導讀：本文從政策績效角度，應用三階段的DEA和聚類分析對18個國家的光伏產業(yè)政策績效進行了定量研究。結果顯示：①外部環(huán)境因素對各國光伏產業(yè)政策效率有一定的影響，規(guī)模效率低是政策效率較低的主因;②中國和德國的光伏產業(yè)雖然利用規(guī)模較大，但出現(xiàn)了規(guī)模不經濟;③18個國家的光伏產業(yè)政策績效可分為三類，一類：德國、美國和日本等11個國家，政策效率處于相對較高的水平;二類：中國、法國和馬來西亞，政策效率處于相對中等的水平;三類：奧地利、比利時、加拿大和丹麥，政策效率處于相對較低的水平。最后，依據實證分析的結果提出了一些建議。

   能源作為國家發(fā)展的重要物質基礎，對保障一個國家經濟和社會的發(fā)展至關重要。2014年全球一次能源消費了129億萬噸油當量，比2013年增加0.9%，其中可再生能源占比約3%。化石能源的大量使用帶來了一系列的氣候問題，這使得人們將目光轉向可再生能源。與其他能源相比，太陽能具有無污染、分布廣泛、儲量豐富等優(yōu)勢，因此，世界各國制定政策發(fā)展太陽能光伏產業(yè)。已有研究表明，政策是制約太陽能發(fā)展的重要因素。王偉的研究表明，我國光伏產業(yè)的發(fā)展離不開光伏產業(yè)政策支持。正是因為光伏產業(yè)政策對光伏的發(fā)展具有較強的推動作用，引起了學者們的廣泛關注。主要研究熱點如下：

  (1)光伏產業(yè)政策演變過程、現(xiàn)狀及不足研究。陳劍、劉紅從內容導向的視角對我國光伏產業(yè)政策文本進行統(tǒng)計，將光伏產業(yè)劃分為兩個階段，并分析了政策變遷中長期制約因素。于立宏、郁義鴻通過對光伏產業(yè)政策的不足進行分析，提出了一個基于產業(yè)鏈平衡發(fā)展的政策體系。邵學清等通過分析江西省新余光伏產業(yè)超常規(guī)發(fā)展之路，指出政府應當適 時調整角色，促進產業(yè)的發(fā)展。甘衛(wèi)華、劉振梅采用“內容分析法”對光伏產業(yè)政策和技 術特征分析的文獻進行了回顧和梳理，指出光伏產業(yè)未來的研究方向。孟浩、陳穎健分析了國外太陽能利用技術現(xiàn)狀及不足，并從三個方面提出促進我國太陽能利用技術可持續(xù)發(fā)展的對策。

   (2)國內光伏產業(yè)政策對光伏產業(yè)發(fā)展的影響研究。陳楓楠、王禮茂通過對光伏產業(yè)空間格局的分析發(fā)現(xiàn)，政府政策、技術水平、消費市場和能源效率等與光伏產業(yè)空間格局呈較強的正相關。賀正楚等采用博弈論的方法分析得出，政府的過度補貼與不妥當?shù)难a貼方式會導致光伏產業(yè)的產能過剩，從而出現(xiàn)政府引導政策失靈。

   (3)國內外光伏產業(yè)政策的對比研究。劉益君從產業(yè)政策的角度，對比國內外光伏產業(yè)政策，發(fā)現(xiàn)我國的政策在內容上并無創(chuàng)新的地方。張楚等通過分析中美新興產業(yè)扶持的差異性，認為政府干預會在很大程度上加速企業(yè)和產業(yè)的發(fā)展，但過度扶持會造成企業(yè)的盲目擴張。張川、何維達通過對美國的光伏產業(yè)扶植政策進行歸類、匯總和分析，認為我國應擴大政策的激勵對象，出臺更多的“親民”扶持政策。肖興志、李少林分析了我國光伏產業(yè)鏈不同環(huán)節(jié)的激勵機制問題，并通過概括德國光伏產業(yè)的激勵機制，總結啟示。

