劉明明，胡歡，王建良

中國石油大學(北京) 經濟管理學院，北京 102249

0 引言

油氣行業(yè)是一個典型的技術密集型產業(yè)，從上游的油氣勘探開發(fā)，到中游的運輸，再到下游的煉油化工，整個產業(yè)鏈的拓展和延伸都依賴于技術的推動作用，其中，又以上游油氣勘探開發(fā)領域最為突出。技術進步使得人類對油氣的勘探利用從常規(guī)領域拓展到非常規(guī)領域，從陸地拓展到深水及超深水，從淺層拓展到深層，越來越多的油氣資源被我們發(fā)現、開發(fā)，極大程度地滿足了全球經濟發(fā)展對能源的訴求。在這個過程中，油氣資源作為一種不可再生資源，盡管全球每年開采量持續(xù)增長，總剩余可采儲量不僅沒有減少，相反卻在不斷增加。根據英國石油公司《世界能源統(tǒng)計年鑒2019》，2018 年全球原油剩余可采儲量為17 297 億桶，幾乎為1980 年6839 億桶的3 倍，同時，在這期間全球累計產出原油也接近10 500 億桶，支撐這一儲量增長的重要因素就是技術進步[1]。而隨著技術的進一步發(fā)展，將會有更多的油氣資源被開采利用，英國石油公司《技術展望2018》即指出，2016 年至2050 年，技術進步將使全球原油技術可采資源量增加超過50%，天然氣技術可采資源量增加超過25%，此外，也會促使?jié)撛诘娜芷诔杀緶p少約30%[2]。我國油氣行業(yè)的發(fā)展，同樣與技術進步密切相關。在國內油氣資源稟賦日益惡化、增儲上產壓力持續(xù)加大的背景下，測算技術進步對提高我國油氣勘探開發(fā)行業(yè)全要素生產率的貢獻，將有助于深入理解技術進步對行業(yè)發(fā)展的重要性及作用模式，從而為制定相關政策促進技術發(fā)展、解決行業(yè)面臨困局提供直接的參考。

1 文獻綜述

技術進步率的概念最早由索洛提出，表示研究期內技術進步的速度，其大小可以用索洛余值來表示。所謂索洛余值，指的是以生產函數為基礎，假設該生產模型只包含資本和勞動兩種實體性要素，從研究期內總產出的增長率中減去資本和勞動的加權增長之后的剩余部分[3]。索洛余值法是人們測算技術進步最常用的方法，但是這種方法也有明顯的不足。索洛將資本和勞動兩種因素引入到新古典生產函數，建立起技術進步促進經濟發(fā)展的新古典增長模型，并用經濟增長扣除資本和勞動力的貢獻份額后的剩余部分來表示技術進步的貢獻。實際上，除了資本和勞動力這兩個因素以外的促進經濟增長的要素不都是技術進步，比如技術創(chuàng)新、規(guī)模報酬、人力資本等因素，這些因素被籠統(tǒng)地囊括在余值中沒有得到合理的分解。

