可再生能源項目投資回報率測算研究

中圖分類號：F206.3 文獻標(biāo)識碼：A

隨著全球氣候變化日益嚴(yán)峻，各國加速能源轉(zhuǎn)型，可再生能源作為清潔低碳能源的重要組成部分，正成為全球能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的重要方向。我國在“雙碳”目標(biāo)引領(lǐng)下，可再生能源裝機規(guī)模和投資規(guī)模持續(xù)擴大。然而，可再生能源項目投資具有初始投入大、回收周期長、受政策影響大等特點，投資者面臨收益不確定性較大的挑戰(zhàn)[。準(zhǔn)確測算可再生能源項目投資回報率，對于投資決策、風(fēng)險管控和提高資金使用效率具有重要意義。

1可再生能源投資的理論基礎(chǔ)

1.1 可再生能源項目的特點與分類

可再生能源項目具有五大投資特點，即初始投資大而運營成本低的“前重后輕”特征，投資回收期長（10—25年），資源條件依賴性強，政策敏感度高，技術(shù)進步快速導(dǎo)致成本持續(xù)下降。從多維度分類看，可按能源類型（太陽能、風(fēng)能、生物質(zhì)能等）、裝機規(guī)模（大型、中型、分布式）、商業(yè)模式（獨立投資型、合作開發(fā)型、能源服務(wù)型）、市場機制（補貼依賴型、市場化運營型）和區(qū)域特點（資源富集區(qū)、負(fù)荷集中區(qū)）等對可再生能源進行分類，不同類型項目在投資規(guī)模、回收周期、風(fēng)險和收益特征上存在顯著差異，因此須采用差異化的回報率測算方法[2]。

1.2投資回報率測算的理論模型

投資回報率測算理論主要分為傳統(tǒng)財務(wù)評價模型和現(xiàn)代風(fēng)險調(diào)整模型兩類[3]。傳統(tǒng)模型包括靜態(tài)回收期法（簡單但忽略時間價值）、凈現(xiàn)值法（NPV，考慮時間價值但折現(xiàn)率選擇存在主觀性）、內(nèi)部收益率法（IRR，便于比較但可能多解）和投資回報率法（ROI，簡便但忽略時間價值）?，F(xiàn)代風(fēng)險調(diào)整模型包括資本資產(chǎn)定價模型（CAPM，適合考量系統(tǒng)性風(fēng)險）、加權(quán)平均資本成本模型（WACC，適合杠桿投資）、風(fēng)險調(diào)整凈現(xiàn)值法、實物期權(quán)模型（適合高不確定性項目）和蒙特卡羅模擬法（處理多變量不確定性）。針對可再生能源項目的特點，需構(gòu)建能綜合考慮政策風(fēng)險、資源波動性和技術(shù)進步等因素的專門測算模型。

2可再生能源項目投資回報率的測算方法

2.1傳統(tǒng)測算方法分析與局限性

可再生能源項目投資回報率的傳統(tǒng)測算方法主要包括靜態(tài)回收期法、投資回報率法、凈現(xiàn)值法和內(nèi)部收益率法[4。研究表明，這些方法應(yīng)用于可再生能源項自時，測算結(jié)果與實際偏差達到 15%-25% 。以光伏發(fā)電項目為例，采用傳統(tǒng)凈現(xiàn)值法預(yù)測的20年累計收益通常比實際高出 21.3% ，主要原因是忽略了組件衰減和政策調(diào)整因素。傳統(tǒng)測算方法的局限性主要體現(xiàn)在四個方面：一是政策風(fēng)險敏感性不足。數(shù)據(jù)顯示，補貼政策變動可導(dǎo)致項目收益波動高達 30‰ 二是資源波動性考慮不充分。風(fēng)電項目實際年發(fā)電小時數(shù)與預(yù)測值偏差平均達 12.7% 三是技術(shù)進步因素反映不足。過去10年，光伏組件效率年均提升0.5個百分點的趨勢未能納入長期預(yù)測。四是市場機制轉(zhuǎn)變適應(yīng)性差。從固定電價向市場化交易的轉(zhuǎn)變，使項自收入不確定性提高 這些局限性使傳統(tǒng)方法在可再生能源投資決策中的適用性顯著降低[5]。

