MỤC LỤCMỤC LỤC................................................................................................................. 1PHẦN I. PHƯƠNG PHÁP LUẬN VỀ ĐỊNH MỨC CHUẨN (BENCHMARKING) ................................................................................................................................... 7I. GIỚI THIỆU BENCHMARKING ..................................................................... 71.1 Định nghĩa Benchmarking ................................................................................ 71.2 Đặc điểm của Benchmarking ............................................................................ 81.3 Phân loại benchmarking .................................................................................... 9II. LỊCH SỬ BENCHMARKING........................................................................... 12III. LỢI ÍCH CỦA VIỆC THỰC HIỆN BENCHMAKING CHO DOANH NGHIỆP 143.1 Benchmarking xu thế của tiến bộ...................................................................... 143.2 Benchmarking giúp rút ngắn quá trình cải tiến ................................................. 153.3 Benchmarking giúp xác định mục tiêu khả tiêu ............................................... 163.4 Benchmarking tạo động lực cho cải tiến ........................................................... 163.5 Benchmarking giúp đưa ra phương pháp giải quyết các vấn đề....................... 173.6 Benchmarking là điều kiện để đạt được các chứng nhận về quản lý................ 173.7 Benchmarking xây dựng nên mạng lưới liên kết cùng lĩnh vực ....................... 173.8 Benchmarking là công cụ quản lý hiệu quả ...................................................... 173.9 Benchmarking giúp tìm kiếm những kinh nghiệm thực tế phù hợp nhất .......... 18IV. QUY TRÌNH BENCHMARKING................................................................... 184.1 Giới thiệu chung về quy trình thực hiện benchmarking ................................... 184.2 Quy trình tổng quan .......................................................................................... 184.2.1 Giai đoạn 1 : Chuẩn bị nội bộ .......................................................................... 204.2.2 Giai đoạn 2 : Thực hiện benchmarking............................................................ 244.2.3 Giai đoạn 3 : Cải tiến tổ chức .......................................................................... 25V. CÁC PHƯƠNG PHÁP XÂY DỰNG BENCHMARKING............................... 275.1 Phương pháp bình phương cực tiểu (OLS) ....................................................... 295.2 Phương pháp phân tích biên ngẫu nhiên (SFA) ................................................ 305.3 Phương pháp phân tích bao dữ liệu (DEA) ....................................................... 315.4 Phương pháp Xử lý tham số tự do (FDH) ......................................................... 325.5 Kết luận............................................................................................................. 33VI. BENCHMARKING TRONG QUẢN LÝ SỬ DỤNG NĂNG LƯỢNG.......... 345.1 Vai trò của Benchmarking trong quản lý năng lượng ....................................... 345.2 Ứng dụng Benchmarking trong quản lý năng lượng trên Thế Giới và Việt Nam 35 PHẦN II. TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH BAO DỮ LIỆU .49 CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁP .................................................. 49

1

PHÂN TÍCH BAO DỮ LIỆU_DEA......................................................................... 491.1. GIỚI THIỆU [31][32].......................................................................................491.1.1. Khái niệm ................................................................................................. 491.1.2. Sự hình thành, quá trình phát triển............................................................ 491.1.3. Các phân tích hiệu quả trong phương pháp bao dữ.................................... 501.1.4. Đường biên hiệu quả xác định Benchmark trong phương pháp bao dữ liệu

................................................................................................. 501.1.5. Ưu nhược điểm của phương pháp bao dữ liệu.........................................511.2. ỨNG DỤNG DEA TRONG VIỆC XÂY DỰNG BENCHMARK SỬ DỤNGNĂNG LƯỢNG [1]...[30].........................................................................................522.1 .TÍNH TOÁN VỚI TRƯỜNG HỢP MỘT ĐẦU VÀO VÀ MỘT ĐẦU RA.... 612. 2.SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP DEA TRƯỜNG HỢP HAI ĐẦU VÀO VÀ MỘTĐẦU RA..................................................................................................................... 642. 3.SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP DEA VỚI TRƯỜNG HỢP NHIỀU ĐẦU VÀO VÀNHIỀU ĐẦU RA ....................................................................................................... 662. 4.LỰA CHỌN TRỌNG SỐ TRONG PHƯƠNG PHÁP BAO DỮ LIỆU .......... 672.4 .1 Trọng số cố định ............................................................................................ 672.4 .2 Trọng số biến đổi...................................................................................... 68CHƯƠNG 3. MÔ HÌNH CCR TRONG PHƯƠNG PHÁP BAO DỮ LIỆU_DEA ...703.1 GIỚI THIỆU ...................................................................................................... 703.2 DỮ LIỆU............................................................................................................ 703.3 MÔ HÌNH CCR ................................................................................................. 713.3.1 Mô hình CCR cơ bản ................................................................................ 713.3.2 Chuyển mô hình phân số về mô hình tuyến tính...................................... 723.4 Ý NGHĨA CỦA HỆ THỐNG TRỌNG SỐ TỐI ƯU ........................................733.4.1 Hệ thống trọng số tối ưu ............................................................................ 733.4.2 Ví dụ giải thích hệ thống trọng số tối ưu ................................................. 733.5 MÔ HÌNH CCR VÀ BÀI TOÁN ĐỐI NGẪU.................................................. 783.6 TẬP THAM KHẢO VÀ VIỆC NÂNG CAO HIỆU QUẢ ...............................803.7 TÍNH TOÁN MÔ HÌNH CCR ..........................................................................813.7.1 Quy trình tính toán mô hình CCR ............................................................ 813.7.2 Lý do sử dụng bài toán đối ngẫu (DLP0) để giải mô hình CCR .............. 813.8 VÍ DỤ ................................................................................................................. 823.9 MÔ HÌNH ĐỊNH HƯỚNG ĐẦU RA ............................................................... 87CHƯƠNG 4. MÔ HÌNH BCC TRONG PHƯƠNG PHÁP BAO DỮ LIỆU_DEA ...894.1 .GIỚI THIỆU ......................................................................................................894.2 .MÔ HÌNH BCC ĐỊNH HƯỚNG ĐẦU VÀO ..................................................904.3 .MÔ HÌNH BCC ĐỊNH HƯỚNG ĐẦU RA .....................................................92

2

CHƯƠNG 5. LƯU Ý KHI SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP BAO DỮ LIỆU ĐỂ XÁCĐỊNH BENCHAMRK SỬ DỤNG NĂNG LƯỢNG................................................945.1 HIỆU QUẢ SẢN XUẤT THEO QUY MÔ KHÔNG ....................................... 945.2 ĐỊNH HƯỚNG ĐẦU VÀO HAY ĐỊNH HƯỚNG ĐẦU RA.......................... 945.3S Ố BIẾN SỬ DỤNG .........................................................................................955.4T HỬ NGHIỆM NHIỀU MÔ HÌNH ..................................................................95PHẦN III. TÍNH TOÁN BENCHMARK SỬ DỤNG NĂNG LƯỢNG CHO CÁC NHÀMÁY NHIỆT ĐIỆN THAN VIỆT NAM ................................................................. 961. ĐẶC THÙ TIÊU THỤ NĂNG LƯỢNG TRONG NHÀ MÁY NHIỆT ĐIỆN . 961.1 Giới thiệu về nhà máy nhiệt điện ...................................................................... 96

1.1.1 Chức năng nhiệm vụ của nhà máy nhiệt điện ..........................................961.1.2 Nguyên lý hoạt động chung của các NMND ........................................... 961.1.3 Thiết bị chính trong nhà máy ...................................................................98

1.2 . Đặc thù tiêu thụ năng lượng trong nhà máy nhiệt điện than........................... 1001.2.1 Nhiên liệu sử dụng trong nhà máy nhiệt điện than ............................... 1001.2.2 Đặc thù tiêu thụ năng lượng tại nhà máy nhiệt điện than....................101

1.3 Các yếu tố khác ảnh hưởng đến hiệu quả quá trình sản xuất của nhà máy nhiệt điện than ............................................................................................................................ 103

1.3.1 Công suất đặt ........................................................................................ 1031.3.2 Số lần khởi động tổ máy ........................................................................1031.3.3 Yếu tố con người ................................................................................... 1031.3.4 Bảo dưỡng, bảo trì ................................................................................1031.3.5 Năm vận hành - Năm công nghệ ...........................................................1041.3.6 Lượng xả đáy ........................................................................................ 1041.3.7 Thu hồi nước ngưng ..............................................................................104

2. PHÂN TÍCH VÀ LỰA CHỌN BIẾN XÂY DỰNG BENCHMARK SỬ DỤNGNĂNG LƯỢNG CHO NHÀ MÁY NHIỆT ĐIỆN THAN VIỆT NAM .................. 1052.1 Đối với các yếu tố đầu vào nhiên liệu ............................................................... 1052.2 Đối với các yếu tố đầu vào không nhiên liệu .................................................... 1062.3 Biến đầu ra ........................................................................................................ 1082.3 Lựa chọn biến.................................................................................................... 1093. THU THẬP SỐ LIỆU VÀ TÍNH TOÁN BENCHMARK SỬ DỤNG NĂNG LƯỢNG TẠI NHÀ MÁY NHIỆT ĐIỆN THAN ..................................................... 1093.1 Thu thập số liệu ................................................................................................. 1093.2 Tính toán Benchmark........................................................................................ 1103.3 Tổng hợp và phân tích kết quả .......................................................................... 124PHẦN IV. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .................................................................126I. KẾT LUẬN ......................................................................................................... 126

3

II. KIẾN NGHỊ ....................................................................................................... 126TÀI LIỆU THAM KHẢO ..........................................................................................128PHỤ LỤC................................................................................................................... 132

4

GIỚI THIỆU

Giá năng lượng đang ngày một tăng cao, nguồn năng lượng hóa thạch đang ngày một cạn kiệt, ô nhiễm môi trường tăng do khai thác tài nguyên, do phát thải từ việc sử dụng năng lượng... đang là những vấn đề cấp bách trên toàn Thế Giới. Vì thế việc sử dụng năng lượng tiết kiệm hiệu quả đang được quan tâm và đẩy mạnh.

Để giúp các doanh nghiệp có được các cơ sử dữ liệu so sánh, đánh giá hiệu quả sử dụng năng lượng trong đơn vị mình, đồng thời giúp các cơ quan quản lý nhà nước có cơ sở quản lý việc sử dụng năng lượng tại các hộ tiêu thụ. Thì việc xây dựng các tiêu chuẩn sử dụng năng lượng là hết sức cần thiết. Trên thế giới, các nước phát triển như Nhật, Mỹ, Đức, các nước Châu Âu. hiện đã và đang xây dựng những tiêu chuẩn định mức trong việc sử dụng năng lượng (Benchmark) . Đây là cơ sở giúp nhà quản lý cũng như đơn vị sản xuất phát hiện những tồn tại trong việc tiêu thụ năng lượng để khắc phục và cải thiện cho hiệu quả hơn.

Hiện nay, Việt Nam đang rất quan tấm đến việc sử dụng năng lượng tiết kiệm và hiệu quả. Đã có rất nhiều chương trình tiết kiệm năng lượng được thực hiện như: Chương trình tiết kiệm năng lượng thương mại thí điểm CEEP, chương trình tiết kiệm năng lượng trong doanh nghiệp vừa và nhỏ PECSME, chương trình mục tiêu Quốc gia về sử dụng năng lượng tiết kiệm và hiệu quả . Nhưng các chương trình hiện tại triển khai mới ở mức nâng cao nhận thức, xây dựng mô hình điểm, hỗ trợ một phần kinh phí đầu tư chưa có được các cơ sở dữ liệu giúp doanh nghiệp tự đánh giá tình hình sử dụng năng lượng tại đơn vị mình. Cũng do điều kiện sản xuất-kinh doanh, điều kiện khí hậu, khoa học kỹ thuật. ở các nước khác nhau là khác nhau, nên Việt Nam không thể sử dụng các tiêu chuẩn định mức năng lượng của các nước khác trên Thế Giới.

Như vậy vấn đề nghiên cứu phương pháp xây dựng các định mức chuẩn sử dụng năng lượng tại Việt Nam là hết sức cần thiết. Định mức được xây dựng sẽ là cơ sở giúp các doanh nghiệp Việt Nam nhìn nhận quá trình quản lý sử dụng năng lượng tại đơn vị mình, để từ đó tìm ra và khắc phục các vị trí sử dụng năng lượng kém hiệu quả, tiết kiệm chi phí đầu vào tăng sức cạnh tranh trên thị trường hội nhập.

Đặc biệt, trước bối cảnh luật tiết kiệm năng lượng đã chính thức được ban hành tại Việt Nam thì việc nghiên cứu xây dựng phương pháp định mức chuẩn lại càng trở nên cần thiết và cấp bách. Đây sẽ là công cụ hỗ trợ các Cơ quan quản lý nhà nước quản lý việc sử dụng năng lượng tại các đơn vị. Giúp cơ quan quản lý nhà nước đánh giá được tiềm năng và xây dựng được mục tiêu tiếp kiệm năng lượng tại các ngành công nghiệp.

5

Đề tài “Nghiên cứu, xây dựng định mức chuẩn tiêu thụ năng lượng (Energy Benchmarking)_Áp dụng cho nhà máy nhiệt điện than tại Việt Nam” được thực hiện sẽ là công cụ quản lý hữu ích giúp nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng, giảm ô nhiễm môi trường và đảm bảo an ninh năng lượng Quốc Gia. Mục tiêu của đề tài là tiến hành nghiên cứu và đề xuất phương pháp xác định Benchmark phù hợp cho điều kiện ngành công nghiệp Việt Nam, ứng dụng phương pháp tính toán thử nghiệm Benchmark cho các nhà máy nhiệt điện than Việt Nam.

Đề tài được trình bầy gồm ba phần:

Phần I: Phương pháp luận về định mức chuẩn (Benchmark)

Phần II: Tổng quan về phương pháp bao dữ liệu DEA

Phần III: Tính toán Benchmark sử dụng năng lượng cho các nhà máy nhiệt điện than Việt Nam

6

PHẦN I. PHƯƠNG PHÁP LUẬN VỀ ĐỊNH MỨC CHUẨN

(BENCHMARKING)

I. GIỚI THIỆU BENCHMARKING

1.1 Định nghĩa BenchmarkingTrong lịch sử hình thành và phát triển benchmarking, đã có rất nhiều định

nghĩa khác nhau về benchmarking được các nhà quản trị đưa ra. Với từng khoảng thời gian, tiêu chí khác nhau thì quan điểm về benchmarking cũng khác nhau. Một số quan điểm về benchmarking đã được định nghĩa như sau:

Quan điểm Thứ nhất, khi so sánh các dữ liệu là chúng ta đang thực hiện benchmarking. Nghĩa là Benchmarking chỉ bao gồm việc so sánh hiệu suất của các tổ chức khác nhau và không liên quan tới việc cải tiến quá trình của các tổ chức thực hiện benchmarking.

Quan điểm Thứ hai, benchmarking là 1 quá trình liên tục không phải là một quá trình thực hiện một lần duy nhất, có thể áp dụng cho sản phẩm, dịch vụ và quy trình sản xuất, nhằm mục đích tạo lợi thế cạnh tranh với các đối thủ hoặc với tổ chức dẫn đầu trong ngành. Hiểu rộng ra thì benchmarking có thể áp dụng cho bất kỳ lĩnh vực nào mà chúng ta muốn so sánh và học hỏi từ những người khác. Quan điểm này cũng chỉ ra rằng, để cạnh tranh với các đối thủ khác, chúng ta phải biết rõ điểm mạnh và điểm yếu của chính mình bằng việc so sánh với các đôi thủ cạnh tranh và nhìn nhận được mức độ hiệu suất của chúng ta so với hiệu suất cao nhất hiện tại.

Quan điểm Thứ ba, (quan đểm của Roger Milliken) Roger Milliken đưa ra một định nghĩa hết sức thú vị về benchmarking “stealing shamelessly” (Đánh cắp mà không phải xấu hổ). Benchmarking không phải là việc đánh cắp hoặc ít nhất nó không phải là sao chép không có sự cho phép. Các quy trình tốt nhất có thể được áp dụng vào một tổ chức với sự đồng ý của các tổ chức khác cùng tham gia vào quá trình thực hiện benchmarking. Benchmarking mang ý nghĩa nghiên cứu những đối tượng có sự thành công lâu dài để học hỏi.

Quan điểm Thứ tư, Cùng với thành công tiên phong trong thực hiện benchmarking, định nghĩa về benchmarking của hãng Xerox- Mỹ cũng được sử dụng khá phổ biến: Benchmarking là một quá trình liên tục đánh giá sản phẩm, dịch vụ và phương pháp của mình so với đối thủ cạnh tranh mạnh nhất hoặc với tổ chức được công nhận là dẫn đầu ngành.

Ngoài ra qua những những ấn phẩm đã được phát hành các tác giả cũng đưa ra những định nghĩa khác nhau về benchmarking, Robert Camp tác giả cuốn sách về benchmarking định nghĩa “Benchmarking là việc nghiên cứu phương pháp tốt nhất để đem đến hoạt động hiệu quả hơn cho mình”. Việc áp dụng những kiến thức học hỏi

7

được sẽ làm cơ sở để xây dựng chiến lược hoạt động nhằm theo kịp và vượt lên trên những đối thủ cạnh tranh đang ở tốp đầu trong ngành. Trong cuốn Benchmarking (1992), Michael Spendolini định nghĩa lại Benchmarking như sau: “Benchmarking là một quá trình có hệ thống và liên tục, đánh giá sản phẩm, dịch vụ và các quá trình của một tổ chức đã được xác nhận là đại diện cho những phương thức làm việc tốt nhất nhằm mục đích cải tiến doanh nghiệp mình”

Tất cả các định nghĩa trên về Benchmarking đã cho thấy đây là một công cụ phát triển không ngừng được, các quan điểm và định nghĩa cũng tương đối phong phú: Có định nghĩa chỉ dựa trên kết quả cuối cùng, có định nghĩa lại dựa vào quá trình thực hiện, các quan điềm và định nghĩa về benchmarking thường là thay đổi theo từng thời kỳ và đối với từng lĩnh vực. Và ngày nay đối với quá trình sản xuất trong công nghiệp benchmarking được định nghĩa như sau :

Benchmarking là một phương pháp quản trị nhằm đo lường và cải tiến hoạt động của một tổ chức thông qua việc so sánh tổ chức đó với tổ chức được xem là tốt nhất trong cùng lĩnh vực (cùng ngành).

Benchmarking sẽ giúp tìm kiếm những cách thức tốt nhất trong thực tiễn giúp cho doanh nghiệp hoạt động tốt hơn trong ngành. Việc thực hiện benchmarking có thể tiến hành để đánh giá: Hiệu quả về quản lý của tổ chức, hiệu quả sử dụng nguồn lực, hiệu quả hoạt động tài chính, hiệu quả sử dụng năng lượng,...

Đối với việc sử dụng năng lượng tại các doanh nghiệp sản xuất công nghiệp, benchmarking sẽ thực hiện quá trình so sánh, đánh giá hiệu quả sử dụng các yếu tố năng lượng đầu vào (than, dầu, gas,.) để tạo ra sản phẩm đầu ra của tổ chức với các tổ chức khác trong cùng ngành, từ đó đánh giá và tìm kiếm các hướng cải tiến giúp nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng cho sản xuất.[33][34]1.2 Đặc điểm của Benchmarking

Quá trình thực hiện Benchmarking có các đặc điểm sau:a. Benchmarking là một quá trình đánh giá liên tục

Benchmarking cung cấp những chỉ số hiệu quả, các chỉ số này - cùng với sự phát triển không ngừng của các tổ chức - cũng thay đổi không ngừng và ngày càng tốt hơn, do vậy mỗi một tổ chức cũng phải liên tục cố gắng cải tiến để phản ứng kịp thời với sự phát triển.

Trong một ngành công nghiệp khi có sự xuất hiện thêm các doanh nghiệp mới tham gia vào thực hiện benchmarking hoặc khi một doanh nghiệp trong nhóm thực hiện việc cải tiến để nâng cáo hiệu quả thì ngay lập tức sẽ làm thay đổi các chỉ số benchmarking. Để đáp ứng các thay đổi đó thì việc thực hiện benchmarking cần phải tiền hành một cách liên tục, nhằm đánh giá và kịp thời đưa ra các chuẩn mới cho ngành.

8

b. Phương pháp benchmarking tìm kiếm những phương thức làm việc tốt nhất:Trong quá trình khảo sát tại các cơ sở hoạt động của các thành viên tham gia

benchmarking, các doanh nghiệp có cơ hội để so sánh và đánh giá hoạt động của đơn vị mình so với các đơn vị khác. Bằng các so sánh, có thể đưa ra được một quá trình làm việc hiệu quả nhất, đưa ra các cải tiến về công nghệ,... đây sẽ là tổng hợp của các phương thức làm việc tốt nhất của từng doanh nghiệp.

Benchmarking là tập trung vào những quy trình thành công nhất. Các doanh nghiệp trong nhóm thực hiện benchmarking không hẳn chỉ là đối thủ cạnh tranh trực tiếp, mà có thể là những doanh nghiệp đang phát triển nhất ở bất kể ngành nào. Việc tìm ra quy trình tốt nhất ở đâu không quan trọng, có thể là trong bản thân doanh nghiệp đó (so sánh giữa các bộ phận trong cùng một doanh nghiệp-benchmarking nội bộ), trong ngành (giữa các doanh nghiệp cùng ngành-benchmarking cạnh tranh) hoặc thậm chí là ngoài ngành (so sánh hoạt động giữa các ngành -benchmarking chung).c. Phương pháp benchmarking gắn liền với sự cải tiền không ngừng.

Trong quá trình thực hiện benchmarking, các tổ chức phải cải tiến không ngừng, bởi vì bản thân các đối thủ cạnh tranh không dừng lại để đợi cho đến khi ta bắt kịp họ. Benchmarking đòi hỏi chúng ta phải luôn tìm kiếm những giải pháp tốt hơn, khi doanh nghiệp không tiến hành cải tiến tức là doanh nghiệp đang bị tụt lại phía sau.

Ví dụ như một doanh nghiệp, sau khi thực hiện benchmarking tìm kiếm và thực hiện thành công các giải pháp giúp nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng và vươn lên dẫn đầu ngành. Nhưng cũng ngay lập tức các đối thủ cạnh tranh khác sẽ học hỏi những kinh nghiệm từ họ và sẽ có các doanh nghiệp theo kịp, thậm chí vươn lên đánh bật họ khỏi vị trí dẫn đầu. Vì thế muốn tiếp tục giữ vững được vị trí dẫn đầu thì doanh nghiệp cần cải tiến không ngừng. Cứ thế quá trình benchmarking là quá trình cải tiến không ngừng.1.3 Phân loại benchmarking

Có nhiều cách để phân loại Benchmarking, tuy nhiên trong báo cáo này đưa ra hai phương pháp phân loại theo phạm vi và theo đối tượng thực hiện Benchmarking: Phân loại theo phạm vi thực hiện Benchmarking: Được chia ra làm bốn loại

Benchmarking nội bộTrong một doanh nghiệp sản xuất, có những bộ phận đạt hiệu quả cao và có những

bộ phận không đạt hiệu quả. Khi đó benchmarking nội bộ quan sát các mức hiệu quả của các bộ phận và chỉ ra các phương pháp vận hành của những bộ phận đạt hiệu quả cao nhất, để từ đó những bộ phận khác học tập theo.

Lợi ích của benchmarking nội bộ là ít tốn kém chi phí, dễ dàng thu thập thông tin, các dữ liệu được chuẩn hóa thường có sẵn, ít tốn thời gian và nguồn lực. Hơn nữa, việc

9

ứng dụng các cải tiến dễ dàng hơn khi ứng dụng từ bộ phận này sang bộ phận khác trong cùng một doanh nghiệp, mục tiêu sẽ thực tế hơn khi trong doanh nghiệp đã có bộ phận áp dụng thành công. Benchmarking nội bộ còn giúp khuyến khích nhân viên đưa ra các sáng kiến cải tiến trong quá trình sản xuất, vận hành....

Tuy nhiên, thực hiện benchmarking nội bộ ít khi đưa ra các cải tiến mang tính đột phá như khi ta thực hiện benchmarking từ bên ngoài. Để có hiệu quả trong việc thực hiện benchmarking nội bộ, doanh nghiệp cần thiết kế một quá trình đẩy mạnh việc chia sẻ ý tưởng.

Benchmarking cạnh tranhLà quá trình phân tích các doanh nghiệp là đối thủ cạnh tranh, doanh nghiệp xem xét

vị trí của mình so với các đối thụ cạnh tranh trong ngành. Thông thường, dạng benchmarking này được thực hiện như là một quá trình học hỏi và hợp tác giữa các doanh nghiệp trong ngành và được thực hiện với sự tham gia của một đơn vị độc lập để đảm bảo tính bảo mật thông tin.

Các doanh nghiệp sản xuất công nghiệp thực hiện Benchmarking cạnh tranh nhằm so sánh hiểu quả sản xuất của mình với các doanh nghiệp khác trong ngành, để từ đó tìm kiếm giải pháp giúp rút ngắn hoặc xóa bỏ khoảng cách với các đối thủ.

Ưu điểm của phương pháp này là thông tin thu thập được rất chi tiết để thực hiện được các so sánh, điều này giúp chúng ta quyết định được chúng ta sẽ đặt mục tiêu ở cấp độ nào và tạo ra sự thay đổi, các thông tin do được thu thập từ các đối thủ cùng ngành nên có thể dùng để cải tiến được ngay. Và vì tất cả các tổ chức tham gia đều thu được lợi ích nên họ sẽ cung cấp thông tin có giá trị để có thể học hỏi và tạo ra những giá trị thật sự trong quá trình học hỏi này.

Tuy nhiên đây cũng là một nhược điểm của phương pháp này, các tổ chức tham gia benchmarking do e ngại các đối thủ kinh doanh, không sẵn lòng chia sẻ các bí quyết kinh doanh nên có thể đưa các thông tin sai lệch. Trong trường hợp này, chúng ta phải dựa vào nguồn thông tin thứ cấp và dĩ nhiên nguồn dữ liệu này không có giá trị cao bằng khi ta đối chiếu và so sánh trực tiếp.

Khác với benchmarking nội bộ, dạng benchmarking cạnh tranh là cơ hội để tố chức có những ý tưởng để đưa ra các cả tiến đột phá vì có thể học hỏi cách làm việc hiệu quả từ các tổ chức khác.

Benchmarking theo tổ chức tốt nhất trong ngành (Best in Industry)Phương pháp này tập trung vào tìm kiếm xem doanh nghiệp nào là dẫn đầu ngành,

tìm hiểu xem doanh nghiệp này đã thực hiện như thế nào, từ đó có phương án học hỏi để thu ngắn khoảng cách.

Benchmarking theo tiêu chuẩn thế giới (World-class benchmarking)

10

Benchmarking theo tiêu chuẩn thế giới là so sánh và học hỏi từ các quá trình tương tự để đạt các tiêu chuẩn tốt nhất trên thế giới. Nhược điểm của phương pháp là mất nhiều thời gian chuẩn bị và thực hiện, thông tin thu thập được khó áp dụng cho tổ chức do nguồn thông tin đến từ các công ty khác nhau, có thể không phù hợp với tổ chức của mình. Tuy nhiên, ưu điểm nổi bật của benchmarking theo tiêu chuẩn thế giới là chúng ta có thể có những ý tưởng cải tiến độc đáo từ việc học hỏi từ các tổ chức hàng đầu thế giới.Phân loại theo đối tượng nghiên cứu Benchmarking: Được chia thành 4 loại

Benchmarking đối với sản phẩm:Benchmarking đối với sản phẩm là một quá trình thiết lập những thông tin liên quan

đến sản phẩm của doanh nghiệp mình và sản phẩm tương tự của đối thủ cạnh tranh. Quá trình này vẽ ra 1 bức tranh thể hiện vị trí giữa chúng ta và đối thủ: chúng ta đang bị tụt lại phía sau, ngang hàng hay ở phía trước đối thủ? Nếu chúng ta ở vị trí dẫn đầu, điều này giúp chúng ta có được các lợi thế trên thị trường. Ngược lại, nêu chúng ta đang đi sau thì cần phải xác định được khoảng cách và tìm các giải pháp khắc phục. Tiến trình này giúp doanh nghiệp xác định được một lộ trình cho sản phẩm một cách rõ ràng.

Benchmarking đối với hiệu quả hoạt độngĐây là quá trình so sánh các chỉ tiêu năng suất - hiệu quả của doanh nghiệp một cách

tổng thể hoặc một công đoạn sản xuất với các doanh nghiệp trong ngành công nghiệp.Benchmarking đối với hiệu quả hoạt động là nhằm trả lời cho câu hỏi: Tiêu chuẩn so

sánh quan trọng nhất là gì? Chúng ta đang ở vị trí nào? trong ngành và trong toàn ngành công nghiệp. Khi thực hiện benchamarking theo hiệu quả hoạt động, lý tưởng nhất là nên thực hiện 2-3 năm một lần, như vậy quá trình được kiểm soát và đánh giá chính xác hơn.

Benchmarking quá trìnhBenchmarking quá trình thường được thực hiện sau khi đã thực hiện benchmarking

hiệu quả hoạt động, nhằm xác định các thay đổi nào cần thực hiện trong quy trình để cải thiện hiệu quả cho doanh nghiệp.

Việc làm này giúp trả lời câu hỏi: Cải tiến ở công đoạn nào để đem lại hiệu quả nhất cho doanh nghiệp? doanh nghiệp nào trong ngành công nghiệp thực hiện tốt nhất và ta cần học hỏi gì ở họ?”. Dạng benchmarking này mang lại lợi ích trong ngắn hạn, thường được áp dụng để cải tiến các quy trình then chốt nhắm mang lại lợi ích nhanh chóng cho doanh nghiệp.

Benchmarking chức năng:Phương pháp này được thực hiện bằng cách so sánh các quá trình sản xuất của

doanh nghiệp với những quá trình tương tự trong doanh nghiệp khác. Phương pháp này

11

tìm kiếm những ý tưởng mới đã thành công trong các lĩnh vực tương đương và do đối tác không có sự cạnh tranh trực tiếp nên họ sẵn sàng trao đổi và chia sẻ.

Việc tiến hành benchmarking trên các đối tác không phải là đối thủ cạnh tranh cũng tạo cơ hội cho doanh nghiệp có những cải tiến mang tính đột phá so với các đối thủ cạnh tranh, giúp trở thành đơn vị đứng đầu ngành.

Benchmarking chiến lược:Benchmarking chiến lược bao gồm việc xem xét và cân nhắc các vấn đề ở cấp độ

cao như năng lực, phát triển sản phẩm, dịch vụ mới, tăng cường khả năng thích ứng với sự biến đổi của môi trường bên ngoài. Kết quả sự thay đổi của dạng benchmarking này có thể khó thực hiện và phải mất một thời gian dài để cụ thể hoá. Mục đích của dạng benchmarking này là thay đổi những chiến lược kinh doanh không phù hợp.

II. LỊCH SỬ BENCHMARKINGTừ những năm của thập niên 70, 80 và 90 của thế kỷ 20, việc xây dựng và áp

dụng phương pháp benchmarking trong các tổ chức có những bước tiến đáng kể. Benchmarking được xem như là một trào lưu quản lý của các tổ chức, của các cơ sở sản xuất, kinh doanh. Phương pháp này không chỉ được áp dụng ở các tổ chức như doanh nghiệp, nhà máy..., mà thực tế nó đã xuất hiện từ rất lâu trong cuộc sống, từ khi ta biết hỏi những câu như: tại sao, làm thế nào công việc người khác có năng suất và hiệu quả hơn công việc của mình, từ khi ta biết tự tìm hiểu, học hỏi những kinh nghiệm thành công của người khác và áp dụng để nâng cao chất lượng hoạt động của tổ chức mình.

Đơn giản chỉ là khi chúng ta nhìn sang cánh đồng của hàng xóm, và tự hỏi rằng : “tại sao cây trồng của họ lại ra nhiều quả hơn của nhà mình ? Họ đã làm gì khác mình chăng ? Họ đã làm thế nào để được nhiều quả vậy ?”. Hay như trong lịch sử, các vị vua chúa thường phái các sứ quân sang các vương quốc láng giềng để tìm hiểu về các loại vũ khí ưu việt, những loại phương tiện giao thông cải tiến có thể đi nhanh hơn. Có thể thấy rằng, benchmarking không phải là một cái gì đó xa lạ mà nó là những gì đó rất gần gũi và thường xuyên xảy ra trong cuốc sống hàng ngày,

Công nghiệp là ngành đi đầu trong sự phát triển của xã hội, khi ngành công nghiệp trở nên lớn mạnh và có tổ chức hơn, để có thể thu được lợi nhuận yêu cầu các doanh nghiệp phải có các sản phẩm tốt hơn, được sản xuất nhanh và hiệu quả hơn. Lúc này, trên thị trường xuất hiện sự cạnh tranh khách hàng, và trở nên gay gắt giữa các doanh nghiệp cùng ngành, ai cũng mong muốn vươn lên dẫn đầu ngành. Để đạt được mục đích đó, các tổ chức phải không ngừng cải tiến trang thiết bị, máy móc, cách thức vận hành và quản lý, bên cạnh đó còn phải học hỏi những ý tưởng, phương pháp tốt nhất của các đối thủ cạnh tranh. Thậm chí họ sẵn sang mua các sản phẩm của các đối thủ cạnh tranh, tiến hành nghiên cứu: nguyên liệu sử dụng, chất lượng, cấu trúc sản

12

phẩm... Từ đó áp dụng và phát triển các sản phẩm của mình. Các cố gắng, nỗ lực không ngừng học hỏi và đổi mới đó chính là quy trình Benchmarking ngày nay.

Bước tiến quan trọng trong lịch sử phát triển của Benchmarking phải kể đến câu chuyện của công ty Xerox. Trước và trong những năm của thập niên 70, những ứng dụng của Benchmarking khá lộn xộn, nhiều chỗ chưa hợp lý và vì vậy trong thời gian này nó không được phát triển rộng rãi như một công cụ quản lý tiến bộ. Và Xerox là tổ chức tiên phong thành lập, và áp dụng Benchmarking như một công cụ quản lý nhằm giảm thiểu lãng phí, làm giảm chi phí và nâng cao chất lượng sản phẩm. Với những gì Xerox đã làm được trong hơn 30 năm qua, là minh chứng giúp cho việc thực hiện Benchmarking được áp dụng rộng rãi cho đến ngày nay (Câu chuyện của Xerox được trình bầy trong phụ lục).

Năm 1982, tại Rochestre, New York, diễn ra nhiều buổi thảo luận về dự án benchmarking của công ty Xerox , nhằm tuyên truyền và khuyến khích phát triển dự án này. Cũng trong thời gian này, Xerox tiếp tục phát triển thêm khái niệm chuẩn benchmarking. Các nhà khoa học Camp, Sy Zivan, Cary Kimmel, John Kelsch và nhiều người khác đã xây dựng quá trình benchmarking thành những mô hình tham khảo trong đánh giá hiệu quả tại các nhà máy, doanh nghiệp.

Robert C. Camp, người đã tham gia vào nhiều quá trình xác định Benchmark tại Xerox đã viết cuốn sách đầu tiên về benchmarking: “Benchmarking : Nghiên cứu các phương pháp tốt nhất của ngành nhằm đưa đến tính năng ưu việt” (Benchmarking: The search for industry best practices that lead to superior performance) năm 1989. Cuốn sách này được bán rất chạy vì đó là cuốn sách đầu tiên giải thích tương đối toàn diện chủ đề này và cuốn sách tải bản mới nhất của ông được sản xuất năm 2007.

Trong giai đoạn những năm 1980, benchmarking được phát triển hơn nữa trong các ý tưởng cải tiến, trong các phương pháp luận và đã được đưa vào trong: Quản lý chất lượng toàn diện (TQM), tiêu chuẩn quản lý chất lượng ISO 9000, chuỗi cung ứng quản lý, và Vòng tuần hoàn chất lượng (Quality Circles).

Trong giai đoạn những năm 1990, mật độ sử dụng Benchmarking được tăng lên một cách rõ rệt. Trong một báo cáo trong tạp chí Times, năm 1994 tại Anh thống kê được rằng 78% trong số 1000 công ty đứng đầu sử dụng quy trình Benchmarking trong quản lý. Tại châu Âu đã thực hiện hàng loạt các sự kiện nhằm khuyến khích phát triển sử dụng Benchmarking như : giải thưởng Bladridge, và Giải thưởng của Quỹ Châu Âu về quản lý chất lượng (European Foundation for Quality Management) (EFQM),... đã gián tiếp phổ biến sự cần thiết của việc tiến hành Benchmarking trong các tổ chức.

Benchmarking ngày nay đã phát triển và lan rộng trên toàn thế giới, trong một vài nghiên cứu về sự phát triển và phổ biến của Benchmarking đã cho thấy sự tham gia của rất nhiều các quốc gia phát triển như Anh, Pháp, Mỹ, Úc. Nhưng trên thực tế, vẫn

13

còn một vài các quốc gia từ chối tiến hành benchmarking vì nhiều lý do khác nhau, song có lẽ phổ biến nhất là họ chưa thực sự có những hiểu biết sâu sắc và đúng đắn về benchmarking.

Trong những năm gần đây, Benchmarking đã trở thành một phần chính thức trong hoạt động sản xuất, kinh doanh. Benchmarking ngày nay không chỉ dừng lại ở việc nâng cao cải tiến công nghệ mà còn có ý nghĩa về mặt bảo vệ môi trường, do đó các quy trình Benchmarking còn được đưa vào trong các dự án năng lượng và bảo vệ môi trường như là một giải pháp sản xuất sạch hơn.

III. LỢI ÍCH CỦA VIỆC THỰC HIỆN BENCHMAKING CHO DOANH NGHIỆPQua quá trình hình phát triển benchmarking nhận thấy rằng có rất nhiều những

lý do doanh nghiệp tham gia thực hiện benchmarking, đôi khi nó là vấn đề sống còn như trường hợp của Xerox, hay là vấn đề nâng cao khả năng cạnh tranh, giảm thiểu chi phí đầu vào, tìm kiếm các hướng cải tiến... Việc các doanh nghiệp bắt tay vào thực hiện benchmarking có thể kể đến một số lợi ích mà benchmarking đem lại như sau :3.1 Benchmarking xu thế của tiến bộ.

Khi mà các mô hình quản lý như: Quản lý chất lượng toàn diện (Total Quality Management), Tiêu chuẩn quản lý chất lượng ISO 9000 (the Quality Management Standard ISO 9000), Quản lý chuỗi cung ứng (Supply Chain Management), ... bộc lộ nhược điểm về khả năng chưa đưa ra được những phương án cải tiến khi doanh nghiệp gặp vấn đề trong sản xuất, không đưa ra được các khuyến cáo, các định hướng trong sản xuất. Khi đó benchmarking được xem công cụ giải quyết các vấn đề này. Benchmarking đang ngày càng khảng định được tính ưu việt trong việc hỗ trợ các doanh nghiệp cải tiến và phát triển, xu thế sử dụng công cụ benchmarking trong công nghiệp đang ngày càng trở nên phổ biến.

Kết quả tổng kết xu hướng sử dụng các công cụ quản lý tại các doanh nghiệp trên Thế Giới từ năm 1993, đã cho thấy từ đầu thế kỷ 21 Benchmarking đã phát triển và khẳng định vị thế trở thành công cụ quản lý giúp nâng cao hiệu quả sản xuất kinh doanh được ứng dụng phổ biến nhất. Bảng tổng kết 10 công cụ quản lý đang được sử dụng nhiều nhất trong Hình 1 cho thấy vị trí đứng đầu của công cụ Benchmarking.

14

Hình 1 . Danh sách xếp hạng 10 công cụ quản lý được ưa dùngBenchmarking trở thành công cụ ưa thích số 1 là do yêu cầu của nền kinh tế khi

mức độ cạnh tranh ngày càng khốc liệt, nền kinh tế xảy ra suy thoái, các doanh nghiệp phải khẳng định và tìm kiếm hướng cải tiến cho mình một cách tích cực hơn. Ngoài việc tập trung cho các đề xuất phát triển và đổi mới, Benchmarking còn là công cụ mạnh và nhanh nhất trong việc tìm kiếm, đề xuất được các giải pháp tối ưu cho từng hoạt động thực tế tại doanh nghiệp.

Ví dụ đối với các nước đang phát triển như Trung Quốc, Benchmarking giúp đưa ra cái nhìn tổng quan mà chi tiết về đặc điểm, tình hình sản xuất của đơn vị, cũng như so sánh giữa các đơn vị trong cùng ngành và khác ngành. Đặc biệt bằng sự mở rộng trao đổi, và liên kết, liên doanh, các nhà quản lý doanh nghiệp Trung Quốc đã vận dụng công cụ Benchmarking để tiến hành so sánh và cải tiến, đuổi kịp và phát triển công nghệ, mở rộng sản xuất kinh doanh, nâng cao hiệu suất, chất lượng sản phẩm để trở thành nguồn cung số một về các loại mặt hàng cho thế giới. [33]3.2 Benchmarking giúp rút ngắn quá trình cải tiến

Benchmarking được coi như là một con đường tắt để cải tiến nâng cao hiệu quả sản xuất trong doanh nghiệp. Một thực tế là khi doanh nghiệp muốn cải tiến cần: khảo sát tình hình của tổ chức, đánh giá, đề xuất và lựa chọn các phương pháp cải tiến, thiết kế lại hoặc đào tạo lại.. .Rồi sau đó phải mất một khoảng thời gian cho việc kiểm định kết quả xem đó có phải là phương án tối ưu không, nếu kết quả chưa như mong muốn thì lại phải tiến hành lại quy trình trên.

