首页-蓝狮注册「首页光伏组件价格影响因素———基于计量的案例分析＇０－清华大学核能与新能源研究院＋能源环境经济研究所＋北京０／／／７３：１－清华大学低碳能源实验室＋北京０／／／７３（要９为了综合评价技术创新、生产规模、生产经验、市场需求这３种因素对光伏成本及组件价格的影响＋该文在可再生能源学习曲线的基础上引入市场研究变量和各国为案例利用逐步回归法筛选出关键的影响因素。根据日本、美国和中国的历史经验＋光伏成本下降驱动因素按作用从大到小排序为技术创新、生产规模扩大和生产经验增加＋因此应引导中国技术创新规模扩大＋并促进将研发创新、技术引进、规模化生产转化为成本下降。同时识别出需求移动引起了价格波动＋因此应避免引起供不应求的需求急剧扩大。关键词９光伏：技术创新：规模经济：技术学习为了保障能源供应安全、减少温室气体排放和发展战略产业＋各国鼓励低碳电力产业发展。由于各技术的光伏经济性提高存在不确定性＋各国支持处于实验室研发、示范、初级商业化等不同阶段的各种低碳电力技术共同发展光伏组件价格变化决定了光伏是否成为大规模推广的低碳电力技术。许多国家制定政策鼓励技术创新和扩大制造规模以降低组件成本和价格＋促进光伏产业可持续发电技术研发五年计划”：在１／／７年＋德国环境、自然保护与核安全部＇ＢＭＵ（拨款２８８／究项目＋德国教育与研究部＇ＢＭＢＦ（拨款０８４／：中国科技部在国家高技术研究发展计划、国家重点基础研究发展计划和国家科技支撑计划中都支持光伏研究课题＋国家发展改革委员会在国家高技术产业化因此分析本国和国外制造业因素对价格变化的影响对产业政策制定有参考意义。已有一些实证研究关注光伏组件价格的影响因比如Ｈａｒｍｏｎ伏组件平均价格受当年全球年全球累计装机量的负向影响＋并且同时受到当年全球生产识别出０８８１～１／／／年美国累计产量和每年关于光伏的公共研发支出对美国光伏组件平均销售价格的影响中图分类号９Ｆ３０５－１文章编号９０／／／，／／４３／５，／６８５，／５文献标志码９ＡＰｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｍｏｄｕｌｅｐｒｉｃｅｄｙｎａｍｉｃｓＥｍｐｉｒｉｃａｌｅｖｉｄｅｎｃｅｓｆｒｏｍｃａｓｅｓｔｕｄｉｅｓＨＵＯＭｏｌｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＮｕｃｌｅａｒａｎｄＮｅｗＥｎｅｒｇｙＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＢｅｉｊｉｎｇ０／／／７３ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｓｃａｌｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅａｎｄｍａｒｋｅｔｄｅｍａｎｄａｌｌａｆｆｅｃｔｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｃｏｓｔａｎｄｍｏｄｕｌｅｐｒｉｃｅ－Ｍａｒｋｅｔｖａｒｉａｂｌｅｓｔｉｍｅｌａｇｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓｒｅｎｅｗａｂｌｅｅｎｅｒｇｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｌｅａｒｎｉｎｇｃｕｒｖｅｍｏｄｅｌｓｒｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｓｃａｌｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｔｒａｎｓｆｅｒａｒｇｅ，ｓｃａｌｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｆｏｒｃｏｓｔｒｅｄｕｃｔｉｏｎｓ－Ｓｉｎｃｅｔｈｅｍｏｄｕｌｅｐｒｉｃｅｉｓｌｓｏｓｅｎｓｉｔｉｖｅｔｏｍａｒｋｅｔｄｅｍａｎｄｓｈａｒｐｉｎｃｒｅａｓｅｓｉｎｄｅｍａｎｄｕｐｐｌｙｓｈｏｒｔａｇｅｓｓｈｏｕｌｄｂｅａｖｏｉｄｅｄ－收稿日期９１／０／，／８，０６基金项目９国家自然科学基金资助项目＇８／３０／／０５（光伏组件价格影响因素———基于计量的案例分析６８６年检验出０８６６～０８８６年全球光伏初始投资受当年累计安装量、知识储备和时间的负向影响＋并且同时受到发电规模的正向影响。已有研究往往评价一类或两类驱动因素＋较少地考虑表征变量之间的时间滞后关系＋而且常缺漏一些计量经济学检验。有鉴于此＋本文以日本、美国和中国为种因素＋并考虑变量之间的时间滞后关系＋并完成共线性、序列相关、异方差和伪回归等计量检验。生产规模规模经济可以分为内部规模经济和外部规模经济＋常出现在资本密集和产品同质的产业中部规模经济是指厂商的规模扩大引起了企业的单位产品成本下降：外部规模经济是指行业内企业数量增加使得行业规模扩大＋从而引起了各企业的单位产品成本下降。可见行业生产规模扩大＋伴随着企业生产规模扩大和企业数量增加＋可以引起光伏组件成本Ｉｓｏａｒｄ基于微观经济学的柯布，道格拉斯成本函数＋推导出包含规模报酬递增的学习曲线研究变量生产经验Ｗｒｉｇｈｔ于０８２５年发现飞机制造业中单位产品的劳动时间随着累积产量的增加而下降＋提出可能的原因是随着生产经验增加＋管理者和工人熟练程度提高、知识技能增加＋于是后面从事同样事情所需要的时间或者成本随着循环次数增加而逐渐减少。Ａｒｒｏｗ０８５１年提出干中学＇ｌｅａｒｎｉｎｇｂｙｄｏｉｎｇ经验增加引起成本下降的原因。可表示为０－０其中Ｓ是年生产量＋表征生产规模。市场需求０－３在政府补贴下私人采购时＋市场需求增加引起利润和价格上升。除了价格以外＋任何需求方面决定因素的变化都促使需求曲线发生移动＋比如收入、偏好的改变或者其他商品或服务价格的变化。同时利润发生波动＋即在别的厂家介入或行业内厂商规模扩大之前＋在这个供不应求的阶段利润率变高＋厂商可获得超额利润＋经过一定时间变化后利润可恢复到初始情况。另外＋由于市场需求规模与供应规模具有一定的同步性＋市场需求规模的变动可以用生产规模的变动表征。光伏制造商根据对未来市场规模的预期来制定产能扩大计划＋避免项目投资的低效或者机会错失。由于一方面光伏市场政策细则和预算的制定与公布发生在实施之前＋有利于企业建立对未来市场规模的预期：另一方面促进市场扩大的产业游说也使得企业可以及早获得市场信息＋从而及时制定产能计划。在政府完全采购的国家＋当供给相对充足的时候＋采购需求增加引起利润和价格下降。因为采购规模越大越可能获得更低的价格＋即采购规模增加时＋供应商愿意降低利润和价格。其中９Ｃ为单位产品的成本：Ｅ为累计生产量＋表征生产经验：是常数项。不仅内部的生产经验可以引起成本下降＋由于在行业内知识外溢的环境里＋外部生产经验增加也可以引起从业人员的生产技能提高和管理运营能力提高＋从而促进平均成本下降可见全国光伏组件生产经验的增加＋伴随着企业内部和外部的生产经验增加＋可以引起制造成本及组件价格下降。技术创新可再生能源成本下降不仅可能因为技术学习＋还因为技术研发光伏技术创新引起了多晶硅生产能耗和材耗降低、硅片切削损失降低、硅片厚度降低、硅片尺寸增大、光电转化效率提高、电池和组件生产的产出率提高等＋从而引起单位峰值功率成本降低。