2006年-世界发展银行全球_Measuring_Financial_Performance_in_Infrastructure__An_Application_to_Europe_and_Central_Asia_24页_328kb
报告摘要
总结:WPS3992 - 评估欧洲及中亚地区基础设施的隐性成本
核心内容
本研究探讨了欧洲及中亚(ECA)地区电力、天然气和供水行业中的隐性成本(hidden costs)问题。隐性成本是指公共事业因政策选择而产生的未被记录的财政负担,这些成本通常包括:
- 低效的账单回收率
- 网络盗窃或运营低效导致的超额损失
- 低于成本回收的电价或水价
隐性成本被视为对公共财政的不正当索取,其量化对于改善基础设施政策和资源配置具有重要意义。
主要观点
-
隐性成本的定义
隐性成本是实际收入与理想系统中应得收入之间的差额,理想系统指具备成本覆盖的电价或水价、账单及时支付以及符合网络年龄和设计的正常损失。 -
隐性成本计算器模型
该模型通过现有数据,提供一个简单、可计算、可追踪和可报告的隐性成本衡量指标。模型公式如下:$$
\mathrm{H} = \mathrm{R}^* - \mathrm{R}
$$其中:
- $\mathrm{R}^*$ 是理想系统的预期收入
- $\mathrm{R}$ 是实际收入
模型还可进一步分解为以下三个关键组成部分:
- 电价或水价低于成本回收水平
- 未记录的损失
- 账单回收率低
公式扩展为:
$$
\mathrm{H} = \mathrm{Q_e} (\mathrm{T_c} - \mathrm{T_e}) + \mathrm{Q_e T_c} (\mathrm{l_m} - \mathrm{l_n}) / (1 - \mathrm{l_m}) + \mathrm{Q_e T_e} (1 - \mathrm{R_ct})
$$其中:
- $\mathrm{Q_e}$ 为终端用户消费量
- $\mathrm{T_c}$ 为成本回收价格
- $\mathrm{T_e}$ 为终端用户实际电价或水价
- $\mathrm{l_m}$ 为总损失率
- $\mathrm{l_n}$ 为正常损失率
- $\mathrm{R_ct}$ 为账单回收率
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隐性成本的影响
隐性成本会显著影响政府预算,并可能导致服务质量下降、资产贬值和投资成本增加。这些成本通常由政府通过增加债务或削减其他项目支出来弥补。 -
数据来源和处理
- 数据覆盖22个ECA国家的电力行业和16个国家的供水行业。
- 数据时间范围为2000-2003年,以2001年不变美元为基准。
- 由于缺乏统一的外部数据集,部分数据基于世界银行和国际货币基金组织的现有报告和行业专家意见。
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关键发现
- 电力行业是隐性成本最高的行业,2003年平均占GDP的4.4%,相比2000年下降了约48%。
- 俄罗斯和波斯尼亚的隐性成本下降最为显著(分别下降70%和62%)。
- 2003年,塔吉克斯坦和乌兹别克斯坦的隐性成本分别为GDP的16%和12%。
- 天然气行业的隐性成本相对较低,2003年平均为GDP的1.0%,在乌克兰和乌兹别克斯坦例外。
- 供水行业的隐性成本在2000-2002年间下降约30%,但2003年部分国家如俄罗斯和塔吉克斯坦仍保持较高水平。
- 电力行业是隐性成本最高的行业,2003年平均占GDP的4.4%,相比2000年下降了约48%。
关键信息
- 隐性成本的计算模型(Hidden Costs Calculator)可以用于跨行业和国家的比较,无需大量或昂贵的数据收集。
- 隐性成本的主要来源包括:
- 低于成本回收的电价或水价:这是电力和天然气行业的主要因素。
- 未记录的损失:供水行业的主要因素。
- 账单回收率低:在所有行业中都存在,但对天然气行业影响最大。
- 由于缺乏数据,模型中使用了一些假设,如:
- 正常水损率为20%(基于英国和威尔士的水平)。
- 供水中断节省的成本为全天候供水成本的四分之一。
- 资产寿命为25年,投资部分为资产价值的4%。
- 未来计划继续更新数据集,并通过网站 http://ecadata-worldbank.org 提供更新信息。
数据与方法
- 数据使用2001年不变美元进行标准化,以消除汇率波动对分析的影响。
- 供水行业的数据仅涵盖城市和集镇(人口超过5,000),农村地区因缺乏系统数据而未纳入。
- 模型在ECA地区的应用显示,部分国家的隐性成本显著下降,如俄罗斯、波斯尼亚、阿塞拜疆和白俄罗斯。
- 在某些情况下,隐性成本可能被高估,因为未对政策性补贴进行估算。
结论
隐性成本是影响ECA地区基础设施财政可持续性的关键因素。通过隐性成本计算器模型,可以更清晰地衡量这些成本,为政策制定者提供有用的数据,以优化资源配置和提升服务效率。未来需要进一步完善数据收集和模型应用,以更准确地评估隐性成本的影响。
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