基于SD模型的绿色技术创新影响机理——以企业与政府演化博弈为视角

佟 岩, 蒋雪娇

(沈阳大学 经济学院, 辽宁 沈阳 110041)

2019年,联合国可持续发展目标峰会发表了《2030年可持续发展议程》,号召发展中国家与发达国家携手合作,在时代的潮流中抓住宝贵机会,坚持经济与生态的可持续发展,提出创新和技术进步是应对经济和环境挑战的长久之计[1]。2020年党的十九届五中全会审议通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中指出,到2035年要达到:“广泛形成绿色生产生活方式,碳排放达峰后稳中有降”[2],“能源资源配置更加合理、利用效率大幅提高,主要污染物排放总量持续减少,生态环境持续改善”[2]。技术进步与创新是我国从根本上解决经济与生态矛盾的关键,但是企业参与绿色技术创新需要投入资金和人力,短期内难以将技术成果转化为现实收益,面对政府规制只能被动回应,整体水平亟待提高。如何鼓励更多企业从事绿色技术创新行为是政府进行环境规制要解决的关键问题。因此,探讨政府环境规制与企业绿色技术创新能力的培育具有重要的现实意义。

已有研究的观点:绿色技术创新与传统技术创新相比具有显著的技术和环境的双重外部性[3];绿色技术创新会提高资源利用效率,推动技术进步,但由于创新存在时效性,企业创新成本与收益难以有效对称[4];污染物排放会对环境产生负外部性影响,消耗稀缺资源,加重环境污染,若缺乏规范的污染物排放市场定价机制和政府政策性干预,企业排污成本小于社会成本,企业将产生排污行为,进而削弱企业绿色技术创新的意愿[5];波特假说认为,从动态发展来看,适当的环境规制会产生“创新补偿”效用[6];政府提高环境规制的严厉水平有利于激发企业技术创新行为,达成经济效益与环境效益双赢,但是部分企业难以承受增加的成本[7];商波等提出政府政策导向和市场选择等诸多因素可以对企业选择创新行为进行一定的调节,制度和经济与企业绿色技术创新存在正相关关系[8];环境规制增强企业主体的研发动力,同时有助于改进产品生产工艺[9]。

近年来,我国绿色创新研究飞速发展[10],但大多侧重于政府与企业技术创新之间的定性、静态分析,主要聚焦在政府规制单方面对企业的监管和作用方面,缺乏细致的动态关系研究,尚未深入分析政府环境规制政策与企业绿色技术创新水平之间的动态联系及均衡策略。本文立足政企双方的演化博弈,揭示两者的策略互动机制。引入政府惩罚力度、政府补贴力度、企业技术改进力度3个力度变量,运用系统动力学建立SD模型,运用Vensim仿真软件进行模拟。一方面分析政府补贴、政府罚款对企业动态策略变化及趋势的影响,另一方面分析企业技术改进力度对自身及政府策略选择之间的动态影响,力求找到双方达成经济效益与生态效益相统一的均衡点。

一、演化博弈模型的建立与分析

1.模型假设条件

(1)策略主体。该模型的两个参与主体是企业和政府,博弈双方符合有限理性条件下经济人的要求,将同时选择利己最大化的策略行动,每个参与主体在作出决策时都不知道对方的行动决策。

(2)行为策略。企业可以进行“绿色技术创新”或“非绿色技术创新”。“绿色技术创新”指企业为获取市场竞争优势,投资进行研发活动,运用绿色产品和绿色工艺,将绿色经济创收、资源利用与生态效益三者进行整合。政府可以选择“环境规制”或“不规制”。“环境规制”是指政府发挥自身职能,通过不同规制手段促进企业改变工艺流程和技术,追求达到经济效益与环境绩效的双赢。政府会对造成环境污染的企业进行规制。

设定企业进行绿色技术创新的概率是x(0≤x≤1),不进行的概率为(1-x);政府进行环境规制的概率为y(0≤y≤1),不规制的概率为(1-y)。政企双方博弈策略组合如表1。

