数字化转型背景下电网企业实物资产管理面临的机遇和挑战及应对策略

戚 沁

（国网湖北省电力有限公司，湖北 武汉 430000）

当前，社会已经进入一个信息爆炸、万物互联、数据飞奔的互联网时代，各行业正经历着物联网、大数据、人工智能、区块链等一系列创新浪潮冲击，数字技术与经济社会各个领域深度融合，人们的工作和生活方式正在被颠覆和改变。数字化转型是支撑电网公司高质量发展和战略目标实现的必然选择和必经之路。本文立足于电网公司数字化转型给资产管理带来的机遇和挑战，提出了资产管理优化策略，以期在数字化浪潮中推动电网公司抓住机遇，提高资产管理的效能。

一、电网公司数字化转型的意义

1.数字化转型是电网公司落实数字强国战略部署的重要举措

我国高度重视数字化在现代化建设全局中的引领作用，大力发展数字经济，推动经济社会加速向数字化转型。电网公司作为关系国民经济命脉和能源安全的国有重点骨干企业，必须带头落实党和国家一系列重大决策部署，以数字化转型赋能，优化提升电网业务，培育发展新兴业务，助力数字强国建设，服务经济社会高质量发展。

2.数字化转型是电网公司推动电网高质量发展的迫切需要

随着“大云物移智链”等新型数字技术崛起，能源生产、输送、交易、消费及监管等各个环节正在发生深刻变革。推进数字化转型，对传统电网进行改造升级，能够实现能源互联互通和共享共济，更好地发挥电网优化能源资源配置作用。

二、电网公司数字化转型背景下实物资产管理迎来的机遇

1.助力提高基础数据治理效率

数据是企业的重要资产，是企业数字化的基础和前提。电网公司通过数字化手段加强基础数据治理，最大限度地解决人为主观因素导致的数据录入问题，提高基础数据质量，提高数据治理效率。在账卡物一致性清理方面，加大实物“ID”建设力度，对增量资产100%赋码贴签，核查存量资产实物“ID”完整性、真实性水平，确保设备在不同系统中同一字段的记录保持一致。在数据标准化方面，规范PMS、ERP等系统的填写规范，避免出现记录空缺、缩写、简写等不规范现象，保证数据填写清晰、明确、统一，为深入分析设备信息内在关联提供坚实基础。

2.进一步推动业财深度融合

基于真实、可靠的基础数据，促进业务与财务深度融合。开展电网全要素生产率（TFP）分析，将运行维护费、资本性投入等因素看作投入因子，将客户数量、供电量等因素看作产出因子，计算电网全要素生产率，挖掘实物资产管理的潜在规律。计算全要素生产率有助于分析产出增长来源，即分析各种因素（技术进步、投入要素增长、实现能力等）对产出增长的贡献程度，能够识别产出增长为投入型还是效率型，评估产出增长的可持续性。通过比较全要素生产率增长对产出增长的贡献和全要素生产率增长对要素投入增长的贡献，确定投资决策是应偏向增加总需求还是应偏向调整投资结构、促进技术进步，优化电网公司投资决策。

3.有利于加强逾龄资产风险管理

根据《输配电定价成本监审办法》（发改价格〔2019〕897号）文件要求，输配电准许总收入基于“准许成本加合理收益”原则核定，逾龄资产作为非有效资产，不被纳入输配电价核价范围。电网密集投资将会导致未来某一年资产集中逾龄的风险变大，不利于电网公司资产管理。基于真实可靠的基础数据，依托数字化技术和业财融合规范，开展逾龄资产“资产墙”风险预测，通过预测未来逾龄资产规模，预估资产逾龄风险，提前采取措施防范风险。

三、电网公司数字化转型背景下实物资产管理面临的挑战

1.复合型专业人才匮乏

随着电网数字化转型的纵深推进，越来越多的工作直接或间接地涉及密集的数据，电网公司对数据科学+电网实物资产管理方面的复合型专业人员需求越来越高。一方面，缺少软件开发型人才，包括但不限于大数据存储、数据库构造等领域的专业人才；另一方面，缺少大数据分析型人才，包括但不限于数据挖掘、利用图形化工具及手段，生动形象揭示数据中复杂信息等领域的专业人才。

2.数据安全意识亟待增强

大数据时代的信息安全与以往相比更复杂，具体表现在三个方面：一是数据泄露风险高。大量的企业运营数据、客户信息、个人隐私等数据汇集，在进行数据集中存储时增加了数据泄露风险。二是用户数据的隐私性没有明确界限。由于一些敏感数据的所有权和使用权并没有被明确界定，很多基于大数据的分析都未考虑到用户隐私问题。三是较大的数据体量导致信息管理成本显著增加。从电网设备的广度和时间长度来看，电网基础数据的归集与分摊面临重大考验。随着时间的推移，电网基础数据规模呈现指数增长，海量数据本身蕴藏着价值，但是如何判断数据的价值大小是一个棘手的问题。海量数据的管理问题将会给电网公司带来巨大的挑战。

