.06%(2012年)、86.72%(2013年)、86.58%(2014年)；累積光伏裝機量占全球比例分別為87.03%(2012年)、86.94%(2013年)、86.86%(2014年)。樣本國家的光伏產業規模占到了全球光伏產業規模的85%以上，能較為全面地反映全球光伏產業現狀。

　　為了消除投入與產出在時間上的滯后性，本文在選用數據時，投入和產出指標分別選取第t年和第t+1年的數據。而為了減少數據因為單一年份的波動性，本文的投入指標選取的是2011—2013年的平均值，產出指標為2012—2014年的平均值，環境指標為2011—2013年的平均值。所有數據均來源于國際能源署官方網站。

　　3政策績效結果及分析

　　3.1第一階段傳統DEA的實證結果

　　利用DEAP2.1軟件對18個國家的光伏產業效率水平和所處規模報酬狀態進行分析，結果見表3。在不考慮外部環境和隨機誤差的情況下，計算得出相對效率水平：18個國家光伏產業的平均技術效率值為0.81，平均純技術效率值為0.94，平均規模效率值為0.87，12個國家的光伏產業技術效率值達到了1即處于技術效率前沿面上，其他國家均不同程度地處于無效率狀態，有待提高。

　　計算結果表明，大多數國家光伏產業純技術效率大于規模效率，這意味著多數國家的技術效率來源于純技術效率，而不是規模效率，說明規模效率無效是制約光伏產業效率的主要因素。由于初算結果包含了外部環境和隨機誤差項，不能較好地反映政策績效，需要進行調整并重新計算結果。

　　3.2第二階段SFA回歸結果

　　利用統計軟件進行SFA回歸，將第一階段投入變量得出的松弛變量作為第二階段的被解釋變量，將各個國家的環境變量、電力消費總量、GDP和人口作為解釋變量，回歸得到的結果顯示，SFA模型的單邊似然比統計量均大于mixed分布的檢驗標準值，回歸模型通過了檢驗，且δ2和γ均通過了顯著性檢驗。說明產出與離線產出間的差距主要是由管理無效導致的，剝離原投入松弛變量中受到環境因素影響的部分，很有必要。由于環境變量是對各投入松弛變量的回歸，當回歸系數為負時，表示降低投入松弛的冗余，提高技術效率；反之則增加投入松弛的冗余，降低技術效率。

　　電力消費總量對研發經費投入的松弛變量具有正向影響，說明電力消費總量較大但也并不能有效增加行業內創新資源的配置。原因在于，盡管行業的消費需求量很大，帶動了政府對行業創新給予較多的資金支持，但是獲得資金支持的企業可能對研究經費的管理較為粗放，造成浪費。國內生產總值和人口數量對研究經費松弛變量的影響為負，說明經濟實力的強度可以有效增進光伏行業創新資源的配置。電力消費總量、人口和GDP對于人力資源投入的松弛變量的影響并不顯著。

　　3.3第三階段調整投入后DEA實證結果

　　對18個國家光伏產業效率的投入變量進行調整后，再根據調整后的投入變量和原始產出變量，計算剔除了外部環境因素和隨機誤差的技術效率，如表3所示。與調整前相比，調整后的政策效率發生了變化。從18個國家光伏產業的平均效率值來看，技術效率從0.81上升到0.82，純技術效率從0.94上升到0.97，規模效率從0.87下降到0.84，波動的幅度較小。總的來說，樣本國家的純技術效率在第一階段被低估，規模效率在第一階段被高估。

　　剔除外部環境因素和隨機誤差以后，7個國家的光伏產業技術效率有不同幅度的上升，說明這7個國家光伏產業所處的比較不利的環境因素限制了技術效率的提升，而不是較低的管理水平導致了低技術效率；5個國家的技術效率在調整前后均為1，保持不變，說明在這5個國家，光伏產業處于自身最優的狀態；6個國家的技術效率有所下降，說明這6個國家的技術效率在第一階段被高估。與調整前相比，調整后6個國家的純技術效率有明顯的上升，10個國家的純技術效率保持不變，說明大部分國家的純技術效率在第一階段并未被高估。而規模效率在調整后，8個國家呈現下降的趨勢，說明這些國家規模效率在第一階段被高估，規模不經濟是導致這些國家光伏產業效率低下的原因。

　　剔除外部環境因素和隨機誤差以后，大部分國家的光伏產業處于規模報酬遞增或者規模報酬不變的階段，只有中國和德國處于規模報酬遞減的階段，說明光伏產業兩大強國產業規模雖大，但出現了規模不經濟。可能原因如下：由于新增裝機容量增長太快，德國政府從2012年實施了新的政策，光伏利用補貼由原來的每年遞減改為每月遞減，引起了市場劇烈的動蕩，這在一定程度上增加了用戶安裝成本，同時降低了安裝的積極性，使得銷售市場行情下跌，導致產業規模外在不經濟；此外，國內外光伏補貼政策變化引起的市場供需失衡也在一定程度上促進了規模不經濟。

