售电侧改革、空间溢出与区域绿色发展——基于省级面板数据的实证研究.pdf
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1、售电侧改革、空间溢出与区域绿色发展2023.08 科学决策189售电侧改革、空间溢出与区域绿色发展基于省级面板数据的实证研究李 强 郗伟明摘 要:基于中国售电侧改革政策,采用 2009-2020 年 30 个改革试点(不含西藏自治区)面板数据,构建空间 DID 模型对比分析了各试点售电侧改革对空间关联区域绿色全要素生产率的影响。研究表明:售电侧改革通过要素流通、产业升级、政策学习机制促进空间关联区域绿色发展;同时通过政绩竞争、示范-模仿、生产关联及社会监督效应助力本省绿色发展。文章精准识别售电侧改革绿色效应溢出机制,为构建统一开放、竞争有序的电力市场提供经验证据。关键词:售电侧市场化改革;绿色
2、全要素生产率;空间溢出DOI:10.3773/j.issn.1006-4885.2023.08.189中图分类号:F206 文献标识码:A 文章编码:1002-9753(2023)08-0189-171 引 言党的二十大报告指出“推动经济社会发展绿色化、低碳化是实现高质量发展的关键环节”。在建设现代化中国的今天,绿色发展已经成为国家重要战略和全民共识。2020 年 9 月,中国在第七十五届联合国大会中提出“双碳”目标,近期中央陆续出台 关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见、关于印发 2030 年前碳达峰行动方案的通知系列政策将能源绿色低碳转型作为碳减排重要路径。电力作为重要
3、的终端能源载体,在中国绿色经济发展中的地位举足轻重(李荣杰等,20221)。能源绿色低碳转型的关键是电力市场化改革,而售电侧市场化改革是电力市场化改革的“最后一公里”。以 2015年关于推进售电侧改革的实施意见为指导(下称意见),售电侧市场化改革以试点方式陆续展开,意在通过打破电网企业针对购售电业务的垄断,设立市场准入“清洁”门槛的方式,倒逼发电企业及电力用户革新生产技术、降低污染排放,从而优化区域资源配置,促进经济绿色健康发展。但改革八年来售电市场一度陷入低价无序竞争,引发新型垄断格局,其对绿色经济发展的作用尚不明确。随着跨省跨区电力交易制度持续推进,省间现货交易市场试点工作初显成效,但售电
4、市场仍存在各地规则不一、体系与功能缺漏等问题(张建伟,20232)。2022 年 1 月国家发展改革委、国家能源局发布关于加快建设全国统一电力市场作者简介:李 强(1992-),女,山西太原人,山西财经大学法律经济学博士研究生,研究方向:法律经济学、能源法治经济。郗伟明(1974-),男,陕西大荔人,山西财经大学法学院教授、博士生导师,研究方向:能源法、法律经济学。售电侧改革、空间溢出与区域绿色发展190 科学决策2023.08体系的指导意见进一步指出加快形成统一开放、竞争有序、安全高效、治理完善的电力市场体系。在此背景下,众多资源实现了在更大空间尺度上的优化配置,这意味着售电侧市场化改革与区
5、域绿色经济发展的关联机制能够在空间视域下进一步拓展。基于此,区别于既有文献,本文尝试从空间溢出视角研究售电侧市场化改革对区域绿色发展的影响及其作用机制。现阶段售电侧市场化改革研究多聚焦于制度优化方案设计(叶成城,20213)、市场主体定价与交易模式策略(Shiltz 等,20154;黄毅祥等,20235),有关售电侧市场化改革政策评估效果的研究较少,且主要关注其对电力市场价格(Nagayama,20096;李林威等,20217)、电力企业竞争力(Puller和 West,20138;曹阳等,20209;徐杰彦等,202010)以及区域经济发展(蒲雷等,202211)的影响效果。多数学者仅仅强调
6、售电侧市场化改革的经济效应,忽视了其潜在“绿色属性”,缺乏有关售电侧市场化改革绿色经济效应的政策评估实证研究,更未能准确解析售电侧市场化改革对空间关联区域绿色经济效应的内在机制。因此,本文以 2015 年-2018 年各省成立售电侧改革试点作为政策冲击事件,采用空间双重差分法进行实证检验,并选取了绿色全要素生产率(GTFP)这一综合性的指标来考量中国售电侧市场化改革对空间关联区域绿色全要素生产率的影响。本文的边际贡献主要体现在:第一,本文从理论上揭示了售电侧市场化改革与绿色发展的辩证关系,明晰了售电侧改革的绿色属性,拓宽了相关领域理论研究的维度;第二,本文构建 Spatial-DID 模型考察
