我國再生能源發展方案之評估 -...

(116) 臺灣銀行季刊第六十卷第四期

我國再生能源發展方案之評估

梁啟源*

摘要

一、前言

二、研究方法

三、實證結果與討論

四、結論與建議

摘要

本文目的在 1.評估第二次全國能源會議之再生能源發展方案對電價、物價、經濟成長、能源消費及 CO2排放之影響。2.以經濟成本代替會計成本並以社會成本效益分析法評估「第二次全國能源會議」之再生能源發展方案。3.對再生能源佔電力裝置容量配比及太陽光電及風力發電分別在再生能源的合適配比，提出政策性建議。本文採用 Liang-Jorgenson（2003）之臺灣一般動態均衡模型（DGENT）來進行模

擬分析，發展再生能源之社會效益則包括：「二氧化碳減量效益」、「空氣污染減量效

益」、「太陽光電尖峰發電效益」、太陽光電之產業帶動「淨效果」（政府及民間投資產業

帶動效果-民間投資抵銷效果-台電減少對原電廠投資抵銷效果）、風力發電之產業帶動「淨效果」（台電及民間投資產業帶動效果-民間投資抵銷效果），以及自產能源對供電安全性的效益。本計畫的主要發現及政策建議如下： 1.評估第二次全國能源會議再生能源發展規劃結果顯示，2005-2025 年間會計成本的電價及設備補貼總金額將達 207,206 百萬元，經濟成本計算的補貼總金額達229,020 百萬元。電價平均上漲幅度會計成本計算及經濟成本計算分別為 1.57%和 1.736%，但 2020年上漲幅度分別高達 3.182%及 3.391%。

2.第二次全國能源會議再生能源發展規劃之社會成本效益分析顯示 CO2 減量可達

151,840 千公噸。社會淨效益現值為 13,926 百萬元，應符合成本效益原則。唯以上乃根據會計成本所做的估算，若根據經濟成本估算則 CO2 減量效果較高為

160,070 千公噸，減量約高 5%，而社會淨效益現值則較低，為 9,077 百萬元，約低 35%。

3.值得注意的是以上社會成本效益之計算所做的重要假設為(1)收購電價為每度新台幣 2 元，(2)CO2減量成本為每公噸 1941.9 元。若未來再生能源收購辦法有所更

* 中央研究院經濟研究所研究員

我國再生能源發展方案之評估 (117)

動，則需再作評估。 4.風力發電在第二次全國能源會議再生能源發展規劃中占全部再生能源的比重頗高，2020 年佔 38.46%，2025 年佔 35.71%。其工程技術上是否可行宜再作評估。另外，風力發電發展其實也受地理限制，爲達到 250 萬千瓦的發電目標，需架設一千七百座以上風機，唯因受風場條件及土地使用的限制，有實施上的困

難。其對環境的負面影響也宜再做評估。 5.比較梁啟源等（2004）與梁啟源（2005）兩研究，前者的社會淨效益為 5298 百萬元，後者為-10,116 百萬元。兩者的太陽光電發展目標同為至 2020 年設置 100萬千瓦，但主要的差異為前者假設太陽光電的成本自 2003年以 5%的年平均變動率下跌，但後者則自 2010年後每年再以 5%下跌。根據能源局的太陽光電補貼辦法在 2010 年之前補貼比率是固定的，即未依成本的下跌而調降，故其社會成本效益評估結果應較近梁啟源（2005），也即不符經濟可行性。若對太陽光電的補貼能隨成本降低而逐年下調，則其經濟可行性將大幅提高。

6.比較梁啟源（2005）與本研究，前者的社會淨效益為-10,116 百萬元，後者為13,926 百萬元，即前者不符經濟可行性，後者則符合。梁啟源（2005）中評估的太陽光電佔再生能源的比重太高是造成其再生能源發展方案淨效益為負的主要原

因。梁啟源（2005）根據第二次全國能源會議政府規劃的太陽光電發展目標為至2020年達 100萬千瓦的裝置容量。本研究中太陽光電的發展目標到 2020年為 40萬千瓦，2025 年為 60 萬千瓦。因此若能降低太陽光電的發展目標將利於整個再生能源發展計畫的經濟可行性，其對電價、物價及經濟成長的衝擊也可降低。

一、前言

（一）研究背景及目的

為因應國內能源供應高度依賴進口，以及全球為緩和氣候變遷而管制二氧化碳等溫

室氣體的趨勢，我國於民國 87 年召開「全國能源會議」，擬定我國兼顧經濟發展、能源供應及環境保護的能源政策。此次會議的結論及擬採行措施中，以能源多元化的作法，

提出我國未來 2020 年能源結構及電力裝置容量配比目標，其中希望推廣再生能源使用占總能源供應的比重，至 2020年為 1%至 3%。

2002 年行政院另提出一份「再生能源發展方案」，自 2003 年起至 2020 年為止，規劃分短中長期三階段投入總成本 2,667 億元（尚不含土地成本）於再生能源發展，累計年能源產量為 505 萬公秉油當量，約為 2020 年預估總能源供應量（1 億 4 千 8 百萬公秉油當量）的 3.4%。同年（2002 年）經濟部能源局 6 月提出「再生能源發展條例（草案）」，草案中提到我國現有 205 萬瓩再生能源發電裝置容量。2020 年再生能源發電裝置容量之發展目標，訂為 650萬瓩。經濟部能源局在 2005 年 6 月的「第二次全國能源會議」中，修改了過去「再生能

源發展條例（草案）」的規劃，重新提出一份規劃建議，將再生能源獎勵發電總裝置容


量上限，從本來的 650萬千瓦，修改為 2020年為 650萬千瓦，2025年為 700萬千瓦。其推廣目標如下：

表 1 第二次全國能源會議再生能源規劃單位：累計裝置容量（萬千瓦）

2004年 2010年 2020年 2025年

推廣實績推廣目標推廣目標推廣目標 1、慣常水力發電 191.10 216.80 250.00 250.00 2、風力發電 1.25 215.90 250.00 250.00 3、太陽光電 0.0561 2.10 40.00 65.00 4、地熱發電－ 5.00 10.00 15.00

5、都市廢棄物 47.33 55.30 60.00 60.00 6、沼氣發電 2.309 2.90 4.00 4.00

生質能 7、農工廢棄物 6.53 15.90 36.00 36.00 合計 248.58 513.90 650.00 700.00

以上主要係考慮國內再生能源的開發潛力、國際再生能源的發展目標（如：日、

德）加以訂定。唯仍欠缺各發展方案之經濟影響評估及成本效益分析。再生能源除具有低溫室氣體及空氣污染物排放等潔淨能源的特色外，尚具有太陽光

電尖峰發電效益、產業帶動效益、自產能源對供電安全性的貢獻等優點，故發展再生能

源是政府的既定政策。但再生能源仍有成本較高及能源供應不穩定的缺點，値得加以量

化分析比較其社會成本之淨效益。唯在目前能源使用對社會環境影響之外部成本尚未被納入其成本計算之內，再生能

源在開放市場之競爭力實屬有限，故需對再生能源做電價補助及設備補助。 2005 年 6 月「第二次全國能源會議」中政府所訂定的再生能源發展目標比原 91 年

計畫更具雄心，除 2010 年計畫推廣目標由原先的 325 萬千瓦增加到 513.9 萬千瓦外，最終推廣目標更由原先的 650萬千瓦增加到 700萬千瓦。此項發展計畫是否符合社會成本效益原則，值得再做評估。再者，在電價補貼的計算中，前兩文對補助電業收購或對再生能源業者的收購費用

係以草案規定之 2（元/度）與其迴避成本之價差計算。而其所用的迴避成本則為台電發電成本。該成本之計算係根據一般會計原則計算，屬會計成本。但會計成本和一般做經

濟評估所用的成本即經濟學定義的成本或經濟成本仍有相當的差異。經濟成本需考量

「機會成本」，如自有土地及資金需計算利息，會計成本則否。另方面會計折舊一般高

於經濟折舊。故機器設備提列折舊，帳面價值為零，但實際上仍可繼續運轉生產，故以

新的再生能源廠的發電成本與現有一般火力發電廠比較不盡公平。理論上在評估再生能

源方案時，經濟成本會優於會計成本，值得重新估算。本計畫研究目的有：1.評估第二次全國能源會議之再生能源發展方案對電價、物

價、經濟成長、能源消費及 CO2排放之影響。2.以經濟成本代替會計成本的概念修正梁啟源（民 92 年），並以社會成本效益分析法評估「第二次全國能源會議」之再生能源發


展方案。3.對再生能源佔電力裝置容量配比及太陽光電及風力發電分別在再生能源的合適配比，提出政策性建議。本計畫將修正並擴大 Liang-Jorgenson（ 2003）的臺灣動態一般均衡模型

（DGEMT）來分析，下文簡稱 DGEMT(II)。以 DGEMT(II) 模型評估再生能源電價補貼及設備補貼對電價、物價及經濟成長的影響，並從社會成本效益的角度評估評估能源

局的再生能源發展規劃，並提出具體政策建議，以供政府決定再生能源發展政策及產業

界規劃發展再生能源之參考。

表 2 2005-2025年各類再生能源累積裝置容量規劃（第二次全國能源會議）

單位：萬瓩

大水力小水力風力地熱太陽垃圾

焚化沼氣

其他生質熱

Total

2005 175.1 20.0 2.9 0.0 0.1 48.6 2.4 7.6 256.8 2006 177.8 21.5 7.0 0.1 0.2 49.9 2.5 8.8 267.7 2007 180.5 23.0 16.4 0.3 0.3 51.2 2.6 10.2 284.5 2008 183.3 24.6 38.8 0.7 0.6 52.5 2.7 11.8 315.0 2009 186.1 26.2 91.5 1.9 1.1 53.9 2.8 13.7 377.2 2010 189.0 27.8 215.9 5.0 2.1 55.3 2.9 15.9 513.9 2011 191.9 28.0 219.1 5.4 2.9 55.8 3.0 17.3 523.2 2012 194.8 28.3 222.3 5.7 3.9 56.2 3.1 18.7 533.1 2013 197.8 28.5 225.6 6.2 5.4 56.7 3.2 20.3 543.6 2014 200.8 28.7 228.9 6.6 7.3 57.1 3.3 22.0 554.9 2015 203.9 28.9 232.3 7.1 10.0 57.6 3.4 23.9 567.1 2016 207.0 29.1 235.8 7.6 13.2 58.1 3.5 26.0 580.2 2017 210.2 29.3 239.2 8.1 17.4 58.5 3.6 28.2 594.7 2018 213.4 29.6 242.8 8.7 23.0 59.0 3.8 30.6 610.8 2019 216.7 29.8 246.4 9.3 30.3 59.5 3.9 33.2 629.0 2020 220.0 30.0 250.0 10.0 40.0 60.0 4.0 36.0 650.0 2021 220.0 30.0 253.9 10.8 44.1 60.0 4.0 36.0 658.8 2022 220.0 30.0 257.8 11.8 48.6 60.0 4.0 36.0 668.2 2023 220.0 30.0 261.8 12.8 53.5 60.0 4.0 36.0 678.1 2024 220.0 30.0 265.9 13.8 59.0 60.0 4.0 36.0 688.7 2025 220.0 30.0 270.0 15.0 65.0 60.0 4.0 36.0 700.0

（二）文獻探討

梁啟源、吳再益、郭博堯、劉致峻（民 93年）及梁啟源（民 92年）根據社會成本效益之量化分析分別評估 91 年經濟部提出之四種及八種再生能源替代方案並得出如下結論：


1. 由電價上漲的幅度來看，方案四在大陽光電成本緩降假設下（case 1）比較基本值在 2005-2010 年六年間平均年平均漲幅分別達 10.69%，即令在太陽光電成本急降下（Case 2），同一時期的平均年平均漲幅亦分別達 5.82%。方案三在2005~2007 年間電價平均漲幅亦介於 9.26%至 5.32%之間。就 2003-2020 年累積電價及設備補貼總金額（當期值）而言，方案三介於 1,424 億至 2,325 億元，而方案四為 1,905 億元至 2,959 億元間，較之方案一、二之補貼總額多出 1,000 億元以上，而方案五、六、七及八甚至高達 1,500 億元以上，故兩種方案被各界接受的可能性似不高。

2. 以上八個方案的社會成本效益分析結果，雖有優劣之別，但在評估的期間內（2003~2020 年）所有八個方案的分年累積淨社會效益皆為正數（即有正的社會淨效益），故在評估時，應轉而注意各方案對總體經濟社會在某特定時期之負面

衝擊較小之組合。 3. 考量符合社會成本效益原則也可同時於 2020 年達到 650 萬千瓦裝置容量，並且又考量到推廣太陽光電產業的效果下，本研究建議之再生能源發展方案為方案八。

