王 玲,吳鴻亮,彭道鑫
(南方電網(wǎng)能源發(fā)展研究院有限責(zé)任公司,廣州 510530)
我國(guó)即將開展第二輪輸配電價(jià)的監(jiān)管周期,2019 年5 月國(guó)家發(fā)展改革委、能源局出臺(tái)了《輸配電價(jià)監(jiān)管辦法》,2020 年2 月出臺(tái)了《省級(jí)電網(wǎng)輸配電價(jià)定價(jià)辦法》《區(qū)域電網(wǎng)輸電價(jià)格定價(jià)辦法》,這些文件的出臺(tái)顯示了輸配電改革已經(jīng)全面實(shí)行。輸配電價(jià)改革改變了電網(wǎng)企業(yè)的盈利模式,由購售電價(jià)差轉(zhuǎn)變?yōu)楂@取輸配電準(zhǔn)許總收入,而該收入與有效投資規(guī)模緊密相關(guān),這對(duì)投資和資產(chǎn)管理都提出了更高的要求。
輸配電價(jià)改革中,電網(wǎng)投資規(guī)模深刻地影響著電網(wǎng)公司的有效資產(chǎn)和準(zhǔn)許收入。因此,在輸配電價(jià)監(jiān)管周期內(nèi)合理地對(duì)電網(wǎng)公司的電網(wǎng)投資規(guī)模進(jìn)行預(yù)測(cè),對(duì)保持地區(qū)電價(jià)穩(wěn)定以及電網(wǎng)公司可持續(xù)發(fā)展有重大意義。輸配電價(jià)改革以前,相關(guān)學(xué)者認(rèn)為投資規(guī)模需根據(jù)電力需求預(yù)測(cè)來計(jì)算需要建設(shè)的變電站數(shù)量、線路長(zhǎng)度以及相關(guān)的配套設(shè)施等,從而計(jì)算投資規(guī)模[1?2]。輸配電價(jià)改革之后,電網(wǎng)企業(yè)的盈利方式發(fā)生轉(zhuǎn)變,與有效投資規(guī)模緊密相關(guān)。大量學(xué)者對(duì)有效投資規(guī)模的影響因素進(jìn)行了分析,具體分電網(wǎng)企業(yè)投資的外部因素以及電網(wǎng)企業(yè)投資的內(nèi)部因素。從電網(wǎng)投資的企業(yè)內(nèi)部影響因素來看,相關(guān)文獻(xiàn)從財(cái)務(wù)指標(biāo)的角度對(duì)其進(jìn)行了分析。企業(yè)的投資規(guī)??梢酝ㄟ^調(diào)整準(zhǔn)許收益率,改善資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、運(yùn)營(yíng)維護(hù)費(fèi)以及折舊率等途徑進(jìn)行優(yōu)化[3?6]。而影響電網(wǎng)企業(yè)投資的外部因素主要表現(xiàn)為電力需求的影響因素,包括宏觀經(jīng)濟(jì)因素、財(cái)政政策因素以及電力市場(chǎng)因素[7]。另外,有學(xué)者在影響因素的基礎(chǔ)上探究了電網(wǎng)企業(yè)投資的風(fēng)險(xiǎn)[8?9]?;陔娋W(wǎng)企業(yè)投資因素的定性分析,大量學(xué)者進(jìn)一步對(duì)定量方法進(jìn)行探究以及改進(jìn)。在電網(wǎng)企業(yè)投資能力測(cè)算方面,應(yīng)用較為廣泛的方法包括計(jì)量回歸方法以及綜合評(píng)價(jià)方法。計(jì)量回歸方法主要集中在多元回歸以及協(xié)整分析,但是傳統(tǒng)回歸方法的重要缺點(diǎn)是沒有考慮影響因素對(duì)電網(wǎng)投資規(guī)模的非線性影響,并且大多數(shù)文獻(xiàn)在使用計(jì)量模型預(yù)測(cè)電網(wǎng)投資規(guī)模的時(shí)候忽略了計(jì)量模型的內(nèi)生性問題[10?14]。許多學(xué)者利用綜合評(píng)價(jià)方法建立電網(wǎng)投資影響因素體系,并在此基礎(chǔ)上分析預(yù)測(cè)電網(wǎng)企業(yè)的投資能力[15?16]。