江元 楊波 王麒 趙東來 武悅

摘要：[目的/意義]隨著知識管理相關(guān)理論的發(fā)展，各相關(guān)工業(yè)部門特別是完成了信息化的工業(yè)部門也面臨著越來越緊迫的知識化轉(zhuǎn)型。在知識化轉(zhuǎn)型過程中除知識管理的相關(guān)理論外，也需要提煉出知識管理相關(guān)工具體系。[方法/過程]主要研究知識管理相關(guān)工具在電力行業(yè)市場營銷領(lǐng)域中的應(yīng)用，從電力業(yè)務(wù)人員日常接觸的數(shù)據(jù)中萃取影響繳費用戶的特征因素，并形成與用戶繳費欠費習(xí)慣相關(guān)的關(guān)鍵知識，為業(yè)務(wù)人員未來工作進(jìn)行指導(dǎo)。首先，從電力系統(tǒng)中采集甘肅省內(nèi)近10萬戶的用電及繳費數(shù)據(jù)，并整理出由問卷調(diào)查獲得的數(shù)據(jù);其次，采用主成分分析及回歸方法構(gòu)造用戶按時繳費模型;最后，根據(jù)模型分析獲得促使用戶按時繳費的因素，提出針對性的營銷策略，以降低電費拖欠率并降低電費回收成本。[結(jié)果/結(jié)論]通過分析，找到用戶履約能力、客戶滿意度及征繳頻率等關(guān)鍵因素，較好地實現(xiàn)電力知識化轉(zhuǎn)型。

關(guān)鍵詞：電力系統(tǒng)知識化? ?數(shù)據(jù)智能? ?電力營銷? ?用戶特征

分類號：F426.61

DOI：10.13266/j.issn.2095-5472.2020.018

引用格式：江元， 楊波， 王麒， 等. 基于用戶特征的電費回收分析及策略： 電力知識化轉(zhuǎn)型工程實踐[J/OL]. 知識管理論壇， 2020， 5（3）： 200-208[引用日期]. http：//www.kmf.ac.cn/p/213/.

1? 引言

電力是經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的支柱能源，隨著科技的發(fā)展，人類生活和生產(chǎn)的方方面面都已經(jīng)離不開電力[1]。電力系統(tǒng)是相關(guān)工業(yè)部門中較早完成信息化的行業(yè)，同時也是亟待進(jìn)一步進(jìn)行知識化改造的行業(yè)。以電力市場營銷為例，雖然電力信息化系統(tǒng)中沉淀了大量多維度的客戶數(shù)據(jù)，包括用電量數(shù)據(jù)、繳費賬單、投訴維修記錄、用戶基本信息、繳費渠道記錄等。然而這些多維度的數(shù)據(jù)僅僅是記錄在信息系統(tǒng)中，卻沒有被充分利用。對于用戶用電特征的分析、欠費回收的策略等工作主要依賴一線人員的主觀經(jīng)驗，即隱性知識來完成。業(yè)務(wù)人員的隱性知識是長期與用戶溝通及觀測用戶用電數(shù)據(jù)獲得的。從業(yè)多年的業(yè)務(wù)員可根據(jù)自身的經(jīng)驗從用戶的用電量情況判斷用戶是否存在偷電、惡意拖欠電費等行為，并根據(jù)用戶的賬單、投訴反饋記錄等相關(guān)信息判斷電費回收的難易度，從而采取相應(yīng)的催收策略，而新員工由于缺乏經(jīng)驗很難接手這一工作。因此，電費的清繳工作效率低、難度大。若能有效利用系統(tǒng)中積累的用戶數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)中獲得用戶的用電需求，繳費習(xí)慣，履約能力等特征將為業(yè)務(wù)人員的催繳策略提供幫助，這將大大節(jié)約電力企業(yè)的人力物力，降低電費回收的成本。

