POLITYKA ENERGETYCZNA Tom 11 Zeszyt 1 2008 PL ISSN 1429-6675 Leszek JURDZIAK* Korzyœci z integracji pionowej kopalñ wêgla brunatnego i elektrowni STRESZCZENIE. Mo liwoœæ optymalizacji wspólnych dzia³añ kopalni wêgla brunatnego i elektrowni poprzez wybór wyrobiska docelowego maksymalizuj¹cego ³¹czny zysk jest zagro ona sprzecznoœci¹ interesów obu stron bilateralnego monopolu, istniej¹c¹ asymetri¹ informacji oraz ich oportunizmem. Integracja pionowa niweluje to zagro enie przynosz¹c wiele innych pozytywnych efektów w postaci likwidacji problemu nak³adania podwójnych mar oraz redukcji ryzyka operacyjnego poprzez zintegrowane zarz¹dzanie ryzykiem w grupach energetycznych. Istotn¹ spraw¹ dla inwestorów decyduj¹cych o budowie nowych kopalñ i elektrowni oraz instytucji finansowych obs³uguj¹cych takie projekty jest przede wszystkim redukcja ryzyka poniesienia straty przez zintegrowanego producenta w stosunku do ryzyka kopalni i elektrowni dzia³aj¹cych osobno. Dziêki integracji zmniejsza siê te ryzyko przy eksploatacji wiêkszych wyrobisk, co zapewnia lepsze wykorzystanie zasobów. Dziêki temu integracja pionowa nie stwarza zagro enia dla odbiorców energii, gdy wyrobisko docelowe optymalne dla zintegrowanego producenta bêdzie wiêksze ni optymalne tylko dla kopalni. S OWA KLUCZOWE: bilateralny monopol, optymalizacja Lerchsa-Grossmanna, wykorzystanie zasobów, gra o sumie zerowej, gra o sumie niezerowej, ryzyko operacyjne, zintegrowane zarz¹dzanie ryzykiem * Dr in. Instytut Górnictwa, Politechnika Wroc³awska, Wroc³aw. 147
Wprowadzenie Korzyœci z integracji pionowej elektrowni typu mine-mouth i pobliskich kopalñ wêgla lub przynajmniej z ich œcis³ego zwi¹zku dziêki d³ugoterminowym kontraktom by³y ju opisane z punktu widzenia kosztów transakcyjnych przez Williamsona (1998), Joskowa (1987, 2003) i Kerkvlieta (1991) oraz z punktu widzenia strategicznych korzyœci rynkowych przez Portera (1985). Pomimo e trzej pierwsi autorzy opisali sytuacjê na rynku energii elektrycznej sprzed ponad 20 lat, zauwa one przez nich korzyœci z integracji lub bliskich zwi¹zków, s¹ szczególnie prawdziwe dla kopalñ wêgla brunatnego i elektrowni dziœ z powodu braku mo liwoœci ich rozbicia jak to mia³o miejsce na rynku wêgla kamiennego (Jurdziak 2005a). Elektrownie nie mog¹ kupowaæ wêgla brunatnego z innych Ÿróde³, gdy ich kot³y s¹ przystosowane dla konkretnego wêgla brunatnego z pobliskiej kopalni, a kopalnie nie mog¹ sprzedaæ wêgla innym producentom energii, bo koszty transportu s¹ zbyt wysokie, by by³o to dla nich op³acalne. Obie strony realizuj¹ inwestycje specyficzne dla tych relacji prowadzi to do bliskich zwi¹zków i wynikaj¹cych z nich korzyœci np. obni enie kosztów transakcyjnych, bezpieczeñstwo dostaw itd. Obecnie rynek wêgla kamiennego jest inny, jest znacznie bardziej konkurencyjny ni to by³ poprzednio i elektrownie mog¹ kupowaæ paliwo od innych dostawców skupiaj¹c siê wiêcej na parametrach jakoœciowych wêgla z powodu wymogów ochrony œrodowiska ni na jego cenie. Kopalnie wêgla równie zainwestowa³y w instalacje wzbogacania wêgla, co zwiêkszy³o jego wartoœæ i umo liwi³o konkurowanie na rynkach miêdzynarodowych. Liczba elektrowni typu mine-mouth zmniejszy³a siê znacznie na rynku wêgla kamiennego, ale nie w bran y wêgla brunatnego z powodu wy ej wspomnianych przyczyn. W pracy zaproponowano inne podejœcie ni opisane powy ej. Nie kwestionuj¹c korzyœci p³yn¹cych ze zmniejszenia kosztów transakcyjnych i œcis³ego zwi¹zku obu stron, czy korzyœci strategicznych (Jurdziak 2005a), podkreœlono inny aspekt integracji. Na pierwszy plan wysuniêto eliminacjê groÿby suboptymalnego wykorzystania zasobów z powodu wbudowanego konfliktu racjonalnoœci indywidualnej i grupowej w bilateralnym monopolu (BM) kopalni wêgla brunatnego i elektrowni. Podejœcie oparto na najnowszych osi¹gniêciach w poszukiwaniu optymalnego rozwi¹zania maksymalizuj¹cego ³¹czne zyski obu stron zarówno poprzez zastosowanie metod optymalizacji kopalñ odkrywkowych, jak i teorii gier (Jurdziak 2007). 1. Kopalnia i elektrownia jako bilateralny monopol Odkrywkowa kopalnia wêgla brunatnego i elektrownia mog¹ byæ potraktowane, jako idealny przyk³ad monopolu bilateralnego (BM). Monopol w górze strumienia przetwarzania dóbr (kopalnia) sprzedaje pó³produkty (wêgiel brunatny) do monopsonu w dole tego stru- 148
mienia (elektrownia), który sprzedaje produkty finalne (energiê elektrycznê) u ytkownikom koñcowym. Na rynku energii elektrycznej elektrownia mo e byæ cenotwórc¹ (monopolem) albo cenobiorc¹ (konkurencyjn¹ firm¹). W klasycznym rozwi¹zaniu (Jurdziak 2004a) cena pó³produktu (wêgla brunatnego) nie ma wp³ywu na wybór produkowanej iloœci, która by³aby okreœlona na podstawie znajomoœci kosztu krañcowego jego produkcji MC X (c K (x)) i jego przychodowej produktywnoœci krañcowej netto MRP X. Cena wêgla brunatnego powinna, wiêc byæ wynegocjowana gdzieœ miêdzy cenami p E i p K (cenami zapewniaj¹cymi progi rentownoœci kopalni i elektrowni, (rys. 1) na krzywej kontraktu. Wynegocjowana cena nie ma wiêc wp³ywu na ³¹czny zysk (!), lecz decyduje jednie o jego podziale pomiêdzy obie strony pokazuj¹c ich si³ê przetargow¹. Negocjacje ceny wêgla s¹ wtedy gr¹ o sumie zerowej. Elektrownia wymuszaj¹c w trakcie negocjacji obni enie ceny wêgla zyska dok³adnie tyle ile na tej obni ce straci kopalnia i na odwrót kopalnia podnosz¹c cenê wêgla zyska tyle, co straci elektrownia (Jurdziak 2006). Klasyczne rozwi¹zanie opisane w literaturze (np. Blair i in. 1989) i przedstawione poni ej graficznie (rys. 1) jest odpowiednie dla kopalni i elektrowni, jeœli nie maj¹ one adnej mo liwoœci albo woli zmiany wielkoœci i kszta³tu wyrobiska docelowego co oznacza, e