該研究構建了風能部件和氫能價值鏈不同環節的創新和政策的高分辨率一手數據庫，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、工業競爭力、國際原油價格、知識產權生態、GDP、人口等方面的統計模型，深入分析了各類政策對不同風能部件、氫能價值鏈不同環節創新的異質性影響，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，創新性引入政策之間協同/拮抗關系識別模型，實證識別政策體系非線性影響。
 

圖1 政策對不同質量風能創新影響的回歸結果
 

　　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新和產業發展，但存在明顯的邊際效應遞減和刺激產業無序擴張風險。對于風能，財政類政策作用主要集中在普通創新(從所有專利到國際專利家族，系數從0.966下降到0.488，見圖1)，表現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新數量增長，并未同步刺激高價值創新和行業高質量發展，過度補貼易導致產業無序擴張。對于氫能，補貼政策表現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新，系數為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，補貼并未刺激創新增長反而易刺激產業無序擴張(見圖2)。
 

圖2 政策對氫能不同環節創新影響的回歸結果
 

　　反事實分析進一步表明，財政類政策促進123.7%的風能創新總量增長，但風能政策之間未發現協同或拮抗作用，且監管立法促進葉片和控制系統創新增長77.9%和237.8%。對于氫能，研究發現其需求端戰略規劃與補貼以及立法同時實施時，政策之間存在拮抗作用。當戰略規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%；當戰略規劃和立法同時實施，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新的量化效應
 

　　該研究闡明了政策在技術發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，應重視監管立法在促進風能關鍵核心部件創新的重要性；此外，政策組合需留意長期政策戰略規劃與短期政策目標如補貼等間的動態協同。
 

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