發布時間:2016-05-12所屬分類:經濟論文瀏覽:1次
摘 要: 自2007年我國太陽能光伏電池的年產量已經連續4年躍居全球首位,光伏產業的發展實現了新的歷史性飛躍,但也存在不容忽視的技術、環境和市場風險,近期推動國內光伏市場應用也面臨著成本高、上網難、缺乏經驗等障礙。本文就針對影響我國光伏產業市場技術內部因
自2007年我國太陽能光伏電池的年產量已經連續4年躍居全球首位,光伏產業的發展實現了新的歷史性飛躍,但也存在不容忽視的技術、環境和市場風險,近期推動國內光伏市場應用也面臨著成本高、上網難、缺乏經驗等障礙。本文就針對影響我國光伏產業市場技術內部因素進行了一些研究,文章是一篇論文刊發范文。
摘 要 本文通過學習效果與技術創新兩個因素的學習曲線,反映我國光伏產業市場技術內部因素。學習曲線中引入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業組件成本進行了定量分析。
關鍵詞 雙因素,學習曲線,技術進步
一、引言
太陽能光伏發電的成本是影響太陽能發電系統商業運行的重要因素,主要的風險來源是每個單位電力的光伏發電成本,成本比較高的結果是降低光伏應用。因此,本文基于雙因素學習曲線對未來幾年太陽能光伏發電的成本價格進行了分析,旨在更好地為我國包括太陽能光伏發電在內的新能源發電的分析與決策過程提供理論依據。
二、光伏發電雙因素學習曲線模型
對光伏大多數以前的研究技術評估假定光伏價格將下降累計生產。然而,單因素學習曲線模型表現出不足之處時,適用于在研究和技術開發(R&D)加強和破壞性的技術變革。第一代和第二代光伏技術之間的競爭已經展開,第三代光伏技術的進步很快。kouvaritakis等人提出了雙因素學習曲線,這可歸結為對于一個給定的時間T如下:
學習曲線的研發投入數據一般對于現有技術成本的下降不一定有較強的影響與聯系,必須考慮技術發展的轉折點以及技術重組問題。Li和Rajagopalan建議在學習曲線中引入知識累積的折舊因子。他們基于假設均是考慮在產業內部和產業之間的學習率的范圍差異,主要原因在于不同的知識折舊因子。除此之外,研發和實際商業運行之間的時間滯后的長短是產業界和學術界非常感興趣的問題。McDonald and Schrattenholzer強調知識折舊率以及預測公司層面成本下降曲線中的位置的重要性。為了考慮研發投入的動態特性,在初始的研發投入和后面成本下降中間引入了時間滯后參數。
公式中UCt是某種能源技術n在第t年的單位成本。CUMm,指的是累積生產量。KS,指的是知識儲備近似由累積研發量。K表示相關系數。其中表示t年投入到能源技術中的研發投入,為技術的折舊因子,將研發支出為知識儲備,需要一些時間,由收發R&D表示滯后。
雙因素學習曲線建立后,需要檢驗其顯著性,以確保模型假設合理和方便計算。將(1)變換為如下線性形式:
三、數據來源及處理
本文重要參數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量以及企業的研發投入。其中太陽能組件價格和歷年太陽能組件的產量數據來自于國家能源所新能源中心統計數據,如表1所示:
本文另外一個重要參數就是企業的研發投入數據,根據趙立雨等已有的研究,我國目前科技統計指標體系尚未能與國際接軌,不像OECD國家那樣區分經費來源,通常�用政府財政科技撥款額和科技活動活動經費內部支出總額來反映政府對科技的投入情況。根據曾鳴等學者對太陽能光伏成本預測的數據得到累計研發量,R&D投資存量(KS),2011~2012年的數據直接采用石巋然的研究成果,2011和2012年的數據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,累積生產量CUM的學習指數m,累積研發量KSt的學習指數n都是顯著的,模型假設合理。1n CUM的系數為-0.1874323,1nKSt的系數為-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、結果分析
本文與其他文獻中提到的工作類似,假設基準情景中知識存量是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行了分析,結果如表4和圖1,可以看出本文測算的技術進步率基本在7%左右,技術進步率高于常規的單因素擬合模型測算的技術進步率,這與國外相關的研究類似,說明增加技術使用,加強研發投入更有利于改進技術表現。
五、總結
創造一個光伏模塊減少成本可通過學習效果與技術創新。本文應用雙因素學習曲線最合適地反映出了內部因素。本文首先通過分析學習效應以及學習曲線的理論基礎,建立雙因素學習曲線,然后找出了影響光伏學習效應的主要因素,運用回歸分析法對光伏產業組件成本進行了定量分析。
(作者單位為廣西科技大學管理學院)
參考文獻
[1] 曾鳴.太陽能光伏發電成本的雙因素學習曲線模型研究[J].現代力,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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