   國內光伏產業(yè)政策的研究多集中于產業(yè)政策的演變過程、現(xiàn)狀及存在的不足之處，對于光伏產業(yè)政策績效的研究較為缺乏，且采用定量分析的研究較少。對于國外光伏產業(yè)政策的研究多集中在政策歸納和對國內的啟示意義方面，缺乏定量分析，且樣本也多集中在美國、德國等國，樣本覆蓋面窄。為了彌補前人研究的不足，本文首次對多個國家的光伏產業(yè)政策績效進行了定量研究，并嘗試將三階段的DEA模型和聚類分析模型應用到研究中。這不僅豐富了光伏產業(yè)政策績效的研究，而且為我國光伏產業(yè)政策制定提供參考。

   1各國光伏產業(yè)政策分析

   在全球能源短缺和氣候變化日益嚴重的背景下，各國紛紛出臺政策轉變能源發(fā)展方式(見表1)，促進能源向綠色方向發(fā)展，太陽能以其可再生、儲量大和無污染等優(yōu)點被廣泛關注。

   美國、德國、意大利、法國等國在近些年對光伏的扶持力度比較大，通過頒布新法令或實施行動計劃，制定發(fā)展目標，再利用固定上網電價、稅收等措施刺激光伏產業(yè)的發(fā)展。奧地利、丹麥和挪威等國并沒有制定統(tǒng)一的光伏發(fā)展目標，也沒有強制性要求，而是通過一些寬松型舉措支持光伏技術研發(fā)項目。

   中國、日本和韓國都制定了明確的光伏發(fā)展目標，并通過補貼降低安裝成本。中國更是實施了大范圍的“光伏扶貧”計劃，在貧困地區(qū)推行光伏屋頂，政府對光伏項目給予一定比例的安裝補貼，降低農戶的安裝成本，縮短農戶投資回收期。瑞士和荷蘭也有類似的項目，瑞士聯(lián)邦政府根據安裝項目的裝機量將項目分為多種類型，根據不同類型給予不同的補貼;而荷蘭則是一次性直接給予光伏安裝用戶600歐元的安裝資金，刺激光伏裝機量的增長。

   一些國家并沒有專門的光伏計劃，而是通過可再生能源計劃扶持光伏產業(yè)，如澳大利亞和加拿大等。馬來西亞通過從電價中收取超額費用組成能源基金，支持包括光伏項目發(fā)展，該政策從2011年實施之后，每年光伏裝機量從2011年的1MW增加到2014年的87MW，光伏產業(yè)得到迅猛發(fā)展。

   各國的光伏產業(yè)政策及產業(yè)發(fā)展顯示，光伏產業(yè)對政策的依存度很高。如意大利每年67億美元關稅激勵措施于2013年上半年到期之后，其每年裝機量發(fā)生了較大變化，2012年為3647MW，2014年下降到385MW，盡管部分國家同期裝機量也有所下降，但幅度并沒有這么大。

   2研究方法及指標選取

   公共政策績效評估是指基于結果導向，運用科學方法、規(guī)范的流程、相對統(tǒng)一的指標及標準，對政府公共政策的投入產出進行綜合性測量與分析的活動。因此，為了科學評價光伏產業(yè)政策績效，需要選取評價指標并借助工具進行分析。

   2.1研究方法

   (1)數(shù)據包絡分析。數(shù)據包絡分析(DEA)是一種廣泛應用于評價投入與產出相對效率的數(shù)學方法。DEA方法最初在使用時是假定規(guī)模報酬不變，而在不完全競爭市場，決策單元由于受到生產要素的限制難以實現(xiàn)規(guī)模報酬不變，因此，F(xiàn)ried等提出了能夠剔除環(huán)境因素和隨機因素的DEA三階段模型。本文要測算不同國家光伏產業(yè)政策效率，涉及光伏產業(yè)的多項投入和產出指標，加之光伏產業(yè)受到許多環(huán)境因素的干擾，因此選擇DEA三階段模型來測算光伏產業(yè)效率較為合適。

   (2)Q型聚類分析。聚類分析又稱為群分析，它是研究分類問題的一種多元統(tǒng)計方法。聚類分析的思想是先讓每個樣本獨自成為一類，再計算不同類之間的樣本距離，依據距離值的大小，將距離最近的兩個類聚為一類;以此循環(huán)，直到所有樣本聚為一類。本文需要根據光伏產業(yè)效率的DEA測算值進行比較分析，采用聚類分析能夠較為科學地對結果進行分類，從而比較不同國家政策效率的差異性。