7、售电侧市场化改革对不同区域绿色全要素生产率的影响机制,打开了售电侧市场化改革影响区域绿色经济发展的“黑箱”,为该领域研究提供了新的视角和方法;第三,通过定量检验售电侧市场化改革影响区域绿色经济的潜在空间溢出效应,有助于地方政府推行政策积极引导电力企业参与省间电力交易,优化区域资源配置效率,并为政府推动全国统一电力市场建设,优化售电侧市场化改革顶层设计提供经验证据。2 理论机制与研究假设售电侧市场化改革背景下,不仅有关跨省跨区电能交易价格的形成机制已建立,随着电力中长期市场交易制度的完善以及电力现货市场建设的推进,众多试点省份间开始建立省间现货市场,实现了电能资源在更大空间尺度上的资源优化配置。
8、电力资源大范围优化配置、清洁能源要素跨省流通,有利于促进清洁能源消纳,协同售电侧改革的经济效应,引发改革试点对空间关联区域绿色经济发展的溢出影响。2.1 要素流通机制2.1 要素流通机制售电侧市场化改革可能引发无序低价竞争,形成新型垄断格局,导致本地优质生产要素挤出效应,从而推动邻近地区绿色经济发展。具体而言,当前售电侧改革中电网企业仍然保留售电业务,并可能通过代理购售电制度进一步形成垄断优势(王俊豪等,202112;杨先明等,202213);拥有发电厂的售电公司利用“前店后厂”优势,拥有配电网运营权主体依赖保底服务业务资格均实现对电厂和用户的垄断,进一步挤占独立售电公司的市场份额(蒲勇健等,
9、202214)。地方售电侧市场中新型垄断势力的形成,不仅将损害区域电力市场交易公平竞争,还将在一定程度上将挤出本地优质电力资源。与此同时,因改革初期售电侧容易引发无序“低价竞争”,恶性循环下逐渐挤占售电公司的盈利空间,使其更无力拓展增值服务。然而,本区域电力资源的空间流动构成对邻近区域电力资源的补充,“价格战”或倒逼本地电力行业辅助服务、增值服务相关企业拓展业务空间范围,进而助力空间关联区域改善能源短缺局势,提高区域可再生能源接纳比例,发展绿色经济。综上,提出假设 H1:售电侧市场化改革将通过“要素流通机制”推动邻近区域绿色经济发展。2.2 产业升级机制2.2 产业升级机制售电侧市场无序竞争模
10、式下,清洁发电企业与清洁能源用户有可能退出本地市场,转移到具有绿色能源发展潜力的空间关联区域,延续绿色经营的竞争优势,助力邻近区域依托能源结构优化,实现产业结构转型升级,推动绿色经济发展。清洁发电企业进入将直接影响邻近区域的发电侧竞争,助力该区域政府顺势推进煤电高效清洁发展,激励高污染、低效率发电企业革新生产技术应对外来清洁发电企业的冲击。同时,清洁售电侧改革、空间溢出与区域绿色发展2023.08 科学决策191发电企业和用户的空间转移将倒逼邻近区域发电企业进一步提升清洁能源消纳水平,辅助区域产业转型升级进程。随着本地区清洁发电企业与清洁能源用户的空间转移,部分偏好清洁能源的金融资本、清洁生产
11、技术及专业人才也将入驻空间关联区域,追逐潜在利益空间或发展机会。随发电企业、清洁电能用户进入该地市场的清洁生产技术和专业人才团队能够有效降低区域内企业革新发电技术、经营模式的技术学习成本和人才培训成本,构成相关企业模仿创新或实质性创新发展的有效激励,能够助力该区域清洁生产技术的高速迭代,进而加速绿色经济进程(叶成城,20213)。而优质金融资源的流入将打开众多企业革新生产技术的资本瓶颈,进一步推动该区域内发电企业及电力用户的生产技术变革,进而扭转低效率能源消费局势,以安全、绿色、高效的电力能源辅助产业结构升级,助力绿色经济发展。综上,提出假设 H2:售电侧市场化改革将通过“产业升级机制”推动邻
12、近区域绿色经济发展。2.3 政策学习机制2.3 政策学习机制售电侧市场化改革试点区域的政策执行还将直接影响邻近非试点或后进地区政府的政策布局,通过“学习效应”、“警示效应”助力邻近区域的绿色经济发展。具体而言,试点区域推行售电侧改革将实质性影响邻近区域非试点区域政府对电力市场的布局规划。通过研读现行试点区域的政策文件,结合该区域电力市场及能源生产实际,非试点区域或预备试点地区政府能够降低本地售电侧市场化改革政策方案设计难度。同时,空间关联区域政府有动机学习并模仿邻近区域内现行改革方案,以降低区域间电力能源交易的政策调整难度与电力调度成本。不仅如此,不可否认的是,售电侧市场化改革政策推行均非一蹴
