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摘 要： 摘要:在垃圾焚燒發電 BOT 項目的前期決策中，項目收益是政府和項目公司展開談判的基礎問題。通過對此類項目收益系統的影響因素分析，基于系統動力學方法構建了項目收益模型，并運用模糊邏輯方法研究了地區經濟發展水平和政府履約程度等定性因素對模型的影響。在此基礎
摘要:在垃圾焚燒發電 BOT 項目的前期決策中，項目收益是政府和項目公司展開談判的基礎問題。通過對此類項目收益系統的影響因素分析，基于系統動力學方法構建了項目收益模型，并運用模糊邏輯方法研究了地區經濟發展水平和政府履約程度等定性因素對模型的影響。在此基礎上，運用系統動力學分析軟件 Vensim PLE 和 MATLAB 軟件中的模糊邏輯工具箱，對垃圾焚燒發電 BOT 項目案例進行模擬。根據項目收益變化情況的模擬結果，討論了在政府部門和項目公司各自期望的收益水平下特許期和特許價格的合理決策，并分析了特許期、特許價格和垃圾熱值變化對項目收益的影響，從而為政府和項目公司運作垃圾焚燒發電 BOT 項目提供了決策參考。
關鍵詞:垃圾焚燒發電;BOT;收益;系統動力學;模糊邏輯
引 言
由于傳統能源的日益短缺和能源安全問題的頻繁顯現，世界各國紛紛制定政策以促進可再生能源的利用。近年來，隨著全球經濟的發展，生活垃圾的數量也在迅猛增加，將其進行焚燒處理可使垃圾減重、減容，還可以用于發電和供暖，因此，垃圾焚燒發電產業在全球范圍內迅速興起。垃圾焚燒發電項目屬于公用事業范疇，具有投資大、技術復雜、不確定性強、運營成本高等特點。目前，我國垃圾焚燒發電項目已開始廣泛采用 BOT(Build Operate Transfer)這一融資模式，即在特許經營協議的約束下，政府部門授權由私人資本組建的項目公司，負責垃圾焚燒發電廠的投融資、建設、運營和維護，并通過生活垃圾的焚燒處理獲得垃圾處理補貼費和上網發電，以回收投資和獲取利潤，特許期滿后將項目移交給政府[1，2]。這種做法不僅有助于緩解政府的財政壓力，而且有利于引入先進的垃圾處理技術和促進生活垃圾的有效管理。
在垃圾焚燒發電 BOT 項目的授權談判中，項目收益是政府部門和項目公司雙方的決策基礎，直接影響到特許期和特許價格等關鍵參數的確定。如果項目收益預測出現較大偏差，將使得項目公司獲得暴利或者無法實現預期收益，進而導致社會公眾利益受損或者項目失敗。目前，針對垃圾焚燒發電 BOT 項目收益的預測問題，較普遍的做法仍然是根據類似項目的歷史數據和經驗進行估算和決策，而忽略了垃圾特性、地區經濟發展水平和政府履約程度等因素對項目收益的影響。因此，科學測算項目收益對保障垃圾焚燒發電 BOT 項目的合理決策和成功運作具有重要的指導意義。
目前，有關 BOT 項目收益的決策方法主要有凈現值(NPV)法、蒙特卡羅模擬法、博弈論法和實物期權法。秦旋[3]、Shen 等[4]構建了政府與項目公司收益均衡條件下的 NPV 模型，并分析了風險校正貼現率對收益的影響。蒙特卡羅模擬法是通過對影響因素概率分布的預測模擬，構建出項目收益模型并加以求解。Zhang 等[5]在項目公司可接受的最低回報率和政府允許的最高回報率條件下，模擬預測出項目在特許期內的收益; Thomas 等[6]進一步設計出項目公司收益和特許期決策的隨機模擬流程，針對項目公司可接受的最低回報率、項目公司期望回報率和政府允許的最高回報率三種條件，分別模擬出實現項目收益的累計概率。