技术创新促进了国内生产技术进步和设备国产化＋从而引起成本和着累计知识储备增加＋光伏组件国际平均价格下降＋并称之为研发中学＋可表示为０－１多因素学习曲线模型构建根据式＇从产品成本下降到产品的市场平均价格下降是一个存在供求与价格波动的市场调节过程＋需要一定时间＋因此成本变动与平均价格变动之间可能存在时间滞后＋将该时间滞后用ｊ 年表示＋并假设ｊ 取值区间为０～２的正整数。 另外＋从研发创新到商 其中 Ｇｒｉｌｉｃｈｅｓ［００］ 归纳 １／００＋４０＇５（６８７ 业化应用需 试、初试、中试、规模化生产等＋因此研发创新先于成本下降。 于是研发创新先于成本下降同时成本下降 先于 ０－４～１ａ＋因此提出专利授予先于组件价格变动＋这个时间滞后期间表示为 的正整数。于是将价格变量、时间滞后关系引 （＋得到美国光伏组件价格来自美国能源信息署＇ＥＩＡ（的数 量来自ＣａｍｂｒｉｄｇｅＩＰ＋中国的 日本的生产量来自ＰＶＮｅｗｓ 年美国生产量 ＰａｕｌＭａｙ， ｏｃｋ＋与年产量加和结果一致。 累计产量和美国的基本相等＋根据各年日本年产 量可以计算出各年的日本累计产量。 中国的组件年 ［０５］ 其中 ＋而对于政府采购型的情况＋Ｘｔ 为年装机量 Ｍｔ 以时间序列数据为样本的问题＋采用差分形式模型更合适＋因为它有助于避免序列相关、多重共线 性和伪回归。 （各变量一阶差分后仍然保持线性关系＋因此本文构建模型 ＤｌｎＰ ３ＤｌｎＸｔ采用逐步回归方法＋由少到多地选择变量同时 有助于避免多重共线。 为了模型具有经济意义＋根 据逐步回归的原理结合主观分析来筛选变量。 首先 对所有影响因素分别建立一元回归模型＋从这些模 型中选取一个较优的模型＋即拟合优度 值最高、阿凯克信息标 的模型。但如果存在伪回归、异方差或序列相关＋则 值高或显著性强可能是不真实的＋需要进行模型修正后再选择。 只有当确定参数估计和检验结果是 稳健时＋该变量可以被第一个引入模型。 然后在该 一元回归模型中分别引入第二个变量＋同理选取较 优模型＋且经过检验发现不存在伪回归、异方差、序 列相关和多重共线性时＋该变量被第二个引入模型。 如此下去＋直至无法引入其它影响因素为止。 产量和年装机量数据来自于发改委能源研究所中国 可再生能源发展项目＇ ＣＲＥＳＰ （的报告。 分析结果 日本案例对日本影响因素建立一元回归模型＋如表０ 尽管模型Ｊ７的拟合优度 值明显最高＋ＡＩＣ 值基本上最小＋解释变量影响最显著。 但变量 Ｄｌｎ， 然而＋根据Ｇｌｅｊｓｅｒ检验法＋该模型随机误差项的平 方与＇ＤｌｎＪＥ 存在线性关系。因此需要进行模 ３－０ 型变换＋即所有变量除以＇＇ＤｌｎＪＥｔ，２ 除了异方差。该模型的 ３２－１％＋ＤＷ ０－２５４＋所以不存在序列相关：ＤｌｎＪＥｔ，２变量的ｔ统 计量概率为 释变量均为平稳变量＋说明无伪回归。因此参数估 计和检验结果是稳健的＋变数 ＤｌｎＪＥｔ，２ 日本一元回归模型的参数估计和检验结果第一个解释变量 模型 ＡＩＣ ＤＷ 差分变量ｔｐｒｏｂ－ 数据来源ＪＥ ＣＥ分别表示日本、美国和中国的光 伏组件累计产量： ＪＲ ＣＲ分别表示日本、美 国和中国 ＣＳ分别是日本、美国和中国的光伏组件年产量。 ＣＭ 表示中国每年新增装机量。 