解析中国氢燃料电池技术成本轨迹：解锁低碳能源未来的关键

在氢燃料电池技术成本高昂阻碍其广泛应用的背景下，研究人员开展了中国氢燃料电池技术成本轨迹的研究。通过构建多阶段学习曲线模型，发现创新和生产能降低成本，预计 2031 年后系统成本低于 1000 元 /kW，该研究成果发表在《iScience》杂志上，为推动全球氢燃料电池技术的发展提供了重要参考。

　　

在当今追求能源清洁、可持续发展的时代，全球都在努力实现能源系统的深度脱碳。氢，作为一种极具潜力的清洁能源，有望破解工业脱碳的难题，在未来成为经济可行的零排放能源解决方案。氢燃料电池（Hydrogen fuel cell）则是连接氢能与电力市场的关键桥梁，它能将燃料化学能高效、清洁地转化为电能，近年来在交通、分布式发电、储能等领域迅速发展。

然而，氢燃料电池技术发展的道路并非一帆风顺，高昂的成本成为其大规模应用的主要障碍。这不仅限制了氢在能源系统中的广泛应用，也阻碍了能源转型的步伐。因此，深入了解氢燃料电池技术的成本动态，找到降低成本的有效途径，成为能源领域亟待解决的关键问题。

中国作为全球氢能生产和市场的重要力量，在氢燃料电池技术创新和应用方面正处于加速阶段。在此背景下，中国石油大学（华东）的研究人员展开了一项针对中国氢燃料电池技术成本轨迹的研究。该研究成果发表在《iScience》杂志上，为推动全球氢燃料电池技术的发展提供了重要参考。

研究人员在此次研究中，主要运用了以下几种关键技术方法：

1. 数据收集：从多个权威机构收集数据，如中国汽车工程学会、IncoPat 数据库、中国工业和信息化部等，获取氢燃料电池系统成本、专利数量、累计装机容量等数据。

2. 模型构建：构建多阶段学习曲线模型，根据中国氢燃料电池技术发展的实际情况，将其分为初始阶段（2015 年前）、加速示范阶段（2015 - 2030 年）和应用规模扩张阶段（2030 年后），并分别考虑不同阶段技术创新和累积生产对成本的影响。

3. 统计分析：运用普通最小二乘法（OLS）回归分析技术创新、累积生产、技术部署和市场竞争等因素对氢燃料电池系统成本的影响；采用双重差分法（DID）模型分析政策对氢燃料电池创新的影响。

研究结果

1. 学习率计算：研究通过计算不同阶段的弹性系数和学习率发现，在初始阶段（2015 年前），氢燃料电池技术成本主要受学习研究（Learning by researching，LBR）的影响，当专利数量翻倍时，成本降低 39.4%；在加速示范阶段（2015 - 2030 年），LBR 和学习实践（Learning by doing，LBD）共同作用，LBR 率为 48%，LBD 率为 3%，表明技术创新对成本的影响更大；在应用规模扩张阶段（2030 年后），LBD 起主要作用，当累计生产翻倍时，成本降低 14.1%。

2. 成本预测：研究预测，到 2032 年，中国氢燃料电池系统成本有望降至 1000 元 /kW 以下，到 2038 年，预计可降至 700 元 /kW 以下。研究还发现，在加速示范阶段，技术创新对成本降低的贡献更大，而在应用规模扩张阶段，成本下降速度放缓。

3. 成本预测验证：通过与 2023 年实际成本以及其他研究的成本预测结果对比，验证了该研究成本预测的可靠性。研究结果与 Zachmann 等人的研究结果相似，且在考虑不同学习阶段和机制方面更具优势。

4. 成本预测的情景分析
   

• 不同制氢技术：研究对比了碱性水电解（ALK）、质子交换膜水电解（PEM）和固体氧化物水电解（SOEC）三种主流制氢技术，发现 ALK 在加速示范阶段成本优势明显，而 SOEC 在应用规模扩张阶段凭借较高的 LBD 率更具市场优势。

• 政策支持下的技术创新差异：通过 DID 模型分析发现，中国 2020 年发布的燃料电池汽车示范应用通知政策能显著促进示范城市氢燃料电池创新，在政策支持下，氢燃料电池技术成本下降更明显。

• 技术应用规模的增长差异：研究将氢燃料电池汽车的发展分为乐观、基本和悲观三种情景，发现乐观情景下，累积生产增加会提高技术学习率，降低成本，且在加速示范阶段，技术创新对成本降低的作用更显著。

研究结论与讨论

本研究通过构建多阶段学习框架，揭示了中国氢燃料电池技术成本轨迹，发现不同阶段成本影响因素和学习机制存在差异。在技术发展早期，LBR 对成本降低作用显著；在加速示范阶段，创新和累积生产共同降低成本，LBR 优势明显；在应用规模扩张阶段，通过大规模生产和广泛商业应用实现成本逐步下降。

该研究结果对氢燃料电池及其他新兴能源技术发展具有重要政策启示。基于不同成本影响因素和学习机制制定针对性政策，有助于实现成本竞争力；结合技术发展阶段制定适宜政策，如早期加大研发投入，加速示范阶段注重创新和市场规模支持，成熟阶段鼓励规模生产；同时，应加强对氢价值链技术的政策支持，投资更具前景的制氢技术，如 PEM 和 SOEC，以降低氢燃料电池系统成本。

尽管该研究取得了重要成果，但仍存在一定局限性，如样本量受技术发展历史限制、未考虑国际市场成本降低的溢出效应等。未来研究可通过纳入更全面数据集、覆盖更多国家等方式进一步完善。