智能电网技术创新对电力行业绿色转型的非线性影响

姚尚衡，傅晨玲，曾金灿，何耿生，张舒涵，冯天天，高苏凡

（1.南方电网能源发展研究院，广东广州 510530；2.南京理工大学，江苏南京 210094；3.清华大学环境学院，北京 100084；4.中国地质大学（北京）经济管理学院，北京 100083）

0 引言

改革开放以来，我国经济快速发展，但高投资、高消耗模式也对生态环境造成了损害。十九大后，习总书记提出将经济发展方式置于变革之中，促进绿色转型。电力行业作为国民经济的基础产业和主要能源消耗者，其转型对于实现经济的绿色高质量发展至关重要。传统电力系统在供需平衡和能源浪费方面面临困难，难以满足发展需求。智能电网技术的应用解决了这些问题，推动了行业向绿色转型。

学术界对电力行业绿色转型的研究日益丰富。一些学者通过应用SBM 模型、动态网络数据包络分析模型对电力行业绿色全要素生产率进行测算，研究发现在经济增长的背景下，电力行业的绿色全要素生产率存在提升的潜力[1-2]。除此之外，有些学者发现智能电网技术创新在推动电力行业绿色转型方面发挥了显著作用[3-4]，主要通过提升发电和输配电技术，以提高发电效率、系统稳定性[5-7]，增强传输效率[8]。环境规制与智能电网技术发展的关系复杂，有研究显示环境规制刺激技术创新和行业绿色转型[9-11]，但也有观点认为其可能抑制技术创新，这种关系受多种因素影响，可能是非线性的[12-14]。

尽管电力行业绿色转型和智能电网技术创新的内涵和特征研究不断丰富，但关于二者的具体作用机制仍需深入探索。本文从电力行业出发，研究智能电网技术创新对绿色转型的影响及环境规制的门槛作用，为电力行业的绿色发展提供参考和分析。

1 理论分析和研究假设

智能电网技术创新具有双重外部性。一方面，智能电网技术创新通过优化能源系统备用电容量、提高新能源利用率和减少碳排放等途径，促进电力行业的绿色转型[15]。另一方面，由于研发阶段的投入较大且短期难以获益，对许多电力企业来说研发智能电网技术具有挑战性。同时，环境税改革等环境规制诱发的智能电网技术可能不是在企业既有创新活动基础上的叠加，而是对其他生产活动的挤出，从而不利于电力行业绿色转型[16]。因此，本文认为智能电网技术创新与电力行业绿色转型可能存在非线性关系，且由于环境规制与技术创新之间的复杂关系，这一非线性关系可能受环境规制的影响。在此基础上，本文提出假设H1：在环境规制的控制下，智能电网技术创新与电力行业绿色转型之间存在U 型关系。

环境规制的作用机理相当复杂。Porter 等学者认为，环境规制有助于推动经济的绿色发展，激发企业进行技术创新，提高其竞争力和效率[9]。然而，Lanoie 等学者指出，环境规制可能导致企业技术创新的积极性降低，因为增加的环境治理投资可能挤占其他资金，从而限制了创新的空间[17]。本文认为，由于环境规制的强度存在差异，智能电网技术创新对电力行业绿色转型的影响也将不同。在低强度规制下，负向的遵循成本效应使企业更倾向于支付罚款而非投资于新型环保技术。当环境规制超过一定门槛时，正向的创新补偿效应使企业更积极地发展智能电网技术，降低企业能耗和污染物排放。据此，本文提出假设H2：智能电网技术创新对电力行业绿色转型的影响存在环境规制门槛效应，随着环境规制强度提高，智能电网技术创新对电力行业绿色转型的影响由负转正。

2 研究方法

基于第1 节的理论分析，本文利用2007—2021年中国30 个省级面板数据（考虑数据的可获取性，西藏、港澳台未纳入统计），对智能电网技术创新与电力行业绿色转型的关系以及环境规制的门槛效应进行实证检验。

2.1 门槛回归模型

首先，验证环境规制控制下智能电网技术创新对电力行业绿色转型的影响，具体模型如下：

式中：i，t分别为省份和年份；δi和μt分别为省份和年份的固定效应；lnTPIG为电力行业绿色转型；lnISGT为智能电网技术创新；lnRE为环境规制；Xit为控制变量，为消除量纲误差，对各变量进行取对数处理；εit为随机干扰项；α，β1，β2，β3，γ为相应的待定系数。

为了进一步检验智能电网技术创新和电力行业绿色转型的非线性关系，式（2）中引入智能电网技术创新的二次项，即ln2ISGT。

其次，为研究在环境规制作用下智能电网技术创新对电力行业的非线性影响，本文以环境规制为门槛变量，建立门槛回归模型：

式中：λ1，λ2，…，λk为门槛值；θ1，θ2，…，θk+1为环境规制跨过第k-1 个门槛值后，智能电网技术创新对电力行业绿色转型的影响；I(*) 为示性函数。

2.2 变量选取及数据来源

用专利衡量技术创新水平是较为常见的测量方法[18]。本文使用智能电网产业的专利申请数量来度量智能电网技术创新水平。电力行业绿色转型是一个复杂的动态过程，本文采用绿色全要素生产率，并运用Tone 提出的松弛度量模型（Slacks-based Measure，SBM）[19]，测量我国各省电力行业的绿色转型水平，具体见表1。

