數字化轉型背景下電網企業實物資產管理面臨的機遇和挑戰及應對策略

戚 沁

（國網湖北省電力有限公司，湖北 武漢 430000）

當前，社會已經進入一個信息爆炸、萬物互聯、數據飛奔的互聯網時代，各行業正經歷著物聯網、大數據、人工智能、區塊鏈等一系列創新浪潮沖擊，數字技術與經濟社會各個領域深度融合，人們的工作和生活方式正在被顛覆和改變。數字化轉型是支撐電網公司高質量發展和戰略目標實現的必然選擇和必經之路。本文立足于電網公司數字化轉型給資產管理帶來的機遇和挑戰，提出了資產管理優化策略，以期在數字化浪潮中推動電網公司抓住機遇，提高資產管理的效能。

一、電網公司數字化轉型的意義

1.數字化轉型是電網公司落實數字強國戰略部署的重要舉措

我國高度重視數字化在現代化建設全局中的引領作用，大力發展數字經濟，推動經濟社會加速向數字化轉型。電網公司作為關系國民經濟命脈和能源安全的國有重點骨干企業，必須帶頭落實黨和國家一系列重大決策部署，以數字化轉型賦能，優化提升電網業務，培育發展新興業務，助力數字強國建設，服務經濟社會高質量發展。

2.數字化轉型是電網公司推動電網高質量發展的迫切需要

隨著“大云物移智鏈”等新型數字技術崛起，能源生產、輸送、交易、消費及監管等各個環節正在發生深刻變革。推進數字化轉型，對傳統電網進行改造升級，能夠實現能源互聯互通和共享共濟，更好地發揮電網優化能源資源配置作用。

二、電網公司數字化轉型背景下實物資產管理迎來的機遇

1.助力提高基礎數據治理效率

數據是企業的重要資產，是企業數字化的基礎和前提。電網公司通過數字化手段加強基礎數據治理，最大限度地解決人為主觀因素導致的數據錄入問題，提高基礎數據質量，提高數據治理效率。在賬卡物一致性清理方面，加大實物“ID”建設力度，對增量資產100%賦碼貼簽，核查存量資產實物“ID”完整性、真實性水平，確保設備在不同系統中同一字段的記錄保持一致。在數據標準化方面，規范PMS、ERP等系統的填寫規范，避免出現記錄空缺、縮寫、簡寫等不規范現象，保證數據填寫清晰、明確、統一，為深入分析設備信息內在關聯提供堅實基礎。

2.進一步推動業財深度融合

基于真實、可靠的基礎數據，促進業務與財務深度融合。開展電網全要素生產率（TFP）分析，將運行維護費、資本性投入等因素看作投入因子，將客戶數量、供電量等因素看作產出因子，計算電網全要素生產率，挖掘實物資產管理的潛在規律。計算全要素生產率有助于分析產出增長來源，即分析各種因素（技術進步、投入要素增長、實現能力等）對產出增長的貢獻程度，能夠識別產出增長為投入型還是效率型，評估產出增長的可持續性。通過比較全要素生產率增長對產出增長的貢獻和全要素生產率增長對要素投入增長的貢獻，確定投資決策是應偏向增加總需求還是應偏向調整投資結構、促進技術進步，優化電網公司投資決策。

3.有利于加強逾齡資產風險管理

根據《輸配電定價成本監審辦法》（發改價格〔2019〕897號）文件要求，輸配電準許總收入基于“準許成本加合理收益”原則核定，逾齡資產作為非有效資產，不被納入輸配電價核價范圍。電網密集投資將會導致未來某一年資產集中逾齡的風險變大，不利于電網公司資產管理?；谡鎸嵖煽康幕A數據，依托數字化技術和業財融合規范，開展逾齡資產“資產墻”風險預測，通過預測未來逾齡資產規模，預估資產逾齡風險，提前采取措施防范風險。

三、電網公司數字化轉型背景下實物資產管理面臨的挑戰

1.復合型專業人才匱乏

隨著電網數字化轉型的縱深推進，越來越多的工作直接或間接地涉及密集的數據，電網公司對數據科學+電網實物資產管理方面的復合型專業人員需求越來越高。一方面，缺少軟件開發型人才，包括但不限于大數據存儲、數據庫構造等領域的專業人才；另一方面，缺少大數據分析型人才，包括但不限于數據挖掘、利用圖形化工具及手段，生動形象揭示數據中復雜信息等領域的專業人才。

2.數據安全意識亟待增強

大數據時代的信息安全與以往相比更復雜，具體表現在三個方面：一是數據泄露風險高。大量的企業運營數據、客戶信息、個人隱私等數據匯集，在進行數據集中存儲時增加了數據泄露風險。二是用戶數據的隱私性沒有明確界限。由于一些敏感數據的所有權和使用權并沒有被明確界定，很多基于大數據的分析都未考慮到用戶隱私問題。三是較大的數據體量導致信息管理成本顯著增加。從電網設備的廣度和時間長度來看，電網基礎數據的歸集與分攤面臨重大考驗。隨著時間的推移，電網基礎數據規模呈現指數增長，海量數據本身蘊藏著價值，但是如何判斷數據的價值大小是一個棘手的問題。海量數據的管理問題將會給電網公司帶來巨大的挑戰。

