Научный журнал
Фундаментальные исследования
ISSN 1812-7339
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,074

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОБЪЕМОВ ПОТРЕБЛЕНИЯ ЭНЕРГОРЕСУРСОВ БЮДЖЕТНЫМИ ОРГАНИЗАЦИЯМИ

Якупова Н.М. 1 Кундакчян Р.М. 1 Андреев А.В. 1
1 ФГАОУ ВПО «Казанский (Приволжский) федеральный университет»
На основе анализа потребления энергоресурсов общеобразовательными организациями Спасского муниципального района Республики Татарстан выявлено, что реализации положений Федерального закона «Об энергосбережении и повышении энергетической эффективности» от 23 ноября 2009 г. № 261-ФЗ о необходимости снижения к 2015 году объема потребляемых организациями бюджетной сферы коммунальных ресурсов не менее чем на 15 процентов препятствует такой фактор, как прогнозирование потребности в энергоресурсах на основе усредненных натуральных нормативов, не отражающих влияние географических и технических факторов на деятельность учреждения. Авторами на основе построения экономико-математической модели, показана зависимость объема потребления тепловой энергии от действия факторов внешней и внутренней среды, предложена методика прогнозирования потребности бюджетных организаций в тепловой энергии с учетом влияющих факторов. Предложенная методика может быть использована при прогнозировании объемов потребления энергоресурсов бюджетными организациями и расходов местных бюджетов на оплату коммунальных услуг.
бюджетные организации
энергопотребление
нормативы потребления энергоресурсов
внутренние и внешние факторы
экономико-математическая модель
факторный анализ
1. Зайцева Н.С. Энергоэффективность и энергосбережение как факторы экономического развития России // Законодательство. – 2010. – № 3. – С. 44–50.
2. Козин Е.В. Теплоснабжение: учебное пособие для студентов вузов. – М.: Высш. школа, 1980 – 408 с.
3. Об утверждении правил установления и изменения (пересмотра) тепловых нагрузок: Приказ Министерства регионального развития Российской Федерации от 28.12.2009 года № 610 [Электронный ресурс] // СПС КонсультантПлюс: Законодательство: Версия Проф. – URL: http://www.consultant.ru.
4. Об энергосбережении и о повышении энергетической эффективности и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации :Федеральный закон от 23 ноября 2009 г. № 261-ФЗ [Электронный ресурс] // СПС КонсультантПлюс: Законодательство: Версия Проф. – URL: http://www.consultant.ru.
5. Осипов А.Л., Храпов В.Н. Эконометрика: Учебно-методический комплекс для дистанционного обучения. – Новосибирск: СибАГС, 2002. – 172 с.
6. Постановление КМ РТ от 17.12.2007 № 721 (ред. от 29.10.2010) «О введении нормативного финансирования общеобразовательных учреждений Республики Татарстан» [Электронный ресурс] // СПС КонсультантПлюс: Законодательство: Версия Проф. – URL: http://www.consultant.ru.
7. Сиденко А.В., Вишняков В.В., Исаев С.М. Теория статистики: учебник. – М.: МАКС-Пресс, 2011. – С. 343.
8. Щегольков А.В., Мишин М.А. Проблемы потребления и экономии тепловой энергии в жилом фонде // Ползуновский Вестник. – 2011. – № 1. – С. 257–265.

Цель исследования. Федеральным законом «Об энергосбережении и повышении энергетической эффективности и о внесении изменений в отдельные законодательные акты РФ» от 23 ноября 2009 г. № 261-ФЗ в качестве приоритетного направления развития энергосбережения в России и демонстрационной площадки по применению энергосберегающих технологий была определена бюджетная сфера. В соответствии с Законом бюджетные организации обязаны обеспечить снижение объема потребленных ими коммунальных ресурсов в течение пяти лет не менее чем на 15 процентов от объема фактически потребленного им в 2009 году каждого вида энергетического ресурса [1].

Задача снижения энергопотребления особенно актуальна для бюджетных организаций муниципальных районов, так как финансирование расходов на потребление энергоресурсов осуществляется за счет средств местных бюджетов.