政府和項目公司是 BOT 項目諸多利益相關者中最重要的兩個主體，可以將項目收益的決策過程歸納為這兩個主體間的動態博弈問題。趙立力等[7]構建了政府與項目公司的消費者剩余和利潤的博弈模型，由此分析了 BOT 項目的社會效益問題;楊宏偉等[8]以特許價格和道路流量作為決策變量，構建了政府與項目公司的完全信息動態博弈模型，并探討了 BOT 項目的收益和社會效益。此外，實物期權法是根據不同的風險因素建立相應的期權模型，計算出 BOT 項目的期權價值。Wibowo[9]構建了不同政府擔保條件下的期權模型，并采用 Latin Hypercube 抽樣法求解項目收益;Huang 等[10]探討了 BOT 項目中政府最小收益保證(MRG)的期權模型。
綜合來看，現有研究模型通常將收益的影響變量加以簡化處理，忽略了不同類型項目的成本與收入函數的構成差異，以及一些定性的影響因素對決策起到的關鍵作用，導致實踐應用性不足，特別缺乏針對垃圾焚燒發電 BOT 項目的深入研究。為此，本文以目前國內應用較多的垃圾焚燒發電 BOT 項目為對象，綜合運用系統動力學和模糊邏輯推理方法，構建出一個具有可操作性的項目合理收益決策模型，并以某地區的垃圾焚燒發電 BOT 項目案例數據為背景，進行模型的求解驗證，分析項目收益的變化情況，以期為政府和項目公司運作此類項目提供決策參考。
模型構建
1、垃圾焚燒發電 BOT 項目收益的因果關系分析
在垃圾焚燒發電 BOT 項目中，項目收益涉及項目總投資、特許期、垃圾處理量、垃圾熱值、單位垃圾處理補貼費、上網電價、運營成本和維護成本等多個變量[11 - 13]，并且變量之間存在著相互作用和聯系，屬于非線性的、動態的反饋系統，可以應用系統動力學方法對項目收益建模。
本研究采用凈現值指標來反映垃圾焚燒發電 BOT 項目的收益，主要涉及現金流出和現金流入兩個子系統[3，4，14]。
(1)現金流出子系統
垃圾焚燒發電 BOT 項目的現金流出主要包括建設成本和運營成本兩部分[6]。其中，建設成本取決于建設期內各年的投資額[15];運營成本主要涉及原材料費、能源動力費、維護成本和人力資源費四項內容[5]，原材料費、能源動力費又分別受原材料、能源動力的單價以及垃圾處理量的影響[16]。據此，本文將建設成本、運營成本、項目總投資、建設期、原材料費、能源動力費、維護成本、人力資源費、原材料價格、能源動力價格等作為現金流出子系統的主要變量。
(2)現金流入子系統
垃圾焚燒發電 BOT 項目的現金流入主要包括垃圾處理收入和上網發電收入兩部分[15，17]。垃圾處理收入取決于垃圾處理補貼量和單位垃圾處理補貼費[18]，上網發電收入取決于垃圾發電量和上網電價[17]。為了保證政府和項目公司各自的利益，在項目實踐中雙方通常會設定一個垃圾處理量標準[19]以控制生活垃圾處理量，進而計算垃圾處理補貼量。垃圾發電量可以通過垃圾處理量和項目所在地的垃圾熱值進行折算[20]。此外，提供給項目公司的垃圾數量會受項目所在地區的政府履約程度、經濟發展水平和對垃圾供應量預估的影響[21]。據此，本文將垃圾處理收入、上網發電收入、垃圾處理補貼量、單位垃圾處理補貼費、垃圾發電量、上網電價、垃圾處理量標準、垃圾熱值、生活垃圾處理量、政府履約程度、經濟發展水平、垃圾供應量預估、特許期等作為現金流入子系統的主要變量。
基于以上分析，建立起垃圾焚燒發電 BOT 項目收益系統各主要變量間的系統動力學因果關系，如圖 1 所示。其中，箭頭上的“+ ”和“- ”表示兩變量間的增加(同一方向上發生變化)和減少(相反方向上發生變化) 的關系。
