定价参数对输配电价的影响及调控模型

刘思强, 叶 泽, 范先国, 姚 军, 吴永飞

(1. 长沙理工大学经济与管理学院, 湖南省长沙市 410004; 2. 长沙理工大学中国电价研究中心, 湖南省长沙市 410004;3. 国网湖北省电力公司财务资产部, 湖北省武汉市 430077; 4. 国家电网公司财务资产部, 北京市 100031)

定价参数对输配电价的影响及调控模型

刘思强1,2, 叶 泽1,2, 范先国3, 姚 军1,4, 吴永飞1,2

(1. 长沙理工大学经济与管理学院, 湖南省长沙市 410004; 2. 长沙理工大学中国电价研究中心, 湖南省长沙市 410004;3. 国网湖北省电力公司财务资产部, 湖北省武汉市 430077; 4. 国家电网公司财务资产部, 北京市 100031)

以省级电网输配电价定价办法为依据,引入可调控参数,对输配电价定价模型进行了优化。分析了影响输配电价水平的定价参数的属性及它们的内在联系和作用机理,给出了触发平衡账户和调价机制的参数变动条件和输配电价的监管调控模型,并以湖北省的数据开展了定价参数的敏感性分析,对比了电量参数及主要调控属性型参数影响输配电价水平的程度;结合价格政策目标下参数调控的具体测算,开展了调控策略讨论。由于参数对输配电价水平影响程度差异较大,在价格上限管制下,主管部门需要选择不同参数或多参数组合制定相应的调控方案,以实现监管目标。

输配电价; 定价参数; 敏感性; 价格调控; 平衡账户

0 引言

《关于推进输配电价改革的实施意见》、《输配电定价成本监审办法(试行)》(下称成本监审办法)、《省级电网输配电价定价办法(试行)》(下称定价办法)3个具体文件相继出台,明确了中国输配电价改革的基本路径和方式。2019年,安徽、湖北、宁夏、云南、贵州省(区)列入先期输配电价改革试点省市3年监管周期将满,因此对调控机制开展探讨,对于深化输配电价改革十分必要。

合理核定和有效监管是输配电价改革的两项重要任务,既关系到电价改革的成败,也关系到电力市场改革目标的实现[1-2]。国内学者对此开展了多视角的研究和讨论,具体内容可归纳为以下3个方面。

1)文献[1-6]研究了适合中国输配电价的管制模型。从发达国家输配电价管制实践来看,存在投资回报率管制、价格上限和收入上限3种主要的管制模式[1,3]。中国实施“准许成本加合理收益”的原则,其主要体现的是成本加成的管制思想,实际上是一种投资回报率管制模式[2,4]。投资回报率管制模式能够消除垄断利润,但也存在A-J效应导致价格过高、管制成本高、电网企业利用信息不对称虚报成本等问题[1-2],因此中国需要建立激励相容的输配电价监管体系[5-6]。

2)文献[7-12]研究了输配电价中有效资产评估以及成本归集、分摊、监管方法等问题。有效资产和准许成本是决定输配电价水平的核心参数。从国际经验来看,美国、澳大利亚、英国等明确规定只与输配电业务直接相关的固定资产可以计入有效资产,对有效资产的评估注重资产对输电、配电的效果,主要有历史成本法、指数法、重置成本法和折旧后最优重置成本法[7]。由于存在信息不对称,对有效资产的评估如同成本监审一样,存在较大困难,文献[8]引入Choquet积分投资成效评价模型,以消除评价主体偏好和评价属性的关联性对输配电投资成效评价结果的影响。对于输配电成本定价法,可以区分为边际成本定价法和会计成本定价法。文献[9-10]研究了基于长期边际成本的输配电成本分电压等级的分摊模型及基于峰荷责任的定价方法。文献[12]分析了欧洲输配电成本包括基础设施成本、系统服务成本、网损等,并按照容量和电量、时间和空间、发电侧和负荷侧等因素在市场各主体间进行分摊。而目前中国输配电价测算采用的是会计成本,其包括固定资产成本、运营成本、辅助服务成本等。文献[12]研究指出由于电网企业的市场势力和信息不对称,会导致电网企业所申报的输配电的会计成本与实际成本有较大出入,从而诱导监管走入“盲区”,抬高成本以获得“扭曲”的收益,在引入让·梯诺尔激励理论的基础上,提出了一套以第三方为监管执行者的机制。

3)文献[13-17]研究了输配电价对电力市场的影响和作用。输配电价是电力批发市场和零售市场的价格纽带,是电力市场建设和影响电价改革的关键因素[13-14],其不仅影响正在推进的大用户直接交易和撮合交易方式[15],也影响零售市场电力营销模式[16]及电价交叉补贴的处理机制[17]。

