电网企业经营难度影响因素探析

赵会芹

(国网淮北供电公司，安徽 淮北 235000)

电网企业经营难度影响因素探析

赵会芹

(国网淮北供电公司，安徽 淮北 235000)

企业经营的难度受多种因素的影响，如企业的经营规模、社会责任、历史包袱等。就电网企业而言，主要表现在地区经济状况、地理条件、网架结构以及用电客户构成等因素。文章通过运用德尔菲法和相关性分析等方法，尝试确定现阶段影响电网企业经营难度的具体因素，并结合国家电网公司具体情况实例分析各因素与电网企业业绩指标的关系，为客观评价电网企业经营业绩提供修正因素。

电网企业;经营;难度;因素

一、电网企业经营难度的内涵及研究意义

企业经营难度是指与企业经营活动中能达到某一标志的比率有关的量，它是企业能达到这一标志的可能性大小(概率)的函数［1］。对本文来讲，经营难度是不同电网企业达到同一业绩目标值所付出的努力程度。

就电网企业而论，各公司经营绩效数据各不相同，甚至差异较大。但即使相近的经营指标数据对某些电网企业而言，或为正常经营即可实现;而对某些电网企业而言，却显得困境重重，甚至自身虽经努力，依然成效欠佳。可见，电网企业在自身经营发展的过程中，受外部客观环境、资源配置、自身条件等综合因素的影响较大。

为揭示其间的影响因素和影响水平，考察企业的努力程度，增强企业间可比性，提高绩效评价的公平性，经营难度评价就显得尤为必要。而进行经营难度评价的前提是要确定影响经营难度的内、外部因素。本文就是在上述背景下，尝试从不同角度对企业面临的各种客观状况进行分析，探讨电网企业在经营管理中主要受哪些因素影响，以及在这些因素的共同作用下，电网企业的业绩指标所表现的企业价值创造能力、资产运营能力、投资发展能力。

二、电网企业经营难度影响因素的确定方法

国家电网公司(本文研究对象为国家电网公司下属各供电企业)经营区域覆盖全国26个省(自治区、直辖市)，占国土面积的88%以上，各个电网企业都有自身经营特点和难点。本文遵循客观性、可比性、可获取性、实用和简洁性四原则确定影响因素，并以W省所属68家县级供电企业为样本，先使用德尔菲法进行调研，初步确定因素范围，然后使用相关分析法对68家公司业绩指标与各经营难度指标的关系进行相关性分析，优化筛选关键影响因素［2］。

(一)使用德尔菲法确定影响因素的大致范围

电网企业经营难度的关注者主要是企业高层管理者、营销部门、发展建设部门、财务部门、绩效考核部门。据此确定专家范围为:公司领导层、营销部门主任、发展建设部主任、财务部主任、人力资源部主任等。具体步骤如下:

第一步:开放式的首轮调研。发给专家的第一轮调查表是开放式的，不带任何框框，避免因限制太多，漏掉一些重要因素。只设计了“您认为影响电网企业经营难度的主要因素是哪些?”这一问题，请专家提出自己的看法。

第二步:汇总整理专家调查表，归并同类因素并根据出现频率进行排名，排除次要事件，用准确术语提出因素一览表，并作为第二步的调查表发给专家。

第三步:复核式的第二轮调研。发放第二张调查表，请专家再次评价和权衡，并就各影响因素对业绩指标的影响进行简单论证。

经过上述三步后，基本获得了专家对难度影响因素的看法，再通过个别征询、归纳、修改，最后汇总成专家基本一致的看法，作为下一步论证的范围，见表1。

表1 德尔菲法得到的因素范围表

(二)运用相关性分析方法进一步筛选确认主要影响因素

在德尔菲法确定因素范围的基础上，进一步运用相关性分析对上述因素与电网企业业绩的相关性进行论证。

相关性分析指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。文章中相关性分析的因变量为电网企业业绩指标，自变量为上述德尔菲法确定的难度因素。具体步骤如下:

(1)确定相关性分析的因变量。本文探讨的是经营难度因素对企业业绩的影响，因变量就是电网企业经营业绩。本文采用目前国家电网公司企业负责人业绩指标体系(见图1)的经营效益指标作为因变量。

(2)建立相关性分析数据模型。本文采用一元相关性分析法，建立数据模型。例如:确定各难度因素与业务指标“经济增加值”的相关程度。则以难度因素指标值为X，以“经济增加值”为Y。建立以下数据模型。

图1 国网公司企业负责人业绩指标体系图

(3)计算相关系数|r|，判定相关性。将W省所属68家县级供电企业数据代入上述模型，计算r值。设定:|r|＞0.95 存在显著性相关;

|r|≥0.8 高度相关;

