Методи оцінки ефективності природних монополій

Методи оцінки ефективності природних монополій

Інформаційна асиметрія як проблема регулювання.

Головна проблема регулювання природних монополій полягає в тому, що точне визначення регулятором об «єктивно необхідних витрат регульованої компанії принципово неможливе через брак інформації. По-перше, доступ до інформації асиметричний, і регульована компанія за будь-яких умов краще, ніж регулятор, знає, наскільки її витрати близькі до оптимальних. По-друге, ця інформація неповна, бо ніхто, зокрема й сама компанія, за відсутності конкуренції, не знає, який потенціал для скорочення витрат вона має.

За таких обставин єдиною можливістю для регулятора оцінити ефективність витрат тієї або іншої компанії залишається здійснення порівняльного аналізу між нею та іншими такими компаніями. Порівнювати можна і реальні компанії, і моделі середньої або ефективної компанії, побудовані за даними всієї вибірки аналогічних компаній у галузі (наприклад, водоканалів або енергопостачальних компаній).

Показники ефективності.

Основні показники діяльності природного монополіста — ефективність його витрат. Однак було б неправильно оцінювати її лише за собівартістю одиниці продукції, оскільки витрати можуть залежати від багатьох зовнішніх чинників, таких як географічне розташування, клімат, щільність населення, структура споживачів (частка промислових, сільських, побутових споживачів), а також від витрат на підтримку надійності постачання послуг (обслуговування та оновлення мереж), забезпечення виконання стандартів якості послуг, що надаються споживачам, тощо. Підприємство також повинно мати добрі фінансові показники для того, щоб бути.

привабливим об «єктом інвестування. Приклад показників ефективності та приблизну їх класифікацію наведено в ДОДАТКУ 2.

Всебічні та детальні переліки показників з описами їх застосування розробляють і міжнародні фінансові організації, і органи регулювання37. Вибір показників та охоплення тем визначаються потребами регуляторного органу, інвесторів або інших зацікавлених в інформації про діяльність природної монополії сторін. Поширюється практика створення міжнародних баз даних щодо різних аспектів діяльності компаній, доступних для регуляторних органів різних країн.

Методи аналізу ефективності.

Використання показників, схожих до наведених у ДОДАТКУ 2, дає змогу зробити певні висновки про окремі аспекти діяльності компаній і динаміку їхньої зміни. Однак, окрім особливих випадків, це унеможливлює інтеґровану, а тому потенційно справедливішу оцінку ефективності компанії як складної системи, що залежить від численних факторів, і ранжувати її за рівнем ефективності. Це завдання вирішують з використанням сучасних методів аналізу, які дають змогу оцінити загальну ефективність компанії з урахуванням багатьох факторів.

ПАРАМЕТРИЧНІ МЕТОДИ (наприклад, стохастичний граничний аналіз — СГА) базуються на економетричному аналізі й потребують визначення функціональної форми виробничої функції компанії або функцій витрат, прибутків, доходів. Серед переваг цієї групи методів можна вирізнити врахування впливу на сумарну функцію статистичного шуму, а також.

факторів, через якісь причини не включених до моделі.

НЕПАРАМЕТРИЧНІ МЕТОДИ (наприклад, аналіз середовища функціонування) використовують математичне програмування і не потребують визначення функціональної форми виробничої функції (функцій витрат тощо), що є однією з головних переваг цих методів над параметричними. Головними їхніми хибами вважають: і) відсутність у моделях векторів помилок і э) чутливість результатів до кількості змінних у моделі (бо зі збільшенням кількості факторів у моделі зростає кількість підприємств, що перебувають на межі ефективності)39.

Сутність ГРАНИЧНИХ МЕТОДІВ АНАЛІЗУ ЕФЕКТИВНОСТІ полягає в тому, що ефективність компаній оцінюють щодо межі.

ефективності, яка визначається найефективнішими компаніями, представленими у вибірці. У практиці регулювання найширше використовують і параметричні, і непараметричні граничні методи.

На відміну від граничних методів НЕГРАНИЧНИЙ АНАЛІЗ засновується на порівнянні із середнім за вибіркою рівнем, який визначають через розрахунок індексів або з використанням методу найменших квадратів.

Параметричні методи оцінки ефективності.

