政策工具選擇的影響因素研究
——以中國光伏產業政策為例

翟東堂，霍佳偉

（對外經濟貿易大學 政府管理學院，北京 100029）

政策工具是解決公共問題或實現政策目標的類型化手段或方式。政策工具的恰當選擇是政策工具有效應用與科學組合的前提，厘清政策工具選擇的影響因素是科學決策的關鍵所在。哪些因素影響著政策工具的選擇？這些影響因素發揮著怎樣的作用？對這些問題的解答有助于揭示政策制定過程中的“黑箱”環節，為政策制定者優化政策方案提供決策參考。光伏產業既是典型的公共政策驅動的產業，也是中國為數不多的具有國際競爭力并在產業化方面取得領先優勢的戰略性新興產業，國家為促進光伏產業的可持續發展運用了多種政策工具并取得了顯著成效。本研究嘗試基于光伏產業政策文獻，從政策文本中抽取出政策工具選擇的影響因素并分析其作用，以深化對光伏產業政策的認知，豐富政策工具選擇的本土化研究。

一、文獻回顧

政策工具的選擇關系到政策的成與敗。[1]如何選擇合適的政策工具、政策工具的選擇會受到哪些因素的影響，這是政策工具選擇的兩大關鍵問題。相應的，對政策工具選擇的研究主要聚焦于政策工具選擇的影響因素和政策工具選擇模型的構建。政策工具選擇的影響因素眾多，且形成了不同的研究視角和途徑。部分學者基于彼得斯（B.Guy Peters）和馮尼斯潘（Frans K.M.van Nispen）歸納的5種研究途徑探討了政策工具選擇的影響因素，包括政策工具本身（傳統工具途徑）、政策工具的背景環境（背景分析途徑）、制度結構與風俗系統（制度分析途徑）、政治家和政府官僚動機（公共選擇途徑）以及網絡特性、規范和網絡成員（政策網絡途徑）。[2-3]丁煌、楊代福從各學科視角系統歸納了既有研究中提及的政策工具選擇影響因素，經濟學視角主要為成本與收益；政治學視角包括影響群體的反應、合法性、公眾信任、政治目標、政治戰術、“5I”（觀念、制度、利益、個人與國際環境）、國家類型、治理模式、國家能力與政策子系統；規范視角包括意識形態、工具范式、倫理道德因素；法律視角的影響因素主要表現為法律框架。[4]此外，對政策工具選擇模型的研究也包含了對影響因素的探討，如邁克爾·豪利特（Michael Howlett）建構的選擇模型包含國家計劃能力和政策子系統兩個維度的影響因素[5]276-283。丁煌、楊代福構建的政策工具選擇模型以政策網絡為核心環境。[4]王輝構建的政策工具選擇模型以公共產品類型和政策環境為基礎。[6]

具體在光伏政策領域，既有研究主要聚焦于政策工具有效性的影響因素，對政策工具選擇影響因素的研究較少。如：朱玉知、孫海彬、李國榮認為政策背景、政策問題、政策工具的性質與政策目標受眾四種因素影響著光伏發電政策的效用。[7]于立宏、郁義鴻認為明確的政策目標、政策的長期穩定性、精心的政策設計以及不遺余力的執行是衡量光伏產業政策有效性的關鍵因素。[8]戚聿東、姜萊認為產業發展階段會影響補貼工具的選擇，即產業發展前期為調動各方積極性而應以較為寬松的事前補貼為主，產業成長壯大后應該向事后補貼傾斜轉變，產業走向成熟后應該向一般性和普惠性補貼過渡。[9]Deshmukh R.，Bharvirkar R.，Gambhir A.等在比較美國、德國、西班牙、日本、印度以及中國大陸和中國臺灣地區的光伏政策后認為，國家政策目標、宏觀經濟條件以及發展模式會影響光伏政策工具的選擇及應用結果。[10]

總之，對光伏政策領域政策工具選擇影響因素的研究不多，而從政策工具理論層面對政策工具選擇影響因素的探討較為豐富，但這種討論多基于定性研究，不易對某一政策領域作整體性和結構性分析，也較難準確評估各類影響因素發揮的效應，這為本文基于定量方法以光伏政策為例研究政策工具選擇的影響因素提供了充足的空間，也是本文的主要創新之處。

