绿色能源产业创新政策的量化评价与优化路径探究

刘亭立，傅秋园

(北京工业大学经济与管理学院，北京 100124)

根据国家能源局统计，自2010—2017年，国家各级机关共出台了689项创新政策文件，为绿色能源产业的发展增添新活力。当前的形势显示，绿色能源产业的发展还处于起步阶段，对应的科技创新政策的制定也在探索中前进，政策存在良莠不齐和执行效果欠佳的突出问题。因此，科学评价绿色能源产业创新政策显得至关重要。一方面，有助于反馈给政策制定者在创新政策制定过程中存在的问题，进而为后续政策的优化和完善提供科学依据；另一方面，为绿色能源产业的稳健发展获得制度保障，推动经济社会能源结构的战略转型。

本文尝试使用文本挖掘软件ROSTCM6和PMC(Policy Modeling Consistency)指数模型，建立一个绿色能源产业的创新政策评价体系，对上述问题进行探讨。以政策文件为单位分析样本，通过各项创新政策的PMC指数评分和PMC三维立体曲面，考察政策合理性并提出改进建议。

1 文献综述

1.1 政策评价

政策评价是指理清政策条款的概念内涵、使用科学的方法对政策的充分性、可持续性和实施效率予以综合考察。当前政策评价的主流研究有两类，第一类是从完整性和协调性对政策进行综合评估，第二类是评价政策的执行力度和实施效果，需要对政策的全过程实时跟踪。本文属于第一类研究范畴。

国外学者重视政策评估框架的建立，Edward的五类评估模型和Orville的三E评分架构都是较为经典的政策评价方法[1-2]。Rothwell等从供给、环境和需求视角将技术创新政策进行分类，考察多个国家科技创新政策[3]。Rosalie将技术创新政策划分为计划—研发与产出—产业商业化—知识外溢四阶段，区分不同阶段评估创新政策的差异[4]。中国创新政策的评价更多是在汲取外国先进经验，从定性的角度看，魏喜武等构建“两力三能”作用模型，借助动能、势能、推力、拉力和张力，建立多维政策评价指标体系[5]。谢青等基于政策工具和创新价值链的思路，采用文本分析法探讨创新政策对新能源汽车的作用机理[6]。基于定量分析视角，张丽娜、刘晓娥等综合使用模糊集合评价方法分别对辽宁省和湖北省的科技政策量化分析[7-8]。阮陆宁等调研获得270份调查问卷，根据开放式问题的反馈结果，实证研究了江苏省新能源与高效能源在内的十大技术领域创新政策存在的问题及成因[9]。薛阳等采用信息熵-TOPSIS的研究方法，从投入、产出和技术创新环境三方面评估了内蒙古的技术创新政策[10]。

定性政策评估往往缺乏某一具体领域的针对性，以实证主义为指导的定量研究是目前政策评价的主流方向。定量研究方法中，问卷调查法耗费较高的人力成本，问卷的有效性易受到质疑。信息熵和模糊集合综合评价法赋予研究对象一定的权重，具有不可避免的主观性。为了减少上述问题，本文采用PMC指数模型法并结合文本挖掘技术，对我国绿色能源产业的创新政策进行量化评价。

1.2 绿色能源产业创新政策评价的进展

已有文献对能源政策的评估方法、可再生能源创新政策的发展脉络及其对环境的可持续性影响进行研究。沈镭等将能源政策划分为非可持续性、可持续性发展过渡和可持续发展三个阶段，建立起能源政策可持续性评价框架[11]。可再生能源的政策评价也取得了一定进展。谢志国等在回顾20世纪80和90年代可再生能源创新政策发展历程的基础上，对21世纪可再生能源创新政策提供建议[12]。林伯强等使用可再生递归的研究方法，以风电标杆电价政策为政策文本，构建了可再生能源政策的评价框架[13]。刘强等利用Vensim技术平台构建电力行业碳排政策模拟模型，量化分析了不同电力政策情景下的减排贡献[14]。

