趙 甜，沈 曦

（1. 山東科技大學(xué)財(cái)經(jīng)系，山東濟(jì)南 250031；2. 美國(guó)東北大學(xué)經(jīng)濟(jì)系，波士頓02115）

全球范圍內(nèi)的電力市場(chǎng)去管制加速了上游的市場(chǎng)化進(jìn)程，電價(jià)反向招標(biāo)替代傳統(tǒng)上網(wǎng)電價(jià)成為絕大多數(shù)市場(chǎng)確定發(fā)電權(quán)的主要方式，它有效降低了新增發(fā)電機(jī)組的上網(wǎng)電價(jià)，并促成包括中國(guó)、美國(guó)和歐洲國(guó)家等主要市場(chǎng)的電價(jià)顯著下行。與此同時(shí)，電力平均拍賣價(jià)格在大幅下降。繁榮的市場(chǎng)端表現(xiàn)并沒(méi)有給予參與企業(yè)對(duì)等的收益，甚至相反，電力項(xiàng)目競(jìng)標(biāo)和投資企業(yè)面臨相當(dāng)嚴(yán)酷的盈利壓力。根據(jù)BNEF年度全球能源成本報(bào)告的數(shù)據(jù)，計(jì)算并對(duì)比項(xiàng)目成本和收益IRR，發(fā)現(xiàn)實(shí)際收益顯著低于行業(yè)理論值，尤其在近五到十年，即便理論收益的測(cè)算基本保持穩(wěn)定，甚至在太陽(yáng)能電力領(lǐng)域還保持了一定的增長(zhǎng)，依然難阻行業(yè)利潤(rùn)的逐年下降。理論測(cè)算收益和實(shí)際項(xiàng)目回報(bào)的這一反差完美契合了經(jīng)濟(jì)學(xué)“贏者詛咒”（Winner’s Curse）理論［1］：中標(biāo)企業(yè)最終在財(cái)務(wù)上的收益遠(yuǎn)低于投標(biāo)預(yù)期，甚至相當(dāng)一部分項(xiàng)目出現(xiàn)虧損。在競(jìng)標(biāo)過(guò)程中企業(yè)的報(bào)價(jià)過(guò)于激進(jìn)和樂(lè)觀，為了業(yè)務(wù)拓展和項(xiàng)目爭(zhēng)奪，很容易陷入高估收益又低估風(fēng)險(xiǎn)的怪圈，結(jié)果導(dǎo)致激進(jìn)的報(bào)價(jià)賦予中標(biāo)企業(yè)非常雞肋的價(jià)值標(biāo)的，嚴(yán)重影響項(xiàng)目投資的實(shí)際回報(bào)。在更極端的情況下，只要存在愿意走極端的冒險(xiǎn)型競(jìng)標(biāo)者，任何的招標(biāo)模式都會(huì)導(dǎo)致這樣尷尬的局面——贏得標(biāo)段的企業(yè)卻輸?shù)袅死麧?rùn)。就能源項(xiàng)目電價(jià)反向招標(biāo)而言，在企業(yè)競(jìng)標(biāo)時(shí)面臨來(lái)自后期項(xiàng)目建設(shè)成本和運(yùn)營(yíng)費(fèi)用的不確定性。一項(xiàng)理性的財(cái)務(wù)測(cè)算，應(yīng)該結(jié)合投標(biāo)主體自身資金成本和項(xiàng)目運(yùn)作能力，充分考慮未來(lái)風(fēng)險(xiǎn)因素的影響，給出相對(duì)保守的報(bào)價(jià)，從而保障項(xiàng)目收益的可實(shí)現(xiàn)性。誠(chéng)然，過(guò)去十多年，得益于持續(xù)的技術(shù)工藝創(chuàng)新，新能源電力經(jīng)歷了顯著的效率提升和成本下降，但對(duì)比理論回報(bào)率，項(xiàng)目投標(biāo)主體無(wú)疑還是采取了過(guò)于激進(jìn)的競(jìng)標(biāo)策略。鑒于此，通過(guò)修正關(guān)聯(lián)價(jià)值模型（Affiliated Values Model，AVM）并依據(jù)歷史樣本數(shù)據(jù)檢驗(yàn)最近15年電力項(xiàng)目招標(biāo)中競(jìng)標(biāo)主體的行為特點(diǎn)，討論“贏者詛咒”現(xiàn)象在電力市場(chǎng)中的作用機(jī)制和對(duì)產(chǎn)業(yè)的影響，并分析信息分享、預(yù)期調(diào)整以及市場(chǎng)地位等多方面的影響因素，探討是否存在有效的路徑和模式可能幫助競(jìng)標(biāo)企業(yè)跳出這一困局。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 電力市場(chǎng)競(jìng)標(biāo)行為相關(guān)研究

隨著全球反向招標(biāo)數(shù)量增加，針對(duì)電力項(xiàng)目競(jìng)標(biāo)的研究開(kāi)始涌現(xiàn)，大多依托傳統(tǒng)歐美或拉美等新興市場(chǎng)，主要討論了招投標(biāo)機(jī)制設(shè)計(jì)［2］、宏觀政策環(huán)境［3］以及市場(chǎng)機(jī)制［4］等因素對(duì)能源項(xiàng)目招標(biāo)尤其是新能源替代轉(zhuǎn)型的影響。在此過(guò)程中，反向競(jìng)標(biāo)帶來(lái)的全球范圍電價(jià)下降自然無(wú)法被忽視。Woerdman等［5］在研究歐洲新能源和碳排放管制的相關(guān)關(guān)系時(shí)發(fā)現(xiàn)，碳稅的征收并沒(méi)有給新能源項(xiàng)目和投資企業(yè)帶來(lái)收益上的改善，反而由于項(xiàng)目的大量建設(shè)導(dǎo)致項(xiàng)目回報(bào)的斷崖式下跌。針對(duì)歐美市場(chǎng)的分析也發(fā)現(xiàn)了相似情形，研究者將這一結(jié)果歸功于新能源電力市場(chǎng)的快速成熟和信息的透明化，導(dǎo)致企業(yè)在項(xiàng)目建設(shè)啟動(dòng)前就陷入“過(guò)度樂(lè)觀”的陷阱之中［6-7］。

新能源從統(tǒng)一補(bǔ)貼的上網(wǎng)電價(jià)過(guò)渡到參與自由競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)的時(shí)間較短，其超預(yù)期的電價(jià)下降吸引了研究人員從宏觀環(huán)境到微觀行為等多個(gè)因素進(jìn)行解釋，包括容量限制、議價(jià)能力、附加調(diào)頻輔助等［8］。當(dāng)前文獻(xiàn)主要分為兩類：一類以經(jīng)濟(jì)模型為基礎(chǔ)，依托如矩陣博弈或是線性投標(biāo)函數(shù)［9］以及市場(chǎng)供求結(jié)構(gòu)分析［10］架構(gòu)實(shí)證框架。另一類結(jié)合發(fā)電機(jī)組輸出曲線模擬結(jié)果，建立長(zhǎng)期和即期市場(chǎng)競(jìng)標(biāo)博弈模型［11］、清價(jià)格統(tǒng)一結(jié)算機(jī)制或報(bào)價(jià)結(jié)算機(jī)制［12］進(jìn)行均衡解推演分析。但是在方法論有效性層面仍然可以精進(jìn)：前者使用簡(jiǎn)化模型進(jìn)行的純數(shù)理分析，未對(duì)內(nèi)在行為機(jī)制展開(kāi)討論；后者則更接近于現(xiàn)貨及期貨市場(chǎng)的行為模型，關(guān)注高頻數(shù)據(jù)下的供求匹配和博弈研究，對(duì)于相對(duì)長(zhǎng)期和宏觀的PPA（Power Purchase Agreement）反向競(jìng)標(biāo)行為研究的意義比較有限。

1.2 基于“贏者詛咒”理論的能源市場(chǎng)研究

“贏者詛咒”理論誕生于對(duì)能源產(chǎn)業(yè)的研究，贏得標(biāo)的的企業(yè)支付了遠(yuǎn)高于“市場(chǎng)公允”水平的價(jià)格，導(dǎo)致后期項(xiàng)目盈利結(jié)果遠(yuǎn)低于預(yù)期。針對(duì)“贏者詛咒”的形成原因，已有文獻(xiàn)主要從信息不對(duì)稱和主體行為特征兩個(gè)層面嘗試做出解釋：第一，信息不對(duì)稱主要考慮了競(jìng)標(biāo)主體之間的差異性［13-14］，相比占據(jù)信息優(yōu)勢(shì)的信息群，處于劣勢(shì)的無(wú)信息群有較大概率做出激進(jìn)的報(bào)價(jià)策略，如果無(wú)法通過(guò)內(nèi)部信息共享機(jī)制解決這一問(wèn)題，所有的競(jìng)標(biāo)者都會(huì)被帶離理性均衡。第二，針對(duì)競(jìng)標(biāo)主體行為驅(qū)動(dòng)因素的研究立足于損失規(guī)避［15］、動(dòng)態(tài)不一致性［16］，認(rèn)為投標(biāo)主體在業(yè)績(jī)壓力和短期利益吸引下對(duì)當(dāng)下標(biāo)的賦予過(guò)高的價(jià)值，但對(duì)于未來(lái)存在的不確定風(fēng)險(xiǎn)和成本卻賦予過(guò)低的貼現(xiàn)率，短期博弈均衡自然而然指向了“贏者詛咒”這一困境。

針對(duì)“贏者詛咒”的破解模式，有研究從招標(biāo)機(jī)制和競(jìng)標(biāo)主體經(jīng)驗(yàn)的層面進(jìn)行了一系列可控實(shí)驗(yàn)［17-18］，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，只要標(biāo)的物價(jià)值存在不確定性，無(wú)論采用第一價(jià)格［19］、第二價(jià)格［20］還是英式拍賣［21］，“贏者詛咒”的現(xiàn)象均存在。更嚴(yán)重的問(wèn)題是，在重復(fù)多次實(shí)驗(yàn)以后，研究者發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)曲線和經(jīng)驗(yàn)積累無(wú)法幫助競(jìng)標(biāo)者在未來(lái)改善自身的投標(biāo)結(jié)果和效率［22-23］，也就意味著“贏者詛咒”在招標(biāo)中是一個(gè)普遍存在且持續(xù)性的問(wèn)題。

