摘要:文章重點(diǎn)探討企業(yè)層面的節(jié)能行為選擇問(wèn)題,主要借鑒國(guó)內(nèi)外起步較早的企業(yè)環(huán)境管理的研究思路和方法,通過(guò)調(diào)研獲取湖北、浙江和陜西三個(gè)省份242家企業(yè)的數(shù)據(jù),采用二元離散選擇模型,以企業(yè)特征為控制變量,分析政府管制與支持、企業(yè)內(nèi)部因素、技術(shù)因素、行業(yè)因素和競(jìng)爭(zhēng)者公眾媒體等利益相關(guān)者這幾個(gè)方面的因素對(duì)企業(yè)節(jié)能技術(shù)投資行為的影響。
關(guān)鍵詞:企業(yè)節(jié)能;技術(shù)投資;影響因素
一、 問(wèn)題的提出
當(dāng)前,我國(guó)正處在工業(yè)化、城鎮(zhèn)化加速發(fā)展的歷史階段,節(jié)能減排是我國(guó)破解資源環(huán)境約束、實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的必然選擇。我國(guó)政府制定了約束性目標(biāo),采取了一系列強(qiáng)有力的手段,大力推進(jìn)節(jié)能工作。工業(yè)是我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的主體,占全社會(huì)總能耗的比重超過(guò)70%,高耗能企業(yè)又是工業(yè)耗能大戶,是節(jié)能減排工作的重點(diǎn)和難點(diǎn)。政府面向量大面廣的工業(yè)企業(yè),采取抓大放小的策略,突出抓好高耗能行業(yè)中高耗能企業(yè)節(jié)能,實(shí)施目標(biāo)責(zé)任考核、節(jié)能重點(diǎn)工程、財(cái)政獎(jiǎng)勵(lì)與補(bǔ)貼、節(jié)能新技術(shù)推廣等等,先后實(shí)施了針對(duì)耗能大戶的“千家企業(yè)節(jié)能行動(dòng)”和“萬(wàn)家企業(yè)節(jié)能低碳行動(dòng)”,統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明,這些政策從總體上取得了顯著成效。
企業(yè)是節(jié)能減排的主體和國(guó)家政策的最終落腳點(diǎn),其對(duì)待節(jié)能減排的態(tài)度、采取的行動(dòng)和取得的節(jié)能績(jī)效直接因影響到本地區(qū)及整個(gè)國(guó)家目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。本文在前人相關(guān)研究的基礎(chǔ)上,關(guān)注企業(yè)進(jìn)行節(jié)能技術(shù)投資行為受哪些因素的影響,包括:政策措施是否有效激勵(lì)了企業(yè)投資節(jié)能技術(shù),具有哪些特征的企業(yè)會(huì)采取更加積極的行動(dòng),是否存在其他外部因素影響企業(yè)投資節(jié)能技術(shù)等,旨在衡量當(dāng)前政策在企業(yè)層面是否得到有效落實(shí),為下一步政策制定和調(diào)整提供參考。
從實(shí)證研究看,國(guó)內(nèi)研究企業(yè)的節(jié)能減排觀念、意愿、行為和影響機(jī)制的論文數(shù)量比較有限,而且從時(shí)間上看也比較新,對(duì)影響因素的分析局限于某一個(gè)或幾個(gè)方面,缺乏全面的綜合分析,在作者看來(lái),這方面的研究總體上還處于探索階段,還沒(méi)有形成較成熟的分析框架和方法。
二、 實(shí)證研究及分析
1. 模型與研究假設(shè)。離散選擇模型是描述特定微觀個(gè)體行為選擇的建模方法,揭示個(gè)人、家庭、企業(yè)或其他的決策單位行為選擇的概率與相關(guān)解釋變量間的定量關(guān)系,從而對(duì)解釋變量變化對(duì)個(gè)體行為選擇概率的邊際影響進(jìn)行研究。Train(1986)認(rèn)為離散選擇模型要求選項(xiàng)之間具有互斥性、選項(xiàng)集合具有完備性、選項(xiàng)數(shù)量具有有限性。Probit模型是廣泛應(yīng)用于教育、管理和生物學(xué)等領(lǐng)域的離散選擇模型,隨機(jī)誤差項(xiàng)服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,是大多數(shù)情況下任何分布的自然的和首先的選擇。
在本文中,因變量是企業(yè)是否采取節(jié)能技術(shù)投資,取值為0或1,其概率依賴于自變量,在研究中選用二值Probit 模型進(jìn)行分析,即P(Y=1)=f(X),也就是說(shuō),Y=1的概率是一個(gè)關(guān)于X的函數(shù),其中f(.)服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。