本文数据 得到［０２］ Ｊ０Ｊ１ Ｊ２ Ｊ３ Ｊ４ Ｊ５ Ｊ６ Ｊ７ Ｊ８ Ｊ０／ Ｊ００ Ｊ０１ ＤｌｎＪＥｔ ＤｌｎＪＥｔ，０ ＤｌｎＪＥｔ，１ ／－１２０ ／－０１７ ／－／４４／－６６１ ／－５３７ ／－６２６ ／－／３１ ／－８０５ ／－４０８ ／－２／６ ／－０４５ ／－０／０ ／－０４７ ／－１３６ ／－１６２ ／－０５０，１－４４ ，１－５１ ，１－５４ ，１－５０ ，１－３４ ，１－３５ ，１－２７ ，１－５４ ，１－３４ ，１－３７ ，１－３５ ，１－３６ ０－３２ ０－４３ ０－６１ ０－１５ ０－２１ ０－１８ ０－１／ ０－６／ ０－１７ ０－１７ ０－４／ ０－０４ ＤｌｎＪＥ ＤｌｎＪＲｔＤｌｎＪＲｔ，０ ＤｌｎＪＲｔ，１ ＤｌｎＪＲｔ，２ ＤｌｎＪＳｔ ＤｌｎＪＳｔ，０ ＤｌｎＪＳ 光伏组件价格影响因素———基于计量的案例分析 ６８８ 在一元回归模型Ｊ３ 中分 素＋结果如表１所示＋ Ｊ０３ 的拟合优度 值明显最高＋ＡＩＣ 统计量概率为 共线性。然而＋根据 Ｇｌｅｊｓｅｒ检验法＋该模 异方差。因此需要进行模型变换＋通过所有变量除 美国一元回归模型的参数估计和检验结果第一个解释变量 模型 ＡＩＣ ＤＷ 差分变量ｔｐｒｏｂ－ Ｕ０ Ｕ１ Ｕ２ Ｕ３ Ｕ４ Ｕ５ Ｕ６ Ｕ７ Ｕ８ Ｕ０／ Ｕ００ ＤｌｎＵＥｔ ＤｌｎＵＥｔ，０ ＤｌｎＵＥｔ，１ ＤｌｎＵＥｔ，２ ＤｌｎＵＲｔ ＤｌｎＵＲｔ，０ ＤｌｎＵＲｔ，１ ＤｌｎＵＲｔ，２ ＤｌｎＵＳｔ ＤｌｎＵＳｔ，０ ＤｌｎＵＳｔ，１ ／－／６２ ／－１／６ ／－８／０ ／－５８０ ／－０６４ ／－０７４ ／－２７２ ／－１８０ ／－／０６ ／－００／ ／－７７１ ／－０８７ ／－０００ ／－／０３／－００８ ／－０１１ ／－／４８ ／－／８１ ／－２１４ ／－０６１ ，０－８８，１－０４ ，１－００ ，１－１２，１－２７ ，１－０／ ，０－８８ １－１６ １－１／ １－０７ １－２４ １－２６ １－０１ １－３２ １－４３ １－４２１－１１ 以＇＇ＤｌｎＪＲｔ，０ 从而消除异方差。由于常数项 经过单位根检验＋因变量和解释变量均为平稳变量＋说明无伪回归。 Ｕ０１ ＤｌｎＵＳｔ，２ ／－１１１ ／－０１０ ，１－１５ １－２１ 日本二元回归模型的参数估计和检验结果在一元回归模型 Ｕ８ 中分别引入其它国内影响 因素＋结果如表 所示＋其中模型Ｕ１２ 值明显最高＋ＡＩＣ 值明显最小＋解释变量影响最 显著＋ ＤｌｎＵＳｔ ＤｌｎＵＳｔ，２的ｔ统计量概率为／－／２８ ＋由于它在／－／４之下＋说明模型总体线性 关系的显著性很强。 并且根据辅回归模型检验法不 存在共线性：由于通过 ＤＷ 法无法确定是否存在序 第二个解释变量 ＤｌｎＪＥｔ，２ 模型 ＡＩＣ ＤＷ 差分变量ｔｐｒｏｂ－ ｔｐｒｏｂ－Ｊ０２ Ｊ０３ Ｊ０４ Ｊ０５ Ｊ０６ Ｊ０７ Ｊ０８ Ｊ１／ ＤｌｎＪＲｔ ＤｌｎＪＲｔ，０ ＤｌｎＪＲｔ，１ ＤｌｎＪＲｔ，２ ＤｌｎＪＳｔ ＤｌｎＪＳｔ，０ ＤｌｎＪＳｔ，１ ＤｌｎＪＳｔ，２ ／－１７８ ／－／１８ ／－０５３ ／－００５ ／－１／２ ／－０３０ ／－３５１ ／－６８６ ／－／２３ ／－／１１／－０４１ ／－／１７ ／－／２１ ／－０００ ／－１／８ ／－２３６ ／－４２８ ／－２８４ ／－３１４ ／－２６６ ／－３／７ ／－２／８ ／－１６６ ，１－４６ ，１－８１ ，１－５４ ，１－６／ ，１－５１ ，１－５６ ，１－４１ ，１－３６ ０－０６ １－０５ ０－４７ ０－７／ ０－４／ ０－１７ ０－３０ ０－１７ 列相关＋因 法＋ＴＲ１－８４ 在异方差：根据单位根检验＋所有变量是平稳序列＋不存在伪 在模型Ｊ０３中添加任何其他变量都不能使得拟 合优度变得更好＋也不能使各 得更加显著＋因此无法引入其它影响因素。最终建 立模型９ ＤｌｎＰＪｔ ＝，１－５５８ＤｌｎＪＲｔ，０ ＊／－５１５ＤｌｎＪＥｔ，２ 应的表征变量的贡献大小＋从 进行比较＋识别出技术创新是日本光 的重要因素＋比行业 规模经济或行业 显著得多。