本文是国际贸易论文，本文认为政府应该关注各国可再生能源政策变化，抓住贸易机会，扶持中小型风力发电机产业发展。对于可再生能源装备产业，则应做好技术转型，增强出口实力。
第 1 章 绪论
1.1 选题背景和意义
1.1.1 选题背景
进入 21 世纪，经济的快速增长给全球带来了能源的稀缺以及气候变化等环境问题。BP《2016 年世界能源统计年鉴》显示：2015 年全球一次燃料的消耗为13147.3 百万吨油当量，增长率为 1.0%，基本持平于 2014 年的 1.1%，远低于十年的平均值 1.9%。当前，一次能源的消耗量保持平稳的增长，但是能源消费的只增不减与有限性导致了能源的稀缺，能源的开采速度赶不上人类的发展速度。未来，经济社会发展将面临重大问题。
气候变化的主要原因是化石燃料燃烧产生的大量温室气体，1965 至 2015 年，全球 CO2排放量基本上呈现不断增长的趋势。如下图 1-1 所示，全球 CO2排放量在某些年份有短暂的下降，但下降比例不大，且在最近几年依然保持着平稳的增长，全球 CO2减排任务仍十分艰巨。据 BP 统计，碳排放量最多的前几个部门分别是电力部门、工业、交通等等，其中电力部门 CO2排放占比最多。
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1.2 文献综述
1.2.1 低碳经济和 CO2减排的相关研究
全球发展低碳经济的首要问题就是解决由 CO2等温室气体产生的气候变化对全球环境造成的种种影响。1992 年联合国政府间谈判委员会通过《联合国气候变化框架公约》，将温室气体浓度稳定在防止气候系统免受破坏的水平上作为目标，也是首次对气候变化问题做出国际性努力。低碳经济首次出现于 2003 年英国贸工部颁布的能源白皮书《我们能源的未来——创建一个低碳经济体》。能源白皮书中总结了当前英国面临的两个挑战：一是环境挑战，若英国不采取减少温室气体排放量的措施，会导致地球温度上升过快，英国东海岸极端水位出现率多出 10 倍到 20 倍，旱涝风险率大大增加。第二个挑战是英国本土能源供应量的下降将导致未来英国会成为能源净进口国，从而更容易受到能源价格波动、政局不稳以及各方冲突等问题的影响导致能源供应的中断。2007 年 7 月美国参议院提出的《低碳经济法案》不仅是世界上第一份以“低碳经济”为名的议案，也表明今后的美国将以低碳经济为重要战略。2008 年，联合国环境署将当年世界环境日的主题定为“转变传统观念，推行低碳经济”，希望在全球推行低碳经济。
低碳经济既是一种经济发展模式，也是一种绿色发展理念，涉及经济、政治、文化、生活等各方面。今天的低碳经济已经跳出了“低碳”的狭窄范围，所含意义除了“降低二氧化碳排放量”以外，更是指在生产，生活过程中实现低排放、低污染、低损耗，并由此衍生出低碳技术、低碳发展、低碳生活、低碳城市等一系列新概念。而低碳经济作为一个大的系统，包容着这些新生概念，应对全球气候变化所带来的一系列问题，实现全社会的可持续发展。
CO2减排是发展低碳经济的重要手段，也是实现经济的低碳和可持续发展的重要措施。低碳经济的发展模式是在实践中运用低碳经济理论组织低碳经济活动，从中观层面上看，当前低碳经济的发展手段还是以清洁机制和减少 CO2排放为主（迟远英，2008）。总的来说，低碳经济与 CO2减排之间存在一种相辅相成的关系，一方面，只有达到 CO2的减排，才能够实现发展低碳经济的宏伟目标。另一方面，有了低碳经济发展理论作为指导，才能更好的实施 CO2减排方案，应对CO2所带来的环境和生存压力。
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第 2 章 模型、方法和数据来源
2.1 “海丝”国家可再生能源装机需求预测模型
目前，各国电力部门对可再生能源的利用主要集中于太阳能和风能，中国的可再生能源贸易主要是以可再生能源装备为主，且具有出口能力的装备主要集中于太阳能电池以及风力发电机组，研究方向也大多集中于这两个领域。由此，本文选择太阳能、风能作为研究对象。
“海丝”沿线国家由于技术水平、经济发展的不同，太阳能、风电产业的发展状况也不相同。相比于传统能源，太阳能、风电发展起步晚，其中大部分国家是在 21 世纪后才开始发展，能够获取的太阳能、风电装机需求量样本很小，波动性较大，呈现出非线性的特征。利用时间序列预测数据或者灰色系统预测方法能很好的对非线性数列进行预测，但是由于时间序列预测方法对样本需求大，需要 50 个以上的样本容量，不适用于本文研究。而灰色预测则具有少数据、贫信息和不确定性的特点，只需 4 个以上的数据就可以进行建模，可用于本文对太阳能、风能装机需求潜力的研究。
