本文摘要：世界各国由于自身经济发展情况有所不同以及水资源条件的差异，制订水价必定有有所不同的依据和机制。

世界各国由于自身经济发展情况有所不同以及水资源条件的差异，制订水价必定有有所不同的依据和机制。然而水价结构的解析毕竟世界各地的水务部门都面对着一个共性问题。在过去几十年里，大家都尝试解决问题这个问题，明确方式还包括基于专家的经验估计，也有更加简单的数学预测。

这些研究一般都假设各个成本变量是精确的，没考虑到这些变量在实际中自带的不确定性，例如电价、银行利息或者通胀率等。这些因素在一定的时间框架内，有些时候可以视为常数，有些时候却敢。例如递减式阶梯定价(Increasing Block Tariffs – IBTs)，它是在水电领域十分风行的定价模型，在有些地区（例如巴西和菲律宾）甚至还写出入法律沦为法定定价方法。

它的原理是将消费量分成若干档，用于就越多，对应档次越高，适当价格也有所不同。虽然这个模式在有些国家和地区获得了顺利，但也证实在其他地方不限于，甚至适得其反，与想法背道而驰。

案例的告终原因证实是因为这些地区的情况不合乎一些事前假设的前提条件。这些成本的随机属性以及预测收益（最少还包括了水价的营收）拒绝对这些不确定性展开综合性的分析分析。鉴于上述现有水价制订遇上的问题，来自葡萄牙里斯本大学的土木工程研究和可持续创意学院的团队研发了一种多目标优化模型（multi-objective optimization--MOO）， 通过公式系统地回应涉及收益，并基于风险的分析评估成本变动性。

其中一个焦点放到避免与价格结构涉及的严苛假设（潜在阶梯的数量、体量和价格），让这些变量权利地构成合适水务部门自身背景和目标的形式。在水价原作时，在适合的框架下，考虑到更好的背景因素，而且更加主动地谋求多元化的政治经济目标，能在价格制订是较少一点人为不合理，这是创意的机遇。在这个研究里，他们创建了一个适合价格框架FSP（Framework for Suitable Prices）的模型，目的是通过创建成绩标量函数（achievement scalarizing function - ASF），用参考点的方法寻找有效地的解决方案组。

为指导决策过程需要更佳地展开讨论，他们将这套算法应用于佛得角Boa Vista岛作为案例研究，并对当地的现状和有可能的场景展开评估。成本构成和收益源研究团队再行确认了水价成本的主要构成，还包括运营确保（OM）、资本开支（capital charges）、机会成本（opportunity costs）和涉及的外部效应（externality）。

他们用“+”、“-”来取决于强弱，“--”回应低于而“++”回应最低。其中“估计准确性”所指的是该成本构成可以被分析评估的程度，“接受度”指学术和工业界的认可度。他们的评估结果如下表格：▲表格1. 供水费用的现状（特征分类方式：“++”、“+”、“-”、“--”）除了确认成本构成，研究人员还对营收来源展开阐释，并对相同重复使用价格、相同单位水价、阶梯式水价等有所不同模式展开阐释。

▲表格2. 水价结构设计的考虑到和有可能的调整点在这基础上他们创建了适合价格框架FSP（Frameworkfor Suitable Prices）的模型，并将其整理为下面一个工作流程。由于篇幅关系，模型的细节不出这里做到概述，感兴趣的读者可以查询原文理解更加多细节。▲图1. 包括各主要阶段的FSP流程图案例研究研究团队自由选择了非洲国家佛得角作为案例研究对象。

佛得角全称佛得角共和国，坐落于北大西洋，是由15个大小岛屿构成的群岛国家，东距非洲大陆最西边的塞内加尔500多公里。由于大自然、财务、人力和技术资源的短缺，佛得角是世界供水最短缺的国家之一。该国政府也通过国际的资助大力谋求应付措施，在体制、人才和财政方面都大大改革，提升供水覆盖率。

如下图右图，博阿维斯塔（Boa Vista）坐落于群岛国的最东侧，面积大约620k㎡，土地多为平地。过去5年该岛人口增长率约50%，居民人数14,451。

15-64岁人群占到71.4%。另外长年泛舟人数多达4,200人。

该地区年降水量大约68mm，归属于干旱地区。涉及统计资料表明该地区地表水体量为2.5hm3，旱季时候可铁矿地下水较低至0.3hm3，官方有记录统计资料的萃取量分别大约为0.12hm3/年。

由于这些水源多为半咸水，所以该岛的供水系统主要依赖反渗透的海水淡化工艺处置半咸水和海水，日产量月3,750m3，同时还包括能量重复使用系统。▲图2. Boa Vista的保护区区分概况2014年的统计资料供水结构表明，32.5%的人由管网供水，1.2%通过一家人，26.7%通过运水车，39.1%通过独立国家水塔，还有0.6%通过其他途径取得供水。

