基准测试的电力分配许可操作在斯里兰卡

文摘

电力行业监管机构正在练习分销公司规范允许收入的基准测试。主要是进行基于前沿产生的相对效率得分基准测试技术。其中的一些技术,例如,纠正普通最小二乘方法和随机前沿分析,使用计量经济学方法来估计效率得分,而像数据包络分析方法使用线性规划。这些相对效率得分后用来计算效率因素(未知因素)是收入的一个组成部分,控制公式。配电行业在斯里兰卡,允许收入为特定分布被许可方根据允许收入控制公式计算关税的方法中指定的公用事业委员会的斯里兰卡。这个控制公式包含未知因素,但其效果尚未考虑;它一直为零,因为没有相对基准研究由公用事业监管机构决定未知因素的实际价值。本文侧重于生产合适的基准测试方法通过研究突出使用基准测试技术在国际监管制度,通过分析的适用性斯里兰卡的背景下,目前只有五个分布被许可方可以操作。

1。介绍

世界上分布行业监管机构希望增加投资的增加和减少电气化的损失,减少员工的数量,等等。在斯里兰卡的情况下监管机构正在寻求降低关税也是分配部门与政府资金运行。因此斯里兰卡监管机构的主要目标是提供激励的效用提高运营效率,确保客户能得到质量较低的电力价格。有五个配电许可操作在斯里兰卡。特定分布在斯里兰卡允许收入被许可方(DL)是根据允许收入控制公式计算关税的方法中指定的公用事业委员会的斯里兰卡(PUCSL)。基地的运营支出(OPEX)组件允许收入需要调整速度定义为每年一个效率的因素。在连续的关税时期,监管机构(PUCSL)可以修改方法计算有效运营被包括在允许分配收入。相对运营效率得分从基准研究获得一个输入制定有效因子(未知因素)。PUCSL可以使用基准测试的结果决定未知因素的研究。目前PUCSL没有考虑每个DL的未知因素在决定允许收入。 The reason for not considering the X-factor is that there are no benchmarking studies that have been done on DLs to obtain relative OPEX efficiency scores. Without these relative efficiency scores (percentage values like 100% for one DL, 60% for another, etc.) X-factor cannot be obtained. Therefore PUCSL requires a suitable methodology to benchmark Distribution Licensees in Sri Lanka.

介绍一个方法基准五分配许可在斯里兰卡,促进PUCSL规范允许每个DL根据收入相对运营效率。监管机构可以设置差异化价格限制基于公司的效率性能估计从基准测试分析(1]。它也可以决定哪些公司值得仔细观察,这稀缺的调查资源有效分配(2]。

有不同的国际监管机构所使用的基准测试技术(2- - - - - -5]。选择最合适的基准测试方法完成后考虑的原则讨论了CEPA的基准测试报告3,6]。剩下的纸是组织如下。简要概述不同的基准测试技术提出了部分2。数据包络分析方法讨论了部分3。部分4提出了结果和讨论,最后给出了结论部分5。

2。基准测试技术

以下被认定为知名技术因素对文献综述的原则讨论了CEPA的报告(7]:(我)部分性能指标(质子泵抑制剂),(2)普通最小二乘法(OLS),(3)数据包络分析(DEA),(iv)随机前沿分析(SFA)。

2.1。部分性能指标(质子泵抑制剂)

这些指标是用来比较单一的输出到一个输入的比率的公司(例如,能源/ OPEX)出售。他们通常显著影响资本替代效应7]。质子泵抑制剂用于隔离是不可能使用不同的能源部门,直接对市场的影响。例如,一个实用程序可能经历一个相对高的或低的单位成本,因为客户类别。因此质子泵抑制剂可能无法提供有意义的比较不同DLs的操作在不同条件(8]。

2.2。数据包络分析(DEA)

数据包络分析(DEA)是基准测试的杰出的研究人员所使用的技术在文献[9- - - - - -13]。Thakur利用DEA和Malmquist生产力指数找到效率前沿的速度已经在印度近年来在实施改革的过程(14]。崔等人应用DEA和Malmquist生产力指数计算2008 - 2012年间9个国家的能源效率和能源效率的原因解释的变化对技术和管理因素(15]。哈维尔Ramos-Real等人的生产力的变化估计巴西配电部门利用数据包络分析的生产力变化(16]。钱教授等人应用Malmquist生产力指数比较不同热电厂的性能在台湾[17]。

