资源科学 ›› 2021, Vol. 43 ›› Issue (1): 12-22.doi: 10.18402/resci.2021.01.02
收稿日期:
2020-03-02
修回日期:
2020-08-05
出版日期:
2021-01-25
发布日期:
2021-03-25
作者简介:
赵彦云,男,天津人,教授,博士生导师,研究方向为宏观经济统计分析和互联网统计。E-mail: 基金资助:
Received:
2020-03-02
Revised:
2020-08-05
Online:
2021-01-25
Published:
2021-03-25
摘要:
风力发电是发展新能源产业的重要任务之一,而国家对风力发电进行补贴的上网电价政策是促进风电产业发展的重要举措。分析上网电价政策的实施情况及其产业效应,对于有效落实政策、促进风电产业高质量发展具有重要意义。本文引入政策文本分析方法,从政策实施时间、政策数量、政策相似度多个角度量化评价上网电价政策实施的地区差异。然后,从资源区和省份两个层面,建立多水平模型分析上网电价政策的产业效应。结果表明:①不同资源区和省份实施风电上网电价政策的情况不同,多数属于国家发改委划分的第Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类资源区的省份,风电上网电价政策实施情况较好,政策发布较早、数量较多,而且政策具有针对性。②风电上网电价政策产生了显著的产业效应,而且政策实施时间越早、数量越多、政策相似度越低,越有利于风电产业发展。但是,这些政策变量对不同地区的风电产业发展的影响程度不同。政策实施时间、政策数量对风能资源丰富区的风电产业发展影响较大,政策相似度对风电发展模式不完全成熟的地区的风电产业发展影响较大。因此,各个省份应该尽早实施上网电价政策,并结合地区差异针对性地多发布政策,从而利用政府政策有序推进风电产业发展。
赵彦云, 李倩. 风电上网电价政策地区差异及其产业效应[J]. 资源科学, 2021, 43(1): 12-22.
ZHAO Yanyun, LI Qian. Regional difference and industrial effects of wind power feed-in-tariff policy[J]. Resources Science, 2021, 43(1): 12-22.
表1
2009—2012年部分省(市、区)上网电价政策实施时间"
实施时间 | 实施省份及价格(元/kWh) |
---|---|
2009年 | 辽宁(0.61)、黑龙江(0.58或0.61)、河北(0.54或0.61)、甘肃(0.54或0.58)、新疆(0.51或0.58)、北京(0.61)、天津(0.61) |
2010年 | 吉林(0.58或0.61)、内蒙古(0.51或0.54)、山东(0.61)、宁夏(0.58)、江苏(0.61)、浙江(0.61)、海南(0.61)、云南(0.61) |
2011年 | 广东(0.61)、陕西(0.61)、福建(0.61)、青海(0.61) |
2012年 | 安徽(0.61)、湖北(0.61)、广西(0.61) |
表2
2009、2014和2016年各省(市、区)上网电价政策的相似度"
地区 | 政策相似度 | |||
---|---|---|---|---|
2009年 | 2014年 | 2016年 | 平均值 | |
北京 | 0.75 | 0.80 | 0.82 | 0.79 |
天津 | 0.77 | 0.73 | 0.78 | 0.76 |
河北 | 0.85 | 0.83 | 0.72 | 0.80 |
山西 | 0.90 | 1.00 | 0.89 | 0.93 |
内蒙古 | 0.81 | 0.76 | 0.78 | 0.78 |
辽宁 | 1.00 | 0.95 | 0.98 | 0.98 |
吉林 | 0.95 | 0.97 | 0.93 | 0.95 |
黑龙江 | 0.80 | 0.85 | 0.83 | 0.83 |
上海 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 |
江苏 | 1.00 | 0.95 | 0.98 | 0.98 |
浙江 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 |
安徽 | 0.95 | 1.00 | 1.00 | 0.98 |
福建 | 0.98 | 0.92 | 0.94 | 0.95 |
江西 | 0.90 | 1.00 | 0.95 | 0.95 |
山东 | 0.80 | 0.72 | 0.67 | 0.73 |
河南 | 0.95 | 1.00 | 0.92 | 0.96 |
湖北 | 0.95 | 0.93 | 0.93 | 0.94 |
湖南 | 1.00 | 1.00 | 0.98 | 0.99 |
广东 | 0.90 | 0.88 | 0.88 | 0.89 |
广西 | 0.98 | 0.92 | 0.90 | 0.93 |
海南 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 |
重庆 | 0.90 | 0.90 | 0.88 | 0.89 |
四川 | 0.70 | 0.76 | 0.68 | 0.71 |
贵州 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 |
云南 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | 1.00 |
陕西 | 0.95 | 0.87 | 0.90 | 0.91 |
甘肃 | 0.72 | 0.92 | 0.90 | 0.85 |
青海 | 0.90 | 0.86 | 1.00 | 0.92 |
宁夏 | 0.83 | 0.82 | 0.87 | 0.84 |
新疆 | 0.88 | 0.86 | 0.85 | 0.86 |
表4
完全模型估计结果"
固定效应 | 回归系数 | t值 | P值 |
---|---|---|---|
intercept | 0.336 | 0.972 | 0.435 |
time | 0.349 | 4.233 | 0.000 |
number | 0.065 | 2.518 | 0.012 |
similarity | -1.860 | -12.584 | 0.000 |
emission | 0.148 | 3.599 | 0.000 |
consumption | -0.042 | -1.813 | 0.072 |
time×second | -0.527 | -0.764 | 0.526 |
time×third | -0.230 | -2.298 | 0.022 |
time×fourth | -0.289 | -3.465 | 0.001 |
number×second | -0.179 | -0.731 | 0.466 |
number×third | -0.006 | -0.027 | 0.978 |
number×fourth | -0.235 | -2.344 | 0.020 |
similarity×second | 2.071 | 12.314 | 0.000 |
similarity×third | 1.855 | 10.955 | 0.000 |
similarity×fourth | 1.857 | 12.483 | 0.000 |
随机效应 | 方差 | 标准差 | P值 |
Intercept | 0.352 | 0.593 | 0.000 |
Residual | 0.006 | 0.077 | 0.000 |
表5
OLS模型估计结果"
变量 | 回归系数 | t值 | P值 |
---|---|---|---|
intercept | 0.354 | 10.540 | 0.000 |
time | 0.068 | 4.097 | 0.000 |
number | -0.151 | -2.765 | 0.006 |
similarity | -0.018 | -0.747 | 0.456 |
emission | 0.254 | 4.981 | 0.000 |
consumption | -0.026 | -0.456 | 0.650 |
second | -0.216 | -6.528 | 0.000 |
third | -0.281 | -0.907 | 0.000 |
fourth | -0.402 | -15.254 | 0.000 |
F | 65.042 | ||
调整R2 | 0.656 |
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