針對索洛余值法的不足之處，Young提出了經濟內生演進思想，他認為技術進步與經濟增長之間并非簡單的線性關系，并在協調經濟增長與競爭性均衡方面做了最為突出的嘗試[4]。Catherine以成本和生產理論為基礎，以勞動力、能源和非能源中間材料為變量輸入，并使用高科技設備，建立了動態(tài)因素需求模型，對美國制造業(yè)信息技術設備的生產率進行了評估[5]。Roberto等人估算了歐洲常規(guī)油氣的供應成本曲線，還估算了到2030 年為止，包括年度技術進步對生產成本影響的供應成本曲線，結果顯示技術學習能提高產量和降低成本[6]。Weijermars通過制定現金流分析曲線評估了將頁巖氣生產效益轉變?yōu)檎齼衄F金流所需的技術進步速度[7]。Managi等人將DEA應用于一個獨特的微觀層面的數據集，以衡量聯合生產模型中全要素生產率的各個組成部分，該模型同時考慮了市場產出和環(huán)境產出[8]。Managi等人還比較了技術創(chuàng)新、技術學習和技術擴散對行業(yè)全要素生產率的相對重要性，指出技術學習和技術擴散對全要素生產率的作用要顯著大于技術創(chuàng)新[9]。馮英浚通過修正柯布-道格拉斯生產函數，建立了理想生產函數模型，測算了大慶油田1971—1975 年、1976—1980 年、1981—1985 年 以 及1986—1990 年4 個階段的技術進步在經濟増長中的含量[10]。劉琪林應用Malmquist-DEA方法對中國能源產業(yè)的生產率、技術進步、技術效率的增長來源、差異與變化趨勢進行了實證分析[11]。陳繼新認為技術進步可以減緩儲量成本的增長，降低高成本原油的成本，并估計技術進步可以使世界石油資源增加1.5 倍[12]。在研究油氣工業(yè)效率方面，袁省之等人建立了針對油田礦區(qū)的可持續(xù)經濟效率評價體系來全面系統(tǒng)評價油區(qū)的資源利用狀況、環(huán)境承載能力、社會發(fā)展水平和經濟運行效率[13]。孫王敏等人構建了煉油企業(yè)能源效率評價指標體系，深入的探討了我國煉油企業(yè)能源利用效率的影響因素[14]。

油氣工業(yè)上游存在著前期投入大、勘探和開發(fā)周期長及不確定性高的特點。從發(fā)展的歷史和現狀來看，油氣工業(yè)上游并不滿足索洛模型的前提假設，簡單的搬用索洛模型分析技術進步對油氣行業(yè)的貢獻是不合理的。在評估技術進步貢獻率的諸多模型中，應用廣泛的數據包絡分析方法(DEA)為解決此問題提供了可能。DEA分析法作為一種典型的非參數方法，與參數方法相比有很多優(yōu)勢，例如使用DEA方法時無需設定估計參數和生產函數模型，能同時處理多個投入、產出指標，各個指標的權重由數據自行產生并且無需統(tǒng)一量綱，避免了在選擇數據和建立參數模型過程中人為主觀設定，使得計算結果更加客觀；此外，也可以直接比較通過DEA分析方法獲得的測量結果，分析決策單元之間資源利用率和配置能力的差異，從而為管理人員提供適當的決策信息。

本文將采用DEA-Malmquist法計算油氣行業(yè)技術進步貢獻率。Malmquist指數法最初由瑞典經濟學和統(tǒng)計學家Malmquist提出，1982 年被Caves等人用于生產效率變化的計算。1994 年，Fare將這一理論與DEA方法相結合，提出了DEA-Malmquist指數模型，將全要素生產率的變化分解成技術效率和技術進步的變化，并將技術效率變化進一步分解為規(guī)模效率變化和純技術效率變化[15]。使用Malmquist指數法的優(yōu)點主要有：一是不需要假設具體的函數形式；二是這種方法可以通過分解全要素生產率來找到引起全要素生產率變動的最主要因素；三是對計算出來的指數進行排序可以分析和比較地區(qū)間的技術進步差異。

2 中國油氣行業(yè)技術進步貢獻率的測算原理與模型

DEA方法的目的是在數據點的基礎上構造一個非參數的包絡前沿，根據線性規(guī)劃、多目標規(guī)劃等運籌學模型，對同類型企業(yè)或部門投入一定數量的資金、勞動力等資源后的產出效益，進行相對有效性評價。具體方法是使決策單元(Decision Making Unit，DMU)的投入或產出保持不變來確定效率前沿面，進而比較每個決策單元與效率前沿面的距離來評價它們之間的相對有效性。

