摘要：文章重點探討企業(yè)層面的節(jié)能行為選擇問題，主要借鑒國內(nèi)外起步較早的企業(yè)環(huán)境管理的研究思路和方法，通過調(diào)研獲取湖北、浙江和陜西三個省份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)因素和競爭者公眾媒體等利益相關(guān)者這幾個方面的因素對企業(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、 問題的提出

當(dāng)前，我國正處在工業(yè)化、城鎮(zhèn)化加速發(fā)展的歷史階段，節(jié)能減排是我國破解資源環(huán)境約束、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的必然選擇。我國政府制定了約束性目標(biāo)，采取了一系列強有力的手段，大力推進節(jié)能工作。工業(yè)是我國國民經(jīng)濟的主體，占全社會總能耗的比重超過70%，高耗能企業(yè)又是工業(yè)耗能大戶，是節(jié)能減排工作的重點和難點。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，實施目標(biāo)責(zé)任考核、節(jié)能重點工程、財政獎勵與補貼、節(jié)能新技術(shù)推廣等等，先后實施了針對耗能大戶的“千家企業(yè)節(jié)能行動”和“萬家企業(yè)節(jié)能低碳行動”，統(tǒng)計數(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)能減排的主體和國家政策的最終落腳點，其對待節(jié)能減排的態(tài)度、采取的行動和取得的節(jié)能績效直接因影響到本地區(qū)及整個國家目標(biāo)的實現(xiàn)。本文在前人相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，關(guān)注企業(yè)進行節(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了企業(yè)投資節(jié)能技術(shù)，具有哪些特征的企業(yè)會采取更加積極的行動，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，為下一步政策制定和調(diào)整提供參考。

從實證研究看，國內(nèi)研究企業(yè)的節(jié)能減排觀念、意愿、行為和影響機制的論文數(shù)量比較有限，而且從時間上看也比較新，對影響因素的分析局限于某一個或幾個方面，缺乏全面的綜合分析，在作者看來，這方面的研究總體上還處于探索階段，還沒有形成較成熟的分析框架和方法。

二、 實證研究及分析

1. 模型與研究假設(shè)。離散選擇模型是描述特定微觀個體行為選擇的建模方法，揭示個人、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，從而對解釋變量變化對個體行為選擇概率的邊際影響進行研究。Train（1986）認為離散選擇模型要求選項之間具有互斥性、選項集合具有完備性、選項數(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，隨機誤差項服從標(biāo)準正態(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 模型進行分析，即P（Y=1）=f（X），也就是說，Y=1的概率是一個關(guān)于X的函數(shù)，其中f（.）服從標(biāo)準正態(tài)分布。

參考國內(nèi)外研究文獻，設(shè)計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）、政府節(jié)能目標(biāo)管制、政府財政支持、政府金融支持、限額能耗標(biāo)準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)）、對能源價格敏感程度變量、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)是否重點耗能行業(yè)。

（5）利益相關(guān)者影響因素，包括行業(yè)協(xié)會、競爭者、公眾以及媒體對企業(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. 問卷設(shè)計與數(shù)據(jù)收集。在問卷設(shè)計上，作者盡量借鑒既有量表，通過企業(yè)訪談和征求專家意見對問卷進行完善，在發(fā)放之前預(yù)先進行問卷試填并改進，形成最終問卷。為提高數(shù)據(jù)有效性，作者在調(diào)研對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、陜西三省進行企業(yè)調(diào)查，分別代表東部、中部和西部不同經(jīng)濟發(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)能減排需要重點推進的地區(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的變量信息。四是數(shù)據(jù)可信性。通過三個省級的節(jié)能中心下發(fā)和回收問卷，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)測性質(zhì)，在檢驗內(nèi)外部因素對企業(yè)的節(jié)能技術(shù)投資行為的影響應(yīng)考慮到時間上的延后性，同時參考國外相關(guān)文獻的做法，本文在問卷中設(shè)計調(diào)研企業(yè)在2013年是否進行了節(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，詢問的是2013年以前的情況，以此來保障數(shù)據(jù)預(yù)測的合理性。

在浙江、湖北、陜西三省各隨機選擇110家企業(yè)進行調(diào)查，歷時2個月，共回收275份問卷，其中有效問卷242份，含湖北省107家，陜西65家，浙江70家；有效問卷中匯報2013年未進行節(jié)能技術(shù)投資的128家，占52.89%，進行節(jié)能技術(shù)投資的114家，占47.11%。

3. 實證結(jié)果及解釋。對采用STATA13進行二值Probit回歸，以是否上市、是否國有、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。

