大电力客户信用综合评价体系研究

赵 琳，张富春，董兴华，张 凯，宋晓俊（．国网冀北电力有限公司秦皇岛供电公司，河北 秦皇岛 066000；．国网山西省电力公司经济技术研究院，山西 太原 03000）



大电力客户信用综合评价体系研究

赵 琳1，张富春1，董兴华1，张 凯1，宋晓俊2
（1．国网冀北电力有限公司秦皇岛供电公司，河北 秦皇岛 066000；2．国网山西省电力公司经济技术研究院，山西 太原 030001）

摘要：为了能够更加有效地了解大电力客户缴费信用情况，规避大电力客户电费回收风险，提出了一种新的大电力客户信用综合评价体系模型。根据指标体系的完备性、先导性、代表性和可操作性原则，从企业财务状况、企业合作信用两个方面出发建立了大电力客户信用综合评价指标体系，利用网络层次法确定综合评价体系中各指标的权重，并通过多级模糊综合评价模型对大电力客户信用进行具体的评价。最后以秦皇岛市某大电力客户为例进行了模型的仿真验证，得到了该企业的信用评价结果，并就结果给出了具体的控制欠费风险措施。

关键词：大电力客户；信用；综合评价

0 引言

作为电费缴纳的主体，大电力客户能否按时足额缴纳电费影响着电力公司的经济效益与电力生产活动的正常进行［1－5］。如果能够及时地掌握大电力用户的缴费信用情况启动电费预警机制，就能够有效地规避电力企业经营风险。因此，如何在相关信息的基础上对大电力客户的缴费信用进行科学合理的评价，是当前电力营销部门亟待解决的现实问题。

目前对于电力客户信用综合评价方面的研究已经展开了相关的研究工作。文献［6］基于电力客户的基础信息，利用主成分分析法对电力客户的信息进行了综合评价，确定了相应的信用等级；文献［7］依据综合评价指标体系所遵循的基本原则建立了电力客户信用评价体系，并对该体系中的各个指标进行了数据处理，利用模式识别的方法完成了对电力客户信用的综合评价活动；文献［8］将主观与客观两种综合评价方法结合起来，综合利用两种综合评价方法的相对优势实现了对电力客户信用的科学合理的评价；文献［9］利用不确定性多指标决策法解决了指标值为区间数的综合评价指标体系的综合评价问题。上述文献对于大电力客户信用综合评价体系的研究具有重要的参考价值，但是由于问题本身的复杂性，对于大电力客户信用综合评价体系还有诸多进一步研究的空间。

本文从大电力客户的财务状况、企业合作信用出发建立了大电力客户信用综合评价指标体系，并利用多级模糊综合评价模型进行评价，为有效地分析大电力客户信用提供了一种全新的思路。

1 大电力客户信用综合评价体系的建立

1. 1 指标体系的构建原则

对大电力客户的信用进行综合评价是一项较为复杂的系统工程，指标体系构建的好坏直接关系到最终评价结果的科学性与合理性。本文根据秦皇岛供电公司的实际统计数据，在进行深入研究的基础上，确立了构建大电力客户信用综合评价体系所遵循的基本原则：

（1）完备性原则。对大电力客户不能按时足额缴纳电费的原因进行全面的分析，根据诱因选取评价指标，保证指标体系的完备性。

（2）先导性原则。大电力客户信用综合评价指标体系选取的指标应当具有超前性，能够提前预知大电力客户在未来某段时期内的缴费趋势，以便给缴费应急机制提供重要依据。

（3）代表性原则。影响大电力客户信用的因素较为繁杂，但是如果综合评价指标体系过于庞大，会给后期的综合评价带来困难，实际上，有些因素虽然与大电力客户信用有关，但是其作用很小，可以忽略，所以只需要选择具有代表性的指标即可。

（4）可操作性原则。建立的大电力客户综合评价指标体系应当具有可操作性，即所选指标的数据源应当充足并且可以量化处理。

1. 2 指标体系的构建

遵循上述基本原则，建立大电力客户信用评价指标体系如图1所示。

图1　大电力客户信用评价指标体系

指标体系中企业财务状况和企业合作信用为二级指标，其中企业财务状况是指企业在某一固定时间段内的经营状况，在一定程度上反映了该企业按时足额缴纳电费的能力；企业合作信用是指依据该企业的历史用电情况确定企业按时足额缴纳电费的趋势大小。