梳理文献发现,国内研究大多关注输配电价监管机制及核算方法,较少对影响输配电价水平参数的关系和相互作用开展研究。机制及方法属于事前设计,而对参数的影响开展研究,涉及事中监测和事后调控。本文以定价办法为依据,在现有实施的共用网络准许收入核定方法和输配电价定价测算模型的基础上,通过改变参数属性,引入可调控变量,优化现有定价模型;结合湖北省相关数据,探讨输配电价水平调控机制和触发平衡账户机制的主要参数的变动条件,为输配电价市场监管政策的完善和实施提供借鉴。

1 输配电价定价模型优化及定价参数属性分析

国内外对于输配电价水平的定价一般采用准许收入除以核价电量的方法,其中准许收入包括准许成本、准许收益和税金3个部分。由于价内税金依据现行国家相关税法规定核定,因此税金对于输配电价的影响是一个后置的、不由价格主管部门调控的参数,为了直观简便,本文不讨论税金的影响。本文将参数的属性区分为监管属性型与调控属性型两类。监管属性型参数应遵循电价监管中成本监审和有效资产核审的政策原则,反映企业和市场真实情况,以规避或减少信息不对称存在的问题;调控属性型参数是指为实现监管的政策目标,通过参数调整,使电价水平处于监管目标所确定的范围之内,其属于主管部门具体制定,且可控输入的政策性决策变量。本节依据定价办法,引入可调控变量,对定价办法中的输配电价定价模型实施优化,并对影响定价的参数属性进行分析。

1.1 准许成本测算模型

定价办法规定准许成本由折旧费和运行维护费构成,基期准许成本和监管周期新增(减少)准许成本分别核定。因此,准许成本的测算模型如下:

Pc,t=DA,t+Oc,t

(1)

式中：t(t=1,2,3)为监管周期的年份(共3年)；Pc,t，DA,t，Oc,t分别为第t年的准许成本、折旧费和运行维护费。

考虑到监管是建立在依据监管周期前3年历史数据开展预测的基础上，引入第t年的运行维护费率OCR,t参数，依据成本与资产间的内在关系，将式(1)优化为：

Pc,t=FA0′(1+FAAGR′)tDR,t+

FA0(1+FAAGR)tOCR,t

(2)

式中:FA0′为监管周期开始前一年期末(基期)用于监管周期头年可计提折旧的固定资产原值；FAAGR′为监管周期前3年可计提折旧的固定资产原值的平均增长率或变化率；DR,t为第t年的计价折旧率；FA0为监管周期开始前一年期末(基期)的固定资产净值；FAAGR为监管周期前3年固定资产净值的平均增长率或变化率。

1.2 准许收益测算模型

定价办法中准许收益的测算模型为:

PR,t=AA,tWACC

(3)

式中：PR,t为第t(t=1,2,3)年的准许收益；AA,t为第t年的可计提收益有效资产；WACC为准许收益率。

目前，国内主要按照历史成本法核定有效资产[7]，政府只需要监管其真实性、客观性就可以了。本文引入监管周期前3年有效资产的平均增长率或变化率AAAGR参数，根据有效资产构成之间的关系及准许收益率的计算公式，将式(3)优化为：

PR,t=AA0(1+AAAGR)t[Re(1-ALR0)+RdALR0]

(4)

式中：AA0为监管周期前一年年末有效资产(基期有效资产)；Re为权益资本收益率；ALR0为资产负债率；Rd为债务资本收益率。

1.3 输配电价定价测算模型优化

根据定价办法,省级电网输配电价定价模型为:

(5)

式中：Pt和It分别为第t年的输配电价和准许收入；Qt为监管周期中预测的第t年核价电量，与监管周期开始前一年的电量Q0存在的关系为Qt=Q0(1+QAGR)t，其中QAGR为有权限的省级政府主管部门预测的电量增长率。

如果Qt采用输电电量，由于存在线损，在准许收入核定的情况下，一方面测算出来的输配电价将偏低，输配电价按照此核定水平执行后，电网企业的成本回收将得不到保证，其差值为线损电量损失的收入；但另一方面，采用此电价，线损成本将内化于电网企业，电网企业有控制线损的动机和意愿[2]。

如果Qt采用售电量，则准许收入可以得到保证，但线损与输配电价没有关系，企业没有控制线损的意愿，因此这种方法缺少激励作用。

然而，第t(t=1,2,3)年的输电电量(用QT,t表示)与售电电量(用QC,t表示)及监管周期前3年的平均线损率或政府监管线损率目标ΔP存在以下关系：QC,t=QT,t(1-ΔP)。于是根据准许收入的构成，可以将式(5)优化为以下模型：

