謝 濤，劉曉靜，趙雪敏，曹清華，安 玲

(1.國網(wǎng)安徽省電力有限公司，安徽 合肥 230070；2.國網(wǎng)安徽省電力有限公司阜陽供電公司，安徽 阜陽 236040；3.北京經(jīng)世萬方信息技術(shù)有限公司，北京 100022)

2020年新冠肺炎疫情對(duì)經(jīng)濟(jì)帶來巨大沖擊，為支持企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)，國家于2020年2月至6月實(shí)施階段性非高耗能工商業(yè)電價(jià)減免5%的政策和支持性兩部制電價(jià)政策。2020年5月22日，又明確提出“降低5%非高耗能工商業(yè)電價(jià)政策延長到今年年底”，為做好、落實(shí)“六穩(wěn)”提供有力支撐。本文試圖通過分析歷史降電價(jià)政策對(duì)行業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的影響，評(píng)估電價(jià)政策效應(yīng)，為電價(jià)政策的精細(xì)化、針對(duì)性優(yōu)化調(diào)整提供參考[1]。

以往文獻(xiàn)大多從研究電價(jià)政策與宏觀經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)性著手，主要集中在電價(jià)調(diào)整與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系方面，少數(shù)文獻(xiàn)從行業(yè)層面探討了電價(jià)敏感性[2-8]。還有部分學(xué)者從電價(jià)成本占營業(yè)成本比重角度分析電價(jià)政策影響[9-11]。雖然現(xiàn)有文獻(xiàn)不乏從經(jīng)濟(jì)總量、結(jié)構(gòu)以及企業(yè)成本層面研究電價(jià)政策的影響，但較少基于分行業(yè)真實(shí)經(jīng)濟(jì)反饋開展研究。電價(jià)成本對(duì)企業(yè)的影響仍將取決于企業(yè)用電的“剛性”或“彈性”以及其他影響因素如市場(chǎng)的主導(dǎo)程度。從真實(shí)經(jīng)濟(jì)反饋的結(jié)果入手，采用雙重差分法(Differences-in-Differences，簡稱DID)與時(shí)間序列的干預(yù)分析模型(interrupted time-series analysis，簡稱ITSA)相互佐證，驗(yàn)證以電價(jià)政策提振工業(yè)經(jīng)濟(jì)的有效性，并刻畫不同行業(yè)對(duì)電價(jià)政策的應(yīng)激度。

按照國家電力改革要求，安徽省發(fā)改委頒布多項(xiàng)政策積極穩(wěn)妥地推進(jìn)電價(jià)改革，降低企業(yè)用電成本。2018年1月以來一般工商業(yè)保持穩(wěn)定的降價(jià)規(guī)律，而大工業(yè)降價(jià)主要發(fā)生在2018年5月1日，后期降價(jià)不顯著。大工業(yè)用戶多屬于規(guī)上工業(yè)企業(yè)，據(jù)統(tǒng)計(jì)，安徽省規(guī)上工業(yè)企業(yè)中近80%的用電量執(zhí)行大工業(yè)電價(jià)，因此可將規(guī)上工業(yè)企業(yè)作為衡量電價(jià)政策是否有效的實(shí)施對(duì)象。以2018年5月安徽省大工業(yè)降電價(jià)政策為切入點(diǎn)，基于規(guī)上工業(yè)分行業(yè)經(jīng)濟(jì)走勢(shì)，從定性與定量兩個(gè)層面對(duì)降電價(jià)與行業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)之間的關(guān)系進(jìn)行分析，并以定性分析指導(dǎo)定量建模的參數(shù)設(shè)定。

1 模型方法

1.1 雙重差分法

DID是一種評(píng)價(jià)某一事件或政策影響程度方法，通過對(duì)政策實(shí)施前后控制組和干預(yù)組之間差異的比較構(gòu)造出反映政策效果的雙重差分統(tǒng)計(jì)量，從而得到政策凈效應(yīng)。DID模型適用于事前所有個(gè)體都沒有受到政策干預(yù)，而事后只有一組個(gè)體受到政策干預(yù)場(chǎng)景。DID的思想見圖1。

圖1 雙重差分法思想

DID模型通用形式如下：

Yit=α+β(Gi*Dt)t+γGi+δDt+εit

(1)