灰色系统理论是邓聚龙教授在 1982 年提出的研究少数据、贫信息和不确定性问题的新方法。该理论认为“部分信息已知，部分信息未知”的系统叫灰色系统。由于灰色预测模型所需样本量少以及预测精准等特点，已广泛应用于经济、能源、交通等各方预测，并衍生出多种预测方法，包括 GM（1.1）模型，DGM（1.1），DGM（2.1）模型等，根据原始序列的不同而适用于不同的预测模型（刘思峰等，2005）。路正南和张志娟（2011）、谢建华和崔新维（2005）都采用了GM（1.1）灰色系统模型，对我国未来的风电产业做出了预测。但是，刘琳（2013）对比分析了 GM(1.1)，灰色 Verhulst，DGM（2.1）三种预测模型的可行性与精度，最终选择了 DM（2.1）对国家新能源风电装机量做出预测，为我国未来发展新能源电力提供数据参考。由于本文所选样本国的数据并非全部都是呈现出单调递增的趋势，其中一些样本数列已呈现出饱和的状态，文章最后选用 DGM（2.1）模型对 21 世纪海上丝绸之路样本国家的风电装机量进行预测。模型的实证主要参考了谢乃明、刘思峰等（2006）基于 GM（1.1）模型误差较大的情况下提出的离散形态 DGM 模型。
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2.2 可再生能源出口装备新增年发电量的计算方法
中国对“海丝”国家可再生能源装备的出口，将一定成效地解决贸易进口国家的能源稀缺问题，并且可再生能源能够替代传统火力发电方式实现发电。可再生能源装备的年发电量计算公式如下：
太阳能电池年发电量=平均峰值日照时数×365×系统峰值功率×转换率×太阳能电池个数 (2-5)
风力发电机年发电量=年风力有效时数×单个风力发电机额定装机容量×风力发电机个数 (2-6)
根据上述式（2-5）和（2-6），中国对“海丝”国家可再生能源装备出口所产生发电量的计算中，太阳能电池的发电量与平均峰值日照时数，系统峰值功率以及太阳能转化为电能的转化率有关。其中，平均峰值日照时数依据各国主要城市的经纬度，通过美国国家航天航空局（NASA）气象数据库查询获取①。系统峰值功率以太阳能业界平均水平 270W 为计算基准，转换率也参照业界平均水平的18%为计算基准，太阳能电池板的出口个数则通过中国海关总署的统计数据查询获得。
而风力发电机装备所带来的新增年发电量由两个部分计算获得，分别是大型风力发电机的年发电量和中小型风力发电机的年发电量。其中大型风力发电机出口到各国的装机容量可通过中国可再生能源学会风能专业委员会整理获取。中小型风力发电机则以中国中小型风电出口情况中所计算出的风电机组出口平均功率 1530W 作为计算标准②，年风力有效小时数根据 BP《2016 年世界能源统计年鉴》中各国风电总发电量以及风力装机量推算得出。
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第 3 章 “海丝”国家可再生能源装机需求分析.....................18
3.1 “海丝”各国可再生能源的利用背景................18
3.2 利用 DGM(2.1)模型预测装机需求量...................19
第 4 章 中国可再生能源出口装备对“海丝”国家的 CO2减排的贡献...............27
4.1 中国可再生能源装备的总出口.................27
4.1.1 太阳能电池..............27
4.1.2 风力发电机组............28
第 5 章 结论分析及建议...................35
5.1 主要结论................35
5.1.1 “海丝”国家可再生能源装机需求实现量的突破，贸易需求大...35
5.1.2 太阳能电池出口具备量的优势，中小型风电机出口利润薄弱......36
第 4 章 中国可再生能源出口装备对“海丝”国家的CO2减排的贡献
4.1 中国可再生能源装备的总出口
随着太阳能、风能发电技术的成熟，中国太阳能电池以及风力发电机组贸易量也在不断增加。1976 年，中国可再生能源企业开始制造太阳能电池，开启了可再生能源装备制造之路，特别是在 2005 年《中华人民共和国可再生能源法》的颁布实施，极大地促进了中国可再生能源产业的发展。可再生能源产业的快速发展，带动了可再生能源装备制造业。当前，中国可再生能源装备除了满足国内需求以外，太阳能电池与风力发电机组的出口量也呈现上升的趋势。
4.1.1 太阳能电池
光伏太阳能电池主要分为晶硅电池和薄膜电池两大类。近年来，随着晶体硅成本的下降，晶体硅太阳能电池在市场中占据市场的主导地位，市场份额长期维持在 80%以上。晶体硅太阳能电池板又分单晶硅电池和多晶硅电池，一般是由 60片和 70 片电池组成，业内平均功率为 270W，平均组件效率为 18%。目前，晶硅电池的改进主要体现在新型