四、電網公司數字化轉型背景下加強實物資產管理的策略

1.持續完善數據管理平臺

數據作為生產要素與其他生產要素互相融合時能發揮倍增作用。企業的數據資源基礎作為硬件背景，一定程度上影響數據分析的質量。通過持續完善數據管理平臺，促進數據與其他生產要素融合，助力電網公司數字化轉型。一是加強數據錄入校驗機制，從人工經驗審查、平臺邏輯核查兩方面提高基礎數據質量。安排相關專責定期抽查數據錄入信息，人工審查數據填寫的規范性和詳實度，通報數據治理情況并要求數據錄入存在異常的單位及時整改；增強ERP、PMS等系統數據保存時的邏輯校驗功能，例如錄入數據時記錄不為空等。二是制定數據平臺流轉機制，在數據資產管理平臺中制定數據共享規程。業務部門根據自身需要定制數據需求并提交給數據錄入部門，平臺管理方建立業務部門間數據共享關系并負責實現數據流轉。三是加強平臺質量管理，開展質量管理工作，平臺管理方需定期評估平臺運行效果，及時與業務部門溝通需求，滾動完善數據管理平臺功能。

2.開展電網實物資產投入產出分析

為了加強精準投資，推動公司從規模擴張向高質量發展轉化，需要深入開展全要素生產率評價，不斷提高電網的整體投入產出水平。數據包絡方法以相對效率概念為基礎，考慮到了規模收益可變的情況（例如政策影響等情況），以凸分析和線性規劃為工具，計算比較決策單元（公司或單位）之間的相對效率，對決策單元（公司或單位）進行評價。

假設有N個決策單元（N個公司或單位），每個決策單元有M項投入（例如，電網容量、運行維護費等）和S項產出（例如，售電量、客戶數量等）。分別用表示決策單元的投入和產出。X為投入矩陣（M×N），Y為產出矩陣（S×N）。定義對于每一個決策單元其所有產出與所有投入之間的比值為，其中u是產出權重的S×1向量，v是投入權重的M×1向量，可以得到優化方程

其中，θ是標量，而ρ是一個N×1的常數項量。這種包絡形式比原模型的約束條件少（M×S＜N×1）。

獲得的θ值就是第ⅰ個決策單元的效率值，取值范圍為0＜θ≤1，當取值為1時說明此時決策單元在前沿面上，即說明決策單元是技術有效的。通過全要素生產率評價結果，識別產出增長為投入型還是效率型，評估產出增長的可持續性，指導不同決策單元（公司或單位）的經營決策。

3.開展“資產墻”風險預測分析

“資產墻”模型構建主要包括實物資產使用年限研究和資產價值規模擬合研究兩部分，通常使用年限可取財務折舊年限、技術壽命、定價折舊年限。通過財務折舊年限確定逾齡資產規模，符合電網公司經營需求，能提前做好成本預算籌劃，有效規劃資產價值重塑策略，平穩經營態勢。具體設計思路如下：

根據公式（1），對逾齡資產原值進行預測，需先預測出單位資產原值，然后結合時間序列法分別預測出未來五年單位資產原值。

通過逾齡資產“資產墻”風險預測結果，掌握不同類型資產逾齡高峰期風險，針對不同類型資產差異化提出價值重塑策略，削峰填谷防范化解資產集中逾齡風險，更好地適應成本監審要求。

4.加強復合型人才培養

世界經濟數字化轉型是大勢所趨，新的工業革命將深刻重塑社會經濟發展格局。各行各業既要鼓勵創新，促進數字經濟和實體經濟深度融合，也要關注新技術應用帶來的風險挑戰，加強制度和法律體系建設，重視教育和就業培訓。要實現電網公司數字化轉型，提高企業經營質效，可以通過以下三種方式：一是要提高思想認知。通過座談會宣貫等形式提高思想認知，電網公司相關人員要深入理解電網數字化轉型的重大意義，明確數字化轉型將給電網公司帶來的變化。二是加強員工技能培訓。邀請行業專家圍繞“輸電、變電、配電”等核心業務進行授課，通過學習電網數字化中的典型案例，培育員工“業務+數據化”能力。三是開展業務+數據挖掘技能競賽。號召員工組隊參加技能競賽，提高創新精神。在“趕學比超”中不斷提高自身實力，加速適應電網數字化轉型，促進數字經濟和實體經濟深度融合，提高公司經營質效。

五、結語

電網數字化轉型給資產管理帶來了新的活力。數字化轉型在電網實物資產基礎上帶來了海量數字資產，通過深入挖掘數字資產背后的價值規律，更有利于做好電網實物資產價值管理。面對數字化轉型帶來的機遇和挑戰，一方面，電網公司要加強資產精益化管理，通過引入數據包絡法和全要素生產率評價方法，深入開展電網實物資產投入產出分析?；凇百Y產墻”分析模型，開展多種形式的數據統計分析與預測，全面掌握不同類型資產逾齡高峰期風險。另一方面，要加強專業人員培養，提高專業人員素質，借助業財融合規范，推動傳統業務與數字業務的融合，加快實現電網公司數字化轉型，有效地提高資產管理質效，實現資產管理高質量發展。