(6)

式中：Tt为第t年的税金；QT0为监管周期开始前一年的输电电量；QTAGR为有权限的省级政府主管部门预测的输电电量增长率。

根据式(5)和式(6)，可以推知核价电量Qt=QT0(1+QTAGR)t(1-ΔP)是一个与线损率有关的售电量，因此式(6)既可以保证电网企业供电成本得到回收，而且可以激励电网企业降低线损，同时还可以作为政府主管部门机构在核准准许收入后实施价格调控的依据。比如监管周期前3年的实际平均线损率为6%，监管部门也认可这一数值，并将其作为核价依据，监管周期3年中电网企业可以通过降低线损率(比如降低0.5%)来增加收益，增加的收入是降低的线损电量与核定输配电价的乘积。如果监管部门认为6%高了，将5.5%作为核价依据(政府监管的线损目标)，那么在核准的准许收入不变的情况下，按照式(6)，输配电价将降低，这样电网企业要获得原来的收入，需要降低线损，以弥补价格降低对收入的影响。这样就可以使定价办法中通过核定的方式来确定的线损率，从监管属性型参数转化为调控属性型参数。

将式(2)、式(4)代入式(6)(不考虑税收)，整理得到不含税收的输配电价定价测算优化模型如下：

(7)

1.4 参数属性分析

根据式(2)分析,影响准许成本的6个参数中,FA0′和FA0是遵循成本监审办法,通过清产核资来核定的历史资产,是一个客观值,尤其是当第一监管周期完成后,其变化只跟新增资产有关,体现为平均增长趋势。因此,这两个参数属于监管属性型参数,政府主管部门只需要监管企业申报的资产是否与输电、配电有关,是否真实可行即可。

FAAGR′和FAAGR的影响最终反映为企业在监管周期内新增投资的情况,按照定价办法,其属于有权限的政府主管部门根据固定资产投资增长与规划电量增长、负荷增长、供电可靠性相匹配的原则统筹核定的政策调控参数。对这两个参数实施调控的目的在于避免过度投资和产生A-J效应。

DR,t在成本监审办法中,采用的是年限平均法,定价折旧年限根据输配电固定资产的类别、设备运行环境和实际使用情况等因素确定。例如输配电常规资产类可以采用固定折旧率,技术设备资产类可以采用弹性折旧率。当电力行业出现重大技术革新时,应加快技术设备资产类折旧[12]。因此折旧率属于调控属性型参数。

从定价办法来看,运行维护费Oc,t的核定主要依据企业过去3年发生的客观数据,企业只需要反映真实情况,就可以获得核准。这种核定方法遵循历史,有一定的合理性,但不具有引导企业控制运行成本的激励效应,容易导致不公平[18],例如一些企业资产规模小(运行工作量少),历史成本高,反而准许的运行成本高。本文引入运行维护费率OCR,t,使运行维护费与资产总量挂钩,可以较好地解决这一问题,而且使OCR,t从监管属性型参数变为政策性调控属性型参数,有利于引导企业控制运行成本。

根据式(4)分析,影响准许收益的5个参数中,AA0是由企业申报、政府核定的客观值,属于监管属性型参数。客观上有效资产的增长率反映了企业的投资率,其需要根据规划新增输配电固定资产投资额核定后再换算,因此AAAGR属于政策性调控属性型参数。

按照定价办法,政策性有效资产的权益资本收益率按1%核定;非政策性有效资产的权益资本收益率按本监管周期初始年前一年1月1日至6月30日国家10年期国债平均收益率加不超过4个百分点核定,因此Re为政策性调控属性型参数。

ALR0为监管周期前3年的平均资产负债率；Rd由同期人民币贷款基准利率与电网企业实际融资结构和借款利率核定,因此这两个参数均为客观值,只要反映真实情况即可,属于监管属性型参数。

根据式(6)分析,QT0和QTAGR两个参数反映的是市场需求的客观情况,不属于政府调控变量,是监管属性型参数,只需真实即可。ΔP反映了企业经营努力程度,定价办法中规定,省级电网综合线损率参考监管周期初始年前3年实际综合线损率平均值核定,属于监管属性型参数,但其可以转化为调控属性型参数。

2 触发平衡账户和调价机制的关键参数与输配电价调控模型

2.1 触发平衡账户和调价机制的关键参数

从式(5)中可以看出,输配电价水平是一个因变量,如果准许收入It的增长小于核价电量Qt的增长，那么第t+1年核准的输配电价将低于第t年，否则将上升。一旦政府有关部门根据核定的准许收入和预测的核价电量核准了输配电价Pt，那么电网企业实际收入(设为Is)将只与实际售电量有关，如果实际电量(设为Qs)超过预测的核价电量Qt，实际收入将超过准许收入，电网企业实际收入与准许收入的差额为ΔI=(Qs-Qt)Pt,否则将减少。参照已有政策(如深圳市、蒙西)，如果ΔI/It超过了±6%，将触发平衡账户之后的调价机制。又It=QtPt，因此调价机制的启动条件为：