根據(jù)國網(wǎng)甘肅省電力有限公司提供的繳費信息可以發(fā)現(xiàn)，實際的平均電價遠(yuǎn)小于理論上的電價，也就是說回收的電費并不能保證100%，可以看出電力公司面臨的用戶拖欠費的情況是比較嚴(yán)峻的。拖欠費現(xiàn)象屢見不鮮[2]，每年電網(wǎng)公司因為用戶的不正當(dāng)行為所造成的經(jīng)濟(jì)損失達(dá)200億元，且年年呈現(xiàn)上升的趨勢[3]，對于電費回收的研究已經(jīng)迫在眉睫。申紀(jì)和吟李[4]認(rèn)為目前國內(nèi)電力用戶拖欠費問題嚴(yán)重的原因主要有3個方面：①用戶的電力法制觀念比較淡薄，更加重視效益但是不重視法制;②企業(yè)利益驅(qū)動，通過拖欠國家電費企業(yè)可以保留更多的流動資金，借此提高企業(yè)的效益;③一些工業(yè)用戶由于受到地方保護(hù)，助長其惡意拖欠電費的行為。黃文思等[5]通過分析客戶繳費行為歷史數(shù)據(jù)，挖掘隱藏的拖欠費風(fēng)險規(guī)律，識別客戶風(fēng)險，將客戶特征分為基本信息、賬單信息、繳費情況3個部分。據(jù)此，筆者更進(jìn)一步針對用戶的態(tài)度及行為特征，將影響因素分為繳費能力、繳費意愿、繳費習(xí)慣3個方面展開研究，以確定電費回收策略的改進(jìn)方法。

2? 研究設(shè)計

本文研究主要分為3個階段，各階段依次遞進(jìn)。首先，為明確影響用戶繳費的主要因素，并減少數(shù)據(jù)分析算法數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜度和提高效率，在第3節(jié)中通過用戶訪談的主觀方法和文獻(xiàn)調(diào)研的客觀方法分析篩選影響用戶繳費的因素，為調(diào)查問卷的設(shè)計提供依據(jù)。通過參考現(xiàn)有文獻(xiàn)并結(jié)合甘肅省的業(yè)務(wù)特點，綜合得到用戶收入、用電量、電價、集體人口數(shù)、地區(qū)、行為認(rèn)識、供電穩(wěn)定滿意度、電能質(zhì)量滿意度、服務(wù)滿意度、電費認(rèn)可度、電價滿意度、繳費渠道12個指標(biāo)變量與按時繳費這一因變量。其次，采集數(shù)據(jù)并利用主成分分析在12個指標(biāo)變量基礎(chǔ)上獲得繳費能力、繳費意愿及繳費習(xí)慣3個維度的用戶特征，利用回歸分析方法進(jìn)行知識挖掘，獲取用戶特征對按時繳費行為的影響。最后，根據(jù)知識挖掘結(jié)果評估用戶拖欠費率，根據(jù)用戶特征制定相應(yīng)的電費回收策略。

數(shù)據(jù)源分為兩部分，第一部分為從電力系統(tǒng)中采集的甘肅省近10萬戶的用電及繳費數(shù)據(jù)，第二部分為問卷調(diào)查獲得的數(shù)據(jù)。由系統(tǒng)采集的用電量及繳費數(shù)據(jù)獲得用戶月用電量、繳費積極、按時繳費、渠道類型等指標(biāo)數(shù)據(jù)，渠道類型分為4種：收費人員上門收取、去網(wǎng)點柜臺繳納、銀行卡代扣及網(wǎng)上三方平臺繳納;由問卷調(diào)查獲得用戶的家庭經(jīng)濟(jì)情況、居民用戶滿意度、欠費危害認(rèn)識度等方面的信息數(shù)據(jù)，具體指標(biāo)及其闡釋將在下文進(jìn)行介紹。

3? 用戶繳費影響因素分析

3.1? 用戶深度訪談

用戶深度訪談階段，主要是通過座談獲取潛在隱性知識中可能的客觀要素。為確定初始的影響因素，筆者選擇幾十名來自不同地區(qū)的具有代表性的用戶進(jìn)行一次深度訪談。利用成型的問卷并輔以非結(jié)構(gòu)性的詢問，將影響他們按時繳納電費的原因總結(jié)為以下幾點：缺乏對電力信息的了解、沒有合理的電費繳納周期、不具備按時繳費的意識、地區(qū)/繳費渠道的限制、對供電/電壓/服務(wù)等的不滿、欠費后果過于輕微等。

有代表性的用戶訪談記錄如下：

用戶a家在農(nóng)村，電費是通過所在農(nóng)村的合作社進(jìn)行繳納，盡管用電量較小，但依然是每月一次按時繳納。但用戶反映該地區(qū)的供電存在許多問題，比如電壓不穩(wěn)、易停電、復(fù)電難，因此用戶a明確表示對于繳納電費的積極性不高。