式中Gi——分組變量(若個(gè)體i受政策實(shí)施影響，i屬于干預(yù)組，記為1，否則處于控制組，記為0)，表示干預(yù)組與控制組的固有差異；Dt——政策實(shí)施變量(政策實(shí)施后為1，政策實(shí)施前為0)，表示政策實(shí)施前后的時(shí)間效應(yīng)；Gi*Dt——分組變量和政策實(shí)施變量的交互項(xiàng)，其系數(shù)反映了政策實(shí)施效應(yīng)。

為更精確地反映個(gè)體特征和時(shí)間固定效應(yīng)，DID模型形式可轉(zhuǎn)換成雙向固定效應(yīng)DID模型形式：

Yit=α+β(Gi*Dt)t+μi+λt+εit

(2)

式中μi——個(gè)體固定效應(yīng)，替代了分組變量；Gi，λt——時(shí)間固定效應(yīng)，替代了政策實(shí)施變量Dt。

雙向固定效應(yīng)DID模型中交互項(xiàng)Gi*Dt即DID指標(biāo)?？紤]到被解釋變量Yit影響因素眾多，除政策效應(yīng)實(shí)施變量外還存在其他影響因素，這些變量會(huì)影響研究結(jié)果，需要加以考慮。為控制這些變量影響以及使估計(jì)結(jié)果盡可能準(zhǔn)確，需在模型中引入控制變量(Zit)，得到：

(3)

DID模型構(gòu)建的前提假設(shè)是：干預(yù)組和控制組在政策實(shí)施之前必須具有共同的變化趨勢(shì)，因而檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠駶M足共同趨勢(shì)假設(shè)極為重要。為確認(rèn)DID模型所反映出效應(yīng)確實(shí)是由政策實(shí)施所導(dǎo)致的，需要對(duì)DID模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，主要是安慰劑檢驗(yàn)。

共同趨勢(shì)假設(shè)是雙重差分方法的關(guān)鍵假設(shè)，常見的檢驗(yàn)共同趨勢(shì)假設(shè)的檢驗(yàn)方法：一是對(duì)比不同組別因變量均值的時(shí)間趨勢(shì)，若政策實(shí)施前干預(yù)組和控制組因變量走勢(shì)完全一致或基本一致，則說明滿足共同趨勢(shì)假設(shè)；二是回歸中加入各時(shí)點(diǎn)虛擬變量與政策變量的交互項(xiàng)，若政策或稱為干預(yù)發(fā)生前的交互項(xiàng)系數(shù)不顯著，則表明的確有著共同趨勢(shì)。

安慰劑檢驗(yàn)通過虛構(gòu)干預(yù)組或者虛構(gòu)政策時(shí)間進(jìn)行估計(jì)，檢驗(yàn)是否存其他可能影響趨勢(shì)變化的政策、隨機(jī)性因素導(dǎo)致政策干預(yù)時(shí)點(diǎn)之后干預(yù)組和控制組趨勢(shì)發(fā)生變化。如果不同虛構(gòu)方式下估計(jì)量的回歸結(jié)果依然顯著，那么就說明模型估計(jì)結(jié)果很有可能出現(xiàn)了偏誤，被解釋變量的變動(dòng)很有可能是受到了其他因素影響，即所研究的政策并不對(duì)被解釋變量有作用。

1.2 時(shí)間序列干預(yù)分析模型

ITSA將干預(yù)的實(shí)施視為準(zhǔn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)，依靠感興趣的變量在干預(yù)實(shí)施前后的一系列觀測(cè)值，獲得較高的內(nèi)部效度。當(dāng)干預(yù)組的結(jié)果可以與控制組的結(jié)果相比較時(shí)，通過允許研究者控制遺漏變量的影響，內(nèi)部效度可以進(jìn)一步增強(qiáng)。

1.2.1 單組干預(yù)分析

當(dāng)只有一個(gè)研究對(duì)象(沒有控制組)時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)ITSA回歸模型采用以下形式：

Yt=β0+β1Tt+β2Xt+β3XtTt+εt

(4)

式中Yt——結(jié)果變量Y在每個(gè)等間隔時(shí)間點(diǎn)t的觀測(cè)值；Tt——等時(shí)間間隔(如每月)；Xt——描述干預(yù)情況的虛擬變量，在干預(yù)發(fā)生前為0，其他時(shí)期為1；XtTt——交互項(xiàng)，表示干預(yù)前后斜率的變化。

ITSA模型原理圖如圖2所示。在圖2中，β0代表結(jié)果變量的初始水平；β1代表結(jié)果變量在干預(yù)發(fā)生前的斜率或軌跡；β2代表與反事實(shí)結(jié)果相比較，結(jié)果變量在干預(yù)發(fā)生后的瞬間變化量；β3代表在干預(yù)發(fā)生前后回歸線斜率間的差異。