(8)

由于电力生产的特殊性,因此平衡账户的科学意义在于准许收入主要体现为固定成本,电力需求(售电量)的大幅下降,并不会减少成本,但电力需求的大幅增长,为了保证供电安全,一定需要增加成本,即输配电固定成本增长具有不可逆转性。从式(6)中可以看出核价电量是与QTAGR和ΔP有关的预测值。假定ΔP是一个准确值(或政府监管的线损目标),那么启动平衡账户或调价机制与否,就只与实际的电量增长率与预测的电量增长率(定价办法中规定,省级电网共用网络输配电量,参考历史电量增长情况以及有权限的省级政府主管部门根据电力投资增长和电力供需情况预测的电量增长情况等因素核定)之间的差距有关。从式(8)推知,也就是实际电量与预测电量有差别,在[0.94,1.06]的区间内变动,触发并启动平衡账户机制,如果实际电量与预测电量之比偏离变动区间,则需启动价格调整机制。由于预测电量是一个可变值,因此实际电量增长率或变化率超出[QTAGR-6%,QTAGR+6%]的区间变动,就需要启动调价机制。

2.2 输配电价调控模型

从理论上讲,电价水平最终反映的是电力的供求关系,但发、输、配、售分开后,输配电环节尤其是输电环节仍将处于垄断地位,为避免A-J效应,目前各国普遍采用最高上限价格管制方式[1,5]。假如主管部门期望输配电价不超过Pw(价格上限或政府监管目标),则调控需要符合以下约束条件,即

Pt≤Pw

(9)

式(7)、式(9)联立，就是基于价格上限的输配电价定价参数的调控模型。

如果政府主管部门期望的Pw是一个动态值，需要实施价格调控(降价或提高价格)时，可以引入ΔPr，式(9)可以改写为：

Pt≤Pr0(1±ΔPr)t

(10)

式中：Pr0为基期价格；ΔPr为价格调控目标参数。

式(7)、式(10)联立，就是基于价格调控目标的输配电价定价参数的调控模型。其含义为，在基期价格Pr0的基础上，监管周期3年内，输配电价逐年下降或升高ΔPr时，政府主管部门如何确定输配电价定价参数的取值。例如由式(7)、式(10)可推导出折旧率参数的调控模型如下：

(11)

同理，也可以推导出其他参数的调控模型(限于篇幅，在此不一一列出)。

在约束条件下，式(7)中的FA0,FA0′,AA0,ALR0,Rd,ΔP,QT0,QTAGR等8个参数是依据历史数据和市场需求实际情况来确定，不受价格监管决策者决定，属于价格监管部门的非决策变量，即监管属性型参数，只需要企业真实上报，政府主管部门审核即可。其中前6个参数受到企业实际经营状况的影响，为可控因素；后2个参数受到电力需求的影响，为不可控的市场环境因素，因此就需要有平衡账户。对于ΔP，可以转化为用于激励企业降低线损的决策变量型的调控属性型参数。

在约束条件下，式(7)中的FAAGR,FAAGR′,AAAGR,DR,t,OCR,t,Re等6个参数是受到价格监管部门控制的决策变量，即价格调控属性型参数，其中DR,t和Re调整后，通过引导技术进步、引导企业投资决策，会在第2个监管周期影响FAAGR,FAAGR′,AAAGR，也会影响资产结构ALR0，因此它们是影响输配电价水平的主要可调控型的决策变量和调控参数。OCR,t会引导企业控制运行成本，属于激励性决策变量型的调控参数，其可以采用标杆参数。

从参数属性出发，政府主管部门使用单一参数或参数组合调控手段，在期望的目标价格Pw之内或基于价格调控目标ΔPr，可以有效实现引导投资、激励企业控制成本、激励降低线损、调控价格水平等单一监管目标或多目标。

3 算例分析

3.1 输配电价测算

本文采集2012年至2014年国网湖北省电力公司的原始数据开展输配电价定价测算。其中,通过原始报表分析,得到:2012年至2014年的FAAGR′为11.22%,FAAGR为6.82%,AAAGR为6.03%,DR,t平均值为9.00%；OCR,t平均值为30.68%；ALR0平均值为66.05%,ΔP平均值为6.04%,QTAGR平均值为4.81%。另外，Re为2014年的5年期国债利率(5.41%，共5期)加4%，为9.41%；Rd为2014年的5年期以上贷款利率6.15%。将各参数取值代入式(7)所示定价测算模型，得到2015年至2017年省级共用网络输配电价水平及各定价参数值见表1。

