一：煤电转型风险研究对象 在碳达峰、碳中和目标约束和煤电锁定碳排放的约束下，煤电绿色低碳转 型过程可能造成煤电本身发电成本增加收益递减，造成企业资产的减值，以及 银行贷款违约。通过社会经济体系、金融体系的链接及各主体的风险传导，可 能引发跨地区、跨行业的连锁反应，伴生经济、金融、社会风险等，影响企业 经营、金融体系稳定、劳动力就业、居民基本生活保障等方方面面，造成社会 经济系统的不确定性增加。
本研究着重从煤电转型风险的识别和量化两方面开展了研究工作（图 2-2）。一方面，短期内受价格波动影响、中长期受转型措施影响，煤电企业面临成本 增加、收益下降的风险，进而导致企业发电意愿下降，影响电力供应安全；另 一方面，煤电企业盈利能力下降，导致燃煤发电机组等高碳基础设施的资产价 值下降即资产搁浅，进而对企业和金融机构的资产质量造成不良影响，甚至可 能引起宏观经济危机，影响金融稳定。
为此，本研究重点建立了动态的、考虑不确定性的、与中长期碳减排目标 挂钩的煤电成本核算框架，对成本核算框架进行细化，将融资成本、折旧、税 费等纳入成本核算。核算项目、费用性质划分及取费标准等参照国家能源局发 布的《火力发电工程经济评价导则》《火力发电工程建设预算编制与计算规定》 与《电力建设工程概算定额》等，根据煤电机组的技术特征、装机规模、地区 特征等为单个燃煤发电机组的财务成本进行建模，进一步完善煤电厂的财务成 本信息，对不同规模、不同技术、不同地区煤电项目的成本和盈利能力等进行 数据整合，增加了多项财务分析指标（如度电成本、内部收益率、剩余贷款额 等），并进一步通过净现值法和修正的 z-score 方法等为我国煤电机组的搁浅资 产风险和信贷风险提供更全面的分析视角。为尽可能贴近煤电机组实际运行情况，根据煤电机组的技术特征、装机规 模、地区特征等，为全国现存和新增机组的财务状况进行建模，煤电成本核算 框架如图 2-3 所示。燃煤发电机组收入主要为售电收入，部分热电联产机组收 入中还有售热收入部分。成本部分主要包括初始建设投资和运营成本两类，其 中，初始建设投资包括建筑安装工程费、建筑安装人工费、设备购置费和其他 费用四种，运营成本则包括燃料费、运营维护费、保险费、员工工资及福利费、 税费、贷款利息和折旧费等。税费又细分为增值税、城市维护建设税及教育附 加、所得税等。机组级财务分析框架具有较高的技术准确性和时空分辨率，充分体现燃煤发电机组转型的地区差异、技术差异等，识别转型情景下成本变动 较大、风险较高的机组和区域，从而为煤电转型实施提供有效精准对策。我国 热电联产机组数量多，占现存机组的三分之一左右，财务分析框架中将热电联 产机组进行了单独核算，收入部分加入热电联产机组的售热收入部分，充分考 虑了各地区供热价格差异，并在成本中增加余热锅炉及相关设备的建设成本和 运营维护费用等。各类燃煤发电机组的财务状况主要受到装机容量、技术类型、所在省份等 三个主要因素影响，因此，本文对燃煤发电机组的细致分类，并选取相应的成 本参数。根据机组规模大小，燃煤发电机组分为六类，<100MW、100-200MW、 200-300MW、300-600MW、600-1000MW、≥1000MW。根据燃煤发电机组的技 术类型，又细分为亚临界、超临界、超超临界、整体煤气化联合循环发电 （IGCC）、循环流化床（CFB）等五种，部分机组技术情况不明，以同等规模 机组的平均水平代替。
二：成本及收益分析平准化发电成本法（Levelized Cost of Electricity）通过计算发电项目全生命 周期内所有成本现值之和与发电量现值之和的比值，即单位发电量的成本。不 同发电技术在初始建设投资、运维成本等方面存在一定差异，发电效率也有不 同，因此 LCOE 是国际上通用的评估不同规模、不同发电方式的发电成本的方 法。通常来说，发电成本包括资本支出、运营和维护支出、税费支出等方面。
