Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Модель управления эффективностью предприятия энергетического комплекса. Монография
.pdf
Методологические основы разработки модели управления эффективностью …
Драйвером роста операционной эффективности по установленной
производственной мощности и степени ее загруженности является показатель экономической эффективности используемой установленной мощности (ЭИУМ), который определяется следующей формулой:
S
ЭУИМ =
(УЭМ УТМ 0,8598) КИУМ
,
где S – годовая выручка от продаж;
УЭМ – установленная электрическая мощность;
УТМ – установленная тепловая мощность (переведена в МВт с помо-
щью коэффициента);
КИУМ – коэффициент использования установленной мощности.
ЭУИМ характеризует экономическую эффективность производства,
определяя стоимость 1 МВт произведенной тепловой и электрической
энергии и мощности за год.
Продолжаем анализ драйверов роста. Одним из факторов, опреде
-
ляющих эффективность деятельности ТГК, может быть высококвалифицированный мотивированный персонал. Кадровая политика ТГК должна
быть основана на принципах социального партнерства работников и работодателя, их взаимной ответственности за результаты труда, обеспечения
безопасных условий труда, вознаграждения за труд в соответствии с достигнутыми результатами, обеспечения равенства возможностей всех работников, соблюдения
социальных льгот и гарантий, а также реализации
дополнительных корпоративных социальных программ.
Опуская моменты неденежного стимулирования, объемы денежных
средств на заработную плату и на реализуемые программы, направленные на
мотивацию персонала к высокопроизводительному труду и росту уровня заработной платы, созданию условий для повышения квалификации, можно
оценить с помощью показателя фонд оплаты труда
на одного сотрудника.
Таким образом, мы определили показатели качественного характера, которые являются драйверами роста операционной эффективности по основным
производственным мощностям (основным фондом и трудовыми ресурсами):
экономическая эффективность используемой установленной мощности и фонд
оплаты труда на одного сотрудника, а также два количественных показателя:
общая используемая установленная мощность и средняя списочная
численность работников за год. Показатель, который будет учитывать производственные мощности и трудовые ресурсы ТГК, определим как коэффициент эффективности производственных мощностей, которые рассчитывают следующим образом:
ФОТ Ч
КЭПМ =
ЭИУМ ОИУМ
,
61
Глава 2
где ФОТ – годовой фонд оплаты труда на одного сотрудника;
Ч – средняя списочная численность работников за год;
ЭИУМ – экономическая эффективность используемой установленной
мощности;
ОИУМ – общая используемая установленная мощность.
КЭПМ характеризует эффективность производственной деятельности ТГК, направленной на производство тепловой и электрической энергии
и мощности с помощью использования имеющихся производственных
мощностей, коэффициента их
загруженности и производительности трудо-
вых ресурсов.
Ранее говорилось, что ключевым фактором также является зависимость от поставок угля и природного газа, объем которых занимает крайне
высокую долю в себестоимости производства тепловой и электрической
энергии. Для определения драйвера роста операционной эффективности по
топливной составляющей себестоимости необходимо использовать показатели годового объема
произведенной электрической энергии и тепловой
энергии, показатель расходов на топливо и специфический показатель для
энергетической отрасли – удельный расход топлива на отпуск электрической и тепловой энергии.
Необходимо пояснить показатель удельного расхода условного топлива (УРУТ) на отпуск электрической и тепловой энергии. Использование
различных видов топлива (твердого, жидкого и газообразного) делает не
-
возможным обобщенный количественный учет их расхода на производство
энергии без специальной процедуры приведения разных единиц измерения
3
(тонны, м
) в сопоставимый вид. С этой целью в рамках технического уче-
та производится пересчет натурального топлива в условное. Единицей условного топлива выступает единица учета органического топлива, применяемая для сопоставления эффективности различных видов топлива и их
суммарного учета. В качестве единицы условного топлива принимают 1 кг
топлива с теплотой сгорания 7 000 ккал/
ния калорийности для газа – 7 900 ккал/ м
кг (29,31 МДж/кг). Средние значе-
3
, для мазута – 9 800 ккал/кг, для
угля значение калорийности в зависимости от вида угля варьируется
в пределах от 2 200 до 6 250 ккал/кг. Данные о расходе топлива в условном
измерении используют для планирования и анализа удельного расхода топлива на единицу энергии, а также для калькулирования себестоимости
электро- и теплоэнергии. Применение условного топлива
особенно удобно
для сопоставления экономичности различных теплоэнергетических установок. На величину УРУТ также влияют режимы работы ГРЭС. При работе угольных блоков УРУТ станции увеличивается. С помощью условного
топлива можно составить топливный баланс или суммарный энергетический баланс, отрасли в целом.
