【摘 要】
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本文通过对学习曲线模型进行拓展，将规模效应对成本下降的影响从技术创新的影响中分离出来，解决了变量遗漏偏差的问题。并采用过程仿真方法，解决了中国风电时间序列数据样本过小的难题，提高了测算风电产业对新技术学习率的准确度。研究发现，中国风电产业的学习率仅为12．7％左右，即当风电累计装机容量增加2倍时，风电的单位投资成本因技术创新的下降率只有12．7％左右。由技术创新带来中国的成本下降不仅远远低于发达国家的，而且低于中国的太阳能等其他的新型可再生能源。因此政府在加大对风电基础科研投入的同时，应将政策的重点放在新
【机 构】
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清华大学公共管理学院中国人民大学农业与农村发展学院
【基金项目】
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本文获得国家自然科学基金青年项目（71103188）的资助.
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本文通过对学习曲线模型进行拓展，将规模效应对成本下降的影响从技术创新的影响中分离出来，解决了变量遗漏偏差的问题。并采用过程仿真方法，解决了中国风电时间序列数据样本过小的难题，提高了测算风电产业对新技术学习率的准确度。研究发现，中国风电产业的学习率仅为12．7％左右，即当风电累计装机容量增加2倍时，风电的单位投资成本因技术创新的下降率只有12．7％左右。由技术创新带来中国的成本下降不仅远远低于发达国家的，而且低于中国的太阳能等其他的新型可再生能源。因此政府在加大对风电基础科研投入的同时，应将政策的重点放在新技术的转化上。
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