基于扎根理论的我国分布式光伏发电制约因素研究

张素芳，邓 琦

(华北电力大学 经济与管理学院，北京102206)

一、研究背景及文献综述

随着社会、经济和技术的飞速发展，全球生态环境受到严重破坏，气候问题引起社会各方高度重视。大力发展可再生能源，改善用能结构，是应对环境和气候问题的重要途径之一。2006 年1 月，我国颁布《可再生能源法》，其中提到要促进可再生能源的开发和利用，不断改善能源结构。此后，我国陆续出台多种政策和办法以支持可再生能源的发展，涉及并网资金补贴、建立发展专项基金、促进可再生能源消纳等多个方面。特别是，国务院《关于促进我国光伏产业健康发展的若干意见》(国发〔2013〕24 号)于2013 年7 月发布之后，促进和规范光伏行业发展的政策性文件更加密集地出台，政策内容涵盖产品制造、市场应用、财税、价格、补贴、土地管理等多个方面，为我国光伏产业发展提供了良好的政策环境。2020 年9 月，我国为进一步实现全社会的可持续发展，提出了力争2030 年前实现碳达峰、2060 年前实现碳中和的“双碳”目标，而实现“双碳”目标的重要途径之一，就是大力扩展对光伏和风电等清洁能源的使用。

光伏可以分为集中式光伏和分布式光伏两大类，其中，分布式光伏是一种利用太阳能资源实现就近上网和使用的发电形式，具有单体容量较小、投资周期短、建设地点自由等显著优点。与集中式光伏发电相比，分布式光伏发电能有效解决集中式光伏发电在长途运输中的损耗问题，此外，分布式光伏还可以将电池作为建筑材料，在安装时与建筑物表面充分结合，节约占地面积。2014 年之前，我国光伏发电领域一直是集中式光伏发电占主导地位。2014 年之后，考虑到中国发电资源和负荷中心的分布矛盾现状，为解决光伏消纳问题，减少或避免弃光，我国各行政单位和地方政府出台了大量支持鼓励分布式光伏发展的法规、政策和一系列配套补贴办法。近几年，分布式光伏发电在光伏发电总装机中的占比正逐年提高，截至2020 年底，全国光伏并网装机容量已经达到2.53 亿千瓦，占全部装机容量的11.52%，其中分布式光伏装机7,831 万千瓦，在光伏总装机中占比30.9%，未来这一比例还将持续上升。根据国际能源署(InternationalEnergyAgency,IEA)发布的《2020 年可再生能源报告》[1]，中国的可再生能源将保持持续强劲的增长趋势，并将于2025 年之前占全球总增长的40%，其中光伏产能将在这种增长中做出约80%的贡献。2021 年5 月，国家能源局发布《关于2021 年风电、光伏发电开发建设有关事项的通知》(国能发新能〔2021〕25 号)，首次明确我国风电、光伏发电量占全社会用电量的比重将在2021 年达到11%左右，并保持逐年提高的增长趋势，同时还提出，我国非化石能源消费占一次能源消费的比重2025 年将达到20%左右。

在装机飞速增长的背后，中国光伏的发展也面临一系列的问题。此前，国内学者已经针对我国光伏发电的发展制约因素开展了一些相关研究，主要涉及政策、并网、经济性、综合分析等几个方面。政策方面，国内学者认为目前分布式光伏发展过程中存在执行力度不足的问题，如可再生能源电价附加募集资金不足[2]、政策实施过程中建设指标收缩[3]，以及缺乏监管等因素[4]，政策本身也存在中央到地方时滞[5]、类型单一[6]、不可预见[7]、指导性较弱[8-9]等问题。并网方面，光伏发展的问题主要体现在较弱的电网调节能力上，现有电网适应性改造和分布式光伏的并网需求之间的矛盾是分布式光伏开发利用的一大阻力[10]。现有研究认为，电网改造积极性面临着技术不足[11]、经济利益[12]、电网安全[13]等方面的挑战。此外，经济因素是影响民众采用光伏系统意愿的最重要的因素[14]。经济性可以分为收益和成本两部分，收益方面的挑战主要集中在发电补贴的可持续性和电价稳定性两方面[15-16]。而成本方面，我国分布式光伏目前存在成本较高，投资回收期长，依靠补贴盈利等问题[17]，同时也在受着初始投资、土地租金和税费、电网接入费用、人力成本、交易成本、前期开发费用、各种摊派以及融资成本等非技术成本的制约[18-20]。此外，还有学者从以上多个方面对我国分布式光伏发展的现状、趋势和关键影响因素进行多角度的综合性分析[21-22]。