也即建議維持 650 萬再生能源設置總目標不變，太陽光電設置目標由 100 萬千瓦減為 5萬千瓦，另 95萬千瓦改以其他再生能源來取代，並取消垃圾發電之補助。

然而對於「第二次全國能源會議」再生能源發展方案，此項發展計畫是否符合社會

成本效益原則，值得再做評估。

（三）本文結構

除第一節前言外，本研究架構如下：第二節為研究方法，闡述再生能源發展對電

價、物價、經濟成長、能源消費及 CO2排放之影響、理論模型與分析方法，以及再生能

源發展方案之社會成本效益（包含二氧化碳減量效益、太陽光電尖峰發電外部效益、太

陽光電產業帶動淨效果、風力發電產業帶動效果、自產能源對供電安全性的效益、再生

能源不能提供備載容量無法減省之容量成本、經濟成長減緩之社會成本與再生能源發展

計畫之分年成本效益等項目）估算方法；第三節為實證結果與討論，進行再生能源發展

對電價及經濟之影響、再生能源之二氧化碳減量效益分析和再生能源之成本效益分析；

第四節為結論與建議。

二、研究方法

（一）再生能源發展之理論模型與分析方法

理論模型與分析方法本文修正並擴大 Liang-Jorgenson（2003）及 Liang（2004）臺灣動態一般均衡模型

（DGEMT）（以下簡稱 DGEMT(II) 模型）模擬分析再生能源發展計劃之補貼對電價及臺灣經濟之影響，模擬分析架構請見圖 1。臺灣動態一般均衡模型（DGEMT）係由以下四模型所組成：(1)生產者模型； (2)消費者模型； (3)總體經濟模型； (4)工研院MARKAL工程能源模型。


圖1 動態一般均衡型（

DG

EMT

II）模擬分析架構


圖2 動態一般均衡模型

(II)各子模型的關係


有關各子模型的相關關係，如圖 2。就各子模型的價格及份額方程式的解釋變數而言，除石油子模型外，均包括各種要素價（Pi）及以時間代表之技術指數（T），石油子模型的解釋變數裡則只有要素價格。茲以總投入子模型及能源子模型為例，具體說明各子模型的價格及份額方程式如

下。總投入子模型的價格（產出價格）的方程式為：

ME,L,K,=ji, 221ln

i+

lnln21lnln 0

TTTTiPiT

jPiPj

iji

iPi

iTP T

ββ

βααα

+

+++=

∑

∑∑∑ (1)

上式中 Pk 表資本勞務價格，PL勞務價格，PE表能源價格，PM 表中間投入價格，T表以時間代表之技術指數。其份額方程式為：

ME,L,K,=ji, ln TPSi

iTiijii ∑ ++= ββα (2)

上列份額方程式係以 lnPi 對價格方程式偏微分，並根據 Shephard 定理

（ ii

QP

TC =∂∂

, i 類要素需求量）求出。若以 T 偏微分(1)式，則可求出下列的技術變動

方程式：

TPPPPR TTMTMETELTLKTKTT βββββα +++++=− lnlnlnln (3)

能源子模型的價格方程式為：

eN,O,C,=ji, 221ln

i+

lnln21lnlnln *

TTTTiPiT

jPiPj

iji

iPi

iTP TE

ββ

βααα

+

+++=

∑

∑∑∑

份額方程式為：

eN,O,C,=ji, ln TPS iTiijii ∑ ++= ββα

在 Liang（1987）、 Jorgenson and Liang（1985）、Liang（1999）及 Liang and Jorgenson（2003）的著述中，對於理論模型、估計方法論、資料整理及相關係數估計結果皆有詳細的說明。其中，Liang（1999）是將 Jorgenson and Liang（1985）中生產者模型之時間數列資料由 1961-1981 延長至 1961-1993，並結合了消費者模型（Liang（1983））、行政院主計處總體經濟計量模型及楊任徵（1996）工業技術研究院的MARKAL 工程模型。值的注意的是，DGEMT 模型的建構需龐大的資料庫，建構相當費時。以生產者子模型為例，其資料包括 29 個產業的產出，資本存量(分五類)、資本勞務價格(分五類)、及勞動人數及工時（分 72 類），能源量、價（分四類）及中間投入（分五類）的方程式即多達 638 條。以最近一次更新由 1961-1981 延展至 1961-1993 費


時超過六年(故永遠達不到及時更新所有參數的要求)，通常在應用這種大型模型做模擬的標準作法是修改常數項。也即比較 1994-2005 的理論值與實際值取其差異的平均數來調整常數項。這也是本文所採的作法。

1.原消費者模型

根據 Jorgenson(1984)及 Jorgenson-Slesnick (1983,1984)，假設 k 家計單位（household）係以下列的超對數間接效用函數來做最適化消費選擇：

)ln()(

1 lnM

AMPAM

MMPPPPp

kkkkPPD

S ∑+∑−+= βιββα （k=1,2,⋯,k） (4)

在正確加總理論（exact aggregation）的假定下，家計部門的商品支出份額（S）實為個別家計單位商品支出份額（Sk）的加權平均數。權數為個別家計單位的總支出

（Mk）佔全體家計部門總支出（M）的百分比。 (4)式表示整體家計部門的支出份額決定於價格（P）、家計部門的支出分配

（ MMM kk∑ ln ）及家計部門支出及家庭屬性的聯合分配（ M

AM kk∑ ）。其中 Mk及 Ak代表 k家計單位的總預算及屬性(Attribute)向量。t為 1之向量。另並將民間消費分成五類：

(1)食：食品、飲料及煙草業支出； (2)衣：成衣及服飾品業支出； (3)住：租屋及非能源設施、傢俱； (4)能源：燃料（包含車輛燃料）及電力支出； (5)娛樂、運輸及雜項：娛樂、教育、醫藥保健、運數及雜項消費支出。家計單位屬性則包含： (1)家庭規模：1, 2,3, 4, 5, 6, 7, 8 或更多。 (2)職業：農戶與非農戶。 (3)受雇人數：1, 2, 3 或更多。

2.新消費者模型（AIDS）

理論模型

本文係根據 Deaton 及 Muellbauer（1980a）所導出之「近似理想化需求體系」（Almost Ideal Demand System），簡稱 AIDS模型，來做最適化消費選擇。其成本或支出函數為：

∑ ∑∑ ∏⋅+++=i i j i

iijiijii pupprppuC ββαα 00 loglog*

21log),(log (5)

若要 C（u,p）滿足對 p之一次齊次式(linear homogeneous function)條件則：

∑ =i

i 1α ， ∑∑ ∑ ===i

ii j

ijij rr 0** β

以 lnP 偏微分（5）式，則在完全競爭市場假設下，根據 Shephard Lemma,


ii

qp

puc =∂

∂ ),(可求得以各消費品（含勞務）佔總支出份額所表示的各種消費品的需求函

數：

∑ ∏++=∂∂==

j

iiiiiji

i

iii pupr

pc

CQPw βββα 0log

loglog

(6)

而 *)*(21

jiijij rrr += 根據 Deaton 及 Muellbauer（1980a）就追求效用極大的理性消費者而言，總支出 y

需等於成本 C（u, p）。且效用根據函數以間接效用函數表示為價格(p)與支出(y)的函數，即由式(6)可得到

⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛++−= ∑ ∑∑∏

= = =

n

i

n

i

n

jjiijii

ii ppPupepu

1 1 1

*00 lnln

21ln),(ln γααβ β (7)

將上式代入式(7)可得：

[ ]∑

∑ ∑ ∑∑

=

= = = =

−++=

⎥⎥⎦

⎤

⎢⎢⎣

⎡⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛++−++=

n

jijiji

n

j

n

i

n

i

n

jjiijiiijijii

pyp

pppupepw

1

1 1 1 1

*0

lnlnln

lnln21ln),(lnln

βγα

γααβγα (8)

則 AIDS模式預算份額表示的需求體系可寫成如下：

)/log(log pyprW ij

jijii βα ++= ∑ (9)

式中之 p代表物價指數，其值為

∑ ∑∑++=i l j

jlljki pprpp loglog21loglog 0 αα (10)

由於所得彈性與成正比，所以我們可從之符號看出 i 商品是奢侈品（ iβ ＞0）或

是必需品（ iβ ＜0）。總合條件(A)滿足，只要∑ =

ii 1α ， 0=∑

iijγ j∀ ，∑ =

ii 0β

對稱條件(C)為 jijiij ∞∀= γγ ，一階齊次性條件(B)為 ii

ij ∀=∑ 0γ 與 Rotterdam 模式相同的是總合條件(A)價格的一次齊次函數條件(B)及對稱條件(C)

彼此之間不獨立，即從 A，C可導出 B；從 B，C可導出 A。為了滿足消費者效用極大化的成本或支出函數尚需為價格的凹性（Concavity）函

數，即滿足 negative semi-definite 的條件。除了以上三限制式外，成本函數為凹性（Concavity）函數，也即二次微分矩陣

（Hessian）需為 negative semidefinite。在二次對數成本函數的情況下，固定份額（CSE）矩陣為 negative semidefinite 是二次微分矩陣為 negative semidefinite 的充要條


件。根據 Jorgenson-Fraumeni 將凹性函數的限制條件放入要素份額方程式中同時估計的方法，首先是將 CSE矩陣（γ）加以 Cholesky factorization，即

'LDL=γ (11) 上式中 L是一個 unit lower triangular矩陣，L’是 L的轉移矩陣（Transpose），故是

一個 unit upper triangular矩陣，D則是一個對角（Diagonal）矩陣。就總支出子模型而言（設為四類商品），γ 的 Cholesky factorization可寫為：

⎥⎥⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢⎢⎢

⎣

⎡

+++++++++++

+++=

⎥⎥⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢⎢⎢

⎣

⎡

⎥⎥⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢⎢⎢

⎣

⎡

⎥⎥⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢⎢⎢

⎣

⎡

=

⎥⎥⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢⎢⎢

⎣

⎡

4343432424214141343232421314124212141141

34323242131413232321313123212131131

2421214123213121212121121

1411311211

43

4232

413121

4

3

2

1

434241

3231

21

44434241

34333231

24232221

14131211

1000100

101

000000000000

1010010001

δδλλδλλδλλδλδλλδλλδλδλλδλδλδλλδλλδδλλδλλδλδλλδλ

δλδλλδλδλλδδλλδλδλδλδλδ

λλλλλλ

δδ

δδ

λλλλλ

λ

γγγγγγγγγγγγγγγγ

(12)

爲使固定份額彈性{ }44211211 γγγγ ,...,,...,, 和 Cholesky factorization 的參數能做一對一的相互轉換，在上述一階齊次即對稱的限制條件下{ }4321434232413121 ,,,,,,,,, δδδδλλλλλλ 須滿

足下列條件：

01 413121 =+++ λλλ (13)

01 4232 =++ λλ (14)

01 43 =+ λ (15)

04 =δ (16)

在(11)~(14)的限制條件下，固定份額彈性為 negative semidefinite的充要條件是對角

矩陣 D中的 321 ,, δδδ 皆為非正值（nonpositive），即

01 ≤δ (17)

02 ≤δ (18)

03 ≤δ (19)

實証模型架構

本研究的消費者模型為 tier結構（見圖 3），除總支出子模型外尚包括下列五個子模型：(1)食：下分食品、飲料及菸草和捲煙三類；(2)住：下分租金及水費、家庭器具及設備和家庭管理三類；(3)行：下分運輸交通和油料二類；(4)能源：下分燈光和燃料（天然氣及 LPG）二類；(5)育樂及其他：下分衣著鞋襪及服飾用品、醫療及保健、娛樂消遣教育及文化服務和其他五類。統計估計方法為非線性三階最小平方法（Nonlinear three stage least squares），所用

的工具變數包括：(1)常數項(2)時間(3)人口(4)關稅稅率(5)政府支出(6)進口單價指數(7)


出口總值(8)進口總值(9)原油進口價格(10)間接稅稅率(11)政府投資(12)個人所得稅稅率(13)營利事業所得稅稅率(14)地價稅稅率。資料整理方法及來源

估計 AIDS 模型所需資料，包括 Si、Pi、y 及 P。Si、Pi及 y 資料來源出自民國 50年至民國 94 年國民所得統計，表三國民生產毛額及支用（按當期價格計算）及表四國民生產毛額及支用（按 85 年固定價格計算）。至於物價水準（P）的計算，根據（10）式其時間數列的資料可改以下式來計算：

∑ −−=−−i

iii TPTPSTPTP ))1(ln)(((ln)1(ln)(ln i = 1, 2, …n (20)

上式中 )]1()([21 −+= TSTSS iii

( ) TiiS T = 消費品支出期之

總支出

圖 3 消費者模型分析架構（新）

3.總體經濟計量模型 (主計處何金巡總體經濟模型)

主計處的總體經濟計量模型係由 159 條方程式所組成的凱因斯模型。我們從總體經濟計量模型中取得下列變數的預測值作為基本推計值的重要變數：(1)GDP 成長率；(2)工資；(3)利率；(4)家計消費；(5)CPI；(6)WPI；(7)投資；(8)政府支出及(9)出口。CPI及 WPI 受各業產出價格的影響，國民生產毛額、工資、利率與家計支出在主計處的總體模型中是 CPI 和 WPI 的函數，因此，補貼再生能源收購電價的實施所導致產業產出價格的變動將會使主計處總體經濟模型與生產者模型兩者間有回饋的關係。


