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光伏产业支持政策研究范文

时间:2022-03-24 03:55:13

光伏产业支持政策研究

摘要:光伏产业作为战略性新兴产业,具有优化能源结构、调节产业经济、促进节能减排的作用,对我国实现低碳经济建设具有重要的现实和战略意义。针对我国光伏企业支持政策的优化问题,文章构建了以政府和光伏发电企业为博弈主体的演化博弈模型,并引入学习曲线方法,分析技术变化对博弈双方均衡策略的影响。结果表明:政府决策的关键在于比较制定不同补贴政策所能获得的经济与环境效益,而光伏企业决策的聚焦点则是选择不同效率光伏发电技术的经济收益。不同技术成本差异小于某一特定值时,高效率技术淘汰低效率技术。引入技术变化影响后,上述临界值的大小和政府的补贴力度相关,政府较高的补贴力度和补贴差异可以促进先进光伏发电技术更早地进入市场,提升光伏产业在发电市场的竞争力。

关键词:光伏产业;学习曲线;政策补贴;演化博弈;低碳经济

一、引言

随着我国能源体系绿色低碳化变革压力的增加,光伏发电技术等可再生能源技术的市场应用及其演变机理成为当前急需解决的关键问题之一,也是政府相关支持政策制定的科学基础。国家“十二五”规划中提出加强行业管理,完善标准体系,积极扩大国内市场等政策措施。随后又推出第二期的“金太阳示范工程”,通过示范效益推动光伏产业的发展。2015年年末,在对光伏产业扶持发展10年后,国家能源局了《关于完善太阳能发电规模管理和实行竞争方式配置项目指导意见(征求意见稿)》,旨在引入竞争机制降低光伏发电成本和政府补贴压力,使光伏发电早日实现半市场化。2016年初,国家发改委《关于完善陆上风电、光伏发电上网标杆电价政策的通知》,完善了光伏发电和分布式光伏的补贴政策,下调了光伏发电的全国统一上网电价,并鼓励各地通过招标等市场竞争方式确定光伏发电等新能源项目的上网电价。从最初的分类上网、平摊电价的补贴政策到光伏的上网电价持续下调政策,政府对于光伏企业的支持政策不断发生演化,预示着国家对光伏产业规划的新方向:由扶持光伏产业发展转移到鼓励新能源产业市场竞争。虽然政府开始鼓励光伏企业的市场竞争,在新能源市场中力推光伏上网电价的形成,但包含光伏在内的新能源市场建立还需要一定的时间积累。在国内光伏发电市场化建设和能源体系变革压力之下,现阶段光伏产业发展仍面临重大挑战,光伏产能过剩、光伏发电工程质量参差不齐以及弃光限电现象等都是亟待解决的问题。在此背景下,政府光伏产业支持政策的制定直接引导着未来光伏市场的前进方向。因此,基于光伏发电企业在市场中的演化特征,科学有效的产业支持政策、有序引导光伏市场发展完善是当下值得探讨的问题。

二、文献综述

光伏产业政策问题是新能源领域研究的热点之一,国外研究大致集中在两个方面:一是国家或地区层面的光伏产业政策效果评估,二是产业层面的光伏产业创新政策影响分析。著名学者Avril等[1]在描述需求和供给对光伏系统削减成本的影响机制之后,通过对法国、德国等五个国家进行广泛的政策审查评估公众对光伏发电的支持。Kirkegaard等[2]通过研究德国、西班牙、日本和美国部分州的光伏产业支持政策,认为各国政府必须为太阳能的部署提供充分和可预测的长期支持。但是,Du-sonchet&Telaretti[3]在研究西欧各国光伏技术支持政策的经济效果时强调,在某些条件下,政府支持政策可能会损害光伏发电系统所有者的利益,并且在不同国家实施同一支持政策可能会产生截然不同的结果。随后,部分学者开始关注创新政策对光伏产业的支持作用。Grau等[4]通过分析德国和中国的光伏技术支持政策,认为加强两国科技政策的协同效应有助于在将来的大规模应用中降低成本。Lund[5]研究了能源政策对可再生能源产业增长的影响,可再生能源产业不仅是大国家或大组织的关注点,较小的国家也可以通过巧妙的政策设计和商业化管理获得成功。国内研究目前主要集中于完善现有国内制定或实施的光伏产业政策。Tour等[6]认为,在宏观层面上,我国政府创造了一个具有吸引力的投资和外贸环境;在微观层面上,政府出台的一系列光伏产业补贴政策(电价补贴和投资补贴等)为行业发展提供了有效助力。我国光伏产业是由政府政策推动主导,但是现阶段的发展还存在诸多问题。朱乃平等[7]通过分析相关政策,指出我国光伏发电存在定价问题。余东华等[8]将光伏产业划分为上、中、下游三个环节,从政府行为、产业内部环节和供给视角分析了光伏产业产能过剩的形成机制,发现政府的过分干预是造成光伏产业产能过剩的主要原因。

