林菁



摘 要:本文以通信企業資產管理流程中存在的問題為切入點,以4G站點為例,介紹了將站點規劃和預計效益直接掛鉤的資產全流程評價體系,運用未來現金流評估手段,以凈現值率對各站點的建設優先級進行直觀評價,在5G建設期初面臨大量投資需求的情況下,為建設規劃部門提供前瞻性的規劃建議,更大程度保證公司未來的利潤。
關鍵詞:通信企業;資產評價體系;流量價格彈性模型;投資規劃
2019年6月6日,工信部正式向電信、移動、聯通、廣電發放5G商用牌照,我國正式進入5G商用元年。5G傳輸速度將遠超4G,開啟萬物互聯的新時代,但因5G高頻段的特性,其覆蓋能力大幅減弱,規劃建點數量暴增,帶來投資大幅上漲。通信企業手握有限的資源,需要在資產建設的規劃階段就開展目標場景建設篩選,充分考慮投資后整體資產的產能和變現能力,提升5G時代資產的布局質量,贏得5G發展先機。
一、通信企業資產管理現狀及評價體系存在的問題
自2018年以來,通信行業整體環境越發嚴峻,同質競爭更趨激烈,企業經營發展進入“嚴冬”。隨著“提速降費”和取消流量漫游費等政策的實施,通信企業收入增長逐步放緩,成本和資本空間不斷壓縮。
作為重資產的通信企業,長期背負大比例剛性成本費用,并需要支付大額后續更新、維護費用,“降本”空間十分有限,為積極響應國資委“穩增長”要求,需要不斷提升資產利用率,這樣才能實現真正意義上的“增效”。
目前,通信企業資產評價體系主要存在以下問題。一是未與效益關聯。投資規劃未與公司最終的效益掛鉤,前后端脫節。二是缺乏財務維度指標。現有評價體系中網絡類考量維度較多,但缺乏核心關鍵的財務評價指標。三是未能充分面向未來。目前執行的后評估模型側重于對已經投入的資產效益作出評價,對未來布局規劃的幫助較為有限。四是缺乏時效方面的考量。評估體系中缺乏時效考量因素,未充分考慮竣工時點、預計可用年限等,影響評價結果的合理性。
由于通信資產的特殊性,一旦選定投入,需在較長一段時間內維持資產狀態,后續成本壓降的方式和空間較為有限,因此在規劃階段就應充分考量,盡可能提升資本投入的效益。
二、以未來現金流為評估手段的全流程資產評價體系
(一)總體思路
全流程資產評價體系分為投入、產出和未來規劃三個部分,從投資規劃開始,貫穿建設、使用、營銷以及下一輪投資規劃全過程,突破目前圍繞網絡指標構建的投資評估體系,將資產規劃直接與未來現金流入能力掛鉤,以直觀、明晰、準確的定量數據排序投資優先級,推動有限的資本開支發揮更大效益。
本文以4G站點為例,進行模型測算的具體說明,通過評估各站點的凈現值率(NPVR),將站點規劃直接與效益關聯,設立新的建站優先級評價標準,在保證網絡核心競爭力的同時提升投資效益,為未來5G站點建設布局奠定堅實基礎。
(二)困難和創新點
一是相關成本繁多,歸集困難。基站的相關成本支出涉及資源管理系統、網管系統、電費租賃費臺賬系統等多個系統,收集和整理難度較大。
二是收入難以按站點統計,預測困難。傳統的收入統計方式只將收入分攤至區縣公司顆粒度,站點顆粒度的收入測算手段較為缺乏。
針對上述困難,本評價體系進行了以下創新。
一是取數方式創新。先對繁多的成本項目進行歸集簡化,抓出重點,其次通過細分建設類別與場景統計出關鍵數據。
二是預測模型創新。引入大數據建模概念,根據價格彈性預測流量收入,破解基站收入測算的難點。
(三)評價體系的測算模型
測算模型如表1所示。
1.資本及成本明細數據
分為一次性的建設投入(主設備、施工費、監理費、設計費等)與持續投入的運維費用(租賃費/鐵塔服務費、電費、維修費、代維費等)。