表1 参数取值及输配电价测算Table 1 Parameter value and calculation of transmission and distribution price

表1反映了各参数对输配电价的综合影响,可以看出,2015年至2017年的输配电价呈现上升趋势,根据式(5)可以判断,在各参数的影响下,准许收入的增长快于电量的增长。表1也反映出各参数对输配电价水平的影响程度不同,因此下面开展各参数敏感性研究。

3.2 参数对输配电价水平的影响程度及平衡账户测算

为了揭示各参数对输配电价水平的影响程度,本文选择电量(不确定性监管参数)和主要调控参数,开展参数敏感性分析。敏感性分析(又称灵敏度分析),就是针对模型y=f(x1,x2,…,xi)(xi为模型第i个参数属性值)，令每个参数属性值在可能的取值范围内变动，研究和预测这些参数属性的变动对模型输出值的影响程度，这种程度称为敏感性系数。下面选择表1中2017年的参数值，针对式(7)的定价测算模型，保持其他参数取值不变，将影响输配电价的某一定价参数调低0.1%～1%，测算输配电价水平的变动情况。2017年输配电价为0.246 4元/(kW·h)(即Pr0)，参数变化后，输配电价为Pr，变动额ΔPr=Pr-0.246 4元/(kW·h)，敏感性系为ΔPr/(0.246 4元/(kW·h))，测算结果见表2。对敏感性参数取绝对值，绘制参数敏感性比较图，如图1所示。

通过表2可以看到,预测的售电量增长率下降,将驱使输配电价水平升高,其他参数增长率下降,均驱使输配电价水平降低。

电量增长率是由有权限的省级主管部门预测，并表现为不确定性的参数，其与平衡账户有关。在表2第12行第2列中，对2017年的事前预测中QTAGR为4.81%，如果2017年年底监管周期结束时，比预测的下降了1%，实际上为3.81%，则有QC,t=QT,2(1+QTAGR)(1-ΔP)=1 768.12 GW·h×(1+3.81%)×(1-6.04%)=172.462 GW·h。

对应的合理输配电价水平应该为0.248 7元/(kW·h),但输配电价仍按0.246 4元/(kW·h)收取,这样电网企业约有172.462 GW·h×0.002 3元/(kW·h)=3.97亿元的准许收入无法获得,因此这一部分“欠收”应以“负数”的形式计入平衡账户。

线损率是一个激励性的决策变量的调控属性参数,在表2第12行第4列中,对2017年的事前预测中ΔP为6.04%,如果2017年年底监管周期结束时,比预测的下降了1%,实际上为5.04%,对应的合理输配电价水平应为0.243 8元/(kW·h),但输配电价仍按0.246 4元/(kW·h)收取。按照定价办法,实际运行中线损率超过核定值的风险由电网企业承担,实际运行中线损率低于核定值的收益由电网企业和电力用户各分享50%,则电网企业收益增加值约为:174.124 GW·h×0.002 6元/(kW·h)×50%=2.3亿元。

表2 影响输配电价水平定价参数的敏感性比较Table 2 Sensitivity comparison of pricing parameters affecting transmission and distribution price

通过图1可以看到,输配电价水平对定价各参数的敏感性程度从高到低依次为:折旧率参数、运行维护费率、线损率参数、电量增长率参数、权益资本收益率参数、有效资产增长率参数,其中折旧率参数、运行维护费率变化对输配电价水平的影响效应分别为3倍和2倍,因而是显著性影响参数;线损率参数、电量增长率参数对输配电价水平的影响效应约为1倍,因而是一般显著性影响参数;权益资本收益率参数、有效资产增长率参数的影响效应小于1,为弱影响参数。

图1 参数对输配电价影响程度的敏感性比较Fig.1 Sensitivity comparison of influences of parameters on transmission and distribution price

如不考虑电价约束,有效资产增长率应与电量增长相匹配,以确保电力供应的安全和质量[8]。如果考虑电价约束目标,分析表2可知,电量增长会降低输配电价,有效资产增长会提高电价,即两者对于输配电价水平具有互为相反的影响,而且电量增长率对输配电价水平的敏感性系数平均是有效资产增长率参数的5.4倍,初略估计,当预计需求增加时,有效资产增长率在电量增长率5.4倍以内,监管周期当期不会抬高电价。但问题是,固定资产投资形成的资产具有不可逆转性,当预计电量增长下滑,此时会导致电价升高,而且新增资产会在第二个周期作为固定资产原值,并通过折旧率,显著抬高价格。为了避免监管后一周期价格水平出现大幅波动,有效资产增长率(与投资率关联)应首先考虑折旧率参数对价格的影响,其次是电量增长率参数的影响。

