王喜平, 李崇燁
(華北電力大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,河北 保定 071003)
可再生能源被認(rèn)為是應(yīng)對氣候變化、能源短缺和全球變暖的有效辦法,中國作為全球最大的碳排放國,在2015年的《強(qiáng)化應(yīng)對氣候變化行動——中國國家自主貢獻(xiàn)》文件中確立了“到2030年非化石能源比重達(dá)到20%”的目標(biāo)。另一方面,《2018全球可再生能源投資趨勢》的研究結(jié)果顯示,可再生能源2017年的全球總投資相較于2016年增加了15.8%,實(shí)現(xiàn)了逆勢回溫;中國在2017年度的投資額比2016年增長31%,達(dá)到創(chuàng)紀(jì)錄的1 266美元,中國已經(jīng)成為世界上最大的可再生能源投資國。風(fēng)電是目前最具大規(guī)模商業(yè)開發(fā)潛力的新能源技術(shù),并且中國具有豐富的風(fēng)能資源,促進(jìn)風(fēng)能的開發(fā)和利用對于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展和緩解生態(tài)壓力具有重要意義。然而,風(fēng)電投資具有投入大、投資不可逆、收益不確定等特點(diǎn),項(xiàng)目投資面臨較大的風(fēng)險。2017年12月,全國碳交易市場正式啟動,風(fēng)電項(xiàng)目的投資環(huán)境更加復(fù)雜。在此背景下,分析投資者的決策過程以及碳交易對投資者投資決策的影響,不僅有助于投資者合理投資決策而且對政府制定相關(guān)政策具有重要意義。
近年來,學(xué)界對可再生能源的應(yīng)用和推廣進(jìn)行了大量研究,這些研究可以大致分為三種類型:項(xiàng)目評估、政策評估[1]和研發(fā)評估[2]。其中,項(xiàng)目評估方面的研究最多,占到了60%以上[3]。風(fēng)能是目前最為成熟并且最具商業(yè)開發(fā)潛力的可再生能源技術(shù),因此也成為項(xiàng)目價值評估研究的焦點(diǎn)。文獻(xiàn)[4]基于蒙特卡羅方法應(yīng)用現(xiàn)金流折現(xiàn)模型分別評估了有無碳交易市場下的風(fēng)電項(xiàng)目的可行性,結(jié)果表明基于現(xiàn)金流折現(xiàn)基礎(chǔ)的項(xiàng)目投資具有較高的風(fēng)險。文獻(xiàn)[5]采用凈現(xiàn)值法對一家具有代表性的中國企業(yè)進(jìn)行了經(jīng)濟(jì)分析,結(jié)果顯示最重要的影響因子分別是發(fā)電量、投資成本和核證減排量(Certified Emission Reduction, CER)補(bǔ)貼。這些研究主要基于傳統(tǒng)的凈現(xiàn)值(Net Present Value, NPV)法,忽視了項(xiàng)目投資決策中的管理柔性,可能造成項(xiàng)目價值低估,因而不適于風(fēng)電項(xiàng)目投資決策。
鑒于風(fēng)電投資的不可逆性、收益不確定性等特點(diǎn),Myers等在金融期權(quán)理論基礎(chǔ)上提出的實(shí)物期權(quán)方法得到越來越廣泛的應(yīng)用:文獻(xiàn)[6]考慮了上網(wǎng)電價波動與單位容量投資成本波動等不確定性因素,建立了基于實(shí)物期權(quán)理論的風(fēng)電項(xiàng)目投資決策模型。文獻(xiàn)[7]引入符合實(shí)物期權(quán)思路和模型,并以實(shí)例討論了Geske復(fù)合實(shí)物期權(quán)定價模型的應(yīng)用方法,驗(yàn)證了實(shí)物期權(quán)方法在評估風(fēng)電項(xiàng)目投資價值中的有效性。