光伏补贴政策效应的实证研究

发布时间：2020-08-11 11:42

【摘要】：光伏产业是我国重点扶持的战略性新兴产业,中央和地方政府从2009年开始对集中式光伏的投资、研发以及发电应用等各个环节出台了大规模的补贴政策,且取得了显著成效。但在集中式光伏装机容量快速增长的同时,我国西北、华北和东北地区集中式光伏电站的弃光问题日益严重。因此,在2013年以后我国政府大力倡导并推广分布式光伏发电,分布式光伏的发展已成为解决弃光问题的重要手段之一。与此同时,集中式光伏补贴在2013年大规模退坡,地方政府对居民分布式光伏跟进实施了补贴政策,这些政策的实施对光伏企业和安装分布式光伏居民的影响究竟如何是值得研究的重要问题。政府对于光伏产业的补贴有其客观的实际需求和特殊的政策导向,但是补贴政策效果的发挥受到诸多实际因素的制约。通过对集中式光伏补贴政策实施现状以及可能存在问题的分析,发现2013年集中式光伏补贴退坡政策抑制了光伏装机容量的增长,但是这一政策对光伏企业研发投入的影响受到诸多不确定因素的影响。2013年以来,中央政府和地方政府对居民分布式光伏补贴政策在具体实施过程中受到融资难和并网难等因素的制约,补贴政策实施的实际效果评估仍有待进一步调查和研究。第三章在前文对集中式光伏补贴退坡政策实施现状和问题进行深入分析的基础上,运用固定效应模型、清晰断点回归等较为成熟的政策效果评价手段对补贴退坡政策对企业RD投入的影响进行评估。实证结果发现2013年集中式光伏补贴退坡政策导致光伏企业研发强度的下降,抑制了光伏企业自主创新能力的提高。在进一步的PSM-DID和Bootstrap等稳健性检验中,分别排除了宏观经济波动以及样本数量等因素对实证结果的影响,确保研究结论的稳健性。实证研究发现,集中式光伏补贴退坡政策显著降低了光伏企业的研发强度,阻碍了企业自主创新能力的提高,损害了企业加强研发投入和自主创新所需的稳定政策环境。现有光伏补贴退坡政策亟需完善,以解决“抢装潮”等光伏产业发展面临的诸多问题,从而促进光伏企业自主创新能力的提高。第四章中选取了居民分布式光伏发展较为典型的浙江省杭州市和嘉兴市的部分乡镇作为调查研究目的地,以这两个地区为例对居民分布式光伏补贴政策实施情况进行实地的问卷调查和访谈调研。本文利用结构方程模型(SEM),构建居民分布式光伏满意度模型和支付意愿模型并设计相应的调查问卷和量表,探讨影响居民满意度和支付意愿的主要因素。在实地访谈中,对地方政府官员、电力公司、光伏用户以及其他村民进行深入访谈,搜集居民分布式光伏补贴政策实施情况的第一手资料,共发放371份有效问卷。对于问卷数据的结构方程模型研究发现:产品价值感知、产品服务以及政策认知是影响用户满意度的主要因素,而预期收益则是影响居民支付意愿的主要因素。对于问卷数据和访谈资料的整理分析发现居民分布式光伏在推广中存在的主要问题有:(1)补贴政策宣传不到位,居民风险意识有待加强;(2)光伏公司售后服务质量是居民关注焦点;(3)用户满意度和居民支付意愿低,阻碍居民分布式光伏进一步推广。第五章在分别对集中式光伏补贴退坡政策和居民分布式光伏补贴政策提出针对性的政策建议。对于集中式光伏补贴退坡政策的政策建议主要有:(1)优化集中式光伏补贴退坡政策整体设计,为企业加强RD投入提供稳定的制度环境;(2)进一步推行可再生能源配额制,弥补固定电价制度的缺陷;(3)规范补贴资金发放流程,避免拖欠补贴资金而影响企业RD投入。对于居民分布式光伏补贴政策的政策建议主要有:(1)加强政策宣传力度,增强居民风险意识;(2)探索光伏运营新模式,消除公众投资顾虑;(3)保障用户投资收益,提高居民满意度。本文可能的创新点主要有以下几点:(1)运用如断点回归、PSM-DID等较新的计量经济学方法评估集中式光伏补贴退坡政策对企业研发投入的影响;(2)针对性地构建居民分布式光伏满意度模型和支付意愿模型,挖掘出影响满意度和支付意愿的主要因素;(3)结合实证分析、第一手的调查数据和实地访谈材料,提出针对性强的政策优化建议
【学位授予单位】：浙江财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F426.61;F812.45
【图文】：

资料来源：作者根据国家能源局网站资料整理图 0 3 补贴退坡后光伏新增装机容量变化集中式光伏补贴退坡政策对光伏企业研发投入水平的影响与市场竞争程度企业当期盈利状况、光伏企业对行业技术水平、盈利状况以及发电成本的未来化趋势的预期等因素均密不可分。虽然集中式光伏补贴退坡导致光伏行业企业能面临更激烈的产品市场竞争和恶化的盈利状况，但这对企业研发投入的影响向并不确定。另一方面，光伏行业企业的研发投入水平受到企业对于未来经营益预期的影响，而影响企业对于未来收益预期的重要因素之一是光伏行业的产

Lwald-2.251（1.477）-2.728（1.331）Lwald50-0.591（0.840）-1.257 （0.755）Lwald200-1.209（1.164）-2.6500 （1.332）显著性水平为 1%、5%和 10%。 资料来源：作者根据 Stata表 0-5 控制变量的连续性检验结果变量 （1） 变量 （2）Nature-0.026（0.190）Growth16.581（15.271）Size0.030（0.370）Lev-4.791（7.739）Subsidy-0.350（0.573）Capint-0.116（0.433）显著性水平为 1%、5%和 10%。 资料来源：作者根据 Stata

48图 0 10 结构方程模型路径图（二）拟合度检验结构方程模型通过对比理论协方差矩阵和样本协方差矩阵的差异，若残差项趋近 0，则理论模型能较好的拟合数据。本文利用 AMOS 软件对上图的结构方程

【参考文献】

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本文编号：2789024