15

Trong khí đó, sử dụng benchmarking để xác định các phương pháp và quy trình tốt nhất hiện có, sau đó lựa chọn, áp dụng và cải tiến cho doanh nghiệp mình. Các phương án này đã được thực hiện rồi nên tính hiệu quả đã được chứng minh. Việc so sánh bằng công cụ benchmarking giúp doanh nghiệp dễ dàng nhìn nhận được các điểm yếu của mình, cũng như các kinh nghiệm của người đi trước, tránh được các rủi ro có thể có và vì thế rút ngắn quá trình cải tiến.3.3 Benchmarking giúp xác định mục tiêu khả thi

Trong công nghiệp doanh nghiệp luôn đưa ra các mục tiêu phấn đấu cho mình, nhưng thường thì mục tiêu được đưa ra một cách tùy ý, đôi khi là rất khó có thể thực hiện được. Và một ứng dụng của benchmarking là giúp các tổ chức xác định được mục tiêu một cách phù hợp thông qua những gì doanh nghiệp khác đã thực hiện được.3.4 Benchmarking tạo động lực cho cải tiến

Khi thực hiện benchmarking để cạnh tranh với các đối thủ khác, sẽ là một động lực lớn để cải tiến, vì nếu một tổ chức không thể đạt được mức tương tự hoặc tốt hơn các đối thủ trong ngành thì sẽ bị loại ra khỏi thị trường cạnh tranh.

Ngay cả khi thực hiện benchmarking với các đối thủ không có tính cạnh tranh, thì kết quả so sánh chỉ đạt mức thấp cũng có thể là một lý do để thuyết phục doanh nghiệp rằng phải kiểm tra quá trình vận hành của doanh nghiệp mình và tìm cách cải tiến.

Một ví dụ thực tế rất điển hình cho việc benchmarking tạo động lực cải tiến là việc xây dựng quy chế hoạt động phân phối điện ở Châu Âu. Phân phối điện thường là một ngành độc quyền, người tiêu dùng chỉ có thể mua điện từ một đơn vị cung cấp duy nhất. Vì vậy tại các doanh nghiệp này động lực cho cải tiến, giảm chi phí, nâng cao chất lượng là hầu như không có. Các quy định quản lý của nhà nước do thiếu căn cứ xây dựng nên khi ban hành thường chưa đủ chặt chẽ và phù hợp, do đó khó tạo được áp lực để cho các đơn vị phân phối điện tiến hành cải tiến. Tuy nhiên những năm 90 Na Uy đã tiến hành xây dựng benchmarking cho hệ thống phân phối điện của mình và trên sở đó đưa ra các định mức chuẩn áp dụng cho hệ thống phân phối điện. Đây là cơ sở bắt buộc các công ty phân phối điện tại Na Uy phải tiến hành các cải tiến một cách liên tục để nâng cao hiệu quả vận hành đáp ứng theo chuẩn định mức. Và từ năm 2000 hầu hết các nước Châu Âu đã xây dựng lộ trình để áp dụng phương pháp này nhằm cải tiến hiệu quả của hệ thống phân phối điện.

16

3.5 Benchmarking giúp đưa ra phương pháp giải quyết các vấn đềMột trong những ứng dụng của benchmarking là để giải quyết một vấn đề cụ

thể. Mỗi một doanh nghiệp đều tồn tại những vấn đề làm giảm hiệu suất chung của doanh nghiệp. Các vấn đề này có thể là bản thân các doanh nghiệp không nhận ra, hay thậm chí là đã xác định được nhưng chưa tìm ra được hướng giải quyết tối ưu nhất. Khi cùng với các doanh nghiệp khác tham gia thực hiện benchmarking, bằng những khảo sát thực tế lẫn nhau, các tổ chức sẽ tìm thấy các phương án giải quyết cho các vấn đề của mình.

Cụ thể họ sẽ tìm kiếm các doanh nghiệp khác đang thực hiện công việc tương tự để xem các thiết bị sử dụng và những phương án họ đang sử dụng ra sao để mang lại hiệu quả. Từ đó học hỏi và ứng dụng vào tổ chức mình có thể hoàn thiện quá trình hoạt động.

Ví dụ, tại Đan Mạch Hiệp hội xử lý nước thải và thủy lợi đã tiến hành xây dựng benchmarking bằng phương pháp DEA cho các công trình thủy lợi. Năm 2007 họ đã sử dụng các dữ liệu và kết quả benchmarking để hỗ trợ cho việc cải tiến trong các doanh nghiệp thủy lợi. Đan Mạch đã giới thiệu một hệ thống định mức chuẩn IBEN, hệ thống này cho phép các ngành thủy lợi tại từng địa phương và cho phép các doanh nghiệp làm thủy lợi tự đánh giá mức độ hiệu quả của mình trong: hiệu quả kinh tế, hiệu quả về kỹ thuật, hiệu quả về năng lượng. Trên cơ sở đó doanh nghiệp xác định được mục tiêu cần cải tiến là gì, cải tiến giảm chi phí hay nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng, mở rộng quy mô...1 liện tại Đan Mạch cũng vẫn đang tiếp tục xây dựng các ứng dụng tương tự cho một số ngành công nghiệp khác như ngành năng lượng, sản xuất thiết bị y tế,.3.6 Benchmarking là điều kiện để đạt được các chứng nhận về quản lý

Hiện nay tại các nước phát triển, doanh nghiệp muốn được các tổ chức (Bladridge của Mỹ, Giải thưởng Châu Âu về quản lý chất lượng,.) chứng nhận, trao giả thưởng về quản lý thì điều kiện bắt buộc là doanh nghiệp này phải thực thiện benchmarking .3.7 Benchmarking xây dựng nên mạng lưới liên kết cùng lĩnh vực

Mặc dù đây thường không phải là mục đích chính để thực hiện benchmarking, nhưng nó cũng là một hệ quả tích cực của việc thực hiện benchmarking. Việc thực hiện benchmarking giúp liên kết những doanh nghiệp, các nhân, tổ chức hoạt động trong cùng lĩnh vực lại với nhau, từ đó có thể trao đổi và học hỏi lẫn nhau. Ví dụ như các thành viên tham gia các diễn đàn, web, hội nghị.3.8 Benchmarking là công cụ quản lý hiệu quả

Các phân tích về nội bộ thông tin cho nhà quản lý về tình hình hiện nay của công ty,

17

trên cơ sở những đánh giá: các quy trình, máy móc thiết bị, nguồn nhân lực ... các kết quả đánh giá benchmarking là công cụ cho việc quản lý đạt được hiệu quả.

Benchmarking cũng cung cấp cho người quản lý các loại thông tin bên ngoài: công nghệ mới nhất, quy định, các vấn đề của thị trường về tương lai : dự đoán công nghệ và thị trường, các xu hướng sắp tới của hoàn cảnh xã hội, chính trị.giúp nhà quản lý đưa ra được định hướng cho doanh nghiệp phù hợp theo xu thế thị trường.

3.9 Benchmarking giúp tìm kiếm những kinh nghiệm thực tế phù hợp nhấtNhững nguồn tài liệu về những kinh nghiệm thực tiễn tốt nhất đã được công

bố là một tài liệu có giá trị để phát triển những kinh nghiệm tối ưu trong nội bộ doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp hoàn thiện thông qua những kinh nghiệm của tổ chức khác.

IV. QUY TRÌNH BENCHMARKING4.1 Giới thiệu chung về quy trình thực hiện benchmarking

Khi xây dựng hay tìm hiểu về một quy trình chung nào đó, câu hỏi luôn đặt ra là liệu quá trình đó có phù hợp với mọi tình huống hay không. Thường thì chúng ta không thể khẳng định một cách chắn chắn rằng một quá trình có thể đáp ứng mọi yêu cầu của mọi tổ chức, trong mọi tình huống. Tuy nhiên đôi khi như với mô hình benchmarking, có thể áp dụng cho mọi trường hợp và có kèm theo điều kiện. Có thể hiểu như câu trả lời : có.nhưng... Với việc quy trình được mô tả ở đây, từ “ nhưng” là một điều kiện kèm theo, có nghĩa là không nên áp dụng một cách cứng nhắc một loạt từng bước, từng nhiệm vụ, mà phải cân nhắc và xem xét một cách linh hoạt, đôi khi là điều chỉnh để phù hợp với từng tình huống cụ thể. Quy mô và cách thức thực hiện từng bước sẽ khác nhau tùy theo tính chất của dự án.

Trong vòng 15 năm qua, với kinh nghiệm qua việc thực hiện một loạt dự án và nghiên cứu trên phạm vi toàn thế giới, đã phát triển một quy trình benchmarking chung. Quy trình này được thành lập cũng dựa trên các thông tin thu thập được bởi các hoạt động bàn luận và làm việc với các đối tác tham gia, các chuyên gia tư vấn, các kỹ sư, khách hàng và những người khác được tham gia vào các nghiên cứu benchmarking.

Quy trình này được ứng dụng một cách hiệu quả từ ở trong các tình huống đơn giản như các nghiên cứu một lần để giải quyết các vấn đề cụ thể, cho đến các tình huống phức tạp nhất, như phát triển và hoạt động một hội benchmarking.4.2 Quy trình tổng quan

Giai đoạn chính đầu tiên là chuẩn bị nội bộ: Mục tiêu của bước chuẩn bị nội bộ là đưa ra các đề xuất bắt đầu một nghiên cứu thực hiện benchmarking.

18

Đề xuất sẽ bao gồm: các mục đích và mục tiêu của nghiên cứu, mục tiêu thực hiện (PI), khoảng thời gian thực hiện, các thành phần tham gia

Giai đoạn chính thứ hai so sánh dữ liệu: Bước này có thể chia thành hai phần:

Phần một là việc lựa chọn và làm việc với với các đối tác tham gia để hoàn thiện các chi tiết của nghiên cứu benchmarking. Hầu hết các công việc đưa ra trong giai đoạn một sẽ được xem xét lại, chỉnh sửa và thỏa thuận hoàn thiện.

Phần hai của giai đoạn này bao gồm việc thu thập dữ liệu, phân tích và viết báo cáo.

Giai đoạn cuối cùng là cải tiến: Những đối tượng tham gia vào quá trình nghiên cứu, thực hiện benchmarking sẽ nhận được các kết quả bảo cáo, họ sử dụng những thông tin có trong báo cáo để cải tiến tổ chức của mình.

19

Giai đoạn 1: Chuẩn bị nội bộ

Xây dựng đề xuất dự án

Giai đoạn 2: Thực hiện benchmarkingTuyển chọn và làm việc với các đối tác tham

gia Thu thập và so sánh dữ liệu

Giai đoạn 3: Cải tiến

Cải tiến tổ chức

Giai đoạn 1 : Xây dựng đề xuất dự án.Giai đoạn này :

Bắt đầu với việc xác định sự cần thiết phải thực hiện benchmarking Kết thúc bằng một đề xuất chi tiết, bao gồm cả kế hoạch thực hiện.

Tổ chức sẵn sàng cho việc tiếp cận các nhóm khác để mời họ tham gia thực hiện benchmarking.

Giai đoạn 2: Tuyển chọn các đối tác tham gia vào nghiên cứu và làm việc với họ để hoàn thiện các chi tiết của nghiên cứu.Giai đoạn này :

Bắt đầu bằng việc liên lạc với các đối tác tham gia tiềm năng, và mời họ tham gia vào nghiên cứu.Thỏa thuận các chi tiết của nghiên cứu với các thành viên tham gia benchmarking, thu thập dữ liệu, phân tích và báo cáo.Kết thúc bằng một báo cáo kết quả và/hoặc các sản phẩm khác.

Giai đoạn 3: Cải tiến tổ chức.Giai đoạn này:

- Bắt đầu bằng việc sử dụng các thông tin trong báo cáo/sản phẩm để xác định các vị trí và nhiệm vụ cải tiến cụ thể.

- Hoàn thành các hoạt động cải tiến với phương pháp thích hợp.

Hình 2: Ba giai đoạn chính của benchmarkingTất cả những hoạt động trên có thể được thực hiện bởi một người hoặc một

nhóm được giao nhiệm vụ. Những thành viên tham gia trong dự án có thể thay đổi trong quá trình thực hiện.

Chi tiết về các bước của 3 giai đoạn thực hiện benchmarking như sau:4.2.1 Giai đoạn 1 : Chuẩn bị nội bộLựa chọn một dự án và chứng minh sự cần thiết phải thực hiện benchmarking.

Thường thì các tổ chức không có những nguồn lực sẵn sàng để cung cấp cho bất cứ dự án phát sinh nào, bao gồm cả dự án benchmarking, trừ khi họ tin rằng dự án đó sẽ mang lại lợi ích rõ rệt cho tổ chức. Và các dự án benchmarking không phải lúc nào cũng chỉ ra một cách rõ ràng những khoản lợi nhuận nó mang lại sau cải tiến. Bởi vì, trong quá trình thực hiện benchmark, một trong những ứng dụng là để xác định các

20

khu vực còn yếu kém trong tổ chức, mà các khu vực này không phải lúc nào cũng có thể nhận biết một cách dễ dàng được, đôi khi phải qua một loạt các đo lường, định lượng và so sánh. Nếu không thấy rõ được các vị trí làm việc có hiệu suất thấp, các nhà quản lý có thể không muốn đầu tư vào các nghiên cứu.

Trong các trường hợp này, bước đầu tiên là phải xác định sự cần thiết và thuyết phục những người ra quyết định rằng benchmarking là một công cụ quan trọng trong một phần kinh doanh của họ. Bằng cách tiến hành một cuộc điều tra để xác định một điểm yếu cụ thể trong tổ chức, ước tính thiệt hại về mặt chi phí của các điểm yếu đó và giải thích benchmarking có thể cải tiến tình hình như thế nào.Xây dựng một đề xuất thực hiện benchmarking có tính thuyết phục

Có được các nguồn lực, bước tiếp theo là giao trách nhiệm cho một tổ chức hoặc một nhóm thực hiện việc nghiên cứu đề xuất thực hiện benchmarking một cách chi tiết, hoàn thiện và hấp dẫn nhằm mang lại sự ủng hộ từ các nhà quản lý.

Nhiệm vụ đầu tiên của nhóm là phát triển hoặc xem xét lại Bảng tóm lược dự án(*). Một Bảng tóm lược sẽ bao gồm tối thiểu : phạm vi của nghiên cứu, lý do nghiên cứu (biện giải), các mục tiêu của dự án và các thành viên trong nhóm.

Phạm vi nghiên cứu có thể là nghiên cứu về một sản phẩm, dịch vụ, quá trình, một cơ sở, chức năng, hay một vấn đề cụ thể.

Biện giải về lý do thực hiện của các tổ chức khi tham gia nghiên cứu phải dựa vào các điểm yếu của các tổ chức đó đã được xác định và nên bao gồm cả các lợi ích tiềm năng của nghiên cứu. Những lợi ích tiềm năng cần phải đủ hấp dẫn để lôi kéo được sự ủng hộ từ các nhà quản lý và lợi nhuận mong đợi có thể cũng được sử dụng để tuyển chọn các thành viên. Từ các biện giải về lý do tham gia nghiên cứu, các tổ chức sẽ đưa ra một cam kết hỗ trợ thực hiện nghiên cứu này.

Một điều cũng khá quan trọng là xác định các mục tiêu của nghiên cứu. Các mục tiêu điển hình bao gồm :

- Xác định mức độ hiệu quả của các tổ chức để đưa vào bộ dữ liệu so sánh.- Xác định một mục tiêu về mức độ hiệu quả hợp lý dựa trên những gì người khác

đã đạt được.- Định lượng khoảng cách giữa mức hiệu suất hiện tại chúng ta với mức hiệu suất

mục tiêu.- Xác định các phương pháp thực hiện giúp chúng ta đạt được mức hiệu suất mục

tiêu.- Thực hiện các thay đổi thích hợp để cải tiến hiệu suất (mục tiêu này có thể là đối

tượng của giai đoạn tiếp theo của nghiên cứu và không nằm trong phần này).Xem minh họa trong Hình 3, ba phần của Bảng tóm lược dự án : diễn giải, phạm vi và mục tiêu, có vai trò quan trọng để vận dụng trong suốt nghiên cứu.

21

Hình 3. Ba khía cạnh quan trọng của Bảng tóm lược được sử dụng trong suốt dự án.

Sau khi Bảng tóm lược đã được hoàn tất, công việc tiếp theo của nhóm có thể là để phát triển một dự án đề xuất để đáp ứng các mục tiêu cụ thể trong Bảng tóm lược. Đề xuất sẽ được rút ra từ Bảng tóm lược, và là một khía cạnh quan trọng của nghiên cứu bởi vì nó thường không chỉ mang lại sự ủng hộ của các nhà quản lý, mà còn như một công cụ liên lạc với các thành viên khác trong tổ chức, hoặc một nhân tố quan trọng trong việc tuyển chọn các thành viên tham gia, hay là một hướng dẫn cho tổ chức trong suốt dự án; và thành công cuối cùng của dự án sẽ được đánh giá dựa trên nó.Lựa chọn các đối tác tham gia tiềm năng

Một vấn đề quan trọng trong bất kỳ nghiên cứu benchmarking nào là việc thực hiện benchmark nội bộ, là thực hiện với một nhóm khác trong cùng một tổ chức hay bên ngoài. Khi thực hiện với các thành viên ngoài tổ chức, chúng ta cần phải xác định chúng ta muốn so sánh với ai và tại sao. Đối với các nghiên cứu bên ngoài sẽ cần phải xem xét các vấn đề như : thực hiện benchmark trong hay ngoài ngành; với hay không với các đối thủ cạnh tranh của chúng ta; và phạm vi thực hiện như thế nào là phù hợp. Các vấn đề này có thể ảnh hưởng tới việc cho phép và sẵn sàng chia sẻ dữ liệu để thực hiện benchmarking. Bởi vì xét về mặt thương mại, không phải tổ chức nào cũng sẵn sàng để chia sẻ các thông tin nội bộ, đặc biệt là các thông tin nhạy cảm. Vì vậy việc lựa chọn các đối tác tham gia tiềm năng cần phải có những đánh giá, xem xét kỹ lưỡng.Phát triển bộ số liệu

Các số liệu cho phép chúng ta đo lường và so sánh giữa các tổ chức tham gia và định lượng những cải tiến trong tương lai. Trong quá trình thực hiện, nhóm thực hiện sẽ thu thập được một nguồn số liệu tiềm năng, đặc biệt là các phân tích về sứ mệnh, mục tiêu, mục đích hoặc các báo cáo tương tự liên quan tới khu vực đang được thực hiện benchmarking.

22

Đối với nhiều nghiên cứu các số liệu này thể hiện phạm vi của các nghiên cứu đó. Các chỉ số này thường là để so sánh mức độ hiệu suất, định lượng mức chênh lệch hiệu suất của các tổ chức với nhau cũng như với đơn vị đứng đầu và xác định lợi nhuận tiềm năng cho các hoạt động cải tiến. Các khoản lợi nhuận tiềm năng sẽ là một đầu vào quan trọng trong việc quyết định vị trí tập trung cải tiến và sau khi các cải tiến đã được thực hiện, các số liệu sẽ được sử dụng để định lượng các khoản lợi nhuận thực tế đạt được. Cuối cùng, những lợi nhuận này sẽ được so sánh với các khoản chi phí của quá trình thực hiện nghiên cứu benchmarking làm cơ sở để đánh giá tính thành công của dự án.

Các đối tác tham gia tiềm năng thường sẽ xem xét các số liệu đó như là một yếu tố quan trọng của việc quyết định tham gia nghiên cứu. Nếu họ chỉ dựa vào các số liệu này để đưa ra quyết định có tham gia hay không, thì chúng ta phải đảm bảo rằng bộ số liệu đó là có cơ sở, có tính chọn lọc và toàn diện về tất cả các khía cạnh trong phạm vi của Bảng tóm lược .

Các số liệu này không phải luôn luôn cần thiết cho việc hoàn thành một nghiên cứu benchmarking. Trong một số trường hợp các tổ chức sẽ có một cách tiếp cận khác để nhìn nhận tiềm năng của dự án nghiên cứu. Hoặc là khi một nguời tham gia sẽ biết được kết quả cuối cùng là họ sẽ đạt được mức hiệu suất cao hơn mà không cần thiết phải đo đạc nhiều, thì họ vẫn sẽ đồng ý tham gia mà không cần xem xét bộ dữ liệu này. Hoạch định nguồn lực

Giai đoạn cuối của hoạch định dự án là xác định rõ các yêu cầu về nguồn nhân lực và thời gian dành cho nghiên cứu. Đây là một vấn đề rất cần thiết cho bất kỳ dự án nào dù lớn hay nhỏ, không chỉ là để quản lý dự án mà còn là để thiết lập dự toán, và định huớng dự án. Để mời các đối tác tham gia nghiên cứu thì việc hoạch định một chiến lược rõ ràng cho dự án là một điều rất hữu ích và cần thiết. Một trong các yếu tố cần phải hoạch định là các dự tính về các nguồn lực. Các nguồn lực cần thiết phải có là nhân lực và ngân sách, ngoài ra cũng còn có nhiều yêu cầu khác về chuyên gia và ban cố vấn.Tham gia một nghiên cứu đã được thành lập

Trên đây là phần tóm tắt về vấn đề làm thế nào để định hướng một nghiên cứu nội bộ khi không có quy trình nào ở bên ngoài là thích hợp. Tuy nhiên, nên có những quy định về phạm vi và mục tiêu cho các nghiên cứu. Và trong suốt quá trình thực hiện nghiên cứu, các đối tác tiềm năng có thể gia nhập nhóm thực hiện bất cứ bước nào.

Những lợi thế quan trọng khi tham gia một nghiên cứu đã được thành lập là họ sẽ có một bộ số liệu và định nghĩa hoàn chỉnh, và có nhiều người tham gia cam kết thực hiện benchmark. Với những người tham gia khác đã thực hiện benchmarking trong một thời gian dài, thì họ đã sử dụng các kết quả nghiên cứu cho những hoạt động cải tiến, và

23

từ các kết quả nghiên cứu này, các thành viên mới sẽ xác định được các hướng cải tiến tốt nhất để áp dụng vào tổ chức mình. Ngoài ra việc kết hợp cùng nhau cải tiến là những hiệu ứng tích cực của benchmarking. Sự thành công của các nhóm khác cũng là một khó khăn nhất định cho nhà quản lý để từ chối tham gia.Phê duyệt dự án

Bước cuối cùng của giai đoạn tham gia lập kế hoạch là trình lên ban quản lý để phê duyệt kế hoạch dự án. Giống như bất cứ đề xuất nào, người ta phải chứng minh được công cụ quản lý này không chỉ có lợi ích hơn các dự án đầu tư khác về mặt chi phí mà còn về nhân lực. Bất kể thế nào cũng phải có sự phê chuẩn rõ ràng của các nhà quản lý cấp cao. Giai đoạn này rất hữu ích cho việc đánh giá các đề xuất trước khi mời các đối tác tham gia dự án, đảm bảo cho việc mời các đối tác tiềm năng sẽ được chấp nhận cao hơn.Mời các đối tác tham gia dự án

Trừ khi tham gia một nghiên cứu đã được thành lập, còn với dự án mới thì bước tiếp theo là mời các đối tác tham gia vào nghiên cứu. Các đối tác có thể là nội bộ hoặc bên ngoài, tuy nhiên với sự tham gia nội bộ, các tổ chức có thể dùng sức mạnh của quản lý để khuyến khích sự tham gia các đối tác. Các đối tác tiềm năng cũng được xác định trong giai đoạn này. Tuy vậy các đối tác mới, nhưng có tiềm năng sẽ được mời tham gia tại bất kỳ giai đoạn nào trong quá trình nghiên cứu.4.2.2 Giai đoạn 2 : Thực hiện benchmarking

Giai đoạn chính thứ 2 của tiến trình nghiên cứu bắt đầu bằng việc các đối tác có tiềm năng làm việc cùng nhau để thực hiện và hoàn thiện nghiên cứu. Sẽ có một loạt các cuộc họp diễn ra.

Trọng tâm của các cuộc họp thường là tập trung xây các mối quan hệ và thảo luận về các mục tiêu tổng thể và các hoạt động của dự án. Các cuộc họp sau đó chú trọng vào mục đích thay đổi, và hoàn thiện các chi tiết của nghiên cứu, bao gồm : số liệu, định nghĩa, khung thời gian, thỏa thuận pháp lý và tất các khía cạnh liên quan khác. Thu thập và xác nhận dữ liệu

Trong giai đoạn này các bên tham gia sẽ có được những dữ liệu sau khi thảo luận (bao gồm cả thông tin) mà họ muốn thu thập. Bước tiếp theo là xác định cách tốt nhất để sử dụng các số liệu.

Phương pháp benchmaking được thiết kế như một gói dữ liệu mở có thể bao gồm hàng loạt các các bảng tính để thu thập dữ liệu hoặc các bảng câu hỏi để các thành viên tham gia điền vào. Ngoài ra còn có thể sử dụng các bản in mẫu để thu thập các dữ liệu từ các tổ chức khác, việc thu thập thông tin theo phương thức này sẽ được thực hiện thông qua mạng internet bằng cách tải các bản in mẫu lên các trang web. Dù với phương

24

pháp nào thì cũng phải đảm bảo các số liệu thu thập phải chính xác, trung thực, đủ và đúng theo yêu cầu.

Tuy nhiên, thường thì các tổ chức tham gia đều chuẩn bị sẵn các số liệu cần thiết. Và khi thực hiện nghiên cứu họ sẽ đặt ra những câu hỏi. Một phương pháp tuyệt vời để trả lời tất cả các câu hỏi này là lập ra một nhóm hỗ trợ (The Help Desk) với hình thức liên lạc có thể là thư điện tử và điện thoại. Nhóm hỗ trợ đóng một vai trò quan trọng trong giai đoạn này, bởi vì họ sẽ biết cách thu thập những dữ liệu đang tiến triển ra sao, nhận thức được và có thể ứng phó được với những thiếu sót trong những dữ liệu đã nhận và tiến hành báo cáo kịp thời những dữ liệu khôi phục. Thông qua những câu hỏi trong bản in mẫu mà nhóm hỗ trợ có thể thu thập thông tin từ các đối tác, và có thể giúp ích rất nhiều trong việc phân tích và báo cáo. Một khi các báo cáo đã được trình lên thì bước tiếp theo là xác nhận và hoàn thiện các nội dung bị bỏ sót, kiểm tra các số liệu không thống nhất hoặc thiếu chính xác.Phân tích và viết báo cáo

Khi tất cả dữ liệu cần thiết đã đầy đủ và có thể bắt đầu những phân tích, thì số lượng và chiều sâu của các phân tích, cũng như các báo cáo tiếp theo sẽ thay đổi tùy theo các điều khoản trong nghiên cứu. Trong một số nghiên cứu, có thể chỉ có một vài phân tích nhỏ, ví dụ trên những tạp chí vẫn thường có đánh giá về sản phẩm và dịch vụ. Trong các nghiên cứu khác, có thể là các phân tích chuyên sâu hơn, ví dụ như phân tích, so sánh về hiệu suất, phân tích khoảng cách chênh lệch hiệu suất, kiểm nghiệm các lý thuyết, đánh giá thực tiễn và khuyến cáo cho các cải tiến.4.2.3 Giai đoạn 3 : Cải tiến tổ chức

Trong suốt hai giai đoạn trên, các đơn vị tham gia không chắc rằng họ được hưởng lợi từ các nghiên cứu benchmarking. Mà phải đến giai đoạn này họ mới thấy rõ được những lợi ích đó. Chỉ cần nhận được báo cáo hay thông cáo về nghiên cứu là đã có thể giúp họ bắt đầu những nhiệm vụ cải tiến quan trọng. Có rất nhiều cách mà các đơn vị có thể chọn hướng để cải tiến, bao gồm :

- Diễn đàn dành cho thực hành tốt nhất.- Tham gia hội chợ thông tin với một hoặc nhiều đối tác khác.- Tiếp tục thực hiện cải tiến, nghiên cứu sâu rộng trước khi tiến hành cải tiến.- Xem xét lại các hoạt động nội bộ như cải tiến quy trình, tái cấu trúc.

25

26

Quyết định sử dụng các bước nào trong sơ đồ quy trình thực hiệnSơ đồ quy trình thực hiện benchmarking (hình 4) cung cấp một lộ trình rõ ràng

và toàn diện cho một nhóm nghiên cứu mới. Tuy nhiên mỗi nhóm nghiên cứu có thể chỉnh sửa mô hình để phù hợp với mục tiêu cụ thể và riêng biệt cho mình. Trong tiến trình thực hiện, một số bước sẽ được đơn giản hóa, và thường thì các nghiên cứu sẽ tập trung nhấn mạnh vào những vấn đề được coi là trọng điểm.

Những nghiên cứu benchmarking sẽ được thực hiện bởi các chuyên gia tư vấn và họ cũng theo một mô hình tương tự. Một đề xuất rõ ràng về quy mô, lý do thực hiện, mục tiêu.. .là yêu cầu bắt buộc khi bắt đầu một dự án, nhưng nhiều nhiệm vụ khác cũng sẽ được thực hiện hay hướng dẫn bởi các chuyên gia tư vấn.

V. CÁC PHƯƠNG PHÁP XÂY DỰNG BENCHMARKING.Benchmarking là một quá trình so sánh các hoạt động của đơn vị với một tham

chiếu, vì thế hiện nay có nhiều phương pháp xây dựng Benchmark khác nhau ứng với từng cách thức xác định bộ tham chiếu. Nhưng nói chung về cơ bản thì hiện tại có ba hướng tiêp cận để xây dựng Benchmark: Phân tích kỹ thuật, Xây dựng điểm chuẩn theo quy trình, Xây dựng đường biên hiệu quả.

Hướng tiếp cận phân tích kỹ thuật: Đây là hướng tiếp cận xây dựng Benchmark bằng cách phân tích đặc điểm kỹ thuật của thiết bị và từ đó xây dựng các điểm chuẩn định mức. Các điểm chuẩn này được xây dựng hoàn toàn trên cơ sở phân tích thiết kế và đặc thù thiết bị, không tính đến các điều kiện thực tế vận hành. Vì thế Benchmark được xây dựng theo hướng tiếp cận này đôi khi không sát với thực tế và thiếu tính khả thi.

Hướng tiếp cận này chủ yếu được sử dụng khi mà số lượng mẫu để xây dựng Benchmark quá ít hoặc đơn vị được đưa vào đánh giá có những đặc điểm quá khác biệt. Theo hướng tiếp cận này thông thường người ta dùng phương pháp mô phỏng để xây dựng lại hệ thống, phân tích kỹ thuật và xác định điểm chuẩn Benchmark.

Hướng tiếp cận Xây dựng điểm chuẩn quy trình: Hướng tiếp cận này được thực hiện bằng cách xác định chuẩn Benchmark theo từng quy trình từng công đoạn cụ thể, các công đoạn hay quy trình này không nhất thiết là tại các đơn vị có đặc điểm giống nhau. Người ta không quan tâm đến toàn bộ quy trình sản xuất mà chỉ quan tâm đến quy trình hay cộng đoạn sử dụng để xây dựng Benchmark. Ví dụ, Xây dựng Benchmark cho lò hơi thì phương pháp này chỉ quan tâm đến công đoạn và quy trình sản xuất hơi không quan tâm đến lò hơi đó phục vụ cho nhà máy sản xuất nhiệt điện, nhà máy sản xuất giấy nhà máy sản xuất cao su hay nhà máy nào đi nữa. Với hướng

27

tiếp cận này Benchmark được xây dựng thường có giá trị rất tốt, nó giúp các đơn vị có thể đưa ra được cải tiến mang tính đột phá về công nghệ không bị bó hẹp trong những cải tạo mang tính cục bộ của ngành. Tuy nhiên do đối tượng nghiên cứu thuộc nhiều ngành, nhiều lĩnh vực nên khó xác định được phương pháp tốt nhất được xây dựng có phù hợp với công nghệ và tổng thể quá trình sản xuất của đơn vị mình không?

Benchmark xây dựng theo hướng tiếp cận này đưa điểm chuẩn tốt nhất trong từng quy trình, nhưng không phải lúc nào cũng phù hợp và khả thi cho tất cả các đơn vị, vì thế các chuẩn Benchmark này thường chủ yếu nhằm mục đích đưa ra định hướng cải tiến và khuyến nghị mang tính tham khảo.

Hướng tiếp cận xây dựng đường biên hiệu quả là hướng xác định chuẩn Benchmark bằng cách xây dựng các đường biên hiệu quả thông qua các thông số vận hành của tập tham khảo. Trong hướng tiếp cận này sẽ thu thập các mẫu tương tự nhau (cũng ngành, cũng lĩnh vực...) tham gia vào quá trình xây dựng Benchmark, từ các thông số vận hành của từng đơn vị sẽ xây dựng các mối tương quan giữa yếu tố đầu vào và yếu tố đầu ra. Đường biên hiệu quả sẽ được xây dựng trên cơ sở các số liệu vận hành thực tế, vì thế nên có tính khả thi cao.

Xây dựng Benchmark theo hướng tiếp cận bằng đường biên hiệu quả giúp so sánh và đánh giá được hiệu quả sử dụng nguồn lực tại các đơn vị cùng ngành, cùng lĩnh vực và từ đó xác định được các cải tiến cho phù hợp với đơn vị mình.

Như vậy với ba hướng tiếp cận để xây dựng Benchmark thì hướng tiếp cận về xây dựng đường biên hiệu quả là phù hợp nhất cho việc xây dựng Benchmark sử dụng năng lượng trong các ngành công nghiệp tại Việt Nam. Theo hướng tiếp cận này chuẩn Benchmark được xây dựng sẽ có tính ứng dụng cao, các khuyến nghị cải tiến sát với thực tế để giúp các đơn vị thực hiện cải tiến nâng cao hiệu quả.

Theo hướng tiếp cận biên hiện tại có 2 cách xây dựng là mô hình phi tham số, và mô hình tham số. Mô hình tham số tập trung vào một số biến ưu tiên (các biến có ảnh hưởng trực tiếp đến dữ liệu tính toán. Ví dụ, như nhiên liệu đầu vào - điện năng đầu ra) được thiết lập từ tập dữ liệu. Mô hình phi tham số ít bị giới hạn bởi biến ưu tiên. Nó bao gồm tất cả các biến, dạng hàm là dạng hàm lồi, tập sản xuất còn cũng có thể được mở rộng hơn. Các phương pháp xác định Benchmark theo định hướng xác định đường biên hiệu quả được trình bầy trong sơ đồ sau:

28

Hình 5 Các phương pháp xây dựng Benchmarking theo hướng tiếp cận biênTrong đó:

- OLS: Phương pháp bình phương cực tiểu (Ordinary Least Squares)- SFA: Phương pháp phân tích biên ngẫu nhiên (Stochastic Frontier Analysis)- DEA: Phương pháp phân tích bao dữ liệu (Data envelopment analysis)- FDH: Phương pháp xử lý tham số tự do Hull (Free Disposal Hull)

5.1 Phương pháp bình phương cực tiểu (OLS)Phương pháp bình phương cực tiểu là một phương pháp mà cho phép xác định

mối quan hệ giữa một quá trình liên tục của đầu ra (Y) và các yếu tố đầu vào (X) tạo nên nó. Mối quan hệ này thường được thể hiện theo một phương trình toán học như:

yi = f(Xi; £). TEi

Yi :Sản lượng của quan sát thứ I (i=1.. .1)

Xi : Vector thể hiện các đầu vào của nhà sản xuất thứ i

0: Các thông số công nghệ

f (%,; ^): Đường biên sản xuất

TEị: Hiệu quả kỹ thuật (TEị <1)

Phương pháp này đề cập đến việc thiết lập một hàm hồi quy về chi phí hay về năng lượng sử dụng với sản lượng đầu ra bằng bình phương cực tiểu. Kỹ thuật phân tích hồi quy được thực hiện theo các bước sau: 1) lựa chọn kết quả đo lường (biến đầu ra) và các biến ngoại sinh; 2) ước tính hàm sản xuất cho doanh nghiệp; 3) tính hệ số hiệu quả cho mỗi đơn vị được xem xét.

29

Phương pháp này được ứng dụng rộng rãi trong tất cả các lĩnh vực để xây dựng Benchmarking. Đặc biệt, nó được ứng dụng nhiều nhất cho việc xây dựng Benchmarking cho các hệ thống ngân hàng, các công ty cấp nước (OFWAT ở Anh với tiêu chuẩn OPEX và CAPEX), và cho việc xây dựng tiêu chuẩn về sử dụng năng lượng cho các tòa nhà ở nhiều nước trên thế giới (Benchmark cho hệ thống sưởi ấm và làm mát các toa nhà. ơ NorthPort, Florida, USA).

ưu điểm:- Phương pháp phản ánh thông tin về cấu trúc củá đơn vị cũng như phân

biệt rõ vai trò của các biến khác nhau ảnh hưởng như thế nào đến sản lượng.- Đưá rá khả năng điều chỉnh các biến đầu vào như thế nào để có thể có

đầu ra về sản lượng cáo hơn.Nhược điểm:

- Không thích hợp với các mô hình phi tuyến- Mẫu dữ liệu cần phải lớn và đáng tin cậy- Các kết quả hồi quy rất nhạy cảm với các dạng hàm. Vì vậy cần phải lựa

chọn dạng hàm chính xác. Nếu lựa chọn không chính xác sẽ dẫn đến kết quả hàm lỗi và không giải thích đầy đủ về thông tin, từ đó đưá rá các kết luận biến sai lệch khác nhau tùy thuộc vào cách lập hàm hồi quy bán đầu.5.2 Phương pháp phân tích biên ngẫu nhiên (SFA)

Phân tích biên ngẫu nhiên là phương pháp được dùng để ước tính một đường biên hiệu quả tương tự như phương pháp bình phương cực tiểu. Tuy nhiên trong phương pháp phân tích biên ngẫu nhiên người ta có xét thêm các biễn nhiễu. Trong phương pháp bình phương cực tiểu chỉ xét đến những biến có ảnh hưởng trực tiếp đến sản phẩm đầu ra, tuy nhiên trên thực tế một số yếu tố ngẫu nhiên như: Thời tiết, suy thoái của nền kình tế, chất lượng sản phẩm... cũng sẽ ảnh hưởng đến hiệu quả sản xuất. Khắc phục đặc điểm này thì trong phươn pháp SFA sẽ đưá các biến ngẫu nhiên vào để xây dựng đường hồi quy và tính toán đường biên hiệu quả. Các biến như vậy gọi là biến nhiễu, khi đó hàm đặc trưng của SFA:

yi = f(.Xi; F). TEi . exp{’Vi}

Trong đó exp{vi} là giá trị biểu thị các tháy đổi của biến ngẫu nhiên.

ưu điểm: Giống như phương pháp bình phương cực tiểu, tuy nhiên phương pháp SFA đánh giá thêm được cả các biến nhiễu.Nhược điểm: Dạng hàm đá dạng và phức tạp, vì thế yêu cầu lựa chọn hầm phải được cân nhắc và tính toán cẩn thận. Khi tính toán cũng cần phải tách biệt được những tác

30

động nào là do biến ngẫy nhiên, những tác động nào là do hiệu quả sản xuất của đơn vị. Ngoài ra cũng như phương pháp bình phương cực tiểu phương pháp SFA cũng cần một lượng mẫu quan sát lớn thì kết quả mới chính xác.5.3 Phương pháp phân tích bao dữ liệu (DEA)

Phân tích bao dữ liệu dựa trên chỉ số năng suất, chỉ số này cho thấy một đo lường mức hiệu quả để phản ánh hoạt động vận hành của các đơn vị được so sánh. Đo lường này dựa trên các kết quả mỗi đơn vị đạt được, được gọi là đầu ra (outputs), và dựa trên các nguồn lực được sử dụng để đạt được những kết quả này, được gọi là đầu vào (inputs) hoặc các yếu tố sản xuất (production factors).

Hình 6. Đường biên hiệu quả theo phương pháp DEAHiệu quả thể hiện mối tương quan giữa các biến số đầu ra thu được (outputs)

so với các biến số đầu vào đã được sử dụng để tạo ra những kết quả đầu ra đó (inputs). ưu điểm:

- Có thể áp dụng khi không xác định được dạng công nghệ hoặc dạng hàm sản xuất

- Có thể giải quyết các ràng buộc trong việc xác định dạng sản xuất và vô số các phương thức phân phối của phần dư

- Ước lượng biên sản xuất dựa trên kết quả hiện có sẽ cho ra một đường biên gần với thực tế hơn

- Có thể áp dụng ở cấp độ doanh nghiệp với nhiều đầu ra- Sử dụng dữ liệu đầu vào là dữ liệu theo chuỗi thời gian, nghĩa là dữ liệu

trong quá khứ đã được các đơn vị thống kê.- Có khả năng xác định các nguồn và mức không hiệu quả trong mỗi đầu

vào và mỗi đầu ra cho mỗi đơn vị31

Có khả năng xác định tập các đơn vị đạt chuẩn và các đơn vị không đạtchuẩn.Nhược điểm:

- Tính toán phức tạp- Kết quả ước lượng (cho phần phi hiệu quả) hoàn toàn phụ thuộc vào đặc

điểm thống kê của các quan sát.- DEA chỉ xem xét phía cung mà không xem xét phía cầu và những đặc

trưng của thị trường- Độ nhạy. DEA rất nhạy cảm với các quan sát cực trị. Tức là khi một đơn

vị hoạt động hiệu quả hơn nhiều so với các đơn vị khác, DEA có thể ước lượng quá cao phần phi hiệu quả của nó.5.4 Phương pháp Xử lý tham số tự do (FDH)

Cũng giống như hương pháp DEA, FDH cũng xác định một đơn vị được coi là hiệu quả về công nghệ hay hiệu quả về sản xuất khi đơn vị đó có khả năng sản xuất ra nhiều đầu ra nhất với lượng nhỏ nhất các yếu tốt đầu vào. Tuy nhiên điểm khác biệt ở đây là phương pháp FDH cho phép bao gồm các yếu tố sản xuất tự do, tức là với một mức đầu vào khác 0 thì vẫn có thể tạo ra mức đầu ra bằng 0.