用戶b的家里共有6口人，居住在農(nóng)村。其子女目前在工廠上班，工作十分忙碌，只有節(jié)假日才會回家，平時無暇顧及家里。用戶b的年齡比較大，對于手機的操作不太擅長，曾經(jīng)出現(xiàn)過忘記繳納電費而被斷電的情況。

用戶c居住在城鎮(zhèn)里，一樓出租給他人開店，所以出現(xiàn)一戶兩表的情形，電費按比例分?jǐn)?，繳納電費的方式為銀行卡代扣，但經(jīng)常由于租戶充錢不及時而被催繳電費。

對訪談用戶拖欠電費的原因進(jìn)行歸類分析，詳見表1及圖1：

3.2? 文獻(xiàn)調(diào)研

關(guān)于電費繳費的影響因素，學(xué)者們進(jìn)行了相應(yīng)研究，如張?等對電網(wǎng)營銷業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)中用戶電費收繳數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗與轉(zhuǎn)換后，生成12個重要的建模變量：停電狀態(tài)、用戶每月電費通知方式、城鄉(xiāng)類別、臨時用電標(biāo)志、費用結(jié)算方式、用戶分類、收費次數(shù)、用電類別、高能行業(yè)分類、每月應(yīng)收金額、每月總電量、每月實收金額[6]。李宗隆等則是用主成分分析的方法提取7個相關(guān)指標(biāo)：用電量變化、平均拖欠費金額、平均拖欠費金額比例、累計拖欠費次數(shù)、平均催費次數(shù)、應(yīng)收違約金和賬戶余額滿足率[7]。王彬等研究了由于供電滿意度導(dǎo)致的電費回收問題，其中包含供電穩(wěn)定滿意度、電能質(zhì)量滿意度、服務(wù)滿意度、電費認(rèn)可度、電價滿意度5個變量[8]。對于影響因素的研究有必要選擇一個合適的建模方法，國內(nèi)的現(xiàn)有研究對于各種不同的數(shù)據(jù)分析與挖掘方法均有嘗試，具體包括層次分析法[9]、邏輯回歸法[10]、隨機森林法[11]及大數(shù)據(jù)分析[12]等。針對電費回收策略問題，國內(nèi)專家學(xué)者進(jìn)行了深入研究。夏國明和謝華對電費回收現(xiàn)實問題開展全面敘述，指出需要使用信息化方式協(xié)助電費回收，使用靈活自助的結(jié)算模式提高服務(wù)能力[13]。張春城指出在現(xiàn)實運作過程中需要使用事前預(yù)防、事中控制、事后補救的全過程防范方式方法處理電費回收問題[14]。杜建實認(rèn)為在電費預(yù)收制度的前提下，倡導(dǎo)實施“購電制”，避免電費回收問題[15]。解召輝研究了利用政府部門的約束性和強制力來督促欠費用戶及時繳清電費的策略[16]。上述文獻(xiàn)提出的電費回收策略成本較高，需要投入大量的人力物力配合電費回收策略的執(zhí)行，而且策略是面向全體用戶的，單一化的。筆者的電費回收策略是基于用戶特征，更具“個性化”，與上述研究成果相比具有“降本增效”的特點。

筆者參考電力公司對客戶拖欠費的定義，收到繳費通知7天內(nèi)繳清電費為按時繳納電費，超過7天但不超過一個月內(nèi)繳清電費為拖費，超過一個月為繳清電費為欠費，其中拖費和欠費對電力公司造成的損失大小相仿。可以認(rèn)為居民用戶拖欠電費行為發(fā)生的次數(shù)越多，居民完成繳費行為與收到繳費通知間的時間間隔越大，未來發(fā)生拖欠費行為的風(fēng)險就越高。因此綜合得到用戶收入、用電量、電價、集體人口數(shù)、地區(qū)、行為認(rèn)識、供電穩(wěn)定滿意度、電能質(zhì)量滿意度、服務(wù)滿意度、電費認(rèn)可度、電價滿意度、繳費渠道12個指標(biāo)變量與按時繳費這一因變量。

3.3? 預(yù)調(diào)研與因素確認(rèn)