2、模型描述
在上述因果關系分析的基礎上，構建垃圾焚燒發電 BOT 項目收益的系統動力學模型。模型的流圖如圖 2 所示。
模擬分析
1、案例背景
某地區政府于 2005 年授權一項目公司采用 BOT 模式建設一座生活垃圾焚燒發電廠。該廠日處理能力為 1300 噸(每年 47. 45 萬噸)，項目總投資約為 6. 7 億元，建設期為 2 年，第 1 年投資比例為 40% 、第 2 年投資比例為 60% 。政府與項目公司談判約定:項目的特許期為 22 年(含建設期);每噸垃圾處理補貼費為 95 元，上網電價為 0. 65 元/千瓦時;當政府提供的日均垃圾處理量低于 1300 噸時，政府將按照 1300 噸的標準支付垃圾處理補貼費;項目的折現率取 10% 。
比照國內垃圾焚燒發電廠每噸生活垃圾發電量 190 - 300 千瓦時的標準[23]，結合對該地區經濟水平以及垃圾特性的調查，確定該項目每噸垃圾熱值約為 270 千瓦時;處理單位生活垃圾所消耗的原材料價格為 17. 5 元/噸，能源動力價格為 40. 5 元/噸，每年投入的維護成本為項目總投資的 2% ，人力資源費用約為 180 萬元/ 年。
在此基礎上，利用 Mamdani 模糊推理算法進行生活垃圾處理量的測算。首先，對生活垃圾處理量、生活垃圾供應量預估、政府履約程度和經濟發展水平 4 個變量的隸屬度函數進行定義。本研究采用比較常用的三角形隸屬度函數。針對垃圾焚燒發電 BOT 項目的特點，對生活垃圾處理量的評判分為很少、少、一般、多和很多五個等級，將該變量的評判取值范圍設定為 25 - 65 萬噸/年;對生活垃圾供應量預估的評判分為低、中、高三個等級，將該變量的評判取值范圍設定為 35 - 55 萬噸/年;對政府履約程度和經濟發展水平的評判均分為低、中、高三個等級，對這兩個變量的評判設定在 0 - 10 的范圍內取值。由此，生成對各變量隸屬度函數的定義，如圖 3 所示。
由于生活垃圾供應量預估、政府履約程度和經濟發展水平均分為三個評判等級，因此共生成 27 條“IFTHEN”規則，例如:if(生活垃圾供應量預估 is 低)and(政府履約程度 is 中) and(經濟發展水平 is 低) then(生活垃圾處理量 is 很少)。利用 MATLAB 的模糊邏輯工具箱，得到如圖 4 的垃圾處理量與生活垃圾供應量預估、政府履約程度和經濟發展水平之間的模糊模擬輸入 - 輸出曲線關系圖。
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然后，對生活垃圾供應量預估、政府履約程度和經濟發展水平三個變量的取值進行評判并作為輸入變量，經過面積中心法逆模糊化后，得到生活垃圾處理量的輸出值。例如，當生活垃圾供應量預估為 46 萬噸 /年、政府履約程度判定為“7”、經濟發展水平判定為“5”時，得到圖 5 的模擬結果，即生活垃圾處理量約為 45 萬噸 /年。最后，根據本案例垃圾焚燒發電 BOT 項目背景，對生活垃圾處理量進行預測，結果如表 1 所示。
3、決策分析
由表 2 的數據可以看出，在折現率為 10% 的水平下，第 20 年的凈現值為 - 336. 703 萬元，第 21 年的凈現值為 939. 602 萬元，據此計算出項目的動態投資回收期約為 20. 26 年。在不考慮各類影響因素變動的情況下，項目特許期 22 年基本可行。