Hình 7. Đường biên hiệu quả theo phương pháp FDH

32

Phương pháp FDH hiện nay đang là công cụ đặc biệt hữu dụng trong các phân tích hiệu quả của các ngành dịch vụ công cộng.

ưu điểm: Cũng giống như phương pháp DEA tuy nhiên trong phương pháp FDH có xét đến yếu tố đầu vào tự do.Nhược điểm: Tập tham khảo đôi khi không phản ảnh hết được các ảnh hưởng của yếu tố sản xuất. [39]5.5 Kết luận

Qua những nghiên cứu về các phương pháp xây dựng Benchmark theo hướng xác định đường biên hiệu quả, ta có bảng tổng hợp sau:

Bảng 1 So sánh các phương pháp xây dựng BenchmarkĐẶC ĐIỂM OLS SFA DEA FDH

Cách thức xác định Benchmark

Bằng đườnghồi quy

Bằng đườnghồi quy

Đường hiệusuất

Đường hiệusuất

Dạng biến Xác định Ngẫu nhiên Xác định Tự do

Mẫu Lớn Lớn Trung bình Trung bình

Kết quả Nhạy cảm với dạng hàm

Nhạy cảm với dạng hàm

Không xácđịnh hàm

Không xácđịnh hàm

Tính toán Đơn giản Đơn giản Phức tạp Phức tạp

Phương trình Tham số Tham số Phi tham số Phi tham số

Như vậy, phương pháp OLS và SFA có một yêu cầu hết sức quan trọng là số mẫu phải lớn khi đó đường hồi quy được xây dựng mới có tính chính xác và khả thi, vì thế nó chủ yếu được dùng để xây dựng Benchmark cho các đối lượng mà số lượng mẫu tương đối nhiều như các tòa nhà, các sản phẩm,... Phương pháp DEA và FDH khi tính toán phức tạp tuy nhiên nó không đòi hỏi quá nhiều mẫu để đưa vào tính toán, vì thế nó phù hợp khi ứng dụng xây dựng Benchmark cho các ngành công nghiệp.

Khi xác định Benchmark cho ngành công nghiệp Việt Nam, ta giả định rằng bất cứ sự thay đổi biến đầu vào nào đều làm thay đổi yếu tố đầu ra. Vì thế phương pháp DEA là phương pháp được lựa chọn để xây dựng Benchmark cho các ngành công nghiệp Việt Nam.

33

VI. BENCHMARKING TRONG QUẢN LÝ SỬ DỤNG NĂNG LƯỢNG.5.1 Vai trò của Benchmarking trong quản lý năng lượng

Thế giới đang ý thức được rằng vấn đề về năng lượng đang ngày càng trở nên cấp thiết, các nguồn năng lượng hóa thành ngày một khan hiếm, nguồn năng lượng mới chưa thể đảm bảo cho sự phát triển, việc sử dụng năng lượng kém hiệu quả không những gây lãng phí tài nguyên, tăng chi phí sản xuất mà còn làm ảnh hưởng đến môi trường, đến sự phát triển bền vững. Vì thế vấn đề hiện nay trong quản lý năng lượng là phải tìm ra các công cụ cải tiến, nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng giúp giảm chi phí và đảm bản an ninh năng lượng.

Để có một hệ thống quản lý năng lượng bền vững thì cần phải đảm bảo:- Hệ thống tiêu thụ năng lượng liên tục được đo đạc, giám sát và cập nhật thông

tin- Đánh giá được thực trạng tiêu thụ năng lượng tại đơn vị đang ở mức nào- Xác định tiềm năng và đề xuất các cải tiến liên tục trong quản lý và sử dụng

năng lượng- Thiết lập các chỉ số hiệu quả năng lượng, thường xuyên theo dõi và đánh giá kết

quả thực hiện.- Đưa ra các báo cáo và đánh giá định kỳ.

Như vậy đối với hệ thống quản lý năng lượng nhiệm vụ chính là đo lường giám sát, từ đó đánh giá và đề xuất hướng cải tiến trong quản lý, sử dụng năng lượng. Đồng thời liên tục cập nhật và đưa ra các các mức chuẩn về sử dụng năng lượng để so sánh và đánh giá kết quả thực hiện. Với những nhiệm vụ đó thì Benchmarking chính là một công cụ hữu hiệu, công cụ Benchmarking giúp các nhà quản lý năng lượng nhìn nhận ra được các điểm mạnh, yếu của đơn vị mình trong quản lý sử dụng năng lượng. Đồng thời qua đó học hỏi được các phương pháp làm việc tốt nhất, hiệu quả nhất ở những đơn vị khác trong ngành, để xây dựng hướng cải tiến nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng trong đơn vị mình.

Đối với quản lý năng lượng công cụ Benchmarking giúp:- Phân tích số liệu quá khứ- Đơn vị tự so sánh và đánh giá được hiệu quả sử dụng năng lượng tại đơn vị

mình so với các đơn vị khác trong cùng ngành trong nước và quốc tế.- Đưa ra các chỉ số hiệu quả sử dụng năng lượng trong từng ngành tại mỗi Quốc

gia.

34

- Chỉ ra các điểm chưa hiệu quả trong quá trình sử dụng năng lượng tại mỗi đơn vị.

- Nắm bắt xu hướng sử dụng năng lượng, đưa ra tập tham khảo giải pháp cải tiến từ các đơn vị sử dụng năng lượng hiệu quả nhất.

- Giúp đơn vị thiết lập được mục tiêu và lựa chọn giải pháp thực hiện tiết kiệm năng lượng phù hợp.

- Các thông tin về chỉ số hiệu quả năng lượng, hướng cải tiến được cập nhật liên tục và ngày một tốt hơn.

Ở các nước phát triển hiện nay việc ứng dụng Benchmarking trong quản lý năng lượng đã được áp dụng và đang đem lại hiệu quả rất tích cực. Sự kết hợp giữa cộng cụ Benchmaking với các hệ thống quản lý năng lượng như: MSE 2000-Hệ thống quản lý năng lượng của Mỹ do tổ chức ANSI phát triển; TEM-Hệ thống quản lý năng lượng tổng thể - phát triển tại Nhật Bản; AEMAS-Hệ thống quản lý năng lượng ASEAN; ISO 50001-Hệ thống quản lý năng lượng theo chuẩn quốc tế - tổ chức tiêu chuẩn quốc tê ISO đang phát triển... đưa lại cho doanh nghiệp các giải pháp tiết kiệm năng lượng toàn diện và bền vững. Benchmarking cung cấp cho hệ thống quản lý năng lượng các định hướng cải tạo, các phương thức học hỏi tốt nhất, giúp cho hệ thống quản lý năng lượng ngày một hiệu quả cao hơn.

Với sự sự cải tiến không ngừng các chỉ số liệu quả sử dụng năng lượng liên tục được cập nhật nâng cao và thông qua các kênh thông tin, giúp các đơn vị xác định được vị trí hiện tại về sử dụng năng lượng của mình. Đồng thời đưa ra được các tiềm năng và hướng cải tạo phù hợp.

Ví dụ như Hội đồng năng lượng Thế giới, hàng năng liên tục cập nhật về hiệu quả sử dụng năng lượng, đánh giá phát thải CO2 của 82 Quốc gia và vùng lãnh thổ. Những số liệu này là cơ sở quan trọng để mỗi Quốc gia, mỗi đơn vị trong Quốc gia đó có được thông tin trong cải tiến sử dụng năng lượng. Tuy nhiên, trong danh sách các Quốc gia này chưa có Việt Nam, vì do việc thực hiện xây dựng các chỉ tiêu hiệu quả năng lượng, xây dựng Benchmarking tại Việt Nam hiện nay còn nhiều hạn chế, chưa được quan tâm đúng mức. [40]5.2 Ứng dụng Benchmarking trong quản lý năng lượng trên Thế Giới và Việt

NamỨng dụng Benchmarking trên thế giới

Với sự thành công vang dội của Xerox trong hơn 30 năm qua, đã chứng minh rằng việc thực hiện Benchmarking là một điều cần thiết cho việc tạo lợi thế cạnh tranh

35

để các tổ chức, doanh nghiệp có thể đứng vững được trong một thị trường cạnh tranh gay gắt như hiện nay. Một số ứng dụng Benchmarking trong quản lý có thể được tổng hợp như sau:

Tại Mỹ, năm 2006 tổ chức Ceres phối hợp với Hội đồng bảo vệ tài nguyên thiên nhiên (NRDC), Public Service Enterprise Group (PSEG) và tập đoàn PG&E thực hiện nghiên cứu benchmarking cho 100 nhà máy sản xuất điện lớn nhất tại quốc gia này về mức độ phát thải các khí ô nhiễm môi trường. Các loại chất gây ô nhiễm có trong khí thải được đo đạc tính toán bao gồm : S02, N0x, thủy ngân và C02. Tỷ lệ phát thải của từng chất phát thải được xác định bằng cách lấy lượng chất thải chia cho sản lượng điện sản xuất, và chỉ số này được so sánh giữa các công ty. Từ các số liệu khảo sát, nghiên cứu này đề xuất một kịch bản phân phối lượng khí phát thải cho phép.

Bảng 2 Các lựa chọn cho các khoản khí phát thải dư thừa cho phép cho các chủ sở hữu nhà máy điện.

Công ty mẹ Phân bổ dựa trên các chất phát thải

Phân bổ dựa trên nhiên liệu hóa thạch

đầu vào

Phân bổ dựa trên tổng đầu ra

Southern 60,645 59,171 49,616

AEP 62,770 59,520 46,038

TVA 39,997 35,560 38,125

Duke 41,030 38,782 37,572

Exelon 4,218 3,815 37,523

FPL 19,079 32,318 34,069

Entergy 12,369 13,132 28,295

Dominion 20,993 20,189 25,451

Progress 21,380 21,521 22,848

FirstEnergy 21,631 18,980 18,980

Xcel 24,937 22,773 19,653

Calpine 13,020 25,562 19,564

36

Edison Int. 21,325 20,517 19,502

Ameren 27,830 23,951 19,496

NRG 25,085 23,615 18,924

Ngoài ra Chính phủ Mỹ cũng đã xây dựng một chương trình quốc tế để xác định Benchmarking là Energy Star, đây là một chuẩn về tiết kiệm năng lượng được áp dụng đầu tiên trên các sản phẩm điện máy tại Mỹ. Sau đó được các nước Úc, Canada, Nhật và New Zealand, Đài Loan và cuối cùng là châu Âu công nhận, và trở thành một chuẩn quốc tế từ đó. Đến này Energy Star ngoài những áp dụng trên máy tính còn áp dụng trên các sản phẩm khác từ Tivi, tủ lạnh, máy điều hòa nhiệt độ, thiết bị văn phòng cho đến đèn huỳnh quang hay máy rửa chén đĩa. Đặc biệt Energy Star còn được sử dụng để xác định chuẩn định cho các tòa nhà tiết kiệm năng lượng.

Để đạt được chuẩn này, các sản phẩm phải có một mức độ tiết kiệm năng lượng nhất định so với các sản phẩm thông thường. Energy Star sẽ thu thập các số liệu tiêu thụ năng lượng và các yếu tố liên quan đến sử dụng năng lượng, sau đó xây dựng đường hồi quy để sắp xếp thứ tự hiệu quảsử dụng năng lượng tại các Hình 8 Trang dữ liệu đầu vào của mô hình Energy thiết bị, các đơn vị sử dụng Star tính Benchmarking cho tòa nhà tại Mỹnăng lượng... Sau đó tùythuộc lính vực Energy Star xây dựng mức chuẩn về sử dụng năng lượng. Ví dụ đối với Tivi là 30% đơn vị đứng đầu là đạt chuẩn Benchmark , tủ lạnh là 15% đơn vị đứng đầu đạt chuẩn, máy rửa chén là 41% đơn vị đứng đầu đạt chuẩn, ... Các tòa nhà đạt chuẩn tiết kiệm Energy Star phải thuộc nhóm 25% tòa nhà đứng đầu.

Tại Canada, Viện giấy và bột giấy Canada đã mô tả phương pháp xây dựng benchmarking sử dụng năng lượng đối với khu vực sản xuất ở các nhà máy giấy và bột. Viện đã thu thập số liệu năng lượng và sản phẩm từ 51 nhà máy đối với 2 năm liên tục, Kết quả là đưa ra được một bảng chỉ tiêu tiêu thụ năng lượng cho nhóm các sản phẩm giấy và bột.

37

Cũng tại Canada đã tiến hành xây dựng Benchmarking cho ngành công nghiệp xi măng. Kết quả đánh giá thông qua số liệu tiêu thụ năng lượng tại 15 nhà máy đã giúp các nhà máy xi măng so sánh được hiểu quả sử dụng năng lượng của từng nhá máy so với các nhà máy khác cùng ngành, từ đó có định hướng trong cải tạo để nâng cáo hiệu quả sử dụng năng lượng.

Hình 9 xếp hạng hiệu quả sử dụng năng lượng tại các nhà máy Xi măngCanada

Ngoài ra Văn Phòng Hiệu Quả Năng Lượng của quốc gia này cũng đã nghiên cứu xây dựng các Benchmarking nhằm đưa ra mức chuẩn tiêu thụ năng lượng cho các ngành công nghiệp trọng điểm khác như : sản xuất xi măng Clinker, sản xuất bơ sữa, Dệt công nghệ ướt, khai thác mỏ, ngành công nghiệp thép, sản xuất phụ tùng ô tô...

Tại Thái Lan cũng đã nghiên cứu cho giai đoạn sản xuất từ năm 2000- 2005 trong ngành giấy và bột giấy cũng áp dụng phương pháp luận như Viện giấy và bột giấy Canada. Kết quả đã đề xuất được benchmaking cho ngành giấy và bột giấy của Thái Lan được trình bầy trong bảng Bảng 3.

38

Bảng 3 Benchmarking các sản phẩm giấy và bột ở Thái LanSản phẩm Quá trình sản xuất Chỉ tiêu tiêu thụ năng lượng

Điện (kWh/tấn sp) Nhiệt (MJ/tấn sp)Bột giấy Chuẩn bị nhiên liệu 25.43

Sản xuất bột 278.1 6.737Sản xuất hóa chất 168.6 245Chỉ tiêu tiêu thụ NL toàn bộ quá trình

451.1 7.013

Chỉ tiêu tiêu thụ NL toàn bộ quá trình sản xuất bột

523.7 7.025

Giấy bao bì Nguyên liệu đầu vào là bột + giấy phế thải

440.2 0.757

Giấy bìa cứng nhiều lớp

Nguyên liệu đầu vào là bột giấy 440.2 9.757

Giấy in viết Nguyên liệu đầu vào là bột + giấy phế thải

600.3 7.992

Giấy in báo Nguyên liệu đầu vào là bột + giấy phế thải

800.8 5.593

Giấy vệ sinh, vàng mã

Nguyên liệu đầu vào là bột + giấy phế thải

823 8.227

Tại Nhật Bản đã tiến hành xây dựng Benchmarking cho hiệu quả sử dụng năng

lượng và giảm phát thải cho môi trường tại các nhà máy điện dùng năng lượng hóa

thạch. Nghiên cứu được tiến hành cho 9 nhà máy phát điện ở Nhật Bản và bộ dữ liệu

được tập hợp trong 5 năm từ năm 2004-2008. Kết quả của nghiên cứu đã đưa ra

Benchmarking về hiệu quả sử dụng năng lượng và lượng phát thải tại các nhà máy

nhiệt điện, kết quả này giúp đánh giá hiệu quả thực hiện hiệp ước Kyoto và đồng thời

là tiền đề xây dựng luật môi trường trong các nhà máy nhiệt điện tại Nhật Bản.

Trong năm 2009, các nghiên cứu benchmarking cho ngành công nghiệp sản xuất xi măng cũng đã được thực hiện trên nhiều quốc gia như : UK, USA, Australia, Madagascar, Mexico, Scotland...

Qua đây cho thấy rằng benchmarking đã khá phổ biến trên Thế giới, việc xây dựng benchmarking đánh giá hiệu quả sử dụng năng lượng trong công nghiệp đã trở

39

thành một công cụ hiệu giúp cải tiến và nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng, giảm phát thải trong công nghiệp.Ứng dụng Benchmarking Việt Nam

Nhận thức được tiềm năng về hiệu quả mà việc thực hiện Benchmarking đem lại, đồng thời để đáp ứng cho công tác quản lý của cơ quan quản lý nhà nước về sử dụng năng lượng. Trong những năm gần đây ở Việt Nam cũng đã có một số nghiên cứu về Benchmarking cho tào nhà và một số ngành công nghiệp.Benchmarking Tòa nhà

Năm 2009, Trung tâm Tiết kiệm Năng lượng Hà Nội (ECC HN) đã thực hiện dự án “Điều tra, đánh giá thực trạng và đề xuất giải pháp quản lý và định mức tiêu hao điện năng của các tòa nhà trụ sở làm việc trên địa bàn Thành phố Hà Nội, giai đoạn 2009 - 2010” với mục tiêu đánh giá hiệu quả sử dụng năng lượng và đề ra các giải pháp nâng cao hiệu quả sử dụng cho nhóm đối tượng hành chính công trên địa bàn Thành phố, ngoài ra dự án còn bước đầu tiến hành xây dựng các đường tiêu thu năng lượng cơ sở làm chuẩn cho các đơn vị thuộc nhóm đối tượng hành chính công. Từ việc xây dựng được các đường tiêu thụ năng lượng cơ sở các cơ quan chức năng có thể so sánh đánh giá việc sử dụng năng lượng của các đơn vị và có đưa ra các chính sách phù hợp cho nhóm đối tượng hành chính công trong các năm tiếp theo.

ECC HN đã tiến hành điều tra khảo sát 94 tòa nhà tại Hà Nội, trong đó :- 56 tòa nhà trụ sở ban ngành, cơ quan trung ương,

- 29 tòa nhà trụ sở các UBND các quận, huyện,

- 9 tòa nhà của các tổng công ty

Trong trường hợp của nhóm các tòa nhà của các Sở, ban, ngành đã có 46 đơn vị được lựa chọn khảo sát điều tra, nhưng do một số lý do chỉ có 29/46 tòa nhà có đủ các thông tin để xây dựng Benchmarks.

Phương pháp thực hiện :

- Khảo sát điều tra thu thập các thông tin chung về đơn vị (diện tích tòa nhà, số liệu tiêu thụ năng lương, hiện trạng quản lý năng lượng...) để đưa ra được đặc trung tiêu thụ năng lượng của tòa nhà.

- Xây dựng đường quan hệ giữa tiêu thụ điện và một số thông số như diện tích sàn (GFA), diện tích có sử dụng điều hòa (Aircon. Area), tuổi thọ của tòa nhà

40

(BA), đường cong cộng dồn phần trăm, đường Benchmarks bằng các phần mền chuyên dụng.

- Sử dụng phương pháp CDD: là tổng hợp sự khác biệt giữa nhiệt độ bên ngoài tòa nhà và các điểm đo nhiệt độ trong suốt một khoảng thời gian đo được lựa chọn.

Kết quả sau khi thực hiện khảo sát và phân tích, đánh giá, ECC HN đã đưa ra được các đường Benchmarks hàng tháng, hàng năm.

Bảng 4 Kết quả tính toán chỉ số tiêu thụ năng lượngChỉ số tiêu thụ

năng lượng Nhỏ nhất Lớn nhất

Trung bình Điển hình Thực

hiện tốt

a. Trụ sở của sở, ban, ngành cơ quan trung ương

kWh/m2/năm 38,54 348,14 117 110 99,5

b. Trụ sở các ủy ban nhân dân các quận huyệnkWh/m2/năm 14,6 273,45 75 71 63,5

c. Trụ sở các tổng công tykWh/m2/năm 73,6 293,42 132 125,5 105,5

Theo các kết quả tính toán được kết quả của 02 loại Benchmarks theo năm: loại điển hình và loại thực hiện tốt. Trong trường hợp này đường Benchmarks biểu diễn loại điển hình được xác định ở mức trung bình từ 71 đến 125,5 kWh/m2/năm và loại thực hiện tốt được xác định ở mức trung bình là 63,5 đến 105,5 kWh/m2/năm.

Hơn nữa các tòa nhà cũng có thể đạt được mức tiêu thụ tốt hớn nếu áp dụng tốt các biện pháp nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng.

41

Bảng 5 Tiềm năng tiết kiệm năng lương trong tòa nhà

- Benchmarking theo tháng tại các tòa nhà trên địa bàn thành phố Hà Nội

Nhóm đối tượng Tỷ lệ % có thể tiết kiệm được (%)Sở ban ngành trung ương 9,5 - 15%

Ủy ban nhân dân các quận, huyện 9 - 12.5%

Các tổng công ty 11 - 17%

Trụ sở các sở ban ngành, cơ quan trung ương

Hình 10 Benchmarking theo tháng của trụ sở cơ quan trung ương

42

Trụ sở các ủy ban nhân dân quận huyện

Hình 11 Benchmarking theo tháng của ủy ban các quận huyện

Trụ sở các tổng công ty

Hình 12 Benchmarking theo tháng của các tổng công ty

Khi so sánh các chỉ số tiêu thụ năng lượng của các tòa nhà tại Việt Nam so với các nước khác trong khu vực có thể dễ dàng nhận thấy, chỉ số tiêu thụ năng lượng của

43

Việt Nam thấp hơn rất nhiều so với các nước trong khu vực như Thái Lan, Singapor. Chỉ số của các tòa nhà tại Việt Nam thấp hơn không có nghĩa là việc sử dụng năng lượng của chúng ta hiệu quả hơn họ mà là do hệ thống thiết bị của chúng ta chưa đạt chuẩn (không nhiều đơn vị có đủ không gian làm việc 6 m2/cán bộ, thiết bị phục vụ chuyên môn chưa đầy đủ, không nhiều tòa nhà sử dụng các hệ thống điều hòa trung tâm và hệ thống điều hòa sưởi dùng trong mùa đông...) do đó chỉ số tiêu thụ năng lượng của Việt Nam khá thấp và có rất nhiều tòa nhà nằm trong diện “sử dụng tốt”. Chính vì vậy các chỉ số xây dựng trên mới chỉ là các thí điểm ban đầu trong việc xây dựng benchmarks tại Việt Nam, chỉ mang tính chất tham khảo và so sánh giữa các tòa nhà của Việt Nam với nhau, không nên sử dụng làm chuẩn để đánh giá việc sử dụng năng lượng hiệu quả của Việt Nam với các nước khác.[42]

Benchmark một số ngành công nghiệp [43]

Năm 2009, Viện Năng Lượng đã thực hiện đề tài “Nghiên cứu, điều tra - khảo sát, đề xuất định mức sử dụng năng lượng cho các ngành công nghiệp lựa chọn”. Đề tài đã thực hiện điều tra, đánh giá hiện trạng tiêu thụ năng lượng của bốn ngành công nghiệp lựa chọn là nhiệt điện than, xi măng, giấy và phân đạm. Đây là những ngành công nghiệp lớn, tiêu thụ nhiều năng lượng.

Phương pháp luận áp dụng cho việc đánh giá hiệu suất năng lượng của bốn ngành công nghiệp trọng điểm trong đề tài này là sử dụng các số liệu đầu vào để tính toán : lượng điện cấp từ lưới + tự sản xuất theo năm, lượng nhiên liệu tiêu thụ (than + dầu) theo năm, nhiệt lượng thấp làm việc đã sử dụng theo năm, sản lượng sản phẩm cho từng năm và từng loại công nghệ.Định mức sử dụng năng lượng được tính theo công thức như sau :

i) . Định mức năng lượng cho clinke = (Lượng nhiên liệu tiêu thụ + lượng điện tiêu thụ cho sản xuất trong năm) / lượng sản phẩm sản xuất trong nămii) . Giá trị định mức trung bình của từng nhà máy được tính bằng giá trị trung bình của một số năm vận hành liên tục được khảo sát.iii) . Giá trị định định mức trung bình sản xuất ngành của Việt Nam được tính bằng trung bình trọng số của các nhà máy hiện hữu và được tính toán cho từng công nghệ.Nghiên cứu đề xuất định mức cho các nhà máy hiện hữu là : Căn cứ định mức

các công nghệ tốt nhất sẵn có (BAT - best available technology) và công nghệ tốt nhất đã thực hành thực tế (BPT - best practical technology), và tiềm năng có thể tiết kiệm năng lượng theo từng giải pháp.

44

Đối với các nhà máy trong tương lai : Dựa vào điều kiện kinh tế, chiến lược, chính sách sử dụng năng lượng và công nghệ, xu thế của thế giới.Các nhà máy nhiệt điện than

Viện Năng lượng đã tiến hành thu thập số liệu của 8 nhà máy nhiệt điện than trên toàn quốc thông qua biểu mẫu điều tra, trong đó tiến hành khảo sát thực địa tại hai nhà máy Phả Lại 2 và Ninh Bình.Kết quả điều tra hiện trạng sử dụng năng lượng, nhiên liệu của nhà máy như sau :

- 7 nhà máy đốt than hiện hữu (trừ nhà máy nhiệt điện Uông Bí mở rộng chưa bàngiao) có suất tiêu thụ than trung bình từ năm 2000-2008 dao động từ 0.491kg than/kWh đến 0.734 kg than/kWh thì tiêu thụ trung bình từ 2911.2 kCal/kWh đến 3483.1 kCal/kWh.

- Tất cả các nhà máy đều phải đốt dầu FO (cho khởi động hoặc kèm khi thay đổi công suất, chất lượng than. Mức tiêu thụ dầu FO trung bình trong 9 năm dao động từ 2.4 kCal/kWh đến 30.92 kCal/kWh.

- Định mức tiêu thụ năng lượng (gồm cả than và dầu, quy về kcal) là : từ 2914.15 kCal/kWh đến 3494 kCal/kWh.

Định mức sử dụng năng lượng cho các nhà máy đang xây dựng :- Định mức tiêu hao than là từ 0.342 đến 0.576 kg than/ kWh hoặc từ 2181

kCal/kWh đến 2540.16 kCal/kWh.- Định mức tiêu hao năng lượng (than + dầu) là từ 2191.5 kCal/kWh đến 2555

kCal/kWh.- Định mức tiêu hao năng lượng của các nhà máy trong giai đoạn quy hoạch đến

2025 là 2263.99 kCal/kWh.Đối với các nhà máy mới trong quy hoạch phát triển :

- Giai đoạn đến 2020 : Định mức tiêu thụ năng lượng 2100 kCal/kWh (đạt hiệu suất trung bình 39%).

- Giai đoạn sau 2020 : Định mức tiêu thụ năng lượng 1850 kCal/kWh (đạt hiệu suất trung bình 45%).

Các nhà máy xi măng

Tính tới thời điểm tháng 9 năm 2009, Việt Nam có khoảng 90 nhà máy sản xuất xi măng, đề án tiến hành thu thập số liệu của 70 nhà máy xi măng có công suất từ 0.02 triệu tấn đến 2.6 triệu tấn/năm. Số liệu thu được là 32 nhà máy, chiếm gần 50%.

Hiện trạng chung toàn ngành xi măng, thì suất tiêu hao nhiệt năng sản xuất Clinke là 1023 kCal/kg Clinke, suất tiêu hao điện năng để sản xuất xi măng 116 kWh/tấn xi măng. Cũng giống như nhiệt điện than, đề xuất định mức năng lượng cho

45

sản xuất xi măng cũng được tiến hành cho hai dạng nhà máy : hiện hữu và trong quy hoạch:Bảng 6 Định mức tiêu thụ năng lượng cho các nhà máy hiện hữu

Quá trình Định mức trung bình hiện hành

VN

Định mức trung bình

hiện hành thế giới

Định mức theo BAT, BPT

Định mức trung bình đề

xuất VN

Sản xuất clinke (GJ/tấn)

4.28 3.6 2.9 3.7

Sản xuất xi măng (kWh/tấn)

116 95 70 90

Đối với các nhà máy mới trong quy hoạch phát triển :Bảng 7 Định mức tiêu thụ năng lượng cho các nhà máy mới trong quy hoạch

Các chỉ tiêu Quy mô công suất (tấn Clinke/ngày)>3.000 > 1.000 - < 3.000 1.000

Tiêu hao nhiên liệu, kCal/kg clinke

< 730 < 800 < 850

Tiêu hao điện, kWH/tấn xi măng

< 95 < 98 < 100

Các nhà máy giấy và bột giấy

Từ các kết quả thu thập từ 22 công ty giấy điển hình cho biết mức độ tiêu thụ năng lượng thực tế ở các cơ sở sản xuất giấy rất khác nhau. Việc đánh giá định mức tiêu thụ năng lượng trong sản xuất giấy là rất khó khi làm cho từng loại giấy vì mỗi loại giấy có quy trình sản xuất và nhu cầu sử dụng năng lượng không giống nhau. Trong khi đó số liệu về định mức tiêu thụ năng lượng trong sản xuất và nhu cầu sử dụng năng lượng không có sẵn. Tuy nhiên qua đề tài này, đã đưa ra đề xuất về định mức tiêu hao năng lượng cho 5 loại giấy chính và bột giấy như sau :Bột giấy :

- Định mức tiêu thụ điện : 624.42 kWh/tấn bột- Định mức tiêu thụ nhiệt : 7436.56 MJ/ tấn bột

Giấy các loại :Giấy in và viết :

46

- Định mức tiêu thụ điện : 759 kWh/tấn giấy- Định mức tiêu thụ nhiệt : 11351 MJ/ tấn giấyGiấy in báo :- Định mức tiêu thụ điện : 815 kWh/tấn giấy- Định mức tiêu thụ nhiệt : 7709 MJ/ tấn giấyGiấy vệ sinh, vàng mã :- Định mức tiêu thụ điện : 853 kWh/tấn giấy- Định mức tiêu thụ nhiệt : 8887 MJ/ tấn giấyGiấy bìa cứng nhiều lớp :- Định mức tiêu thụ điện : 625 kWh/tấn giấy- Định mức tiêu thụ nhiệt : 8405 MJ/ tấn giấyGiấy bao bì :- Định mức tiêu thụ điện : 427 kWh/tấn giấy- Định mức tiêu thụ nhiệt : 11464 MJ/ tấn giấy

Các nhà máy phân đạm

Viện Năng Lượng thực hiện điều tra khảo sát tại 2 nhà máy đang vận hành là Nhà máy Đạm Phú Mỹ và Công ty TNHH MTV Phân đạm và Hóa chất Bắc Hà. Kết quả khảo sát cho thấy, công ty Phân đạm và hóa chất Hà Bắc là đơn vị tiêu thụ một lượng lớn năng lượng và đa dạng về loại hình năng lượng. Các công đoạn tiêu thụ nhiều năng lượng là : khí hóa than, tinh chế - làm sạch khí, tổng hợp NH3 và tổng hợp Urê.

Từ các số liệu điều tra, đề tài đề xuất định mức và một số phương pháp cho cả hai dạng nhà máy đang vận hành và trong giai đoạn quy hoạch như sau:Bảng 8 Định mức cho sản xuất phân đạm.

Benchmarking cho lò hơi công nghiệp

Loại nhà máy Định mức hiện hữu Định mức đề xuất

Nhà máy hiện hữu Than: 0.15-0.2 (tấn/tấn sp) Điện:1353-1362 kWh/tấn sp

Nhà máy mới Than: 0.1 (tấn/tấn sp) Điện: 1100 kWh/tấn sp

Năm 2010, Hội KHKT Nhiệt Việt Nam đã thực hiện đề tài “Xây dựng và thực hiện thí điểm các chỉ tiêu định mức tiêu chuẩn trong sản xuất, phân phối và sử dụng hơi nước nhằm giảm lượng nhiên liệu tiêu thụ.”

47

Điều tra thống kê tình hình sử dụng lò hơi của các xí nghiệp công nghiệp cho 6 ngành công nghiệp trọng điểm và 10 tỉnh thành. Trong đó :

Xí nghiệp công nghiệp trung ương:- 25 Xí nghiệp thuộc ngành dệt may. Tổng 86 nồi hơi.- 28 Xí nghiệp thuộc ngành thực phẩm. Tổng 76 nồi hơi.- 10 Xí nghiệp thuộc ngành giấy. Tổng 26 nồi hơi.- 17 Xí nghiệp thuộc ngành hóa chất. Tổng 39 nồi hơi.- 20 Xí nghiệp thuộc ngành động lực. Tổng 127 nồi hơi.- 40 Xí nghiệp thuộc ngành mía đường. Tổng 82 nồi hơi.

Xí nghiệp công nghiệp địa phương là 1484 lò hơi khảo sát ở các tỉnh thành : Nghệ An, Nam Định, Hải Phòng, Hà Nội, Hà Tây, Bắc Ninh, Quảng Ninh, Hải Dương, Hưng Yên...[44]

Đề tài đã tính toán xây dựng Benchmarking cho lò hơi tại các doanh nghiệm và trên cơ sở đó phân tích và thực hiện một số giải pháp điển hình tiết kiệm năng lượng.

Việt Nam trong những năm qua đã có những bước nghiên cứu đầu tiền trong việc xây dựng Benchmarking, Benchmarking về năng lượng đã được tiến hành xây dựng cho tòa nhà thương mại, cho một số ngành công nghiệp, cho thiết bị lò hơi. Tuy nhiên trong những nghiên cứu này mới chỉ dừng lại ở việc xác định đường trung bình về sử dụng năng lượng trong các nhà máy được nghiên cứu, đồng thời kết hợp với các điểm chuẩn Benchmarking của Thế giới, từ đó đề xuất hướng cải tiến nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng.

48

PHẦN II. TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH BAO DỮ LIỆU

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁPPHÂN TÍCH BAO DỮ LIỆU_DEA

1.1. GIỚI THIỆU [31][32]1.1.1. Khái niệm

Phương pháp Phân tích bao dữ liệu (Data envelopment analysis - DEA) là phương pháp sử dụng kiếm thức về mô hình toán tuyến tính để so sánh mức độ hiệu quả trong vận hành của một tập các đơn vị (như các công ty, các nhà máy sản xuất, hoặc các hệ thống phân phối...). Để việc so sánh có ý nghĩa thì các đơn vị được điều tra cần phải có sự tương đồng ở một mức độ nhất định.

Phân tích bao dữ liệu (DEA) đo lường mức hiệu quả dựa trên chỉ số hiệu suất, chỉ số này phản ánh hoạt động vận hành của các đơn vị được so sánh. Việc đo lường tính toán dựa trên các kết quả mà mỗi đơn vị đạt được - gọi là đầu ra (outputs), và dựa trên các nguồn lực được sử dụng để đạt được những kết quả đó - gọi là đầu vào (inputs) hoặc các yếu tố sản xuất (production factors).

Ví dụ, nếu các đơn vị được đưa vào đánh giá là các nhà máy nhiệt điện thì yếu tố đầu ra có thể là lượng điện và nhiệt được sản xuất; yếu tố đầu vào có thể là lượng than, dầu tiêu thụ, số lượng nhân viên sử dụng, công suất đặt của nhà máy. Phương pháp bao dữ liệu sẽ so sánh các nhà máy này thông qua việc tính toán hiệu quả sử dụng các yếu tố đầu vào để sản xuất ra các yếu tốt đầu ra trong từng nhà máy và từ đó phân tích và đánh giá mức độ hiệu quả vận hành của các nhà máy.1.1.2. Sự hình thành, quá trình phát triển

Phương pháp Phân tích bao dữ liệu là một cách tiếp cận phi tham số dùng để xây dựng đường hiệu quả, được đề xuất đầu tiên bởi Farrell (1957) và một thời gian dài sau đó có rất ít nhà khoa học quan tâm đến phương pháp này. Cho đến khi tác giả Boles (1966), Sephard (1970) và Afriat (1972) đã đề xuất các mô hình toán học có thể giải quyết hiệu quả các bài toán có liên quan đến tính hiệu quả, năng suất của các đơn vị. Tuy nhiên vào thời điểm đó phương pháp này vẫn chưa nhận được sự ủng hộ rộng rãi.

Cho đến năm 1978, Charnel, Cooper và Rhodes đã sử dụng khái niệm “Phân tích bao dữ liệu” trong báo cáo của mình, họ cùng đề xuất một phương pháp với giả

49

thiết tối thiểu hóa đầu vào và với điều kiện hiệu quả không thay đổi theo quy mô (Constant Return to Scale - CRS). Sau này, các báo cáo của Fare, Grosskopf và Logan (1983); Banker, Charnes, Cooper (1984) còn đề cập tới một số giả định khác và xây dựng thêm mô hình phân tích bao dữ liệu với điều kiện hiệu quả thay đổi theo quy mô (Variable Return to Scale - VRS). Gần đây, các nhà khoa học bắt đầu nghiên cứu thêm một số giả định khác nữa và xây dựng thêm mô hình phân tích bao dữ liệu mở rộng nhằm khắc phục một số hạn chế của DEA cũng như mở rộng sự ứng dụng của nó trong phân tích kinh tế.1.1.3. Các phân tích hiệu quả trong phương pháp bao dữ

- Hiệu quả kinh tế (hiệu quả Pareto): Một đơn vị được coi là hiệu quả nếu nó thu được kết quả đầu ra trong điều kiện tối ưu các yếu tố đầu vào cho trước-đơn vị đó đã đạt đến điểm hiệu quả Pareto. Điều này có nghĩa là, tại điểm hiệu quả Pareto muốn có được một sự gia tăng trong đầu ra bắt buộc phải có sự gia tăng các yếu tố đầu vào, và ngược lại, không thể tìm cách giảm một yếu tố đầu vào nào mà không làm giảm kết quả đầu ra.

- Hiệu quả kỹ thuật: Một đợn vị được coi là đạt hiệu quả kỹ thuật khi nó là đơn vị có hiệu quả tốt nhất trong số các mẫu được xem xét. Hiệu quả kỹ thuật có thể được đánh giá về khả năng của một đơn vị trong việc sản xuất tối đa đầu ra trong điều kiện đầu vào cho trước (định hướng đầu ra) hoặc cực tiểu hóa tổng đầu vào để sản xuất một lượng đầu ra nhất định (định hướng đầu vào).

- Hiệu quả phân bổ: Khi có những lựa chọn để thay thế giữa các yếu tốt đầu vào với nhau thì mỗi đơn vị đều có những lựa chọn trong việc kết hợp các yếu tố đầu vào. Trên cơ sở cho trước giá tương đối của các đầu vào, một đơn vị được gọi là đạt hiệu quả phân bổ khi tìm được cách thức kết hợp các đầu vào để sản xuất một đầu ra cho trước với mức chi phí thấp nhất.

1.1.4. Đường biên hiệu quả xác định Benchmark trong phương pháp bao dữ liệuĐường biên hiệu quả trong việc xác định Benchmark là đường thể hiện mối

quan hệ giữa các đầu vào được sử dụng và các đầu ra được tạo ra. Nó chỉ ra số lượng tối đa các đầu ra có thể đạt được từ một sự kết hợp các đầu vào cho trước, hoặc thể hiện số lượng đầu vào tối thiểu cần được sử dụng để đạt được một mức đầu ra nhất định. Do đó đường biên hiệu quả xác định Benchmark chính là đường hiệu quả kỹ thuật trong phương pháp DEA.

Giới hạn hiệu quả có thể được xây dựng dựa trên một tập các quan sát thể hiện mức đầu ra đạt được tương ứng với sự kết hợp cụ thể các yếu tố sản xuất đầu vào. Để đánh giá các quan sát tương ứng với các đơn vị này, theo cách truyền thống người ta sử

50

dụng các phương pháp thống kê. Các phương pháp này hầu hết có tính tham số, dựa trên việc tính toán một đường hồi quy, xây dựng trước một số giả thiết về hình dạng của hàm sản xuất.

Trong khi đó phân tích bao dữ liệu (DEA) cũng đánh giá các quan sát tương ứng với các đơn vị này nhưng lại bỏ qua mọi giả thuyết về dạng đường giới hạn hiệu quả và do đó nó là hàm phi tham số. Việc xác định hiệu quả Benchmark bằng phương pháp DEA không cần phải xây dựng hàm sản xuất và các biến đưa vào tính toán không cần đồng nhất về đơn vị đo lường.1.1.5. Ưu nhược điểm của phương pháp bao dữ liệu

Ưu điểm:- Có thể áp dụng khi không xác định được dạng công nghệ hoặc dạng hàm sản

xuất- Ước lượng giới hạn sản xuất dựa trên kết quả hiện có để cho ra một đường giới

hạn gần với thực tế hơn- Có thể áp dụng cho các đơn vị với nhiều đầu vào và nhiều đầu ra- Sử dụng dữ liệu đầu vào là dữ liệu theo chuỗi thời gian, các dữ liệu trong quá

khứ đã được các đơn vị thống kê.- Có khả năng xác định các nguyên nhân và mức không hiệu quả trong mỗi đầu

vào và mỗi đầu ra của từng đơn vị- Chỉ ra được tập tham khảo phù hợp cho mỗi đơn vị.- Có khả năng xác định tập các đơn vị đạt chuẩn và các đơn vị không đạt chuẩn.

Nhược điểm:- Tính toán phức tạp, nếu có n đơn vị quan sát thì yêu cầu cần phải tính n lần để

xác định điểm hiệu quả cho n đơn vị.- Khó khăn trong lựa chọn hệ thống trọng số phù hợp. Vì mức ảnh hưởng của các

yếu tố đầu vào khác nhau đến kết quả sản xuất của các đơn vị khác nhau là khác nhau.

- Kết quả ước lượng (cho phần phi hiệu quả) hoàn toàn phụ thuộc vào đặc điểm thống kê của các quan sát.

- DEA chỉ xem xét phía cung mà không xem xét phía cầu và những đặc trưng của thị trường.

