該研究構建了風能部件和氫能價值鏈不同環(huán)節(jié)的創(chuàng)新和政策的高分辨率一手數(shù)據(jù)庫，分別覆蓋1980-2020年間112個國家以及2010-2022年間67個國家，構建了包含政策、專利、工業(yè)競爭力、國際原油價格、知識產(chǎn)權生態(tài)、GDP、人口等方面的統(tǒng)計模型，深入分析了各類政策對不同風能部件、氫能價值鏈不同環(huán)節(jié)創(chuàng)新的異質(zhì)性影響，揭示了變量之間的影響機制，通過構建反事實情景量化政策效應，創(chuàng)新性引入政策之間協(xié)同/拮抗關系識別模型，實證識別政策體系非線性影響。
 

圖1 政策對不同質(zhì)量風能創(chuàng)新影響的回歸結果
 

　　研究結果表明，財政類政策，特別是補貼政策的效應十分顯著，能夠有效推動技術創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展，但存在明顯的邊際效應遞減和刺激產(chǎn)業(yè)無序擴張風險。對于風能，財政類政策作用主要集中在普通創(chuàng)新(從所有專利到國際專利家族，系數(shù)從0.966下降到0.488，見圖1)，表現(xiàn)出明顯的邊際效應遞減，說明過度的財政補貼僅刺激了一般創(chuàng)新數(shù)量增長，并未同步刺激高價值創(chuàng)新和行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，過度補貼易導致產(chǎn)業(yè)無序擴張。對于氫能，補貼政策表現(xiàn)出高度的技術成熟度敏感性。如對于技術成熟度低的需求端，補貼通過縮小新能源與化石能源之間的成本差距，加速氫能的滲透，促進需求增加和潛在市場擴張進而刺激技術創(chuàng)新，系數(shù)為0.707且在1%水平顯著；但對于技術成熟度高的供應端，政策效應不顯著，補貼并未刺激創(chuàng)新增長反而易刺激產(chǎn)業(yè)無序擴張(見圖2)。
 

圖2 政策對氫能不同環(huán)節(jié)創(chuàng)新影響的回歸結果
 

　　反事實分析進一步表明，財政類政策促進123.7%的風能創(chuàng)新總量增長，但風能政策之間未發(fā)現(xiàn)協(xié)同或拮抗作用，且監(jiān)管立法促進葉片和控制系統(tǒng)創(chuàng)新增長77.9%和237.8%。對于氫能，研究發(fā)現(xiàn)其需求端戰(zhàn)略規(guī)劃與補貼以及立法同時實施時，政策之間存在拮抗作用。當戰(zhàn)略規(guī)劃和補貼減稅同時實施，政策交互效應為20.54%，二者單獨實施時政策效應分別為-1.7%和26.08%，政策交互導致政策效應下降3.84%；當戰(zhàn)略規(guī)劃和立法同時實施，政策交互效應為6.45%，二者單獨實施時政策效應分別為-0.3%和9.37%，政策交互導致政策效應下降2.62%。
 

圖3 1980-2020年間各政策對不同創(chuàng)新的量化效應
 

　　該研究闡明了政策在技術發(fā)展不同階段的非線性影響，為政策制定者提供了理論參考。研究建議，財政類政策特別是補貼是推動創(chuàng)新有效手段，但隨著技術成熟度提高，需建立梯度退出機制；與此同時，應重視監(jiān)管立法在促進風能關鍵核心部件創(chuàng)新的重要性；此外，政策組合需留意長期政策戰(zhàn)略規(guī)劃與短期政策目標如補貼等間的動態(tài)協(xié)同。
 

　　研究得到了國家重點研發(fā)計劃、中國科學院戰(zhàn)略性先導科技專項、廣東省重點研發(fā)計劃、中國工程院項目等資助。