實(shí)證層面主要使用三類模型：第一類以享樂(lè)回歸模型為基礎(chǔ)，重點(diǎn)研究競(jìng)標(biāo)企業(yè)數(shù)量及競(jìng)爭(zhēng)程度對(duì)競(jìng)標(biāo)結(jié)果的影響［24］。這類研究相對(duì)成熟且結(jié)構(gòu)清晰，便于控制外生沖擊的干擾。但缺點(diǎn)在于模型僅能解釋變量之間的關(guān)聯(lián)性，缺乏對(duì)競(jìng)標(biāo)行為背后機(jī)制的洞察和描述，難以勝任福利分析和動(dòng)態(tài)應(yīng)對(duì)機(jī)制的研究。第二類研究依托共同價(jià)值模型，將博弈論和行為特征深度融入結(jié)構(gòu)模型，可以系統(tǒng)考察競(jìng)標(biāo)者的動(dòng)態(tài)行為策略和博弈均衡［25］，但是模型的基礎(chǔ)——共同價(jià)值卻招致一系列的質(zhì)疑。鑒于此，第三類研究基于關(guān)聯(lián)價(jià)值模型，它介于私人價(jià)值模型和共同價(jià)值模型兩種極端情況之間，更適當(dāng)?shù)孛枋隽伺馁u實(shí)踐中參與人所面臨的環(huán)境［26］。相比共同價(jià)值模型的一致性假設(shè)，關(guān)聯(lián)價(jià)值模型極大拓展了對(duì)個(gè)體差異的研究以及參與主體對(duì)對(duì)手信息的把握和利用的套路。

1.3 文獻(xiàn)評(píng)述

目前電力項(xiàng)目在競(jìng)標(biāo)價(jià)格上的過(guò)度激進(jìn)以及不斷增長(zhǎng)的盈利壓力開(kāi)始受到關(guān)注，但對(duì)能源市場(chǎng)“贏者詛咒”的直接研究數(shù)量非常有限?？傮w而言，現(xiàn)有研究表現(xiàn)出以下特點(diǎn)。

第一，主要依托純數(shù)理分析或案例對(duì)比討論內(nèi)外部因素對(duì)反向招標(biāo)結(jié)果的影響，對(duì)競(jìng)標(biāo)主體行為動(dòng)機(jī)的討論有待深化。對(duì)于新能源產(chǎn)業(yè)近來(lái)超預(yù)期的技術(shù)進(jìn)步以及市場(chǎng)參與者基于預(yù)期的競(jìng)標(biāo)決策，現(xiàn)有文獻(xiàn)也較少涉及，而這正是計(jì)劃解決和發(fā)展的重要問(wèn)題。

第二，對(duì)電力項(xiàng)目招標(biāo)而言，享樂(lè)回歸和共同價(jià)值模型依然存在某些問(wèn)題。首先，共同價(jià)值的“價(jià)值”有著明顯的缺陷，不同于油田資源，電力價(jià)格除受宏觀市場(chǎng)和區(qū)域管制的系統(tǒng)性因素影響，對(duì)項(xiàng)目投資企業(yè)自身經(jīng)驗(yàn)和后期經(jīng)營(yíng)策略等更加敏感。其次，近年來(lái)尤其在新能源產(chǎn)業(yè)，技術(shù)進(jìn)步和降本的速度遠(yuǎn)超行業(yè)預(yù)期，導(dǎo)致競(jìng)標(biāo)主體難以準(zhǔn)確把控從中標(biāo)到項(xiàng)目建成投運(yùn)這段時(shí)間中項(xiàng)目成本和效率的發(fā)展趨勢(shì)，因此研究競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手保留價(jià)格成為非常重要的策略依據(jù)。

第三，在“雙碳”目標(biāo)的大背景下，投資跨界競(jìng)爭(zhēng)變得普遍，這就導(dǎo)致不同參與主體的差異不僅體現(xiàn)在經(jīng)驗(yàn)上，也同樣反映在保留價(jià)格和期望上：相比單純依賴新能源投資的主體，來(lái)自化石能源的投標(biāo)主體可能會(huì)要求與自身現(xiàn)有項(xiàng)目收益相匹配的中標(biāo)價(jià)格作為投標(biāo)底線。

基于上述原因，立足于關(guān)聯(lián)價(jià)值模型，修正技術(shù)進(jìn)步和參與者預(yù)期，構(gòu)建一個(gè)更加完整的結(jié)構(gòu)模型，并使用歐美和亞太地區(qū)3 000 多家大型電站招標(biāo)和運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，以期為能源項(xiàng)目順利招標(biāo)和后期良好運(yùn)營(yíng)提供科學(xué)合理的發(fā)展建議。

2 理論框架

2.1 基于AVM模型架構(gòu)的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)

能源反向招標(biāo)過(guò)程本質(zhì)上是一個(gè)架構(gòu)在不完全信息假設(shè)基礎(chǔ)之上的信號(hào)博弈，每一個(gè)參與競(jìng)標(biāo)的主體既面臨著未來(lái)項(xiàng)目投資運(yùn)營(yíng)收益的不確定風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)也需要針對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的行為作出判斷和反應(yīng)。但不可避免的現(xiàn)實(shí)是，在項(xiàng)目可研分析階段的收益預(yù)判和長(zhǎng)達(dá)20 a 以上的運(yùn)營(yíng)期實(shí)際收益存在較大的偏離風(fēng)險(xiǎn)，為“贏者詛咒”的產(chǎn)生埋下了隱患。建立在預(yù)期收益最大化目標(biāo)下的項(xiàng)目電價(jià)投標(biāo)實(shí)質(zhì)上是企業(yè)立足項(xiàng)目前期盡調(diào)獲取的項(xiàng)目信息，綜合對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手報(bào)價(jià)策略的判斷，評(píng)估并確定自身最優(yōu)投標(biāo)策略的過(guò)程。

傳統(tǒng)AVM 模型［27］將針對(duì)招標(biāo)標(biāo)的信息集設(shè)定為(V；S1，…，Sn)，其中Si為競(jìng)標(biāo)個(gè)體i在初期通過(guò)調(diào)研獲取的標(biāo)的信息，V代表標(biāo)的的全部真實(shí)信息，但是競(jìng)標(biāo)主體無(wú)法通過(guò)調(diào)研完全了解V。當(dāng)面對(duì)信號(hào)Si時(shí)，該標(biāo)的的后期運(yùn)營(yíng)成本C取決于競(jìng)標(biāo)主體結(jié)合自身經(jīng)營(yíng)能力對(duì)V的預(yù)判及對(duì)成本的估計(jì)Ci(V；Si)?；谇捌谡{(diào)研行為的隨機(jī)抽樣特性，競(jìng)標(biāo)主體i對(duì)于對(duì)手所掌握信息集S-i的分布是概率分布f(S-i|Si)，S-i記錄了其他競(jìng)標(biāo)者在前期調(diào)研中獲得的信息?；谶@一層假設(shè)，AVM 模型將共同價(jià)值模型中外生性的V定義為內(nèi)生變量V(Si；S-i)。預(yù)期的成本函數(shù)也因此轉(zhuǎn)化為單純依賴于抽樣結(jié)果Si的函數(shù)Ci[V(Si；S-i)；Si]。

在成本函數(shù)的單調(diào)性假設(shè)下，如果Si≥Sj，那么Ci(Si；Sj，S-i，j) ≤Ci(Sj；Si，S-j，i)。

競(jìng)標(biāo)個(gè)體的價(jià)格策略依賴于Si和先驗(yàn)的概率分布f(S-i|Si)，目標(biāo)最大化利潤(rùn)為：πi(S) =B(S)F(S|S) -

其中：S代表了整個(gè)抽樣信息集（Si；S-i），而B(niǎo)(S)為競(jìng)標(biāo)主體的報(bào)價(jià)。

由于f(S-i|Si)對(duì)于所有的競(jìng)標(biāo)企業(yè)都是一致的，只要Ci(Si；S-i)滿足單調(diào)性假設(shè)，更高的Si意味著個(gè)體i更激進(jìn)的成本預(yù)期和更低的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)估。除非企業(yè)之間實(shí)現(xiàn)完美默契合謀，并通過(guò)信息共享機(jī)制用(S1，S2，…，Sn）擬合出V，即S-i=Si=S，B(S)必然收斂于項(xiàng)目真實(shí)價(jià)值，實(shí)際中當(dāng)所有競(jìng)標(biāo)企業(yè)面臨相同的隨機(jī)性外部信息分布時(shí)，博弈均衡解將陷于“贏者詛咒”：無(wú)論采用何種拍賣形式，中標(biāo)者的報(bào)價(jià)總是劣于理性的期望值，標(biāo)的都會(huì)授予掌握最高Si的企業(yè)。足夠多的競(jìng)標(biāo)參與群體會(huì)導(dǎo)致中標(biāo)者掌握的Si顯著偏離V，而B(niǎo)(S)也偏離了正常市場(chǎng)的回報(bào)。對(duì)于中標(biāo)企業(yè)而言，贏得標(biāo)的僅是因?yàn)槌闃佑^察到了過(guò)于理想的信息點(diǎn)，或是對(duì)自身運(yùn)營(yíng)和成本控制能力過(guò)于自信而已。

傳統(tǒng)AVM 模型有助于解釋“贏者詛咒”的形成機(jī)制，但對(duì)于電力反向招標(biāo)市場(chǎng)，該模型卻存在兩個(gè)問(wèn)題：第一，標(biāo)的價(jià)值（成本）V被假設(shè)為固定值，忽略了上游的技術(shù)進(jìn)步過(guò)程，投標(biāo)決策個(gè)體間的差異完全依賴于Si。但在現(xiàn)實(shí)中，電力項(xiàng)目的建設(shè)運(yùn)維成本和發(fā)電效率一直保持著較快的技術(shù)進(jìn)步，尤其是新能源的設(shè)備成本在過(guò)去5～8 a 間保持了接近10%的年化降幅，這在很大程度上影響了標(biāo)的價(jià)值V的評(píng)估。第二，個(gè)體的預(yù)期行為沒(méi)有被納入模型的考慮范圍之內(nèi)。當(dāng)技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的V在歷史樣本中表現(xiàn)出顯著的波動(dòng)趨勢(shì)，投標(biāo)個(gè)體在基于Si的競(jìng)標(biāo)策略會(huì)把未來(lái)前中期的技術(shù)進(jìn)步紅利考慮在內(nèi)，即選擇比Si所支持的更加激進(jìn)的投標(biāo)策略。這兩個(gè)是此次理論模型發(fā)展的重點(diǎn)，而出發(fā)點(diǎn)在于對(duì)V和C進(jìn)一步的具象化和內(nèi)生化。

