基于电力供应链博弈的可再生能源政策效应研究学术报告

作者及机构
本研究由华北电力大学经济管理系的武群丽教授与席曼（硕士研究生）合作完成，发表于《中国电力》（*Electric Power*）2022年5月第55卷第5期。

学术背景
研究领域聚焦能源经济与政策分析，核心科学问题为可再生能源政策（如固定溢价补贴制FIP与配额制RPS）对电力市场博弈行为及社会福利的影响。随着中国电力体制改革深化，可再生能源政策从政府主导的固定电价补贴（FIT）逐步转向市场驱动的配额制（RPS）与绿证交易机制（TGC），但政策过渡中的协同效应与福利分配机制尚不明确。研究旨在通过构建电力供应链博弈模型，量化分析政策参数（如配额比例α、罚金参数f）对市场主体决策的调控作用，为政策优化提供理论依据。

研究流程与方法
1. 模型构建
- 研究对象：电力供应链两级结构（发电企业：常规能源与可再生能源；消费端：售电公司与终端用户）。
- 政策情景：设置固定溢价补贴制（FIP）、配额制（RPS）及双轨制（FIP-RPS并行）三种情景，引入惩罚函数（二次损失函数）约束消费端配额完成度。
- 关键假设：
- 电力市场完全竞争（假设3）；
- 发电成本为二次函数（假设5），常规能源成本系数λ=4.25×10⁻⁸，可再生能源β=9.14×10⁻⁸；
- 消费端效用函数为线性-二次形式（假设6），参数基于2013–2018年中国电力需求数据校准。

1. 模型求解与仿真
   
   • 均衡分析：通过Nash均衡求解各主体最优决策（发电量、绿证价格等），利用Matlab平台编程实现。
     
   • 参数设置：基于2018年中国实际数据（如可再生能源发电占比7.76%、平均上网电价373.87元/MWh）设定基准值，分析配额α（0.4–1.0）与罚金参数f（0.1×10⁻⁵–1.0×10⁻⁵）的敏感性。
     
   • 社会福利计算：整合消费端剩余、发电企业利润、可再生能源正外部性收益（单位减排收益ε=660元/MWh）及政府补贴成本。
     

主要结果
1. 配额制（RPS）政策效应
- 绿证价格与可再生能源电量：随配额α增加呈先升后降趋势（峰值位于α=0.6附近），罚金参数f增大则显著推高绿证价格（如f=1.0×10⁻⁵时，α=0.55对应绿证价格达400元/MWh）。
- 社会福利：呈现倒“U”型分布，最优配额区间为α=0.5–0.7。高配额（α>0.7）因绿证价格过高抑制交易，反而降低福利。

1. 政策比较

   • FIP vs. RPS：低配额（α<0.5）时FIP社会福利更高（政府补贴稳定收益）；高配额时RPS更具优势（市场调节降低政府负担）。
     
   • 双轨制（FIP-RPS）：在α=0.6附近，双轨制（如k=0.5，即RPS占比50%）的社会福利优于单一政策，体现政策协同价值。
     

2. 敏感性分析

   • 罚金参数f对绿证价格弹性显著，f提高10倍可使绿证价格增长约200%（α=0.55时）。
     
   • 常规能源发电量随α增加单调递减，而总电量在α>0.7后快速下降，反映高配额对市场规模的压制效应。
     

结论与价值
1. 科学价值：
- 首次将消费端作为配额考核主体纳入电力供应链博弈模型，揭示惩罚函数对绿证价格上限的规制作用。
- 提出双轨制过渡路径，为政策阶段性调整（如从FIP主导逐步转向RPS）提供量化支持。

1. 应用价值：
   
   • 建议政府根据可再生能源发展阶段动态调整配额比例（初期α≈0.5，成熟期α≈0.7）与罚金力度（f≈0.5×10⁻⁵）。
     
   • 为分省份差异化政策设计（如资源丰富区优先实施RPS）提供理论框架。
     

研究亮点
1. 方法创新：结合二次惩罚函数与Nash均衡，刻画政策参数对市场均衡的边际影响。
2. 数据驱动：基于中国电力市场实际数据校准模型，增强政策建议的实操性。
3. 政策启示：明确双轨制在配额过渡期的优越性，填补了FIP与RPS协同效应研究的空白。

其他价值
研究指出中国绿证市场交易量仅占核发量的0.15%，高价格低流动性问题突出，建议通过降低配额目标或引入弹性罚金机制激活市场。