第四章 結果與討論
4.4 各情境下之效益分析
4.4.1 補助金額
以下分別以 EP、GT 及 GT&EP 等情境所得結果討論補助支出。
A.電價上漲(EP)情境
(1) 圖 4.19 所示為 EP-L-92%等案例結果，各年補助金額受安裝量所影響，
隨著可供發電的系統安裝愈多，政府負擔的補助支出愈大，如表 4.3 中之 EP 情境所列，EP1%、EP2%、EP3%由於安裝量成長較 EP0%快，
補助金額分別由 2011 年 7512 萬元、8396 萬元、9187 萬元到 2030 年 顯著增加為 290 億元、594 億元、1152 億元，雖然這些情境下 2030 年 費率分別預期只有 2011 年的 56 %、51 %、47 %，但安裝量約為 121 倍、266 倍、553 倍，故補助金額變得頗高，可看出若依情境發展，在 2030 年前都還需要補助，且此政策到後期可能需要視財政情況作調 整；EP5%則預期在 2028 年左右電太成本平衡時可由市場自由運作，
不太需要補助即可推動，但至該時的總補助金額高達 6453(4646)億元。
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圖 4.19 EP-L-92%之補助金額
(2) 圖 4.20 所示為 EP2%-L-PR 等案例結果，PR 值 88 %下雖較早發生電太 成本平衡，可在 2026 年左右停止補助，但同樣因安裝量成長較快使至 在 2026 年左右的總補助金額較高，為 2627(2551)億元；PR 值減緩為 92 %、94 %時，至 2030 年的總補助金額較低，分別為 2257(1609)億元、
1450(1043)億元；而若 PR 值是 80 %時，可發現因電太成本平衡提早 至 2017 年左右，即早停止補助後續安裝之系統發電，總補助金額預期 可大輻降低為 194(170)億元。
圖 4.20 EP2%-L-PR 之補助金額
(3) 圖 4.21 所示為 EP2%-G-92%等案例結果，年發電量較大時較具有誘 因，安裝意願較高，安裝量會較大，但也因而使補助金額較高，當年
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發電量分別為(L)、(E)、(D)時，至 2030 年的總補助金額分別為
2257(1609)億元、1719(1229)億元、1347(967)億元，而本研究推估考量 系統效率 Decay (D)的情形，因衰減是逐年加大，故後期補助金額減少 較多，較條例值(L)由 2011 年減少 1299 萬元到 2030 年減少 271 億元。
圖 4.21 EP2%-G-92%之補助金額
B.綠稅(GT)情境
(1) 圖 4.22 所示為 2013GT-L-92%等案例結果，由於執行綠稅可加快太陽 光電發展，稅額較大時因誘因較高使安裝量成長較快，且太陽光電成 本及費率下降不夠多，故會導致補助金額較高，如表 4.3 中之 GT 情境 所列，2013GT500、2013GT750、2013GT1000 在 2013 年至 2030 年間 補助金額較未執行綠稅的 EP0%情境增加 1755 萬元~84 億元、2507 萬 元~138 億元、3206 萬元~202 億元，執行後期稅額影響較顯著，故補 助金額增加較多。
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圖 4.22 2013GT-L-92%之補助金額
(2) 比較 2013GT-L-92%與 EP-L-92%結果，如圖 4.22、4.19 所示，受綠稅 誘因所影響，2013GT750 在 2016 年至 2027 年間安裝量成長較快，因 而補助金額增加較多，反之其餘期間 EP1%增加較多，2013GT1000 亦 在 2014 年至 2030 年間補助金額較 EP1%高，但 EP2 %以上的情形，
則補助金額較綠稅情境高，顯示太陽光電發展快相對補助支出也大。
(3) 圖 4.22、4.23 所示為 2013/2015GT-L-92%之結果，提早二年執行綠稅，
三種稅額預期由 2013 年增加 1755 萬元、2507 萬元、3206 萬元到 2030 年增加 4 億元、8 億元、13 億元，約平均增加 6 %、8 %、10 %。
圖 4.23 2015GT-L-92%之補助金額
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C.綠稅加電價上漲(GT&EP)情境
(1) 圖 4.24 所示為綠稅與電價上漲加成的情形，由於誘因更大，導致安裝 量加大，而太陽光電成本及費率並沒有迅速下降，故會顯著提高補助 金額，如表 4.3 中之 GT&EP 情境所列，2013GT750&EP 相較 EP1%、
