退补背景下商用分布式光伏安装意愿及其影响机制研究——基于扩展计划行为理论的实证分析

陈彤娅,徐千淇,包存宽

(复旦大学 环境科学与工程系,上海 200438)

近年来,温室气体排放引起的气候变化已成为全球关注的问题。太阳能是重要的可再生能源,鼓励居民和工商业用户安装使用分布式光伏(Distributed Photovoltaic,DPV),对实现“双碳”目标,减缓气候变化有重要意义[1]。2020年,习近平在气候雄心峰会上明确提出: 到2030年中国风电和太阳能发电总装机容量将达到1200GW。2021年,国家能源局下发《关于报送整县(市、区)屋顶分布式光伏开发试点方案的通知》要求,对党政机关、学校、医院、工商业厂房等屋顶安装光伏发电系统比例进行了具体规定。目前分布式光伏有户用和商用两类。户用分布式光伏是指在家庭屋顶安装的小型分布式光伏,户用分布式光伏具有开发数量巨大、建设门槛低等优势,但是单个项目规模较小、用电需求小且投资能力有限;商用分布式光伏是指利用工业企业厂房、商场及政府办公楼、学校、医院等建筑屋顶上开发的项目,这类屋顶通常面积较大,开发条件好,可以安装更多的光伏电池板,而且这类屋顶的用户自身需电量大、投资能力强,正成为投资分布式光伏的重要主体,因此商用分布式光伏比户用分布式光伏更有发展潜力[2]。早些年,我国分布式光伏的推广主要是由政府的财政推动[3],近几年,光伏补贴快速减少,尤其对于新增商用分布式光伏,已于2021年明确提出取消补贴,这一政策变动是否会降低新增商用分布式光伏的安装动力? 基于此,本文拟对退补背景下商用分布式光伏的安装意愿展开研究。

商用分布式光伏用户种类主要有3种: 政府机关、事业单位和工商业企业。其中,与政府机关和事业单位相比较,工商业企业是以营利为目的,它们对政府的补贴措施的变动更为敏感,因此本研究主要针对工商业企业。

1 文献综述

在分布式光伏安装意愿及其影响因素的研究上,Sun等[4]、刘宝林等[5]、王晓珍等[6]、Wang等[7]认为政府政策对光伏安装意愿影响最大,Angowski等[8]、Islam 等[9-10]认为收益感知对安装意愿的影响较为显著。此外,Zhang等[11]、Biswas等[12]关注家庭特征(收入水平、教育水平、家庭组成、用电量等),Liang等[13]、Korcaj等[14]关注社会因素(如信息规范影响、规范性社会影响),Sun等[4]、Korcaj等[14]、Choi等[15]关注个体特质(如消费心理、环境意识、生活方式)因素对分布式光伏安装意愿的影响。尽管以上的因素被证实对安装意愿有影响,但是不同学者的研究结论可能不同,尤其是在收益感知方面甚至有些结论是截然相反的。以上影响因素在户用分布式光伏的研究中被广泛讨论,然而针对商用分布式光伏,对影响因素的讨论却集中在安装成本和政府激励方面[16],对其他影响因素的讨论较少。

对于研究光伏安装意愿方法上,不同学者建立了各种模型对安装分布式光伏的动机进行了探究。有关安装意愿的模型大致可以分为两类。一类是基于某一种的理论框架,直接构建模型。比如,冯奕等[17]、Lau等[18]认为安装分布式光伏是一种新技术的采用,选择技术接纳模型或技术接受与使用的统一理论;Stern等[19]、Faiers等[20]、Wolske等[21]、Parkins等[22]认为安装分布式光伏是一种亲环境行为,选择价值-信念-规范理论(Value-Belief-Norm theory,VBN)构建模型进行解释;Sun等[4]、Irfan等[23]、Abreu等[24]认为安装分布式光伏是一种消费者行为,采用计划行为理论(Theory of Planned Behavior,TPB)[25]从消费者的态度、主观规范和知觉行为控制3方面来解释安装意愿和行为。另一类是理论的整合或扩展,Alam 等[26]采用两个及以上的理论进行整合探究安装意愿的影响路径;Sun等[4]采用扩展的TPB 模型,即以TPB为基础框架,引入VBN 和其他理论中的相关变量进行扩展[4]。虽然上述各种模型都已成功用于解释各种环境行为意愿[27-32]和可再生能源技术意愿[33],但是有研究表明,扩展的TPB模型在预测可再生能源技术的采用[34]和其他环境行为[35]方面具有更好的解释力,并且在分布式光伏的研究中已经被成熟应用,因此本文选择采用扩展的TPB作为研究模型。