企业财务状况包括资产负债率、流动比率、速动比率、销售利润率以及应收账款周转率等五个指标。

（1）资产负债率

所谓资产负债率是指年负债总额与资产总额的比值，具体如式（1）所示。该指标体现了企业偿还账务的能力，资产负债率越低，说明该企业回收电费的风险就越低。

（2）流动比率

流动比率是指流动资产总额和流动负债总额的比值，具体如式（2）所示。该指标体现了企业的短期偿债能力，流动比率越高，企业回收电费的风险就越低。

（3）速动比率

所谓速动比率是指流动资产扣除存货部分之后与流动负债的比值，具体见式（3）。速动比率能够反映大电力客户使用能够变现的流动资产偿还债务的能力，速动比率越高，大电力客户的电费回收风险越低。

（4）销售利润率

销售利润率是指企业的利润总额与营业收入的比值，具体见式（4）。销售利润率能够反映企业收入与利润的关系，销售利润越高，大电力客户的电费回收风险越低。

（5）应收账款周转率

应收账款周转率是指企业应收账款的周转速率，应收周转率越高，说明该企业的资产流动性越强，电费回收风险越低。

企业合作信用包括用电总量、年欠缴电费总比率、拖欠电费次数、违约用电率等四个指标，各指标的概念明确，易于理解，其具体值可以通过供电公司的相应记录进行查询。

2 指标权重的确定方法

本文利用网络层次分析法进行指标权重的确定。网络层次分析法是一种有效的权重确定方法，它将人的思维过程数学化，实现定性与定量的结合。

网络层次法的基本步骤如下：

（1）分析问题，构造典型结构

网络层次分析法首先需要进行的就是对所研究的问题进行深入的分析，构造控制层次和网络层次。其中控制层次是决策准则的集合，各个决策准则的权重由AHP法确定；网络层次则表现了元素之间相互影响、相互制约、相互依存的关系。

（2）确定层次元素单排序权重

首先基于某一准则对同一元素组中的各个元素进行两两关系分析，得到相应的权重；然后对于不同元素组里的元素进行两两关系分析，得到相应的权重。

（3）构造超矩阵

设控制层中的元素为P1，P2，…，Pn，网络层中的元素组为C1，C2，…，Cm，其中Ci包括元素ei1，ei2，…，ein，分别以控制层中元素Ps、Cj中元素ejl为准则，元素组Ci中元素按其对eji的影响力大小进行间接优势度比较，使用层次分析法中的9级标度法进行量化处理，具体含义见表1。

表1　9级标度法

a.依据9级标度法建立判断矩阵B；

b.求矩阵B的最大特征值对应的特征向量ν；

c.求各指标权重；

式中：CI为一致性指标；RI为平均一致性指标。CI的表达式为：

d.一致性检验（m＝1，2时不需检验）

一致性比率CR为：

RI的值通过查表2获得。

当CR＜0．1时，则判定矩阵的取值具有一致性，否则需要调整判定矩阵中的值，重新进行计算，直到满足一致性条件。

表2　平均一致性指标RI

当CR＜0. 1时，则判定矩阵的取值具有一致性，否则需要调整判定矩阵中的值，重新进行计算，直到满足一致性条件。

e.构造超矩阵

记Wij为：

超矩阵中，列向量为Ci对Cj中元素的影响排序向量，在控制层元素Ps下，超矩阵为：

（4）构造加权超矩阵

a.构造加权矩阵。以控制中元素Ps为准则，比较Ps下各组元素对准则Cj的重要性，其结果如表3所示。

加权矩阵A为：

b.构造加权超矩阵

（5）计算极限超矩阵

设W是系统的超矩阵，记W的k次幂为：

其中：

则极限超矩阵为

如果极限存在，则W∞中的j列元素就是某决策准则下各元素对于元素j的极限相对排序。

表3　加权比较矩阵

3 多级模糊综合评价模型

本文利用多级模糊综合评价模型对大电力客户的信用进行综合评价，其具体的评价步骤为：

（1）对研究对象进行深入分析，确定模糊综合评价的因素集合X：

（2）确定评语矩阵Y。评语矩阵是根据各个指标对最终评价目标的影响作用而可能做出的评语集合，一般可表示为：

（3）确定权重。利用上文中所提及的网络层次分析法进行权重计算，各指标的权重向量为：

各指标的权重满足：

（4）建立评判矩阵R。

式中：rij为第i个因素对第j个评价等级的隶属度。

（5）进行模糊综合评价，具体计算方法为：

C＝WR（23）式中：C为综合评价结果向量；W为指标的权重向量；R为评价矩阵。

（6）依据最大隶属度原则，进行模糊综合评价结果向量分析。

4 算例分析

本文选取秦皇岛市某大电力客户作为评价对象来分析该企业的缴费信用。

首先根据该大电力客户的经营状况以及历史用电信息，选取20个专家对各指标进行打分，统计结果如表4、表5所示。

对表4、表5中的数据做归一化处理，得到财务状况与企业合作信用两个指标的评价矩阵R1和R2，其中表4财务状况专家打分统

_______________级别评价指标______________________优_________良_________差_____财产负债率　6　10　4流动比率　5　11　4速动比率　5　13　2销售利润率　6　10　4 __应收账款周转率　8　7　5