2.2 附加技術(shù)進(jìn)步和動(dòng)態(tài)預(yù)期假設(shè)的模型修正

從以下三個(gè)方面對(duì)傳統(tǒng)AVM 模型進(jìn)行發(fā)展：第一是競(jìng)標(biāo)參與企業(yè)數(shù)量N基于前期抽樣信息S的內(nèi)生化。在公共信息確定的情況下，更加樂(lè)觀的S會(huì)吸引更多的競(jìng)標(biāo)者參與項(xiàng)目，從而使得競(jìng)爭(zhēng)更加激烈。第二是競(jìng)標(biāo)主體i的標(biāo)的價(jià)值評(píng)估Ui對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手信息S-i的內(nèi)生化。當(dāng)業(yè)務(wù)擴(kuò)張成為企業(yè)經(jīng)營(yíng)目標(biāo)之一時(shí)，激進(jìn)的投標(biāo)行為就變得必要，企業(yè)就必須基于投標(biāo)前收集到的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手信息和行為特點(diǎn)確定自己的項(xiàng)目?jī)r(jià)值評(píng)估，Ui從獨(dú)立于S-i的變量變成依賴于S-i的條件分布函數(shù)。第三是考慮了基于技術(shù)進(jìn)步的預(yù)期，不同于傳統(tǒng)模型的靜態(tài)假設(shè)，實(shí)證研究將立足于動(dòng)態(tài)樣本，且能源產(chǎn)業(yè)持續(xù)的超預(yù)期增效降本也勢(shì)必影響到競(jìng)標(biāo)主體行為的前瞻性，從而改變Ui對(duì)Si的反應(yīng)機(jī)制。

承接上一小節(jié)的模型框架，將行為對(duì)稱性假設(shè)下主體i的競(jìng)標(biāo)行為分解為三步：第一步，評(píng)估自身在前期調(diào)研中獲取的Si和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手可能獲取的S-i分布，從而就競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的數(shù)量和項(xiàng)目估值作出概率判斷，同時(shí)考慮參與企業(yè)數(shù)量N對(duì)前期信號(hào)S的內(nèi)生化。第二步，基于概率分布進(jìn)行內(nèi)部項(xiàng)目?jī)r(jià)值和盈利的評(píng)估，確定不同情況下的最優(yōu)投標(biāo)策略和反應(yīng)函數(shù)，即考慮了價(jià)值評(píng)估U和V對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手信息S-i的內(nèi)生化。第三步，正式報(bào)價(jià)，確定項(xiàng)目最終歸屬。

基于此，模型首先需要在原有AVM 框架基礎(chǔ)上增加競(jìng)標(biāo)參與企業(yè)數(shù)量的概率分布：當(dāng)競(jìng)標(biāo)參與企業(yè)i觀察到S水平下的前期信息時(shí)，面臨的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手?jǐn)?shù)量可以描述為一個(gè)隨機(jī)變量，且pk(s) =[p1(s)，p2(s)，…pN(s)]。尤其每一個(gè)競(jìng)標(biāo)企業(yè)都會(huì)掌握或多或少的前期調(diào)研信息，而相對(duì)樂(lè)觀的調(diào)研結(jié)果能促使企業(yè)報(bào)出更加激進(jìn)的標(biāo)的價(jià)格，因此，企業(yè)i最為關(guān)注的是競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手可能掌握的最樂(lè)觀信息Y，同樣設(shè)定為概率函數(shù)F(Y|S，N)。

為簡(jiǎn)化模型推演，利潤(rùn)函數(shù)設(shè)定為線性：πi=bi-Ci(Si；S-i)。在電價(jià)反向招標(biāo)案例中，標(biāo)的的不確定性主要體現(xiàn)在建設(shè)運(yùn)維成本和發(fā)電小時(shí)數(shù)兩個(gè)層面，可以歸結(jié)為項(xiàng)目損失的風(fēng)險(xiǎn)。報(bào)價(jià)策略方面，基于前期調(diào)研結(jié)果Si，競(jìng)標(biāo)行為定義為b=B(Si)，如果招標(biāo)方設(shè)定了最高攔標(biāo)價(jià)r，即競(jìng)標(biāo)主體報(bào)價(jià)必須不高于：a=才被認(rèn)為有效。

利潤(rùn)目標(biāo)函數(shù)被具象化為：

求解利潤(rùn)最大化一階條件時(shí)，將bi=B(Si)置換反函數(shù)Si=τ(bi)，帶入利潤(rùn)目標(biāo)函數(shù)式（1），并對(duì)bi求導(dǎo)，可得：

其中，τ′(bi) = 1/B′(S)。

2.3 信號(hào)博弈框架下的“贏者詛咒”機(jī)制

基于利潤(rùn)最大化一階條件，添加競(jìng)標(biāo)主體對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手投標(biāo)策略的預(yù)判，競(jìng)標(biāo)主體的策略需要同時(shí)兼顧中標(biāo)概率的最大化，即報(bào)價(jià)要優(yōu)于除自己以外其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的最具競(jìng)爭(zhēng)力報(bào)價(jià)（Mj）。這一修正契合了信號(hào)博弈的框架：從競(jìng)標(biāo)企業(yè)i的立場(chǎng)出發(fā)，基于自身掌握的調(diào)研信息和對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手行為模式的判斷，而Mj可以不失一般性地設(shè)定為信息集的條件分布：GMj|Bi(m|b)。

在考慮競(jìng)標(biāo)主體預(yù)期行為的框架下，引入變量Yi，代表企業(yè)i所能預(yù)期到的最理想的信號(hào)水平S。在存在一定中標(biāo)率和業(yè)績(jī)的壓力下，對(duì)競(jìng)標(biāo)主體而言，需要最大可能擊敗競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的報(bào)價(jià)水平演化為針對(duì)Ei和Si的概率分布（即S-i被Yi所替代）：GMj|Bi(m|b) =HYi|Bi(y|b)。

由于利潤(rùn)函數(shù)對(duì)于所有企業(yè)都是對(duì)稱的：

將這一概率分布代入利潤(rùn)最大化的一階條件（替代概率函數(shù)f和F），并求解企業(yè)針對(duì)項(xiàng)目成本的估計(jì)Ci(S)可得：

接下來(lái)模型化上述過(guò)程，在成本預(yù)估函數(shù)中Ci(Si；S-i)和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手信息集預(yù)期Yi中分別嵌套預(yù)期行為Ei(S-t)，作為共同知識(shí)的歷史信息S-t引導(dǎo)了競(jìng)標(biāo)主體的差異化預(yù)期Ei和Yi。當(dāng)技術(shù)/成本進(jìn)步呈現(xiàn)邊際遞減的趨勢(shì)，即Si≤E(St，i，-i|t=0，1，2，3，…，T-1)，Ei(S-t)將大概率高估未來(lái)的真實(shí)值ST+，而由此推演的Mj也將因此偏離理性水平。通過(guò)bi對(duì)S-t求導(dǎo)可以驗(yàn)證這一邏輯：

從以上的模型可以看出，當(dāng)AVM 模型增加技術(shù)進(jìn)步和動(dòng)態(tài)預(yù)期修正以后，競(jìng)標(biāo)主體的報(bào)價(jià)決策從傳統(tǒng)模型單純依賴前期調(diào)研信息S，升級(jí)為依賴于預(yù)期E(S-t，St)。而競(jìng)價(jià)博弈的“贏者詛咒”進(jìn)一步惡化，由于企業(yè)的預(yù)期在很大程度上受到歷史數(shù)據(jù)的影響，在上游持續(xù)經(jīng)歷超預(yù)期技術(shù)進(jìn)步和成本下降的情況下，競(jìng)標(biāo)參與企業(yè)即便基于相似水平的前期信息S，也會(huì)在預(yù)期上形成分歧。在反向招標(biāo)中，標(biāo)的最終授予的企業(yè)則更有可能是掌握最樂(lè)觀信息且執(zhí)行最激進(jìn)預(yù)期的個(gè)體。更嚴(yán)重的問(wèn)題是，由于競(jìng)標(biāo)主體之間的決策流程和利潤(rùn)函數(shù)的結(jié)構(gòu)是對(duì)稱的，同時(shí)在一定時(shí)期內(nèi)均承擔(dān)了項(xiàng)目中標(biāo)率的業(yè)績(jī)壓力，一個(gè)囚徒困境的結(jié)局應(yīng)運(yùn)而生，倒逼每一個(gè)參與個(gè)體均采用更加激進(jìn)的預(yù)期決策投標(biāo)電價(jià)b，最終導(dǎo)致整體中標(biāo)價(jià)格水平偏離理性值。

2.4 實(shí)證模型和計(jì)量策略

針對(duì)“贏者詛咒”的實(shí)證計(jì)量是基于非參數(shù)框架并建立在群體理性這一假設(shè)基礎(chǔ)之上的：在足夠數(shù)量的競(jìng)標(biāo)參與企業(yè)前期調(diào)研以后，競(jìng)標(biāo)報(bào)價(jià)的均值更有可能趨于市場(chǎng)的真實(shí)合理水平，而中標(biāo)企業(yè)則如前文所述，受到個(gè)體抽樣或過(guò)度自信的項(xiàng)目收益測(cè)算影響，可能報(bào)出低于合理水平的電價(jià)要求。如果通過(guò)投標(biāo)電價(jià)可以測(cè)算出相應(yīng)的項(xiàng)目投資運(yùn)營(yíng)收益，那么中標(biāo)電價(jià)對(duì)應(yīng)的收益和匯集所有競(jìng)標(biāo)企業(yè)報(bào)價(jià)的平均測(cè)算結(jié)果之差，可以用于檢驗(yàn)“贏者詛咒”問(wèn)題。

承接AVM 模型，在實(shí)證樣本中，信息集Si和S-i主要包含三方面的信息：在項(xiàng)目層面包括固定投資Ki（即發(fā)電項(xiàng)目的建設(shè)資本投入）、可變成本ACi（火電項(xiàng)目主要是燃料成本，風(fēng)光新能源項(xiàng)目主要是后期運(yùn)維和相應(yīng)的發(fā)電輸出實(shí)際效率），在投標(biāo)主體層面則主要是項(xiàng)目建設(shè)運(yùn)維能力（包括行業(yè)經(jīng)驗(yàn)Yri、融資能力Ri等）。

如果項(xiàng)目的中標(biāo)電價(jià)記為p，中標(biāo)主體的項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)收益則可以表示為E[Vwinner|p-i＜p，K0，AC0，Yr0，AC0]，那么所有參與競(jìng)標(biāo)企業(yè)的平均報(bào)價(jià)則可以用于衡量公允的項(xiàng)目投資收益，假設(shè)其基于客觀合理的項(xiàng)目投資和后期可變成本E[V0|，K0，AC0，Yr0，AC0]。相應(yīng)地，中標(biāo)企業(yè)i面臨的“贏者詛咒”可以表示為：μi=E[Vwinner|p-i＜p，K0，AC0]-E[V0|K0，AC0]。

作為衡量項(xiàng)目收益的V在經(jīng)濟(jì)學(xué)層面可被理解為，中標(biāo)者的電價(jià)投標(biāo)報(bào)價(jià)和市場(chǎng)公允價(jià)格，基于BP 年度報(bào)告中火電和新能源在各個(gè)地區(qū)年度平均發(fā)電小時(shí)數(shù)和IHS年度各類電力項(xiàng)目投資成本以及煤炭/天然氣大宗價(jià)格，能夠計(jì)算出實(shí)際項(xiàng)目的度電成本，其與競(jìng)標(biāo)企業(yè)的報(bào)價(jià)之差即為項(xiàng)目投資的運(yùn)營(yíng)收益Vwinner和V0。