四、电网公司数字化转型背景下加强实物资产管理的策略

1.持续完善数据管理平台

数据作为生产要素与其他生产要素互相融合时能发挥倍增作用。企业的数据资源基础作为硬件背景，一定程度上影响数据分析的质量。通过持续完善数据管理平台，促进数据与其他生产要素融合，助力电网公司数字化转型。一是加强数据录入校验机制，从人工经验审查、平台逻辑核查两方面提高基础数据质量。安排相关专责定期抽查数据录入信息，人工审查数据填写的规范性和详实度，通报数据治理情况并要求数据录入存在异常的单位及时整改；增强ERP、PMS等系统数据保存时的逻辑校验功能，例如录入数据时记录不为空等。二是制定数据平台流转机制，在数据资产管理平台中制定数据共享规程。业务部门根据自身需要定制数据需求并提交给数据录入部门，平台管理方建立业务部门间数据共享关系并负责实现数据流转。三是加强平台质量管理，开展质量管理工作，平台管理方需定期评估平台运行效果，及时与业务部门沟通需求，滚动完善数据管理平台功能。

2.开展电网实物资产投入产出分析

为了加强精准投资，推动公司从规模扩张向高质量发展转化，需要深入开展全要素生产率评价，不断提高电网的整体投入产出水平。数据包络方法以相对效率概念为基础，考虑到了规模收益可变的情况（例如政策影响等情况），以凸分析和线性规划为工具，计算比较决策单元（公司或单位）之间的相对效率，对决策单元（公司或单位）进行评价。

假设有N个决策单元（N个公司或单位），每个决策单元有M项投入（例如，电网容量、运行维护费等）和S项产出（例如，售电量、客户数量等）。分别用表示决策单元的投入和产出。X为投入矩阵（M×N），Y为产出矩阵（S×N）。定义对于每一个决策单元其所有产出与所有投入之间的比值为，其中u是产出权重的S×1向量，v是投入权重的M×1向量，可以得到优化方程

其中，θ是标量，而ρ是一个N×1的常数项量。这种包络形式比原模型的约束条件少（M×S＜N×1）。

获得的θ值就是第ⅰ个决策单元的效率值，取值范围为0＜θ≤1，当取值为1时说明此时决策单元在前沿面上，即说明决策单元是技术有效的。通过全要素生产率评价结果，识别产出增长为投入型还是效率型，评估产出增长的可持续性，指导不同决策单元（公司或单位）的经营决策。

3.开展“资产墙”风险预测分析

“资产墙”模型构建主要包括实物资产使用年限研究和资产价值规模拟合研究两部分，通常使用年限可取财务折旧年限、技术寿命、定价折旧年限。通过财务折旧年限确定逾龄资产规模，符合电网公司经营需求，能提前做好成本预算筹划，有效规划资产价值重塑策略，平稳经营态势。具体设计思路如下：

根据公式（1），对逾龄资产原值进行预测，需先预测出单位资产原值，然后结合时间序列法分别预测出未来五年单位资产原值。

通过逾龄资产“资产墙”风险预测结果，掌握不同类型资产逾龄高峰期风险，针对不同类型资产差异化提出价值重塑策略，削峰填谷防范化解资产集中逾龄风险，更好地适应成本监审要求。

4.加强复合型人才培养

世界经济数字化转型是大势所趋，新的工业革命将深刻重塑社会经济发展格局。各行各业既要鼓励创新，促进数字经济和实体经济深度融合，也要关注新技术应用带来的风险挑战，加强制度和法律体系建设，重视教育和就业培训。要实现电网公司数字化转型，提高企业经营质效，可以通过以下三种方式：一是要提高思想认知。通过座谈会宣贯等形式提高思想认知，电网公司相关人员要深入理解电网数字化转型的重大意义，明确数字化转型将给电网公司带来的变化。二是加强员工技能培训。邀请行业专家围绕“输电、变电、配电”等核心业务进行授课，通过学习电网数字化中的典型案例，培育员工“业务+数据化”能力。三是开展业务+数据挖掘技能竞赛。号召员工组队参加技能竞赛，提高创新精神。在“赶学比超”中不断提高自身实力，加速适应电网数字化转型，促进数字经济和实体经济深度融合，提高公司经营质效。

五、结语

电网数字化转型给资产管理带来了新的活力。数字化转型在电网实物资产基础上带来了海量数字资产，通过深入挖掘数字资产背后的价值规律，更有利于做好电网实物资产价值管理。面对数字化转型带来的机遇和挑战，一方面，电网公司要加强资产精益化管理，通过引入数据包络法和全要素生产率评价方法，深入开展电网实物资产投入产出分析。基于“资产墙”分析模型，开展多种形式的数据统计分析与预测，全面掌握不同类型资产逾龄高峰期风险。另一方面，要加强专业人员培养，提高专业人员素质，借助业财融合规范，推动传统业务与数字业务的融合，加快实现电网公司数字化转型，有效地提高资产管理质效，实现资产管理高质量发展。