的＋变量 ＤｌｎＵＳ 美国二元回归模型的参数估计和检验结果第二个解释变量 ＤｌｎＵＳｔ，２ 模型 ＡＩＣＤＷ 差分变量ｔｐｒｏｂ－ ｔｐｒｏｂ－Ｕ０２ Ｕ０３ Ｕ０４ Ｕ０５ Ｕ０６ Ｕ０７ Ｕ０８ Ｕ１／ Ｕ１０ Ｕ１１ ＤｌｎＵＥｔ ＤｌｎＵＥｔ，０ ＤｌｎＵＥｔ，１ ＤｌｎＵＥｔ，２ ＤｌｎＵＲｔ ＤｌｎＵＲｔ，０ ＤｌｎＵＲｔ，１ ＤｌｎＵＲｔ，２ ＤｌｎＵＳｔ，０ ＤｌｎＵＳｔ，１ ／－７４／ ／－７６２ ／－１５６ ／－０２３ ／－５４０ ／－５５７ ／－６２０ ／－３３７ ／－２３１ ／－７１０ ／－０１３ ／－／２３ ／－／４０／－／２３ ／－／０７ ／－／１１ ／－／２４ ／－／０２ ／－２１６ ，１－１５ ／－２６７，１－１６ ０－５５ ／－３６３ ，１－４／ ０－８７ ／－４１８ ，１－６４ １－３０ ／－２２５ ，１－１６ １－０４ ／－２７５ ，１－１７ ０－６／ ／－３１０ ，１－３／ ／－３３７，１－４８ １－１０ ／－３１０ ，１－２３ ０－６８ ／－３０６ ，１－３／ 美国案例对美国影响因素分别建立一元回归模型＋结果 如表２ 所示＋其中模 ＡＩＣ值最小＋解释变量影响最显著。 且方法不存在 异方差：经过单位根检验＋所有变量是平稳序列＋说 明不存在伪回归。 因此参数估计和检验结果是稳健 ３－１ Ｕ１２ ＤｌｎＵＳｔ，２ ／－／２８ ／－５０１，１－８３ １－５５ 在二元回归 不能使得拟合优度变得更好＋也不能使各解释变量ｔ统计量变得 最终建立模型９的＋变量 ＤｌｎＵＳｔ 被第一个引入模型。 引入模型。ＤｌｎＰＵｔ ＝，／－／６＊／－１５４ＤｌｎＵＳｔ 规模及其２年前变量变化和稳定下降部分来解释。 行业规模经济是美国光伏成本下降的重要因素＋比 行业生产经验要显著得多＋同时技术创新也发挥了 一定的作用。 中国二元回归模型的参数估计和检验结果第二个解释变量 ＤｌｎＣＳｔ，０ 模型 ＡＩＣＤＷ ｒｏｂ－差分变量 ｔｐｒｏｂ－Ｃ０２ Ｃ０３ Ｃ０４ Ｃ０５ Ｃ０６ Ｃ０７ Ｃ０８ Ｃ１／ ＤｌｎＣＥｔ ＤｌｎＣＥｔ，０ ＤｌｎＣＥｔ，１ ＤｌｎＣＥｔ，２ ＤｌｎＣＲｔ ＤｌｎＣＲｔ，０ ＤｌｎＣＲｔ，１ ＤｌｎＣＲｔ，２ ／－１３６ ／－６０４ ／－５５０ ／－８４３ ／－８５３ ／－７２８ ／－８６５ ／－／７３ ／－１４１／－０／７ ／－００７ ／－／５７ ／－／８１ ／－００４ ／－／１８ ／－５１５ ，１－７２ １－３０ ／－１／０ ，１－０／ ０－８２ ／－１７１ １－０１／－１７８ １－０７／－１６３ ，１－１４ １－１３ ／－１４７ ，１－０５ １－１２ ／－１５５ １－１１／－４１１ ，１－３０ １－２７ 中国案例 累计产量的一阶差分变量和生产规模的一阶差 分变量 发生结构变化。对０８８０～１／／４ 年的数据进行分析。 此时中国是以示范项目下政府采购组件为主。 对中国各个因素分别建立一元回归模型＋结果 如表４ 所示＋其 ＡＩＣ值最小＋解释变量影响最显著：根据 Ｇｌｅｊｓｅｒ检 验法不存在异方差： ＤＷ 值为１－１３ ＋不存在序列相 关：经过单位根检验＋ＤｌｎＣＳｔ，０ ＤｌｎＰＣｔ都是平稳 序列＋所以不存在伪回归。 因此参数估计和检验结 果是稳健的＋变量 ＤｌｎＣＳｔ，０ 被第一个引入模型。 ３－２ Ｃ１０ ＤｌｎＣＭｔ ／－５１０，１－８／ 值最大＋解释变量的显著性最好＋ＤｌｎＣＳｔ，０的ｔ统计 量概率为 统计量概率为／－／２８ 统计量概率为／－００６ 性水平为／－／０５＋说明模型总体线性关系的显著性 很好。 