DEA理論的基本思想如圖1 所示：

圖1 DEA方法圖示Fig. 1 Diagram of DEA method

假設Pi(i=1，2，．．．6)是第i個決策單元(DMU)，在本研究中即為主要油氣生產省份i，分別利用兩種生產要素X1和X2來生產產出要素Y，產出Y’為生產目的。生產點Pi表示不同省份投入的兩種生產要素X的各種組合，用線段連接靠近原點的幾個生產點P1、P2、P3、P4，在連線的兩端(P1、P4)用水平和垂直方向上的射線進行延伸，得到折線YY’。該折線囊括了所有觀測的數據，對于YY’上的各點，生產為相對有效，效率值記為1。射線OP5與折線YY’相交于點Q，可以看做P5在效率前沿面上的投影，說明同時減少X1和X2的投入，P5這個油氣生產省份能達到產出Y’的生產目的，OQ/OP5表示P5油氣生產省份的效率，該值小于1，可以知道該省份的生產處于非效率狀態(tài)。如果樣本省份數量足夠多，YY’可以用一條光滑曲線進行模擬，這個非參數分段的面被視為前沿生產面。

根據DEA-Malmquist的原理，時期t時的Malmquist生產率指數可以表示為：

在時期t+1 時的Malmquist生產率指數為：

則全要素生產率TFP可以表示為：

上述公式中，xt代表時期t的投入量，yt代表時期t的產出量；Dt(xt,yt)代表時期t的輸出距離函數；Dt(xt+1,yt+1)代表以時期t技術條件為參照的時期t+1 的技術效率水平；M(xt+1,yt+1,xt,yt) ＞1 表示從時期t到時期t+1 生產率進步，反之則表示生產率有所退步。

進一步將Malmquist生產率指數進行分解得到：

在式(4)中，記：

技術效率effch代表時期t到時期t+1 生產前沿面變動引起的技術效率變化，當effch＞1 時，表示DMU與生產前沿面的距離更短，可理解為時期t到時期t+1 間DMU的技術效率有所提高，反之則降低；技術進步techch代表時期t+1 相較于時期t技術邊界的變化情況，當techch＞1 時，表示生產前沿面向外移動，DMU的技術水平有所提高，反之則代表技術水平發(fā)生下降。

如果加入規(guī)模報酬不變(CRS)這一限制條件，技術效率變化指數effch為兩個距離函數的比率，就可求得規(guī)模報酬可變(VRS)情況下的距離函數，決策單元的技術效率變動分解為純技術效率變動(pech)和規(guī)模效率變動(sech)的乘積，即：

其中

式中，pech表示純技術效率，是在技術、管理等影響下產生的創(chuàng)新效率值；sech代表規(guī)模效率，指企業(yè)生產效率受企業(yè)規(guī)模因素的影響。

綜上，全要素生產率指數tfpch可表示為：

以上模型的數據運行，均使用計量經濟學家Tim Coeli開發(fā)的DEAP2.1 軟件進行。

3 中國油氣行業(yè)技術進步貢獻率的測算及分析

3.1 測算指標的選取與數據來源

在DEA方法的應用過程中，需要勞動力和資本兩個投入類指標和產出指標以及對應的數據，對相關具體指標的選擇以及數據選取說明如下：

3.1.1 勞動力投入量

從理論上講，勞動力投入量是指綜合要素在一定時期內可以提供的與綜合要素的服務質量和效率密切相關的所有“服務流量”。目前國內外學術界用來衡量勞動力投入量數據的指標有3 種：一是利用勞動者獲得的報酬來衡量勞動力投入量；二是用員工總數乘以員工平均勞動時間得到總勞動時間來衡量；三是企業(yè)或行業(yè)的員工人數。三項指標相比較而言各有優(yōu)缺點：工人薪酬通常與企業(yè)的效益有關，并不具有代表性；總勞動時間也不能反映工人的勞動效率；員工人數雖然可以直觀地反映勞動力規(guī)模，并且獲取數據相對容易，但不能反映工作時間和工人效率。綜合考慮數據的可得性及應用的廣泛性，本文采用石油和天然氣開采業(yè)年底員工人數來代表勞動力投入量，相關數據來源于《中國勞動統(tǒng)計年鑒》。