然而,綜合評(píng)價(jià)方法在指標(biāo)重要程度的判定上有很大的主觀性。部分文獻(xiàn)對(duì)電網(wǎng)投資測(cè)算方法進(jìn)行了創(chuàng)新性的嘗試,包括實(shí)物期權(quán)法、投資組合模型、信息熵和模糊分析法以及動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法[17?20]。已有文獻(xiàn)有的僅從電網(wǎng)企業(yè)投資的內(nèi)部因素或者外部因素進(jìn)行分析,有的從內(nèi)外部都分析了投資因素,但是不夠全面、客觀。電網(wǎng)企業(yè)的投資的因素影響通常是非線性的,現(xiàn)有文獻(xiàn)的大部分定量方法包括回歸、灰色預(yù)測(cè)等方法均默認(rèn)因素影響是線性的。而作為預(yù)測(cè)方法的一種,支持向量機(jī)可以更好地考慮了因素的非線性影響。
為了避免因投資和資產(chǎn)增長(zhǎng)過快,從而推高準(zhǔn)許成本和準(zhǔn)許收入,進(jìn)而帶來輸配電價(jià)上漲壓力,政府部門將嚴(yán)格控制電網(wǎng)企業(yè)的投資規(guī)模和運(yùn)營(yíng)成本。另外,電網(wǎng)企業(yè)需通過建設(shè)投資實(shí)現(xiàn)自身經(jīng)營(yíng)和發(fā)展需求,做強(qiáng)有效資產(chǎn)。因此輸配電價(jià)改革對(duì)電網(wǎng)公司的投資策略和資產(chǎn)管理提出了更高的要求,其面臨的問題主要有以下兩點(diǎn):一方面在改革和發(fā)展的背景下,電網(wǎng)投資的主要影響因素有哪些;另一方面如何確定不同邊界條件下的合理投資規(guī)模。對(duì)影響因素的全面分析有利于提高電網(wǎng)投資的預(yù)測(cè)精度,而確定不同邊界條件下的合理投資規(guī)模有利于電網(wǎng)企業(yè)做好投資決策,以應(yīng)對(duì)不同環(huán)境下的電網(wǎng)投資形勢(shì)。
基于這兩個(gè)問題,本文首先對(duì)電網(wǎng)企業(yè)的形勢(shì)進(jìn)行分析,以明確今后電網(wǎng)的投資方向,然后分析電網(wǎng)投資的企業(yè)內(nèi)外部影響因素,最后通過支持向量機(jī)模型對(duì)新一輪輸配電價(jià)監(jiān)管周期下的電網(wǎng)投資規(guī)模進(jìn)行預(yù)測(cè),并對(duì)不同邊界條件下電網(wǎng)公司的投資變化進(jìn)行分析。
當(dāng)前,我國(guó)經(jīng)濟(jì)正在向高質(zhì)量發(fā)展階段轉(zhuǎn)變,社會(huì)仍然對(duì)降低電價(jià)存在普遍預(yù)期,依靠電量增長(zhǎng)來支撐大規(guī)模電網(wǎng)投資的電網(wǎng)發(fā)展方式不再合適,結(jié)合當(dāng)前輸配電價(jià)改革,電網(wǎng)投資進(jìn)入“剎車”階段,由原來的高速、大規(guī)模的粗放式投資向注重投資精度、效益以及質(zhì)量的集約式投資轉(zhuǎn)變。具體有3 個(gè)方面:
(1)以產(chǎn)出定投入,嚴(yán)控投資規(guī)模。電網(wǎng)企業(yè)禁止對(duì)擅自擴(kuò)大投資界面和超標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)、禁止超過核價(jià)投資規(guī)模和范圍安排投資、禁止過度追求高可靠性“錦上添花”項(xiàng)目,以杜絕低效無效投資。在優(yōu)化續(xù)建項(xiàng)目投資進(jìn)度方面,電網(wǎng)企業(yè)禁止在投資計(jì)劃外安排輸變電資產(chǎn)租賃,禁止以投資、租賃或合同能源管理等方式開展電網(wǎng)側(cè)電化學(xué)儲(chǔ)能設(shè)施建設(shè),不再安排抽水蓄能的新開工項(xiàng)目。另外,電網(wǎng)企業(yè)大力壓減短期效益不明顯、投資費(fèi)效比不高、生產(chǎn)輔助性投入的項(xiàng)目。