并且根据辅回归模型检验法不存在共线性： 根据 中国一元回归模型的参数估计和检验结果第一个解释变量 模型 ＡＩＣＤＷ 差分变量ｔｐｒｏｂ－ 此参数估计和检验结果是稳健的＋变量 ＤｌｎＣＲ Ｃ０Ｃ１ Ｃ２ Ｃ３ Ｃ４ Ｃ５ Ｃ６ Ｃ７ Ｃ８ Ｃ０／ Ｃ００ Ｃ０１ ＤｌｎＣＥｔ ＤｌｎＣＥｔ，０ ＤｌｎＣＥｔ，１ ＤｌｎＣＥｔ，２ ＤｌｎＣＲｔ ＤｌｎＣＲｔ，０ ＤｌｎＣＲｔ，１ ＤｌｎＣＲｔ，２ ＤｌｎＣＳｔ，０ ＤｌｎＣＳｔ，１ ＤｌｎＣＳｔ，２ ＤｌｎＣＭｔ ／－５０５ ／－３０２ ／－５／２ ／－４０７ ／－８８８ ／－７０６ ／－６２６ ／－０５６ ／－／４４ ／－６７４ ／－０２／ ／－３１１ ／－／１５ ／－／５７ ／－／１７ ／－／３２ ／－０４２／－１６３ ／－０７０／－／３２ ，１－００，０－８３ ，０－８７ ，０－７４ ，０－７／ ，０－６１ ，０－７２ ，１－２８ ，０－７８１－４３ １－２１ １－２２ １－３３ １－２７ １－２６ １－２０ １－２８ １－１３ １－３／ １－２６ １－１８ 第三个引入模型。 中国三元回归模型的参数估计和检验结果第三个解释变量 ＤｌｎＣＭｔ ＤｌｎＣＳｔ，０ 模型 ＡＩＣ ＤＷ ｔｐｒｏｂ－ｔｐｒｏｂ－ ｔｐｒｏｂ－ 差分变量 Ｃ１１ Ｃ１２ Ｃ１３ Ｃ１４ Ｃ１５ Ｃ１６ Ｃ１７ ＤｌｎＣＥｔ ＤｌｎＣＥｔ，０ ＤｌｎＣＥｔ，１ ＤｌｎＣＥｔ，２ ＤｌｎＣＲｔ ＤｌｎＣＲｔ，０ ＤｌｎＣＲｔ，１ ／－８４３ ／－／７１ ／－４５７ ／－３７２／－／１２ ／－６５０ ／－／２３ ／－６６８ ／－／０１ ／－７３１ ／－／０８ ／－７４６ ／－／１６ ／－／２４ ／－６４ ０－８７／－５１７ ／－４６ ，１－４５ １－０４ ／－／１８ ／－５３ ，１－５／ １－１７ ／－／０５ ／－５３ ，１－４１ ０－７４ ／－５１，１－６５ １－０／ ／－５０，１－５４ ／－／０４／－５１ ，１－４３ Ｃ１８ＤｌｎＣＲｔ，２ ／－００６ ／－／２８ ／－６４，１－７７ １－３０ 在一元 最大＋但是ＤｌｎＣＥｔ 的ｔ统计量概率为 ／－１３６＋说明 显著性非常差＋不能引入 ＤｌｎＣＥｔ 模型Ｃ１０ 的拟合 值几乎同样大＋ＡＩＣ 值是最小的＋解释变量 的显著性最强。 并且根据辅回归模型检验法不存在 共线性： ＤＷ Ｇｌｅｊｓｅｒ检验法不存在异方差：根据单位根检验＋所在三元回 不能使得拟合优度变得更好＋也不能使各解释变量ｔ统计量变得 最终建立模型９ＤｌｎＰＣ ／－／６０ ／－０６３ＤｌｎＣＳ ／－／６５ＤｌｎＣＭｔ，／－１２３ＤｌｎＣＲｔ，２ 技术创新对中国光伏成本下降的影响比行业规模经济或行业生产经验的影响更加大＋同时行业规模经 济的影响也是比较显著的。 有变量是平稳序列＋因此不存在伪回归。 因此参数 光伏组件价格影响因素———基于计量的案例分析 ７／０ ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＥｎｅｒｇｙＡｇｅｎｃｙ－Ｅｎｅｒｇｙ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｓ １／／７Ｓｃｅｎａｒｉｏｓ ＩｎＳｕｐｐｏｒｔｏｆｔｈｅＧ７ Ｐｌａｎｏｆ Ａｃｔｉｏｎ ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＥｎｅｒｇｙ Ａｇｅｎｃｙ ＮｅｕｈｏｆｆＫ－Ｓｕｒｖｅｙ ＰｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃＩｎｄｕｓｔｒｙａｎｄ Ｐｏｌｉｃｙ ＨａｒｍｏｎＣ－Ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ Ｃｕｒｖｅｓｏｆ Ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＩｎｓｔｉｔｕｔｅｆｏｒＡｐｐｌｉｅｄＳｙｓｔｅｍｓＡｎａｌｙｓｉｓ ＩｎｄｕｓｔｒｉａｌｄｙｎａｍｉｓｍａｎｄｔｈｅｃｒｅａｔｉｏｎｏｆａｖｉｒｔｕｏｕｓｃｙｃｌｅｂｅｔｗｅｅｎＲ＆Ｄ ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃｐｏｗｅｒｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ＳｏｒｉａＡ－Ｔｅｃｈｎｉｃａｌｃｈａｎｇｅ ｄｙｎａｍｉｃｓ Ｅｖｉｄｅｎｃｅｆｒｏｍ ｅｍｅｒｇｉｎｇｒｅｎｅｗａｂｌｅ ｅｎｅｒｇｙ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ ＰａｐｉｎｅａｕＭ－Ａｎｅｃｏｎｏｍｉｃｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｏｎｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｃｕｒｖｅｓ ａｎｄｄｙｎａｍｉｃｅｃｏｎｏｍｉｅｓｉｎｒｅｎｅｗａｂｌｅｅｎｅｒｇｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ ｆｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｒｅｔｕｒｎｓｔｏ ａｄｏｐｔｉｏｎｆａｃｔｏｒｓｉｎ ｅｎｅｒｇｙ ｓｙｓｔｅｍ ＢｏｓｔｏｎＣｏｎｓｕｌｔｉｎｇＧｒｏｕｐ－Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｓｏｎ Ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ ＣｏｎｃｅｒｎｅｄＳｃｉｅｎｔｉｓｔｓ－ ＰｏｗｅｒｆｕｌＯｐｐｏｒｔｕｎｉｔｙ ＭａｋｉｎｇＲｅｎｅｗａｂｌｅＥｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙｔｈｅＳｔａｎｄａｒｄ Ｅ－Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌｌｅａｒｎｉｎｇａｎｄ ｒｅｎｅｗａｂｌｅ ｅｎｅｒｇｙ ｃｏｓｔｓ ＩｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｆｏｒＵＳ ｒｅｎｅｗａｂｌｅｅｎｅｒｇｙｐｏｌｉｃｙ ０５３４，０５４７－［００］Ｇｒｉｌｉｃｈｅｓ Ｐａｔｅｎｔｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ ｅｃｏｎｏｍｉｃｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ９ ＥｃｏｎｏｍｉｃＬｉｔｅｒａｔｕｒｅ ０５５０，０６／６－［０１］ ＭｏｏｒｅＦ Ｔ－Ｅｃｏｎｏｍｉｅｓｏｆｓｃａｌｅ９Ｓｏｍｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｅｖｉｄｅｎｃｅ 根据对中国、日 年光伏成本下降驱动因素按作 序为技术创新、生产规模扩大和生产经验增加。促进技术进步和设备国产化的技术创新是成本 下降的关键因素。 中国和日本的历史经验都表明技 术创新对光伏成本下降发挥了比较大的作用＋比行 业生产规模增大或行业生产经验增加的促进作用更 促进成本下降的技术创新不仅来自国内＋还来自国外。 