现有文献存在的一个明显不足是，它们大多是对单一因素的分析或者是对多个因素的定性分析，缺乏因素之间的相互影响关系和影响路径的深度和系统性分析。本文首先利用扎根理论方法，基于我国大量分布式光伏发展的原始资料进行三级编码和指标体系构建，然后利用解释结构模型，探究制约因素的分层结构关系，最后利用交叉影响矩阵相乘法(MICMAC)得出关键制约因素。本文的研究既可弥补现有文献的不足，也可以为我国分布式光伏发电政策的制定提供参考。

二、研究方法与数据来源

(一)研究方法

1.扎根理论

扎根理论(GroundedTheory，GT)常被用于定性研究。使用这种理论方法时，研究者一般没有事先预设的理论和结论，而是在占有现有原始资料的基础上进行归纳、概括，从而形成经验，最后上升成系统的理论[23]。

应用扎根理论，首先要广泛收集与整理新闻、文库、访谈等各种形式的原始资料，然后对这些原始资料进行分析。分析过程的基本步骤是：(1)开放式编码：开放式编码又叫一级编码，其操作步骤主要包括概念化、概念分类和范畴化三部分。具体而言，首先是对原始资料进行逐句分析，然后将原始资料依据概念进行分类，最后确认概念归属的主要范畴；(2)关联式编码：关联式编码又叫主轴编码或二级编码。这一编码过程的主要目的是建立概念和类属的联系，将开放式编码过程中形成的概念及范畴进行再次提炼，合并相似或相近的范畴，初步确定概念与范畴间的联系并抽象出主范畴；(3)选择式编码：选择式编码又叫核心编码，是在已形成的主范畴的基础上，通过不断的深化分析提取一个核心范畴，并将其他范畴与核心范畴联系起来，构建实质性理论；(4)信度和饱和度检验：由于质性分析的主观性比较强，为尽量排除主观性带来的偏差和错误，提高研究信度，可由多名相关领域的学者对资料进行完整的编码分析，最终由其中一人整理编码结果与分析工作；信息饱和度分析是指当调查对象已经不能再提供更多额外的信息时就认为资料数据已经达到饱和，可以不用再补充资料。

2.解释结构模型

解释结构模型(InterpretativeStructureModel,ISM)，是现代系统工程领域中十分常见的分析方法，常被广泛应用在各类复杂系统性问题上，可以解决能源问题等国际性问题、区域经济开发等地区性问题、以及企事业甚至个人的各类系统性复杂问题。解释结构模型以定性分析为主要方法，但在运用过程中将定性研究做定量化的处理，得到各个要素之间明确的影响关系[24]。解释结构模型可以把一个研究问题内纷繁复杂的思想和观点转化为直观的、具有良好结构的相互关系，一般适用于研究长期、复杂、非线性的关系。因此，利用解释结构模型可以客观反映系统运行的机制和逻辑，明确系统内各因素之间的层级关系和影响逻辑，为政府制定政策提供有力的理论支持。