(2)加強(qiáng)投資管控??茖W(xué)制定投資策略,圍繞公司發(fā)展戰(zhàn)略,優(yōu)化投資方向、規(guī)模、結(jié)構(gòu)和時(shí)序,做到分類管控、分類施策。加強(qiáng)投資過程管控,完善合規(guī)性管理,嚴(yán)格開工條件審核,落實(shí)送售電等協(xié)議。強(qiáng)化投資績(jī)效考評(píng),加強(qiáng)存量資產(chǎn)技改和新建項(xiàng)目投資效益分析。加快構(gòu)建精準(zhǔn)投資管控體系,實(shí)現(xiàn)投資項(xiàng)目全口徑,全過程、全壽命周期閉環(huán)管控。
(3)投資分類管控。在管制業(yè)務(wù)方面,主要對(duì)成本進(jìn)行精益管控。首先有效銜接政府輸配電定價(jià)成本監(jiān)審;其次,完善項(xiàng)目化成本管理機(jī)制;然后,對(duì)生產(chǎn)運(yùn)維項(xiàng)目精準(zhǔn)安排;最后,嚴(yán)控中介咨詢和外委費(fèi)用,持續(xù)優(yōu)化成本投向,消除浪費(fèi)。在非管制業(yè)務(wù)方面,對(duì)標(biāo)行業(yè)領(lǐng)先,突出成本效益。非管制類業(yè)務(wù)進(jìn)行生產(chǎn)性成本與營(yíng)業(yè)收入規(guī)模掛鉤,強(qiáng)化成本同業(yè)對(duì)標(biāo)管理,促進(jìn)業(yè)務(wù)成本達(dá)到行業(yè)領(lǐng)先水平。
影響電網(wǎng)投資的一個(gè)基本因素為電力電量需求,根據(jù)輸配電價(jià)改革定價(jià)辦法,電網(wǎng)投資直接與新增電量掛鉤,不同的電量增長(zhǎng)率及電力負(fù)荷均直接影響電網(wǎng)企業(yè)的投資規(guī)模。
經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)促進(jìn)電力的消費(fèi),而電力消費(fèi)又影響電網(wǎng)公司投資規(guī)模。由于科技的進(jìn)步、生產(chǎn)力的提高以及人們對(duì)生活質(zhì)量的提高,經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)電力消費(fèi)的需求越來越大。
電力負(fù)荷與國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有著密切的關(guān)系。分析國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與地區(qū)負(fù)荷水平的關(guān)系,就可根據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)來預(yù)測(cè)相應(yīng)的電力負(fù)荷。經(jīng)濟(jì)是影響電網(wǎng)企業(yè)投資的重要因素,因此,電力負(fù)荷同樣影響著電網(wǎng)的投資規(guī)模。
人口增長(zhǎng)是一個(gè)決定電力需求的重要因素,同樣影響到電網(wǎng)投資,影響主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面:一是較高的人口增長(zhǎng)會(huì)增加電力消費(fèi);二是人民生活水平的提高也會(huì)帶來電力消費(fèi)的快速增長(zhǎng)。