- Độ nhạy: DEA rất nhạy cảm với các quan sát cực trị. Tức là khi một đơn vị hoạt động hiệu quả hơn nhiều so với các đơn vị khác, DEA có thể ước lượng quá cao phần phi hiệu quả của nó

51

1.2. ỨNG DỤNG DEA TRONG VIỆC XÂY DỰNG BENCHMARK SỬ DỤNG NĂNG LƯỢNG |1|...|30|

DEA là công cụ được ứng dụng rộng rãi nhất trong việc xây dựng Benchmark

về sử dụng năng lượng, về mồi trường,.. .trong công nghiệp, DEA cũng là một công cụ

mạnh trong việc so sánh hiệu quả vận hành của tập hợp các đơn vị, các công đoạn sản

xuất trong nhà máy, . Các ứng dụng của DEA trên Thế giới là khá phổ biến và đa

dạng.

Trong nghiên cứu này, tác giả đã tập hợp và đưa ra 50 nghiên cứu đã được công

bố từ năm 1983 đến năm 2011 theo các khía cạnh phương pháp, chương trình ứng

dụng, và các thuộc tính có liên quan khác nhau về việc sử dụng DEA trong lĩnh vực

đánh giá hiệu quả trong ngành công nghiệp điện. Các nghiên cứu và ứng dụng DEA

trong việc xây dựng các chính sách về năng lượng và môi trưong được sưu tầm chủ

yếu từ các tạp chí lớn về Khoa học và công nghệ của Châu Âu, Mỹ, và Nhật., cũng

như một số tạp chí về năng lượng và môi trưong và các tạp chí về kinh tế khác. Các

nghiên cứu được phân loại theo chương trình nghiên cứu, theo quốc gia, theo phương

pháp như đầu ra, đầu vào của mô hình, cách thức xây dựng mô hình,. và các ứng

dụng của nó trong lĩnh vực nghiên cứu về năng lượng. Tổng hợp các nghiên cứu được

đưa ra trong phụ lục 1.

Để có thể thấy các giai đoạn ứng dụng DEA trong việc xác định Benchmark, có

thể chia quá trình này thành 3 thoi: thoi kỳ 1 từ năm 1983 đến năm 1992, thoi kỳ 2 từ

năm 1993 đến năm 1999, thoi kỳ 3 từ năm 2000 đến nay. Trong đó, thoi kỳ 1 là thoi kỳ

bắt đầu việc nghiên cứu về cả lý thuyết và ứng dụng của DEA trong các lĩnh vực như

ngân hàng, năng lượng. Các nghiên cứu trong thoi kỳ này được coi là cơ sở lý thuyết

vững chắc cho toàn bộ quá trình phát triển sau này của phương pháp DEA. Thoi kỳ thứ

2 là những bước đầu phát triển của việc ứng dụng các nghiên cứu vào ngành năng

lượng, trong đó ngành điện được quan tâm đặc biệt. Và thoi kỳ thứ 3 được coi là thoi

kỳ đưa phương pháp DEA trở thành phương pháp xây dựng Benchmarking được yêu

thích nhất trong lĩnh vực năng lượng và môi trưong vì tính phù hợp và khả năng ứng

52

dụng rộng rãi của nó. Từ sau những năm 1990, DEA đã dần dần trở thành một công cụ

điểm chuẩn phổ biến cho các nghiên cứu hiệu quả đối với ngành năng lượng, đặc biệt

là ngành công nghiệp điện với số lượng các nghiên cứu tăng lên đáng kể theo các thời

kỳ từ 5 ở thời kỳ 1 đến 14 nghiên cứu ở thời kỳ 2 và 31 nghiên cứu ở thời kỳ thứ 3.

Trong đó có 19 nghiên cứu tập trung cho về mảng đánh giá hiệu quả cho các nhà máy

phát điện theo cả hai hướng đo lường hiệu quả và sử dụng làm tập công nghệ tham

khảo. Và phần lớn các nghiên cứu này được sử dụng để làm tiêu chuẩn đo lường hiệu

quả và nhiều nghiên cứu được đưa ra dưới dạng áp dụng vào chính sách năng lượng

cho các quốc gia. Cho đến nay, các nghiên cứu sử dụng DEA để phân tích đánh giá về

hiệu quả năng lượng cho các nhà máy điện càng được xuất hiện và được công bố nhiều

hơn.

Trước năm 1990, việc sử dụng của DEA trong ngành công nghiệp điện chủ yếu

tập trung vào các nhà máy phát điện. Giai đoạn này các nhà nghiên cứu vừa tập trung

nghiên cứu lý thuyết, vừa từng bước xây dựng và ứng dụng DEA trong việc xây dựng

Benchmarking thực tế. Đây được coi là các nghiên cứu điển hình, là cơ sở lý thuyết

cho tất cả các nghiên cứu cùng lĩnh vực về sau này. Điều này có thể được giải thích

được bởi những cải cách, tái cơ cấu ngành điện đã xảy ra ở nhiều quốc gia kể từ cuối

những năm 1980 và nhà quản lý cần có lựa chọn phù hợp tiêu chuẩn kỹ thuật như việc

sử dụng DEA xây dựng Benchmark để định lượng những cải tiến hiệu quả của các nhà

máy phát điện. Các nghiên cứu điển hình cho dạng này có thể kể đến Yaisawarng và

Klein (1994), Golany và cộng sự (1994). Nghiên cứu đầu tiên đánh dấu việc mở rộng

DEA để tính toán và trở thành tiêu chuẩn chung cho nhiều nước trên thế giới là Yunos

và Hawdon (1997) được thực hiện cho các nhà máy phát điện của 27 nước phát triển

trên thế giới. Sau đó, một loạt các nhà khoa học tiến hành các nghiên cứu dạng này

Goto và Tsutsui (1998) , Chitkara (1999), Athanassopoulos và cộng sự (1999), Park và

Lesourd (2000), Olatubi và Dismukes (2000), Sueyoshi và Goto (2001) , Lam và Shiu

(2001).

53

Điển hình trong các nghiên cứu có thể kể đến nghiên cứu của Toshiyuki

Sueyoshi và Mika Goto (2010) về việc áp dụng DEA cho việc đánh giá hiệu suất vận

hành và môi trường cho các nhà máy điện dùng năng lượng hóa thạch ở Nhật Bản.

Dữ liệu được phân tách thành 3 đầu vào năng lượng bao gồm lượng than (1000

tấn), dầu (1000kl), LNG (1000 tấn) và 2 đầu vào không năng lượng là công suất thiết

kế (MW) và số lượng công nhân; đầu ra mong muốn là lượng điện phát (GWh) và đầu

ra không mong muốn là lượng phát thải CO2 (1000 tấn). Sau khi thực hiện phân tách

đầu ra, DEA có thể đo lường cả hiệu suất vận hành cho đầu ra mong muốn (điện năng)

và hiệu suất môi trường cho đầu ra không mong muốn (CO2).

Trong đó nghiên cứu này đã so sánh các cách tiếp cận DEA được sử dụng để

đánh giá hiệu suất của 9 nhà máy (tức là so sánh hiệu suất của 9 nhà máy với nhau và

với chính kết quả sản xuất của mình trong 5 năm từ 2004-2008) để tìm ra nhà máy đạt

được cả 2 hiệu quả nói trên. Kết quả cho thấy vào năm 2004 có 2 nhà máy đạt hiệu quả

là Hokuriku và Shikoku, các nhà máy này trong các năm tiếp theo đó vẫn giữ mức hiệu

quả cao, tuy nhiên lại giảm dần vị trí theo các năm. Các nhà máy đạt mức hiệu quả tăng

lên là Tokyo, đạt hiệu quả vào năm 2007 và Chubu đạt hiệu quả vào năm 2008. (Kết

quả chi tiết trình bầy trong phụ lục 2).Nghiên cứu sau đó được thực hiện và ứng dụng

cho Hiệp ước Kyoto (2005) và trong tương lai có thể được đưa vào luật môi trường cho

các nhà máy điện của Nhật Bản.

Một nghiên cứu khác, cũng được cho là một nghiên cứu thành công đó là việc

sử dụng DEA để xác định hiệu quả và mức độ hiệu quả của các nhà máy nhiệt điện

than tại Mỹ do Williams O. Olatubi và David E. Dismukes thực hiện vào năm 2000.

Trong thời kỳ mà hoạt động chuyển dịch cơ cấu ngành điện ngày càng tăng (chuyển

sang dạng thị trường cạnh tranh) đã làm tăng sự quan tâm của các công ty nhiệt điện

than trong việc tăng tính cạnh tranh thì nghiên cứu thực hiện không chỉ đánh giá hiệu

suất hiện có của nhà máy điện than cụ thể, mà còn cố gắng để xác định các nguồn lực

cơ bản và các yếu tố đóng góp vào việc nâng cao hiệu suất của các nhà máy cụ thể.

54

Dữ liệu được lấy từ cơ sở dữ liệu năm 1996 của Cơ sở dữ liệu phát điện hơi nước được

công bố bởi Viện dữ liệu tiện ích (UDI), bổ sung với các dữ liệu từ Cục Thông tin

Năng lượng Mỹ (IEA) báo cáo thống kê tài chính của các DN điện tư nhân của Mỹ. Bộ

dữ liệu của đại diện cho một mẫu rất lớn của tập hợp toàn bộ các nhà máy điện ở Mỹ

dựa vào than đá làm nhiên liệu chính để phát điện. Với 35 biến cho nghiên cứu 313 nhà

máy (phụ lục 3) sử dụng phương pháp DEA để xây dựng Benchmark đánh giá hiệu quả

kỹ thuật, hiệu quả kinh tế, và hiệu quả phân bổ.

Bảng 9 trình bày các kết quả của nghiên cứu này cho thấy cơ hội tiềm năng để tăng

hiệu quả cho các nhà máy nhiệt điện than của Mỹ. Hiệu quả chi phí trung bình của các

nhà máy là 0,65, hiệu quả phân bổ trung bình là 0,66 và hiệu quả kỹ thuật trung bình là

0,93. Từ đó nghiên cứu đi đến kết luận hầu hết các nhà máy nhiệt điện than không hiệu

quả trong giai đoạn này phát sinh chủ yếu từ phân phối không hiệu quả chứ không phải

là do không hiệu quả kỹ thuật.

Bảng 9: Thống kê đánh giá hiệu quả Benchmark sử dụng DEA cho các nhà máy nhiệt điện than tại Mỹ

Hiệu quả Hiệu quả chi phí Hiệu quả phân bổ Hiệu quả kỹ thuật

Số nhà máy % Số nhà máy % Số nhà máy %

0.99-0.94 19 6.1 19 6.1 211 67.4

0.93-0.88 8 2.6 8 2.6 5 1.6

0.87-0.82 19 6.1 25 8.0 0 0

0.81-0.76 87 27.8 101 32.3 0 0

0.75-0.70 73 23.3 64 20.4 0 0

0.69-0.64 26 8.3 26 8.3 0 0

0.63-0.58 26 8.3 20 6.4 0 0

0.57-0.52 5 1.6 3 1.0 0 0

0.51-0.46 3 1.0 0 0 0 0

55

0.45-0.40 0 0 1 0.3 0 0

0.39-0.34 1 0.3 0 0 0 0

0.33-0.28 0 0 0 0 0 0

0.27-0.22 0 0 0 0 0 0

0.21-0.16 0 0 0 0 0 0

0.15-0.10 0 0 0 0 0 0

<0.10 42 13.4 42 13.4 0 0

Ngoài ra nghiên cứu cũng đưa ra các đánh giá và phân nhóm 313 nhà máy thành

4 nhóm với các mức hiệu quả tương ứng thấp dần. Trong đó các nhà máy ở nhóm cuối

cung với mức hiệu quả phân bổ, hiệu quả chi phí và hiệu quả kỹ thuật thấp nhất được

cho là có nhiều khả năng sẽ phải đóng cửa trong thời gian gần. Và cuối cùng, nghiên

cứu phân tích và kết luận 50 nhà máy đứng đầu trong việc sử dụng năng lượng hiệu

quả cũng chính là các nhà máy có mức chi phí về năng lượng đạt hiệu quả nhất.

Khi ứng dụng trong ngành điện, các nghiên cứu thường tập trung xây dựng

Benchmark cho các nhà máy phát điện, tuy nhiên vẫn có nhiều nghiên cứu sử dụng

DEA xây dựng Benchmark phục vụ mục đích phân tích và dự báo cho toàn ngành. Như

có thể thấy trong báo cáo của Alexander Vaninsky năm 2006 về việc phân tích và dự

báo hiệu quả các nhà máy nhiệt điện tại Mỹ dựa vào phương pháp DEA.

Nghiên cứu được thực hiện để đánh giá hiệu quả các nhà máy phát điện tại Mỹ

từ năm 1991 đến năm 2004 và dự báo cho năm 2010. Chi phí vận hành và tổn thất năng

lượng được sử dụng làm dữ liệu đầu vào, và công suất hữu tích được dùng làm đầu ra.

Kết quả cho thấy hiệu quả từ năm 1994 đến năm 2000 luôn ở mức 99-100%, sau đó

giảm dần và giảm xuống đến thấp nhất vào năm 2004 với mức 94.61%.

Để dự báo hiệu quả cho năm 2010, nghiên cứu sử dụng giá trị kỳ vọng cho việc

tính toán đầu ra và đầu vào của DEA. Theo dữ liệu của EIA, nghiên cứu ước tính hiệu

56

quả năm 2010 là 96.8%, cao hơn năm 2004, nhưng vẫn thấp hơn 100%. Đây cũng là

một cách tiếp cận phân tích kinh tế, kỹ thuật hay và cũng là một công cụ đo lường được

đánh giá là có hiệu quả trong các ứng dụng DEA để xây dựng Benchmark. Điểm đặc

biệt là nghiên cứu này sử dụng các dữ liệu dưới dạng %.

Có rất nhiều các nghiên cứu khác về ngành công nghiệp điện năng sử dụng

phương pháp DEA. Fare và cộng sự ứng dụng DEA để tính hiệu quả tương quan của

các công ty phát điện với 1 đầu ra là điện năng sản xuất và 3 đầu vào là nhiên liệu,

nhân công và vốn. Golany và cộng sự đánh giá hiệu quả vận hành của các nhà máy

điện tại Israel với 4 đầu ra là điện năng phát, công suất sẵn sàng, độ lệch so với thông

số vận hành, lượng phát thải SO và 3 đầu vào công suất đặt, lượng nhiên liệu tiêu thụ

và nhân công. Athanassopoulos và cộng sự phân tích hiệu quả của các nhà máy phát ở

Anh theo phương pháp DEA với 4 đầu ra là điện sản xuất, công suất sẵn sàng, tỷ lệ sự

cố, phát thải và 3 đầu vào nhiên liệu, tổng chi phí vận hành, và vốn. Park đánh giá hiệu

quả vận hành của 64 nhà máy phát điện tại Hàn Quốc bao gồm 1 đầu ra là điện năng

sản xuất và 3 đầu vào tiêu thụ nhiên liệu, công suất đặt và lượng nhân công. Sueyoshi

tính chi phí biên dựa trên đo lường giá sử dụng phương pháp DEA chi phí cho 9 nhà

máy điện ở Nhật Bản. Sueyoshi sử dụng đầy ra là doanh thu bán điện và 3 đầu vào là

giá nhân công, vốn và giá nhiên liệu. Lam và Shiu (2001) đã xây dựng đường biên hiệu

quả cho các nhà máy phát điện tại Trung Quốc với 1 đầu ra là điện năng sản xuất và 3

đầu vào là công suất, nhiên liệu và nhân công. Đây được coi là giai đoạn đầu, khi các

nghiên cứu tập trung vào việc đánh giá hiệu quả phân bổ, hiệu quả công nghệ, hiệu quả

chi phí của các nhà máy phát điện. Sau đó từ những năm 2006 đến nay, các nghiên cứu

một lần nữa được thực hiện cho các nhà máy phát điện, tuy nhiên hiệu quả được xét ở

đây là hiệu quả sử dụng năng lượng và hiệu quả môi trường. Có thể kể đến nghiên cứu

của Sueyoshi và Goto (2010) là nghiên cứu được thực hiện lại cho nghiên cứu

Sueyoshi (2001) với 9 nhà máy phát điện. Như được trình bày trong phần trên.

Đây cũng là hướng nghiên cứu phổ biến trong thời gian gần đây tức là nghiên

cứu sử dụng DEA để xây dựng Benchmark tập trung vào đo lường và đánh giá hiệu 57

quả sử dụng năng lượng và tác động môi trường. Hầu hết các nghiên cứu dạng này đều

xuất hiện trong hai giai đoạn sau, đặc biệt là trong giai đoạn từ năm 2000 đến nay. Nó

có thể là kết quả của các mối quan tâm trên toàn thế giới về các vấn đề môi trường và

phát triển bền vững, cũng như khả năng của DEA sử dụng để xây dựng Benchmark

trong việc cung cấp một chỉ số hiệu suất tiêu chuẩn hóa và tổng hợp môi trường. Trong

một số nghiên cứu, ví dụ Herna ndez-Sancho và cộng sự (2000) và Boyd và cộng sự

(2002), DEA đã được sử dụng để mô hình hóa hoạt động môi trường ở cấp doanh

nghiệp. Tuy nhiên, có vẻ rằng có một khuynh hướng ngày càng tăng của việc áp dụng

DEA để thực hiện mô hình hóa tác động đến môi trường ở cấp vĩ mô. Đặc biệt, lượng

khí thải carbon dioxide của vùng/ quốc gia được nghiên cứu rộng rãi. Xem các nghiên

cứu của Zofio và Prieto (2001), Fare và cộng sự (2005) và Zhou và cộng sự để thấy

được điều này. Đây có thể là kết quả của mối quan tâm ngày càng tăng về biến đổi khí

hậu do khí thải dioxidecacbon trong những năm gần đây.

Đo lường và giám sát hiệu quả năng lượng đã phát triển như là một chủ đề quan

trọng trong nghiên cứu năng lượng và môi trường (Ang, 2006). Gần đây, tiềm năng của

DEA trong nghiên cứu hiệu quả sử dụng năng lượng cũng đã được điều tra nghiên cứu

rộng rãi bởi các nhà nghiên cứu. Như Hu and Wang (2006) và Hu and Kao (2007) đã

phát triển một chỉ số hiệu quả năng lượng theo tổng số yếu tố bằng cách sử dụng DEA,

cung cấp một giải pháp thay thế hữu ích cho các chỉ số hiệu quả năng lượng truyền

thống chẳng hạn như cường độ năng lượng tổng hợp. Xem xét tầm quan trọng của

nghiên cứu hiệu quả năng lượng và khả năng của DEA trong việc kết hợp nhiều yếu tố,

ta thấy thật hợp lý để tin rằng DEA sẽ đóng một vai trò quan trọng trong các nghiên

cứu xây dựng Benchmark về hiệu quả năng lượng trong tương lai.

Như vậy ta thấy rằng, việc ứng dụng DEA trong xây dựng Benchmark nói

chung và đặc biệt là việc xây dựng Benchmark cho các nhà máy phát điện được sử

dụng rất nhiều và rất phong phú ở nhiều nước trên thế giới.

58

Đối với việc nghiên cứu cho các công ty phân phối điện thì nghiên cứu của

Weyman-Jones (1991), trong đó hiệu quả kỹ thuật phân phối điện của Vương quốc

Anh đã được nghiên cứu, có lẽ là ấn phẩm đầu tiên trong dòng này. Sau đó, nhiều

nghiên cứu theo hướng này đã xuất hiện trong việc xuất bản sách và phạm vi nghiên

cứu cũng đã mở rộng từ một trường hợp quốc gia duy nhất đến trường hợp xuyên quốc

gia (còn gọi là điểm chuẩn quốc tế). Các nghiên cứu này được phát triển rất rộng rãi ở

tất cả các nước trên thế giới, cả các nền kinh tế phát triển như Anh, Mỹ, Nhật, Châu

Âu, cũng như các nền kinh tế đang phát triển như Chile, Đài Loan. Ví dụ về các nghiên

cứu như vậy bao gồm Miliotis (1992), Lo và đồng nghiệp (2001), Resende (2002),

Korhonen và Syrjanen (2003), Jamasb và Pollitt (2003) và Giannakis và cộng sự

(2005).

Nghiên cứu của Charnes và cộng sự đánh giá hiệu quả quản lý của các công ty

mua bán điện với ba đầu ra là giới hạn lưới, tổng kWh bán, tổng doanh thu bán và 11

đầu vào gồm chi phí vận hành, chi phí bảo dưỡng, chi phí các tài khoản khách hàng,

chi phí quản lý thường xuyên, số dặm/khách hàng, tổn thất đường dây, số giờ ngừng

vận hành/khách hàng, % chạy không tải, kế hoạch tổng, lương, tồn kho nguyên liệu.

Miliotis đánh giá hiệu quả của 45 công ty phân phối điện của Hy Lạp với 8 yếu tố bao

gồm số khách hàng, độ dài đường dây, công suất truyền tải, chi phí quản lý thường

niên, số người quản lý theo giờ, số công nhân theo giờ, điện năng mua, và vùng phân

phối. Ở Đài Loan, Chien đã xét hiệu quả vận hành của 22 nhà máy phân phối với 2 đầu

ra tổng khách hàng, điện năng mua, và 5 đầu vào là chi phí nhân công, chi phí vận

hành, tổng tài sản, mạng lưới phân phối và công suất truyền tải.

Ngoài các lĩnh vực ứng dụng được bàn trên, DEA cũng đã được áp dụng để

nghiên cứu hiệu quả sản xuất đối với một số ngành năng lượng cụ thể, ví dụ như các

nhà máy nhiệt (Raczka, năm 2001; Agrell và Bogetoft năm 2005), dầu và khí đốt công

nghiệp (Kashani, 2005) và các mỏ than (Kulshreshtha và Parikh, 2002). Bên cạnh đó,

DEA cũng là một công cụ hiệu quả để nghiên cứu các vấn đề của việc phân bổ giấy

phép phát thải là một chủ đề môi trường quan trọng. Ngoài ra DEA cũng có những 59

hướng nghiên cứu mới để dự báo năng lượng tiêu dùng và lượng khí thải carbon

dioxide; và thiết lập một mối liên hệ giữa DEA và một mô hình kỹ thuật năng lượng và

môi trường phổ biến được gọi là phân tích chỉ số thành phần (Ang 2006 )

Như vậy ta thấy rằng, việc sử dụng công cụ DEA để xây dựng Benchmark được

ứng dụng một cách rộng khắp đối với các lĩnh vực, đặc biệt là trong việc xây dựng tiêu

chuẩn vận hành, sản xuất và hiệu quả trong công nghiệp.Với tầm quan trọng của kỹ

thuật mô hình DEA và sự quan tâm ngày càng tăng về việc so sánh hiệu suất - hiệu quả

hoạt động của các công ty, thì ta có thể thấy rằng mô hình DEA cơ bản cũng như phần

mở rộng của nó sẽ có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc xây dựng Benchmark

và các tiêu chuẩn trong tương lai.

60

CHƯƠNG 2. TÍNH TOÁN BENCHMARK BẰNG PHƯƠNG PHÁP BAO DỮ LIỆU_DEA

2. 1. TÍNH TOÁN VỚI TRƯỜNG HỢP MỘT ĐẦU VÀO VÀ MỘT ĐẦU RATrong phân tích bao dữ liệu, các đơn vị được đưa vào so sánh được gọi là Các

đơn vị ra quyết định (decision making units) (DMUs), vì các đơn vị này được hưởng một số quyền tự chủ quyết định trong việc xác định hiệu quả của mình và của các đơn vị khác.

Giả sử chúng ta muốn đánh giá hiệu quả của n đơn vị, cho N = {1, 2, ..., n}, N biểu thị tập các đơn vị đang được so sánh.

Nếu các đơn vị sản xuất một đầu ra chỉ sử dụng một đầu vào, hiệu quả của đơn vị ra quyết định thứ j DMUj, j € N, được định nghĩa là:

°i = ? (1)X X

Trong đó: yj là giá trị đầu ra được sản xuất bởi DMUj và xj là giá trị đầu vào được sử dụngVí dụ 1- Đánh giá hiệu quả sử dụng điện tại nhà máy dệt.

Giả sử đánh giá hiệu quả sử dụng năng lượng tại chín nhà máy dệt với đầu vào là điện năng (đơn vị đo: 10.000KWh) và đầu ra là số lườn mét vải được sản xuất (đơn vị đo: 10.000m). Bảng 1 thông số cho thấy giá trị đầu vào và đầu ra của 9 nhà máy.

Giá trị hiệu quả tương ứng trong cột cuối cùng được tính dựa trên công thức trên. Hình 2 là đồ thị đánh giá hiệu quả của 9 nhà máy với trục hoành là điện năng và trục tung là số mét vải được sản xuất. Độ dốc của đường thẳng nối liền gốc tọa độ cho thấy giá trị hiệu quả của mỗi nhà máy, đường thẳng thể hiện bằng đường nét liền trong Hình 2 với độ dốc tối đa, là đường giới hạn hiệu quả cho tất cả các nhà máy được phân tích. Các nhà máy nằm trên đường này tương ứng với các đơn vị hiệu quả, ngược lại các nhà máy nằm dưới đường giới hạn hiệu quả là các đơn vị không hiệu quả. Miền giữa đường giới hạn hiệu quả và trục hoành bên dương được gọi là tập khả năng sản xuất.Bảng 10 Giá trị đầu vào và đầu ra cho các chi nhánh ngân hàng

Nhà máy Điện năng (10.000KWh)

Sản lượng vải (10.000m)

Hiệu quả

61

A 3 2.5 0.733

B 2 1.0 0.500

C 5 2.7 0.540

D 3 3.0 1.000

E 7 5.0 0.714

F 5 2.3 0.460

G 4 3.2 0.700

H 5 4.5 0.900

I 6 4.5 0.633

Dựa vào tập các quan sát có được chúng ta cũng có thể xác định được đường hồi quy là đường nét đứt trong Hình 2. Trong trường hợp này, các đơn vị nằm phía trên đường hồi quy có thể xem là xuất sắc, và mức độ xuất sắc của mỗi đơn vị được đo bằng khoảng cách từ điểm hiệu quả của đơn vị đó đến đường hồi quy, những điểm nằm dưới đường hồi quy được gọi là điểm kém hoặc không thỏa mãn.

Tuy nhiên, chúng ta có thể thấy sự khác nhau giữa đường thẳng dự đoán đạt được bằng việc sử dụng một mô hình hồi quy so với đường giới hạn hiệu quả đạt được bằng việc sử dụng phương pháp phân tích bao dữ liệu. Đường hồi quy phản ánh giá trị “trung bình” của các đơn vị được so sánh, trong khi đường biên hiệu quả xác định giá trị tốt nhất, và đo lường mức không hiệu quả của một đơn vị dựa trên khoảng cách từ điểm đó đến đường giới hạn hiệu quả.

62

Hình 13 Đánh giá hiệu quả của chính nhà máy trong ví dụ 1Nhận xét: Theo phương pháp phân tích bao dữ liệu cho thấy D là nhà máy đạt

hiệu quả sử dụng năng lượng điện nhất và F là nhà máy kém hiệu quả nhất. Đường thẳng kẻ từ gốc tọa độ đi qua D được gọi là đường giới hạn hiệu quả.

Các nhà máy không hiệu quả được so sánh với D, hiệu quả của các nhà máy khác so với D được đo bằng

Sản lượng / Điện năng 0 < < 1 (2)Sản lượng D / Điện năng D

Sắp xếp giá trị hiệu quả của các đơn vị theo thứ tự giảm dần ta có:1 = D > H > A > E > G > I > C > B> F = 0.460

Như vậy, đơn vị đạt hiệu quả thấp nhất là F, đạt 0.460*100% = 46% hiệu quả của D

Đường giới hạn hiệu quả đi qua ít nhất một điểm và tất cả các điểm còn lại nằm trên hoặc phía dưới đường này (không có điểm nào nằm phía trên đường giới hạn hiệu quả). Một đường giới hạn như vậy giống như một “ đường bao” cho tất cả các điềm.

Như vậy, trả lời câu hỏi làm thế nào để cải tiến các đơn vị không hiệu quả trở thành hiệu quả, nghĩa là trả lời câu hỏi làm thế nào thực hiện việc di chuyển các điểm không hiệu quả đến đường giới hạn hiệu quả.

Ví dụ, Nhà máy G có thể cải tiến bằng một số cách: một là giảm đầu vào (số nhân viên) đến điểm G1 (3.2,3.2) trên đường giới hạn hiệu quả, hai là tăng đầu ra (giá trị tài khoản) đến điểm G2 (4,4). Bất cứ điểm nào nằm trên đoạn thẳng G1G2 đều là một cách cải tiến của G.

63

Một điểm lưu ý ở đây là giá trị hiệu quả không phụ thuộc vào đơn vị đo. Ví dụ, nếu giá trị sản lượng vai đo bằng 1,000m thì khi tính cho F tỷ số sẽ thay đổi từ 2.3/5 = 0.460 thành 23/5 = 4.60 và tính cho D sẽ thay đổi 3/3=1 thành 30/3=10. Khi giá trị hiệu quả của F là 4.60/10 = 0.460 vẫn không đổi. Vậy điểm hiệu quả tương đối của F không bị ảnh hưởng bởi việc lựa chọn đơn vị đo.

Đường giới hạn hiệu quả cho thấy một số chỉ số để nâng cao hiệu suất của các đơn vị không hiệu quả. Ngoài ra, nó xác định với mỗi mức đầu vào giá trị mức đầu ra có thể đạt được trong các điều kiện hiệu quả là bao nhiêu. Cụ thể, với mỗi DMUj, j€N, hiệu quả định hướng đầu vào 0J có thể được xác định bởi tỷ số giữa số lượng đầu vào lý tưởng x* được sử dụng bởi đơn vị nếu nó là hiệu quả và số lượng đã sử dụng thực xj:

X*s'ì = Xỹ (3)

Tương tự, hiệu quả định hướng đầu ra ớ;ọ được định nghĩa là tỷ lệ giữa số lượng đầu ra yj thực được sản xuất bởi đơn vị và số lượng đầu ra lý tưởng y* mà nó sản xuất trong các điều kiện hiệu quả:

ỡ,ọ = yr (4)J y*

Như vậy, ta chuyển một đơn vị không hiệu quả trở thành hiệu quả bằng cách đưa đơn vị không hiệu quả này tiến gần tới đường giới hạn hiệu quả.2. 2. SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP DEA TRƯỜNG HỢP HAI ĐẦU VÀO VÀ

MỘT ĐẦU RAVí dụ 2 Xét hiệu quả sử dụng năng lượng của 9 đơn vị, quá trình sản xuất sử

dụng hai nhiên liệu đầu vào là điện và than: x1 và x2. Sản phẩm đầu ra ký hiệu là y. Để đơn giản quá trình tính toán ta giả sử toàn bộ đầu ra được thống nhất bằng y = 1 và hiệu quả sản xuất của đơn vị là không đổi theo quy mô. Các thông số đầu vào và đầu ra của từng đơn vị được đưa ra trong Bảng 11Bảng 11 Đầu vào và đầu ra của các đơn vị

Nếu đơn vị chỉ sản xuất một đầu ra bằng cách sử dụng hai đầu vào, chúng ta xác định đường giới hạn hiệu quả là đường thẳng nét liền trong Hình 14 nối các điểm G, F,

64

Đơn vị A B C D E F G H IĐầu vào x1 2.3 3.7 4.0 2.7 5.2 1.0 0.7 2.2 1.7

Đầu vào x2 2.5 2.8 1.2 4.0 1.0 2.7 4.2 1.4 3.5

Đầu ra y 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0

H, C và E. Những điểm nằm trên đường giới hạn hiệu quả gọi là điểm hiệu quả và không có điểm nào nằm trên đường này có thể cải tiến một trong các giá trị đầu vào hay đầu ra mà không làm ảnh hưởng đến các yếu tố khác.

Hình 14 Giới hạn hiệu quả với hai đầu vào và một đầu ra theo Ví dụ 2Từ quan điểm về điểm hiệu quả, ta thấy chúng ta cần làm cho một đơn vị đạt

hiệu quả hơn bằng cách sử dụng ít đầu vào hơn nhưng vẫn cho ra lượng đầu ra không đổi. Miền tập hợp các điểm dữ liệu nằm bên trong được bao bọc bởi đường giới hạn hiệu quả (đường tuyến tính từng khúc) được gọi là tập khả năng sản xuất. Các điểm không nằm trên đường giới hạn hiệu quả là các đơn vị không đạt hiệu quả. Sự không hiệu quả của một đơn vị được đánh giá bằng độ dài của đoạn thẳng nối điểm không hiệu quả của đơn vị này với đường giới hạn hiệu quả (dọc theo đường thẳng đi qua gốc tọa độ của điểm đó).

Trong Hình 14, A là đơn vị không hiệu quả, để đo lường sự không hiệu quả của A ta nối A với gốc tọa độ, cắt đường giới hạn tại P. Mức độ không hiệu quả của A được đánh giá bằng:

OA = OP (5)A OA

Trong đó OP và OA biểu thị các độ dài tương ứng của các đoạn OP và OA. Vì điểm P nằm trên đoạn thẳng nối hai điểm F và H, nên để điểm A tiến đến hiệu quả người ta dùng F và H như là tập tham khảo cho A (Tập tham khảo cho các đơn vị không hiệu quả khác nhau có thể khác nhau). Đơn vị không hiệu quả có thể trở thành

65

hiệu quả bằng một dịch chuyển dọc theo đoạn thẳng OA và di chuyển nó tới đường biên hiệu quả. Sự dịch chuyển như vậy là tương đương với việc dần dần làm giảm số lượng của cả hai yếu tố đầu vào trong khi giữ số lượng đầu ra không đổi.

Đơn vị A có thể được cải tiến một cách hiệu quả bằng cách di chuyển đến điểm P với đầu vào x1 = 1.8 và đầu vào x2 = 1.9 ( tương ứng tọa độ điểm P). Tuy nhiên, bất kỳ dịch chuyển nào nằm trên đoạn thẳng AA1 cũng có thể được xem như là một cách để cái tiến cho đơn vị A. Điểm A1 đạt được bằng cách giảm đầu vào x1, trong khi điểm A2 đạt được bằng cách giảm đầu vào x2. Nhưng chúng ta cũng có thể cải tiến bằng cách tăng đầu ra trong khi giữ lượng đầu vào không đổi.

Các điểm không nằm trên đường biên hiệu quả tập trung gần hai điểm F và H là nhiều hơn so với ba điểm G, C và E. Do vậy F và H được gọi là các đơn vị hiệu quả, G, C và E cũng nằm trên đường giới hạn và cũng là những đơn vị hiệu quả nhưng việc đạt hiệu quả của chúng là trường hợp đặc biệt.2. 3. SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP DEA VỚI TRƯỜNG HỢP NHIỀU ĐẦU VÀO

VÀ NHIỀU ĐẦU RANếu các đơn vị sản xuất nhiều đầu ra sử dụng nhiều yếu tố đầu vào, hiệu quả

của DMUj được xác định là tỷ số giữa một tổng đầu ra theo trọng số và một tổng đầu vào theo trọng số.

Ký hiệu H = {1, 2,., s} là tập các yếu tố sản xuất (đầu vào) và K = {1, 2, ...mị là tập các đầu ra tương ứng. Nếu xij, i € H, biểu thị số lượng đầu vào i được sử dụng bởi DMUj và yrj, r € K, biểu thị số lượng đầu ra r thu được, thì hiệu quả của DMUj

được xác định bằng công thức:n _ uiyIj +u2y2j +-+Umymj

ơj = _ _ _ __ .--- -------j V1X1J +V2X2J +-+vsxsjSreẪ" uryrj SíeH víxíj

(6)

Trong đó u1, u2,., um là các trọng số của các đầu ra và v1, v2, ., vs là các trọng số của các yếu tố đầu vào.

Trong trường hợp này, hiệu quả của DMUj phụ thuộc lớn vào hệ thống trọng số. Với các trọng số khác nhau, giá trị hiệu quả có thể thay đổi một cách đáng kể và rất khó để có thể cố định một cấu trúc trọng số duy nhất để phù hợp và được chấp nhận bởi tất cả các DMU. Phân tích bao dữ liệu (DEA) đánh giá hiệu quả của mỗi đơn vị thông qua hệ thống trọng số tốt nhất cho chính nó - đó là bộ trọng số mà cho phép giá trị hiệu quả của đơn vị này đạt tối đa tại mức điều kiện hiện tại. Mục đích của phân tích bao dữ liệu là để xác định các đơn vị đạt hiệu quả một cách tuyệt đối, giá trị hiệu quả của các đơn vị này phụ thuộc lớn vào hệ thống trọng số được lựa chọn.

66

2. 4. LỰA CHỌN TRỌNG SỐ TRONG PHƯƠNG PHÁP BAO DỮ LIỆU2.4.1 Trọng số cố định

Ví dụ 3 Đánh giá hiệu quả của 12 đơn vị (Đơm vị: A, B, C,...) dựa trên hai yếu tố đầu vào là nhân công và năng lượng tiêu thụ, và hai sản phẩm đầu ra là Sản phẩm 1 và Sản phẩm 2.Bảng 12 Đầu vào và đầu ra của 12 đơn vị ví dụ 3Đơn vị A B C D E F G H I J K LNhân công 20 19 25 27 22 55 33 31 30 50 53 38

Năng lượng 151 131 160 168 158 255 235 206 244 268 306 284

Sản phẩm 1 100 150 160 180 94 230 220 152 190 250 260 250

Sản phẩm 2 90 50 55 72 66 90 88 80 100 100 147 120

Đầu tiên, ta thực hiện việc lựa chọn trọng số cho mỗi đầu vào và đầu ra tương ứng. Một cách để đơn giản hóa vấn đề là xác định trọng số cho các đầu vào và đầu ra khác nhau bằng việc lựa chọn trước các trọng số cố định. Tỷ số thu được sẽ là một chỉ số để đánh giá hiệu quả.

Ví dụ, trọng số giữa các yếu tố đầu vào và giữa các yếu tố đầu ra như sau:v1 (trọng số Nhân công): v2 (trọng số năng lượng) = 5:1 u1 (trọng số sản phẩm 1): v2 (trọng số sản phẩm 2) = 1:3

Sau đó ta tiến hành tính toán hiệu quả của từng đơn vị theo công thức (6): Điểm hiệu quả tương đối của mỗi đơn vị được xác định thông qua A.

- Hiệu quả tuyệt đối của A được tính bằng 370/251 = 1.474. Hiệu quả tương đối của A = 1.474/1.474 = 1.

- Hiệu quả tuyệt đối của B = 300/226 = 1.327. Hiệu quả tương đối của B = 1.327/1.474 = 0.9.

(Việc chia này không tính đến tất cả các đơn vị đo lường. Việc thay đổi trong đơn vị đo lường sẽ không ảnh hưởng đến kết quả thu được)

Tương tự tính toán với các đơn vị khác, kết quả tính toán đưa ra trong Bảng 13.

67

Bảng 13 Kết quả tính toán hiệu quả vận hành của các đơn vị

Kết quả tính toán cho thấy chỉ có A đạt hiệu quả, còn các đơn vị khác đều không đạt hiệu quả. Trong đó F là không hiệu quả nhất, hiệu quả của nó chỉ bằng 64% so với hiệu quả của A.

Đơn vị A B C D E F G H I J K LTrọng số Cố định

1 0.90 0.77 0.89 0.74 0.64 0.82 0.74 0.84 0.72 0.83 0.87

Phương pháp tính toán bằng bộ trọng số cố định khá dễ sử dụng, nhưng câu hỏi được đặt ra ở đây là “Căn cứ vào đâu chọn tỷ lệ 5:1 cho đầu vào và 3:1 cho đầu ra?” Hơn nữa, với các kết quả thu được, chúng ta không thể xác định các đơn vị hiệu quả nào là do trọng số, các đơn vị không hiệu quả nào là do các quan sát. Đây chính là nhược điểm cơ bản trong việc sử dụng trọng số cố định.2.4.2 Trọng số biến đổi

Để khắc phục nhược điểm của trọng số cố định trong phương pháp DEA sử dụng các trọng số biến đổi. Trong đó, các trọng số có nguồn gốc trực tiếp từ dữ liệu. Các trọng số được lựa chọn theo cách thức tìm ra một tập trọng số tốt nhất cho mỗi đơn vị. Thuật ngữ “tốt nhất” được sử dụng ở đây có nghĩa là tìm kiếm một bộ trọng số tốt nhất cho mỗi đơn vị để tối đa hóa tương đối tỷ số giữa đầu ra trên đầu vào của đơn vị đó.Hàng “Trong số biến đổi” trong Bảng 14 cho thấy kết quả đạt được từ việc sử dụng bộ trọng số biến đổi trong phương pháp DEA. Kết quả cho thấy, các giá trị hiệu quả theo tính toán bằng trọng số biến đổi luôn lớn hơn hoặc ít nhất là bằng các tỷ số đạt được từ các giá trị trọng số cố định.

Việc tính toán trọng số biến đổi trong phương pháp DEA cần phải thỏa mãn các điều kiện sau:

(1) Tất cả dữ liệu và trọng số là dương (hoặc ít nhất là không âm)(2) Tỷ số hiệu quả (0) thu được phải nằm trong khoảng 10:1|(3) Các trọng số tương tự nhau cho đơn vị mục tiêu được áp dụng cho tất cả các đơn

vị còn lạiDo đó đơn vị đang được đánh giá không thể chọn tùy ý các trọng số, mà chỉ có thể

chọn được bộ trọng số tốt nhất với nó trong điều kiện bộ trọng số đó thỏa các rằng buộc khi tính toán với các đơn vị khác.

