趙 琳,張富春,董興華,張 凱,宋曉俊(.國網冀北電力有限公司秦皇島供電公司,河北 秦皇島 066000;.國網山西省電力公司經濟技術研究院,山西 太原 03000)
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大電力客戶信用綜合評價體系研究
趙 琳1,張富春1,董興華1,張 凱1,宋曉俊2
(1.國網冀北電力有限公司秦皇島供電公司,河北 秦皇島 066000;2.國網山西省電力公司經濟技術研究院,山西 太原 030001)
摘要:為了能夠更加有效地了解大電力客戶繳費信用情況,規避大電力客戶電費回收風險,提出了一種新的大電力客戶信用綜合評價體系模型。根據指標體系的完備性、先導性、代表性和可操作性原則,從企業財務狀況、企業合作信用兩個方面出發建立了大電力客戶信用綜合評價指標體系,利用網絡層次法確定綜合評價體系中各指標的權重,并通過多級模糊綜合評價模型對大電力客戶信用進行具體的評價。最后以秦皇島市某大電力客戶為例進行了模型的仿真驗證,得到了該企業的信用評價結果,并就結果給出了具體的控制欠費風險措施。
關鍵詞:大電力客戶;信用;綜合評價
作為電費繳納的主體,大電力客戶能否按時足額繳納電費影響著電力公司的經濟效益與電力生產活動的正常進行[1-5]。如果能夠及時地掌握大電力用戶的繳費信用情況啟動電費預警機制,就能夠有效地規避電力企業經營風險。因此,如何在相關信息的基礎上對大電力客戶的繳費信用進行科學合理的評價,是當前電力營銷部門亟待解決的現實問題。
目前對于電力客戶信用綜合評價方面的研究已經展開了相關的研究工作。文獻[6]基于電力客戶的基礎信息,利用主成分分析法對電力客戶的信息進行了綜合評價,確定了相應的信用等級;文獻[7]依據綜合評價指標體系所遵循的基本原則建立了電力客戶信用評價體系,并對該體系中的各個指標進行了數據處理,利用模式識別的方法完成了對電力客戶信用的綜合評價活動;文獻[8]將主觀與客觀兩種綜合評價方法結合起來,綜合利用兩種綜合評價方法的相對優勢實現了對電力客戶信用的科學合理的評價;文獻[9]利用不確定性多指標決策法解決了指標值為區間數的綜合評價指標體系的綜合評價問題。上述文獻對于大電力客戶信用綜合評價體系的研究具有重要的參考價值,但是由于問題本身的復雜性,對于大電力客戶信用綜合評價體系還有諸多進一步研究的空間。
本文從大電力客戶的財務狀況、企業合作信用出發建立了大電力客戶信用綜合評價指標體系,并利用多級模糊綜合評價模型進行評價,為有效地分析大電力客戶信用提供了一種全新的思路。
1. 1 指標體系的構建原則
對大電力客戶的信用進行綜合評價是一項較為復雜的系統工程,指標體系構建的好壞直接關系到最終評價結果的科學性與合理性。本文根據秦皇島供電公司的實際統計數據,在進行深入研究的基礎上,確立了構建大電力客戶信用綜合評價體系所遵循的基本原則:
(1)完備性原則。對大電力客戶不能按時足額繳納電費的原因進行全面的分析,根據誘因選取評價指標,保證指標體系的完備性。
(2)先導性原則。大電力客戶信用綜合評價指標體系選取的指標應當具有超前性,能夠提前預知大電力客戶在未來某段時期內的繳費趨勢,以便給繳費應急機制提供重要依據。
(3)代表性原則。影響大電力客戶信用的因素較為繁雜,但是如果綜合評價指標體系過于龐大,會給后期的綜合評價帶來困難,實際上,有些因素雖然與大電力客戶信用有關,但是其作用很小,可以忽略,所以只需要選擇具有代表性的指標即可。
(4)可操作性原則。建立的大電力客戶綜合評價指標體系應當具有可操作性,即所選指標的數據源應當充足并且可以量化處理。
1. 2 指標體系的構建
遵循上述基本原則,建立大電力客戶信用評價指標體系如圖1所示。

