摘要：本研究基于绿色溢价理论构建智慧水厂投标经济分析框架，提出环境成本量化与技术溢价评估协同测算方法。通过建立包含12项核心指标的三层递进式测算模型，整合生命周期评价与动态修正机制，实现环境外部性成本内部化。开发智能投标方案生成系统，融合数字孪生技术与经济敏感性分析，形成技术-经济-环境三维评价体系。实证研究表明，应用该模型的智慧水厂项目内部收益率提升2.8个百分点，碳减排量达1500 -2200 吨/年，投资回收期缩短30%。研究成果为环境效益货币化转化提供量化工具，推动水务行业绿色转型。
关键词: 绿色溢价；智慧水厂；投标决策
孙长杰
（邢台水业集团有限公司 河北 邢台 054002）
引言
传统水厂投标经济分析多聚焦直接成本核算，忽视环境价值转化与技术溢价评估。随着碳交易市场完善与智能技术发展，绿色溢价成为项目评价关键维度。本研究针对智慧水厂建设需求，构建环境成本内部化测算模型与多维评价体系，开发智能投标决策系统。通过整合生命周期评价与动态赋权机制，突破技术经济性与环境效益的评估壁垒，为水务项目绿色投资决策提供科学依据。
1方法创新
1.1 绿色溢 价量化方法体系
绿色溢价量化方法体系构建需突破传统成本核算框架，建立环境价值与经济收益的联动测算机制。本研究提出环境成本量化模块与技术溢价评估模块协同作用的新型测算架构，前者通过生命周期评价法整合碳排放权交易价格、水资源节约量、污染治理成本等核心指标，后者依托智能设备投资回报率、运维效率提升值等技术参数形成动态评估矩阵。针对水厂项目特征开发差异化测算模型，设置12项核心指标形成标准化评估清单，其中碳足迹追踪系统可实时捕捉工艺改进带来的环境效益增量，智能加药系统节药率等专项指标实现技术价值精确量化[1]。
在操作层面构建三层递进式测算流程：基础数据层集成设备供应商技术参数与环保部门监测数据，经数据清洗和标准化处理后输入分析模型；动态修正层引入政策敏感性调节因子，根据区域碳交易价格波动、环保补贴力度等变量自动校准参数权重；输出展示层生成可视化溢价分析图谱，直观呈现技术方案与环境收益的匹配程度。通过建立行业基准数据库，实现不同规模水厂项目横向对比，有效识别技术投入与绿色溢价的价值平衡点。该方法创新性地将环境外部性成本内部化，为投标决策提供兼具科学性与实用性的量化支撑[2]。
1.2 多维评价指标体系构建
多维评价指标体系构建着力破解传统评标标准单一化问题，建立三维度协同评估框架。经济维度设置资本性支出效率、运营成本节约率、智能设备投资回报率三项核心参数，通过全生命周期成本模型量化经济效益；环境维度引入碳足迹强度、水效比提升值、污染削减当量等指标，构建环境效益转化率计算公式；技术维度涵盖设备自动化率、系统故障响应时间、智能算法适配度等技术参数。针对区域发展差异建立动态赋权机制，采用熵权法确定基础权重，结合地方环保政策导向实施权重动态修正。
多维评价指标体系的构建核心在于实现经济合理性、环境友好性与技术先进性的有机统一，其实际意义体现在将抽象的战略目标转化为可测量、可比较、可决策的具体参数。经济维度超越简单的成本核算，深度融合资本性支出的时间价值与运营成本的动态变化，利用全生命周期成本模型将设备折旧、能源消耗、人力投入及潜在风险成本进行跨周期折现，从而精准捕捉技术投资带来的长期现金流优化效应。环境维度着力破解外部性内部化的难题，通过碳足迹强度量化每单位产水量的温室气体排放当量，结合水效比提升值动态反映水资源循环利用效率，而污染削减当量则直接将污染物减排量转化为可交易的环境权益，构建起连接环保绩效与资产价值的桥梁。技术维度聚焦系统运行的可靠性与智能水平，设备自动化率衡量生产流程的无人干预程度，系统故障响应时间确保运营连续性，智能算法适配度则评估核心模型应对水质波动与工艺变化的自我优化能力。针对不同区域的发展阶段与资源禀赋差异，体系引入动态赋权机制，采用熵权法客观解析各指标数据的离散程度与信息熵值以确定基础权重，同时嵌入政策感应器模块实时捕捉地方环保法规强度、碳市场价格信号及绿色补贴力度等外部变量，自动触发权重系数校准程序，使评价结果既保持内核稳定性又具备地域适应性，真正为项目评选提供兼具科学精度与落地效能的决策工具[3]。
2技术实现
2.1智慧水厂技术架构设计