68

Ý nghĩa của những kết quả này là rõ ràng, khi so sánh với các thành viên của tập tham khảo, có thể xác định được mức không hiệu quả của từng đợn vị. Trong ví dụ trên, khi tính toán bằng các trọng số biến đổi thì có ba đơn vị: A, B, D là đạt hiệu quả, các đơn vị còn lại không đạt hiệu quả. So với phương pháp sử dụng trọng số cố định thì số đơn vị hiệu quả tăng thêm 02 đơn vị. Ngoài ra khi tính toán bằng DEA thì mức độ không hiệu quả đưa ra là nhỏ hơn. Đơn vị C giá trị hiệu quả đạt 0,88 tức là nó có 12% không đạt hiệu quả kỹ thuật, trong khi đó nếu tính bằng phương pháp trọng số cố định thì mức hiệu quả của C chỉ đạt 77% tương đương với 23% không hiệu quả.Bảng 14 So sánh kết quả tính toán bằng trọng số cố định và biến đổi

Đơn vị A B C D E F G H I J K LTrong số Cố định 1 0.90 0.77 0.89 0.74 0.64 0.82 0.74 0.84 0.72 0.83 0.87

Trong số biến đổi 1 1 0.88 1 0.76 0.84 0.90 0.80 0.96 0.87 0.96 0.96

Như vậy, trong phương pháp DEA sẽ sử dụng các trọng số biến đổi để tiến hành phân tích hiệu quả của các đơn vị tham gia vào việc quá trình so sánh. Kết quả từ DEA giúp xác định được mức không hiệu quả của một đơn vị và ước lượng được mức hiệu quả của nó. Khi sử dụng DEA không phải lựa chọn trước một hệ thống trọng số, và không yêu cầu cụ thể hóa hình thức của các mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra, nó không yêu cầu những quan hệ này là như nhau cho mỗi đơn vị. Kết quả tính toán bằng DEA được đưa ra trên trên cơ sở trọng số tốt nhất cho các kết hợp yếu tố đầu vào, đầu ra của từng đơn vị.

69

CHƯƠNG 3. MÔ HÌNH CCR TRONG PHƯƠNG PHÁP BAO DỮ LIỆU_DEA

3.1 GIỚI THIỆUMô hình CCR là một trong các mô hình DEA cơ bản, được đề xuất lần đầu tiên bởi Charnes, Cooper và Rhodes. Với mỗi DMU, xác định tổng đầu vào và tổng đầu ra dự tính theo trọng số như sau:

Đầu vào dự tính = V1 X10 + — + vmxm0

Đầu ra dự tính = U1 y10 + —+ usys0

Sau khi xác định được các trọng số, sử dụng mô hình tuyến tính để tối đa hóa tỷ sốĐ'ầu ra dự 11'nhĐầU à ự í

Các bộ trọng số tối ưu của các DMU có thể khác nhau. Mỗi DMU được gán cho một bộ trọng số tốt nhất với các giá trị có thể biến đổi khác nhau giữa các DMU.3.2 DỮ LIỆUCác đơn vị tham gia vào quá trình tính toán là một DMU (Đơn vị ra quyết định), một DMU được coi là một thực thể mà trong đó xảy ra quá trình chuyển hóa các đầu vào thành các đầu ra. DEA sẽ đánh giá hiệu quả của các DMU. Với mục đích đảm bảo so sánh tương đối, một tập các DMU được sử dụng để đánh giá lẫn nhau, trong đó mỗi DMU có một sự tự do nhất định trong việc ra quyết định.

Giả sử có n DMU: DMU1, DMU2, ..., và DMUn. Các yếu tố đầu vào và đầu ra cho mỗi DMU được lựa chọn dựa trên các thuộc tính như sau:

1. Các dữ liệu số học cho mỗi đầu vào và đầu ra là sẵn có, với dữ liệu là dương cho tất cả các DMU

2. Các yếu tố (đầu vào, đầu ra và việc lựa chọn DMU) phải phản ánh được đặc thu tiêu thụ năng lượng giúp phân tích hoặc đánh giá hiệu quả tương đối của các DMU

3. Nguyên tắc luôn hướng tời cực tiểu tổng đầu vào và cự đại tổng đầu ra, do vậy điểm hiệu quả phải phản ánh được nguyên tắc này.

4. Không cần đồng nhất các đơn vị đo lường cho các đầu vào và đầu ra khác nhau. Đơn vị đo có thể là số người, hoặc diện tích sàn, điện năng, tấn than, lít dầu, số tiền, .Giả sử có m yếu tố đầu vào và s yếu tố đầu ra được lựa chọn thỏa mãn thuộc

tính 1 và 2. Các dữ liệu đầu vào và đầu ra cho DMUj tương ứng là (x1j, X2j,..., xmj) và

70

(y1j, y2j, -, ysj). Ma trận dữ liệu đầu vào là X và ma trận dữ liệu đầu ra là Y có thể được sắp xếp như sau:

=

X =

*11 *12 *1n*21

.*22

.*2n

-..

*m 1

.*m 2

-.— *mn

y11 y12 - y1

y21.

y22 -.-

y2.

.ys1

.-ys2 -

.ys

(7)

(8)

Trong đó: X là ma trận có kích thước (m x n)Y là ma trận có kích thước (s x n).

Ví dụ, Trường hợp tại ví dụ 3 sẽ có ma trận dữ liệu như sau:

20 19151 131

25 27 22 55 33 31 30 50 53 38160 168 158 255 235 206 244 268 306 384

100 150 160 180 94 230 220 15290 50 55 72 66 90 88 80

190 250 260 250100 100 147 120

Trong đó: x1j = Nhân công và x2j = năng lượngy1j = sản phẩm 1 và y2j = sản phẩm 2

3.3 MÔ HÌNH CCR3.3.1 Mô hình CCR cơ bản

Khi sử dụng phương pháp phân tích bao dữ liệu (DEA) thì việc lựa chọn hệ thống trọng số tối ưu cho một DMUj liên quan đến việc giải quyết một mô hình toán tối ưu, các biến quyết định của nó được biểu thị bởi các trọng số ur, r € K (tập các yếu tố đầu ra) , và vi, i € H (tập các yếu tố đầu vào). Đã có rất nhiều các công thức khác nhau được đề xuất, tuy nhiên nổi tiếng và được sử dụng nhiều nhất là mô hình CCR (được đề xuất bởi Charnes - Cooper - Rhodes).

71

Mô hình CCR được lập cho DMUj có dạng sau

Max 0 = ^'""'ý'

2úGH VÍXÍ]

Hàm ràng buộc ^k<K Uryr] < 1 với j € N2jÍGH VÍXÍ]

ur, vi > 0 với r € K, i € H

(9)

(10)

(11)Trong bài toàn của mô hình CCR:

- Hàm mục tiêu tối đa hóa hiệu quả đo lường cho DMUj.- Ràng buộc (10) yêu cầu các giá trị hiệu quả của tất cả các đơn vị, khi tính toán

với từng bộ trọng số phải nhỏ hơn hoặc bằng 1.- Điều kiện (11) đảm bảo rằng các trọng số liên quan đến các đầu vào và các đầu

ra là không âm.Với các ràng buộc này thì giá trị mục tiêu tối ưu 0* lớn nhất là 1, và khi đó các

DMU có giá trị mục tiêu 0* = 1 là đạt hiệu quả.Đối với các điều kiện này, đôi khi các ràng buộc ur, vi > ỗ, r € K, i € H có thể được

áp dụng với ỗ > 0. Điều kiện này để ngăn một đơn vị chỉ định một trọng số rỗng (trọng số bằng 0) cho một đầu vào hoặc đầu ra.3.3.2 Chuyển mô hình phân số về mô hình tuyến tính

Mô hình (9) có thể được tuyến tính hóa bằng cách giả thiết tổng các đầu vào theo trọng số là hằng số. Điều kiện này dẫn đến một bài toán tối ưu hóa khác, trong đó hàm mục tiêu là tối đa hóa tổng đầu ra theo trọng số.

Max 0 = rLKEKury r i

Hàm ràng buộc ZieH Vj Xịj = 1

KLkek Uryri - Iheh vixi] < 0 trong đó j € N ur, vi > 0 trong đó r € K, j € H

(12)

(13)

(14)

(15)Cho 0*là giá trị tối ưu của hàm mục tiêu tương ứng với kết quả tối ưu (v*, u*) của bài toán. DMUj được cho là hiệu quả nếu 0* = 1 và tồn tại ít nhất một kết quả tối ưu (v*, u*) mà v* > 0 và u* > 0

Bằng cách giải các mô hình tối ưu tương tự cho mỗi đơn vị trong số n đơn vị được so sánh, chúng ta thu được n hệ thống trọng số.Từ đây ta có thể đưa ra mấy kết luận sau:Hiệu quả CCR:

72

1. DMƯ0 đạt hiệu quả CCR nếu 0*=1 và tồn tại ít nhất một tập tối ưu (V*,u*), trong đó V* >0 và u* > 0

2. Ngược lại, DMƯ0 không đạt hiệu quả CCR3.4 Ý NGHĨA CỦA HỆ THỐNG TRỌNG SỐ TỐI ƯU3.4.1 Hệ thống trọng số tối ưu

Tập (v*, u*) thu được khi giải bài toán tối ưu với mô hình tuyến tính là một tập các trọng số tối ưu cho DMU0. Tập trọng số này được đánh giá dựa vào tỷ số

0* £r=1 uryroYm -J,*v_ 2jj=i Vi xi0

(16)

Theo (13), mẫu số = 1, do vậy

0* = r=1ur*yro (17)Như đã đề cập trước đó, tập (v*, u*) là tập trọng số tốt nhất cho DMU0 để tối đa

hóa đầu ra. vi* là trọng số tối ưu cho đầu vào i. Tương tự như vậy, ur* là trọng số tối ưu cho đầu ra r. Hơn nữa, nếu kiểm tra mỗi yếu tố đầu vào ta có.

S"=1 v*Xi0 = 1 (18)Thì có thể thấy tầm quan trọng tương đối của mỗi yếu tố đầu vào bằng cách so

sánh giá trị của mỗi V*xi0. Tương tự đối với các yếu tố đầu ra.3.4.2 Ví dụ giải thích hệ thống trọng số tối ưuTrường hợp một đầu vào và một đầu ra:

Ví dụ 4 có 8 DMU với 1 đầu vào và 1 đầu raBảng 15 Đầu vào và đầu ra cho các đơn vị ở Ví dụ 4DMU A B C D E F G HĐầu vào 2 3 3 4 5 5 6 8

Đầu ra 1 3 2 3 4 2 3 5

Chúng ta có thể đánh giá hiệu quả của DMU A, bằng cách giải bài toán tuyến tính dưới đây:

(A) Max 0 = uRàng buộc 2V = 1u < 2v (A); 3u < 3v (B)2u < 3v (C); 3 < 4v (D)4u< 5V (E); 2u< 5V (F)3u< 6V (G); 5u< 8V (H)

73

Trong đó tất cả các biến là không âmGiải mô hình thu được (v* = 0.5, u* = 0.5, ớ* = 0.5). Hiệu quả CCR của A là

ớ* = u* = 0.5. Thay hệ thống trọng số tìm được vào các ràng buộc, chúng ta thu được tập tham khảo cho A là EA = {B}. Hiệu quả của B được sử dụng để mô tả A và cho thấy A không đạt hiệu quả thậm chí với hệ thống trọng số tốt nhất cho A.

Tương tự, chúng ta có thể tìm được hiệu quả của B bằng cách giải mô hình dưới đây:

(B) Max ớ = 3uRàng buộc 3 = 1u < 2v (A); 3u < 3v (B)2u < 3v (C); 3 < 4v (D)4u < 5 (E); 2u < 5 (F)3u < 6 (G); 5u < 8 (H)

Giải bài toán tối ưu thu được kết quả (* = 0.3333, u* = 0.3333, ớ* = 1) và B là đạt hiệu quả CCR.

Tương tự, chúng ta có thể tìm các hệ thống trọng số tối ưu cho mỗi DMU.Bảng 16 Kết quả điểm hiệu quả cho các đơn vị ở ví dụ 4DMU CCR(Ớ*) Tập tham khảoA 0.5000 B

B 1.0000 B

C 0.6667 B

D 0.7500 B

E 0.8000 B

F 0.4000 B

G 0.5000 B

H 0.6250 B

74

Hình 15 Đánh giá hiệu quả của các đơn vị trong Ví dụ 4Hình 15 là một mô tả hình học. Đường biên giới hiệu quả là đường nét liền đi

qua B và không đi qua điểm nào khác. Giá trị ớ* trong Bảng 16 cho biết cần làm gì để mỗi DMU đạt hiệu quả. Ví dụ, giá trị ớ* được áp dụng cho đầu vào của A sẽ đưa A đến đường biên giới hiệu quả bằng cách giảm 50% đầu vào của nó trong khi giữ đầu ra ở giá trị không đổi..

Trường hợp 2 đầu vào và 1 đầu ra:Ví dụ 5 cho 6 DMU với 2 đầu vào và 1 đầu ra trong đó giá trị đầu ra thống nhất

bằng 1 cho mỗi DMUBảng 17. Đầu vào và đầu ra cho các DMU ở Ví dụ 5

(1) Bài toán tuyến tính cho DMU A (A) Max ớ = u

DMU A B C D E FĐầu vào X1 4 7 8 4 2 10

X2 3 3 1 2 4 1

Đầu ra y 1 1 1 1 1 1

Ràng buộc 41 + 32 = 1u < 4v1 + 3v2 (A); u < 7v1 + 3v2 (B)u < 8v1 + v2 (C); u < 4v1 + 2v2 (D)u < 21 + 42 (E); u < 101 + 2 (F)

Trong đó tất cả các biến đầu dương

75

Bài toán này có thể giải bằng mô hình tuyến tính. Nó cũng có thể giải được bằng cách đơn giản là xóa v2 từ các bất đẳng thức bằng cách thay v2 = (1 - 4v1)/3 và quan sát mối quan hệ giữa v1 và u. Kết quả tìm được (duy nhất) là (v* = 0.1429, v2 = 0.1429, u* = 0.8571, ớ* = 0.8571) và hiệu quả CCR của A là 0.8571. Sử dụng bộ trọng số tìm được vào các ràng buộc, tìm được tập tham khảo cho A là EA = {D, E}

(2) Bài toán tuyến tính cho DMU B(B) Max ớ = u

Ràng buộc 71 + 32 = 1u < 4v1 + 3v2 (A); u < 7v1 + 3v2 (B)u < 8v1 + v2 (C); u < 4v1 + 2v2 (D)u < 21 + 42 (E); u < 101 + 2 (F)

Kết quả tìm được (1* = 0.0526, 2* = 0.2105,u* = 0.6316,ớ* = 0.6316), hiệu quả CCR của B là 0.6316, và tập tham khảo của B là EB = {C,D}

Quan sát sự khác nhau giữa các trọng số tối ưu 1* = 0.0526, 2* = 0.2105. Tỷ * 0.2105số -2 = „ = 4 cho biết để B đạt tối ưu hóa thì đầu vào x2 sẽ phải lớn gấp 4 lần đầu

1* 0.0526vào x1. Những giá trị này đóng vai trò như một đo lường độ nhạy của các điểm hiệu quả trong tập tham khảo để thay đổi các yếu tố đầu vào. Như vậy có thể thấy rằng việc giảm đầu vào x2 có một ảnh hưởng lớn hơn đến hiệu quả so với khi giảm x1.

(3) Bài toán tuyến tính cho DMU F(F) max ớ = u

Ràng buộc 101 + 2 = 1u < 41 + 32 (A); u < 71 + 32 (B)u < 81 + 2 (C); u < 41 + 22 (D)u < 21 + 42 (E); u < 101 + 2 (F)

Kết quả tìm được cho F là (1* = 0, 2* = 1,u* = 1, ớ* = 1) và với ớ* = 1, F là hiệu quả. Tuy nhiên, chúng ta chú ý rằng 1* = 0. Do vậy chúng ta gán một giá trị dương nhỏ £ cho v1 và quan sát sự thay đổi ớ*. Chúng ta sử dụng dữ liệu cho F và với 10£ + v2 =1 để đạt v2 = 1 - 10£. Thay giá trị này vào các bất đẳng thức trên, chúng ta có các ràng buộc sau

u < 3 - 26s (A); u < 3 - 23s (B)u < 1 - 2£ (C); u < 2 - 1Ó£ (D)u < 4 - 38s (E); u < 1 (F)

Chú ý rằng £ là một giá trị dương nhỏ, tối thiểu hóa vế phải đạt được với u = 1 - 2£.76

Do vậy, với bất kỳ giá trị £ > 0. Ta có ớ* = 1 — 2s < 1, như vậy v1 phải bằng 0 để F có ớ* = 1. Như vậy F không đạt hiệu quả.

Hơn nữa, chúng ta hãy xem xét việc kém hiệu quả của F bằng cách so sánh F với C. C có đầu vào x1 = 8 và đầu vào x2 = 1, trong khi F có đầu vào x1 = 10 và đầu vào x2 = 1. F có lượng đầu vào x1 cao hơn C 2 đơn vị. Thiếu hụt này bị che đi bởi bài toán tối ưu đạt được với trọng số cho đầu vào x1 bằng 0 (1* = 0). C là tập tham khảo của F và do vậy chúng ta có thể xác định một thực tế là F đã sử dụng một đầu vào quá mức.

Không phải luôn dễ dàng nhận ra một sự dư thừa như vậy trong một đầu vào (hoặc một thiếu hụt đầu ra) từ mô hình tối ưu CCR.

Bảng 18 cho thấy hiệu quả CCR (ớ*) của ví dụ 5 và Hình 16 cho thấy đường biên giới hiệu quảBảng 18 Kết quả của Ví dụ 5DMU X1 X2 y CCR(Ớ*) Tập tham khảo V1 V2 U

A 4 3 1 0.8571 D, E 0.1429 0.1429 0.8571B 7 3 1 0.6316 C, D 0.0562 0.2105 0.6316C 8 1 1 1 C 0.0833 0.3333 1D 4 2 1 1 D 0.1667 0.1667 1E 2 4 1 1 E 0.2143 0.1429 1F 10 1 1 1 C 0 1 1

Hình 16 Đánh giá hiệu quả cảu các DMU trong Ví dụ 5

77

3.5 MÔ HÌNH CCR VÀ BÀI TOÁN ĐỐI NGẪUDựa vào ma trận (X,Y), mô hình CCR được thiết lập là một bài toán tuyến tính

với vecto v cho hệ số nhân đầu vào và vecto u cho hệ số nhân đầu ra. Các hệ số nhân được coi là các biến trong bài toán tuyến tính:Hàm tuyến tính (LP0) Max uy0 (19)

Hàm ràng buộc vx0 = 1 (20)-vX + uY < 0 (21)v> 0, u> 0 (22)

Mô hình đối ngẫu của mô hình tuyến tính ban đầu được thể hiện với biến số thực ớ và một vecto không âm À = (À1 ,..., Àn)T của các biến như sau:

Hàm đối ngẫu (DLP0): Min (23)Hàm ràng buộc ớx0 — XẢ > 0 (24)YÀ >0 (25)À > 0 (26)

Quan hệ tương ứng giữa hàm tuyến tính ban đầu và các ràng buộc hàm đối ngẫu được thể hiện trong Bảng 19Bảng 19 Mối tương ứng giữa mô hình tuyến tính và mô hình đối ngẫu

R à ng bu ộ c h à m Bi ến h à mtuy ến t ính đố i ng ẫu

vx0 = 1 0—vX + uY < 0 À > 0

R à ng bu ộ c h à m Bi ến h à mđố i ng ẫu tuy ến t ính

ex0 — XÀ >0 v>0YÀ > y0 u> 0

Mô hình đối ngẫu thu được một kết quả khả thi ớ = 1, À0 = 1, À' = 0 (j # 0). Do đó giá trị tối ưu ớ được ký hiệu là ớ* không lớn hơn 1. Mặt khác, do giả thiết các giá trị khác 0 (không âm), nên ràng buộc (25) nhằm giới hạn À khác 0 vì y0 > 0 và y0 # 0. Do đó ớ phải lớn hơn 0. Đưa tất cả các ràng buộc vào, ta có 0 < ớ* < 1.

Chúng ta quan sát các mối quan hệ giữa tập khả năng sản xuất P và hàm đối ngẫu. Các ràng buộc của hàm đối ngẫu yêu cầu các cặp (ớx0, y0) thuộc P, trong khi mục tiêu tìm kiếm giá trị tối thiểu ớ là để làm giảm vecto đầu vào x0 đến ớx0 trong khi vẫn giữ nguyên P. Trong hàm đối ngẫu chúng ta cần tìm một cặp giá trị thuộc P mà đảm bảo vẫn giữ nguyên mức đầu ra ít nhất y0 của 0 trong khi giảm vecto đầu vàox0 tương ứng tới giá trị nhỏ nhất có thể. Theo giả định của phần trước, có thể nói rằng (XÀ, Y) tốt hơn (ớx0,y0) khi ớ* < 1. Với các giá trị này, chúng ta xác định được đầu

78

vào thừa s eRm và đầu ra thiếu s+eRS và xác định chúng như là vecto “dư” bởi công thức:

s— = 6x0 - XX, s + = YX - y0 (27)Với s— > 0, s + > 0 cho tất cả các kết quả (0, À) khả thi của mô hình đối ngẫu.

Để tìm đầu vào thừa và đầu ra thiếu của một đơn vị, chúng ta giải hai bài toán tuyến tính theo hai bước sau:Bước IChúng ta giải hàm đối ngẫu, cho ra giá trị tối ưu của hàm mục tiêu là 6*. Sử dụng định lý đối ngẫu của hàm tuyết tính, ta có 6* là giá trị tối ưu của hàm mục tiêu tuyến tính và là giá trị hiệu quả theo CCR, Giá trị của ớ* được sử dụng trong Bước II của hàm đối ngẫu như dưới đây.Bước IISử dụng hiểu biết của chúng ta về 6* , ta tìm giá trị cho các biến (À, s-, s+) được sử dụng trong hàm tuyến tính sau đây

Max w = es- + es+ (28)Hàm ràng buộc s- = 6 * x0 — XẢ (29)s+ = YÀ - y0 (30)À > 0, S-> 0,S+ > 0 (31)

Trong đó e (1.. .1) (là vecto đơn vị) do đó es = Si” 1 si và es+ = sr=1 sr

Mục tiêu của Bước II là tìm một giải pháp để tối đa hóa tổng đầu vào thừa và đầu ra thiếu trong khi giữ 0 = 0*.

Chúng ta nên lưu ý rằng có thể thay thế hàm mục tiêu (28) bằng hàm tổng đầu vào thừa và đầu ra thiếu:

w = wxs- + wys+ (32)Trong đó, các trọng số wx và wy là các véc tơ hàng dương. Hàm mục tiêu điều

chỉnh có thể cho kết quả khác nhau đối với Bước II. Tuy nhiên, chúng ta có thể tối ưu w* > 0 trong (28) khi và chỉ khi đạt được một giá trị khác không với điều kiện hàm mục tiêu (28) được thay bằng (31). Do vậy, hàm mục tiêu (28) sẽ xác định được độ lệch khác 0 do không hiệu quả gây ra khi và chỉ khi xác định được độ lệch khác 0 do không hiệu quả theo biểu thức (31)Hiệu quả theo CCR, hiệu quả tỷ số, hiệu quả kỹ thuật

79

Nếu (3*, Ằ *, s'*, s+*) là một kết quả tối ưu của hai bài toán tuyến tính nêu trên thỏa mãn 3* = 1 Và độ lệch bằng 0 (s~* = 0, s+* = 0)thì DMUo được gọi là hiệu quả theo CCR. Ngược lại, DMUo được gọi là không hiệu quả theo CCR nếu 1 trong 2 điều kiện dưới đây không được đảm bảo

(i) 3*= 1(ii) Tất cả các độ lệch = 0Điều kiện thứ nhất trong hai điều kiện trên được xem là “hiệu quả hướng tâm”.

Nó cũng được gọi là “hiệu quả kỹ thuật” bởi vì giá trị 0* < 1 nghĩa là có thể giảm đồng thời các đầu vào mà không làm thay đổi tỷ lệ sử dụng chúng. Bởi vì (1 - 0*) là tỷ lệ giảm lớn nhất được cho phép bởi tập khả năng sản xuất, vì vậy bất kỳ sự cắt giảm nào liên quan đến độ lệch khác 0 thì đều làm thay đổi các tỷ lệ đầu vào. Do đó khái niệm không hiệu quả liên quan đến độ lệc khác 0 được xác định trong 2 điều kiện trên được gọi với tên khác là “không hiệu quả hỗn hợp”.3.6 TẬP THAM KHẢO VÀ VIỆC NÂNG CAO HIỆU QUẢĐối với một DMUo không hiệu quả, chúng ta định nghĩa tập dữ liệu tham khảo của nó là E0, dựa vào kết quả độ lệch lớn nhất thu được trong các bước I và II

E„ = {j|v >0} (je{1,•••,n}). (33)Một kết quả tối ưu có thể được thể hiện như sau:

3x() = Sýe£0 XjìỊ + s-*

y0 = j^j0EO yj z7 -s+* (34)Điều này có thể được giải thích như sau:

X() > 3*X0 - s-* = 2ỹeE0 Xj VNghĩa là

x0>= hiệu quả kỹ thuật - hiệu quả hỗn hợp= Một kết hợp các quan sát giá trị đầu vào dương

Tương tự

y0 < y0 + s+* = SỹeE0 yj VNghĩa là

y0=< đầu ra quan sát + phần thiếu hụt= Một kết hợp các quan sát giá trị đầu ra dương

Những mối quan hệ này cho thấy hiệu quả của (x0 , y0) cho DMUo có thể được cải thiện nếu các giá trị đầu vào được giảm theo tỷ lệ 0* và loại bỏ độ lệch đầu vào là

80

s-*. Tương tự hiệu quả có thể đạt được nếu giá trị đầu ra được tăng thêm phần thiếu hụt là s+*. Do đó, chúng ta có phương pháp cải tiến một DMU không hiệu quả theo. Theo đó, sự cải tiến tổng đầu vào Ax0 và cải tiến đầu ra Ay0 có thể được tính toán theo công thức:

Axo = Xo - (ớ*Xo - s-*) = (1 - ớ*)Xo + s—* (35)

Ayo = s+* (36)Từ đây ta có một công thức cải tiến nâng cao hiệu quả cho các DMU, được gọi là phương án CCR:

Xo = Xo — Axo = ớ*Xo — s-* < Xo (37)

?o = yo + Ayo = yo + s +*>yo- (38)Các cách cải tiến cặp (X0, yo) cho hàm DMUo theo tập tham khảo Eo và bất kỳ

sự kết hợp không âm nào của các DMU theo Eo đều đạt hiệu quả.Như vậy điểm có tọa độ được xác định bởi (X0, yo) được xác định

Xo = ớ*Xo — s- = Eye£o XịXỊ (39)

yo = yo + s+* = Sje£o y À* (40)là điểm nằm trên đường giới hạn hiệu quả được sử dụng để đánh giá hiệu quả của DMUo.3.7 TÍNH TOÁN MÔ HÌNH CCR3.7.1 Quy trình tính toán mô hình CCRCách tính của mô hình CCR cho DMUo đạt được bằng bài toán tuyến tính theo hai bước sau

Trong đó bước II thay thế biến ớ bằng biến của hàm min ớ = ớ*

3.7.2 Lý do sử dụng bài toán đối ngẫu (DLP0) để giải mô hình CCRChúng ta không nên giải trực tiếp hàm LPo vì một số nguyên nhân sau:

(o)Hàm mục tiêu bước I min 0 (41)Hàm mục tiêu bước II min -s- -s+ (42)

Hàm ràng buộc 0X0 = XÀ + s— (43)yo = YÀ — s+ (44)

0 > 0, À > o, s- > o, s+ > o (45)

81

(1) Tính bằng hàm đối ngẫu giúp giarp được các bước tính. Với phương pháp DEA, nếu đặt n là số lượng các DMU thì n lớn hơn (m+s) là tổng số biến đầu ra và đầu vào. Do vậy, cần nhiều thời gian để giải bài toán tuyến tính với n ràng buộc hơn là thời gian để giải bài toán đối ngẫu với (m+s) ràng buộc, các phép tính và yêu cầu về bộ nhớ cũng được giảm xuống.

(2) Giải bài toán tuyền tính không thể tìm thấy được phương án cái tiến theo độ lệch tối ưu

(3) Các giải thích từ kết quả DLPo đơn giản hơn bởi vì kết quả được mô tả như là đầu vào và đầu ra tương ứng với các dữ liệu ban đầu, trong khi các hệ số nhân đạt được bằng cách giải LPo lại chỉ đại diện cho trọng số của giá trị quan sát. Tuy nhiên các giá trị này cũng rất quan trọng, nhưng chúng thường được sử dụng đánh giá và phân tích bổ sung sau khi đã có kết quả từ DLPo.

3.8 VÍ DỤĐể làm rõ hợn việc phân tích kết quả từ mô hình CCR chúng ta sẽ áp dụng tính DLPo cho bài toán mẫu và nhận xét các kết quả thu được. Sử dụng ví dụ được chỉ ra trong Bảng 20(là ví dụ 5 thêm vào đơn vị G)Bảng 20 Ví dụ

DMU A B C D E F GĐầu X1 4 7 8 4 2 10 3vào X2 3 3 1 2 4 1 7

Đầu ra y 1 1 1 1 1 1 1

(1) (DLPA) cho A là:Bước 1 minBước 2 min - 1- - 2- - +

Ràng buộc40 — 4À4 — 7Àg — 8ÀC — 4ÀỮ — 2À£ — 10Ấp — 3Àg — S1 = 03d — 3À4 — 3Àg — Àc — 2ÀỮ — 4À£ — Ấp — 7ẤG — S2 = 0Ằ4 +Ấg + Ấc + À^ + Àf + Ấp + Àg — S+ = 1

Trong đó các biến bị giới hạn là các giá trị không âm đối với vecto (À, S—) và S+.Việc tính toán sẽ được tiến hành trên ExcelKết quả tối ưu cho DLPA là:

82

e* = 0.8571ÀD = 0.7143, XE = 0.2857

1-* = 2-* = +* = 0Bởi vì ÀD >0 và ÀE > 0, tập tham khảo cho A là

EA = {D, E]Và ÀD = 0.7143, ÀE = 0.2857 cho thấy tỷ lệ đóng góp của D và E đến điểm đang được

đánh giá A. A là không đạt hiệu quả kỹ thuật. Ở đây không có hiệu quả hỗn hợp bởi vì tất cả độ lệch bằng 0. Vì vậy có thể loại bỏ mọi sự thiếu hiệu quả bằng cách giảm tất cả các yếu tố đầu vào 0,1429 (khoảng 15%) giá trị quan sát của chúng.

Trong thực tế, dựa trên tập tham khảo và À*, chúng ta có thể thể hiện được giá trị đầu vào và đầu ra cần thiết để A trở thành hiệu quả như sau:0.8571 x (đầu vào của A) = 0.7143 x (đầu vào của D) + 0.2857 x (đầu vào của E)

(Đầu ra của A) = 0.7143 x (đầu ra của D) + 0.2857 x (đầu ra của E)Với độ lớn của các hệ số ở phía bên tay phải, ta thấy A gần với D hơn là E. A có thể trở thành hiệu quả bằng cách sử dụng các hệ số này ÀD = 0.7143, ÀE = 0.2857, hoặc bằng cách giảm cả hai đầu vào của nó tương ứng theo tỷ lệ 0.8571. Từ đó thu được kết quả cải tiến cho A theo CCR như sau:

X1 ^ e*x1 = 0.8571 x 4 = 3.4286 giảm 14.29%X2 ^ e 'X2 = 0.8571 x 3 = 2.5714 giảm 14.29%ỹ ^ ỹ =1 không giảm

Còn nếu tính theo cách tối ưu cho các trọng số (theo DLP) thì kết quả như sau:V* = 0.1429, V* = 0.1429, u* = 0.8571

Kết quả này là tối đa hóa các mục tiêu đầu vào, nghĩa là:uỉỹ = 0.8571 x 1 = 0.8571 = eỉ trong mục tiêu tối ưu theo hàm DLP cho A.

Đầu vào và đầu ra theo trọng số:V*X1 = 0.1429 x 4 = 0.5714V2X2 =0.1429 x 3 = 0.4286uỉỹ = 0.8571 x 1 = 0.8571

Tổng của hai giá trị đầu tiên bằng 1 . Giá trị cuối là giá trị mục tiêu tối ưu trong trường hợp này với một đầu ra duy nhất.(2) Kết quả tối ưu cho B là:

eỉ = 0.631683

Al = Afi = 0, AC =0.1053, ad = 0.8947, AC = AC = AC = 0 s-* = s- = s+* = 0

V* = 0.0526, V* = 0.2105, u* = 0.6316Vì A*c > 0, A* > 0, tập tham khảo cho B là

cfi = c,

B có thể được cải thiện như sau:0.6316 x (đầu vào của B) = 0.1053 x (đầu vào của C) + 0.8947 x (đầu vào của D)

(Đầu ra của B) = 0.1053 x (đầu ra của C) + 0.8947 x (đầu ra của D)Nghĩa là, nó có thể được thể hiện dưới dạng tỷ lệ, như được hiển thị ở bên trái hoặc như là một sự kết hợp không âm của các giá trị A > 0 như được hiển thị bên phải. Sử dụng các biểu thức bên trái, áp dụng CCR cho B là

X1 ^ e*x1 = 0.6316 x 7 = 4.4211 giảm 36.84%X* ^ e*x2 = 0.6316 x 3 = 1.8974 giảm 36.84% ỹ ^ ỹ =1 không thay đổi

(3) C, D và EKết quả thu được là 3 DMU đạt hiệu quả(4) Kết quả tối ưu bài toán tuyến tính cho F là:

* = 1Al = Afi = 0, AC = 1, A*d = Afi = AC = AC = 0

s1-* = 2, s2-* = s+* = 0V1* = 0, V2* = 1, u* = 1

Trong đó , tập giá trị cuối cùng là các hệ số nhân. Đối với các mô hình bao chúng ta có AC >0 là giá trị A dương duy nhất. Do đó, tập tham khảo của F là:

cc = cXem xét độ lệch thừa của đầu vào 1 là s1-* = 2, thì F có thể được giải thích như sau:

(Đầu vào 1 của F) = (Đầu vào 1 của C) + 2(Đầu vào 2 của F) = (Đầu vào 2 của C)(Đầu ra của F) = (Đầu ra của C)

Mặc dù F là "hiệu quả tỷ lệ", nó vẫn là "không hiệu quả theo CCR" vì phần độ lệch thừa này s1-* = 2 (hiệu quả hỗn hợp). Do đó hoạt động F có thể được cải thiện bằng cách trừ đi 2 đơn vị từ đầu vào 1. Điều này có thể được thực hiện bằng cách trừ đi 2

84

đơn vị từ đầu vào 1 ở bên trái và thiết lập S1 * = 0 ở bên phải mà không làm xấu đi bất kỳ đầu vào và đầu ra nào.(5) Kết quả tối ưu bài toán tuyến tính cho G:

* = 0.6667À1 = X*B = x*c = rD = 0, XE = 1, ÀỊr = ÀG = 0

1-* = 0, 2-* = 0.6667, +* = 0V* = 0.3333, V* = 0, u* = 0.6667

Vì X*E >0, tập tham khảo của G là=

Xem xét độ lệch thừa đầu vào 2 2-* = 0.6667, thì G có thể được mô tả bởi0.6667 x (Đầu vào 1 của G) = (Đầu vào 1 của E)0.6667 x (Đầu vào 2 của G) = (Đầu vào 2 của E) + 0.6667

(Đầi ra của G) = (Đầu ra của E)Một kế hoạch cải tiến G là giảm tất cả giá trị đầu vào bằng cách nhân chúng với 0.6667 và trừ thêm 0.6667 từ đầu vào 2. Khi điều này được thực hiện các giá trị đó bị thay đổi trùng với tọa độ của E, do vậy dự án cải thiện cho G là

X1 ^ 0*X1 - sĩ* = 0.6667 x 3 - 0 = 2 giảm 33.33%x2 ^ ớ*x2 - s2-* = 0.6667 x 7 - 0.6667 = 4 giảm 42.86%ỹ ^ ỹ =1 không thay đổi

trong đó X1 = 2, x2 = 4, ỹ =1 là các giá trị tương tự với E như trong Bảng 20Các quan sát trên được minh họa bằng Hình 17, trong đó mô tả giá trị đầu vào 1 và đầu vào 2 của tất cả các DMU. Vì giá trị đầu ra là 1 cho tất cả các DMU, chúng ta có thể so sánh hiệu quả của chúng thông qua các giá trị đầu vào.

Đường giới hạn hiệu quả là đường đi qua C, D và E và tập khả năng sản xuất là khu vực bao quanh bởi đường biên giới hiệu quả này và đường thẳng đứng đi lên từ E , đường ngang kéo dài từ C. Gọi giao điểm của OA và DE là Q. Điểm Q có đầu vào tỷ lệ với A (4, 3) và là điểm đầu vào có giá trị thấp nhất là trên đoạn OA trong tập khả năng sản xuất.

^7 = 0.8571

Tương ứng theo hiệu quả tỷ lệ của A. Cũng như vậy, chúng ta cóĐầu vào 1 của Q = 0.8571 x 4 (Đầu vào 1 của A) = 3.428 = X1

Đầu vào 2 của Q = 0.8571 x 3 (Đầu vào 2 của A) = 2.571 = x2

85

Tuy nhiên, Q là điểm nằm giữa D và E theo tỷ lệ 0.7143 đến 0.2857.

Hình 17 Kết quả tính toán từ Ví dụDo đó giá trị của nó được tính toán lại như sau:Đầu vào 1 của Q = 0.7143 x 4 (Đầu vào của D) + 0.2857 x 2 (Đầu vào của E) = 3.428 Đầu vào 2 của Q = 0.7143 x 2 (Đầu vào 2 của D) + 0.2857 x 4 (Đầu vào 2 của E) = 2.571Trong đó Ả*) = 0.7143, A.£ = 0.2857. So sánh các kết quả này chúng ta thấy rằng các tọa độ của DMU Q được sử dụng để đánh giá A, có thể được thực hiện từ một trong hai cách.

Điều này cho chúng ta thấy vai trò của các độ lệch khác không, chúng ta có thể minh họa với F và G. Từ Hình 17, hiển nhiên là nếu chúng ta giảm đầu vào 1 của F bằng giá trị độ lệch là 2, thì F trùng với C và đạt hiệu quả. Do có độ lệch khác 0 nên F không đạt hiệu quả mặc dù giá trị hướng tâm là ớ* = 1.

Như một minh chứng nữa của hai điều kiện về hiệu quả CCR chúng ta quay trở lại đánh giá G. Hiệu quả theo CCR của G được tính bằng OR/ OG = 0.6667. Do đó G là không đạt hiệu quả hướng tâm (hoặc yếu) như đã đánh giá tại R. Tuy nhiên R cũng không hiệu quả. Chúng ta có thể làm cho nó hiệu quả bằng cách tiếp tục giảm 0.6667 ở đầu vào 2 và G chuyển đến E. Bảng 21 tóm tắt các kết quả tính toán cho tất cả các dữ liệu trong Bảng 3.2. Chỉ C, D và E là hiệu quả toàn diện. A và B không đạt hiệu quả vì ớ* < 1. Giao điểm của chúng với đường biên giới cho ra điểm không hiệu quả (kém hiệu quả) hướng tâm với độ lệch = 0 bởi vì chúng giao với một phần đường biên giới hướng tâm. F có giá trị ớ* = 1 vì nó nằm trên đường biên giới. Tuy nhiên, phần này của đường biên giới là không hiệu quả bởi vì các độ lệch khác không cho F theo 1-. Cuối cùng, G không hiệu quả bởi vì cả hai nguyên nhân là ớ* < 1 và độ lệch khác không được đánh giá bởi E, một điểm nằm trên một phần của đường biên giới.

86

Bảng 21 Kết quả của ví dụDMU Hiệu

quả CCR ớ*

Tập tham khảo

Thừa Thiếu s+s — -

1 s2

A 0.8571 D E 0 0 0

B 0.6316 C D 0 0 0

C 1.0000 C 0 0 0

D 1.0000 D 0 0 0

E 1.0000 E 0 0 0

F 1.0000 C 2 0 0

G 0.6667 E 0 0.6667 0

3.9 MÔ HÌNH ĐỊNH HƯỚNG ĐẦU RAMô hình bài toán ta đã xem xét là mô hình với mục tiêu giảm thiểu các đầu vào

trong khi sản xuất một lượng đầu không đổi_Mô hình định hướng đầu vào. Ngoài ra nếu xét trên khía cạnh tối đa hóa kết quả đầu ra trong khi không sử dụng nhiều hơn bất kỳ đầu vào nào thì ta có mô hình định hướng đầu ra. Mô hình định hướng đầu ra được xây dựng như sau:

(DLPO0) max n (46)Ràng buộc x0 — Xự > 0 (47)

ny0 — Yự. < 0 (48)>0 (49)

về cơ việc xây dựng và giải bài toán của mô hình định hướng đầu ra DLPOo cũng tương tự như mô hình định hướng đầu vào. Giả sử chúng ta đặt:

À = g/n , ỡ = 1/n (50)Thì khí đó mô hình DLPOo trở thành mô hình định hướng đầu vào

(DLP0) min 0Ràng buộc 6x0 — XẢ > 0

yo — YẢ < 0Ả > 0

87

Khi đó kết quả tối ưu cho mô hình định hướng đầu ra được đánh giá qua kết quả mô hình định hướng đầu vào là:

n* = 1/0* , ụ" = À*/o* (51)Độ lệch (-, +) của mô hình định hướng đầu ra được xác định bởi:

X0+ t- = X0

K0 - t+ = Ijyo

Các giá trị này cũng quan hệ với mô hình định hướng đầu vào thông quat -* = -* 0* , t+* = +*0* (52)

Bây giờ, 0* < 1, trở lại với công thức (50) ta có n* thỏa mãn

n* > 1 (53)

n*càng lớn, thì DMU càng kém hiệu quả. 0* thể hiện tỷ lệ giảm đầu vào, trong khi n* mô tả tỷ lệ tăng đầu ra. Từ các mối quan hệ trên, chúng ta có thể kết luận rằng một mô hình CCR định hướng đầu vào sẽ có hiệu quả đối với bất kỳ DMU nào khi và chỉ khi nó cũng hiệu quả khi mô hình CCR định hướng đầu ra được sử dụng để đánh giá vận hành của nó.