圖1 大電力客戶信用評價指標體系
指標體系中企業財務狀況和企業合作信用為二級指標,其中企業財務狀況是指企業在某一固定時間段內的經營狀況,在一定程度上反映了該企業按時足額繳納電費的能力;企業合作信用是指依據該企業的歷史用電情況確定企業按時足額繳納電費的趨勢大小。
企業財務狀況包括資產負債率、流動比率、速動比率、銷售利潤率以及應收賬款周轉率等五個指標。
(1)資產負債率
所謂資產負債率是指年負債總額與資產總額的比值,具體如式(1)所示。該指標體現了企業償還賬務的能力,資產負債率越低,說明該企業回收電費的風險就越低。

(2)流動比率
流動比率是指流動資產總額和流動負債總額的比值,具體如式(2)所示。該指標體現了企業的短期償債能力,流動比率越高,企業回收電費的風險就越低。

(3)速動比率
所謂速動比率是指流動資產扣除存貨部分之后與流動負債的比值,具體見式(3)。速動比率能夠反映大電力客戶使用能夠變現的流動資產償還債務的能力,速動比率越高,大電力客戶的電費回收風險越低。

(4)銷售利潤率
銷售利潤率是指企業的利潤總額與營業收入的比值,具體見式(4)。銷售利潤率能夠反映企業收入與利潤的關系,銷售利潤越高,大電力客戶的電費回收風險越低。

(5)應收賬款周轉率
應收賬款周轉率是指企業應收賬款的周轉速率,應收周轉率越高,說明該企業的資產流動性越強,電費回收風險越低。
企業合作信用包括用電總量、年欠繳電費總比率、拖欠電費次數、違約用電率等四個指標,各指標的概念明確,易于理解,其具體值可以通過供電公司的相應記錄進行查詢。
本文利用網絡層次分析法進行指標權重的確定。網絡層次分析法是一種有效的權重確定方法,它將人的思維過程數學化,實現定性與定量的結合。
網絡層次法的基本步驟如下:
(1)分析問題,構造典型結構
網絡層次分析法首先需要進行的就是對所研究的問題進行深入的分析,構造控制層次和網絡層次。其中控制層次是決策準則的集合,各個決策準則的權重由AHP法確定;網絡層次則表現了元素之間相互影響、相互制約、相互依存的關系。
(2)確定層次元素單排序權重
首先基于某一準則對同一元素組中的各個元素進行兩兩關系分析,得到相應的權重;然后對于不同元素組里的元素進行兩兩關系分析,得到相應的權重。
(3)構造超矩陣
設控制層中的元素為P1,P2,…,Pn,網絡層中的元素組為C1,C2,…,Cm,其中Ci包括元素ei1,ei2,…,ein,分別以控制層中元素Ps、Cj中元素ejl為準則,元素組Ci中元素按其對eji的影響力大小進行間接優勢度比較,使用層次分析法中的9級標度法進行量化處理,具體含義見表1。

表1 9級標度法
a.依據9級標度法建立判斷矩陣B;

b.求矩陣B的最大特征值對應的特征向量ν;

c.求各指標權重;


式中:CI為一致性指標;RI為平均一致性指標。CI的表達式為:

d.一致性檢驗(m=1,2時不需檢驗)
一致性比率CR為:
RI的值通過查表2獲得。
當CR<0.1時,則判定矩陣的取值具有一致性,否則需要調整判定矩陣中的值,重新進行計算,直到滿足一致性條件。

表2 平均一致性指標RI
當CR<0. 1時,則判定矩陣的取值具有一致性,否則需要調整判定矩陣中的值,重新進行計算,直到滿足一致性條件。
e.構造超矩陣
記Wij為:

超矩陣中,列向量為Ci對Cj中元素的影響排序向量,在控制層元素Ps下,超矩陣為:

(4)構造加權超矩陣
a.構造加權矩陣。以控制中元素Ps為準則,比較Ps下各組元素對準則Cj的重要性,其結果如表3所示。
加權矩陣A為:

b.構造加權超矩陣

(5)計算極限超矩陣
設W是系統的超矩陣,記W的k次冪為:

其中:

則極限超矩陣為

如果極限存在,則W∞中的j列元素就是某決策準則下各元素對于元素j的極限相對排序。

表3 加權比較矩陣
本文利用多級模糊綜合評價模型對大電力客戶的信用進行綜合評價,其具體的評價步驟為:
(1)對研究對象進行深入分析,確定模糊綜合評價的因素集合X:

(2)確定評語矩陣Y。評語矩陣是根據各個指標對最終評價目標的影響作用而可能做出的評語集合,一般可表示為:

(3)確定權重。利用上文中所提及的網絡層次分析法進行權重計算,各指標的權重向量為:

各指標的權重滿足:

(4)建立評判矩陣R。

式中:rij為第i個因素對第j個評價等級的隸屬度。
(5)進行模糊綜合評價,具體計算方法為:
C=WR(23)式中:C為綜合評價結果向量;W為指標的權重向量;R為評價矩陣。
(6)依據最大隸屬度原則,進行模糊綜合評價結果向量分析。
本文選取秦皇島市某大電力客戶作為評價對象來分析該企業的繳費信用。
首先根據該大電力客戶的經營狀況以及歷史用電信息,選取20個專家對各指標進行打分,統計結果如表4、表5所示。
對表4、表5中的數據做歸一化處理,得到財務狀況與企業合作信用兩個指標的評價矩陣R1和R2,其中表4財務狀況專家打分統


_______________級別評價指標______________________優_________良_________差_____財產負債率 6 10 4流動比率 5 11 4速動比率 5 13 2銷售利潤率 6 10 4 __應收賬款周轉率 8 7 5
表5 企業合作信用打分統計結果___

_______________級別評價指標______________________優_________良_________差_____用電總量 6 8 6年欠繳總比率 4 6 10拖欠次數 2 6 12 ____違約用電率 10 8 2
利用網絡層次法進行各指標權重計算,根據9級標度法生成的財務狀況、企業合作信用相對于大電力客戶信用的相對重要性判斷矩陣為:

經過計算,可得財務狀況、企業合作信用相對于大電力客戶信用的權重為:財務狀況下級指標相對于財務狀況的相對重要性判斷矩陣為:



經過計算,可得財務狀況下級指標相對于財務狀況的權重為:企業合作信用下級指標相對于企業合作信用的相對重要性判斷矩陣為:

經過計算,可得企業合作信用下級指標相對于企業合作信用的權重為:

在上述數據的基礎上,做一級評價。
財務狀況評價結果為:

從評價結果中可以看出,該企業財務狀況達到優的程度為31. 86%,達到良的程度為48. 01%,達到差的程度為20. 14%。根據最大隸屬度原則,該企業的財務狀況為良。
企業合作信用評價結果為:

從評價結果中可以看出,該企業的企業合作信用達到優的程度為23. 39%,達到良的程度為32. 56%,達到差的程度為44. 05%。根據最大隸屬度原則,該企業的財務狀況為差。
在一級評價的基礎上做二級評價,其判定矩陣為:


該企業的繳費信用綜合評價結果為:
B=WR=[0.2974,0.4415,0.2612]從評價結果中可以看出,該企業的繳費信用達到優的程度為29. 74%,達到良的程度為44. 15%,達到差的程度為26. 12%。根據最大隸屬度原則,該企業的財務狀況為良。
通過評級結果可以看出,該企業的經營狀況良好,但是企業的合作信用較差,所以必須采取相應的強制措施降低該企業的電費回收風險。
大電力客戶是電費繳納的主體,建立大電力客戶信用綜合評價體系能夠有效地規避電費拖欠的風險,保證電力企業的正常運營。本文在已有研究的基礎上,提出了大電力客戶信用綜合評價體系,利用網絡層次法確定了各指標權重,并通過多級模糊綜合評價模型進行評價。該體系的優點在于:
(1)從財務狀況與企業合作信用出發建立了大電力客戶信用綜合評價體系,評價結果更加客觀、合理。
(2)利用多級模糊綜合評價模型進行對大電力客戶信用進行綜合評價,可以從多個角度了解大電力客戶的繳費信用情況。
(3)本文所提出的方法計算簡單,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
作者簡介:趙琳(1971-),女,助理工程師,從事電力營銷等方面的研究工作,E?mail:723438388@qq. com。
收稿日期:2015-10-25。
中圖分類號:TM711
文獻標識碼:A
DOI:10. 3969/j. issn. 1672-0792. 2016. 01. 007