13、而就,并且在各区域政策实际执行过程中能够发现众多顶层设计不足。尽管各地区电力市场基础条件具有一定差异,发现售电侧改革过程中的共性问题有助于非试点政府在政策推行前完善售电侧改革方案的优化,例如出台更严苛的监管政策,避免售电侧市场新型垄断竞争格局或无效竞争局势的出现。更为关键的是,试点地区售电侧市场化改革方案的实践成果,能够在一定程度上助力非试点区域政府结合自身电力市场发展实际,制订政策方案。通过比对与试点区域能源结构、分布式电源基础、煤电企业生产水平等不同之处,非试点区域政府能够更精准锚定售电侧改革政策优化路径,助力其在政策实施过程中保障供电安全、实现节能减排,推动本区域绿色经济发展。综上,提出
14、假设 H3:售电侧市场化改革将通过“政策学习机制”推动邻近区域绿色经济发展。3 研究策略3.1 研究设计3.1 研究设计3.1.1 空间计量模型构建3.1.1 空间计量模型构建考虑到售电侧市场化改革与绿色经济发展均具有一定空间溢出效果,参考已有研究做法(Jia 等,202115),结合空间计量与双重差分模型,构建如下 Spatial-DID 模型,考察中国售电侧市场化改革绿色经济效应的空间溢出效果。(1)(2)(3)其中,i 与 j 均代表省份,t 表示年份。GTFP 用于测度各省绿色经济发展水平,以绿色全要素生产率为代理变量。DID 用于捕捉售电侧市场化改革的实施效应。Wi,j是空间权重矩阵
15、 W 的一个元素,用于描述 i 省份与 j 省份之间的空间邻近性。X 代表一系列控制变量。与 分别考察了各省份绿色经济发展与残差项的空间溢出效应。使用最大似然法(MLE)进行估计(沈小波等,202116),控制因变量空间滞后项引发的潜在内生性偏误,同时借鉴 Lee 和 Yu(2010)17的研究,使用准极大似然估计法(Quasi-maximum Likelihood Esitimators,QMLE)对包含固定效应的空间计量参数估计值进行纠偏。3.1.2 权重矩阵设定3.1.2 权重矩阵设定首先,借鉴已有研究做法(邵帅等,201918),构建地理权重矩阵()与经济权重矩阵()用于刻画各省间的地
16、理邻近性与经济邻近性,并构建了综合考虑地理距离与经济距离影响的地理-经济权重矩阵()以及逆经济加权的地理权重矩阵()。其中,为使用各省笛卡尔坐标系投影经纬度数据构建售电侧改革、空间溢出与区域绿色发展192 科学决策2023.08的逆地理距离权重矩阵,为依据各省样本期间 GDP 均值测算的逆经济距离权重矩阵。为由逆地理权重矩阵与逆经济权重矩阵构建的嵌套权重矩阵。是使用各省人均 GDP 调整的逆经济加权空间权重矩阵。为了简化空间计量模型并使得结果易于解释,提升估计效率,对上述矩阵均进行了标准化处理。(4)(5)(6)(7)3.2 数据来源3.2 数据来源本研究数据样本为 2009-2020 年 3
17、0 个省的平衡面板数据。测算被解释变量区域绿色经济发展指标的数据来源包括:中国国家统计局、中国统计年鉴、中国城市统计年鉴、中国能源统计年鉴、中国环境统计年鉴与国民发展与统计公报。同时,因西藏自治区相关变量存在大量缺失,为保证估计效率,本研究将西藏地区样本进行剔除。3.3 变量选取3.3 变量选取3.3.1 被解释变量3.3.1 被解释变量本研究的被解释变量是区域绿色经济发展。实现高质量经济发展的根源是区域资源的合理配置与高效利用,而为突出区域经济发展的绿色特性,我们选用绿色全要素生产率指标衡量区域绿色经济发展水平。使用能够保证DMU投影强有效性的非径向SBM模型(Slack Based Mea
18、sure),并选用SBM模型-GML指数(GML,Global-Malmquist-Luenberger)进行省际绿色全要素生产率指标(GTFP)的测算。表 1 绿色全要素生产率测算指标GTFP指标测算指标选取测度方法数据来源投入要素测算指标劳动要素年末就业人员数各省统计年鉴资本要素永续盘存法估算区域实际资本存量单豪杰(2008)数据能源要素能源消费量(万吨标准煤)中国能源统计年鉴产出要素测算指标合意产出各省份实际GDP(以2009年为基期)国家统计局非合意产出工业废水中COD排放量与工业废气中SO2排放总量中国环境统计年鉴3.3.2 控制变量选择3.3.2 控制变量选择参考相关研究(郑世林,
19、202119),本文对省份层面能够同时影响售电侧市场改革及区域绿色经济发展的相关因素在模型中加以控制。经济维度变量主要包括:区域经济发展水平(lnpgdp)、产业结构(Indus2、Indus3)、外商资本参与(lnfdi)、进出口经济规模(lnexport)与金融市场规模(lndebt)。能源与环境维度因素主要为:区域电力能源使用(lnelec)与环境治理水平(lnenvir)。其中,区域经济发展水平为人均国内生产总值(元)的对数值(lnpgdp);产业结构使用省份第二产业与第三产业产值占 GDP 比重(Indus2、Indus3,%)衡量;外商资本参与使用省份外商直接投资(万元)的对数值(