產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)會(huì)引起用電結(jié)構(gòu)的變動(dòng),影響負(fù)荷在各電壓等級(jí)的分布,最終影響到電網(wǎng)公司在各電壓等級(jí)的投資規(guī)劃。鑒于宏觀外部環(huán)境分析,本文所考慮的電網(wǎng)投資宏觀影響因素集為GDP、全年高峰負(fù)荷、常住人口、第二產(chǎn)業(yè)以及售電量。
資產(chǎn)負(fù)債率是影響企業(yè)投資的一個(gè)重要因素。企業(yè)可以通過債務(wù)杠桿來提高股東的收益。但是,資產(chǎn)負(fù)債率過高,說明企業(yè)來自于債務(wù)的資金較多,而權(quán)益資本較少,財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較高,可能帶來資金鏈斷裂,影響企業(yè)的正常經(jīng)營(yíng)。因此政府會(huì)對(duì)國(guó)有企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率有一定的約束,防止國(guó)有企業(yè)過高的資產(chǎn)負(fù)債率。
輸配電價(jià)改革后準(zhǔn)許收入中準(zhǔn)許收益率是電網(wǎng)公司投資收益的重要決定因素,根據(jù)省級(jí)輸配電價(jià)定價(jià)辦法,準(zhǔn)許收益率=權(quán)益資本收益率×(1-資產(chǎn)負(fù)債率)+債務(wù)資本收益率×資產(chǎn)負(fù)債率。因此,影響準(zhǔn)許收益率的一個(gè)重要指標(biāo)是權(quán)益資本收益率,在首個(gè)監(jiān)管周期內(nèi),電網(wǎng)企業(yè)可以參考省級(jí)電網(wǎng)企業(yè)監(jiān)管周期前3 年實(shí)際稅后凈資產(chǎn)收益率來核定權(quán)益資本收益率。
新電改之前,電網(wǎng)公司的成本項(xiàng)目包括購電費(fèi)用、折舊費(fèi)、財(cái)務(wù)費(fèi)、運(yùn)維費(fèi)等。新電改方案實(shí)施后,電網(wǎng)公司的核心業(yè)務(wù)是輸配電,收取過網(wǎng)費(fèi),輸配電成本主要為固定資產(chǎn)相關(guān)的折舊費(fèi)用、檢修運(yùn)行費(fèi)用等。在電網(wǎng)投資核準(zhǔn)、定價(jià)參數(shù)和準(zhǔn)許收入上限確定后,電網(wǎng)實(shí)際折舊和運(yùn)維費(fèi)用管理策略,不僅決定了實(shí)際收益水平的高低,而且影響下一期有效資產(chǎn)和存量資產(chǎn)的運(yùn)維成本,因而需要對(duì)電網(wǎng)公司的運(yùn)維成本進(jìn)行研究預(yù)測(cè),為制定資產(chǎn)合理的折舊率和運(yùn)維費(fèi)率水平奠定基礎(chǔ)。鑒于企業(yè)內(nèi)部因素分析,本文所考慮的電網(wǎng)投資企業(yè)內(nèi)部影響因素集為資產(chǎn)負(fù)債率、資產(chǎn)凈值率、凈資產(chǎn)收益率以及運(yùn)行維護(hù)費(fèi)。
結(jié)合第二大節(jié)的影響因素分析,本節(jié)搭建投資規(guī)模預(yù)測(cè)模型,對(duì)投資規(guī)模進(jìn)行預(yù)測(cè),并分析不同邊界條件下電網(wǎng)投資的變化情況。
1.模型說明及預(yù)測(cè)步驟
投資規(guī)模的影響因素有很多,而且各因素對(duì)投資規(guī)模的影響具有較強(qiáng)的非線性的特點(diǎn),而支持向量機(jī)(SVM)模型通過結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則構(gòu)造最優(yōu)回歸函數(shù),然后將回歸分析問題轉(zhuǎn)化為凸二次規(guī)劃問題,再對(duì)凸二次規(guī)劃問題進(jìn)行求解。另外,支持向量機(jī)模型運(yùn)用核函數(shù)將非線性數(shù)據(jù)映射到高維空間中,使其在高維空間中可以通過線性學(xué)習(xí)機(jī)器處理。支持向量機(jī)中,給定一數(shù)據(jù)點(diǎn)集G={(xi,di)}n=1,其中xi表示輸入向量,di表示期望值,n表示樣本總數(shù)。SVM 采用式(1)來估計(jì)函數(shù):
