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公司高層和行業分析師們在回答這一問題時，面臨著同樣的困難。為了尋得答案，首先得對太陽能光伏經濟深刻的理解。但是，目前產業所欠缺的正是這一點。回答這一問題所需的數據很難獲得，而更困難的是對數據庫的組建和維護。此外，相關的數據波動很大：美國的補貼經常發生結構化的變化、下調或干脆停止實施，同時電價及其組成也時常出現變動。所有的這些變量都對市場吸引力有著極大的影響，并且自身也同時充滿變數。
圖一顯示出100kW商用陣列在紐約的使用情況，其安裝成本為每瓦2.7美元，郵編為11718(紐約Bridgewaters地區)、11729(紐約Deer Park地區)、11717(紐約Brentwood地區)和11804(紐約Old Bethpage地區)內客戶的投資回報率為26%；而郵編為11735(紐約Farmingdale地區)內客戶的投資回報率則為25%
圖二顯示出在每個右邊區域內，太陽能光伏設備應用的“拐點”價格
作為上述諸多困難的一種替代方式，許多公司選擇使用日照輻射地圖。盡管這些地圖是計算過程中的重要組成部分，但其本身對于商業規劃來說卻價值有限。日照輻射地圖僅能顯示太陽能的輸入量，與當地的鼓勵政策環境和當地電價沒有任何關系。在美國，補貼和電價的波動幅度都十分大，而這兩個因素對于潛在客戶的投資回報率的計算有著決定性的影響。
所以，我們所需要的并不是一張日照輻射分布圖，而是太陽能光伏經濟圖，一張結合了相關變量、實時更新、準確計算各區域客戶投資回報率的動態地圖——不僅是現在，在將來也是如此。這些地圖對于商業太陽能開發商和組件/設備制造商來說尤為寶貴，因為這些企業通常在多個地區同時開展業務，并有能力迅速進入新市場并為其提供支持。
本文接下來將主要對精確至各街道狀況的分析在發展策略中的應用進行總結。
太陽能光伏經濟：太陽能光伏成本 vs. 太陽能光伏競爭力
理解太陽能經濟的最佳辦法是用分類更為精確的太陽能光伏成本和太陽能光伏競爭力等詞來取代使用過度且晦澀難懂的電網平價一詞。
太陽能光伏成本是在陣列使用期間，所有發電成本貼現值除以所有所發電力的貼現值后得出的結果。這一算法可以通過已得到廣泛應用的平準化能源成本(LCOE)方程來體現。對于太陽能光伏來說，LCOE的主要驅動因素有三個：(1)初始安裝成本；(2)補貼；(3)日照輻射。這三個變量是一個太陽能光伏陣列發電成本的主要決定因素(包括融資、貼現值和組件降解則是次要因素)。
盡管理解太陽能光伏成本本身是十分重要的，但很不幸的是，這一指標并未表明電力用戶(包括商用和民用)能否通過安裝太陽能光伏設備而節省開銷。這就是太陽能光伏競爭力所體現的領域了。太陽能競爭力是指太陽能光伏成本和特定市場上的電力零售價之間的比較。只有通過這種比較，才可以計算出太陽能光伏的投資回報率，以確定某一特定用戶是否能夠通過此法節省開銷。
本文將通過兩個假設例證來進一步詳細闡述這一觀點：假設美國日照輻射統一為1800 kWh/m2，分布式太陽能陣列的安裝成本為每瓦2美元(這是美國能源部Sunshot項目的目標之一)。使用LCOE公式可以算得相應的太陽能光伏電力成本約為每度0.15美元。如果美國國內的電力零售價格為每度0.10美元，太陽能光伏電力就不具備競爭力，而其自然市場需求則為零。但是，如果太陽能陣列的總安裝成本為每瓦4美元(即太陽能電力成本為每度0.3美元)，并且美國的電力零售價格為每度0.35美元(這一價格為夏威夷地區目前的電力價格)，在這種情況下，太陽能光伏就在全國范圍內具有了競爭力，其全國市場需求也十分巨大(至少在一個太瓦以上)。只有通過這種比較，才能確定太陽能光伏的經濟需求。
在去年年末，筆者曾發表了一份關于美國太陽能市場的詳細分析報告，報告中顯示出，隨著商用和民用設備的平均安裝成本接近每瓦3美元，美國太陽能需求將有可能在2013/14年出現拐點。
精確至街道的數據庫增加了太陽能經濟的可行性
第一種方式使用了全國數據對太陽能光伏的潛力進行了高度概括，但是更具研究價值的是將這一分析延伸至局部區域層次。通過使用更為精確的局部區域層次數據來替代國家級數據庫，可以闡釋出一個州內所出現的各種重要差異。舉例來說，在加利福尼亞州，有些公共設備刺激項目仍在實施，而還有一些已經將預算用罄。在紐約州，長島的平均日照輻射為200kWh/m2，比該州北部地區要強得多。在康涅狄格州，一些消費者為電力支付著每度0.14美元的費用，而另一些消費者所支付的卻是每度0.23美元。這些差異全都對太陽能光伏業務有著重要的影響。因此，光伏企業的太陽能經濟學若想建立起來，只能通過局部區域數據的使用。