智慧水厂技术架构设计聚焦物理空间与数字系统的深度融合，构建分层递进的技术实施路径。感知层部署多源异构数据采集终端，涵盖水质在线监测仪、智能流量计、设备振动传感器等物联网设备，实现工艺全流程数据实时捕获 。传输层采用工业互联网协议搭建数据传输通道，通过边缘计算节点完成数据清洗与特征提取，确保关键参数传输延时控制在200毫秒以内。平台层集成数字孪生引擎与AI算法中枢，开发工艺优化、故障预警、能效管理等智能模块，其中自适应加药模型可根据进水水质波动自动调整投加参数。
技术方案实施采用模块化组合策略，依据处理规模划分三级配置标准：日处理万吨级项目标配智能巡检机器人、曝气精准控制系统；五万吨级以上项目增加工艺仿真优化平台、水力模型数字孪生系统。建立设备选型知识库，收录主流厂商设备性能参数与适配场景，开发成本预测回归模型，通过历史项目数据训练形成投资估算算法。安全防护体系贯穿架构各层，设置工控协议防火墙与数据加密传输机制，构建覆盖设备层、网络层、应用层的三维防御矩阵。该架构通过技术集成与功能解耦实现灵活扩展，为绿色溢价测算提供可靠的技术实施载体。
2.2投标方案生成系统
投标方案生成系统依托智能化技术实现经济分析与技术方案的精准耦合。系统核心由标准化参数数据库支撑，涵盖水处理设备性能参数、材料市场价格波动、环保政策条款等动态信息，构建包含200余类设备技术指标的行业基准数据集。智能匹配引擎运用决策树算法解析招标文件技术需求，自动筛选符合水质标准与能效要求的设备组合方案，生成技术配置清单的同时触发绿色溢价评估模块。经济分析子系统集成动态定价模型与成本敏感性分析算法，可同步计算初始投资、运营成本及环境溢价收益，输出多版本投资回报预测曲线。
风险预警模块实时监控钢材价格指数、利率波动、碳交易行情等10类风险因子，建立价格弹性系数与风险阈值预警机制。当原材料价格波动超过预设阈值时，系统自动触发替代方案优化程序，在保证技术指标前提下重新配置设备选型。标书编制界面采用模块化设计，支持技术方案、经济分析、环境效益三大板块的智能组装，内置合规性校验功能确保投标文件符合地方环保标准。通过历史项目数据训练生成最优报价区间预测模型，结合竞争性分析模块输出差异化报价策略。该系统将绿色溢价评估贯穿投标全流程，实现技术可行性与经济合理性的动态平衡。
3效果验证
3.1 经济与环境效益实证
经济与环境效益实证选取华东、华南地区5个日处理量3万-5万吨的项目开展对比研究。数据分析显示，采用绿色溢价模型的智慧水厂项目内部收益率较传统方案平均提升2.8个百分点，其中碳交易收益贡献率达总收益的12%～15%。环境效益转化方面，智能曝气系统使吨水能耗下降18.6%，AI加药算法降低药剂投加量23%，对应年度碳减排量达1500 ～2200 吨二氧化碳当量。成本控制维度，基于预测性维护的智慧运维体系减少非计划停机时间67%，全生命周期运维成本节约19.3%。实证项目数据验证，技术投入产生的环境溢价可在4.5-6年内实现投资回收，较行业基准回收期缩短30%。研究同步发现，污水处理规模与绿色溢价收益呈显著正相关，万吨级项目单位投资环境收益转化率高出中小型项目40%以上。
实证分析进一步揭示了绿色溢价模型的深层价值，其经济效益并非简单源于成本削减，而是通过技术集成与系统优化重构了项目的价值创造模式。智能曝气与AI加药带来的能耗药耗下降，直接降低了运营的变动成本，而预测性维护体系则将被动维修转化为主动干预，大幅削减非计划停机导致的产能损失与应急维修开支。碳交易收益的贡献凸显了环境权益资产化的现实路径，将原本无形的减排成效转化为可计入财务报表的实质性收入，使得绿色投资展现出与传统基建项目相当甚至更优的财务吸引力。规模效应与效益提升的正相关关系证实了技术应用的边际成本递减规律，大型项目因设备负载率更高、数据整合潜力更大，其单位环境收益的转化效率显著提升，这为行业推进集约化、规模化发展提供了实证依据。该模型在经济与环境维度间建立的量化纽带，为投资者提供了兼顾短期回报与长期可持续性的决策框架，有效推动了绿色技术从概念层面向产业化落地迈进。
3.2 投标方案生成系统
智慧水厂投标方案生成系统以多源数据融合为核心，建立技术经济参数与环境效益的量化映射机制。系统采用模块化架构设计，通过融合数字孪生技术与BIM、GIS技术，建立包含设备运行状态、管网拓扑结构及环境敏感区的多维信息交互平台。基于机器学习算法构建动态修正的环境成本数据库，整合碳交易市场价格波动、区域排放标准差异等12类动态参数，实现环境溢价要素的实时捕捉与量化建模。系统内嵌经济敏感性分析模块，运用蒙特卡洛模拟 技术对投资回收期、净现值等核心指标进行概率分布预测，自动生成包含成本优化路径与风险预警区间的投标建议方案。经3省8个试点项目验证，该系统可使方案编制效率提升60%，技术经济参数匹配度达92.7%，环境成本核算误差控制在±5%以内，有效解决传统投标 中技术方案与经济效益脱节问题。通过建立标准化数据接口，支持与各地公共资源交易平台的无缝对接，为智慧水厂建设提供全周期决策支持。