式中φ(x)表示從輸入空間到高維特征空間的非線性映射,通常由核函數(shù)確定,徑向基核函數(shù)為
系數(shù)ω和b由最小化式(3)來估計(jì):
在式(3)給出的正則化風(fēng)險(xiǎn)中,第一部分是經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn),它們由式(3)給出的Lε不敏感損失函數(shù)來度量;c表示懲罰系數(shù),它決定著經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)與正則化部分之間的平衡。第二部分是正則化部分。
對(duì)于參數(shù)c和σ2的選擇在以往的研究中大部分為主觀選擇,而一種新的尋求最優(yōu)參數(shù)c和σ2的方法樽海鞘群優(yōu)化算法被提出來[21]。樽海鞘群優(yōu)化算法是一種模擬樽海鞘的聚集行為的算法。該算法對(duì)樣本集合分為領(lǐng)導(dǎo)者集合以及追隨者集合,然后設(shè)置一個(gè)目標(biāo)函數(shù)或者適應(yīng)度函數(shù),領(lǐng)導(dǎo)者集合會(huì)朝著目標(biāo)函數(shù)或者適應(yīng)度函數(shù)前進(jìn),最后追隨者會(huì)跟進(jìn)領(lǐng)導(dǎo)者集合的步伐,最后達(dá)到參數(shù)優(yōu)化的效果。樽海鞘群優(yōu)化算法用于求解最優(yōu)參數(shù)c和σ2的步驟如下。
(1)設(shè)置領(lǐng)導(dǎo)者集合以及追隨者集合的初始個(gè)數(shù)、變量個(gè)數(shù)、最大的迭代次數(shù)、變量的下界以及上界。
(2)對(duì)種群位置初始化,設(shè)置位置矩陣如下:
其中:表示第m個(gè)樽海鞘群的第n個(gè)變量值,樽海鞘群的初始位置為隨機(jī)生成的,取值范圍為實(shí)數(shù)集。
(3)建立目標(biāo)函數(shù)或者適應(yīng)度函數(shù)如下:
在矩陣S中,將具有最佳目標(biāo)值或者適應(yīng)度值的樽海鞘記為食物源F,領(lǐng)導(dǎo)者集合會(huì)向著食物源進(jìn)行位置的更新。
(4)設(shè)置優(yōu)化迭代過程。領(lǐng)導(dǎo)者的位置移動(dòng)公式為
其中:(t)表示第t次迭代時(shí)樽海鞘的位置。
根據(jù)上述的樽海鞘群優(yōu)化算法模擬得到c和σ2分別為999993.2456 和1503.332944,下一步對(duì)運(yùn)用支持向量機(jī)對(duì)電網(wǎng)投資規(guī)模進(jìn)行預(yù)測(cè)。
2020—2025 年投資額具體預(yù)測(cè)步驟為:①歷史數(shù)據(jù)歸一化處理和平滑預(yù)處理;②形成訓(xùn)練、預(yù)測(cè)樣本;③將訓(xùn)練樣本代入式(1)目標(biāo)函數(shù);④求解式(1),得到解ω和b;⑤利用預(yù)測(cè)樣本對(duì)未來的投資規(guī)模進(jìn)行預(yù)測(cè),進(jìn)行誤差分析;⑥對(duì)2020—2025 年投資規(guī)模進(jìn)行預(yù)測(cè)。
2.數(shù)據(jù)處理
本部分投資規(guī)模預(yù)測(cè)模型的輸入變量包括9 個(gè):GDP、常住人口、第二產(chǎn)業(yè)占比、全年高峰負(fù)荷、售電量、資產(chǎn)負(fù)債率、資產(chǎn)凈值率、凈資產(chǎn)收益率以及運(yùn)行維護(hù)費(fèi)。輸出變量為電網(wǎng)公司投資額。各輸入以及輸出變量時(shí)間維度為2010—2018 年。各變量統(tǒng)計(jì)性描述見表1。
