第四章 結果與討論
4.6 主要參數敏感度分析
以下分別以不同折現率(i)及年運轉維護費用之係數(m)討論其對結果 的影響。
1. 平均折現率(i)
以 EP2%-L-92%之案例為代表，依表 4.7 所列項目一一討論：
(4) 安裝量與初設成本：折現率隨著經濟變動，過去五年折現率平均約為 2%，由於折現率小 Capital recovery factor 亦小，會讓初設成本攤還的 太陽光電發電成本低，使電太比例較高，因而安裝量會成長較快，條 例採用較高的 5.25%，依條例採用的折現率所推估之安裝量成長率約 為 i=2%的 0.87~0.78 倍及 i=3.5%的 0.93~0.88 倍，約為 i=6%(過去五年 折現率最大值)的 1.04~1.08 倍。安裝量大相對使太陽光電成本下降較 多，當 i=2%時，在 2030 年即較條例 i=5.25%的初設成本比例多降低 6%。
(5) 費率：同表 4.7 所列，折現率較小，太陽光電成本較低，依條例訂定 之參數及費率公式攤還計算時會使費率略低，i=2%在 2011 年至 2030 年間費率由 11.26 元/度降為 5.06 元/度，但 i=2%、i=3.5%、i=6%下費 率與條例 i=5.25%值相近。
(6) 補助支出：主要受安裝量與費率所影響，由表 4.7 結果可看出折現率 較小，預期安裝量較大且太陽光電成本及費率下降不夠多，導致補助 金額較高，故依模擬結果，折現率小時總補助金額較高。
(7) 能源效益：由於折現率小使安裝量成長較快，故提高總發電量，如表 4.7 所列，條例 i=5.25%改為 i=2%、i=3.5%、i=6%時，在 2025 年系統 發電占 2010 年全國發電量比例由 0.7%變為 1.5%、1%、0.6%，折現率 小時總發電量較大。
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表 4.7 EP2%-L-92%之不同折現率(i)分析(2011-2030)
項目 m=0.7%
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圖 4.48 EP2%-L-92%不同折現率之綜合比較(a)i=5.25%；(b)i=2%；
(c)i=3.5%；(d)i=6%
2. 年運轉維護費用之係數(m)
依能源局(100 年)公告年運轉維護費用約占初設成本 0.7~1.5 %，條例 則採用較低的 0.7%，雖然過去文獻多採用 2~4 %，但此值亦可能因技術改 善而降低後續運轉維護費用，由於年運轉維護費用小會使太陽光電發電成 本小，電太比例較高，誘因較大，因而安裝量大、太陽光電成本及費率小，
如表 4.8 之 EP2%-L-92%案例所列及圖 4.49 所示，分析結果與折現率小的 變化趨勢相似，年運轉維護費用之係數(m)小時，安裝量大且淨成本高。
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表 4.8 EP2%-L-92%之不同年運轉維護費用之係數(m)分析(2011-2030)
項目 i=5.25%
m=0.7% m=1.5% m=2.5% m=4%
安裝量成長比例(%) 27%~43% 26%~40% 25%~36% 23%~33%
到 2030 年降低 2010 年初設成本比例(%) 50% 49% 47% 44%
費率(元/度) 11.30~5.77 11.31~5.98 11.32~6.20 11.33~6.46
補助支出 補助金額(億元) 0.8~593.6 0.8~459.6 0.8~353.4 0.7~259.5
能源效益 總發電量(百萬度) 7.4~9247.9 7.1~6910.7 6.8~5127.1 6.4~3610.6 2025 年系統發電占 2010
年全國發電量比例(%) 0.7% 0.6% 0.5% 0.4%
環境效益 eCO2減量(千噸) 3.8~4746.2 3.7~3546.7 3.5~2631.3 3.3~1853.1 2025 年 eCO2減量占 2008
年全國總量比例(%) 0.3% 0.3% 0.2% 0.2%
TSP 減量(噸) 0.1~139.6 0.1~104.3 0.1~77.4 0.1~54.5 2025 年 TSP 減量占 2007
年全國總量比例(%) 0.004% 0.003% 0.003% 0.002%
SOx 減量(噸) 1.5~1923.3 1.5~1437. 2 1.4~1066.3 1.3~750.9 2025 年 SOx 減量占 2007
年全國總量比例(%) 0.2% 0.2% 0.1% 0.1%
NOx 減量(噸) 1.7~2132. 7 1.6~1593.7 1.6~1182.4 1.5~832.7 2025 年 NOx 減量占 2007
年全國總量比例(%) 0.08% 0.06% 0.05% 0.04%
綜合比較 淨成本(億元) -0.6~-221.1 -0.6~-181.2 -0.6~-146.9 -0.5~-114.1
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圖 4.49 EP2%-L-92%不同年運轉維護費用之係數之綜合比較(a)m=0.7%；
(b)m=1.5%；(c)m=2.5%；(d)m=4%
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第五章 結論與建議
由於國內甫改用電能躉購的新太陽光電補助政策，有必要評估預期的 補助金額與效益，以供相關決策分析時參考，本研究因而建立方法分析 之，主要模擬可能發生的政策情境之安裝量、初設成本與費率變化，據以 評估執行補助政策的金額與效益。以下總結本研究的成果與重要結論，且 說明可繼續探討的方向及問題，以供後續研究參考。