3.1.2 資本投入量

資本投入量是指行業(yè)或企業(yè)在生產過程中除了勞動投入之外的全部投入，既包括投入的數量，也包括投入的質量。目前學術界對資本投入量的衡量存在多種看法，有學者采用全社會的固定資產投資作為資本投入量，有學者采用固定資產原值加上流動資金作為資金投入量，還有學者采用固定資產原值或者固定資產凈值作為資本投入量。本文采用油氣勘探開發(fā)行業(yè)固定資產投入值來代表資本投入量，同時，為了使不同年度固定資產投資具有可比性，將其按2000 年不變價格折算，相關數據來源于《中國能源統(tǒng)計年鑒》。

3.1.3 產出量

產出量一般都以產量來表示，本文采用以標準煤為單位的石油和天然氣產量作為油氣工業(yè)上游產出量，相關數據來源于《中國能源統(tǒng)計年鑒》。

2003—2017 年間所選指標的最大值、最小值、均值和方差如表1 所示。

表1 原始數據的描述性統(tǒng)計Table 1 Descriptive statistics of original data

3.2 分省份年度相對技術有效值

技術有效值是由于管理和技術等因素影響的生產效率。技術有效值=1，表示在目前的技術水平上，其投入資源的使用是有效率的。通過DEAP2.1 軟件計算得到了2003—2017 年各年度全國15 個主要油氣生產省份的技術有效值，如表2 所示。

根據表2 的計算結果，在15 個主要油氣生產省份中，廣東、四川和青海3 個省份的技術有效值較高，平均在0.5 以上，投資效率整體較高，位于或靠近生產前沿面。以四川為例，該省作為中國天然氣勘探開發(fā)最具潛力的區(qū)域，在頁巖氣開發(fā)浪潮中吸引了眾多投資者參與，獲得了大量資金投入，近年來相繼探明涪陵、威遠、長寧、威榮等多個整裝頁巖氣田，建成產能超百億方，頁巖氣產量實現高速增長。在這個過程中，技術發(fā)揮了重要作用，如中石油在威遠頁巖氣藏勘探開發(fā)中形成6 項關鍵技術，包括頁巖氣高產區(qū)帶評價與優(yōu)選特色技術、復雜地表條件下一體化井位部署與優(yōu)化、長水平段叢式水平井高效鉆井完井技術、頁巖氣錄井輔助地質導向技術、頁巖氣體積壓裂技術、排采測試及氣藏開發(fā)動態(tài)分析技術，推動了中石油長寧—威遠頁巖氣國家示范區(qū)的建設和發(fā)展。最終，頁巖氣的勘探開發(fā)使得四川省油氣勘探開發(fā)行業(yè)處于生產的前沿。

技術有效值平均值較低的省份是甘肅、吉林、河南，其技術有效值平均在0.2 以下，這些省份老油田居多。隨著穩(wěn)定生產難度的增加，老油田開發(fā)難度不斷加大，原油產量加速下降，老油區(qū)勘探長期沒有重大突破，新增產能無法形成有效接替，新井投產時率低。以甘肅為例，玉門油田曾是中國石油工業(yè)的大學校、大試驗場、大研究場所，但現在老油田剩余可采儲量非常有限，已有生產設施如油水井套管等損壞嚴重，加上儲量接替常年不足、油水關系日益復雜，導致單北、石油溝、白楊河等油田面臨報廢的危險，鴨兒峽、老君廟等油田也已經進入開采后期，現有勘探開發(fā)技術已經對增產挖潛的作用越來越弱。其他省份的技術有效值平均值則在0.2～0.4，呈現波動趨勢。