表5 企业合作信用打分统计结果___

_______________级别评价指标______________________优_________良_________差_____用电总量　6　8　6年欠缴总比率　4　6　10拖欠次数　2　6　12 ____违约用电率　10　8　2

利用网络层次法进行各指标权重计算，根据9级标度法生成的财务状况、企业合作信用相对于大电力客户信用的相对重要性判断矩阵为：

经过计算，可得财务状况、企业合作信用相对于大电力客户信用的权重为：财务状况下级指标相对于财务状况的相对重要性判断矩阵为：

经过计算，可得财务状况下级指标相对于财务状况的权重为：企业合作信用下级指标相对于企业合作信用的相对重要性判断矩阵为：

经过计算，可得企业合作信用下级指标相对于企业合作信用的权重为：

在上述数据的基础上，做一级评价。

财务状况评价结果为：

从评价结果中可以看出，该企业财务状况达到优的程度为31. 86%，达到良的程度为48. 01%，达到差的程度为20. 14%。根据最大隶属度原则，该企业的财务状况为良。

企业合作信用评价结果为：

从评价结果中可以看出，该企业的企业合作信用达到优的程度为23. 39%，达到良的程度为32. 56%，达到差的程度为44. 05%。根据最大隶属度原则，该企业的财务状况为差。

在一级评价的基础上做二级评价，其判定矩阵为：

该企业的缴费信用综合评价结果为：

B＝WR＝［0．2974，0．4415，0．2612］从评价结果中可以看出，该企业的缴费信用达到优的程度为29. 74%，达到良的程度为44. 15%，达到差的程度为26. 12%。根据最大隶属度原则，该企业的财务状况为良。

通过评级结果可以看出，该企业的经营状况良好，但是企业的合作信用较差，所以必须采取相应的强制措施降低该企业的电费回收风险。

5 结论

大电力客户是电费缴纳的主体，建立大电力客户信用综合评价体系能够有效地规避电费拖欠的风险，保证电力企业的正常运营。本文在已有研究的基础上，提出了大电力客户信用综合评价体系，利用网络层次法确定了各指标权重，并通过多级模糊综合评价模型进行评价。该体系的优点在于：

（1）从财务状况与企业合作信用出发建立了大电力客户信用综合评价体系，评价结果更加客观、合理。

（2）利用多级模糊综合评价模型进行对大电力客户信用进行综合评价，可以从多个角度了解大电力客户的缴费信用情况。

（3）本文所提出的方法计算简单，使用方便。

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Research on Comprehensive Assessment System of Large Electricity Customer Credit

ZHAO Lin1，ZHANG Fuchun1，DONG Xinghua1，ZHANG Kai1，SONG Xiaojun2
（1．State Grid Qinhuangdao Electric Power Company，Qinhuangdao 066000，China；
2．Power Economic Research Institute，State Grid Shanxi Power Company，Taiyuan 030001，China）

Abstract：In order to more effectively learn the situation of the payment credit of the large electricity customer and avoid the risk of tariff recovery，a new comprehensive assessment system of large electricity customer credit．Ac⁃cording to principles of completeness，pilot，representative and operation，the paper constructs the credit compre⁃hensive assessment system of large electricity customer credit from the financial condition and enterprise cooperation credit．Each index weight of the comprehensive evaluation system is determined by the network hierarchy process，and the specific evaluation of the large electricity customer is carried out by multi⁃level fuzzy comprehensive evalua⁃tion model．Finally，some large electricity customer is selected as evaluation object to simulate．The credit evalua⁃tion results of the enterprise and the specific measures of controlling the arrears risk is given．

Keywords：the large electricity customer；credit；comprehensive assessment

作者简介：赵琳（1971－），女，助理工程师，从事电力营销等方面的研究工作，E⁃mail：723438388＠qq. com。

收稿日期：2015－10－25。

中图分类号：TM711

文献标识码：A

DOI：10. 3969／j. issn. 1672-0792. 2016. 01. 007