碳捕集與封存技術投資決策文獻綜述

劉瑞琪 張秀莉

（中國海洋大學經濟學院，山東 青島 266000）

一、引言

全球變暖及極端災害事件的發生，使得以CO2為主的溫室氣體減排形勢日益嚴峻。2015 年 12 月，巴黎會議通過的氣候變化國際協定是多邊氣候外交一個具有歷史意義的里程碑。我國的CO2排放主要來源于與煤炭相關的能源行業。針對當前的嚴峻形勢，CCS前期的設備改造成本較低且具有可觀的減排效果，是當下過渡時期最為合適的減排途徑。宏觀上，CCS需要各國政策的引導；微觀上，我們需要知道企業在CCS技術上的投資決策。從企業角度出發研究CCS的投資決策問題以及政府激勵在其中扮演的角色十分重要。

二、CCS投資決策方法綜述

（一）實物期權法

實物期權被廣泛地用于估計各類的新能源發電和節能減排技術。Myers（1977）首次提出將企業在未來的投資機會看作持有一份期權。Dixit 和Pindyck（1994）提出傳統的投資理論沒有充分考慮到不可逆性、不確定性和時機選擇兩兩之間的相互作用，并改進隨機動態規劃方法，研究不確定條件下的項目價值、投資時機等。

1、動態規劃法

（1）改進企業價值函數，增加影響因素

張新華（2012）針對碳價和技術不確定的情況，構建碳價、技術不確定條件下的CCS投資模型。朱磊（2014）從成本節約的角度出發，在多重不確定性下，將序貫投資決策的實物期權方法與蒙特卡洛模擬相結合，研究電力企業投資的改造問題。王素鳳（2016）基于技術進步、電價、碳價和碳減排率等多重不確定因素，構建發電商減排投資的實物期權模型，得到投資閾值、時點和補貼條件。Chen（2016）構建了一個考慮三重不確定性的實物期權模型，分析發電補貼對電廠CCS改造投資和減排的影響。王喜平（2015）考慮碳價、燃料價格和投資成本等不確定性因素，構建了燃煤電站CCS投資決策的四叉樹模型,計算出不同政策補貼系數下碳交易價格的投資臨界值。

（2）細化研究對象，精確模擬數據

在多重不確定性下通常難以求得解析解，此時進行數值分析時參數值的選取尤為重要，可以針對特定的發電廠機組類型或CCS技術展開研究。

亢婭麗（2014）研究了不確定條件下的大型發電企業的投資決策問題。采用實物期權方法評估投資燃煤發電+CCS和風電技術等的投資組合優化模型，得到最優的發電組合決策。Zhu（2013）介紹了用CCS技術改造現有的SCP的投資決策，建立了基于實物期權理論的具有離散序列投資決策的估值模型。并采用成本節約價值，投資風險，減排量和平均捕集額度等四個指標來評估中國現有SCP的CCS改造投資決策。

（3）其他研究角度

陳濤（2012）將過程分為建設和升級兩個階段，在多重不確定性條件下，分析一個兩階段的投資決策模型。黃超（2016）將CCS劃分為現有技術與剛面世的新一代技術，分析了不同激勵政策對CCS 技術選擇策略的影響。

張新華（2016）構建考慮碳價下限的發電商 CCS 投資期權模型，考察碳價下限、政府的投資補貼、稅收減免等對發電商 CCS 期望投資時點的影響。張新華（2017）提出了基于發電成本最小的碳排放約束電力上網機制，在此基礎上構建不對稱的寡頭發電商碳減排投資期權博弈模型。

2、B-S期權定價法

文書洋（2014）認為CCS技術不確定性很高，短期內發展需要補貼和政策支持。將政府補貼政策分為成本補貼和運營補貼兩類，運用B-S公式分別求解期權價值，給出包含推遲期權價值的項目價值函數。林則夫（2015）利用金融期權定價B-S方程求解期權價值，將項目價值看作凈現值NPV與期權價值之和。并設定稅率為政策變量，研究政策激勵對CCS投資決策的影響。

（二）其他方法

張琪（2017）構建博弈模型，分析技術擴散過程中企業和政府的得益。王眾（2013）從一體化的角度運用系統動力學方法對CCS 實施方案進行建模與分析。尹祥（2012）用學習曲線模型采用自下而上的方法，將捕集電站分解為不同的子系統，考察了其未來的發展。

三、述評與展望

實物期權方法能夠幫助投資者充分考慮柔性決策和不確定性因素，因此優于傳統投資決策分析框架。另外，B-S期權定價法要求市場中存在充分多的風險資產，這是一個很強的要求。因此在CCS的投資決策上，隨機動態規劃方法更加合適。

但總體來說，目前對CCS投資決策問題主要是在改進價值函數或細化研究對象的基礎上對投資時機的研究。而企業在進行投資決策時，不僅要考慮投資的時機，還應該要考慮投資的規模。當涉及投資規模時，企業資金來源將是不得不面對的問題，即自有資本投資與債務融資的權衡問題。CCS項目需要較大數額的初始投資，目前我國CCS示范項目中上海石洞口第二熱電廠項目和重慶合川雙槐電廠項目的資金都為企業自籌，剩余兩個是企業自籌與政府支持相結合。因此，在研究CCS技術投資決策時，納入債務融資因素是十分必要的。后續研究可以將債務融資納入CCS投資決策動態規劃模型中，最終檢驗在金融支持與政府鼓勵雙重作用下的企業投資決策。