二、政策文本量化分析

政策文本作為政策主體調控和管理行為的“印跡”，是政策過程可記錄、可追溯的客觀反映，為觀察政策過程提供了一扇窗口[11]。自政策文本作為研究對象進入公共政策研究視野之初，對政策文本的分析就被視為一種“黑箱技術”[12]。基于政策文本的量化分析有助于揭示政策制定者的決策動機及意圖、發掘政策工具選擇的影響因素。

（一）政策文本的選擇

本研究以《中華人民共和國可再生能源法》的實施作為政策文獻選擇的始點，在北大法寶法律法規數據庫及國家能源局等政府門戶網站檢索獲得上千份光伏政策文獻并按以下原則進行篩選：一是選取中央層級發布的政策文獻，地方政府及部門發布的政策法規不予采用。二是選取與光伏產業密切相關的政策文獻，與太陽能熱利用、太陽能熱發電相關的政策文獻不予采用。三是選取能直接體現政策措施的政策文獻，僅表明政府態度而未采取政策措施的政策文獻不予采用。四是選取意見、規劃、通知、公告、辦法等文種的政策文獻，不計入復函、批復。經篩選后共得到295份光伏政策文獻，發文期間自2006年1月 1日至2019年12月31日。

（二）影響因素關鍵詞定位

影響因素反映了兩種變量之間的關系，政策文本中的某些詞語能夠體現這種關系。大體上可以將關鍵詞分為激勵類和抑制類，激勵類關鍵詞指促進某種政策工具的使用以達成目標、解決問題、發揮效果的連接詞，抑制類關鍵詞指約束某類政策工具的使用頻次及效力的連接詞。表1列舉了光伏政策文本中反映影響因素的部分常見關鍵詞，通過關鍵詞可以定位至政策文本中表達影響因素的對應條款。

表1 政策文本中反映影響因素的常見關鍵詞

（三）影響因素的提取及編碼

利用定性分析軟件分別以上述關鍵詞檢索政策文獻，將關鍵詞定位的影響因素文本內容定義為基本內容分析單元，對于基本內容分析單元予以涵攝歸類，并按照政策文獻發布時間進行編碼。以近年光伏行業影響較大的“531”政策為例，對影響因素提取及編碼，見表2。

表2 中國光伏產業政策文本內容分析單元編碼表（示例）

（四）分析類目建構及頻數統計

通過對基本內容分析單元的提取和編碼，共梳理出68種影響因素，由此構建出3大類、15小類的影響因素分析類目，進而對具體影響因素進行頻數統計。表3的統計結果顯示，中國光伏政策工具選擇的影響因素在政策目標、政策系統和政策環境三個方面的分布比例大致為5∶4∶1。產業組織、產業結構（能源結構）、政策工具及政策過程是占比最高的四類影響因素。

表3 中國光伏政策工具選擇的影響因素統計（范疇-類型）

1.政策目標類影響因素分布

政策目標即光伏政策所要達成的預期效果，除促進光伏產業持續健康發展外，光伏政策還關系到經濟社會發展、環境保護等宏觀目標的實現以及能源發展、節能減排等國家戰略的落實。政策目標類影響因素的頻數分布如表4所示，其中光伏產業組織及光伏產業結構最受政策制定者關注。產業組織是光伏政策最主要的政策對象和目標群體，涵蓋的影響因素較多，其中技術水平與光伏發電成本兩種因素占比最高，其次為市場秩序/市場環境、國際競爭力、能源利用效率與產品質量/服務水平。產業結構類因素中，能源供應與能源消費占比超過一半，主要體現為促進太陽能的生產與消費。國際貿易與產業轉型升級兩種因素占比約1/3，國際貿易因素主要是為應對歐美國家對我國光伏發電產品出口的“反傾銷”“反補貼”政策而實施的貿易反制措施，產業轉型升級則主要通過調整光伏產業結構來優化能源生產利用結構。國際市場與國際技術轉移兩種因素由于貿易摩擦和技術壁壘的存在而占比較低。