目前,中国有效资产价值的评估采取的是历史成本法,这种方法具有客观性、易于核审、管理效率高等优点,但这种评估方法会刺激投资者在其资产基数中保留过度资产和超过电量增长实际需求的资产,以获得回报,即易发生A-J效应。因此,在实施有效资产增长和资产更新的监管时,可以采用国际上广泛采用的折旧后最优重置成本法,在考虑需要提供的供电质量及未来电网容量因素的基础上,剔除冗余资产或过度容量部分,并以最小成本支出满足预期需求和质量标准,实现最优重置成本价值,以保障市场交易的公平和提高资源配置效率。这样企业投资会更加审慎[7]。

3.3 参数调控及策略选择

参数调控是实施输配电价监管的重要手段,可以实现电价政策的多目标性。由于电量参数是不确定变量,线损率是激励性变量,下面仅讨论在电价政策性目标之下,调控属性参数中的折旧率参数、运行维护费率、权益资本收益率参数、有效资产增长率参数如何取值。首先,讨论折旧率参数,假定其他参数取值不变,政府有关部门期望监管周期3年中,输配电价水平比2014年的0.221 6元/(kW·h)(即Pr0)逐年下降1%(即ΔPr)，则2015年至2017年目标性电价水平如表3中的第2列所示。将表1中各参数取值代入式(11)中,得到折旧率的上限取值如表3中的第3列所示。同理,也可以求得其他参数的上限取值。

表3 目标价格下的参数调控Table 3 Parameter regulation under target price

由表2得知,折旧率参数、运行维护费率、权益资本收益率参数、有效资产增长率与电价水平同向变化,因此目标价格降低,参数也应调低。从表3可以看出,由于折旧率参数是显著性影响参数,在其他参数按照表1的取值不变情况下,要使输配电价水平实现价格监管目标,逐年降低1%,则监管周期的折旧率需要从9.00%调低为5.72%。同样,运行维护费率也是显著性影响参数,其他参数不变,运行维护费率需要从30.68%调低到25.91%。

由于有效资产增长率、权益资本收益率参数是弱影响参数,通过式(7)发现,有效资产增长率需要通过WACC(通常小于0.1)的乘数效应,因而降低了其影响程度。在显著性参数和其他变量呈现增长趋势而电价要调低(驱使准许收入减少)时,要实现价格调控目标,就需要大幅度降低准许收益。有效资产增长率需要从6.03%调低为-60.84%,但增长率最小值只能取0,因此负数含义在此情况下,将表现为“有效资产核减”。

同样,权益资本收益率要从9.41%调低为-3.88%,权益资本收益率最小也只能取0,这意味着,单一使用权益资本收益率调控,无法实现价格调控目标,因而需要与其他参数同时使用,实施参数的综合调控。由于价格对各参数的敏感性差异较大,当调控目标价格与基期价格差异较大时,需要多参数组合,方可有合理且较好的效果。

4 结语

直接降价或涨价是行政定价方式,容易导致企业抵触或用户不满;引入可调参数对输配电价进行调控是管制定价方式,有利于发挥电价政策对企业经营行为和用户用电行为的引导作用,更科学合理。

输配电价定价测算模型中定价参数存在相互联系和相互作用,但各定价参数的属性不同。监管属性型参数,反映的是企业经营和市场需求的客观状态,在信息不对称的情况下,政府主管部门需要通过成本监审和有效资产核审等方式,使各参数真实可信。调控属性型参数,属于政策决策变量,在价格政策多目标性的情况下,政府主管部门可以使用对调控参数分别实施调整或组合调整的手段,有效引导投资、引导技术进步、激励企业控制成本、激励降低线损、规制输配电价水平等。通过优化定价模型,可以实现部分监管属性型参数转化为调控属性型参数(比如线损率、运行维护费率),驱动和激励电网企业改善经营状态,提高经营水平,从而降低电价。

通过敏感性分析发现,电量参数与各调控型参数对输配电价水平的影响程度存在较大差异,从高到低依次为折旧率参数、运行维护费率、线损率参数、电量增长率参数、权益资本收益率参数、有效资产增长率参数。其中,电量增长率参数反映了市场需求,具有不确定性特性,是触发平衡账户和调价机制的显著参数。在价格上限管制下,价格主管部门需要根据目标价格水平,依据参数对输配电价水平的影响程度,有的放矢,选择不同参数或多参数组合,制定相应的调控措施。本文仅根据案例原始数据开展测算和研究,未就各参数取值的合理性开展深入讨论;另外,本文仅就参数对电价政策多目标的影响开展了定性分析,但未开展定量分析,这些都是后续需要深入研究的内容。

国网湖北省电力公司科技项目“国网湖北省电力公司输配电价改革研究”为本文提供了数据支撑,谨此致谢!