= ( + ∑ (1+) ) =1 ∑ ∗(1−) (1+) =1
其中，LCOE 是可再生能源的平准化度电成本（经济潜力）； 是初始建设成本（一次性投入），包括电厂的建筑与安装费用、土地费用等； 是年度成本，包括运维成本、保险费、财务费用、税费等；是 发电厂的寿命，单位为年；代表电厂生命周期中的第年；代表贴现率，它 代表电厂项目的运行风险；代表第年电厂的发电量；代表电厂的自用率。内部收益率（IRR）是判断项目盈利能力的主要动态评价指标，一般情况 下，IRR 大于等于基准收益率（如 8%）时，表示项目盈利能力较好。(p/A，IRR，n)=K/R (2) 式中，/为现金流，n 为运行年限，IRR 为内部收益率。
三：搁浅资产风险评估
我国提出的 2060 年前“努力争取实现碳中和”，电力部门需加速转型，降低 燃煤发电的占比，实现向可再生能源主导的电力系统的跨越式转变，燃煤发电 等基础设施等将面临搁浅资产风险，可能导致金融市场不稳定，进而引起宏观 经济危机。有学者认为全球 51%-58%的燃煤电厂将面临搁浅风险，我国煤电机 组占全球煤电搁浅资产的 45%。搁浅资产的定义最开始的定义是指预期使用寿 命之前丧失经济价值的资产。随后，搁浅资产概念逐步发展，也包含由气候政 策、市场监管等导致无法获得经济回报的基础设施投资，强调资产价值的减记、 贬值或转为负债的损失。本研究在原有搁浅资产定义的基础上进行了补充，即 搁浅资产包含了煤电机组提前退役导致的预期回报损失，也包含灵活性调整等 政策或市场因素导致的预期收益下降。搁浅资产价值评估方法主要有净现值（NPV），净账面价值（NBV)、成本 法等。NBV 法和成本法更多体现资产的历史价值，无法体现未来不同运营情景 下煤电机组的经营状况，NPV 法则弥补了这一缺陷，因此，本研究基于煤电机 组级成本数据库采用 NPV 法测算不同发展情景下燃煤发电机组的搁浅资产情 况，即预期寿命期内净现金流入缩减导致的资产损失。
= −
不同情景下的 NPV 计算如下： = ∑ (1 + ) =0
其中，为未来煤电运行期内第年的现金流，为折现率，此处取 8%。对于现存机组而言，计算如下： = − （5） 其中，为运营期间现金流入，为运营期间的成本支出。 = + + （6） 现金流入主要为售电收入 ，若机组为热电联产机组，则含有售热收入 ，否则 为 0，为资本残值回收，仅在运行年限达到 15 年时产生。 = & + + + + + （7） 运营期间的成本支出主要包括燃料费 、运营维护费 &、保险费 、 员工工资及福利费 、税费 、贷款利息等其他费用 。对于新增机组而言，主要有在建、拟建两种类型，建设期间现金流为初始 建设成本的现金流出，运营期间现金流与现存机组一致。 = { − 建设期间 − 运营期间 （8） 为初始建设成本，主要包含建筑安装工程费、建筑安装人工费、设备 购置费和其他费用。 = & + + + ℎ （9） 2.1.3 信贷风险评估 修正的 Z-score 是基于数理统计，对非上市公司建立 4 变量财务预警模型， 综合反应企业的财务状况，反映了企业的信贷偿还能力。Z-score 模型系数是以 多变量的统计方法为基础，通过大量的实验，对企业的运行状况、破产与否进 行分析、判别的系统。在对企业信贷违约风险的衡量中，Z-score 仅考虑 2 个极 端情况即违约与没有违约，对于负债重整、或是虽然发生违约但是回收率很高 的情况就没有做另外较详细的分类。对于判断准则而言，Z-score 小于 1.81 即为 “易违约”机组。Z − score = 6.56 × 1 + 3.26 × 2 + 1.0 × 3 +0.72 × 4 （10） X1=营运资本/资产总额，表征资产规模、变现能力；X2=留存收益/资产总 额，表征机组的获利能力；资产利用效果采用 X3=息税前利润/资产总额；负债 保障程度采用指标 X4=股东权益价值总额/负债总额。