表1 政企双方的博弈策略组合

(3)引入假设参数。分析政企双方博弈策略组合,得出博弈主体相应收益函数。

① 绿色技术创新,规制。R1为企业选择进行绿色技术创新的预期收益,此时将获得良好的声誉,使得企业的社会竞争力得到提升,并同时获得政府创新补贴;如果政府的补贴力度为a,那么企业得到的政府创新补贴为aW;企业需支付绿色技术创新的成本费用,如果企业技术改进力度为d,则企业进行绿色技术创新支付的成本费用为dC:可以得出企业进行绿色技术创新的收益函数为R1-dC+aW。政府进行环境规制会对企业排污收取一定的税费T,并需要支付环境规制成本S,同时对达到绿色技术创新要求的企业进行补贴aW,所以政府的收益函数为T-S-aW。

② 绿色技术创新,不规制。同上所设,企业进行绿色技术创新的收益函数为R1-dC;政府选择不进行环境规制,无需付出任何成本,政府的收益函数为0。

③ 非绿色技术创新,规制。R2为企业选择不进行绿色技术创新的预期收益,此时企业需承担声誉损失H,并支付政府的超污罚款K,如果政府的惩罚力度为b,则企业支付的超污罚款为bK,企业不进行绿色技术创新的收益函数为R2-H-bK。政府进行环境规制收取企业排污税费T和超污罚款bK,支付环境规制成本S,如果企业没有环境治理行为,政府会自发进行投资治理,治理费用为F,则政府的收益函数为T+bK-S-F。

④ 非绿色技术创新,不规制。同上所设,可得到企业不进行绿色技术创新的收益函数R2-H。政府选择不进行环境规制,无需付出任何成本,政府自发进行投资治理,治理费用为F, 所以政府的收益函数为-F。

以上所有参数均为正数,政企双方不同策略对应的收益矩阵如表2。

表2 企业与政府的收益矩阵

2.建立演化博弈模型

(1)企业采取绿色技术创新策略的概率为x,则政府进行环境规制的收益为

Ugr(x,1)=x(T-S-aW)+(1-x)(T+bK-S-F),

(1)

政府不进行环境规制的收益为

Ug(x,0)=(1-x)(-F),

(2)

政府的平均收益为

(3)

(2)政府采取环境规制的概率为y,则企业进行绿色技术创新的收益为

Uci(1,y)=y(R1-dC+aW)+(1-y)(R1-dC),

(4)

企业不进行绿色技术创新的收益为

Uc(0,y)=y(R2-H-bK)+(1-y)(R2-H),

(5)

企业的平均收益为

(6)

根据Maithusian动态方程,由式(4)和式(6)构造出企业的复制动态方程,由式(1)和式(3)可以得到政府的复制动态方程,联立构造两者之间的复制动态方程组:

3.演化博弈模型的稳定性分析

系统的雅可比矩阵为J=

政府与企业两方博弈均衡点的雅可比矩阵Det(J)和Tr(J)的结果如表3所示。

表3 雅可比矩阵的Det(J)和Tr(J)

雅可比矩阵的局部稳定性分析方法认为,局部均衡点满足行列式Det(J)为正,且迹Tr(J)为负时,该稳定状态即演化稳定策略。据此判断原则,对均衡点进行稳定性分析。

当S+aW>T且(R2-H)-(R1-dC)<0时,政府给予企业的补贴大于企业技术创新花费的成本费用,企业通过绿色技术创新可获得较高收益,企业受可观的创新收益和政府创新补贴的驱动开展绿色技术创新;政府采取环境规制会受成本制约,预期收益较低,政府规制意愿不高,为节约补贴支出、缩小规制成本,政府会选择非规制策略。此时,企业和政府的演化策略为“绿色技术创新,不规制”。

当T+bK>S且(R2-H)-(R1-dC)>aW+bK时,企业进行绿色技术创新收益较低,企业不创新收益大于创新收益,进行绿色技术创新的意愿将会降低,政府的创新补贴难以驱动企业开展技术创新,企业宁愿支付超标的排污罚款也不愿选择创新策略;政府需强化环境规制,通过提升环境规制强度达到制约企业排污行为、改善环境状态的目的。此时,企业和政府的演化策略为“非绿色技术创新,规制”。

