反腐败、能源投资和能源效率

2022-12-16 02:51郭剑鸣刘相锋
财经论丛 2022年12期
关键词:腐败能源监管

刘 洁,郭剑鸣,刘相锋

(1.浙江财经大学公共管理学院,浙江 杭州 310018;2.浙江省新型专业智库“浙江财经大学政府监管与公共政策研究院”,浙江 杭州 310018;3.浙江财经大学中国政府管制研究院,浙江 杭州 310018)

一、引 言

随着城市化、工业化的快速推进,能源与经济发展之间的矛盾逐渐显现,提高能源效率成为缓解能源供需矛盾、保障经济可持续发展的必然选择,而能源投资的总量和结构都对能源生产供给结构和能源效率的提升起到关键性作用。根据2014年国际能源署(IEA)发布的《能源投资报告》,“从2014年到2035年,全球能源领域投资要达到48万亿美元才能满足日益增长的能源需求。其中,40万亿美元被用于开发和维护能源设施,8万亿美元被用来提高能源效率”。这意味着未来近20年的能源投资额中,预计将有近20%是用于提高能源效率的投资。我国的能源行业项目动辄数亿、投资巨大,而能源市场准入的审批权力高度集中、审批流程不透明均为手握审批大权的官员们提供了腐败的土壤。能源监管机构和能源企业腐败窝案频发一直为社会诟病,系统性的腐败问题反映了能源投资监管中存在深层次的监管制度漏洞。

腐败是否扭曲了能源投资进而直接或间接降低能源效率的话题受到学术界的广泛讨论。一些学者认为地方政府官员通常控制着大量资源并具有自由裁量权,这为官员们提供了腐败的机会。投资金额大的项目可能由于审批程度繁复造成资源错配、能源效率低下[1]。一方面,由于能源投资项目往往金额巨大、资金密集及容易寻租,官员倾向于引导资本流向能源项目而造成投资规模增加,短期内可能促进了能源效率的提升,但该“引流”导致的重复建设和过度支出的浪费对冲了资本流入改善能源效率的效果。另一方面,能源投资项目的规模庞大,在资金成本等压力驱使下,能源企业为快速获得投资项目的审批会在如何俘获审批官员方面下足功夫,从而带来管制俘获问题资料来源于“‘两会’后能源领域高管接连落马成腐败重灾区”(http://fanfu.people.com.cn/n/2015/0428/c64371-26919263.html)。。“羊毛出在羊身上”,前期的利益输送必将挤占能源项目投资的规模,还造成低效率的能源项目上马。例如,腐败可能导致高耗能、大基建的能源投资项目上马,挤占风电、核能、生物质能等新能源产业的投资布局和规模,引发地区资源的错配,使“会做工作”“跑得勤”的地区项目获得审批。相反地,另一些学者则认为贿赂可帮助避开缓慢而效率低下的官僚程序取得审批[2],促进能源投资效率和技术创新、提高能源效率。对于腐败是否通过能源投资这一路径降低了能源效率仍未形成共识,反腐败是否促进能源效率的提高也有待进一步研究。

因此,本文立足于我国能源行业的监管实际和发展趋势,针对能源投资领域腐败多发的现实背景,把腐败、能源投资和能源效率联系起来,探讨腐败对能源效率的影响程度及其内在机制,期望寻找到减少腐败对能源效率的负面影响的有效路径。本文的边际贡献主要在于:(1)通过实证分析检验腐败与能源效率之间的关系,发现能源投资的中介传导机制作用;(2)从理论和实证层面探讨腐败作用于能源效率的机制和路径,丰富腐败传导机制的研究内容,增进腐败如何影响能源效率的认识和理解,为能源行业的政府监管机构内部治理提供有益的理论内容和实证证据。

二、相关文献回顾和研究假设

腐败对能源投资的扭曲造成能源行业的资源错配并降低了能源效率。因此,本文围绕腐败抑制还是增进能源投资、能源投资提升还是降低能源效率、腐败促进还是阻碍能源效率三个问题展开论述并提出相应的研究假设。