完成這一分析的最準確且具有價值的方式是將數據精確至街區水平。在美國，街區是以郵編的形式進行地理劃分的，每個郵編所覆蓋的面積通常在4-30平方英里(約10-80平方千米)。通過使用郵編劃分方式，分析師/用戶可以得到詳盡的數據以對美國的補貼和公共設施覆蓋區域，以及太陽日照輻射變化進行分析。
但不幸的是，在美國境內，由超過四萬個郵編區域。為準確計算ROI，需要知道每個郵編區域內的現行電價、日照輻射量和補貼率等信息。而這些信息中的每一個都有可能由多個信息點組成，并且不定期地出現變化。因此，精確至局部區域地區的準確計算所需要的數據數量要比全國范圍內進行同樣計算所需數據量大得多。
凱澤爾分析公司建立了一套名為Max-ROI(Maximize Return On Investment，最大化投資回報率)的系統工具，用于處理、維護上述大規模數據。Max-ROI為每個郵編區域計算兩個重要數據結果。其一是客戶通過安裝太陽能光伏陣列設備所能獲得的投資回報。一旦這一回報達到了一定的數額，例如20%的ROI，太陽能光伏的市場需求就變得極為強勁。通過這一結果，開發商可以確定目前其銷售重點。
另一個重要數據結果用途更大。Max-ROI同時能夠被用來計算市場未來的投資回報，因此可以預測出在某特定價位上那些郵編區域市場能夠得到發展。舉例來說，我們假設當ROI達到20%的時候，用戶才會對太陽能光伏設備進行投資。Max-ROI能夠計算出郵編為12345的區域在電價為每瓦3.4美元時能夠達到這一水平，而郵編為23456的區域則僅需要每瓦2.7美元，而郵編為34567的區域甚至只要每瓦2.5美元即可。通過這些結果，開發商能夠決定其未來銷售的發展方向。因此，Max-ROI是一款能夠對目前及未來市場銷售起到驅動作用的有效工具。
示例：紐約州
在使用局部區域數據時，筆者將對輸入數據進行總結，并以筆者家鄉紐約州作為示例進行結果展示。
紐約州占地面積約4.8萬平方英里(約合12.5萬平方千米)，人口數量約為2000萬，是一個面積為葡萄牙一半但人口卻多一倍的地方。從地理上看，紐約州約有1800個郵編區域。而正如大多數人所預料的，紐約州的日照輻射也十分多樣化，從與加拿大毗鄰的邊界處的1400 kWh/m2，到長島的1700 kWh/m2。
州內有逾80處運行中的公共電力設施，零售電價在每度0.03美元至0.30美元以上不等。在紐約，商用太陽能光伏可獲得來自州內和電力部門的雙重退款補貼。此外，還可獲得聯邦稅務信用30%的優惠。在對郵編區域進行分析時，所有的這些變量都必須及時更新，并輸入至能夠準確地對潛在太陽能客戶現有電力消費和安裝太陽能陣列的成本與益處進行比較。
為了不讓讀者覺得建模機制過于無聊，筆者打算跳過這一步直接列舉結果。正如上文所描述的一樣，Max-ROI的第一個輸出結果是郵編級別上的客戶的投資回報率。圖一顯示出100kW商用陣列在紐約的使用情況，其安裝成本為每瓦2.7美元，郵編為11718(紐約Bridgewaters地區)、11729(紐約Deer Park地區)、11717(紐約Brentwood地區)和11804(紐約Old Bethpage地區)內客戶的投資回報率為26%；而郵編為11735(紐約Farmingdale地區)內客戶的投資回報率則為25%。這些是紐約州內太陽能盈利最多的地區。而這些結果也使得安裝商能夠更好地了解哪些地方目前的回報率最好，并相應地調整其業務重點。
在筆者看來，這一模型所得出的第二點結論更具價值：即每個郵編區域內太陽能光伏系統那個的應用“拐點”。接下來筆者將以圖二中的兩個拐點為例，詳細闡述這一結果之所以如此重要的原因。第一個郵編區域10913的“拐點”是每瓦2.5美元。這就意味著，當安裝成本在每瓦2.5美元時，這一區域內的商業客戶可通過安裝太陽能光伏設備獲得至少20%的投資回報率。目前，東北部地區的商用陣列安裝成本大約為每瓦2.7美元。因此，在這種情況下用戶無法從中獲益。然而，考慮到組件的價格走勢，很有可能在未來的三至六個月內為客戶實現這一省錢目標。通過了解這一事實并將光伏設備的銷售/安裝周期考慮在內，開發商或設備制造商應立即著手對這一市場進行開發。
郵編區域為12530的“拐點”則為每瓦2美元。這一數值比現有安裝成本(每瓦2.7美元)低25%。因此，這就意味著這一區域需要更長的時間來發展。在了解到這些數據之后，開發商/OEM企業應該為2013/2014年的這一市場制定相關策略。本著這種原則，通過獲取全國各地區內太陽能光伏應用的拐點價格，或各州之內的拐點價格，公司能夠據此制定出其未來多年的發展策略。
總的來說，Max-ROI所代表的不僅僅是目前最具利潤的市場，同時還包括未來最具發展需求的市場。這種理解方式就使得光伏開發商和設備制造商能夠獲得促進銷售增長的寶貴信息。
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