表1 2010—2018 年輸入變量以及輸出變量的描述性統(tǒng)計(jì)
在進(jìn)行投資規(guī)模預(yù)測(cè)之前,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,以消除量綱的影響。變量數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的具體過程為,針對(duì)每個(gè)變量,找出最大值Xjmax和最小值Xjmin,然后將t年的指標(biāo)值Xjt同其進(jìn)行比較運(yùn)算。采用如下公式:
通過不斷重復(fù)模擬,把2010—2016 年的樣本作為訓(xùn)練集,2017—2018 年的樣本作為預(yù)測(cè)集,支持向量機(jī)的模擬效果達(dá)到最優(yōu)。
3.相關(guān)性分析
根據(jù)2010—2018 年電網(wǎng)投資額以及各影響因素變量的數(shù)據(jù),運(yùn)用SPSS 軟件計(jì)算電網(wǎng)投資額和各影響因素的相關(guān)系數(shù),得出電網(wǎng)投資額與各變量相關(guān)系數(shù)(表2)。由表2 中顯著度可以看出,各影響因素在0.05 的顯著水平下與電網(wǎng)投資額顯著相關(guān),這表明各影響因素對(duì)電網(wǎng)投資的影響程度較大。
表2 電網(wǎng)投資額與各變量的相關(guān)系數(shù)
4.訓(xùn)練支持向量機(jī)模型
運(yùn)用MATALB 軟件計(jì)算通過重復(fù)模擬,把2010—2016 年的樣本作為訓(xùn)練集,2017—2018 年的樣本作為預(yù)測(cè)集,支持向量機(jī)的模擬效果達(dá)到最優(yōu)。圖1 為支持向量機(jī)訓(xùn)練集模型擬合效果圖。
圖1 支持向量機(jī)訓(xùn)練集模型擬合效果圖
5.投資規(guī)模預(yù)測(cè)
新一輪輸配電價(jià)監(jiān)管周期從2020 年開始,為了保持時(shí)間的連續(xù)性,本文預(yù)測(cè)的時(shí)間段為2019—2025 年。首先需要預(yù)測(cè)2019—2025 年各輸入變量值,各輸入變量值包括9 個(gè):GDP、常住人口、第二產(chǎn)業(yè)占比、全年高峰負(fù)荷、售電量、資產(chǎn)負(fù)債率、資產(chǎn)凈值率、凈資產(chǎn)收益率以及運(yùn)行維護(hù)費(fèi)。其中,以2018 年數(shù)據(jù)為基準(zhǔn),GDP 每年增速取6.8%估算;售電量按4%的增速計(jì)算;2019—2021 年資產(chǎn)負(fù)債率取省級(jí)電網(wǎng)管控水平數(shù)據(jù),2022—2025年資產(chǎn)負(fù)債率取2021 年管控水平數(shù)據(jù);2019—2022 年資產(chǎn)凈值率數(shù)據(jù)取省級(jí)電網(wǎng)規(guī)劃值,2023—2025 年資產(chǎn)凈值率保持與2022 年一致;2019—2025 年凈資產(chǎn)收益率不變,取2018 年值6.07%。常住人口、第二產(chǎn)業(yè)占比、全年高峰負(fù)荷以及運(yùn)行維護(hù)費(fèi)則使用自回歸滑動(dòng)平均模型(ARMA)進(jìn)行預(yù)測(cè)。取值見表3。
表3 2019—2025 年輸入變量的取值
將2019—2025 年的輸入變量輸入到上述訓(xùn)練好的支持向量機(jī)模型,得出2019—2025 年電網(wǎng)公司投資規(guī)模值,結(jié)果如圖2 所示。
圖2 2019—2025 年投資規(guī)模預(yù)測(cè)值