首先,关于腐败与能源投资之间关系的研究主要聚焦腐败是否影响企业投资行为并导致资源错配。国内外学者认为腐败促使官员将资金更多地投向资金密集、数额较大、容易获得贿赂的项目,而对那些受贿机会少的领域则减少支出,扭曲了公共支出结构并影响经济增长。Jajkowicz和Drobiszova(2015)研究发现腐败对政府在能源方面的公共支出存在积极影响,而对教育等社会性公共支出具有消极影响。腐败影响公共支出的原因总结起来共有三个:一是武器、军事装备、能源燃料企业通过贿赂可更好地占领市场,因而也愿意支付更高的贿赂;二是这些方面涉及标的比较大的公共采购;三是这些类型的公共支出拥有更大的自由决策权[3]。因此,从这个角度来看,腐败助长了能源投资规模,缩短能源项目审批程序,促进能源投资。腐败造成能源投资的错配体现为官员对投资项目的审批从投资的社会福利转向寻租收益,而能源企业为获得投资项目的审批亦从投资经营收益转向寻租收益,长此以往势必对能源效率产生不利影响[4]。另外,政府建立监管机构来反腐败必将增加监管成本,导致一些资源被浪费而减少对能源投资的投入[5]。

其次,关于能源投资对能源效率的影响的相关研究主要是从能源结构的优化和技术进步两个路径展开的。岳高社(2015)通过差分GMM方法测算经济政策、环境政策、资源禀赋、行业现金流等因素对能源工业固定资产投资规模的影响,发现行业内部资金的充裕程度对能源投资的影响程度小于经济政策和环境政策,尤其是在中西部地区能源固定资产投资规模受经济政策、环境政策的影响更为显著[6]。彭民和田园(2012)运用层次分析法探讨低碳经济下能源企业投资的主要影响因素,指出低碳技术、低碳人才和低碳政策对能源企业投资影响重大[7]。段小燕等(2014)实证分析2001—2012年我国四大经济区能源效率及其影响因素,发现能源投资对能源效率有着极为重要的影响,加大国有经济能源工业固定资产投资可显著提高能源效率,但由于各经济区域的经济水平和产业结构不同,能源投资对能源效率的影响也不相同,在东部地区增加能源投资对能源效率的促进作用较中西部地区更为明显,应结合地区的产业结构和经济发展水平制定能源投资的政策[8]。可见,能源投资与能源效率之间的关系不是简单地取决于投资规模,更与投资的能源结构和项目落地区域的经济发展水平相关。而腐败作为影响能源投资的变量时,能源投资与能源效率的负相关关系就会明显放大。

最后,对于腐败对能源效率的影响研究,不少学者认为政府监管机构官员的寻租等腐败行为造成监管政策的失灵、社会成本激增及政府效率低下等问题[9][10]。在腐败程度较严重的环境下,监管法规易被政治俘获或沦为政府官员寻租的工具,造成公用事业运营企业与监管机构串谋勾结[11]。这种监管腐败加剧了资源错配并导致能源效率低下[12]。Wang等(2019)采用中国2006—2015年的省级面板数据,实证研究腐败和资源错配对生态效率的影响,表明腐败对资源错配具有直接和间接的负面影响,资源错配具有中介作用,腐败直接降低生态效率并加剧资源错配,从而导致生态效率进一步下降[13]。Hao等(2020)采用空间计量模型和面板阈值模型,根据2005—2016年中国30个省的省级面板数据,分析腐败、资源错配和中国全要素能源效率的影响,发现地方腐败加剧资源配置不当对全要素能源效率的抑制作用[14]。然而,另一些学者则提出与腐败“油脂”理论完全相反的研究结论,认为腐败在一定程度上实现效率改进是经济的“润滑剂”[15][16]。能源行业腐败发生的风险往往与政府在该行业实行组织拍卖和给予特许权的政策有关。在对商业活动的监管干预较高的法律制度中,腐败行为的发生率明显较高,但在过度监管、僵化管理和缺乏市场竞争机制的情况下,腐败有助于克服由此造成的更深层次的扭曲而成为一个次优选择[17][18]。贿赂或“加油”减少了长时间的行政延误,并通过缓慢移动的公共服务队列而得以进步[19]。

目前,学术界对腐败、能源投资及能源效率之间关系的研究主要集中于腐败对能源效率的影响和腐败对能源投资的影响两个层面,即能源领域的腐败造成能源投资出现错配,能源监管政策受腐败的影响导致能源监管法规执行不严,挤出了高效率的企业而对能源效率产生直接影响。然而,腐败能否通过能源投资这一路径直接影响能源效率的检验和证据并未得到较好的文献支撑,这为本文的研究拓展了较大的探索空间。据此,本文提出假设:能源投资受到腐败的显著影响,使能源投资方向偏离最优路径并造成能源效率低下。