iloœæ wêgla brunatnego jest ograniczona i zdeterminowana np. wybranym projektem kopalni. Niestety proponowane w nim wyrobisko mo e istotnie odbiegaæ od optymalnego zawieraj¹cego x bm wêgla, tak jak np. przy eksploatacji wyrobisk i lub j (rys. 1). Cena [z³] 100 90 80 P K 70 60 50 P zapewniaj¹ca równy podzia³ zysku 40 30 K i e Krañcowy koszt zasobu produkcyjnego Popyt na energiê MFC X elektryczn¹ K Koszt MC X D E K j krañcowy Krzywa kontraktu bm Koszt AC X przeciêtny Popytnawêgiel P 20 E k E j D W =D E -C T E MRP X =D X E i Przychodowa produkcyjnoœæ 10 Przychód MR X krañcowa netto wêgla krañcowy 0 xi x 0 10 20 30 40 j 50 60 70 80 90 100 Potencjalne rozwi¹zaniasuboptymalne x Vmax Iloœæ wêgla i energii elektrycznej, X= E dla wyrobisk docelowych i, j Rys. 1. Maksymalizacja ³¹cznych zysków w BM poprzez eksploatacjê optymalnej iloœci wêgla x bm i suboptymalne rozwi¹zania dla wyrobisk i i j zawieraj¹cych inn¹ iloœæ (wiêksz¹ i mniejsz¹, odpowiednio) Fig. 1. Maximisation of joint profits in the BM by excavation optimal amount of lignite x bm and suboptimal solutions for pits i and j containing different amount (lower and greater, appropriately) 149
Jednak gdy kopalnia ma mo liwoœæ dostosowania kszta³tu i rozmiarów wyrobiska docelowego do ceny wêgla brunatnego i innych zmieniaj¹cych siê warunków ekonomicznych poprzez optymalizacjê wyrobisk odkrywkowych i proces parametryzacji z wykorzystaniem algorytmu Lerchsa-Grossmana (L-G), to mo na znaleÿæ najlepsze wyrobisko docelowe poœród szeregu innych wyrobisk zagnie d onych, które zmaksymalizuje ³¹czne zyski ca³ego uk³adu (Jurdziak 2004b,c). Rozwi¹zanie dla zmodyfikowanego i pionowo zintegrowanego BM jest zdeterminowane zarówno w zakresie iloœæ wêgla (optymalna wyrobisko) jak i jego ceny. Rozwi¹zanie to mo e byæ znalezione poprzez okreœlenie poœredniego, zale nego od z³o a i nieliniowego (skokowego), wp³ywu ceny bazowej wêgla brunatnego na jego poda w d³ugim okresie (rys. 2) oraz zmianê szeregu parametrów wygenerowanych wyrobisk zagnie d onych takich jak stosunek N : W, uœredniona zawartoœæ siarki i popio³u w wêglu oraz jego wartoœæ opa³owa (rys. 3), które s¹ wykorzystywane w formule ceny wêgla brunatnego i do obliczeñ przep³ywów pieniê nych netto z ich eksploatacji (Jurdziak, Kawalec 2004; Jurdziak 2004c). Mo liwoœæ wyboru jednego wyrobiska spoœród wielu uzyskanych z optymalizacji Lerchsa-Grossmanna powoduje, e negocjacje ceny wêgla staj¹ siê gr¹ o sumie dodatniej. Zmiana ceny wêgla poci¹ga za sob¹ zmianê wyrobiska docelowego na optymalne w³aœnie dla niej, a to zmienia ³¹czny wynik finansowy uk³adu. Mo na wiêc wybraæ takie wyrobisko (lub cenê), które zmaksymalizuje ³¹czny zysk BM z jego eksploatacji. Kooperuj¹c mo na wiêc powiêkszyæ wielkoœæ tortu do podzia³u, dlatego w pracy (Jurdziak 2006) zaproponowano rozdzielenie wyboru wyrobiska od podzia³u zysku i rozgrywanie gry negocjacyjnej pomiêdzy kopalnia a elektrowni¹ w dwóch etapach. W pierwszym, kooperacyjnym etapie, powinno siê wybieraæ wyrobisko docelowe maksymalizuj¹ce ³¹czne zyski, co jest równoznaczne z wyborem optymalnej ceny wêgla zachêcaj¹cej kopalniê do jego eksploatacji. Dopiero p 1 p 2 p 3 p 4 p 5 p 6 p 7 p 8 p 9 p 10 p 11 p 12 p i <p j if i<j BaseCena pricebazowa of lignite wêgla as ajako part czêœæ of reference ceny odniesienia price in %[%] 100% [%] 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% x=x(p n ) R 2 = 0.9846 Wêgiel brunatny w zagnie d onych Lignite wyrobiskach [mil. Mg] [x10 66 Mg] 750 800 850 900 950 1000 1050 1100 p 1 p 2 p 3 p 4 p 5 p 6 p 7 p 8 p 9 p 10 p 11 p 12 p i <p j if i<j Rys. 2. Krzywa poda y wêgla w d³ugim okresie relacja pomiêdzy cen¹ wêgla a jego iloœci¹ w 34 wyrobiskach zagnie d onych wygenerowanych dla z³o a Szczerców (Jurdziak, Kawalec 2004) Fig. 2. The long run lignite supply the relation between lignite price and amount of lignite inside 34 nested pits generated for the Szczercow deposit (Jurdziak, Kawalec 2004) 150
Wartoœæ opa³owa [MJ/kg] 8.00 a AR [%] 17.1 STR [%] 1.190 17.0 1.186 7.95 R 2 = 0.9546 zawartoœæ siarki STR 16.9 1.182 Zmiany uœrednionej wartoœci 7.90 opa³owej wêgla brunatnego 16.8 1.178 Q R =Q R (p n ) 7.85 w obrêbie faz zawartoœæ popio³u AR 16.7 1.174 7.80 wygenerowanych dla danej 16.6 ceny bazowej p n R 2 = 0.9855 1.170 7.75 16.5 1.166 R 2 = 0.9848 16.4 1.162 7.70 16.3 1.158 7.65 16.2 Cena bazowa wêgla br. jako czêœæ ceny odniesienia w % Cena bazowa wêgla br. jako czêœæ ceny odniesienia w % 1.154 7.60 16.1 1.150 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% c Rzeczywista cena wêgla br. jako czêœæ ceny odniesienia w % Stosunek nadk³adu do wêgla 100% 2.42 90% Q B Q R A R A B S R S B 2.40 p pn 1 80% 6724 57 10 2.38 70% 2.36 60% R 2 = 0.947 50% 2.34 R 2 = 0.9999 40% 2.32 30% 2.30 Cena bazowa wêgla br. jako czêœæ ceny odniesienia w % Cena bazowa wêgla br. jako czêœæ ceny odniesienia w % 20% 2.28 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% b d Rys. 3. Poœredni wp³yw ceny bazowej wêgla na zmiany wartoœci opa³owej, zawartoœci siarki i popio³u oraz rzeczywistej ceny wêgla i stosunku N : W wyznaczony na bazie 34 wyrobisk zagnie d onych wygenerowanych dla z³o a Szczerców (Jurdziak, Kawalec 2004) Fig. 3. The indirect influence of base price of lignite on changes of calorific value, sulphur and ash content, real lignite price and stripping ratio based on averaged parameters of 34 nested pits generated for the Szczercow deposit (Jurdziak, Kawalec 2004) w drugim etapie wybierana by³aby cena transferowa wêgla prowadz¹ca do uzgodnionego podzia³u zysku. Nale y podkreœliæ, e to przyjêty podzia³ zysku prowadzi³by do wyznaczenia ceny transferowej wêgla, a nie odwrotnie. Oczywiœcie drugi etap by³by gr¹ o sumie zerowej, ale przedmiotem podzia³u by³by maksymalny zysk. Niestety, takie rozwi¹zanie trudne jest do osi¹gniêcia z uwagi na asymetriê informacji (m.in. o z³o u) i istnienie sprzecznoœci interesów obu stron. Zachêty do oportunizmu mog¹ siê pojawiæ nie tylko przy dwóch ró nych w³aœcicielach obu stron BM (Jurdziak 2005b). 