随着传统化石能源局限性的日益凸显,太阳能因其具有持久的供应力、深厚的储备量和对环境污染小的特点成为我国实现可持续发展进程中的首选清洁能源之一,而在利用太阳能的多种方式中,光伏发电效果最佳。光伏产业作为新兴战略产业,具有典型的政府扶持特性。近年来,我国政府相继推出了一系列助力光伏产业发展的政策,但是中国光伏产业政策目标是否适当,是否完全达到了预期的目标,这些产业政策在实施的过程中都存在哪些问题等都亟待探究。政府规范光伏产业政策,可以确保对光伏产业的扶持政策真正落实到那些市场失灵,有重大技术效率溢出的环节。所以对光伏产业政策绩效进行研究,可以更好地判断中国光伏产业政策目标是否适当,是否完全达到了预期的实施效果,并且发现产业政策在实施的过程中存在的问题,为我国光伏产业政策制定提供参考。结合现实经济背景,对光伏产业政策绩效进行深入分析很有必要,具有很强的现实意义。本文首先回顾了我国光伏产业及产业政策的发展历程,并对产业政策进行分类和演进分析。应用中国光伏产业政策分析的COPA框架模型,从政策内容、政策形式、政策力度、政策发布四个角度对光伏产业政策进行宏观效果评价。从政策绩效评价角度,应用三阶段SBM模型对31个省份的光伏产业政策绩效进行了评价。在第一阶段中,应用SBM-DEA模型来评估光伏政策效率,以说明政府投入的影响,同时也考虑了非期望产出。在第二阶段调整原始数据,然后在第三阶段中,再次使用SBM模型进行效率评估,并获得每个决策单元的纯管理效率。评价结果表明我国四大区域的光伏政策效率水平存在明显的空间不平衡现象,环境因素和随机误差因素对环境效率产生了显著影响。从政策绩效预测角度,应用DEA模型和BP神经网络模型相结合的三阶段顺序式模型对155项光伏扶贫项目的经济效益进行了预测。第一步先对DEA效率结果进行分层,然后对BP神经网络模型训练使其根据效率等级对决策单元进行分组,最后运用12-4-1网络结构的预测模型对投入进行预测。预测结果表明光伏扶贫项目可以优化各项投入的结构,来获得更高的经济效益。最后,依据实证分析的结果提出了一些相关政策建议。