由圖2 可知,根據(jù)支持向量機(jī)模型預(yù)測(cè)2019—2025 年投資規(guī)模,得到的未來投資規(guī)模值呈逐年上升趨勢(shì),預(yù)計(jì)至2025 年,總投資規(guī)模將達(dá)132 億元。
選取對(duì)電網(wǎng)公司影響較大的4 個(gè)代表性因素進(jìn)行敏感性分析,包括宏觀因素GDP 以及售電量,企業(yè)內(nèi)部因素凈資產(chǎn)收益率以及資產(chǎn)負(fù)債率,分析不同邊界條件下電網(wǎng)公司的投資規(guī)模變化。
1.不同GDP 增速下的投資規(guī)模分析
設(shè)置年GDP 增速為6.4%、6.6%、6.8%、7.0%、7.2%以及7.4%,輸入訓(xùn)練完成的支持向量機(jī)模型,預(yù)測(cè)支持不同GDP 增速的投資規(guī)模。6.4%~7.4%的GDP 增速下,至2025 年電網(wǎng)公司投資規(guī)模預(yù)測(cè)合理范圍為127 億~135 億元。以6.8%的增速為基準(zhǔn)分析敏感度。由表4 可知,GDP 越大,投資規(guī)模越大;隨著GDP 的增大,投資規(guī)模對(duì)GDP 的敏感度呈波動(dòng)下降。
表4 投資規(guī)模對(duì)GDP 敏感性分析表
2.不同凈資產(chǎn)收益率下的投資規(guī)模分析
2018年電網(wǎng)公司凈資產(chǎn)收益率為6.07%,設(shè)置凈資產(chǎn)收益率為6%、6.6%、7.2%、8%和8.4%,輸入訓(xùn)練完成的支持向量機(jī)模型,預(yù)測(cè)不同凈資產(chǎn)收益率需求下的投資規(guī)模參考標(biāo)準(zhǔn)。6%~8.4%的凈資產(chǎn)收益率水平下,至2025年電網(wǎng)公司投資規(guī)??刂品秶鸀?29億~131億元。以6%的凈資產(chǎn)收益率為基準(zhǔn)分析敏感度。由表5、圖4 可知,凈資產(chǎn)收益率越大,投資規(guī)模越??;隨著凈資產(chǎn)收益率的增大,投資規(guī)模對(duì)凈資產(chǎn)收益率的敏感度整體呈上升趨勢(shì)。這說明,電網(wǎng)公司如果希望提高凈資產(chǎn)收率,需合理控制投資,將投資規(guī)模控制在合理范圍。
圖3 投資規(guī)模對(duì)GDP 敏感性分析圖
表5 投資規(guī)模對(duì)凈資產(chǎn)收益率分析表
圖4 投資規(guī)模對(duì)凈資產(chǎn)收益率敏感性分析圖
表6 投資規(guī)模對(duì)資產(chǎn)負(fù)債率分析表
3.不同資產(chǎn)負(fù)債率水平的投資規(guī)模分析
根據(jù)省網(wǎng)公司對(duì)負(fù)債率的管控文件,電網(wǎng)公司2020 年資產(chǎn)負(fù)債率的管控指標(biāo)為49.7%,以49.7%的資產(chǎn)負(fù)債率為基準(zhǔn)分析敏感度。設(shè)置資產(chǎn)負(fù)債率為54.67%、52.19%、49.7%、47.22%以及44.73%,輸入訓(xùn)練完成的支持向量機(jī)模型,預(yù)測(cè)不同資產(chǎn)負(fù)債率水平下的投資規(guī)模參考標(biāo)準(zhǔn)。在44.73%~54.67%的資產(chǎn)負(fù)債率下,至2025 年電網(wǎng)公司投資規(guī)??刂品秶?31 億~132 億元。由表6、圖5 可知,資產(chǎn)負(fù)債率越高,投資規(guī)模越大;隨著資產(chǎn)負(fù)債率的增大,投資規(guī)模對(duì)資產(chǎn)負(fù)債率的敏感度呈現(xiàn)上下波動(dòng)。
圖5 投資規(guī)模對(duì)資產(chǎn)負(fù)債率敏感性分析圖
4.不同電量增速下的投資規(guī)模分析