2. Asymetria informacji i sprzecznoœæ interesów w BM W BM kopalni i elektrowni to kopalnia jest t¹ stron¹, która ma przewagê informacyjn¹ nad elektrowni¹. Ta przewaga wynika ze znajomoœci z³o a wêgla brunatnego. Kopalnia zna jakoœæ wêgla i warunki eksploatacji w obszarze przewidzianej eksploatacji i mo e prognozowaæ koszty eksploatacji na bazie danych o kszta³cie i wielkoœci z³o a oraz znajomoœci iloœci wêgla i nadk³adu. Oczywiœcie wiedza ta jest tylko szacunkowa, gdy z³o e jest rozpoznane w dyskretnych miejscach. Niemniej kopalnia posiada tê wiedzê, a elektrownia nie. Sama wiedza nie stwarza istotnej przewagi, zw³aszcza w krótkim okresie. Co najwy ej 151
mo e stanowiæ usprawiedliwienie braku wywi¹zania siê kopalni ze zobowi¹zañ co do terminów, iloœci i jakoœci dostarczanego wêgla. Mo e jednak byæ wykorzystana do krótkoterminowej optymalizacji rozwoju kopalni poprzez mieszanie wêgla z ro nych frontów. (Kawalec 2004). W d³ugim okresie kopalnia mo e jednak dla ka dej ceny wêgla znaleÿæ wyrobisko optymalne, maksymalizuj¹ce niezdyskontowane przep³ywy finansowe netto z jego eksploatacji, dziêki wykorzystaniu algorytmu Lerchsa-Grossmanna (rys. 2). Kooperacja obu stron BM i zastosowanie prezentowanego tu rozwi¹zania mo e prowadziæ do w³aœciwego okreœlenia zasobów przemys³owych dla ca³ego uk³adu kopalni i elektrowni (Jurdziak, Kawalec 2008a). W alternatywnym podejœciu wyrobiska zagnie d one uzyskane z parametryzacji L-G mog¹ byæ zast¹pione przez wi¹zkê optymalnych harmonogramów rozwoju kopalni wygenerowanych w programach optymalizacyjnych (takich jak np. NPVScheduler+) dla ró nych cen wêgla. Chocia takie podejœcie jest lepsze z uwagi na wykorzystanie wartoœci zdyskontowanych i harmonogramów, to jednak jest znacznie bardziej z³o one z uwagi na skalê szczegó³ów niezbêdnych do sporz¹dzenia optymalnych planów rozwoju kopalni dla ró nych cen wêgla. Mo liwoœæ optymalnego dopasowania kszta³tu i wielkoœci wyrobiska docelowego (lub pozosta³ej do wybrania czêœci z³o a, gdy eksploatacja siê ju koñczy) stwarza strategiê dominuj¹ca dla kopalni. Elektrownia obni aj¹c cenê wêgla w trakcie negocjacji nigdy nie wie, czy kopalnia optymalnie dopasowuj¹c siê do niej nie zrezygnuje z eksploatacji bie- ¹cego wyrobiska na rzecz mniejszego, lecz przynosz¹cego jej wiêcej zysków (z uwagi na jego optymalnoœæ) ni bie ¹ce eksploatowane przy obni onej cenie. Poniewa zmiany nie s¹ liniowe czasami niewielkie zmiany ceny wêgla mog¹ prowadziæ do znacznych zmian wielkoœci i kszta³tu wyrobiska (pozosta³ej do eksploatacji czêœci) (rys. 4). W konsekwencji zamiast spodziewanego wzrostu zysku elektrowni, zarówno ona jak i kopalnia mog¹ mieæ du o ni sze zyski w d³ugim okresie. Iloœæ wêgla [x10 6 Mg] 1100 Rzeczywista cena wêgla 1050 1000 Cena bazowa wêgla 950 900 850 800 Cena wêgla jako czêœæ ceny ceny odniesienia [%] %][ 750 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Rys. 4. Du e i skokow zmiany wielkoœci zagnie d onych wyrobisk docelowych na skutek niewielkiej zmiany ceny wêgla brunatnego na przyk³adzie wyników optymalizacji z³o a Szczerców Fig. 4. Big and stepwise changes of size of nested pits in effect of little change of lignite price on example results of optimization of the Szczerców deposit 152
Dla ka dego z wyrobisk zagnie d onych mo na znaleÿæ dwie ceny wêgla: p ie i p ik,dla których kopalnia i elektrownia (odpowiednio) osi¹gaj¹ progi rentownoœci (ich przychody pokrywaj¹ jedynie ich koszty) (rys. 5). zysk elektrowni (0, iv ) P ie cena wêgla wyznaczaj ¹ca próg rentowno œci kopalni ie (P)=60% iv p ie P ie 10% c K ie = 0.5 iv ( x i ) x i ¹czny zysk uk ³adu kopalni i elektrowni z eksploatacji danego wyrobiska ie (P) + ik (P) = iv =const 20% 30% 40% P eg cena wêgla wyznaczaj¹ca podzia³ egalitarny 50% P eg =0.5(P ie +P ik ) 60% P cena wêgla dziel¹ca ³¹czny zysku iv na czêœæ przypadaj¹ca elektrowni ie i kopalni ik e i 70% ik 80% x i ik = 0.5 iv 90% P ik zysk kopalni (0,0) ik (P)=40% iv ( iv,0) p P ik cena wêgla wyznaczaj ¹ca próg rentowno œci elektrowni p e ( x ) c E ( x i ) Rys. 5. Krzywa kontraktu dla wyrobiska zagnie d onego i (przedzia³ cen pomiêdzy cenami wyznaczaj¹cymi progi rentownoœci p ie i p ik ) na linii ³¹cznego zysku iv = ik + ie = const z poziomicami cen wêgla Fig. 5. The contract curve for the particular nested pit i (the price interval between break even prices p ie and p ik ) on the joint profits line iv = ik + ie = const. with lignite price contours Jest równie cena wêgla p i, która maksymalizuje wartoœæ z³o a ik w wyrobisku i w porównaniu do zysków osi¹ganych z eksploatacji innych wyrobisk zagnie d onych. Taka cena istnieje, gdy jest to jedno z wyrobisk zagnie d onych wygenerowanych w procesie parametryzacji i dlatego jest to wyrobisko optymalne dla danej ceny p i. Cena ta, któr¹ mo na nazwaæ cen¹ graniczn¹, jest najni sz¹ cen¹ wêgla, dla której to wyrobisko zapewnia najwy szy zysk ik. Jeœli nastêpna cena graniczna p (i+1) dla nastêpnego wyrobiska (i+1, wiêkszego) jest ni sza od p ik to dla cen z przedzia³u [p (i+1), p ik ] dla kopalni lepiej jest eksploatowaæ wyrobisko wiêksze. Dla cen z przedzia³u cen granicznych [p i, p (i+1) ] zysk kopalni wzrasta liniowo z poziomu ik i wyrobisko i jest najlepsze (zapewnia najwiêksze przep³ywy netto z eksploatacji ró nych wyrobisk). Dla ceny granicznej p (i+1) przep³yw gotówki (i+1)k jest wiêkszy i dla kopalni jest lepiej eksploatowaæ nastêpne wyrobisko (i+1) ni poprzednie. W tandemie kopalni wêgla brunatnego i elektrowni istnieje wbudowany konflikt racjonalnoœci indywidualnej i grupowej (Jurdziak 2008b) konflikt maksymalizacji w³asnych zysków przez obie strony i maksymalizacji ³¹cznych zysków (rys. 6). Kopalnia ma przewagê informacyjn¹ (zna z³o e) i zawsze mo e zastosowaæ swoj¹ strategiê dominuj¹c¹ (Jurdziak 2006) wybieraj¹c za wyrobisko docelowe to z wyrobisk zagnie d onych, które maksy- 153