Однако несмотря на законодательное закрепление обязанности снижения организациями бюджетной сферы потребления энергоресурсов, на практике активной реализации утвержденных положений Закона препятствует такой фактор, как прогнозирование потребности в энергоресурсах на основе усредненных натуральных нормативов, не отражающих влияние индивидуальных географических и технических факторов, характерных для каждого муниципального района [2]. Как показывает практика, оценка контролирующими органами эффективности использования бюджетных средств, направленных на оплату энергоресурсов, осуществляется путем сопоставления объемов фактически произведенных за отчетный период и запланированных расходов, рассчитанных на основе установленных по субъекту федерации усредненных нормативов потребления энергоресурсов. Представляется, что такой подход не позволяет объективно оценить эффективность использования энергоресурсов бюджетными организациями муниципального района, т.к. уровень запланированных расходов на энергоносители не учитывает влияния факторов внешней и внутренней среды.

В связи с чем становится актуальной задача определения объемов потребления энергоносителей бюджетными организациями с учетом географических и технических условий их деятельности.

Материал и методы исследования

Исследование вопросов в области энергетики и энергосбережения показало, что на объем потребления тепловой энергии, в первую очередь может влиять такой климато-географический фактор, как сезонность [3, 4, 5].

К техническим факторам, влияющим на потребление тепловой энергии бюджетными организациями, относятся: доля общеобразовательных учреждений, требующих ремонта ограждающих конструкций, доля общеобразовательных организаций, оснащенных приборами учета тепловой энергии, доля общеобразовательных организаций, в который проведен энергетический аудит.

Представляется, что учет влияния вышеназванных факторов на объем потребления энергоресурсов возможен с помощью построения экономико-математической модели. Для исследования зависимости потребления тепловой энергии бюджетными организациями муниципального района от факторов внутренней и внешней среды нами был проведен корреляционно-регрессионный анализ на примере общеобразовательных организаций муниципального района Республики Татарстан

Анализ потребления тепловой энергии общеобразовательными организациями исследуемого муниципального района показал, что удельное потребление тепловой энергии в первую очередь зависит от времени года (фактор сезонности). Для построения экономико-математической модели нами были определены помесячные количественные характеристики потребления ими тепловой энергии. Отметим, что анализ выявил отсутствие потребления тепловой энергии в мае – сентябре. Учитывая равномерное снижение и увеличение удельного потребления тепловой энергии, нами был сделан вывод о том, что экономико-математическая модель имеет вид аддитивной модели, включающей в себя тренд и сезонную составляющую.

Для расчета коэффициента автокорреляции уровней ряда первого порядка нами было рассчитано усредненное удельное потребление тепловой энергии общеобразовательными организациями муниципального района РТ по месяцам в 2009–2013 годах. Результаты расчетов представлены в табл. 1.

Как видно из данных табл. 1, наибольшее удельное потребление тепловой энергии отмечается в холодное время года, наименьшее – в теплое. В июне – августе тепловая энергия общеобразовательными организациями района не потребляется.

Таблица 1

Усредненные значения удельного потребления тепловой энергии общеобразовательными организациями муниципального района РТ по месяцам в 2009–2013 годах

Месяц

Среднее удельное потребление тепловой энергии, Гкал/кв.м за 2009–2013 годы

Январь

0,0481

Февраль

0,0432

Март

0,0325

Апрель

0,0175

Май

0

Июнь

0

Июль

0

Август

0

Сентябрь

0

Октябрь

0,017

Ноябрь

0,0309

Декабрь

0,0441

Далее произведен расчет значения коэффициента автокорреляции уровней ряда первого порядка. Значение коэффициента автокорреляции первого порядка составило r1 = 0,8.

Аналогичные расчеты произведены для второго, третьего и т.д. порядков. На основе расчетов выявлено, что наиболее высокий коэффициент корреляции наблюдается при значении лага, равном двенадцати, следовательно, ряд имеет циклические колебания периодичностью в 12 месяцев (год). Для расчета скорректированной сезонной компоненты используем метод скользящей средней и центрированной скользящей средней.

Усредненные значения оценки сезонной компоненты представлены в табл. 2.

Следующим шагом нашего исследования является проведение корреляционного анализа определения тесноты связи между варьирующими переменными и оценка факторов, оказывающих наибольшее влияние на зависимую переменную (удельное потребление тепловой энергии на квадратный метр).

Для проведения корреляционного анализа используем сезонную компоненту и выявим силу и направление влияния факторов внешней и внутренней среды на тренд. Для определения числовых характеристик тренда нами была найдена разность между величиной помесячного удельного потребления тепловой энергии и величиной сезонной компоненты за соответствующий месяц.