表4 政策目標類影響因素統計

相較于產業組織和產業結構，產業關聯和產業布局類因素占比較低。產業關聯表現為光伏產業的影響力以及與農業、建筑業等產業的聯系，如漁光互補、農光互補、光伏建筑一體化（BIPV）等。產業布局因素主要表現為統籌區域協調發展及優化產業布局，由于光伏產業“新能源”和“產業轉型升級”美譽標簽以及可觀的經濟效益[13]，促使地方潮涌般上馬光伏項目，加劇了光伏產能過剩，加之“三北”地區棄光嚴重，催生了優化光伏產業布局的需要。國家戰略和宏觀目標兩者分布比例大致相當。節能減排、能源發展和脫貧攻堅在國家戰略類因素中占比較高，創新驅動發展戰略、標準化戰略和西部大開發戰略均僅統計到一條。脫貧攻堅對光伏政策工具選擇的影響集中表現為“光伏扶貧”，光伏扶貧是中國實施的十大精準扶貧工程之一，截至2019年底，國家通過建設村級扶貧電站等形式，累計幫扶貧困戶407萬戶。宏觀目標因素主要體現為環境保護、經濟發展和社會效益，科技發展和應對氣候變化的分布較低。

2.政策系統類影響因素分布

本文定義的政策系統包括國家產業政策、政策工具、政策過程及政府資源，納入政策過程是因為動態的政策過程在政策工具選擇時表現為政策制定者的預期。通過表5可以看出，政策系統類因素中，政策工具和政策過程兩類因素占比較高。政策工具因素中，除補貼工具外均為強制性工具，其中命令執行、法律法規、目標規劃三種政策工具因素占比最高。政策過程因素中，政策執行和政策評估占比最高，對政策工具選擇的影響最為廣泛。產業政策類因素占比較低，主要指新能源、節能環保、高新技術及戰略新興產業等國家產業政策對光伏產業整體的影響，其中戰略產業扶植占比最高。政策資源主要指資金供應，即補貼光伏發電的可再生能源發展基金。

表5 政策系統類影響因素統計

3.政策環境類影響因素分布

本文定義的政策環境即光伏政策工具選擇面臨的自然資源、生產要素、產業現狀、電力設施等外在條件。如表6所示，政策環境類因素中，自然資源、生產要素、產業發展現狀及電力基礎設施所占比重大體相當。在具體影響因素中，自然資源稟賦、生產要素稟賦和并網消納條件占比較高。自然資源稟賦主要指太陽能光照條件，中國太陽能資源稟賦呈現出“高原大于平原、西部干燥區大于東部濕潤區”的分布特點，太陽能光照條件直接影響光伏發電量及其收益。生產要素稟賦指各地區光伏產業的發展基礎及建設條件，包括當地的消納條件。并網消納條件既決定了光伏電站能否順利并網并獲得補貼收益，也決定了可再生能源的消納空間。另外，本文將產業發展現狀歸為政策環境類因素，政策工具選擇時的光伏產業發展需求、發展速度、發展規模及發展階段是既定的外部條件并需要充分考慮，否則光伏政策目標容易脫離實際而出現干預過度或力度不足的情形，擾亂產業發展正常節奏及市場秩序。

表6 政策環境類影響因素統計

三、實證分析

（一）數據來源與變量選擇

政策制定者在選擇政策工具時會綜合考慮到各類因素，這些因素會促使政策制定者增加或減少政策工具的使用，雖然影響因素出現的頻次并不能完全代表其對政策工具的影響，但可以借此大致探究各影響因素發揮的作用。為提高分析的可靠性，本文從68種影響因素中選取出29種樣本數較為充足的影響因素作為自變量，將基于同一政策樣本提取出的政策工具歷年應用數量作為因變量，由此形成以影響因素為自變量、政策工具應用數量為因變量的時間序列數據（2006-2019年），見表7。