　　中國的光伏產業發展時間短，增長過快，這一點在已有研究中得到證明。但是盲目的擴張并沒有給企業帶來理想的規模經濟，這主要與國內光伏企業主要集中在光伏生產，而制造的產品要賣出去就依賴于歐美等電站開發的拉動，由于金融危機后開發需求量下降，國內產品滯銷，促進了規模擴張后的不經濟；另一方面，國內的生產補貼政策誘使一些企業涌入產業鏈下游的產品生產，產能大量增長，但外銷不暢，內需不足，企業紛紛打出價格戰，使得企業經濟效益下降，導致規模不經濟。

　　3.4差異性分析

　　為進一步比較不同國家光伏產業之間的效率差異，根據效率測算值，對18個國家的光伏產業效率進行Q型聚類。由于技術效率等于純技術效率與規模效率的乘積，導致三者之間存在共線性問題。因此，選取沒有相關性的技術效率和純技術效率作為聚類分析的指標。利用統計軟件SAS8.0進行聚類分析，得到的結果如圖1和表4所示。

　　表4中，NCL為當前系統存在類的總個數，Clusters為當前加入的編號，Joined表示加入該類的國家，FREQ表示新類的元素個數，SPRSQ表示類與類之間規格化最短距離，RSQ表示R2統計量，ERSQ表示偏R2統計量，CCC為統計量值，PSF為偽F統計量，PST2為偽T2統計量，Tie表示“節”。從CCC統計量可以看出，聚為3類時的值最大；若聚為4類，偽F統計量PSF和偽T2統計量都變化較大。綜合各方面的情況，聚為3類最為合適。

　　結合圖1的結果，可以得到18個國家的光伏產業效率分類情況。第一類澳大利亞、意大利、韓國、挪威、西班牙、瑞典、瑞士、美國、德國、荷蘭和日本，該類的特點是純技術效率和規模效率(0.91～1.00)明顯好于其他兩類，光伏產業效率處于相對較高的水平。第二類為中國、法國和馬來西亞，這三個國家光伏產業純技術效率與第一類十分接近，但規模效率在0.71～0.76之間，低于第一類國家的規模效率值，此類國家光伏產業效率整體處于相對中等的水平；第三類為奧地利、比利時、加拿大和丹麥，這4個國家的光伏產業純技術效率都大于0.90，與第一、二類國家的純技術效率接近，但是規模效率明顯低于第一、二類，都在0.41～0.54之間，此類國家的光伏產業效率特點是純技術效率高于規模效率，技術效率較低主要是因為規模效率低，光伏產業效率處于相對較低的水平。

　　4結論及建議

　　結論如下：

　　(1)剔除外部環境因素和隨機誤差的影響后，各個國家的技術效率值、純技術效率值和規模效率值均有不同程度的變化。與剔除前相比，純技術效率整體上被低估，規模效率整體上被高估，這說明外部環境因素對光伏產業政策效率有一定的影響。

　　(2)剔除外部環境因素和隨機誤差后，大部分國家的光伏產業處于規模報酬遞增或不變的階段，只有中國和德國處于規模報酬遞減的階段，說明光伏產業兩大強國對光伏的利用規模較大，但已經出現了規模不經濟。

　　(3)聚類分析將樣本國家分為三類，第一類：澳大利亞、美國、德國和日本等11個國家，光伏產業政策效率處于相對較高的水平；第二類為中國、法國和馬來西亞，光伏產業政策效率處于相對中等的水平；第三類為奧地利、比利時、加拿大和丹麥，光伏產業政策效率處于相對較低的水平。

　　本文從三個方面提出了建議，具體如下：

　　(1)加強政策引導，營造良好環境。由于環境變量對樣本國家的光伏產業效率值有影響，因此各國政府需要根據自身環境采取相應措施促進本國光伏產業的發展。如中國長期的盲目擴張已經出現了規模不經濟，不能再盲目給予補貼，而應調整政策，采用直接與間接優惠相結合的稅收措施，有針對性地實行增值稅即征即退的政策，使得退還的增值稅用于企業研發活動及擴大生產；鼓勵企業對光伏產業鏈中高新技術的研發投入，對企業購買光伏產業中上游技術專用儀器設備及實驗材料給予政策補貼，鼓勵發展高附加值的中上游產品。

(2)加快產業調整，優化產業結構。許多樣本國家由于較低的光伏產業規模效率影響了光伏產業的效率，因此，這些國家需要加快本國光伏產業結構的調整，優化產業結構，提高產業規模效率