PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Do high tariffs provide high efficiency: a case of Ukrainian electricity distribution companies

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Czy wysokie taryfy zapewniają wysoką efektywność: przypadek ukraińskich firm zajmujących się dystrybucją energii elektrycznej
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The paper aims to test the hypothesis whether high tariffs lead to a high efficiency of electricity suppliers. The authors test this hypothesis on a case of 29 Ukrainian electricity distribution companies. Using the data envelopment analysis and correlation coefficients, grouping the super-efficiency scores, the authors found that in most regions of Ukraine the increase in tariffs no longer leads to increased efficiency. This indicates a weakness of tariff policy in most of the electricity distribution companies. The case showed that rising tariffs can cause a decline in revenue, net income and an increase in accounts payable. This does not allow the electricity distribution companies to provide high efficiency. Apart from this, despite improving the financial performance of most companies, the electricity distribution industry in Ukraine as a whole remains unprofitable. However, the high percentage of foreign investors in this industry indicates a significant potential for increasing the efficiency of Ukrainian energy companies. The government control of the electricity distribution companies more often provides medium efficiency, while the management by foreign investors often provides a high efficiency. The absence of the major owner and the presence of blocking stakes in any investor (government, domestic or foreign investors) has a negative impact on the efficiency of energy companies. Although the case is limited to one country and 29 companies, this study can serve as a model for wider testing of the research hypothesis in other markets and countries.
PL
Celem artykułu jest przetestowanie hipotezy, czy wysokie taryfy prowadzą do wysokiej efektywności dostawców energii elektrycznej. Autorzy testują tę hipotezę na przykładzie 29 ukraińskich dystrybutorów energii elektrycznej. Korzystając z analizy obwiedni danych i współczynników korelacji, grupując wyniki super efektywności, autorzy stwierdzili, że w większości regionów Ukrainy wzrost taryf nie prowadzi już do wzrostu efektywności. Wskazuje to na słabość polityki taryfowej w większości przedsiębiorstw zajmujących się dystrybucją energii elektrycznej. Analiza pokazała, że rosnące taryfy mogą spowodować spadek przychodów, dochodu netto i wzrost zobowiązań. Nie pozwala to firmom zajmującym się dystrybucją energii na zapewnienie wysokiej efektywności. Poza tym, pomimo pewnej poprawy wyników finansowych większości firm, cała branża dystrybucji energii elektrycznej na Ukrainie jest nierentowna. Jednak wysoki odsetek inwestorów zagranicznych w tej branży wskazuje na duży potencjał wzrostu efektywności ukraińskich firm energetycznych. Kontrola rządu nad spółkami dystrybucyjnymi energii elektrycznej częściej zapewnia średnią efektywność, podczas gdy zarządzanie przez inwestorów zagranicznych daje często wysoką efektywność. Brak głównego właściciela i obecność pakietów blokujących u któregokolwiek inwestora (rządowego, krajowego lub zagranicznego) ma negatywny wpływ na efektywność spółek energetycznych. Chociaż przypadek ogranicza się do jednego kraju i 29 firm, to badanie może służyć jako model do szerszego testowania hipotezy badawczej na innych rynkach i w innych krajach.
Rocznik
Strony
125--134
Opis fizyczny
Bibliogr. 23 poz., rys., tab.
Twórcy
  • Department of Management, International Humanitarian University, Odessa, Ukraine
  • Department of Management, International Humanitarian University, Odessa, Ukraine
  • National University “Odessa Law Academy”, Odessa, Ukraine
  • National University “Odessa Law Academy”, Odessa, Ukraine
Bibliografia
  • Abdullah et al. 2018 – Abdullah, Z., Saad, N.M., Husin, N.M., Yusof, N.Y.M., Ibrahim, J., Mohayiddin, A.L. and Arshad, M.T.M. 2018. Electricity Tariff Setting Benchmarking and Comparative Analysis: Australia and Thailand. Global Business and Management Research 10(3), p. 337.
  • Andersen, P. and Petersen, N.C. 1993. A procedure for ranking efficient units in data envelopment analysis. Management science 39(10), pp. 1261–1264.
  • Bobde, S.M. and Tanaka, M. 2018. Efficiency evaluation of electricity distribution utilities in India: A two-stage DEA with bootstrap estimation. Journal of the Operational Research Society 69(9), pp. 1423–1434.
  • Boente, D.R. and Lustosa, P.R.B. 2019. Efficiency of electricity distribution companies. RAUSP Management Journal 55(2), pp. 177–193.