三、研究设计

(一)计量模型的构建

本文采用逐步回归法分步检验腐败对能源效率的影响及传导机制。首先,检验腐败对能源效率的直接效应,被解释变量EEit为i地区第t年的能源利用效率,核心解释变量Corrit为i地区第t年的腐败程度,控制变量Xit为一组对地区能源效率具有显著影响的控制变量(具体包括技术进步TPit、经济结构变动ISit、外商直接投资FDIit和政府干预GVit),构建如下的直接效应检验模型:

EEit=c0+cCorrit+θXit+ηi+λt+εit

(1)

其中,i(i=1,2,…,30)代表省份,t(t=2000,2001,…,2017)为年份。

其次,为识别腐败是否通过能源投资对能源效率产生影响,我们运用中介效应检验方法来考察。需要指出的是,中介效应的检验方法众多,在统计检验错误和检验功效方面各有优劣,单一方法的适用性较低[20]。温忠麟(2004)在结合Judd和Kenny(1981)、Sobel(1983)、Baron和Kenny(1986)等提出的不同检验方法的基础上,构造一个综合的中介效应检验程序,能在较高统计功效的基础上控制第一类和第二类错误的概率[21][22][23][24]。因此,本文采用该检验程序进行中介效应检验并构建如下的模型(2)和(3)(检验程序见图1所示):

EIit=a0+aCorrit+θXit+ηi+λt+εit

(2)

(3)

其中,EIit为能源投资,即i地区第t年的能源投资总额占GDP的比重;模型(1)的系数c为腐败对能源效率的直接效应,模型(2)的系数a为腐败对能源投资的影响效应,模型(3)的系数c′是在控制能源投资对能源效率的影响后腐败对能源效率的影响效应;系数a与b的乘积为经能源投资传导的腐败对能源效率影响的中介效应。

图1 中介效应的检验策略 注:检验策略参考温忠麟(2004)的做法。

(二)数据来源及处理

鉴于数据的可获得性,本文选取中国2000—2017年30个省份(不包括西藏、港澳台地区)的数据。贪污腐败渎职立案数来源于《中国检察年鉴》中各地区人民检察院的年度工作报告,由于部分省份在某些年份并未报告当年的相关立案数而造成数据缺失,本文通过相关地方法律年鉴、经济年鉴和工作报告予以补充。需要说明的是,由于公开的数据显示的是已被发现或查处的腐败,与地区政府监管机构的真实腐败程度可能存在一定的差距,但在无法获取真实的腐败数据的情况下,假定腐败犯罪立案数与实际腐败案件存在固定的比例关系不失为一种选择,国内外学者使用腐败犯罪立案数得到的研究结果与实际也较为相符[25][26]。

此外,其他数据均来自于公开的统计年鉴或数据库。具体而言,地区历年的能耗数据主要来源于各省能源统计年鉴,历年的专利申请授权数则从中国主要科技指标数据库中获取,能源价格数据采用《中国统计年鉴》中原材料、燃料、动力购进价格指数。对外商直接投资总额的处理方式,按照当年人民币对美元平均汇率水平折算为人民币。为消除价格因素的影响,利用CPI指数将GDP以2000年为基期进行平减处理。

(三)变量的选取及描述性统计

1.被解释变量——能源效率EEit。能源效率指标可分为单因素能效指标和全要素能效指标。单因素能效指标通常以经济产出与能源投入之比或投入-产出比来衡量。前者称为能源利用效率,它通过单位能耗的服务或产出量表征一个国家或地区在一定时期的宏观能源效率水平;后者衡量单位产出的能耗称为能源强度。这两个指标互为倒数,易于计算。因此,本文采用GDP与能源消耗总量之比来衡量综合能源效率[27][28][29],具体的计算公式如下:

(4)

其中,EEit表示i地区第t年的能源效率,GRPit表示i地区第t年的地区生产总值(以2000年为基期进行平减处理),Eit表示i地区第t年的地区能源消耗。

2.核心解释变量——腐败程度Corrit。由于腐败活动具有隐秘性,有效度量腐败是定量研究的一个难点。国际各类组织建立和提出的腐败指标非常多(如国际透明组织发布的腐败感知指数和行贿感知指数、国际商务组织发布的反映各国腐败程度的指数等),测度不同类型腐败的侧重点存在较大的差异,也难以完全度量各类腐败。同时,它们建立在调查信息的基础上,其真实性无法得到保证,因此学者通常构建和采用针对具体领域的腐败事件来刻画。目前,常用的腐败指标主要包括每百万人的腐败案件数量和公职人员的腐败案件数量两类[30][31][32]。本文综合采纳学术界的通常做法,以人民检察院每年立案侦察的贪污、贿赂、渎职案件数与人口数之比来计算各地区的腐败程度。其中,Caseit表示i地区第t年的贪污、贿赂和渎职案件数,Populationit表示i地区第t年的人口数。由此,i地区第t年的腐败程度Corrit的计算公式为:

(5)

根据式(5),本文计算中国30个省份的平均腐败程度(如表1所示)。

表1 2000—2017年30个省份的平均腐败程度及其排名

3.中介变量——能源投资EIit。能源工业中的三大行业——电力、石化和煤炭是国民经济的支柱产业,这三个部门的投资对能源利用效率有着举足轻重的影响。自2000年以来,能源工业的投资以年均13.7%的速度快速增长,一直是同期投资额最大的基础产业部门(1)根据《中国统计年鉴》的数据计算得到。。对EIit这一指标的处理,借鉴国内外学者的一般做法,以能源工业投资额占GDP的比重来衡量。

4.控制变量Xit。通过文献梳理,关于模型(1)和(3),我们从经济结构、技术创新和制度因素三个方面选择能源效率的控制变量。由于不同产业的经济结构对能源需求的差异较大,因此经济结构对能源效率具有重要影响,本文通过计算第三产业增加值占GDP的比重作为经济结构的代理变量[33]。技术进步对能源效率的提高起着基础性的作用,本文采用各省专利授权数来衡量地区研发能力[34][35]。制度因素包括政府干预程度和对外开放水平,良好的制度基础和完善的市场环境有助于企业微观效率的改进,促使能源效率的提高。本文采用政府财政支出与GDP的比值来衡量市场化水平和政府干预程度,该比值越小,表明政府干预越少,市场化水平愈高[36]。以实际利用的外商直接投资与GDP的比值来衡量对外开放水平[29]。模型(2)以能源投资作为因变量,借鉴前人的研究成果,加入可能影响能源投资的一系列指标作为控制变量(包括经济结构和城镇化率)[37]。

表2 变量说明和数据来源

表3 变量的描述性统计(N=540)

四、实证研究与结果分析

首先,在控制能源效率其他相关变量的基础上,考察腐败对能源效率的综合影响;其次,利用温忠麟(2004)提出的中介效应检验方法,检验腐败是否通过影响能源投资对能源效率施加作用[21];最后,为保证模型的合理性和科学性,通过随机无放回抽样方法,任意抽取28个省份进行稳健性检验。

(一)实证结果及分析

表4 中介效应模型的估计结果

从估计结果来看,表4的(1)列的回归结果显示,自变量的回归系数c=-0.209为负并通过1%水平的显著性检验。从影响程度来看,腐败程度每增加1个百分点,能源效率将下降0.209个百分点,腐败对能源效率的抑制作用显著,这与Stiglitz(1998)和Mo(2001)的研究结果相一致[11][38]。腐败程度的加深意味着贪污受贿渎职等行为的增加。一方面,市场配置资源的扭曲程度随之提升,降低了资源配置效率;另一方面,政府和监管机构官员的寻租行为造成监管政策的失灵,降低了监管效率,因而需加大腐败治理力度、提高能源效率。第一步的自变量到因变量的效应显著,可继续进行中介效应检验分析。

第二步的回归结果由表4的(2)列报告,发现腐败对能源投资的回归系数显著为负(a=-0.441,p=0.001)并通过1%水平的显著性检验,说明腐败对能源效率的负面效应明显,腐败的发生扭曲了投资资源的错配,进一步延长能源投资项目审批的程序,部分能源效率较低的项目绕过能源监管的程序而阻碍能源效率的提高。

第三步将自变量和中介变量同时放入检验模型中,模型(3)的回归结果由表4的(3)列报告。结果显示,能源投资对能源效率的回归系数b=0.17为正并通过1%水平的显著性检验,腐败对能源效率的回归系数c′=-0.162为负并通过1%水平的显著性检验。由于0.162小于第一步的回归系数0.209,所以能源投资的中介作用存在;由于腐败对能源效率的回归系数c′显著,所以能源投资的中介作用为部分中介。中介效应ab为-0.075,总效应为ab+c′=-0.237,因此腐败对能源效率的总影响中有近31.65%是通过能源投资来实现的。腐败通过能源投资阻碍了能源效率的提高,能源投资是资源错配的一个重要方面。

