中圖分類號：F206.3 文獻(xiàn)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(jī)規(guī)模和投資規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大。然而，可再生能源項(xiàng)目投資具有初始投入大、回收周期長、受政策影響大等特點(diǎn)，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(xiàng)目投資回報(bào)率，對于投資決策、風(fēng)險(xiǎn)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(xiàng)目的特點(diǎn)與分類

可再生能源項(xiàng)目具有五大投資特點(diǎn)，即初始投資大而運(yùn)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(qiáng)，政策敏感度高，技術(shù)進(jìn)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(jī)規(guī)模（大型、中型、分布式）、商業(yè)模式（獨(dú)立投資型、合作開發(fā)型、能源服務(wù)型）、市場機(jī)制（補(bǔ)貼依賴型、市場化運(yùn)營型）和區(qū)域特點(diǎn)（資源富集區(qū)、負(fù)荷集中區(qū)）等對可再生能源進(jìn)行分類，不同類型項(xiàng)目在投資規(guī)模、回收周期、風(fēng)險(xiǎn)和收益特征上存在顯著差異，因此須采用差異化的回報(bào)率測算方法[2]。

1.2投資回報(bào)率測算的理論模型

投資回報(bào)率測算理論主要分為傳統(tǒng)財(cái)務(wù)評價(jià)模型和現(xiàn)代風(fēng)險(xiǎn)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(shí)間價(jià)值）、凈現(xiàn)值法（NPV，考慮時(shí)間價(jià)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(bào)率法（ROI，簡便但忽略時(shí)間價(jià)值）?，F(xiàn)代風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整模型包括資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM，適合考量系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)）、加權(quán)平均資本成本模型（WACC，適合杠桿投資）、風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整凈現(xiàn)值法、實(shí)物期權(quán)模型（適合高不確定性項(xiàng)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(xiàng)目的特點(diǎn)，需構(gòu)建能綜合考慮政策風(fēng)險(xiǎn)、資源波動性和技術(shù)進(jìn)步等因素的專門測算模型。

2可再生能源項(xiàng)目投資回報(bào)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(xiàng)目投資回報(bào)率的傳統(tǒng)測算方法主要包括靜態(tài)回收期法、投資回報(bào)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(xiàng)自時(shí)，測算結(jié)果與實(shí)際偏差達(dá)到 15%-25% 。以光伏發(fā)電項(xiàng)目為例，采用傳統(tǒng)凈現(xiàn)值法預(yù)測的20年累計(jì)收益通常比實(shí)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(gè)方面：一是政策風(fēng)險(xiǎn)敏感性不足。數(shù)據(jù)顯示，補(bǔ)貼政策變動可導(dǎo)致項(xiàng)目收益波動高達(dá) 30‰ 二是資源波動性考慮不充分。風(fēng)電項(xiàng)目實(shí)際年發(fā)電小時(shí)數(shù)與預(yù)測值偏差平均達(dá) 12.7% 三是技術(shù)進(jìn)步因素反映不足。過去10年，光伏組件效率年均提升0.5個(gè)百分點(diǎn)的趨勢未能納入長期預(yù)測。四是市場機(jī)制轉(zhuǎn)變適應(yīng)性差。從固定電價(jià)向市場化交易的轉(zhuǎn)變，使項(xiàng)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(xiǎn)因素的回報(bào)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(xiǎn)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(xiǎn)利率（當(dāng)前 3.2% ）， RP_p， ， RP_r RP_t? RP_m 分別為政策風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià) （1.5%-3.2% 、資源風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià) （0.8%-2.1% 、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià) （0.5%-1.8%） 和市場風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià) （1.2%-2.6%） 。