DEA是线性规划来确定有效的公司(s)从样品相对于其他公司的样品(18- - - - - -20.]而Malmquist生产力指数评估效率随时间变化(21]。在这个非参数技术,比加权输出的加权输入最大化受到限制(需要解决个人线性规划问题对于每个公司样本)。有效的公司是一个没有其他公司或其他公司的线性组合可以产生更多的输出使用更少的输入(6]。是很重要的选择输入输出变量反映资源的使用和misspecification变量可能会导致错误的结果6]。DEA也可以适应环境变量超出公司的控制,但可以影响他们的性能(例如,特定区域的人口密度操作)。这个方法是一个多维的方法和效率低下的公司比较实际的公司(或这些)的线性组合,而不是一些统计测量。这并不需要指定一个成本或生产函数。重要的是DEA可以实现在小数据集,在回归分析往往需要较大的最小样本量,但对于小样本和大量的输入或输出变量有一个危险的overspecification效率模型和最终“虚构的”结果分数(22]。随着越来越多的变量是包含在模型中,企业在有效边界上的数量增加。

2.3。纠正普通最小二乘法(峡路)

这种回归技术最有效的公司或边界估计。这种“纠正”形式的普通最小平方假定所有偏离边界是由于低效率(6]。这种方法需要成本或生产函数的细节和假设技术属性。关口方法很容易实现,允许统计推断中包括哪些参数边界估计(6]。这个方法需要大数据量以创建健壮的回归关系和敏感数据质量。

2.4。随机前沿分析(SFA)

类似于关口,国家林业局要求规范生产函数的基于输入变量。但在这个模型中的错误参数纳入模型,不要认为所有的错误是由于低效率(23]。下一个模型所描述的那种形式的关口估计有两个错误的功能。第一个将假定有一个片面的分布。第二个误差项的平均值为零对称分布。柯布-道格拉斯的随机前沿面模型(24] 在哪里是一个输出,是一个输入,,是错误条件。国家林业局在理论上是最吸引人的技术,但最难申请。因为它很难实现在小样本,监管机构传统上一直不愿使用SFA技术设置未知因素(6]。

进一步需要注意的是,运营成本的可靠的面板数据是不可用。不可用的出版/审计历史运营数据主要是由于这一事实主要4 DLs来自同一法人没有单独的审计决算直到2010年(OPEX 2011年和2010年是唯一可用的数据)。这导致避免技术依赖于面板数据的研究。

3所示。数据包络分析

有许多的变量时,可以考虑实施任何基准测试技术节中描述2。在监管者的角度等因素的质量数据,可用性,易于收集,相关业务,国际惯例/评论,使用统计指标(如相关)、非冗余性最小化重叠,高鉴别力和反射的经营规模和成本动因选择时需要考虑的变量。

因此,监管机构必须小心保持变量的数量最低,而这些变量是强有力的成本动因(即。OPEX)。相关数据是准确的,重要的是应实际收集的DLs及时。为了找到质量和几个可行的数据报告进行了分析。这些包括PUCSL[报告25- - - - - -28和许可29日- - - - - -40]。在研究上述报告收集以下的变量:(我)能源出售,(2)consumers-this总数是消费者账户的数量或消费者连接点的数量,(3)新连接的数量,(iv)数量的员工,(v)总分布线的length包括MV和LV网络长度,(vi)变电站的数量,(七)为每个被许可方授权操作这个是一个常数,(八)运营支出。

注意,在国际基准测试实践中,使用供应/服务质量作为一个变量是罕见的。大部分的国家分别运行服务质量奖励/处罚制度(23]。在斯里兰卡,供应/服务质量是决定根据起草配电性能规定,介绍了刑罚,对表现不佳41]。

3.1。选择变量的理由

3.1.1。成本动因

成本显然是根据操作的规模。能源分布式的、准确的数据生产的销售业务,消费者账户的数量,网络长度(MV和LV线长度),和配电变电站的数量可以及时获得DLs在斯里兰卡。由于上述变量数据可以及时获得,监管机构可以及时执行基准测试练习找出允许每年收入。

3.1.2。分散的消费者

配电线路长度每个消费者可以多大程度上消费者浓度的指示。它也表明农村电气化程度的DLs采取的努力。为每个DL这个值是不同的。例如,DL5值越低,表明浓度越高的消费者,而DL4有着更大的值如表示1。

3.1.3。相关

应用过多解释变量的样本少的观察(例如的数量分配许可)将导致有效DLs 100%。因此,有必要结合几个参数到一个单一参数为了保持足够的自由度。重要的是不要同时考虑高度相关的变量,在基准测试方法。利用过去的数据计算了相关系数为每个DL从2006年到2011年。结果在表2。