通过梳理安装意愿的文献发现,当前对商用分布式光伏安装动力机制,特别是在退补背景下的研究较少。早期的研究表明政府政策对安装意愿有重要影响,2020年后,有少量的文献却认为政府政策对安装意愿的影响开始弱化,因此本文将政府政策专门设置为一个变量去讨论。对收益感知的相关研究结论各异,本文参考Zhang等[11]、冯奕等[17]的研究将经济收益和使用感受纳入该变量,作为结果意识,探究其对商用用户安装意愿的影响。

综上,本文将政府政策和结果意识(即对安装结果的感知价值)纳入框架,构建扩展TPB模型。并考虑到用户主体的不同,选择环境关注度和年均用电量作为企业的个体特征,讨论它们对模型的调节作用,并利用实证分析方法将这一理论框架应用于工商业主体,丰富商用分布式光伏的理论和实证研究,并为公共部门制定光伏政策提供参考。

2 理论基础与研究假设

2.1 安装意愿的影响机理模型

TPB提出行为意愿由3个主要因素决定: 对行为的态度(即对行为所持有的正面或负面的评价)、主观规范(即是否采取某项特定行为所感受到的社会压力),以及知觉行为控制(个体对自身能在多大程度上控制行为的感知)。根据TPB,企业对分布式光伏安装的积极态度会提高其安装的行为意愿。当企业觉得自己掌握了足够的知识、技能和资源(如企业有了解分布式光伏运营维护的员工)时,会极大增强它们的安装意愿。主观规范也会激发企业产生安装的意愿,如果政策有要求企业安装分布式光伏的规定,其他企业也都开始进行安装,公众又对采用绿色能源的企业抱有期待,那么企业更容易产生安装的意愿,即对社会压力的高度感知会提高企业的安装意愿。

除了TPB模型的三要素对行为意愿的直接影响外,还有研究发现三要素内部之间也存在因果关系[36]。通常来说,如果用户认为安装分布式光伏是实现绿色发展和树立绿色形象的重要途径,那么在社会和政府等压力共同作用下,用户将会产生积极的态度。而且,周边已安装企业在安装和使用过程中表现得越是容易,越是能够增强潜在安装用户的自控程度,潜在用户会认为自己也能控制安装和使用过程中可能遇到的困难。综上所述,提出以下假设:

H1 行为态度对企业安装的行为意愿有显著正向影响;

H2 知觉行为控制对企业安装的行为意愿有显著正向影响;

H3 主观规范对企业安装的行为意愿有显著正向影响;

H4 主观规范对企业安装的行为态度有显著正向影响;

H5 主观规范对企业安装的知觉行为控制具有显著正向影响。

结果意识是指对安装分布式光伏行为的结果收益或价值感知,企业对行为结果的感知越积极,越有可能认为安装光伏是有利的。因此,本研究假设结果意识是态度的重要变量。另外,秦曼等[37]认为结果意识对主观规范具有直接影响,在企业考虑是否安装分布式光伏时,安装的结果意识越容易被感知,企业受到的主观规范的影响就越大。此外,企业安装的结果意识越积极,企业对安装行为的控制能力就越强,认为会遇到更少的困难和障碍,或是有更大信心克服遇到的困难。基于上述分析,假设如下:

H6 结果意识对企业安装的行为意愿有显著正向影响;

H7 结果意识对企业安装的知觉行为控制有显著正向影响;

H8 结果意识对企业的行为态度有显著正向影响;

H9 结果意识对企业的主观规范有显著正向影响。

王晓珍等[6]指出,补贴政策既直接影响分布式光伏购买意愿,同时也能通过消费者心理距离感知对其购买意愿产生正向影响。在分布式光伏推广初期,政府政策重点是提供经济激励,降低用户成本风险和保证投资收入,促进分布式光伏的推广应用。2021年后,新安装企业没有国家补贴,已安装企业的补贴也在持续降低。这种情况下,包括宣传推广政策和经济激励政策的政府政策(下文简称为政府政策)如何对安装意愿造成影响,目前尚不明晰。故而将政府政策纳入模型中,假设政府政策可以促进企业持有积极的行为态度;对政府政策的了解程度以及实惠性的感知,可以帮助企业增强其知觉行为控制以及对行为后果的积极感知。综上,提出以下假设:

H10 政府政策对企业安装的行为意愿有显著正向影响;

H11 政府政策对企业安装的行为态度有显著正向影响;

