可再生能源項目投資回報率測算研究

中圖分類號：F206.3 文獻標識碼：A

隨著全球氣候變化日益嚴峻，各國加速能源轉型，可再生能源作為清潔低碳能源的重要組成部分，正成為全球能源結構轉型的重要方向。我國在“雙碳”目標引領下，可再生能源裝機規模和投資規模持續擴大。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[。準確測算可再生能源項目投資回報率，對于投資決策、風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

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，技術進步快速導致成本持續下降。從多維度分類看，可按能源類型（太陽能、風能、生物質能等）、裝機規模（大型、中型、分布式）、商業模式（獨立投資型、合作開發型、能源服務型）、市場機制（補貼依賴型、市場化運營型）和區域特點（資源富集區、負荷集中區）等對可再生能源進行分類，不同類型項目在投資規模、回收周期、風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財務評價模型和現代風險調整模型兩類[3]。傳統模型包括靜態回收期法（簡單但忽略時間價值）、凈現值法（NPV，考慮時間價值但折現率選擇存在主觀性）、內部收益率法（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）。現代風險調整模型包括資本資產定價模型（CAPM，適合考量系統性風險）、加權平均資本成本模型（WACC，適合杠桿投資）、風險調整凈現值法、實物期權模型（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，需構建能綜合考慮政策風險、資源波動性和技術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測算方法主要包括靜態回收期法、投資回報率法、凈現值法和內部收益率法[4。研究表明，這些方法應用于可再生能源項自時，測算結果與實際偏差達到 15%-25% 。以光伏發電項目為例，采用傳統凈現值法預測的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整因素。傳統測算方法的局限性主要體現在四個方面：一是政策風險敏感性不足。數據顯示，補貼政策變動可導致項目收益波動高達 30‰ 二是資源波動性考慮不充分。風電項目實際年發電小時數與預測值偏差平均達 12.7% 三是技術進步因素反映不足。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測。四是市場機制轉變適應性差。從固定電價向市場化交易的轉變，使項自收入不確定性提高 這些局限性使傳統方法在可再生能源投資決策中的適用性顯著降低[5]。

2.2考慮風險因素的回報率測算模型

針對傳統方法的局限性，本研究構建了考慮風險因素的測算模型。其核心公式為： 其中， CFt 為 t 期現金流， P（St） 為情景 S_t 發生概率， r 為基礎無風險利率（當前 3.2% ）， RP_p， ， RP_r RP_t? RP_m 分別為政策風險溢價 （1.5%-3.2% 、資源風險溢價 （0.8%-2.1% 、技術風險溢價 （0.5%-1.8%） 和市場風險溢價 （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測精度比傳統方法提高了 16.7% ，對風電項目提高了 14.2%_? ，對關鍵風險因素敏感性分析顯示，影響因素首先是政策風險（影響系數0.38）和資源波動風險（影響系數0.31），其次是市場風險（影響系數0.22）和技術風險（影響系數0.09）。不同類型的項目風險因素權重存在差異，如生物質能項目的技術風險影響系數（0.25）顯著高于風電項目（0.09）。

3多維度投資回報評價指標體系的構建

本研究構建的多維度評價指標體系包括四個維度12個指標，經專家打分法確定各維度權重，分別為：經濟性 （40%） ！風險性 （30%） 、可持續性 （20%） 和社會環境價值 （10% 。經濟性維度主要指標包括：風險調整投資回報率（RARR，典型值為 5%-12% ）、平準化度電成本（LCOE，光伏0.3一0.45元/kWh，風電0.35—0.55元/kWh）和投資彈性指數（典型值0.8—1.2）。風險性維度主要指標包括：回報波動率（光伏項目 12.5% ，風電項目 15.7% ）、下行風險度量（最大回撤率 9%-16% ）和風險回報比（優質項目 ）。可持續性維度主要指標包括：技術適應性指數（滿分10分，優質項目 gt;7.5 分）、政策依賴度（當前主流項目 20%-35% ，逐年降低）和市場競爭力指數（滿分100，合格線70分）。社會環境價值維度主要指標包括：碳減排效益（每MWh減排0.8一1.2噸CO₂） ）、資源節約價值和社會經濟帶動效應（每MW裝機帶動就業5—12人）。基于該指標體系的100個樣本項目評價結果顯示，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期2.3個百分點；評分60—80分的項目占 65% ，回報率與預期基本符合；評分低于60分的項目占 17% ，實際回報率平均低于預期3.5個百分點，驗證了該評價體系預測的有效性。

