文/王嘉銘 劉建超 黃錦濤 吳旭曉 縱 冉

0 引言

自從機器取代人力以后，常規(guī)的化石燃料的使用，使全球二氧化碳排放量增加，進而導致全球冰川融化，海平面上升，從而危及人類的生存安全，環(huán)保清潔的能源方式日益被人們所需。其中，利用太陽能的光伏發(fā)電產業(yè)逐漸受到了全球各個國家的重視，是節(jié)能減排，促進綠色發(fā)展，踐行綠色發(fā)展理念的重要手段。在全球光伏產業(yè)迅猛發(fā)展的背景下，我國在2015年太陽能光伏累計裝機容量成功摘得全球光伏發(fā)電的桂冠，然而不容忽視的是在2014年中國仍有超3吉瓦的落差相較于備案規(guī)模。因此，對中國光伏發(fā)電產業(yè)影響因素分析對于我國合理利用太陽能輻射資源，減少進口多晶硅，提高硅片生產量有著重要的意義。近20年來，我國光伏產業(yè)發(fā)展整體呈現增長趨勢。2000年，我國光伏市場累計用量僅為19兆瓦，其中建筑光伏和大型電站累計用量均為零。而從2008年起，這兩項數據均有了大幅增加，其中建筑光伏從往年的2兆瓦猛增至10 兆瓦。有研究指出目前晶硅電池占據市場的十分之九，其中鈣鈦礦太陽能電池轉換效率高，成本低，有望代替?zhèn)鹘y電池。也有研究者對國內外光伏發(fā)電技術的研究成果進行比較，從一代的晶硅電池、二代的薄膜電池、三代的半導體電池進行逐一比較其電池轉換效率，進而對未來的光伏電池進行預測。因此，對光伏產業(yè)未來發(fā)展的影響因素有很多，并有著重要的研究價值。自從我國開始大規(guī)模發(fā)展光伏產業(yè)以來，光伏產業(yè)技術不斷革新，其中作為光伏電池重要原料的多晶硅進口量卻猛增不減。以2008年到2013年中國多晶硅供需情況為例，進口量從2008年的17 017噸漲至2013年的88 000噸，漲幅巨大，而出口量卻從2008年的5 132噸跌至2 000噸。為解決上述問題，本文擬通過對中國光伏發(fā)電產業(yè)影響因素進行分析，減少國外進口硅的依賴，提高光伏產業(yè)利潤，促進光伏產業(yè)發(fā)展。通過整合國內外已發(fā)表的關于中國光伏發(fā)電產業(yè)影響因素的分析，將眾多影響因素與中國光伏產量逐一進行比對，逐步分析每個因素作用，進而發(fā)現規(guī)律，建立科學模型，來為后期提高中國光伏市場競爭力提供更為科學的指導。

1 材料與方法

1.1 模型變量的選擇

中國光伏裝機量是反映一個國家光伏產業(yè)發(fā)展情況的一個十分關鍵的指標，它代表了整個光伏產業(yè)目前的發(fā)展現狀，因而人們選取它的累計裝機量作為模型的因變量。如何定量分析各種影響因素對光伏產業(yè)發(fā)展的作用，并把重要的影響因素轉化為可量化的經濟指標，是光伏產業(yè)發(fā)展系統分析的重要內容。結合中國目前的技術條件和社會經濟水平，光伏產業(yè)的快速健康發(fā)展，除了加大政府宏觀調控力度和調整國際貿易戰(zhàn)略之外，還要看光伏產業(yè)的下游企業(yè)對它有沒有需求和經濟條件上有無可行性。可以歸納為以下幾個方面：一是光伏產品對光伏產業(yè)發(fā)展的影響；二是生產原料對光伏產業(yè)發(fā)展的影響；三是供電需求對光伏產業(yè)發(fā)展的影響；上述幾個方面的需求構成了光伏產業(yè)發(fā)展的主要因素。光伏產品的數量可用太陽能組件產量來反映；生產原料需求可以用多晶硅產量、多晶硅進口量來綜合反映；供電需求可用發(fā)電裝機容量、發(fā)電量來反映；因此初步確定太陽能組件產量X1、多晶硅產量X2、多晶硅進口量X3、發(fā)電裝機容量X4、發(fā)電量X5作為影響中國累計光伏裝機Y的自變量。

1.2 本文數據的獲取

由于2009年以前有些指標數據缺失，本文從知網（https：//www.Cnki.net/）等數據分析網站采集了關鍵詞（太陽能組件產量、多晶硅產量、多晶硅進口量、發(fā)電裝機容量、發(fā)電量等）和2009—2019年的數據并進行建模分析，用2009—2019年的數據來驗證模型的精度。詳細數據見表 1。

