3 学习曲线

在技术的发展中，时间不是一个固定的因素。阿尔奇安（Alchian）（1963）的学习曲线是一种预测未来生产成本的方法，该方法已经广泛应用于半导体行业。一些公司通过使用学习曲线设置低于初始成本的价格，从而增加需求，诱导“学习”。由于生产流程的改善和在生产流程中增加技能娴熟的工人，会使生产成本下降，学习曲线可以衡量生产成本的减少。在学习的实证研究中，累计产品已被用于测量含有经验的生产流程。生产成本下降一个恒百分比，累积产量就会翻一番。例如，95%的学习曲线表明，输出增加一倍，价格下降5%。60%的学习曲线会使价格降低40%。因此，学习因子越小，成本下降越快。

包括机床、船舶、航天汽车和电子乐器在内的制成品的异质群体的学习曲线波动范围是从54.8%～95%（Pacific Northwest Laboratory，1979）。

一般来说，技术越先进，行业越具有竞争性，就越需要劳动力，成本的下降伴随着累积产量的增加。当然这些条件描述了当前的光电行业的特点（Pacific Northwest Laboratory，1979）。

据估计，光电产业的学习曲线的变动范围为75%～85%（Dorf，1981；Pacific Northwest Laboratory，1979）。因为只有应用成功的技术，才能使用学习曲线降低成本，所以使用学习曲线来预测经济可行性已经受到批评。例如，核电站没有使用学习曲线；的确，成本随着产量的增加而上升。因此，尽管学习曲线无法预测未来某种技术的经济可行性，但它们可以提供一种使用某一具体技术的发展近况来估计未来趋势的方法。

图1显示了光电产业学习曲线从20世纪50年代的90%到70年代中期的37%的变化情况。不像核能，由于光伏发电已向世人展示了成本降低的历程，所以用该历程来计划未来的学习曲线是合理的。在82%的学习曲线基础上，政府采购订单需要52.5亿美元才能促使太阳能电池以2.50美元/峰瓦的价格进行大规模生产注1：。太阳能发电若以这个价格与洛杉矶电力生产的其他来源相比，将更具有成本竞争力。到1978年，联邦政府在太阳能上花费了9.4亿美元，再加上52.5亿美元，这将使总数达到61.9亿美元。截至1978年，联邦政府直接用于补贴核工业发展的费用高达210亿美元，相比之下，在太阳能上的花费更有意义。

注1：在1982年，太阳能电池的平均价格是10美元/峰瓦（U. S. Congress: House，1982）。在1982年，太阳能电池的累计输出大约是12.2兆瓦。这个数字是基于以下数据进行估计的：到1975年，低于1兆瓦（Costello et al.，1979: 79）；从1975年到1978年，1.6兆瓦（Booz，Allen and Hamilton，Inc.，1978）；从1979年到1981年，9.6兆瓦（Byron Jackson，Solar Energy Research Institutes，Golden，CO，May 1982；personal communication.）。在学习曲线方程中，进步指数是指价格的百分比跌幅时常会伴随着累积产量的翻倍。根据太阳能电池成本下降规律，我们假设0.82的价值代表18%的太阳能电池价格下降，同时生产的电池数量翻倍。因此，如果P=价格和Q=累计生产数量，进步指数代表价格的百分比跌幅，产量翻一番可能伴随使用下列方程：P=c×Q-b。当P1=0.82，b=0.2863042。整理限制累积输出的上述方程（即所需的累计产量达到12.2和154006，花费2.50美元/峰瓦的成本）。收益率约为52.5亿美元，代表政府支出，这使太阳能发电与其他能源产生竞争。

在20世纪70年代末期，联邦能源局仿照美国国防部的晶体管计划，提出了太阳能电池的发展战略（Marvin，1976）。据估计，如果国防部能够提供太阳能电池的大批量订单，那么与传统发电机相比，这些太阳能电池能以与之相同或稍低的成本提供远程电源。正如前文中提到的，国防部的采购订单曾使晶体管的成本下降，此时，人们同样希望国防部的采购订单能够降低太阳能电池的成本。然而，当吉米·卡特（Jimmy Carter）总统签署1978年的开发与示范法中的太阳能光伏能源研究部分时，简单介绍了所提出的项目，该项目是为太阳能电池研究提供资金而不是为采购提供资金（Commoner，1980）。到罗纳德·里根总统上台时，联邦光电研究经费大幅减少（Rose，1982）。总的来说，1980年，美国能源部在可再生能源项目上提供了7.97亿美元的研发基金，1983年提供了2.62亿美元（Lueck，1983）。