Bài toán đối ngẫu DLPOo được thể hiện trong mô hình sau đây, với các thành phần của vectơ p và q theo các biến như sau

(LPO0) min PXo (54)Ràng buộc y0 = 1 (55)

- pX + < 0 (56)P > 0, > 0 (57)

Về phía hệ số nhân chúng ta có:Giả sử phương án tối ưu cho hàm LPo là (v*,u*), thì phương án tối ưu của mô hình định hướng đầu ra đạt được từ

p* = v*0* , q* = u*0* (58)Như vậy, thực chất mô hình định hướng đầu ra khi xác định và tính toán hiệu quả cũng tương tự như là mô hình định hướng đầu vào.

88

CHƯƠNG 4. MÔ HÌNH BCC TRONG PHƯƠNG PHÁP BAO DỮ LIỆU_DEA4.1. GIỚI THIỆU

Khi tiến hành xây dựng Benchamrk bằng mô hình CCR trong phương pháp DEA, thì kết quả của mô hình sẽ xây dựng được một đường biên hiệu quả cho tất cả các đơn vị tham gia vào quá trình tính toán. Đường biên hiệu quả này được áp dụng cho tất cả các đơn vị không phân biệt quy mô. Tuy nhiên trên thực tế quá trình sản xuất tại một số ngành thì hiệu quả sản xuất lại phụ thuộc nhiều vào quy mô của từng đơn vị, vì thế nếu sử dụng mô hình CCR đem so sánh hiệu quả của đơn vị quy mô lớn với hiệu quả của đơn vị có quy mô nhỏ hơn nhiều thì kết quả tính toán sẽ không phù hợp.

Ví dụ: Có 4 DMU là A, B, C, D mỗi đơn vị sử dụng một yếu tố đầu vào và một yếu tố đầu ra. Đường biên hiệu quả của mô hình CCR là đường thẳng nét đứt từ 0 đi qua B. Để có thể so sánh các DMU theo từng quy mô thì ba nhà khoa học Banker, Charner và Cooper đa đưa ra mô hình BCC, và khi đó đường biên hiệu quả theo mô hình BCC là đường ABC. Khi đó các DMU: A, B, C là đạt hiệu quả BCC

Hình 18 Mô hình BCCTừ Hình 18 ta có giá trị hiệu quả theo BCC của D là:

PR 2.6667444 = = 0.6667PD 4

Trong khi đó giá trị hiệu quả theo CCR nhỏ hơn và bằng:

PQ = 2.25 = 0.5625PD 4

89

Thông thường, giá trị hiệu quả theo CCR không lớn hơn giá trị hiệu quả theoBCC

Trong mô hình BCC định hướng đầu ra từ Hình 18 ta có thể tìm điểm D nhưsau:

STDT

5 = 1.66673

Điều này có nghĩa là hiệu quả đạt được sẽ yêu cầu gia tăng đầu ra của D từ giá trị quan sát của nó lên 1.6667 x 3 = 5 đơn vị. Như đồ thị đã thể hiện, cải tiến tăng theo mô hình CCR đạt được từ nghịch đảo của đầu vào không hiệu quả là 1/0.5625 = 1.7778, như vậy ta thấy cần một cải tiến tốt hơn để đạt được hiệu quả.

Banker, Charner và Cooper đã đưa ra mô hình BCC trong đó tập tham khảo PB

được xác định như sau:Pb = {(x, y)| x} > XẢ, y < YẢ, eẢ = 1, Ả > 0} (59)

Trong đó: X = (x}) e Rmvà Y = (yy) <= Rsxn là một dữ liệu đã biết, Ả e Rn và e là một vecto hàng với tất cả các giá trị bằng 1. Như vậy mô hình BCC khác với mô hình

CCR do điều chỉnh điều kiện eẢ = ^ ” Ảj = 1 . Điều kiện đó cùng với điều kiện Ả > 0

cho tất cả j, cho phép áp dụng điều kiện hàm lồi về việc kết hợp n DMU.4.2. MÔ HÌNH BCC ĐỊNH HƯỚNG ĐẦU VÀO

Mô hình BCC định hướng đầu vào đánh giá hiệu quả của các DMU0 ( 0,1,2.. .n), bằng việc giải bài toán tuyến tính dưới đây:

Hàm mục tiêu: (BCC0) min 0B (60)

Ràng buộc: ớsx0 - XẢ > 0 (61)

YẢ> y (62)

eẢ= 1 (63)

Ả>0 (64)

Hệ số nhân của bài toán tuyến tính BCC0 được xác định như sau:Hàm mục tiêu: max z = uy0 - u0 (65)Ràng buộc: vx0 = 1 (66)

-vX + uY - u0e<0 (67)v> 0, u>0, u0 là tự do về dấu (68)

90

Trong đó z và u0 là giá trị chưa xác định và nó có thể là giá trị dương hoặc âm (hoặc bằng 0). Từ bài toán đối ngẫu chúng ta đạt được bài toán phân số tương đương sau:

uy0 - u 0

Hàm mục tiêu: max ux0 (69)

uyj- u 0 <1

Ràng buộc: ux j ( j=1,..n) (70)v > 0, u < 0 và u0 là tự do về dấu (71)

Bảng 22 Mối quan hệ tương ứng giữa mô hình BCC ban đầu và mô hình đối ngẫu

Có thể thấy sự khác nhau giữa các mô hình CCR và BCC, trong mô hình CCR có mặt của biến tự do u0 và ràng buộc eẰ = 1 trong khi chúng không có trong mô hình CCR.

Ràng buộc mô hình bao

Biến mô hình hệ số nhân

Ràng buộc mô hình hệ số nhân

Biến mô hình bao

0BXO -XẢ>0 v > 0 v%0 = 1 ớ

Va> y0 u > 0 -vX + uY - Ấ > 0e = 1 Uq U0 e < 0

Bài toán BCCo ban đầu được giải quyết bằng cách sử dụng quy trình 2 bước tương tự như trong trường hợp CCR. Trong bước đầu, chúng ta cực tiểu hóa và trong bước thứ hai chúng ta cực đại hóa tổng đầu vào thừa và đầu ra thiếu, giữ 0B = 0B (giá trị mục tiêu tối ưu). Kết quả tối ưu cho bài toán (BCC0) là (0'B, Ằ*, s—, s+*), trong đó s-* và s +* tương ứng là độ thừa đầu vào và độ thiếu đầu ra tối đa. Chú ý rằng ớB không nhỏ hơn giá trị mục tiêu tối ưu ớ* của mô hình CCR, bởi vì (BCC0) đã sử dụng thêm một điều kiện eA = 1, do đó miền khả thi là tập hợp con của mô hình CCR.Hiệu quả BCC

Nếu một kết quả tối ưu (0B, Ằ*, s-*, s+*), cho (BCC0) thỏa mãn 0B = 1 và không có độ lệch (s-* = 0, s+* = 0) thì DMU0 được gọi là đạt hiệu quả theo BCC, ngược lại nó là không đạt hiệu quả theo BCCTập tham khảo.

91

Đối với một DMU0 không đạt hiệu quả theo BCC, dựa trên kết quả tối ưu X chúng ta xác định tập tham khảo E0:

Eo = {j|X > 0}(j e{1,...n}) (72)

Nếu có nhiều giải pháp tối ưu, chúng ta có thể chọn bất cứ một giải pháp nào để tìm:

ớ* xBx0

4* .-*= V X X. + 5jj (73)

y0 = V X* y. - 5■0 GE0 jSj

Do đo, chúng ta có một phương pháp để cải tiến, dự án BCC~ , /->* -*xo ^ ớBx 0- 5

(74)

(75)

y0 ^ y0 +5+* (76)

Bằng cách tương tự, chúng ta chứng minh được hai định lý và bổ đề dưới đây.

Đối với cặp cải tiến (X ,ỹ0) thì giải pháp tối ưu hiện tại (v0, ũ0) cho bài toán đối ngẫu của nó

0 > 0 và ũ0 > 0 (77)V0Xj = ũ0yj - ũ0 (j e E0) (78)

D0 X = ũ 0 Y — ũ 0 e (79)Đối với hiệu quả BCC thì Một DMU có một giá trị đầu vào tối thiểu cho bất kỳ

yếu tố đầu vào nào hoặc giá trị đầu ra tối đa cho bất cứ đầu ra nào, là hiệu quả theo BCC4.3. MÔ HÌNH BCC ĐỊNH HƯỚNG ĐẦU RA

Mô hình BCC định hướng đầu ra như sau:

Đây là mô hình bao dữ liệu của mô hình BCC định hướng đầu ra. Hệ số nhân đối ngẫu trong mô hình tuyến tính trên (BCCO0) như sau:

(BCCO0) Hàm mục tiêu: max qB (80)

Ràng buộc: X X < x0 (81)

Wo - YX < 0 (82)

eX=1 (83)X > 0 (84)

92

Hàm mục tiêu: z= vxo - v0 ^ min (85)Ràng buộc: uyo = 1 (86)

vX - uY - Voe > 0 (87)V > 0, u > 0, v0 là tự do về dấu (88)

Trong đó v0 là giá trị vô hướng với eẢ = 1 trong mô hình bao dữ liệu. Cuối cùng, ta có phương trình phân số BCC tương đương cho mô hình hệ số nhân như sau:

Hàm mục tiêu: vx0 ~ v0 ^ min (89)uyo

Ràng buộc: vxj ~v0 > 1 ( j = 1,...n) (90)uyj

v > 0, u > 0, v0 là tự do về dấu (91)

93

CHƯƠNG 5. LƯU Ý KHI SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP BAO DỮ LIỆU ĐỂ XÁC ĐỊNH BENCHAMRK SỬ DỤNG NĂNG LƯỢNG

5.1 HIỆU QUẢ SẢN XUẤT THEO QUY MÔ KHÔNG ĐỔITrong phương pháp bao dữ liệu với mô hình CCR dựa trên việc giả định rằng

kết quả sản xuất không thay đổi theo quy mô. Vì thế với các đơn vị mà hiệu quả sử dụng năng lượng không thay đổi theo quy mô sản xuất, hoặc thay đổi không nhiều thì có thể áp dụng mô hình CCR.

Còn với những đơn vị mà hiệu quả sử dụng năng lượng thay đổi theo quy mô như: Hiệu quả sử dụng năng lượng giảm khi giảm quy mô sản xuất, hay hiệu quả năng lượng giảm khi tăng quy mô sản xuất,... thì khi đó mô hình BCC sẽ được ứng dụng phù hợp.

Kết quả tính toán hiệu quả sử dụng năng lượng, hiệu quả bằng mô hình CCR luôn lớn hơn hiệu quả tính toán từ mô hình BCC, nói cách khác hiệu quả BCC là tập con của hiệu quả CCR. Với mô hình BCC thì tại mỗi mức quy mô khác nhau sẽ có ít nhất một đơn vị đạt chuẩn sử dụng năng lượng Benchmark. Còn trong mô hình CCR thì chỉ những đơn vị tốt nhất mới đạt chuẩn sử dụng năng lượng Benchmark còn những đơn vị kém hiệu quả sẽ là không đạt chuẩn, không phân biệt quy mô sản xuất của các đơn vị.5.2 ĐỊNH HƯỚNG ĐẦU VÀO HAY ĐỊNH HƯỚNG ĐẦU RA

Một trong những mục đích chính của nghiên cứu DEA trong sử dụng năng lượng là để tìm ra những đơn vị đạt hiệu quả sử dụng năng lượng và những đơn vị không đạt hiệu quả sử dụng năng lượng, nguyên nhân tại sao không đạt hiệu quả? Để từ đó xây dựng phương án cải tiến đưa các đơn vị (DMU) không đạt hiệu quả thành đạt hiệu quả. Trong mô hình CCR và mô hình BCC thì có ba hướng để thực hiện cải tiến:

- Đinh hướng đầu vào: Tập trung và việc giảm bớt các yếu tố đầu vào càng nhiều càng tốt, trong khi vẫn giữ nguyên đầu ra bằng mức hiện tại.

- Định hướn đầu ra: Với mức đầu vào hiện có tập trung cải tiến để tối đa đầu ra- Mô hình hỗn hợp: Giải quyết đồng thời sự thừa đầu vào và thiếu hụt đầu ra với

cách thức tối đa hóa cả hai.Vì thế khi tiến hành xây dựng Benchmark về năng lượng trong công nghiệp ta cần phải xác định xem phướng thức định hướng khi cải tiến là thế nào để ứng dụng cho phù hợp.

94

5.3 SỐ BIẾN SỬ DỤNGKhi tính toán bằng DEA nếu số lượng DMU (n) ít hơn tổng số lượng đầu vào và đầu ra (m+s) thì phần lớn kết quả tính toán hiệu quả cho các DMU sẽ là khả thi, nếu n càng lớn hơn nhiều lần số biến (m+s) thì độ chính xác của kết quả càng cao. Vì thế việc lực chọn các biến khi áp dụng phương pháp DEA là hết sức quan trọng, các biến đưa vào tính toán phải đảm bảo sô lượng hợ lý, phản ánh được thực tế tiêu thụ năng lượng tại đơn vị và đảm bảo tính phù hợp cho mô hình.Thông thường đề nghị 1 quá trình lựa chọn 1 nhóm nhỏ các đầu vào và đầu ra tại thời điểm ban đầu và dần dần mở rộng ra để quan sát các ảnh hưởng của những biến đưa thêm vào.5.4 THỬ NGHIỆM NHIỀU MÔ HÌNH

Nếu chúng ta không thể xác định được các đặc tính của giới hạn sản xuất từ những khảo sát tiền khả thi, có thể là một rủi ro khi đưa vào chỉ 1 mô hình cụ thể. Sẽ là khôn ngoan nếu thử với các mô hình khác nhau, so sánh kết quả và sử dụng kiến thức chuyên môn cho vấn đề này và có thể thử cả các công cụ khác trước khi đưa ra 1 kết luận.

95

PHẦN III. TÍNH TOÁN BENCHMARK SỬ DỤNG NĂNG LƯỢNG CHO CÁC NHÀ MÁY NHIỆT ĐIỆN THAN VIỆT NAM

1. ĐẶC THÙ TIÊU THỤ NĂNG LƯỢNG TRONG NHÀ MÁY NHIỆT ĐIỆN1.1 Giới thiệu về nhà máy nhiệt điện1.1.1 Chức năng nhiệm vụ của nhà máy nhiệt điện

Nhà máy nhiệt điện bao gồm tập hợp các thiết bị và cơ cấu phục vụ cho việc thực hiện các chu trình nhiệt động để chuyển hóa năng lượng nhiệt thành cơ năng và từ cơ năng thành điện năng.

Theo nguồn nhiên liệu chính được sử dụng cho quá trình cháy trong buồng đốt của nhà máy người ta chia ra các loại nhà máy nhiệt điện ra thành: Nhà máy nhiệt điện than, nhà máy nhiệt điện dầu, nhà máy nhiệt điện khí... Hình 19 Hình ảnh nhà máy nhiệt điện

Cấu tạo chính của nhà máy nhiệt điện bao gồm: Hệ thống cung cấp nhiên liệu, lò hơi, tuabin, máy phát điện, hệ thống nước tuần hoàn, hệ thống thu gom tro xỉ và hệ thống thải xỉ (đối với nhà máy nhiệt điện đốt nhiên liệu rắn như than, trấu, bã mía.), hồ chứa nước, hệ thống quạt khói và ống khói.

Nhà máy điện được xây dựng để đảm bảo nhu cầu cung cấp điện năng hoặc vừa đảm bảo nhu cầu điện vừa đảm bảo nhu cầu về nhiệt. Ở Việt Nam hầu hết các nhà máy nhiệt điện chỉ có nhiệm vụ chính là sản xuất điện, tuy nhiên cũng có một số nhà máy quy mô nhỏ tại các khu công nghiệp có nhiệm vụ vừa phát điện vừa phát nhiệt. Ví dụ, nhà máy nhiệt điện tại Công ty giấy Bãi Bằng, khu công nghiệp Việt Trì, một số nhà máy điện tại công ty đường, .Các nhà máy điện kết hợp sản suất năng lượng điện và năng lượng nhiệt như vậy được gọi là nhà máy điện đồng phát. Các nhà máy này hầu hết là dùng để phát điện và phát nhiệt sử dụng nội bộ, không hòa vào lưới điện Quốc gia.

1.1.2 Nguyên lý hoạt động chung của các NMND

Nhiên liệu trước khi đưa vào buồng lửa của lò hơi sẽ được xử lý (nghiền, sấy khô, giảm độ nhớt.) đến khi đạt tiêu chuẩn. Sau đó nhiên liệu này được dẫn vào trong

96

buồng lửa cùng với không khí tạo thành hỗn hợp cháy và được đốt cháy trong buồng lửa. Nhiệt độ ngọn lửa có thể đạt tới 19000C, nhiệt lượng tỏa ra khi nhiên liệu cháy truyền cho nước trong dàn ống sinh hơi được bố trí trong lò, làm cho nước tăng dần nhiệt độ đến sôi, và biến thành hơi bão hoà. Hơi bão hòa theo các đường ống sinh hơi đi lên và tập trung ở bao hơi .

Hình 20 Sơ đồ thiết bị nhà máy nhiệt điện

Qua hệ thống phân ly trong bao hơi, hơi được tách ra khỏi nước và đi vào các dàn ống xoắn của bộ quá nhiệt. Ở bộ quá nhiệt, hơi bão hòa chuyển động trong các ống xoắn sẽ nhận nhiệt từ khói nóng chuyển động phía ngoài ống tạo thành hơi quá nhiệt có nhiệt độ và áp suất cao hơn và đi vào ống góp sang tuabin. Nước sau khi phân ly đi xuống các đường ống đặt bên ngoài tường lò thì sang ống sinh hơi tiếp tục nhận nhiệt và thực hiện quy trình sinh hơi mới.

Khi sang tuabin, hơi quá nhiệt có nhiệt độ và áp suất cao (có thế năng rất lớn) đi vào tầng cánh tĩnh để dãn nở một phần làm giảm thế năng, biến thành động năng của dòng hơi. Dòng hơi có động năng lớn đi vào cánh động của tuabin, truyền động năng của mình cho cánh động làm quay cánh động, tuabin quay và kéo theo roto của máy phát điện quay. Tại đây xảy ra hiện tượng cảm ứng điện từ và sinh ra dòng điện, dòng

97

điện này được đưa đến máy biến áp để nâng lên thành điện áp cao và hòa vào hệ thống lưới điện.

Hơi quá nhiệt sau khi sinh công trong tuabin có thể quá nhiệt lần 2 rồi lại qua tuabin sinh công tiếp, hoặc có thể đưa đến các hộ tiêu thụ hơi hay nhiệt, hoặc cũng có thể trở về bình ngưng và được ngưng tụ thành nước sau đó được bơm nước cấp đưa trở lại lò hơi, tiếp tục thực hiện vòng tuần hoàn mới.

1.1.3 Thiết bị chính trong nhà máy

Lò hơi

Lò hơi là thiết bị trong đó xảy ra quá trình đốt cháy nhiên liệu, nhiệt lượng tỏa ra sẽ biến nước thành hơi. Tức là quá trình biến đổi năng lượng của nhiên liệu thành nhiệt năng của dòng hơi.

Nhiên liệu đốt trong lò hơi có thể là nhiên liệu rắn như than, củi, bã mía..., có thể là nhiên liệu lỏng như dầu nặng (FO), dầu diezen (DO) hoặc nhiên liệu khí.

Hình 21 Lò hơi ống lửa đốt than phun

Hình 22 Sơ đồ nguyên lý lò hơi đốt than phu

98

Hiệu quả của quá trình trao đổinhiệt giữa ngọn lửa và khói với môichất trong lò hơi phụ thuộc vào tính chất vật lý của môi trường (sản phẩm cháy như than, dầu,...) và của môi chất tham gia quá trình (nước hoặc hơi) và phụ thuộc vào hình dáng, cấu tạo, đặc tính của các phần tử lò hơi.

Thông thường lò hơi có cấu tạo bao gồm 4 phần chính đó là: buồng đốt, bề mặt sinh hơi, đuôi lò và hệ thống phụ trợ. Trong đó, buồng đốt là bộ phận thực hiện quá trình cháy của nhiên liệu. Bề mặt sinh hơi là bề mặt kim loại dạng ống, có thể là một số hay dàn ống bố trí xung quanh buồng đốt. Bên trong ống kim loại chứa nước. Nước sẽ nhận nhiệt từ buồng đốt để hóa hơi thành hơi nước bão hòa. Phần đuôi lò là phần tận dụng nhiệt của khói thoát ra khỏi buồng đốt. Hệ thống phụ trợ của lò hơi là hệ thống cung cấp nhiên liệu, hệ thống xỉ thải, hệ thống cung cấp không khí và thải khói, hệ thống cung cấp nước cho lò, và hệ thống đo lường điều khiển và bảo vệ.

Hiện nay ở Việt Nam lò hơi sử dụng vòi phun đang được dùng phổ biến trong các nhà máy nhiệt điện, có thể đốt nhiên liệu khí, nhiên liệu lỏng phun thành hạt hoặc nhiên liệu rắn nghiền thành bột mịn.

Tuabin

Các loại tuabin hiện đang được sử dụng hiện nay là tuabin hơi, tuabin khí.

Tuabin hơi là loại tuabin mà trong đó thế năng của hơi ban đầu sẽ chuyển hóa thành động năng, sau đó chuyển thành cơ năng làm quay roto của. Cấu tạo tuabin hơi gồm có: Vỏ tuabin, thiết bị phân bổ hơi, Roto (Bao gồm: trục, đĩa và các cánh tuabin, các ổ bi và hệ thống chèn)

Sau khi ra khỏi bộ quá nhiệt của lò hơi, hơi được đưa qua van điều chỉnh vào tuabin. Để biến nhiệt năng của dòng hơi thành động năng, người ta cho dòng hơi đi qua các rãnh có hình dáng đặc biệt, gọi là ống phun. Khi đi qua ống phun , áp suất và nhiệt độ dòng hơi giảm xuống, tốc độ dòng hơi tăng lên, nhiệt năng biến thành động năng. Ra khỏi ống phun, dòng hơi có động năng lớn đi vào cánh động, khi dòng hơi ngoặt hướng theo các rãnh cong của cánh động, sẽ sinh ra một lực ly tâm tác dụng lên cánh động, biến động năng của dòng hơi thành công đẩy cánh động quay. Vì cánh động được gắn trên bánh động và bánh động được gắn trên trục tuabin, tức là bánh động và trục tuabin cùng quay. Hơi ra khỏi cánh động sẽ mất động năng nên tốc độ giảm xuống đến và được dẫn ra theo ống thoát hơi. Hơi này sẽ được đưa tới bình ngưng để biến hơi thành nước sau đó được bơm nước cấp đưa tới lò hơi.

99

Tuabin khí là loại động cơ nhiệt biến đổi nhiệt năng thành cơ năng, trong đó chất giãn nở sinh công là không khí. Tuabin khí có nguyên lý làm việc, quá trình tạo thành năng lượng tương tự tuabin hơi, chỉ khác ở chất gian nở ở đây là không khí.

Hình 23 Cấu tạo tuabin khí1.2 . Đặc thù tiêu thụ năng lượng trong nhà máy nhiệt điện than1.2.1 Nhiên liệu sử dụng trong nhà máy nhiệt điện than

Nhiên liệu được sử dụng chủ yếu trong các nhà máy nhiệt điện than bao gồm: than, dầu, nước, không khí, điện tự dùng và một số nhiên liệu phụ khác.Than

Than đá là nhiên liệu chính được sử dụng trong quá trình cháy của lò hơi. Tuy nhiên, tùy theo các đặc trưng kỹ thuật của than như nhiệt trị, độ tro, độ ẩm, lượng khí bay mà ảnh hưởng tới cấu trúc lò hơi, các thiết bị phụ trợ cũng như việc tổ chức vận hành thiết bị là khác nhau.

Chẳng hạn như nhiệt trị của than càng lớn thì lượng nhiên liệu cần càng ít với cùng lượng năng suất hơi của lò hơi không đổi. Độ tro lớn làm giảm nhiệt trị, tăng chi phí vận chuyển, tăng sự ăn mòn và làm bẩn bề mặt trao đổi nhiệt, tăng trở kháng của nhánh khí, giảm cường độ truyền nhiệt... dẫn đến tăng chi phí và giảm hiệu quả sử dụng nhiên liệu. Ngoài ra độ ẩm của than cũng là nguyên nhân gây thất thoát năng lượng, độ ẩm cao sẽ làm giảm nhiệt trị, tăng khối lượng nhiên liệu, tăng chi phí vận chuyển nhiên liệu, tăng năng lượng điện cho hoạt động của động cơ máy hút khói, tăng độ ăn mòn, làm bẩn bề mặt trao đổi nhiệt của thiết bị làm nóng không khí, giảm độ xốp tơi của nhiên liệu, tăng thể tích sản phẩm cháy và tổn thất nhiệt lượng qua khí thải.

Một đặc tính quan trọng của than là việc sinh ra các chất khí bay lên, nó ảnh hưởng tới điều kiện bắt lửa và quá trình cháy nhiên liệu, do đó ảnh hưởng trực tiếp tới việc tổ chức, lựa chọn thể tích buồng đốt, hiệu quả của sự cháy nhiên liệu.Dầu

Dầu DO hoặc FO sử dụng trong nhà máy nhiệt điện than được dùng làm nhiên liệu đốt phụ trợ khi công suất thấp hoặc khi công suất cực đại hoặc khi khởi động lò(thông thường dầu đốt trong các lò là dầu FO).

100

Nhiệt trị của dầu, nhiệt độ dầu cấp vào lò, độ 11110'... là những yếu tố cơ bản quyết định hiệu quả của quá trình sinh nhiệt của dầu trong buồng đốtKhông khí

Không khí chứa ôxy đảm bảo điều kiện cho quá trình cháy diễn ra. Ngoài ra, không khí còn có nhiệm vụ bốc ẩm trong than và sấy than. Để tăng cường hiệu quả quá trình cháy, đảm bảo quá trình bốc cháy nhanh và cháy ổn định, không khí cần được sấy nóng trư0c khi cấp vào lò đến nhiệt độ khoảng từ 250 đến 400 0C.

Nếu thiếu không khí, không đủ ôxy thì quá trình cháy diễn ra không hoàn toàn, không tạo ra được lượng nhiệt tối đa, vì vậy làm tăng tiêu hao than, giảm hiệu quả cháy nhiên liệu.

Nếu thừa không khí cần thiết cấp vào lò sẽ tạo điều kiện cho khí SO2 sinh ra tạo thành SO3 kết hợp v0i hơi nư0c sẽ tạo thành axit tương ứng gây ăn mòn kim loại, ô nhiễm môi trường. Ngoài ra, việc thừa không khí cấp vào cũng gây ra việc sử dụng lãng phí lượng điện năng dùng cho hệ thống quạt gió, quạt khói.Nước

Nư0c dùng trong nhà máy nhiệt điện than v0i mục đích chính là môi chất truyền nhiệt, ngoài ra còn được dùng trong xả đáy lò, dùng cho sinh hoạt trong nhà máy, thổi bụi hoặc để sấy dầu.

Các nhà máy nhiệt điện than sử dụng hiệu quả lượng nư0c cấp bằng cách tái sử dụng nư0c ngưng, sử dụng hơi để gia nhiệt cho nư0c cấp sẽ tăng hiệu quả sinh hơi. Từ đó làm giảm được lượng than tiêu thụ, tăng hiệu quả hoạt động của nhà máy.Điện tự dùng

Điện tự dùng là lượng điện sau khi được nhà máy điện sản xuất sẽ được sử dụng ngay tại nhà máy để vận hành các hệ thống: Máy bơm, hệ thống băng tải, chiếu sáng, các thiết bị của khu vực hành chính,. trong nhà máy.

Các loại khác

Ngoài than, điện, dầu, trong các nhà máy nhiệt điện than còn sử dụng các nhiên liệu khác như củi, gỗ, phụ phẩm. Các dạng nhiên liệu này được dùng trong giai đoạn khởi động lò nhưng khối lượng tiêu thụ là rất ít so v0i lượng than, dầu sử dụng trong nhà máy.

1.2.2 Đặc thù tiêu thụ năng lượng tại nhà máy nhiệt điện than

Để mô tả tiêu thụ năng lượng trong nhà máy nhiệt điện than qua từng công đoạn sản xuất, ta thiết lập sơ đồ khối của dòng năng lượng như sau:

101

Hình 24 Sơ đồ dòng năng lượng trong nhà máy nhiệt điện than

Sơ đồ trên chỉ ra rằng với các đầu và nhiên liệu thì nhà máy nhiệt điện tại Việt Nam sản xuất ra sản phẩm cuối cùng là điện năng. Phần điện năng tự dùng là phần năng lượng điện cho các công đoạn sản xuất như vận hành máy cấp than, máy nghiền than trong hệ thống cấp liệu, vận hành quạt gió, quạt khói, bơm thải xỉ, bơm tống tưới xỉ trong lò hơi, vận hành bơm nước ngưng, bơm chân không ở bình ngưng... Thông thường tỷ lệ điện tự dùng trong các nhà máy nhiệt điện than, theo thống kê chiếm khoảng 7-10% lượng điện mà nhà máy sản xuất ra.

Từ sơ đồ dòng năng lượng thấy rằng nhiên liệu sử dụng trong nhà máy nhiệt điện than chủ yếu được dùng ở giai đoạn lò hơi, với 100% lượng than và dầu được tiêu thụ ở công đoạn sản xuất này. Đồng thời tại lò hơi cũng là nơi sinh ra nguồn phát thải chủ yếu của nhà máy. Trong khói thải nhà máy có chứa nhiều chất gây hại cho môi trường như SO2, NOx, CO, CO2, đặc biệt là CO2 - chất gây hiệu ứng nhà kính.

102

1.3 Các yếu tố khác ảnh hưởng đến hiệu quả quá trình sản xuất của nhà máy nhiệt điện than1.3.1 Công suất đặt

Công suất đặt là công suất tối đa theo thiết kế mà nhà máy có thể sản xuất được. Do nhu cầu phụ tải, lịch huy động, nguồn nguyên liệu, cũng như lịch bảo trì, bảo dưỡng của các nhà máy nên môi nhà máy đều có tỷ lệ huy động khác nhau. Chỉ số về tỷ lệ giữa công suất đặt và công suất thực tế phản ánh hiệu suất vận hành của nhà máy. 1.3.2 Số lần khởi động tổ máy

Cũng do trong quá trình hoạt động hàm năm, các nhà máy điện có lịch bảo trì, bảo dưỡng hoặc do lịch huy động của từng tổ máy mà các tổ máy có chế độ ngừng và khởi động lại. Tùy theo thời gian ngừng tổ máy mà đối với nhà máy điện sử dụng tuabin hơi khi khởi động được chia thành 3 trạng thái khởi động là trạng thái lạnh của lò hơi và tuabin, trạng thái ấm của lò hơi và tuabin, trạng thái nóng của lò hơi của tuabin. Với từng hình thức khởi động khác nhau mà các tổ máy có thời gian khởi động và chi phí khởi động khác nhau.

Ví dụ, đối với khởi động tua bin từ trạng thái lạnh, tuabin cần được sấy trong 40 phút và giữ tải trong 10 phút. Trong thời gian này lượng nhiêu liệu tiêu hao là tương đối lớn. Tuy nhiên nếu là khởi động ấm hay khởi động nóng thì thời gian và chi phí nhiên liệu sẽ giảm.1.3.3 Yếu tố con người

Yếu tố con người là một đầu vào của quá trình sản xuất, nó phản ánh trình độ công nghệ của đơn vị. Số lượng và chất lượng của người lao động cũng như nhà quản lý ảnh hưởng trực tiếp đến năng suất lao động và kết quả sản xuất.Những đơn vị có lao động có năng lực tốt về kỹ năng, kinh nghiệm, tính sáng tạo cũng như đạo đức lao động thì năng suất sẽ cao hơn, đồng thời cũng thúc đẩy việc cải tiến máy móc và chất lượng sản phẩm trong đơn vị diễn ra nhanh hơn. Hơn nữa, những đơn vị có công nghệ càng hiện đại và tính tự động hóa càng cao thì càng sử dụng ít nhân công.1.3.4 Bảo dưỡng, bảo trì

Trong các nhà máy điện việc bảo trì, bảo dưỡng là hết sức quan trọng. Nó giúp đảm bảo các hệ thống trong nhà máy được vận hành một cách an toàn và hiệu quả, phòng ngừa các diễn biến bất thường xảy ra tại nhà máy làm ảnh hướng đến sự cung cấp điện toàn hệ thống. Thông thương các nhà máy nhiệt điện đều có chế độ bảo trì và bảo dưỡng định kỳ theo quy định.

103

1.3.5 Năm vận hành - Năm công nghệ

Năm vận hành là năm thiết bị được đưa vào hoạt động và năm công nghệ là năm mà thiết bị, máy móc đó được sản xuất. Đây cũng là hai yếu tố ảnh hướng đến hiệu quả sử dụng năng lượng tại các nhà máy nhiệt điện.

1.3.6 Lượng xả đáy

Nước qua lò hơi được đun sôi, và tạo ra hơi, các thành phần chất rắn hòa tan trong nước cấp cho lò qua phản ứng hóa học sẽ tạo thành chất kết tủa và đóng bám cặn vào thành các thiết bị. Khi mức độ các thành phần chất rắn kết tủa vượt quá một giới hạn nhất định sẽ gây ra hiện tượng sủi bọt và làm hạn chế quá trình sinh hơi. Nếu những chất kết tủa này làm hình thành lớp cặn trong lò hơi thì sẽ phát sinh những điểm quá nhiệt cục bộ trong lò hơi và gây ra các trục trặc của đường ống hơi, làm giảm hiệu suất hoạt động của lò hơi.

Vì thế cần phải kiểm soát nồng độ chất rắn hoà tan trong nước. Để giảm nồng độ chất rắn, người ta tiến hành “xả đáy”, tức là xả ra ngoài một lượng nước nhất định và lò hơi sẽ có bộ phận tự động bù lại lượng nước xả đáy này. Việc xả đáy là cần thiết để bảo vệ các bề mặt trao đổi nhiệt trong lò hơi. Kiểm soát tốt mức xả đáy của lò hơi sẽ giúp giảm đáng kể chi phí vận hành và xử lý như giảm chi phí xử lý sơ bộ, giảm tiêu thụ nước cấp qua xử lý, rút ngắn thời gian dừng hoạt động để bảo trì, tăng tuổi thọ của lò hơi, tăng năng suất của hệ thống.

Nhưng nếu xả đáy không hợp lý sẽ dẫn đến tổn thất một lượng nhiệt lớn. Nếu xả đáy quá ít thì lượng tạp chất trong nồi sẽ vượt quá giới hạn cho phép dẫn đến đóng cáu cặn cản trở quá trình truyền nhiệt của lò hơi và làm giảm tuổi thọ của thiết bị. Nếu lượng xả đáy quá nhiều thì sẽ dẫn đến tổn thất nhiệt, nhiên liệu, nước cấp và hóa chất bổ sung.

Do vậy, để sử dụng hiệu quả năng lượng vấn đề đặt ra là xả đáy ít nhất mà vẫn đảm bảo chất lượng nước lò hơi và thu hồi nhiệt từ nước xả lò.1.3.7 Thu hồi nước ngưng

Việc thu hồi nước ngưng sẽ là cơ hội để tối ưu hóa và nâng cao hiệu suất hoạt động của lò hơi và mang lại những lợi ích với toàn hệ thống như:

- Giảm lượng nước cấp do đó giảm chi phí cho việc xử lý nước cấp cho lò hơi.- Giảm nồng độ tạp chất trong nước cấp cho lò do đó giảm lượng nước xả đáy

và giảm năng lượng tiêu hao cho xả đáy.- Tận dụng được lượng nước ngưng để nâng cao được nhiệt độ nước cấp mà

không tốn thêm năng lượng, đồng thời giảm được lượng hơi cấp cho bình khử khí.

104

- Có khả năng nâng cao công suất mà không cần cung cấp thêm năng lượng.2. PHÂN TÍCH VÀ LỰA CHỌN BIẾN XÂY DỰNG BENCHMARK SỬ DỤNG NĂNG LƯỢNG CHO NHÀ MÁY NHIỆT ĐIỆN THAN VIỆT NAM2.1 Đối với các yếu tố đầu vào nhiên liệuThan

Than là loại nhiên liệu chính - chiếm tỷ trọng lớn nhất trong các nhà máy nhiệt điện than. Vì vậy yếu tố này ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất sử dụng năng lượng cũng như hiệu quả hoạt động của nhà máy

Như vậy, để so sánh giữa các đơn vị về hiệu quả sử dụng năng lượng thì lượng than tiêu thụ (kg hoặc tấn) là một yếu tố đầu vào quan trọng mà ta phải quan tâm đến đầu tiên. Đặc trưng cơ bản của than đầu vào được thể hiện qua hai yếu tố là khối lượng than tiêu thụ và nhiệt trị của than, tùy vào từng trường hợp cụ thể ta có thể sử dụng biến là than tiêu thụ hay nhiệt lượng tiêu thụ cho phù hợp.

Than cũng là thông số cơ bản đánh giá được các hoạt động vận hành của nhà máy, ví dụ nhà máy phải khởi động nhiều thì lượng than tiêu thụ cũng sẽ lớn và ngược lại.Dầu

Dầu là nhiên liệu sử dụng nhiều thứ hai tại nhà máy, vì thế lượng dầu tiêu thụ tại các nhà máy nhiệt điện cũng là một biến đầu vào quan trọng để tính toán hiệu quả sử dụng năng lượng trong các nhà máy điện.

Với yếu tố đầu vào là dầu thì hai đặc trưng cơ bản của nó cũng là khối lượng dầu và nhiệt trị loại dầu được sử dụng tại nhà máy.Không khí và nước

Hai đầu vào không khí và nước mặc dù có ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của nhà máy nhưng trên thực tế, mức ảnh hưởng của chúng quá nhỏ so với 2 đầu vào năng lượng rất quan trọng là than và dầu do đó chúng ta không đưa 2 biến này vào mô hình.

Mặt khác đối với các nhà máy thì tỷ lệ không khí và lượng nước đầu vào đã được tính toán theo tiêu chuẩn. Hơn nữa, chi phí cho chúng là không đáng kể, và các nhà máy đều có chế độ quản lý và xử lý tương tự nhau nên không có sự khác biệt nhiều giữa các nhà máy nhiệt điện than về hai yếu tố này.Điện tự dùng

105

Điện tự dùng là một đầu vào năng lượng quan trọng, việc đánh giá hiệu quả sử dụng điện tự dùng sẽ giúp phản ánh được hiệu quả sử dụng năng lượng điện tại nhà máy.

Tuy nhiên nếu ta sử dụng biến đầu ra là điện thương phẩm, thì trong đó đã phần nào phản ánh được lượng điện tự dùng trong nhà máy. Vì thế nếu sử dụng biến đầu ra là điện sản xuất thì biến đầu vào ta cần phải sử dụng biến điện tự dùng, còn nếu biến đầu ra là điện thương phẩm thì ta có thể không nhất thiết sử dụng biến điện tự dùng cho đầu vào.Các loại nhiên liệu khác

Đối với biến các loại nhiên liệu khác như củi, trấu, ... được dùng trong giai đoạn khởi động lò tuy nhiên khối lượng tiêu thụ những dạng này so với lượng than, dầu tiêu thụ của nhà máy là rất ít nên ta không đưa vào mô hình.2.2 Đối với các yếu tố đầu vào không nhiên liệuCông suất đặt

Như phân tích ở trên ta thấy chỉ tiêu “Công suất đặt” dùng để so sánh với chỉ tiêu “điện sản xuất” để xét tính hiệu quả của mỗi nhà máy khi hoạt động ở các mức công suất khác nhau. Các nhà máy công suất thiết kế lớn mà sản xuất hoặc chỉ được huy động ở mức công suất phát nhỏ thì phản ánh hiệu quả hoạt động thấp.Công suất đặt phản ánh hiệu quả sản xuất

Cụ thể ta xét hiệu quả của nhà máy Nhiệt điện Phả Lại 1 (NĐPL 1) có công suất đặt 440MW và lượng điện năng sản xuất ra trung bình là 2,86 tỷ kWh/năm Giả sử nhà máy NĐPL 1hoạt động hết 100% công suất, thì nó sẽ sản xuất được 440 MW * 24h/ 1 ngày * 365 ngày/ năm = 3 854 400 000 kWh/ năm

Như vậy nếu nhà máy này hoạt động ở mức 100% công suất mỗi ngày trong một năm, thì sẽ có thể sản xuất 3,8544 tỷ kWh/ năm. Nhưng trong thực tế NĐPL 1 chỉ sản xuất ở mức trung bình là 2,86 tỷ kWh/ năm. Tức là chỉ đạt 74% (= 3,85 tỷ/2,86 tỷ) khả năng của nó.Công suất đặt phản ánh quy mô nhà máy

Xét nhà máy nhiệt điện Phả Lại 2 (NĐPL 2). Ta thấy, công suất lắp đặt của nhà máy NĐPL 2là 600 MW trong khi công suất lắp đặt của nhà máy NĐPL 1 là 440 MW. Tức là chỉ tiêu này phản ánh quy mô của 2 nhà máy. Nhà máy NĐPL 2 có quy mô lớn hơn nên năng lực sản xuất - khả năng sản xuất điện năng là lớn hơn nhà máy NĐPL 1. Công suất đặt phản ánh đặc điểm vận hành khác nhau giữa các nhà máy

Dữ liệu thực tế cho thấy, so với 2,86 tỷ kWh là lượng điện sản xuất trung bình hàng năm của nhà máy NĐPL 1 thì của nhà máy NĐPL 2 là 3,68 tỷ kWh điện.