5.1 結論
本研究主要成果包含政策情境分析方法建立及電能躉購補助政策下 各情境結果分析與比較，以下一一說明之。
(1) 由於目前沒有適當的方法可供預測及分析國內推行電能躉購的可能情 境，本研究因而建立一個擴散係數(d)與電太成本比例變化率(r)的關係 函數，以結合擴散模式與經驗曲線預測不同政策情境下的發展，並據 以評估不同情境下的可能補助金額與效益。
(2) 依據主要因子分析結果，發現 PR 值影響結果較顯著，但政府只能支 持研究及產業，無法決定 PR 值，電價及綠稅則是會受政府政策所影 響，在 EP2%以上情境比徵收綠稅所增加的安裝量更多，EP3%以上及 2013/2015GT750&EP2%以上情境則預期可達到 2025 年目標安裝量 2000 MWp，但至 2025 年總補助金額約 712(557)或 775(606)億元以上，
由於太陽光電發展快相對補助金額也大，政府 2011 年條例在因應財政 情況即新增競標方式、費率以完工日計算及 2011 年安裝上限 70 MWp 等措施。唯若希望 2025 年達到 2000 MWp的安裝量目標，扣除 2010 年前已安裝的，則至 2025 年前每年平均需要安裝約 131MWp，亦即未 來需要逐年加大上限，才能達成目標。
(3) 效益分析結果顯示 2013/2015GT&EP5%等情境預期太陽光電在 2025 年時可達到 2025 年再生能源目標(8 %)的一半，但以
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2013/2015GT750&EP5%至 2025 年總補助金額需要約 2010(1552)億 元。不過，若能縮短到電太成本平衡的時間，即早停止後續補助，可 大幅降低總補助金額；若能促進技術改進則可以降低太陽光電成本。
預測分區總發電能力時，豐日照區約為高日照與中日照區的 25.04 倍 及 22.66 倍，適合在此區域積極推動。
環境效益中，2025 年全國 eCO2減量目標約 25 %，各情境下該年約可 減量 268.3~6813.2 千噸，約占 2008 年全國 eCO2總量的 0.1~2.6 %，而 各情境下 2025 年 TSP 約可減少 7.9~200.4 噸，約占 2007 年全國 TSP 總量的 0.001~0.03 %，SOx、NOx 則分別減少約 108.7~2760.9 噸、
120.6~3061.5 噸，約占 2007 年全國個別總量的 0.07~1.8 %、0.02~0.6 %。
(4) 當安裝量提高，補助金額、發電效益、外部效益皆提高，唯當太陽光 電成本及費率較高時，淨成本會較高，EP2%以上情境淨成本即高於 GT 情境，唯各情境在接近電太成本平衡時，總效益會大於補助金額，
且 EP 情境下外部效益約占總效益 7~13 %；GT、GT&EP 情境下約 0.3~0.5 %(不含 eCO2)。此外，若折現率或年運轉維護費用較小時，由 於預期安裝量較大，因而提高淨成本。
(5) 條例所設定的回收期為 20 年，當年發電量以觀測值所推估的(E)值計 算時，豐日照區由於年發電量大於(L)值，故縮短至 19 年，但其他分 區的回收期由於年發電量小於(L)值，故大部分回收期超過 30 年。而 當改為考量逐年系統效率衰減的(D)值計算時，即使豐日照區亦在 24 年附近，且其他分區大多超過 40 年，可能影響使用者投資意願。但(E)、
(D)值下接近電太成本平衡時，不分區的回收期會略比 20 年短。而當 實際的折現率(i)較條例所用的 5.25%小時，由於對使用者較有利，回 收期因而會縮短，當 i=2%、i=3.5%時不分區的回收期約 15 年、17 年，
改為 i=6%時則大部分超過 25 年。而若年運轉維護費係數(m)比條例所
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設定的 0.7%大時，則對使用者反而較不利，回收期會較長，當 m=1.5%
時亦超過 25 年，m=2.5%、m=4%則更長，均超過 35 年。
5.2 建議
依據本研究研究過程的經驗，提出下列五項建議，以供後續研究參考。
1. 本研究於情境分析中僅依過去電價假設一定比例模擬未來趨勢，後續 可考量能源結構改變，例如採用核能或其他能源類型(含補政金額是否 反應在電價中等)分析電價的變化，建立更適當的情境。
2. 目前所建立擴散係數之相關函數，是以電價與太陽光電發電成本變動 對安裝量的影響為優先考量，但未納入費率、人均 GDP 等其他因子，
因此安裝量可能會受更多因子所影響，建議後續可探討更適當的函數。
3. 平均上限費率是依 98 年度補助案例的比例為權重計算，然未來比例會 有所改變，若其他級距(如 1 瓩以上至 10 瓩)的安裝比例增加，則會提 高此平均上限費率，建議國內有公佈更新的統計資料時可納入考量，
唯經詢問，未來所公佈的統計資料可能沒有依級距公佈，建議能源局 能公佈更詳細的數據或計算平均費率，以利於分析。
4. 外部效益僅以綠稅稅額與污染處理成本進行分析，有低估的可能，後 續可考量增加環境損害成本及健康風險等。
5. 本研究中許多重要參數是依現況所採用之估計值，在未來發展變化 下，可進一步調整或增刪參數，使模擬結果更符合真實情況。可依未 來國內電價實際調幅或執行綠稅等修正參數，再採用本研究建立之方 法重新模擬政策情境對補助金額及效益的影響，以作為相關決策或規 劃時之參考。
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