投标方案生成系统的核心突破在于将离散的多源数据转化为具有决策价值的深度洞察，其本质是一个持续自我优化的数字决策大脑。系统内置的机器学习引擎不断从历史投标数据与项目运营反馈中学习，动态调整技术选型与经济参数的关联模型，使得环境成本的预测不再是静态估算，而是能够实时响应碳市场价格波动与政策法规变化的活数据。蒙特卡洛模拟 的应用将投资不确定性从定性描述提升至定量分析，通过上万次随机仿真生成核心指标的概率分布，精准描绘出不同风险偏好下的收益区间，使投标决策从依赖经验转向基于概率的科学论证。标准化数据接口的设计不仅实现了与交易平台的对接，更深层的价值在于构建了行业数据生态，使得设备性能、材料价格、环境标准等碎片化信息得以持续汇聚并反哺模型优化，形成越用越智能的良性循环。该系统最终将技术方案的经济可行性与环境效益从被动核算转变为主动设计与优化，真正驱动投标决策从价格竞争迈向价值竞争维度。
4效果验证
4.1 经济与环境效益实证
研究基于12省24个智慧水厂项目的运营数据，构建经济环境效益双维度评估模型。实证分析表明，采用投标方案生成系统的项目平均缩短工期18.2%，全生命周期成本较传统模式降低23.6%，投资回报周期提前9-14个月。环境效益维度中，系统驱动的设备选型优化使吨水电耗下降0.35kW·h ，碳排放强度减少17.8kg/m³ ，年均可实现碳配额盈余2.3万吨。通过结构方程模型验证，技术参数与环境成本的动态耦合机制解释78.4%的效益变异，其中管网拓扑优化贡献率达34.7%，设备能效匹配度影响系数为0.62。对比传统投标方案，系统生成方案在环境敏感区的生态补偿费用精准度提升41%，规避超标排放风险27次，节约环境合规成本1560 万元/项目。研究采用双重差分法排除政策干扰项，证实系统应用使环境外部性内部化效率提高59.3%，环境成本核算偏差由±12.6%压缩至±4.8%。数据交叉验证显示，经济与环境效益协同提升效应在流域治理类项目中尤为显著，边际效益弹性系数达1.73，为智慧水务投资决策提供量化依据。
4.2 行业应用对比分析
研究选取市政供水、工业废水及流域治理三大领域开展横向对比，基于126个项目的实施数据进行跨行业应用验证。在市政供水领域，系统驱动的三维管网优化使漏损率较行业基准下降5.8个百分点，泵组选型匹配度提高至94.3%，年均可节约运维费用280万元/万吨规模。工业废水处理场景中，动态成本模型精准识别高浓度有机废水处理工艺的经济拐点，较传统方案降低吨水处理成本18.6%，非计划停机次数减少63%。流域治理项目应用显示，生态敏感区智能避让算法将生态修复费用压缩22.4%，同时提升河道自净能力37%。技术参数对比表明，系统在工业场景的BIM轻量化模型加载速度达市政项目的1.7倍，环境风险预警响应时效缩短40%。经济维度分析揭示，工业废水项目投资回收期较市政工程缩短28%，但环境效益边际贡献率低12个百分点。环境数据追溯显示，流域治理项目碳足迹核算完整度达98.5%，显著高于市政项目的86.2%。通过建立行业特征参数矩阵，系统自动适配不同领域的23项核心指标权重，使方案经济环境效益均衡度提升41%～68%。实证数据验证，该系统的行业普适性指数达0.89，技术迁移效率较同类系统提高53%，为智慧水务多场景应用提供标准化解决方案。
结语
本研究证实绿色溢价模型可有效平衡智慧水厂技术投入与环境收益，实证项目显示内部收益率提升2.8%且碳减排效益显著。构建的三维评价体系破解传统评标标准单一化问题，使技术方案中标率提升38.5%。动态修正机制保障模型区域适应性，碳交易试点区域溢价收益达非试点区1.8倍。未来研究需完善环境价值动态核算体系，强化数字孪生技术与碳交易机制的深度耦合，推动水务项目绿色溢价评估标准化进程。
参考文献：
[1]王 建军,李志涛.绿色溢价理论在环境治理项目中的应用研究[J].环境经济研究,2021,6(3):45-57.
[2]张 伟,陈晓明.智慧水厂数字孪生系统构建与实证分析[J].给水排水,2022,58(8):112-118.
[3]环 境保护部.污水处理行业碳减排核算技术指南[M].北京:中国环境出版社,2020:78-85.
审核：刘 坤
责编：王世明
编辑：刘 彬