МЕТОД НАЙМЕНШИХ КВАДРАТІВ (НК) дає змогу оцінити середню функцію виробництва або середню функцію витрат для групи (вибірки) подібних компаній. Як і всі параметричні методи, він потребує визначення функціональної форми модельованої функції. Загальний вид моделі, у цьому разі функції витрат (ГРАФіК 3.1), має вигляд:

(3-і).

ДЄ.

Сі =f (Yi, w, z,β Сі - витрати г-ї компанії.

Yi — вектор випуску (продукція,.

яку виробила г-я компанія),.

W — вектор цін на вхідні фактори.

виробництва — матеріали, робочу.

силу тощо (вектор вхідних.

факторів Xi),.

/З — вектор оцінюваних.

параметрів,.

Z — чинники середовища.

(наприклад, клімат),.

vi — випадкова помилка.

(статистичний шум).

Як міру ефективності витрат компанії використовують різницю між її фактичними витратами та оціненими середніми витратами (значення функції середніх витрат за підстановки до неї обсягів виробництва, цін факторів виробництва та чинників середовища для цієї компанії). Цей метод дає змогу також оцінити статистичну значущість і вплив факторів, включених до моделі, на значення функції витрат. Тому результати моделювання можна використовувати для ухвалення рішень про перерозподіл факторів виробництва, зміни середовища функціонування та інших відповідно до цілей компанії та регуляторного органу.

МЕТОД КОРЕГОВАНИХ НАЙМЕНШИХ КВАДРАТІВ (КНК) є граничним методом, похідним від методу НК. Припускається, що хоча б одна компанія у вибірці перебуває на межі ефективності: для функції витрат це компанія з найбільшим від «ємним значенням випадкової помилки (тобто min{vˆjj}, де Vj j оцінка невідомої випадкової помилки, j = 1,…, K методом НК).

Лінія (гіперплощина) НК корегується (зсувається) на цю величину таким чином (ГРАФІК 3.1), щоб лінія (гіперплощина) КНК проходила через точку, що відповідає «ефективній «компанії і виступає в ролі межі ефективності для решти компаній. Тоді вважається, що відхилення інших компаній з вибірки від межі ефективності зумовлено їхньою неефективністю. Граничній компанії надають коефіцієнт ефективності і, коефіцієнт ефективності будь-якої іншої компанії i (i = і, …, K) розраховують за формулою:

j (за витратами)=.

v0−min{v0jji}}, (i, j = і, …, K) (з-2).

СТОХАСТИЧНИЙ ГРАНИЧНИЙ АНАЛІЗ (СГА). Загальна форма моделі СГА (функції витрат) має вигляд:

q =f (Yi, w, β)exp (vi + ui), (з-з).

де Ci — витрати ігі компанії;

Yi — вектор вихідних факторів; W — вектор цін на вхідні фактори виробництва Xi г-ої компанії,.

ft — вектор оцінюваних.

параметрів,.

vi — похибка з нормальним.

розподілом (статистичний шум),.

ui — величина неефективності.

Відмінною характеристикою підходу СГА від звичайного регресивного аналізу є впровадження цінневід «ємного елемента, ЯКИЙ моделює величину неефективності. Розрахунок цього елемента та, таким чином, коефіцієнтів ефективності здійснюється за допомогою спеціалізованих програмних пакетів40. Основна перевага цього методу полягає в тому, що він дає змогу врахувати (певний вид) випадково у помилку й водночас оцінити елемент неефективності.

Як уже зазначалося вище, результати параметричних методів можуть бути чутливими до початкових умов — специфікації моделі, вибору змінних (вхідних і вихідних факторів, чинників середовища), визначення функціональної форми розподілу випадкової величини та елемента неефективності. Для моделей КНК велике значення також має вибір граничної форми. Тому за останні роки поряд з параметричними широко застосовують непараметричні методи аналізу ефективності, зокрема АСФ та індекси.

Непараметричні методи оцінки ефективності.

ІНДЕКСИ. Інструментом, який найчастіше використовують для визначення змін економічних величин у часі, є індекси. Широко відомі різноманітні індекси інфляції (індекс споживчих цін), фінансові індекси (індекс Доу-Джонса) та інші. Індекс сукупного фактора продуктивності, ІСФП (Total Factor Productivity, TFP), оцінює зміну сукупного обсягу продукції, що виробляється, щодо зміни загального обсягу використовуваних вхідних факторів:

ТГФТТ — iH.

