基于CGE模型的山东省太阳能电价补贴政策研究

王扬晓， 范秋芳， 马 颖， 张 杰

（中国石油大学（华东）经济管理学院，山东青岛 266580）

近年来，随着太阳能发电技术提升和产业升级加快，我国太阳能光伏制造水平和应用规模均居世界前列，科技进步带动成本降低，使太阳能成为能源转型的重要领域. 为实现成本降低、产业升级、效益转化的目标，国家出台了一系列支持太阳能发展的政策，如逐步落实平价上网项目建设、衔接发电项目与电力输送项目，并落实消纳方案，调整太阳能光伏发电标杆上网电价，针对I-III类资源区的太阳能光伏电站实行不同的补贴价格.

山东省大力推行太阳能等绿色能源，截至2019年，山东省光伏发电累计装机容量居全国第一，新增装机容量排名全国第二.“十三五”期间，光伏发电“领跑者计划”扶持1000个扶贫重点村，装机工程惠及10万贫困户. 山东省太阳能产业在取得成就的同时，也存在一些问题：一是以煤炭为主的能源消费高达70%以上，而太阳能消费不足2%；二是太阳能发电成本高，产业化发展受到制约；三是企业创新投入少，技术储备不足. 为加快太阳能产业的发展步伐，山东省出台了一系列支持政策，包括推动节地型发电模式的普及，在省内重点城市设立光伏产业制造基地，推行太阳能光伏发电现金补贴和电价补贴. 山东省每年实行的电价补贴不尽相同，为提高太阳能光伏发电的质量，实现能源效益、经济效益、社会和环境效益，研究太阳能电价补贴的最合理额度对于太阳能产业的发展至关重要.

在太阳能电价研究方面，韩方运，乔梁等针对未考虑电网不同运行条件下供电成本变化问题，提出基于分时电价的加权太阳能价值计算方法，确保了光伏发电与电网运行时间的一致性，更准确地反映太阳能光伏发电价值［1］. Yan J等基于344个地级市的项目投资总额、发电量和上网价格，结算太阳能光伏发电项目的投入成本与营运利润，发现大约75个城市太阳能发电价格可以与脱硫煤基准电价相竞争［2］. Shota Ichimura研究了日本九州岛地区的太阳能发电模式与价格特征，九州岛储存的太阳能电力通过跨地区互联器输送到其他地区，抽水蓄能机制用于在夜间需求下降时吸收过剩的电力，将其输送到其他地区以赚取高额利润，研究发现，太阳能光伏的推广需要提高跨区域互联器的运行能力并稳定太阳能电力价格［3］. 潘彬彬等构建平准化能源成本计算模型来评估太阳能发电的技术成本，模型中LCOE表示为生命周期成本与终生能量生产的比值研究发现，太阳能产业布局受光照、土地、资金、技术成本等要素的影响，且在布局初级阶段因缺乏竞争力需依靠政府支持［4］. Kaile Zhou建立一种基于净现值方法预测分布式光伏发电每千瓦时补贴的关联模型，发现补贴持续时间、内部消费比例和日照时数的增加会降低电价补贴水平，因此采取不同的针对性措施可以减轻政府财政负担，降低消费者电费［5］.

