异质性R&D、政府支持与能源强度

冉启英，徐丽娜

(1.新疆大学创新管理研究中心，新疆乌鲁木齐830047；2.新疆大学经济与管理学院，新疆乌鲁木齐830047)

自“十一五”规划我国将节能减排作为约束性指标以来，虽能源强度呈下降趋势，但能源总需求量仍持续走高。《BP世界能源统计年鉴2018》显示，2017年中国能源消费增长3.1%，连续17年成为全球能源消费增量最大的国家。《2018年国内外油气行业发展报告》指出，2018年我国石油对外依存度高达69.8%，能源供需矛盾日趋尖锐。同时，能源低效使用对我国生态环境带来严重挑战[1]。为进一步降低能源强度，突破能源环境约束，实现经济与能源、环境的可持续发展，党的十八大以来，我国就提出“能源革命”的战略思想。在《能源生产和消费革命战略(2016—2030)》中指出，2020年能源强度要比2015年下降15%，2030年要达到世界平均水平。依靠创新要素投入促进能源效率提高已成为保障国民经济行稳致远的重要手段，2019年“两会”将“坚持创新引领发展，培育壮大新动能”作为转变发展动能、实现经济高质量发展的重要方式，并相继实施“万众创新”和“中国制造2025”等创新战略，鼓励加大研发投入力度。阿吉翁等[2]研究发现，不同类型创新活动在研究目的、拥有的研发资源等方面存在差异，若将研发投入视为同质，将导致误导性政策建议。基础研究和应用研究以创造新知识为目的，并不直接作用于生产技术，而试验发展以应用节能知识研制新产品、开发新系统和新管理模式为目的，二者对能源强度的影响可能不同。政府作为技术创新体系中的重要构建者，掌握了大量科研机构、高等院校等科研资源，可根据能源战略需求配置科研资源，有效弥补市场机制的不足。在不同创新活动中，政府支持的作用机制与影响效果亦可能存在差异，唯有厘清政府对不同创新活动的作用边界，才能更好地实现科研资源配置的最优化。现有研究并未厘清异质性R&D、政府支持与能源强度的内在关联，为此，本文采用空间计量模型和门槛面板回归模型深入探讨三者的本质联系，为通过政府精准支持创新活动降低能源强度寻求对策，具有重要现实意义和理论价值。

1 文献综述

梳理相关文献可知，能源强度的影响因素可分为三类：一是结构因素，如产业结构和能源消费结构[3-4]；二是制度因素，可以分为国外制度因素如FDI和进出口贸易等[5-6]，国内制度因素如市场扭曲和信息化等[7-8]；三是技术进步，并进一步细分为自主研发和技术引进[9]，或分为中性技术进步和有偏技术进步等[10]。虽然有学者认为能源效率改善具有“回弹效应”[11]，但是大部分学者肯定了技术进步是改善能源效率的主要推动力[12]。

作为技术进步的主要来源，R&D投入是降低能源强度的重要途径。王班班等[13]研究发现R&D水平溢出效应可降低能源强度。姜彩楼等[14]认为企业和政府研发支出对能源效率影响效果具有差异性。不同研发主体的研发动机、掌握的研发资源存在巨大差异，不能将所有创新活动视为同质[2]。当前关注异质性R&D的研究大致可以分为三类：第一类将企业创新活动分为产品创新和工艺创新[15]；第二类利用不同专利反映技术研发成效[16]；第三类将R&D投入细分为应用研究、基础研究与试验发展[17-18]，考虑到基础研究和应用研究均以创造新知识为目的，部分学者将两者归为一类，探究其与试验发展活动的不同[19-20]。囿于前两类数据的适用性和可得性，本文参用第三类文献中关于R&D投入的分类方法。

中国科技基础较为薄弱，仅通过市场机制难以实现研发资源的最优配置，需要政府结合现实战略需求发挥引导作用[21]。然而，考察创新活动中政府支持作用的文献，既没有在异质性R&D视角下以研发投入对能源强度的影响为研究对象，也没有探究通过政府支持降低能源强度的具体路径。部分学者基于经济发展的现实需要，直接探究政府精准支持的必要性。孙早等[22]认为只有增强政府对基础研究的支持力度才能提高自主创新能力。洪银兴等[23]强调政府对科学研究支持的重要性，认为只有当政府给予足够的引导性资金支持，方可推动创新驱动由外生向内生的转变。近期的研究如张辉等[24]、余明桂等[25]、叶祥松等[20]等普遍认为政府支持对试验发展的作用效果较为复杂。然当前鲜有研究将两类研发活动引入统一框架，探究政府支持对其影响机制的不同。

