竞争还是互利？中国风能和光伏技术跨区域扩散的动态

《Environmental Innovation and Societal Transitions》：Rivalry or mutualism? Cross-regional dynamics of China’s wind and photovoltaic power technology diffusion

中国风能和光伏技术协同扩散的竞争与协同机制研究，基于改进的洛塔克-沃尔泰拉模型分析区域动态差异，揭示光伏技术扩散速度显著快于风电，存在竞争与共生两种模式，区域溢出效应呈现风电正向协同而光伏负向竞争特征，提出差异化政策工具需求。

　　

白晨曦|钟天旭|Bless Kofi Edziah|詹苏

天津大学管理与经济学院，天津300072，中国

摘要

中国为减少能源系统的碳排放所做的努力使得风能和太阳能光伏（PV）技术的应用成为首要任务。然而，由于这两种技术的间歇性，它们可能会争夺电网接入和市场份额，从而导致在全国范围内的扩散不均衡。本研究使用改进的Lotka-Volterra模型来分析风能和PV技术在中国不同地区的共同扩散动态。研究结果表明：首先，尽管两者都受到规模限制效应的影响，但PV技术的扩散速度明显快于风能技术；其次，风能和PV技术的扩散轨迹本质上是动态的，在捕食者-猎物和互利模式之间交替出现，后者仅在中国西南部观察到；第三，区域溢出效应表明，风能的部署受益于与邻近地区的正向空间协同效应，而PV技术则更频繁地受到邻近地区的竞争阻碍，尤其是在中国东北部和东部。这些发现强调了在能源转型期间需要制定具有区域差异性的政策工具，以解决局部竞争和跨区域合作问题。

引言

随着跨越关键环境临界点的风险增加，解决能源系统的高碳问题已成为全球性挑战（Wang等人，2023a）。2022年全球排放量达到了368亿吨二氧化碳当量的历史新高，其中能源相关活动占总量的87%。¹应对气候变化的紧迫性日益增加，向低碳能源系统转型变得至关重要。风能和太阳能光伏（PV）技术已成为全球能源转型的核心，具有巨大的潜力来减少碳排放并实现可持续的能源未来（He等人，2023）。

这些领域的技术进步显著。由于智能叶片系统和数字孪生建模等创新，陆上风力涡轮机的效率提高了40%以上（GWEC，2023）。同样，太阳能PV技术，特别是硫系堆叠光伏电池，在实验室环境中的效率达到了33.7%（IEA，2023）。中国在推进这些技术方面发挥了领导作用，这得益于其雄心勃勃的碳中和目标（Ai等人，2025）。2010年至2024年间，中国的风力涡轮机容量从每单位1.5兆瓦增长到16兆瓦，反映了向大规模、高容量发展的趋势（Samadi，2018）。此外，硅成本的降低使得平准化电力成本降至0.03美元/千瓦时（IRENA，2025）。到2024年，中国的风能和太阳能PV装机容量分别达到了520吉瓦和886吉瓦，占全国总装机容量的42%。²这一里程碑标志着风能和太阳能PV装机容量首次超过煤炭。

尽管如此，可再生能源的部署和利用仍存在显著的区域不平衡。例如，“三北”地区拥有中国56%的陆上风能资源，但仅占电力需求的30%。³这种不匹配在西北地区尤为明显，当地负荷需求不足导致风能和PV电力被削减，限制了绿色电力的整合。相比之下，负荷需求高的沿海省份面临土地和生态限制，限制了陆上风能的发展。老化的电网基础设施进一步加剧了电网连接的延迟。

为应对这些不匹配，中国的可再生能源战略已经发展成为一个地理上差异化的模式，基于地方性的政策干预。西北地区优先部署大规模风力涡轮机和跟踪安装的光伏系统，总装机容量达到297吉瓦，通过跨区域输电线路输送了超过1005亿千瓦时的绿色电力。在北方地区，政策重点转向了容量高达174吉瓦的中速风力涡轮机和灵活的热能转换解决方案，以增强系统整合（Jia等人，2024）。在中部和东部地区，由于地理限制，当局专注于低风速智能涡轮机（5-6兆瓦）并推广分布式光伏系统，到2024年装机容量超过了176吉瓦（Li等人，2025）。

这些政策驱动的路径创造了不同的技术发展轨迹，降低了电力生成成本，并加剧了行业内的竞争（Tsai等人，2016）。具体来说，这种竞争表现在三个维度：（1）市场结构，涉及国有和私营企业，使制造商能够超越同质竞争；（2）区域差异化的需求，迫使制造商专业化，从而在特定市场领域内加剧竞争；（3）对上游供应商的创新和成本降低的压力增加，从而在整个产业链中传播竞争动态。此外，资源禀赋与当地需求之间的不匹配引发了次级效应，包括跨区域电力交易、政策模仿和市场驱动的跨区域技术溢出。这些动态正在重塑中国无碳技术的竞争格局，导致扩散模式的不均衡。理解这些动态对于政策制定者、企业和研究人员评估在碎片化且路径依赖的系统中可再生能源部署的潜力、局限性和权衡至关重要。