根據(jù)上文提出的13個變量進(jìn)行預(yù)調(diào)研，并將所得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，電價及電價滿意度對于用戶按時繳費的影響均不顯著，同時來自不同地區(qū)的用戶之間的繳費情況并沒有顯著差異。在用戶用電滿意度方面，對于電能質(zhì)量的感知更多在于停電的頻率與復(fù)電的速度，實際上根源是供電穩(wěn)定滿意度，因此電能質(zhì)量滿意度這一變量重復(fù)。綜上，刪除了地區(qū)、電能質(zhì)量滿意度、電價、電價滿意度4個指標(biāo)。結(jié)合前文的文獻(xiàn)整理，最終得到11個指標(biāo)變量與1個因變量，如表2所示：

4? 實證分析

利用國網(wǎng)甘肅省電力有限公司提供的用戶用電信息，筆者針對用戶繳費這一行為進(jìn)行實證研究，并預(yù)期獲取相關(guān)隱性知識的潛在因素。

4.1? 問卷調(diào)研

通過問卷對用電用戶的家庭經(jīng)濟(jì)情況、居民用戶滿意度、欠費危害認(rèn)識度進(jìn)行調(diào)查。家庭經(jīng)濟(jì)情況中包括每月收入;居民用戶滿意度分為供電滿意、服務(wù)滿意、電費信任、繳費方便、渠道滿意;欠費危害認(rèn)識度分為后果認(rèn)知和行為認(rèn)知，行為認(rèn)知指居民用戶對于逾期繳納電費、欠費等行為的看法，后果認(rèn)知指居民用戶對逾期繳納電費、欠費等行為造成的后果的看法。同時，調(diào)研中設(shè)置的用戶基本信息包含性別。

本次問卷通過社交媒體平臺發(fā)放，最終獲得問卷334份。性別比例上，女性占54.19%，男性45.81%，基本滿足男女一比一的比例。來源地區(qū)共涉及28個省或直轄市，認(rèn)為本次問卷回收的地區(qū)偏向較小。

對本次回收所得334份問卷進(jìn)行有效問卷的篩選，刪除選擇不了解有關(guān)用電情況、填寫時間小于34秒、前后出現(xiàn)明顯邏輯矛盾（如按時繳費獲得高分而繳費積極獲得低分）、選項完全一樣或大部分一樣的問卷，最后總計刪除45份，保留有效問卷289份，問卷有效率為86.5%。

4.2? 信度檢驗

信度即可靠性，它是指采用同樣的方法對同一對象重復(fù)測量所得結(jié)果的一致性程度。目前最常用的信度系數(shù)是Cronbach α信度系數(shù)，也就是α信度系數(shù)法，其公式為：

通常來講，數(shù)據(jù)的信度系數(shù)在0.7-0.8之間可以接受，利用SPSS檢驗數(shù)據(jù)的信度得到其信度系數(shù)為0.752，大于0.7，在可以接受的范圍內(nèi)。

4.3? 相關(guān)分析

Pearson相關(guān)系數(shù)可以用來衡量變量之間的線性關(guān)系。可以發(fā)現(xiàn)，除按時繳費和用電量以及電費信任以外8個自變量在0.05水平上顯著相關(guān);每月收入只和按時繳費在0.05水平上顯著相關(guān);用電量和所有變量均不在0.05水平上顯著相關(guān);繳費積極和按時繳費在0.05水平上顯著相關(guān);剩余的供電滿意、服務(wù)滿意、電費信任、繳費便利、渠道滿意、行為認(rèn)知、結(jié)果認(rèn)知這7個變量，每兩個變量間都在0.05水平上顯著相關(guān)。由于用電量和其他所有變量之間都不存在顯著相關(guān)的關(guān)系，可以認(rèn)為用電量對于因變量按時繳費沒有顯著的影響，故刪去。