解释结构模型的应用，主要包括以下三步：第一步，通过对系统要素之间有向二元关系的定性判断，这一步可以根据文献分析、专家咨询等方式得出，也可基于历史经验进行自主判断；第二步，依据各制约因素之间的有向二元关系，建立对应的邻接矩阵和可达矩阵。邻接矩阵和可达矩阵是一个以系统要素个数为行列数、以数字0 和1 为行列值的方阵，其中邻接矩阵表示系统因素间一对一的二元影响关系(“1”代表“有”，“0”代表“无”)，可达矩阵表示系统因素之间任意传递次数的二元影响关系(“1”代表“有”，“0”代表“无”)；第三步，对可达矩阵进行逐层分解，直观地表达出最底层的制约因素、最高层的目标以及各层次制约因素的影响路径，形成包含各因素之间层级关系的解释结构模型，进而确立各个要素之间的结构关系及其在系统中发挥的作用。在分布式光伏问题研究方面应用解释结构模型，可以突破描述性研究和针对某一方面的单一研究模式的局限。

3.交叉影响矩阵相乘法

交叉影响矩阵相乘法(Cross-ImpactMatrixMultiplicationAppliedtoClassification,MICMAC)，的基本思想是：如果因素a 对因素b 产生了影响，且因素b 对因素c 产生了影响，那么因素a 也会对因素c 产生影响。由于因素a 的任何改变都可以通过一定路径影响到c，所以，因素a 和c 之间具有间接影响。基于此思想，MICMAC 的直接关系矩阵可以用解释结构模型的可达矩阵来表示，其结果可以形成“驱动力—依赖性”坐标矩阵。该坐标矩阵可以形象地表达各个系统因素的驱动力和依赖性，最后可将要素分成4 个簇群，分别为自治、依赖、联系、驱动簇群[25]。这四个簇群分属于坐标矩阵中的第I、II、III、IV 象限。其中，自治簇因素(位于第Ⅰ象限)的依赖性和驱动力都较低；依赖簇因素(位于第Ⅱ象限)的依赖性较高而驱动力较低；联系簇因素(位于第Ⅲ象限)的依赖性和驱动力都较高；驱动簇因素(位于第Ⅳ象限)的驱动力较高而依赖性较低。在以上四类因素中，驱动簇因素由于其较强的驱动力和较弱的依赖性，通常是系统中较深层次的影响因素，这也意味着，在系统性问题中优先解决处于第IV 象限的驱动簇因素会有助于其他象限各系统因素的解决。

(二)数据来源

1.期刊文献

期刊文献主要从以下两个渠道获得：(1)中文文献：以中国知网(CNKI)为检索数据库，以“分布式光伏”且“因素”为检索关键词。同时，为了保证原始资料的时效性，将“文献发表时间”选项限制为“2018-2020 年”，获取我国分布式光伏发展制约因素的相关期刊以及会议文献资料；(2)英文文献：以Elsevier 为检索数据库，以“PV”和“China”为检索主题词，限制发表时间为“2018-2020 年”，为提高相关内容获取效率，将期刊范围限制在“Energy”；“RenewableEnergy”；“EnergyPolicy”；“Energyand Building”；“EnergyResearch&SocialScience”等几个影响因子较高且与本文研究更相关的期刊。最后，通过进一步筛选，只留下与我国分布式光伏相关且涉及制约因素研究的文献。

2.研究报告

光伏行业相关研究报告主要从以下几个渠道获得：(1)券商报告：在Wind、同花顺等平台或直接通过搜索引擎的方式，以“光伏”或“能源”为关键词进行检索获取；(2)光伏相关机构报告：如中国光伏行业协会官方网站发布的《2019-2020 年中国光伏发展年度报告》；(3)研报集合平台：包括镝数聚(https://www.dydata.io/)、研报客(https://www.yanbaoke.com/index)等网站类研报聚合平台和微信公众号平台等。