例如,相关系数的能量传递和消费账户的数量是0.9683,也就是相关系数最高,而能量的传递和员工数量第二高的相关性。为进一步验证数据1和2被绘制。

能量传递和员工的数量表示更高的相关性。它可以得出结论,从选定的一组变量,能量传递和消费者正在接受相关的数量。占一个变量是足够的能量传递和消费者的数量。由于能源交付(输出)是高度相关的员工人数(输入)是合理的以员工人数为另一个输入变量。

3.1.4。输入、输出和环境变量

运营支出(OPEX)作为主要的输入变量来评估效率。能量传递曾是主要的输出。新连接的数量被提供作为输出,当员工的数量作为输入变量。包括员工管理和操作人员的数量。新连接需求取决于DLs的授权区域的操作条件。这不是直接控制下DL的管理。提供要求连接DL输入其资源。表3描述了DLs[之间的变化41]。这反映了变化的需求根据不同区域的新连接操作。DLs需要满足这一需求。因此DLs需要输入相应的资源。

下表3每天,DL1给40个新连接(平均)而DL5每天只提供6个新连接(平均)。显然比DL5 DL1需要投入更多的资源来应对需求的新连接。的需求连接控制DL的管理。在一些地区,大量的基础设施发展、库区,和农村发展是由于结束的战争与恐怖分子。这造成了对新连接的高需求。因此,评估整体性能时,各自提供的新服务连接的数量DLs必须被考虑。

网络长度和变电站也被视为输入或输出。查看网络长度作为输出网络运行的风险,增加它的长度的行是奖励,即使没有对现实世界的影响向客户提供的服务(23]。在国际监管实践网络长度被认为是输入和输出。因此场景都考虑在内。

3.2。基准测试技术和模型的选择

结果从应用程序基准测试方法将直接影响允许每个DL的收入。如果方法本身是复杂和难以理解,那么会有怀疑的心中DLs效率结果。质子泵抑制剂DEA,关口,实现理想的特征如从容计算和理解透明度和能力实现在较小的样本。

如果一个基准测试方法需要更多的数据点,然后它将更难实现一个更小的样本5,如仅有的五个DLs在斯里兰卡。与五DLs DEA可以很容易实现,但必须注意与其他方法验证结果。国际惯例是,数量的输入和数量的输出,必须有DLs的数量(42]。否则所有的DLs将接近100%的效率和歧视可能是困难的。换句话说,小样本和大量的输入/输出变量,有危险的接收效率得分的结果(22]。当更多的变量纳入模型,DLs有效边界上的数量增加。关口已经被几乎决定实施的可行性关口方法与柯布-道格拉斯成本函数相同的一组变量,而且关口实现从DEA可以用来验证结果。验证结果(效率得分)必须使用至少两个不同的基准测试方法。应该有不同的特征选择方法,以便监管机构可以说服DLs的得分效率。在这种情况下,DEA和关口是可行的实现。

3.3。执行基准测试使用DEA方法

在考虑的因素中讨论部分3所示。1和3所示。2、能源销售、新连接的数量,数量的员工,运营,变电站的数量,每消费领域,网络线路长度/消费者实现DEA时被选中。注意,如果“网络总长度“是被作为输入,然后”变电站的数量“必须采取作为输入。另一方面,如果“网络长度”作为一个输出,然后“变电站的数量”也作为输出。

对于每个模型(8输入/输出变量3输入/输出变量),得分效率。请注意,所有可能的输入输出配置(模型)正考虑时,获得的结果。平均效率得分每个DLs对不同的模型如表所示4。

可以看出,每个DL的效率得分之间的歧视与变量的数量减少。可以看出DL2 DL5时是最低的表演者,DL1 DL3, DL4排名最高,根据平均效率的得分越低。即使考虑8变量的模型,它可以观察到约10%差距对所有其他DLs的效率。因此可以以8个变量的模型为基础,把这些效率值来计算未知因素。注意,使用数据对应于2011年实现完成。DL2有很高的自由度提高以来效率得分模型包含8个变量。

如果所有DLs接近100%,在实现与8个变量模型DEA方法的各自变量的当前值(即。,according to the year of implementation, values for the variables may get changed), then the reduced variables’ models (starting from 7 variables to 3 variables) can be considered. This would allow higher discrimination between efficiency scores as it is observed in Table4。