4.4? 主成分分析

進(jìn)行主成分分析之后得到成分矩陣如上表4。選取特征根大于1的3個主成分變量。在第一主成分變量中，系數(shù)較大的變量是供電滿意（0.815）、電費信任（0.800）、服務(wù)滿意（0.799）、渠道滿意（0.752）、繳費便利（0.711）、結(jié)果認(rèn)知（0.621）、行為認(rèn)知（0.618）。這些變量分別代表了居民對用電過程的態(tài)度、對繳費過程的態(tài)度、對繳費行為的態(tài)度，因此將第一個主成分描述為繳費意愿。在第二個主成分變量中，系數(shù)較大的變量是每月收入（0.876）。用戶的每月收入代表用戶每月住所內(nèi)所有人獲得的可支配收入的總和，該變量可以有效地反映用戶目前所處的經(jīng)濟(jì)狀況，在對居民用戶的研究中，賬戶余額對居民的欠費行為有顯著的負(fù)向影響，這說明居民用戶的經(jīng)濟(jì)情況反應(yīng)了用戶的繳費能力，因此將第二個主成分變量描述為繳費能力。第三個主成分變量中，系數(shù)最大的是繳費積極（0.954）。用戶繳費的積極性是指用戶通常在收到繳費通知單之后到繳費行為完成過程中的時間間隔，是用戶繳費時的一種習(xí)慣，所以將其描述為繳費習(xí)慣。

4.5? 回歸分析

利用得到的主成分變量進(jìn)行回歸分析，如表5所示：

可以看出三個主成分變量的系數(shù)均大于0，且顯著性均小于0.01。繳費意愿、繳費能力、繳費習(xí)慣均對居民用戶電費的按時繳費率存在顯著的正向影響。設(shè)按時繳費為Y，繳費意愿為X1，繳費能力為X2，繳費習(xí)慣為X3，得到主成分回歸方程如下：

最后，筆者根據(jù)繳費渠道做方差齊性檢驗，得到的結(jié)果F統(tǒng)計量為1.514，顯著性0.211>0.050，這表現(xiàn)出不同渠道的按時繳費情況之間不存在顯著的差異，即繳費渠道對居民用戶拖欠費行為的影響不顯著。

5? 電費回收策略分析

根據(jù)數(shù)據(jù)分析，獲得繳費能力、繳費意愿及繳費習(xí)慣3個維度的用戶特征，并發(fā)現(xiàn)繳費能力、繳費意愿對用戶按時繳費率存在影響，按時繳費率是指用戶一年內(nèi)在規(guī)定時間內(nèi)繳費的次數(shù)與年總繳費數(shù)的比值。繳費習(xí)慣對用戶按時繳費率的影響則不顯著。筆者將根據(jù)用戶特征對繳費行為的影響關(guān)系進(jìn)行電力公司促使用戶按時繳費的電費回收策略分析。

5.1? 繳費能力針對策略

筆者首先根據(jù)繳費能力與用戶按時繳費率的關(guān)系來制定相應(yīng)的電費回收策略。根據(jù)上文驗證的結(jié)果，繳費能力對用戶的按時繳費率存在顯著的正向影響，即用戶的繳費能力越高，其按時繳納電費的可能越高。在主成分分析中，用戶的收入（0.876）對繳費能力有較高的貢獻(xiàn)值，相應(yīng)地反映其所在地區(qū)的經(jīng)濟(jì)水平。因此，為了更好地利用得到的結(jié)論，以達(dá)到提高電費回收率、較低電費回收成本的目的，筆者認(rèn)為電力公司應(yīng)該根據(jù)用戶的經(jīng)濟(jì)狀況，針對不同的用戶制定不同的電費回收和催收策略。

根據(jù)前文結(jié)論，經(jīng)濟(jì)狀況越差的群體，其按時繳費率越低，所以筆者認(rèn)為電力公司應(yīng)該優(yōu)先對經(jīng)濟(jì)狀況較差的群體進(jìn)行電費回收和催收工作。

對于經(jīng)濟(jì)狀況存在差異的個體，可以為其提供不同的電力產(chǎn)品服務(wù)，促使用戶提高按時繳費率。從訪談中可以看出，通常經(jīng)濟(jì)條件比較好的用戶，每月消耗的電費占整月支出中的比例很小，對其來說支付電費幾乎沒有任何難度，尤其是位于經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好地區(qū)的用戶，由于多元化繳費渠道的普及進(jìn)一步提高其電費的按時繳費率，這部分用戶的電費拖欠問題往往是由于懶得交、忘了交所導(dǎo)致。為降低用戶漏交忘交的可能性，提高用戶的按時繳費率，電力公司可以一方面提高提醒用戶繳費的頻率，另一方面降低用戶繳費的次數(shù)。電力公司可以推行購電套餐制，提供以季、半年、年為單位的電量套餐，用戶提前購買一個時間段內(nèi)可能消耗的電量，并根據(jù)購電量給予一定比例的優(yōu)惠，不足的電量可以另行購買，多余的電量可以留存到下一時間段。