但是，关于绿色能源产业创新政策评价的研究还不多见。目前的研究包括某一区域的创新政策、某一具体的绿色能源政策或政策评价的某一方面，多采用比较分析法、政策文本分析法等定性分析法。汪继年等以甘肃省为例，对绿色能源产业创新化追赶政策体系存在的问题和政策意义进行分析和归纳[15]。刘宁在总结清洁能源政策存在发展不足、税收优惠政策不到位等问题的基础上，对我国清洁能源政策保障机制提出了资金、税收、产业和人才四项清洁能源政策建议[16]。赵海滨借鉴Rothel和Zegveld的政策工具理论，采用统计分析法和内容分析研究方法，构建了清洁能源政策的分析框架[17]。苏竣等比较了美、德、日、中四国清洁能源创新模式的差异，通过协调技术推动型政策工具和市场拉动型政策工具的使用，提升我国光伏产业创新政策实践效果[18]。 综上可见，绿色能源产业创新政策评价的研究亟待加深，研究内容、研究方法和研究工具有待进一步丰富，PMC指数研究方法和文本挖掘工具的使用为绿色能源产业创新政策的研究提供了新的研究思路。

2 PMC指数模型的构建

2.1 样本采集与政策整理

基于权威性和导向性原则，本文的创新政策全部来源于公开的官方网站，主要包括国家能源局、环境保护厅、国土资源局、政府门户网站等。共下载33项绿色能源产业的创新政策文件，首先，根据政策的发布级别进行分类，分别选取国家、省、市和地方级完整的政策文件，删除不符合研究要求的政策文本。其次，将创新政策转换为纯文本格式，仅保留正文内容，对文本内容进行一系列预处理以便后续批量处理。最后，将政策文件导入ROSTCM6文本挖掘软件，进行分词处理和高频词统计。经过筛选、整理、统计，最终确定了包含“十九大”生态文明创新报告在内的与绿色能源产业紧密关联的10项创新政策为研究对象，并为其编号，如表1所示。

表1 绿色能源产业政府创新政策文件

数据来源：http://www.gov.cn/guowuyuan/等相关网站。

2.2 PMC指数模型研究方法

PMC指数(Policy Modeling Consistency Index)模型法是Ruiz Estrada参考Omnia Mobilis假设后首次创建的，他在研究中指出变量之间存在广泛的内在联系，从静态角度分离出运动的本质属性对政策进行评估的行为是不恰当的[19]。采用PMC指数量化政策评价的优点,一是采用二进制的评分原则具有较高的可靠性；二是直观的表征某一具体指标的利弊。具体环节包括：①设置政策的变量与参数；②建立多维投入产出表；③PMC指数计算；④生成PMC立体曲面。

2.3 创新政策的变量设置与参数设定

变量的设置要符合基本国情，本文参照张永安等对政策变量的度量并进行修改[20-23]。设置10项一级指标分别为政策性质(X1)；政策时效(X2)；应用级别(X3)；发布主体(X4)；政策工具(X5)；目标企业(X6)；核心领域(X7)；激励方式(X8)；政策组合(X9)；政策公开(X10)。其中，X1包含X1～X6；X2包含X1～X4；X3包含 X1～X3；X4包含X1～X5；X5包含X1～X9；X6包含X1～X4；X7包含X1～X6；X8包含X1～X6；X9包含X1～X2；X10仅有一级指标。具体变量定义见表2。

表2 创新政策量化评价标准的变量设置

(1)政策性质(X1)：判断创新政策是否建立标准(X1:1)、监管(X1:2)、指导(X1:3)、规范(X1:4)、试行(X1:5)和建议(X1:6)等作用。

(2)政策时效(X2)：评估创新政策是否存在长期(X2:1)、中期(X2:2)和短期(X2:3)等时效限制。其中，政策时效长于10年，为长期有效；政策时效为5～10年，为中期有效；政策时效为1～5年，为短期有效。