3.4。执行基准测试技术使用关口

关口方法的实现已经完成根据给出的描述部分2。3。应选择适合“基准成本函数的变量。“变量应该代表业务所产生的输出,输入价格和环境条件影响生产成本。

在斯里兰卡,OPEX DLs主要由人力资源费用。大约50%到60%的各自的运营成本。因此每员工必须使用成本为主要输入价格的成本函数。能源销售(妇女)反映了主要分销业务所产生的输出,它是包含在成本函数。5 DLs操作的指定区域。因此客户互相DLs的密度是不同的。表5说明了在2011年客户密度的差异。

因此这些差异的分析必须考虑他们的业务(DLs)控制的。这个变量是捕获业务分布的异构性维度(43,44]。进一步,消费者密度也可以适应在模型中通过使用单位网络消费者的长度,也就是说,消费者每公里的线的长度。表6表明异质性的程度。DL5更多以来面积操作是人口最密集的地区之一。

效率得分模型给出了表7。结果显示平均90%以上所有DLs的效率。此外,效率得分的DLs躺在90.5% - 96.9%区间。因此歧视低。因此使用三个变量进行分析,结果如表所示8。

可以看出,平均效率的平均得分比4-variable分散模型。效率分数是伸出在75.6% - 100%区间。因此歧视较高。注意,在每一个模型在表8,DL2表演者是最低的。效率得分DL2总是最终低于77%。

3.5。使用质子泵抑制剂的实现基准测试技术

质子泵抑制剂假设线性输入和输出之间的关系。节中解释2。1他们不能衡量业务的整体性能。这些部分迹象可以误导;因此应注意识别误导性信息。质子泵抑制剂计算为每个DL的运营和员工作为输入的数量。线的长度和变电站的数量没有考虑,因为这些可以被认为是输入或输出。另一方面运营和员工数量只能被视为输入系统,能量传递给消费者和消费者只能从系统作为输出。表9描绘了质子泵抑制剂的结果。

效率通过质子泵抑制剂不习惯直接得出特定的相对效率得分DL而是定性验证结果从DEA和关口。可以看出DL1、DL3 DL5, DL4,和DL2效率从最高到最低,分别。

4所示。结果与讨论

让我们考虑4-variable模型DEA 3-variable方法在桌子底下10。4-variable模型中“能源销售”和“网络总长度”作为输出配电业务而OPEX作为输入。它将看看如何高效地(相对)DL已经利用其运营成本为消费者提供电能,同时也是为了维护网络总长度由DL。

在这种情况下所有DLs除了DL2获得相对效率得分的100%。DL2取得77.4%的分数。这意味着,只有相对,DL2是有效的只有77.4%。这并不意味着其他DLs 100%效率得分是严格有效。DLs可能有100%的分数可以更有效地运作。DEA比较每个DL和所有其他DLs识别那些操作效率低下与其他DLs DLs的实际经营成果。它实现了通过定位DLs最佳实践或相对高效。这可以以图形方式(图所示3)以以下方式根据表中给出的比率11。

在图3指出,A, B, C, D, E代表DL5, DL1, DL3, L4和DL2分别。100%的效率边界划定的线连接ABCD。目标”有效的参考点“DL2(即。,point E) is given by the point这是AB和扩展线OE的拦截。

换句话说,这有效的参考点是点,DL2被发现是最直接的效率低下。DL2 (E)被发现在直接比较低效DL1 (B点)和DL5 (A)。DL2的效率可以通过的比率等于77.4%。DL2 (E)的方法成为100%的相对效率,通过增加相应的输出/输入比率。在这种情况下,DL2可以减少了22.6%的运营成本,同时保持在同一水平,实际输出为100%相对高效。

根据平均效率DEA 3-variable模型获得的分数,DL5是高效的表现相对效率为100%。DL5是100%有效的,只意味着它是相对高效而不严格有效。,没有其他单位比这DL5显然是更有效地操作,但有可能是所有DLs,包括DL5,可以更有效地操作。因此,有效的DL (DL5 3-variable模型)代表最好的现有的(但不一定是最好的)实践对效率。它可以指出,考虑到小样本大小(5 DLs) DEA比关口技术理论上更有吸引力,因为关口需要估计系数的数量导致不满意结果纯粹是因为样本量低。