另一部分經(jīng)濟(jì)條件不好的用戶，相應(yīng)地會更加注重節(jié)約用電，對于電費的真實合理性會表現(xiàn)得更加謹(jǐn)慎，因此其繳納電費的時間在不超出電力公司規(guī)定期限的前提下相應(yīng)存在一定的滯后，在經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)，電費的滯后繳納則更加嚴(yán)重。對于經(jīng)濟(jì)狀況較差的用戶，為提高其按時繳費率，電力公司應(yīng)該提高用戶對用電信息的了解程度，降低其顧慮并采用一定的激勵措施來鼓勵用戶按時繳費。一方面電力公司應(yīng)該提供用戶查詢用電量、電費的渠道，方便用戶了解電價政策、用電政策、用電規(guī)范等方面的信息;另一方面可以對按時繳費的用戶給予一定的獎勵，比如每月最先完成繳費的前一千位用戶實行電費九五折，或者連續(xù)三個月按時繳費的用戶第四個月電費享受最高八折的優(yōu)惠等。

建議：對于各層經(jīng)濟(jì)條件的用戶來說，優(yōu)惠策略與獎勵措施要做好平衡，可以考慮階段性優(yōu)惠或獎勵措施。

5.2? 繳費意愿針對策略

本研究發(fā)現(xiàn)繳費意愿對用戶的按時繳費存在顯著的正向影響。其中貢獻(xiàn)度較大的包括供電滿意（0.815）和電費信任（0.800），服務(wù)滿意（0.799）、渠道滿意（0.752）、繳費便利（0.711）、結(jié)果認(rèn)知（0.621）、行為認(rèn)知（0.618）這5項對繳費意愿的貢獻(xiàn)度較低。以上7個要素分為用戶滿意度和欠費危害認(rèn)知度兩個部分，也就是說用戶的滿意度越高，欠費危害認(rèn)知度越高，用戶的按時繳費率越高。所以電力公司應(yīng)該就提高用戶滿意度和欠費危害認(rèn)知度兩方面采取相應(yīng)的措施。

通常來說，用戶的需求越能得到滿足，用戶的滿意度就越高。為提高居民用戶滿意度，電力公司應(yīng)該盡量滿足用戶對電力產(chǎn)品的需求。居民用戶滿意度包含的5個要素（供電滿意、電費信任、服務(wù)滿意、渠道滿意、繳費便利）中，因子載荷最大的是供電滿意和電費信任，原因是居民用戶消費電力產(chǎn)品過程中最能直接感受到的就是供電的質(zhì)量和電費的多少，所以電力公司應(yīng)當(dāng)首先采取能提高用戶供電滿意和電費信任的措施。用戶對供電質(zhì)量的感知主要分為電壓質(zhì)量和供電可靠性，也就是穩(wěn)定并足額的電壓、較少的停電與快速地復(fù)電。由于電力公司難以短時間內(nèi)提高電力的產(chǎn)能，在電能總量一定的情況下，電力公司想要維持穩(wěn)定的電壓需要提高用戶用電效率，做好居民用電的引導(dǎo)分流，也就是將高峰時期的用電壓力分擔(dān)一部分到低谷期，通過改變低谷時段電價吸引用戶在低谷時段用電，既能減少電力損失又降低了高峰時段的電力負(fù)荷，從而實現(xiàn)削峰填谷、調(diào)峰擴容的目的;而隨著電網(wǎng)調(diào)峰能力的提高，電網(wǎng)容量的增加，供電穩(wěn)定性也能得到相應(yīng)提高。而用戶對電費的信任主要來自用電量和電費的匹配度，為了讓用戶對電力計費有足夠的信任，電力公司需要縮小用戶和企業(yè)間的用電信息差。隨著智能電表的推廣，電力公司有能力為用戶提供實時的用電信息查詢功能，便于用戶了解自己什么時候用電多、什么時候用電少、用了多少電等信息，讓用戶明確知道每一度電用在哪里，每一分錢花在哪里。

居民用戶滿意度中剩下的3個要素占比較小，分別代表服務(wù)和渠道方面的滿意度。居民用戶在與電力公司的交易過程中，與電力公司的交集比較少，對于服務(wù)的感受集中在業(yè)擴報裝、設(shè)備維護(hù)、投訴與反饋等主要由業(yè)務(wù)人員來提供的服務(wù)上，所以為提高用戶對服務(wù)的滿意度，電力公司需要優(yōu)先提高服務(wù)人員的服務(wù)水平，如提高各項設(shè)備的安裝與維護(hù)速度、提高客服的專業(yè)水準(zhǔn)、提高反饋速度等。