(3)应用级别(X3)：考察应用级别是否对应为国家级(X3:1)、省市级(X3:2)和地方级(X3:3)。

(4)发布主体(X4)：判断发布主体是否为国务院(X4:1)、发改委(X4:2)、电监会(X4:3)、省市厅局(X4:4)和其他(X4:5)。

(5)政策工具(X5)：区分创新政策工具为供应面、环境面和需求面三个维度。供应面：财政投入(X5:1)、基础设施建设(X5:2)、人才培育(X5:3)；需求面：政府采购(X5:4)、市场推广(X5:5)、技术开发(X5:6)；环境面：节能减排(X5:7)、公众认知(X5:8)、目标规划(X5:9)。

(6)目标企业(X6)：适用企业为国有企业(X6:1)、私有企业(X6:2)、民营企业(X6:3)和外资企业(X6:4)。

(7)核心领域(X7)：创新政策核心领域为信息技术(X7:1)、成果转化(X7:2)、产业链优化(X7:3)、电价配额(X7:4)、可持续性(X7:5)和生态保护(X7:6)等。

(8)激励方式(X8)：创新政策对企业的激励方式为税收优惠(X8:1)、信贷支持(X8:2)、优先解决(X8:3)、专项基金(X8:4)、政府补贴(X8:5)和价格政策(X8:6)等。

(9)政策组合(X9)：创新政策是否由两项(X9:1)和多于两项(X9:2)等组成。

(10)政策公开(X10)：判断创新政策是否公开。

变量设置后，采用二进制位数对参数进行设定，数值1表示满足变量定义，数值0表示不满足变量定义，对所有参数设置相同的权重，以保证创新政策对绿色能源产业发挥着同样重大的影响。

2.4 PMC指数模型研究框架

借鉴Mario Arturo Ruiz Estrada的算法，PMC指数计量由四个步骤构成[19]。第一步，将全部两级变量导入多投入产出表(见表3)。多投入产出表共有10项一级指标，每项一级指标又包含n个二级变量，并且对于二级变量的数量未设限制，最大限度地储存在政策文本数据。第二步，使用ROSTCM6软件统计关键词结果并填入表3。第三步，根据公式(3)得出一级指标数值。第四步，根据公式(4)计算创新政策的PMC指数。

X～N[0,1]

(1)

X={XR:[0～1]}

(2)

(3)

(4)

表3 多投入产出

3 实证研究

3.1 多投入产出表的计算结果

判定变量符合政策研究框架设置要求后，使用ROSTCM6软件分词和特征词的统计结果，剔除干扰词汇获取有效词频。例如：政策性质中的“建议”也可被称为“提议”，“财政投入”对应为“财政扶持”等。根据二进制法则补充对应数值，所有变量要符合公式(1)和(2)要求，多投入产出的最终计算结果见表4。

表4 10项创新政策组合的多投入产出

根据PMC指数分数，对绿色能源产业创新政策进行量化评价。评价标准为：得分9～10分，创新政策符合完美政策要求；得分7～8.99分，创新政策符合优秀政策要求；得分5～6.99分，创新政策符合可接受政策要求；得分0～4.99分，创新政策不达标准。政策排名和等级见表5。

表5 创新政策PMC指数

3.2 PMC立体曲面构建

(1)PMC曲面构建方法。PMC曲面以立体图像的方式对PMC指数分数进行表征，形象地展现出创新政策评价结果。构建PMC曲面的首要条件是PMC矩阵的建立，本文共有10项一级指标，考虑到矩阵的对称性和平衡性要求，剔除X10，建立3×3阶方阵。可以剔除X10的原因是X10代表政策公开，本研究全部政策样本均来源于公开的数据资料，因此，不会影响政策评价效果。构建过程如公式(5)，PMC曲面见图1～图10。

(5)