四：情景设计
1：机组运行情景
考虑到煤电高碳排放锁定效应的特征，煤电行业低碳转型不仅需要关注关 键时点的排放量要求，还应重视煤电整体的累积碳排放量，避免“延迟减排” 路径。在不依赖负排放技术和技术改造的情况下，中国煤电减排力度需大幅度 提高，燃煤发电机组的退役寿命大幅度降低，年运行小时数维持在较低水平， 并控制新增煤电规模。基于我国煤电锁定约束，将机组运行情景设计为基准情 景、提前退役、灵活性改造 3 类。
2：价格情景
（1）碳价情景 根据《碳排放权交易管理办法（试行）》规定，年二氧化碳排放达到 2.6 万吨二氧化碳当量将纳入市场，因此，在基准情景的基础上增加碳价格假设。
在碳税情景中，对免费配额比例采用 50%形式。其中，燃煤发电机组二氧化碳 排放基准根据机组规模和技术类型进行区分，二氧化碳排放基准源自《2019 年 发电行业重点排放单位（含自备电厂、热电联产）二氧化碳排放配额分配实施 方案（试算版）》，高碳税情景设计为 2021 年以后碳税价格为 100 元/吨，低 碳税情景为保持 50 元/吨。
（2）煤价情景 煤炭价格受到多种因素共同影响，一方面，近年来我国煤炭供应管控严 格，煤炭供应增量受到一定限制，其次，煤炭需求受到电力水泥、化工及制造 业等多种需求预期影响，价格呈现波动趋势。根据中国沿海电煤采购价格指数 （CECI 5500 大卡现货价格）显示，2017-2020 年间，电煤采购综合价平均值为 582.23 元/吨，波动范围为 468-837 元/吨，成交价为 610.25 元/吨，波动区间为 489-760 元/吨，煤炭价格波动仍然在±40%左右。我国政府坚持煤炭的保供控价 政策，尤其是保障疫情后经济复苏和电力热力及工业品生产供应，煤炭价格波 动仍然在 40%左右。
五：煤电机组级成本数据库
通过调研对比煤电机组级数据库、煤电集团数据库、煤电投融资数据库等， 机组级数据库更多的以煤电机组的物理属性为主，煤电集团数据库以集团财务 信息为主，煤电机组投融资数据库仅包含少量煤电国际投资机组，未包含国内 机组。为分析煤电行业的经营状况以及气候目标约束下长期盈利能力，为现存 煤电的转型路径和风险分析提供依据，本研究构建了中国煤电机组级成本数据截止到 2021 年 12 月，项目组收集机组信息共计 3500 个，其中 2991 个运行煤电项目，共计 10.43 亿千瓦（中电联口径：截至 2020 年底，全国 全口径煤电装机容量 10.8 亿千瓦），509 个在建或待建煤电机组信息，并基于 机组数据库和成本核算框架构建成本数据库。基于已有的煤电机组数据库，增 加了成本模块，进一步完善煤电厂的财务成本信息，对不同规模、不同技术、 不同地区煤电项目的经营状况、盈利能力等进行数据整合。成本数据来源为《火电工程限额设计参考造价指标》、《电力建设工程概 算定额》、《火力发电建设预算编制与计算规定》、《燃煤发电厂机构设置及 定员标准(讨论稿)》、《中国电力行业年度发展报告》、《中国电力行业年度 发展报告》及 Wind 数据库等。
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