運維費用自動填列:在各系統(資源管理系統、網管系統、資產管理系統、電費租賃費臺賬系統、維修管理系統、電子報賬平臺等)數據輸出接口根據基站類型、建設需求場景、站點所屬場景、區域歸屬等分別設置重要參數標簽,形成已建成站點信息庫,信息庫內根據各種參數標簽組合計算出各種場景下站點的運維成本數據,新建站點只需選擇好各參數標簽,可從信息庫自動匹配相關場景,導入已經計算好的該場景相關數據,實現運維成本自動填列。
建設投入根據立項批復填列:項目經理根據立項批復,填列建設投入的相關數據。
2.站點收入明細
4G站點帶來的收入主要分語音收入和流量收入兩部分,語音資費相對較為穩定,預測也較為簡單,用語音單價乘以該場景站點各月預計承載的話務量,可以計算出各月預計的語音收入。
在流量收入方面,隨著無限流量套餐全面推廣,用戶DOU急速攀升,流量單價下降,若仍按照傳統的收入預測模式,可能對未來收入情況過于樂觀。為確保收入不被高估,需要引入價格彈性因素,并采用機器學習(PYTHON)的回歸算法進一步提高預測準確性。
流量價格彈性模型的構建分為4個步驟:選擇模型、訓練模型、評估模型、優化模型,具體如下。
(1)選擇模型,指的是基于業務基礎來選擇模型的形態。通過研究,選擇一元線性回歸、多元線性回歸模型、隨機森林模型進行對比和分析。
(2)訓練模型。導入相關數據,為訓練模型找到最合適的參數,構建出最優模型。
(3)評估模型。在形成最優模型后,通過擬合系數R?評價模型質量,從一元線性回歸模型、多元線性回歸模型、隨機森林模型中選擇更優者。
上述模型經過評估,都不夠理想,因此需要進入模型結構優化環節。
(4)優化模型結構。若在評估模型中發現測試集R?仍不理想,應重新對初始的函數進行調整優化。
將冪函數通過對數線性化,找到滿意模型:Y=a*x^b轉化為LnY=Lna+b*LnX,轉化后的一元線性回歸模型結果展示如圖1所示。
通過轉化后的一元線性回歸模型可以得出流量單價與流量總量的預測擬合曲線(見圖2)。
(四)完成后的測算表
根據上述的評價體系測算模型,選擇基站類型、場景、區域歸屬、站點類型等信息,由已建成站點信息庫匹配后臺數據,自動填出運維費用、流量數和話務量,只需再手工補充填列建設投入數據,則模型可以自動計算出流量收入和語音收入,進而自動計算出現金流量情況和凈現值率(NPVR)。場景選擇為“高層居民區-鼓樓”的測算結果和場景選擇為“星級酒店-晉安”的測算結果分別如表2和表3所示。
當場景選擇為“高層居民區-鼓樓”時,計算出NPVR為-1.27。
當場景選擇為“星級酒店-晉安”時,計算出NPVR為-0.98。
三、全流程資產評價體系的推廣和意義
(一)該模型構建完成后,在某地市通信公司進行了試點應用,有效地提高了該試點地市的資源投放效益
短期效益提升情況如圖3所示。短期來看,全流程資產評價體系構建完成后,提升了2018年投資規劃精準度,增加了百元固資收入。長期來看,未來三年資本開支預計逐步下降,能夠有效遏制資產類剛性成本增長。
(二)該模型易于復制推廣,具有良好的發展前景
(1)易用性:項目列示明晰,需手工填列的數據較少,無財務基礎的業務人員也可輕松上手。
(2)同質性:涉及的系統和項目全省統一,可快速替換并輸出其他地市數據,開展省內對標和評價。模型理念和計算原理適用于各通信企業,后續可以進一步向全集團和全行業推廣。
(3)前瞻性:在4G時代提前進行應用,將給5G發展提供前瞻性的規劃建議,精準定位高流量需求及特殊商用環境的目標場景,提升5G布局質量,確保5G發展的先機。
四、結語
5G時代已經到來,通信企業手握有限的資源,面臨規劃建點需求的暴增,必須充分考慮資源的有的放矢,將好鋼用在刀刃上。要以精準投資規劃精確定位高流量增長的商用場景,通過提高網絡覆蓋深度提升客戶滿意度,進而實現穩存量、拓新增,實現企業競爭力的全面鞏固和增強。