文獻(xiàn)[8]將實(shí)物期權(quán)方法應(yīng)用到海上風(fēng)電項(xiàng)目的投資決策中,建立了基于二叉樹的成長實(shí)物期權(quán)定價模型和延遲實(shí)物期權(quán)模型,結(jié)果表明實(shí)物期權(quán)方法可以有效避免決策失誤。文獻(xiàn)[9]建立了風(fēng)電固定上網(wǎng)電價政策實(shí)物期權(quán)模型,從理論上證明了風(fēng)電最優(yōu)投資電價與上網(wǎng)電價波動率的關(guān)系。文獻(xiàn)[10]提出了基于實(shí)物期權(quán)方法和最小二乘蒙特卡洛模擬的優(yōu)化投資者決策行為的量化模型,研究了產(chǎn)出不確定性對最優(yōu)投資時間和裝機(jī)容量的影響。
然而上述研究主要考慮電價、化石燃料價格和技術(shù)進(jìn)步等不確定因素,較少涉及碳交易價格等不確定因素,缺乏對碳交易和政策性補(bǔ)貼影響風(fēng)電投資收益、進(jìn)而影響投資決策的研究。考慮到以上問題,本文做了以下工作:(1)將傳統(tǒng)的二叉樹定價模型擴(kuò)展為四叉樹模型,可以更準(zhǔn)確地評估風(fēng)電投資;(2)權(quán)衡了碳價和電價補(bǔ)貼之間的最優(yōu)組合,確定這兩種互補(bǔ)機(jī)制對于促進(jìn)風(fēng)電投資的意義;(3)通過敏感性分析考察了投資成本等因素對碳臨界價格的影響。
從發(fā)電企業(yè)的角度看,風(fēng)電投資旨在實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目投資價值最大化,其由項(xiàng)目運(yùn)行周期內(nèi)歷年現(xiàn)金流折現(xiàn)和初始投資成本所決定??紤]到影響項(xiàng)目價值的不確定性,假設(shè)項(xiàng)目價值滿足式(1):
,0≤t≤tv
(1)
式中:Vt為項(xiàng)目價值;πt為t時刻的現(xiàn)金流;r為折現(xiàn)率;T為項(xiàng)目周期;It為初始投資成本。
碳交易機(jī)制下,風(fēng)電投資收益包括風(fēng)電發(fā)電收益和碳減排收益;而項(xiàng)目的現(xiàn)金流出主要包括運(yùn)行成本和稅收支出。因此,項(xiàng)目的年現(xiàn)金流量可以描述為式(2):
πt=ERt+CRt-OMt-Taxt
(2)
式中:ERt和CRt分別為電價銷售和碳減排的利潤;OMt為運(yùn)營和維護(hù)成本;Taxt為稅收支出。
1.1.1 售電收入
(3)
隨著電力體制改革的不斷推進(jìn),電力市場化成為必然。假設(shè)市場電價滿足幾何布朗運(yùn)動:
(4)
(1-η)
(5)
1.1.2 碳減排收入
(6)
1.1.3 運(yùn)營和維護(hù)成本
假設(shè)運(yùn)營和維護(hù)成本滿足以下方程:
(7)
1.1.4 稅收成本
假設(shè)稅收成本滿足如下方程式:
Taxt=VTt+ITt
(8)
(9)
(10)
式中:VT、IT分別為增值稅和企業(yè)所得稅;Rv和Ri分別為增值稅稅率和企業(yè)所得稅稅率。
1.1.5 投資成本
已有研究[13-14]表明風(fēng)電技術(shù)符合“學(xué)習(xí)效率曲線”,這意味著風(fēng)電項(xiàng)目的投資成本會隨著投資規(guī)模的增加和技術(shù)進(jìn)步而下降?;诖?,假設(shè)風(fēng)電投資成本滿足式(11):
It=IC×ξe-αt
(11)
式中:It為t時刻初始投資成本;ξ為單位投資成本;α為技術(shù)進(jìn)步對初始投資成本的影響。