尽管之前的研究已经探讨了这些动态，但中国的扩散模式既不是线性的也不是孤立的，传统模型无法完全捕捉其复杂性。扩散过程反映了生态竞争，其中每种技术都适应区域条件，在共享的政策和市场环境中争夺主导地位。因此，风能和PV技术可能表现出显著的空间异质性、规模依赖性和非线性互动，受到土地可用性、资本分配、制度能力、基础设施瓶颈和政策互补性等因素的影响（Duan等人，2014；Wang和Zhang，2023）。像Bass模型这样的简化扩散模型可能无法完全捕捉技术共同演化和区域差异的多层次复杂性（Park和Shin，2024）。因此，需要一个更具空间适应性和结构动态的分析框架，以解释规模依赖效应、竞争不对称性和可再生能源技术扩散的跨区域溢出。

基于此背景，本研究调查了中国风能和PV技术之间的区域扩散模式、竞争动态和同行互动。我们提出了三个研究问题：（1）从区域角度来看，中国风能和PV能源技术之间的市场动态和竞争关系是什么？（2）跨区域同行互动如何影响区域技术差距的扩大或缩小？（3）哪些政策调整可以解决技术扩散中的冲突并促进可再生能源的协同发展？

本文借鉴了熊彼特创新理论，采用了一个改进的Lotka-Volterra微分动态模型，适用于分析共同演化技术之间的竞争和合作关系。该方法使我们能够在国家和区域层面实证估计风能和PV技术的增长和扩散动态，同时探索推动中国跨区域技术采用的根本机制。该模型模拟了核心互动模式，如技术主导地位、共存或替代，并识别出扩散稳定的平衡状态。我们的研究时期涵盖了这两种技术快速发展的关键阶段，有助于在政策环境稳定的地区进行中期到短期的预测。

本文的贡献有两个方面。首先，我们通过放宽空间静态约束并纳入同行互动，扩展了传统的Lotka-Volterra模型，提供了对风能和PV技术之间竞争关系的更全面理解。虽然之前的研究已经探讨了相关动态，但这项工作增加了一个具有空间适应性的框架，考虑了区域异质性和非线性互动，提供了关于这些技术如何在不同地区共同演化的见解。其次，我们引入了一个多层次分析框架，将微观层面的竞争与宏观层面的扩散模式联系起来，强调了地方化竞争动态如何影响跨区域技术采用。该框架为政策设计提供了可操作的见解，以优化可再生能源的部署，特别是在能源系统多样的地区。

本文的其余部分组织如下：第2节回顾了有关技术扩散研究的相关文献。第3节概述了分析中使用的模型和数据。第4节展示了实证结果并讨论了其含义。第5节总结了主要发现和政策建议。

章节片段

文献综述

本节回顾了关于能源技术扩散的研究。它分为三个部分：早期扩散模型、技术之间的竞争动态以及使用Lotka-Volterra模型进行跨区域扩散的研究。本综述强调了关键进展，并指出了本文所要解决的问题。

Lotka-Volterra模型

Lotka-Volterra模型最初是为研究生态互动而开发的，用于捕捉不同物种种群在争夺有限资源（如营养和空间生态位）时的竞争动态。我们假设自然界中一个种群的大小表示为$x_i\left(t\right)$在时间$t$。由于两个种群在其栖息和进化过程中存在互动，因此两个种群的增长率应该是$x_1\left(t\right)$和$x_2\left(t\right)$的函数。

实证分析和讨论

本节展示了我们的研究结果并进行了讨论。首先，我们讨论了风能和PV技术的市场特征（第4.1节）。接下来，我们探讨了它们的互动（第4.2节）。然后，我们对这些技术进行了均衡分析和短期预测（第4.3节）。最后，我们研究了风能和PV技术之间的跨区域同行效应（第4.4节）。

结论性意见和政策启示

尽管可再生能源技术的扩散已经得到了广泛研究，但相对较少关注塑造其部署的空间依赖性和区域同行动态。本研究通过应用改进的Lotka–Volterra模型来量化中国能源系统中风能和PV技术之间的区域增长模式和跨区域互动，从而填补了这一空白。

首先，研究结果揭示了显著的区域异质性

CRediT作者贡献声明

白晨曦：撰写——审稿与编辑、监督、资金获取、概念化。钟天旭：撰写——初稿、验证、软件、方法论、数据管理、概念化。Bless Kofi Edziah：撰写——审稿与编辑、验证。詹苏：验证、调查。

白晨曦目前是天津大学管理与经济学院的教授和博士导师，同时也是剑桥大学能源政策研究组的访问学者。近年来，白晨曦教授致力于能源经济学和评估理论的研究与教学。他在能源经济学、电力系统的环境效率评估等领域取得了多项创新研究成果。