在CGE模型应用方面，Johansen构建了第一个比较完整的一般均衡模型，将CGE模型结构分为20多个产业部门，并明确了模型各部分的具体解法［6］. Lin B等运用动态递归的CGE模型探究中国排污权交易配额下降对能源、经济、环境的影响，提出进一步优化资源配置的对策［7］. 高阳等基于传统的CGE模型，在结构中加入水污染净化要素，并从供需两个层面研究不同净化系数的情境对中国整体经济部门的影响［8］. 胡青建立了碳税政策对中国经济影响的CGE模型，研究了不同碳税税率对行业经济结构、能源消费与价格、碳排放量等经济指标的影响，发现碳税与宏观经济指标呈反比［9］. 电价补贴方面，张宇建立风电电价补贴相关的CGE模型，围绕风电的价格制定和调价体制改革问题，对电价政策执行过程中遇到的障碍，提出解决方案并进一步优化改革机制［10］. 林芳将财政政策与税收政策相结合，通过构建地区能源环境CGE模型，设置不同的政策优化方案，实施固定和渐进的财政补贴及相应税收政策等多种优化方式，分析其对内蒙古经济和环境的影响［11］. 王鹏利用东北三省的经济数据，构建包含三大产业、三大产业产品、两大经济行为主体、两大生产要素的CGE模型，评估了不同的碳税税率对各经济主体造成的影响. 碳税的实行推动技术进步与生态改善，提高能源利用效率，优化产业结构和居民消费结构［12］. 张文静建立多区域动态CGE模型，将中国划分为9 个地区，并按雾霾严重程度划分为高污染地区和低污染地区两组，设定不同的模拟情景，从空气质量、税率、减排成本、各行业总产出等多个维度评价政策影响［13］.

由上述文献可知，CGE模型的应用领域比较广泛，将CGE模型应用于可再生能源的研究大多集中于风电、碳税、碳排放量等方面，而把CGE模型应用于太阳能电价补贴的研究比较少. 本文针对山东省太阳能发展现状，构建了山东省太阳能电价补贴CGE模型，通过代数建模系统（GAMS）模拟仿真太阳能电价补贴较基准年份2017年增长5%、10%、15%、20%、25%、30%的不同情景，分析不同情景下电价补贴的能源效应、经济效应、社会和环境效应，并据此提出山东省太阳能发展的有关政策建议.

1 模型构建

基于Walras一般均衡理论的可计算一般均衡（CGE）模型，经过长期完善已经具备完整体系并可进行实践应用. CGE模型使用一组方程来描述供给、需求和市场之间的关系，并在一系列优化条件约束下，通过方程求解得到一组供需数量和市场价格，从而使市场达到均衡状态［14］.

1.1 社会核算矩阵（SAM）

SAM 是CGE 模型的主要数据源，通过投入产出表与其他相关统计数据结合制得［15］. SAM 的建立分为3 步：①确定SAM表的特定账户结构；②根据投入产出表等确定每个账户的具体数据；③基于具体研究对象对“商品账户”进行部门划分，分为农业、工业、建筑业、服务业、煤炭、石油、天然气、传统电能、风能、生物质能、太阳能共11 个部门，并应用到CGE 模型中. 所得到的宏观和详细SAM 表用作后续模型和编程的数据库. 因篇幅有限，SAM各分表不再详述.

为编制山东省可再生能源SAM，首先需要确定数据基准年份. 由于山东省最新的投入产出表年份为2017年，而山东省可再生能源SAM表中的数据大部分来自于这些投入产出表，因此本研究选取2017年作为基准年. 数据均来源于2017年，主要包括两部分：第一部分为《山东省42部门投入产出表》《山东金融年鉴》《山东统计年鉴》；第二部分为《中国农村统计年鉴》和《中国税务年鉴》、《中国能源年鉴》以及国家能源局公布的相关统计数据. 国外账户数据均为经过当年汇率处理后的数值.

1.2 太阳能电价补贴CGE模型结构组成

CGE模型是反映经济体的生产、消费、分配、收入、贸易等活动的综合系统. 根据研究对象、数据合理性等综合因素来确定模型的具体结构，并根据实际需要对数据进行拆分和重组，最终得到适用于山东省的CGE模型. 由于能源作为本研究生产部门中的重要生产要素，将能源模块引入到CGE模型中，并引入煤炭、石油、天然气、传统电能、风能、太阳能、生物质能等能源要素. 构建CGE模型总体框架见图1.