參考國(guó)內(nèi)外研究文獻(xiàn),設(shè)計(jì)作為自變量的主要影響因素包括:
(1)政府管制與支持因素,包括:政府節(jié)能監(jiān)察管制、政府技術(shù)支持(培訓(xùn)和能源審計(jì))、政府節(jié)能目標(biāo)管制、政府財(cái)政支持、政府金融支持、限額能耗標(biāo)準(zhǔn)管制和政府示范工程支持;
(2)企業(yè)內(nèi)因的影響因素,包括:企業(yè)資源(是否有能源規(guī)劃、是否設(shè)立專門能源管理崗位、是否建立能管系統(tǒng))、對(duì)能源價(jià)格敏感程度變量、管理者重視程度變量;
(3)企業(yè)技術(shù)特征的影響因素,包括技術(shù)先進(jìn)性變量、工藝復(fù)雜性變量和流程合理性變量;
(4)企業(yè)所在行業(yè)特征影響因素,企業(yè)是否重點(diǎn)耗能行業(yè)。
(5)利益相關(guān)者影響因素,包括行業(yè)協(xié)會(huì)、競(jìng)爭(zhēng)者、公眾以及媒體對(duì)企業(yè)節(jié)能減排的壓力等自變量。
(6)企業(yè)特征因素:包括企業(yè)規(guī)模、所在省份、是否上市、是否國(guó)有和企業(yè)年限。結(jié)合可能影響企業(yè)節(jié)能技術(shù)投資行為選擇的因素構(gòu)造二元選擇Probit模型,具體形式表述如下:
P(Yi=1|x1,x2,,x23)=?椎(?茁0+?茁1onmarket+?茁2ifstateown+?茁3year+?茁4size1+?茁5size2+?茁6pro1+?茁7pro2+?茁8eesupervision+?茁9eeaudit+?茁10govtraining+?茁11ifkeyuser+?茁12govfinance+?茁13eeloan+?茁14eestandards+?茁15epilot+?茁16eplan+?茁17ecmanager+?茁18eesystem+?茁19leadersupport+?茁20epricesensitive+?茁21ifintensive+?茁22tech+?茁23stakeholder+?著)
2. 問(wèn)卷設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)收集。在問(wèn)卷設(shè)計(jì)上,作者盡量借鑒既有量表,通過(guò)企業(yè)訪談和征求專家意見(jiàn)對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行完善,在發(fā)放之前預(yù)先進(jìn)行問(wèn)卷試填并改進(jìn),形成最終問(wèn)卷。為提高數(shù)據(jù)有效性,作者在調(diào)研對(duì)象的選取上做了相關(guān)考慮:一是注重地域代表性,選取浙江、湖北、陜西三省進(jìn)行企業(yè)調(diào)查,分別代表東部、中部和西部不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展發(fā)展水平,而且都是高耗能行業(yè)比較集中地省份,也是節(jié)能減排需要重點(diǎn)推進(jìn)的地區(qū)。二是兼顧行業(yè)覆蓋面,調(diào)研企業(yè)覆蓋鋼鐵、有色、煤炭、電力、石油石化、化工、建材、紡織及造紙等高耗能行業(yè),也覆蓋其他非高耗能行業(yè);三是考慮調(diào)研企業(yè)在規(guī)模、企業(yè)年限和所有制分布上的代表性,兼容不同規(guī)模、成立年限和所有制的調(diào)研樣本,以期更全面地反映真實(shí)的變量信息。四是數(shù)據(jù)可信性。通過(guò)三個(gè)省級(jí)的節(jié)能中心下發(fā)和回收問(wèn)卷,使得數(shù)據(jù)的可信度較高。
考慮到離散選擇模型是行為選擇概率模型,具有預(yù)測(cè)性質(zhì),在檢驗(yàn)內(nèi)外部因素對(duì)企業(yè)的節(jié)能技術(shù)投資行為的影響應(yīng)考慮到時(shí)間上的延后性,同時(shí)參考國(guó)外相關(guān)文獻(xiàn)的做法,本文在問(wèn)卷中設(shè)計(jì)調(diào)研企業(yè)在2013年是否進(jìn)行了節(jié)能技術(shù)投資,但是考量企業(yè)接受政策支持與管制的相關(guān)情況,以及企業(yè)的能管系統(tǒng)、能源管理專門崗位以及能源規(guī)劃等內(nèi)部資源時(shí),詢問(wèn)的是2013年以前的情況,以此來(lái)保障數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的合理性。