H12 政府政策对企业的结果意识有显著正向影响。

2.2 情境因素对意愿的调节作用

选取环境关注度和企业年均用电量作为情境因素。环境关注度是一个广泛的概念,结合前人的研究和本文研究对象的实际情况,选择企业与环保相关的规章制度来描述企业的环境关注度[38-40]。先前的研究发现,环境关注显著影响消费者对绿色产品的态度,进而影响消费者的购买意愿[15];环境关注与绿色技术的使用意愿密切相关。因此,认为企业的环境关注度会影响企业的安装意愿。能源消耗的水平也会影响主体的决策行为,这在消费价值理论中得到了解释[12],但是对于不同能源消耗水平的用户,他们的使用意愿会因为何种动机改变,目前尚缺乏相关研究。综上,提出以下假设:

H13 环境关注度对企业安装的行为意愿有显著调节作用;

H14 用电量对企业安装的知觉行为控制有显著调节作用。

综合上述理论分析和研究假设,构建出安装意愿理论分析模型(见图1)。

图1 扩展TPB的理论研究框架Fig.1 The theoretical research framework of the expanded TPB

3 数据方法与结果讨论

3.1 数据方法

3.1.1 量表设计

本研究借鉴了相关研究的指标选择与量表设计的成果,并结合商用分布式光伏的实际情况,设计了25个题项,其中: 除情境因素外的17个题项均采用李克特5级量表,“1”表示完全不认同题项的表述,“5”表示完全认同题项表述;情境题项设计8个,除了年均用电量设置为填空题,其余的情境因素均采用二分量表来衡量企业的环境关注度。为了测量S省企业对于安装分布式光伏的意愿(Intention,用INT表示,下同)、行为态度(Attitude,ATT)、主观规范(Subjective Norms,SN)、知觉行为控制(Perceived Behavioral Control,PBC)、结果意识(Awareness of Consequence,AC)、政府政策(Government Policy,GP)、环境关注度、年均用电量这8个变量,具体的题项设计如表1所示。

表1 量表设计Tab.1 Scale design

3.1.2 数据来源与样本描述

在S省地方政府部门的支持和配合下,问卷通过网络线上发放给企业的中高层管理人员填写,共发放问卷600份,筛除掉无效样本后,获得有效问卷380份,问卷有效回收率为63.3%。380份问卷的数据来自S省的14个地市,每个市回收的问卷数量最低为1份,最高为72份,其余地市集中在20～60份之间。调查企业的基本特征见表2。

表2 样本的描述性分析Tab.2 Descriptive analysis of the samples

3.1.3 研究方法

本研究用SPSS 20.0及AMOS 22.0对数据进行定量分析。本文采用克朗巴哈系数(Cronbach's α)检验法进行信度检验,一般认为克朗巴哈系数大于0.70,则表示量表具有较高的信度,0.65～0.70 为最低可接受阈值;采用KMO(Kaiser-Meyer-Olkin,KMO)值,组合信度(Composite Reliability,CR)及结构效度,标准化因子载荷(Standard Deviation,Std.)和平均方差萃取(Average Variance Extracted,AVE)值对量表的收敛效度进行测量,AVE值越高,收敛度就越高,若AVE值＞0.5说明收敛效果好,0.4为最低可接受值,CR 应大于0.7。区别效度的测量要求模型中每个潜变量的AVE值平方根大于各潜变量的相关系数。最后,对调研数据进行验证性因子分析,评估模型的拟合度,验证结构模型的假设。

3.2 结果与讨论

3.2.1 信效度检验

利用SPSS 20.0 对数据进行分析,各变量Cronbach's α值在0.688～0.954之间,均大于0.6满足要求,表明本文变量测量题项的设计具有较好的内部一致性,信度较高。各变量的KMO 值在0.500～0.889之间,均大于0.500,满足要求,且各变量的Bartlett球形检验P值均小于0.001。使用AMOS 22.0软件对测量模型进行验证,CR值与克朗巴哈系数基本一致,量表通过信度检验。此外,所有研究变量的AVE 值均大于0.500,表明数据具有较好的收敛效度(见表3)。最后,各变量的AVE 值平方根均高于潜变量间相关系数(见表4),量表区别效度较好。

表3 变量信度、效度及因子分析结果Tab.3 Reliability,validity and factor analysis results of variables

表4 区别效度Tab.4 Discriminant validity

3.2.2 模型适配度

结构方程模型(Structural Equation Modeling,SEM)各适配度指标都在理想范围内(见表5,第600页),表明结构模型具有良好的拟合性,可以进一步分析模型的标准化路径系数,具体结果见图2。

表5 模型适配度检验结果Tab.5 Model fitness test results

图2 结构方程模型及标准化路径系数图Fig.2 Structural equation modeling and standardized path coefficients

