系統識別號 | U0002-3006201613265600 |
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DOI | 10.6846/TKU.2016.01084 |
論文名稱(中文) | 先進國家風力發電走勢分析:OECD縱橫資料分析 |
論文名稱(英文) | Wind Power Trend Analysis for Advanced Countries:OECD Panel Data Analysis |
第三語言論文名稱 | |
校院名稱 | 淡江大學 |
系所名稱(中文) | 經濟學系碩士班 |
系所名稱(英文) | Department of Economics |
外國學位學校名稱 | |
外國學位學院名稱 | |
外國學位研究所名稱 | |
學年度 | 104 |
學期 | 2 |
出版年 | 105 |
研究生(中文) | 陳雅文 |
研究生(英文) | Ya-Wen Chen |
學號 | 603570226 |
學位類別 | 碩士 |
語言別 | 繁體中文 |
第二語言別 | |
口試日期 | 2016-06-02 |
論文頁數 | 79頁 |
口試委員 |
指導教授
-
廖惠珠(rubyliao@mail.tku.edu.tw)
委員 - 林亦珍 委員 - 張四立 |
關鍵字(中) |
風力發電 靜態縱橫資料模型 結構轉變 動態縱橫資模型 |
關鍵字(英) |
wind power panel data analysis structural change dynamic panel data analysis |
第三語言關鍵字 | |
學科別分類 | |
中文摘要 |
由於全球能源使用的增加,以及國際對地球環境改善的重視,近年再生能源逐漸被廣泛應用,而風力發電是目前全球再生能源中僅次於水力發電占比最高的再生能源,因此風力發電對各國家的能源與電力的影響成為國際間重要的議題。 檢視各國風力發電之發展,可發現目前多個先進國家風力發電占總發電之比例明顯較高,其中丹麥、葡萄牙、西班牙,其風力發電占總發電之比例均高達20%上下。為何這些國家的風力發電占比會如此高,值得深入探討。 本研究使用OECD 32個先進國家1960-2013之年資料,並使用靜態縱橫資料、結構轉變與動態縱橫資料三種模型,以評估各能源發電以及經濟變數等,對風力發電發展之影響。其結果顯示,人口、GDP與電價對風力發電電力產出皆有顯著正向影響。而再生能源躉購費率(FIT)亦可提升風力發電之發展。另外,本研究亦發現先進國家風力發電發展有明顯之學習效果,可藉由前期風力發電之投入,逐步改進其技術等,以增加後期風力發電之發展。 |
英文摘要 |
Renewable energy was widely used in recent years due to the increasing energy use and the need for global environment enhancement. Except hydro, wind power is the world highest renewable energy sources currently, thus the impact of wind power generation on energy and electricity turns out to be an important issue in many countries. Examining the world wind power development, we find the relative share of the wind power generation on total power generation are higher than 20% in some advanced countries, such as Denmark, Portugal and Spain. It is worthy to explore why the proportion of wind power generation in these countries are so higher. In this study, we use OECD 32 advanced countries 1960-2013 yearly data, and apply three kinds of model (i.e. panel data analysis, structural change and dynamic panel data analysis) to evaluate how the wind power development is influenced by the energy generation and economic variables. The empirical results suggest that the population, GDP and the electricity price can significantly improve the wind power generation. The implement of FIT policy can also enhance the development of wind power. In addition, we also found that the advanced countries have significant wind power development learning effect. More wind power investment is found by accompanying with the more wind power use in the earlier period. |
第三語言摘要 | |
論文目次 |
目錄 第一章 緒論 1 1.1研究背景 1 1.2研究目的 5 1.3研究架構 7 1.4研究內容 8 第二章 參考文獻 9 2.1風力發電相關文獻 9 2.2其他再生能源政策相關文獻 11 2.2.1再生能源配比義務 11 2.2.2再生能源躉購費率 12 2.3 小結 14 第三章 先進國家能源概況 22 3.1先進國家各能源發電概況 22 3.2風力發電之發展 23 3.3化石能源發電與風力發電 25 3.3.1煤炭發電與風力發電 25 3.3.2石油發電與風力發電 25 3.3.3天然氣發電與風力發電 26 3.4核能、水力發電與風力發電 30 3.4.1核能發電與風力發電 30 3.4.2水力發電與風力發電 30 3.5其他再生能源發電與風力發電 33 3.5.1生質能發電與風力發電 33 3.5.2地熱發電與風力發電 33 3.5.3太陽能發電與風力發電 34 3.5.3.1太陽光電發電與風力發電 34 3.5.3.2太陽熱能發電與風力發電 34 3.5.4海洋能發電與風力發電 35 第四章 研究方法與模型 41 4.1靜態縱橫資料模型 41 4.1.1靜態縱橫資料分析 41 4.1.1.1固定效果模型 42 4.1.1.2隨機效果模型 43 4.1.2最適模型之選擇 44 4.1.3結構轉變之檢定 45 4.2動態縱橫資料模型 46 4.3實證模型之建立 47 4.3.1靜態縱橫資料實證模型 47 4.3.2結構轉變實證模型 48 4.3.3動態縱橫資料變實證模型 50 4.4各變數預期影響效果 51 第五章 資料來源與實證結果 54 5.1資料來源 54 5.2實證結果 57 5.2.1靜態縱橫資料模型之估計結果 57 5.2.2最適模型之選定 58 5.2.3靜態縱橫資料模型之估計結果 59 5.2.4結構轉變模型之估計結果 61 5.2.5動態縱橫資料模型之估計結果 67 5.2.6靜態與動態縱橫資料模型估計結果之比較 70 第六章 結論與後續研究 72 6.1結論 72 6.1.1結果分析 72 6.1.1.1靜態縱橫資料分析 72 6.1.1.2結構轉變分析 73 6.1.1.3動態縱橫資料分析法 73 6.1.2政策建議 73 6.2後續研究 74 參考文獻 75 中文參考文獻 75 英文參考文獻 75 附錄一、各能源發電之動態縱橫資料模型迴歸結果 77 表目錄 表2-1風力發電相關文獻整理 15 表2-2 RPS政策相關文獻整理 18 表2-3 FIT政策相關文獻整理 19 表4-1迴歸各變數之預期符號整理 53 表5-1變數名稱、定義與資料來源之整理 55 表5-2變數檢定統計量 56 表5-3靜態縱橫資料模型探討 58 表5-4最適模型之選定 58 表5-5靜態縱橫資料模型估計結果 59 表5-6結構轉變模型探討 62 表5-7結構轉變模型估計結果 63 表5-8結構轉變模型迴歸結果整理 65 表5-9動態縱橫資料模型之模型結果 67 表5-10靜態與動態縱橫資料模型迴歸結果之比較 70 圖目錄 圖1-1 2014年全球累積裝置容量前十五名國家 2 圖1-2歐洲及美洲先進國家風力發電累積裝置容量 3 圖1-3亞洲及大洋洲先進國家風力發電累積裝置容量 4 圖1-4研究架構圖 7 圖3-1 1971-2013年先進國家各能源發電概況 23 圖3-2各國風力發電電力產出與風力發電占總發電量之比例 24 圖 3-3各國煤炭發電與風力發電占總發電量之比例 27 圖3-4各國石油發電與風力發電占總發電量之比例 28 圖3-5各國天然氣發電與風力發電占總發電量之比例 29 圖3-6各國核能發電與風力發電占總發電量之比例 31 圖3-7各國水力發電與風力發電占總發電量之比例 32 圖3-8各國生質能發電與風力發電占總發電量之比例 36 圖3-9各國地熱發電與風力發電占總發電量之比例 37 圖3-10各國太陽光電發電與風力發電占總發電量之比例 38 圖3-11各國太陽熱能發電與風力發電占總發電量之比例 39 圖3-12各國海洋能發電與風力發電占總發電量之比例 40 |