在浙江、湖北、陜西三省各隨機(jī)選擇110家企業(yè)進(jìn)行調(diào)查,歷時(shí)2個(gè)月,共回收275份問(wèn)卷,其中有效問(wèn)卷242份,含湖北省107家,陜西65家,浙江70家;有效問(wèn)卷中匯報(bào)2013年未進(jìn)行節(jié)能技術(shù)投資的128家,占52.89%,進(jìn)行節(jié)能技術(shù)投資的114家,占47.11%。
3. 實(shí)證結(jié)果及解釋。對(duì)采用STATA13進(jìn)行二值Probit回歸,以是否上市、是否國(guó)有、企業(yè)年限和企業(yè)規(guī)模等企業(yè)特征作為控制變量,采用逐步回歸分析法得到相關(guān)結(jié)果。如表1。
觀測(cè)兩個(gè)模型的LR對(duì)應(yīng)的P值(模型1 Prob>chi2=0.049 5,模型2Prob>chi2=0.000 0),可見(jiàn)整個(gè)方程除常數(shù)項(xiàng)以外所有系數(shù)的聯(lián)合顯著性很高。同時(shí),從表1可以看出,對(duì)比模型1和模型2,在加入了政府節(jié)能監(jiān)察管制等16個(gè)自變量后,Pseudo R2由0.042 0上升到0.252 8,說(shuō)明上述自變量都對(duì)企業(yè)是否進(jìn)行節(jié)能技術(shù)投資有較強(qiáng)的解釋力。
截距為負(fù),說(shuō)明排除其他因素的影響,企業(yè)不傾向于實(shí)施節(jié)能技術(shù)投資。(1)企業(yè)特征方面,是否上市對(duì)企業(yè)進(jìn)行節(jié)能技術(shù)投資的影響是顯著的,其他因素均不顯著;(2)政府管制與支持方面,政府培訓(xùn)和目標(biāo)管制的影響是正向顯著的,政府財(cái)政獎(jiǎng)勵(lì)、金融支持、能耗限額標(biāo)準(zhǔn)和政府示范工程的影響不顯著;(3)企業(yè)內(nèi)部因素方面,企業(yè)規(guī)劃、能源管理專門崗位和能管系統(tǒng)的影響都是正向顯著的,而對(duì)能源價(jià)格敏感程度和管理者重視程度則不顯著;(4)除此之外,行業(yè)特征、技術(shù)因素和利益相關(guān)者因素的影響均不顯著。STATA估計(jì)結(jié)果表明,本模型準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的比率為74.09%。
測(cè)算模型的邊際效應(yīng),以衡量每個(gè)解釋變量對(duì)行為選擇的概率的影響程度,結(jié)果顯示,企業(yè)是否建立了能管系統(tǒng)、是否制定了節(jié)能規(guī)劃、是否設(shè)立了能源管理專門崗位以及是否承擔(dān)“十二五萬(wàn)家企業(yè)節(jié)能低碳行動(dòng)”節(jié)能目標(biāo)這幾個(gè)解釋變量對(duì)企業(yè)技術(shù)節(jié)能行為選擇的概率的影響程度相對(duì)較大。
三、 主要結(jié)論
1. 政府管制與支持因素的影響。從回歸結(jié)果來(lái)看,政府節(jié)能監(jiān)察對(duì)促進(jìn)企業(yè)節(jié)能技術(shù)投資沒(méi)有顯著影響。專家回訪認(rèn)為,可能的原因是監(jiān)察機(jī)構(gòu)對(duì)于存在問(wèn)題的企業(yè)往往會(huì)增加監(jiān)察頻次,但是由于缺乏有效的懲罰機(jī)制,使得這種督促并沒(méi)有達(dá)到預(yù)期效果,同時(shí),也存在部分地區(qū)的例行監(jiān)察工作有走過(guò)場(chǎng)的情況,難以發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并采取措施。
政府實(shí)施的能源審計(jì)對(duì)企業(yè)是否進(jìn)行節(jié)能技術(shù)投資的影響并不顯著。企業(yè)回訪表明,能源審計(jì)能幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)用能管理中的不足,挖掘節(jié)能的需求,但是企業(yè)是否進(jìn)行新工藝、新設(shè)備等技術(shù)手段的投入,除了需求因素外,還需要綜合考量,尤其是資金的投入需要基于成本-收益分析來(lái)進(jìn)行決策。
作為政府支持的重要手段,針對(duì)企業(yè)的培訓(xùn)產(chǎn)生了顯著影響,接受過(guò)政府培訓(xùn)的企業(yè)更有可能進(jìn)行節(jié)能技術(shù)投資。
政府針對(duì)企業(yè)采取的節(jié)能目標(biāo)管制政策,以“十二五”萬(wàn)家企業(yè)節(jié)能低碳行動(dòng)為代表,被納入該行動(dòng)的企業(yè)更傾向于采用節(jié)能技術(shù)投資。一方面該行動(dòng)嚴(yán)格的考核制度使得企業(yè)受到較大的管制壓力;另一方面該行動(dòng)也對(duì)企業(yè)提出了在管理、技術(shù)上的一整套具體要求,也能幫助企業(yè)采取措施。