malizuje je w³asny zysk, zamiast wyrobiska maksymalizuj¹cego ³¹czny zysk (nie mówi¹c o wyrobisku maksymalizuj¹cym zysk elektrowni) (rys. 6). Ta zachêta do oportunizmu pojawia siê, gdy wynegocjowana cena wêgla jest ni sza od ceny optymalnej stanowi¹cej zdeterminowane rozwi¹zanie zmodyfikowanego BM. W konsekwencji mo liwe do osi¹gniêcia rozwi¹zanie optymalne nie jest bezpieczne. Indywidualna chêæ maksymalizacji tylko w³asnych zysków jest naturalnym zachowaniem w warunkach ekonomii rynkowej, zw³aszcza gdy mamy do czynienie z dwoma ró nymi w³aœcicielami obu stron BM. Zysk elektrowni E =P P5E = VmaxE Linia paretooptymalna 5K + 5E = Vmax p 1 p 2 p 3 p 4 p 5 p 6 p 1 p 2 p 3 p 4 p 5 p 6 V1 V2 V3 V4 V5 V6 (0,0) P2E P1E P2 P1 2- najlepsze rozwi¹zanie dla elektrowni 4 1 2 3 6 5 - najlepsze rozwi¹zanie 5 dla zintegrowanego BM 6-najlepsze rozwi¹zanie dla kopalni P1K Zysk kopalni K K1<K2<K3<K4<K5<K6 P2K P5K=PVmaxK Rys. 6. Potencjalny konflikt interesów pomiêdzy kopalni¹, a elektrowni¹ z uwagi na ró nice udzia³ów w zysku ( ik, ie ) i ³¹cznego zysku ( iv ) przy eksploatacji ró nych wyrobisk zagnie d onych (i) Fig. 6. Possible conflict of interests between a mine and a power plant due to differences of their profits shares ( ik, ie ) and joint profit ( iv ) for excavation of different nested pits (i) Oportunizm jednej lub obu stron BM mo e siê pojawiæ równie w innych strukturach w³aœcicielskich np. w joint ventures lub holdingach, jeœli nie ma w nich wspólnego oœrodka zarz¹dzania lub nie ma pe³nej pionowej integracji (Jurdziak 2005b). Oportunizm mo e prowadziæ do realizacji wariantu suboptymalnego w sensie Pareto, co oznacza eksploatacjê mniejszego wyrobiska ni optymalne dla zintegrowanej firmy i w konsekwencji zmniejszenie zasobów przemys³owych, krótszy okres eksploatacji z³o a i ni sze zyski dla przynajmniej jednej ze stron. 3. Integracja pionowa sposobem na unikniêcie problemu nak³adania podwójnej mar y Niezale nie od korzyœci, jakie mo e przynieœæ u ytkownikom energii elektrycznej integracja pionowa kopalñ wêgla brunatnego i elektrowni, mo na wskazaæ argumenty na pro- 154
konkurencyjnoœæ takiego po³¹czenia. W przypadku, gdy oba podmioty w ³añcuchu przetwarzania dóbr dysponuj¹ si³¹ monopolu na swoich rynkach i funkcjonuj¹ osobno, mo e to prowadziæ do ich nieefektywnego dzia³ania, jeœli zabraknie mechanizmu koordynuj¹cego ich decyzje. Zagadnienie to nazywane problemem nak³adania podwójnej mar y/narzutu (podwójnej marginalizacji double marginalization) lub wykorzystywania si³y rynkowej w kolejnych etapach/poziomach pionowego ³añcucha dostaw datowane jest od pracy Lernera (1934) i Spenglera (1950). Pojawia siê, gdy wiêcej ni jedna firma w ³añcuchu dostaw styka siê z nachylon¹ ujemnie krzyw¹ popytu, co zachêca j¹ do wyceny produktu z mar ¹ powy ej kosztu krañcowego. Sekwencja mar prowadzi do wy szych cen dla dóbr finalnych i mniejszego ³¹cznego zysku dla firm w ³añcuchu ni mo na osi¹gn¹æ przy ich pionowej integracji. Dziêki integracji mo liwy jest nie tylko wzrost zysku zintegrowanych firm, lecz równie nadwy ki konsumentów (Badasayan et al. 2005). Osi¹gniêcie tego samego celu jest mo liwe bez integracji pionowej. Wypracowano na to kilka sposobów charakterystycznych jednak dla innych bran ni górnictwo i energetyka. Dotyczy to zw³aszcza wertykalnego zarz¹dzania cenami w relacjach producentów i handlowców, w których konkurencja skoncentrowana jest na cenie (konkurencja Bertranda), a nie na wielkoœci produkcji (konkurencja Cournota) (Simon 1996). W ³añcuchu dostaw energii elektrycznej z wêgla brunatnego kopalnia dysponuje si³¹ monopolu, a elektrownia mo e byæ cenotwórc¹, gdy struktura rynku nie zapewnia pe³nej konkurencyjnoœci. Brak koordynacji dzia³añ obu stron (np. z uwagi na dbanie przez ka d¹ ze stron jedynie o w³asne interesy) prowadzi do nieefektywnego wyznaczenia poziomu produkcji. Przy braku kooperacji wielkoœæ produkcji zostanie dobrana na poziomie przynosz¹cym mniejszy ³¹czny zysk ni mo liwy do osi¹gniêcia przy jej zwiêkszeniu. Oznacza to mniejsz¹ liczbê transakcji na rynku i wy sze ceny ni przy maksymalizacji ³¹cznego zysku. Paradoksalnie wspó³praca obu stron zmowa maj¹ca zapewniæ im wiêksze zyski, prowadzi do zwiêkszenia liczby transakcji i ni szych cen, a wiêc powiêksza dobrobyt spo³eczny. Zapewnia wiêc wiêkszy stopieñ zaspokojenia potrzeb spo³ecznych w zakresie zaspokojenia popytu na produkt finalny tego uk³adu (Motta 2004). W przypadku posiadania przez elektrownie wp³ywu na cenê, np. poprzez stworzenie pionowych struktur obejmuj¹cych dystrybutorów energii i podziale geograficznym rynku (tworzenie lokalnych monopoli takich jak np. Polska Grupa Energetyczna) funkcjonowanie kopalni, jako osobnych struktur gospodarczych jest niecelowe z ekonomicznego punktu widzenia. Prowadzi bowiem do pojawienia siê problemu podwójnej marginalizacji, co nie tylko zmniejsza dobrobyt konsumentów, ale równie zyski koncernu energetycznego. Model i rozwi¹zanie analityczne zagadnienia podwójnej marginalizacji opisano w pracy (Pepall i in. 2005 oraz Church, Ware 2000; Motta 2004). Zawarte s¹ równie w pracy (Jurdziak 2008c), w której przedstawiono równie wybór wyrobiska docelowego na bazie kosztów krañcowych (rys. 7). Prowadzi on do optymalnego rozwi¹zania zmodyfikowanego BM, ale od innej strony ni w pracy (Jurdziak 2007). Mo na zauwa yæ (rys. 7), e: suboptymalna iloœæ wêgla x sub (optymalna tylko dla kopalni) jest mniejsza ni optymalna dla ca³ego uk³adu x Vmax, ³¹czny zysk osi¹gniêty przy optymalnej iloœci wêgla jest wiêkszy ni przy iloœci suboptymalnej ( Vmax > sub ). 155