62
Методологические основы разработки модели управления эффективностью …
Драйвер роста операционной эффективности, учитывающий эффективность использования топлива, можно также определить через долю топливной составляющей в стоимости одной единицы выработанной энергии.
К необходимым показателям в энергетической отрасли будут относиться
стоимость расхода топлива на 1 МВт выработанной энергии за год и стоимость 1 МВт выработанной энергии за год. Показатель стоимость расхода
топлива на 1 МВт выработанной энергии за год (F) рассчитывают по сле-
дующей формуле:
TF
F
( 0,8598)
VV
э.эт.э
.
где TF – общие расходы на топливо на технологические цели;
– выработка электрической энергии;
V
э.э
– выработка тепловой энергии.
V
т.э
В свою очередь общие расходы на топливо на технологические цели
можно рассчитать по формуле:
где УРУТ
TF = (УРУТ
– расход условного топлива на выработку электрической
э.э
э.э · Vэ.э
+ УРУТ
0,8598) · FС,
т.э ·
энергии;
УРУТ
– расход условного топлива на выработку тепловой энергии
т.э
(переведен в МВт с помощью коэффициента).
Показатель стоимость 1 МВт выработанной энергии за год (VE) рас-
считывают по следующей формуле:
S
VE
( 0,8598)
VV
э.эт.э
,
где S – выручка от продаж за год;
– выработка электрической энергии;
V
э.э
– выработка тепловой энергии (переведена в МВт с помощью ко-
V
т.э
эффициента).
Следовательно, драйвер роста операционной эффективности по топливной составляющей (DGF), т. е. учитывающий эффективность использования топлива исходя из доли расходов на топливо в единице выработанной энергии, рассчитывают следующим образом:
F
DGF
,
VE
где F – стоимость расхода топлива на 1 МВт выработанной энергии за год;
VE – стоимость 1 МВт выработанной энергии за год.
Продолжая анализ возможностей роста эффективности работы территориальных генерирующих компаний, необходимо рассмотреть такую
63
Глава 2
существенную составляющую себестоимости, как амортизационные отчисления, доля которой в среднем занимает 10 %. Основным направлением
инвестиционной деятельности ТГК является проведение мероприятий, направленных на продление и сохранение эксплуатационной способности
производственных фондов, замену морально устаревшего оборудования,
продления срока службы зданий и сооружений, повышение надежности
работы, снижение производственных издержек, улучшение условий труда
работников станции
.
Принятая Правительством Российской Федерации Энергетическая
стратегия России до 2030 г. диктует ТГК выполнять инвестиционные обязательства и повышать надежность текущей хозяйственной деятельности.
Соблюдение финансовой стабильности позволит обеспечить требуемую
надежность работы станций и тепловых сетей с минимальными вынужденными отключениями, а также реализацию новых инвестиционных проектов по модернизации генерирующего оборудования.
Территориальные
генерирующие компании имеют сложные корпоративные связи собственности. Довольно сложно оценить их возможности
финансирования значительных инвестиционных проектов только исходя
из уровня полученной прибыли, которая влияет на возможность привлечения заемных средств, часть которой идет в фонд возмещения стоимости,
а нередко ТГК имеет отрицательную прибыль. Поэтому оценку реализации
инвестиционной программы необходимо делать
в сравнении с показателем
полученной выручки от продаж, так как только это соотношении показывает масштаб инвестиций и в перспективе сроки реализации инвестиционной программы с учетом корпоративных возможностей холдинговых
структур, частью которых является ТГК. Это соотношение также позволяет понять серьезность намерений собственников, социальную ответственность, что положительно влияет
на стоимость ТГК.
Коэффициент соотношения инвестиций к выручке (КИВ) рассчитыва-
ют следующим образом:
КИВ = I / S,
где I – инвестиции (капитальные вложения) за год;
S –выручка от продаж за год.
