朱杰
摘 要：随着绿色复苏理念的兴起，可持续发展模式逐渐推广到经济发展的各个领域。因此，基于近年来绿色产业和绿色融资的协同发展趋势，分析了光伏产业在信息化和工业化方面关键经济指标的发展优势与短板，并以光伏产业两化融合测度为依据，提出绿色信贷对产业优化发展的针对性支持措施，从而夯实绿色信贷的内在生态调节系统与外在融资扶植机制，并对光伏产业诸要素改造进行科学布局。
关键词：光伏产业；两化融合；绿色信贷；模糊综合评价；层次分析法
中图分类号：F832 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2024）06-0048-05
引言
近年来，“绿色复苏”的治理理念在各领域广泛渗透。光伏发电具备清洁可再生、安全可靠等天然优势，在低碳经济浪潮下发展潜力不断显现。兴起初期，光伏产业在国际贸易中曾陷入反倾销、反补贴调查的“双反”逆境，后因灵活运用“一带一路”契机，推出适应产业需求的绿色信贷服务，智能光伏在信贷支持下发挥示范作用，才带动行业走出发展逆境。绿色信贷直接作用于产业融资难题的解决，其内在生态监测系统又间接作用于光伏产业的绿色转型和技术升级，对产业的生态、技术、生产等方面发挥了有效的调节作用。为了最大程度发挥绿色信贷的激励作用，需对产业发展水平进行量化测度。因此，结合光伏产业在信息化与工业化方面的关键经济指标与发展水平，进行有针对性的支持。
一、相关术语的界定
（一）两化融合
两化融合是信息化与工业化的相互融合，与党的二十大提出的推进新型工业化发展及推动实体经济与数字经济深入融合的决策一脉相承。近年来，工信部组织了三次行业两化融合评估试点工作，将两化融合深度融入新能源产业发展要求。本文据此采用两化融合对光伏产业的发展状况进行量化。
光伏产业的信息化主要体现在两方面：各环节的生态减排及技术开发、产业链和企业之间的信息沟通。一方面，绿色信贷的环境准入促使产业转向“生态+光伏”，但目前仍存在废气组件污染环境的状况，水体污染和光污染现象时有发生。另一方面，产业链发展不平衡制约着产业的发展。上游硅料项目的扩张速度显着落后于中下游项目，优质原材料获取依赖进口；中游企业的原料提取及配件组装技术有待完善；下游企业定价不合理加剧了供需不匹配引起的利润危机，使不同产业链企业面临的问题环环相扣。由此，要加强各产业链间的信息沟通，以提高信息化发展质量。光伏产业的工业化发展受到基础设施建设、生产效率和劳动力创造能力等方面的影响。例如，龙头企业驱动一体化为产业规模扩大和海外拓展创造了优势，但同时也反映了光伏产业的基础设施建设在企业之间存在显着差异。
（二）绿色信贷
要缓解现有问题，需要找到一种既能为企业的技术创新和环境效益提供支持，又能被产业主体自发认同、灵活运用的政策工具。绿色信贷被誉为“可持续融资”，是银行在进行信贷业务时增加对环境监测的审批准则的一种政策工具，能够推动企业将污染成本内部化。绿色信贷既加入了对企业的生态风险和信贷损失的考虑，又融入了国家优化能源结构和经济结构的要求，作为当下新能源产业的新型融资渠道，可以有效缓解融资方式单一、融资规模不适应技术创新需要等许多发展中的问题。
不同产业的构成要素和发展特点不同，绿色信贷的影响路径也有所不同。就光伏产业而言，绿色信贷的外在环境约束和内在激励效应可以缓解上下游企业的利益矛盾。上游产业在绿色信贷支持下自主开发新型材料可以有效提高光伏组件寿命，以此提高产品竞争力，从而可以精准对接市场需求，带动下游企业释放产能并进行合理定价。合理利用绿色信贷可以对光伏产业的发展产生正面溢出效应；同时，产业在生态、技术、生产力、劳动力创造能力等方面的完善程度对绿色信贷效用的发挥有一定制约作用。这是由于光伏产业的不同发展层面的成熟程度不同，对于政策的依赖性也有差异，因此应结合生态、技术、生产力、劳动力创造能力等方面的实际发展状况进行差异化干预。
二、研究方法和假设
本文的研究主旨分为如下两方面。第一，对光伏产业在绿色信贷扶持下的两化融合程度进行量化测度。第二，验证绿色信贷对光伏产业发展的调节效果，并提出针对性建议。本研究采用模糊综合评价法和层次分析法，其中，模糊性模型用于探究因子集到评语集的过渡中不确定性的数学模型，两化融合程度的衡量并无固定不变的界限，与模糊综合评价法的使用情况相契合。运用层次分析法对绿色信贷及其他信贷政策进行打分比较，针对绿色信贷的作用提出假设H1：假定绿色信贷在同类信贷政策中对光伏产业的要素调节中发挥最佳优化作用，在模型2中对该假设进行验证分析。
