清洁能源转型中的运营与资本支出风险（英）

清洁能源转型中的运营与资本支出风险 BrianC.Prest和JordanWingenroth 报告24-04 March2024 关于作者 BrianC.Prest是未来资源（RFF）的经济学家和研究员，专门从事气候变化经济学，能源经济学以及石油和天然气供应。Prest使用经济理论和计量经济学来改善能源和 environmentalpoliciesbyassessingtheirimpactsonsociety.Hisrecentworkincludesimprovingthescientificbasisofthesocialcostofcarbonandeconomicmodelingofvariouspoliciesaroundoilandgassupply.Hisresearchhasbeenpubliedinpeer-re性质,the布鲁金斯经济活动论文,the环境与资源经济学家协会杂志,andthe环境经济与管理杂志。他的作品也曾在包括华盛顿邮报,the华尔街日报,the纽约时报，路透社，美联社，以及巴伦的. 乔丹·温罗斯isaresearchassociateatRFFwithafocusontheSocialCostofCarbon(SCC).JordanleadsthecurrentefforttoaddSCCestimatesassociatedto RFF-Berkeley温室气体影响值估算器（GIVE）模型的生物多样性损失，以前为GIVE的发展做出了贡献 在性质在加入RFF之前，约旦在加州大学伯克利分校的环境科学，政策和管理系学习生态学。 Acknowledgements 这项工作得到了国家可再生能源实验室的支持，该实验室是美国能源部的国家实验室，能源效率和可再生能源办公室，由可持续能源联盟有限责任公司运营。作者希望 感谢PaulDonohoo-Vallett，DanielSteinberg，RyanWiser和JunShepard对这项工作的宝贵意见和反馈。他们的见解和建议有助于提高手稿的质量和清晰度。 关于RFF 未来资源(RFF)是华盛顿特区一家独立的非营利性研究机构。其使命是通过公正的经济研究和政策参与来改善环境、能源和自然资源决策。 这里表达的观点是作者个人的观点，可能与其他RFF专家、官员或董事的观点不同。 分享我们的工作 我们的工作可在归因-非商业-NoDerivatives4.0国际（CCBY-NC-ND4.0）许可证下进行共享和改编。您可以以任何媒介或格式复制和重新分发我们的材料；您必须给予适当的信用，提供许可证的链接，并指出是否进行了更改，并且您可能不会应用其他限制。您可以以任何合理的方式这样做，但不得以任何方式暗示许可方认可您或您的使用。 您不得将材料用于商业目的。如果在材料上重新混合、变换或构建，则不得分发修改后的材料 。有关更多信息，请访问https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/. Abstract 本报告分析了天然气发电和天然气动力汽车等化石资产与风力发电和电动汽车等“绿色”替代品的风险状况之间的差异。化石资产往往主要面临燃料价格等运营支出（OPEX）的不确定性，而绿色资产往往主要面临资本支出（CAPEX）的不确定性。本报告建立了不确定性下投资的定量动态经济模型，该模型考虑了这些不同类型的风险。结果表明，这种CAPEX暴露的绿色资产相对于OPEX暴露的化石资产的相对价值，以减少对未来成本不确定性的暴露。该模型的主要结论是：（1）跨资产的相关OPEX风险意味着全绿色投资组合比全化石投资组合具有更低的不确定性，即使资产本身具有相似的总成本不确定性，（2）在其他全化石投资策略中增加绿色资产期权通常会比在全绿色策略中增加化石期权更能减少成本不确定性 ，以及（3）。