Следующий показатель позволяет оценить, какая часть капитальных
вложений в рамках инвестиционной программы финансируется за счет
амортизационных отчислений. Коэффициент финансирования инвестиций
за счет амортизации (КФИА) рассчитывается следующим образом:
КФИА = АО / I,
где I – инвестиции (капитальные вложения) за год;
АО – амортизационные отчисления за год.
64
Методологические основы разработки модели управления эффективностью …
Драйвер роста операционной эффективности по уровню инвестиций
(DGI), учитывающий масштаб и динамику реализации инвестиционной
программы, можно также определить следующим образом:
DGI = КИВ · КФИА,
где КИВ – коэффициент соотношения инвестиций к выручке;
КФИА – коэффициент финансирования инвестиций за счет амортизации.
Рассматривая прочие расходы и доходы, необходимо сказать, что они
не относятся к специфике производственной деятельности, имеют самую
разнообразную природу, что затрудняет и делает анализ их сравнения по ТГК
необоснованным. Коммерческие и управленческие расходы, выделяемые
в бухгалтерской отчетности
, имеют лишь 3 из 13 территориальных генери-
рующих компаний, и они составляют меньше 3 % от всех затрат компании.
Анализ ведения финансовой деятельности и управления внеоборотными и оборотными активами, финансовыми средствами ТГК также не
привязан к специфике энергетической отрасли и осуществляется классическими средствами финансового менеджмента. Показатели капиталоемкость по внеоборотным активам, капиталоемкость
по денежным средствам, капиталоемкость по дебиторской задолженности, капиталоемкость по
кредиторской задолженности и капиталоемкость по прочим чистым операционным активам описаны нами ранее.
Таким образом, модель управления эффективностью, в том числе
с деревом драйверов роста операционной эффективности, представлена
в таблицах (прил. 3) расчета рентабельности чистых активов по модели
управления эффективностью и расчета
значений драйверов роста эффек-
тивности по модели управления эффективностью.
2.2. Анализ модели управления
эффективностью ТГК
В ходе статистического исследования результатов финансовоэкономической деятельности 13 территориальных генерирующих компаний
были выявлены факторы, влияющие на выбранный в качестве главного критерия эффективности их работы – рентабельность чистых операционных активов (RNOA). Данные показатели являются драйверами роста эффективности ТГК (рис. 11). Следующим важным этапом исследования модели управления эффективностью ТГК служит содержательный
показателей и возможностей прогнозирования модели. Оценку качества
(адекватность и точность) построенной модели (ниже схема), а также значимости влияния драйверов роста на рентабельность чистых операционных
анализ зависимости
65
Глава 2
активов необходимо определить с помощью инструментария эконометрического моделирования. Они имеют однозначную математическую связь
с результирующим показателем и математически определяют его значение.
Задачей модели является нахождение степени влияния драйверов роста
эффективности на рентабельность чистых операционных активов.
Формирование уровней ряда устанавливает закономерностями трех основных типов: инерцией тенденций, инерцией взаимосвязи между последова
-
тельными уровнями ряда и инерцией взаимосвязи между исследуемым показателем и показателями-факторами, оказывающими на него причинное воздействие. Соответственно, различают задачи анализа и моделирования
тенденций, взаимосвязи между последовательными уровнями ряда, причинных взаимодействий между исследуемым показателем и показателямифакторами. Первая из них решается с помощью методов компонентного анализа,
вторая – с помощью адаптивных методов и моделей, а третья – на основе
эконометрического моделирования, базирующегося на методах корреляционно-регрессионного анализа. Разработанная модель управления эффективностью выявляет взаимосвязи между исследуемым показателем и показателямифакторами, оказывающими на него причинное воздействие, и решает задачу
причинных взаимодействий между исследуемым показателем и показателямифакторами. Следовательно, решается
на основе эконометрического моделиро-
вания, базирующегося на методах корреляционно-регрессионного анализа.