当更多的变量纳入模型,DLs有效边界上的数量增加。避免歧视低效率得分3-variable模型是最适合在这种情况下,如图4。模型选择必须健壮的技术实现的变化。特别是公司的排名,特别是关于“最佳”和“最差”的表演者,结果必须表现出合理的稳定性和不同的方法应该有类似的结果。关口和DEA是主要的两种不同的技术用于测量的整体效率。因此使用这两个技术所获得的结果的鲁棒性进行分析。

作者选择关口3-variable模型在4-variable模型因为4-variable模型结果显示平均效率得分的DLs躺在一群(即90.5%至96.9%。、低歧视)。关口3-variable技术表示更高的歧视和效率分数为所有DLs躺在75.6% - 100%区间。因为作者有更变量(从8变量3变量)在DEA与关口直接比较的结果是不可能的。COLS方法采用3变量包括运营使用。结果从关口方法有3个变量包括运营成本可以与3-variable DEA模型。这是因为这两种方法都使用3变量作为输入和输出;因此,自由度是相同的。

产生的结果可以看出,DEA DL1和关口是健壮的,DL2, DL3, DL4差异非常低。DL5有相当大的差异,但效率得分DL5超出90%,这两种技术。重要的是要注意,操作条件比其余四DLs DL5广泛不同的关于消费者密度、授权区域的操作,每个消费者的能源需求。结果显示在表12它可以得出的结论是,平均效率DEA 3-variable模型给出的分数是健壮和可靠的。

4.1。排名DLs根据整体效率

自斯里兰卡的初期电力监管(电力法案》于2009年生效),更重要的是阅读表现不佳的DLs获得至少下一个层次对等DLs的执行效率。进一步,根据效率得分,监管机构可以决定哪些公司值得仔细观察,这稀缺的调查资源有效分配(2]。表13描述了每个DL的排名也根据每个技术使用和验证使用质子泵抑制剂。

DL2 DL5时是最低的表演者,DL1 DL3, DL4排名最高,根据平均效率的得分越低。可以建议DL2值得密切监督而DL4还需要密切监督电力监管机构(即。,PUCSL)相对于其他三个DLs表现不佳。

4.2。对未知因素的影响

监管机构可以正式获得相关变量和执行DEA分析的数据和使用DEA方法的平均结果使用3-variable效率模型来获得分数。然后验证这些DEA关口方法获得的结果与效率溃疡使用质子泵抑制剂3-variable方法和验证的排名。然后平均效率得分由DEA 3-variable模型可以用来决定说服大多数表现不佳的DLs未知因素。

监管机构可以决定如何确定未知因素(翻译效率得分为未知因素),和确定未知因素的方法可能不同监管机构(10,13]。例如,可以计算未知因素所示(11]。重要的是要注意,这个基准测试练习所带来的相对效率分数给监管机构(PUCSL)表明这些DLs如何操作相对于彼此。

5。结论

5的相对效率分布在斯里兰卡许可操作使用著名的基准测试技术进行了分析。国际惯例在配电管理制度被认为是在执行这个基准测试研究。技术数据包络分析(DEA),纠正普通最小二乘法(关口)方法,和部分性能指标(质子泵抑制剂)方法是利用几个输入输出模型为了在几个角度评估效率。被小心地解决异构性的操作条件如消费密度和授权的活动区域每个DL的管理控制。

效率分数获得对各种可能的模型被审查,想出了一个合适的方法来获得效率分数分布考虑数据可用性和低增长的专利。拟议的方法使用DEA与3输入/输出变量和得到的平均效率得分为最后得分,也就是说,拥有更高的效率得分的歧视。

这些并行效率分数平均结果验证了通过关口方法(3变量包括OPEX)。进一步,分配许可的排名也验证了DEA,关口,质子泵抑制剂。据透露,为每个方法DL2排名最低,DL4下排名最低。DL1、DL3 DL5出现超过90%的平均效率DEA和关口。

考虑到斯里兰卡在监管实现仍处于初期阶段,建议说服表现不佳的DL。这些效率得分将使一个强大的平台,监管机构在决定未知因素为了控制被许可人允许收入的分布。这项研究已经确定了生产的方法固有的约束的斯里兰卡的背景下,如低数量的样品(即。5分配许可)和出版/审计历史运营数据的不可用(四个DLs正受到一个法律实体。因此这四个DLs没有单独的审计决算直到2010年)。因此,电力监管机构提出的方法论可以使用开始的评估效率以便开始整合效率的电力分配收入分配许可控制公式。这肯定会鼓励分配许可以减少他们在操作和维护的效率低下。此外,可能减少允许收入最终会传递到消费者。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

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