（一）实证分析
1.指标阐释和数据收集
以2018年工信部发布的《进一步加强企业两化融合评估诊断和对标引导工作的通知》为基础，遴选生态效益、信息技术现代化、生产力及基础建设和劳动力创造能力等四因素层。在此基础上，选取2010—2021年我国光伏产业环境影响、技术进步、产能状况及劳动力市场四方面关键经济指标的相关数据进行研究。数据来自中国统计年鉴平台和国泰安数据平台。变量的可视化框架如图1所示。
对部分指标进行如下说明。系统废气排放减少量是指太阳能电池板排放的废气减少量，体现产业向生态两型化转变的新型智能探索；R&D人员折合全时当量是比较科技投入的国际性可比指标，反映光伏产业的智能化制造水平；能源加工转换效率用于衡量光伏产业能源基础设施及管理水平先进程度；装机容量是发电机设备额定功率的总和，用于衡量光伏发电厂生产能力和建设规模。
（二）建立绿色信贷支持下光伏产业两化融合评价模型
1.熵权法对光伏产业两化融合指标权重的求解
熵权法主要用于确定各指标特征权重，基本思路是通过指标变异程度来衡量其所包含的信息量的多少。在本文主要用于确定光伏产业两化融合要素的指标权重。对数据进行正向化和归一化处理后，计算第j项指标下第i个样本所占的比重。通过指标的信息熵ej计算差异性系数dj，最后用信息效用值算出各指标的熵权Wj。运用的公式和得到的指标权重如下：
2.产业两化融合模糊综合评价模型的构建
（1）因素集和评语集的确定
本文以探究光伏产业两化融合程度为目标层，选择生态效益、信息技术现代化、生产力与基础设施建设、劳动力创造能力为因素层。其中，生态效益和信息技术现代化用于衡量产业信息化水平，生产力水平与基础设施建设情况和劳动力创造能力用于衡量工业化发展潜力。评语集用于评价太阳能光伏行业的两化融合程度，定义如下：
V={初步发展，调整适应，转型升级，优化完善，高度成熟}
（2）一级模糊综合评判
运用指派法选择隶属函数，计算各因素对两化融合程度的隶属度。以指标能源加工转换效率为例进行演示。指标的数据分布集中于0%—100%，选择梯形分布作为隶属函数模型。其中，1级（20%）为偏小型分布，5级（100%）为偏大型分布，2—4级（40%—80%）为中间型分布，计算得出的隶属函数如下：
将搜集到的数据C6=73.5%代入公式，得出指标隶属度。同理，也可以运用柯西分布和正态分布求解各指标隶属度，构造出单因素判断矩阵。下列一级模糊综合评判中，Rn是各指标对两化融合程度的单因素评价矩阵，Wn表示熵权法得出的各因素权重，Bn表示因素集变量的最终隶属度。
上述隶属度求解结果表明，生态效益的两化融合隶属度介于“转型升级”和“优化完善”之间；信息技术现代化和生产力要素对“优化完善”的隶属度最高；劳动力创造能力对“转型升级”的隶属度最高。结合产业生态技术探索实际发展，近年来的光伏产业退坡补贴政策提高了产业的自主创新和独立经营意识。在补贴下降的背景下，2022年推广第三代叠层新结构电池。电池组件式安装效率不断跃升，产业现代化技术探索取得显着成效，而技术水平在各产业链之间存在不均衡分布的问题。龙头企业占据主导地位，利润不均的局面为下游小型产业带来技术研发资金难题。针对这一问题，可以发挥绿色信贷补贴对企业进行技术创新的激励作用，从而有效刺激下游产业通过提高创新活力取得低成本融资。劳动力创造能力处于“转型升级”阶段，新兴产业对复合型技术人才要求较高，对电气自动化技术“双元制”人才培养[1]提出了更高的要求。通过生态效益和生产力要素的隶属度对比可以看出，尽管绿色信贷通过信用评级和评估准入激励企业加大环境建设，但在企业生态绩效评估方面的完善工作仍需精准落实。
（3）二级模糊综合评判
将上述求得的各因素层隶属度组合得出二级单因素评判矩阵。
由最终隶属度结果可得，光伏产业两化融合程度对“优化完善”的隶属度最高，产业的发展处于提质增效、精益求精的关键时期。在这一过程中，绿色信贷可以从企业绩效、技术创新、产业链集群和人才引进方面帮助产业缓解发展难题。绿色信贷的环境信息披露和创新补偿效应成为传统企业更新生产方式的有效途径，差别化利率优惠为企业提高环境绩效注入活力。客户评级和质量分类的信贷准入制度推动企业发展清洁生产技术。例如，混合型光伏发电系统渐趋完善，可以运用光伏发电和风力发电混合模式，摆脱地区气候条件对光伏发电效率的制约。在产业链集群方面，各环节在信贷组合产品推广下加强协作，促进各产业链与农林牧渔行业在产业、空间与关系维度有机耦合。此外，绿色信贷对产业引进优质人才发挥显着影响，“人才贷”“研发成果转化贷”等特色信贷产品的推出对企业人才引进提供资金动力。