總供給則包含各業之中間需求及家計消費（C）、投資、政府支出（G）與出口（X）扣除進口（M）的最終需求。在市場均衡的假設下，下式必須成立：

iiiiiiiijj

iii MPXPGICPAPQP −++++=∑ )( ； i, j=1…29，（21）

4.工研院MARKAL工程模型

MARKAL 將諸多變數、參數以及使用者自定的限制條件組成線性方程式／不等式，再由這些方程式的集合構建而成線性模組。因此利用 MARKAL 可以將複雜的能源系統(全國、地區或部門)展現為線性規劃模式。模式資料庫由三類資料構建而成：

(1) 能源服務需求：工業、住宅、商業、運輸等各部門未來數十年的能源服務需求；

(2) 初級能源供應：未來數十年各類初級能源的自產，進口上限與價格； (3) 能源技術：既有及未來可能商品化的能源轉換、處理與使用技術。資料內容包括：投資成本、固定及變動運維費、使用年限、使用能源類別、效率、可用

度、輸出及最大市場穿透力預估等。 MARKAL 根據前述資料以線性規劃方式選擇最佳能源技術組合，來滿足未來各期

能源服務需求。模型假設前題：

未來經濟展望：2006~2010年平均年成長率為 4.1﹪、2011~2015年平均年成長率為3.7﹪、2016~2020年平均年成長率為 3.2﹪。核能使用情形：核四 2 部機組分別於 2006、2007 年商轉，全國核能裝置容量由

5,144MW增為 7,844 MW。擴大 LNG進口量：2020年擴增為 1,600萬噸。能源技術使用：使用效率高的能源技術，包括提高用電器具效率標準、提升新設電

廠熱效率、提升車輛效率、擴大使用汽電共生、以及推動產業節能措施等模擬情境說明：

I、基準情景：指核能機組運轉 40 年除役：核一（2018、2019 年），核二（2021、2023年），核三（2024、2025年）

II、提前除役:指核能機組提前 7 年除役：核一（2011 年），核二（2014 年），核三(2017年)

III、慣常水力發電計入再生能源。由 DGEMT(II) 的生產者子模型、消費者子模型及總體經濟計量模型雖可推估臺灣

29 個產業及民間消費之各種能源需求量之基本推估值，但由於 bottom-up 的 MARKAL模型較易為外界所瞭解，且已考慮未來能源技術的變動，故本文改以 MARKAL 的預估值來控制各能源需求及 CO2排放總量。換言之，在做政策模擬時，先比較基本值與其他

情境（如：碳稅）對應之比率後乘上 MARKAL 的對應預測值求算基本值與其他情境對應能源需求及 CO2排放量之差異數。

MARKAL 模型的估計值會因未來經濟成長、能源政策及能源結構的規劃等假設改


變而改變。本研究係採工研院的最新估計值並根據主計處總體計量模型估計之經濟成長

率加以修正以取得子模型間的一致性。模擬分析方法

基本值（Baseline）之推估

(1) 由主計處總體經濟計量模型取得資本勞務價格（Pk）、工資（PL）及進口物價（Pm）做為起初（initial值）資料代入 29業的生產者模型中可求得 2004-2020年 29 業的產出物價及成本結構。值得注意的是能源價格及中間投入價格係由模型內生決定。

(2) 利用主計處編製之產業關聯表內部資料將 29業的產出物價轉換成 5類消費者物價。再將此五類消費者物價代入加上取自總體經濟計量模型的民間消費總額資

料之消費者模型中求出五類消費品各佔民間消費總額的份額。 (3) 個別能源需求的估計，以電力需求為例係根據下式估計：

e

eEeE

eE

PPSS

PP

EPeP

QPEP

Qe ⋅⋅=⋅

⋅= . (22)

上式中 SE：能源佔總產值份額 Se：電力佔能源支出份額 P：產出價格 Pe：電價 SE、SO，P及 PO皆為模型內生決定。業別總產值（Q）資料則取自主計處。 (4)住宅部內的能源需求係根據下式求得：

E

EH PPCSE ⋅= (23)

上式中 ES 、 EP 及 PC皆由模型內生決定。 (5)各類能源使用所造成的排放量係根據工研院 MARKAL 估計值，煤（3.53 噸

CO2 /千公秉油當量），油（2.89噸 CO2 /千公秉油當量），（天然氣 2.09噸 CO2 /千公秉油當量）。

其他情境之推估

(6)接著我們計算電價因再生能源補貼而變動等其他情境。方法是將變動基本值中對應之電價，將其代入生產者子模型求出其他各種能源的價格，由各種能源係

數乘上各產業總產值預測值則求出各產業的各種能源需求量及對應的 CO2 排放

量。之後再將生產者模型求出新的各產業之產品價格代入消費者子模型中，並

利用主計處編製之產業關聯表內部資料將 29業的產出物價轉換成 5類消費者物價，求出新的一組消費結構及各種商品消費量(含能源)。

(7)但以上各種情境的計算尚未考慮電價因補貼變動對資本勞務價格（Pk）、工資

（PL）以及個別產業總產出（Q）的『回饋效果』，根據總體經濟計量模型，消


費者物價指數為利率及工資的影響因素。再生能源補貼透過電價變動實際上會

影響整體經濟的生產者物價及消費者物價，從而影響總體經濟模型中的 PK 及

PL。所以我們將新的 GDP 平減數分別代入總體經濟計量模型中的 PK及 PL方程

式，得到另一組 PK及 PL，並重新代入生產者模型及消費者模型，再重複一遍上

述(1)至(7)的過程，一直到數字收斂（差異小於 0.1%）以得到新的產業別價格、成本結構、各種能源需求量及 CO2排放量。詳細的回饋管道如下：基本值： 0

KP 、 0LP ⇒ o

iP ⇒ 0PPI ⇒ 0CPI 其他情境：電價因再生能源補貼而變動⇒ 1

EP ⇒ 1iP ⇒ 1PPI ⇒ 1CPI

⇒ 1KP 、 1

LP ⇒ 2iP ⇒ 2PPI ⇒ 2CPI ⇒ 2

KP 、 2LP ⇒ 3

iP ⇒ … 以上 iP， KP ， LP 分別代表產品價格，資本勞務價格及工資。CPI，PPI 分別代表消費者物價指數及生產者物價指數。

(8) 至於對各產業產出成長之影響則係透過下列步驟求得： a. 透過電價變動效果對整體物價之影響，代入總體經濟計量模型中求算其對民間消費、投資、政府支出、淨出口及 GDP之影響。

b. 將上列新的民間消費總額乘上新的民間消費結構（由消費者模型求出）並以各類消費品物價指數加以平減可求出以固定幣值計算的實質各類消費品的金

額。並利用 2001 年 I-O 表將實質的各類消費品金額的變化轉換為 28 個產業的最終需求變化。

c. 透過 2001 年的國內交易表（D）將 5 類消費者商品轉換成產業最終需求(FD)變化。

d. 利用下式得到各產業實質總產值（Q）。

1)1( −−⋅= DFDQ (24)

e. 計算整體經濟能源節約對煤礦業、石油及煤製品業、天然氣、電力供應業及整體經濟之影響。其中能源節約量由電價因再生能源補貼而變動之情境與基

本情境比較後所得。 (9) 最後，比較電價因再生能源補貼而變動之情境對各業產出價格，能源需求及二氧化碳排放量的影響。

（二）再生能源發展方案之社會成本效益估算方法

本研究評估的再生能源的社會成本包括： (1) 電價補貼及設備補貼 (2) 再生能源不能提供備載容量無法減省之容量成本（不包含太陽光電） (3) 經濟成長減緩效果社會效益包括： (1) 二氧化碳減量效益 (2) 空氣污染減量效益


(3) 太陽光電尖峰發電效益 (4) 太陽光電之產業帶動「淨效果」（政府及民間投資產業帶動效果-民間投資抵銷效果-台電減少替代電廠投資抵銷效果）

(5) 風力發電之產業帶動「淨效果」（台電及民間投資產業帶動效果-民間投資抵銷效果）

(6) 自產能源對供電安全性的貢獻發展再生能源之社會效益則包括：「二氧化碳減量效益」、「空氣污染減量效益」、

「太陽光電尖峰發電效益」、太陽光電之產業帶動「淨效果」(政府及民間投資產業帶動效果-民間投資抵銷效果-台電減少對原電廠投資抵銷效果)、風力發電之產業帶動「淨效果」(台電及民間投資產業帶動效果-民間投資抵銷效果)、自產能源對供電安全性的效益。

1.二氧化碳減量效益之估計

本文計算再生能源之二氧化碳減量效益包括二部分： (1)價格效果

由於再生能源電價補貼及設備補貼反映在電價上，造成電價及能源價格上漲，從而

減少各種能源的需求及對應的二氧化碳減量，根據經濟理論這還可進一部區分為所得效

果（或產量效果）及替代效果兩種效益。其中，所得效果（或產量效果）係經濟成長減

緩之效果與代替效果直接取自 DGEMT模型模擬結果。 (2)直接效果

再生能源直接替代傳統能源的二氧化碳減量效果。本文先計算兩種效果（價格效果

＋直接效果）之二氧化碳減量幅度（與 MARKEL 模型之基準情景比較）；再根據 Liang（2002）的二氧化碳單位減量成本計算方式，求得二氧化碳單位減量成本；再將單位減量成本與二氧化碳總減量相乘之積，即可得二氧化碳減量效益。 (3)再生能源替代傳統能源發電直接減少 CO2排放之估計方法

I、再生能源發電總量之估計係以第二次全國能源會議「再生能源發展計劃」，對 2010 年、2020 年及 2025 年之

各項再生能源推動目標為基礎，三個目標年度之間（即 2004~2010、2010~2020、2021~2025 年）再生能源，係分別以等比成長（目標年間每年有相同成長率）增加累計容量，據以估計每年再生能源發電量，至於不同假設情境，另有不同的推動目標，則依

其條件，調整各年度各再生能源發電項目累計容量及新增容量。 II、CO2排放減量之計算方法在計算因擴大再生能源發電導致 CO2 排放減量時，首先，應扣除大水力發電；其

次，是扣除依計畫興建的垃圾焚化發電及由國外進口的生質熱發電之後，再計算出新增

再生能源之累積年發電量。雖然，學界中有質疑「二氧化碳減量效益，扣除大水力及垃

圾焚化與生質能發電之效益，並不合理」，但本研究的作法係考慮以下四點： 1. 研究評估中，原本即假設不對大水力及垃圾焚化進行補助，故本不應計算其效益。


2. 國外研究報告顯示，大水力及垃圾焚化之環境效益存有疑問，例如大水力有排放甲烷問題，而垃圾焚化基本上不是使用可循環再生之生質能，也有污染排放問

題。 3. 行政院提送「電業法修正草案」中，再生能源發電設備的定義，也沒有包含大水力及垃圾焚化。

4. 國外進口之生質能，經過長程運送，耗用大量能源而可能排放更多 CO2，故無

CO2直接替代效果。 III、CO2排放減量之計算結果在計算新增再生能源累積年發電量所帶來的 CO2減量成效方面，應先算出在我國能

源結構情況下平均每度電排放 CO2。依據 90 年我國燃煤、燃油、燃氣及汽電共生發電所使用燃料量及發電量，可以算出不同燃料種類每度電所使用燃料數量，再依每單位燃

料 CO2 排放係數，可算出不同燃料種類每度電所排放 CO2 量。最後計算出每年所有發

電所排放總量，除以當年總發電量，就能得到當年每度電平均 CO2 排放量。計算後發

現，未來我國每度電平均 CO2排放量約為 560~620 公克/度之間，為便於計算，以每度電 CO2排放量平均數 600 公克/度計算，即得每年再生能源替代傳統能源發電，所直接減少 CO2的排放量。故每年再生能源替代傳統能源發電對 CO2的總效果為價格效果與直接效果之加總。

2.太陽光電尖峰發電外部效益計算方式

(1) 太陽光電尖峰時段發電外部效益 = 2.4 - 2 = 0.4元/度。其中，2.4元/度為台電93年汽渦輪發電、柴油發電、抽蓄發電及複循環發電之加權平均成本。

(2) 太陽光電尖峰用電占總發電比率＝73.71%(利用標準常態表計算) (3) 將(1)乘以(2)再乘上太陽光電每年發電量(億度)可得。而太陽光電尖峰發電外部效益，若以台電 93 年汽渦輪發電等之加權平均成本 2.4

元減去 2 元計算，是否有低估之疑呢？其實汽渦輪發電、柴油發電、抽蓄發電及複循環發電都是因應尖峰負載之可能調度用電之機組，依據電力調度準則以發電成本較低者為

優先而非成本高者，本研究以 93 年各尖峰發電機組之實際接受調度之發電量為權數求尖峰發電之平均發電成本應屬合理的預估。

3.太陽光電產業帶動淨效果估計方法(考慮進口替代)

本研究擬定之計算方法如下： (1)政府補貼帶動產業效果計算方式

再生能源發展方案中的「太陽光電」之設備補貼部分，係依其成本結構對應之部門

（如太陽光電模組屬半導體業）乘以 90 年臺灣產業關聯表的表中的「行」（column），再乘以生產價格投入係數表(A 表)「原始投入」（161-164）的「列」（row），最後再乘上太陽光電依其成本結構分類之太陽光電產業相關部門的自製率，估算而得政府補貼帶動