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據收集

為保證研究具有代表性和可信度，本研究精選了國內6個典型可再生能源項目作為研究案例，涵蓋光伏發電、風力發電和生物質能發電三種主要類型，每種類型包含規模化項目和分布式項目，典型可再生能源項目基本參數如表1所示。案例選取考慮了地域分布、資源條件、技術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

研究團隊通過實地調研、企業訪談和政府公開數據相結合的方式，收集了案例項目2018一2023年的詳細運營數據，包括建設投資明細、資源條件評估報告、月度發電量、電價及補貼收入、運維成本構成、設備效率變化、融資成本等。同時，收集了各項目所在區域的能源政策文件、電力市場交易規則和資源條件歷史數據，為風險因素分析提供了充足依據。為保證數據可靠性，采用了多源交叉驗證方法，數據完整性達 98.5% 為測算分析提供了堅實基礎。

4.2投資回報率測算過程與結果分析

根據本研究提出的考慮風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：一是建立項目基礎現金流模型，預測項目20年期限內的收入和成本結構；二是構建項目特定的風險因素模型，量化政策風險、資源波動風險、技術風險和市場風險對現金流的影響；三是確定風險調整折現率，基于無風險利率疊加各類風險溢價；四是計算風險調整投資回報率，并與傳統方法結果進行對比。

不同測算方法投資回報率結果對比情況如表2所示。測算結果顯示，采用風險調整法得出的投資回報率明顯低于傳統IRR法，更接近項自實際回報率。傳統方法平均高估投資回報1.89個百分點，而風險調整法平均偏差僅為0.19個百分點，測算精度提升了 89.9%_o 分析表明，傳統方法高估回報的主要原因有：一是忽略了政策風險，導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，導致發電量預測偏高（貢獻 31.5% 的偏差）；三是未充分反映技術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）。風險調整法在不同項目類型上表現出差異化優勢，首先是對不確定性較高的生物質能項目改進效果顯著（偏差降低 89.9% ），其次是海上風電項目（偏差降低 89.0% ）和陸上風電項目（偏差降低 86.0% ）。這表明，風險調整法對高波動性、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多維優化政策，完善電力市場機制

基于實證分析結果，本研究提出多維政策優化建議，以提升可再生能源項目投資回報率。第一，推行“基準電價 + 浮動補貼”的精細化補貼機制，根據資源等級和技術路線實施差異化支持，預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，擴大綠電交易規模，建立可再生能源配額與綠證交易聯動機制，輔助服務市場優化，可提高項目整體收益 10%-15%_o 第三，通過強化可再生能源優先發電和全額保障性收購制度，加強跨區域輸電通道建設，解決“三北”地區 5% 左右的棄風棄光問題，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進行技術創新與融資模式創新

技術創新與融資模式創新是提升項目回報率的關鍵途徑[。在技術層面上，優化技術的路線選擇至關重要，光伏領域采用單晶雙面組件可提高發電量 12%-18% ，風電領域大型化、柔性化風機可提高中低風速區域發電量 15%-20% ，同時智能運維可降低成本 18%-25%_o 在規模設計方面，應充分發揮規模效應，光伏以100MW或500MW以上為宜，風電以300MW以上為宜，推廣“風光互補”和“風光儲一體化”模式可提高土地利用效率 25% 1 35% ，系統整體回報率提升1.5—2.0個百分點。在融資創新方面，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，應積極推廣綠色債券、資產證券化、ESCO模式和REITs等創新融資工具，其中REITs模式可降低融資成本1.5—2.0個百分點。建立全生命周期風險管理體系，引入指數保險等產品對沖發電量和電價波動風險，成熟的風險管理可將現金流波動性降低 25%-35% ，從而增強投資者信心。

6研究結論

本研究通過理論分析和實證驗證得出的主要結論有：一是傳統方法平均高估可再生能源項目投資回報1.89個百分點，本研究構建的風險調整模型將預測偏差降至0.19個百分點，準確度提升 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），風險調整回報率分別為 10.08% 和 三是影響投資回報的關鍵因素權重為政策環境 （38%）gt; 資源條件 （31%）gt; 市場機制 （22%）gt; 技術因素 （9%） 。

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

參考文獻：

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