针对我国光伏产业存在的发展问题,一些学者的研究致力于完善光伏产业政策体系的构建。Rigter&Vidican[9]通过测算发现中国各地区光伏发电的最佳上网电价差异很大,预期电价的上涨可能会在全国大部分地区实现电网平价。谢秉鑫[10]通过实际项目对比分析了光伏发电项目投资补贴和固定电价两种支持政策的实施效果,认为固定电价补贴政策适用于西部地区,而投资补贴政策更适用于东部地区。从研究方法上看,博弈论是研究光伏产业政策问题的主流方法之一。傅沂[11]运用演化博弈模型分析了我国光伏产业存在补贴政策问题的根本原因。许箫迪等[12]基于构建的中央政府和地方政府政策行为博弈模型分析政策、市场等环境变量的变化对利益主体以及利益再配置的影响。贺正楚等[13]采用博弈论方法,从理论层面分析了光伏产业政府引导的政策失灵问题,表明政府过度补贴与不妥当的补贴方式可能带来光伏产业产能过剩的问题。吕东东等[14]通过构建中央政府、地方政府和光伏企业三方的不完全信息动态博弈模型,提出了三位一体的产业政策优化路径。综上所述,学者们对于光伏产业政策的研究已较为深入,为光伏产业的持续发展提供了一定政策支持。但不可忽视的是,目前光伏产业的高成本问题始终制约着光伏产业的推广与应用,要实现光伏产业的可持续发展就必须降低光伏发电成本[15]。现有文献针对光伏产业政策的研究还主要侧重于政策体系、政策效果及创新政策等方面,而忽略了光伏产业的基本特征。特别是在成本方面,相对于传统化石能源成熟的技术和稳定的低发电成本,光伏发电面临着技术和成本等一系列问题[16]。并且,光伏技术的研发和应用中存在着典型的“学习效应”,其对光伏发电成本的影响不容忽视[17]。因此,文章构建了不完全信息下政府与光伏发电企业的不完全信息演化博弈模型,研究了相关政策对于光伏产业的引导作用,并引入学习曲线研究光伏发电成本的变化对政府补贴政策效果的影响,为未来中国光伏产业支持政策的制定给出较为合理的建议。

三、光伏产业演化博弈模型构建及分析

演化博弈从有限理性出发,假设群体之间存在着突变,当一个群体能够消除任何小突变群体的侵入时,这个群体就达到了演化稳定状态。光伏企业在投资建设初期受限于建设成本、地区光照条件和项目周期等因素,在发电的技术和设备选择上有不同的选择,主要体现在成本最高的太阳能电池组件的选择上,包括多晶硅、单晶硅以及薄膜类型等,不同的选择带来的发电效率不尽相同;而从政府的角度考虑,支持政策的补贴强度选择影响到光伏企业的效益和发展。企业的技术转换会受到当期市场影响,而政府的支持政策也会考虑现行政策的激励效果做出调整。因此,用演化博弈考虑光伏产业支持政策的制定和演化是有意义的。1.决策主体及收益矩阵为探究光伏企业激励政策的演化,选取光伏发电企业和政府作为决策主体。光伏发电企业的决策选择受到其投资成本和项目决策的限制,而其选择会影响到发电效率。对于光伏发电企业的战略大致可以分为两类,即S1={高效、低效}。受限于光伏发电成本高、并网难等问题,政府对光伏产业采取一定的激励措施,主要体现在相关的经济补贴政策上。从政府的角度来看,政府希望通过激励措施使得光伏产业有较为良好的发展,推动绿色能源使用,减少环境污染。但是过低的补贴政策会影响企业的积极性,难以推动光伏市场的发展;过高的补贴又会给财政带来压力。考虑政府的补贴力度,支持政策的制定决策集合为S2={高补贴,低补贴}。假设光伏发电企业的收益受限于初始技术投资规模,并且企业的收益和企业的发电量成正比关系。政府的收益主要体现在环境和能源方面,光伏发电企业给政府带来的税收只包括增值税和所得税,且政府的补贴包括投资补贴和上网电价补贴。