通过梳理文献可知，已有研究仍存在以下不足：(1)虽有部分学者选取R&D投入作为技术进步的代理指标，实证分析技术进步对能源强度的影响，但是这些文献均未考虑技术进步的具体实现路径——不同创新活动对能源强度的作用机制；(2)缺乏基于异质性R&D视角探讨政府支持不同创新活动对能源强度的影响是否存在差异，难以判断政府支持是否有利于提升能源效率。鉴于此，本文基于异质性R&D视角，采用SDM、SAR、SEM三种空间计量模型对科学研究与试验发展对能源强度的影响效果进行实证检验，其次通过引入交互项深入考察政府支持两类创新活动对降低能源强度的不同作用效果，进而运用面板门槛回归模型探究政府支持在科学研究和试验发展中的非线性影响机制，为通过政府精准支持降低中国能源强度提供明确的理论依据与相应政策建议。

2 模型设定与数据来源

2.1 能源强度决定模型

为考察科技创新活动对能源强度的影响机理，本文借鉴包含资本(K)、劳动(L)、能源(E)和原材料(D)等生产要素的Cobb-Douglas函数以及Fisher-Vanden等[26]相关研究，基于相应成本模型推导能源强度决定函数模型：

(1)

其中，i为各省市，A为技术水平，P表示投入要素价格，τ代表投入要素的价格弹性，Y是产出水平。

基于谢泼德引力(Shephard’s Lemma)，成本函数关于能源价格的偏导数即为能源需求量，由(1)求得省能源需求量(Ei)：

(2)

假设，

(3)

根据研究类型的差异，R&D活动可分为基础研究、应用研究和试验发展。其中，基础研究和应用研究可通过调查、实验和试制等途径为新节能产品的研发提供理论依据，长期持续的理论研究，不仅有利于实现核心节能技术的突破，还表现为学习、应用及改进新技术能力的提高，本文将两者归为一类，统称科学研究；试验发展可基于已有知识开发新节能产品、形成新服务，对能源效率存在直接影响。式(3)表明，能源强度由技术进步和能源相对价格决定，基于此，考虑科学研究和试验发展作为技术水平指标，将技术水平设定为：

(4)

其中，RES是科学研究，DEV为试验发展，根据Hu等[27]设定f(·)为：

(5)

将式(4)和(5)带入(3)，并对式(3)两边同时取对数，可得各省能源强度决定模型：

(6)

2.2 空间计量模型

考虑到能源强度存在显著空间异质性和空间依赖性，若忽略空间因素可能导致解释变量的边际效应估计存在偏误[28]，本文借鉴Anselin[29]提出的空间计量分析法，其一般形式为：

(7)

其中，Yit是被解释变量，Xit由所有解释变量构成，ωit表示空间权重矩阵，ai和vi分别为空间和时间固定效应，是模型的可选项，εit是随机误差项。

本文选取能源强度(EI)作为被解释变量，核心解释变量为科学研究(RES)、试验发展(DEV)，控制变量包括对外开放度(OPEN)、投资率(INV)、人力资本(HUM)、产业结构(IND)和能源相对价格(EP)。

若φ和γ同时为0，则是空间自回归模型(SAR)：

若ρ和φ同时为0，则为空间误差模型(SEM)：

若γ仅为0，则是空间杜宾模型(SDM)：

其中，i为第i个省市，囿于西藏数据缺失严重予以剔除，合计为30个省，t表示时间，本文考察期为2000—2016年。考虑到研发投入对能源强度的作用具有滞后性，此外本文参考叶祥松等[20]的研究结论，参用白俊红等[30]的方法，构建科学研究和试验发展的无滞后和依次滞后3期4种模型。

为进一步检验政府支持是否有利于发挥不同创新活动对能源强度的抑制效应，在SAR、SEM与SDM中引入交互项，以SAR为例构建式(11)和(12)。

2.3 变量说明及数据来源

结合前文的理论分析及相关研究，本文将科学研究、试验发展、能源相对价格作为解释变量引入能源强度回归模型中。此外，产业结构[4]、对外开放度和投资率对能源强度具有较强的解释力度[28，31]，因此本文将三者纳入分析模型。各变量的原始数据来自《中国能源统计年鉴》《中国科技统计年鉴》、各地区统计年鉴及国家统计局发布的相关信息，个别缺失的观测值利用线性外推法补齐，变量说明见表1。

表1 变量说明及统计性描述

3 实证结果与分析

3.1 能源强度空间依赖性检验

为检验能源强度的空间相关性和相关程度，采用Global Moran I指数来判别。Moran I的计算公式如下：

本文采用0-1地理邻接矩阵，表2为地理权重矩阵下2000—2016年我国30个省市能源强度的Moran I值及其显著性水平。

表2 能源强度的Moran I指数

注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著。下表同。

由表2可以看出，2000—2016年各省市能源强度的Moran指数均为正且至少通过了10%的显著性检验，表明我国30个省、市和自治区的能源强度在地理空间上表现出显著的正相关，这也说明采用空间计量模型较合适。