Для установления количественной взаимосвязи между показателем
и факторами по своему определению подходит уравнение регрессии. Задача регрессионного анализа понимается как задача выявления такой функциональной зависимости y = f (x
, x2, …, xn), которая наилучшим образом
1
описывает имеющиеся экспериментальные данные. Допущения:
количество наблюдений достаточно для проявления статистиче-
ских закономерностей относительно факторов и их взаимосвязей;
обрабатываемые данные содержат некоторые ошибки (помехи),
обусловленные погрешностями измерений, воздействием неучтенных случайных факторов;
матрица результатов наблюдений является единственной инфор-
мацией об изучаемом объекте, имеющейся в распоряжении перед началом
исследования.
Решение задачи регрессионного анализа целесообразно разбить на
несколько этапов:
предварительная обработка данных;
выбор вида уравнений регрессии;
вычисление коэффициентов уравнения регрессии;
проверка адекватности построенной функции результатам наблю-
дений.
66
KEW
КЕ AP
задолженности
КЕ кредиторской
RONA
рентабельность чистых
активов
RFA
рентабельность
RNOA
рентабельность чистых
финансовых активов
операционных активов
ATO
OPM
рабочего капитала
капиталоемкос ть по
неденежным элементам
КЕ AR
задолженности
активов
оборачиваемость
прибыли
маржа операционной
KEC
капиталоемкость по
KENCA
капиталоемкость по
OOPM
маржа прочей
денежным средствам
внеоборотным активам
операционной прибыли
КЕ по дебиторской
ОА
КЕ Inv
КЕ по прочим чистым
КИВ
KjOC
расходов в с /с
коэффициент прочих
KjA
расходов
коэффициент
управленческих
DGI
Драйвер роста ОЭ по
коэффициент
уровню инвестиций
VE
стоимость расхода
КФИА
выручке
коэффициент
финансирования
соотношения инвестиций к
энергии
топлива на 1 МВт/час
инвестиций за счет АО
F
энергии
стоимость
выработанного 1 МВт/час
продаж
KjM
коммерческих
коэффициент
KjC
коэффициент
себестоимости
ROS
рентабельность от
расходов
продаж
КЭПМ
DGF
коэффициент
Драйвер роста ОЭ по
топливной составляющей
ЭИУМ
экономическая
мощностей
эффективности
производственных
ОИУМ
устан. мощности
эффективность исп.
ФОТ
общая используемая
установленная мощность
Ч
работника
Фонд оплаты труда на 1
средняя списочная
численность персонала
Дерево драйверов роста операционной эффективности
Рис. 11 Модель управления эффективностью территориальной генерирующей компании
Глава 2
Предварительная обработка включает стандартизацию матрицы данных (эти преобразования были проделаны в рамках факторного анализа),
расчет коэффициентов корреляции, проверку их значимости и исключение
из рассмотрения незначимых параметров. Формирование массива данных
для построения регрессионной модели зависимости показателя рентабельности чистых операционных активов и драйверов роста эффективности
будет осуществлено с помощью факторного анализа
. Рассмотрим кратко
этот инструмент статистического анализа данных.
Факторный анализ является методом определения структурной зависимости между случайными переменными. В результате его использования получается сжатое описание малого объема, несущее почти всю информацию, содержащуюся в исходных данных.
, Y2, ..., Ym получаются из исходных перемен-
1
ных X
Главные компоненты Y
, X2, ..., Xm путем целенаправленного вращения, т. е. как линейные
1
комбинации исходных переменных. Вращение производится таким образом, чтобы главные компоненты были ортогональны и имели максимальную дисперсию среди возможных линейных комбинаций исходных переменных X. При этом переменные Y
, Y2, ..., Ym не коррелированны между
1
собой и упорядочены по убыванию дисперсии (первая компонента имеет
наибольшую дисперсию).
Модель факторного анализа имеет вид
р
XFe
iijji
1
j
,
где λij – постоянные величины, называемые факторными нагрузками,
– общие факторы, используемые для представления всех p исход-
F
j
ных переменных,
– специфические факторы, уникальные для каждой переменной,
e
i
p <= m.
Задачами факторного анализа являются: определение числа общих
факторов, определение оценок λ, определение общих и специфических
факторов.
Для получения оценок общностей и факторных нагрузок используется эмпирический итеративный алгоритм, который сходится к истинным
оценкам параметров. Сущность алгоритма сводится к следующему.
Первоначальные оценки факторных
нагрузок определяются с помощью метода главных факторов. На основании корреляционной матрицы R
формально рассчитываются оценки главных компонент.