觀測兩個模型的LR對應(yīng)的P值（模型1 Prob>chi2=0.049 5，模型2Prob>chi2=0.000 0），可見整個方程除常數(shù)項以外所有系數(shù)的聯(lián)合顯著性很高。同時，從表1可以看出，對比模型1和模型2，在加入了政府節(jié)能監(jiān)察管制等16個自變量后，Pseudo R2由0.042 0上升到0.252 8，說明上述自變量都對企業(yè)是否進行節(jié)能技術(shù)投資有較強的解釋力。

截距為負，說明排除其他因素的影響，企業(yè)不傾向于實施節(jié)能技術(shù)投資。（1）企業(yè)特征方面，是否上市對企業(yè)進行節(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，政府財政獎勵、金融支持、能耗限額標(biāo)準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，而對能源價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估計結(jié)果表明，本模型準確預(yù)測的比率為74.09%。

測算模型的邊際效應(yīng)，以衡量每個解釋變量對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)“十二五萬家企業(yè)節(jié)能低碳行動”節(jié)能目標(biāo)這幾個解釋變量對企業(yè)技術(shù)節(jié)能行為選擇的概率的影響程度相對較大。

三、 主要結(jié)論

1. 政府管制與支持因素的影響。從回歸結(jié)果來看，政府節(jié)能監(jiān)察對促進企業(yè)節(jié)能技術(shù)投資沒有顯著影響。專家回訪認為，可能的原因是監(jiān)察機構(gòu)對于存在問題的企業(yè)往往會增加監(jiān)察頻次，但是由于缺乏有效的懲罰機制，使得這種督促并沒有達到預(yù)期效果，同時，也存在部分地區(qū)的例行監(jiān)察工作有走過場的情況，難以發(fā)現(xiàn)問題并采取措施。

政府實施的能源審計對企業(yè)是否進行節(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-收益分析來進行決策。

作為政府支持的重要手段，針對企業(yè)的培訓(xùn)產(chǎn)生了顯著影響，接受過政府培訓(xùn)的企業(yè)更有可能進行節(jié)能技術(shù)投資。

政府針對企業(yè)采取的節(jié)能目標(biāo)管制政策，以“十二五”萬家企業(yè)節(jié)能低碳行動為代表，被納入該行動的企業(yè)更傾向于采用節(jié)能技術(shù)投資。一方面該行動嚴格的考核制度使得企業(yè)受到較大的管制壓力；另一方面該行動也對企業(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。

政府財政支持、金融支持、能耗限額標(biāo)準、示范工程等對企業(yè)節(jié)能技術(shù)投資的影響均不顯著，回訪認為，這并不說明政府這方面的政策對于推動技術(shù)節(jié)能未達到預(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行了投資的企業(yè)，在受調(diào)查的2013年度沒有進行持續(xù)投資。這也對本文的研究提出了進一步拓展的空間，即考量在一段時間內(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)三個因素對企業(yè)進行節(jié)能技術(shù)投資的影響都是正向顯著的，這說明技術(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)對能源價格的敏感程度沒有產(chǎn)生顯著影響，企業(yè)回訪的結(jié)果說明，很多節(jié)能技術(shù)設(shè)備的投入所帶來的經(jīng)濟利益存在很多不確定性，這與國外的研究結(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)能的管理者也會采取謹慎的態(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)先進性、工藝復(fù)雜性和流程合理性來衡量的技術(shù)因素，以及來自行業(yè)協(xié)會、競爭者、公眾和媒體壓力影響并不顯著，說明我國節(jié)能除政策驅(qū)動和企業(yè)內(nèi)因外，其他因素的作用還未充分體現(xiàn)。

四、 創(chuàng)新點與不足

理論方面，本文創(chuàng)新性地借鑒國內(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)能行為選擇問題，選用離散選擇模型，利用湖北、浙江和陜西三個省份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)因素和競爭者公眾媒體等利益相關(guān)者這幾個方面的因素對企業(yè)節(jié)能技術(shù)投資行為的影響。通過檢驗，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，為后續(xù)研究提供新的參考。實踐層面，本文通過實證研究得出的結(jié)論豐富了對工業(yè)企業(yè)節(jié)能技術(shù)投資行為的認知，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，只考慮了重點政策，這不利于評估每一項節(jié)能政策的實際效果；三是借鑒國外企業(yè)環(huán)境管理的研究方法和模型來研究中國企業(yè)，雖然兩者具有較高的相似度，但考慮中國政策環(huán)境和市場等具體情況，應(yīng)進一步考量除了前人用過的變量外，是否還存在其它變量的影響，從而使模型對中國企業(yè)具有更強的解釋力。

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作者簡介：尹小蘭（1980-），女，漢族，安徽省六安市人，中國人民大學(xué)商學(xué)院博士生，研究方向為管理學(xué)。

收稿日期：2015-03-20。