表7 2006-2019年中國光伏產業政策工具應用數量

（二）模型設定

政策工具的選擇受到多種因素的影響，政策主體為實現某一政策目標往往運用多種政策工具，這就使得影響因素多以協同作用的組合形式呈現，如政策主體將逐步降低光伏補貼作為促進光伏產業持續健康發展的措施之一，而補貼退坡需要綜合考慮光伏行業發展程度、技術水平、光伏發電成本等諸多因素，因而基于特定的影響因素組合更能夠準確探究影響因素發揮的效應。為此，我們構建多元線性回歸方程：

其中，Y代表政策工具應用數量，β0為常數項，xit分別代表不同年份各影響因素數量，εit代表各期隨機擾動項。

（三）實證結果

通過帶入數據計算，我們遴選出12種擬合度最優的影響因素組合模型，根據核心影響因素及影響因素組合整體特征命名并綜合各模型擬合度、自相關性進行排序（表8），從中可以看出各影響因素組合的主要表現。實證結果顯示，在選定的變量中，能源供應、能源消費、環境保護、政策執行、政策評估、產業轉型升級、并網消納條件等23種因素在各模型中均顯著正相關，對光伏政策工具選擇起到激勵作用，法律法規、可持續發展、能源利用效率、技術水平4種因素在各模型中均呈現負相關，對光伏政策工具選擇起到抑制作用。另外，法律法規、能源發展、目標規劃、政策制定、政策評估、產業轉型升級、市場投資、生產成本/融資成本8種因素在各模型中出現的頻次最高，對光伏政策工具選擇的影響較為廣泛。

表8 我國光伏政策工具選擇的影響因素效應分析結果

（四）分析與解釋

1.激勵效應及其影響

從實證結果可以看出，政策目標類因素中，貫徹能源發展戰略、促進能源生產與消費、調整產業結構是中國太陽能光伏政策的主要戰略目標，對光伏政策工具的選擇起到廣泛而持續的激勵作用。政策過程因素中，政策制定與政策評估出現頻次較高，對政策工具選擇的影響較為廣泛，在影響因素組合中發揮著重要的協同作用。相比之下，議題設置則發揮著主導作用，光伏發電消納是近年來最受政策主體關注的議題。為解決“三北”地區嚴重的棄光限電問題，政策制定者將光伏發電消納納入政策議程，并選擇可再生能源消納試點、新建項目規模控制、設定消納責任權重等政策工具加以應對。在政策環境類因素中，電力基礎設施的影響至關重要，并網、輸送、消納條件決定了光伏發電的增長空間，政策資源在電力基礎設施上的持續投入是保障光伏產業持續健康發展的關鍵。

影響因素發揮激勵作用意味著政策制定者傾向于增加某類政策工具的使用，這表明政策主體在積極主動地解決問題或實現政策目標。以中國光伏產業產能過剩問題為例，中國光伏產業初期借助歐美發達國家補貼本國光伏產業創造的巨大市場空間而迅速發展，由于同期光伏政策重視供給側的能源生產而忽視了需求側能源消費，且未充分重視技術進步對光伏產業的影響，因而當遭遇歐美國家“雙反”時中國光伏產業（上游多晶硅行業）面臨著產能嚴重過剩的窘境。由于貫徹國家能源發展戰略、促進太陽能的生產和消費是激勵中國光伏政策工具選擇的重要因素，因而中國政府并未采用大規模淘汰落后產能的錯誤藥方，而是積極應對貿易摩擦、拓展海內外市場空間，并通過引導市場投資、優化產業布局、加強電力基礎設施建設等措施促進光伏產業的可持續發展，支持中國光伏企業奪取全球光伏產業鏈的主導權。

2.抑制效應及其影響

除法律法規屬于政策系統類因素外，技術水平、能源利用效率、可持續發展均屬于政策目標類因素，這些因素發揮抑制效應意味著技術進步、太陽能利用效率的提升以及光伏產業的可持續發展促使政策制定者減少部分政策工具的運用。事實上，光伏發電屬于技術、資本雙密集型行業，技術進步與能源利用效率的提升有助于降低光伏發電成本、提升光伏企業競爭力，降低政策干預的必要程度。同樣，產業可持續發展能力越強，對光伏政策工具的依賴就越弱，政策制定者越傾向于減少政策工具的運用，如光伏補貼退坡。與政策目標類因素的抑制效應不同，法律法規創設了政策工具選擇所不能逾越的界限，但也賦予了政策工具以合法性和正當性。薩拉蒙（Lester M.Salamon）將政策工具合法性和政治認同視為政策工具的重要特性之一[14]，法律法規對光伏政策工具選擇的抑制作用體現了這種合法性。

