5G时代通信企业资产全流程评价体系初探

林菁

摘 要：本文以通信企业资产管理流程中存在的问题为切入点，以4G站点为例，介绍了将站点规划和预计效益直接挂钩的资产全流程评价体系，运用未来现金流评估手段，以净现值率对各站点的建设优先级进行直观评价，在5G建设期初面临大量投资需求的情况下，为建设规划部门提供前瞻性的规划建议，更大程度保证公司未来的利润。

关键词：通信企业;资产评价体系;流量价格弹性模型;投资规划

2019年6月6日，工信部正式向电信、移动、联通、广电发放5G商用牌照，我国正式进入5G商用元年。5G传输速度将远超4G，开启万物互联的新时代，但因5G高频段的特性，其覆盖能力大幅减弱，规划建点数量暴增，带来投资大幅上涨。通信企业手握有限的资源，需要在资产建设的规划阶段就开展目标场景建设筛选，充分考虑投资后整体资产的产能和变现能力，提升5G时代资产的布局质量，赢得5G发展先机。

一、通信企业资产管理现状及评价体系存在的问题

自2018年以来，通信行业整体环境越发严峻，同质竞争更趋激烈，企业经营发展进入“严冬”。随着“提速降费”和取消流量漫游费等政策的实施，通信企业收入增长逐步放缓，成本和资本空间不断压缩。

作为重资产的通信企业，长期背负大比例刚性成本费用，并需要支付大额后续更新、维护费用，“降本”空间十分有限，为积极响应国资委“稳增长”要求，需要不断提升资产利用率，这样才能实现真正意义上的“增效”。

目前，通信企业资产评价体系主要存在以下问题。一是未与效益关联。投资规划未与公司最终的效益挂钩，前后端脱节。二是缺乏财务维度指标。现有评价体系中网络类考量维度较多，但缺乏核心关键的财务评价指标。三是未能充分面向未来。目前执行的后评估模型侧重于对已经投入的资产效益作出评价，对未来布局规划的帮助较为有限。四是缺乏时效方面的考量。评估体系中缺乏时效考量因素，未充分考虑竣工时点、预计可用年限等，影响评价结果的合理性。

由于通信资产的特殊性，一旦选定投入，需在较长一段时间内维持资产状态，后续成本壓降的方式和空间较为有限，因此在规划阶段就应充分考量，尽可能提升资本投入的效益。

二、以未来现金流为评估手段的全流程资产评价体系

（一）总体思路

全流程资产评价体系分为投入、产出和未来规划三个部分，从投资规划开始，贯穿建设、使用、营销以及下一轮投资规划全过程，突破目前围绕网络指标构建的投资评估体系，将资产规划直接与未来现金流入能力挂钩，以直观、明晰、准确的定量数据排序投资优先级，推动有限的资本开支发挥更大效益。

本文以4G站点为例，进行模型测算的具体说明，通过评估各站点的净现值率（NPVR），将站点规划直接与效益关联，设立新的建站优先级评价标准，在保证网络核心竞争力的同时提升投资效益，为未来5G站点建设布局奠定坚实基础。

（二）困难和创新点

一是相关成本繁多，归集困难。基站的相关成本支出涉及资源管理系统、网管系统、电费租赁费台账系统等多个系统，收集和整理难度较大。

二是收入难以按站点统计，预测困难。传统的收入统计方式只将收入分摊至区县公司颗粒度，站点颗粒度的收入测算手段较为缺乏。

针对上述困难，本评价体系进行了以下创新。

一是取数方式创新。先对繁多的成本项目进行归集简化，抓出重点，其次通过细分建设类别与场景统计出关键数据。

二是预测模型创新。引入大数据建模概念，根据价格弹性预测流量收入，破解基站收入测算的难点。

（三）评价体系的测算模型

测算模型如表1所示。

1.资本及成本明细数据

分为一次性的建设投入（主设备、施工费、监理费、设计费等）与持续投入的运维费用（租赁费/铁塔服务费、电费、维修费、代维费等）。

运维费用自动填列：在各系统（资源管理系统、网管系统、资产管理系统、电费租赁费台账系统、维修管理系统、电子报账平台等）数据输出接口根据基站类型、建设需求场景、站点所属场景、区域归属等分别设置重要参数标签，形成已建成站点信息库，信息库内根据各种参数标签组合计算出各种场景下站点的运维成本数据，新建站点只需选择好各参数标签，可从信息库自动匹配相关场景，导入已经计算好的该场景相关数据，实现运维成本自动填列。

