示復雜解的政策組合對31個案例的可解釋程度較高。
綜合考慮以上解集,環(huán)境型、供給型、需求型這三種類型共7個條件變量,據(jù)此可以得到三種組合影響路徑。L1:涉及環(huán)境、供給、需求三方面的側重環(huán)境的全面型路徑;L 2:涉及環(huán)境、供給兩方面的側重供給的非全面型路徑;L 3:涉及環(huán)境、供給、需求三方面的側重供給的全面型路徑。
1.側重環(huán)境的全面型路徑
L1對應的復雜解為“目標規(guī)劃*~金融支持*~稅收優(yōu)惠*法規(guī)管制*基礎設施建設*貿易管制”,該組合的含義為政策文本中同時涉及目標規(guī)劃、法規(guī)管制、基礎設施建設、貿易管制4項政策,而金融支持、稅收優(yōu)惠2項政策則不涉及。
文中符合路徑L1的省級行政區(qū)為內蒙古、山西,其中風能發(fā)電量最高的省份為內蒙古(排名1/31),其次是山西(排名4/31),兩地的結果變量賦值均為1。在此路徑下,風能產業(yè)政策兼顧環(huán)境、供給、需求三個方面,并且側重于目標規(guī)劃和法規(guī)管制等環(huán)境因素。由符合路徑L 1的省份可以窺見,能源大省出臺風能產業(yè)政策較為全面,且重視環(huán)境方面的政策支持。
從政策實踐來看,內蒙古作為風能產業(yè)大省,風力發(fā)電量在各省份連續(xù)排名第一,到了2021年更是突破了900億千瓦時?!笆濉逼陂g,內蒙古出臺風能產業(yè)政策涉及環(huán)境、供給、需求三方面,且側重于環(huán)境型政策。從優(yōu)化風能產業(yè)發(fā)展環(huán)境的環(huán)境型政策著手,涉及目標規(guī)劃的政策包括優(yōu)化風能開發(fā)布局、大力發(fā)展清潔能源和新能源等;涉及法規(guī)管制的政策包括加大國際標準化交流合作,提升風電等優(yōu)勢特色產業(yè)在國際標準化制定方面的話語權。供給型政策中,涉及科技信息支持的政策包括積極推進風能利用技術,比如開展大規(guī)模風電并網(wǎng)接入及分布式風電接入技術等;涉及基礎設施建設的政策包括鼓勵因地制宜利用蔬菜大棚、建筑物屋頂?shù)冉ㄔO光伏發(fā)電項目,以及加快建設新能源外送基地。需求型政策涉及貿易管制,包括健全輸配電價體系以及創(chuàng)新電力交易模式等。
2.側重供給的非全面型路徑
L2對應的復雜解為“~目標規(guī)劃*~金融支持*~稅收優(yōu)惠*法規(guī)管制*科技信息支持*基礎設施建設*~貿易管制”。該組合的含義為政策文本中同時涉及法規(guī)管制、科技信息支持以及基礎設施建設這三項政策,而目標規(guī)劃、金融支持、稅收優(yōu)惠、貿易管制這四項政策則不涉及。
表中甘肅?。ㄅ琶?/31)符合路徑L2,其結果變量賦值均為1。L 2路徑下,風能產業(yè)政策涉及環(huán)境、供給兩個方面,并且側重于科技信息支持和基礎設施建設等供給因素,因此具有一定特殊性。由符合路徑L2的省份可以窺見,部分省份發(fā)展風能產業(yè)著力于環(huán)境和供給型政策,而不是需求型政策。
從政策實踐來看,甘肅省背靠河西走廊,發(fā)展風能產業(yè)有得天獨厚的優(yōu)勢,該省風能發(fā)電量處于較高水平,2021年甘肅省風能發(fā)電量達到了277.4億千瓦時?!笆濉逼陂g,甘肅省出臺風能產業(yè)政策涉及環(huán)境、供給兩方面,側重于供給型政策。屬于環(huán)境型政策的有目標規(guī)劃和法規(guī)管制,涉及目標規(guī)劃的政策有持續(xù)優(yōu)化風電開發(fā)布局,雙管齊下應用集中式與分布式風力發(fā)電;涉及法規(guī)管制的政策有強化風電出力預測獎懲機制、建立適應風電發(fā)展的電力調度和運行機制。屬于供給型政策的有科技信息支持和基礎設施建設,涉及科技信息支持的政策有發(fā)揮原有的千萬千瓦級風電基地的基礎優(yōu)勢,拓展風能資源觀測評估的范圍和精度;涉及基礎設施建設的政策有在風能資源相對較豐富、電網(wǎng)結構相對較強的區(qū)域適度建設中式風電場,引進風電設備制造項目。
3.側重供給的全面型路徑
L 3對應的復雜解為“~目標規(guī)劃*~金融支持*稅收優(yōu)惠*~法規(guī)管制*科技信息支持*基礎設施建設*貿易管制”。該組合含義為政策文本中同時涉及稅收優(yōu)惠、科技信息支持、基礎設施建設、貿易管制四項政策,而目標規(guī)劃、金融支持、法規(guī)管制三項政策則不涉及。
文中遼寧?。ㄅ琶?1/31)符合路徑L 3,其結果變量賦值均為1。L 3路徑下,風能產業(yè)政策兼顧環(huán)境、供給、需求三個方面,并且側重于科技信息支持和基礎設施建設等供給因素,因此也具有一定的特殊性。由符合路徑L3的省份可以窺見,部分省份發(fā)展風能產業(yè),出臺風能產業(yè)政策較為全面,且重視供給方面的政策支持。
