本文是“产业经济评论”第455篇推送论文
内生变量和从属断尾偏差下的 FIT 社会福利效应的参数与非参数估计 ——基于中国光伏产业（2010-2013）的实证研究
文章信息：沈曦；内生变量和从属断尾偏差下的 FIT 社会福利效应的参数与非参数估计 ——基于中国光伏产业（2010-2013）的实证研究；产业经济评论，2017（4）：34-64.
近年来非参数估计技术在计量经济学中起着越来越重要的作用。不受函数具体形式约束这一巨大优势，使得模型的灵活性和适用范围大大扩展。尽管缺乏一个显性的模型结构，非参数模型却能包含大量的变量，其解释力远远超过参数模型。尤其在结构模型存在争议巨大的领域，非参数模型提供了一个富有弹性而又便于操作的设定和估计框架。本文依托2010 年以来中国光伏行业的数据，结合世界实行上网电价的主要国家政策变化，实证估计了财政补贴在光伏组件市场需求端和生产企业之间的福利分配效应，分析了通过财政补贴形式鼓励太阳能产业发展的社会效率。
（一）创新点
本文将利用 2010 年 -2013 年中国光伏产业出口主要光伏国家的数据，估计各国 FIT 补贴的社会效应，尤其是在生产者和消费者之间的福利分配结构。相比现有的文献，本文在以下三个层面上做出了贡献：
1. 在经济学理论上，Hausman 和 Newey 提出的计量模型在应用到汽油市场的实证分析中仅仅研究了消费者剩余的变化，而没有讨论对于生产者福利的影响。鉴于这四年中，光伏行业经历了一个由快速扩张转为产业重组的背景，有必要研究生产者在贸易争端和 FIT 调整中受到的福利影响。一些学者 ( 杨帅，2013) 指出光伏行业过于依赖政府补贴政策，自身的生产效率提升过于缓慢，导致了在外部环境发生动荡时极为脆弱。通过估计 FIT 对生产者的福利效应可以实证检验这一论断。
2. 在计量经济模型上，本文将对比非参数模型和参数模型的估计效率。受限于部分不可直接观察的变量，如各国消费者的习惯，各地的气候特点，参数模型受到测量误差 (measurement error)、内生变量 (endogenous variable)、从属断尾（Incidental Truncation）等问题的困扰。其中第一个是由于模型的设定偏误导致，后两个则源自样本的非随机性，这两个问题均会导致参数估计的偏差 (Bundell et al. , 2007)。由于避免了具体函数形式的设定，非参数模型有效解决了模型设定偏误的问题。同时计量模型整合了工具变量和从属断尾修正，对于参数的估计效率和精确性是一个巨大的提升。本文的实证检验将证明非参数模型的这一优势。
3. 对于政策制定者或是企业决策者，本文提供了一个理想的效率衡量标准，政府可以考察政策的有效性和效率，企业则可以通过了解自身对政策补贴的依赖程度来衡量自身的竞争力水平。
（二）估计方法
在综合讨论了各种方法的模型构建和数据需求之后建议：对于负荷稳定且运营环境变化不大的中短期预测较适用统计预测法，不确定性的智能预测则更擅长于处理瞬时输出功率的预测和模拟，且这两种方法都需要相同或是相似环境下电站的历史数据作支撑。对于新建电站的长期发电量预测，由于缺乏真实系统运行数据，原理预测法是相对而言比较合适的选择，但是另一个层面上看，原理预测法过多依赖于理论模型，对于该地区实际的气候随机因素和光伏在该地的历史发电效率缺乏必要的考虑。实证模型旨在对新建电站的整个生命周期发电量作出估计，进而估计 FIT 的总量，为了确保结果的稳定，本文综合了原理预测和统计预测两种方法的结果，把两者的平均值作为该地区发电量的估计预测值。
原理预测法针对太阳能发电过程中在光电转换环节和逆变环节存在能量损失的现象，建立经验公式和经验系数，预测光伏发电量，此方法的原理和计算都非常简单，预测效果主要取决于光电转换效率模型、逆变效率模型和辐射预报的准确性。
结论
总结以上的分析，本文针对过去四年光伏产业的实证研究得出了以下三点结论：
1.通过修正数据集的从属断尾和内生变量问题，结论发现FIT 对于消费者的需求弹性有着重要的影响。有FIT的国家需求弹性要小于没有FIT的国家。这恰恰说明了FIT存在的重要性，而也正是这样的影响导致了补贴的低效率。
2.对从属断尾问题的修正可以发现，企业之间的地位是不平等的。基于非随机样本中大企业的回归分析测度到的各个因素对需求的影响和通过修正从属断尾以后的估计值存在明显的差异。其中收入效应、FIT 和成本的冲击都被高估了。这说明大企业虽然在成本上有一定的优势，但是小企业对于大企业的冲击是不应该被忽视的。
3.通过对动态时间轴上的子样本分析发现：FIT的使用效率在不断提高，这项补贴的社会净损失已经降低到了可以接受的水平；而经过四年时间的发展，光伏产业显著成熟，在这一市场中， FIT起到的推动作用正在不断减弱，而产业本身，通过降低成本激励需求的作用已经成为市场发展的主导力量。
摘要：由于非随机抽样导致的内生变量和从属断尾问题是困扰产业组织研究的两个计量难题。传统的参数模型受制于模型形式的设定和参数估计过程的复杂性，在解决这两个问题时遗留了大量的不确定因素。本文对比了参数和非参数估计方法，发现非参数模型无论是在稳定性还是估计效率上都更胜一筹。基于这一计量方法针对中国光伏产业相关企业数据（2010-2013）的实证分析证明了 FIT 补贴确实存在相当规模的社会净损失，但是在过去四年中，这一损失已经大大减小，补贴的使用效率得到了显著的提高。与此同时，光伏产业已经迅速成长，自身内在的成本优化和效率提升已经取代外部的 FIT 补贴成为这一产业继续发展的主要动力。
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