当T+bK>S,S+aW

当T+bK>S,S+aW>T且(R2-H)-(R1-dC)>0时,规制力度减弱,企业选择非绿色技术创新的策略比选择绿色创新的策略获得更多的收益;此时政府环境规制的成本较高,只能获得较低的规制收益,政府进行环境规制的意愿将会大大降低。此时,企业和政府的演化策略为“非绿色技术创新,不规制”。

二、SD模型的构建与仿真分析

1.SD演化博弈模型简介及构建

系统动力学是一门研究信息反馈系统的学科,多应用于相对动态且结构繁杂的系统。它可以根据研究目的灵活调整参数取值,根据不断变化的数值反馈信息,合理预测系统行为的变化方向及相应演化趋势,为参与主体提出合理的政策性建议。

政府与企业演化博弈,不断调整自己的策略,以求最优。倘若运用系统动力学建立SD模型进行仿真,可以充分体现双方博弈的动态演化过程,更加客观、清晰地研究政府规制成本与企业绿色技术创新成本之间的关系,分析二者之间的动态策略变化和发展趋势。为探究政府规制行为对企业绿色技术创新发展的影响程度,引入上文提到的惩罚力度(b)、补贴力度(a)进行讨论。为进一步探究企业绿色技术创新行为对双方的影响程度,引入企业技术改进力度(d)进行讨论。运用Vensim软件,引入上文构建的SD演化博弈模型。该模型涵盖多个外部变量和中间变量,并存在2个状态变量、2个速率变量。参考已有文献和2016—2018年中国环境统计年鉴中各地区“三废”(废水、废气、固体废物)排放情况[11-13]进行分析处理,得到的变量取值如表4。

表4 模型的变量及其取值

2.SD模型设计

在企业和政府演化博弈策略互动机制下,明确该模型系统边界,对多个子系统及变量之间相互作用的关系进行分析。该系统动力学模型由4个子系统组成:政府规制子系统,政府不规制子系统,企业绿色技术创新子系统,企业非绿色技术创新子系统。4个子系统之间相互作用,构成整个政企双方演化博弈SD系统。

(1)政府规制子系统。政府规制的期望收益Ugr作为存量会受到中间变量政府对企业排污收取的税费T、企业超标排污罚款支出K的正因果关系的影响,同时也会受到中间变量政府投资治理费用F、政府环境规制成本费用S、政府给予创新企业的创新补贴W的负因果关系的影响。而政府补贴力度a、政府惩罚力度b作为常量会分别对政府给予创新企业的创新补贴W和企业超标排污罚款支出K产生影响。在此子系统中,企业绿色技术创新概率x作为影子变量会对政府规制的期望收益Ugr主体产生影响。随着力度系数的不断调整和时间的推移,该时段内流入、流出流量将会产生一个速率变量,即规制概率变化速率,使得政府规制子系统中的政府规制概率y在y与1-y两存量之间构成完整的函数关系。

(2)政府不规制子系统。政府不规制的期望收益Ug作为存量会受到中间变量政府投资治理费用F的负因果关系的影响。在此子系统中,企业绿色技术创新概率x作为影子变量会对政府规制的期望收益Ug主体产生影响。随着力度系数的不断调整和时间的推移,该时段内流入、流出流量也会产生一个速率变量,即规制概率变化速率,使得政府不规制子系统中的政府规制概率y在y与1-y两存量之间构成完整的函数关系。

(3)企业绿色技术创新子系统。企业绿色技术创新的期望收益Uci作为存量会受到中间变量企业绿色技术创新预期收益R1、政府给予创新企业的创新补贴W的正因果关系的影响,同时也会受到中间变量企业绿色技术创新的成本费用C的负因果关系的影响。而政府补贴力度a、企业技术改进力度d作为常量会分别对政府给予创新企业的创新补贴W和企业绿色技术创新的成本费用C产生影响。随着力度系数的不断调整和时间的推移,该时段内流入、流出流量将会产生一个速率变量,即绿色技术创新概率变化速率,使得子系统中的企业绿色技术创新概率在x与1-x两存量之间构成完整的函数关系。