EP2%、EP3%下，在 2013 年至 2030 年間補助金額多增加 2274 萬元~272 億元、2149 萬元~515 億元、2077 萬元~901 億元，而較 EP5%則提早 二年在 2026 年左右達到電太成本平衡，因可較早停止後續補助，總補 助金額較補助至 2028 年左右的 EP5%單一情境少 2050(1359)億元。
圖 4.24 2013GT750&EP-L-92%之補助金額
(2) 各情境補助金額由上述討論可看出與安裝量呈現正相關，雖然亦受費 率及系統年發電量多寡所影響，但由於安裝量變化較顯著，因而會明 顯影響補助金額，且 EP5%或 2013/2015GT&EP5%以外的其他情境，
到 2030 年前都需要補助，顯示 PR 值為 92%時政府仍需促進技術創 新，以降低太陽光電成本。
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2013-2022 2023-2030 2025
分析年限 2013GT1000 0.6~1.4 2.6~52.0 65.4~331.4 445.2
(350.4)
1537.8 (1108.8) GT&EP 2013GT500&EP1% 0.8~1.7 2.9~53.6 69.5~455.1 479.1
(376.6)
1890.5 (1354.9) 2013GT500&EP2% 0.8~1.9 3.4~73.6 99.2~906.7 676.8
(529.0)
3290.1 (2337.4) 2013GT500&EP3% 0.9~2.1 3.7~98.8 138. 3~1708.5 937.9
(730.8)
5599.3 (3950.7) 2013GT500&EP5% 1.1~2.4 4.5~170.9 170.9~*(2027) 1764.9
(1364.6) *(2027) 2013GT750&EP1% 0.8~1.7 3.0~62.3 81.3~562.6 553.3
(434.2)
2276.9 (1628.4) 2013GT750&EP2% 0.8~1.9 3.4~84.7 114.9~1109.1 775.3
(605.7)
3942.0 (2795.7) 2013GT750&EP3% 0.9~2.1 3.8~112.8 159.1~2053.4 1071.7
(833.6)
6657.3 (4691.5) 2013GT750&EP5% 1.1~2.4 4.5~193.4 294.8~*(2026) 2010.4
(1552.4) *(2026) 2013GT1000&EP1% 0.8~1.7 3.1~72.0 94.5~691.3 635.6
(497.9)
2728.7 (1947.7) 2013GT1000&EP2% 0.8~1.9 3.5~96.9 132.4~1348.0 886.2
(691.1)
4703.1 (3330.3) 2013GT1000&EP3% 0.9~2.1 3.9~128.3 182.5~2438.4 1221.9
(949.1)
7864.7 (5537.1) 2013GT1000&EP5% 1.1~2.4 4.6~218.4 336.2~*(2025) *(2025) *(2025)
*()內數值表示在該時間點左右達到 Grid parity 4.4.2 能源效益
估算能源效益之前首先分析日射量，之後再依序討論能源效益及分區 發電能力。
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1. 日射量分析
依據大氣資料庫測站資料(100 年)整理如圖 4.25 所示，台灣近五年日 射量在 4500~5200 MJ/m2/year 之間，大致有增加的趨勢，豐日照區內日射 量明顯較高日照與中日照區高，且觀察有較完整資料的台南測站，可看出 近五年趨勢變化頗相似，但台南測站在 1950 年日射量曾高達 8189
MJ/m2/year，1970 年甚至曾降為 3205 MJ/m2/year，期間有起伏，可能與氣 候變遷、人為活動造成空氣污染或早期數據誤差有關，雖然僅由部分測站 無法確定日射量確實的變化情形，但若能恢復到 1950 年時的日照強度，
將更具有誘因發展太陽光電。
若以台灣與德國、希臘日射量分佈情形比較，德國區域間差異較大，
在 3100~5800 MJ/m2/year 之間(Kravetz , 2008)，部分區域日照條件尚不如 台灣，以德國永續之城弗萊堡為例，台灣高屏地區的日照時數可達弗萊堡 的 1.2 倍，台灣總面積亦為該城市的 235 倍，但安裝量卻不及其 1/5(台電 公司，98 年)，可看出雖然日照條件是發展太陽光電的基本要素，但有系 統的規劃發展，才能使太陽光電落實在生活中，而希臘雖有優厚的日照條 件，日射量在 5000~6900 MJ/m2/year 之間，但依梁(99 年)指出該國家由於 債信問題與行政效率不彰，故導致發展成效不大。