[1] 白玫,何爱明.发达国家输配电价管制理论的实践和经验借鉴[J].价格理论与实践,2016(3):29-36.

BAI Mei, HE Aiming. Lessons learned from the application of regulation theory on transmission and distribution network in developed countries[J]. Price: Theory & Practice, 2016(3): 29-36.

[2] 叶泽.当前我国输配电价改革成效,问题及对策[J].价格理论与实践,2016(2):35-42.

YE Ze. The effectiveness, problems and countermeasures of China’s current transmission and distribution tariff reform[J]. Price: Theory & Practice, 2016(2): 35-42.

[3] 赵会茹,乞建勋,曾鸣,等.输配电价格管制模型研究[J].中国电机工程学报,2003,23(10):89-93.

ZHAO Huiru, QI Jianxun, ZENG Ming, et al. A study of electricity transmission pricing regulation[J]. Proceedings of the CSEE, 2003, 23(10): 89-93.

[4] 施子海,侯守礼,支玉强.美国电价形成机制和输配电价监管制度及启示[J].价格理论与实践,2016(7):25-27.

SHI Zihai, HOU Shouli, ZHI Yuqiang. The formation mechanism of American electricity price and the regulation system of transmission and distribution tariff[J]. Price: Theory & Practice, 2016(7): 25-27.

[5] 王成文,王绵斌,谭忠富,等.适合我国输配电价的激励管制模型[J].中国电力,2008,41(2):12-15.

WANG Chengwen, WANG Mianbin, TAN Zhongfu, et al. The incentive regulation model of transmission-distribution price suitable for China[J]. Electric Power, 2008, 41(2): 12-15.

[6] 蔡建刚,叶泽.信息不对称条件下激励相容的输配电价模型研究[J].中国管理科学,2014,22(5):91-97.

CAI Jiangang, YE Ze. The incentive compatibility price model of transmission and distribution under asymmetric information[J]. Chinese Journal of Management Science, 2014, 22(5): 91-97.

[7] 叶泽,何姣.国外输配电网有效资产确定办法及其启示[J].价格理论与实践,2017(1):23-26.

YE Ze, HE Jiao. The determination method and enlightenment of regulatory asset base for foreign transmission and distribution network[J]. Price: Theory & Practice, 2017(1): 23-26.

[8] 董鹤云,张健,刘庆,等.输配电有效资产核定方法研究——基于Choquet积分投资成效评价模型[J].价格理论与实践,2016(7):155-158.

DONG Heyun, ZHANG Jian, LIU Qing, et al. Research on the method of checking and controlling the effective assets of power transmission and distribution——based on the Choquet integral investment performance evaluation model[J]. Price: Theory & Practice, 2016(7): 155-158.

[9] 张粒子,叶红豆,陈逍潇.基于峰荷责任的输配电价定价方法[J].电力系统自动化,2017,41(14):92-98.DOI:10.7500/AEPS20170219001.

ZHANG Lizi, YE Hongdou, CHEN Xiaoxiao. Transmission and distribution pricing method based on peak-load pricing[J]. Automation of Electric Power Systems, 2017, 41(14): 92-98. DOI: 10.7500/AEPS20170219001.

[10] 韩勇,田闻旭,谭忠富.基于长期边际成本的不同电压等级输配电价定价模型及其应用[J].电网技术,2011,35(7):175-180.

HAN Yong, TIAN Wenxu, TAN Zhongfu. A long-term marginal cost based transmission and distribution pricing model for power transmission and distribution in various voltage classes and its application[J]. Power System Technology, 2011, 35(7): 175-180.

[11] 林文森,张毅威,丁超杰,等.欧洲输电费率的发展与现状[J].电网技术,2016,40(11):3316-3321.

LIN Wensen, ZHANG Yiwei, DING Chaojie, et al. Development and status of transmission tariffs in Europe[J]. Power System Technology, 2016, 40(11): 3316-3321.

[12] 李昂,夏清,钟海旺.第三方输配电成本监管方法探讨[J].电力系统自动化,2016,40(10):1-7.DOI:10.7500/AEPS20160229001.

LI Ang, XIA Qing, ZHONG Haiwang. Method of third party supervision on transmission and distribution costs[J]. Automation of Electric Power Systems, 2016, 40(10): 1-7. DOI: 10.7500/AEPS20160229001.

[13] 刘宝华,王冬容,赵学顺.电力市场建设的几个本质问题探讨[J].电力系统自动化,2009,33(1):1-5.

