智能電網技術創新對電力行業綠色轉型的非線性影響

姚尚衡，傅晨玲，曾金燦，何耿生，張舒涵，馮天天，高蘇凡

（1.南方電網能源發展研究院，廣東廣州 510530；2.南京理工大學，江蘇南京 210094；3.清華大學環境學院，北京 100084；4.中國地質大學（北京）經濟管理學院，北京 100083）

0 引言

改革開放以來，我國經濟快速發展，但高投資、高消耗模式也對生態環境造成了損害。十九大后，習總書記提出將經濟發展方式置于變革之中，促進綠色轉型。電力行業作為國民經濟的基礎產業和主要能源消耗者，其轉型對于實現經濟的綠色高質量發展至關重要。傳統電力系統在供需平衡和能源浪費方面面臨困難，難以滿足發展需求。智能電網技術的應用解決了這些問題，推動了行業向綠色轉型。

學術界對電力行業綠色轉型的研究日益豐富。一些學者通過應用SBM 模型、動態網絡數據包絡分析模型對電力行業綠色全要素生產率進行測算，研究發現在經濟增長的背景下，電力行業的綠色全要素生產率存在提升的潛力[1-2]。除此之外，有些學者發現智能電網技術創新在推動電力行業綠色轉型方面發揮了顯著作用[3-4]，主要通過提升發電和輸配電技術，以提高發電效率、系統穩定性[5-7]，增強傳輸效率[8]。環境規制與智能電網技術發展的關系復雜，有研究顯示環境規制刺激技術創新和行業綠色轉型[9-11]，但也有觀點認為其可能抑制技術創新，這種關系受多種因素影響，可能是非線性的[12-14]。

盡管電力行業綠色轉型和智能電網技術創新的內涵和特征研究不斷豐富，但關于二者的具體作用機制仍需深入探索。本文從電力行業出發，研究智能電網技術創新對綠色轉型的影響及環境規制的門檻作用，為電力行業的綠色發展提供參考和分析。

1 理論分析和研究假設

智能電網技術創新具有雙重外部性。一方面，智能電網技術創新通過優化能源系統備用電容量、提高新能源利用率和減少碳排放等途徑，促進電力行業的綠色轉型[15]。另一方面，由于研發階段的投入較大且短期難以獲益，對許多電力企業來說研發智能電網技術具有挑戰性。同時，環境稅改革等環境規制誘發的智能電網技術可能不是在企業既有創新活動基礎上的疊加，而是對其他生產活動的擠出，從而不利于電力行業綠色轉型[16]。因此，本文認為智能電網技術創新與電力行業綠色轉型可能存在非線性關系，且由于環境規制與技術創新之間的復雜關系，這一非線性關系可能受環境規制的影響。在此基礎上，本文提出假設H1：在環境規制的控制下，智能電網技術創新與電力行業綠色轉型之間存在U 型關系。

環境規制的作用機理相當復雜。Porter 等學者認為，環境規制有助于推動經濟的綠色發展，激發企業進行技術創新，提高其競爭力和效率[9]。然而，Lanoie 等學者指出，環境規制可能導致企業技術創新的積極性降低，因為增加的環境治理投資可能擠占其他資金，從而限制了創新的空間[17]。本文認為，由于環境規制的強度存在差異，智能電網技術創新對電力行業綠色轉型的影響也將不同。在低強度規制下，負向的遵循成本效應使企業更傾向于支付罰款而非投資于新型環保技術。當環境規制超過一定門檻時，正向的創新補償效應使企業更積極地發展智能電網技術，降低企業能耗和污染物排放。據此，本文提出假設H2：智能電網技術創新對電力行業綠色轉型的影響存在環境規制門檻效應，隨著環境規制強度提高，智能電網技術創新對電力行業綠色轉型的影響由負轉正。

2 研究方法

基于第1 節的理論分析，本文利用2007—2021年中國30 個省級面板數據（考慮數據的可獲取性，西藏、港澳臺未納入統計），對智能電網技術創新與電力行業綠色轉型的關系以及環境規制的門檻效應進行實證檢驗。