Cena [PLN/Mg] [z³/mg] Popyt na energiê elektryczn¹ w d³ugim okresie D E pesub Cena energii elektrycznej pe Vsub Przychód krañcowy Vmax MC Jednostkowy koszt produkcji energii elektrycznej ATCV MR K Koszt krañcowy MC MCE(x) MCK(x) MCE(x) Przychód krañcowy MRX MCK(x)= P x sub xvmax Iloœæ wêgla i energii elektrycznej, X E Base Cena price bazowa of lignite wêgla as a jako part czêœæ of reference ceny odniesienia price in % [%] 100% 90% 80% 70% x =x (p n ) P bm 60% R 2 = 0.9846 50% P bm 40% 30% 20% XVmax Wêgiel brunatny w zagnie d onych Lignite wyrobiskach [mil. [ Mg] x10 6 Mg] 750 800 850 900 950 1000 1050 1100 Rys. 7. Wyznaczanie optymalnej iloœci i ceny wêgla na bazie kosztów krañcowych jego wydobycia MC K (x) i produkcji energii MC E (x) oraz popytu na ni¹ w d³ugim okresie (Jurdziak 2008c; Samuelson, Marks 1998) Fig. 7. Determination of lignite amount and price based on marginal costs of its excavation MC K (x) and energy production MC E (x) as well as on demand for it in the long run (Jurdziak 2008c; Samuelson, Marks 1998) Jeœli na liniê popytu na energiê D E popatrzymy jak na popyt krótkoterminowy np. roczny, to wtedy x Vmax i x sub mo na zinterpretowaæ jako optymalne i suboptymalne poziomy wydobycia wêgla w ci¹gu roku. Oczywiœcie, wtedy nale y pomin¹æ doln¹ czêœæ rysunku, gdy jest ona istotna tylko dla d³ugiego okresu. Wykres ten potwierdza, e równie w przy- 156
padku kopalni i elektrowni jest mo liwe podniesienie ich efektywnoœci dzia³ania poprzez wyeliminowanie podwójnej marginalizacji. Pionowe po³¹czenie kopalni i elektrowni powinno od razu przynieœæ bezpoœrednie korzyœci w skali jednego roku, bez czekania na rozliczenia wyników z ca³ego ycia kopalni. W krótkim okresie wybór wyrobiska docelowego nie jest bowiem istotny, podobnie jak istnienie asymetrii informacji. Wybór poziomu sprzeda y wêgla jednak ju ma wp³yw na zyski obu stron. Dzia³aj¹c wspólnie kopalnia i elektrownia bêd¹ sprzedawaæ wiêcej energii elektrycznej ni optymalizuj¹c swoje dzia³ania osobno. U ytkownicy energii mog¹ jej kupiæ wiêcej i po ni szych cenach w³aœnie wtedy, gdy kopalnia i elektrownia siê dogaduj¹ w celu maksymalizacji ³¹cznego zysku. Potwierdza to analiza dzia³ania obu stron BM w krótkim okresie (Jurdziak 2007; Jurdziak 2008a). Z uwagi na wp³yw ceny wêgla na decyzje poda owe elektrowni jego zakup po cenach wy szych od kosztów krañcowych jego wydobycia (z mar ¹) mo e, w przypadku gdy elektrownia ma wp³yw na cenê energii (jest cenotwórc¹), doprowadziæ do pojawienia siê efektu podwójnej mar y. W efekcie ³¹czny zysk w krótkim okresie mo e byæ ni szy od mo liwego do osi¹gniêcia. Oczywiœcie sprawy ceny rozliczeniowej i podzia³u zysku musz¹ byæ rozwi¹zane w odpowiednio przygotowanych kontraktach o ile strony nie decyduj¹ siê na integracjê. Wa ne s¹ te d³ugoterminowe konsekwencje krótkoterminowych rozwi¹zañ, gdy jak pokaza³y dotychczasowe rozwa ania mog¹ byæ one kluczowe dla obu stron i ca³ego spo³eczeñstwa. 4. Redukcja ryzyka inwestycyjnego i zintegrowane zarzadzanie ryzykiem operacyjnym Wa nym wnioskiem z przeprowadzonych wstêpnych analiz ryzyka w ocenie op³acalnoœci produkcji energii elektrycznej z wêgla brunatnego z wykorzystaniem metod symulacji Monte Carlo (Jurdziak, Wiktorowicz 2007 2008) jest istotna redukcja ryzyka elektrowni, któr¹ mo na osi¹gn¹æ poprzez po³¹czenie (zintegrowanie) jej z kopalni¹. Integracja pionowa nie tylko redukuje prawdopodobieñstwo poniesienia straty przez elektrowniê, ale zapewnia równie mo liwoœæ op³acalnej eksploatacji du ych wyrobisk, które nie zosta³yby wybrane w przypadku przynale enia obu stron do dwóch ró nych w³aœcicieli. Integracja pionowa zwiêksza, wiêc zasoby bilansowe wêgla i istotnie redukuje ryzyko przy ich eksploatacji. Obie strony dzia³aj¹c wspólnie lub ³¹cz¹c siê mog¹ nie tylko zmaksymalizowaæ ³¹czny zysk, lecz równie istotnie zredukowaæ ryzyko dzia³ania (ryzyko straty) na niepewnym rynku energetycznym. Poruszone powy ej zagadnienia dotycz¹ redukcji ryzyka w skali ca³ego okresu dzia³ania obu podmiotów. S¹ wiêc niezmiernie istotne dla podjêcia decyzji o rozpoczêciu nowych inwestycji energetycznych rozpoczêciu udostêpniania nowego z³o a i budowy nowej elektrowni spalaj¹cej wêgiel brunatny. Mog¹ wiêc pomóc w podjêciu decyzji o budowie nowej kopalni i elektrowni np. Legnica, czy Gubin. Inwestycje te s¹ ogromnie kosztowne (s¹ 157
wielomiliardowe), okres zwrotu jest bardzo d³ugi, a inwestorzy obawiaj¹ siê niepewnoœci i zawirowañ zwi¹zanych z poziomem cen energii, wielkoœci¹ limitów i cen¹ pozwoleñ na emisjê gazów cieplarnianych. Przyczynia siê to do trudnoœci ze znalezieniem ich finansowania, gdy nie tylko bezpoœredni inwestorzy, lecz i banki oraz instytucje finansowe boj¹ siê wy³o yæ tak ogromne kwoty. Mo liwoœæ redukcji ryzyka poprzez integracjê pionow¹ i obni enie zagro enia op³acalnoœci przy eksploatacji wiêkszych wyrobisk mog¹ wiêc zachêciæ inwestorów do podjêcia pozytywnej decyzji. W pracy (Kuciñski 2008) zwrócono uwagê na jeszcze inny aspekt redukcji ryzyka przy integracji pionowej likwidacjê nieefektywnoœci przenoszenia ryzyka na poddostawców w ³añcuchu tworzenia wartoœci w firmach energetycznych. Klasyczne zarz¹dzanie ryzykiem nakazuje ka dej firmie identyfikowanie