管仕平　郭新飛

摘 要 本文通過(guò)學(xué)習(xí)效果與技術(shù)創(chuàng)新兩個(gè)因素的學(xué)習(xí)曲線，反映我國(guó)光伏產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)技術(shù)內(nèi)部因素。學(xué)習(xí)曲線中引入R&D;投入和知識(shí)累積的折舊因子，通過(guò)運(yùn)用回歸分析法對(duì)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(guó)太陽(yáng)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(shí)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(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，近期推動(dòng)國(guó)內(nèi)光伏市場(chǎng)應(yīng)用也面臨著成本高、上網(wǎng)難、缺乏經(jīng)驗(yàn)等障礙。太陽(yáng)能光伏發(fā)電的成本是影響太陽(yáng)能發(fā)電系統(tǒng)商業(yè)運(yùn)行的重要因素，主要的風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源是每個(gè)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(duì)未來(lái)幾年太陽(yáng)能光伏發(fā)電的成本價(jià)格進(jìn)行了分析，旨在更好地為我國(guó)包括太陽(yáng)能光伏發(fā)電在內(nèi)的新能源發(fā)電的分析與決策過(guò)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(duì)光伏大多數(shù)以前的研究技術(shù)評(píng)估假定光伏價(jià)格將下降累計(jì)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(shí)，適用于在研究和技術(shù)開(kāi)發(fā)（R&D;）加強(qiáng)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(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)展開(kāi)，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(duì)于一個(gè)給定的時(shí)間T如下：

學(xué)習(xí)曲線的研發(fā)投入數(shù)據(jù)一般對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)成本的下降不一定有較強(qiáng)的影響與聯(lián)系，必須考慮技術(shù)發(fā)展的轉(zhuǎn)折點(diǎn)以及技術(shù)重組問(wèn)題。Li和Rajagopalan建議在學(xué)習(xí)曲線中引入知識(shí)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(shí)折舊因子。除此之外，研發(fā)和實(shí)際商業(yè)運(yùn)行之間的時(shí)間滯后的長(zhǎng)短是產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界非常感興趣的問(wèn)題。McDonald and Schrattenholzer強(qiáng)調(diào)知識(shí)折舊率以及預(yù)測(cè)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(dòng)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(shí)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(shí)儲(chǔ)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(shí)儲(chǔ)備，需要一些時(shí)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(yàn)其顯著性，以確保模型假設(shè)合理和方便計(jì)算。將（1）變換為如下線性形式：

三、數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

本文重要參數(shù)包括我國(guó)太陽(yáng)能光伏組件的價(jià)格，太陽(yáng)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(yáng)能組件價(jià)格和歷年太陽(yáng)能組件的產(chǎn)量數(shù)據(jù)來(lái)自于國(guó)家能源所新能源中心統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，如表1所示：

本文另外一個(gè)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(guó)目前科技統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系尚未能與國(guó)際接軌，不像OECD國(guó)家那樣區(qū)分經(jīng)費(fèi)來(lái)源，通常釆用政府財(cái)政科技撥款額和科技活動(dòng)活動(dòng)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出總額來(lái)反映政府對(duì)科技的投入情況。根據(jù)曾鳴等學(xué)者對(duì)太陽(yáng)能光伏成本預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)得到累計(jì)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(cè)算方法計(jì)算（如表2）。

運(yùn)用最小二乘法，得到最小二乘估計(jì)，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(lèi)似，假設(shè)基準(zhǔn)情景中知識(shí)存量是t=3年的滯后時(shí)間，p=10%的知識(shí)折舊率，為了測(cè)算敏感性，本文又對(duì)折舊率和時(shí)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(cè)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?cái)M合模型測(cè)算的技術(shù)進(jìn)步率，這與國(guó)外相關(guān)的研究類(lèi)似，說(shuō)明增加技術(shù)使用，加強(qiáng)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(gè)光伏模塊減少成本可通過(guò)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(guò)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(yùn)用回歸分析法對(duì)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)

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