• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»Научные подразделенияИнститут проблем ценообразования и регулирования естественных монополийПроектыАнализ эффективности деятельности электросетевых компаний на основе бенчмаркинга. Апробация методологии анализа для последующей организации системного мониторинга эффективности деятельности российских электросетевых компаний

Анализ эффективности деятельности электросетевых компаний на основе бенчмаркинга. Апробация методологии анализа для последующей организации системного мониторинга эффективности деятельности российских электросетевых компаний

2013

Проблема установления тарифов для субъектов естественных монополий в последнее время приобрела особую остроту. Развернулись горячие дискуссии о целесообразности «замораживания» тарифов на услуги субъектов естественных монополий в 2014 г. Слишком высокие тарифы увеличивают издержки производителей товаров и услуг, заставляют их собственными силами производить и передавать электроэнергию, транспортировать грузы, переносить свое производство за рубеж. Завышенные тарифы ложатся тяжелым бременем на население, позволяют субъектам естественных монополий не особенно заботиться об эффективности.

В то же время, неоправданно заниженные тарифы не позволяют регулируемым компаниям вести нормальную хозяйственную деятельность, приводят к снижению доходов субъектов естественных монополий, сокращают возможности для инвестирования и приводят к снижению общей надежности поставок. В сложившейся ситуации выходом могло бы стать использование стимулирующего регулирования с использованием бенчмаркинга, широко распространенного в ряде зарубежных стран.

Пожалуй, самый обширный зарубежный опыт применения бенчмаркинга и его теоретическое осмысление накоплены в рамках регулирования электросетевых компаний. И этот опыт необходим сегодня в России, где регуляторы и компании начинают делать первые шаги в этом направлении.

С 2009 г. Россия стала использовать метод доходности инвестированного капитала (RAB-регулирование), в рамках которого стало возможным применение бенчмаркинга для определения подконтрольных операционных расходов. В соответствие с российским законодательством (Основы ценообразования в электроэнергетике, 2011) предусмотрена и прямая возможность использования бенчмаркинга в рамках метода сравнения аналогов.

В 2013 г. Федеральная служба по тарифам представила для обсуждения проект методических указаний для определения базового уровня операционных издержек электросетевых компаний на основе бенчмаркинга (ФСТ, 2013), вызывающий массу вопросов и требующий серьезной доработки.

Использование стимулирующего регулирования позволяет отойти от традиционного тарифообразования на основе планово-сметного «затраты-плюс» и индексации тарифов или валовой выручки на основе политической целесообразности к тарифообразованию на основе формулы «инфляция-х». Центральной проблемой в этом подходе является то, как устанавливается показатель потенциала повышения эффективности, или фактор хв этой формуле. Многие страны рассчитывают этот показатель с помощью бенчмаркинга, который позволяет определить одну или несколько наиболее эффективных фирм в отрасли (определить границу эффективности) и  рассчитать потенциал повышения для каждой из фирм отрасли – фактор х. Чем менее эффективна фирма, тем больший потенциал она имеет и тем большее значение фактора х приписывается этой фирме. Это делается с целью стимулировать фирмы увеличить свою эффективность по отношению к границе эффективности. Тарифы, установленные с учетом результатов эффективности затрат, стимулируют повышение эффективности деятельности регулируемых фирм и  позволяют электросетевым компаниям привлекать необходимые инвестиции для развития, т.е. могут с большими основаниями называться сбалансированными и экономически обоснованными.

Однако, различные выборки, различный набор переменных, различные методы могут значительно влиять на результаты бенчмаркинга.

Цель и задачи исследования

Целью исследования, в соответствии с техническим заданием, является анализ потенциала повышения эффективности операционных издержек российских электроэнергетических фирм и разработка методологии определения сбалансированного и экономически обоснованного уровня тарифа с использованием подходов стимулирующего регулирования, а также разработка и апробация методологии анализа для последующей организации системного мониторинга эффективности деятельности (бенчмаркинга эффективности) фирм, занятых в электроэнергетике.

В рамках исследовательского проекта решались следующие укрупненные задачи: количественный анализ и методология такого анализа для определения факторов формирования издержек и оценки эффективности электросетевых компаний в России и за рубежом; социологический анализ качественных характеристик в бенчмаркинге; разработка рекомендаций по использованию бенчмаркинга для целей регулирования и тарифообразования в России.

Объектом исследования является единая энергетическая система России.

Основными методами при проведении исследования являются сравнительный анализ, сочетание статистических и эмпирических исследований, стохастические методы анализа.

Информационной базой исследования являются данные Федеральной службы государственной статистики, Единого архива экономических и социологических данных, отчетность и информация российских и зарубежных фирм, собранная ИПЦиРЕМ в рамках предыдущих исследований, официальная информация органов исполнительной власти Российской Федерации, аналитические и статистические материалы международных организаций, национальных правительственных учреждений за рубежом и ведущих зарубежных аналитических центров.

Результаты исследования

В области теории были выделены фундаментальные тенденции развития нормативного подхода в теории стимулирующего регулирования и обоснованы подходы к решению проблем производительности (эффективности) естественных монополий, связанных с завышенным уровнем цен, неэффективностью производства и нежелательными с точки зрения регулирования эффектами в распределении электрической энергии с помощью имитации конкуренции. Мы доказали необходимость использования регулятором агрегированных входных категорий и множества выпускных (выходных) категорий, отражающих задачи регулирования, в моделях бенчмаркинга.

Регулирование естественных монополий является попыткой снизить негативное влияние их чрезмерной рыночной власти на их собственную эффективность и благосостояние общества. Основная цель регулирования максимизации общественного благосостояния и ограничение ренты, получаемой монополиями благодаря несовершенству рынка. Сам регулятор должен быть независимым, транспарентным, открытым к обсуждения финансовых и инвестиционных планов, а также осуществлять мониторинг условий предоставления услуг. Следует иметь в виду, что, если само регулирование несовершенно, то оно может привести к еще более высоким издержкам на рынке и искажению реакций со стороны регулируемых фирм. Институты, участвующие в регулировании должны внимательно анализировать его эффекты, т.е. регулирование должно быть осторожным и тщательно разработанным с тем, чтобы оно исправляло несовершенство рынка, увеличивая благосостояние население и заставляя монополии повышать производительность в большей степени, чем это было бы в условиях отсутствия регулирования

Наиболее продвинутой формой регулирования на данный момент, по нашему мнению, следует считать такое регулирование, где регулятор, на основе мнений потребителей и других заинтересованных сторон, определяет целевые показатели, а электросетевые фирмы принимают решения в отношении ресурсов и их способов их использования для достижения целей. Этот подход делает попытку имитировать конкуренцию. Фирма может максимизировать свою прибыль за счет предоставления желаемых результатов с наименьшими издержками, а затем с новыми целевыми показателями в отношении издержек и в сочетании с системой стимулирования повысить свою результативность до нового уровня. Такой подход с помощью теории игр может предложить механизм разделения ответственности, рисков и вознаграждения (выгод) и предоставить фирме определенную степень гибкости для учета неопределенности в ее деятельности. Гарантированная среднесрочная и долгосрочная стабильность позволяет привлекать крупные инвестиции. При правильном применении этот подход имеет потенциал сбалансировать интересы электросетевых компаний, потребителей и общества в целом.

Но в рамках этой формы регулирования необходимо точно и однозначно определить целевые показатели (результаты деятельности фирмы (выпуск)). В то время как некоторые показатели выпуска (например, объем отпущенной электрической энергии) можно довольно точно определить заранее, со многими другими показателями выпуска это может оказаться проблематично. Кроме того, все показатели выпуска должны быть определены и измерены одинаково как во времени, так и в пространстве (для всех электросетевых компаний). Регулятору следует быть осторожным и в точном определении показателей (дефинициях). Выбрав в качестве показателя выпуска "расплывчатый" критерий можно легко наказать или наградить компанию за разницу в дефинициях этого показателя, а не за результаты ее деятельности

В развитии методологии были выделены бенчмарки экономической и энергетической эффективности операционной деятельности для электросетевых компаний (Y): количество потребителей, показатели полезного отпуска электрической энергии и протяженности электрической сети, количество точек подключения;. переменные Х (операционные издержки (Opex) и совокупные издержки (Totex))и переменные Z (средняя температура января, доля воздушных и подземных линий, доля активов для обеспечения функционирования сетей высокого напряжения и т.д.). Был определен набора показателей для проведения систематического мониторинга эффективности деятельности (бенчмаркинга эффективности) фирм, занятых в электроэнергетике и разработаны общие модели и методологии бенчмаркинга (включая разработку форм сбора данных (анкет) и предложений по нормализации стоимостных данных. Методология была апробирована на основе данных из выборки электросетевых компаний за 2010-2012 гг.

Исследования позволило получить новые эмпирические знания о факторах формирования издержек электросетевых компаний и эффективности их деятельности, а также предложить рекомендации по использованию бенчмаркинга для целей регулирования и тарифообразования.

Показатель средней эффективности колеблется от 88% (со стандартным отклонением 16%) до 98% (4%). Использовать какой-то один метод в качестве расчета индивидуального показателя эффективности мы считали необоснованным, поэтому использовали усредненный показатель, исключив показатели эффективности с коэффициентом вариации ≥ 0.3.

Таким образом нам удалось рассчитать показатели эффективности, которые можно было бы использовать для определения фактора х, примерно для половины компаний из полной выборки.