0.5 ≤|r|＜0.8 中度相关;

0.3 ≤|r|＜0.5 低度相关。

接上例，通过公式及表格计算GDP总量(难度因素)与经济增加值(业绩指标)相关系数，见表2。

表2 相关系数计算表

上述计算过程也可采用EXCEL统计函数中的CORREL函数，假设的两组数据为:A1∶A10和B1∶B10，在C1输入公式=CORREL(A1∶A10，B1∶B10)［3］。

由|r|=0.8953可知，GDP总量(难度因素)与经济增加值(业绩指标)属高度相关，该难度因素应为主要影响因素。

通过多次运用上述公式计算，得出德尔菲法确定因素与业绩指标之间的所有相关系数，将相关性差的因素排除后，得到了影响业绩指标的8个主要因素，见表3。

表3 难度因素与经济增加值业绩指标相关系数表(主要因素)

三、电网企业经营难度影响因素实例分析

针对上述影响经营难度的因素，以下从其意义、主要影响指标、取值公式三个方面进行详细描述。同时，为更清楚地说明经营难度的各影响因素对供电企业经营发展质量的影响，以W省BA地区的四家县级供电企业2013年相关参数为例进行说明。

(一)GDP总量

(1)因素意义

表征市场价格计算的国内生产总值。是一个区域面积内的经济情况的度量，作为反映宏观经济状况的最基本指标，是衡量国民经济发展情况、显示一个地区经济状况的一个重要指标。

现阶段，中国的居民用电占比只有14%左右，大多数电力都是工业消耗。中国的水泥、冶金、钢铁、造纸、纺织等六大产业消耗了中国60%多电量，因此中国的用电量跟GDP的变化就很紧密。中国改革开放三十年来，用电量和GDP的增速之间的关系大致上是1∶1。经济不好的时候，用电量增速会略低于GDP的增速，而经济好的时候，用电量会高于GDP的增速，平均而言就是1∶1的关系［4］。由此可见，区域GDP发展水平直接决定了区域电网企业的售电量及其增长空间。

(2)受其影响的主要业绩指标

从理论计算上(相关性分析)来看，GDP与经济增加值、可控费用、净资产收益率相关性较高，相关系数分别为0.89、0.83和0.82。

该指标宏观反映单位区域范围内经济发展水平，主要影响企业的价值创造能力、成长能力(纵向提升)。某一地区GDP总量越高，说明该地区电网企业价值创造能力、成长能力越强，对电网建设、投资能力需求加大。反之，企业的价值创造能力、成长能力(纵向提升)会相应放缓、减弱，电网建设投资需求降低。

(3)因素取值公式

实际中可参考采用当地政府部门发布的GDP总量数据取得(单位:亿元)。

(二)人均GDP

(1)因素意义

表征人均国内生产总值，是以某地区一定时期国内生产总值除以同时期平均人口所得出的结果。人均GDP通过平均每个人的GDP大小反映了一个区域的富裕程度水平。经济发展水平(人均GNP)和用电水平(人均用电量)之间存在着明显的正相关关系。一般来说，人均GNP越高，人均用电量越高，或者说经济发展水平越高，人均用电量越高。

2012年，我国人均用电量达到3662千瓦时/人，人均GDP约6078美元/人(当年价)。上世纪80年代时，我国东北部人均用电量水平最高，其后随着地区经济发展，东部人均用电量快速增加，到2010年时，东部地区人均用电量达到4137千瓦时/人，中西部地区人均用电量达到2200～2900千瓦时/人左右。这说明人均GDP对电量增长的后发优势非常明显。

(2)受其影响的主要业绩指标

从理论计算上(相关性分析)来看，人均GDP与经济增加值、利润总额、净资产收益率、投资收入比相关性较高，相关系数分别为0.96、0.84、0.86和0.89。

该指标反映供电企业所处区域的富裕程度水平。与企业的资产营运能力和电网投资能力关联影响。人均GDP越大，对电网建设水平、投资能力提出更高需求。反之，资产营运能力会相应减弱，电网建设投资需求降低。

(3)因素取值公式

年度GDP总量/年度平均人口(单位:元/人)。

(三)售电量

(1)因素的意义

该指标反映区域电力用户所耗用的电量规模水平。通过比较各供电企业年度实现的各行业销售电量总量，能够反映各单位在实际经营中客观存在的市场用电需求及用电负荷增长情况，由于购售电价差正向的存在，售电量的高低直接决定了电网企业毛利水平，对电网企业的经营效益有着决定性的影响。