图1 CGE模型总体框架Fig.1 The overall framework of CGE model

本文根据山东省太阳能发展现状，将CGE模型划分为能源模块、生产模块、贸易模块、价格模块、收入与消费模块、宏观均衡模块来表征社会生产、消费、贸易和资源分配等情况. 每个模块涉及大量的变量及方程体系，篇幅所限本文将不再赘述［16-18］. 其中，能源模块描述了山东省能源生产的投入产出关系；生产模块描述了产品生产要素投入以及中间投入的关系；贸易模块除了描述进出口商品之外，增加了省外国内的贸易关系，这也是省级CGE模型的特点；价格模块描述了省内外、国外的生产要素和中间投入的价格关系；收入与消费模块描述了居民、企业、政府的收入关系与消费关系；为使得某些独立的方程与部分模块更好结合，本文设立宏观均衡模块对各模块方程与变量进行平衡. 各模块嵌套结构如图2～图7所示.

图2 能源模块的嵌套结构Fig.2 Nested structure of energy module

图3 生产模块的嵌套结构Fig.3 Nested structure of production module

图4 贸易模块的嵌套结构Fig.4 Nested structure of trade module

图5 收入与消费模块的嵌套结构Fig.5 Nested structure of income and consumption module

图6 宏观均衡模块的嵌套结构Fig.6 Nested structure of equilibrium

图7 价格模块的嵌套结构Fig.7 Nested structure of price module

1.3 太阳能电价补贴CGE模型的参数确定

本模型涉及的参数依据不同函数分为3类：第一类是Armington参数（Armington为不同性质产品替代弹性函数），参数表示国内产品与进口产品之间替代程度；第二类是CET参数（CET为不变转换弹性函数），表示产品在国内和国际销售之间替代程度；第三类是CES参数（CES为不变替代弹性函数），表示生产要素间替代程度，分为化石能源、清洁能源与电力要素［19-21］，分别记作CESfuel、CESclean和CESele.

依据上文CGE模型数据库SAM的11部门划分原则，模型中所有部门的相关参数如表1所示.

表1 CGE模型的参数表Tab.1 Parameters of CGE model related functions

2 太阳能电价补贴政策模拟与分析

基于上述确立的CGE 模型，使用代数建模系统（GAMS）［22-23］进行编程实现了整个策略仿真过程. 太阳能电价补贴在基准年份基础上增加5%～30%的不同情境下，具体分析电价补贴所产生的能源效应、经济效应、社会和环境效应.

2.1 前提假设

①山东省就业总量不随职工工资水平变化而变化；②山东省是一个开放地区，假设资金的价值在短期内不会发生变化，固定资本收益不变；③在模拟补贴率时，假设太阳能产生的电能全部被电网接收；④政策模拟期内，可再生能源价格是固定的，但政府的发电量由市场决定，无强制性；⑤山东省电价补贴按国家发改委制定的光伏电站标准价确定. 参照III级资源区，补贴指导电价为0.49元/kWh（含税）.

2.2 太阳能电价补贴政策模拟分析

2.2.1 太阳能电价补贴的能源效应 能源效应主要分析太阳能电价补贴引起的能源价格变动与消费量变动,结果见表2和表3，对能源消费和价格的影响趋势分别见图8和图9. 前提假设中已经固定可再生能源价格，此处不再对太阳能价格进行探讨. 其中，电价补贴增长率表示太阳能电价补贴较基准年份的增长百分比（下同），各能源价格与消费量变化率均表示较基准年份的变动百分比.

图8显示了太阳能电价补贴对不同类型能源消费变化的影响. 消费量在有补贴的情况下较基准年增长27.65%～106.8%，其中补贴增长达到20%后，增长尤为明显. 而煤炭、石油、天然气等传统化石能源消费水平均有所下降. 其中煤炭消费下降7.16%～33.76%最为显著，石油消费下降2.33%～24.72%，天然气消费下降1.27%～9.97%.