106

Tức là nếu nhà máy NĐPL 2 hoạt động ở mức 100% công suất thì 1 năm sẽ sản xuất được lượng điện là600 MW * 24h/ 1 ngày * 365 ngày/ năm = 5 256 000 000 kWh/ nămTa thấy nhà máy NĐPL 2 chỉ đạt mức công suất bằng 70% so với 74% của nhà máy NĐPL 1

Từ số liệu và việc tính toán trên cho thấy, nhà máy NĐPL 1 có quy mô nhỏ hơn, nhưng vì nhà máy NĐPL 1 có 4 tổ máy, nhà máy NĐPL 2 có 2 tổ máy. Nên việc ngừng các tổ máy của nhà máy 2 sẽ tác động lớn đến hiệu suất vận hành (hiệu suất nhà máy 2 = 70% < hiệu suất nhà máy 1 = 74%)

Như vậy “Công suất lắp đặt” là chỉ tiêu phản ánh quy mô và khả năng trên thiết kế của mỗi nhà máy và đặc điểm vận hành của các nhà máy. Vì tầm quan trọng của chỉ tiêu này nên ta đưa nó làm biến đầu vào trong mô hình tính toán định mức chuẩn (Benchmark) cho các nhà máy nhiệt điện than ở Việt Nam.Số lần khởi động tổ máy

Số lần khởi động phụ thuộc vào bảo trì, bảo dưỡng, lịch huy động... Chỉ tiêu số lần khởi động được phản ánh rõ nét thông qua biến đầu vào nhiên liệu than và dầu - là hai loại nhiên liệu chính dùng cho việc khởi động. Vì vậy không đưa biến này vào mô hình.Yếu tố con người

Với yếu tố con người thì: kinh nghiệm, trình độ chuyên môn, số lượng nhân viên. là nhưng thông số phản ánh được chất lượng lao động và hiệu quả trong vận hành. Tuy nhiên hiện nay việc thu thập tất cả các thông số này là rất khó khăn, do điều kiện các số liệu của Việt Nam chưa được tổng hợp chi tiết. Ngoài ra với yếu tố con người thì tổng số lao động cũng đã phần nào phản ánh được chất lượng của lao động, số lượng lao động nhiều tức là mức độ quản lý và trình độ lao động còn chưa tốt. Và ngược lại số lượng lao động ít thì mức độ quản lý sẽ hiệu quả hơn, trình độn lao động sẽ tốt hơn.

Tuy nhiên khi xét đến Vì thế đối với yếu tố con người ta có thể sử dụng biến đầu vào cho việc tính toán Benchmark là số lượng nhân viên tại mỗi nhà máy.Bảo dưỡng, bảo trì

Trên thực tế, các nhà máy đều thực hiện các cuộc bảo dưỡng lớn hoặc nhỏ định kỳ hàng năm, hàng quý theo quy định chung hoặc theo yêu cầu của chính nhà máy như sau: việc bảo trì, bảo dưỡng thực hiện trước sau mỗi lần chạy máy, sau 3 tháng, 6 tháng, 12 tháng và 24 tháng. Trong đó, thông thường là 3-6 tháng bảo trì, bảo dưỡng

107

chi tiết nhỏ, 1 năm đối với những bảo trì, bảo dưỡng lớn. Quy định này giống nhau với tất cả các nhà máy.

Như vậy biến đầu vào này có thể xem là giống nhau đối với tất cả các nhà máy nhiệt điện tại Việt Nam. Do đó sự ảnh hưởng của biến này đến hiệu quả hoạt động của các nhà máy là như nhau cho nên chúng ta không lựa chọn để đưa vào mô hình.Năm vận hành - Năm công nghệ

Năm vận hành hay năm công nghệ phản ánh trình độ công nghệ và số năm khấu hao công nghệ sử dụng của các nhà máy. Nhà máy có năm vận hành lâu hơn thì công nghệ lạc hậu hơn và hiệu quả sử dụng năng lượng thường kém hơn các nhà máy xây dựng sau. Vì thế khi tính toán Benchmark nếu không xét đến năm vạn hành thì sẽ không tạo sự công bằng

Vì thế yếu tố năm vận hành cần được đưa vào để đánh giá hiệu quả sử dụng năng lượng tại các nhà máy nhiệt điện,

Ta thấy nếu 2 nhà máy có công suất đặt như nhau và sản xuất ra sản lượng điện như nhau thì nhà máy nào có lượng tiêu thụ than, dầu nhiều hơn, đồng thời phải sử dụng nhiều nhân viên hơn thì thường có công nghệ cũ và lạc hậu hơn.Lượng xả đáy và thu hồi nước ngưng

Hai yếu tố này giúp tăng hiệu suất của quá trình sản xuất sự, tuy nhiên ảnh hưởng của chúng trên toàn nhà máy là không lớn. Mặt khác hai yếu tố này cũng đã được phản ánh qua biến than tiêu thụ.Vì vậy ta không đưa hai chỉ tiêu này vào mô hình tính toán2.4 Biến đầu ra

Các nhà máy nhiệt điện hòa vào lưới điện Quốc gia tại Việt Nam hiện nay chỉ có nhiệm vụ duy nhất là sản xuất điện, không có nhà máy nào vừa cung cấp điện và vừa cung cấp nhiệt. Vì thế đầu ra duy nhất trong các nhà máy nhiện điện của Việt Nam là điện năng, mà đại diện là điện năng thương phẩm hoặc điện năng sản xuất.

Ngoài điện năng thì hiện tại các nhà máy điện cũng đang tạo ra một sản phẩm nữa là các chất khí thoát ra cùng khói thải, các chất khí thải này đang gây những tác động không tốt đến môi trường. Đây được gọi là đầu ra không mong muốn, tuy nhiên trong khuôn khổ của đề án chỉ dừng lại tính toán hiệu quả khi sử dụng năng lượng. Nên biến đầu ra này sẽ chưa được xét đến.

108

2.5 Lựa chọn biếnTheo kết quả phân tổng hợp tại phần trên thấy rằng trong nhà máy điện số lượng

các biến ảnh hướng đến hiệu quả sử dụng năng lượng rất nhiều (nghiên cứu đưa ra 12 biến đầu vào và 2 biến đầu ra), tuy nhiên trong đó một số biến cũng có thể phản ánh được thông qua các biến tương đồng. Trong khi đó, một trong những ràng buộc quan trọng của mô hình DEA là tổng của số lượng biến đầu vào và đầu ra không được vượt quá số lượng của các DMU (các đơn vị được đưa vào mô hình để đánh giá), tỷ lệ biến đầu vào so với các DMU càng lớn thì kết quả tính toán càng có độ chính xác cao hơn. Thông thường các biến ít nhất là nhỏ hơn một nửa số lượng các DMU. Do đó ta cần lựa chọn các biến đầu vào, đầu ra điển hình làm biến đưa vào mô tình tính toán. Tức là các biến đầu vào và đầu ra có ảnh hưởng lớn nhất tới hiệu quả hoạt động của toàn bộ nhà máy cũng như từng tổ máy để đưa vào mô hình DEA.

Theo như phân tích về đặc điểm tiêu thụ năng lượng và các nhân tố ảnh hưởng đến tiêu thụ năng lượng tại nhà máy nhiệt điện than, và theo kinh nghiệm từ các nghiên cứu về xây dựng Benchmark trên thế giới. Nhóm tác giả đề xuất các biến đầu vào như sau:

Bảng 23 Các biến đầu vào có thể sử dụng để tính toánBiến đầu vào Biến đầu ra

Than

Điện năng thương phẩmCông suất đặt của nhà máyDầuNăm vận hành

Để có thể đánh giá hiệu quả và mức độ ảnh hưởng của các biến trong hiệu quả sử dụng năng lượng tại các nhà máy nhiệt điện, ta tiến hành thu thập số liệu theo các tiêu chí đầu vào và đầu ra như trên. Sau đó sử dụng phương pháp DEA để tính toán. từ đó phân tích được mức độ ảnh hưởng của từng biến và các chỉ số hiệu quả CCR.

3. THU THẬP SỐ LIỆU VÀ TÍNH TOÁN BENCHMARK SỬ DỤNG NĂNG LƯỢNG TẠI NHÀ MÁY NHIỆT ĐIỆN THAN3.1 Thu thập số liệu

Sau khi có các phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả sử dụng năng lượng, xác định các thông số cần thu thập, việc thu thập được thực hiện qua các bước:

109

- Xây dựng phiếu khảo sát: Phiếu khảo sát được xây dựng gồm ba phần với các nội dung về: Thông tin chung của nhà máy, Tình hình sản xuất và tiêu thụ năng lượng tại nhà máy và cuối cùng là đánh giá một số tổn thất tại nhà máy.

- Khảo sát thử: Quá trình khảo sát thử được thực hiện tại nhà máy Phả lại 1, sau khi thực hiện sảo sát thử sẽ tiến hành chỉnh sửa và hoàn thiện phiếu khảo sát

- Tiến hành khảo sát toàn bộ 12 nhà máy nhiện điện.

(Mẫu phiếu khảo sát được đưa ra trong Phụ lục 4 của báo cáo)

Kết quả khảo sát được tổng hợp trong Phụ lục 5

3.2 Tính toán BenchmarkBài tính toán Benchmark theo phương pháp DEA được giải bằng cách sử dụng

phần mềm Excel xây dựng các hàm rằng buộc và tính toán.

Theo kết quả nghiên cứu ta có trong mô hình CCR của phương pháp DEA:

Hàm tuyến tính (LP0) Max uy0

Hàm ràng buộc vx0 = 1

-vX + uY < 0

v> 0, u> 0

Mô hình đối ngẫu của mô hình tuyến tính ban đầu được thể hiện với biến số thực ớ và một vecto không âm À = (À1 ,..., Àn)T của các biến như sau:

Hàm đối ngẫu (DLP0): Min o

Hàm ràng buộc 6ox0 — XẢ > 0

YÀ > y0

À > 0

Trong trường hợp với các nhà máy nhiệt điện ta có ở đây ớo là hàm mục tiêu, giá trị X là các biến đầu vào và Y là biến đầu ra; À là trọng số tham khảo cho các từng nhà máy.

Để có thể tính toán Benchmark theo phương pháp DEA cho các nhà máy Nhiệt điện than, thì chúng ta cần phải sử dụng số liệu của các biến đầu vào và đầu ra đã được lựa chọn ở trên, tuy nhiên chúng ta không thể áp dụng bài toán cho duy nhất một trường hợp như vậy, mà cần phải đưa ra các trường hợp khác nhau để có thể so sánh,

110

đánh giá một cách tổng quát và chính xác nhất. Do đó tác giả đưa ra các trường hợp khác nhau để tính toán, so sánh, phân tích và đánh giá. Trường hợp đầu tiên tác giả muốn đề cập đến là trường hợp cơ sở, trường hợp này sẽ bao gồm tất cả các đầu vào và đầu ra đã lựa chọn, có nghĩa là sẽ tính toán chỉ số hiệu quả tổng quát, dựa trên mọi khía cạnh về năng lượng, quy mô cũng như công nghệ của nhà máy.

J Trường hợp cơ sở:o Đầu vào:

■ X1 : Tổng nhiệt lượng than và dầu■ X2: Công suất đặt■ X3 : Năm vận hành

o Đầu ra:■ Y: Sản lượng điện

Số liệu đưa vào tính toán là:

Bảng 24 Thông số các biến:

STT TÊN NHÀ MÁY Tổng nhiệt lượng than và dầu (Kcal)

Công suất đặt (MW)

Năm vận hành

Sản lượng điện (MWh)

1 Uông Bí 1,867,852,586,234 110 1978 566,000

2 Ninh Bình 1,966,119,553,885 100 1976 664,000

3 Phả Lại 1 6,291,412,120,000 440 1986 2,102,000

4 Phả Lại 2 8,022,313,780,000 600 2001 3,331,000

5 Na Dương 2,180,495,123,286 100 2004 740,000

6 Cao Ngạn 2,493,493,977,706 115 2007 777,000

7 Formosa 4,434,494,875,889 150 2004 1,403,000

8 Cẩm Phả 10,806,929,532,000 600 2010 3,759,000

9 Quảng Ninh 5,134,792,000,000 600 2010 2,036,000

10 Uông Bí mở rộng 3,633,166,411,800 300 2007 1,583,000

11 Sơn Động 3,034,918,000,000 220 2010 1,180,000

12 Hải Phòng 5,691,328,800,000 600 2009 2,360,000

Khi đó ta có:

Hàm mục tiêu: Min o

Các rằng buộc: ớo.X10 > X11 X1 + X12 X2 + ... + X112 Xi2

111

0 o.X20 > X21 X1 + X22 X2 + ... + X212 X12

0 o.X30 > X31 X1 + X32 X2 + ... + X312 X12

Yo < Y1 X + Y2 X2 + ... + Y12 Xi2

X > 0

Nếu như tính toán thủ công thì chúng ta cần làm bài toán trên 12 lần. Mỗi lần là một DMUo khác nhau để tìm ra 12 chỉ số hiệu quả CCR 0o cho 12 nhà máy

Ví dụ, chúng ta tính toán cho trường hợp DMUo là DMU1 : Nhà máy nhiệt điện Uông Bí ta có:

Hàm mục tiêu: Min 0o

Các rằng buộc:

• 0o *1,867,852,586,234 > 1,867,852,586,234*X1 + 1,966,119,553,885*Ằ2 ++ 6,291,412,120,000*X3 + ... + 5,691,328,800,000*X12

• 0o *110 > 110*X1 + 100*X2 + 440*X3 + ... + 600*X12

• 0o *1978 > 1978*X1 + 1976*X2 + 1986*X3 + ... + 2009*X12

• 566,000 < 566,000*X1 + 664,000*X2 + 2,102,000*X3 + ... ++ 2,360,000*X12

• X > 0

Sử dụng công cụ Solver của Excel để giải bài toán quy hoạch tuyến tính trên, chúng ta được kết quả như sau:

Giá trị hàm mục tiêu 0o= 0,80 các giá trị của tập tham khảo: X7 = 0,164 và X10 = 0,212 còn các giá trị X còn lại đều bằng 0. Như vậy với nhà máy điện Uông Bí thì chưa đạt hiệu quả sử dụng năng lượng theo mô hình CCR, nhà máy cần cải thiện các yếu tố đầu vào theo tập tham khảo là nhà máy Formosa và Uông Bí mở rộng.

Với các DMU khác có thể tính toán tương tự, tuy nhiên để nhanh chóng và thuận lợi cho việc tính toán thì ta có thể lập trình bài toán bằng công cụ Macros (Lập trình bằng ngôn ngữ Microsoft Visual Basic chạy trên nền tảng Microsoft Excel). Bài toán được lập trình và tự động tính toán với tất cả các DMU để rồi đưa ra bảng kết quả cuối cùng sẽ bao gồm các chỉ số hiệu quả CCR của các nhà máy.

Sau khi xây dựng bài toán bằng Macros, tiến hành tính toán cho các DMU kết quả tính toán được đưa ra trong bảng sau:

Bảng 25 Kết quả tính trường hợp cơ sở112

STT TÊN NHÀ MÁY Chỉ số hiệu quả CCR

1 Uông Bí 0.802202 Ninh Bình 0.94313

3 Phả Lại 1 0.82758

4 Phả Lại 2 1.000005 Na Dương 0.98129

6 Cao Ngạn 0.89937

7 Formosa 1.00000

8 Cẩm Phả 1.00000

9 Quảng Ninh 0.93336

10 Uông Bí mở rộng 1.0000011 Sơn Động 0.94594

12 Hải Phòng 0.98211

Chỉ số hiệu quả trung bình 0.942914006

Từ bảng kết quả trên, chúng ta có thể tổng quát dưới dạng biểu đồ như sau:

^■Chỉ số hiệu quả từng nhà máy

------Đường trung bình

Hình 25 Kết quả tính chỉ số hiệu quả Benchmark năng lượng phương án cơ sở

Theo kết quả tính toán nhận thấy khi sử dụng 3 biến đầu vào: Nhiệt lượng Than và dầu, Công suất đặt, Năm vận hành và Sản lượng điện làm biến đầu ra thì hầu hết các nhà máy nhiệt điện than đều có chỉ số hiệu quả CCR khá cao. Chỉ số hiệu quả trung bình chung của 12 nhà máy là 0.94 và có đến 8 nhà máy nằm trên mức trung bình, trong đó có 4 nhà máy đạt chuẩn hiệu quả theo mô hình CCR là nhà máy Phả Lại 2, Formosa, Cẩm Phả và Uông Bí mở rộng (Chỉ số hiệu quả CCR = 1). Việc 4 nhà máy

113

này đạt mức hiệu quả CCR trong trường hợp cơ sở có thể dễ dàng hiểu được, vì 4 nhà máy này hầu hết là các nhà máy mới, có trang thiết bị và công nghệ tiên tiến, ví dụ đối với nhà máy Phả Lại 2 thì toàn bộ linh kiện của nhà máy đều xuất xứ từ Nhật và các nước châu Âu đạt tiêu chuẩn châu Âu cũng như thế giới, đối với nhà máy Cẩm Phả thì công nghệ tiên tiến làm cho hiệu suất nhà máy rất cao...

Bốn nhà máy trên có chỉ số hiệu quả CCR = 1 cũng cho thấy họ đã sử dụng các đầu vào hợp lý nhất, và đương nhiên các nhà máy chưa hiệu quả sẽ tham khảo để đưa ra các giải pháp nhằm cải thiện tình trạng hiện tại. Và trong số 4 nhà máy này thì 2 nhà máy Uông Bí mở rộng và Formosa được tham khảo nhiều nhất từ các nhà máy không hiệu quả với lần lượt là 8 và 6 lần được tham khảo. Điều này có thể giải thích như sau: khi một nhà máy hoạt động chưa hiệu quả tham khảo các nhà máy khác, rõ ràng họ sẽ tìm các nhà máy có quy mô, công nghệ tương đương trước tiên để tham khảo vì như thế họ sẽ dễ dàng so sánh và học theo hơn chứ không phải là các nhà máy có quy mô lớn hơn hoặc bé hơn hẳn. Và ở đây trong số 4 nhà máy đạt hiệu quả CCR thì có 2 nhà máy Uông Bí mở rộng và Formosa là có quy mô tương đương với các nhà máy không hiệu quả (Công suất đặt 2 nhà máy lần luợt là 300 MW và 150 MW), còn 2 nhà máy Phả Lại 2 và Cẩm Phả thì có công suất đặt là 600 MW nên quy mô lớn hơn hẳn so với các nhà máy khác.

Trong một chiều hướng ngược lại, các nhà máy đang hoạt động kém hiệu quả nhất là Uông Bí và Phả Lại 1 (chỉ số hiệu quả CCR lần lượt là 0.80 và 0.82). Điều này có thể giải thích là do 2 nhà máy này có công nghệ và trang thiết bị khá cũ (năm đưa vào vận hành lần lượt là năm 1978 và 1986) nên dẫn đến hiệu quả hoạt động thấp.

Bên cạnh đó, trong số các nhà máy không đạt hiệu quả thì chúng ta cũng có thể thấy có 2 nhà máy Na Dương và Hải Phòng gần đạt được trạng thái hiệu quả (đều có chỉ số hiệu quả CCR là 0.98).

Như vậy, trong trường hợp cơ sở, khi tính toán chỉ số hiệu quả tổng thể dựa trên nhiều khía cạnh thì các nhà máy nhiệt điện than có chỉ số hiệu quả CCR khá cao, để có thể đánh giá chính xác hơn mức độ ảnh hưởng của các biến thì tác giả đưa ra các trường hợp tiếp theo như sau:

J Trường hợp 1:o Đầu vào:

■ X1 : Tổng nhiệt lượng than và dầuo Đầu ra:

■ Y: Sản lượng điện

114

Số liệu đưa vào mô hình là:

Bảng 26 Thông số các biến trường hợp 1

STT TÊN NHÀ MÁY Tổng nhiệt lượng than và dầu (Kcal)

Sản lượng điện (MWh)

1 Uông Bí 1,867,852,586,234 566,000

2 Ninh Bình 1,966,119,553,885 664,000

3 Phả Lại 1 6,291,412,120,000 2,102,000

4 Phả Lại 2 8,022,313,780,000 3,331,000

5 Na Dương 2,180,495,123,286 740,000

6 Cao Ngạn 2,493,493,977,706 777,000

7 Formosa 4,434,494,875,889 1,403,000

8 Cẩm Phả 10,806,929,532,000 3,759,000

9 Quảng Ninh 5,134,792,000,000 2,036,000

10 Uông Bí mở rộng 3,633,166,411,800 1,583,000

11 Sơn Động 3,034,918,000,000 1,180,000

12 Hải Phòng 5,691,328,800,000 2,360,000

Kết quả tính toán tương tự trong Excel như sau:

Bảng 27 Kết quả tính toán cho trường hợp 1

STT TÊN NHÀ MÁY Chỉ số hiệu quả CRS

1 Uông Bí 0.695472 Ninh Bình 0.775113 Phả Lại 1 0.766814 Phả Lại 2 0.952975 Na Dương 0.778906 Cao Ngạn 0.715187 Formosa 0.726148 Cẩm Phả 0.798329 Quảng Ninh 0.9100410 Uông Bí mở rộng 1.0000011 Sơn Động 0.89236

115

12 0.95171Hải Phòng

Chỉ số hiệu quả trung bình 0.83025

^■Chỉ số hiệu quả từng nhà máy

------Đường trung bình

Hình 26 Kết quả tính chỉ số hiệu quả Benchmark năng lượng phương án 1

Theo kết quả tính toán khi chỉ sử dụng một biến đầu vào là tổng nhiệt lượng than và dầu và một biến biến đầu ra là sản lượng điện, thì chúng ta có thể thấy chỉ số hiệu quả trung bình của 12 nhà máy nhiệt điện than thấp hơn một cách rõ rệt so với trường hợp cơ sở (0.83025 so với 0.94291). Bên cạnh đó nhìn vào đồ thị chúng ta thấy chỉ có 5 nhà máy là có chỉ số hiệu quả CCR cao hơn mức trung bình và duy nhất một nhà máy đạt hiệu quả sử dụng năng lượng là nhà máy Uông Bí mở rộng. Do đó nhà máy Uông Bí mở rộng trong trường hợp này sẽ là đơn vị tham khảo cho tất cả các nhà máy còn lại.

Để đi sâu hơn về vấn đề năng lượng, chúng ta sẽ so sánh trường hợp này với trường hợp cơ sở, biểu diễn bằng đồ thị dưới đây:

116

Hình 27 So sánh Benchmark năng lượng phương án cơ sở-phương án 1

Nhìn vào đồ thị chúng ta có thể thấy ngoài 5 nhà máy: Ninh Bình, Na Dương, Cao Ngạn, Formosa và Cẩm Phả thì các nhà máy còn lại có các chỉ số hiệu quả trong 2 trường hợp khác nhau không lớn, điều này chứng tỏ biến đầu vào năng lượng than và dầu có ảnh hưởng chủ yếu tới hiệu quả tổng thể của các nhà máy nhiệt điện than.

Ngoài ra, hai nhà máy Formosa và Cẩm Phả đều đạt chỉ số hiệu quả tổng thể trong trường hợp cơ sở, nhưng trong trường hợp này chỉ số hiệu quả sụt giảm một cách đáng kể (lần lượt là 0.72614 và 0.79832), điều này cho thấy mặc dù hai nhà máy này đạt hiệu quả tổng thể nhưng về khía cạnh sử dụng năng lượng thì chưa hợp lý, do đó cần cải thiện việc tiêu thụ đầu vào than và dầu.

Trong cả hai trường hợp, Uông Bí vẫn là nhà máy có chỉ số hiệu quả thấp nhất.

Do vẫn còn nhiều khác biệt ở các nhà máy trong hai trường hợp, nên chứng tỏ bên cạnh biến đầu vào năng lượng than và dầu thì vẫn có các yếu tố khác ảnh hưởng đến hiệu quả tổng thể của các nhà máy nhiệt điện than.

J Trường hợp 2:o Đầu vào:

■ Xì: Tổng nhiệt lượng than và dầu■ X2 : Năm vận hành

o Đầu ra:■ Y: Sản lượng điện

So với trường hợp 1, trong trường hợp này ta đưa thêm biến đầu vào là Năm vận hành vào tính toán. Đánh giá theo số năm vận hành sẽ giúp đưa ra những đánh giá

117

khách quan về hiệu quả sử dụng năng lượng của nhà máy theo công nghệ từng thời kỳ. Giúp các giá trị đánh giá được công bằng cho các nhà máy xây dựng cũ.

Trong 9 nhà máy nhiệt điện tại Việt Nam thì nhà máy cũ nhất là nhà máy Ninh Bình được xây dựng năm 1974.

Số liệu đưa vào mô hình là:

Bảng 28 Thông số các biến trường hợp 2

STT TÊN NHÀ MÁY Tổng nhiệt lượng than và dầu (Kcal)

Năm vận hành

Sản lượng điện (MWh)

1 Uông Bí 1,867,852,586,234 1978 566,000

2 Ninh Bình 1,966,119,553,885 1976 664,000

3 Phả Lại 1 6,291,412,120,000 1986 2,102,000

4 Phả Lại 2 8,022,313,780,000 2001 3,331,000

5 Na Dương 2,180,495,123,286 2004 740,000

6 Cao Ngạn 2,493,493,977,706 2007 777,000

7 Formosa 4,434,494,875,889 2004 1,403,000

8 Cẩm Phả 10,806,929,532,000 2010 3,759,000

9 Quảng Ninh 5,134,792,000,000 2010 2,036,000

10 Uông Bí mở rộng 3,633,166,411,800 2007 1,583,000

11 Sơn Động 3,034,918,000,000 2010 1,180,000

12 Hải Phòng 5,691,328,800,000 2009 2,360,000

Kết quả tính toán trong Excel như sau:

Bảng 2929 Kết quả tính toán cho trường hợp 2

STT TÊN NHÀ MÁY Chỉ số hiệu quả CRS

1 Uông Bí 0.695472 Ninh Bình 0.775113 Phả Lại 1 0.796074 Phả Lại 2 1.000005 Na Dương 0.778906 Cao Ngạn 0.715187 Formosa 0.73764

118

8 Cẩm Phả 1.000009 Quảng Ninh 0.9333610 Uông Bí mở rộng 1.0000011 Sơn Động 0.8923612 Hải Phòng 0.98211

Chỉ số hiệu quả trung bình 0.85885

1.000000.950000.900000.850000.800000.750000.700000.650000.60000

Chỉ số hiệu quả từng nhà máy

------Đường trung bình

./V -ứS' -Cố -Cố -C&

Hình 28 Kết quả tính chỉ số hiệu quả Benchmark năng lượng phương án 2

Trong trường hợp này, chúng ta có thể thấy chỉ số hiệu quả trung bình là 0.85885 và cao hơn so với trường hợp 1. Và cũng đã có tới một nửa số nhà máy nằm trên mức trung bình, trong đó có 3 nhà máy đạt chỉ số hiệu quả CCR là nhà máy Phả Lại 2, Cẩm Phả và Uông Bí mở rộng. Trong số 3 nhà máy đạt chỉ số hiệu quả CCR thì nhà máy Uông Bí mở rộng được chọn làm đơn vị tham khảo nhiều nhất với 9 lần.

Đồ thị dưới đây sẽ so sánh trường hợp 1 và trường hợp 2

119

1.000000.950000.900000.850000.800000.750000.700000.650000.60000

■ Benchmark -TH1

■ Benchmark -TH2

4$

Hình 29 So sánh Benchmark năng lượng phương án 1-phương án 2

Nhìn vào đồ thị chúng ta có thể thấy hầu hết các nhà máy trong trường hợp 2 đều có chỉ số hiệu quả cao hơn so với trường hợp 1, chứng tỏ biến năm vận hành có ảnh hưởng đến chỉ số hiệu quả của các nhà máy nhiệt điện than.

So sánh với trường hợp cơ sở chúng ta có đồ thị sau:

1.000000.950000.900000.850000.800000.750000.700000.650000.60000

■ Benchmark-CS

■ Benchmark -TH2

-ồ/

Hình 30 Kết quả tính chỉ số hiệu quả Benchmark năng lượng phương án cơ sở

Nhìn vào đồ thị chúng ta có thể thấy, chỉ số hiệu quả của 2 nhà máy: Quảng Ninh và Hải Phòng là giống nhau trong 2 trường hợp và đều nhỏ hơn 1, điều này cho thấy rằng đối với 2 nhà máy này, đầu vào biến công suất đặt hầu như không tác động đến hiệu quả tổng thể.

J Trường hợp 3:120

o Đầu vào:■ X1: Tổng nhiệt lượng than và dầu■ X2 : Công suất đặt

o Đầu ra:■ Y: Sản lượng điện

So với trường hợp 1, trong trường hợp này ta đưa thêm biến công suất đặt vào tính toán. Số liệu các biến đầu vào như sau:

Bảng 30 Thông số các biến trường hợp 3

STT TÊN NHÀ MÁY Tổng nhiệt lượng than và dầu (Kcal)

Công suất đặt (MW)

Sản lượng điện (MWh)

1 Uông Bí 1,867,852,586,234 110 566,000

2 Ninh Bình 1,966,119,553,885 100 664,000

3 Phả Lại 1 6,291,412,120,000 440 2,102,000

4 Phả Lại 2 8,022,313,780,000 600 3,331,000

5 Na Dương 2,180,495,123,286 100 740,000

6 Cao Ngạn 2,493,493,977,706 115 777,000

7 Formosa 4,434,494,875,889 150 1,403,000

8 Cẩm Phả 10,806,929,532,000 600 3,759,000

9 Quảng Ninh 5,134,792,000,000 600 2,036,000

10 Uông Bí mở rộng 3,633,166,411,800 300 1,583,000

11 Sơn Động 3,034,918,000,000 220 1,180,000

12 Hải Phòng 5,691,328,800,000 600 2,360,000

Kết quả tính toán trong Excel như sau:

Bảng 3130 Kết quả tính toán cho trường hợp 3

STT TÊN NHÀ MÁY Chỉ số hiệu quả CRS

1 Uông Bí 0.802202 Ninh Bình 0.943133 Phả Lại 1 0.825414 Phả Lại 2 0.996535 Na Dương 0.981296 Cao Ngạn 0.89937

121

7 Formosa 1.000008 Cẩm Phả 0.941399 Quảng Ninh 0.9100410 Uông Bí mở rộng 1.0000011 Sơn Động 0.9459412 Hải Phòng 0.95171

Chỉ số hiệu quả trung bình 0.93308

Kết quả tính toán trên có thể biểu diễn dưới dạng đồ thị như sau:

^■Chỉ số hiệu quả từng nhà máy

------Đường trung bình

Hình 31 Kết quả tính chỉ số hiệu quả Benchmark năng lượng phương án 3

Chúng ta thấy rằng trong trường hợp này, chỉ số hiệu quả trung bình của các nhà máy đã cao hơn nhiều so với trường hợp 1 (0.93308 so với 0.83025). Và có 8 nhà máy đạt chỉ số hiệu quả trên mức trung bình, tuy nhiên so với trường hợp 2 thì trường hợp này lại chỉ có 2 nhà máy đạt hiệu quả CCR là Formosa và Uông Bí mở rộng.

Như vậy khi thêm biến đầu vào công suất đặt của nhà máy nhận thấy rằng hiệu quả CCR của các nhà máy đã thay đổi nhiều so với trường hợp 1. Như vậy rõ ràng công suất đặt có ảnh hưởng đến các nhà máy.

So sánh chỉ số hiệu quả của trường hợp 3 và trường hợp 2

122

1.000000.950000.900000.850000.800000.750000.700000.650000.60000

■ Benchmark -TH3■ Benchmark -TH2

4^

Hình 32 So sánh Benchmark năng lượng phương án 2 - phương án 3

Chúng ta có thể thấy trên đồ thị rằng có sự đối nghịch giữa 2 nhà máy Formosa và Cẩm Phả trong 2 trường hợp. Trong trường hơp 3 nhà máy Formosa đạt hiệu quả còn nhà máy Cẩm Phả thì không, trường hợp 2 thì ngược lại, và chúng ta cũng biết rằng cả 2 nhà máy này đều đạt hiệu quả tổng thể. Điều này cho thấy rằng hiệu quả phát điện trên công suất đặt của nhà máy Formosa là khá tốt còn năm vận hành là lợi thế của nhà máy Cẩm Phả (tương đương với công nghệ tiên tiến nhất).

So sánh chỉ số hiệu quả của trường hợp 3 và trường hợp cơ sở:

■ Benchmark -TH3■ Benchmark-CS

Hình 33 So sánh Benchmark năng lượng phương án cơ sở - phương án 3

Nhìn vào đồ thị chúng ta thấy rằng chỉ số hiệu quả của 5 nhà máy: Uông Bí, Ninh Bình, Na Dương, Cao Ngạn và Sơn Động trong cả 2 trường hợp là bằng nhau và

123

đều nhỏ hơn 1, điều này cho thấy rằng biến đầu vào Năm vận hành không ảnh hưởng đến chỉ số hiệu quả tổng thể của 5 nhà máy này.

3.3 Tổng hợp và phân tích kết quảTổng hợp 4 trường hợp đánh giá hiệu quả sử dụng năng lượng cho nhà máy

nhiệt điện, ta có bảng tổng kết như sau:

Bảng 31 Bảng tổng hợp chỉ số hiệu quả 12 nhà máy nhiệt điện than Việt Nam

Qua 4 trường hợp xét trên, chúng ta đã có được những đánh giá tổng quát như

STT Tên nhà máy Benchmark- CS

Benchmark - TH1

Benchmark - TH2

Benchmark - TH3

1 Uông Bí 0.80220 0.69547 0.69547 0.802202 Ninh Bình 0.94313 0.77511 0.77511 0.943133 Phả Lại 1 0.82758 0.76681 0.79607 0.825414 Phả Lại 2 1.00000 0.95297 1.00000 0.996535 Na Dương 0.98129 0.77890 0.77890 0.981296 Cao Ngạn 0.89937 0.71518 0.71518 0.899377 Formosa 1.00000 0.72614 0.73764 1.000008 Cẩm Phả 1.00000 0.79832 1.00000 0.941399 Quảng Ninh 0.93336 0.91004 0.93336 0.9100410 Uông Bí mở rộng 1.00000 1.00000 1.00000 1.0000011 Sơn Động 0.94594 0.89236 0.89236 0.9459412 Hải Phòng 0.98211 0.95171 0.98211 0.95171

sau:

Chỉ có duy nhất nhà máy nhiệt điện Uông Bí mở rộng đạt chỉ số hiệu quả CCR trong cả 4 trường hợp và trường hợp nào cũng được các nhà máy khác chọn làm đơn vị tham khảo nhiều nhất. Như vậy chúng ta có thể nói nhà máy Uông Bí mở rộng là nhà máy hoạt động hiệu quả nhất, sử dụng năng lượng hợp lý nhất.

Trong cả 4 trường hợp thì nhà máy hoạt động kém hiệu quả, sử dụng năng lượng chưa hợp lý nhất là nhà máy Uông Bí. Do đó nhà máy Uông bí cần cải thiện mạnh mẽ việc tiêu thụ năng lượng than và dầu của mình.

Từ trường hợp 2 và 3 chúng ta thấy rằng số lượng nhà máy mà biến đầu vào Năm vận hành không ảnh hưởng nhiều hơn so với biến đầu vào Công suất đặt (5 so với 2) như vậy chúng ta có thể thấy mức độ ảnh hưởng của biến Công suất đặt đến hiệu quả hoạt động của các nhà máy lớn hơn so với biến đầu vào Năm vận hành.

124

Nhìn chung, đối với từng nhà máy thì sẽ có những ảnh hưởng khác nhau từ các biến đầu vào. Có thể đối với nhà máy này, biến đầu vào không ảnh hưởng nhưng với nhà máy khác thì lại có, do đó chúng ta có thể thấy tất cả các biến đầu vào Tổng nhiệt lượng than và dầu, Công suất đặt và Năm vận hành đều có ảnh hưởng đến chỉ số hiệu quả tổng thể của các nhà máy nhiệt điện than. Mức độ ảnh hưởng tăng dần từ thấp lên cao của các biến đầu vào là: Năm vận hành rồi đến Công suất đặt, lớn nhất là Tổng nhiệt lượng than và dầu.

Do đó chúng ta sẽ sử dụng hết tất cả các biến đầu vào đã lựa chọn ở phần trước để tính toán chỉ số hiệu quả cho các nhà máy nhiệt điện than - Tương ứng với trường hợp cơ sở. Qua chứng minh, biến đầu vào Tổng nhiệt lượng than và dầu có ảnh hưởng chủ yếu tới chỉ số hiệu quả tổng thể của các nhà máy nhiệt điện than và dầu do đó chỉ số hiệu quả tổng thể trong trường hợp cơ sở có thể xem như là chỉ số hiệu quả sử dụng năng lượng tại các nhà máy nhiệt điện than.

Như vậy, các nhà máy nhiệt điện than hiện tại đang đạt Benchmark hiệu quả sử dụng năng lượng là Phả Lại 2, Formosa, Cẩm Phả và Uông Bí mở rộng. Các nhà máy khác đang trong trạng thái chưa hiệu quả và có thể tham khảo các nhà máy trên để cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng của mình.

125

PHẦN IV. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

I. KẾT LUẬN

Trong nghiên cứu này, nhóm đề tài đã giới thiệu vai trò và ý nghĩa của việc xây dựng Benchmark. Đây là công cụ quản lý hữu hiệu giúp các đơn vị có được các phương thức cải tiến giúp nâng cao hiệu quả sản xuất, kinh doanh. Có rất nhiều hướng tiếp cận để xây dựng Benchmark, tùy từng điều kiện và yêu cầu cụ thể mà có thể sử dụng phương pháp cho phù hợp. Đối với ngành công nghiệp Việt Nam nhóm đề tài đã nghiên cứu, phân tích và đề xuất sử dụng phương pháp DEA để xây dựng Benchmark.

Phương pháp DEA hiện tại đang được sử dụng khá phổ biến trên thế giới trong việc xây dựng Benchmark sử dụng năng lượng trong các cơ sở sản xuất, các nhà máy điện, ...Bằng việc đánh giá hiệu quả sử dụng các đầu vào để sản xuất ra sản phẩm đầu ra, phương pháp DEA đưa ra đường biên hiệu quả trong việc sử dụng tối ưu các yếu tố đầu vào của các đơn vị được xem xét. Và từ đây xác định được đơn vị nào đạt hiệu quả và đơn vị nào không đạt hiệu quả Benchmark, đồng thời trên cơ sở đó phương pháp DEA cũng đưa ra các hướng cải tiến cho từng đơn vị chưa đạt hiệu quả.

Sử dụng phương pháp DEA với mô hình CCR nhóm đề tài đã tiến hành nghiên cứu và xây dựng Benchmark cho 9 nhà máy nhiệt điện than tại Việt Nam, kết quả nghiên cứu được trình bầy chi tiết trong Phần 3 của thuyết minh. Kết quả tính toán cho 9 nhà máy, đã đưa ra được những đánh giá về hiệu quả sử dụng năng lượng từng nhà máy, xác định được nhà máy đạt chuẩn và không đạt chuẩn Benchmark sử dụng năng lượng. Với những nhà máy chưa đạt chuẩn CCR thì đều có những khuyến nghị để cải tiến.

II. KIẾN NGHỊ

- Benchmark tại Việt Nam đang còn là một khái niệm tương đối mới, tuy nhiên trên Thế Giới đã khá phổ biến, nó đã được chứng mình là công cụ quản lý hết sức hữu hiệu. Benchmark đang ngày càng được coi trọng và phát triển, vì thế để tăng cường khả năng quản lý sử dụng năng lượng tại Việt Nam, giúp các đơn vị có định hướng cải tạo sử dụng năng lượng, giúp cơ quan quản lý nhà nước thực hiện quản lý năng lượng theo Luật sử dụng năng lượng TK&HQ, thì Việt Nam cần tăng cường và tích cực trong việc xây dựng Benchmark năng lượng trong từng ngành, từng lĩnh vực.

- Thực hiện các công bố chuẩn về Benchmark làm cơ sở để đánh giá hiệu quả sử dụng năng lượng tại mỗi đơn vị.

126

-Một trong những khó khăn chính khi thực hiện Benchmark chính là cơ sở dữ liệu trong ngành công nghiệp Việt Nam còn thiếu và không thống nhất, vì thế các cơ quan quản lý nhà nước cần xây dựng một hệ thống chuẩn các báo cáo về sử dụng năng lượng tại mỗi đơn vị. Đây sẽ là cơ sở dữ liệu rất tốt cho việc xây dựng Benchmark trong từng ngành.

- Phương pháp DEA là phương pháp xác định Benchmark hữu hiệu, các đánh giá đưa ra từ phương pháp có ý nghĩa thực tiễn cao. Phương thức thực hiện rất phù hợp trong việc xây dựng Benchmark năng lượng trong công nghiệp, nơi mà số lượng các mẫu đưa vào đánh giá là không nhiều. Vì thế nhóm đề tài kiến nghị tiếp tục được nghiên cứu và phát triển phương pháp DEA cho các ngành công nghiệp khác.