四、学习曲线对博弈双方稳定性的影响

企业对于技术选择的关注点在于其收益的大小,技术选择带来的收益除了与政府补贴力度的变化相关之外,很大程度上还受到不同光伏发电技术成本变化的影响。光伏发电成本变化速度相对较快,并且随着发电量的积累呈现出明显的下降趋势。现阶段大部分的文献主要通过学习曲线的形式刻画新能源成本,文章通过引入学习曲线刻画光伏发电企业发电成本的变化,进一步讨论技术变化对光伏发电企业和政府之间的演化博弈结果的影响。1.学习曲线学习曲线根据选择的自变量不同有不同的基本模式,一般包括累计产量、知识积累、规模效应和投入产出要素价格变动等表现形式。五、结论政府有关光伏产业政策的制定对于光伏发电企业的持续健康发展至关重要。文章首先考虑了技术变化对光伏发电企业生产成本的影响,通过演化博弈模型研究了光伏发电企业生产行为与政府政策制定之间的策略选择。分析结果表明,政府决策的关键在于比较制定不同补贴支持政策时获得的经济与环境效益,而光伏企业决策的焦点在于比较高效率与低效率生产时获得的经济收益。光伏发电企业与政府博弈均衡点受到政府不同补贴政策力度、企业不同技术单位发电成本的影响。考虑学习效应对光伏发电企业发电成本的影响后,随着累计装机容量的增长,不同技术水平下的光伏组件成本呈现出明显的下降趋势。引入学习曲线后光伏发电企业与政府演化均衡策略主要受到政府补贴力度、补贴差异和技术成本差异影响。对于光伏发电企业而言,技术成本差异临界值的大小和政府的补贴力度相关,政府较高的补贴力度和补贴差异可以使得先进技术更早地进入市场。对于政府而言,为了推动高效光伏发电技术的应用,政府的初始补贴力度较大,而伴随着光伏发电企业生产成本的不断下降,政府会逐步降低对光伏发电企业的补贴力度,直至光伏发电企业能够实现市场竞争。本研究还存在一些不足之处:一是受限于文章的模型假设,在考虑学习效应对光伏发电企业发电成本的影响时仅考虑了累计装机容量一个要素,无法考虑其他外部因素的变动比如说价格波动、需求的影响对光伏发电企业发电成本的影响。二是文章仅从理论上探讨了政府政策与光伏发电企业生产决策之间的博弈问题,由于模型中各参数较难获得,文章并没有进行数据带入,没有能更详细地展现出博弈的演化过程。未来有必要通过数值实验更为直观地呈现出测算结果。

参考文献:

[7]朱乃平,田立新.我国光伏发电产业政策研究—兼论我国光伏发电价格体系的完善[J].价格理论与实践,2013(8):93-94.

[8]余东华,吕逸楠.政府不当干预与战略性新兴产业产能过剩—以中国光伏产业为例[J].中国工业经济,2015(10):53-68.

[10]谢秉鑫.对金太阳示范工程项目投资效益的探讨[J].可再生能源,2011,29(6):160-161.

[11]傅沂.基于演化博弈的光伏产业财政补贴政策转型研究[J].兰州学刊,2014(12):153-159.

[12]许箫迪,王子龙,张晓磊.战略性新兴产业的培育机理与政策博弈研究[J].研究与发展管理,2014,26(1):1-12.

[13]贺正楚,周永生,吴艳.双重失灵的光伏产业及其调控措施[J].系统工程,2013,31(12):116-120.

[14]吕东东,郭本海,陈玮等.基于多方合作博弈的我国光伏产业政策优化路径研究[J].科技管理研究,2017,3(10):56-62.

[19]郑照宁,刘德顺.中国光伏组件价格变化的学习曲线模型及政策建议[J].太阳能学报,2005,26(1):93-98.

作者:周德群;许晴;马骥;王群伟 单位:南京航空航天大学经济与管理学院

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