表1 电力行业绿色转型测度指标及说明Table 1 Indicators and explanation of green transformation measurement in power industry

考虑数据的可靠性和全面性，本文从政府制定环境政策、对企业引导与处罚以及环境治理2 个角度，选取命令控制型环境规制和投资型环境规制对环境规制强度进行测度。其中，命令控制型环境规制（Command and Control Environmental Regulation，CCER）量值为RE-CC，通过各省的环保行政处罚案件数量来度量[23]；投资型环境规制（Investmentoriented Environmental Regulation，IOER）量值为RE-IO，采用工业污染治理投资完成额占第二产业的比重作为测量指标[24]。除此之外，本文选取经济发展水平（Economic Development Level，EDL）、能源强度（Energy Intensity，EI）、区域科技创新投入（Regional Technological Innovation Investment，RTII）及电力行业资本密集度（Capital Intensity in Power Industry，CIPI）作为控制变量，其量值分别为LED，IE，IRTI，ICIP。

本文数据来源于《中国人口和就业统计年鉴》、《中国电力统计年鉴》、《中国电力年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、Patsnap 数据库、北大法宝网站和CEADs数据库。

3 实证结果与分析

3.1 智能电网技术创新与电力行业绿色转型

3.1.1 回归结果分析

表2 为基准回归结果，为了规避CCER 中存在的零值问题，执行操作前先将RE-CC增加1，然后再进行对数运算。

从表2 可知，在考虑多个变量、省份和年份固定效应的情况下，智能电网技术创新一次项系数为负，而平方项系数为正，R2从0.922 增长至0.975。这表明随着智能电网技术专利申请数量的增加，电力行业的绿色转型呈现U 型发展趋势（见图1），验证了H1假设，即智能电网技术创新与电力行业绿色转型存在非线性关系。初期由于高投入和风险，仅有央企、国企和大型民企涉足，中小企望而却步，导致智能电网技术创新水平低，无法推动电力行业绿色转型。随着政府和企业研发支持的提升，智能电网技术逐渐成熟。专利数量达到一定程度后，智能电网技术通过提高资源利用率、降低能耗与污染物排放，以及提升产品附加值等方式，促进了电力行业绿色转型。根据表2 中智能电网技术创新一次项（lnISGT）的回归系数-0.533 和平方项（ln2ISGT）的回归系数0.098，粗略计算出智能电网技术创新的门槛值为3.066。即当专利申请数量达到1 479 件时，智能电网技术创新对电力行业绿色转型的影响由负转正。这与智能电网专利申请数量增长趋势相符，2017 年，我国30 个省份中有17 个省份的智能电网技术专利申请数量超过了1 479 件，表明智能电网技术创新对电力行业绿色发展发挥了促进作用。

图1 回归结果可视化Fig.1 Visualization of regression results

命令控制型环境规制和投资型环境规制对电力行业的绿色转型都产生显著影响。在表2 中，命令控制型环境规制对电力行业绿色转型的影响由负转正，初期政府主导的规制未能激发企业创新，但随着企业适应和创新，命令控制型环境规制开始发挥积极作用。投资型环境规制对电力行业绿色转型产生负向影响，表明环境治理投资可能挤占电力企业其他生产性投资，增加成本，长期不利于企业绿色转型。控制变量中，经济发展水平（lnLED）和电力行业资本密集度（lnICIP）的系数显著为正，能源强度（lnIE）的系数为负。这说明经济发展和资本密集度是电力行业技术创新和环境治理的基础，而较高的能源强度则阻碍其绿色转型。科技创新投入（lnIRTI）对绿色转型的促进作用尚未显现，这是因为科技创新投入的效果有滞后性。

本文采用智能电网技术创新的后一期（L.lnISGT）作为工具变量，并引入电力行业绿色转型的前一期（F.lnTPIG）进行稳健性检验，结果如表3 所示。由表3 可知，智能电网技术创新的一次项系数显著为负，平方项系数显著为正，表明智能电网技术创新与电力行业绿色转型之间存在U 型关系，验证了结果的稳健性。

表3 稳健性检验结果Table 3 Robustness test results

3.1.2 时空异质性分析

智能电网技术创新对电力行业绿色转型的影响因发展阶段和地理位置而异。我国电力行业绿色转型和智能电网技术创新的时空演化如图2 所示，2007—2021 年，中国电力行业绿色转型经历先降后升。起初，24 个省市电力行业的绿色全要素生产率超过1，但在2011 和2016 年分别减至22 和18，2021 年回升至21。这反映出电力行业绿色发展随着经济方式转变逐渐显现。除此之外，湖北、山东、山西等省份智能电网技术创新与电力行业绿色转型呈现耦合效应，促进了电力绿色发展。为进一步研究智能电网技术创新对绿色转型的时空异质性，本文将样本分为技术发展前期（2007—2010年）、快速发展阶段（2011—2015 年）和质量发展阶段（2016—2021 年）[25]，地域上则分为东部、中部、西部和东北，进行回归分析。