政府財(cái)政支持、金融支持、能耗限額標(biāo)準(zhǔn)、示范工程等對(duì)企業(yè)節(jié)能技術(shù)投資的影響均不顯著,回訪認(rèn)為,這并不說(shuō)明政府這方面的政策對(duì)于推動(dòng)技術(shù)節(jié)能未達(dá)到預(yù)期效果,可能的原因是技術(shù)節(jié)能的投資具有階段性,有部分在之前三年進(jìn)行了投資的企業(yè),在受調(diào)查的2013年度沒(méi)有進(jìn)行持續(xù)投資。這也對(duì)本文的研究提出了進(jìn)一步拓展的空間,即考量在一段時(shí)間內(nèi)企業(yè)的持續(xù)節(jié)能投資行為。
2. 企業(yè)內(nèi)部因素的影響。能源規(guī)劃、設(shè)立能源管理專門崗位以及建設(shè)能管系統(tǒng)三個(gè)因素對(duì)企業(yè)進(jìn)行節(jié)能技術(shù)投資的影響都是正向顯著的,這說(shuō)明技術(shù)節(jié)能與企業(yè)相關(guān)資源密切相關(guān),具備這些軟性和硬性資源的企業(yè)更傾向于采用節(jié)能技術(shù)投資。
企業(yè)對(duì)能源價(jià)格的敏感程度沒(méi)有產(chǎn)生顯著影響,企業(yè)回訪的結(jié)果說(shuō)明,很多節(jié)能技術(shù)設(shè)備的投入所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)利益存在很多不確定性,這與國(guó)外的研究結(jié)論一致。
管理者的重視程度并不能顯著影響企業(yè)采取技術(shù)節(jié)能投入的決定,這與技術(shù)節(jié)能的投入產(chǎn)出不確定也是相關(guān)的,即使是高度重視節(jié)能的管理者也會(huì)采取謹(jǐn)慎的態(tài)度。
3. 行業(yè)、技術(shù)、和利益相關(guān)者等因素的影響。是否屬于高耗能行業(yè),以技術(shù)先進(jìn)性、工藝復(fù)雜性和流程合理性來(lái)衡量的技術(shù)因素,以及來(lái)自行業(yè)協(xié)會(huì)、競(jìng)爭(zhēng)者、公眾和媒體壓力影響并不顯著,說(shuō)明我國(guó)節(jié)能除政策驅(qū)動(dòng)和企業(yè)內(nèi)因外,其他因素的作用還未充分體現(xiàn)。
四、 創(chuàng)新點(diǎn)與不足
理論方面,本文創(chuàng)新性地借鑒國(guó)內(nèi)外起步較早的企業(yè)環(huán)境管理的研究思路和方法,探討企業(yè)層面的節(jié)能行為選擇問(wèn)題,選用離散選擇模型,利用湖北、浙江和陜西三個(gè)省份242家企業(yè)的數(shù)據(jù),以企業(yè)特征為控制因素,分析政府管制與支持、企業(yè)內(nèi)部因素、技術(shù)因素、行業(yè)因素和競(jìng)爭(zhēng)者公眾媒體等利益相關(guān)者這幾個(gè)方面的因素對(duì)企業(yè)節(jié)能技術(shù)投資行為的影響。通過(guò)檢驗(yàn),模型的擬合優(yōu)度較好,大部分影響因素存在顯著影響,這一嘗試,豐富了節(jié)能減排領(lǐng)域的企業(yè)管理研究方法和經(jīng)驗(yàn),為后續(xù)研究提供新的參考。實(shí)踐層面,本文通過(guò)實(shí)證研究得出的結(jié)論豐富了對(duì)工業(yè)企業(yè)節(jié)能技術(shù)投資行為的認(rèn)知,為企業(yè)節(jié)能政策改善提供了參考。
不足之處包括:一是樣本企業(yè)的數(shù)量較少,覆蓋面還不夠廣,可能導(dǎo)致研究不夠全面;二是在研究政府管制和支持政策的影響時(shí),只考慮了重點(diǎn)政策,這不利于評(píng)估每一項(xiàng)節(jié)能政策的實(shí)際效果;三是借鑒國(guó)外企業(yè)環(huán)境管理的研究方法和模型來(lái)研究中國(guó)企業(yè),雖然兩者具有較高的相似度,但考慮中國(guó)政策環(huán)境和市場(chǎng)等具體情況,應(yīng)進(jìn)一步考量除了前人用過(guò)的變量外,是否還存在其它變量的影響,從而使模型對(duì)中國(guó)企業(yè)具有更強(qiáng)的解釋力。
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作者簡(jiǎn)介:尹小蘭(1980-),女,漢族,安徽省六安市人,中國(guó)人民大學(xué)商學(xué)院博士生,研究方向?yàn)楣芾韺W(xué)。
收稿日期:2015-03-20。