(2)受其影响的主要业绩指标

从理论计算上(相关性分析)来看，售电量与EVA(价值创造力指标)、利润总额、资产负债率相关性较高，相关系数分别为0.73、0.64和0.56。

图2 2013年10月份企业负责人业绩看板

上述理论计算的结果在国网公司公布的2013年度1～10月份《企业负责人业绩看板》(见图2)中也得到了印证，从图中可以看出售电量、利润总额、经济增加值排名趋势基本一致。

从上述指标关系进一步分析可见，售电量指标与经济增加值、利润总额均呈现较强的正相关。售电量越高，说明该企业价值创造能力、成长能力越强、资产营运能力越高，但同时对电网建设水平、投资能力提出更高的要求。反之，企业的价值创造能力、成长能力(纵向提升)、资产营运能力会相应放缓、减弱，电网建设投资需求降低。需要注意的是，部分电网基础薄弱及历史条件较差的企业可能还会承担较重的电网投资和运维检修压力。

(3)因素取值公式

由营销口径统计的各行业类别(包括大工业、非普工业、居民用电、非居民用电、商业、农业生产、贫困农业排灌)电量加总形成(单位:亿千瓦时)。

(四)单位面积售电量

(1)因素的意义

表征供电企业所在地域范围内实现的销售电量与区域面积的单位数量关系。由于电力输送损耗的存在，单位面积售电量的大小决定着电力损耗的大小和日常运维成本的高低。由于我国人口分布集中在中东部，造成东西部电网单位面积售电量差异较大。西藏山南地区8万平方公里，每年有1.1亿度的售电量，河南省16万平方公里，2012年售电量是1000亿度，河南的单位面积售电量是山南的455倍，在一定程度上反映出西藏山南地区的电量输送损耗和运维成本远高于中原地区。

(2)受其影响的主要业绩指标

从理论计算上(相关性分析)来看，单位面积售电量与经济增加值、利润总额、净资产收益率、投资收入比相关性较高，相关系数分别为0.93、0.92、0.89和0.88。

该指标反映单位区域面积范围内对应的销售电量水平，与企业的价值创造能力、成长能力、资产营运能力、电网投资能力和风险防控能力均相关。单位面积售电量越大，说明该企业价值创造能力、成长能力(纵向提升)和资产营运能力均很强，但同时对电网建设水平、投资能力提出更高的要求。

以W省BA地区的四家县供电企业的单位面积售电量为例:单位面积售电量水平最高的FY公司为89.6千千瓦时/平方公里，最低的GZ公司为32.5千千瓦时/平方公里。在其他因素不变的前提下，FY公司若按照GZ公司的单位面积售电量测算，其利润总额水平将由目前的1407万元下降到－2816万元，其价值创造能力、成长能力、资产营运能力、电网投资能力和风险防控能力将下降。

(3)因素取值公式

售电量/区域面积(单位:千瓦时/平方公里)。

(五)单位客户售电量

(1)因素的意义

表征单位电力用户所消耗的平均电量。

(2)受其影响的主要业绩指标

从理论计算上(相关性分析)来看，单位客户售电量与经济增加值、利润总额、净资产收益率、投资收入比相关性较高，相关系数分别为0.85、0.76、0.81和0.86。

本因素重点影响的业绩指标是投资收入比。受电网的自然属性和电量结算方式(大客户结算点为专用变压器)的影响，在售电总量一定的情况下，单位客户售电量越大，总客户服务成本和检修运维成本越低，投入的电网建设成本越低。如供电辖区内存在用电量大的电力客户，则线损会降低，售电毛利会上升。

(3)因素取值公式

售电量总额/电力用户数量总额(单位:千千瓦时/户)。

以W省BA地区的四家县供电企业为例，单位用户售电量最高的FY公司为0.76千千瓦时/户，最低的GZ公司为0.23千千瓦时/户。

(六)负荷密度

(1)因素的意义

表征每平方公里的平均用电功率数值。负荷密度是表征负荷分布密集程度的量化参数，它是每平方公里的平均用电功率数值，以“千瓦/平方公里”计量。负荷密度高低与送变电工程与线路工程建设投资以及各项工程的折旧维护费用和运行寿命期、电能损耗等密切相关。

江苏省《20千伏供电全面应用与推广总体方案》列示:当20千伏配电网所供区域内用电负荷密度超过0.5万千瓦/平方千米之后，经济效益优势逐渐显现。若负荷密度升至3万千瓦/平方千米，总体建设费用能比10千伏配电网建设费用节省20%。

(2)受其影响的主要业绩指标

从理论计算上(相关性分析)来看，负荷密度与经济增加值、利润总额、投资收入比等相关性较高。该指标对电量输送过程中的损耗程度、电网投资建设费用影响较大，与价值创造能力(电能损耗)、资产营运能力(单位资产售电量大)、电网投资能力和风险防控能力均相关。负荷密度越高，说明该电网企业价值创造能力越强、资产营运能力越高，但同时对电网投资能力、风险防控能力提出更高的要求。