假設(shè)風(fēng)電項(xiàng)目的投資時間為t1,建設(shè)期為一年,壽命為T;即項(xiàng)目的運(yùn)營時間為t1+1至T;投資者必須于每一決策周期開始時做出決定,期滿時設(shè)備的剩余價值為零。因此,t1時刻凈現(xiàn)值滿足:
(12)
式中:r0為基準(zhǔn)貼現(xiàn)率。若1+r0=er0,則式(12)可以寫為
(13)
假設(shè)在延遲期權(quán)的每個節(jié)點(diǎn)碳價格以概率p上漲或者以概率1-p下降,同時市場電價會以概率q上漲或者以概率1-q下降,因此每個節(jié)點(diǎn)風(fēng)電項(xiàng)目的凈現(xiàn)值將有4種可能性:pq、p(1-p)、(1-p)q和(1-p)(1-q),這意味著傳統(tǒng)的二叉樹模型被擴(kuò)展為四叉樹模型。將風(fēng)電投資的項(xiàng)目凈現(xiàn)值在延遲投資期內(nèi)按四叉樹展開,如圖1所示。
圖1 風(fēng)電項(xiàng)目凈現(xiàn)值的四叉樹模型
在四叉樹模型中每個節(jié)點(diǎn)(i,j)的項(xiàng)目凈現(xiàn)值為:
(0≤k (14) 風(fēng)電投資項(xiàng)目延遲實(shí)物期權(quán)作為一種美式期權(quán),在延遲期內(nèi)投資者可以重新評估每個節(jié)點(diǎn)的項(xiàng)目價值,從而決定立即投資或者推遲投資。表1給出了具體的投資決策規(guī)則。在最后一個周期(k=n)時,每個節(jié)點(diǎn)(i,j)的凈現(xiàn)值將是NPVk,i,j和0中的較大值。 (15) 對于延遲投資期內(nèi)的0≤k (16) 基于實(shí)物期權(quán)理論的風(fēng)電投資項(xiàng)目,其項(xiàng)目價值NPVC包括兩部分:凈現(xiàn)值NPV和期權(quán)價值C。 NPVC=NPV+C (17) 表1 實(shí)物期權(quán)理論下風(fēng)電投資項(xiàng)目的投資決策規(guī)制 本文采用中國人民銀行一年期定期存款利率的平均值作為無風(fēng)險利率,即r=5%。此外,基于2016年1月1日至2016年12月31日深圳碳交易市場的歷史數(shù)據(jù),得到碳交易價格參數(shù),初始碳價格設(shè)定為0.036 元/kW·h(2016年1月1日至2016年12月31日,深圳碳交易市場日均碳價格為40元/t。假設(shè)平均碳排放因子892 g/kW·h,由此可以得到初始碳價格0.036 元/kW·h)。碳價格和電價的相關(guān)參數(shù)數(shù)據(jù)見表2。 表2 碳交易價格和市場電價的相關(guān)參數(shù) 風(fēng)電投資的相關(guān)技術(shù)參數(shù)見表3。假設(shè)項(xiàng)目壽命期為20年,期權(quán)有效期為10年(即2018年-2027年);風(fēng)電投資項(xiàng)目生產(chǎn)的所有電力都能上網(wǎng);同時為簡化分析,假設(shè)單位裝機(jī)容量,即IC= 1 kW;步長(Δt)為一年。 表3 風(fēng)電項(xiàng)目的基本參數(shù) 2.2.1 風(fēng)電投資價值分析 首先采用傳統(tǒng)的NPV方法對項(xiàng)目價值進(jìn)行了測算,得到項(xiàng)目價值為-794.2 元/kW,項(xiàng)目價值為負(fù),應(yīng)當(dāng)放棄投資??紤]到NPV方法的局限性,進(jìn)一步采用實(shí)物期權(quán)法(Real Options, RO)對項(xiàng)目價值進(jìn)行測算,發(fā)現(xiàn)實(shí)物期權(quán)方法下風(fēng)電投資的項(xiàng)目價值為 2 987.1 元/kW,根據(jù)表1中的投資決策規(guī)則,投資項(xiàng)目是可行的,投資者應(yīng)當(dāng)延遲投資。