筆者將欠費危害認(rèn)知度分為行為認(rèn)知和結(jié)果認(rèn)知兩項，分別衡量用戶對于拖欠費這一行為及其造成的后果的認(rèn)知清晰程度。在不超過電力公司規(guī)定的繳費期限前提下，用戶的拖欠費行為不會對用戶本身產(chǎn)生不好的影響，但依然會造成電力公司的損失，而電力公司無法要求用戶在收到繳費通知后短時間必須完成繳費，在這種情況下，宣傳和教育是促成非制度建設(shè)的重點[17]。電力公司要宣傳按時繳納電費的好處和拖欠電費會造成的影響，提高用戶對拖欠電費的行為認(rèn)知和結(jié)果認(rèn)知。用電是每個人的事情，讓用戶了解電力公司的經(jīng)營狀況和用戶的用電體驗息息相關(guān)，用戶出于對自身用電體驗的維護(hù)心理，按時繳費率會得到一定的提高。同時，電力公司也應(yīng)該宣傳用戶欠費行為會對用戶自身帶來的嚴(yán)重后果，目前國內(nèi)各地區(qū)電力公司逐漸開始將用戶欠費行為納入個人征信，嚴(yán)重的將會影響用戶出行、銀行貸款甚至買房等方方面面，通過提高用戶的后果認(rèn)知，促進(jìn)用戶按時繳費率的提高。電力公司通過提高用戶滿意度和欠費危害認(rèn)知度來提高居民用戶的繳費意愿，正向影響用戶的按時繳費率。

5.3? 繳費習(xí)慣針對策略

主成分分析中，繳費習(xí)慣主要的貢獻(xiàn)度來自繳費積極（0.954），筆者將繳費積極定義為用戶收到繳費通知到用戶完成繳費行為的時間間隔的長度，時間間隔越短，繳費積極越高。上述研究已經(jīng)證明繳費習(xí)慣對按時繳費的正向影響是顯著的，也就是說用戶完成繳費行為和收到繳費通知間的時間間隔越短，他按時繳費的可能性就越高。綜上所述，電力公司有必要采取相應(yīng)的措施，縮短用戶完成繳費行為與收到繳費通知的時間間隔。

目前繳納電費的渠道超過19種，可以分為現(xiàn)金繳費方式和非現(xiàn)金繳費方式。采用非現(xiàn)金繳費方式能有效降低電費回收成本，提高電費回收效率。所以電力公司應(yīng)該優(yōu)先考慮非現(xiàn)金繳費方式的推廣，通過訪談，筆者了解到及時性最高的非現(xiàn)金繳費渠道是銀行卡代扣，通過智能電表監(jiān)控用戶的用電量，用電量達(dá)到一定額度時自動從銀行卡中扣除，賬戶余額不足規(guī)定額度時提醒用戶存入足量的電費，繳費通知和繳費行為幾乎同時進(jìn)行，有效地降低電力公司由于用戶拖費而產(chǎn)生的損失。所以筆者認(rèn)為應(yīng)該大力推廣銀行卡代扣的繳費方式，電力公司可以通過聯(lián)系小區(qū)物業(yè)管理、社區(qū)主任、親朋好友走訪客戶、上門推廣等多種方式，積極向用戶宣傳銀行代扣電費的好處，同時與各大銀行聯(lián)系，加強協(xié)調(diào)溝通，全力推進(jìn)銀行代扣工作，進(jìn)一步加大代扣電費的宣傳推廣力度，對管轄區(qū)域內(nèi)用戶進(jìn)行全方位宣傳、立體式宣傳，全力以赴讓所有用電客戶了解代扣電費的便捷。