(4)企业非绿色技术创新子系统。企业非绿色技术创新的期望收益Uc作为存量会受到中间变量企业非绿色技术创新的预期收益R2正因果关系的影响,同时也会受到中间变量企业超标排污罚款等支出K、企业非绿色技术创新的声誉损失H的负因果关系的影响。而政府惩罚力度b作为常量会对企业超标排污罚款等支出K产生影响。随着力度系数的不断调整和时间的推移,该时段内流入、流出流量也会产生一个速率变量,即绿色技术创新概率变化速率,使得子系统中的企业非绿色技术创新概率在x与1-x两存量之间构成完整的函数关系。

3.仿真分析

已构建的模型通过量纲一致性检验和极限检验后,根据表4调整系统输入值。为了更好地对比仿真结果,模型运行前设置企业绿色技术创新初始概率x=0.5,政府规制初始概率y=0.5。为直观看出双方的博弈演化状态及各自行为的影响程度,分别引入政府补贴力度、政府惩罚力度、企业创新投入力度进行讨论。

(1)政府的补贴力度,即政府对进行绿色技术创新的企业给予一定财政支持的强度。对此设置3等补贴力度:较低补贴力度0.2,适中补贴力度0.5,较高补贴力度0.8。将企业绿色技术创新的概率x分别在0.2、0.5、0.8这3种补贴力度下随时间的变化通过Vensim软件进行仿真操作,结果如图1所示。从图1前期可知:当政府对企业采用较低的补贴力度0.2时,企业绿色技术创新概率低于0.5。这可能是因为企业绿色技术创新收益中政府补贴难以平衡企业创新成本,削弱了企业进行绿色技术创新的主动性。当政府补贴为0.8时,企业绿色技术创新概率即企业绿色技术创新意愿明显提升。这可能是因为企业此时受到了高政府补贴力度的吸引。从图1中期可知:相对于0.5和0.8的补贴力度,在0.2的补贴力度下,企业绿色技术创新概率变化较大。这可能是由于较低的补贴力度使得政府规制成本降低,进而政府将会采取加大规制力度行为。从图1后期可知:时间演化到3年时,0.2、0.5、0.8的补贴力度趋势线都将平稳靠近1。此时,任何补贴力度都将促使企业进行绿色技术创新,即成本和补偿已经显得不重要,因为企业自身的发展和声誉占据主要地位。综上所述,在企业创新发展的初期,政府创新补贴对诱导企业进行绿色技术创新行为产生较大的吸引力,但随着时间推移,企业成本受不同因素的影响发生变化,政府创新补贴对企业的促进作用减缓。

图1 不同政府补贴力度的企业绿色技术创新概率

(2)政府惩罚力度,即政府为达到环境规制目的而对企业超标污染进行罚款的强度。对此设置3等惩罚力度:较低惩罚力度0.3,适中惩罚力度0.5,较高惩罚力度0.8。将企业绿色技术创新的概率x分别在0.3、0.5、0.8这3种惩罚力度下随时间的变化通过Vensim软件进行仿真操作,结果如图2所示。从图2前期可知:在前期的前6个月,在0.3的惩罚力度下,企业的创新概率高于0.5和0.8的惩罚力度。这可能是因为政府对企业采取较低的惩罚力度使得企业绿色技术创新的意愿较大且创新成本在企业可承受范围内。从图2中期可知:当惩罚力度为0.3时,企业绿色技术创新概率显著下降。原因可能是绿色技术创新成本难以通过外界得到创新补偿,企业的创新意愿将会迅速且大幅降低。从图2后期可知:当政府的惩罚力度为0.5和0.8时,企业绿色技术创新概率达到最高值后趋于平稳。这可能是因为此时企业污染成本大于创新成本,企业会倾向正预期收益,那些起初犹豫是否进行绿色技术创新的企业不再处于观望状态,最终作出绿色技术创新策略。可见,当政府采取较低的惩罚力度时,会使得环境秩序混乱且政府预期收益较低,政府的长期监管和适当加强规制,有利于为企业绿色技术创新提供良好的发展环境。