і.

індекс_вхідних_факторівst (3−4).

де ІСФПst — індекс сукупного фактора продуктивності для періодів часу sіt.

Індекси вхідних і вихідних факторів характеризують зміну обсягів використання відповідно вхідних і вихідних факторів у виробництві під час переходу від періоду s до періоду t. У найпростішому випадку з одним вхідним фактором xt, xs та одним вихідним ур ys, ІСФПst має вигляд:

yt tys.

xt /x.

(3−5).

Для оцінки видів діяльності (технологій) з численними вхідними та вихідними.

факторами ІСФП розраховують за допомогою індексу Торнквіста (Tornquist Index) або індексу Фішера (Fisher Index)41. Методи на основі ІСФП успішно застосовують у багатьох країнах для оцінки фактора ефективності за використання заохочувальних (стимулювальних) методів регулювання природних монополій.

Ще один індекс, який знайшов своє застосування у сфері регулювання природних монополій — індекс Мальмквіста (Malmquist productivity index, MPI)4% -також характеризує зміни продуктивності компанії в часі. Цей індекс можна розкласти на складники, що характеризують зміни ефективності та технології впродовж досліджуваного періоду. Розрахунок індексу Мальмквіста на практиці здійснюють за допомогою коефіцієнтів ефективності, визначених методом АСФ.

АНАЛІЗ СЕРЕДОВИЩА ФУНКЦІОНУВАННЯ (АСФ). Одним з найпопулярніших методів аналізу ефективності є аналіз середовища функціонування (Data Envelopment Analysis). Його широко використовують для аналізу ефективності промислових і сільськогосподарських підприємств, банків і медичних установ, університетів і шкіл. Бібліографія щодо методу АСФ за 1978;2001 роки налічувала більше з оо° книг і статей, а нині, імовірно, зросла ще в кілька разів43. АСФ становить непараметричний граничний метод аналізу ефективності. Під час аналізу на основі даних певної вибірки об «єктів (компаній тощо) будують межу ефективності та визначають коефіцієнти ефективності кожного об «єкта щодо до цієї межі.

Фаррелл (Farell), який запропонував ідею методу АСФ 1957 року44, графічно.

проілюстрував п на прикладі компанії, що використовує два фактори виробництва (наприклад, працюLі капіталК) для виробництва одного виду продукції - Y (ГРАФІК 3.2).

На осях графіка відкладають витрати праці та капіталу на одиницю виробленої продукції (L/Y, K/Y).

Якщо компанія для виробництва одиниці продукції використовує кількість факторів виробництва (робочої сили та капіталу), що відповідає точці Р, то технічну неефективність може бути представлено (оцінено) відрізком QP — на таку величину можна пропорційно скоротити використання всіх факторів виробництва без скорочення обсягів випуску продукції. Зазвичай технічну ефективність (ТЕ) компанії розраховують як відношення:

ТЕ = OQ/OP.

Компанія технічно ефективна, якщо її технічна ефективність дорівнює і. Якщо відомо співвідношення цін факторів виробництва (що визначає лінію АА «на ГРАФІКУ 3.2), можна розрахувати й ефективність факторів виробництва (ЕФВ):

ЕФВ=OR/OQ.

Повна економічна ефективність (ЕЕ) дорівнює добутку технічної ефективності та ефективності факторів виробництва:

ЕЕ = TЕ*ЕФВ = (OQ/OP)x (OR/OQ) = ОR/OP.

Серед переваг цього методу називають можливість включати до моделі кілька вихідних і вхідних факторів, а також відсутність необхідності вибирати функціональну форму виробничої функції або функції витрат, що суттєво полегшує використання цього методу для практичних цілей. До хиб АСФ належать припущення.

про відсутність помилок у початкових даних (складніші варіанти АСФ, що потребують детальнішого розгляду, долають і цю хибу).

Використання методів аналізу ефективності в регулюванні природних монополій.