采用其他非現(xiàn)金繳費方式的用戶，其收到繳費提醒后可以直接通過支付寶、微信、網(wǎng)站等渠道進(jìn)行繳費，這部分用戶收到繳費通知到其完成繳費行為的時間間隔并不長，繳費行為所需花費的成本低。電力公司只需要避免這部分用戶漏交忘交，通過及時進(jìn)行繳費提醒就可以有效地提高其繳費積極。而采用現(xiàn)金繳費方式的用戶則需要到當(dāng)?shù)氐你y行、營業(yè)廳、合作社等地進(jìn)行繳費，用戶繳費的成本比較高，其繳費積極偏低。為提高這部分用戶的繳費積極，電力公司應(yīng)該降低用戶的繳費成本，除及時提醒以外，可以嘗試上門回收，但是電力公司自身的電費回收成本會相應(yīng)提高。但是總的來說，用戶完成繳費行為的成本越低，其繳費積極越高，按時繳費率也能得到相應(yīng)的提高;電力公司應(yīng)該持續(xù)推廣非現(xiàn)金繳費方式，逐漸降低現(xiàn)金繳費的比例。

6? 結(jié)論

中國電力行業(yè)完成信息化已經(jīng)多年，但仍然沒有能夠充分地數(shù)據(jù)化、智能化、知識化。通過筆者的實證性探索，知識管理的相關(guān)理論及工具可以較好地支撐這樣的轉(zhuǎn)化過程。筆者提出的研究方法是電力企業(yè)從信息化邁向知識化進(jìn)程的一種嘗試，重點研究電力交易中的知識化轉(zhuǎn)型過程，從而提高電費回收工作的效率并降低成本。首先通過調(diào)查研究，尋找可能的潛在隱性知識因素，并通過分析用戶特征與用戶按時繳費率之間的關(guān)系，證實繳費能力、繳費意愿和繳費習(xí)慣對電力用戶按時繳費率的正向影響。筆者不提倡盲目地采取所有電費回收策略，而是因人而異、因地制宜，通過選擇最有效率的策略來提高電費回收率，降低電費回收成本。

筆者提出的“數(shù)據(jù)采集與調(diào)研—數(shù)據(jù)挖掘分析—知識萃取”的研究方法不僅僅適用于電力行業(yè)，對于廣電、銀行、通信甚至是傳統(tǒng)制造業(yè)也同樣有效。各行業(yè)可以通過知識化提高產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)及物流等環(huán)節(jié)的效率，使我國相關(guān)產(chǎn)業(yè)走出一條知識化智能化的全新道路。但這依然是一個沒有標(biāo)準(zhǔn)答案的難題，仍需要國內(nèi)專家學(xué)者的共同關(guān)注與解決。

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作者貢獻(xiàn)說明：

江? 元：文獻(xiàn)查閱及論文寫作;

楊? 波：數(shù)據(jù)采集及整理，論文部分內(nèi)容寫作;

王? 麒：數(shù)據(jù)挖掘及分析;

趙東來：修改論文;

武? 悅：設(shè)計論文整體框架，論文校稿。

Analysis and Strategy of Electricity Charge Recovery Based on User Characteristics

——Engineering Practice of Power Knowledge Transformation

Jiang Yuan 1? ?Yang Bo2? ?Wang Qi3? ?Zhao Donglai3? ? Wu Yue3

1State Grid Gansu Electric Power Company， Lanzhou? 730000

2State Grid Gansu Electric Power Company Information Communication Company， Lanzhou 730000

3School of Management， Harbin Institute of Technology， Harbin 150001

Abstract： [Purpose/significance] With the development of knowledge management related theories， all relevant industrial sectors， especially those that have completed informatization， are also facing an increasingly urgent transformation of knowledge. In the process of knowledge transformation， in addition to the related theories of knowledge management， knowledge management related tool systems need to be refined. [Method/process] This paper took the power industry as an example to explore the application of knowledge management related tools in power marketing. Experienced power system practitioners can use their tacit knowledge to analyze key factors in the power system marketing process. This paper attempted to use explicit knowledge management tools to make tacit knowledge explicit. This paper studied the factors that prompt users to pay on time， proposed targeted marketing strategies， reduced the arrears rate， improves the method of electricity bill recovery， and reduces the cost of electricity bill recovery. This paper used principal component analysis and regression methods to construct a users on-time payment model based on the electricity consumption and payment data of nearly 100000 households in Gansu Province and part of the data from the questionnaire survey. [Result/conclusion] Through analysis， the key factors such as paying attention to user performance， customer satisfaction and collection frequency were found， and the explicit expression of tacit knowledge was better achieved.

Keywords： knowledge of power system? ? data intelligence? ? power marketing? ? user characteristics