ryzyk, badanie ich istotnoœci i prawdopodobieñstwa materializacji, zarz¹dzanie nimi z naciskiem na ich ograniczenie na ekonomicznie uzasadnionych zasadach i kontrolowanie skutecznoœci podjêtych dzia³añ. Najbardziej skuteczne ograniczenie ryzyka nastêpuje wtedy, gdy jest przeniesione poza firmê. Stosunkowo najlepsze efekty daje przeniesienie ryzyka na dostawcê lub odbiorcê, zw³aszcza gdy mo na na niego wywrzeæ odpowiedni¹ presjê ekonomiczn¹. Z punktu widzenia ca³ego ³añcuch tworzenia wartoœci nie jest to jednak zjawisko efektywne. Integracja pionowa wszystkich elementów grupy energetycznej obejmuj¹cej kopalniê, elektrowniê i lokalnego dystrybutora energii i zintegrowane zarz¹dzanie ryzykiem pozwala zredukowaæ ryzyko dzia³alnoœci operacyjnej tych podmiotów i zmniejszyæ koszty ubezpieczenia wzajemnych transakcji pomiêdzy tymi podmiotami. Z uwagi na skalê dzia³ania takich grup korzyœci z redukcji ryzyka i kosztów s¹ znaczne. W efekcie zintegrowanego zarz¹dzania ryzykiem jest ono zabezpieczane w tej jednostce, w której minimalizuje to koszt zabezpieczeñ z punktu widzenia Grupy Energetycznej. SAS Institute lider w zakresie wdro eñ rozwi¹zañ Risk Intelligence (RI), proponuje nastêpuj¹ce cele zarz¹dzania ryzykiem w Grupach Energetycznych (Kuciñski, 2008): optymalny dobór metod zarz¹dzania ryzykiem z punktu widzenia ca³ego ³añcucha dostaw, a nie partykularnych interesów poszczególnych ogniw, obserwacjê zagro eñ z punktu widzenia skutków ca³ego procesu (od wydobycia wêgla do rozliczenia odbiorcy finalnego energii), formu³owanie propozycji metod zarz¹dzania ryzykiem przez wszystkich uczestników procesu, a szacowanie skutecznoœci metod na poziomie Grupy i kierownictwa Grupy, które podejmuje decyzjê, co do wyboru optymalnej metody. Rozwi¹zania RI wykorzystywane s¹ w Polsce m.in. w BOT GiE S.A. do prowadzenia polityki zarz¹dzania ryzykiem. W ka dej organizacji wystêpuje wiele struktur biznesowych i z ka d¹ z nich mo e byæ powi¹zane ryzyko, a ka da z takich struktur wzajemnie siê przenika. Implementuj¹c proces zarz¹dzania ryzykiem nale y umiejscowiæ ryzyko w strukturach biznesowych organizacji, zdefiniowaæ zale noœci funkcjonalne i formalne, np. odwzorowaæ ryzyka zwi¹zane z danym procesem (rys. 8.A) oraz stworzyæ tzw. Risk Heatmap (mapy wp³ywu kluczowych zagro eñ) (rys. 8.B) Proces zarz¹dzania ryzykiem powinien byæ transparentny dla ka dego ogniwa procesu wytwarzania, przesy³u i dostarczania energii elektrycznej niezale nie od tego, czy jest to 158
ryzyko A procesy B Rys. 8. A Powi¹zanie ryzyka z procesami realizowanymi w firmie w postaci macierzy ryzyk, B Mapa wp³ywu ryzyka tzw. Risk Heatmap (Kuciñski 2008) Fig. 8. A Tying together risk with process realized in a company in a form of the risk matrix, B Map of risk influence, so called Risk Heatmap (Kuciñski 2008) jeden podmiot czy ca³a Grupa Energetyczna. Aby to zadanie u³atwiæ w firmie SAS Institute opracowano specjalny modu³ SAS OpRisk. Zapewnia on u ytkownikom: kompleksowe obs³u enie procesu zarz¹dzania ryzykiem, transparentnoœæ procesu zarz¹dzania ryzykiem, szybsze identyfikowanie ryzyk i ich materializacji, ³atwoœæ zarz¹dzania procesem, szybki i prosty dostêp do danych, skrócenie czasu przygotowywania raportów (dla regulatorów, instytucji nadzoruj¹cych lub na potrzeby w³asne) oraz zapewnienie natychmiastowego odwzorowania dynamicznie zachodz¹cych zmian w Organizacji i jej otoczeniu. Przedstawione narzêdzie posiada interfejs przygotowany pod wdro enie procesu zarz¹dzania ryzykiem we wszystkich podmiotach Grupy Energetycznej tak, aby odzwierciedla³o efekty zarz¹dzania ryzykiem dla ka dego z podmiotów oddzielnie oraz dla Grupy jako ca³oœci. Jak podaje firma SAS obecnie prowadzone s¹ negocjacje w sprawie pierwszej instalacji OpRisk w Polsce. Opisane powy ej korzyœci z integracji pionowej i jego zintegrowanego zarz¹dzaniem s¹ oczywiœcie elementem zmniejszenia kosztów transakcyjnych. Po³¹czenie firm np. w grupê lub ich pe³na integracja pionowa sprawia, e transakcje pomiêdzy nimi przestaj¹ byæ kontraktami rynkowymi obarczonymi ryzykiem biznesowym, lecz staj¹ siê transakcjami wewn¹trz grupy znajduj¹cymi siê pod kontrol¹ wspólnego w³aœciciela. Teoria kosztów transakcyjnych przyjmuje, e internalizacja transakcji rynkowych ma miejsce jedynie wtedy, gdy to siê op³aca bardziej ni zaspokajanie potrzeb firmy poprzez rynek. Niew¹tpliwie korzyœci ze zintegrowanego zarz¹dzania ryzykiem operacyjnym istotnie obni aj¹ koszty w ³añcuchu tworzenia wartoœci i s¹ znaczne z uwagi na skalê rocznych transakcji nie powinny przekraczaæ jednak poziomu kilku lub najwy ej kilkunastu procent rocznych obrotów, czyli kosztów ubezpieczeñ tych transakcji. Warto siê jednak zastanowiæ jakiej 159
skali korzyœci mo na siê spodziewaæ po wyborze wyrobiska docelowego maksymalizuj¹cego ³¹czne zyski ca³ego uk³adu. Wed³ug szacunków wykonanych w projekcie Foresight mo e byæ to rz¹d 20% ³¹cznych zysków, który zosta³ osi¹gniêty po zastosowaniu ograniczonej optymalizacji w obrêbie, zaproponowanej przez Poltegor Instytut, granicy eksploatacji. Pe³na optymalizacja bez innych ograniczeñ poza zadanymi kosztami powierzchniowymi (kosztów przesuniêci dróg, torów kolejowych, jezior i rzek, budynków itp.) mo e przynieœæ z pewnoœci¹ jeszcze wiêkszy wzrost zysków (Jurdziak, Kawalec 2008b). Nale y pamiêtaæ, e to w³aœnie na etapie tworzenia koncepcji nowej kopalni i elektrowni (m.in. wyboru wyrobiska docelowego) mo na osi¹gn¹æ najwiêcej w tym w zakresie obni enia poziomu przysz³ych kosztów (rys. 9). PóŸniej na ka dym etapie potencjalne realizacji inwestycji skala mo liwych oszczêdnoœci maleje i w fazie operacyjnej (produkcyjnej) osi¹ga poziom