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

3多維度投資回報(bào)評價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

本研究構(gòu)建的多維度評價(jià)指標(biāo)體系包括四個(gè)維度12個(gè)指標(biāo)，經(jīng)專家打分法確定各維度權(quán)重，分別為：經(jīng)濟(jì)性 （40%） ！風(fēng)險(xiǎn)性 （30%） 、可持續(xù)性 （20%） 和社會環(huán)境價(jià)值 （10% 。經(jīng)濟(jì)性維度主要指標(biāo)包括：風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整投資回報(bào)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(xiǎn)性維度主要指標(biāo)包括：回報(bào)波動率（光伏項(xiàng)目 12.5% ，風(fēng)電項(xiàng)目 15.7% ）、下行風(fēng)險(xiǎn)度量（最大回撤率 9%-16% ）和風(fēng)險(xiǎn)回報(bào)比（優(yōu)質(zhì)項(xiàng)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(xiàng)目 gt;7.5 分）、政策依賴度（當(dāng)前主流項(xiàng)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(jià)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(jià)值和社會經(jīng)濟(jì)帶動效應(yīng)（每MW裝機(jī)帶動就業(yè)5—12人）?；谠撝笜?biāo)體系的100個(gè)樣本項(xiàng)目評價(jià)結(jié)果顯示，綜合評分80分以上的項(xiàng)目占 18% ，其5年實(shí)際回報(bào)率平均高出預(yù)期2.3個(gè)百分點(diǎn)；評分60—80分的項(xiàng)目占 65% ，回報(bào)率與預(yù)期基本符合；評分低于60分的項(xiàng)目占 17% ，實(shí)際回報(bào)率平均低于預(yù)期3.5個(gè)百分點(diǎn)，驗(yàn)證了該評價(jià)體系預(yù)測的有效性。

4可再生能源項(xiàng)目投資回報(bào)率的實(shí)證分析

4.1典型可再生能源項(xiàng)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(gè)典型可再生能源項(xiàng)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)?；?xiàng)目和分布式項(xiàng)目，典型可再生能源項(xiàng)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(xiàng)目基本參數(shù)

研究團(tuán)隊(duì)通過實(shí)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(xiàng)目2018一2023年的詳細(xì)運(yùn)營數(shù)據(jù)，包括建設(shè)投資明細(xì)、資源條件評估報(bào)告、月度發(fā)電量、電價(jià)及補(bǔ)貼收入、運(yùn)維成本構(gòu)成、設(shè)備效率變化、融資成本等。同時(shí)，收集了各項(xiàng)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(xiǎn)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(yàn)證方法，數(shù)據(jù)完整性達(dá) 98.5% 為測算分析提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

4.2投資回報(bào)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(xiǎn)因素的回報(bào)率測算模型，分別對6個(gè)典型項(xiàng)目進(jìn)行了投資回報(bào)率測算。測算過程包括四個(gè)主要步驟：一是建立項(xiàng)目基礎(chǔ)現(xiàn)金流模型，預(yù)測項(xiàng)目20年期限內(nèi)的收入和成本結(jié)構(gòu)；二是構(gòu)建項(xiàng)目特定的風(fēng)險(xiǎn)因素模型，量化政策風(fēng)險(xiǎn)、資源波動風(fēng)險(xiǎn)、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)和市場風(fēng)險(xiǎn)對現(xiàn)金流的影響；三是確定風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整折現(xiàn)率，基于無風(fēng)險(xiǎn)利率疊加各類風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)；四是計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整投資回報(bào)率，并與傳統(tǒng)方法結(jié)果進(jìn)行對比。

不同測算方法投資回報(bào)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(xiǎn)調(diào)整法得出的投資回報(bào)率明顯低于傳統(tǒng)IRR法，更接近項(xiàng)自實(shí)際回報(bào)率。傳統(tǒng)方法平均高估投資回報(bào)1.89個(gè)百分點(diǎn)，而風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整法平均偏差僅為0.19個(gè)百分點(diǎn)，測算精度提升了 89.9%_o 分析表明，傳統(tǒng)方法高估回報(bào)的主要原因有：一是忽略了政策風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致補(bǔ)貼收入的不確定性（貢獻(xiàn)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(xiàn) 31.5% 的偏差）；三是未充分反映技術(shù)進(jìn)步對運(yùn)維成本的影響（貢獻(xiàn) 16.7% 的偏差）；四是低估了市場競爭加劇對電價(jià)的下行壓力（貢獻(xiàn) 9.5% 的偏差）。風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整法在不同項(xiàng)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(xiàng)目改進(jìn)效果顯著（偏差降低 89.9% ），其次是海上風(fēng)電項(xiàng)目（偏差降低 89.0% ）和陸上風(fēng)電項(xiàng)目（偏差降低 86.0% ）。這表明，風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整法對高波動性、高政策依賴性項(xiàng)目的適用性更強(qiáng)。