实际上拥有这种绿色资产通过保护社会（投资者和消费者）免受OPEX风险的影响，几乎均匀地降低了成本不确定性。推动这些结果的主要机制有三个方面：首先，对资本支出暴露资产的投资立即解决了巨大的成本不确定性，其次，燃料价格的飙升增加了所有现有化石资产的运营支出，而绿色资本支出成本的飙升只会影响新投资，第三，未来资产置换决策的多种选择的可用性避免了资本支出风险的锁定。 Contents 1. 2. 2.1. 2.2. 3. 3.1. 3.2. 3.3. 4. 5. A.1. A.2. B.1. B.2. 1.Introduction 最近原油价格的飙升凸显了个人和经济在依赖石油车辆时面临的风险。在电力部门，以化石燃料为基础的发电厂同样面临价格波动的风险，如近年来天然气和煤炭价格的飙升所示。美国天然气价格与日益动荡的全球市场之间的联系日益紧密，这也可能加剧天然气发电的风险敞口。许多人认为清洁能源投资，包括零碳电力，电池存储和电动汽车（EV），是减少这种暴露于不可预测的商品价格的方法。另一方面，一个相反的论点是，这些清洁能源资产是使用也可能表现出价格波动的矿物制成的。这提出了一个问题，清洁能源转型是否会简单地将一种商品价格风险替换为另一种？我们使用随机动态经济模型来评估这个问题，该模型来自不确定性下投资的经济文献（Dixit和Pidyc1994），得出的结论是，答案是否定的，因为清洁能源技术在质量上面临不同类型的风险。 Whilethisconcernaboutcleanenergyriskexposurehassomesurface-levelplausibility,itignorestorecognizeakeydifferencebetweenthetwokindofpriceuncertainty.Inparticular,fielsefuelpurchasessuchasnatureforel运营费用（OPEX）。一旦投资于这种长期资产，通常会在资产的整个使用寿命内面临OPEX风险。相比之下，像可再生能源和核能或电动汽车这样的低碳“绿色”资产通常具有较高的资本支出(CAPEX)，但OPEX很小，随着时间的推移，几乎不会受到可变燃料成本的影响。1尽管这种绿色资产在其使用寿命结束时的未来CAPEX重置成本仍然存在不确定性，但一旦CAPEX沉没以建设项目，它仍然不受可变OPEX的影响。此外，在资产使用寿命结束时转向替代技术的选择进一步保护了投资者和消费者免受未来资本支出的不确定性。 在本报告中，我们通过开发一个随机动态规划模型来定量地证明这一点，该模型揭示了与这两种类型的成本相关的风险暴露性质的差异。例如，当汽油价格飙升时，ICE车辆（ICEV）的所有者将立即看到运营成本在很大程度上不可避免地激增。当然，电动汽车车主可以免受汽油价格风险的影响，但他们也大多不受关键矿物潜在增加的影响。最明显的原因是，在购买车辆时，这些矿物的成本已锁定。本报告中开发的模型足够通用。 1虽然运营支出不仅仅需要燃料成本，其他运营和维护成本往往比资本和燃料成本更小，也更不确定。例如，参见EIA（2022）。因此，我们认为OPEX不确定性有效地代表了燃料价格的不确定性。 代表以OPEX为中心的资产和以CAPEX为中心的风险状况的资产之间的选择，但我们也将其应用于投资选择的两个具体示例，首先考虑汽油和电动汽车之间的选择，其次考虑天然气之间的选择。燃气和风力发电。 在整个报告中，代表成本不确定性风险的关键指标是建立和运营资产组合的长期贴现支出的现值（PV）的标准偏差。我们专注于三个因素如何影响这个标准偏差。 首先，我们考虑全化石或全绿色资产组合的总成本不确定性，其中每个单独的化石或绿色资产都具有相似的总成本不确定性。我们发现，全化石投资组合会在整个投资组合中产生正相关的OPEX风险，因为燃料价格的飙升会增加所有现有化石资产的OPEX，而绿色CAPEX成本的飙升只会影响新投资。 其次，我们既考虑了将绿色投资选择添加到其他全化石投资策略中的效果，也考虑了将化石投资选择添加到其他全绿色投资策略中的效果。