參考文獻 |
參考文獻 中文參考文獻 温珮伶, 林師模, 林晉勗, 馮君強, &葛復光. (2014). 臺灣陸域風力發電之成本效益分析.臺灣經濟預測與政策, 45(1), 41-76. Retrieved from AiritiLibrary database. 英文參考文獻 Anderson, T. W., & Hsiao, C.(1982). Formulation and estimation of dynamic models using panel data. Journal of Econometrics, 18(1), 47-82. Arellano,M.&Bond,S.(1991). Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations. Review of Economic Studies, 58, 277-297. Arent, D. J., Wise, A., & Gelman, R. (2011). The status and prospects of renewable energy for combating global warming. Energy Economics, 33(4), 584-593. Bilgili, M., Yasar, A., & Simsek, E. (2011). Offshore wind power development in europe and its comparison with onshore counterpart. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 15(2), 905-915. Buckman, G. (2011). The effectiveness of renewable portfolio standard banding and carve-outs in supporting high-cost types of renewable electricity. Energy Policy, 39(7), 4105-4114. Cherrington, R., Goodship, V., Longfield, A., & Kirwan, K. (2013). The feed-in tariff in the UK: A case study focus on domestic photovoltaic systems. Renewable Energy, 50, 421-426. del Río González, P. (2008). Ten years of renewable electricity policies in spain: An analysis of successive feed-in tariff reforms. Energy Policy, 36(8), 2917-2929. Denault, M., D. Dupuis & S. Couture-Cardinal. (2009). Complementarity of hydro and wind power: Improving the risk profile of energy inflows. Energy Policy, 37(12), 5376-5384 Frondel, M., Ritter, N., Schmidt, C. M., & Vance, C. (2010). Economic impacts from the promotion of renewable energy technologies: The German experience. Energy Policy, 38(8), 4048-4056. Hoicka, C. E., & Rowlands, I. H. (2011). Solar and wind resource complementarity: Advancing options for renewable electricity integration in Ontario, Canada. Renewable Energy, 36(1), 97-107. Jenner, S., Groba, F., & Indvik, J. (2013). Assessing the strength and effectiveness of renewable electricity feed-in tariffs in European union countries. Energy Policy, 52, 385-401. Ketterer, J. C. (2014). The impact of wind power generation on the electricity price in Germany. Energy Economics, 44, 270-280. Lesser, J. A., & Su, X. (2008).Design of an economically efficient feed-in tariff structure for renewable energy development. Energy Policy, 36(3), 981-990. Lindman, Å.,& Söderholm, P. (2012). Wind power learning rates: A conceptual review and meta-analysis. Energy Economics, 34(3), 754-761. Mulder, A. (2008). Do economic instruments matter? wind turbine investments in the EU(15).Energy Economics, 30(6), 2980-2991. Papadopoulos, Α. M., & Karteris, M. M. (2009). An assessment of the Greek incentives scheme for photovoltaics. Energy Policy, 37(5), 1945-1952. Seljom, P., & Tomasgard, A. (2015). Short-term uncertainty in long-term energy system models — A case study of wind power in Denmark. Energy Economics, 49, 157-167. Shrimali, G., & Kniefel, J. (2011). Are government policies effective in promoting deployment of renewable electricity resources? Energy Policy, 39(9), 4726-4741. Yin, H., & Powers, N. (2010). Do state renewable portfolio standards promote in-state renewable generation ʔ. Energy Policy, 38(2), 1140-1149. |
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