在嚴(yán)格意義上，共同價(jià)值模型實(shí)證框架僅僅考慮了項(xiàng)目層面的變量，忽略了競(jìng)標(biāo)對(duì)手之間的差異性。在關(guān)聯(lián)價(jià)值模型中，同一個(gè)項(xiàng)目的前期調(diào)研費(fèi)用和進(jìn)入成本并不因人而異，但是僅在風(fēng)光可再生能源領(lǐng)域，行業(yè)經(jīng)驗(yàn)理論上會(huì)從可研數(shù)據(jù)庫(kù)積累、采購(gòu)供應(yīng)資源以及產(chǎn)業(yè)技術(shù)預(yù)判等多個(gè)方面影響到企業(yè)的報(bào)價(jià)，更不用說(shuō)融資利率對(duì)項(xiàng)目投資成本的直接影響。鑒于此，在實(shí)證層面引入投標(biāo)主體的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)Yri和融資能力Ri兩項(xiàng)微觀指標(biāo)。由于絕大多數(shù)電力項(xiàng)目采用反向招標(biāo)，中標(biāo)者大概率是最低價(jià)和次低價(jià)的出價(jià)者，為進(jìn)一步識(shí)別不同變量對(duì)中標(biāo)者項(xiàng)目收益的影響差異度，還將利用“贏者詛咒”的量化變量針對(duì)各個(gè)驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行回歸分析。

依托Stone［28］的多變量框架構(gòu)建非參數(shù)模型：

其中：自變量包括固定投資K（發(fā)電項(xiàng)目的建設(shè)資本投入）、可變成本AC（火電項(xiàng)目主要是燃料成本，風(fēng)光新能源項(xiàng)目主要是后期運(yùn)維和相應(yīng)的發(fā)電輸出實(shí)際效率）、投標(biāo)主體的行業(yè)經(jīng)營(yíng)Yr以及融資能力R，h為帶寬，k為核密度，計(jì)量方法采用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)核密度。帶寬選擇方面，在Stata15 下采用“交叉核實(shí)法”。依托項(xiàng)目中標(biāo)電價(jià)和其他競(jìng)標(biāo)者的投標(biāo)電價(jià)，分別實(shí)現(xiàn)對(duì)E[V0|K0，AC0]和E[Vwinner|p-i＜p，K0，AC0]的計(jì)算。

此外，針對(duì)V的非參數(shù)計(jì)量還可以用來(lái)推導(dǎo)競(jìng)標(biāo)企業(yè)的反應(yīng)函數(shù)?；谑剑?）可知，如果在一定時(shí)期內(nèi)，給定競(jìng)標(biāo)主體自身的條件（如行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和融資能力等）以及天氣等短期內(nèi)穩(wěn)定的指標(biāo)，企業(yè)的競(jìng)標(biāo)行為bi主要取決于對(duì)成本因素Ci(Si；S-i)的預(yù)判。具體而言，對(duì)于火電項(xiàng)目主要受制于燃料成本，而風(fēng)光新能源則主要是系統(tǒng)投資成本。如果在保持其他變量不變的情況下，競(jìng)標(biāo)企業(yè)對(duì)項(xiàng)目的估值直接取決于調(diào)研結(jié)果s（當(dāng)期新能源系統(tǒng)成本和火電燃料成本），在非參數(shù)計(jì)量的基礎(chǔ)上，通過(guò)固定非成本因素的變量，反解E[Vt|Sit；Yr0，R0]=f(s)就可以得出競(jìng)標(biāo)企業(yè)報(bào)價(jià)針對(duì)成本變量的反應(yīng)函數(shù)。而擬合成本反應(yīng)函數(shù)可以用于考察在不同成本點(diǎn)位下，競(jìng)標(biāo)企業(yè)報(bào)價(jià)行為的差異性變化。

基于以上的理論框架，實(shí)證部分將利用美國(guó)、歐洲和亞太市場(chǎng)的火電（燃煤和燃?xì)忭?xiàng)目）、太陽(yáng)能和風(fēng)能三種電力項(xiàng)目樣本，檢驗(yàn)電力PPA 反向招標(biāo)中的“贏者詛咒”問(wèn)題，重點(diǎn)圍繞三個(gè)問(wèn)題展開(kāi)。

第一，經(jīng)驗(yàn)和信息不對(duì)稱是否導(dǎo)致無(wú)信息群相比信息群更容易陷入贏者詛咒的怪圈？由于在項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)、供應(yīng)鏈成本預(yù)判以及區(qū)域市場(chǎng)規(guī)則理解等諸多因素上存在個(gè)體間差異，每一個(gè)招標(biāo)項(xiàng)目的競(jìng)標(biāo)企業(yè)可以分為兩個(gè)群體：信息群和無(wú)信息群，前者掌握更多來(lái)自歷史和即期市場(chǎng)的信息，實(shí)證研究將重點(diǎn)考察這樣的信息優(yōu)勢(shì)是否被應(yīng)用并轉(zhuǎn)化為更優(yōu)秀的競(jìng)標(biāo)結(jié)果。

第三，長(zhǎng)期中的學(xué)習(xí)過(guò)程能否幫助競(jìng)標(biāo)主體跳出“贏者詛咒”的困境？在對(duì)3 000多家電站長(zhǎng)達(dá)15年的追蹤研究中，每一個(gè)競(jìng)標(biāo)參與主體都有機(jī)會(huì)對(duì)能源電力市場(chǎng)的招標(biāo)規(guī)則、供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)和建設(shè)運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，提升自身的成本核算和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判能力，那么該動(dòng)態(tài)樣本將有機(jī)會(huì)可以觀察到參與者的學(xué)習(xí)曲線。通過(guò)不斷地學(xué)習(xí)和修正，勝出的競(jìng)標(biāo)主體將有更高的盈利機(jī)會(huì)。

3 實(shí)證檢驗(yàn)

3.1 實(shí)證樣本概覽

研究數(shù)據(jù)主要來(lái)自BNEF 全球項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫(kù)和IHS 能源成本結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)。從BNEF 數(shù)據(jù)庫(kù)中篩選出2006—2020 年美國(guó)、歐洲和亞太市場(chǎng)供給的1 578 個(gè)電力項(xiàng)目（裝機(jī)量共計(jì)67 984 MW），其中火電項(xiàng)目共計(jì)517 個(gè)，太陽(yáng)能項(xiàng)目619 個(gè)，風(fēng)電項(xiàng)目442 個(gè)。企業(yè)信息包括項(xiàng)目規(guī)模、招標(biāo)和建設(shè)投運(yùn)時(shí)間、項(xiàng)目競(jìng)標(biāo)后被授予的電價(jià)、項(xiàng)目總投資以及項(xiàng)目投資者和競(jìng)標(biāo)參與企業(yè)。IHS 則提供了細(xì)分到區(qū)域的年度項(xiàng)目投資成本分解和核心設(shè)備價(jià)格趨勢(shì)，特別是針對(duì)化石能源，應(yīng)用IHS 月度更新的化石能源（煤炭和天然氣）價(jià)格。這樣的數(shù)據(jù)組合一方面可以了解項(xiàng)目競(jìng)標(biāo)時(shí)中標(biāo)企業(yè)面臨的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)結(jié)構(gòu)和最終贏得的電價(jià)水平，另一方面也可以追蹤到項(xiàng)目中標(biāo)和建設(shè)投運(yùn)以后的建設(shè)-運(yùn)營(yíng)成本。

對(duì)項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)后的產(chǎn)出，參考來(lái)自BP 能源展望對(duì)每個(gè)區(qū)域不同能源電力項(xiàng)目的平均運(yùn)行發(fā)電小時(shí)數(shù)進(jìn)行估計(jì)，并結(jié)合中標(biāo)電價(jià)進(jìn)行項(xiàng)目收益測(cè)算。最后作為各類能源項(xiàng)目實(shí)際成本的公允標(biāo)桿，樣本引用了2006 年以來(lái)BNEF 每半年更新一次的度電成本（LCOE）估計(jì)值，其測(cè)算存在一定的前瞻性，更多反映出研究機(jī)構(gòu)對(duì)未來(lái)趨勢(shì)的預(yù)判，但考慮到能源項(xiàng)目從競(jìng)標(biāo)到投運(yùn)同樣存在半年以上的時(shí)間窗口，因此這一變量對(duì)標(biāo)衡量競(jìng)標(biāo)結(jié)果仍不失為一個(gè)有效的工具。最后是投標(biāo)主體的差異性變量，行業(yè)經(jīng)驗(yàn)通過(guò)樣本中主體中標(biāo)的第一個(gè)項(xiàng)目到2020年節(jié)點(diǎn)的跨度作為衡量標(biāo)準(zhǔn)。然而最難的變量是融資利率，理論上，BNEF 項(xiàng)目?jī)H披露中標(biāo)項(xiàng)目的融資利率，對(duì)于其他競(jìng)標(biāo)企業(yè)，樣本采用其在同一年度中其他中標(biāo)項(xiàng)目的平均利率作為衡量標(biāo)準(zhǔn)，如果在同一自然年中沒(méi)有中標(biāo)記錄，則把時(shí)間跨度擴(kuò)大到臨近兩年中。

表1匯總了樣本的基本信息，能源項(xiàng)目類型羅列了不同時(shí)間段項(xiàng)目招標(biāo)的總規(guī)模和報(bào)價(jià)情況，其中包括給定時(shí)間區(qū)間內(nèi)對(duì)應(yīng)項(xiàng)目類型下招標(biāo)中最高、最低和平均報(bào)價(jià)以及中標(biāo)價(jià)的均值。太陽(yáng)能和風(fēng)能項(xiàng)目的報(bào)價(jià)遠(yuǎn)比火電項(xiàng)目激進(jìn)，尤其是最低報(bào)價(jià)，從2011—2020 年的十年中，太陽(yáng)能和風(fēng)能項(xiàng)目分別下降了86%和79%。然而，即使絕大多數(shù)項(xiàng)目招標(biāo)采用了二級(jí)競(jìng)標(biāo)機(jī)制，努力屏蔽極端激進(jìn)報(bào)價(jià)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，樣本的平均中標(biāo)電價(jià)依然呈現(xiàn)出接近70%的降幅，遠(yuǎn)超第三方度電成本的降幅測(cè)算。橫向?qū)Ρ炔煌茉错?xiàng)目的中標(biāo)價(jià)和度電成本可以發(fā)現(xiàn)一個(gè)有趣且重要的結(jié)論：火電項(xiàng)目的報(bào)價(jià)較新能源略理性，火電項(xiàng)目的平均中標(biāo)項(xiàng)目均稍高于第三方測(cè)算的發(fā)電成本，而新能源項(xiàng)目在2011 年以后的平均中標(biāo)價(jià)卻普遍低于度電成本的測(cè)算值。誠(chéng)然，在過(guò)去十年中，新能源項(xiàng)目在成本和效率上的發(fā)展進(jìn)步遠(yuǎn)超行業(yè)預(yù)期，這在一定程度上導(dǎo)致第三方在每一個(gè)階段前瞻性的度電成本估計(jì)很可能略為保守，但不可否認(rèn)，競(jìng)標(biāo)企業(yè)的報(bào)價(jià)也同樣面臨前瞻性要求，而樣本數(shù)據(jù)匯總的結(jié)果正反映出能源企業(yè)在新能源項(xiàng)目上較火電表現(xiàn)出更加激進(jìn)的競(jìng)標(biāo)策略。