LIU Baohua, WANG Dongrong, ZHAO Xueshun. Investigation on some essential issues of electricity market building in China[J]. Automation of Electric Power Systems, 2009, 33(1): 1-5.

[14] 姜庆国,王昀昀,林海涛.基于系统动力学的电力批发市场和零售市场相互关系分析[J].电力系统自动化,2016,40(24):77-84.DOI:10.7500/AEPS20160627004.

JIANG Qingguo, WANG Yunyun, LIN Haitao. Analysis on relationship between electricity wholesale market and retail market based on system dynamics method[J]. Automation of Electric Power Systems, 2016, 40(24): 77-84. DOI: 10.7500/AEPS20160627004.

[15] 王漪,何召慧,于继来.按让价、索价和能效综合排序的集中撮合交易方法[J].电力系统自动化,2010,34(18):32-38.

WANG Yi, HE Zhaohui, YU Jilai. A centralized multilateral matchmaking transaction method based on the ranking of charge and undercut prices as well as energy saving and emission reduction indexes[J]. Automation of Electric Power Systems, 2010, 34(18): 32-38.

[16] 白杨,李昂,夏清.新形势下电力市场营销模式与新型电价体系[J].电力系统保护与控制,2016,44(5):10-16.

BAI Yang, LI Ang, XIA Qing. Electricity business marketing modes in the new environment and new electricity pricing systems[J]. Power System Protection and Control, 2016, 44(5): 10-16.

[17] 刘思强,叶泽,于从文,等.我国分压分类电价交叉补贴程度及处理方式研究——基于天津市输配电价水平测算的实证分析[J].价格理论与实践,2016(5):65-68.

LIU Siqiang, YE Ze, YU Congwen, et al. Study on cross subsidy degree and treatment methods about distinguish the voltage class and differentiate the user class price in China—an empirical analysis based on the calculation of the level of transmission and distribution tariff in Tianjin[J]. Price: Theory & Practice, 2016(5): 65-68.

[18] 张粒子,扶柠柠,王春丽,等.基于回归分析的电网运行维护费合理性评估[J].电力系统自动化,2014,38(13):140-144.DOI:10.7500/AEPS20130912013.

ZHANG Lizi, FU Ningning, WANG Chunli, et al. Rationality evaluation of power grid operation and maintenance costs based on regression analysis[J]. Automation of Electric Power Systems, 2014, 38(13): 140-144. DOI: 10.7500/AEPS20130912013.

InfluenceofPricingParametersonTransmissionandDistributionPriceandItsRegulationModel

LIUSiqiang1,2,YEZe1,2,FANXianguo3,YAOJun1,4,WUYongfei1,2

(1. School of Economics and Management, Changsha University of Science and Technology, Changsha410004, China;2. China Electricity Price Research Center, Changsha University of Science and Technology, Changsha410004, China;3. Financial Assets Department of State Grid Hubei Electric Power Company, Wuhan430077, China;4. Financial Assets Department of State Grid Corporation of China, Beijing100031, China)

Based on the pricing method of transmission and distribution price at the provincial power grid, the pricing model of transmission and distribution is optimized by introducing adjustable parameters. Firstly, the properties, the inner contact and the mechanism of the pricing parameters, which will affect the level of the transmission and distribution price, are analyzed. Then the parameter change conditions of triggering the balanced account and the price adjustment mechanism are pointed out. The parametric adjustment and control model for transmission and distribution price regulation is developed. Finally, the sensitivity analysis of pricing parameters is carried out by drawing on the data of Hubei Province, and the degrees of influences of the electric quantity and the main parameters on the level of the transmission and distribution price are analyzed. According to the concrete calculation of parameter regulation under the policy target of price, the regulation strategy is discussed. As the influence of the parameters on the level of the transmission and distribution price are significantly different under the price cap regulation, the authorities of price department need to choose different parameters or multiple parameter combinations to formulate the corresponding regulatory scheme to achieve the regulatory objectives.

This work is supported by National Social Science Foundation of China (No.17BJY059, No.12&ZD051).

transmission and distribution price; pricing parameter; sensitivity; price regulation; balance account

2017-06-11;

2017-09-21。

上网日期: 2017-10-20。

国家社会科学基金一般项目(17BJY059);国家社会科学基金重大项目(12&ZD051)。

刘思强(1972—),男,通信作者,博士,副教授,硕士生导师,主要研究方向:电价理论与政策、电力市场与营销。E-mail： changshalsq@163.com

叶 泽(1962—),男,教授,博士生导师,主要研究方向:电力经济。E-mail: yeze2003@qq.com

范先国(1975—),男,高级会计师,主要研究方向:电价实务。E-mail: 398259868@qq.com

(编辑蔡静雯)