图2 不同政府惩罚力度的企业技术创新概率

(3)企业技术改进力度,即企业为增强自身控污和治污能力而进行绿色技术创新投入的资金、人力和技术强度,影响企业成本,作用于企业未来预期收益。对此设置3等技术改进力度:较低技术改进力度0.3,适中改进力度0.5,较高改进力度0.7。将企业绿色技术创新的概率x和政府规制的概率y分别在0.3、0.5、0.7这3种技术改进力度下随时间的变化,通过Vensim软件进行仿真操作,结果如图3和图4所示。从图3和图4前期可知:当企业选取较低的技术改进力度0.3和0.5时,企业绿色技术创新概率小幅上升(图4),政府规制概率小幅度下降(图3)。这可能是由于企业初期创新成本较低,加之政府规制强度的影响较弱难以对企业预期收益产生较大的威胁,企业绿色技术创新意愿小幅度提升。从图3和图4中期可知:随着时间推移,企业绿色技术创新概率大幅下降(图4),而政府规制概率大幅上升(图3)。这可能是因为企业技术改进力度相对较低引发沉没成本增加,企业创新意愿下降,导致政府规制意愿加强。从图3和图4后期可知:当技术改进力度是0.3和0.5时,企业选择进行绿色技术创新策略的意愿最终降低为0(图4),而政府在这期间规制意愿稳步提升(图3)。这可能是因为企业较低的技术改进收益在后期成本增加的情况下难以得到有效保障,此时将激发政府规制。当技术改进力度为0.7时,企业绿色技术创新的概率最终维持在0.7左右(图4),政府规制概率趋于0。原因可能是较强的技术改进力度使企业获得了声誉和预期收益,企业将保持此技术改进力度,而政府无需进行环境规制。综上所述,企业进行绿色技术改进,初期会受技术创新成本影响,绿色技术创新意愿有小幅度下降,但从长远发展来看,在政府激励型环境规制的影响下,企业绿色技术创新意愿得以提升,同时政府规制意愿快速下降,达到稳定状态。

图3 企业不同技术改进力度的政府规制概率

图4 企业不同技术改进力度的绿色技术创新概率

三、结 论

政府加大税收补贴力度,发放创新补贴可以有效推动企业向绿色技术创新方向演化,但随着市场的发展,对企业的激励效应减弱。政府补贴在一定程度上可以均衡企业绿色技术创新成本,但如果政府补贴力度过低,难以调动企业主动性,企业将会优先考虑成本因素,而不是进行绿色技术创新。

政府采取适度的惩罚措施将会正向引导企业作出绿色技术创新行为,而高强度的惩罚会极大地削弱企业绿色技术创新的主动性。如果政府的惩罚力度过低会导致行业不自律,造成企业非规制下最大排污,使得污染损害增加,最终造成市场秩序混乱。当政府的惩罚由中度增加到中上程度时,考虑到排污费支出和声誉损失,部分观望企业将被引向绿色技术创新的方向。但过于严苛的惩罚会超过企业创新成本的承受能力,将会降低企业技术创新意愿,造成企业消极排污,不利于生态环境的发展。

长期、适中的技术改进力度可以有效促进企业绿色技术创新,不合理的技术改进力度往往会对企业绿色技术创新发展产生不利影响。较高的技术改进力度会引发企业技术改进过度,造成资源的非合理配置,导致企业重心转移,将资金、人员和技术过度地投入技术改进活动而不是投向斩获市场竞争力。资源的过度消耗,不仅不利于企业的长远发展,而且最终可能会反噬技术创新。较低的技术改进力度会引发企业的技术改进不足,缺乏激励。对于理性的经济主体来说,这种技术投入与研发十分不经济,企业创新效率低下,企业难以短期将技术成果转化为现实收益,绿色技术研发与传播风险大,预期收益不确定性高,后期可能会出现技术过时,而且新旧技术转化难度加大,可能使原本的投入转变为沉没成本。