3.网页信息

网页信息的获取方式主要有以下几种：(1)通过百度、谷歌、搜狗、必应(Bing)等搜索引擎，对“分布式光伏”、“发展”、“制约”、“影响”、“因素”等关键词的不同组合进行搜索，获取我国分布式光伏发展制约因素相关的评论、访谈类新闻；(2)通过中国光伏网、中国产业信息网等权威网站，对分布式光伏发展制约因素相关信息进行检索；(3)通过“智汇光伏”、“北极星太阳能光伏网”等光伏资讯分享类微信公众号获取相关信息。

三、基于扎根理论的我国分布式光伏发展制约因素挖掘与分析

本研究由研究人员完成原始资料记录，并依据阅读理解和实际经验对原始资料进行三级人工编码(开放式、关联式和选择式编码)，随后评估编码者之间的信度与信息饱和度以确保编码工作的科学性与全面性。

(一)开放式编码

首先，对230 条原始资料依据阅读理解和实践经验进行详细分析和反复对比，从中抽取并确定概念所属的范畴，然后进一步提炼概念所属范畴。最终从原始资料中抽取出42 个概念，并在其中提取出12 个范畴。开放式编码结果如表1 所示。

表1 主轴编码形成的主范畴

(二)关联式编码

根据不同范畴之间的概念区分，将概念相似的范畴进一步归纳形成一系列不同的主范畴。在归纳过程中，依照分布式光伏发展的特点，将相似范畴归纳到同一个主范畴中。最终归纳形成4 个主范畴，分别为宏观政策问题、行业发展问题、配套服务问题以及认知观念问题。归纳结果如表1 所示。

(三)选择式编码

选择式编码的关键是挖掘出系统问题的核心范畴，首先，依据上一步范畴归纳的结果辨析主范畴与核心范畴之间的关系，然后，通过“故事线”的方式对因素条件进行描述。最终形成典型关系结构框架如表2 所示。

表2 范畴的典型关系结构

(四)信度评估与信息饱和度分析

信度检验是指由于质性分析的主观性比较强，为尽量排除主观性带来的错误，提高研究信度，可由多名相关领域的学者对资料进行完整的编码分析，最终由其中一人整理编码结果与分析工作。在整个三级编码阶段，两名相关领域的硕士研究生分别对原始资料进行编码分析，最终由其中一人整理编码结果，并对结果进行分析。

饱和度检验是指当调查对象已经不能再提供更多额外的信息时就认为资料数据已经达到饱和，可以不用再补充资料。本文随机选择2/3 的原始资料，完成分布式光伏发展制约因素的三级编码，剩余1/3 的原始资料用于进行理论饱和度检验，检验结果显示，原始资料中没有产生新的范畴。

四、我国分布式光伏发展影响因素的解释结构模型

如前所述，解释结构模型可以把混沌复杂的思想和观点转化为直观的、具有良好结构的关系，适用于研究分布式光伏发展等长期、复杂、非线性的问题。

(一)影响因素筛选

上一节已经运用扎根理论，对分布式光伏发展制约因素进行了筛选和分类。但是，由于我国分布式光伏的发展日新月异，而期刊文献发表具有时滞性，所以本节将采用问卷调研的方式，对分布式光伏领域相关人员发放问卷，邀请他们对42 个概念化指标进行打分，平均分大于4 的指标予以保留，最终被保留的因素有19 个，它们分别为电价不高/正在下降；空气问题；非技术因素抬高成本；屋顶寿命问题；优质屋顶资源难获取；屋顶产权不明确；全民绿色消费理念及行为习惯未形成；补贴资金不到位；政策未来不确定；产品质量担忧；研发与产业脱节；行业标准尚未健全；电费清缴问题；价值未来不确定；融资困难；电力辅助服务市场不成熟；光伏市场服务体系不完善；运维服务不足；电网方并网意愿不强。

(二)制约因素的层级关系构建

1.制约因素之间二元关系的构建

制约因素之间的二元关系，指的是建立各个制约因素之间单向的二元关系。根据文献分析，专家咨询的方式得出各个制约因素的影响关系。本文将从上文扎根理论研究中所得的42 个概念中被保留的19 个制约因素入手，建立制约因素之间的二元有向影响关系，依据影响关系的有无，形成对应的邻接矩阵和可达矩阵。

