原文信息：
Helveston J P, He G, Davidson M R. Quantifying the cost savings of global solar photovoltaic supply chains[J]. Nature, 2022: 1-5.
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引言
“当国内市场有限时，海外市场可以促进竞争，迫使企业创新。”在《置身事内》一书中，当提到中国的光伏产业发展时，作者兰小欢教授如是说。事实上，光伏产业作为中国产业政策的典型案例，在多个方面都对经济发展的研究具有启发意义。从本世纪初开始，中国的光伏产业发展可谓一波三折，但随着技术的进步，光伏成本在今天已经接近甚至低于燃煤电价，为实现能源转型、解决全球气候问题提供了一条可行之路。更为重要的是，在2021年，中国的光伏产业已经成为全世界当之无愧的龙头，光伏组件产量占到了全球总产量的78%，向各国大量出口（所下图所示）。然而，欧美国家为了保护本地的产业，却常常采用惩罚性关税、进口配额等手段限制来自中国的光伏进口，导致光伏产业的国际贸易受阻。
在近期Nature杂志上发表的一篇文章中，纽约州立大学石溪分校的何钢教授等人从技术创新和国际贸易的角度，量化了近二十年来中国光伏产业技术进步给全球带来的巨大益处。他们的研究基于这样一个简单的思考展开：技术的创新离不开现实市场，在各国可以自由贸易的情况下，知识溢出的正外部性作用将会加速各个国家的技术研发和创新。然而，如果各国经济脱钩，在生产和研发上仅仅依靠本土力量，那么技术的进步必然放缓。基于这一背景，他们测算了在各国光伏产业国际贸易因受阻而下降的情况下，各国将会承受多大的经济损失。
方法与数据来源
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（1）方法
在方法上，本文使用了技术研究中的学习曲线模型进行模拟，这个模型在相关研究中得到了广泛的应用，其形式如下式所示：
在公式（1）中，pit表示国家i（在本文中，只研究了中国、美国、德国三个国家）在第t年的光伏组件价格，qt是第t年全球的累计光伏组件装机量，是第t年全球的平均多晶硅价格（注：多晶硅是光伏组件的主要原材料），αi是国家固定效应。在这个学习曲线模型中，βi是关心的系数，即“学习常数”。估计出学习常数后，利用公式（2），可以计算出各个国家的学习速率Li，它反映了各国在生产和市场中实现技术进步的速度。
（2）数据
本文作者基于多种数据来源，构建了一个包括中美德三国光伏产业指标的综合数据集。其中，全球范围内的光伏装机量和光伏组件价格数据来源于国际可再生能源机构（IRENA）。对于美国的数据，其中装机量数据来自于太阳能行业协会（SEIA），光伏组件价格数据来自劳伦斯伯克利国家实验室（LBNL）和国家可再生能源实验室（NREL），互为补充。中国的数据无论是装机量还是价格都来自于能源研究所（ERI）和中国光伏行业协会，德国的数据则来自于IRENA和夫琅和费协会。价格数据已经根据IMF的价格调整指数和美联储的汇率数据调整为2020年美元不变价。
03
结果
（1）基于历史数据的模拟
基于双因素学习曲线模型，本文利用历史数据对2006年至2020年间世界上三个主要太阳能发电装机国（中美德）的学习速率进行了模拟，这三个市场合计占同期全球光伏装机容量的54%。在这一时期，德国的学习速率为20%，美国为26%，中国为33%。然后，本文假设从2006年开始，各国实施保护性的贸易政策，在十年内逐渐将技术学习限制在本国（对于中国，由于数据限制，起始年份是2007年），从而计算了反事实情景下的学习速率。在反事实情景中，主要的假设是年装机量保持不变。模拟结果如下图所示，它显示了每个国家“全球市场”和“本国市场”两种情景下的价格曲线，两种曲线的差异可以反映全球贸易和知识溢出给各国生产成本带来的收益。本文计算发现，在没有这种知识溢出的情况下，中美德三国在2020年的光伏组件生产成本将分别高出54%、107%、83%。
基于这一模拟数据，本文也计算了两种情景下各国由于技术进步而节约的成本。模拟结果如下图所示。在早期，得益于德国慷慨的标杆电价政策，中国和美国的技术也快速改进。在整体上，2006-2020年间各国节约的总成本大约为670亿美元，其95%置信区间为500-840亿美元。
（2）对未来的预测
接下来，本文进一步基于模拟结果，对2020-2030年间两种情景下的成本变化进行了预测。在这一预测中，本文考虑了另外两种路径，分别是“常规路径”和“可持续路径”。对于常规路径而言，本文假定各国在2020-2030年间的装机量年度增长率保持不变。对于可持续路径，本文根据国际能源署《20207年世界能源展望》的预测，假定了更高的装机增长率，如下表所示。
两种路径下的模拟结果如下图所示。基于本文的计算，如果从2020年到2030年，每个国家逐渐实施严格的本地保护政策，到2030年时，光伏组件的价格将远高于自由贸易下的价格。在常规路径下，各国2030年的价格将高出约20%。在可持续路径下，各国2030年的价格差异将高出约25%。根据假定的装机容量估计，在2020-2030年间，由于全球市场带来的技术进步，将为各国带来的成本节约大约为150亿美元（常规路径）或360亿美元（可持续路径）。
总结
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本文基于双因素学习曲线模型，研究了光伏产业的贸易“脱钩”对于各国带来的巨大损失，量化了中国光伏产业发展给世界带来的巨大贡献。对于中国这样一个制造业规模庞大的经济体，通过巨大市场的反复迭代过程来不断改良技术、节约成本，是非常重要的技术创新过程和经济增长的渠道。因此，本文对于理解经济增长有着一定的启发意义。
当然，由于数据的限制，本文的研究具有一定的局限性。例如，本文的模型无法将成本的下降进行分解，综合考虑政府的产业政策等作用；另外，光伏技术的发展是否挤出了其它新能源产业，也有待商榷。作者在本文的讨论部分和补充内容中进行了一定的总结，感兴趣的读者可以参阅原文。
推文作者简介：
胡志韧，香港中文大学（深圳）经管学院助理研究员，邮箱：huzhiren@cuhk.edu.cn。本推文有部分理解引自何钢老师微博和陆明涛老师微博，在此致谢。
Abstract
Achieving carbon neutrality requires deploying renewable energy at unprecedented speed and scale1,2, yet countries sometimes implement policies that increase costs by restricting the free flow of capital, talent and innovation in favour of localizing benefits such as economic growth, employment and trade surpluses3,4. Here we assess the cost savings from a globalized solar photovoltaic (PV) module supply chain. We develop a two-factor learning model using historical capacity, component and input material price data of solar PV deployment in the United States, Germany and China. We estimate that the globalized PV module market has saved PV installers US$24 (19–31) billion in the United States, US$7 (5–9) billion in Germany and US$36 (26–45) billion in China from 2008 to 2020 compared with a counterfactual scenario in which domestic manufacturers supply an increasing proportion of installed capacities over a ten-year period. Projecting the same scenario forwards from 2020 results in estimated solar module prices that are approximately 20–25 per cent higher in 2030 compared with a future with globalized supply chains. International climate policy benefits from a globalized low-carbon value chain4, and these results point to the need for complementary policies to mitigate welfare distribution effects and potential impacts on technological crowding out.
转自：“香樟经济学术圈”微信公众号
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