   2.2指標的選取

   以科學性、針對性、可操作性為原則，借鑒已有研究基礎并結合本文的具體研究目標，從投入和產出角度構建了政策績效評價指標體系。

  (1)投入指標，以往關于科技政策績效評價多選用科技活動總人數(shù)、科學家和工程師數(shù)、R&D人員折合全時當量以及投入經費等，總體而言主要是人員和經費兩類指標。因此綜合考慮以往的研究和光伏產業(yè)的特點，本文選用了帶有一定產業(yè)性特征的投入變量，即產業(yè)技術人數(shù)(包含R&D研究人員，技術人員等)和研發(fā)經費投入(包含政府和企業(yè)的R&D)，這兩類指標能夠有效反應人才隊伍發(fā)展和科技創(chuàng)新基地及平臺建設。

   (2)在績效評價中，產出指標一般為產品、知識產權、新產品價值等。光伏產業(yè)的產出是光伏產業(yè)投入創(chuàng)造的價值，不僅包括中間產出，還包括直接的產品產出。由于各國對專利的評價標準不一，用簡單的專利數(shù)量來進行比較會降低可比性，因此本文選用能夠反應直接產出的“每年光伏新增裝機量”“每年光伏發(fā)電量”和“每年光伏產業(yè)新增商業(yè)價值”三個指標來測量光伏產業(yè)的產出，其中“每年光伏產業(yè)新增商業(yè)價值”能反映出創(chuàng)新成果的經濟價值和商業(yè)化水平，“每年光伏新增裝機量”和“每年光伏發(fā)電量”能反映出創(chuàng)新成果的應用經濟價值。

   (3)環(huán)境變量的選取，環(huán)境因素也稱為外部影響因素，是指影響光伏產業(yè)運營效率但不在樣本主觀控制范圍之內的因素，既包括國家的宏觀經濟環(huán)境、政府扶持激勵政策等總體環(huán)境，同時也包括市場結構、規(guī)模等行業(yè)特征因素。根據光伏產業(yè)的特點和數(shù)據可獲得性，本文選取三個環(huán)境變量：每年的電力消費總量、國內生產總值和人口數(shù)量(見表2)。

   2.3樣本選擇及數(shù)據來源

   由于光伏市場的核心在歐洲、亞洲和北美，為了研究光伏產業(yè)政策績效，本文從歐洲、亞太和北美選取了18個國家進行研究。根據國際能源署的數(shù)據，樣本國家在過去三年，每年新增光伏裝機量占全球比例分別為84.06%(2012年)、86.72%(2013年)、86.58%(2014年);累積光伏裝機量占全球比例分別為87.03%(2012年)、86.94%(2013年)、86.86%(2014年)。樣本國家的光伏產業(yè)規(guī)模占到了全球光伏產業(yè)規(guī)模的85%以上，能較為全面地反映全球光伏產業(yè)現(xiàn)狀。

   為了消除投入與產出在時間上的滯后性，本文在選用數(shù)據時，投入和產出指標分別選取第t年和第t+1年的數(shù)據。而為了減少數(shù)據因為單一年份的波動性，本文的投入指標選取的是2011—2013年的平均值，產出指標為2012—2014年的平均值，環(huán)境指標為2011—2013年的平均值。所有數(shù)據均來源于國際能源署官方網站。

   3政策績效結果及分析

   3.1第一階段傳統(tǒng)DEA的實證結果

   利用DEAP2.1軟件對18個國家的光伏產業(yè)效率水平和所處規(guī)模報酬狀態(tài)進行分析，結果見表3。在不考慮外部環(huán)境和隨機誤差的情況下，計算得出相對效率水平：18個國家光伏產業(yè)的平均技術效率值為0.81，平均純技術效率值為0.94，平均規(guī)模效率值為0.87，12個國家的光伏產業(yè)技術效率值達到了1即處于技術效率前沿面上，其他國家均不同程度地處于無效率狀態(tài)，有待提高。

   計算結果表明，大多數(shù)國家光伏產業(yè)純技術效率大于規(guī)模效率，這意味著多數(shù)國家的技術效率來源于純技術效率，而不是規(guī)模效率，說明規(guī)模效率無效是制約光伏產業(yè)效率的主要因素。由于初算結果包含了外部環(huán)境和隨機誤差項，不能較好地反映政策績效，需要進行調整并重新計算結果。