產業效果。


(2)民間投入帶動產業效果計算方式

由本再生能源推廣獎勵政策所引領出之「太陽光電」之民間投資依其成本結構對應

之部門（如太陽光電模組屬半導體業）乘以 90 年臺灣產業關聯表的表中的「行」，再乘以生產價格投入係數表（A 表）「原始投入」（161-164）的「列」，以及最後再乘上太陽光電依其成本結構分類之太陽光電產業相關部門的自製率估算而得民間投入帶動產業

效果。 (3)投資抵銷效果計算方式

係由「太陽光電」之民間投資，乘以 90 年臺灣產業關聯表之表中所有產業（160部門）平均產業關連程度，再乘以 A表中所有產業（160 部門）平均附加價值率，最後再乘以所有產業國內自製率估算而得投資抵銷效果。 (4)台電對應電廠投資抵銷效果估計步驟說明

政府補貼設立太陽光電設備，在一定的全系統電力負載數量下將使得台電公司減少

替代電廠的投資因而減少其產業的帶動效果。對應政府補助設立太陽光電設備之火力發電廠的裝置容量，乘上其單位裝置成本

（燃煤及燃氣發電平均設置成本為每瓩 3.875 萬元），求得台電替代電廠減少投資金額，以及依火力發電廠成本結構，分攤台電替代電廠減少投資金額到對應產業關連表的

相關部門，然後乘以 90 年 160 部門的臺灣產業關連表的表中的「行」，再乘以生產價格投入係數表(A表)「原始投入」的「列」，最後再乘上對應 160部門的國產品比率求得投資抵銷效果。 (5)太陽光電產業帶動效果分年淨效果

淨效果＝政府補貼帶動效果+民間投入帶動效果—民間投入抵銷效果—台電替代電廠投資抵銷效果，求得太陽光電產業帶動效果分年淨效果 (6)研究限制與假設

世界市場之發展，原本就會吸引國內光電廠商進行投資，如茂迪等廠商現在的大幅

投資，係著眼於是因為世界市場，而非有了國內市場後，廠商才開始進行投資，故本研

究先行排除國內太陽光電廠商原本就因為世界市場而增加的投資；而僅計算因為再生能

源推廣獎勵政策，廠商因此所增加的投資。廠商在未來市場不明的情況下，進行大幅投資的風險過高，較不會增設生產設備；

但如果補助目標持續超過 4 年，廠商在有機會回收成本的情況下，則較可能增設生產設備。因此，本研究假設只有市場補助目標數量持續超過 4 年的情況下，才認定廠商有機會回收成本而會增設生產設備。如果 4 年內有某一年的產能低於第 1 年之產能，則第 1年所增加設備之產能，將以不超過最低產能年之產能。在此情況下, 假設國內廠商會就新增產能，多投資約新增產能所需之 10%的固定成本，以「去瓶頸」（較半導體廠自動化設備約占總投資額 4%為高），增加產能。另外，比較我國現有太陽光電國產品市占率發展趨勢及德國發展經驗，可發現在市

場增加時，因為外國產品的進入，國內產品之市占率，將不會隨著市場而增加，甚至發

生停滯或下降的趨勢。


4.風力發電產業帶動效果之評估方法（考慮進口替代）

此產業帶動效果，係由再生能源發展方案中的「風力發電」之民間及台電的投資總

額，乘上 88 年臺灣產業關聯表[I-(I-M)A]-1 中相關產業的欄，再乘上相關產業附加價值

率及風力發電產業相關部門自製率計算求得。

5.自產能源對供電安全性的效益估計方法

(1)能源安全儲存的單位成本＝（法令對各種能源的安全儲存水準）×（能源別發電配比）

法定對各種能源安全儲存的水準：基於能源供應的安全性，我國在石油方面對煉油公司及油品進口商有二個月安

全存量的要求，政府有一個月國家安全儲油的規劃；另外根據能源管理法，對電力

公司有 45 天用量安全儲存要求，燃煤方面亦對電力公司有 30 天用量的安全儲存要求。能源安全儲存的單位成本：根據國家安全儲油的成本估計約為 N.T. 830.33 元/

公秉（評估：此為高估計）估計方法： 15萬公秉原油(存四年) 油槽租金：37,064萬÷4年＝9,266萬/年購油利息：43,597萬×7.31%＝3,187萬/年 Total：12,455萬/年故 1公秉原油＝830.33元/年＝1公秉油當量

資料來源：政府儲油管理作業服務委辦計畫：第二節「政府購儲石油相關費用之精

算」，台綜院，能源會計畫 91年度。 (2) 轉換再生能源發電總量（原始單位：度），為「油當量」計算之再生能源發電總量（1度電=0.25油當量）。

(3) 以「油當量」計算之再生能源發電總量×能源安全儲存的單位成本（N.T. 830.33元/公秉油當量），可得八個方案之再生能源可替代石油安全儲存成本。

(4) 提高能源安全度效益包含兩種效益 i. 降低石油進口效益= 再生能源可替代石油安全儲存成本×{發電結構中燃油發電比重×[法定全國石油安

全存量水準+(發電業石油安全存量含蓋一年時間之比重×發電業用油占全國總用油量比率)]}=再生能源可替代石油安全儲存成本×0.009862 其中，法定全國石油安全存量水準=1 月+2 月/12 月；發電結構中燃油發電比重

=3.39%(未來十一年平均值)。


ii. 降低煤炭進口效益= 再生能源可替代石油安全儲存成本×{發電結構中燃煤發電比重×[(法定全國燃煤

安全存量水準×發電業用煤占全國總用煤量比率)]}=再生能源可替代石油安全儲存成本×0.021312 其中，法定全國燃煤安全存量水準=1 月+2 月/12 月；發電結構中燃煤發電比重

=45.87%（未來十一年平均值） (5) 將以上兩種效益加總，可得自產能源對供電安全性的效益。

6.再生能源不能提供備載容量無法減省之容量成本

(1)備載率之定義

定義：備載率=（淨尖峰供電能力－尖峰負載）/（尖峰負載）鑑於備載率向電力用戶要求容量費率之依據，故本研究考量再生能源能否提供備載

電力。 (2)風力發展無容量減省效果之說明

以「風力發電」為例，根據麥寮及澎湖實際運轉資料，夏季尖峰負載期間卻也是全

台幾近無風之時，夏季最低發電量僅為全年最高發電量的千分之四。由於臺灣幅員不

大，尤其是尖峰負載發生時的夏季，各地風力發電的參差率不大，以 93年 8月 28日為例，同一天麥寮及澎湖，風力發電幾近於零。加上臺灣為一獨立電網，異於聯網及幅員

廣大的歐陸，因此，臺灣的風力發電僅能提供能量效果，而無容量減省效果，故無法據

以向電力消費者要求容量費率。風力發電不能提供備載容量無法減省之容量成本＝每瓩的平均容量費率×每年風力發電的設備容量每瓩的平均容量費率估計方法： 88-91年台電高壓用電力的契約容量費率：夏月(4個月) 213元/kw月×4月非夏月(8個月) 159元/kw月×8月合計 2,124元/kw年故全年合計的台電高壓用電力的契約容量費率為 2,124(元/瓩*年)。 (3)再生能源無法提供備載容量之成本

i. 各類再生能源淨尖峰能力之估計各類再生能源淨尖峰發電能力估計如下：風力發電之淨尖峰能力為 0%；小水力之

淨尖峰能力為 38.3%（依台電 90 年底小水力裝置容量為 12.053 萬瓩，淨尖峰能力為4.6145 萬瓩）；地熱、生質能、垃圾焚化及沼氣之淨尖峰能力為 50%（參考目前實際與台電公司簽訂售電合約之機組）；太陽光電尚無合適評估資料，暫比照火力發電淨尖峰

能力水準。 ii. 計算公式及結果再生能源無法提供備載容量之成本＝(風力發電裝置容量)×2,124 元/瓩 +(小水力裝置容量) ×61.7%×2,124 元/瓩+(地

熱及生質能等裝置容量)×50%×2,124元/瓩


7.經濟成長減緩之社會成本估計方法

(1) 由 DGEMT(II)模型模擬求出各產業對經濟成長影響幅度。 (2) 「補貼再生能源發展對整體經濟之分年影響」乘上 2005~2025年各年 GDP預估值，卽得到分年再生能源各項補貼成本對經濟成長負效益。2005 年至 2025 年GDP 成長率之預估值，取自梁啟源（2004）「臺灣經濟成長、能源需求及二氧化碳基線資料資建立：2004-2020」（經建會委託研究計劃）。

8.再生能源發展計畫之分年成本效益計算方式

分年成本效益之計算：「CO2社會總成本之減少」(包含空氣污染物)即為其效益，故去除負號，再加上「太陽光電尖峰發電外部效益」、「太陽光電產業帶動淨效益」、「風力

發電產業帶動外部效益」及「自產能源效益」再減去「補貼成本」、「再生能源不能提供

備載容量無法減省之容量成本」及「再生能源各項補貼成本對經濟成長負效益」。

三、實證結果與討論

（一）再生能源發展對電價及經濟之影響

第二次能源會議之再生能源發展方案情境經濟部能源局在 94 年 6 月的全國能源會議中，修改了過去「再生能源發展條例

（草案）」的規劃，重新提出一份規劃建議，將再生能源獎勵發電總裝置容量上限，從

本來的 650萬瓩，修改為 2020年為 650萬瓩，2025年為 700萬瓩，2010年的目標由原先的 325 萬瓩大幅提高為 513.9 萬瓩，其中太陽光電比例降低而風力發電則大幅提高，其詳細推廣目標如表 3所示。其餘重要內容仍以過去「再生能源發展條例（草案）」的規劃為主，其主要內容要

點如下： (1) 電業每年繳交一定費用之收入充作基金，以作為補貼再生能源電價、設備及有關之示範推廣。電業繳交基金所增加之成本，得反映至其售電價格。

(2) 電業非有正當理由並經中央主管機關許可，不得拒絕再生能源電能之收購、併聯及提供其備用電力。

(3) 再生能源電能之收購採固定單一價格每度電 2 元（比現有發電平均成本高53%）。


表 3 2005-2025年各類再生能源累積裝置容量規劃 (第二次全國能源會議)

單位：萬瓩

大水力小水力風力地熱太陽垃圾焚化

沼氣其他生質熱

Total

2005 175.1 20.0 2.9 0.0 0.1 48.6 2.4 7.6 256.8 2006 177.8 21.5 7.0 0.1 0.2 49.9 2.5 8.8 267.7 2007 180.5 23.0 16.4 0.3 0.3 51.2 2.6 10.2 284.5 2008 183.3 24.6 38.8 0.7 0.6 52.5 2.7 11.8 315.0 2009 186.1 26.2 91.5 1.9 1.1 53.9 2.8 13.7 377.2 2010 189.0 27.8 215.9 5.0 2.1 55.3 2.9 15.9 513.9 2011 191.9 28.0 219.1 5.4 2.9 55.8 3.0 17.3 523.2 2012 194.8 28.3 222.3 5.7 3.9 56.2 3.1 18.7 533.1 2013 197.8 28.5 225.6 6.2 5.4 56.7 3.2 20.3 543.6 2014 200.8 28.7 228.9 6.6 7.3 57.1 3.3 22.0 554.9 2015 203.9 28.9 232.3 7.1 10.0 57.6 3.4 23.9 567.1 2016 207.0 29.1 235.8 7.6 13.2 58.1 3.5 26.0 580.2 2017 210.2 29.3 239.2 8.1 17.4 58.5 3.6 28.2 594.7 2018 213.4 29.6 242.8 8.7 23.0 59.0 3.8 30.6 610.8 2019 216.7 29.8 246.4 9.3 30.3 59.5 3.9 33.2 629.0 2020 220.0 30.0 250.0 10.0 40.0 60.0 4.0 36.0 650.0 2021 220.0 30.0 253.9 10.8 44.1 60.0 4.0 36.0 658.8 2022 220.0 30.0 257.8 11.8 48.6 60.0 4.0 36.0 668.2 2023 220.0 30.0 261.8 12.8 53.5 60.0 4.0 36.0 678.1 2024 220.0 30.0 265.9 13.8 59.0 60.0 4.0 36.0 688.7 2025 220.0 30.0 270.0 15.0 65.0 60.0 4.0 36.0 700.0 資料來源：經濟部。

表 4 各類再生能源占再生能源比重

單位：％

大水力小水力風力地熱太陽垃圾焚化

沼氣其他生質熱

Total

2005 68.21 7.80 1.15 0.00 0.04 18.92 0.93 2.95 100 2010 36.77 5.41 42.01 0.97 0.41 10.76 0.56 3.09 100 2015 35.95 5.10 40.96 1.25 1.76 10.16 0.60 4.22 100 2020 33.85 4.62 38.46 1.54 6.15 9.23 0.62 5.54 100 2025 31.43 4.29 38.57 2.14 9.29 8.57 0.57 5.14 100 資料來源：經濟部。


1.電價補貼及設備補貼之經濟成本計算

在電價補貼的計算，補助電業收購或對再生能源業者的收購費用係以草案規定之 2（元/度）與其迴避成本之價差計算。而其所用的迴避成本則為台電發電成本。該成本之計算係根據一般會計原則計算，屬會計成本。但會計成本和一般做經濟評估所用的成