2.2考慮風(fēng)險因素的回報率測算模型

針對傳統(tǒng)方法的局限性，本研究構(gòu)建了考慮風(fēng)險因素的測算模型。其核心公式為： 其中， CFt 為 t 期現(xiàn)金流， P（St） 為情景 S_t 發(fā)生概率， r 為基礎(chǔ)無風(fēng)險利率（當(dāng)前 3.2% ）， RP_p， ， RP_r RP_t? RP_m 分別為政策風(fēng)險溢價 （1.5%-3.2% 、資源風(fēng)險溢價 （0.8%-2.1% 、技術(shù)風(fēng)險溢價 （0.5%-1.8%） 和市場風(fēng)險溢價 （1.2%-2.6%） 。

模型驗證表明，該方法對光伏項目投資回報率的預(yù)測精度比傳統(tǒng)方法提高了 16.7% ，對風(fēng)電項目提高了 14.2%_? ，對關(guān)鍵風(fēng)險因素敏感性分析顯示，影響因素首先是政策風(fēng)險（影響系數(shù)0.38）和資源波動風(fēng)險（影響系數(shù)0.31），其次是市場風(fēng)險（影響系數(shù)0.22）和技術(shù)風(fēng)險（影響系數(shù)0.09）。不同類型的項目風(fēng)險因素權(quán)重存在差異，如生物質(zhì)能項目的技術(shù)風(fēng)險影響系數(shù)（0.25）顯著高于風(fēng)電項目（0.09）。

3多維度投資回報評價指標(biāo)體系的構(gòu)建

本研究構(gòu)建的多維度評價指標(biāo)體系包括四個維度12個指標(biāo)，經(jīng)專家打分法確定各維度權(quán)重，分別為：經(jīng)濟性 （40%） ！風(fēng)險性 （30%） 、可持續(xù)性 （20%） 和社會環(huán)境價值 （10% 。經(jīng)濟性維度主要指標(biāo)包括：風(fēng)險調(diào)整投資回報率（RARR，典型值為 5%-12% ）、平準(zhǔn)化度電成本（LCOE，光伏0.3一0.45元/kWh，風(fēng)電0.35—0.55元/kWh）和投資彈性指數(shù)（典型值0.8—1.2）。風(fēng)險性維度主要指標(biāo)包括：回報波動率（光伏項目 12.5% ，風(fēng)電項目 15.7% ）、下行風(fēng)險度量（最大回撤率 9%-16% ）和風(fēng)險回報比（優(yōu)質(zhì)項目 ）?？沙掷m(xù)性維度主要指標(biāo)包括：技術(shù)適應(yīng)性指數(shù)（滿分10分，優(yōu)質(zhì)項目 gt;7.5 分）、政策依賴度（當(dāng)前主流項目 20%-35% ，逐年降低）和市場競爭力指數(shù)（滿分100，合格線70分）。社會環(huán)境價值維度主要指標(biāo)包括：碳減排效益（每MWh減排0.8一1.2噸CO₂） ）、資源節(jié)約價值和社會經(jīng)濟帶動效應(yīng)（每MW裝機帶動就業(yè)5—12人）?；谠撝笜?biāo)體系的100個樣本項目評價結(jié)果顯示，綜合評分80分以上的項目占 18% ，其5年實際回報率平均高出預(yù)期2.3個百分點；評分60—80分的項目占 65% ，回報率與預(yù)期基本符合；評分低于60分的項目占 17% ，實際回報率平均低于預(yù)期3.5個百分點，驗證了該評價體系預(yù)測的有效性。