發揮抑制效應的影響因素或可解釋因暫停或降低某類政策工具供給而引起爭議的光伏政策，尤其對光伏發電這類處于成長期且政策依賴性較強的行業而言更是如此。如2018年5月31日國家發展改革委、財政部、國家能源局發布了《關于2018年光伏發電有關事項的通知》（業內稱為“531”政策），該政策因暫停補貼工具的使用而引起了行業震蕩。業內普遍認為該政策的出臺主要是由于可再生能源補貼資金存在巨大缺口，綜合下文中的補貼和價格管控工具的影響因素來看，除資金供應外，“531”政策的出臺還與政策制定者對光伏發電成本、光伏產業發展程度尤其是可持續發展能力過于樂觀的估計有關。

（五）檢驗

以上分析與解釋針對的是中國光伏產業政策工具的整體情況，而對具體政策工具選擇的影響因素進行分析有助于檢驗本文分析方法是否可靠。基于本文同一政策文本，選取出中國光伏產業應用廣泛的部分政策工具，將其歷年應用數量作為因變量，按上述模型進行分析，得到表9。

表9 部分光伏政策工具選擇的影響因素分析結果

通過分析可知，表9中展示的主要影響因素能夠較好地解釋政策主體選擇該政策工具的原因，較為契合光伏政策活動的實際情況：（1）市場化運作（招標）受脫貧攻堅的影響是因為國家反貧困政策促進了光伏扶貧電站的投資建設，而光伏扶貧電站建設按照《光伏扶貧電站管理辦法》的規定需要采用市場化方式選擇負責機構。（2）鼓勵企業主導或參與光伏電站的投資建設主要受光伏市場秩序與市場環境影響，規范光伏市場秩序、營造良好的市場環境是吸引企業參與光伏電站建設的基礎。（3）投資補貼廣泛應用于金太陽示范工程等光伏項目中，主要依靠財政支出，受資金供應情況影響。（4）可再生能源配額（RPS）受政策制定因素影響是因為中國特色的RPS一直處于“難產”狀態，直到國家發改委、國家能源局2019年5月10日《關于建立健全可再生能源電力消納保障機制的通知》出臺后才正式確立。（5）示范項目主要受政策評估影響，表明政府實施示范項目主要考慮示范項目能否達成預期效果。（6）目標規劃作為重要的政策工具，重點關注光伏發電消納水平、光伏發電成本及光伏產業的國際競爭力。（7）規模控制工具的應用主要是為促進太陽能消費。太陽能光照條件充足的“三北”地區棄光嚴重，新增裝機規模控制嚴格，而發展基礎、建設條件及消納水平較好的地區規模控制相對靈活。（8）價格管控工具主要受光伏發電成本、產業發展程度及可持續發展能力的影響，光伏電價隨著光伏成本的下降及行業發展程度的提升而逐步退坡，以促使光伏產業擺脫“補貼依賴”。

四、結論與啟示

（一）結論

政策工具選擇會受到哪些因素的影響？這些影響因素發揮著怎樣的作用？為了解答這兩個問題，本文以中國光伏產業政策為例，采用政策文本量化分析方法對政策工具選擇的影響因素進行了分析，主要研究結論為：

第一，政策目標、政策系統與政策環境是影響中國光伏政策工具選擇的三大類因素。具體而言，貫徹能源發展戰略、促進太陽能的生產與消費、落實國家產業政策、促進光伏發電消納、提升光伏技術水平與能源利用效率、降低光伏發電成本、拓展光伏發電市場、優化產業布局、加強環境保護以及實現光伏產業的可持續發展是光伏政策工具所要實現的主要目標。法律法規、命令執行與目標規劃等強制性政策工具以及政策制定、政策評估等政策過程作為政策系統類因素顯著影響光伏政策工具的選擇。電力基礎設施、自然資源稟賦與生產要素稟賦是光伏政策工具選擇所不可忽視的外部因素。