本即經濟學定義的成本或經濟成本仍有相當的差異。經濟成本需考量「機會成本」，如

自有土地及資金需計算利息，會計成本則否。另方面會計折舊一般高於經濟折舊。故機

器設備提列折舊，帳面價值為零，但實際上仍可繼續運轉生產，故以新的再生能源廠的

發電成本與現有一般火力發電廠比較不儘公平。理論上在評估再生能源方案時，經濟成

本會優於會計成本，值得重新估算。欲估算的台電火力發電經濟成本資料來源根據：臺灣電力公司所提供之資料。

表 5 台電火力發電「會計」成本細項成本細項

發電量會計成本燃料折舊維護費

其他

營運

後端費用

借款利息

百萬度百萬元

汽力發電 70,210 76,529 51,253 11,234 5,617 7,021 0 1,404

燃油 11,216 23,779 20,414 785 1,234 1,122 0 224

燃煤 57,853 48,018 28,348 9,256 4,050 5,207 0 1,157

天然氣 1,141 4,209 2,829 776 285 308 0 11

其他發電 21,704 51,655 38,416 8,030 2,821 1,736 0 651

複循環 20,963 46,118 36,475 6,498 1,677 1,048 0 419

燃油 1,173 20,124 2,041 117 352 17,591 0 23

天然氣 19,790 43,340 34,434 6,333 1,385 792 0 396

蒸汽渦輪 98 2,279 442 749 710 303 0 74

輕柴油 94 2,170 428 716 690 265 0 71

天然氣 4 108 14 34 19 38 0 3

柴油機 643 3,080 1,479 733 431 347 0 90

火力 91,914 128,184 89,669 19,264 8,438 8,757 0 2,055 資料來源：台電公司。

但是台電的借款利息成本僅計算「外借利息成本」，未包含具有經濟觀念的「自籌

利息成本」，而台電之外借資金與自籌資金比為 7：3，故上表之利息成本應在除以0.7。在「折舊成本計算方面，衡量會計折舊年限與經濟年限之不同（如表 6）。


表 6 台電各類發電電廠「會計」與「經濟」年限折舊年限經濟年限經濟折舊費用比率

水力 20 50 0.40 核能 15 40 0.38 汽渦輪 10 32 0.31 複循環 10 32 0.31 汽力 15 40 0.38 柴油 15 40 0.38

資料來源：台電公司。

表 7 台電火力發電「經濟」成本細項成本細項

發電量經濟成本燃料

經濟

折舊維護費

其他營運

後端費用

經濟利息

百萬度百萬元汽力發電 70,210 76,529 51,253 2,006 5,617 7,021 0 4,213 燃油 11,216 23,779 20,414 320 1,234 1,122 0 0 燃煤 57,853 48,018 28,348 1,653 4,050 5,207 0 0

天然氣 1,141 4,209 2,829 16 285 308 0 0 其他發電 21,704 51,655 38,416 930 2,821 1,736 0 2,540 複循環 20,963 46,118 36,475 599 1,677 1,048 0 2,031

燃油 1,173 20,124 2,041 34 352 17,591 0 0 天然氣 19,790 43,340 34,434 565 1,385 792 0 0

蒸汽渦輪 98 2,279 442 105 710 303 0 234 輕柴油 94 2,170 428 101 690 265 0 0 天然氣 4 108 14 4 19 38 0 0

柴油機 643 3,080 1,479 129 431 347 0 275 火力 91,914 116,553 89,669 2,936 8,438 8,757 0 6,752 資料來源：台電公司。

所以，台電火力發電之「會計成本」為每度電 1.395 元。台電火力發電之「經濟成

本」為每度電 1.268元。「再生能源發展條例」第九條明定中央主管機關得另訂定太陽光電發電技術之示範

補助辦法，考量其他再生能源之發電成本於每度電 2 元之下已可有合理之投資報酬，但太陽光電的發電成本仍相當高，故必須另外提供設備補助，民眾才會有裝設意願。同時

因為不須補助其他再生能源發電選項，故在設備補助部分，僅估計太陽光電系統所需之

經費需求。


設備補助之計算係以每年度新增設之容量，乘上扣除補助 2 元電價後之每千瓦總投資成本（包含初設成本、操作維護費及購置利息；設備壽命以 20 年計算）即可求得。依據國內太陽光電發電示範系統之申請資料，取 2001 年每瓩之投資成本為 30 萬元，2010年之前每瓩之投資成本為 30萬元，自 2011年起每年調降 5﹪估計之。

表 8 太陽光電之電價補貼及設備補貼(會計成本)

單位：百萬元

電價補貼設備補貼總補貼

2005 958 126 1,084

2006 1,092 230 1,321

2007 1,295 420 1,715

2008 1,654 768 2,422

2009 2,369 1,405 3,774

2010 3,920 2,570 6,490

2011 5,051 1,962 7,013

2012 5,181 2,531 7,711

2013 5,319 3,263 8,582

2014 5,466 4,206 9,672

2015 5,625 5,419 11,045

2016 5,796 6,088 11,883

2017 5,980 7,568 13,547

2018 6,180 9,403 15,583

2019 6,401 11,677 18,078

2020 6,645 14,492 21,137

2021 6,833 5,737 12,569

2022 6,952 5,938 12,890

2023 7,078 6,142 13,221

2024 7,212 6,348 13,560

2025 7,353 6,555 13,908

總和 104,360 102,846 207,207 註：假設太陽光電設備補貼成本自 2011年後緩步下降 5% 註：火力發電之會計成本 1度電成本為 1.395元/度資料來源：本研究整理。


表 9 太陽光電之電價補貼及設備補貼(經濟成本) 單位：百萬元

電價補貼設備補貼總補貼

2005 1,159 126 1,284 2006 1,320 230 1,550 2007 1,566 420 1,986 2008 1,999 768 2,768 2009 2,865 1,405 4,270 2010 4,740 2,570 7,309 2011 6,107 1,962 8,069 2012 6,264 2,531 8,794 2013 6,430 3,263 9,693 2014 6,609 4,206 10,815 2015 6,801 5,419 12,220 2016 7,007 6,088 13,095 2017 7,229 7,568 14,797 2018 7,472 9,403 16,875 2019 7,739 11,677 19,415 2020 8,035 14,492 22,526 2021 8,261 5,737 13,997 2022 8,405 5,938 14,343 2023 8,558 6,142 14,700 2024 8,719 6,348 15,067 2025 8,890 6,555 15,445

總和 126,174 102,846 229,020 註：假設太陽光電設備補貼成本自 2011年後緩步下降 5% 註：火力發電之經濟成本 1度電成本為 1.268元/度資料來源：本研究整理。

2.補助再生能源對於電價影響

補助再生能源對於電價影響之計算，係將每年電價補助與設備補助之總和，與每年

台電公司總售電營收進行比較。至於各年度台電的售電營收計算方面，首先對於台電電

價之估算，亦參考 92 年 3 月 21 日經濟部提供立法院第五屆第三會期「電業法修正草案」第一次黨團協商說明資料之基準情境（依台電電源開發方案 9106 案：核四廠如期


商轉，核一、核二、核三廠運轉四十年除役）之每年發電成本估計值。而台電當年度總售電量之估算方式，因為經濟部能源會已依據 MARKAL 模式計算

出 2004 年、2010 年及 2020 年等目標年度之全國需電量，如比照 90 年台電售電量約為90 年全國需電量的百分之八十五來計算，可以概推各目標年度之台電售電量，再以內插法可以概估各年度台電售電量。將每年度電價乘以各年度台電售電量，即可概推台電

之年度售電營收。再生能源對電價之影響如表 10。

表 10 以再生能源替代火力發電造成的電價變動單位：%

會計成本經濟成本

2005 0.291% 0.345% 2006 0.339% 0.398% 2007 0.422% 0.488% 2008 0.571% 0.652% 2009 0.854% 0.966% 2010 1.409% 1.587% 2011 1.463% 1.683% 2012 1.546% 1.763% 2013 1.655% 1.869% 2014 1.795% 2.007% 2015 1.974% 2.184% 2016 2.048% 2.257% 2017 2.254% 2.462% 2018 2.505% 2.713% 2019 2.811% 3.019% 2020 3.182% 3.391% 2021 1.820% 2.027% 2022 1.796% 1.998% 2023 1.772% 1.970% 2024 1.748% 1.943% 2025 1.725% 1.916%

平均 1.570% 1.736% 註：電價變動幅度=補貼金額/台電售電收入資料來源：本研究整理。


表 11 以再生能源替代火力發電造成的物價變動單位：%


2005 0.019% 0.023%

2006 0.022% 0.026%

2007 0.027% 0.031%

2008 0.035% 0.041%

2009 0.052% 0.059%

2010 0.084% 0.095%

2011 0.086% 0.099%

2012 0.088% 0.101%

2013 0.094% 0.106%

2014 0.100% 0.112%

2015 0.108% 0.120%

2016 0.110% 0.122%

2017 0.119% 0.130%

2018 0.130% 0.141%

2019 0.143% 0.153%

2020 0.159% 0.169%

2021 0.089% 0.099%

2022 0.086% 0.096%

2023 0.084% 0.093%

2024 0.081% 0.090%

2025 0.079% 0.088%

平均 0.086% 0.095%

資料來源：本研究整理。


表 12 以再生能源替代火力發電造成的經濟成長減緩單位：%


2005 -0.003% -0.004%

2006 -0.004% -0.004%

2007 -0.004% -0.005%

2008 -0.006% -0.007%

2009 -0.009% -0.010%

2010 -0.015% -0.017%

2011 -0.016% -0.019%

2012 -0.017% -0.020%

2013 -0.019% -0.021%

2014 -0.020% -0.023%

2015 -0.022% -0.025%

2016 -0.024% -0.026%

2017 -0.026% -0.029%

2018 -0.029% -0.032%

2019 -0.033% -0.036%

2020 -0.038% -0.040%

2021 -0.022% -0.024%

2022 -0.022% -0.024%

2023 -0.022% -0.024%

2024 -0.021% -0.024%

2025 -0.021% -0.024%

平均 -0.019% -0.021%



（二）再生能源之二氧化碳減量效益分析

1.二氧化碳減量效益之估計

本研究計算之再生能源二氧化碳減量效益、包括二部分： (1)由於再生能源電價補貼及設備補貼反映在電價上，造成電價及能源價格上漲，從而減少各種能源的需求及對應的二氧化碳減量，根據經濟理論這還可進一部

區分為所得效果(或產量效果)及代替效果兩種效益。 (2)再生能源直接替代傳統能源的二氧化碳減量效果。本文先計算二氧化碳減量再根據 Liang(2002)的二氧化碳減量成本(及新台幣 1941.91 元/公噸求兩者之積求算。 )所得效果 (或產量效果 )係經濟成長減緩之效果與代替效果直接取自

DGEMT模型模擬結果。再生能源直接替代傳統能源的 CO2估計減量方法。再生能源替代傳統能源發電直接減少 CO2排放估計方法： (1)再生能源發電總量之估計，係以經濟部能源局在 94 年 6 月的全國能源會議中所重新提出的「再生能源發展條例（草案）」規劃建議，對於 2010年及 2020年及

2025 年之各項再生能源推動目標為基礎，三個目標年度之間（即 2005~2010、

2010~2020、2020~2025）再生能源係分別以等比成長（目標年間每年有相同成長率）增加累計容量，據以估計每年再生能源發電量，至於不同假設情境另有

不同的推動目標，則依其條件調整各年度各再生能源發電項目累計容量及新增

容量。 (2)再者，在計算因擴大再生能源發電所得 CO2 排放量減量時，必須先扣除我國長

期電力發展原情境中所包含之再生能源者。故首先應扣除存在原 MARKAL 模型基本情境中的再生能源發展目標，其次是扣除大水力發電，再其次是扣除依

計畫興建的垃圾焚化發電及由國外進口的生質熱發電，再計算出新增再生能源

之累積年發電量。 (3)其次，在計算新增再生能源累積年發電量所帶來的二氧化碳減量成效方面，首先應先算出在我國能源結構情況下平均每度電所排放 CO2。依據九十年我國燃

煤、燃油、燃氣及汽電共生發電所使用燃料量及發電量，可以算出不同燃料種

類每度電所使用燃料數量。其次依每單位燃料量之 CO2 排放係數，可算出不同

燃料種類每度電所排放 CO2量。最後計算出每年所有化石燃料發電所排放 CO2

總量，除以當年總發電量，就能得到當年每度電平均 CO2排放量。 (4)我國每年每度電平均 CO2排放量約介於 560~620 公克/度之間，為便於本研究計算，一律以近於每度電平均 CO2排放量平均數的 600 公克/度計算。將此數值代入新增再生能源累積年發電量，即可得每年再生能源替代傳統能源發電所直接