圖2 ITSA模型原理圖

下面將關(guān)注點(diǎn)放在β2和β3的顯著性上，它們分別描述了干預(yù)的瞬時(shí)影響與持續(xù)影響。

在ITSA應(yīng)用過程中需要注意如下情況。

(1)當(dāng)窗口期存在多項(xiàng)干預(yù)時(shí)，ITSA可能并不適用。

(2)按照設(shè)計(jì)，單組ITSA沒有可比的控制組，根據(jù)干預(yù)前的趨勢(shì)預(yù)測(cè)到的值即為反事實(shí)結(jié)果。這需要做出假設(shè)：任何隨時(shí)間變化的干擾因子都是緩慢而平穩(wěn)變化的，因此其影響可以與干預(yù)所引起的急劇變化區(qū)分開來。

1.2.2 多組干預(yù)分析

當(dāng)存在控制組進(jìn)行比較時(shí)，多組ITSA回歸模型：

Yt=β0+β1Tt+β2Xt+β3XtTt+β4Z+

β5ZTt+β6ZXt+β7ZXtTt+εt

(5)

相較于單組模型，多組回歸模型包含了β4～β7這4個(gè)新項(xiàng)。其中，Z是描述組別的虛擬變量，干預(yù)組為1，控制組為0；ZTt，ZXt，ZXtTt均為交互項(xiàng)。在多組ITSA中，圖2中下方直線的系數(shù)β0～β3體現(xiàn)的是控制組的特征；較高處直線，β4～β7代表干預(yù)組的特征。具體來說，β4代表組間初始水平的差異；β5代表干預(yù)發(fā)生前組間斜率的差異；β6代表兩組結(jié)果變量在干預(yù)發(fā)生后的瞬間變化量的差異；β7代表干預(yù)發(fā)生后斜率較之前變化的組間差異。多組ITSA的關(guān)鍵假設(shè)是，在干預(yù)組沒有接受干預(yù)的反事實(shí)狀態(tài)下，兩組結(jié)果變量在水平或趨勢(shì)上的變化應(yīng)該是相等的，即假設(shè)的干擾因子對(duì)干預(yù)組和控制組的影響相當(dāng)。

2 安徽省降電價(jià)政策對(duì)行業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的影響分析

降電價(jià)政策直接降低了目標(biāo)群體的用電成本，因此可能會(huì)對(duì)企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)產(chǎn)生影響。規(guī)上工業(yè)近80%用戶電量屬于大工業(yè)用電，通過觀察大工業(yè)降電價(jià)政策執(zhí)行前后規(guī)上工業(yè)總體、重點(diǎn)制造業(yè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的表現(xiàn)，可直觀地判斷電價(jià)政策調(diào)整是否會(huì)對(duì)行業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的影響。

2.1 工業(yè)總體

從規(guī)上工業(yè)增加值累計(jì)增速來看，電價(jià)政策執(zhí)行前后工業(yè)增加值增長曲線存在形勢(shì)逆轉(zhuǎn)的特征(見圖3)。以2018年5月大工業(yè)降電價(jià)為例，電價(jià)執(zhí)行政策前，工業(yè)經(jīng)濟(jì)增速持續(xù)下行，電價(jià)政策執(zhí)行后的5月、6月增速出現(xiàn)迅速反彈，6月累計(jì)增速回升0.5%，之后減速上行。根據(jù)安徽省發(fā)改委信息查詢結(jié)果，2018年4月左右未出臺(tái)其他經(jīng)濟(jì)發(fā)展強(qiáng)力支撐政策，因此短期(4～5個(gè)月)內(nèi)表現(xiàn)出迅速反彈或表明電價(jià)政策對(duì)工業(yè)經(jīng)濟(jì)具有一定的提振作用。

圖3 降電價(jià)政策實(shí)施前后處理組與對(duì)照組工業(yè)經(jīng)濟(jì)走勢(shì)

2.2 重點(diǎn)制造業(yè)