（三）建立光伏产业优化决策指标体系——绿色信贷政策的假设印证
产业向管理现代化和技术生态化转变不仅需要政策的倾斜，还需有必要的启动资金支持。经查阅文献和方案筛选，多数企业普遍选择行之有效的信贷方案，主要分为绿色信贷、传统信贷[2]和社会资本投资[3]三种。本文的重要假设是绿色信贷是促进光伏产业两化融合发展的最佳信贷调节政策，为了印证这一假设，建立了光伏产业优化调节决策指标体系，如图3所示。
以模糊综合评价模型中的两化融合程度为依据，采用打分法对绿色信贷、传统信贷、社会资本投资的产业调节作用进行层次分析决策。发展程度低的指标应受到更多政策关注，因其相应的相对重要性大、评分更高。其中，B4判断矩阵仅有C11和C12两个节点，其权重求解结果分别为61.17%，38.83%。各个节点的CR值均小于0.1，模型较好通过了一致性检验，验证了模型的实用性。
三方案的最终打分结果如下列表所示。从中得出结论：对光伏产业优化调整效果最佳的方案是绿色信贷，假设得以印证。绿色信贷的政策效果直接或间接作用于光伏产业的生态、技术、生产力及劳动力创造能力四个主要方面的关键指标。绿色信贷的环境风险赤道原则直接刺激企业提高生态效益，上游企业研发以节能单晶硅原料为代表的清洁材料获得了更多资金支持，中下游产业在优惠利率鼓励下为提高电站利用效率进行有益探索。这些作用优势主要得益于绿色信贷具有更完备的信用评级体系。相比之下，传统信贷和社会资本投资缺乏对企业自发承担社会责任的激励机制和生态技术绩效考评体系。其中，社会资本投资倾向于追求被投资对象的经济效益最大化，一定程度上忽视了潜在的环境风险和生态成本。绿色信贷运作机制对企业进行定期环境信息披露，将企业置于社会的监督之下，提高了其生态技术转型的自觉主动性。当下许多新能源产业已进入后补贴时代，从绿色信贷角度针对光伏产业的四个主要方面的关键经济指标发展提出针对性建议，可以帮助光伏产业盘活产能，推动构建更完善的现代光伏产业两化融合发展体系。
三、政策建议
（一）完善利率差别化浮动优惠制度，贯彻择优扶植理念
在绿色信贷业务方面，推动排污权抵押授信在光伏企业的推广和扩面，为企业提供生态绩效差异化增值信贷服务。严格落实绿色信贷的准入门槛，细分绿色信贷授信额度和优惠利率。针对光伏产业生态绩效在产业链之间参差不齐的现状，应进一步完善产业污染治理和环境风险评估准则，使绿色信贷的支持力度和企业生态效益相匹配。
（二）加强绿色信贷对企业的创新绩效监测，推动对产业技术创新实现由点到面的扶持
引导绿色信贷对企业发展进行潜力分析，对节能降碳的技术研发型环节加大信贷扶持和优惠倾斜，从而营造良好融资环境，加大对优质专利发明和技术进步的信贷扶持，提高中下游产业核心技术环节参与度，形成产融结合的良好发展态势。
（三）完善绿色信贷对产业链集群的优惠补贴政策，加强上中下游企业信息交流与技术合作
鼓励不同环节光伏企业发挥自身要素禀赋优势，发挥产业链之间内部连带效应，优化产业内部结构。丰富绿色信贷在不同领域的产品类型，围绕“光伏+”推出多元组合产品类型，鼓励光伏产业运用互联网大数据延长产业链，发展配套产业。
（四）建立新能源人才培养与引进机制，建设光伏产业高素质人才队伍
加大产业起步晚区域绿色信贷利率优惠，提高人才保有率。运用绿色信贷对人才流入提供待遇补贴，激发科研人员创新活力。利用绿色信贷支持光伏产业重点项目的开展，提供优惠项目贷款保障，用降低融资利息率等方式传递鼓励产业人才培养讯号。
参考文献：
[1] 陈耿新，孙培明，方春城，等.面向光伏产业的电气自动化技术专业“双元制”人才培养模式[J].广东教育（职教版），2021（1）：7-9.
[2] 刘雪梅，汪韵怡，杨靖.绿色信贷模式对传统信贷模式的创新与超越：以兴业银行为例[C]//2018中国生态经济建设·福州论坛”论文集，2018：99-108.
[3] 刘帅旗，陈思婷.绿色信贷与社会资本对银行风险管理的影响[J].中国商论，2020（18）：80-81.
[责任编辑 柯 黎]