3.3 全國油氣勘探開發(fā)行業(yè)技術進步貢獻率

技術效率表示在投入一定時獲得最多產出或產出一定時使用最少投入的能力，可以進一步分解為純技術效率和規(guī)模效率。技術進步表示投入不變的情況下由生產技術創(chuàng)新、引入新技術等因素造成的產出增多。最終，15 個主要油氣生產省份2003—2017 年的技術進步貢獻率的計算結果見表3。

從表3 可以看出，2003—2017 年間，技術進步(techch)的平均增長率為6.4%，這說明在這段時期內，油氣上游勘探開采業(yè)整體表現為技術進步。2000 年以來，以水力壓裂和水平井等為代表的技術突破，使得致密油、頁巖氣等非常規(guī)油氣資源大規(guī)模開發(fā)成為現實，直接改變了全球的能源格局；同時，深水油氣勘探開發(fā)技術也取得重要進展，形成3000 m水深作業(yè)能力，在巴西、東非、圭亞那等國家和地區(qū)取得多個重大發(fā)現，全球油氣資源保障能力大幅提升。我國在非常規(guī)、深水等領域也取得系列技術突破，頁巖氣產量迅猛提升，深水獲得重要發(fā)現，但與國外相比，油氣勘探開發(fā)技術仍存在不少短板，直接限制了深水等油氣資源的開發(fā)利用。當前，國內增儲上產困難重重，迫切需要進一步加大油氣勘探開發(fā)技術和裝備的研發(fā)，提升油氣資源的利用水平。

從技術效率(effch)角度看，我國油氣行業(yè)上游技術效率較技術進步提升更快，2003—2017 年間，技術效率的平均增長率為14.9%，說明在這段時期內，油氣上游勘探開采整體上效率是不斷提升的，這與企業(yè)本世紀以來持續(xù)推行的提質降本增效等一系列舉措有關。個別年份的技術效率低于1，其主要原因是外部市場環(huán)境的變化，以2008 和2015 年為例，受國際金融危機和需求疲軟的影響，國際油價出現大幅下滑，從而使國內油氣生產企業(yè)對部分油氣田進行了關井限產，導致石油天然氣產量滑坡，致使當年的技術效率值小于1。從技術效率的細分項來看，整個樣本期內，純技術效率的平均值為1.035，而規(guī)模效率的平均值為1.088。這兩個數值均大約1，表明雙方均對技術效率的提升產生了正的貢獻，即油氣上游管理體制機制的改變所引起的效率提升和規(guī)模效應都提高了油氣上游生產效率。進一步，規(guī)模效率的貢獻要大于純技術效率的貢獻，表明上述技術效率的改善主要是由于規(guī)模效應引起的。

2017 年0.633 0.924 0.311 0.133 0.494 0.430 0.239 0.542 0.303 1.000 0.566 1.000 0.168 0.516 0.383 2016 年0.622 0.398 0.419 0.083 0.380 0.370 0.231 0.492 0.251 1.000 0.490 0.568 0.050 0.316 0.290 2015 年0.597 0.273 0.161 0.098 0.199 0.113 0.065 0.196 0.808 1.000 0.230 0.224 0.013 0.231 0.294 2014 年0.686 0.390 0.330 0.186 0.491 0.341 0.228 0.158 1.000 1.000 1.000 0.690 0.027 0.448 0.536 2013 年0.635 0.309 0.231 0.201 0.368 0.268 0.131 0.124 0.134 1.000 1.000 0.434 0.022 0.333 0.399 2012 年0.875 0.276 0.165 0.109 0.211 0.140 0.096 0.133 0.321 1.000 1.000 0.301 0.035 0.551 0.296 2011 年0.240 0.230 0.110 0.082 0.194 0.141 0.142 0.078 0.073 1.000 1.000 0.272 0.049 0.718 0.190表Table 2 Technical effective values of main oil and gas production provinces from 2003-2017 2010 年0.150 0.144 0.050 0.065 0.176 0.117 0.059 0.068 0.114 1.000 1.000 0.202 0.043 0.757 0.203 2009 年0.149 0.672 0.205 0.111 0.317 0.325 0.186 0.140 0.080 1.000 1.000 0.470 0.091 0.853 0.401 2008 年0.170 0.144 0.177 0.056 0.188 0.229 0.168 0.128 0.034 1.000 0.683 0.288 0.045 0.724 0.182 2007 年0.248 0.205 0.199 0.099 0.351 0.490 0.353 0.183 0.048 1.000 1.000 0.339 0.099 0.602 0.253值效有術2006 年0.150 0.236 0.156 0.082 0.324 0.301 0.140 0.182 0.056 1.000 1.000 0.295 0.113 0.641 0.161技間2003～2017 年2005 年0.085 0.126 0.083 0.041 0.162 0.137 0.067 0.074 0.032 1.000 0.387 0.140 0.065 0.418 0.085份2004 年0.263 0.190 0.184 0.334 1.000 1.000 0.936 0.065 0.376 1.000 0.405 0.333 0.087 1.000 0.293省產生氣油2003 年0.182 1.000 0.238 0.133 0.568 0.268 0.161 0.128 0.052 1.000 1.000 0.328 0.077 0.406 0.203要主江2份津北寧林龍東蘇南北東川西肅海疆省天河遼吉黑山江河湖廣四陜甘青新