減少 CO2排放量。


表 13 再生能源發電造成二氧化碳排放之分年影響單位：%


2005 -0.11% -0.13%

2006 -0.13% -0.16%

2007 -0.17% -0.20%

2008 -0.24% -0.27%

2009 -0.37% -0.42%

2010 -0.62% -0.70%

2011 -0.66% -0.76%

2012 -0.73% -0.83%

2013 -0.78% -0.88%

2014 -0.87% -0.97%

2015 -0.98% -1.08%

2016 -1.03% -1.14%

2017 -1.16% -1.27%

2018 -1.32% -1.43%

2019 -1.51% -1.62%

2020 -1.74% -1.86%

2021 -1.02% -1.14%

2022 -1.03% -1.15%

2023 -1.04% -1.16%

2024 -1.05% -1.17%

2025 -1.06% -1.18%

平均 -0.84% -0.93%



表 14 再生能源發電造成二氧化碳排放之分年影響單位：千公噸


2005 -385 -441

2006 -547 -612

2007 -822 -900

2008 -1,337 -1,438

2009 -2,396 -2,543

2010 -4,695 -4,943

2011 -5,963 -6,290

2012 -6,360 -6,710

2013 -6,741 -7,103

2014 -7,260 -7,641

2015 -7,902 -8,304

2016 -8,402 -8,827

2017 -9,229 -9,680

2018 -10,245 -10,726

2019 -11,503 -12,016

2020 -13,067 -13,615

2021 -10,019 -10,606

2022 -10,481 -11,101

2023 -10,969 -11,625

2024 -11,485 -12,180

2025 -12,032 -12,768

平均 -7,230 -7,622

總和 -151,840 -160,069



表 15 再生能源發電減少 CO2及其他空氣污染物排放之社會成本效益單位：百萬元

會計成本經濟成本 2005 994 1,143 2006 1,385 1,558 2007 2,036 2,245 2008 3,242 3,515 2009 5,693 6,092 2010 10,952 11,626 2011 13,664 14,564 2012 14,669 15,622 2013 15,704 16,688 2014 17,089 18,122 2015 18,818 19,904 2016 20,067 21,209 2017 22,179 23,379 2018 24,769 26,034 2019 27,961 29,299 2020 31,914 33,334 2021 23,875 25,427 2022 25,056 26,697 2023 26,326 28,063 2024 27,697 29,540 2025 29,184 31,141 平均 17,299 18,343 總和 363,273 385,201

註：CO2之單位減量成本參考梁啟源(2002)，採用 1,941.9(新台幣元/公噸 CO2)。註：空氣污染物含 SOx、NOx及 PM10，減量成本分別為 45,919(新台幣元/公噸 SOx)、53,790(新台幣元/公噸

NOx)及 88,212(新台幣元/公噸 PM10)。資料來源：本研究整理。

（三）再生能源之成本效益分析

本研究定義之發展再生能源之「社會成本」為電價補貼、設備補貼、風力發電需額

外備載容量之成本及經濟減緩效果。發展再生能源之「社會效益」則包括二氧化碳減量

效益、空氣污染減量效益、太陽光電尖峰發電效益、太陽光電及風力發電之產業帶動

「淨效果」(政府及民間投資產業帶動效果-民間投資排擠效果) 、自產能源對供電安全性的效益。發展再生能源之「社會淨效益」＝發展再生能源之社會效益 –發展再生能源之社

會成本。


圖 4 發展再生能源產業對總體經濟之影響評估流程

本文所指的外部經濟性，如尖峰發電、產業關連效果、減溫、減污染等，本文稱其

為社會效益，並加以量化藉以和其社會成本比較（含購電成本、補貼及外部成本）。以

上成本效益的比較係從社會觀點，非侷限於計畫的內部成本效益比較，故以社會成本效

益來稱之。本文所指的帶動效益係再生能源產業投資所造成的產業關聯效果，因其具外

部經濟性故歸類為社會效益。部份再生能源產業確屬小型產業，因此本研究僅對發展計畫中的兩大重點產業，即

風力發電（比重最大）及太陽光電（補貼金額最大）分析其產業帶動效果及其他外部性

效果。由於再生能源之發展若照政府發展方案需 2000 億元以上的補貼，勢必造成電價上漲以至影響總體經濟，故本研究需加以分析。另外，對再生能源產業投入產出係數之估算，本研究係根據其成本結構，細分對應

產業別採其投入產出係數並參酌工研院未來自製率相關結果加以調整。此外，再加入第

二次全國能源會議再生能源發展方案所帶來的分年產業帶動效果加以推估。太陽光電尖峰發電外部效益計算方式


(1)太陽光電尖峰時段發電外部效益＝2.4－2＝0.4元/度。（2.4 元/度為台電 89 年汽渦輪發電、柴油發電、抽蓄發電及複循環發電之加權平

均成本。） (2)太陽光電尖峰用電佔總發電比例＝73.71%（利用標準常態表計算而得）。 (3)(1)×(2)再乘上太陽光電每年發電量（億度）可得。

表 16 太陽光電尖峰發電之社會效益單位：百萬元

會計成本經濟成本 2005 0.26 0.26 2006 0.47 0.47 2007 0.86 0.86 2008 1.57 1.57 2009 2.88 2.88 2010 5.27 5.27 2011 8.06 8.06 2012 11.01 11.01 2013 15.04 15.04 2014 20.55 20.55 2015 28.08 28.08 2016 37.61 37.61 2017 49.63 49.63 2018 65.49 65.49 2019 86.41 86.41 2020 114.02 114.02 2021 136.34 136.34 2022 150.25 150.25 2023 165.57 165.57 2024 182.45 182.45 2025 201.06 201.06 總和 1,282.90 1,282.90

註：太陽光電尖峰發電效益只和太陽光電裝置容量有關，與利用何種成本觀念及設備成本下降的起始時間

無關，因此在不同假設下得到都是相同值。資料來源：本研究整理。

1.太陽光電產業帶動淨效果估計方法(考慮進口替代)

(1)政府補貼帶動產業效果計算方式：

係由再生能源發展方案中的「太陽光電」之設備補貼部分依其成本結構對應之部門

（如太陽光電模組屬半導體業）乘以 88 年臺灣產業關聯表的1])ˆ([ −−− AMII 表中的

「行」(column)再乘以生產價格投入係數表（A 表）「原始投入」（161-164）的「列」(row)及最後再乘上參考工研院材料所提供的太陽電池及 inverter 的國內自製率(表 17)修


正後太陽光電產業相關部門的國產品比率估算而得。 (2)台電對應電廠投資抵銷效果估計步驟如下：

政府補貼設立太陽光電設備，在一定的全系統電力負載數量下將使得台電公司減少

替代電廠的投資因而減少其產業的帶動效果。對應政府補助設立太陽光電設備之火力發電廠的裝置容量乘上其單位裝置成本（燃

煤及燃氣發電平均設置成本為每瓩 3.875萬元），求得台電替代電廠減少投資金額。依火力發電廠成本結構分攤台電替代電廠減少投資金額到對應產業關連表的相關部

門，然後乘以 88 年 160 部門的臺灣產業關連表的1])ˆ([ −−− AMII 表中的「行」

（Column）再乘以生產價格投入係數表（A 表）「原始投入」的「列」（Row）。最後再乘上對應 160部門的國產品比率求得。 (3)淨效果＝(1)－(2)。

表 17 太陽光電產業成本結構及自製率

發電成本結構產業關聯表部門分類百分比（%）國產品比率太陽電池模板 103半導體 47.0% 下表

Inverter 095其他電機器材 20.0% 下表工事費 120其他營造工程 20.0% 84.2%

084其他金屬製品 4.9% 61.9% 支架/接線箱/配電盤/電錶

093發電輸電及配電設備 8.1% 68.9% 資料來源：本研究整理。

表 18 太陽光電自製率預估（95&103） 95Inverter 103太陽光電模版

2005 5% 65% 2006 5% 65% 2007 5% 65% 2008 5% 65% 2009 5% 65% 2010 60% 80% 2011 60% 80% 2012 60% 80% 2013 60% 80% 2014 60% 80% 2015 70% 80% 2016 70% 80% 2017 70% 80% 2018 70% 80% 2019 70% 80% 2020 80% 80%


95Inverter 103太陽光電模版 2021 80% 80% 2022 80% 80% 2023 80% 80% 2024 80% 80% 2025 80% 80%


表 19 太陽光電政府補貼產業帶動效益

單位：百萬元

會計成本經濟成本 2005 44 44 2006 83 83 2007 157 157 2008 301 301 2009 586 586 2010 1,165 1,165 2011 893 893 2012 1,158 1,158 2013 1,501 1,501 2014 1,946 1,946 2015 2,521 2,521 2016 2,846 2,846 2017 3,555 3,555 2018 4,440 4,440 2019 5,542 5,542 2020 6,915 6,915 2021 2,737 2,737 2022 2,833 2,833 2023 2,931 2,931 2024 3,029 3,029 2025 3,128 3,128 總和 48,311 48,311

註 1：由再生能源發展方案中的「太陽光電」之設備補貼部分依其成本結構對應之部門（如太陽光電模組屬半導體業）乘以 88 年臺灣產業關聯表的 1])ˆ([ −−− AMII 表中的「行」(column)再乘以生產價格投入係數表（A表）「原始投入」的「列」(row)，最後乘上參考工研院材料所提供的太陽電池及 inverter的國內自製率(表 17)修正後太陽光電產業相關部門的國產品比率估算而得。

註 2：經濟成本與會計成本的差異會反應在電價補貼上，但不會反應在設備補貼上。而產業帶動效益主要來自設備補貼。因此，在經濟成本和會計成本之下會得到相同的產業帶動效益。



表 20 太陽光電造成台電公司減少替代電廠之投資金額（直接影響）單位：百萬元

會計成本經濟成本 2005 3.44 3.44 2006 6.30 6.30 2007 11.51 11.51 2008 21.06 21.06 2009 38.52 38.52 2010 70.45 70.45 2011 56.94 56.94 2012 77.80 77.80 2013 106.29 106.29 2014 145.23 145.23 2015 198.44 198.44 2016 236.48 236.48 2017 312.03 312.03 2018 411.73 411.73 2019 543.28 543.28 2020 716.86 716.86 2021 301.89 301.89 2022 332.67 332.67 2023 366.60 366.60 2024 403.98 403.98 2025 445.17 445.17 總和 4,806.66 4,806.66

註：對應政府補助設立太陽光電設備之火力發電廠的裝置容量乘上其單位裝置成本（燃煤及燃氣發電平均

設置成本為每瓩 3.875萬元），求得台電替代電廠減少投資金額。資料來源：本研究整理。

表 21 火力發電廠成本結構及自製率

發電成本結構產業關聯表部門分類百分比（%）自製率土地改良物及工程間接費 120（其他營造工程） 24.51% 84.2%

房屋建築土木 118（其他房屋工程） 4.74% 86.8% 發電機組設備 093（發電,輸電及配電設備） 63.36% 68.9% 機械施工設備 088（工業專用機械） 7.18% 75.4% 交通運輸設備 110（其他運輸工具） 0.21% 71.4%



表 22 太陽光電減少台電替代電廠投資之直接間接影響單位：百萬元


2005 -1.71 -1.71

2006 -3.12 -3.12

2007 -5.71 -5.71

2008 -10.45 -10.45

2009 -19.11 -19.11

2010 -34.95 -34.95

2011 -28.25 -28.25

2012 -38.59 -38.59

2013 -52.73 -52.73

2014 -72.05 -72.05

2015 -98.44 -98.44

2016 -117.31 -117.31

2017 -154.79 -154.79

2018 -204.25 -204.25

2019 -269.51 -269.51

2020 -355.62 -355.62

2021 -149.76 -149.76

2022 -165.03 -165.03

2023 -181.86 -181.86

2024 -200.41 -200.41

2025 -220.84 -220.84

總和 -2,384.50 -2,384.50

註：依火力發電廠成本結構分攤台電替代電廠減少投資金額到對應產業關連表的相關部門，然後乘以 88年160 部門的臺灣產業關連表的表中的「行」（Column）再乘以生產價格投入係數表（A 表）「原始投入」的「列」（Row）。最後再乘上對應 160部門的國產品比率求得。



表 23 太陽光電產業帶動淨效益單位：百萬元


2005 42 42

2006 80 80

2007 151 151

2008 291 291

2009 567 567

2010 1,130 1,130

2011 865 865

2012 1,119 1,119

2013 1,448 1,448

2014 1,874 1,874

2015 2,423 2,423

2016 2,729 2,729

2017 3,400 3,400

2018 4,236 4,236

2019 5,272 5,272

2020 6,559 6,559

2021 2,587 2,587

2022 2,668 2,668

2023 2,749 2,749

2024 2,829 2,829

2025 2,907 2,907

總和 45,927 45,927 註：淨效果=政府補貼產業帶動效果－台電減少替代電廠投資之直接間接效果。資料來源：本研究整理。

2.風力發電產業帶動效果之評估方法(考慮進口替代)