表1 樣本概況

表2按項(xiàng)目參標(biāo)企業(yè)數(shù)量匯總了競(jìng)標(biāo)結(jié)果，如果先驗(yàn)假設(shè)競(jìng)標(biāo)企業(yè)之間存在合謀，那么競(jìng)標(biāo)電價(jià)的結(jié)果應(yīng)該表現(xiàn)為和參與企業(yè)數(shù)量負(fù)相關(guān)。然而從結(jié)果上看，雖然最高報(bào)價(jià)這一項(xiàng)體現(xiàn)出一些和競(jìng)標(biāo)企業(yè)數(shù)量的反向關(guān)系，其他報(bào)價(jià)結(jié)果匯總的數(shù)據(jù)并沒(méi)有支持這一假設(shè)。換言之，更多的競(jìng)標(biāo)企業(yè)的影響僅反映在頭部，激進(jìn)的報(bào)價(jià)行為無(wú)論在寡頭博弈還是近乎充分競(jìng)爭(zhēng)的項(xiàng)目招標(biāo)中都會(huì)存在。

表2 不同競(jìng)標(biāo)企業(yè)數(shù)量下的報(bào)價(jià)差異 /（美分/（kW·h））

當(dāng)競(jìng)標(biāo)策略偏離利潤(rùn)最大化目標(biāo)時(shí)，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的行為較大概率影響到個(gè)體的預(yù)期。具體而言，當(dāng)投資的收益不局限于項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)本身，而更多來(lái)自業(yè)務(wù)擴(kuò)張及其帶來(lái)的企業(yè)價(jià)值等衍生層面時(shí)，能源企業(yè)的競(jìng)標(biāo)決策就超越了項(xiàng)目自身收益評(píng)估的標(biāo)準(zhǔn)，而立足高于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的業(yè)務(wù)覆蓋率或市場(chǎng)曝光度。就競(jìng)標(biāo)模型而言，競(jìng)標(biāo)主體對(duì)于項(xiàng)目的價(jià)值評(píng)估突破了共同價(jià)值的假設(shè)，轉(zhuǎn)化為相互依存的關(guān)聯(lián)價(jià)值問(wèn)題?？紤]樣本期內(nèi)，電價(jià)大幅下行，實(shí)證檢驗(yàn)應(yīng)用分位點(diǎn)回歸，因變量選擇企業(yè)報(bào)價(jià)的預(yù)期收益（tariff），等于競(jìng)標(biāo)企業(yè)在單個(gè)項(xiàng)目上的報(bào)價(jià)與同期（半年度）該地區(qū)第三方LCOE 測(cè)算結(jié)果的差值。自變量選擇同期該能源項(xiàng)目的新建規(guī)模（size）、時(shí)間虛擬變量（i）、同一項(xiàng)目競(jìng)標(biāo)企業(yè)數(shù)量（q）以及是否存在聯(lián)合競(jìng)標(biāo)（u）的0-1 變量?？紤]到樣本來(lái)自全球數(shù)據(jù)庫(kù)，地區(qū)間的差異不能簡(jiǎn)單忽視，而相比項(xiàng)目的物理特性差異以及地區(qū)之間的絕對(duì)成本差異，政策的影響對(duì)模型更加顯著，因此式（6）引入了政策虛擬變量（k），此處模型將各國(guó)政策簡(jiǎn)化為四類：自由市場(chǎng)、受管制市場(chǎng)、稅收補(bǔ)貼和綠證市場(chǎng)。

表3按能源類型匯總了X在25%、50%和75%三個(gè)分位點(diǎn)的回歸結(jié)果。競(jìng)標(biāo)企業(yè)數(shù)量對(duì)于高分位和低分位都存在顯著的影響，尤其是太陽(yáng)能和風(fēng)能項(xiàng)目。隨著競(jìng)標(biāo)企業(yè)的增加，高低分位報(bào)價(jià)都承載了明顯的下行壓力，而50%分位報(bào)價(jià)卻受到相對(duì)較小的影響。類似的結(jié)果也在聯(lián)合投標(biāo)0-1 變量上得到體現(xiàn)，但區(qū)別在于，對(duì)比存在聯(lián)合投標(biāo)的項(xiàng)目（0），不允許聯(lián)合投標(biāo)項(xiàng)目（1）傾向于觀察到更激進(jìn)的低位報(bào)價(jià)，而75%報(bào)價(jià)卻沒(méi)有受到太大的向下壓力。頻率分布圖（圖1）清晰地反映出，聯(lián)合競(jìng)標(biāo)機(jī)制下競(jìng)標(biāo)企業(yè)的報(bào)價(jià)雖然整體偏高，卻較少出現(xiàn)極端（高/低位）的行為，而個(gè)體競(jìng)價(jià)的行為更可能出現(xiàn)極端低價(jià)的情況，這在直觀層面支持了關(guān)聯(lián)價(jià)值模型和“贏者詛咒”理論：信息共享能強(qiáng)化競(jìng)標(biāo)主體之間的報(bào)價(jià)決策相互影響機(jī)制，當(dāng)這一渠道被關(guān)閉以后，競(jìng)標(biāo)主體的行為變得更加激進(jìn)，無(wú)論反向招標(biāo)采用一級(jí)還是二級(jí)價(jià)格機(jī)制，“贏者詛咒”都難以避免和解決。

圖1 （非）聯(lián)合投標(biāo)機(jī)制下報(bào)價(jià)頻率分布

表3 基于電價(jià)的分位點(diǎn)回歸計(jì)量結(jié)果

3.2 非參數(shù)框架下的贏者詛咒計(jì)量和招標(biāo)模式差異性考察：聯(lián)合投標(biāo)能否改善結(jié)果

贏者詛咒可以量化為中標(biāo)電價(jià)市場(chǎng)價(jià)值E(Vwinner)和市場(chǎng)公允價(jià)值E(V0)的差值，其價(jià)值估計(jì)采用非參數(shù)框架式（5），圖2 匯總了對(duì)不同類型能源招標(biāo)報(bào)價(jià)及后期運(yùn)營(yíng)收益過(guò)程中存在的“贏者詛咒”問(wèn)題。圖2 各小圖分別統(tǒng)計(jì)了中標(biāo)電價(jià)分布（橫軸）和項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)度電成本及量化的“贏者詛咒”（縱軸）的相關(guān)關(guān)系。當(dāng)中標(biāo)電價(jià)低于運(yùn)營(yíng)成本所需要的合理水平時(shí)，量化的“贏者詛咒”就會(huì)落入負(fù)值區(qū)間，如果該指標(biāo)持續(xù)處于較低或是負(fù)值水平，則證明中標(biāo)企業(yè)在投標(biāo)階段的確存在過(guò)于樂(lè)觀的預(yù)估，從而驗(yàn)證了贏者詛咒現(xiàn)象在電力項(xiàng)目招標(biāo)中的存在。

明代小說(shuō)涌現(xiàn)出許多膾炙人口的作品，形成了成熟的文學(xué)創(chuàng)作理論，同時(shí)也構(gòu)建了豐富的創(chuàng)作素材寶庫(kù)，為后世小說(shuō)所借鑒、繼承、續(xù)寫、補(bǔ)著，出現(xiàn)彼此銜接、暗合的系列小說(shuō)。《綠野仙蹤》將神魔、世情、歷史小說(shuō)融為一體，在素材上必然也會(huì)借鑒明代小說(shuō)。黃人在《小說(shuō)小話》中就提出《綠野仙蹤》中燒丹一節(jié)的藍(lán)本是唐傳奇《杜子春傳》，陳新認(rèn)為第二十三回中“朱文魁賣弟媳”是《警世通言》中“呂大郎還金完骨肉”的翻版⑦，卿三祥認(rèn)為《綠野仙蹤》中的故事部分化用了《封神演義》《西廂記》《枕中記》《邯鄲記》《后西游記》等小說(shuō)中的情節(jié)⑧。

首先，贏者詛咒在各類能源項(xiàng)目招標(biāo)中都是一個(gè)普遍存在的問(wèn)題。作為參考標(biāo)準(zhǔn)，圖2中添加了基于行業(yè)默認(rèn)標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)部收益率（8%）測(cè)算的基準(zhǔn)線。圖2下層三張關(guān)系圖中，除了足夠高的中標(biāo)電價(jià)（90%分位點(diǎn)以上），中標(biāo)企業(yè)都面臨著低于8%的收益水平。甚至在接近30%的概率下，中標(biāo)項(xiàng)目還會(huì)處于虧損狀態(tài)運(yùn)營(yíng)。而對(duì)比聯(lián)合主體和單獨(dú)主體的差異不難看出，除了新能源的超低電價(jià)區(qū)間，在絕大多數(shù)情況下，聯(lián)合主體的競(jìng)標(biāo)結(jié)果并沒(méi)有表現(xiàn)出更理性或是更高盈利能力。

圖2 非參數(shù)框架下的成本模擬和“贏者詛咒”結(jié)果計(jì)算

其次，橫向?qū)Ρ炔煌愋湍茉吹慕y(tǒng)計(jì)結(jié)果，火電項(xiàng)目毫無(wú)疑問(wèn)成為“贏者詛咒”困境的“重災(zāi)區(qū)”。超過(guò)70%的火電項(xiàng)目都陷于虧損，風(fēng)電和太陽(yáng)能的結(jié)果略好，但收益同樣普遍低于8%的達(dá)標(biāo)線。一方面，這樣的差異可以由不同類型項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)的特點(diǎn)來(lái)解釋，風(fēng)電和太陽(yáng)能項(xiàng)目發(fā)電運(yùn)營(yíng)的主要風(fēng)險(xiǎn)來(lái)自天氣因素和運(yùn)維效率，火電項(xiàng)目面臨能源成本波動(dòng)的沖擊。相比之下，天氣層面的不確定性依靠歷史數(shù)據(jù)或多或少可以提前認(rèn)知和預(yù)判，而大宗商品導(dǎo)向的能源成本波動(dòng)在長(zhǎng)期中存在極高的不可預(yù)測(cè)性，在項(xiàng)目中標(biāo)壓力的驅(qū)動(dòng)下，項(xiàng)目競(jìng)標(biāo)企業(yè)往往會(huì)選擇相對(duì)激進(jìn)的能源成本預(yù)測(cè)，以獲得更高的中標(biāo)率。另一方面的差異來(lái)自于發(fā)電小時(shí)數(shù)的管制，相比風(fēng)電和太陽(yáng)能等受政策鼓勵(lì)的新能源項(xiàng)目，火電項(xiàng)目更容易受到政策的發(fā)電小時(shí)管制，發(fā)電小時(shí)數(shù)甚至還處于連年下降的趨勢(shì)。根據(jù)《IBM 中國(guó)能源與電力行業(yè)白皮書(shū)》，2015—2019年，中國(guó)火電的平均發(fā)電小時(shí)不到4 800 h，顯著低于2000 年的5 600 h。作為資本重投資項(xiàng)目，發(fā)電小時(shí)數(shù)的超預(yù)期縮減同樣導(dǎo)致中標(biāo)的火電項(xiàng)目收益低于預(yù)期，乃至于深陷“贏者詛咒”的困局。