Анализ высветил, по крайней мере, три проблемы, к решению которых необходимо найти подходы, для того, чтобы бенчмаркинг мог быть использован в российском тарифообразовании.

Во-первых, проблема чувствительности показателей эффективности к методам, спецификациям моделей и к наборам сравниваемых компаний. Как мы показали в этом исследовании выбор определенной модели может существенно влиять на показатели эффективности, на основе которых предполагается установление тарифов.

Для снятия остроты проблемы чувствительности результатов к используемым методам можно использовать комбинированный подход для расчета показателя эффективности отдельной компании, т.е. рассчитать средний показатель эффективности для каждой компании на основе результатов, полученных на разных моделях. Это позволило бы до некоторой степени нивелировать недостатки различных методов и сделало бы результаты более обоснованными.

Во-вторых, проблема определения эффективности и установления тарифов для компаний, исключенных из процесса бенчмаркинга. У довольно большого количества компаний мы не смогли с достаточной долей уверенности рассчитать показатели эффективности. В основном это были очень маленькие или, наоборот, очень крупные компании, которые были исключены из выборки, так как продемонстрировали аномальные значения или их показатели эффективности, характеризовались неприемлимо высокой вариацией.

Проблема сложная, особенно, если доля таких компаний высока. Возможным подходом к ее решению является международный бенчмаркинг, который позволяет найти аналоги для большего числа компаний, но требует учета специфических факторов, которые влияют на деятельность компаний, так как они функционируют в разных условиях.

В-третьих, проблема достаточности и качества данных. Как показало наше исследование, выбор того или иного метода бенчмаркинга зависит от качества и доступности данных. В России электросетевые компании лишь с 2010 г. начали раскрывать информацию по довольно ограниченному числу показателей. Для того, чтобы иметь возможности использовать эти данные для бенчмаркинга список этих показателей должен быть расширен до основных показателей, которые используются регуляторами за рубежом. Данные должны быть опубликованы, возможно с задержкой в несколько лет, по чувствительным показателям. Важно, чтобы рассчитанные показатели эффективности (как и модели, и сама процедура бенчмаркинга) были прозрачными и проверяемыми, тогда тарифы, установленные с их помощью, с большим основанием будут считаться приемлемыми и обоснованными.

Для возможности расчета аллокационной эффективности, кроме того, необходимы данные о ценах на используемые электросетевыми компаниями ресурсы в различных регионах России. Эти же данные также помогут рассчитать дефлятор для стоимостных показателей, используемых в моделях с временными рядами. В нашем исследовании этот фактор не имел статистически значимого эффекта, но, скорее всего, просто по причине очень короткого временного ряда.

Для стандартизации данных компании должны предоставлять информацию об особенностях влияния учетной политики на операционные издержки в отношении показателей амортизации, распределения расходов по различным видам деятельности и других местных особенностях, которые могут оказывать влияние на показатели эффективности.

Мы считаем, что российский регулятор слишком поспешно и довольно рискованно предложил переход к прямому тарифообразованию на основе использования одной единственной модели COLS . Мы показали, что этот метод чувствителен к спецификации модели и к изменению набора сравниваемых фирм (выборкам). Этот метод предполагает использование довольно большого массива данных высокого качества. Такой выбор регулятора может иметь серьезные негативные последствия (в том числе финансовые) как для регулируемых компаний, так и для потребителей.

На наш взгляд, разумным шагом сегодня была бы организация открытого мониторинга с целью разработки системы бенчмаркинга, которую в начале можно было бы использовать лишь для поддержки решений при установлении тарифов. Причем такая система бенчмаркинга должна включать в себя не только бенчмаркинг операционных издержек, но и бенчмаркинг капитальных издержек, а также качества предоставляемых услуг с тем, чтобы учесть возможность адаптации компаний к используемым данным и предупредить возможное манипулирование. Начать следует с мониторинга, в рамках которого рассчитывать результаты на основе использования различных моделей (комбинированный подход), организовать обсуждение моделей и проводить консультации с компаниями для уточнения спецификаций моделей, включая в них статистически значимые факторы, на которые ссылаются компании в свою защиту. Необходимо использование качественных методов для контроля результатов, полученных с помощью количественных методов.

Регулярный мониторинг позволил бы выявить специфические российские проблемы применения бенчмаркинга в тарифообразовании, уточнить функциональные формы моделей, правильно определить веса для различных переменных. В рамках мониторинга возможно было бы проанализировать степень похожести и различий между неэффективными фирмами и их эталонами.

На основе результатов такого мониторинга регулятор мог бы обоснованно выбрать наиболее подходящую к российским условиям, прозрачную и устойчивую модель (или несколько моделей) для прямого тарифообразования.


 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!