重點(diǎn)行業(yè)2018年和2019年工業(yè)經(jīng)濟(jì)增速對(duì)比如圖4所示。2018年在電價(jià)政策的刺激下，裝備制造業(yè)中處于下游的電氣、汽車產(chǎn)業(yè)未顯示受電價(jià)政策的顯著影響，行業(yè)后期走勢(shì)并未顯示出提振勢(shì)頭，反倒2019年行業(yè)經(jīng)濟(jì)低開高走；裝備制造業(yè)中游專用設(shè)備制造業(yè)、儀器儀表制造業(yè)受電價(jià)政策影響顯著，政策實(shí)施后，行業(yè)走勢(shì)降幅銳減，約3個(gè)月之后，行業(yè)經(jīng)濟(jì)總體走強(qiáng)，而計(jì)算機(jī)行業(yè)經(jīng)濟(jì)則迅速好轉(zhuǎn)并持續(xù)上升；同樣處于中游的紡織業(yè)在降電價(jià)政策實(shí)施后也出現(xiàn)好轉(zhuǎn)跡象；上游有色、化工行業(yè)在電價(jià)政策實(shí)施后，降幅收窄并有平穩(wěn)上升跡象，受需求層傳導(dǎo)影響，有色、化工行業(yè)的電價(jià)政策起效時(shí)點(diǎn)相對(duì)滯后。

圖4 重點(diǎn)行業(yè)2018、2019年工業(yè)經(jīng)濟(jì)增速對(duì)比

經(jīng)濟(jì)迅速好轉(zhuǎn)的計(jì)算機(jī)、通信電子設(shè)備制造業(yè)受影響時(shí)間較長，行業(yè)經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)持續(xù)向好；與此同時(shí)，專用設(shè)備制造業(yè)所受影響雖有所滯后但持續(xù)時(shí)間長，行業(yè)于3個(gè)月內(nèi)出現(xiàn)好轉(zhuǎn)，之后持續(xù)向好；通用設(shè)備制造業(yè)受影響時(shí)長較短，政策實(shí)施后行業(yè)雖有好轉(zhuǎn)，但僅維持2月左右，之后延續(xù)政策實(shí)施前的下降趨勢(shì)。

中上游產(chǎn)業(yè)是電價(jià)政策最直接的受益行業(yè)，如專用設(shè)備制造業(yè)、儀器儀表制造業(yè)、紡織業(yè)、有色冶煉行業(yè)等，電價(jià)政策對(duì)行業(yè)經(jīng)濟(jì)具有較為明顯的提振作用。其主要原因是中上游行業(yè)對(duì)終端市場(chǎng)需求感知相對(duì)遲滯，短期生產(chǎn)計(jì)劃受訂單影響。一般來說，即使終端市場(chǎng)需求有下降趨勢(shì)，但短期內(nèi)中游產(chǎn)業(yè)仍然存在下游行業(yè)的當(dāng)期或早期訂單，降電價(jià)后企業(yè)通過合理安排生產(chǎn)就能從中獲益。相比之下，下游產(chǎn)業(yè)則主要由市場(chǎng)需求、行業(yè)政策引導(dǎo)，如電氣、汽車制造業(yè)受電價(jià)政策影響不顯著，對(duì)于此類行業(yè)，市場(chǎng)因素發(fā)揮著更重要的作用。此外，高耗能行業(yè)用電成本雖高，但非金屬、黑色冶煉行業(yè)并未顯示受電價(jià)政策顯著影響。由此可見，電價(jià)政策的影響絕非僅由企業(yè)用電成本主導(dǎo)。

3 研究設(shè)計(jì)與實(shí)證分析

3.1 研究設(shè)計(jì)

3.1.1 數(shù)據(jù)來源

本文研究所需數(shù)據(jù)為月度數(shù)據(jù)，時(shí)間區(qū)間為2018—2019年，指標(biāo)上包括電價(jià)政策信息、分部門電價(jià)、規(guī)上工業(yè)分行業(yè)增加值累計(jì)增速、投資累計(jì)增速、出口累計(jì)增速、中國制造業(yè)采購經(jīng)理指數(shù)(PPI)等。其中，電價(jià)政策信息、分部門電價(jià)數(shù)據(jù)來源于國家電網(wǎng)安徽省電力有限公司；規(guī)上工業(yè)分行業(yè)增加值累計(jì)增速、投資累計(jì)增速來源于安徽省統(tǒng)計(jì)局；出口累計(jì)增速來源于合肥海關(guān)，PPI來源于國家統(tǒng)計(jì)局。

3.1.2 模型構(gòu)建

降電價(jià)政策是政府層面的宏觀部署，行業(yè)或企業(yè)層面的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)無法對(duì)政府電價(jià)政策施加影響，因此“降電價(jià)政策”可以作為“準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)”場(chǎng)景，采用DID模型來檢驗(yàn)降電價(jià)政策對(duì)行業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的影響。

