在应对全球气候变化的举措中，新能源的发展是一股不可忽视的力量；这从联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)的最新评估报告中就可以看出。新能源的发展，例如太阳能，在当前的情况下还需要一定程度的政府补贴。主流经济学理论认为新能源补贴主要是为了克服两大市场失灵：环境负外部性和知识产出的溢出效应。而实际上，新能源补贴也可能是为了提高就业和促进经济发展。另外，新能源补贴在某种程度上还可以达到扶贫的目的，例外我国政府正在提倡的“光伏扶贫”项目。

        在美国，太阳能补贴形式是很多样性的：既有联邦层面的，也有州政府层面的，还有甚至是电力公司内部的。如何评估这些补贴的成本效益、政策优化设计和转嫁效应是相当重要的课题。以加州政府为例，美国州层面最大的一个补贴项目(California Solar Initiative, CSI)花费了约22亿美金的价格来实现约2 GW的装机容量，即平均每瓦补贴约1.1美元。然而，即使是这样，屋顶光伏系统的价格在当时也需要6-10美元／瓦。

        评估一个项目的成本效益，即回答是否在同等成本条件下达到了效益最大化，需要我们进行反事实分析(Counterfactual Analysis)。为此我构建了一个动态优化模型，来分析如果调整补贴水平，是否可以改进我们的目标函数，即装机总量的最大化。结果显示在强’同行示范’效应(Peer Effects)和强’边干边学’效应(Learning-by-Doing Effects)的作用下，我们可以通过进一步提高初期的补贴水平和降低末期的补贴水平，来提高8.1%的装机容量。然而，如果决策者还有其他的政策目标或约束，例如想保持政策的相对稳定性，那么模型的优化结果跟CSI的最终政策设计就变得非常类似了。

        CSI的政策设计实际上是非常有意思的。国际经验看来，太阳能补贴项目的设计面临的最大问题就是预算可以在很短的一段时间内被花光，类似于光伏安装用户在”抢购”的意思。其根本原因在于政策设计的滞后性和不灵活性：由于光伏产品成本的快速下降，如果政策补贴水平不相应地作出调整，那么补贴就面临被抢购的风险。但是补贴政策的调整需要成本，相关市场信息的搜集也需要成本。在未来技术进步快慢无法预测的情况下，CSI采取了一种叫做装机容量目标和补贴水平的联动机制一举解决了这个难题。具体来说，CSI采取了补贴分步渐变的办法：每次补贴变化(即调低)的决定因素就是前一个补贴水平对应的装机容量目标的实现。最终CSI采取了9步走的办法，每一步对应一个补贴水平和装机容量目标。CSI的政策设计并不是一开始就是这样。当局者在综合考虑了五种方案后才确定了这个方案。而一旦方案被确定，后期将严格执行，没有任何更改。

        正是由于CSI的分步渐变的补贴调整机制，研究者可以利用这个政策特征来采取断点回归(Regression Discontinuity)的方式来估计CSI的转嫁效应。从时间维度上来看，由于一个补贴水平对应的装机容量目标在某一天必将实现，那么第二天的补贴将会被下调。这样就为我们提供了一个时间上的断点回归机会。另一方面，从地理纬度上来看，两个接壤的电力公司之间的补贴下调速度会不一致(因为装机容量目标的不同)，所以在电力公司的边界上存在一个地理上的断点回归机会，即相邻的两个地方(甚至是处于同一邮政编号的居民)在供给和需求条件相似的条件下出现补贴不一致的情况。这两个断点回归的机会为我们估计CSI的转嫁效应提供了很大的帮助。当然我们在实际估计过程中要考虑到其他的问题，例如消费者自我选择的偏误，两个电力公司临界两边的市场价格存在不同时间趋势等。最后得到的估计结果是CSI的补贴基本落到了消费者手里，即市场的转嫁效应是非常高的。

        其实从政策设计和执行角度来说，CSI不仅仅是解决了消费者面临的现金流的问题，而且在信息层面，当局者也做了很多工作。比如，CSI委托第三方维护了一个很好的数据网站。网站上记录了所有申请CSI的用户和产品基本数据(脱敏后)，比如用户所在的邮政编码、城市和所属电力公司，比如光伏系统的价格、尺寸、安装厂商和基本技术参数。这些信息是社会公开的，从而有助于弥补这方面市场信息的缺失和某种程度上促进市场竞争。另外，CSI还建立了光伏系统安装厂商的核准名目，以方便消费者从中选择。从CSI的制定过程中来看，各个利益方(电力公司、消费者、环保组织、企业、研究人员)都提供了很好的建议和数据支持。这些都是CSI成功的一些要素。

        虽然CSI在2014年就已经结束了，但是它的经验被推广到美国其他地方(如麻省)以及欧洲。类似的新兴产品(如电动车、储蓄电池)也可以采用这种模式。最后，从这个成功的太阳能补贴政策来看，一个好的政策必须具备以下几个特征：简单、清晰、可信、可预期、灵活、可结束和激励相容。依这些标准来看，中国的政策水平还有待进一步提高。