2.1 門檻回歸模型

首先，驗證環境規制控制下智能電網技術創新對電力行業綠色轉型的影響，具體模型如下：

式中：i，t分別為省份和年份；δi和μt分別為省份和年份的固定效應；lnTPIG為電力行業綠色轉型；lnISGT為智能電網技術創新；lnRE為環境規制；Xit為控制變量，為消除量綱誤差，對各變量進行取對數處理；εit為隨機干擾項；α，β1，β2，β3，γ為相應的待定系數。

為了進一步檢驗智能電網技術創新和電力行業綠色轉型的非線性關系，式（2）中引入智能電網技術創新的二次項，即ln2ISGT。

其次，為研究在環境規制作用下智能電網技術創新對電力行業的非線性影響，本文以環境規制為門檻變量，建立門檻回歸模型：

式中：λ1，λ2，…，λk為門檻值；θ1，θ2，…，θk+1為環境規制跨過第k-1 個門檻值后，智能電網技術創新對電力行業綠色轉型的影響；I(*) 為示性函數。

2.2 變量選取及數據來源

用專利衡量技術創新水平是較為常見的測量方法[18]。本文使用智能電網產業的專利申請數量來度量智能電網技術創新水平。電力行業綠色轉型是一個復雜的動態過程，本文采用綠色全要素生產率，并運用Tone 提出的松弛度量模型（Slacks-based Measure，SBM）[19]，測量我國各省電力行業的綠色轉型水平，具體見表1。

表1 電力行業綠色轉型測度指標及說明Table 1 Indicators and explanation of green transformation measurement in power industry

考慮數據的可靠性和全面性，本文從政府制定環境政策、對企業引導與處罰以及環境治理2 個角度，選取命令控制型環境規制和投資型環境規制對環境規制強度進行測度。其中，命令控制型環境規制（Command and Control Environmental Regulation，CCER）量值為RE-CC，通過各省的環保行政處罰案件數量來度量[23]；投資型環境規制（Investmentoriented Environmental Regulation，IOER）量值為RE-IO，采用工業污染治理投資完成額占第二產業的比重作為測量指標[24]。除此之外，本文選取經濟發展水平（Economic Development Level，EDL）、能源強度（Energy Intensity，EI）、區域科技創新投入（Regional Technological Innovation Investment，RTII）及電力行業資本密集度（Capital Intensity in Power Industry，CIPI）作為控制變量，其量值分別為LED，IE，IRTI，ICIP。

本文數據來源于《中國人口和就業統計年鑒》、《中國電力統計年鑒》、《中國電力年鑒》、《中國科技統計年鑒》、《中國統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》、Patsnap 數據庫、北大法寶網站和CEADs數據庫。

3 實證結果與分析

3.1 智能電網技術創新與電力行業綠色轉型

3.1.1 回歸結果分析

表2 為基準回歸結果，為了規避CCER 中存在的零值問題，執行操作前先將RE-CC增加1，然后再進行對數運算。

從表2 可知，在考慮多個變量、省份和年份固定效應的情況下，智能電網技術創新一次項系數為負，而平方項系數為正，R2從0.922 增長至0.975。這表明隨著智能電網技術專利申請數量的增加，電力行業的綠色轉型呈現U 型發展趨勢（見圖1），驗證了H1假設，即智能電網技術創新與電力行業綠色轉型存在非線性關系。初期由于高投入和風險，僅有央企、國企和大型民企涉足，中小企望而卻步，導致智能電網技術創新水平低，無法推動電力行業綠色轉型。隨著政府和企業研發支持的提升，智能電網技術逐漸成熟。專利數量達到一定程度后，智能電網技術通過提高資源利用率、降低能耗與污染物排放，以及提升產品附加值等方式，促進了電力行業綠色轉型。根據表2 中智能電網技術創新一次項（lnISGT）的回歸系數-0.533 和平方項（ln2ISGT）的回歸系數0.098，粗略計算出智能電網技術創新的門檻值為3.066。即當專利申請數量達到1 479 件時，智能電網技術創新對電力行業綠色轉型的影響由負轉正。這與智能電網專利申請數量增長趨勢相符，2017 年，我國30 個省份中有17 個省份的智能電網技術專利申請數量超過了1 479 件，表明智能電網技術創新對電力行業綠色發展發揮了促進作用。