此產業帶動效果係由再生能源發展方案中的「風力發電」之民間及台電的投資總額

乘上 88年臺灣產業關聯表 1])ˆ([ −−− AMII 中相關產業的 column，再乘上相關產業附加價值率及風力發電產業相關部門國產品比率計算求得。


表 24 風力發電之民間與台電投資金額單位：百萬元


2005 455 455

2006 1,074 1,074

2007 2,534 2,534

2008 5,980 5,980

2009 14,112 14,112

2010 33,302 33,302

2011 1,116 1,116

2012 1,133 1,133

2013 1,150 1,150

2014 1,166 1,166

2015 1,184 1,184

2016 1,201 1,201

2017 1,219 1,219

2018 1,237 1,237

2019 1,255 1,255

2020 1,274 1,274

2021 1,357 1,357

2022 1,378 1,378

2023 1,400 1,400

2024 1,421 1,421

2025 1,443 1,443

總和 76,392 76,392

註：為了最後和太陽光電做加總討論，風力發電ㄧ樣區分不同成本概念及不同假設下做討論，實際上風力

發電並不受不同假設之影響。資料來源：本研究整理。


表 25 風力發電產業成本結構自製率風力發電成本細目表（澎湖中屯發電）

百分比(%) 部門編號名稱

風力機組 65.6% - 塔架及基礎 12.1% 120 其他營造工程吊車費用 1.9% 120 其他營造工程施工機具 1.0% 120 其他營造工程監控系統 0.0% 096 電腦產品風力通訊管線 0.2% 101 通信器材 PC監控盤 0.1% 096 電腦產品 800KVA變壓器 3.9% 093 發電輸電及配電設備 15KV配電盤 3.1% 093 發電輸電及配電設備廠內高壓管線 0.6% 094 電線及電纜廠內低壓管線 0.3% 094 電線及電纜電纜溝 0.5% 120 其他營造工程 11.4KV輸電線 8.7% 094 電線及電纜接地設施 0.2% 094 電線及電纜照明及航空警示燈 0.2% 092 照明設備消防及警報設施 0.1% 095 其他電機器材電器室通風設備 0.0% 095 其他電機器材備品 1.6% 總計 100.0% 資料來源：本研究整理。

表 26 風力發電產業關聯表部門分類（相同者合併）

部門名稱百分比自製率 - 風力機組(自製率 0%) 66.5%

092 照明設備 0.6% 74.7% 093 發電輸電及配電設備 0.3% 68.9% 094 電線及電纜 7.8% 59.0% 095 其他電機器材 8.9% 68.4% 096 電腦產品 4.5% 33.8% 101 通信器材 3.1% 39.5% 120 其他營造業 9.1% 84.2%

合計 100.0% 資料來源：本研究整理。


表 27 風力發電產業帶動效益單位：百萬元

會計成本經濟成本 2005 76 76 2006 180 180 2007 424 424 2008 1,001 1,001 2009 2,361 2,361 2010 5,572 5,572 2011 187 187 2012 190 190 2013 192 192 2014 195 195 2015 198 198 2016 201 201 2017 204 204 2018 207 207 2019 210 210 2020 213 213 2021 227 227 2022 231 231 2023 234 234 2024 238 238 2025 242 242 總和 12,781 12,781

註：為了最後和太陽光電做加總討論，風力發電ㄧ樣區分不同成本概念及不同假設下做討論，實際上風力

發電並不受不同假設之影響。資料來源：本研究整理。

3.自產能源對供電安全性的效益估計方法：

能源安全儲存的單位成本＝（法令對各種能源的安全儲存水準）×（能源別發電配比）法定對各種能源安全儲存的水準：

為了能源供應的安全性，我國在石油方面對煉油公司及油品進口商有二個月安全存

量的要求，政府有一個月國家安全儲油的規劃，另外根據能源管理法對電力公司有 45天用量安全儲存要求。燃煤方面亦對電力公司有 30天用量的安全儲存要求。能源安全儲存的單位成本：根據國家安全儲油的成本估計約為 N.T. 830.33 元/公秉

（評估：此為高估計）


估計方法： 15萬公秉原油（存四年）油槽租金：37064萬÷4年＝9266萬/年購油利息：43597萬×7.31%＝3187萬/年總共：12455萬/年故 1公秉原油＝830.33元/年＝1公秉油當量資料來源：政府儲油管理作業服務委辦計畫：第二節「政府購儲石油相關費用之精

算」，台綜院，能源會計畫 91年度。

表 28 自產能源對供電安全性的效益單位：百萬元

會計成本經濟成本 2005 11.03 11.03 2006 11.76 11.76 2007 12.79 12.79 2008 14.45 14.45 2009 17.57 17.57 2010 24.12 24.12 2011 28.88 28.88 2012 29.47 29.47 2013 30.11 30.11 2014 30.78 30.78 2015 31.50 31.50 2016 32.26 32.26 2017 33.08 33.08 2018 33.98 33.98 2019 34.95 34.95 2020 36.02 36.02 2021 36.82 36.82 2022 37.31 37.31 2023 37.82 37.82 2024 38.37 38.37 2025 38.94 38.94 總和 602.02 602.02

註：自產能源安全性只與再生能源裝置容量大小有關，並不受成本概念和裝置成本下降之影響。資料來源：台綜院（2002），政府儲油管理作業服務委辦計畫：第二節「政府購儲石油相關費用之精算」，

能源會委辦計畫。


4.風力發電需要額外備載容量成本之估計方法

風力發電需額外備載容量的成本＝每千瓦的平均容量費率×每年風力發電的設備容量每千瓦的平均容量費率估計方法： 88-91年台電高壓用電力的契約容量費率：夏月（4個月） 213元/kw月×4月非夏月（8個月） 159元/kw月×8月合計 2,124元/kw年

表 29 風力發電無法提供備載容量之成本單位：百萬元

會計成本經濟成本 2005 947 947 2006 1,080 1,080 2007 1,332 1,332 2008 1,864 1,864 2009 3,054 3,054 2010 5,790 5,790 2011 5,885 5,885 2012 5,982 5,982 2013 6,082 6,082 2014 6,185 6,185 2015 6,291 6,291 2016 6,400 6,400 2017 6,512 6,512 2018 6,628 6,628 2019 6,748 6,748 2020 6,871 6,871 2021 6,963 6,963 2022 7,056 7,056 2023 7,152 7,152 2024 7,249 7,249 2025 7,349 7,349 平均 5,401 5,401 總和 113,418 113,418

註：風力發電無法提供備載容量之成本只與風力發電裝置容量大小有關，並不受成本概念和裝置成本下降

之影響。資料來源：本研究整理。


本研究討論之經濟成本與會計成本概念，是反映在太陽光電之電價補貼上。 (1)「表 22 太陽光電減少台電替代電廠投資之直接間接效果」：太陽光電替代傳統

電廠（火力電廠），因此減少火力電廠投資。利用 I-O 表得出減少火力電廠投資對產業造成的影響。此與太陽光電之經濟成本、會計成本的觀念無關，只與火力電廠減少設廠

投資的金額有關。 (2)「表 23 太陽光電產業帶動淨效益」主要受設備補貼影響。而經濟成本與會計成

本概念並不影響設備補貼金額，故在經濟成本與會計成本概念下皆相同。 (3)「表 24 風力發電之民間與台電投資金額」、「表 27 風力發電產業帶動效益」、

「表 28 自產能源對供電安全性的效益」、「表 29 風力發電無法提供備載容量之成本」：以上幾個分析以風力發電或自產能源為分析對象，皆不牽涉到太陽光電的經濟成本、會

計成本概念。因此，在兩種情況下皆為相同值。

5.經濟成長減緩之社會成本估計方法

(1)由 DGEMT模型模擬求出各產業對經濟成長影響幅度（表 12）。 (2)表 12 乘上 2005~2025年各年 GDP預估值。 2005 年至 2025 年 GDP 成長率之預估值，取至梁啟源（2005）「臺灣經濟成長、能

源需求與二氧化碳基線資料之建立：2004-2020」研究。

表 30 2005~2025年各年 GDP預估值

年成長率預估值 GDP值(百萬元) 年成長率預估值 GDP值(百萬元)

2005 3.84 10,468,463 2016 4.61 16,930,077

2006 3.94 10,888,248 2017 4.65 17,681,772

2007 4.28 11,397,818 2018 4.71 18,473,915

2008 4.33 11,927,817 2019 4.74 19,303,394

2009 4.37 12,477,689 2020 4.78 20,173,977

2010 4.41 13,047,919 2021 4.79 21,079,789

2011 4.43 13,637,685 2022 4.79 22,022,056

2012 4.46 14,248,654 2023 4.8 23,004,239

2013 4.49 14,881,294 2024 4.8 24,025,627

2014 4.52 15,536,071 2025 4.79 25,089,963

2015 4.53 16,211,890 - - - 資料來源：2005 年至 2025 年 GDP 成長率之預估值，取自梁啟源(2005)「臺灣經濟成長、能源需求與二氧

化碳基線資料之建立：2004-2020」研究。


表 31 造成經濟負成長的社會成本單位：百萬元

會計成本經濟成本 2005 -318 -376 2006 -388 -455 2007 -510 -591 2008 -730 -834 2009 -1,153 -1,305 2010 -2,010 -2,264 2011 -2,199 -2,530 2012 -2,466 -2,812 2013 -2,761 -3,119 2014 -3,152 -3,525 2015 -3,647 -4,035 2016 -3,984 -4,390 2017 -4,616 -5,042 2018 -5,404 -5,852 2019 -6,387 -6,859 2020 -7,616 -8,116 2021 -4,591 -5,113 2022 -4,772 -5,310 2023 -4,960 -5,515 2024 -5,154 -5,727 2025 -5,354 -5,946 平均 -3,437 -3,796 總和 -72,171 -79,715


表 32 再生能源發展計畫之分年社會淨效益單位：百萬元

會計成本經濟成本 2005 -1,225 -1,336 2006 -1,133 -1,255 2007 -933 -1,075 2008 -467 -643 2009 660 412 2010 3,394 2,994 2011 -345 -832


會計成本經濟成本 2012 -141 -617 2013 -36 -520 2014 200 -282 2015 516 38 2016 799 324 2017 1,190 715 2018 1,696 1,221 2019 2,352 1,880 2020 3,213 2,742 2021 2,738 2,341 2022 3,424 3,074 2023 4,181 3,883 2024 5,022 4,785 2025 5,962 5,790 總和 31,070 23,640

註：淨效益：「再生能源發電減少 CO2 及其他空氣污染物排放之社會成本效益」加上「太陽光電尖峰發電

之社會效益」、「太陽光電產業帶動淨效益」、「風力發電產業帶動效益」、「自產能源對供電安全性的效

益」再减去「補貼成本」、「風力發電無法提供備載容量之成本」及「再生能源各項補貼造成經濟負成

長之成本」。資料來源：本研究整理。

6.再生能源發展計畫分年之社會淨效益

根據政府在第二次全國能源會議所公布的我國再生能源發展計畫的分年社會淨效益

可根據下式計算：社會淨效益＝社會效益-社會成本。計算結果如表 5.17 所示。由表5.17 可知 2005-2025 年再生能源發展計畫的淨效益若根據會計成本計算為 310.7 億元，高於按經濟成本計算的 236.4億元達 30%。

7.本研究與其他研究之比較

本研究與其他研究之比較，如表 5.19所示，根據表 5.19可得如下重要結論： (1)比較梁啟源等（2004）與梁啟源（2005）兩研究，前者的社會淨效益為 5298 百

萬元，後者為-10,116 百萬元。兩者的太陽光電發展目標同為至 2020 年設置 100 萬千瓦，但主要的差異為前者假設太陽光電的成本自 2003年以 5%的年平均變動率下跌，但後者則自 2010 年後每年再以 5%下跌。根據能源局的太陽光電補貼辦法在 2010 年之前補貼比率是固定的，即未依成本的下跌而調降，故其社會成本效益評估結果應較近梁啟

源（2005），也即不符經濟可行性。若對太陽光電的補貼能隨成本降低而逐年下調，則其經濟可行性將大幅提高。

(2)比較梁啟源（2005）與本研究，前者的社會淨效益為-10,116 百萬元，後者為


13,926 百萬元，即前者不符經濟可行性，後者則符合。梁啟源（2005）中評估的太陽光電佔再生能源的比重太高是造成其再生能源發展方案淨效益為負的主要原因。梁啟源

（2005）根據第二次全國能源會議政府規劃的太陽光電發展目標為至 2020 年達 100 萬千瓦的裝置容量。本研究中太陽光電的發展目標到 2020 年為 40 萬千瓦，2025 年為 60萬千瓦。因此若能降低太陽光電的發展目標將利於整個再生能源發展計畫的經濟可行

性，其對電價、物價及經濟成長的衝擊也可降低。

表 33 第二次全國能源會議再生能源計畫之分年成本效益分析會計成本經濟成本經濟面（%）電價變動 1.570% 1.736% 物價變動 0.086% 0.095% 經濟成長變動 -0.019% -0.021% 環境面（千公噸） CO2變動 -151,840 -160,070 Sox變動 -993 -1,079 Nox變動 -360 -392 PM變動 -254 -276 成本面（百萬元） 392,796 422,154 政府總補貼 207,206 229,020 電價補貼 104,360 126,174 設備補貼 102,846 102,846 經濟負成長 72,171 79,715 再生能源備載容量成本 113,418 113,418 效益面（百萬元） 423,866 445,794 風力發電產業帶動效果 12,781 12,781 自產能源供電安全效果 602 602 太陽光電尖峰發電效益 1,283 1,283 CO2及空污減量效益 363,273 385,201 太陽光電產業帶動淨效益 45,927 45,927 太陽光電政府補貼產業帶動效果 48,311 48,311 太陽光電減少台電替代電廠投資抵銷效果 -2,384 -2,384 淨效益（百萬元） 31,070 23,640 淨效益（現值）（百萬元） 13,926 9,077 註：利率採中央銀行公債利率（84-92.3）5.38%計算之。註：淨效益：效益面-成本面。資料來源：本研究整理。