表2不同測算方法投資回報(bào)率結(jié)果對比

5提高可再生能源項(xiàng)目投資回報(bào)率的策略

5.1多維優(yōu)化政策，完善電力市場機(jī)制

基于實(shí)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(xiàng)目投資回報(bào)率。第一，推行“基準(zhǔn)電價(jià) + 浮動補(bǔ)貼”的精細(xì)化補(bǔ)貼機(jī)制，根據(jù)資源等級和技術(shù)路線實(shí)施差異化支持，預(yù)計(jì)可提高項(xiàng)目回報(bào)率1.2—1.8個(gè)百分點(diǎn)。第二，完善電力市場交易機(jī)制，擴(kuò)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(jī)制，輔助服務(wù)市場優(yōu)化，可提高項(xiàng)目整體收益 10%-15%_o 第三，通過強(qiáng)化可再生能源優(yōu)先發(fā)電和全額保障性收購制度，加強(qiáng)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(gè)百分點(diǎn)，可使項(xiàng)目回報(bào)率提升0.3—0.5個(gè)百分點(diǎn)。第四，擴(kuò)大碳市場覆蓋范圍，引入碳價(jià)格下限機(jī)制，將綠證與碳交易聯(lián)動。碳價(jià)如果提升至100元/噸，可為項(xiàng)目增加收益 5%-8% ，提高投資回報(bào)率0.8—1.2個(gè)百分點(diǎn)。

5.2進(jìn)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(xiàng)目回報(bào)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(jī)可提高中低風(fēng)速區(qū)域發(fā)電量 15%-20% ，同時(shí)智能運(yùn)維可降低成本 18%-25%_o 在規(guī)模設(shè)計(jì)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(bǔ)”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(bào)率提升1.5—2.0個(gè)百分點(diǎn)。在融資創(chuàng)新方面，融資成本每降低1個(gè)百分點(diǎn)，可提高項(xiàng)目回報(bào)率0.6一0.8個(gè)百分點(diǎn)，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(gè)百分點(diǎn)。建立全生命周期風(fēng)險(xiǎn)管理體系，引入指數(shù)保險(xiǎn)等產(chǎn)品對沖發(fā)電量和電價(jià)波動風(fēng)險(xiǎn)，成熟的風(fēng)險(xiǎn)管理可將現(xiàn)金流波動性降低 25%-35% ，從而增強(qiáng)投資者信心。

6研究結(jié)論

本研究通過理論分析和實(shí)證驗(yàn)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(xiàng)目投資回報(bào)1.89個(gè)百分點(diǎn)，本研究構(gòu)建的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整模型將預(yù)測偏差降至0.19個(gè)百分點(diǎn)，準(zhǔn)確度提升 89.9%_o 二是不同類型的項(xiàng)目投資回報(bào)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(xiǎn)調(diào)整回報(bào)率分別為 10.08% 和 三是影響投資回報(bào)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(jī)制 （22%）gt; 技術(shù)因素 （9%） 。

本研究的理論貢獻(xiàn)體現(xiàn)在構(gòu)建了考慮多種風(fēng)險(xiǎn)因素的測算模型和評價(jià)體系；實(shí)踐貢獻(xiàn)體現(xiàn)在提供了更精準(zhǔn)的投資決策工具，已在5個(gè)實(shí)際項(xiàng)目中應(yīng)用并提高投資效率

參考文獻(xiàn)：

[1]豐文先，任暢翔，孫倩，等，可再生能源等比補(bǔ)貼系數(shù)及投資估值模型研究[J].南方能源建設(shè)，2021（4）：135-141.

[2]何波，歐陽彩虹，杜瑋卉.基于新質(zhì)生產(chǎn)力的我國綠色物流發(fā)展多元路徑研究[J].物流技術(shù)，2024（11）：33-43.

[3]鄧國清，吳奉彥，李志純，等.貨運(yùn)結(jié)構(gòu)與社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展適應(yīng)性評價(jià)：以湖北省為例[J].物流技術(shù)，2024（7）：13-23.

[4]魏際剛，溫明月.中國特色供應(yīng)鏈發(fā)展理論體系構(gòu)建研究[J].物流技術(shù)，2024（6）：65-75.

[5]鄭興無，蔣宇豪.中國城市物流發(fā)展?jié)摿υu價(jià)及空間自相關(guān)演化[J].物流技術(shù)，2024（3）：1-10.

[6]金玉然，劉佳輝，趙潔玉．社會綠色發(fā)展、企業(yè)運(yùn)營與綠色物流交互影響研究[J].物流技術(shù)，2023（12）：1-9.

[7]公丕芹，李昕腸.碳交易機(jī)制下可再生能源投資價(jià)值與投資時(shí)機(jī)研究[J].中國人口·資源與環(huán)境，2017（3）：22-29.

作者簡介：張灝（1989—），女，漢族，人，碩士，講師，研究方向?yàn)槟茉唇?jīng)濟(jì)、證券投資、公司治理。