表1 中國光伏產量影響因素分析

1.3 數據的分析與處理

1.3.1 模型單因素篩查

為了體現出回歸模型的合理性，計算出各個因素之間的相關系數來分析各變量之間的相關關系。在引入模型時，研究人員選擇與因變量相關較高的自變量。通常研究人員將相關程度分為下面幾種情況：非常相關，|R|≥0.8；一般性相關，0.5≤|R|≤0.8；相關性低，0.3≤|R|≤0.5。當R＜0.3時，可以看出兩個變量之間的相關性極低，視為不相關。上文得出中國累計光伏裝機量和各個影響因素間的相關關系，通過計算處理可以得出其影響相關性系數如表2所示。

表2 中國累計光伏裝機對于中國光伏產業(yè)的影響相關性分析

1.3.2 多元線性回歸模型的選擇

本次的試驗數據存在較大的共線性。在時間序列變化特征的圖表中，太陽能組件產量X1，多晶硅產量X2和發(fā)電量X5這3個數據存在較為嚴重的共線性。于是在建立回歸模型時，研究人員應當舍棄采用逐步線性回歸的方法。因為在較為嚴重的共線性的情況下，用逐步線性回歸方法建立模型時，回歸模型中的隨意誤差會有較大的自相關。在上述這種情況下，研究人員日常運用的一系列的檢驗失效。因此，在本次的試驗中，研究人員使用多元線性回歸模型，在1.3的試驗數據中可以看到，采用的多個自變量與因變量高度相關，因此在構建多元線性回歸模型的過程中，不但能消減在多組數據中存在的較大的共線性，還能更加明顯地展現出自變量與因變量之間的聯系。在軟件上對上述試驗數據進行分析，把多組自變量和因變量的數據放入數據視圖中，采用多元線性回歸分析，同時在Statistic中選擇想要的共線性診斷和Durbin-Watson(U)，生成所有的自變量與因變量之間的多元線性回歸方程。

1.3.3 多元線性回歸模型的建立

回歸模型的回歸分析用下式表示：

在SAS軟件中，筆者對于表1里面的數據進行分析，分析的結果如表 3所示。由表 3可得出中國累計光伏裝機回歸模型的方程：

在這個方程中，可以看出各組數據對光伏產業(yè)發(fā)展的影響，回歸模型通過方程和計算分析檢驗。在SPSS軟件中，筆者進行數據分析得到中國光伏產業(yè)發(fā)展的模型，如表3所示；同時，還能得出本次試驗的模型參數，如表 4所示。在表 3中的非標準化系數中，數值的正負號表示各個自變量對于因變量的數值影響的方向性。

表4 模型參數

1.3.4 多元線性回歸模型的驗證

將2017—2019年數據作為驗證，并通過下式計算偏差率：

式中，o為觀測值，p為計算值，d為偏差率，值越低，則模擬結果越優(yōu)秀。

2 結果

2.1 模型自變量的確定

太陽能組件產量、多硅晶產量和發(fā)電量這幾個因素R皆大于0.8，與中國光伏發(fā)展高度相關。多硅晶進口量的R為0.644，發(fā)電裝機容量的R為0.641，可視為中度相關。

所以導入模型的自變量為X1太陽能組件產量、X2多硅晶產量、X3多硅晶進口量、X4發(fā)電裝機容量、X5發(fā)電量。

2.2 中國光伏產業(yè)與影響因素的時序變化特征

自2008年以來，中國光伏產業(yè)影響因素如圖 1所示。多晶硅晶體、發(fā)電和太陽能電池板的產量總體上呈逐年增加的趨勢，而多晶硅晶體的進口量則呈現先增加后減少的趨勢。多晶硅進口量從2008年到2017年保持穩(wěn)定增長，從2008年的22 755噸增加到2017年的15.2萬噸。2018—2019年，由于國內新增產能不斷釋放，我國對進口多晶硅的依賴程度呈現下降趨勢，但降幅并不大，2019年僅比2017年減少了1萬噸。

多硅晶產量自2009年至2019年呈快速增長趨勢，2009年中國多硅晶產量僅20 084噸，到了2019年中國多硅晶產量已有344 000噸，具體來看在2009年到2013年增速較緩，4年內僅增加76 916噸，2013年后增速猛增，僅2014年就增加了39 000噸。實現這一突變，一方面是因為在2013年國家發(fā)改委發(fā)布文件將多晶硅從產能過剩行業(yè)中移除，國家政策開始大力扶持，另一方面是因為全球光伏市場需求明顯。內外雙重作用促進了多硅晶行業(yè)快速復蘇。

中國發(fā)電量持續(xù)增加，從2009年的37 147億千瓦時，增加到2019年的75 034.3億千瓦時，保持較快的增長速度，從而帶動了光伏產業(yè)的發(fā)展。

2.3 回歸模型建立

由表4可得中國光伏產業(yè)多元回歸模型：

其中，所有的自變量對中國光伏產業(yè)的貢獻有顯著性意義(P＜0.05)。模型通過方程和參數的顯著性檢驗，可確定這5個因素為中國光伏產業(yè)的關鍵影響因素，并用這些因素來解釋中國光伏產業(yè)的變化規(guī)律及其原因。