建设投入根据立项批复填列：项目经理根据立项批复，填列建设投入的相关数据。

2.站点收入明细

4G站点带来的收入主要分语音收入和流量收入两部分，语音资费相对较为稳定，预测也较为简单，用语音单价乘以该场景站点各月预计承载的话务量，可以计算出各月预计的语音收入。

在流量收入方面，随着无限流量套餐全面推广，用户DOU急速攀升，流量单价下降，若仍按照传统的收入预测模式，可能对未来收入情况过于乐观。为确保收入不被高估，需要引入价格弹性因素，并采用机器学习（PYTHON）的回归算法进一步提高预测准确性。

流量价格弹性模型的构建分为4个步骤：选择模型、训练模型、评估模型、优化模型，具体如下。

（1）选择模型，指的是基于业务基础来选择模型的形态。通过研究，选择一元线性回归、多元线性回归模型、随机森林模型进行对比和分析。

（2）训练模型。导入相关数据，为训练模型找到最合适的参数，构建出最优模型。

（3）评估模型。在形成最优模型后，通过拟合系数R?评价模型质量，从一元线性回归模型、多元线性回归模型、随机森林模型中选择更优者。

上述模型经过评估，都不够理想，因此需要进入模型结构优化环节。

（4）优化模型结构。若在评估模型中发现测试集R?仍不理想，应重新对初始的函数进行调整优化。

将幂函数通过对数线性化，找到满意模型：Y=a*x^b转化为LnY=Lna+b*LnX，转化后的一元线性回归模型结果展示如图1所示。

通过转化后的一元线性回归模型可以得出流量单价与流量总量的预测拟合曲线（见图2）。

（四）完成后的测算表

根据上述的评价体系测算模型，选择基站类型、场景、区域归属、站点类型等信息，由已建成站点信息库匹配后台数据，自动填出运维费用、流量数和话务量，只需再手工补充填列建设投入数据，则模型可以自动计算出流量收入和语音收入，进而自动计算出现金流量情况和净现值率（NPVR）。场景选择为“高层居民区-鼓楼”的测算结果和场景选择为“星级酒店-晋安”的测算结果分别如表2和表3所示。

当场景选择为“高层居民区-鼓楼”时，计算出NPVR为-1.27。

当场景选择为“星级酒店-晋安”时，计算出NPVR为-0.98。

三、全流程资产评价体系的推广和意义

（一）该模型构建完成后，在某地市通信公司进行了试点应用，有效地提高了该试点地市的资源投放效益

短期效益提升情况如图3所示。短期来看，全流程资产评价体系构建完成后，提升了2018年投资规划精准度，增加了百元固资收入。长期来看，未来三年资本开支预计逐步下降，能够有效遏制资产类刚性成本增长。

（二）该模型易于复制推广，具有良好的发展前景

（1）易用性：项目列示明晰，需手工填列的数据较少，无财务基础的业务人员也可轻松上手。

（2）同质性：涉及的系统和项目全省统一，可快速替换并输出其他地市数据，开展省内对标和评价。模型理念和计算原理适用于各通信企业，后续可以进一步向全集团和全行业推广。

（3）前瞻性：在4G时代提前进行应用，将给5G发展提供前瞻性的规划建议，精准定位高流量需求及特殊商用环境的目标场景，提升5G布局质量，确保5G发展的先机。

四、结语

5G时代已经到来，通信企业手握有限的资源，面临规划建点需求的暴增，必须充分考虑资源的有的放矢，将好钢用在刀刃上。要以精准投资规划精确定位高流量增长的商用场景，通过提高网络覆盖深度提升客户满意度，进而实现稳存量、拓新增，实现企业竞争力的全面巩固和增强。