從政策實踐來看,遼寧省西南臨渤海,東南臨黃海,地理條件使遼寧省具有發(fā)展海上風能產業(yè)的相對優(yōu)勢,該省的風能發(fā)電量排名靠前,2021年風力發(fā)電量達到了192.2億千瓦時?!笆濉逼陂g,遼寧省出臺的風能產業(yè)政策涉及環(huán)境、供給、需求三方面,而側重于供給型政策。環(huán)境型政策包括目標規(guī)劃和稅收優(yōu)惠,涉及目標規(guī)劃的政策有積極發(fā)展非化石能源、積極有序發(fā)展風電;涉及稅收優(yōu)惠的政策有落實風力發(fā)電增值稅優(yōu)惠政策、制定支持風能等新能源產業(yè)發(fā)展的財稅優(yōu)惠政策。屬于供給型政策的有科技信息支持和基礎設施建設,涉及科技信息支持的政策有發(fā)展風力發(fā)電機智能控制等技術;涉及基礎設施建設的政策有在離岸海域開發(fā)與建設包括風能在內的可再生能源。需求政策涉及貿易管制,包括推進電力市場建設,拉動低谷用電需求。
文章首先對我國31個省級行政區(qū)的風能產業(yè)政策文本進行收集,其次基于政策工具的多維視角對收集到的政策進行分類,最后運用cs QCA方法研究風能產業(yè)政策對于風能產業(yè)驅動發(fā)展的影響路徑。研究結果表明:一是供給型政策對風能產業(yè)發(fā)展起著基礎性作用,其中的基礎設施建設往往是發(fā)展風能產業(yè)的基本條件。二是環(huán)境型政策的法律管制、供給型政策的科技信息支持、需求型政策的貿易管制也對風能產業(yè)發(fā)展有重要作用。三是各省份政策組合有差距,可能與各省的風能產業(yè)發(fā)展水平相關,并隨之變化,各省政策的制定和實施會偏好于某一類政策。因此,政府應出臺涉及環(huán)境、供給、需求三方面的全面型政策,并且對環(huán)境型政策傾斜往往會對風能產業(yè)發(fā)展產生更顯著的驅動效應。
基于上文提出的風能產業(yè)政策路徑組合,為促進風能產業(yè)良性發(fā)展,文章提出以下具體政策建議。
1.產業(yè)政策統(tǒng)籌制定,提高產業(yè)效益
政府在制定風能產業(yè)政策時,需考慮系統(tǒng)性、整體性、互補性,讓環(huán)境型、供給型、需求型政策優(yōu)勢互補,積極調配組合各種政策工具,以期達到“1+1>2”的整體效應。具體來說,應從優(yōu)化風能產業(yè)發(fā)展的環(huán)境型政策出發(fā),注重供給型政策工具,配合需求型政策工具,多管齊下驅動發(fā)展風能產業(yè),使風能產業(yè)政策支持體系愈加完善。同時也要認識到,風能產業(yè)政策發(fā)展有兩個重要驅動因素,一是環(huán)境型政策的輻射作用,二是供給型政策的推動作用,而需求型政策的拉動作用影響有限,因此在政策制定上應有所側重。
2.環(huán)境政策創(chuàng)造條件,突破產業(yè)瓶頸
風能產業(yè)政策的環(huán)境型政策工具有目標規(guī)劃、金融支持、稅收優(yōu)惠、法規(guī)管制。為進一步加大環(huán)境型政策的輻射作用,首先,應大力發(fā)展風能,推動多能融合發(fā)展,協(xié)同開發(fā)利用傳統(tǒng)能源與包括風能在內的新能源。其次,應在金融稅收方面加大優(yōu)惠,由于風能產業(yè)需要較高的技術及資金支持,各省份對風能產業(yè)的金融支持及稅收優(yōu)惠政策較少,無疑加高了中小企業(yè)進入壁壘,因此,需加大財稅優(yōu)惠力度,合理引導企業(yè)進入風能產業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié),拓展產業(yè)鏈深廣度。最后,應在落實風電保障性收購制度的基礎上,建立優(yōu)先發(fā)電制度,同時重點推進風力發(fā)電領域標準的研制和修訂。
3.供給政策奠定基礎,助力產業(yè)升級
風能產業(yè)政策的供給型政策有科技信息支持和基礎設施建設。從科研設備優(yōu)化改造來看,聚焦風能開發(fā)與利用關鍵共性技術,優(yōu)化風能產業(yè)全鏈條資源布局。一是加強風力發(fā)電整機研發(fā),尤其是海上風電整機和大功率風電整機等;二是重點研制關鍵部件,加快提升風電關鍵部件的自主創(chuàng)造能力;三是建設智能電站,借助云計算、大數(shù)據(jù)等先進技術,培育智能電站一體化等項目。從基礎設施優(yōu)化布局來看,基礎設施建設是風能產業(yè)政策驅動發(fā)展十分重要的力量,各省市均出臺了促進基礎設施建設的政策,本著因地制宜的原則,有序推進風能基地建設和項目建設,擴大風力發(fā)電裝機規(guī)模,優(yōu)化風能開發(fā)布局,加快風能開發(fā)利用產業(yè)化進程。
4.技術應用因地制宜,拓寬產業(yè)領域
我國風能產業(yè)政策具有特殊性。由于風能產業(yè)受自然影響較大的特征,需結合地區(qū)具體情況,推進大型風電基礎設施建設,包括陸上風電基礎設施建設和海上風電基礎設施建設,為大力發(fā)展風能產業(yè)奠定基礎。對于新疆、內蒙古、甘肅等西北地區(qū),可應用大型風電裝備進行集中式風力發(fā)電;對于浙江、福建、江蘇等沿海地區(qū),應科學開發(fā)利用海上風電資源,可在離岸海域開發(fā)和建設風電基地;對于四川、重慶、貴州等多山地區(qū),可因地制宜適度開發(fā)分布式風力發(fā)電。