3.2.3 模型假说检验

结构模型检验结果(表6)表明,主观规范、结果意识、政府政策与安装意愿之间没有显著相关性,政府政策对知觉行为控制也没有显著相关性,其他所有关系均具有统计学意义,即假设H3、假设H6、假设H10和假设H11不被支持,其他假设均得到支持(见表6)。

表6 结构模型路径系数与假说检验Tab.6 Structural model path coefficients and hypothesis testing

表7 多群组模型的差异化路径系数估计Tab.7 Differential path coefficient estimation for multi-group models

该省企业安装分布式光伏的意愿与其态度变量的路径系数为0.227,P值小于0.001。这意味着,态度能够直接正向影响安装意愿,即对安装分布式光伏的态度越积极,安装意愿越强,进行安装的可能性就越大,假设H1得到支持。知觉行为控制与安装意愿之间的路径系数是0.549,P值小于0.001。这意味着,知觉行为控制能够直接影响安装意愿,即企业自身所感受到的可以掌握和应用的分布式光伏的资源和技能越强,安装意愿也会随之增强,就越可能实施安装行为,假设H2得到支持。由此认为,加强企业知觉行为控制水平能更有效地提高企业的安装意愿。该结果与Alam 等[26]、Chen等[28]的结果有所区别。Alam 等[26]、Chen等[28]的研究认为行为态度、知觉行为控制均会正向影响安装意愿,但是行为态度路径系数最大。本文和Alam 等[26]、Chen 等[28]的差异可能是由于研究地区、研究对象、研究时间的不同,Alam 等[26]、Chen等[28]的研究对象都是户用分布式光伏;Alam 等[26]研究的地区是市场发展较慢、还处于政府政策主导的马来西亚;Chen等[28]的研究较早,2016年我国仍处于以补贴政策为导向的光伏市场。

主观规范与安装意愿之间的路径系数为0.016,P值大于0.05,假设H3无统计学意义。这意味着,主观规范对行为意愿未能产生显著影响,即企业安装光伏的意愿不会受到社会规范或人际规范的直接影响。该结论与Abreu等[24]、Alam 等[26]的结果不同,这可能是模型构建上的不同,行为态度和知觉行为控制两个变量吸收了主观规范对意愿的影响。结果显示,主观规范对行为态度和知觉行为控制确实具有显著促进作用,其路径系数分别为0.163和0.267,P值分别小于0.01和0.001,支持假设H4和假设H5,即企业在产生安装分布式光伏的态度时考虑了他人的期望,会受到来自政府、同行企业或周围企业以及社会公众等利益相关方的影响。根据假设H5(主观规范对知觉行为控制具有显著促进作用),外部环境以及主要利益相关者的期望会不同程度地影响企业对安装行为的控制能力,例如政府的大力支持、同行企业或周围企业的良好示范可以提升企业的感知控制能力,从而使企业认为安装分布式光伏在自己的能力范围内。

结果意识对态度、主观规范和知觉行为控制的影响的路径系数为0.205和0.313、0.482,P值均小于0.001,假设H7、假设H8和假设H9得到支持;结果意识对意愿的路径系数为0.081,P值大于0.05,假设H6不被支持,即结果意识不会直接影响行为意愿,但会通过态度、主观规范和知觉行为控制间接影响意愿。当企业认为安装分布式光伏会带来积极的结果时,所感受到的态度就越好,可以掌握和应用的安装分布式光伏的资源和技能就越强,对主观规范的感受就越大,安装意愿随之增强,从而增加企业实施该行为的可能性。这一结果和冯奕等[17]、Zhang等[11]的研究结果不同,可能是由于本文的测量题项包括经济收益和使用感知这两个方面,因此结果与前人研究有所区别。

政府政策对意愿和知觉行为控制的路径系数为分别-0.019,-0.116,P值均大于0.050,无统计学意义,假设H10和假设H11不被支持。政府政策对结果意识的路径系数为0.537,P值小于0.001,支持假设H12,即政府政策会通过影响结果意识间接影响意愿。这一结果与冯奕等[17]、池易真等[41]的研究结果一致,再次验证了退补背景下,政府政策对意愿的影响开始弱化。

3.2.4 情境因素调节检验

为了进一步探讨情境变量在企业安装意愿到行为转化过程中的调节效应,本文采用多群组分析的方法来检验理论模型在不同群组之中的适配性。将环境关注度、年均用电量作为群组变量,纳入图2所示的结构方程模型中,以检验在不同群组变量的作用下,结构方程模型的路径系数是否相同。根据回答“是”和“否”对环境关注度的7个题项进行群组区分,该题共设置7 个题项,将回答“是”记为1分,分值在4及以上的记为高环境关注度,小于等于3分的记为低环境关注度。将年均用电量在150万千瓦时作为分界点[42],高于的记为高用电量用户,低于的记为低用电量用户。