kilkuprocentowy. Fazy Etapy PLANOWANIE WDRA ANIE PRODUKCJA Analiza Studia techniczno - koncepcyjne ekonomiczna Zatwierdzenie Studia wstêpne WZGLÊDNA Projekt & budowa Rozpoczêcie Eksploatacja MO LIWOŒÆ WP YWANIA NA KOSZTY Decyzja o inwestycji Rys. 9. Wzglêdna mo liwoœæ wp³ywania na poziom kosztów (Lee 1984 za Hustrulid, Kuchta 2006) Fig. 9. Relative ability to influence costs (Lee 1984 za Hustrulid, Kuchta 2006) Wnioski Korzyœci z integracji pionowej kopalñ wêgla brunatnego i elektrowni by³y ju opisywane (Jurdziak 2005a). Omówiono je z punktu widzenia ekonomicznej teorii kosztów transakcyjnych i nowej instytucjonalnej ekonomii oraz analizy strategicznych przewag konkurencyjnych. Nie umniejszaj¹c wagi i znaczenia tych korzyœci w obecnej pracy, kontynuuj¹c zupe³nie nowe podejœcie, skupiono uwagê na korzyœciach wynikaj¹cych z mo liwoœci ³¹cznej optymalizacji dzia³añ zintegrowanych firm zarówno w d³ugim jak i krótkim okresie. Opieraj¹c siê najnowszych wynikach analiz funkcjonowania kopalñ wêgla brunatnego i elektrowni z wykorzystaniem modelu bilateralnego monopolu, metod optymalizacji kopalñ i teorii gier 160
(Jurdziak 2007) pokazano, e poprzez wybór odpowiedniego wyrobiska docelowego mo na zmaksymalizowaæ ³¹czne zyski. Sprzecznoœæ interesów, asymetria informacji i zachêty do oportunizmu charakterystyczne dla bilateralnego monopolu stanowi¹ powa ne utrudnienie w osi¹gniêciu tego celu. Dziêki integracji pionowej obu stron BM mo na to zagro enie skutecznie wyeliminowaæ. Zwrócono równie uwagê na inne korzyœci z integracji pionowej mo liwe do osi¹gniêcia w krótkim okresie jak: wyeliminowanie problemu nak³adania podwójnych mar oraz redukcjê ryzyka operacyjnego poprzez zintegrowane zarz¹dzanie ryzykiem w grupach energetycznych proponowane przez SAS Institute (Kuciñski 2008). Wa niejsze jednak z punktu widzenia podjêcia decyzji dotycz¹cych nowych inwestycji energetycznych jest skala mo liwych do osi¹gniêcia zysków dziêki zastosowaniu metod optymalizacji oraz redukcja ryzyka w okresie ca³ego ycia kopalni i przy eksploatacji du ych wyrobisk. Wskazuj¹ na to najnowsze wyniki zastosowania metod optymalizacji i analiz ryzyka z wykorzystaniem symulacji Monte Carlo. Czasami podnoszone s¹ w¹tpliwoœci, e integracja pionowa firm mo e wzmacniaæ ich pozycjê rynkow¹ kosztem odbiorców energii. W przypadku kopalñ wêgla brunatnego i elektrowni ich integracja pionowa nie stwarza takich zagro eñ, gdy wyrobisko optymalne dla zintegrowanego producenta energii bêdzie wiêksze ni optymalne tylko dla kopalni. Zwiêksza to poda energii elektrycznej w d³ugim okresie. Wyniki analizy dzia³alnoœci BM w krótkim okresie (Jurdziak 2008a) oraz mo liwoœæ pojawienia siê problemu nak³adania podwójnej mar y (Jurdziak 2008c) pokazuj¹, e równie w krótkim okresie brak integracji mo e prowadziæ do wyznaczenia nieoptymalnego poziomu produkcji, a wiêc do ograniczenia poda y i wzrostu cen energii dla konsumentów koñcowych. Sytuacja jest wiêc zupe³nie odwrotna, to brak integracji mo e okazaæ siê niekorzystny dla konsumentów z uwagi na mniejsz¹ poda energii, wy sze jej ceny oraz nieefektywne wykorzystanie zasobów. Zysk pionowo zintegrowanego BM nie zale y od ceny wêgla brunatnego. Oznacza to, e jego poprawy nale y szukaæ w optymalnym dopasowaniu kszta³tu i wielkoœci wyrobiska docelowego do popytu na energiê w d³ugim okresie (jej ceny), a nie przeci¹gaj¹cych siê negocjacjach ceny wêgla brunatnego. Dla wybranego optymalnego wyrobiska docelowego cena wêgla brunatnego przes¹dza jedynie o podziale zysku pomiêdzy elektrowniê i kopalniê i nie mo e poprawiæ ich ³¹cznego wyniku finansowego. Publikacja oparta jest na wynikach projektu Foresight Nr WKP_1/1.4.5/2/2006/4/7/585/2006 i by³a sponsorowana przez projekt badawczy MNiSW, Nr N524 010 32/2086. Literatura BADASYAN N., GOEREE K.K., HARTMANN M., HOLT Ch., MORGAN J., ROSENBLAT T., SERVATKA M., YANDELL D., 2005 Vertical integration of successive monopolists: A classroom experiment. [In:] Internet. http://faculty.haas.berkeley.edu/rjmorgan/double_monopoly.pdf BLAIR R.D., KASERMAN D.L., 1987 A note on bilateral monopoly and formula price contracts. The American Economic Review, June 77, 3. 161
CHURCH J., WARE R., 2000 Industrial organization: A strategic approach. [In:] Irwin McGraw-Hill. HUSTRULID W., KUCHTA M., 2006 Open pit mine planning and Design, Talor and Francis. JOSKOW P., 1987 Contract duration and relationship-specific investments: Empirical evidence from coal markets. The American Economic Review, Mar 1987, 77, 1. JOSKOW P., 2003 Vertical integration. December 2, 2003 (Revised), Forthcoming, Handbook of New Institutional Economics, Kluwer. JURDZIAK L., 2004a Odkrywkowa kopalnia wêgla brunatnego i elektrownia jako bilateralny monopol w ujêciu klasycznym. Górnictwo i geologia VII, Prace Naukowe Instytutu Górnictwa Politechniki Wroc³awskiej nr 106, Studia i Materia³y nr 30, Oficyna Wydaw. Pol. Wroc. ISSN 0370-0798, s. 103 112. JURDZIAK L., 2004b Tandem lignite opencast mine & power plant as a bilateral monopoly. Mine planning and equipment selection 2004. XIII International Symposium on Mine Planning and Equipment Selection., A.A.Balkema, Taylor & Francis Group, London, s. 673 679. JURDZIAK L., 2004c Wp³yw optymalizacji kopalñ odkrywkowych na rozwi¹zanie modelu bilateralnego monopolu: kopalnia i elektrownia w d³ugim okresie. Górnictwo Odkrywkowe 7 8, s. 103 110. JURDZIAK L., 2005a Czy integracja pionowa kopalñ odkrywkowych wêgla z elektrowniami jest korzystna i dla kogo? [W:] Biuletyn Urzêdu Regulacji Energetyki Nr 2 (40). JURDZIAK L., 2005b Wp³yw struktury organizacyjno-w³aœcicielskiej na funkcjonowanie bilateralnego monopolu kopalni wêgla brunatnego