具体计算过程为：

图1 P1的PMC曲面

图2 P2的PMC曲面

图3 P3的PMC曲面

图4 P4的PMC曲面

图5 P5的PMC曲面

图6 P6的PMC曲面

图7 P7的PMC曲面

图8 P8的PMC曲面

图9 P9的PMC曲面

图10 P10的PMC曲面

(2)待评价创新政策的PMC曲面。从宏观角度看，X1均值为0.8，说明无论是标准的建立还是监督、指导、规范、试行、建议等方面，创新政策涵盖齐全。X2表示政策时效，要结合微观政策进行说明。X3均值为0.9，说明大多数创新政策自上而下地适用于国家、省、市和地方。X4均值为0.26，说明创新政策发布主体单一，由多个国家机关共同发布的创新政策较少。X5均值为0.733，说明政策工具的应用广泛。X6均值为0.975，说明政策涵盖企业范围全面。X7均值为0.75，说明创新政策具备核心竞争力。X8均值为0.617，说明创新政策包含多种方式对绿色能源产业进行激励。X9表明创新政策关联政策组合。

结合PMC曲面图，对每项创新政策进行微观分析，并提出改进建议。P1～P10分别对应PMC曲面图1～图10，图中的123代表矩阵横坐标值，系列123代表矩阵纵坐标值。具体结果如下：

P1的PMC指数为6.2，排名第九，是一项可接受政策，除政策时效、政策组合和政策公开表现较好外，剩余指标均低于平均水平。说明创新政策真正落实到低碳城市的实践难度较高。按照每项指标与均值距离由远及近排序，提出政策改进建议为X7—X8—X3—X1—X5—X4，提高试点城市核心领域竞争力至关重要。

P2的PMC指数为6.899，排名第七，处于可接受水平。其中政策性质、政策工具和核心领域低于均值，并且三项指标与均值的差异均在0.2以上。说明在电价补贴和电价配额的创新政策的完善过程中要着眼于政策全面筹划，丰富政策工具的使用，改进顺序为X5—X1—X7。

P3的PMC指数为5.867，排名最后，但仍可接受。其中，激励方式与均值的差距最大为0.45。说明能源技术革新的过程中，质量管理体系难以合理匹配技术装备可靠性，改进顺序为X8—X7—X1—X3—X5—X4。

P4的PMC指数为8.089，排名第四，处于优秀水平。只有发布主体略低于均值，说明我国“能源发展十二五规划”将绿色能源长远发展上升到了战略层面高度，制定了周密的计划。

P5的PMC指数为8.366，排名第一，等级优秀，说明国家重视绿色能源产业对节能环保做出的突出贡献。只有发布主体低于平均水平，其原因是环保政策由国务院单独发布。

P6的PMC指数为8.366，排名第六，等级优秀，由PMC曲面图6可知，政策性质和发布主体低于均值，改进顺序为X1—X4，此顺序并非绝对和唯一，改进时要依据实际情况。

P7的PMC指数为8.178，排名第二，处于优秀水平。尽管P7并非排名最佳，但是却是发展水平最佳均衡的创新政策，各项指标均超过均值。

P8的PMC指数为8.144，排名第三，表现优秀，相比于“能源发展十二五规划”“十三五规划”得分更高，说明绿色能源产业创新政策的战略部署在逐渐成熟。只有发布主体低于均值0.14，要求改善单一主体发布创新政策的大环境。

P9的PMC指数为7.816，排名第五，表现优秀。其中应用级别和目标企业低于平均水平，原因是省级政策未上升到国家层面，并且不涉及省内外资企业。

P10的PMC指数为6.644，排名第八，仍可接受，其中X4、 X5、X7和X8分别低于均值0.06、0.259、0.083和0.45。P10得分不高的原因是涉及微观的政策建议不多，改进顺序为X8—X5—X7—X4。

4 政策对比

4.1 P3和P5创新政策的比较

为了更清晰地表征绿色能源产业在创新政策深化过程中的模式差异和发现政策现实问题，直观对比排名第一的P5和排名最后的P3。

(1)P3和P5均以提升环境质量为主要内容，P3重点强调能源质量和能源技术装备的质量管理体系的建设，P5关注的是对节能环保产业的全面发展，其中涉及质量管理的建议更加详细。

(2)由表6可知,P3在目标企业、政策组合和政策公开分数均为满分，发布主体低于均值，但与P5的评分相同。这表明，P3中有50%的变量指标并不低于评分最高的P5。造成PMC指数得分差距显著的原因，一方面是两项政策分别位于中长期“能源发展十二五规划” 创新战略的两侧，“十二五规划”对新一轮政策的改进有明显的激励作用，另一方面是我国的绿色能源创新政策颁布仍处于探索阶段，对能源的质量管理等微观层面的完善任重而道远。