通過對比,發(fā)現(xiàn)NPV方法低估了風(fēng)電投資項(xiàng)目的投資價值,因其忽視了與項(xiàng)目相關(guān)的不確定性和管理的靈活性。但實(shí)物期權(quán)方法克服了這些缺點(diǎn),因而比NPV方法更具優(yōu)勢。 2.2.2 碳交易對風(fēng)電投資價值的影響 (1)有無碳交易的風(fēng)電投資價值對比分析 表4對比分析了有無碳交易情境下風(fēng)電項(xiàng)目投資價值,結(jié)果表明考慮碳交易情景下的項(xiàng)目價值和期權(quán)價值明顯高于不考慮碳交易的情景;考慮碳交易的情景下,項(xiàng)目價值在NPV方法下將增長749.5元/kW·h,而在實(shí)物期權(quán)方法下則將增長 2 987.1元/kW·h。比較這兩種情境下的結(jié)果可知,考慮碳交易時的項(xiàng)目價值和期權(quán)價值顯著增加,這意味著碳交易對風(fēng)電項(xiàng)目投資具有正向激勵,具體的激勵作用大小則通過碳初始價格和其波動率的影響加以考察。 表4 有無碳交易市場的結(jié)果對比 (2)碳初始價格的影響 圖2反映了碳初始價格變化下的影響:當(dāng)初始碳價由0.036元/kW·h上漲到0.076元/kW·h時,投資價值以平均27%的增長率從2 987.1元/kW上漲到7 761.2 元/kW。當(dāng)初始碳價下降至0.026元/kW·h時,投資價值下降至1 824.5 元/kW·h。這表明較高的碳初始價格將會促進(jìn)風(fēng)電項(xiàng)目投資。 考慮到碳價是影響風(fēng)電項(xiàng)目投資價值的關(guān)鍵因素,進(jìn)一步計算了延遲期權(quán)下使得風(fēng)電項(xiàng)目投資的碳臨界價格。根據(jù)表1可知,碳臨界價格必須同時滿足NPV>0和NPVC=NPV。目前條件下得到的碳臨界價格為0.471元/kW·h,比現(xiàn)行碳價高出近13倍。這表明碳交易不足以獨(dú)自支撐風(fēng)電項(xiàng)目的投資,補(bǔ)貼等其他政策仍有必要。 圖2 初始碳價的影響 (3)碳價波動率的影響 圖3分析了碳價格波動率的影響:隨著碳價波動率從0.2上升到0.4,項(xiàng)目價值從923.9元/kW增長到8 266.2元/kW;同時,碳臨界價格從0.12元/kW·h增加到0.47元/kW·h。項(xiàng)目價值和碳臨界價格與碳價波動率均呈現(xiàn)高度正相關(guān)。碳價波動較高意味著收益的不確定性較大,從而需要更高的碳價來保證投資收益。由此看來,保持碳價的相對穩(wěn)定有益于促進(jìn)風(fēng)電投資。 圖3 碳價波動率的影響 2.2.3 電價補(bǔ)貼對項(xiàng)目投資價值的影響 盡管碳交易為風(fēng)電項(xiàng)目投資提供了激勵,但鑒于碳臨界價格遠(yuǎn)高于實(shí)際碳價,目前單靠碳交易市場仍不足以促成風(fēng)電項(xiàng)目投資,仍需電價補(bǔ)貼等相關(guān)政策的補(bǔ)充協(xié)調(diào)。 圖4分析了項(xiàng)目投資價值和碳臨界價格隨電價補(bǔ)貼而變化的情況。隨著電價補(bǔ)貼由0.15 元/kW·h上漲到0.25 元/kW·h,碳臨界價格將由0.471元/kW·h下降至0.371元/kW·h。這表明增加電價補(bǔ)貼對降低碳臨界價格和促進(jìn)風(fēng)電投資有顯著的促進(jìn)作用。但是,電價補(bǔ)貼下的碳臨界價格仍然比目前的市場碳價0.036元/kW·h高出很多,目前的碳價格遠(yuǎn)未達(dá)到支撐風(fēng)電投資的水平。 