本文從時(shí)間維度上選取對(duì)照組：一是，考慮2018年5月1日大工業(yè)電價(jià)大幅下降，而2019年同期大工業(yè)電價(jià)平穩(wěn)；二是，2018—2019年總體宏觀背景相似，均為經(jīng)濟(jì)由“新常態(tài)”轉(zhuǎn)入攻堅(jiān)期階段。本文將2019年規(guī)上工業(yè)行業(yè)構(gòu)造為對(duì)照組，2018年為處理組，以降電價(jià)政策執(zhí)行時(shí)點(diǎn)(即5月1日)作為政策沖擊時(shí)點(diǎn)進(jìn)行雙重差分檢驗(yàn)，測(cè)算各行業(yè)受到的影響，并統(tǒng)計(jì)不同行業(yè)經(jīng)濟(jì)增長對(duì)電價(jià)政策的反饋。

根據(jù)DID模型設(shè)立的基本步驟，構(gòu)建以下虛擬變量。一是處理組和對(duì)照組虛擬變量dtreated，處理組為2018年規(guī)上工業(yè)行業(yè)，定義為1；對(duì)照組為2019年規(guī)上工業(yè)行業(yè)，定義為0。二是政策實(shí)施時(shí)間虛擬變量t，5月1日之后定義為1，之前定義為0。

本文基于DID方法建立的OLS模型如下：

yi，t=β0+β1did+λi+vi+εi，t

(1)

式中yi，t——工業(yè)行業(yè)增加值累計(jì)增速；did=dtreated*t——分組虛擬變量與政策實(shí)施虛擬變量的交互項(xiàng)，其系數(shù)β1就反映了政策實(shí)施的凈效應(yīng)；λi——個(gè)體固定效應(yīng)；vt——時(shí)間固定效應(yīng)；εi，t——隨機(jī)誤差項(xiàng)。

為了突出降電價(jià)政策的效果，在政策變量的基礎(chǔ)上嘗試引入投資累計(jì)增速、PPI等控制變量。但是控制變量的回歸結(jié)果并不顯著，并且系數(shù)符號(hào)也與預(yù)期相悖，故最終未將其納入到模型中。DID模型的假設(shè)存在一定缺陷，采用ITSA模型進(jìn)行佐證，增強(qiáng)實(shí)證結(jié)論的有效性。

3.2 回歸分析

各行業(yè)因所處產(chǎn)業(yè)鏈位置不同，對(duì)電價(jià)政策的敏感度不同，部分下游產(chǎn)業(yè)如計(jì)算機(jī)行業(yè)在降電價(jià)政策實(shí)施后，經(jīng)濟(jì)走勢(shì)迅速轉(zhuǎn)變，但中上游行業(yè)如專用、儀器儀表、有色冶煉則滯后3個(gè)月左右出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)走勢(shì)的拐點(diǎn)。參考定性分析結(jié)論，以6月為界，將電價(jià)政策效應(yīng)劃分為短期與中期效應(yīng)，用以觀測(cè)電價(jià)政策對(duì)行業(yè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生影響的時(shí)點(diǎn)，實(shí)證結(jié)果與分析如下。

3.2.1 基準(zhǔn)回歸分析

DID模型實(shí)證結(jié)果表明，降電價(jià)政策實(shí)施后，規(guī)上工業(yè)經(jīng)濟(jì)增速迅速上升，并且長期保持上升趨勢(shì)。短期內(nèi)，電價(jià)政策調(diào)整使工業(yè)經(jīng)濟(jì)增速上升0.82%，并且在5%的水平上顯著；中期內(nèi)，電價(jià)政策調(diào)整使工業(yè)經(jīng)濟(jì)增速上升1.55%，并且在1%的水平上顯著。在添加投資累計(jì)增速變量之后，短期內(nèi)降電價(jià)政策對(duì)工業(yè)經(jīng)濟(jì)影響不顯著，中期內(nèi)將推升工業(yè)經(jīng)濟(jì)增速上升0.63%，并且在5%的水平上顯著。

綜合兩組模型，電價(jià)政策對(duì)工業(yè)經(jīng)濟(jì)的中期提振作用是顯著的。但添加投資累計(jì)增速變量后，電價(jià)政策變量的系數(shù)有所下降，符合常理認(rèn)知，也反映了以政策實(shí)施凈效應(yīng)單變量構(gòu)建DID模型，結(jié)果將會(huì)高估電價(jià)政策對(duì)工業(yè)經(jīng)濟(jì)的影響。工業(yè)總體回歸結(jié)果如表1所示。