圖 4.25 台灣各區域日射量趨勢
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2. 能源效益
以下分別討論 EP、GT 及 GT&EP 等情境能源效益估算結果。
A.電價上漲(EP)情境
(1) 圖 4.26 所示為 EP-L-92%等案例結果，年發電量採用條例值(L)，各年 總發電量會隨著新設置系統安裝量增加，如表 4.4 中之 EP 情境所列，
EP0%系統發電約只占 2010 年全國發電量 2334 億度(能源局，100 年) 的 0.002~1 %，比例不高；EP1%、EP2%、EP3%由於誘因較大使安裝 量成長加快，故會導致總發電量較高，占 2010 年全國發電量比例由 2011 年 0.002~0.003%到 2030 年提高為 2 %、4 %、8 %，可看出此政 策到後期可增加一定比例的太陽光電，且 EP2%與 EP3%總發電量相當 於 EP1%的 1.12~2.26 倍與 1.23~4.80 倍；而 EP5%預期在 2028 年左右 電太成本平衡時可達 2010 年全國發電量的 14 %。
圖 4.26 EP-L-92%之能源效益(單位：十億度，TWh)
(2) 圖 4.27 所示為 EP2%-L-PR 等案例結果，PR 值 88%下安裝量成長較快 亦使總發電量較高，且由於提早發生電太成本平衡，預期在 2026 年左 右可達 2010 年全國發電量的 9 %；PR 值 92 %、94 %則較低，當 PR 值由 92 %減緩為 94 %，二者總發電量差 1.08~2.23 倍，在 2030 年占 2010 年全國發電量比例由 4 %減少為 2 %；而 PR 值 80%由於達到電
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太成本平衡時間短，在 2017 年左右占 2010 年全國發電量比例 1 %，
之後發展由市場自由運作，若安裝量持續成長，則預期總發電量亦會 較高。
圖 4.27 EP2%-L-PR 之能源效益
(3) 圖 4.28 所示為 EP2%-G-92%等案例結果，年發電量多寡直接影響各年 總發電量，當年發電量為(L)、(E)、(D)時，在 2030 年占 2010 年全國 發電量比例分別為 4 %、3 %、2 %。
圖 4.28 EP2%-G-92%之能源效益
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B.綠稅(GT)情境
(1) 圖 4.29 所示為 2013GT-L-92%等案例結果，執行綠稅加快安裝量成長，
也因而使總發電量較高，如表 4.4 中之 GT 情境所列，2013GT500、
2013GT750、2013GT1000 在 2013 至 2030 年間可較未執行綠稅的 EP0%
情境增加 166 萬度~12 億度、237 萬度~21 億度、304 萬度~31 億度，
到 2030 年系統發電約占 2010 年全國發電量比例的 1~2 %。
圖 4.29 2013GT-L-92%之能源效益
(2) 比較 2013GT-L-92%與 EP-L-92%結果，如圖 4.29、4.26 所示，可看出 趨勢與安裝量變化情形相似，2013GT750 與 2013GT1000 分別在 2016 年至 2027 年間、2014 年至 2030 年間比 EP1%安裝量成長較快，總發 電量增加較多，不過，EP2 %以上的情境總發電量明顯較綠稅情境高。
(3) 圖 4.29、4.30 所示為 2013/2015GT-L-92%之結果，提早二年執行綠稅，
三種稅額預期由 2013 年增加 166 萬度、237 萬度、304 萬度到 2030 年增加 5837 萬度、1 億度、2 億度，約比晚二年執行平均增加 6 %、9
%、11 %。
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圖 4.30 2015GT-L-92%之能源效益
C.綠稅加電價上漲(GT&EP)情境
(1) 圖 4.31 所示為綠稅與電價上漲加成的情形，會顯著提高總發電量且較 早發生電太成本平衡，如表 4.4 中之 GT&EP 情境所列，2013GT750&EP 可較 EP1%、EP2%、EP3%下，在 2030 年占 2010 年全國發電量比例 提高約一倍，達 4 %、8 %、16 %，且依 2025 年及 2030 年系統發電占 2010 年全國發電量比例，可看出後五年比例提高相當迅速，而較 EP5%