i elektrowni. Wêgiel brunatny energetyka œrodowisko. IV Miêdzynarodowy Kongres Górnictwo Wêgla Brunatnego. Be³chatów, Prace Naukowe Instytutu Górnictwa Politechniki Wroc³awskiej nr 112, Seria: Konferencje nr 34, Oficyna Wydaw. Pol. Wroc., ISSN-0324-9670 s. 299 308. JURDZIAK L., 2006 Negocjacje pomiêdzy kopalni¹ wêgla brunatnego a elektrowni¹ jako kooperacyjna, dwuetapowa gra dwuosobowa o sumie niezerowej. Energetyka nr 2, s. 91 100. JURDZIAK L., 2007 Analiza ekonomiczna funkcjonowania kopalni wêgla brunatnego i elektrowni z wykorzystaniem modelu bilateralnego monopolu, metod optymalizacji kopalñ i teorii gier. Monografia, s. 307, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wroc³awskiej. JURDZIAK L., 2008a Bilateral monopoly of a lignite mine and a power plant in the short run. The 21st World Mining Congress, Kraków, IX 2008 (przyjêty na konferencjê). JURDZIAK L., 2008b Inherent conflict of individual and group rationality in relations of a lignite mine and a power plant. Econimic evaluation and risk analysis of mineral projects. International Mining Forum. Taylor and Francis, s. 73 83. JURDZIAK L., 2008c Problem podwójnej mar y w bilateralnym monopolu kopalni i elektrowni. Górnictwo i geologia X, Prace Naumowe Instytutu Górnictwa Politechniki Wroc³awskiej, 2008 (z³o ony do druku). JURDZIAK L., KAWALEC W., 2004 Analiza wra liwoœci wielkoœci i parametrów wyrobiska docelowego kopalni wêgla brunatnego na zmianê ceny bazowej wêgla. Górnictwo i geologia VII, Prace Naukowe Instytutu Górnictwa Politechniki Wroc³awskiej nr 106, Studia i Materia³y nr 30, Oficyna Wydaw. Pol. Wroc. ISSN 0370-0798, s. 113 125. JURDZIAK L., KAWALEC W., 2008a Method of identification of mineable lignite reserves in the bilateral monopoly of an open pit and a power plant. Economic evaluation and risk analysis of mineral projects. Taylor and Francis, s. 85 94. JURDZIAK L., KAWALEC W., 2008b Studium optymalizacji scenariuszy technologicznych kopalni wêgla brunatnego Legnica. Górnictwo Odkrywkowe (z³o ony). 162
JURDZIAK L., WIKTOROWICZ J., 2007 Elementy analizy ryzyka przy ocenie op³acalnoœci produkcji energii elektrycznej z wêgla brunatnego. Gospodarka Surowcami Mineralnymi t. 23, z. spec., 131 150. JURDZIAK L., WIKTOROWICZ J., 2008 Wp³yw niepewnoœci dotycz¹cej na³o onych restrykcji na emisjê CO 2 na op³acalnoœæ produkcji pr¹du elektrycznego z wêgla brunatnego. XXII Konferencja z cyklu Zagadnienia surowców energetycznych i energii w gospodarce krajowej pt. Przysz³oœæ energetyczna Polski a dostêpnoœæ paliw i energii, X 2008 (zg³oszony na konferencjê). KAWALEC W., 2004 Short-term scheduling and blending in lignite open-pit mine with BWEs. Mine Planning and Equipment Selection, A.A Balkema Publishers. KERKVLIET J., 1991 Efficiency and Vertical Integration: The Case of Mine-Mouth Electric Generating Plants, Journal of Industrial Economics, XXXIV, 5, 467 468. KUCIÑSKI J., 2008 System zarz¹dzania ryzykiem operacyjnym kompleksowe podejœcie do zarz¹dzania ryzykiem w grupach energetycznych. Prezentacja z V Kongresu Nowego Przemys³u, SAS Institute Polska, 2 3.06, Warszawa. LEE T.D., 1984 Planning and mine feasibility study An owner perspective. Proceedings of the 1984 NWMA Short Course Mine Feasibility Concept to Completion. (G.E. McKelvey, compiler) Spokane, WA. LERNER A.P., 1934 The Concept of Monopoly and the Measurement of Monopoly Power. Review of Economic Studies. 1(3), 157 175. MOTTA M., 2004 Competition Policy Theory and Practice. Cambridge University Press. PEPALL L., RICHARDS D.J., NORMAN G., 2005 Industrial organization: Contemporary theory and practice. [In:] Thomson South-Western. PORTER M.E., 1992 Strategia konkurencji. Metody analizy sektorów i konkurentów. Pañstwowe Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa. SAMUELSON W.F., MARKS S.G., 1998 Ekonomia mened erska. PWE. SIMON H., 1996 Zarz¹dzanie cenami. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa. SPENGLER J.J., 1950 Vertical integration and antitrust policy. Journal of Political Economy, 58(4), 347 352. WILLIAMSON O.E., 1998 Ekonomiczne instytucje kapitalizmu. Firmy, rynki, relacje kontraktowe. Wydawnictwo Naukow PWN, Seria: Przedsiêbiorczoœæ, Warszawa. Leszek JURDZIAK Benefits of vertical integration of lignite mines and power plants Abstract Possibility of optimisation of joint activity of a lignite mine and a power plant through selection of the ultimate pit maximising joint profits is threaten by conflict of interests of both sides of bilateral 163
monopoly, existing asymmetry of information and opportunism of both sides. Vertical integration eliminates this threat bringing many different positive effects in form of liquidation of double marginalization problem and reduction of operational risk through integrated risk management within energy producers groups. Essential matter for investors deciding about new mines and power stations erection and financial institutions supporting such projects is first of all reduction of risk of carrying loss by integrated producer in relationship to such risk of the mine or the power station considered as separate entities. Thanks to integration also risk of excavation of big ultimate pits is also reduced, what assures better utilization of lignite resources. Thanks to it vertical integration does not create any threat for electric energy recipients, because the ultimate pit optimal for the integrated producer is bigger than optimal only for the mine. KEY WORDS: bilateral monopoly, Lerchs-Grossmann optimisation, resources utilization, zero-sum game, non-zero sum game, operational risk, integrated risk management, double marginalization