20、lnfdi)测度;进出口经济规模则使用区域按经营所在地分货物进出口金额(万元)的对数值(lnexport)衡量;金融市场规模指标以各省份银行业金融机构各项存贷款余额(亿元)的对数值(lndebt)测度。电力能源使用情况以各省份年度电力消费量(亿千瓦小时)的对数值(lnelec)表征,而环境治理水平以省际环境污染治理投资总额(亿元)的对数值(lnenvir)衡量。售电侧改革、空间溢出与区域绿色发展2023.08 科学决策1934 实证结果分析4.1 空间溢出效应结果分析4.1 空间溢出效应结果分析4.1.1 模型设定有效性检验及空间计量参数估计结果4.1.1 模型设定有效性检验及空间计量参数估计
21、结果使用模型(1)进行参数估计,并检验 SDM 模型适用性的结果列示于表 2。不难发现,所有结果均能够拒绝 SDM 模型将退化为 SAR 及 SEM 模型的假设,证实本研究空间计量模型设定有效。当控制省份及时间固定效应,聚类于省级层面时,使用三类(四种)空间权重矩阵进行估计的结果均表明,同时考虑售电侧市场化改革及绿色经济发展的潜在空间溢出效应后,售电侧市场化改革(DID)对区域绿色全要素生产率(GTFP)的负向影响仍至少在 5%水平下显著。这表明售电侧改革对本试点区域的绿色经济发展产生显著的抑制作用。进一步的,对因变量的空间溢出项进行解读。用于捕捉各省绿色经济发展空间溢出表现的值估计结果为正,
22、且均至少在 10%水平下表现显著,这表明本省绿色全要素生产率水平提升能够对空间关联区域的绿色经济发展产生正向溢出效果。本研究将各省绿色全要素生产率的正向空间溢出效应归因为:“政绩竞争效应”、“示范-模仿效应”、“生产关联效应”及“社会监督效应”四个维度。首先,财政分权下,环境治理是当代中国地方政府间政绩博弈的重要赛道,各省就绿色经济发展存在策略性互动关系。本地区绿色经济发展进程的良好推进构成对空间关联区域内政府的激励,促使地方政府间就绿色经济发展形成竞相向上关系(邵帅等,202220)。其次,本区域绿色全要素生产率的提升路径能够对空间关联区域内政府决策制定、企业经营提供实践经验,以人才流通与知
23、识、技术溢出助力“后进”区域的绿色经济发展(胡求光和周宇飞,202021)。再次,本区域的绿色经济发展能够通过市场机制对空间关联省份产生正向影响,基于产业协同与要素流通机制促进生产关联区域挖掘全新经济增长动能,提升绿色全要素生产率表现。最后,本省份绿色经济发展还或许能够激发空间关联城市内社会公众的环保需求,弱化各省政府间的策略型环境规制行为,推动该区域绿色经济发展。综上,本省绿色全要素生产率水平提升能够对空间关联区域的绿色经济发展产生正向溢出效果,在“政绩竞争效应”、“示范-模仿效应”、“生产关联效应”及“社会监督效应”的综合影响下,促进区域绿色经济协同发展。表 2 基准回归结果权重设定(1)
24、Wg(2)We(3)Wge(4)WgewGTFPDID-0.1988*-0.1527*-0.1274*-0.1700*(0.0355)(0.0450)(0.0629)(0.0488)WDID0.3331*0.2995*0.2367*0.2762*(0.0771)(0.0573)(0.0734)(0.0637)0.3563*0.3188*0.4034*0.4178*(0.2164)(0.0914)(0.1212)(0.1188)0.0318*0.0301*0.0230*0.0230*(0.0080)(0.0072)(0.0051)(0.0050)lnpgdp1.3892*1.2507*0.753
25、2*0.6796*(0.4732)(0.4324)(0.3606)(0.3782)Indus2-0.0059-0.00070.00460.0060(0.0163)(0.0139)(0.0127)(0.0129)Indus30.00480.01120.01520.0147(0.0166)(0.0176)(0.0146)(0.0153)售电侧改革、空间溢出与区域绿色发展194 科学决策2023.08权重设定(1)Wg(2)We(3)Wge(4)WgewGTFPlnfdi0.06170.0696-0.0019-0.0046(0.0673)(0.0550)(0.0477)(0.0461)lnexpor
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