表1 工業(yè)總體回歸結(jié)果

3.2.2 行業(yè)差異性分析

選取包括4個(gè)高耗能、4個(gè)裝備制造業(yè)、紡織業(yè)、農(nóng)副食品加工業(yè)、橡膠和塑料制品業(yè)、專用設(shè)備制造業(yè)在內(nèi)的12類行業(yè)，分別構(gòu)建DID模型，模型試算結(jié)果如下。

降電價(jià)政策對(duì)部分規(guī)上工業(yè)行業(yè)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)存在顯著影響，主要是裝備制造業(yè)中的通用、計(jì)算機(jī)、專用、儀器儀表制造業(yè)，以及紡織業(yè)、有色、化工行業(yè)，與2019年同期沒有實(shí)施降電價(jià)政策的行業(yè)經(jīng)濟(jì)走勢(shì)相比，2018年5月之后行業(yè)經(jīng)濟(jì)增速呈不同程度和不同持續(xù)時(shí)長的上升。下游電氣與汽車制造業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)均未表現(xiàn)出受降電價(jià)政策的顯著影響。中游制造業(yè)中，降電價(jià)政策對(duì)計(jì)算機(jī)和紡織業(yè)經(jīng)濟(jì)影響時(shí)間較長，經(jīng)濟(jì)增速在短期和長期內(nèi)均顯著增加。具體地，降電價(jià)政策執(zhí)行后，計(jì)算機(jī)行業(yè)經(jīng)濟(jì)增速短期內(nèi)上升5.31%(在5%的水平上顯著)，中期經(jīng)濟(jì)增速上升15.65%(在1%的水平上顯著)；短期紡織業(yè)經(jīng)濟(jì)增速上升2.87%(在1%的水平上顯著)，中期行業(yè)經(jīng)濟(jì)增速上升約5.9%(同樣在1%的水平上顯著)。中期專用、儀器儀表制造業(yè)(需要注意的是，建模時(shí)，儀器儀表制造業(yè)的政策時(shí)點(diǎn)有所改變，將原政策5月起效時(shí)點(diǎn)推延至6月，得到政策效應(yīng)顯著的模型結(jié)果)經(jīng)濟(jì)受降電價(jià)政策影響分別提升4.59，9.63%(均在5%的水平上顯著)。通用行業(yè)雖然短期政策效應(yīng)顯著，但中期將回歸政策實(shí)施前增長水平。中游制造業(yè)回歸結(jié)果如表2所示。

表2 中游制造業(yè)回歸結(jié)果

將投資累計(jì)增速納入到回歸模型中，短期降電價(jià)政策對(duì)計(jì)算機(jī)行業(yè)經(jīng)濟(jì)影響顯著，中期不顯著。降電價(jià)政策實(shí)施后，短期計(jì)算機(jī)行業(yè)增加值增速提升5.44%。紡織業(yè)等其他行業(yè)則在納入行業(yè)投資累計(jì)增速、PPI等變量后未能得到有效或可解釋的模型結(jié)果?？刂仆顿Y累計(jì)增速后計(jì)算機(jī)行業(yè)回歸結(jié)果如表3所示。

表3 控制投資累計(jì)增速后計(jì)算機(jī)行業(yè)回歸結(jié)果

上游制造業(yè)中，非金屬、黑色冶煉等行業(yè)經(jīng)濟(jì)對(duì)電價(jià)政策變動(dòng)幾乎無反應(yīng)，有色冶煉、化工行業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)受電價(jià)政策的滯后影響，行業(yè)經(jīng)濟(jì)增速在5～6月無顯著反應(yīng)，6月之后經(jīng)濟(jì)增速出現(xiàn)抬升趨勢(shì)。具體地：中期電價(jià)政策調(diào)整使有色冶煉行業(yè)經(jīng)濟(jì)增速上升7.48%(在5%的水平上顯著)；化工行業(yè)經(jīng)濟(jì)增速上升3.65%(在1%的水平上顯著)。中上游制造業(yè)回歸結(jié)果如表4所示。

表4 中上游制造業(yè)回歸結(jié)果

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

3.3.1 更換實(shí)證模型

考慮到構(gòu)建的DID模型從時(shí)間維度上區(qū)分控制組與處理組，有異于以往的DID實(shí)證研究，無法完全規(guī)避不同時(shí)間段宏觀背景差異的影響。為檢驗(yàn)DID模型結(jié)果的可靠性，另采用ITSA模型對(duì)基準(zhǔn)回歸結(jié)果進(jìn)行核驗(yàn)。