全要素生產率(tfpch)是對技術效率(effch)和技術進步(techch)的綜合體現。2003—2017 年間，我國15個主要油氣生產省份全要素生產率的均值為1.091，平均上升9.1%，表明主要油氣生產省份全要素生產率在2003—2017 年總體呈上升趨勢，進一步論證了我國油氣工業(yè)上游技術進步是存在的。從各年度來看，全要素生產率在2008 年以前總體保持了上升趨勢，在2008 年之后，則處于一個相對高位的波動當中。進一步，從圖2 可以看出，技術效率與全要素生產率的波動趨勢基本一致，表明技術效率對于全要素生產率的貢獻相對更多一些。從全要素生產率對油氣生產的貢獻率來看，2003-2017 年間整體平均貢獻率為215.4%，說明全要素生產率來衡量的綜合技術進步對產出貢獻產生了顯著作用。但是這種作用在不同的歷史時期表現有所差異。在2008 年以前，全要素生產率多在1 以下，因此導致全要素生產率對產出的貢獻為負值，但負值并不代表技術對油氣行業(yè)產量增長產生負作用，而是技術的邊際作用在遞減，對產出的貢獻越來越小，技術進步的速度無法抵消油氣資源耗竭的速度，這種變化背后的原因可能是2008 年前不斷上升的油價使得企業(yè)忽視了對技術的關注，進而導致技術邊際貢獻下降。2009 年以后，全要素生產率對產出的貢獻顯著為正，這說明在這一時期內，油氣上游技術發(fā)生了顯著變化，這一變化來源于多方面原因，其中最重要的原因是我國陸上油氣開發(fā)及生產在2009 年之后按照“東部硬穩(wěn)定、西部快上產、天然氣再翻番、非常規(guī)大發(fā)展”的發(fā)展方針，通過加強重點產能建設，推廣應用新工藝，推進老油田精細開發(fā)，完善非常規(guī)開發(fā)技術，實現了原油產量持續(xù)穩(wěn)定，天然氣產量快速增長。另一個重要原因是2008—2009 年的油價暴跌及之后的市場波動，以及我國持續(xù)推進的油氣市場體制與市場化改革，倒逼企業(yè)要不斷提升自身管理運作水平(軟技術)以及裝備制造及勘探開發(fā)技術水平(硬技術)。因此，管理技術水平提升、穩(wěn)油重氣、關注非常規(guī)油氣等舉措使得全要素生產率對產出變動的貢獻平均達到320%以上。

表3 主要油氣生產省份2003—2017 年間平均技術進步貢獻率Table 3 Average contribution rates of technological progress for main oil and gas production provinces from 2003-2017