127

TÀI LIỆU THAM KHẢO[1] Abbott, M., 2006, The productivity and efficiency of the Australian electricity

supply industry. Energy Economics 28, 444-454.[2] Agrell, P.J., Bogetoft, P., 2005. Economic and environmental efficiency of district

heating plants. Energy Policy 33, 1351-1362.[3] Athanassopoulos, A.D., Lambroukos, N., Seiford, L., 1999. Data envelopment

scenario analysis for setting targets to electricity generating plants. European Journal of Operational Research 115, 413-428.

[4] Boyd, G.A., Pang, J.X., 2000. Estimating the linkage between energy efficiency and productivity. Energy Policy 28, 289-296.

[5] Chauhan, N.S., Mohapatra, P.K.J., Pandey, K.P., 2006. Improving energyproductivity in paddy production through benchmarking - an application of data envelopment analysis. Energy Conversion and Management 47, 1063-1085.

[6] Chien, C.F., Lo, F.Y., Lin, J.T., 2003. Using DEA to measure the relative efficiency of the service center and improve operation efficiency through reorganization. IEEE Transactions on Power Systems 18, 366-373.

[7] Cook, W.D., Green, R.H., 2005. Evaluating power plant efficiency: A hierarchical model. Computers & Operations Research 32, 813-823.

[8] Edvardsen, D.F., F0rsund, F.R., 2003. International benchmarking of electricity distribution utilities. Resource and Energy Economics 25, 353-371.

[9] Giannakis, D., Jamasb, T., Pollitt, M., 2005. Benchmarking and incentiveregulation of quality of service: An application to the UK electricity distribution networks. Energy Policy 33, 2256-2271.

[10] Hattori, T., Jamasb, T., Pollitt, M., 2005. Electricity distribution in the UK and Japan: A comparative efficiency analysis 1985-1998. The Energy Journal 26, 23­47.

[11] Hu, J.L., Kao, C.H., 2007. Efficient energy-saving targets for APEC economies. Energy Policy 35, 373-382.

[12] Hu, J.L., Wang, S.C., 2006. Total-factor energy efficiency of regions in China. Energy Policy 34, 3206-3217.

[13] Jamasb, T., Nillesen, P., Pollitt, M., 2004. Strategic behaviour under regulatory benchmarking. Energy Economics 26, 825-843.

[14] Jamasb, T., Pollitt, M., 2003. International benchmarking and regulation: An application to European electricity distribution utilities. Energy Policy 31, 1609­1622.

128

[15] Kashani, H.A., 2005a. State intervention causing inefficiency: An empirical analysis of the Norwegian Continental Shelf. Energy Policy 33, 1998-2009.

[16] Korhonen, P.J., Syrjanen, M.J., 2003. Evaluation of cost efficiency in Finnish electricity distribution. Annals of Operations Research 121, 105-122.

[17] Kulshreshtha, M., Parikh, J.K., 2002. Study of efficiency and productivity growth in opencast and unsergroud coal miningin India: A DEA analysis. Energy Economics 24, 439-453.

[18] Lam, P.L., Shiu, A., 2001. A data envelopment analysis of the efficiency of China’s thermal power generation. Utilities Policy 10, 75-83.

[19] Lo, F.Y., Chien, C.F., Lin, J.T., 2001. A DEA study to evaluate the relative efficiency and investigate the district reorganization of the Taiwan power company. IEEE Transactions on Power Systems 16, 170-178.

[20] Nag, B., 2006. Estimation of carbon baselines for power generation in India: The supply side approach. Energy Policy 34, 1399-1410.

[21] Olatubi, W.O., Dismukes, D.E., 2000. A data envelopment analysis of the levels and determinants of coal-fired electricpower generation performance. Utilities Policy 9, 47-59.

[22] Onut, S., Soner, S., 2006. Energy efficiency assessment for the Antalya Region hotels in Turkey. Energy and Buildings 38, 964-971.

[23] Oude Lansink, A., Bezlepkin, I., 2003. The effect of heating technologies on CO2 and energy efficiency of Dutch greenhouse firms. Journal of Environmental Management 68, 73-82.

[24] Pacudan, R., de Guzman, E., 2002. Impact of energy efficiency policy to productive efficiency of electricity distribution industry in the Philippines. Energy Economics 24, 41-54.

[25] Pombo, C., Taborda, R., 2006. Performance and efficiency in Colombia’s power distribution system: Effects of the 1994reform. Energy Economics 28, 339-369.

[26] Resende, M., 2002. Relative efficiency measurement and prospects for yardstick competition in Brazilian electricity distribution. Energy Policy 30, 637-647.

[27] Sueyoshi, T., Goto,M., 2001. Slack-adjusted DEA for time series analysis: erformance measurement of Japanese electricpower generation industry in 1984­1993. European Journal of Operational Research 133, 232-259.

[28] Zaim, O., 2004. Measuring environmental performance of state manufacturing through changes in pollution intensities: A DEA framework. Ecological Economics 48, 37-47.

129

[29] Zhou, P., Poh, K.L., Ang, B.W., 2007. A non-radial DEA approach to measuring environmental performance. European Journal of Operational Research 178, 1-9.

[30] Peter Bogetoft, Lars Otto, Benchmarking with DEA, SFA, and R, Springer, 2010[31] Willam W. Cooper, Lawrence M. Seiford, Kaoru Tone, Data Envelopment

Analysis, Kluwer Academic Publishers, 2002[32] Tim Stapenhurst, The Benchmarking Book, Elsevier Ltd. All rights reserved,

2009[33] Darrell Rigby and Barbara Bilodeau, Management tools and trends 2009, Bain

& Company[34] Best Practice Benchmarking in Energy Efficiency: Canadian Automotive Parts

Industry, Her Majesty the Queen in Right of Canada, 2005[35] Canadian Industry Program for Energy Conservation, Benchmarking energy

intensity in the Canadian steel industry, Canada, 2007[36] Canadian Industry Program for Energy Conservation, Benchmarking energy

intensity in the Canadian steel industry, Canada, 2007[37] Office of Energy Efficiency, Energy Consumption Benchmark Guide:Cement

Clinker Production,2001[38] IEA Benchmarking Project, Energy Benchmarking in Pulp and Paper Mills,

2006[39] Mehdi Farsi, Aurelio Fetz, Massimo Filippini, Benchmarking and Regulation in

the Electricity Distribution Sector, 2007[40] http://www.worldenergy.org[41] www.energystar.gov[42] Trung tâm tiết kiệm năng lượng Hà Nội, Điều tra, đánh giá thực trạng và đề

xuất giải pháp quản lý và định mức tiêu hao điện năng của các tòa nhà trụ sở làm việc trên địa bàn Thành phố Hà Nội, giai đoạn 2009 - 2010, 2009

[43] Viện năng lượng, Nghiên cứu, điều tra - khảo sát, đề xuất định mức sử dụng năng lượng cho các ngành công nghiệp lựa chọn, 2009

[44] Hội KHKT Nhiệt Việt Nam ,“Xây dựng và thực hiện thí điểm các chỉ tiêu định mức tiêu chuẩn trong sản xuất, phân phối và sử dụng hơi nước nhằm giảm lượng nhiên liệu tiêu thụ”,2010

130

[45] Chương trình Môi trường của Liên hợp quốc _UNEP, Hướng dẫn sử dụng năng lượng hiệu quả trong ngành công nghiệp Châu Á. Thiết bị nhiệt: Lò hơi và thiết bị gia nhiệt, 2006

[46] Hoàng Ngọc Đồng, Lê Hoài Anh, MỘT SỐ GIẢI PHÁP TIẾT KIỆM NĂNG LƯỢNG TRONG LÒ HƠI CÔNG. NGHIỆP, TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ, ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG - SỐ 2(37).2010

131

PHỤ LỤCPhụ lục về câu chuyện của Xerox:

Tốc độ tằng trưởng phi thường của các ngành ô tô, radio, máy tính, máy ảnh, xe máy.. của Nhật Bản, khiến nhiều công ty phương Tây gặp khó khăn trong việc kinh doanh, thậm chí rất nhiều công ty bị phá sản. Nhưng Xerox là một ngoại lệ, họ đã đứng vững trước sự bành trướng của các công ty Nhật Bản và vẫn tiếp tục góp mặt trên thị trường kinh doanh. Câu chuyện của Xerox được ghi chép lại thành một cuốn sách và nó có giá trị như là một quyển sách dạy về benchmarking cho tới ngày nay.

Trong những năm đầu của thập niên 60, Xerox đã có sự tăng trưởng phi thường, lợi nhuận năm 1961 là 2,5 triệu USD tới năm 1968 thì nhảy vọt lên tới 128 triệu USD. Có những thời điểm trong giai đoạn này, công ty này đã thuê khoảng 50­100 nhà quản lý trong một tháng.

Tuy nhiên đến cuối những năm 70, Xerox gặp phải một chuỗi những vấn đề. Nhật bản bước vào hoạt động trong thị trường máy photocopy. Sản phẩm Xerox 3300 của Xerox được thiết kế nhằm cạnh tranh và đẩy lùi các sản phẩm của Nhật Bản trên thị trường, song X3300 lại có chất lượng không tốt và bị thu về để sửa chữa và nâng cấp lại. Sau đó một năm, X3300 lại được phát hành lại, nhưng sự cố gắng này không mang lại thành công như mong đợi. Thu nhập và lợi nhuận của công ty giảm nhanh chóng.

Từ đó Xerox bắt đầu quan tâm tới các công ty Nhật Bản, tìm hiểu việc sử dụng lao động tại các công ty này và bắt đầu tiến hành nghiên cứu khảo sát tại một vài những công ty Mỹ khác như Look-heed và AT&T để khám phá ra những gì các công ty đó đã làm.

Kết quả là Xerox đã cố gắng mời gọi nhân công về làm việc và áp dụng các quy trình quản lý Vòng tuần hoàn chất lượng (Quanlity Circles)- nhưng cả 2 giải pháp đều không đem lại sự thành công. Cuối cùng họ quyết định đến Nhật Bản để so sánh các số liệu quan trọng của họ với các công ty tại đây, và phát hiện ra rằng:

- Tổng chi phí của Xerox là gấp đôi so với của các công ty Nhật- Người Nhật thực hiện kiểm kê ít hơn Xerox khoảng 6-8 lần.- Chất lượng hàng hóa đầu vào của Xerox đạt 95% trong khi đó con số này ở

Nhật là 99,5%

132

Sau khi từ Nhật trở về, Xerox đã hiểu rõ về mức hiệu suất làm việc của mình so với các đối thủ khác, họ nhận ra lý do vì sao họ sắp bị loại bỏ khỏi thị trường và thức tỉnh họ biết cần phải hành động. Cuối cùng Xerox đã hình thành ý tưởng bằng chiến lược cải tiến khả năng cạnh tranh của công ty dựa trên hai nền tảng chính:

- Thu hút nhân công- Benchmarking

Xerox ưu tiên chú trọng vào chất lượng, độ tin cậy của sản phẩm và chi phí. Bắt đầu từ năm 1979, Xerox đã xác định được công ty nào là công ty phân phối tốt nhất và sử dụng công ty đó làm tiêu chuẩn hướng tới và cũng sẽ áp dụng cho các ngành sản xuất, kỹ thuật và tiếp thị...Xerox có kế hoạch tìm hiểu 2 vấn đề sau:

- Ai là người đạt được tốt nhất ( Thu thập dữ liệu benchmark)- Tìm ra làm thế nào họ có được kết quả tốt như vậy ( Học hỏi)Ngày nay hai quan niệm này vẫn được sử dụng để thực hiện benchmarking.

Xerox đã thực hiện benchmark sau một loạt các chuyến đi khảo sát thực tế. Kết quả tốt nhất mà họ đạt được đó là đã thực hiện benchmark về sự phân phối, ngoài ra trong suốt thời gian đó họ đã đến khảo sát tại các công ty như: John Deere, IBM, dụng cụ đo lường Texas, Motorola và Brroughs.

133

Phụ lục 1: Bảng tổng hợp các nghiên cứu về sử dụng DEA để xây dựng BenchmarkingTác giả Loại nghiên

cứuKhu vực/ nước

Phương pháp luận Lĩnh vực ứng dụngXây dựng hàm Đo lường

hiệu quảSử dụng làm tiêu chuẩnĐầu vào Đầu ra Theo quy

môAbbott (2006) Ứng dụng Úc khử giá trị tự

do mạnhkhử giá trị tự do mạnh

không đổi theo quy mô, biến đổi theo quy mô

Hướng tâm có Công ty phân phối điện

Agrell, Bogetoft (2005)

Lý thuyết, Ứng dụng

Đan Mạch khử giá trị tự do mạnh

khử giá trị tự do mạnh + Không kiểm soát

không đổi theo quy mô, biến đổi theo quy mô

tính theo slack

có Các nhà máy nhiệt

Athanassopoulos và cộng sự (1999)

Lý thuyết, Ứng dụng

Anh khử giá trị tự do mạnh + Mô hình bao

khử giá trị tự do mạnh + Mô hình bao

không đổi theo quy mô

không hướng tâm

Không Các nhà máy phát điện

Boyd, Pang (2000) Ứng dụng Mỹ khử giá trị tự do mạnh

khử giá trị tự do mạnh

không đổi theo quy mô

Hướng tâm Không Nghiên cứ hiệu quả năng lượng

Chauhan và cộng sự (2006)

Ứng dụng Ấn Độ khử giá trị tự do mạnh

khử giá trị tự do mạnh

không đổi theo quy mô, biến đổi theo quy mô

Hướng tâm Không Nghiên cứu hiệu quả sử dụng năng lượng

Chien và cộng sự (2003)

Ứng dụng Đài Loan khử giá trị tự do mạnh

khử giá trị tự do mạnh

không đổi theo quy mô, biến đổi theo quy mô

Hướng tâm Không Phân phối điện

Edvardsen và Fosund (2003)

Lý thuyết, Ứng dụng

5 nước Châu Âu

khử giá trị tự do mạnh

khử giá trị tự do mạnh

không đổi theo quy mô

Hướng tâm Có Các công ty phân phối điện

134

Giannakis và cộng sự

Ứng dụng Anh khử giá trị tự do mạnh

khử giá trị tự do mạnh

không đổi theo quy mô, biến đổi theo quy mô

Hướng tâm Không Các công ty phân phối điện

Hattori và cộng sự (2005)

Ứng dụng Anh và Nhật khử giá trị tự do mạnh

khử giá trị tự do mạnh + Không kiểm soát

không đổi theo quy mô, biến đổi theo quy mô

Hướng tâm Có Các công ty phân phối điện

Hu và Kao (2007) Lý thuyết, Ứng dụng

17 nước APEC

khử giá trị tự do mạnh

khử giá trị tự do mạnh

không đổi theo quy mô

Hướng tâm, tính theo slack

Không Nghiên cứu hiệu quả năng lượng

Hu và Wang (2006) Lý thuyết, Ứng dụng

Trung Quốc khử giá trị tự do mạnh

khử giá trị tự do mạnh

không đổi theo quy mô

Hướng tâm, tính theo slack

Không Nghiên cứu hiệu quả năng lượng

Jamasb và cộng sự (2004)

Ứng dụng Mỹ khử giá trị tự do mạnh

khử giá trị tự do mạnh

không đổi theo quy mô

Hướng tâm Không Công ty phân phối điện

Jamasb và Pollitt (2003)

Ứng dụng 6 nước Châu Âu

khử giá trị tự do mạnh

khử giá trị tự do mạnh

không đổi theo quy mô, biến đổi theo quy mô

Hướng tâm Không Công ty phân phối điện

Kashani(2005) Ứng dụng Thụy Điển, Anh

khử giá trị tự do mạnh

khử giá trị tự do mạnh

không đổi theo quy mô, biến đổi theo quy mô

Hướng tâm Có Công nghiệp dầu khí

Korhonen vàSyrjanen (2003)

Ứng dụng Phần Lan khử giá trị tự do mạnh + Không kiểm soát

khử giá trị tự do mạnh

không đổi theo quy mô, biến đổi theo quy mô

Hướng tâm Có Công ty phân phối điện

Kulshreshtha và Parikh (2002)

Ứng dụng Ấn Độ khử giá trị tự do mạnh

khử giá trị tự do mạnh

không đổi theo quy mô

Hướng tâm Có Ngành than

135

Lam và Shiu (2001) Ứng dụng Trung Quốc khử giá trị tự do mạnh

khử giá trị tự do mạnh

biến đổi theo quy mô

Hướng tâm Không Các nhà máy phát điện

Lo và đồng nghiệp (2001)

Ứng dụng Đài Loan khử giá trị tự do mạnh

khử giá trị tự do mạnh

không đổi theo quy mô

Hướng tâm Không Công ty phân phối điện

Nag (2006) Ứng dụng Ấn Độ khử giá trị tự do mạnh

khử giá trị tự do mạnh

không đổi theo quy mô

Hướng tâm Không Các nhà máy phát

Olatubi và Dismukes (2000)

Ứng dụng Mỹ khử giá trị tự do mạnh

khử giá trị tự do mạnh

biến đổi theo quy mô

Chi phí Không Các nhà máy phát

Onut và Soner (2006)

Ứng dụng Thổ Nhĩ Kỳ khử giá trị tự do mạnh

khử giá trị tự do mạnh

không đổi theo quy mô

Hướng tâm Không Nghiên cứu hiệu quả năng lượng

Oude Lansink và Bezlepkin (2003)

Ứng dụng Hà Lan khử giá trị tự do yếu + Không kiểm soát

khử giá trị tự do mạnh

không đổi theo quy mô, biến đổi theo quy mô

Hướng tâm Không CO2 và nghiên cứu hiệu quả năng lượng

Pacudan vàGuzman (2002)

Ứng dụng Philippines khử giá trị tự do mạnh

khử giá trị tự do mạnh

không đổi theo quy mô, biến đổi theo quy mô

Hướng tâm Không Công ty phân phối điện

Park và Lesourd (2000)

Ứng dụng Hàn Quốc khử giá trị tự do mạnh

khử giá trị tự do mạnh

biến đổi theo quy mô

Hướng tâm Không Các nhà máy phát

Pombo và Taborda (2006)

Ứng dụng Colombia khử giá trị tự do mạnh

khử giá trị tự do mạnh

không đổi theo quy mô, biến đổi theo quy mô

Hướng tâm Có Các nhà máy phát

Ứng dụng Ứng dụng Brazil khử giá trị tự do mạnh

khử giá trị tự do mạnh

không đổi theo quy mô,

Hướng tâm Không Công ty phân phối điện

136

biến đổi theo quy mô

Sueyoshi và Goto (2001)

Lý thuyết, Ứng dụng

Nhật khử giá trị tự do mạnh

khử giá trị tự do mạnh

Hướng tâm, tính theo slack

Có Các nhà máy phát

Zaim (2004) Lý thuyết, Ứng dụng

Mỹ khử giá trị tự do mạnh

khử giá trị tự do yếu

không đổi theo quy mô

Hướng tâm Không Đo lường hiệu quả môi trường

Zhou và cộng sự (2007)

Lý thuyết, Ứng dụng

26 nướcOCED

khử giá trị tự do mạnh

khử giá trị tự do yếu

không đổi theo quy mô

không hướng tâm

Có Đo lường hiệu suất năng lượng

137

Phụ lục 2 Kết quả tính DEA cho 9 nhà máy phát điện hóa thạch ở Nhật Bản từ năm 2004-2008

Năm Nhà máy Hiệu quả kép theo mô hình DEA

2004 Hokkaido 0.925Tohoku 0.884Tokyo 0.862Chubu 0.849Hokuriku 1.000Kansai 0.742Chugoku 0.828Shikoku 1.000Kyushu 0.855

2005 Hokkaido 0.929Tohoku 0.841Tokyo 0.890Chubu 0.818Hokuriku 0.970Kansai 0.754Chugoku 0.830Shikoku 0.950Kyushu 0.871

2006 Hokkaido 0.929Tohoku 0.878Tokyo 0.826Chubu 0.872Hokuriku 0.960Kansai 0.749Chugoku 0.809Shikoku 0.976Kyushu 0.885

2007 Hokkaido 0.922Tohoku 0.856Tokyo 1.000Chubu 0.903Hokuriku 0.891Kansai 0.723Chugoku 0.808

138

Shikoku 0.929Kyushu 0.890

2008 Hokkaido 0.908Tohoku 0.862Tokyo 0.950Chubu 1.000Hokuriku 0.919Kansai 0.750Chugoku 0.808Shikoku 0.954Kyushu 0.878

Hiệu suất trung bình 0.881

139

Phụ lục 3. Biến cho mô hình đánh giá Benchmarking bằng DEA tại MỹNET Lượng phát của lưới trong báo cáo năm (MWh)LAB Lao động đầu vào, là số lượng nhân viên trung bình tại của nhà máy vào

năm 1996 (làm full time)W Lương bình quân (1000 $)K Công suất đầu vào, là tổng công suất ghi trên nhãn ( MW)R Chi phí cho mỗi KW của công suất lắp đặt ($ / kW)COAL Số lượng than đá bị đốt cháy (triệu BTU)CP Giá than, chi phí trung bình của than đá bị đốt cháy trên một triệu BTU($)OIL Lượng dầu bị đốt cháy (triệu BTU)OP Giá dầu, chi phí trung bình của dầu đốt cháy trên một triệu BTU ($)G Lượng khí đốt (triệu BTU)GP Giá khí đốt, chi phí trung bình của khí đốt cho mỗi triệu BTU ($)TC Tổng chi phí biến đổi (triệu $)AV_VTG Số năm vận hành trung bình (= năm hoạt động ban đầu trừ năm 1918)HTR Lượng nhiệt trung bình: tổng BTU kwh của tất cả các loại nhiên liệuAGE Số năn dương lịch trừ đi năm vận hành ban đầuREGEXP_OP Phí tổn hàng nămCAPF VốnMKT_SHARE % của tổng lượng phát liên quan đến nhà điều hành khu vực NERCChỉ số Quy định khuyến khíchOSS_D Tắt hệ thốngOE_PP_D Hiệu quả vận hành, an toàn và sức mạnh chỉ số hiệu suất nhà máyKhu vực Điêu hànhECAR Hiệp định phối hợp tin cậy Vùng Trung ĐôngERCOT Hội đồng điện đáng tin cậy của TexasMAAC Hội đồng vùng trung tâm Đại Tây DươngMAIN mạng lưới kết nối Trung MỹMAAP Thị trường điện khu vực giữa lục địaNPCC Hội đồng Điều phối điện Đông BắcSERC Hội đồng điện đáng tin cậy Đông NamSPP Thị trường điện Tây NamWSCC Hội đồng Điều phối phía TâyHệ thống chỉ số khácAlt_D Biến giả cho nhiên liệu thay thếFgd_D Biến giả hoạt động sàn FGDOP_D Biến giả cho tỷ lệ sở hữu của công ty hoạt độngHS_D Biến giả cho nhà máy đang được một công ty nắm giữ

140

Phụ lục 4 Mẫu phiếu khảo sátTR^ TRƯỜNG ĐẠI IIỌC ĐIẸN Lực

KHOA QUẢN LÝ NĂNG LƯỢNGVMI nkjA. VICI I LỤk •

ÕUÁN LÝ NẤNC LƯỢNC

PIIẾU KIẢO SÁT SỐ LIỆU NĂNG LƯỢNG TẠI NIÀ MÁY NIIỆT ĐIỆN

(Phục vụ công tác nghiên cứu khoa học và công nghệ năm 2011)Kính gửi: Công ty Cổ phần Nhiệt điện Cẩm Phả

Năm 2011 Khoa Quản lý Năng lượng được Bộ Công thương giao nhiệm vụ thực hiện đề tài nghiên cứu khoa học và công nghệ “Xây dựng phương pháp xác định Benchmark cho ngành công nghiệp Việt Nam”, trong đó tập trung xây dựng cho khối doanh nghiệp trọng điểm. Để thực hiện nhiệm vụ nghiên cứu khoa học và công nghệ 2011, Khoa Quản lý Năng lượng cần khảo sát số liệu tiêu thụ năng lượng và công nghệ tại các đơn vị trọng điểm. Khoa kính gửi quý công ty phiếu sảo sát số liệu năng lượng, kính mong quý công ty tạo điều kiện hỗ trợ Khoa điền các thông tin theo mẫu. Và gửi về địa chỉ:

Đường bưu điện: Khoa Quản lý năng lượng-Trường ĐH Điện lựcSố 235-Hoàng Quốc Việt-Từ Liêm-Hà NộiĐiện thoại 0422185634 hoặc 0912661982

Đường thư điện tử: qlnl@epu.edu.vn hoặc kiendt@epu.edu.vnChân thành cảm ơn!

I. THÔNG TIN CHUNG1.1. Thông tin nhà máy

Thông tin Chi tiếtTên Nhà máy điệnĐịa chỉĐiện thoại - FaxNgười liên hệĐiện thoại người liên hệNăm bắt đầu vận hànhTổng số lao động hiện tạiTổng số tổ máyTổng công suất thiết kế tổ máy (MW)

141

1.2. Sơ đồ mặt bằng nhà máyNhà máy được bố trí như thế nào? (nếu có thể xin nhà máy cung cấp bản mềm):

142

1.3. Thông tin lò hơi và tuabinVui lòng giới thiệu loại công nghệ lò hơi, tuabin đang được sử dụng tại nhà máy? (nếu có thể xin nhà máy cung cấp bản mềm):..........................................................................................................................................................................................

Thông tin Lò hơi Tuabin1 2 1 2

KiểuXuất xứNăm đưa vào vận hànhCông suất thiết kếHiệu suất hiện tại

II. TÌNH HÌNH SẢN XUẤT CỦA NHÀ MÁYThông tin Đơn vị 2006 2007 2008 2009 2010

Loại thanNhiệt trị than Kcal/kg

Tổng lượng than tiêu thụ Tấn

Suất tiêu hao than Kg/MW

Loại dầuNhiệt trị dầu

143

Tổng lượng dầu tiêu thụ Tấn

Suất tiêu hao dầuTổng lượng nước tiêu thụThời gian làm việc Giờ

Số lượng công nhân Người

Số lần khởi động Lần

Tổng chi phí khởi động Triệu VNĐ

Số lần bảo dưỡng Lần

Tổng chi phí bảo dưỡng Triệu VNĐ

Sản lượng điện sản xuất Tỷ kWh

Tỷ lệ điện tự dùng %III. CÁC LOẠI TỔN THẤT3.1. Tổn thất tại lò hơi

Thông tin Đơn vị Giá trịTổn thất do khói mang theo (q2) %Tổn thất do cháy không hết về mặt hóa học (q3) %Tổn thất do cháy không hết về mặt cơ học (q4) %Tổn thất do tỏa ra môi trường (q5) %Tổn thất do xỉ mang theo (q6) %Tổng các tổn thất %

144

3.2. Tổn thất tại tuabinCó tổn thất gì xảy ra tại tuabin không?

3.3. Theo anh (chị) nhà máy còn bị tổn thất năng lượng tại đâu?

Xin chân thành cảm ơn!

145

Phụ lục 5 Kết quả khảo sát, thu thập số liệuSTT Tên NM Thông

số Đơn vị 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

1 Phả Lại1 ■

Công suất đặt

MW 440 440 440 440 440 440 440

Năm vận hành

Công suất khả

dụng

MW 400 400 400 400 400 400 400

1986Sản

lượng điện

MWh 2,459,000 2,937,449 2,832,154 2,585,554 2,907,455 2,561,478 2,102,000

Than tiêu thụ

Nghìn tấn 24,098 28,787 27,755 25,338 28,493 25,102 20,600

Nhiệt trị than Kcal/kg 4,920 4,953 4,946 4,788 4,788 4,788 4,788

Suất tiêu hao than

g/KWh 620 620 620 620 620 620 620

Dầu tiêu thụ

Nghìn tấn 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

Nhiệt trị dầu Kcal/kg 9,800 9,800 9,800 9,800 9,800 9,800 9,800Suất tiêu hao dầu

g/KWh 2.5 2.5 2.5 2.5 2.5 2.5 2.5

Nhân viên Người 2,100 2,100

2 Phả Lại 2 ■

Công suất đặt

MW 600 600 600 600 600 600 600

Năm vận hành

Công suất khả

dụng

MW 580 580 580 600 580 580 580

2001Sản

lượng điện

MWh 4,299,000 4,314,646 4,197,644 4,331,095 4,450,008 4,475,494 3,331,000

Than tiêu thụ

Nghìn tấn 42,130 42,284 41,137 42,445 43,610 43,860 32,644

Nhiệt trị than Kcal/kg 5,444 5,039 5,021 4,995 4,995 4,995 4,995Suất tiêu hao than

g/KWh 480 480 480 480 480 480 480

Dầu tiêu thụ

Nghìn tấn 4.73 4.75 4.62 4.76 4.90 4.92 3.66

Nhiệt trị dầu Kcal/kg 9,800 9,800 9,800 9,800 9,800 9,800 9,800

Suất tiêu hao dầu

g/KWh 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1 1.1

Nhân viên Người 1,800 1,800

3 Uông Bí 1

146

Công suất đặt

MW 105 105 105 105 105 105 105

Năm vận hành

Công suất khả

dụng

MW 105 105 105 105 105 105 105

1978Sản

lượng điện

MWh 669,000 756,663 694,389 720,387 740,781 679,569 566,000

Than tiêu thụ

Nghìn tấn 6,755 7,640 7,011 7,274 7,480 6,862 5,715

Nhiệt trị than Kcal/kg 5,257 5,258 5,210 5,216 5,216 5,216 5,216

Suất tiêu hao than

g/KWh 630 630 630 630 630 630 630

Dầu tiêu thụ

Nghìn tấn 0.93 1.05 0.96 1.00 1.03 0.94 0.79

Nhiệt trị dầu Kcal/kg 10,197 10,097 11,975 10,087 10,087 10,087 10,087Suất tiêu hao dầu

g/KWh 1.39 1.39 1.39 1.39 1.39 1.39 1.39

Nhân viên Người 300 300

4 Uông Bí 2

Công suất đặt

MW - - 300 300 300 300 300

Năm vận hành

Công suất khả

dụng

MW - - 300 300 300 300 300

2007Sản

lượng điện

MWh - - 519,986 531,697 897,440 2,089,737 1,583,000

Than tiêu thụ

Nghìn tấn - - 238 244 412 958 726

Nhiệt trị than Kcal/kg - - 4,961 4,961 4,961 4,961 4,961Suất tiêu hao than

g/KWh - - 458.60 458.60 458.60 458.60 458.60

Dầu tiêu thụ

Nghìn tấn - - 1.04 1.06 1.79 4.18 3.17

Nhiệt trị dầu Kcal/kg - - 10,000 10,000 10,000 10,000 10,000Suất tiêu hao dầu

g/KWh - - 2.00 2.00 2.00 2.00 2.00

Nhân viên Người - - 250 250

5 Ninh Bình

Công suất đặt

MW 100 100 100 100 100 100 100

Năm vận hành

Công suất khả

dụng

MW 100 100 100 100 100 100 100

1976 Sản MWh 689,000 794,248 729,157 751,785 756,873 762,779 664,000

147

lượng điệnThan tiêu thụ

Nghìn tấn 7149 8241 7566 7801 7853 7915 6890

Nhiệt trị than Kcal/kg 5,282 5,421 5,286 5,191 5,191 5,191 5,191Suất tiêu hao than

g/KWh 570 570 570 570 570 570 570

Dầu tiêu thụ

Nghìn tấn 0.143 0.165 0.151 0.156 0.157 0.158 0.138

Nhiệt trị dầu Kcal/kg 10,376 10,376 10,376 10,376 10,376 10,376 10,376Suất tiêu hao dầu

g/KWh 0.208 0.208 0.208 0.208 0.208 0.208 0.208

Nhân viên Người 731 731

6 Hải Phòng

Công suất đặt

MW - - - - 300 600 600

Năm vận hành

Công suất khả

dụng

MW - - - - 0 300 600

2009Sản

lượng điện

MWh - - - - 14,359 615,462 2,360,000

Than tiêu thụ

Nghìn tấn - - - - 7 293 1,122

Nhiệt trị than Kcal/kg - - - - 5,050 5,050 5,050Suất tiêu hao than

g/KWh - - - - 475.6 475.6 475.6

Dầu tiêu thụ

Nghìn tấn - - - - 0.01 0.62 2.36

Nhiệt trị dầu Kcal/kg - - - - 9,800 9,800 9,800

Suất tiêu hao dầu

g/KWh - - - - 1 1 1

Nhân viên Người - - - - 250 250

7 Quảng Ninh

Công suất đặt

MW - - - - 300 600 600

Năm vận hành

Công suất khả

dụng

MW - - - - 0 400 600

2010Sản

lượng điện

MWh - - - - 54,605 1,415,807 2,036,000

Than tiêu thụ

Nghìn tấn - - - - 27 708 1,018

Nhiệt trị than Kcal/kg - - - - 5,000 5,000 5,000

148

Suất tiêu hao than

g/KWh - - - - 500 500 500

Dầu tiêu thụ

Nghìn tấn - - - - 0.12 3.11 4.48

Nhiệt trị dầu Kcal/kg - - - - 10,000 10,000 10,000

Suất tiêu hao dầu

g/KWh - - - - 2.2 2.2 2.2

Nhân viên Người - - - - 500 500

8 Na Dương

Công suất đặt

MW 110 110 110 110 110 110 110

Năm vận hành

Công suất khả

dụng

MW 110 110 110 110 110 110 110

2004Sản

lượng điện

MWh 389,000 709,161 743,680 695,447 709,613 777,936 740,000

Than tiêu thụ

Nghìn tấn 279 509 534 499 510 559 531

Nhiệt trị than Kcal/kg 3,625 4,006 4,076 4,034 4,100 4,100 4,100

Suất tiêu hao than

g/KWh 718 718 718 718 718 718 718

Dầu tiêu thụ

Nghìn tấn 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

Nhiệt trị dầu Kcal/kg 2,405 7,496 9,973 9,923 9,923 9,923 9,923Suất tiêu hao dầu

g/KWh 0.28 0.28 0.28 0.28 0.28 0.28 0.28

Nhân viên Người 350 350

9 Cao Ngạn

Công suất đặt

MW - 115 115 115 115 115 115

Năm vận hành

Công suất khả

dụng

MW - 115 115 115 115 115 115

2007Sản

lượng điện

MWh - 70,000 445,000 761,150 805,456 799,517 777,000

Than tiêu thụ

Nghìn tấn - 45 285 487 515 512 497

Nhiệt trị than Kcal/kg - 4,980 4,980 4,980 5,000 5,000 5,000Suất tiêu hao than

g/KWh - 640 640 640 640 640 640

Dầu tiêu thụ

Nghìn tấn - 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

Nhiệt Kcal/kg - 9,800 9,800 9,800 9,800 9,800 9,800

149

trị dầuSuất tiêu hao dầu

g/KWh - 0.93 0.93 0.93 0.93 0.93 0.93

Nhân viên Người - 350 350

10 FormosaCông suất đặt

MW 150 150 150 150 150 150 150

Năm vận hành

Công suất khả

dụng

MW 150 150 150 150 150 150 150

2004Sản

lượng điện

MWh 800,000 1,085,924 1,112,936 1,028,128 1,083,266 1,218,439 1,403,000

Than tiêu thụ

Nghìn tấn 384 521 534 494 520 585 673

Nhiệt trị than Kcal/kg 6,314 6,483 6,259 6,579 6,579 6,579 6,579

Suất tiêu hao than

g/KWh 480 480 480 480 480 480 480

Dầu tiêu thụ

Nghìn tấn 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

Nhiệt trị dầu Kcal/kg 9,800 9,810 9,802 9,808 9,808 9,808 9,808Suất tiêu hao dầu

g/KWh 0.29 0.29 0.29 0.29 0.29 0.29 0.29

Nhân viên Người 68 68

11 Sơn Động

Công suất đặt

MW - - - - 110 220 220

Năm vận hành

Công suất khả

dụng

MW - - - - 0 200 220

2010Sản

lượng điện

MWh - - - - 35,920 666,919 1,180,000

Than tiêu thụ

Nghìn tấn - - - - 24 454 802

Nhiệt trị than Kcal/kg - - - - 4,450 4,450 4,450Suất tiêu hao than

g/KWh - - - - 680 680 680

Dầu tiêu thụ

Nghìn tấn - - - - 0.03 0.61 1.07

Nhiệt trị dầu Kcal/kg - - - - 9,800 9,800 9,800

Suất tiêu hao dầu

g/KWh - - - - 0.91 0.91 0.91

Nhân viên Người - - - - 350 350

12 Cẩm

150

PhảCông suất đặt

MW - - - - 300 600 600

Năm vận hành

Công suất khả

dụng

MW 0 0 0 0 0 440 600

2010Sản

lượng điện

MWh 76,034 1,498,902 3,759,000

Than tiêu thụ

Nghìn tấn 47 929 2,331

Nhiệt trị than Kcal/kg 4,625 4,625 4,625

Suất tiêu hao than

g/KWh 620 620 620

Dầu tiêu thụ

Nghìn tấn 0.06 1.14 2.86

Nhiệt trị dầu Kcal/kg 9,800 9,800 9,800Suất tiêu hao dầu

g/KWh 0.76 0.76 0.76 0.76

Nhân viên Người 368 368

151

Phụ lục 6 Kết quả tính Benmark phương án cơ sở

STT Tên nhà máy Chỉ số hiệu quả CrS S1 Trọng số tham khảo từng nhà máy

11 12 13 14 15 16 17 18 19 110 111 1121 Uông Bí 0.80220 0.376 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.164 0.000 0.000 0.212 0.000 0.0002 Ninh Bình 0.94313 0.450 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.272 0.000 0.000 0.178 0.000 0.0003 Phả Lại 1 0.82758 0.821 0.000 0.000 0.000 0.477 0.000 0.000 0.167 0.000 0.000 0.177 0.000 0.0004 Phả Lại 2 1.00000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0005 Na Dương 0.98129 0.509 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.363 0.000 0.000 0.145 0.000 0.0006 Cao Ngạn 0.89937 0.534 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.378 0.000 0.000 0.156 0.000 0.0007 Formosa 1.00000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0008 Cẩm Phả 1.00000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.0009 Quảng Ninh 0.93336 0.936 0.000 0.000 0.000 0.317 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.618 0.000 0.00010 Uông Bí mở rộng 1.00000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.00011 Sơn Động 0.94594 0.761 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.134 0.000 0.000 0.627 0.000 0.00012 Hải Phòng 0.98211 0.984 0.000 0.000 0.000 0.459 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.526 0.000 0.000

Phụ lục 7 Kết quả tính Benmark trường hợp 1

STT Tên nhà máy Chỉ số hiệu quả CrS S1

Trọng số tham khảo từng nhà máy

11 12 13 14 15 16 17 18 19 110 111 1121 Uông Bí 0.69547 0.358 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.358 0.000 0.0002 Ninh Bình 0.77511 0.419 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.419 0.000 0.0003 Phả Lại 1 0.76681 1.328 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.328 0.000 0.0004 Phả Lại 2 0.95297 2.104 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 2.104 0.000 0.0005 Na Dương 0.77890 0.467 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.467 0.000 0.0006 Cao Ngạn 0.71518 0.491 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.491 0.000 0.0007 Formosa 0.72614 0.886 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.886 0.000 0.0008 Cẩm Phả 0.79832 2.375 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 2.375 0.000 0.0009 Quảng Ninh 0.91004 1.286 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.286 0.000 0.00010 Uông Bí mở rộng 1.00000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.00011 Sơn Động 0.89236 0.745 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.745 0.000 0.00012 Hải Phòng 0.95171 1.491 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.491 0.000 0.000

152

Phụ lục 8 Kết quả tính Benmark trường hợp 2

STT Tên nhà máy Chỉ số hiệu quả CRS S1

Trọng số tham khảo từng nhà máy

11 12 13 14 15 16 17 18 19 110 111 1121 Uông Bí 0.69547 0.358 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.358 0.000 0.0002 Ninh Bình 0.77511 0.419 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.419 0.000 0.0003 Phả Lại 1 0.79607 0.789 0.000 0.000 0.000 0.488 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.301 0.000 0.0004 Phả Lại 2 1.00000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0005 Na Dương 0.77890 0.467 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.467 0.000 0.0006 Cao Ngạn 0.71518 0.491 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.491 0.000 0.0007 Formosa 0.73764 0.737 0.000 0.000 0.000 0.135 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.602 0.000 0.0008 Cẩm Phả 1.00000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.0009 Quảng Ninh 0.93336 0.936 0.000 0.000 0.000 0.317 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.618 0.000 0.00010 Uông Bí mở rộng 1.00000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.00011 Sơn Động 0.89236 0.745 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.745 0.000 0.00012 Hải Phòng 0.98211 0.984 0.000 0.000 0.000 0.459 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.526 0.000 0.000

Phụ lục 9 Kết quả tính Benmark trường hợp 3

STT Tên nhà máy Chỉ số hiệu quả CRS S1

Trọng số tham khảo từng nhà máy

11 12 13 14 15 16 17 18 19 110 111 1121 Uông Bí 0.80220 0.376 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.164 0.000 0.000 0.212 0.000 0.0002 Ninh Bình 0.94313 0.450 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.272 0.000 0.000 0.178 0.000 0.0003 Phả Lại 1 0.82541 1.362 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.304 0.000 0.000 1.059 0.000 0.0004 Phả Lại 2 0.99653 2.137 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.288 0.000 0.000 1.849 0.000 0.0005 Na Dương 0.98129 0.509 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.363 0.000 0.000 0.145 0.000 0.0006 Cao Ngạn 0.89937 0.534 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.378 0.000 0.000 0.156 0.000 0.0007 Formosa 1.00000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.0008 Cẩm Phả 0.94139 2.519 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.273 0.000 0.000 1.246 0.000 0.0009 Quảng Ninh 0.91004 1.286 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.286 0.000 0.00010 Uông Bí mở rộng 1.00000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.00011 Sơn Động 0.94594 0.761 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.134 0.000 0.000 0.627 0.000 0.00012 Hải Phòng 0.95171 1.491 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.491 0.000 0.000

153