圖1 回歸結果可視化Fig.1 Visualization of regression results

命令控制型環境規制和投資型環境規制對電力行業的綠色轉型都產生顯著影響。在表2 中，命令控制型環境規制對電力行業綠色轉型的影響由負轉正，初期政府主導的規制未能激發企業創新，但隨著企業適應和創新，命令控制型環境規制開始發揮積極作用。投資型環境規制對電力行業綠色轉型產生負向影響，表明環境治理投資可能擠占電力企業其他生產性投資，增加成本，長期不利于企業綠色轉型?？刂谱兞恐?，經濟發展水平（lnLED）和電力行業資本密集度（lnICIP）的系數顯著為正，能源強度（lnIE）的系數為負。這說明經濟發展和資本密集度是電力行業技術創新和環境治理的基礎，而較高的能源強度則阻礙其綠色轉型?？萍紕撔峦度耄╨nIRTI）對綠色轉型的促進作用尚未顯現，這是因為科技創新投入的效果有滯后性。

本文采用智能電網技術創新的后一期（L.lnISGT）作為工具變量，并引入電力行業綠色轉型的前一期（F.lnTPIG）進行穩健性檢驗，結果如表3 所示。由表3 可知，智能電網技術創新的一次項系數顯著為負，平方項系數顯著為正，表明智能電網技術創新與電力行業綠色轉型之間存在U 型關系，驗證了結果的穩健性。

表3 穩健性檢驗結果Table 3 Robustness test results

3.1.2 時空異質性分析

智能電網技術創新對電力行業綠色轉型的影響因發展階段和地理位置而異。我國電力行業綠色轉型和智能電網技術創新的時空演化如圖2 所示，2007—2021 年，中國電力行業綠色轉型經歷先降后升。起初，24 個省市電力行業的綠色全要素生產率超過1，但在2011 和2016 年分別減至22 和18，2021 年回升至21。這反映出電力行業綠色發展隨著經濟方式轉變逐漸顯現。除此之外，湖北、山東、山西等省份智能電網技術創新與電力行業綠色轉型呈現耦合效應，促進了電力綠色發展。為進一步研究智能電網技術創新對綠色轉型的時空異質性，本文將樣本分為技術發展前期（2007—2010年）、快速發展階段（2011—2015 年）和質量發展階段（2016—2021 年）[25]，地域上則分為東部、中部、西部和東北，進行回歸分析。

圖2 2007—2021年電力行業綠色轉型和智能電網技術創新的可視化Fig.2 Visualization of green transformation in power industry and innovation in smart grid technology from 2007 to 2021

時間和空間異質性如表4 所示。由表4 可以看出，2007—2010 年，中國智能電網技術剛起步，對電力行業綠色轉型影響有限。2011—2015 年和2016—2021 年，智能電網技術創新回歸系數及其平方項與基準回歸一致且逐漸增大，表明其對電力行業綠色轉型的正向效應隨技術發展而增強。地域上，東部地區受智能電網技術創新的驅動最大，中部次之，而東北和西部相對滯后。這表明智能電網技術創新對電力行業綠色轉型的影響與地理位置和經濟發展水平密切相關，經濟較發達地區受其正向驅動更為顯著。智能電網技術創新的一次項回歸系數普遍為負，而二次項系數為正，表明其對電力行業綠色轉型的影響存在時空異質性，呈現U 型關系，從而驗證了H1假設。