  • Çelen, A. (2013). Efficiency and productivity (TFP) of the Turkish electricity distribution companies: An application of two-stage (DEA&Tobit) analysis. Energy Policy 63, pp. 300–310.
  • Charnes et al. 1978 – Charnes, A., Cooper, W.W. and Rhodes, E. 1978. Measuring the efficiency of decision-making units. European journal of operational research 2(6), pp. 429–444.
  • Cullmann, A. and Von Hirschhausen, C. 2008. From transition to competition Dynamic efficiency analysis of Polish electricity distribution companies 1. Economics of Transition 16(2), pp. 335–357.
  • Gomez, T. and Rivier, J. 2000. Distribution and power quality regulation under electricity competition. A comparative study. Ninth International Conference on Harmonics and Quality of Power. Proceedings (Cat. No. 00EX441) Vol. 2, pp. 462–468, IEEE.
  • Goncharuk, A.G. 2007. Using the DEA in efficiency management in industry. International Journal of Productivity and Quality Management 2(2), pp. 241–262.
  • Goncharuk, A.G. and Cirella, G.T. 2020. A perspective on household natural gas consumption in Ukraine. The Extractive Industries and Society 7(2), pp. 587–592.
  • Goncharuk, A.G. and lo Storto, C. 2017. Challenges and policy implications of gas reform in Italy and Ukraine: Evidence from a benchmarking analysis. Energy Policy 101, pp. 456–466.
  • Hattori, T. 2002. Relative performance of US and Japanese electricity distribution: an application of stochastic frontier analysis. Journal of Productivity Analysis 18(3), pp. 269–284.
  • Hattori et al. 2005 – Hattori, T., Jamasb, T. and Pollitt, M. 2005. Electricity distribution in the UK and Japan: a comparative efficiency analysis 1985–1998. The Energy Journal 26(2). [Online] https://doi.org/10.5547/ISSN0195-6574-EJ-Vol26-No2-2 [Accessed: 2020-07-30].
  • Hayat et al. 2016 – Hayat, M.A., Shahnia, F. and Arefi, A. 2016. Comparison of the electricity tariffs and bills across the zones of Australian power distribution companies. In 2016 Australasian Universities Power Engineering Conference (AUPEC), pp. 1–6, IEEE.
  • Khetrapal, P. 2020. Performance analysis of electricity distribution sector post the implementation of electricity act 2003: empirical evidence from India. Journal of Advances in Management Research. DOI: 10.1108/JAMR-04-2020-0060.
  • Lin, B. and Liu, X. 2013. Electricity tariff reform and rebound effect of residential electricity consumption in China. Energy 59, pp. 240–247.
  • Pu et al. 2020 – Pu, L., Wang, X., Tan, Z., Wang, H., Yang, J. and Wu, J. 2020. Is China’s electricity price cross-subsidy policy reasonable? Comparative analysis of eastern, central, and western regions. Energy Policy 138; DOI: 10.1016/j.enpol.2020.111250.
  • Qassim et al. 2005 – Qassim, R.Y., Corso, G., Lucena, L.D.S. and Thome, Z.D. 2005. Application of data envelopment analysis in the performance evaluation of electricity distribution: a review. International Journal of Business Performance Management 7(1), pp. 60–70.
  • Şirin, S.M. 2017. A panel data analysis on the costs of Turkish electricity distribution companies. Energy strategy reviews 18, pp. 250–259.
  • Totare, N.P. and Pandit, S. 2010. Power sector reform in Maharashtra, India. Energy Policy 38(11), pp. 7082–7092.
  • Wanke et al. 2020 – Wanke, P., Tan, Y., Antunes, J. and Hadi-Vencheh, A. 2020. Business environment drivers and technical efficiency in the Chinese energy industry: A robust Bayesian stochastic frontier analysis. Computers & Industrial Engineering 144; DOI: 10.1016/j.cie.2020.106487.
  • Wu, J.S. 2020. Applying Stochastic Frontier Analysis to Measure the Operating Efficiency of Solar Energy Companies in China and Taiwan. Polish Journal of Environmental Studies 29(5), pp. 3385–3393.
  • Zhu, J. 1996. Robustness of the efficient DMUs in data envelopment analysis. European Journal of operational research 90(3), pp. 451–460.
Uwagi
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2020).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-22c3fda0-e258-4e15-b05e-00abe895c044
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.