圖4 電價補(bǔ)貼的影響 2.2.4 敏感性分析 (1)初始電價 圖5表明初始電價的上漲可以使投資價值平均每年增長8.5%,從最低2 761.5元/kW上漲至 41 52l.5元/kW;與此同時,碳價格以平均每年5.5%的速率從0.491元/kW·h下降至0.371元/kW·h,但這一價格仍是當(dāng)前市場碳價的10倍左右。盡管初始電價的上漲會增加投資價值并降低風(fēng)電投資的碳價格臨界值,但目前情況下其并不能直接促使風(fēng)電項(xiàng)目的投資。 圖5 初始電價的影響 (2)風(fēng)電項(xiàng)目的年發(fā)電小時數(shù) 圖6表明隨著年發(fā)電小時數(shù)的增加,項(xiàng)目價值將會增加。具體而言,年發(fā)電量1 800 h/年時,投資價值為2 251.9元/kW;如果年發(fā)電量增加至2 500 h/年,投資價值將增加至4 894.6元/kW。另一方面,碳臨界價格會隨著年發(fā)電小時數(shù)的增加而下降,如果年發(fā)電小時數(shù)增加至2 500 h/年,碳臨界價格下降至0.32元/kW·h;但是當(dāng)年發(fā)電小時數(shù)下降至1 800 h/年時,碳臨界價格上漲到0.56元/kW·h。由此可見,風(fēng)電項(xiàng)目的發(fā)電時間在激勵投資者投資風(fēng)電項(xiàng)目方面發(fā)揮著重要作用。 圖6 年發(fā)電小時數(shù)的影響 (3)單位投資成本 圖7考察了不同單位投資成本的影響。高投資成本仍是影響風(fēng)電投資的重要因素之一。項(xiàng)目價值與單位成本幾乎成負(fù)相關(guān)關(guān)系,碳臨界價格與單位投資成本成正相關(guān)關(guān)系。當(dāng)單位投資成本由8 500元/kW下降至6 500元/kW時,項(xiàng)目價值以9.6%的速率從2 407.3元/kW上漲至 3 600.6元/kW,同時,碳臨界價格由0.52 元/kW·h下降至0.42元/kW·h。 圖7 單位成本的影響 考慮碳價格、市場電價、投資成本等不確定性因素,本文提出了基于實(shí)物期權(quán)理論的四叉樹模型,對碳交易機(jī)制下的風(fēng)電投資價值進(jìn)行評估;通過對比有無碳交易不同情境下的項(xiàng)目投資價值分析了碳交易對風(fēng)電投資決策的影響;并進(jìn)一步考察了碳交易初始價格及其波動率的變動對風(fēng)電投資價值的具體影響。研究表明:第一,傳統(tǒng)凈現(xiàn)值下,風(fēng)電投資的項(xiàng)目價值被低估;實(shí)物期權(quán)方法有效克服了凈現(xiàn)值方法的缺陷,更適合處理不確定情況下的投資決策。第二,碳交易對風(fēng)電項(xiàng)目有著明顯的促進(jìn)作用,但目前碳價格較低無法獨(dú)自支撐風(fēng)電投資。更高的碳價格和更穩(wěn)定的碳交易市場有助于激勵風(fēng)電項(xiàng)目投資。隨著碳交易市場的發(fā)展、風(fēng)力發(fā)電技術(shù)的成熟、投資成本的不斷下降,在沒有政府投資補(bǔ)貼的情況下也會促成風(fēng)力發(fā)電投資。進(jìn)一步的敏感性分析表明單位投資成本、發(fā)電運(yùn)行小時數(shù)等因素對風(fēng)電項(xiàng)目投資均具有一定的影響。 上述結(jié)論將有助于投資者做出是否投資以及何時投資的最佳決策;同時為政府提供相應(yīng)的政策支持,如調(diào)整補(bǔ)貼、保持碳交易市場的穩(wěn)定,以促進(jìn)風(fēng)電投資的發(fā)展。2 算例
2.1 參數(shù)估計
2.2 結(jié)果分析
3 結(jié)論