設(shè)置年售電量增速為2%、4%、5%、6%以及8%,輸入訓(xùn)練完成的支持向量機(jī)模型,預(yù)測(cè)支持不同電量增速的投資規(guī)模。2%~8%的電量增速下,至2025 年電網(wǎng)公司投資規(guī)模預(yù)測(cè)合理范圍為122 億~153 億元。以2%的增速為基準(zhǔn)分析敏感度。由表7、圖6 可知,售電量越大,投資規(guī)模越大;投資規(guī)模對(duì)售電量的敏感度呈現(xiàn)波動(dòng)下降的趨勢(shì)。
表7 投資規(guī)模對(duì)售電量敏感性分析表
圖6 投資規(guī)模對(duì)售電量敏感性分析圖
根據(jù)支持向量機(jī)模型預(yù)測(cè)的2019—2025 年電網(wǎng)投資規(guī)模呈逐年上升趨勢(shì),2019—2025 年投資規(guī)模預(yù)測(cè)值約為88 億元、93 億元、101 億元、106 億元、114 億元、123 億元以及132 億元,平均增速約為7%。
樣本地區(qū)電網(wǎng)公司2025 年在不同邊界條件下投資規(guī)模在122 億~153 億元。敏感度分析中,投資規(guī)模對(duì)GDP 以及售電量的敏感度最高,分別為0.6 和0.5。電網(wǎng)投資對(duì)4 個(gè)因素的敏感度由大到小依次為GDP、售電量、資產(chǎn)負(fù)債率、凈資產(chǎn)收益率。GDP 以及售電量直接反映了地區(qū)的電力需求,從而影響電網(wǎng)公司的投資需求,因此GDP 以及售電量對(duì)投資規(guī)模的影響程度較大。
電網(wǎng)公司的未來投資策略制定不但需要考慮企業(yè)內(nèi)部財(cái)務(wù)因素,同時(shí)更需要著重考慮宏觀外部因素的影響,尤其是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)以及電量增長(zhǎng)因素。電力體制改革改革的背景下,充分、客觀地考慮電網(wǎng)投資因素,分析不同環(huán)境下的電網(wǎng)投資規(guī)模變化情況,便于電網(wǎng)企業(yè)應(yīng)對(duì)不同環(huán)境下的電網(wǎng)投資形勢(shì),以提高投資精度以及效益,完成高質(zhì)量投資的轉(zhuǎn)變。
電網(wǎng)公司需要研究滿足不同發(fā)展需求、收益水平、投資能力、價(jià)格管制等統(tǒng)籌協(xié)調(diào)的投資規(guī)模和結(jié)構(gòu)優(yōu)化方案,以完成高質(zhì)量投資的轉(zhuǎn)變。從兩方面考慮:一方面是兼顧電網(wǎng)發(fā)展需求和企業(yè)收益率需求,確定電網(wǎng)投資規(guī)模結(jié)構(gòu),對(duì)輸配電價(jià)的影響。具體地,以分地區(qū)分用戶電力需求為基礎(chǔ),以滿足電力需求增長(zhǎng)、可靠性、服務(wù)水平等績(jī)效為目標(biāo),以電網(wǎng)定價(jià)和實(shí)際收益率為約束條件,以定價(jià)折舊率和運(yùn)維費(fèi)率和實(shí)際折舊率運(yùn)維費(fèi)率為可調(diào)參數(shù),以與資本金能力相適應(yīng)的電網(wǎng)投資空間、時(shí)間布局和投資總規(guī)模為策略,測(cè)算一個(gè)階段的輸配電準(zhǔn)許收入和輸配電價(jià)水平需求。另一方面是兼顧企業(yè)收益率需求和輸配電價(jià)水平管控需求,確定電網(wǎng)投資規(guī)模結(jié)構(gòu)和電網(wǎng)發(fā)展需求滿足情況。以分地區(qū)分用戶電力需求為基礎(chǔ),以電網(wǎng)定價(jià)和實(shí)際收益率為目標(biāo),以定價(jià)折舊率和運(yùn)維費(fèi)率和實(shí)際折舊率運(yùn)維費(fèi)率為可調(diào)參數(shù),以輸配電準(zhǔn)許收入和輸配電價(jià)水平為策略,測(cè)算與資本金能力相適應(yīng)的電網(wǎng)投資空間、時(shí)間布局和投資總規(guī)模需求,分析電力供需、可靠性等績(jī)效情況。