第三，對(duì)比圖中的聯(lián)合投標(biāo)個(gè)體和非聯(lián)合個(gè)體競(jìng)標(biāo)-運(yùn)營(yíng)結(jié)果可以看出，兩條曲線之間并沒(méi)有顯著的差異。但值得注意的細(xì)節(jié)是對(duì)于風(fēng)電和太陽(yáng)能項(xiàng)目，在相對(duì)高位的電價(jià)端，聯(lián)合投標(biāo)個(gè)體有著略優(yōu)于獨(dú)立個(gè)體的表現(xiàn)。對(duì)此可以提出一個(gè)猜想：新能源項(xiàng)目的高電價(jià)更多來(lái)自于補(bǔ)貼項(xiàng)目且處于產(chǎn)業(yè)發(fā)展的早期，聯(lián)合投標(biāo)相對(duì)尚能整合制造業(yè)和項(xiàng)目投資運(yùn)營(yíng)各個(gè)環(huán)節(jié)的比較優(yōu)勢(shì)，從而形成更強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力。但隨著產(chǎn)業(yè)技術(shù)和商業(yè)模式的成熟，依靠資源整合的優(yōu)勢(shì)快速縮減，尤其在去補(bǔ)貼以后，部分市場(chǎng)還禁止了聯(lián)合主體參與競(jìng)標(biāo)，從而導(dǎo)致依托供應(yīng)鏈形成的競(jìng)爭(zhēng)力逐漸弱化，運(yùn)營(yíng)能力成為決定項(xiàng)目盈利更重要的因素，最終抹平了兩組主體之間的差異，項(xiàng)目中長(zhǎng)期的理性化運(yùn)營(yíng)收益目標(biāo)和短期競(jìng)標(biāo)成功率績(jī)效壓力的矛盾沖突導(dǎo)致了“贏者詛咒”現(xiàn)象。

3.3 市場(chǎng)政策環(huán)境：不同激勵(lì)監(jiān)管政策下的“贏者詛咒”

承接前文對(duì)電價(jià)投標(biāo)及背后“贏者詛咒”的動(dòng)態(tài)對(duì)比，本節(jié)聚焦于宏觀市場(chǎng)環(huán)境因素的影響。政策差異性主要來(lái)自兩個(gè)層面：市場(chǎng)管制和能源激勵(lì)。前者依托咨詢公司Fitch年度報(bào)告中對(duì)各個(gè)國(guó)家及地區(qū)能源市場(chǎng)管制和自由化評(píng)分進(jìn)行定性區(qū)分，所有市場(chǎng)被簡(jiǎn)單區(qū)分為管制市場(chǎng)和自由市場(chǎng)兩類；后者則主要針對(duì)風(fēng)電和太陽(yáng)能項(xiàng)目的政策性激勵(lì)，在當(dāng)前市場(chǎng)，上網(wǎng)電價(jià)固定補(bǔ)貼政策已經(jīng)基本被絕大多數(shù)國(guó)家所終止，取而代之的是稅收抵免和綠證。實(shí)證工具應(yīng)用理論框架中投標(biāo)主體的反應(yīng)曲線計(jì)算結(jié)果，火電、風(fēng)能和太陽(yáng)能依次匯總在圖3 的上層序列，橫軸為能源投資成本的信號(hào)變量（項(xiàng)目建設(shè)運(yùn)維中占比最大的成本因素），其中火電采用了當(dāng)年煤炭?jī)r(jià)格和天然氣價(jià)格的平均值；而風(fēng)電和太陽(yáng)能項(xiàng)目主要的成本為項(xiàng)目的固定投資，則選用IHS當(dāng)年的單瓦項(xiàng)目造價(jià)作為變量；縱軸為項(xiàng)目投標(biāo)電價(jià)。其中火電項(xiàng)目主要對(duì)比了自由市場(chǎng)和受管制市場(chǎng)的差異，風(fēng)電和太陽(yáng)能項(xiàng)目則對(duì)比了四類市場(chǎng)之間的投標(biāo)反應(yīng)曲線差異：自由市場(chǎng)、受管制市場(chǎng)、可享受稅收抵免的市場(chǎng)和綠證激勵(lì)的市場(chǎng)。作為參考和對(duì)比，圖3的下層序列繪制了橫軸中成本信號(hào)變量的密度分布圖。

圖3 投標(biāo)反應(yīng)曲線的非參數(shù)估計(jì)結(jié)果

首先，反應(yīng)曲線基本都滿足了單調(diào)性的要求，但在不同成本分位點(diǎn)上，投標(biāo)反應(yīng)曲線的敏感度有著顯著的差異，尤其是風(fēng)電和太陽(yáng)能項(xiàng)目，反應(yīng)曲線在成本信號(hào)處于相對(duì)低位的情況下更加陡峭，也就意味著當(dāng)前市場(chǎng)相對(duì)樂(lè)觀的成本走勢(shì)能激發(fā)投資主體更加激進(jìn)的報(bào)價(jià)策略，這既支持了“贏者詛咒”的理論假設(shè)，也與前文的非參數(shù)估計(jì)結(jié)果保持了一致。

其次，考察不同市場(chǎng)之間的差異性，就火電項(xiàng)目而言，雖然投標(biāo)反應(yīng)曲線在不同成本信號(hào)端的差異小于風(fēng)電和太陽(yáng)能，不同市場(chǎng)之間的反應(yīng)曲線差異卻是顯著的。其中自由市場(chǎng)下的反應(yīng)曲線不但略低于受管制的市場(chǎng)，同時(shí)也比后者更加陡峭。這證明自由市場(chǎng)下充分的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)能激發(fā)更具競(jìng)爭(zhēng)力的招標(biāo)結(jié)果，同時(shí)投資者對(duì)于成本因素的敏感性也會(huì)變得更強(qiáng)，但同樣意味著當(dāng)缺乏政府引導(dǎo)，市場(chǎng)容易被誘導(dǎo)陷入過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)，從而進(jìn)一步惡化“贏者詛咒”的結(jié)果。若對(duì)比風(fēng)電和太陽(yáng)能板塊自由市場(chǎng)和受管制市場(chǎng)的反應(yīng)曲線同樣可以洞察到類似的結(jié)果。

第三，聚焦風(fēng)電和太陽(yáng)能項(xiàng)目的計(jì)量結(jié)果，稅收抵免政策導(dǎo)致反應(yīng)曲線變得更加平緩，而綠證政策的影響除了拉低投標(biāo)電價(jià)絕對(duì)水平之外，在相對(duì)高位的成本信號(hào)下同樣輸出了對(duì)成本不敏感的投標(biāo)反應(yīng)曲線。這兩個(gè)結(jié)果均可以通過(guò)產(chǎn)業(yè)投資決策做出一定的解釋：投資稅收減免政策本質(zhì)上是降低企業(yè)的初期投資成本，面對(duì)同樣幅度的單位投資成本波動(dòng)，能享受投資稅收減免的主體受到的實(shí)際影響會(huì)變相降低，最終的投標(biāo)電價(jià)也因此反應(yīng)遲鈍。而綠證本質(zhì)上是通過(guò)增加項(xiàng)目投資的收益實(shí)現(xiàn)可再生能源的激勵(lì)，這一政策的存在一方面可以緩解項(xiàng)目投資運(yùn)營(yíng)企業(yè)對(duì)電價(jià)的剛性要求，另一方面對(duì)減排尚未達(dá)標(biāo)的主體更是一種投資驅(qū)動(dòng)。即便面對(duì)相對(duì)較高的項(xiàng)目投資成本，考慮到未來(lái)需要承擔(dān)的碳稅財(cái)務(wù)負(fù)擔(dān)，即便電價(jià)收益并不具備足夠的吸引力，相當(dāng)一部分企業(yè)主體依然會(huì)考慮投資建設(shè)可再生能源項(xiàng)目，反應(yīng)曲線因此表現(xiàn)為較低的截距和斜率。

最后，聚焦分位點(diǎn)斜率差異，無(wú)論是火電、風(fēng)電或太陽(yáng)能項(xiàng)目，投標(biāo)反應(yīng)曲線的彈性在成本信號(hào)最低的30%區(qū)間內(nèi)基本均大于1，即意味著電價(jià)投標(biāo)行為表現(xiàn)出更強(qiáng)的成本彈性，1%的成本下降傳遞到競(jìng)標(biāo)電價(jià)的降幅均大于1%，且這樣的情況在各類市場(chǎng)情形下均普遍存在。如果說(shuō)自由市場(chǎng)能最大化競(jìng)爭(zhēng)效率并導(dǎo)致內(nèi)卷化的電價(jià)競(jìng)爭(zhēng)，那么稅收抵免和綠證碳稅政策的功能也僅僅存在于間接提高部分項(xiàng)目的絕對(duì)收益層面，并不能培養(yǎng)更理性的投標(biāo)行為，更無(wú)法有效避免“贏者詛咒”的結(jié)果。