ITSA模型回歸結(jié)果顯示，電價(jià)政策調(diào)整使得工業(yè)總體經(jīng)濟(jì)增速短期和中期均呈上升趨勢(shì)。具體地，在政策實(shí)施后第一個(gè)月，瞬時(shí)效應(yīng)推升經(jīng)濟(jì)增速上升0.39%；之后以每月0.082%的幅度繼續(xù)上升。根據(jù)ITSA模型結(jié)果，估算中期電價(jià)政策將推升工業(yè)經(jīng)濟(jì)總體上升約0.96%，與僅考慮政策實(shí)施凈效應(yīng)的DID模型結(jié)果相比低0.59%，與考慮政策實(shí)施凈效應(yīng)與行業(yè)投資的DID模型結(jié)果相比高0.34%。ITSA模型的回歸結(jié)果如表5所示。

表5 ITSA模型的回歸結(jié)果

3.3.2 安慰劑檢驗(yàn)

采用安慰劑檢驗(yàn)來對(duì)回歸分析進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，通過虛擬的“偽降電價(jià)政策執(zhí)行時(shí)點(diǎn)”作為政策沖擊時(shí)點(diǎn)進(jìn)行雙重差分檢驗(yàn)。本文隨機(jī)選取6月為政策實(shí)施時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行檢驗(yàn)。

工業(yè)總體安慰劑檢驗(yàn)的測(cè)試結(jié)果如表6所示，采用虛擬的“偽降電價(jià)政策執(zhí)行時(shí)點(diǎn)”政策凈效應(yīng)的估計(jì)系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上不顯著，這一結(jié)果表明不存在其他政策變革或者隨機(jī)性因素引起處理組和對(duì)照組之間的差異，即降電價(jià)政策確實(shí)影響了規(guī)上工業(yè)總體的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。

表6 工業(yè)總體的安慰劑檢驗(yàn)結(jié)果

中游制造業(yè)行業(yè)的安慰劑檢驗(yàn)結(jié)果如表7所示。計(jì)算機(jī)、通用、專用、儀器儀表、紡織業(yè)行業(yè)增加值增速對(duì)于虛擬政策時(shí)點(diǎn)均無顯著反應(yīng)，佐證了基準(zhǔn)回歸結(jié)論的有效性。

表7 下游制造業(yè)的安慰劑檢驗(yàn)結(jié)果

中上游制造業(yè)的安慰劑檢驗(yàn)結(jié)果如表8所示。測(cè)試結(jié)果表明，虛擬政策時(shí)點(diǎn)下，有色冶煉、化工行業(yè)的政策實(shí)施凈效應(yīng)均不顯著，意味著行業(yè)處理組和對(duì)照組的差異的確是由降電價(jià)政策沖擊造成的。

表8 中上游制造業(yè)的安慰劑檢驗(yàn)結(jié)果

除穩(wěn)健性檢驗(yàn)之外，對(duì)工業(yè)及其細(xì)分行業(yè)執(zhí)行平行趨勢(shì)檢驗(yàn)，除工業(yè)整體及極少數(shù)制造業(yè)之外，絕大多數(shù)制造業(yè)未能通過平行趨勢(shì)檢驗(yàn)，表明實(shí)證結(jié)果存在高估或者低估的可能。事實(shí)上，工業(yè)經(jīng)濟(jì)DID模型與ITSA模型的對(duì)比也反映了以政策實(shí)施凈效應(yīng)單變量構(gòu)建模型的測(cè)算結(jié)果高估了電價(jià)政策對(duì)經(jīng)濟(jì)的實(shí)際影響。

3.4 研究方法的優(yōu)缺點(diǎn)

雙重差分方法處理的優(yōu)點(diǎn)是能將影響行業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的一般性宏觀政策以及環(huán)境等因素剔除，從而能準(zhǔn)確地估計(jì)降電價(jià)政策對(duì)行業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的影響。但是，以DID實(shí)證模型研究電價(jià)政策效應(yīng)也存在一些缺陷。2018和2019兩年宏觀背景仍有差異，并且存在時(shí)間趨勢(shì)的干擾，具體到特定行業(yè)更為明顯。實(shí)證結(jié)果表明，電氣行業(yè)生產(chǎn)與降電價(jià)政策表現(xiàn)為中期負(fù)相關(guān)，同樣的汽車制造業(yè)也存在類似情況。市場(chǎng)環(huán)境、行業(yè)政策對(duì)下游行業(yè)經(jīng)濟(jì)走勢(shì)將起到主導(dǎo)作用，電價(jià)政策雖然能夠助力企業(yè)降成本，但并非行業(yè)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的決定性因素。