圖2 15 個油氣生產省份各種效率的變化情況Fig. 2 Changes in efficiency for 15 oil and gas production provinces

綜上，根據本文的研究，我們認為以全要素生產率衡量的綜合技術進步確實對2003 年以來的產生增長產生了顯著影響，這與國內學者張九天等[16]測算的1993—1999 年間油氣工業(yè)上游的技術進步貢獻率顯著為正的結果基本一致。但就具體的貢獻率而言，本文的測算結果小于張九天等的結果，主要原因是在本文所考察的時間段，中國石油行業(yè)已經處于中后期發(fā)展，技術進步的邊際貢獻總體要小于當行業(yè)處于早期的階段，且外部市場的不確定性在這一階段變化更大，導致這一階段的計算結果的波動較大。

4 結論

油氣工業(yè)技術進步研究關系到油氣工業(yè)的開采效率，本文通過研究中國15 個主要油氣生產省份的技術有效值和測算技術進步貢獻率，得到以下結論：

首先，不同省份的技術有效值存在較大差異，油氣資源狀況與技術水平是導致上述差異的重要原因。具體而言，廣東、四川和青海省的技術有效值相對較高，平均值保持在0.5 以上，處于或接近生產前沿面；技術有效值的平均值較低的省份是甘肅、吉林和河南，其平均技術有效值都在0.2 以下，這些省份油氣資源開發(fā)已進入中后期，且無新的高品質接替資源；其余省份基本在0.2～0.4。

其次，以全要素生產率衡量的綜合技術進步在考察期內總體上保持了增長，而增長的主要來源為規(guī)模效率提升所引發(fā)的技術效率提高。具體而言，2003—2017 年，全要素生產率的平均增長率為9.1%。進一步，技術進步平均增長率為6.4%，技術效率平均增長率為14.9%，這說明技術效率的貢獻大于技術進步。與此同時，對技術效率的深入分析發(fā)現，規(guī)模效率的平均增長為8.8%，而純技術效率的平均增長為3.5%，表明規(guī)模效率對技術效率的貢獻相對更大。

最后，從全要素生產率對產出的貢獻來看，2003—2017 年的平均貢獻率為215.4%，表明綜合技術進步確實對油氣上游產出產生了顯著的正貢獻，這是對過去十余年政府及企業(yè)不遺余力引導和加大對科技投入的最佳論證。

展望未來，隨著現有油氣勘探開發(fā)的不斷深入，未來勘探的主要目標為地質條件復雜且隱蔽的油氣藏，勘探難度越來越大。同時，隨著油氣資源劣質化加劇，新探明的低滲透率和超低滲透率石油儲量的比重將繼續(xù)增加，提高開發(fā)效率的難度同樣在加劇。在此背景下，中國油氣行業(yè)上游勘探開發(fā)將更加依賴科技的持續(xù)進步。為了充分發(fā)揮技術進步對油氣勘探開發(fā)行業(yè)發(fā)展的推動作用，國家層面上要做好引導和扶持，進一步完善技術研發(fā)的軟環(huán)境，重視產學研合作，繼續(xù)設立相關國家重大專項突破前沿技術，并制定相關財稅金融政策扶持企業(yè)推進科技進步；行業(yè)層面要做好新技術的推廣利用，實現技術的規(guī)模效應，并在應用過程中不斷提高技術效率；企業(yè)則要勇于擔任技術創(chuàng)新和技術進步的主體，健全技術研發(fā)體系，保障企業(yè)研發(fā)投入力度，并提高先進技術的吸收和利用能力。此外，我國油氣勘探開發(fā)行業(yè)必須重視人才在技術研發(fā)和推廣利用中的決定作用，加強科技人員的培養(yǎng)，激發(fā)科研人員對新技術研發(fā)和推廣的熱情，以不斷涌現的技術成果解決油氣勘探開發(fā)行業(yè)遇到的一系列難題，促進油氣勘探開發(fā)行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。