光伏產業補貼退坡政策是否抑制了企業的R&D投入

陳海彬

摘 要：作為一個政策敏感型行業，光伏產業大規模補貼退坡政策對光伏行業企業技術研發投入造成的影響如何是值得研究的重要問題。運用較為成熟的政策評價方法——斷點回歸，對補貼退坡政策效應進行估計，而且進一步的PSM-DID檢驗確保了研究結論的穩健性。研究發現，補貼退坡政策顯著降低了光伏企業的研發強度，阻礙了企業自主創新能力的提高，破壞了企業加大研發投入和推進自主創新所需的穩定的政策環境。

關鍵詞：補貼退坡;企業R&D投入;斷點回歸;雙重差分傾向得分匹配

中圖分類號：F426? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2019）12-0017-02

引言

作為一種替代傳統能源的新興能源，發展光伏產業有利于優化各國能源結構和保障能源安全。我國光伏產業雖然起步較晚，但作為重點扶持的戰略性新興產業，中央和地方政府對光伏產業給予大力扶持。中央政府希望通過對光伏產業的大力扶持，引導社會資金進入光伏行業，實現保障我國能源安全、環境安全以及增強光伏產業國際競爭力的多重目標。基于目前我國光伏產業的發展目標，政府實施光伏產業補貼政策的重要導向之一在于引導光伏企業加強技術研發投入，增強我國光伏產業自主創新能力和核心競爭力。同時，補貼政策有利于進一步擴大光伏發電比重，從而優化我國能源結構并促進能源行業節能減排。

基于光伏企業加強自主創新能力的重要性，本文認為在光伏補貼逐步退坡的大背景下，光伏企業的研發投入水平受到的影響如何是一個值得關注的重要問題。本文在對光伏補貼政策背景和相關文獻進行回顧的基礎上，評估補貼退坡政策對企業研發投入的影響。本文可能有的邊際貢獻體現在：一是從光伏補貼退坡的角度切入，對光伏補貼退坡政策對企業研發投入的政策效應進行討論。二是先后運用斷點回歸（RD）、雙重差分傾向得分匹配（PSM-DID）等最新發展的政策效應評估方法對補貼退坡政策效應進行全面評估，使得研究結論可靠性增強。

一、實證設計與結果分析

（一）實證策略

為準確估計補貼退坡政策對企業研發投入水平的政策效應，本文采用斷點回歸（RD）進行估計。斷點回歸（RD）是最近十幾年興起的用于識別處置效應的方法，作為一種“擬隨機試驗”方法，其特點是可以有效克服內生性問題，被廣泛應用于政策效果評估等研究中。就本文研究的主題而言，斷點回歸設計的思想是：在補貼退坡政策出臺前后，如果光伏企業研發強度出現明顯的改變（即出現斷點），本文認為這些改變可能是由于該政策變動引起的。此處特別需要指出的是，在應用斷點回歸時，本文選取的時間節點t0為2013年。由于本文采用的是光伏行業上市公司的年度數據，而且補貼退坡政策的頒布是統一公開透明的，因此在補貼退坡政策實施年份前后光伏企業個體受到影響的概率直接從0跳躍到1，適用于清晰斷點回歸，根據局部線性回歸法可估計政策的處置效應。根據清晰斷點回歸的設計，我們建立目標函數：

（二）樣本來源、變量處理

為檢驗光伏產業補貼退坡政策對光伏企業研發投入水平的影響，本文采用微觀企業層面上的數據進行實證研究。基于數據的可得性、準確性以及企業信息公開性等因素考慮，本文選擇的樣本為2010—2016年滬深A股市場光伏行業上市公司（中國經濟金融數據庫（CCER）、國泰安數據庫以及Wind資訊）。由于上市公司存在多元化經營的情況，為了確保樣本企業主營業務中光伏相關業務占有較大比例，本文以主營業務收入為依據對樣本企業進行仔細的篩選和甄別并剔除ST公司。通過查詢樣本企業歷年年報的信息，核準樣本公司進入光伏行業的年份，最后篩選出2010年前進入光伏行業的上市公司38家，時間跨度為2010—2016年共266個觀測值。