表4 時間和空間異質性分析Table 4 Analysis of temporal and spatial heterogeneity

3.2 環境規制的門檻效應實證

本文借鑒Hansen 的門檻面板估計模型，以CCER 和IOER 分別作為門檻變量，檢驗智能電網技術創新對電力行業綠色轉型的影響機制。多重門檻回歸模型檢驗結果如表5 所示。由表5 可知，命令控制型和投資型環境規制的雙重門檻均在1%水平上顯著，因此進行相應的雙重門檻回歸分析，具體結果如表6 所示。

表5 多重門檻回歸模型檢驗結果Table 5 Results of multiple threshold regression model testing

表6 門檻模型回歸結果Table 6 Regression results of threshold models

RE-CC的門檻值分別為2.848和2.973。當ln（RE-CC+1）小于2.848 時，智能電網技術創新對電力行業綠色轉型的影響不顯著；在2.848 到2.973 之間，對綠色轉型的影響呈顯著負向；而大于2.973 時，對綠色轉型的影響則呈顯著正向。這表明一定程度的CCER 能夠加速智能電網技術創新，推動電力行業向綠色轉型，驗證了H2假設。當環境規制強度較低時，電力企業缺乏創新動力，智能電網技術的創新水平不足以促使綠色轉型。隨著政府環保監管力度的增強，企業被迫改變發展觀念，通過智能電網技術創新提升節能減排能力。智能電網技術的創新補償效應提高了早期研發企業的競爭力，激發了更多企業的創新熱情，推動了智能電網技術的更新和普及，從而促進了電力行業的綠色轉型。

RE-IO的閾值分別為0.123 和0.139。當lnRE-IO小于0.123 時，智能電網技術創新對電力行業綠色轉型的影響在1%顯著為正；在0.123 到0.139 之間，對綠色轉型的回歸系數為-0.167，在5%顯著；而大于0.139 時，影響不顯著。這表明隨著IOER 強度增加，智能電網技術創新對電力行業綠色轉型的促進逐漸減弱。與命令控制型不同，投資型環境規制的強化導致企業在環保治理方面的投入增加，限制了用于研發智能電網技術的資金力度，減弱了其在綠色轉型中的作用。這表明環境保護應更加重視源頭防御而非末端治理，即通過智能電網等清潔技術從源頭上降低電力行業能耗和污染物排放。地區經濟發展水平和電力資本密集度對電力行業綠色轉型均呈現出正向影響，與基準回歸分析一致。經濟實力較強的地區在環境管制下更有動力進行研發和技術創新，降低成本，推動電力行業的綠色發展。

4 結論與建議

本文以綠色高質量發展理念為基礎，探討智能電網技術創新對電力行業綠色轉型的非線性影響及環境規制的調節作用。結果表明，智能電網技術創新與電力行業綠色轉型呈現U 型關系。初期，由于技術投入大、成果轉化滯后，對綠色轉型影響有限；但隨著技術成熟和市場投入，其促進作用顯著。智能電網技術創新對綠色轉型的影響與技術發展階段同步，初期影響小，快速發展和質量提升階段影響顯著。區域差異中，東部和中部地區受益更明顯，表明智能電網技術創新與地區經濟發展和技術創新水平密切相關。在環境規制方面，CCER強度超過一定門檻后，通過創新補償效應促進電力行業綠色轉型；而IOER 更注重末端治理，可能限制智能電網技術創新，對綠色轉型產生擠兌效應。

針對本文的研究結論，提出以下對策建議：

1）充分發揮智能電網技術優勢，推動電力行業綠色高質量發展。加強自主創新，促使技術成果更早地轉化為實際產出，確保其在綠色轉型中發揮更顯著的促進作用。

2）對于區域差異，政策制定者應制定差異化政策，強調東部和中部地區的技術創新和經濟發展，以提升整體產業水平。

3）在環境規制方面，應靈活運用命令控制型和投資型規制，避免規制強度過高，以免抑制創新活力。強調創新補償效應，通過激勵機制引導企業積極采納智能電網技術，實現環境規制與技術創新的協同促進，推動電力行業朝著更綠色和可持續的方向發展。