各地区的空间相关性可由局部莫兰指数(anselin local Moran I)来检验，公式如下：

(14)

3.2 科学研究与试验发展对能源强度的影响

运用stata15.0，采用极大似然估计法对式(8)、(9)和(10)进行参数估计，Hausman检验均拒绝随机效应，估计结果见表3。限于篇幅，本文省略了SAR估计结果的报告。由表3可知，SDM、SEM两种空间估计方法下，科学研究与试验发展的回归系数和显著性都很接近，表明估计结果具有较好的稳健性。

表3的估计结果较为直观地显示了中国R&D投入的异质性，科学研究投入对降低能源强度无显著影响，而试验发展投入则不利于能源效率的改善，且会持续一段时间。在当期和滞后各期内科学研究对能源强度无显著影响，原因可能是多方面的：(1)科学研究投入虽然能创造新知识，但转化为现实节能技术、新产品存在较长的时滞，且不仅受到科技和理论认知水平、应用能力、关联技术发展水平等诸多因素的制约，也受市场风险、科技体制的认同多重因素的影响，研发风险较大。(2)科学研究以高等院校和研究机构为主，长期以来科技成果转化率较低。《中华人民共和国国家知识产权局2017年度报告》指出，我国高校研究成果转化率仅为11.4%，大量科研成果不能转化为现实生产力推动技术进步，其研发投入也难以通过技术进步改善能源效率。(3)高等院校和研发机构并非能源生产和消费的主要部门，也非污染物的主要来源，环境规制难以对其产生约束或激励，造成研发活动的节能减排导向不足，科学研究也就难以通过节能技术的研发促进生产率的提高。

图1 分省空间相关性检验的Moran散点图

导致试验发展投入正向影响能源强度的原因在于，能源低效利用诱发的生态环境恶化问题日益严峻，环境保护和能源革命已凸显成为重要的民生问题。在历经了“十一五”和“十二五”两个时期的强制性节能减排后，“十三五”以来国家继续施加降耗环保高压，面对日益严格的规制压力，但又受制于薄弱的研发基础，我国企业创新长期以技术模仿与产品仿制为主[20]，节能减排核心技术严重缺位。近年来我国经济飞速发展，成为仅次于美国的第二大经济体，与发达国家的技术差距逐渐缩小，技术模仿成本日益攀升，而企业又无力承担高额研发成本[34]，由于缺乏原创核心技术，仿制产品在减排性能与消费者认同方面均无明显优势，难以实现增加收益或减少能耗的目标，因而能源效率并不因试验发展投入的增加而得到改善。宏观层面表现为，长期以来中国企业形成了对技术引进的路径依赖，引进技术挤出大量生产性投入却存在严格技术壁垒，大部分资金用于引进技术的本土化改造而非形成原创性知识产权，研发投入长期处于较高水平，最终导致能源强度与试验发展投入的负向关系。

表3 科学研究与试验发展对能源强度的影响

表3(续)

注：[]内为相应P统计值，下表同。

3.3 政府支持科学研究对能源强度的影响

表4显示当期科学研究与政府支持的交互项对能源强度的影响方向和显著性水平并未改变，而在滞后1期到3期至少在10%的显著性水平为正，说明政府支持是发挥科学研究对能源效率改善作用的重要条件，也进一步表明科学研究对降低能源强度的促进效应存在时滞。中国在推动科技创新与绿色发展的深度融合成果斐然，长期以来，中央政府以促进产业结构升级、实现资源依赖向创新驱动转型为主要工作目标。国家能源局局长吴新雄在“十三五”能源规划工作会议上提出“大力推进能源节约，提高能源效率”，为我国能源发展指明了方向。十九大报告进一步提出“推进能源生产和消费革命，构建清洁低碳、安全高效的能源体系”。根据节能减排的重大需求，政府逐步落实了“中国制造2025”“973计划”等多个国家科学研究战略，通过精准支持着力引导科学研究积极为创新驱动和绿色发展服务，有效发挥了科学研究对能源效率的改善作用。

在控制变量保持一致的条件下，在当期与滞后各期的模型中，试验发展投入与政府支持的交互项均不显著，估计结果未在文中列示，若感兴趣可向作者索取。

表4 政府支持与科学研究对能源强度的交互作用

3.4 进一步讨论

由前文研究可知，政府支持与两类科技创新活动的交互作用存在显著差异。这种调节作用的异质性是否与政府支持的力度有关？不同支持力度下，其调节机制如何？借鉴Hansen提出的面板门槛回归模型，以科学研究和试验发展分别作为门槛依赖变量，政府支持为门槛变量，构建门限模型：