4可再生能源項目投資回報率的實證分析

4.1典型可再生能源項目案例的選取與數(shù)據(jù)收集

為保證研究具有代表性和可信度，本研究精選了國內(nèi)6個典型可再生能源項目作為研究案例，涵蓋光伏發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電和生物質(zhì)能發(fā)電三種主要類型，每種類型包含規(guī)?；椖亢头植际巾椖?，典型可再生能源項目基本參數(shù)如表1所示。案例選取考慮了地域分布、資源條件、技術(shù)路線和投資模式的差異性，確保樣本具有廣泛代表性。

表1典型可再生能源項目基本參數(shù)

研究團隊通過實地調(diào)研、企業(yè)訪談和政府公開數(shù)據(jù)相結(jié)合的方式，收集了案例項目2018一2023年的詳細(xì)運營數(shù)據(jù)，包括建設(shè)投資明細(xì)、資源條件評估報告、月度發(fā)電量、電價及補貼收入、運維成本構(gòu)成、設(shè)備效率變化、融資成本等。同時，收集了各項目所在區(qū)域的能源政策文件、電力市場交易規(guī)則和資源條件歷史數(shù)據(jù)，為風(fēng)險因素分析提供了充足依據(jù)。為保證數(shù)據(jù)可靠性，采用了多源交叉驗證方法，數(shù)據(jù)完整性達 98.5% 為測算分析提供了堅實基礎(chǔ)。

4.2投資回報率測算過程與結(jié)果分析

根據(jù)本研究提出的考慮風(fēng)險因素的回報率測算模型，分別對6個典型項目進行了投資回報率測算。測算過程包括四個主要步驟：一是建立項目基礎(chǔ)現(xiàn)金流模型，預(yù)測項目20年期限內(nèi)的收入和成本結(jié)構(gòu)；二是構(gòu)建項目特定的風(fēng)險因素模型，量化政策風(fēng)險、資源波動風(fēng)險、技術(shù)風(fēng)險和市場風(fēng)險對現(xiàn)金流的影響；三是確定風(fēng)險調(diào)整折現(xiàn)率，基于無風(fēng)險利率疊加各類風(fēng)險溢價；四是計算風(fēng)險調(diào)整投資回報率，并與傳統(tǒng)方法結(jié)果進行對比。

不同測算方法投資回報率結(jié)果對比情況如表2所示。測算結(jié)果顯示，采用風(fēng)險調(diào)整法得出的投資回報率明顯低于傳統(tǒng)IRR法，更接近項自實際回報率。傳統(tǒng)方法平均高估投資回報1.89個百分點，而風(fēng)險調(diào)整法平均偏差僅為0.19個百分點，測算精度提升了 89.9%_o 分析表明，傳統(tǒng)方法高估回報的主要原因有：一是忽略了政策風(fēng)險，導(dǎo)致補貼收入的不確定性（貢獻42.3% 的偏差）；二是對資源波動考慮不足，導(dǎo)致發(fā)電量預(yù)測偏高（貢獻 31.5% 的偏差）；三是未充分反映技術(shù)進步對運維成本的影響（貢獻 16.7% 的偏差）；四是低估了市場競爭加劇對電價的下行壓力（貢獻 9.5% 的偏差）。風(fēng)險調(diào)整法在不同項目類型上表現(xiàn)出差異化優(yōu)勢，首先是對不確定性較高的生物質(zhì)能項目改進效果顯著（偏差降低 89.9% ），其次是海上風(fēng)電項目（偏差降低 89.0% ）和陸上風(fēng)電項目（偏差降低 86.0% ）。這表明，風(fēng)險調(diào)整法對高波動性、高政策依賴性項目的適用性更強。