情境由 2028 年左右提早至 2026 年左右達到電太成本平衡。
圖 4.31 2013GT750&EP-L-92%之能源效益
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(2) 結果顯示若依 2013/2015GT&EP5%等情境發展，太陽光電有可能達到 政府 2025 年所有再生能源占全國發電量目標(8 %)的一半，唯這些情 境至 2025 年的總補助金額(請參見表 4.3)，以
2013GT750&EP5%-L-92%為例，需要約 2010(1552)億元，由 2011 年 的 1 億元至 2025 年的 700 億元。
2013-2022 2023-2030 2025
分析年限 2013GT500&EP5% 9.4~22.1 41.59~2273.4 3624.7~*(2027) 4 % *(2027) 2013GT750&EP1% 6.6~14.9 27.6~728.1 979.6~8688.0 1 % 4 % 2013GT750&EP2% 7.4~16.9 31.4~1027.3 1447.0~18824.8 1 % 8 % 2013GT750&EP3% 8.2~18.7 35.1~1420.1 2092.1~37984.4 2 % 16 % 2013GT750&EP5% 9.4~22.1 42.2~2616.3 4216.0~*(2026) 5 % *(2026) 2013GT1000&EP1% 6.6~14.9 28.2~855.8 1160.3~10981.7 1 % 5 % 2013GT1000&EP2% 7.4~16.9 32.1~1196.1 1699.4~23502.4 1 % 11 % 2013GT1000&EP3% 8.2~18.7 35.8~1643.1 2443.9~46178.2 2 % 20 % 2013GT1000&EP5% 9.4~22.1 42.9~3004.7 4894.4~*(2025) 6 % *(2025)
*()內數值表示在該時間點左右達到 Grid parity
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3. 分區發電能力
圖 4.32 為 EP2%-G-92%等案例結果，其他結果由於趨勢與圖 4.32 相 似，故未納入本文內，圖中 I/II/III 分別代表豐/高/中日照區(請參見圖 3.6)，
分析豐日照、高日照、中日照等區域內近五年平均年發電量分別為
1,312kWh、1,015kWh、906kWh，由於豐日照區的系統發電效益最高，誘
因也因而較大，且依分區方式豐日照區可供安裝的屋頂面積最大，約占全 台最大可能安裝面積的 86.25 %，區域內總安裝量最多，故總發電量成長 趨勢以豐日照區最顯著，但中日照區次之，高日照區最緩，主要是因高日 照區可供安裝之屋頂面積最小，雖然高日照區的系統發電效益較中日照區 高，誘因較大，但高日照區內地形多為山地、丘陵，可供安裝的屋頂面積 會較建築物密集的中日照區小，只占全台最大可能安裝面積的 5.77 %左 右，中日照區則占 7.98 %。
雖然條例假設年發電量為定值(L)，但考量各分區系統發電效益會有所 差異，故本研究依平均年發電量及考量系統效率 Decay 採用(E)、(D)二個 推估值估算太陽光電的能源效益。且依日照強度及預期安裝量估算，豐日 照區發電能力可能為高日照與中日照區的 25.04 倍及 22.66 倍。
圖 4.32 EP2%-G-92%之分區發電能力(a)E；(b)D
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4.4.3 環境效益
以下首先說明國內 eCO2及空氣污染物現況，再依其減量討論各情境 環境效益估算結果。
(1) 國內 eCO2總量長期呈增加的趨勢，如圖 4.33(a)所示，唯 2008 年略降，
為 264.7 百萬噸，可能與政府積極推行減碳政策或經濟不景氣減少人 為活動有關，但 2008 年 eCO2總量約占全球 0.9 %，且人均排放量 11.53 噸高於 OECD 國家平均值，全球排名第 17，顯示台灣溫室氣體排放量 偏高，唯 2009 年之後的總量尚未見公佈。
(2) 國內空氣污染物總量變化，由於 1995 年徵收空污費及 1997 年加嚴排 放標準後，長期呈下降的趨勢，如圖 4.33(b)所示，2007 年 TSP、SOx、
(2) 國內空氣污染物總量變化，由於 1995 年徵收空污費及 1997 年加嚴排 放標準後，長期呈下降的趨勢，如圖 4.33(b)所示，2007 年 TSP、SOx、