通过引入在价格较低时切换到较低成本投资的选项，增加投资选项（无论是化石还是绿色）通常有望降低成本的不确定性，但这种影响的大小可以在绿色和化石资产之间有所不同。 第三，我们考虑在给定时间点实际拥有全绿色投资组合而不是全化石投资组合的额外影响，条件是将两种资产都作为选项。将任一资产作为期权，无论是化石资产还是绿色资产，通常都会减少两种资产类型支出的不确定性（因为不需要行使期权），但实际上拥有绿色资产会进一步减少不确定性，因为它纯粹减少了OPEX风险的暴露，而未来的CAPEX风险则由投资者未来的优化行为来管理。出于同样的原因，从绿色主导的投资组合切换到化石主导的投资组合具有相反的效果，并且通常会增加不确定性，因为它纯粹增加了OPEX风险的敞口，对未来的CAPEX风险几乎没有影响。 原则上，这些影响取决于当前不确定的CAPEX和OPEX成本及其未来轨迹的概率分布。例如 ，如果化石资产的OPEX成本目前很高，并且预计未来将保持高位，那么拥有绿色资产（简单地作为一种选择或实际持有在投资组合中）将大大减少不确定性，因为它提供了一种减少持续高燃料成本的方法。相比之下，如果OPEX成本较低，并且预计将保持较低水平，那么绿色资产的附加值较小。 为了证明这两种资产之间的定性差异，我们首先展示了CAPEX和OPEX值的成本不确定性，它们协调了化石资产和绿色资产成本的均值和标准偏差，同时让这些值随着时间的推移而变化。这隔离了CAPEX的概念上不同的影响 与OPEX不确定性相比。结果表明，将绿色投资选择添加到其他全化石投资策略中可以减少支出现值的不确定性，并且平均而言，与将化石投资选择添加到全绿色策略中相比，它会导致更大的减少。结果还表明拥有Thegreenasset,ratherthansimplyhavingtheoptiontodoso,nearlyunionlyreducedcostconcernessbysharinginvestorsandconsumersfromOPEXriskwithoutnecessarylockingthemintofutureCAPEXrisk. 然后，我们使用基于更现实的数据的CAPEX和OPEX校准，这些数据涉及不确定的化石燃料（汽油和天然气）和绿色技术（电动汽车和陆上风能）的未来价格。我们使用的预测特征是化石燃料价格随着时间的推移适度上升，波动性相对较高，而风电和电动汽车价格预计将逐渐下降并表现出更多的稳定性（Larse等人。2023年）。这些差异放大了程式化模型中绿色技术的概念优势，在该模型中，假定中央成本值已统一。使用化石与绿色能源成本的最新历史数据部署该模型，证明了绿色资产当前降低风险的优势。 然而，这些结论带来了一些警告。虽然动态规划模型允许在不确定性下对决策进行细致入微的处理，但它仍然需要简化假设，这些假设不能充分反映现实世界的所有复杂性。例如，我们只对两种类型的技术进行建模，即化石和绿色，而真正的资产集比这更丰富，更细致入微。在第4节中，为了简单起见，我们注意到模型中省略了其他因素，例如国家安全和政治风险以及对冲的作用。 2.Methods 2.1.模型公式 为了开发一个简单的模型来捕获第1节中描述的CAPEX/OPEX动态，我们考虑一个投资者维持一个混合的投资组合，其中化石和绿色资产的某种组合，每个资产都可以被认为是发电厂或车辆。投资者以最小化运营成本的预期现值为目标管理这一投资组合。投资者可以被认为是一家公司或社会规划者，最大限度地减少维持满足能源服务需求所需的资产组合的总社会成本。因此，该模型及其教训不仅适用于投资者，而且适用于广大消费者和社会。 每个资产的使用寿命为￿几年来，我们专注于￿年。这些资产的特点是预先资本支出成本表示￿￿￿and￿￿和年度运营成本￿￿and￿￿。如下标所示￿代表时间，这两种资产的唯一区别是，对于化石资产，OPEX￿￿is 不确定且随时间变化(由于石油或天