3.4 企業(yè)行為研究：經(jīng)驗(yàn)?zāi)芊窀纳聘?jìng)標(biāo)結(jié)果

延伸到針對(duì)投資者經(jīng)驗(yàn)的研究，應(yīng)用回歸模型考察電力行業(yè)技術(shù)進(jìn)步、成本沖擊和投資者的預(yù)期行為對(duì)樣本中競(jìng)標(biāo)電價(jià)以及非參數(shù)模型估計(jì)的“贏者詛咒”結(jié)果的影響。其中，技術(shù)進(jìn)步應(yīng)用TUV 年度報(bào)告中匯報(bào)的火電、風(fēng)電和太陽(yáng)能電力系統(tǒng)發(fā)電效率指標(biāo)，火電站采用當(dāng)年新建機(jī)組熱效率指標(biāo)衡量，而風(fēng)電和太陽(yáng)能項(xiàng)目選用行業(yè)普遍接受的PR 值（performance ratio）作為自變量，成本沖擊選擇上一小節(jié)的成本信號(hào)變量和中標(biāo)項(xiàng)目的融資利率。在行為預(yù)期方面，模型考慮了基于IHS度電成本歷史數(shù)據(jù)估計(jì)的兩種預(yù)期形成模式：自適應(yīng)預(yù)期和激進(jìn)預(yù)期。前者假設(shè)了邊際遞減的成本預(yù)期，利用過(guò)去5年平均的行業(yè)度電成本作為衡量指標(biāo)；后一種假設(shè)直接引用BNEF半年度更新的全球度電成本預(yù)測(cè)報(bào)告的激進(jìn)值，模型附加了加速成本優(yōu)化的預(yù)期。由于無(wú)法準(zhǔn)確判斷每一個(gè)競(jìng)標(biāo)主體具體的成本預(yù)測(cè)模型和風(fēng)險(xiǎn)偏好，采用兩個(gè)極端的行為假設(shè)可以有效輔助研究不同預(yù)期模型對(duì)企業(yè)競(jìng)標(biāo)策略和后期項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的影響。除此以外，回歸模型還考慮了將競(jìng)標(biāo)者的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，作為對(duì)競(jìng)標(biāo)參與個(gè)體預(yù)期成熟和理性的補(bǔ)充性指標(biāo)。

相比技術(shù)進(jìn)步的單調(diào)性，成本沖擊在很大程度上受制于大宗商品價(jià)格周期的影響，表現(xiàn)出隨機(jī)波動(dòng)的特征，而市場(chǎng)又普遍存在“買漲不買跌”的情緒化行為，考慮到在不同成本波動(dòng)區(qū)間內(nèi)競(jìng)標(biāo)主體可能存在的行為動(dòng)態(tài)不一致性，針對(duì)成本沖擊變量，模型采用閾值回歸的框架處理，見(jiàn)式（7），表4—表6匯總了計(jì)量結(jié)果：

其中，項(xiàng)目收益選擇競(jìng)標(biāo)電價(jià)和前文非參數(shù)計(jì)量測(cè)算出的“贏者詛咒”量化指標(biāo)。

從表4 基于Hansen Bootstrap 框架的閾值模型可以看出，火電項(xiàng)目并不支持顯著的閾值門檻，這意味著當(dāng)前的煤炭或者天然氣價(jià)格并不會(huì)影響到擬投標(biāo)項(xiàng)目的成本和收益估算，競(jìng)標(biāo)主體更傾向于選擇內(nèi)部認(rèn)可的長(zhǎng)期“公允”燃料價(jià)格作為投資評(píng)估的標(biāo)準(zhǔn)，而新能源尤其是太陽(yáng)能項(xiàng)目對(duì)系統(tǒng)造價(jià)的敏感性就相對(duì)顯著。從項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)的成本結(jié)構(gòu)上看，這樣的差異可以得到有效解釋：火電項(xiàng)目的運(yùn)營(yíng)壽命在20～50年，期間燃料成本無(wú)論暴漲還是暴跌都不是持久性的，采用公允價(jià)格估算確實(shí)是當(dāng)下投資者最好的選擇。但對(duì)新能源項(xiàng)目而言，前期的項(xiàng)目固定投資構(gòu)成了60%以上，甚至高達(dá)80%的成本，雖然項(xiàng)目從競(jìng)標(biāo)到投運(yùn)通常有半年以上的時(shí)間，但是系統(tǒng)投資中大宗商品成本在短期內(nèi)可預(yù)見(jiàn)性變得更強(qiáng)，投資者更傾向于采用因地制宜的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行評(píng)估，而這樣的情緒在極端行情下更容易被引導(dǎo)，從而形成閾值兩側(cè)差異化的競(jìng)標(biāo)策略行為。

表4 電力項(xiàng)目競(jìng)價(jià)總體閾值估計(jì)結(jié)果

表5—表6 的回歸分析結(jié)果可以看出，代表技術(shù)進(jìn)步的系統(tǒng)效率的影響局限在競(jìng)價(jià)層面，而對(duì)于“贏者詛咒”而言并不是一個(gè)重要的因素。不過(guò)融資利率作為競(jìng)標(biāo)中的硬實(shí)力指標(biāo)，卻是唯一能緩解“贏者詛咒”的變量，雖然其同樣會(huì)壓低中標(biāo)電價(jià)，但作為項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)中的最重要財(cái)務(wù)成本，更低的融資利率確實(shí)能幫助中標(biāo)企業(yè)提升項(xiàng)目的盈利能力。

表5 基于競(jìng)標(biāo)電價(jià)的閾值回歸結(jié)果

表6 基于“贏者詛咒”的閾值回歸結(jié)果

當(dāng)期成本變量卻是風(fēng)電和太陽(yáng)能項(xiàng)目競(jìng)標(biāo)中“贏者詛咒”困局最重要的誘因，相比火電項(xiàng)目對(duì)即期燃料成本的“近乎無(wú)視”，當(dāng)項(xiàng)目投資成本降到較低水平的情況下（閾值左側(cè)），“贏者詛咒”效應(yīng)在新能源項(xiàng)目中被快速放大。這說(shuō)明對(duì)于當(dāng)下過(guò)低的項(xiàng)目投資成本，競(jìng)標(biāo)主體更容易被誘導(dǎo)采用過(guò)于激進(jìn)的評(píng)估模型，導(dǎo)致低估合理的電價(jià)訴求，最終影響項(xiàng)目的投資和運(yùn)營(yíng)收益。綜合兩種預(yù)期行為的變量可以進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，無(wú)論是相對(duì)保守還是更加激進(jìn)的成本預(yù)測(cè)都無(wú)法有效解決“贏者詛咒”問(wèn)題，甚至實(shí)證結(jié)果顯示預(yù)期變量的系數(shù)傾向于進(jìn)一步壓低競(jìng)標(biāo)電價(jià)，放大運(yùn)營(yíng)損失的風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)“贏者詛咒”困境起到了推波助瀾的消極作用。閾值回歸驗(yàn)證了對(duì)“贏者詛咒”非參數(shù)估計(jì)的結(jié)果：盡管電力行業(yè)已經(jīng)構(gòu)建了成熟的招標(biāo)體系，參與企業(yè)也通常采用近乎相同的項(xiàng)目評(píng)估財(cái)務(wù)模型，當(dāng)市場(chǎng)表現(xiàn)出持續(xù)性的成本優(yōu)化趨勢(shì)時(shí)，競(jìng)標(biāo)主體很容易被誘導(dǎo)到過(guò)于激進(jìn)的成本預(yù)測(cè)路徑之上，甚至?xí)焕硇缘睾鲆暟òl(fā)電量、政策穩(wěn)定性等其他非市場(chǎng)價(jià)格因素的風(fēng)險(xiǎn)，超預(yù)期地壓低中標(biāo)電價(jià)，最后雖然能在一定程度上倒逼產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步和成本優(yōu)化，但更多的消極影響還是反映在壓縮項(xiàng)目盈利空間的層面，導(dǎo)致了持續(xù)且普遍的“贏者詛咒”困局。

延伸到預(yù)期行為的層面，從參數(shù)回歸的結(jié)果上看，基于成本變動(dòng)的預(yù)期變量對(duì)風(fēng)電和太陽(yáng)能項(xiàng)目競(jìng)標(biāo)電價(jià)產(chǎn)生了顯著的影響。一方面，預(yù)期變量對(duì)競(jìng)標(biāo)電價(jià)產(chǎn)生了顯著的下行壓力；另一方面，從對(duì)“贏者詛咒”的回歸結(jié)果上看，競(jìng)標(biāo)企業(yè)對(duì)未來(lái)降本的預(yù)期無(wú)疑增大了自身項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)的風(fēng)險(xiǎn)，尤其是采用激進(jìn)式預(yù)期的策略，對(duì)項(xiàng)目盈利的擠壓甚至高出適應(yīng)性預(yù)期接近兩倍。這再一次證明了“贏者詛咒”理論邏輯在電力招標(biāo)中的客觀存在性，而且以預(yù)期為核心的心理詛咒對(duì)運(yùn)營(yíng)效果的約束比一般的經(jīng)濟(jì)詛咒更加強(qiáng)烈［29］。對(duì)于未來(lái)降本空間過(guò)于激進(jìn)的預(yù)期將競(jìng)標(biāo)企業(yè)報(bào)價(jià)超額壓制，并最終導(dǎo)致中標(biāo)項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)的虧損。

更不幸的是，行業(yè)經(jīng)驗(yàn)變量對(duì)結(jié)果基本未產(chǎn)生任何顯著影響。這表明，在群體不理性的情況下，個(gè)體企業(yè)即便能通過(guò)經(jīng)驗(yàn)積累出理性的預(yù)期行為，但并不能解決結(jié)果中“贏者詛咒”的局面。綜合以上回歸結(jié)果，除了企業(yè)自身融資成本，其他因素均無(wú)助于電力行業(yè)競(jìng)標(biāo)回歸理性，“贏者詛咒”還將長(zhǎng)期伴隨電力市場(chǎng)存在。

3.5 產(chǎn)業(yè)驅(qū)動(dòng)分析：什么因素主導(dǎo)了新能源降本

結(jié)合以上的計(jì)量結(jié)果和分析，實(shí)證研究聚焦最后的核心問(wèn)題：新能源電價(jià)持續(xù)超預(yù)期下降究竟來(lái)自內(nèi)生性的創(chuàng)新和降本導(dǎo)致的潛力兌現(xiàn)，還是內(nèi)卷化的“贏者詛咒”對(duì)利潤(rùn)的超額擠壓？對(duì)此，嘗試分解最近15 年火電、風(fēng)電和太陽(yáng)能電力競(jìng)標(biāo)電價(jià)優(yōu)化下行的成本結(jié)構(gòu)，量化對(duì)比來(lái)自產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模經(jīng)濟(jì)等內(nèi)生性降本幅度，以及項(xiàng)目投資運(yùn)營(yíng)企業(yè)在競(jìng)標(biāo)過(guò)程中通過(guò)壓縮收益獲取的內(nèi)卷化降本幅度。其中內(nèi)生性降本部分使用BNEF 報(bào)告的能源度電成本年度變動(dòng)幅度衡量，內(nèi)卷化降本部分的量化衡量則匯總引用第二小節(jié)中的每年針對(duì)各類能源的非參數(shù)計(jì)量結(jié)果，兩者之和與樣本中年度平均中標(biāo)電價(jià)變動(dòng)幅度的差額歸入其他因素，圖4對(duì)比了這兩個(gè)因素在不同能源電價(jià)變動(dòng)中的占比結(jié)構(gòu)。