（三）斷點回歸估計結果分析

根據Stata軟件運行結果，在最優帶寬的條件下，光伏企業的研發強度下降2.7282%且在5%的水平上顯著。在一半最優帶寬以及兩倍最優帶寬的條件下，Lwald（局部沃爾德值）均為負數，且在5%的水平上顯著，表明帶寬對結果的影響較小，雖然添加控制變量前后結果顯著性發生變化，但Lwald值的正負并不受控制變量添加的影響。而對斷點回歸中控制變量的連續性檢驗結果表明，所有控制變量在斷點處均為連續，無出現顯著的斷點，表明造成斷點回歸結果的穩健性較好。從斷點回歸估計結果可以發現，在補貼退坡之前，代表光伏企業研發投入水平的研發強度不斷提高，表明企業不斷加強研發投入水平。但是，在2013年一系列光伏補貼退坡政策出臺之后，光伏企業研發強度出現明顯的下降。可見，補貼退坡嚴重抑制了光伏企業研發強度和研發能力的提升，光伏企業研發投入水平的政策敏感性較高。由于斷點回歸設計的局限，仍需對實證結果做進一步的穩健性檢驗。

二、穩健性檢驗

（一）實證策略

同樣作為一種基于“準自然實驗”而設計的方法，PSM-DID被廣泛應用于公共政策效果評估的研究中。

1.傾向得分匹配（PSM）。在進行傾向得分匹配時，為了保證匹配樣本所屬行業的代表性，考慮到光伏行業上市公司絕大部分屬于證監會行業分類（2012年版）下的電力、熱力生產和供應業、通用設備制造業、專用設備制造業、非金屬礦物制造業、電氣機械和器材制造業以及計算機、通信和其他電子設備制造業等六大類制造業，本文篩選出上述行業中925家上市公司設為進行匹配前對照組的原始樣本。然后，本文采取Probit模型計算所有企業的傾向得分，該得分表示為：

其中，P為傾向得分，Scholarit表示為光伏行業虛擬變量，Xit表示匹配變量。在匹配完成之后，本文剔除匹配失敗的樣本，篩選出匹配成功的企業作為對照組。

2.雙重差分（DID）。在參考已有的研究文獻的基礎上，本文引入一個二元虛擬變量time={0，1}，其中time=0和time=1分別表示補貼退坡政策頒布的前、后兩期，采用補貼退坡前后各兩年的數據，即2012—2015年的數據。然后建立雙重差分模型：

（二）PSM-DID結果分析

1.匹配平衡性檢驗結果。為了確保PSM-DID估計結果的可靠性，在匹配完成之后，本文進行了匹配平衡性檢驗。根據既有文獻的研究，標準偏差的絕對值越小，處理組和對照組的差異越小，匹配的效果越好。本文的匹配后各變量的標準偏差均在15%以下，對光伏企業的匹配均滿足了平衡性假設。因此，本文對匹配方法和匹配變量的選擇是比較恰當的，PSM-DID實證結果具有穩健性。

2.PSM-DID結果。根據實證策略，在進行傾向得分匹配之后應用雙重差分模型進行估計，Stata軟件運行結果表明核心解釋變量交叉項Scholar×Time在有無控制變量的兩種情況下的估計系數符號以及顯著性水平基本一致，分別為-2.880%和-2.335%，說明是否添加控制變量對結果的影響不大，有較好的穩健性。該交叉項的系數為負且顯著性水平分別為1%和5%，表明即使考慮了其他宏觀經濟因素的影響與其他行業企業進行比較，光伏產業補貼退坡政策仍然顯著降低了光伏企業的研發強度，估計結果與斷點回歸結果一致。

結語

作為我國的戰略性新興產業，政府投入大量資源發展光伏產業，取得一定的成效。但是，光伏補貼政策出現的一系列問題卻嚴重影響我國光伏產業發展目標的實現，不利于提高我國光伏產業的國際競爭力。本文實證估計結果表明，光伏補貼退坡政策的出臺顯著降低了光伏企業的研發投入水平，阻礙了光伏企業自主創新能力的提高。在穩健性檢驗中，運用雙重差分傾向得分匹配（PSM-DID）進一步排除不確定的經濟周期等宏觀因素對實證結果的干擾。本文研究發現，補貼退坡政策嚴重抑制了光伏企業研發投入水平和自主創新能力的提高，破壞了光伏產業加強研發投入所需要的穩定的外部環境。