表2不同測算方法投資回報率結(jié)果對比

5提高可再生能源項目投資回報率的策略

5.1多維優(yōu)化政策，完善電力市場機制

基于實證分析結(jié)果，本研究提出多維政策優(yōu)化建議，以提升可再生能源項目投資回報率。第一，推行“基準(zhǔn)電價 + 浮動補貼”的精細(xì)化補貼機制，根據(jù)資源等級和技術(shù)路線實施差異化支持，預(yù)計可提高項目回報率1.2—1.8個百分點。第二，完善電力市場交易機制，擴大綠電交易規(guī)模，建立可再生能源配額與綠證交易聯(lián)動機制，輔助服務(wù)市場優(yōu)化，可提高項目整體收益 10%-15%_o 第三，通過強化可再生能源優(yōu)先發(fā)電和全額保障性收購制度，加強跨區(qū)域輸電通道建設(shè)，解決“三北”地區(qū) 5% 左右的棄風(fēng)棄光問題，消納率每提高1個百分點，可使項目回報率提升0.3—0.5個百分點。第四，擴大碳市場覆蓋范圍，引入碳價格下限機制，將綠證與碳交易聯(lián)動。碳價如果提升至100元/噸，可為項目增加收益 5%-8% ，提高投資回報率0.8—1.2個百分點。

5.2進行技術(shù)創(chuàng)新與融資模式創(chuàng)新

技術(shù)創(chuàng)新與融資模式創(chuàng)新是提升項目回報率的關(guān)鍵途徑[。在技術(shù)層面上，優(yōu)化技術(shù)的路線選擇至關(guān)重要，光伏領(lǐng)域采用單晶雙面組件可提高發(fā)電量 12%-18% ，風(fēng)電領(lǐng)域大型化、柔性化風(fēng)機可提高中低風(fēng)速區(qū)域發(fā)電量 15%-20% ，同時智能運維可降低成本 18%-25%_o 在規(guī)模設(shè)計方面，應(yīng)充分發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)，光伏以100MW或500MW以上為宜，風(fēng)電以300MW以上為宜，推廣“風(fēng)光互補”和“風(fēng)光儲一體化”模式可提高土地利用效率 25% 1 35% ，系統(tǒng)整體回報率提升1.5—2.0個百分點。在融資創(chuàng)新方面，融資成本每降低1個百分點，可提高項目回報率0.6一0.8個百分點，應(yīng)積極推廣綠色債券、資產(chǎn)證券化、ESCO模式和REITs等創(chuàng)新融資工具，其中REITs模式可降低融資成本1.5—2.0個百分點。建立全生命周期風(fēng)險管理體系，引入指數(shù)保險等產(chǎn)品對沖發(fā)電量和電價波動風(fēng)險，成熟的風(fēng)險管理可將現(xiàn)金流波動性降低 25%-35% ，從而增強投資者信心。

6研究結(jié)論

本研究通過理論分析和實證驗證得出的主要結(jié)論有：一是傳統(tǒng)方法平均高估可再生能源項目投資回報1.89個百分點，本研究構(gòu)建的風(fēng)險調(diào)整模型將預(yù)測偏差降至0.19個百分點，準(zhǔn)確度提升 89.9%_o 二是不同類型的項目投資回報特征差異顯著，垃圾燒與分布式光伏綜合評分最高（分別為84.2和83.0分），風(fēng)險調(diào)整回報率分別為 10.08% 和 三是影響投資回報的關(guān)鍵因素權(quán)重為政策環(huán)境 （38%）gt; 資源條件 （31%）gt; 市場機制 （22%）gt; 技術(shù)因素 （9%） 。

本研究的理論貢獻體現(xiàn)在構(gòu)建了考慮多種風(fēng)險因素的測算模型和評價體系；實踐貢獻體現(xiàn)在提供了更精準(zhǔn)的投資決策工具，已在5個實際項目中應(yīng)用并提高投資效率

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作者簡介：張灝（1989—），女，漢族，人，碩士，講師，研究方向為能源經(jīng)濟、證券投資、公司治理。