表5 稳健性检验结果

结合现实情况看,党的十八大以来,我国开展了大规模的系统性反腐败斗争。中纪委和中组部派出中央巡视组到各地、各单位检查监督反腐倡廉工作,发布新的反腐败政策(即“八项规定”),出台“六条禁令”和“反四种不良工作作风”等。各地方政府也出台一系列地方反腐败法规,对各级官员的工作作风和日常生活均提出了非常具体的要求。鉴于2013年之前的反腐败政策比较平稳且能源投资领域的腐败程度较高,因此我们从全样本中截取2000—2012年的子样本作为研究对象,回归结果详见表5的(4)—(6)列。通过对比回归结果后发现,2013年之前腐败对能源效率的总效用为-0.249,与全样本的总效用-0.237基本持平;能源投资中介效用占总效用的比例为51%,高于全样本的31.6%;各解释变量及控制变量的符号均没有发生改变,只有数值略微变动,结论符合预期。这说明党的十八大加大反腐败力度的举措较好地抑制了腐败对能源投资的负面影响。

(二)稳健性检验

为保证模型的合理性和稳定性、避免出现伪回归的问题,本文采用原样本的30个省份进行随机无放回抽取,得到随机的28个省份数据并展开对比分析。

从表5的(4)、(5)、(6)列可见,相比于原样本的估计结果,3个模型的核心解释变量和控制变量的回归系数仅大小略有差异,正负状态和显著性并没有任何改变。具体而言,核心解释变量腐败程度Corr在模型(1)—(6)中均保持显著的负向作用,中介变量能源投资EI在模型(3)和(6)中的系数均为正数(分别为0.170和0.166)并在1%的置信水平上显著。

考虑到样本容量的选择可能产生误差,因此本文随机抽取26个省份的数据进行检验,发现检验结果没有显著差异。因此,本文构建的中介效用模型通过稳健性检验,说明模型具有较强的解释力。

五、结论与启示

本文通过构建中介效应模型,以2000—2017年30个省份的面板数据为研究样本,分析腐败对能源效率影响的内在作用机制,发现腐败确实显著抑制了能源效率的提高并存在以能源投资为中介的显著中介效应。能源投资资金密集,能源投资审批权力的高度集中是能源投资领域腐败高发的重要原因。因此,进一步实施简政放权、改革能源投资审批制度是有效抑制能源领域腐败的重要手段。基于上述研究结论,本文提出以下的几点政策启示:

第一,加强对反腐败工作的思想认识。坚定不移地推进反腐败工作可成为能源投资监管改革的制度保障和动力。加强宣传教育,筑牢干部拒腐防变的思想堤坝,以反腐败工作为抓手并与能源投资领域监管和监督机制改革同部署、同落实,打破原有的权力结构和利益格局,净化监管政治生态,有针对性地补齐制度“短板”,从源头上遏制权力腐败的通道。建立贪腐案件案例库并开展定期的学习,通过党性教育、反面警示教育、廉洁教育等多种途径和形式,坚定理想信念、增强党性观念、提高思想认识,形成“不敢腐”的思想防线,吸取经验教训、引以为戒。一旦领导干部自身做好廉洁自律,对自己的责任有着清醒的认识,那么上一级引导下一级的示范带动必将形成能源投资监管的清廉生态。

第二,推进能源投资领域监管科技的应用。国家能源局作为能源投资监管的最高管理机构,应积极探索运用科技手段跟踪能源投资重点领域(项目)的绩效,加强相关制度的调研及顶层设计,尽快出台一系列政策作为引导并将监管科技创新融合到监管实处。首先,实时监控国家投入资本的流向并积极开展实践研究,有效应对腐败导致的投资风险和能源效率的下降等,保障投资收益和能源效率的稳步发展。其次,在构建原则和管理模式两方面提前做好大数据分析体系的顶层设计,各地方监管局再根据本区域能源市场的建设情况接入交易中心数据。最后,鼓励并调动能源企业、能源科技企业(如国家电力科学研究院等)将监管科技运用于能源投资研判的积极性,与专业的监管科技企业、高校的科技创新机构等开展合作,推进监管科技在合规判断中的使用,努力提高监管的科学性。

第三,提升能源投资监管干部队伍素质,改革重点领域的薪酬制度。能源投资的监管框架、监管流程的优化、监管科技的实施等对原有的能源监管队伍的知识结构和专业技能的提升都提出了新的要求。一方面,加强对监管队伍的相关知识和技能培训,促进其自身不断学习和进步。另一方面,前瞻性设计能源投资监管队伍干部录用和选聘制度,选用具有新能源产业、监管信息技术、金融投资等相关知识背景的人才,给予优秀人才年薪制等市场化的薪酬制度,保障能源投资领域监管队伍的专业性和稳定性。

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