其中，I(·)表示指示函数，c为具体的门槛值，其他变量定义同前文。门槛效应的存在性检验结果见表5，科学研究和试验发展的单一门槛至少通过了1%显著性水平的检验，而双重门槛均不显著，表明政府支持均存在显著的单一门槛效应。为进一步考察门槛估计是否有效，借助似然比函数图(图2)说明门槛估计值和95%置信区间。当似然比统计量LR为0时，科学研究和试验发展对应的政府支持门槛值分别为0.679、0.027，置信区间为[0.648，0.684]、[0.026，0.035]，门槛有效性检验通过。

表5 非线性检验结果

注：BS次数是指采用Bootstrap反复抽样的次数。

图2 门槛估计值与置信区间

表6列示了以政府支持为门槛变量的模型估计结果。对于科学研究，当政府支持力度低于门槛值0.679，科学研究对能源强度的影响不显著，而当这种支持力度跨越门槛值时，科学研究对能源强度的抑制作用增强为0.208，且通过了1%的显著性检验。换言之，政府对科学研究长期、大力的支持是科学研究降低能源强度的重要条件。可能的原因在于：其一，科学研究需要大量资金持续投入，且能否成功转化为现实生产力存在较大不确定性，科研收益还无法内部化，高风险使企业难以自主开展研发活动。其二，政府结合当前节能减排需求布局重大科技攻关项目，对研发主体给予持续稳定的资金支持，取得了一批具有自主知识产权的科研成果，不仅实现了核心技术的重大突破，补齐了节能技术短板，还通过长期持续性知识积累提升了学习、应用及改进新技术的能力，为传统模仿创新向消化吸收再创新提供了有力支持。

当政府支持力度超过0.027，试验发展投入对降低能源强度的抑制作用由0.078增大为0.111，且显著性水平也进一步提高，说明合理范围内的政府支持，可以弱化试验发展对能源效率的负向影响。可能的原因是：(1)由于政府官员任期较短，具有短期目标导向的地方政府倾向于选择节能技术产出多、速度快的企业进行研发扶持，导致企业选择质量不高的策略性创新，抑制了试验发展对能源效率的改善作用。(2)政府过度支持强化了企业对技术引进的依赖性，使试验发展成本居高不下。由于技术研发存在较大风险，政府资金直接支持将降低技术引进成本，对引进技术进行仿制变得有利可图。

总之，科学研究才是降低能源强度的主要力量，政府支持试验发展即使保持在合理范围，也仅能减缓其对降低能源强度的抑制作用，并未改变试验发展对能源效率的负向影响。

表6 政府研发支持的门槛回归结果

注：()内为t统计量。

4 研究结论与政策启示

本文采用2000—2016年省际面板数据，运用空间计量模型，首先考察了科学研究与试验发展两类研发活动对能源强度的直接影响，结果发现科学研究在短期内对降低能源强度无显著影响，而试验发展对降低能源强度存在显著抑制作用；其次，本文探究了政府支持与两类研发活动的交互作用对能源强度的影响，研究结果表明政府支持是科学研究发挥能源效率改善作用的重要条件，而对于试验发展，其调节作用并不明显；进一步通过构建面板门槛回归模型，深入探究政府支持存在异质性的原因，发现当政府支持力度超过门槛值时，科学研究方对能源强度产生显著负向影响，尽管政府直接支持试验发展对降低能源强度无促进作用，但政府适度支持，可弱化试验发展对提高能源效率的抑制作用。

本文研究具有多重启示：(1)为尽快降低能源强度，必须正确发挥政府的支持作用。政府应侧重支持投入大、风险高的科学研究，对于试验发展，最好放手于市场，在合理范围内助推试验发展由模仿创新向消化吸收再创新与原始性创新的转变。(2)政府应立足我国能源危机重重的现实背景、结合当前节能降耗的迫切需求，运用科技计划和专项基金等形式，引导公共研究机构聚焦先进设备、工艺流程、技术与管理等相关研发，强化科学研究的节能偏向，在部分节能降耗的前沿领域形成科技优势，反哺节能试验发展，同时，深化高等学校、科研机构等公共研发机构的科研评价和科技成果转化激励等机制改革，改变我国目前科学研究成果转化率较低的现状，充分发挥科学研究投入对能源效率的积极作用。(3)政府对试验发展的支持力度须控制在合理范围。政府应着进一步深化公共研发机构与企业的产学研相融合，打造协同创新模式，而非一味给予创新补贴、减免税收等优惠政策，只有这样才能打破原有的技术引进与仿制创新模式，将核心技术掌握在自己手中。