表6 P3与P5的PMC指数比较

(3)结合表3和表6，研究发现P3得分过低的根本原因在于六项二级变量。首先，在政策性质方面未明确标准、试行和建议的具体内容，在应用级别方面政策高度未上升到国家层级。其次，在政策工具方面缺乏人才培育、政府采购和公众认知的体系建设。再次，在核心领域方面极度缺乏竞争力，需要着重从信息技术成果转化产业链优化生态保护进行完善。最后，在激励方式方面，重点从税收优惠、信贷支持、专项基金和政府补贴出发，以激励绿色能源的质量升级。

4.2 绿色能源产业的创新政策建议

基于P3和P5的深度对比及绿色能源产业创新政策微观分析，提出“四三三法则”的政策建议。“四”指的是创新政策四项本质，具体包括政策性质、政策时效、政策组合和政策公开。第一个“三”是指三项政策手段，分别为政策工具、核心领域和激励方式。第二个“三”是指三项政策主体，分别为应用级别、发布主体和目标企业。①在四本质上，提升政策的可操作性，给出切实可行的具体标准和具体指导细则。保持政策的时效性，确保符合区域发展现状。增强政策与政策之间的组合与匹配，为达到最佳现实效果努力。以政策公开为着力点，增强创新政策透明度和公信力。②在三手段上，灵活运用政策工具，实现从供应面增长带动环境面应用再到提升需求面政策工具的完善，最终拉动绿色消费需求[6]。加强核心领域体系建设，提高激励方式的有效性，带动企业活力。③在三主体上达到三个保证：保证应用级别的有效性和多样性；保证政策制定者的权威性和充分性；保证覆盖企业的全面性。

5 研究结论与优化路径探究

本文的主要研究结论如下：①从宏观层面结合十项一级指标的PMC指数，分析10项创新政策总体表现。②从微观层面为10项创新政策提供了改进建议，具体改进顺序并不唯一，需要结合实际情况。③以P5为标杆，深度剖析了P3不足之处；根据P5和P3的对比结果，提出绿色能源产业发展的“四三三法则”政策建议，围绕政策的四个本质特征，通过三个主体推动三项工具的落地实施，进而提升创新政策的效用。

基于以上研究成果和政策建议，为绿色能源产业的优化路径选择提供以下建议：第一，平衡供给与需求不匹配的现状，新型环保产品要符合市场预期。例如，在汽车消费市场上，新能源汽车在国际市场价格高昂，不具有完全投放市场的现实条件相对应的是消费者缺乏新产品预期，进而量产低档新能源汽车符合企业发展的战略决策。在市场化推进的过程中，一方面，要以降低研发成本和技术损耗为着力点，培育核心优势，以技术突破为目标。另一方面，增强绿色能源的公众宣传，获取主流消费者的信任以巩固市场地位。第二，构建绿色能源产业创新链桥梁，完善区域配套基础设施建设。以东方日升新能源股份有限公司为例，在其光伏电站产业链构建中，上游主营硅片切割、下游打造光伏电站开发垂直一体化建设，最终提升创新绩效。这为全绿色能源产业链的整合提供了新思路。首先，上游提供研发评估，重点关注整体布局；其次，中游衔接上层技术支持和下游配套服务；最后，下游主攻核心要件生产，达成上游—中游—下游多维度梯次利用的合理架构。第三，推动人才基地建设是绿色能源技术革新和企业成长的必然选择。例如，华中科技大学与欧盟委员会共同合作建立了华中科技大学中欧清洁与可再生能源学院(简称ICARE)，旨在推进绿色能源人才交流和培养。在管理型人才战略层面，关注人才管理思维；在创新型人才储备环节，关注人才创新思路；在技术型人才培育上，关注人才研发能力，最终形成专性型和复合型为一体的人才战略计划，为完善绿色能源产业提供智力支持。