因此＋应引导中国技术创新规模扩大＋鼓励 在自主研发基础上的国家间技术合作＋并促进将研 发创新、技术引进转化为成本下降。 中国和美国的历史经验都表明生产规模扩大对 光伏成本下降发挥了一定的作用。 为促进光伏成本 降低＋产业政策在鼓励规模化生产的同时更要引导 将规模扩大转化为成本的下降＋激励企业在扩大产 能同时细化分工、提高管理效率 个国家里行业生产经验增加对组件价格下降的影响均不显著＋可能因为多晶硅、硅锭硅片、电 池等生产环节的劳动密度都较低＋设备自动化程度 还可能因为生产者、管理者和组织的学习能力不显著＋即随着生产经验增加没有显著提高促进成 本下降的相关知识技能。 因此为了发挥生产经验增 加对成本下降的作用＋应提高干中学学习能力、促进 企业间合理的知识外溢。 中国和美国的经验都表明需求移动引起了价格 变化。 美国 系＋这符合本研究提出的在政府补贴私人采购下需求变动影响的理论假设＋因为美国光伏市场政策是 以初始投资补贴、税收优惠和净计量制度为主的政 府补贴私人采购类型。 市场补贴政策制定时应该避 免造成较大的供不应求＋避免补贴急剧增加＋因为补 贴增加引起需求曲线向右移动＋引起利润波动和造 价上升。 由于市场需求难以预期＋当市场即将突然 增大时＋尽管有的市场灵敏的企业生产规模根据市 场信息进行扩大＋还是会出现供不应求＋因此市场扩 大越急剧＋利润波动越大＋造价上升越大。 因此激励 市场扩大的政策应该避免造成市场的急剧扩大。 中国需求规模与当年价格存在反向相关关系＋ 这符合 年以前中国光伏市场政策是以 府采购为主。与政府补贴私人购买的政策不同＋政 府直接采购时采购规模扩大可以引起造价下降。 Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ＋０８４８＋ Ｑｕａｒｔｅｒｌｙ Ｊｏｕｒｎａｌ ＷｉｌｌｉａｍｓｏｎＳＨ－Ｔｈｒｅｅ ＷａｙｓｔｏＣｏｍｐｕｔｅｔｈｅ ＲｅｌａｔｉｖｅＶａｌｕｅｏｆａ ＲｅｎｍｉｎｂｉＡｍｏｕｎｔ＋０８４１ｔｏ１／／６ ＭｅａｓｕｒｉｎｇＷｏｒｔｈ ＭａｔｓｕｂａｒａＫ－ＮａｔｉｏｎａｌＳｕｒｖｅｙＲｅｐｏｒｔｏｆＰＶＰｏｗｅｒ ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｉｎＪａｐａｎ１／／６ ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＥｎｅｒｇｙＡｇｅｎｃｙ ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＥｎｅｒｇｙ Ａｇｅｎｃｙ－ Ｔｒｅｎｄｓ ＰｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ＳｕｒｖｅｙＲｅｐｏｒｔ ＳｅｌｅｃｔｅｄＩＥＡ Ｃｏｕｎｔｒｉｅｓ ｂｅｔｗｅｅｎ０８８１ ［Ｒ］－Ｐａｒｉｓ＋Ｆｒａｎｃｅ９ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＥｎｅｒｇｙＡｇｅｎｃｙ ＷａｔａｎａｂｅＣ－Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎａｌ ｅｌａｓｔｉｃｉｔｙｆｏｒ ｍａｘｉｍｉｚｉｎｇｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｐｏｌｉｃｙ Ｔｈｅ０６ｔｈ Ａｎｎｕａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ＪａｐａｎＳｏｃｉｅｔｙ ＳｃｉｅｎｃｅＰｏｌｉｃｙ ＲｅｓｅａｒｃｈＭａｎａｇｅｍｅｎ