供水系统有当地的水与能源管理局AEB管理，它是一个PPP机构。目前他们通过3阶式递减水解征税税费（阶梯变化在6和10m3），下文可参照右图：▲图3. Boa Vista水费历史变化趋势图根据图1的框架步骤，研究团队首先对Boa Vista岛展开理解，然后投票决定几个关键的决策者或机构（例如规划主管、工程公司、开发商和市政官员）收集关于2016年-2025年运营和战略方面的总体规划数据与信息，以让模型涵括两个水价结构稳定期。

根据这些信息，研究团队找到两个“项目属性“和两个”数据分化可能性”，从而搭起四个有所不同的情景。两个项目分别为：在2017和2022年对现有的反渗透厂改建在2017年在Lacacao旅游开发区辟新的RO厂，与一个发电厂项目结合后者的益处还包括：1. 发电厂能获取电能；2.必要的成本节约；3.更佳地防控水华现象；4.用于较低盐度入水增加环境影响。如下图右图，通胀、利率和电费是他们找到的关键因子。

通过对这些因子建模来分析它们之间的统计资料相关性和概率分布。▲图4. (a) 通胀和(b) 利息的概率密度函数以及 (c) 对应的预测趋势仿真结果根据FSP模型，他们用右图5和6的函数回应4个有所不同场景的分析结果。

▲图5. 水价结构概率的FSP结果展出 (场景#1) ;（λ = (0.18, 0.05, 0.05, 0.45, 0.27)的目标函数的结果）▲图.6. FSP结果展出 (scenario #1), λ的起始值 = (0.18, 0.05, 0.05, 0.45, 0.27) 及有可能的变量(λ和年)为了便利与决策用户对话，研究人员通过发问的方式原作容许条件，例如不会发问“水价应当包括哪些成本构成？”或者“哪些部分应当有补助金，应当如何给与？”。附加的答案还包括“最少是运营确保部分”、“投资开支的融资灵活性”、“最多人均用量部分可以通过税收和交易构建补助金”或者“保证所有供应点的人都付得起水费”等。

然后研究人员对这些叙述彰显函数值，将决策管理者的目标转化成数学模型的输出信息，通过成绩标量函数解法出有对应的模型值。研究找到价格对水务部门和用户影响的不确定性十分低。发展中国家一般通过集体分摊总费用来收费，很难搜集用户的收益、家庭情况以及对维护水资源的态度等信息。而在Boa Vista这个案例中，因为旅游业是其经济驱动力，岛上每户人家的规模差距相当大，而且用水量较低的家庭不一定比用水量低的经济条件劣。

例如递减式阶梯计费模式里，收益较低的家庭，虽然人均用水量较低，但是因为家庭人数多或者合付水费，就不会造成要在更加高价的阶梯收费。用户如果不理解水费结构的话，可能会使者情况激化。一个合理的成分评估起码是构建适合水价的第一步。

该研究团队通过对有所不同场景的分析，可以更佳地理解有所不同自由选择带给的成本的变化，从而在变量正处于动态的情况下根据实际情况调整规划路线，并为其制订合理的水价。结语这个模型研究对于供水服务如何创意上给了我们一定的灵感——除了首要目标、技术方案，决策者还应当意识到水价结构的最重要起到，以及它跟前两者间的关系。通过多概念的统合，以及将简单的问题转化成可以建模分析的目标信息，该研究团队引荐的 FSP适合价格框架能协助利益相关者理解新项目经济信息的意义（例如跟海水淡化涉及的投资开支）。

该研究团队指出，这个框架不仅能让决策过程更佳地以成本为导向，还能获取涉及的风险和营收可能性信息不作决策反对。通过在极具整体性的系统水平上把有所不同的成本参数重新加入到营收模型中，能让决策问题从更佳地从全局角度获得评估。在这样的背景下，通过帕累托优化方案（非支配概率）获得的水价结构将协助水务局以更加灵活性灵活的方式构建项目目标。另外，模型的复杂度也要多寡数据的能用度。

数据就越小，模型结构应当要适当非常简单。忽略，简单的水价结构必须大量数据做到承托。

通过佛得角Boa Vista岛的案例研究，我们需要看见政府的水务部门的目标的进化：在过去，由于水资源缺少，水务部门将首要工作落在水资源维护上。但随着技术的发展，例如海水淡化项目的普及，他们关注点也随之发生变化。这些变化对水价结构只不过具有最重要的影响。

该研究的分析也表明只不过现在的水价必须改版调整。另外，海水淡化厂和发电厂因应修建的情景分析表明处置半咸水的成本更加较低，这给调整水价结构获取了可能性。这个案例分析也为项目的可行性获取了最重要信息。

最后，研究团队特别强调权重系由数组必需由决策者来评估，因为水价的自由选择必须基于具体的政治经济目标。更加最重要的是，水价不应当是一个独立国家的框架，必须与其他政策和措施结合，才能实现理想的目标。参考资料New era / new solutions: The role of alternative tariff structures inwater supply projects,F. Silva Pinto, R. Cunha Marques,Water Research,Volume 126,1 December 2017, Pages 216-231,https://doi.org/10.1016/j.watres.2017.09.。

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