通過表 5的標準系數分析，|2.141|＞|0.133|＞|-0.822|＞|-0.398|＞|-0.071|，可以得知太陽能組件產量的標準系數為2.141，對中國光伏產業(yè)影響程度最高，且呈正相關。這說明太陽能組件的生產極大地促進了中國光伏產業(yè)的發(fā)展。太陽能組件是光伏發(fā)電最為主要的消耗品之一，可以說整個太陽能組件產量90%以上都是應用于中國光伏產業(yè)。發(fā)電裝機容量的標準化系數為0.133，說明對光伏產業(yè)發(fā)展有一定的影響，且呈正相關，側面說明發(fā)電裝機容量對中國光伏產業(yè)發(fā)展的促進關系。發(fā)電裝機容量有很多因素所構成，其中占比最多的為火力發(fā)電和水力發(fā)電。相關文獻顯示，以2018年裝機容量為例，第1名：火電，占比60%；第2名：水電，占比19%；第3名：并網風電，占比10%；第4名：并網太陽能發(fā)電，占比9%。多硅晶產量的相關系數為-0.822，說明多硅晶產量與中國光伏發(fā)展高度相關，與因變量呈負相關。多硅晶進口量的標準系數為-0.071，說明多硅晶進口量與中國光伏發(fā)展關聯度較低，這里不予討論。發(fā)電量的標準系數為-0.398，說明發(fā)電量與中國光伏發(fā)展相關度較高，呈負相關，這從側面說明中國光伏發(fā)展仍有較大的發(fā)展空間。

表5 回歸模型分析

2.4 回歸模型驗證

通過表 6，將2017—2018年的數據通過計算得出，合成橡膠產量的模擬值偏差率分別為：0.86%，-7.2%，3.47%，均不超過10%。模擬結果優(yōu)秀。

表6 2017—2018年數據驗證

3 討論

通過本文的數據分析，在過去的10年中，中國光伏發(fā)電產業(yè)的發(fā)展呈上升趨勢，中國累計光伏裝機量成為中國光伏發(fā)電產業(yè)的關鍵因素。它對中國光伏發(fā)電產業(yè)的增長有著非常顯著的貢獻。但從目前來看，中國累計光伏裝機量占總裝機量比例較少。以2018年的數據為例，占比最大得是火電，占比60%，而光伏發(fā)電僅占比9%。鑒于此，筆者認為可以通過以下幾個方面來努力促進中國光伏產業(yè)進一步發(fā)展。

3.1 提高創(chuàng)新水平，掌握核心技術

早在2016年，中國光伏新增和累計光伏量已位居全球第1。在這光環(huán)的背后卻是核心技術的缺乏，絕大部分的光伏制造企業(yè)集中在產業(yè)鏈的中下流，缺乏足夠的競爭優(yōu)勢和抗風險能力，企業(yè)同質化發(fā)展的現象越發(fā)普遍。因此，提高中國企業(yè)的競爭力，加大市場扶持，掌握核心競爭力成為重中之重。

3.2 保持多硅晶產量的持續(xù)增長

多硅晶是中國光伏發(fā)展的重要原材料。多硅晶不僅是制造半導體和光伏電池的重要基礎原材料，對我國光伏的持續(xù)發(fā)展極為重要，也是降低光伏組件價格，提高市場競爭力的關鍵瓶頸。近幾年來，多硅晶原料價格的暴漲，對我國光伏中下游企業(yè)的生存產生了巨大的沖擊，因此提高國內多硅晶產量成了當前的重中之重。

3.3 促進中國太陽能組件的出口

通過線性回歸分析可以得出中國光伏產業(yè)的發(fā)展與太陽能組件產量呈正相關。在2020年，雖然受到新冠疫情的影響，但是我國太陽能組件產量依舊比2019年同期增長了13.4%。不容忽視的是同年的出口量依舊與2019年的28.2 吉瓦持平，因此，如何在保持現有的增長勢頭的情況下，依舊維持出口量的旺盛增長成了當前的重中之重。

4 結語

本文以2009年至2019年的中國光伏產業(yè)的累計光伏裝機量的變化作為研究對象，通過對太陽能組件產量、多晶硅產量、多晶硅進口量、發(fā)電裝機容量進行線性回歸分析，建立多元線性回歸模型，模型模擬結果優(yōu)秀，可以為未來變化新態(tài)勢下中國光伏產業(yè)的合理布局提供科學依據。

（1）保持多硅晶產量和發(fā)電裝機容量，能較為明顯地影響我國光伏產業(yè)的累計裝機容量。模型可以反映不同變量的影響程度。太陽能組件產量對中國光伏產業(yè)的累計裝機量有較大的影響。提高太陽能組件產量可以促進中國光伏產業(yè)累計裝機量的發(fā)展。

（2）對國內的多硅晶產業(yè)進行政策扶持并擴大產能，可以有效預防止國際市場的價格波動對國內光伏產業(yè)的沖擊。

（3）企業(yè)應該研發(fā)新技術，掌握核心技術，提高多硅晶的利用率，從而減低光伏產業(yè)對進口多硅晶的依賴程度， 提高市場競爭力。