表 34 本研究與其他研究之比較(2005-2020) （1）（2）（3）

梁,吳,郭,劉

(2004) 梁啟源 (2005)

本研究（第二次全國能源會議

再生能源發展方案）經濟面(單位：%) 電價變動 2.16% 3.310% 1.57% 物價變動 0.12% 0.180% 0.09% 經濟成長變動 -0.02% -0.038% -0.02% 環境面(單位：千公噸) CO2變動 -110,637 -151,840 Sox變動 -560 -993 Nox變動 -213 -360 PM變動 -125 -254 成本面(小計)(單位：百萬元) 267,332 356,697 392,796 電價補貼 44,257 49,168 104,360 設備補貼 118,159 168,696 102,846 經濟負成長 62,085 95,916 72,171 再生能源備載容量成本 42,813 42,917 113,418 效益面(小計) (單位：百萬元) 279,433 274,228 423,866 風力發電產業帶動效果 8,015 8,039 12,781 自產能源供電安全效果 312 326 602 太陽光電尖峰發電效益 1,069 1,364 1,283 CO2及空污減量效益 216,203 189,690 363,273 太陽光電產業帶動淨效益 65,955 74,809 45,927 淨效益(單位：百萬元) 12,111 -18487 31,070 淨效益（現值，單位：百萬元） 5,298 -10,116 13,926 註：淨效益＝效益面－成本面。註：上述研究期間皆定在 2005-2020年,並以會計成本計算。註：以上研究之 CO2減量成本皆參考梁啟源(2002)，採用 1,941.9(新台幣元/公噸 CO2)。為使不同研究有共

同比較基準，利率皆採中央銀行公債利率(84-92.3)5.38%計算之。註：梁啟源等(2004) "再生能源發展方案之社會成本效益分析"皆採 Case1:設備成本緩步下降：2001 年每瓩之投資成本為 30 萬元，之後太陽光電系統設置成本降幅參考德國「再生能源法」之太陽光電收購費率，自 2002年起每年調降 5﹪估計之。

註：梁啟源(2005)"再生能源替代火力發電及核能之經濟評估"中的表 3-2-35、再生能源之社會成本效益分析（替代火力發電並以會計成本計算），方案一的 Case1：每瓩之投資成本為 30 萬元，而太陽光電系統設置成本降幅則自 2010年起，每年調降 5﹪估計之。

註：本計畫採假設：2010 年之前每瓩之投資成本為 30 萬元，太陽光電收購費率自 2011 年起之每年調降 5﹪估計之。


四、結論與建議

本文目的在 1.評估第二次全國能源會議之再生能源發展方案對電價、物價、經濟成長、能源消費及 CO2排放之影響。2.以經濟成本代替會計成本的概念修正梁啟源（民 92年），並以社會成本效益分析法評估「第二次全國能源會議」之再生能源發展方案。3.對再生能源佔電力裝置容量配比及太陽光電及風力發電分別在再生能源的合適配比，提

出政策性建議。本計畫的主要發現及政策建議如下：

1. 評估第二次全國能源會議再生能源發展規劃結果顯示，2005-2025 年間會計成本的電價及設備補貼總金額將達 207,206 百萬元，經濟成本計算的補貼總金額達 229,020 百萬元。電價平均上漲幅度會計成本計算及經濟成本計算分別為 1.57%和 1.736%，但2020年上漲幅度分別高達 3.182%及 3.391%。

2. 第二次全國能源會議再生能源發展規劃之社會成本效益分析顯示 CO2 減量可達

151,840 千公噸。社會淨效益現值為 13,926 百萬元，應符合成本效益原則。唯以上乃根據會計成本所做的估算，若根據經濟成本估算則 CO2減量效果較高為 160,070 千公噸，減量約高 5%，而社會淨效益現值則較低，為 9,077百萬元，約低 35%。

3. 值得注意的是以上社會成本效益之計算所做的重要假設為(1)收購電價為每度新台幣 2元，(2)CO2 減量成本為每公噸 1941.9 元。若未來再生能源收購辦法有所更動，則需再作評估。

4. 風力發電在第二次全國能源會議再生能源發展規劃中占全部再生能源的比重頗高，2020 年佔 38.46%，2025 年佔 35.71%。其工程技術上是否可行宜再作評估。另外，風力發電發展其實也受地理限制，爲達到 250 萬千瓦的發電目標，需架設一千七百座以上風機，唯因受風場條件及土地使用的限制，有實施上的困難。其對環境的負面影

響也宜再做評估。 5. 比較梁啟源等（2004）與梁啟源（2005）兩研究，前者的社會淨效益為 5298 百萬元，後者為-10,116 百萬元。兩者的太陽光電發展目標同為至 2020 年設置 100 萬千瓦，但主要的差異為前者假設太陽光電的成本自 2003年以 5%的年平均變動率下跌，但後者則自 2010 年後每年再以 5%下跌。根據能源局的太陽光電補貼辦法在 2010 年之前補貼比率是固定的，即未依成本的下跌而調降，故其社會成本效益評估結果應較

近梁啟源（2005），也即不符經濟可行性。若對太陽光電的補貼能隨成本降低而逐年下調，則其經濟可行性將大幅提高。

6. 比較梁啟源（2005）與本研究，前者的社會淨效益為-10,116 百萬元，後者為 13,926百萬元，即前者不符經濟可行性，後者則符合。梁啟源（2005）中評估的太陽光電佔再生能源的比重太高是造成其再生能源發展方案淨效益為負的主要原因。梁啟源

（2005）根據第二次全國能源會議政府規劃的太陽光電發展目標為至 2020 年達 100萬千瓦的裝置容量。本研究中太陽光電的發展目標到 2020 年為 40 萬千瓦，2025 年為 60 萬千瓦。因此若能降低太陽光電的發展目標將利於整個再生能源發展計畫的經濟可行性，其對電價、物價及經濟成長的衝擊也可降低。


參考文獻

中文部分

1. 梁啟源，民國 95年，「我國永續發展之能源價格政策」，臺灣經濟預測與政策，即將出版。

2. 梁啟源，民國 94 年 12 月「臺灣經濟成長、能源需求與二氧化碳基線資料之建立：2004-2020 年」，行政

院經濟建設委員會計畫。

3. 梁啟源，民國 94 年 10 月，「再生能源替代火力發電及核能之經濟評估」，93 年度國科會／能源局「能源

科技學術合作研究計畫」，93-ET-7-001-001-ET。

4. 梁啟源、吳再益、郭博堯、劉致峻，民國 93 年 11 月，「再生能源發展方案之社會成本效益分析」，經建

會，臺灣經濟論衡（原自由中國之工業）。

5. 梁啟源，民國 93年 3月，「矯正外部性及市場扭曲之能源價格政策對經濟影響之評估」，行政院國家科學

委員會/經濟部能源委員會「92年度能源科技學術合作研究計劃」，編號：NSC 92-2623-7-001-003-ET。

6. 梁啟源，民國 92 年 11 月，「再生能源發展條例子法研修工作(III)」，臺灣綜合研究院，經濟部能源委員

會委託工業研究院材料所之分包研究計畫。

7. 梁啟源，民國 92年 3月，「再生能源分期推廣目標及獎勵辦法之研訂」，中央研究院經濟所，經濟部能源

委員會委託工業研究院材料所之分包研究計畫。

8. 梁啟源、郭博堯，92 年 1 月，「核電廠提前除役政策之經濟政策之經濟性評估」，國家政策論壇，季刊

春季號，財團法人國家政策研究基金會。

9. 臺灣電力公司，民國 91年年報(民國 92年)，台電公司。

10. 梁啟源，民國 90年 12月，「油電價格變動對節約能源之影響」，中央研究院經濟所，經濟部能源委員會

委託之研究計畫。

11. 梁啟源，民國 89 年 12 月，「溫室氣體排放減量無悔政策研擬」期末報告，行政院環保署委託計劃報

告。EPA-89-FA11-03-262。

12. 梁啟源，民國 89年，「核四場與其他替代火力發電廠社會總成本之比較」核四再評估委員會引言報告。

13. 梁啟源，(民國 86 年)，「營建工程空氣污染防制費徵收制度建立之研究」，臺灣綜合研究院，行政院環

保署委託研究計劃報告。

14. 楊任徵，民國 85年，「因應氣候公約能源略模擬與能源供需預測研究」，能源會委託研究報告。

15. 中華經濟研究院(民國 85年)，「再生能源效益評估準則訂定研究」，台電公司委託計畫。

16. 梁啟源，(民國 82 年)，「臺灣環境保護政策之總體效果」，臺灣環境保護政策之總體效果與成本效益分

析，梁啟源編 1-1~1-109，中央研究院經濟研究所，蔣經國國際學術交流基金會資助研究計畫(RG-014-

89)。

英文部分

17. Liang, Chi-Yuan and Jia-Yuan Mai (2005), “ Underpinnings of Taiwan’s Economic Growth: 1979-99

Productivity Study,” Economic Modelling, 22, pp. 347-387. (SSCI)

18. Liang, Chi-Yuan (2005), “A New Approach to Measuring the Energy Productivity of an Economy,” presented at

the 25th USAEE/IAEE North American Conference:Fueling the Future: Prices, Productivity, Policies and

Prophesies,” September 18 - 21, 2005 - Omni Interlocken Resort - Denver, CO, USA.


19. Liang, Chi-Yuan (2004) “The Effect of Entering WTO on the Oil Industry and the Economy of Taiwan,” The

World Economy, 27(10), pp. 1537-1558.（SSCI）

20. Chi-Yuan Liang and Dale W. Jorgenson, （2003）, "Effect of Energy Tax on CO2 Emission and Economic

Development of Taiwan, 1999-2020", Robert Mendelsohn, Daigee Shaw and Ching-Cheng Chang (eds.), Global

Warming in the Asian Pacific, Edward Edgar Publishing Co.

21. Liang, Chi-Yuan (2002), "The Effect of Carbon Tax on the Economy of Taiwan", mimeograph, Institute of

Economics, Academia Sinica.

22. Liang, Chi-Yuan (2002), "The Effect of Renewable Energy Price Supporting Policy on CO2 Emission and the

Economy of Taiwan", Submitted to 5th Annual Conference on Global Economic Analysis, held by National

Tsing-Hua University and Purdue University, June 5-7, 2002.

23. Liang, Chi-Yuan (2002), “An International Comparison on Total Factor Productivity Changes, 1960-1993,” The

World Economy, 25(8). (SSCI)

24. Ho, Chin-sheun, Lin,Jeff Chien-fu and Wang, Jan-sho (2001), "The Econometric Analysis Trade Relationship in

Asia Pacific Area", International Conference on Trade, Investment, and Industrial Policy in the Asia-Pacific

Region.

25. Ho, Mun S., (2000)," Modeling Trade Policies and U.S. Growth: Some Methodological Issues", Chapter 12 in

Econometrics, Volume 2., pp327-376, Lawrence J. Lau: MIT Press (eds.).

26. Liang, Chi-Yuan (2000), "The Effect of Carbon Tax and Energy Tax on the Economy of Taiwan," Journal of

Applied Input-Output Analysis, Vol. 6, pp. 79-105.

27. Young, Ren-Tseng (1996), "Adjustment on Energy Policy to cope with the Climate Change Proposal", project

report to Energy Commission.

28. Jorgenson, D.W. and Wilcoxen P. J. (1993), "Reducing US carbon emissions: An econometric general

equilibrium", Resource and Energy Economics, Vol. 15, No. 1, pp. 7-25.

29. Liang, Chi-Yuan (1990), “Impact of Energy Pricing Policies on Consumption Pattern and Household Economic

Welfare in Taiwan”, Discussion Paper No.9007, Institute of Economics, Academia Sinica, July.

30. Liang, Chi-Yuan (1987), "A Study on Energy-Economic Model of Taiwan", Studies of Modern Economy Series

No. 7, Institute of Economics, Academia Sinica, June.

31. Jorgenson, D.W. and Chi-Yuan Liang (1985), “A Study on Energy-Economic Model of Taiwan”, Project Report

submitted to Energy Committee, Ministry of Economic Affairs.

32. Jorgenson, D.W. and D.T. Slesnick (1983), “Individual and Social Cost-of-Living Indexes”, in D.W. Diewert

and C. Montmarquette (eds.) Price Level Measurement, Ottawa, Statistics Canada.

33. Liang, Chi-Yuan (1983), "A Study on the Translog Model of Aggregate Consumer Demand for Energy in

Taiwan", Academia Economic Papers, Vol. 11, No. 2, The Institute of Economics, Academia Sinica, pp.167-218.

34. Hudson, E.A. and D.W. Jorgenson (1974), “U.S. Energy and Economic Growth, 1975-2000,” The Bell Journal

of Economics, No. 2, Autumn, 1974.

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