(1) 环境关注度变量调节效用检验

环境关注度转化具有显著的调节效应,这一结果与Wang等[7]、Chen等[40]的研究结果一致。结果显示,与环境关注度较低的群组(0.520)相比,关注度较高的群组(0.531)具有更高的知觉行为控制和意愿一致性,从而表现出更强的积极性。态度到意愿的路径中,关注度低的群组(0.177)态度到意愿的转变不可行。由此可知,环境关注度高的企业更倾向于安装分布式光伏。如果政府和其他利益相关方通过广告或其他策略提高企业的环境关注度,那么企业安装分布式光伏意愿会更高。

(2) 年均用电量变量调节效用检验

年均用电量具有显著的调节效应。相较于用电量高的群组(-0.025),年均用电量较低的群组(0.139)的结果意识能显著正向影响安装意愿,且用电量低的群组的结果意识与态度、主观规范和知觉行为控制的一致性更高。也就是说,用电量低的企业倾向于认为安装分布式光伏有更多的益处和更少的危害,从而提升安装意愿。这一结果与Wang等[7]的研究结果相反,可能是由于调研地区不同,对于S省高用电量用户来说,它们的安装规模和成本耗费更大,对电力的持续性、稳定性和储能等方面的要求会更高[42],对当前光伏市场的电力稳定供给仍有顾虑,所以相比低用电量用户,它们的结果意识和意愿的一致性更差。

4 结论与建议

利用S省的调查数据,通过扩展TPB模型研究企业分布式光伏安装意愿的影响因素和作用路径,同时,还探究了环境关注度和用电量对路径的调节作用。研究结论如下:

1) 结果意识是扩展TPB模型中的重要变量。对安装分布式光伏的积极结果感知会通过不同路径提高消费者的购买意愿。政府政策会通过影响结果意识来影响企业安装意愿,补贴政策的取消会一定程度上降低企业安装的收益感知,从而降低了企业的安装意愿。

2) 以企业为主体的研究中,态度和知觉行为控制是直接影响意愿的重要因素。其中,知觉行为控制路径系数最大,可见知觉行为控制是产生行为意愿的首要因素,这与以往户用分布式光伏的研究结果有区别。

3) 环境关注度较高和年均用电量较低的企业更有可能安装分布式光伏。环境关注度较高的企业倾向于认为光伏系统具有更多的益处和更少的危害。年均用电量较高的用户对供电的质量要求更高,对分布式光伏的供电质量缺乏信心。

为更好地促进我国商用用户积极安装分布式光伏,助力我国双碳目标的实现,提出如下政策建议:

1) 加强信息支持,完善市场激励机制。政府和光伏设备或服务供应商应为作为用户的企业提供产品信息和技术援助,同时加强光伏知识和政策的宣传推广,以增强企业安装分布式光伏的控制能力;以需求为导向,充分发挥市场机制。在光伏退补背景下,政府可能要采取其他市场激励政策替代政府补贴,例如: 建立碳交易市场和碳税制度;鼓励光伏企业实现技术创新以降低成本;发展绿色金融以缓解潜在用户的成本压力。

2) 建立多层次、多样化的信息平台,发挥已安装企业的示范作用。建立从园区到行业、从国内到国外的光伏信息交流平台,并从各地区选取光伏使用已经较成熟的企业,邀请它们分享交流经验,开展相关的交流会,从而打破已安装与未安装用户之间的信息壁垒,缓解未安装企业的顾虑,增强企业对安装结果的积极认知。平台可以专门设立经验交流和信息支持模块,扩大已安装企业的影响范围,提供信息咨询服务,促进整个产业链的良性发展。此外,鼓励我国光伏供应商和服务商走出去,开发国际市场。

3) 强化政府的垂范作用并提高事业单位的积极性。在公共建筑上推广分布式光伏有助于拉动市场需求,促进企业适应退补政策。此外,调查中发现,政府机关和事业单位分布式光伏安装率普遍很低,政府作为政策的制定者和推广者,应当率先起到垂范作用,事业单位因其收支的特殊性,它们对分布式光伏安装的收益感知很低。要如何提高此类主体的积极性,是未来研究的方向。对于工商业用户,也需要进一步考虑房屋产权的问题,这涉及到房屋产权的拥有者和光伏使用者的出资比例和收益分配问题。