通過對項目收益的模擬分析，可以輔助政府和項目公司進行特許期和特許價格決策。
(1)調整特許期。若特許期由 22 年調整到 25 年，項目凈現值將由 2099. 88 萬元增加到 4985. 31 萬元;若特許期由 22 年調整到 20 年，項目凈現值將減少到 - 336. 703 萬元。
(2)調整特許價格。如圖 7 所示，曲線 1 - 5 分別表示初始凈現值情況(A)，單位垃圾處理補貼費增加和減少 10% 的凈現值情況(B、C)，以及單位垃圾處理補貼費增加和減少 20% 的凈現值情況(D、E)。在其他影響因素不變的情況下，若單位垃圾處理補貼費由 95 元/噸增加到 104. 5 元/噸或 114 元/噸，則第 22 年末項目凈現值將增加到 5303. 08 萬元或 8506. 29 萬元;若單位垃圾處理補貼費由 95 元/噸降低到 85. 5 元/噸或 76 元/噸，則第 22 年末項目凈現值將減少到 - 1103. 33 萬元或 - 4306. 54 萬元。
此外，針對我國生活垃圾構成復雜、各地區生活垃圾熱值差異大的特點，進一步分析垃圾熱值對項目收益的影響，結果如圖 8 所示。曲線 1 - 5 分別表示初始凈現值情況(A)，垃圾熱值增加和減少 10% 的凈現值情況 (F、G)，以及垃圾熱值增加和減少 20% 的凈現值情況(H、I)。在其他影響因素不變的情況下，當垃圾熱值由此外，針對我國生活垃圾構成復雜、各地區生活垃圾熱值差異大的特點，進一步分析垃圾熱值對項目收益的影響，結果如圖 8 所示。曲線 1 - 5 分別表示初始凈現值情況(A)，垃圾熱值增加和減少 10% 的凈現值情況 (F、G)，以及垃圾熱值增加和減少 20% 的凈現值情況(H、I)。在其他影響因素不變的情況下，當垃圾熱值由270 千瓦時/噸增加到 297 千瓦時/噸或 324 千瓦時/噸時，第 22 年末項目凈現值將由 2099. 88 萬元增加到 7827. 81 萬元或 13555. 7 萬元;當垃圾熱值由 270 千瓦時/噸降低到 243 千瓦時/噸或 216 千瓦時/噸時，第 22 年末項目凈現值將由 2099. 88 萬元減少到 - 3628. 05 萬元或 - 9355. 97 萬元。同時，模擬結果顯示，當垃圾熱值為 260 千瓦時/噸時，第 22 年末項目凈現值接近于 0，因此，政府部門向項目公司供應垃圾的熱值必須高于 260 千瓦時/噸才能保證項目獲益。
結 論
本文以垃圾焚燒發電 BOT 項目為研究對象，通過對項目收益影響因素的因果關系分析，運用 Mamdani 模糊推理方法，構建出垃圾焚燒發電 BOT 項目收益的系統動力學模型，并應用模型對項目案例進行了模擬分析。研究結果表明，垃圾熱值對項目收益的影響最為顯著，其次為單位垃圾處理補貼費，再次為特許期。在項目決策階段，政府部門和項目公司應對項目所在地的生活垃圾狀況展開深入的調查研究，以降低垃圾供應風險;在此基礎上，對項目收益進行分析預測，并對特許價格和特許期進行科學決策。本文所建立的收益模型可以推廣應用于交通和水處理等其他行業的 BOT 項目中。
垃圾焚燒發電 BOT 項目的收益是一個復雜的系統，在后續研究中，可以進一步分析地域特征和季節變化等復雜情況，以及政府政策、項目技術水平和關鍵風險因素對項目收益系統的影響。——論文作者：宋金波1 宋丹榮1，2 付亞楠1
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