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    影響我國光伏產(chǎn)業(yè)市場技術(shù)內(nèi)部因素分析

    2016-05-05 08:42:18管仕平郭新飛
    經(jīng)營者 2016年2期
    關(guān)鍵詞:學(xué)習(xí)曲線技術(shù)進(jìn)步

    管仕平 郭新飛

    摘 要 本文通過學(xué)習(xí)效果與技術(shù)創(chuàng)新兩個因素的學(xué)習(xí)曲線,反映我國光伏產(chǎn)業(yè)市場技術(shù)內(nèi)部因素。學(xué)習(xí)曲線中引入R&D;投入和知識累積的折舊因子,通過運用回歸分析法對光伏產(chǎn)業(yè)組件成本進(jìn)行了定量分析。

    關(guān)鍵詞 雙因素 學(xué)習(xí)曲線 技術(shù)進(jìn)步

    一、引言

    自2007年我國太陽能光伏電池的年產(chǎn)量已經(jīng)連續(xù)4年躍居全球首位,光伏產(chǎn)業(yè)的發(fā)展實現(xiàn)了新的歷史性飛躍,但也存在不容忽視的技術(shù)、環(huán)境和市場風(fēng)險,近期推動國內(nèi)光伏市場應(yīng)用也面臨著成本高、上網(wǎng)難、缺乏經(jīng)驗等障礙。太陽能光伏發(fā)電的成本是影響太陽能發(fā)電系統(tǒng)商業(yè)運行的重要因素,主要的風(fēng)險來源是每個單位電力的光伏發(fā)電成本,成本比較高的結(jié)果是降低光伏應(yīng)用。因此,本文基于雙因素學(xué)習(xí)曲線對未來幾年太陽能光伏發(fā)電的成本價格進(jìn)行了分析,旨在更好地為我國包括太陽能光伏發(fā)電在內(nèi)的新能源發(fā)電的分析與決策過程提供理論依據(jù)。

    二、光伏發(fā)電雙因素學(xué)習(xí)曲線模型

    對光伏大多數(shù)以前的研究技術(shù)評估假定光伏價格將下降累計生產(chǎn)。然而,單因素學(xué)習(xí)曲線模型表現(xiàn)出不足之處時,適用于在研究和技術(shù)開發(fā)(R&D;)加強和破壞性的技術(shù)變革。第一代和第二代光伏技術(shù)之間的競爭已經(jīng)展開,第三代光伏技術(shù)的進(jìn)步很快。kouvaritakis等人提出了雙因素學(xué)習(xí)曲線,這可歸結(jié)為對于一個給定的時間T如下:

    學(xué)習(xí)曲線的研發(fā)投入數(shù)據(jù)一般對于現(xiàn)有技術(shù)成本的下降不一定有較強的影響與聯(lián)系,必須考慮技術(shù)發(fā)展的轉(zhuǎn)折點以及技術(shù)重組問題。Li和Rajagopalan建議在學(xué)習(xí)曲線中引入知識累積的折舊因子。他們基于假設(shè)均是考慮在產(chǎn)業(yè)內(nèi)部和產(chǎn)業(yè)之間的學(xué)習(xí)率的范圍差異,主要原因在于不同的知識折舊因子。除此之外,研發(fā)和實際商業(yè)運行之間的時間滯后的長短是產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界非常感興趣的問題。McDonald and Schrattenholzer強調(diào)知識折舊率以及預(yù)測公司層面成本下降曲線中的位置的重要性。為了考慮研發(fā)投入的動態(tài)特性,在初始的研發(fā)投入和后面成本下降中間引入了時間滯后參數(shù)。

    公式中UCt是某種能源技術(shù)n在第t年的單位成本。CUMm,指的是累積生產(chǎn)量。KS,指的是知識儲備近似由累積研發(fā)量。K表示相關(guān)系數(shù)。其中表示t年投入到能源技術(shù)中的研發(fā)投入,為技術(shù)的折舊因子,將研發(fā)支出為知識儲備,需要一些時間,由收發(fā)R&D;表示滯后。

    雙因素學(xué)習(xí)曲線建立后,需要檢驗其顯著性,以確保模型假設(shè)合理和方便計算。將(1)變換為如下線性形式:

    三、數(shù)據(jù)來源及處理

    本文重要參數(shù)包括我國太陽能光伏組件的價格,太陽能光伏組件的累積產(chǎn)量以及企業(yè)的研發(fā)投入。其中太陽能組件價格和歷年太陽能組件的產(chǎn)量數(shù)據(jù)來自于國家能源所新能源中心統(tǒng)計數(shù)據(jù),如表1所示:

    本文另外一個重要參數(shù)就是企業(yè)的研發(fā)投入數(shù)據(jù),根據(jù)趙立雨等已有的研究,我國目前科技統(tǒng)計指標(biāo)體系尚未能與國際接軌,不像OECD國家那樣區(qū)分經(jīng)費來源,通常釆用政府財政科技撥款額和科技活動活動經(jīng)費內(nèi)部支出總額來反映政府對科技的投入情況。根據(jù)曾鳴等學(xué)者對太陽能光伏成本預(yù)測的數(shù)據(jù)得到累計研發(fā)量,R&D;投資存量(KS),2011~2012年的數(shù)據(jù)直接采用石巋然的研究成果,2011和2012年的數(shù)據(jù)按其提供的測算方法計算(如表2)。

    運用最小二乘法,得到最小二乘估計,表3可以看出,累積生產(chǎn)量CUM的學(xué)習(xí)指數(shù)m,累積研發(fā)量KSt的學(xué)習(xí)指數(shù)n都是顯著的,模型假設(shè)合理。1n CUM的系數(shù)為-0.1874323,1nKSt的系數(shù)為-0.3243243,C的值為12.850768。也即m=0.1874323,n=0.3243243,k=e12.850768=381081.2935,有公式Ct=381081.2935×CUM-0.1874323

    KSt-0.3243243。

    四、結(jié)果分析

    本文與其他文獻(xiàn)中提到的工作類似,假設(shè)基準(zhǔn)情景中知識存量是t=3年的滯后時間,p=10%的知識折舊率,為了測算敏感性,本文又對折舊率和時間滯后進(jìn)行了分析,結(jié)果如表4和圖1,可以看出本文測算的技術(shù)進(jìn)步率基本在7%左右,技術(shù)進(jìn)步率高于常規(guī)的單因素擬合模型測算的技術(shù)進(jìn)步率,這與國外相關(guān)的研究類似,說明增加技術(shù)使用,加強研發(fā)投入更有利于改進(jìn)技術(shù)表現(xiàn)。

    五、總結(jié)

    創(chuàng)造一個光伏模塊減少成本可通過學(xué)習(xí)效果與技術(shù)創(chuàng)新。本文應(yīng)用雙因素學(xué)習(xí)曲線最合適地反映出了內(nèi)部因素。本文首先通過分析學(xué)習(xí)效應(yīng)以及學(xué)習(xí)曲線的理論基礎(chǔ),建立雙因素學(xué)習(xí)曲線,然后找出了影響光伏學(xué)習(xí)效應(yīng)的主要因素,運用回歸分析法對光伏產(chǎn)業(yè)組件成本進(jìn)行了定量分析。

    (作者單位為廣西科技大學(xué)管理學(xué)院)

    參考文獻(xiàn)

    [1] 曾鳴.太陽能光伏發(fā)電成本的雙因素學(xué)習(xí)曲線模型研究[J].現(xiàn)代力,2012,10(1):73-76.

    [2] Steman JD.Business dynamics:system thinking and modeling for complex world[M]. McGraw Hill Companies,2000.

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