4 結(jié)語

通過考察降電價(jià)政策對(duì)工業(yè)行業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的影響，最終得出以下結(jié)論。

(1)降電價(jià)政策對(duì)于工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的帶動(dòng)作用。電價(jià)政策調(diào)整后，工業(yè)總體經(jīng)濟(jì)增速短期內(nèi)上升0.82%，中期內(nèi)上升1.55%，在控制投資累計(jì)增速變量后，降電價(jià)政策在短期對(duì)工業(yè)影響不顯著，中期將推升工業(yè)經(jīng)濟(jì)增速上升0.63%，其中主要是拉動(dòng)了裝備制造業(yè)中的通用、計(jì)算機(jī)、專用、儀器儀表制造業(yè)，以及紡織業(yè)、有色、化工行業(yè)的經(jīng)濟(jì)增長。

(2)行業(yè)所處產(chǎn)業(yè)鏈位置決定了電價(jià)政策效應(yīng)是否顯著以及起效時(shí)點(diǎn)。中游制造業(yè)對(duì)降電價(jià)的反應(yīng)更為強(qiáng)烈，如計(jì)算機(jī)、專用、通用、儀器儀表和紡織業(yè)經(jīng)濟(jì)增速在降電價(jià)政策執(zhí)行后有所上升，其中計(jì)算機(jī)、紡織業(yè)迅速反應(yīng)，政策起效快，其他行業(yè)在政策實(shí)施3個(gè)月后受到滯后影響。上游制造業(yè)多表現(xiàn)為中期效應(yīng)顯著，有色、化工行業(yè)的經(jīng)濟(jì)增速在政策實(shí)施3個(gè)月后才顯著上升。而下游電氣、汽車制造業(yè)對(duì)電價(jià)政策均不敏感。

基于電價(jià)政策效應(yīng)研究結(jié)論，對(duì)電價(jià)政策的優(yōu)化提出兩點(diǎn)建議。

(1)企業(yè)側(cè)降電價(jià)須結(jié)合下游市場(chǎng)側(cè)需求刺激，政策組合拳將收獲更為穩(wěn)定、長期的積極效應(yīng)。電氣、汽車等消費(fèi)型制造業(yè)對(duì)電價(jià)政策均不敏感，表明市場(chǎng)需求仍然是消費(fèi)型行業(yè)走勢(shì)的主導(dǎo)因素。為確保經(jīng)濟(jì)長期穩(wěn)健的發(fā)展動(dòng)力，電價(jià)政策應(yīng)伴隨終端需求提振政策，如電器設(shè)備換新補(bǔ)貼、購車補(bǔ)貼或優(yōu)惠等，刺激終端需求釋放，綜合企業(yè)減負(fù)與市場(chǎng)刺激等政策組合拳，將在提振經(jīng)濟(jì)方面獲得更積極、長期的反饋。

(2)電價(jià)政策可根據(jù)行業(yè)反饋?zhàn)龀鼍?xì)化調(diào)整，在助力經(jīng)濟(jì)提振的同時(shí)減少電網(wǎng)企業(yè)經(jīng)營壓力。歷史電價(jià)政策對(duì)于大工業(yè)采取“一刀切”式的降電價(jià)，未考慮到行業(yè)所處產(chǎn)業(yè)鏈位置以及其對(duì)電價(jià)政策的敏感性。通過此次電價(jià)政策影響研究發(fā)現(xiàn)，中上游制造業(yè)是降電價(jià)最主要的受益群體，而下游消費(fèi)型制造業(yè)則受市場(chǎng)因素影響更大。針對(duì)中上游制造業(yè)可制定更有利的降價(jià)政策，進(jìn)一步為企業(yè)減負(fù)，助力企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營恢復(fù)；針對(duì)下游制造業(yè)，由于電價(jià)政策作用的局限性，可適當(dāng)縮小降價(jià)幅度，以需求刺激政策為主導(dǎo)，推動(dòng)行業(yè)經(jīng)濟(jì)恢復(fù)?？偠灾?，電價(jià)政策的制定需要將價(jià)格杠桿與產(chǎn)業(yè)政策有機(jī)結(jié)合，精細(xì)化、針對(duì)性調(diào)整電價(jià)政策，在助力轉(zhuǎn)型攻堅(jiān)期經(jīng)濟(jì)、社會(huì)平穩(wěn)過渡的同時(shí)，減少電網(wǎng)企業(yè)經(jīng)營壓力。