Використання порівняльного аналізу ефективності природних монополістів (benchmarking) — один зі способів вирішення основної проблеми регулювання: асиметричності інформації. Ці методи дають змогу оцінити оптимальний рівень витрат, необхідних для здійснення монопольної діяльності за умов, що склалися в конкретній країні, та потенційно можливе скорочення витрат компаній. Через це методи аналізу ефективності широко застосовують регулятори багатьох країн, особливо в галузях водопровідно-каналізаційного господарства, транспорту та електроенергетики (ТАБЛИЦЯ 3.1). У деяких країнах використання цих методів включають до офіційної процедури ціноутворення (Велика Британія, Нідерланди, Норвегія), в інших (Фінляндія) вони слугують додатковим джерелом інформації під час ухвалення регулятором рішень. Часто їх також використовують незалежні консультанти та аудитори, які беруть участь у процесі перегляду тарифів на послуги природних МОНОПОЛІСТІВ45.

За останні роки дедалі більше країн (Велика Британія, Нідерланди, Данія, Норвегія, Угорщина, Польща, Чехія, Латвія, Литва, Естонія, Туреччина, Болгарія та інші) переходять від традиційного регулювання за нормою прибутку (або інших витратних методів регулювання) до заохочувальних (стимулювальних) методів регулювання, таких як методи цінової стелі (price cap regulation) та максимального рівня доходів (revenue cap).

Сутність цих методів полягає в тому, що регулятор встановлює на період три-п «ять.

років формулу зміни тарифу (доходів) регульованої компанії: (ІСЦ-Х), де ІСЦіндекс інфляції (індекс споживчих цін), а X — фактор ефективності, який враховує прогнозоване підвищення ефективності для регульованої компанії. Якщо компанія знижує за рік витрати на величину, що перевищує Х, уся економія залишається в її розпорядженні. Таким чином, компанія отримує стимул до підвищення ефективності та скорочення витрат, а споживачі захищені від зростання цін на послуги природних монополістів.

Заохочувальне регулювання дає змогу частково вирішити проблему асиметричності інформації. Маючи економічні стимули до скорочення витрат, компанія в період між переглядами тарифів використовує приховані резерви для скорочення витрат; таким чином вона наближає свої витрати до оптимальних. За наступного перегляду тарифів регулятор має точнішу інформацію про об «єктивно необхідний рівень витрат регульованої компанії.

Порівняльний аналіз (із застосуванням методів оцінки ефективності) забезпечує регулятора цінною інформацією і в разі традиційного методу регулювання — «витрати плюс ». Однак у разі використання заохочувальних методів регулювання він стає незамінним, оскільки фактор ефективності X у формулі (ІСЦ-Х) визначається за допомогою методів аналізу ефективності. Доволі часто, через недостатність розмірів вибірки (кількість регульованих компаній у країні), регулятори застосовують міжнародний порівняльний аналіз ефективності.

Література.

Публікації.

1. Arocena, P., Waddams Price К. Generating efficiency economic and environmental regulation of public and private electricity generators in Spain// International Journal of Industry Organization. — 2002. — 20. — P. 41−49.

2. Charnes, A., Cooper W.W., Rhodes, E., Measuring the Efficiency of Decision Making Units // European Journal of Operational Research. — 1978. — 2. — P. 429−444.

3. Fare, R., Grosskopf, S., Norris, M., Zhang, Z. Productivity Growth, Technical Progress and Efficiency Change in Industrialized Countries // American Economic Review. — 1994. -84, 1.-P. 66−83.

4. Fare, R., Lovell, C.A.K., Measuring the technical Efficiency of Production//Journal of Economic Theory. — 1978. — 19. — P. 150−162.

5. Fare, R. and Primont, D. Multi-Output Production and Duality: Theory and Applications, — Boston: Kluwer Academic Publishers. 1995.

6. Farrell M.J., The Measurement of Productive Efficiency // Journal of Royal Statistical Society. — 1957. Series A, CXX. Part 3. — P. 253−290.

7. Jamasb, T., Pollitt, M. Benchmarking and regulation: international electricity experience // Utilities Policy. — 2001. — 9. — P. 107−130.

8. Jamasb, T, Pollitt, M. International Utility Benchmarking and Regulation: An application to European Electricity Distribution Companies, DAE Working Paper N0.0015, Department of Applied Economics, University of Cambridge, 2002.

9. Timothy Coelli, Prasada Rao D.S., Battese George E. An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis. — London: Kluwer Academic Publishers, 2002.