表2 太阳能电价补贴对能源消费量的影响Tab.2 Effect of solar power tariff subsidies on energy consumption 单位：%

表3 太阳能电价补贴对能源价格的影响Tab.3 Effect of solar power tariff subsidies on Energy price 单位：%

图8 太阳能电价补贴对能源消费量的影响趋势Fig.8 The impact trend of solar tariff subsidies on energy consumption

图9 太阳能电价补贴对能源价格的影响趋势Fig.9 The impact trend of solar energy subsidies on energy prices

电价补贴对太阳能消费的刺激作用非常显著，能源消费的增量集中在太阳能的同时会减少传统能源的消费，即同时产生收入效应和替代效应. 一方面，在山东省能源需求总量趋于饱和的前提下，能源消费者的用能支出集中在享有补贴的太阳能时，太阳能的消费量随之增长，化石能源需求相对减弱，于是在太阳能电价补贴的影响下替代关系便存在于太阳能与化石能源之间［24］. 另一方面，在收入不变的情况下，电价补贴使得消费者实际购买力上升，导致对太阳能电力的消费增加，从而产生收入效应，增加能源消费的总体效用水平.

从图9可以看出，随着太阳能电价补贴的逐步增加，各类能源价格都存在一定程度的上涨. 补贴增长高于20%时，能源价格上涨更加显著，其中石油、天然气和电力价格涨幅较小，分别在0.09%～0.81%、0.07%～0.42%和0.05%～0.55%. 与之相比，煤炭价格有明显的上涨趋势，高达0.13%～2.21%. 由此分析，在大力推动清洁能源的过程中，太阳能电价补贴刺激企业用电量上升，同时电价补贴通过平均分摊机制使得电力价格上升，并通过替代作用影响其他能源的价格［25］.

结合图8和图9，能源的消费量与价格呈现明显的负相关变动，这说明能源价格对于能源市场供需变动的敏感程度较高. 当市场上能源消费量降低时，短期内会出现供给与需求失衡的状态，此时能源市场的非均衡状态引起能源价格的波动. 由于煤炭、石油等传统化石能源的不可再生性，市场上的能源数量较少时，能源价格必然会反映这种稀缺态势，稀缺性推动能源价格上涨.

2.2.2 太阳能电价补贴的经济效应 经济效应主要分析太阳能电价补贴下国内生产总值的变化率和趋势，模拟结果如图10. 其中，电价补贴增长率含义与上文相同，GDP变化率表示较基准年份的变动百分比.

图10 太阳能电价补贴对山东省GDP的影响Fig.10 The impact of solar energy price subsidies on GDP of Shandong Province

随着电价补贴的增加，山东GDP的整体变化呈现出倒“U”型增长趋势，范围从5.59%到7.29%. 补贴增长速率在5%～10%时，GDP快速增长；补贴增长高于10%时，GDP增长速率逐渐变缓；但当补贴增长高于25%时，GDP变化率呈现下降趋势.

因此，仅从经济学的角度来看，太阳能补贴的增长率设定在20%～25%为最佳. 这是因为随着电价补贴的增加，消费量和消费比例会增加. 作为一种新型环保能源，这种能源消费结构的逐步转变将刺激投资并带动就业. 同时，由于太阳能的捕获依赖于大规模的专业设备，也将刺激太阳能上游产业链包括矿物硅提纯供给与制备、光伏组件生产、金属冶炼与配套零件制品业等的发展. 产业扩张和就业机会增加，带动居民收入增长，可支配收入的增长促进居民消费增加，消费水平的提升反过来继续刺激产业规模扩张，最终实现GDP的健康持续增长.

但太阳能补贴过高则会带来一些弊端，尤其在光伏发电项目的开展规模远高于地区实际需求的情况下，自然垄断领域的价格管制很难达到最优. 过度补贴难以有效调节各种能源及电力的供求平衡，甚至会引发过度投资、行业发展过热、产能过剩等负面效应. 资源配置的错位使得补贴所带来的边际效用大幅降低，甚至为负，从而造成资源配置浪费和GDP边际负增长，难以促进产业结构优化和维护宏观经济稳定.

2.2.3 太阳能电价补贴的社会和环境效应 太阳能电价补贴的社会效应和环境效应分别用社会福利水平和碳排放量体现，将居民消费水平的变化作为社会整体福利水平变化的参考项，模型模拟结果见表4和图11.其中，电价补贴增长率含义与上文相同，社会福利与碳排放量变化率均表示较基准年份的变动百分比.