邻接矩阵可用A=(aij)n×n(n 代表系统要素个数)表示，根据概念之间的单向影响关系，构建出如式(1)所示的分布式光伏制约因素邻接矩阵。

可达矩阵可以用R=(rij)n×n(n 代表系统要素个数)表示，根据式(1)即可利用布尔运算法确定，如式(2)所示：

2.制约因素的层级划分

根据邻接矩阵和可达矩阵反应的各个制约因素之间的相互影响关系，依据可达矩阵计算出每一个制约因素的可达集R(si)(由si 可到达的诸因素组成)，先行集A(si)，共同集C(si)，起始集B(si)，可以将我国分布式光伏发展的解释结构模型做出层级划分，过程如表3 所示。

表3 我国分布式光伏发展制约因素层级结构

续表 3

(三)解释结构模型的构建

通过上述层级结构的划分，绘制出分布式光伏发展制约因素解释结构模型，如图1 所示。从结果可以看出，本文最终将分布式光伏发展制约因素划分为5 个层级，从上至下依次为第1^5 层级，其中第五层因素为深层制约因素。

图1 分布式光伏发展制约因素解释结构模型图

五、基于交叉影响矩阵相乘方法的关键制约因素识别

为了探究各个制约因素在阻碍分布式光伏发展过程中所处的地位和发挥的作用，本节引入交叉影响矩阵相乘法(MICMAC)。如前所述，对可达矩阵的行列数求和可以很好地表达交叉影响矩阵相乘法中因素的驱动力与依赖性强弱，计算结果如表4所示。

表4 制约因素的驱动性与依赖性

将行列求和的结果绘制在坐标上，可将所有制约因素划分在四个象限，并将这四个象限命名为：自治簇(第Ⅰ象限)、依赖簇(第Ⅱ象限)、联系簇(第Ⅲ象限)和驱动簇(第Ⅳ象限)，结果如图2 所示。

图2 分布式光伏发展制约因素MICMAC 分析结果

结合ISM 和MICMAC 方法，将ISM 分析中得出的深层制约因素(S2、S4、S6、S8、S9、S11、S16)，按照驱动力和依赖性的强弱，对其中的非驱动簇因素(S11)进行剔除，可得到深层制约因素中位于驱动簇的因素，它们是：空气问题(S2)，屋顶寿命问题(S4)，屋顶产权不明确(S6)，补贴资金不到位(S8)，政策未来不确定(S9)，电力辅助服务市场不成熟(S16)。在解决我国分布式光伏发展应用缓慢这一现实问题中，应优先解决这些深层制约因素中驱动力较强的因素，并沿解释结构模型中的影响路径，对中层和顶层制约因素产生影响，由此推动所有制约因素的解决，最终全面推动我国分布式光伏发展。

六、结语

本文在对现有原始资料进行收集和梳理的基础上，基于扎根理论方法、解释结构模型以及交叉影响矩阵相乘法，厘清影响我国分布式光伏发展各个因素之间的关系，识别关键和深层制约因素，突破了现有文献基于经验的陈述性研究方法的不足。

但本文所使用的方法，也存在一定的缺陷：一是，文章存在着一定的主观判断干扰：在原始资料的选择与识别、概念和范畴的归类和编码、对不同因素之间二元影响关系的判断等环节都依赖于作者对研究内容的认知和理解，虽然已通过信度检验和问卷调研等方式，在一定程度上减少了论文研究的主观性，但依旧不能做到完全客观；二是，本文所采用的扎根理论模型和解释结构模型都有着较强的理论性，因此，可能导致在此方法下得出的研究结果和实际情况有偏差。未来的研究中，可辅以专家访谈等研究方法，以提高研究结果的可信度。