На следующей итерации модифицируется матрица R – вместо элементов главной диагонали подставляют оценки общностей, полученные на предыдущей итерации; на основании модифицированной матрицы R с помо-
68
Методологические основы разработки модели управления эффективностью …
щью вычислительной схемы компонентного анализа повторяют расчет
главных компонент (которые не являются таковыми с точки зрения компонентного анализа), ищут оценки главных факторов, факторных нагрузок,
общностей, специфичностей. Факторный анализ можно считать законченным, когда на двух соседних итерациях оценки общностей меняются слабо.
С помощью факторного анализа как метода оценки размерности
множества
наблюдаемых переменных был определен массив данных, характеризующий влияние драйверов роста эффективности на показатель
рентабельности чистых операционных активов по каждой территориальной генерирующей компании отдельно. Сведения влияния драйверов роста
эффективности на изменение рентабельности чистых активов представлены ниже (табл. 3, 4).
Задача определения функциональной зависимости, наилучшим обра-
зом описывающей данные, связана с
преодолением ряда принципиальных
трудностей.
Величины, характеризующие различные свойства объектов, в нашем
случае драйверы роста эффективности, могут быть независимыми или
взаимосвязанными. Это можно определить с помощью корреляционного
анализа, основные задачи которого следующие:
измерение степени связи двух или более явлений;
отбор факторов, оказывающих наиболее существенное влияние на
результативный признак на основании измерения степени связности между
явлениями;
обнаружение ранее неизвестных причинных связей. Корреляция
непосредственно не устанавливает причинных связей между явлениями, но
устанавливает численное значение этих связей и достоверность суждений
об их наличии.
При проведении корреляционного анализа вся совокупность данных
рассматривается как множество переменных (факторов). Основные средства анализа:
парные коэффициенты корреляции;
частные коэффициенты корреляции;
множественные коэффициенты корреляции.
Парные коэффициенты корреляции опосредованно учитывают влияние других факторов. Для исключения этого влияния определяют частные
коэффициенты корреляции (r).
Для понимания того, есть ли значимая взаимосвязь между драйверами роста, исследуем зависимость между ними, построив корреляционную
матрицу с помощью программы STATISTIKA 6.0. Чем меньше абсолютная
величина коэффициента корреляции, тем в меньшей
степени по значениям
одного параметра можно предсказать значение другого (табл. 5).
69
Таблица 3
чистых операционных активов в 2010–2011 гг.
КЭПМ
коэффициент эффектив-
0,93 1,67 2,10 –0,15 1,77 1,24 2,08 2,80 –0,09 0,26 1,39 –1,16 0,01
ности производственных
мощностей, %
Влияние драйверов роста эффективности на изменение рентабельности
Наименование драйвера ТГК–1 ТГК–2 ТГК–3 ТГК–4 ТГК–5 ТГК–6 ТГК–7 ТГК–9 ТГК–10 ТГК–11 ТГК–12 ТГК–13 ТГК–14
RNOA_2008
–0,08 –16,20 1,00 0,34 0,40 –1,26 1,00 1,10 4,12 4,86 –10,40 –11,85 –11,61
рентабельность чистых
операционных активов, %
1,37 0,97 1,14 1,67 6,97 2,42 0,68 –1,18 –9,01 5,09 –5,53 1,76 –9,01
DGF
драйвер роста операцион-
0,01 0,62 –1,80 –0,07 0,12 0,65 –0,06 –0,30 –0,20 0,55 0,72 0,07 –0,27
ной эффективности по то-
пливной составляющей, %
DGI
драйвер роста операцион-
ной эффективности по
0,94 3,69 –0,30 2,44 –6,44 3,21 4,15 11,26 13,85 4,53 13,26 3,25 –2,50
OC
j
уровню инвестиций, %
K
коэффициент прочих рас-
ходов в с/с, %
0,00 0,00 –0,12 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 –8,22 0,02 –0,06 0,00
M
j
K
коэффициент коммерче-
0,00 0,00 0,00 0,29 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
A
j
ских расходов
K
коэффициент управленче-
2,83 7,13 1,86 3,57 4,61 –8,65 1,48 1,52 –0,79 –3,23 0,72 4,26 9,92
j
ских расходов, %
OOPM
маржа прочей операцион-
ной прибыли, %
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]