第二，中國光伏政策工具選擇的影響因素發揮著激勵與抑制兩種作用。在選定的變量中，能源供應、能源消費、環境保護、政策執行、政策評估、產業轉型升級、并網消納條件等23種影響因素普遍發揮著激勵效應，而法律法規、可持續發展、能源利用效率及技術水平4種影響因素普遍發揮著抑制效應。發揮激勵效應的影響因素種類超過80%，這表明中國光伏產業政策總體上是積極有為的。

未來光伏政策工具的選擇首先應當貫徹能源發展戰略，促進太陽能生產與消費，調整能源結構，促進產業升級，拓展光伏市場，優化產業布局，并建立光伏發電消納的長效機制。其次，應當充分重視各影響因素的抑制作用，科學評估產業發展現狀，根據產業發展階段適時調整光伏政策，并持續加大研發環節的政策資源投入，將政策重心轉移到提升技術水平和能源利用效率上來。

（二）啟示

基于對光伏政策工具選擇的分析，本文研究發現政策目標（含目標群體）、政策系統（含政策資源及政策過程）與政策環境三類因素顯著影響著政策工具的選擇，這與陳振明指出的政策工具選擇應當關注政策目標、政策資源、目標群體、政策執行機構和政策工具應用背景的觀點[2]較為接近。本文研究還發現：第一，政策主體實現目標的意愿和決心對政策工具選擇的影響要遠遠超過政策資源的約束，即使在政策資源匱乏的情況下，政策制定者也并未放棄使用消耗政策資源的政策工具去實現既定目標。第二，政策工具特性是政策工具選擇的重要影響因素，但政策工具之間也會相互影響，能夠對其他政策工具施加影響的絕大多數屬于強制性工具，如法律法規、目標規劃與命令執行。第三，政策合法性會顯著影響政策工具的選擇。Capano G.和Lippi A.視合法性與有效性為政策工具選擇的兩大關鍵驅動因素[15]，但既有研究在探討政策工具選擇的影響因素時更愿意探討有效性，而對政策工具選擇的合法性有所忽視。第四，政策過程因素顯著影響著政策工具的選擇。事實上，政策制定過程中會考慮到制定的政策能否有效執行并達成預期效果，甚至部分政策的出臺就是為進一步推動政策執行，因而有必要更加重視政策過程因素。

政策工具選擇的影響因素發揮著激勵與抑制兩種作用。激勵效應促使政策制定者運用更多的政策工具解決政策問題或實現政策目標，而抑制效應則促使政策制定者為實現某一政策目標而減少政策工具的應用。激勵因素比重高表明政策主體在該領域積極有為，抑制因素比重高則表明政策主體在該領域干預較少或受約束較多。在正確的政策導向下，有為政府更能促進產業發展，彌補市場機制的固有缺陷，促進產業的良性發展。作為典型的公共政策驅動的產業，中國光伏產業快速發展并占據全球產業鏈主導地位的事實表明激勵類因素與政策績效之間存在緊密關聯，而對抑制類因素的重視不足或評估不當或是產生政策失靈風險的主要原因。積極發揮影響因素的激勵效應，更加關注影響因素的抑制效應，方為政策工具科學選擇的應有之義。

本文的研究還表明，政策文本可以作為提取政策工具選擇影響因素的有益材料，基于政策文本的量化分析方法可作為研究政策工具選擇的方法之一，當然作為一種探索性研究，本文的研究方法還有很多不足，未來需要繼續完善。如光伏產業發展是中央政策與地方政策共同作用的結果，地方政府發展光伏產業的動機更多是基于產業經濟效益與衍生的官員績效收益，而中央政府更加關注能源結構、產業布局、電力基礎設施、光伏發電消納、國際貿易摩擦等因素。本文僅選取了中央層面發布的光伏產業政策，分析結果僅有助于解釋中央光伏政策工具選擇的影響因素，未來納入地方光伏政策文獻才能夠全面解讀中國光伏產業政策工具選擇的影響因素，豐富政策工具選擇理論的研究。