(3)因素取值公式

最大负荷/供电面积(单位:千瓦/平方公里)。

以W省BA地区的四家县供电企业为例，负荷密度最高的FY公司为109.3千千瓦/平方公里，最低的HY公司为40千千瓦/平方公里。在其他因素不变的前提下，FY公司价值创造能力越强、资产营运能力较强。

(七)工商业电量占比

(1)因素的意义

表征工商业类别电量占售电量总额的比重。在目前的电价结构中，工商业电价远高于居民电价，工商业电量占比直接决定了电费收入的高低。对一些农业大省，经济欠发达，工商业电量比例低，居民电量、农业生产电量比重大，工商业电价“交叉补贴”居民和农业生产电价等问题，使得电网企业经营收入存在较大压力［5］。

(2)受其影响的主要业绩指标

从理论计算上(相关性分析)来看，工商业电量占比与经济增加值、利润总额、投资收入比相关性较高。该指标反映供电企业用电结构的优良，进而影响企业的价值创造能力和成长能力，工商业电量占比越高，说明该供电企业用电结构越好，企业的价值创造能力和成长能力就越强。

(3)因素取值公式

工商业类别电量/售电量总额(单位:%)。

以W省BA地区的四家县供电企业为例，工商业占比水平最高的FY公司为83%，最低的GZ公司为52%。

(八)地理条件指数

(1)因素的意义

表征地形、地势、河流、山川等自然地理条件。

我国属于发展中国家，电网处于快速发展阶段;国土面积大，平均负荷密度小;电力输送距离较远。电网企业电能输送、安全生产等受区域地理条件影响较大。

以安徽省为例，全省分为淮北平原、江淮丘陵和皖南山区三大自然区域。地形地势的巨大差异造成了供电企业各不相同的电网建设结构与电网运行模式，同时也带来了程度不一的经营管理难度。皖南山区电量输送损耗、建设投资成本、运维成本、安全生产等较淮北平原地区明显不同。

(2)受其影响的主要业绩指标

从理论计算上(相关性分析)来看，地理条件系数与经济增加值、利润总额、资产负债率等相关性较高，相关系数分别为0.86、0.91和0.96。地形地势的差异主要影响电网运维成本、资产运营能力及投资能力。相对而言，山区较丘陵、平原的电网架设难度大，施工工程量大，建设周期更长，日常运维和电量损耗也较大。

(3)因素取值公式

地理条件指数=(山地面积+高原面积+丘陵面积)/总面积×100%。

四、经营难度影响因素对业绩评价的作用

文章通过运用德尔菲法和相关性分析法确定了影响电网企业经营难度的主要因素，并结合国家电网公司实例分析了各因素对业绩指标的影响动因，为电网企业经营难度评价提供了基础，可运用上述因素建立经营难度评价体系，对电网企业经营难度进行科学、客观、系统的评价，并将评价结果用于修正业绩指标，使业绩评价更能客观地反映不同外部条件下的企业经营的努力程度。

［1］郭子雪.企业经营难度系数［J］.商业研究，2009(8).

［2］宋伶俐.基于相关性分析法的电网设备运行效率评价指标［J］.中国电力，2012(9).

［3］鲁庆云.我国数学试题难度影响因素的研究综述［J］.数学通报，2009(4).

［4］万红.我国电力消费与经济增长的相关性分析［J］.商业时代，2011(33).

［5］牛文琪.我国电力产业政策与电网企业运营绩效相关性分析［J］.统计与决策，2013(5).

［责任编辑:朱子］

Analysis of Influence Factors of Power Grid Enterprise Operation Difficulty

ZHAO Hui-qin
(State Grid Huaibei Power Supply Company，Huaibei235000，China)

The difficulty of the enterprise operation is influenced by a variety of factors，such as the scale of operation，social responsibility，burdens of history and so on.As for the power grid enterprises，the factorsmainly display in the regional economic conditions，geographical conditions，the grid structure and the constitution of electricity customers.In this paper，by using the Delphimethod and correlation analysis，combined with the specific circumstances and examples of the State Grid Corporation，the specific factors that affect the power grid enterprise operation difficulty at the present stage are tried to find out，and the relationship between various factors and the power grid enterprises performance indicators is analyzed，providing the correction factors for the objective evaluation of the operation results of the power grid enterprises.

power grid enterprises;operation;difficulty;factors

F270.7

A

1672-9706(2014)02-0061-07

2014-05-04

赵会芹(1977-)，女，安徽濉溪人，国网淮北供电公司财务资产部副主任，高级会计师、国际注册内部审计师、安徽省会计领军人才。