图2 2007—2021年电力行业绿色转型和智能电网技术创新的可视化Fig.2 Visualization of green transformation in power industry and innovation in smart grid technology from 2007 to 2021

时间和空间异质性如表4 所示。由表4 可以看出，2007—2010 年，中国智能电网技术刚起步，对电力行业绿色转型影响有限。2011—2015 年和2016—2021 年，智能电网技术创新回归系数及其平方项与基准回归一致且逐渐增大，表明其对电力行业绿色转型的正向效应随技术发展而增强。地域上，东部地区受智能电网技术创新的驱动最大，中部次之，而东北和西部相对滞后。这表明智能电网技术创新对电力行业绿色转型的影响与地理位置和经济发展水平密切相关，经济较发达地区受其正向驱动更为显著。智能电网技术创新的一次项回归系数普遍为负，而二次项系数为正，表明其对电力行业绿色转型的影响存在时空异质性，呈现U 型关系，从而验证了H1假设。

表4 时间和空间异质性分析Table 4 Analysis of temporal and spatial heterogeneity

3.2 环境规制的门槛效应实证

本文借鉴Hansen 的门槛面板估计模型，以CCER 和IOER 分别作为门槛变量，检验智能电网技术创新对电力行业绿色转型的影响机制。多重门槛回归模型检验结果如表5 所示。由表5 可知，命令控制型和投资型环境规制的双重门槛均在1%水平上显著，因此进行相应的双重门槛回归分析，具体结果如表6 所示。

表5 多重门槛回归模型检验结果Table 5 Results of multiple threshold regression model testing

表6 门槛模型回归结果Table 6 Regression results of threshold models

RE-CC的门槛值分别为2.848和2.973。当ln（RE-CC+1）小于2.848 时，智能电网技术创新对电力行业绿色转型的影响不显著；在2.848 到2.973 之间，对绿色转型的影响呈显著负向；而大于2.973 时，对绿色转型的影响则呈显著正向。这表明一定程度的CCER 能够加速智能电网技术创新，推动电力行业向绿色转型，验证了H2假设。当环境规制强度较低时，电力企业缺乏创新动力，智能电网技术的创新水平不足以促使绿色转型。随着政府环保监管力度的增强，企业被迫改变发展观念，通过智能电网技术创新提升节能减排能力。智能电网技术的创新补偿效应提高了早期研发企业的竞争力，激发了更多企业的创新热情，推动了智能电网技术的更新和普及，从而促进了电力行业的绿色转型。

RE-IO的阈值分别为0.123 和0.139。当lnRE-IO小于0.123 时，智能电网技术创新对电力行业绿色转型的影响在1%显著为正；在0.123 到0.139 之间，对绿色转型的回归系数为-0.167，在5%显著；而大于0.139 时，影响不显著。这表明随着IOER 强度增加，智能电网技术创新对电力行业绿色转型的促进逐渐减弱。与命令控制型不同，投资型环境规制的强化导致企业在环保治理方面的投入增加，限制了用于研发智能电网技术的资金力度，减弱了其在绿色转型中的作用。这表明环境保护应更加重视源头防御而非末端治理，即通过智能电网等清洁技术从源头上降低电力行业能耗和污染物排放。地区经济发展水平和电力资本密集度对电力行业绿色转型均呈现出正向影响，与基准回归分析一致。经济实力较强的地区在环境管制下更有动力进行研发和技术创新，降低成本，推动电力行业的绿色发展。

4 结论与建议

本文以绿色高质量发展理念为基础，探讨智能电网技术创新对电力行业绿色转型的非线性影响及环境规制的调节作用。结果表明，智能电网技术创新与电力行业绿色转型呈现U 型关系。初期，由于技术投入大、成果转化滞后，对绿色转型影响有限；但随着技术成熟和市场投入，其促进作用显著。智能电网技术创新对绿色转型的影响与技术发展阶段同步，初期影响小，快速发展和质量提升阶段影响显著。区域差异中，东部和中部地区受益更明显，表明智能电网技术创新与地区经济发展和技术创新水平密切相关。在环境规制方面，CCER强度超过一定门槛后，通过创新补偿效应促进电力行业绿色转型；而IOER 更注重末端治理，可能限制智能电网技术创新，对绿色转型产生挤兑效应。

针对本文的研究结论，提出以下对策建议：

1）充分发挥智能电网技术优势，推动电力行业绿色高质量发展。加强自主创新，促使技术成果更早地转化为实际产出，确保其在绿色转型中发挥更显著的促进作用。

2）对于区域差异，政策制定者应制定差异化政策，强调东部和中部地区的技术创新和经济发展，以提升整体产业水平。

3）在环境规制方面，应灵活运用命令控制型和投资型规制，避免规制强度过高，以免抑制创新活力。强调创新补偿效应，通过激励机制引导企业积极采纳智能电网技术，实现环境规制与技术创新的协同促进，推动电力行业朝着更绿色和可持续的方向发展。