表4 太阳能电价补贴的社会和环境效益Tab.4 The impact of solar energy price subsidies on social and environmental indicator单位：%

图11 太阳能电价补贴对社会福利和碳排放的影响Fig.11 The impact of solar energy price subsidies on social and environmental indicator

由表3和图11所示，太阳能电价补贴的增加促进碳排放水平降低，这与前文太阳能电价补贴的能源效应和经济效应中电价补贴促进能源消费转型的结论一致. 但是，社会福利水平与碳排放水平的变动方向呈现负相关状态. 原因主要是由于电价补贴通过平均分摊的机制造成电价提升，并通过替代作用影响其他能源的价格，居民在能源或者电价方面支出增多，在收入固定的情况下，实际购买力降低，因此社会福利水平下降. 相对而言，太阳能电价补贴对社会福利的负效应明显小于对环境影响的正效应，因此太阳能电价补贴水平对不同主体社会与环境效应产生不同的影响，其综合影响水平也不同的，需要根据实际情况合理谨慎地确定补贴政策.

3 结论与政策建议

通过建立符合山东省能源消费与经济发展特点的SAM数据库和CGE模型，在此基础上运用GAMS编程软件实现了整个政策模拟过程，考察了太阳能电价补贴产生的能源效应、经济效应、社会和环境效应. 具体结论：①随着太阳能电价补贴的增加，太阳能电力的消费量大幅上升，传统能源消费量降低且价格上升，其中以煤炭能源的变动量最为显著. ②补贴的逐步增加使得山东省GDP水平发生变化，GDP水平随补贴的增加而增加，但在补贴增长为25%时产生拐点后急剧降低，从而整体呈现倒“U”型. ③补贴不断提升带来居民消费水平下降和碳排放水平下降，但对社会福利造成的负效应明显小于产生的社会环境正效益.

结合上文的分析及结论，提出建议：①确定合适的电价补贴额度，促进太阳能产业可持续发展. 太阳能电价补贴额度较低时，电价补贴政策对山东省经济发展起到了正向促进作用，随着补贴额度的提升，GDP出现边际负增长，经济效应呈现倒“U”型变化. 同时，碳排放量大幅降低，传统化石能源消费量降低带来环境正效应和社会福利负效应. 因此，结合相关产业发展水平和环保治理力度，为达到最优的环境效应和经济效应，建议将电价补贴的政策目标定为较基准年增长20%～25%. ②积极引进电价管制政策，建立居民消费福利损失补偿机制. 清洁能源的发展一定程度上依赖电价补贴，但是如本文分析，政策目标设定为30%时，环境正效应最大化，但居民消费水平和社会福利的负效应也最大，补贴的最优解很难得到，政策实施也面临一定阻力. 因此，政府应建立居民社会福利损失补偿机制，并探究其他刺激经济稳定民生的政策. 此外，可以引进电价管制机制，如绿色证书等. 加强与各省市之间的联系，建立配额交易平台，促进相关企业的电价配额交易，推动市场交易机制不断完善. ③优化能源消费结构，积极发展其他绿色替代能源. 太阳能电价补贴只是促进清洁能源替代传统能源的一部分，虽然可以显著降低煤炭消费，但对石油天然气消费的影响不太显著. 因此，有必要考虑其他清洁能源和替代能源，如风能、生物质能、地热能等，改善能源消费结构单一的现状，实现多种可再生能源的联动效应，促进能源消费结构多元化，提高清洁能源在能源消费中的比例，促进能源替代和电力替代. ④完善科技创新体制，提升太阳能产业竞争力. 当前，山东省太阳能发电市场较传统能源市场竞争力较低，仍需要依靠省财政补贴. 虽然太阳能发电技术已经取得部分突破，但相关产业的投资成本依旧很高，回收率较低. 因此，需要调动科研院所和各大高校积极参与科研创新活动，建立科研队伍，形成以高校为依托、产业为主体的产学研深度融合的太阳能产业技术创新体系，推动技术成果的产业化应用，提升太阳能产业整体竞争力，从而减缓财政压力，摆脱对电价补贴的依赖.