圖4 不同類型能源項(xiàng)目電價(jià)下行結(jié)構(gòu)分解

與前文非參數(shù)計(jì)量結(jié)果一致，樣本中的三類能源在近年來(lái)的上網(wǎng)電價(jià)波動(dòng)均可以同時(shí)歸因于內(nèi)生性成本優(yōu)化和內(nèi)卷化競(jìng)價(jià)下的“贏者詛咒”影響。其中，火電項(xiàng)目在這一方面的成本結(jié)構(gòu)相對(duì)穩(wěn)定，內(nèi)生化因素和內(nèi)卷化競(jìng)標(biāo)壓力基本保持了7∶3 的貢獻(xiàn)比。說(shuō)明火電項(xiàng)目投資者對(duì)于燃料成本的短期波動(dòng)相對(duì)并不敏感，盡管難以避免陷入“贏者詛咒”的困局，但并不會(huì)因?yàn)槭袌?chǎng)環(huán)境和大宗商品價(jià)格的波動(dòng)惡化競(jìng)爭(zhēng)格局。但與之形成鮮明對(duì)比的是新能源項(xiàng)目，尤其在2014年以后，全球各國(guó)加快了去補(bǔ)貼和項(xiàng)目招標(biāo)的進(jìn)程，競(jìng)標(biāo)內(nèi)卷化程度快速提升，對(duì)應(yīng)的結(jié)果是“贏者詛咒”效應(yīng)甚至在一段時(shí)間內(nèi)超越行業(yè)正常技術(shù)成本進(jìn)步的節(jié)奏，連續(xù)幾年均成為新能源電價(jià)下降最主要的驅(qū)動(dòng)因素。直到2019 年，對(duì)應(yīng)的項(xiàng)目固定投資成本降幅趨于穩(wěn)定，項(xiàng)目投資收益的壓縮空間基本耗盡，“贏者詛咒”的消極影響才逐步改善。從圖4呈現(xiàn)的分年度檢驗(yàn)來(lái)看，即便在2020 年其依然在新能源項(xiàng)目的電價(jià)下降中占據(jù)著接近50%的比重。

4 研究結(jié)論和政策建議

4.1 研究結(jié)論

通過(guò)附加技術(shù)進(jìn)步和動(dòng)態(tài)預(yù)期假設(shè)對(duì)關(guān)聯(lián)價(jià)值模型進(jìn)行修正，并應(yīng)用歐美和亞太地區(qū)不同類別電力項(xiàng)目招標(biāo)及后期運(yùn)營(yíng)的樣本，實(shí)證研究了在成本-產(chǎn)出存在長(zhǎng)期不確定性的情況下，能源項(xiàng)目招標(biāo)可能存在的“贏者詛咒”現(xiàn)象及市場(chǎng)機(jī)制問(wèn)題。主要結(jié)論歸納為以下三點(diǎn)。

（1）在跨區(qū)域能源項(xiàng)目電價(jià)招標(biāo)和運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，存在明顯的“贏者詛咒”現(xiàn)象。競(jìng)標(biāo)參與企業(yè)對(duì)于項(xiàng)目建設(shè)和運(yùn)維成本以及后期產(chǎn)出的不確定都可能產(chǎn)生過(guò)于樂(lè)觀的預(yù)期，結(jié)果導(dǎo)致中標(biāo)價(jià)格過(guò)低，抑制了后期項(xiàng)目的盈利。這樣的問(wèn)題在跨區(qū)域和跨能源類型的子樣本中都得到了證實(shí)，尤其當(dāng)聯(lián)合競(jìng)標(biāo)被禁止以后，幾乎沒(méi)有項(xiàng)目可以幸免。對(duì)關(guān)聯(lián)價(jià)值模型做出技術(shù)進(jìn)步和投標(biāo)主體前瞻性預(yù)期行為修正并不能解決這一問(wèn)題，當(dāng)前的反向招標(biāo)體系無(wú)法規(guī)避低價(jià)中標(biāo)趨勢(shì)，結(jié)果導(dǎo)致了逆向選擇，競(jìng)標(biāo)企業(yè)很難跳出項(xiàng)目虧損或是業(yè)績(jī)縮水的兩難境地，導(dǎo)致這一問(wèn)題的核心原因在于項(xiàng)目投標(biāo)階段偏離理性的預(yù)期。

（2）能源產(chǎn)業(yè)特別是新能源電力項(xiàng)目，都未能有效發(fā)揮行業(yè)潛力。過(guò)去的十幾年中，全球各地陸續(xù)通過(guò)電價(jià)反向招標(biāo)代替固定補(bǔ)貼模式鼓勵(lì)新能源項(xiàng)目的投資建設(shè)，并配套碳稅等財(cái)政手段加速能源轉(zhuǎn)型。隨著風(fēng)光新能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)革新的邊際放緩，無(wú)論是在發(fā)電效率還是投資降本層面，都難以持續(xù)維持超預(yù)期的發(fā)展速度。越來(lái)越多的下游項(xiàng)目投資運(yùn)營(yíng)企業(yè)扎堆涌入，無(wú)形增加了行業(yè)內(nèi)卷化風(fēng)險(xiǎn)，阻礙了新能源項(xiàng)目的潛力發(fā)揮。“贏者詛咒”帶來(lái)的盈利壓縮甚至超過(guò)了行業(yè)正常的技術(shù)進(jìn)步，成為新能源電價(jià)持續(xù)下行的最主要因素。

（3）在“贏者詛咒”的影響因素方面，單純的學(xué)習(xí)曲線并未有效改善該困境。即便是具備更豐富招投標(biāo)經(jīng)驗(yàn)或是通過(guò)并購(gòu)整合獲取更大市場(chǎng)分割的全球性能源企業(yè)，也沒(méi)有在競(jìng)標(biāo)結(jié)果上表現(xiàn)出與自身規(guī)模或地位相符的優(yōu)勢(shì)。對(duì)新能源項(xiàng)目招標(biāo)而言，當(dāng)期成本是導(dǎo)致其后期運(yùn)營(yíng)陷入“贏者詛咒”困境的主要誘因。針對(duì)后期項(xiàng)目運(yùn)行收益的分析發(fā)現(xiàn)，能改善收益的唯一途徑僅為投資主體在資金成本上的優(yōu)勢(shì)，運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)、市場(chǎng)環(huán)境等傳統(tǒng)因素并未幫助能源企業(yè)跳出這一困境。

4.2 政策建議

當(dāng)前研究和實(shí)踐并未對(duì)“贏者詛咒”困境提供有效的解決機(jī)制，結(jié)合當(dāng)前電力項(xiàng)目投資運(yùn)營(yíng)的痛點(diǎn)，對(duì)中國(guó)能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展提出以下政策建議。

（1）為統(tǒng)一大市場(chǎng)提供配套的資金支持。足夠低的融資利率僅僅是緩解能源項(xiàng)目投資“贏者詛咒”的必要條件，而非充分條件。自從2018年以來(lái)，國(guó)家陸續(xù)提供了多輪累計(jì)上萬(wàn)億元的低利率定向資金支持，但無(wú)差異的低利率貸款導(dǎo)致投資企業(yè)收益下降，甚至造成了部分地區(qū)部分項(xiàng)目的“劣幣驅(qū)逐良幣”。相比單純的融資支持，產(chǎn)業(yè)更需要構(gòu)建無(wú)歧視的全國(guó)統(tǒng)一大市場(chǎng)，激發(fā)各類企業(yè)和技術(shù)路線的平等競(jìng)爭(zhēng)，真正發(fā)揮資金的杠桿作用，確保資金流向和產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向的一致性，并且培育具備技術(shù)和成本潛力的產(chǎn)業(yè)個(gè)體，保證優(yōu)勢(shì)企業(yè)的價(jià)值被市場(chǎng)認(rèn)可和及時(shí)發(fā)現(xiàn)，通過(guò)市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制實(shí)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)的良性循環(huán)。

（2）為能源企業(yè)打造寬松的市場(chǎng)環(huán)境。相比國(guó)外體系化的電力市場(chǎng)，國(guó)內(nèi)在現(xiàn)貨市場(chǎng)、期貨市場(chǎng)以及調(diào)頻調(diào)峰輔助服務(wù)市場(chǎng)等方面發(fā)展相對(duì)滯后，當(dāng)前國(guó)家重點(diǎn)支持發(fā)展的綠證和碳排市場(chǎng)依然主要受制于短期政策的驅(qū)動(dòng)，無(wú)法內(nèi)生化為企業(yè)推進(jìn)能源轉(zhuǎn)型的原動(dòng)力，而市場(chǎng)機(jī)制的完善，既需要鼓勵(lì)上下游企業(yè)達(dá)成長(zhǎng)期穩(wěn)定的戰(zhàn)略合作，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)信息的互通有無(wú)，又需要還原能源的市場(chǎng)化屬性，尊重能源轉(zhuǎn)型的市場(chǎng)規(guī)律。因此，應(yīng)該一方面盡可能減少新政指標(biāo)和地方政府政策壓力下的季節(jié)性搶裝，以確保新能源項(xiàng)目投資的驅(qū)動(dòng)力在最大程度上來(lái)自自身市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的提高，保證投資主體項(xiàng)目測(cè)算的獨(dú)立性和理智性。另一方面完善電力現(xiàn)貨期貨市場(chǎng)機(jī)制和碳排放市場(chǎng)機(jī)制，為項(xiàng)目投資企業(yè)提供穩(wěn)定可靠的金融對(duì)沖工具，最小化能源項(xiàng)目投資長(zhǎng)期風(fēng)險(xiǎn)。

（3）對(duì)招標(biāo)監(jiān)管機(jī)制提供配套的信息披露。僅靠企業(yè)自身學(xué)習(xí)無(wú)法有效改善“贏者詛咒”，除了以上的市場(chǎng)政策和環(huán)境保障機(jī)制，政府監(jiān)管和透明信息平臺(tái)尤為重要。針對(duì)大型項(xiàng)目招標(biāo)中存在的信息不完全問(wèn)題，積極引入獨(dú)立第三方進(jìn)行造價(jià)合理性評(píng)估，及時(shí)識(shí)別并剔除明顯偏離市場(chǎng)公允水平的不合理報(bào)價(jià)。同時(shí)在尊重競(jìng)標(biāo)個(gè)體公平競(jìng)爭(zhēng)的前提下，適當(dāng)提高項(xiàng)目后期的違約成本，敦促投資企業(yè)項(xiàng)目財(cái)務(wù)核算的理性化。對(duì)于各地的小型項(xiàng)目招投標(biāo)，可以利用產(chǎn)業(yè)協(xié)會(huì)、龍頭企業(yè)以及高?？蒲袡C(jī)構(gòu)，在公開(kāi)平臺(tái)充分披露包括技術(shù)路線和價(jià)格成本等產(chǎn)業(yè)相關(guān)信息，確保招標(biāo)主體的評(píng)估工作有據(jù)可循。最終通過(guò)政府、產(chǎn)業(yè)和企業(yè)共同構(gòu)建的糾偏工具確保健康、穩(wěn)健又具備持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)力的能源轉(zhuǎn)型得以實(shí)現(xiàn)。