Для удобства расчетов нами введены следующие обозначения: зависимая переменная тренда – «удельное потребление тепловой энергии на квадратный метр» – TrendEnergy. Независимые переменные нами обозначены как доля общеобразовательных учреждений, требующих ремонта ограждающих конструкций – Sh.sch.rep; доля общеобразовательных организаций, в которых установлены приборы учета тепловой энергии, в общем количестве общеобразовательных организаций – Sh.dev.energy; доля общеобразовательных организаций, в которых проведен энергетический аудит, в общем количестве общеобразовательных организаций – Sh.audit. В табл. 3 представлена матрица корреляционного анализа.

Из данных табл. 4 видно, что связь между удельным потреблением тепловой энергии на квадратный метр и независимыми переменными по шкале Чеддока [7] характеризуется как: с переменной Sh.sch.rep – прямая заметная; с переменной Sh.dev.energy – обратная заметная; с переменной Sh.audit – обратная слабая.

Так как характер связи переменной Sh.audit слабый, данная переменная исключается нами из дальнейшего рассмотрения.

Далее, на третьем этапе нашего исследования, определяется характер влияния каждой независимой переменной на зависимую, и строится на этой основе, эконометрическая модель влияния независимых факторов на результирующий показатель.

Результаты исследования и их обсуждение

Для общеобразовательных организаций исследуемого муниципального района РТ была построена модель зависимости удельного потребления тепловой энергии на квадратный метр от внутренних факторов (доля общеобразовательных организаций, требующих ремонта, доля общеобразовательных организаций, в которых установлены приборы учета тепловой энергии) и сезонности:

У = 0,01769 + 0,02102∙Sh.sch.rep – – 0,01901∙Sh.dev.energy + S_energy,

где У – удельный расход тепловой энергии; Sh.sch.rep – доля общеобразовательных организаций, требующих ремонта, в общем количестве общеобразовательных организаций; Sh.dev.energy – доля общеобразовательных организаций, в которых установлены приборы учета тепловой энергии, в общем количестве общеобразовательных организаций; S_energy – сезонная компонента.

Из формулы видно, что при увеличении на 1 пункт доли общеобразовательных организаций, требующих ремонта, в общем количестве общеобразовательных организаций удельное потребление тепловой энергии увеличивается на 0,02102 Гкал/кв.м. Увеличение доли общеобразовательных организаций, в которых установлены приборы учета тепловой энергии, в общем количестве общеобразовательных организаций на 1 пункт влечет за собой уменьшение удельного потребления тепловой энергии на 0,01901 Гкал/кв.м. В зависимости от сезонности удельное потребление тепловой энергии либо увеличивается, либо уменьшается (табл. 3).

Таблица 2

Определение среднего значения сезонной компоненты

Месяц

Год

Среднее значение сезонной компоненты

2009

2010

2011

2012

2013

Январь

0,02207

0,03174

0,02560

0,02792

0,02683

Февраль

0,02018

0,02647

0,02216

0,02054

0,02234

Март

0,01367

0,01350

0,01102

0,01192

0,01253

Апрель

–0,00318

–0,00143

–0,00244

–0,00020

–0,00181

Май

0,01996

–0,02183

–0,02008

–0,01703

–0,01973

Июнь

0,01983

–0,02193

–0,01961

–0,01573

–0,01927

Июль

–0,02040

–0,02031

–0,02178

–0,01927

–0,02044

Август

–0,01979

–0,02112

–0,02123

–0,01919

–0,02033

Сентябрь

–0,01971

–0,02153

–0,02082

–0,01904

–0,02027

Октябрь

0,00124

–0,00058

0,00083

–0,00086

0,00016

Ноябрь

0,01892

0,01388

0,01359

0,01263

0,01476

Декабрь

0,02773

0,02600

0,03148

0,02394

0,02729

Таблица 3

Матрица корреляционного анализа

TrendEnergy

Sh.sch.rep

Sh.dev.energy

Sh.audit

TrendEnergy

1

Sh.sch.rep

0,517055

1

Sh.dev.energy

–0,61913

–0,42033

1

Sh.audit

–0,14748

–0,31535

–0,16753

1

Согласно проведенным нами расчетам, значение коэффициента детерминации достаточно близко к единице, что говорит о точности аппроксимации (модель точно описывает влияние выделенных факторов на удельное потребление тепловой энергии). В табл. 4 представлены результаты регрессионного анализа эконометрической модели.

Таблица 4

Результаты регрессионного анализа эконометрической модели.

Показатель

Значение

Множественный R

0,680754

R-квадрат

0,463426

Нормированный R-квадрат

0,444599

Стандартная ошибка

0,003512

Наблюдения

60

Таблица 5

Результаты многофакторного дисперсионного анализа

Показатель

df

SS

MS

F

Значимость F

Регрессия

2

0,000607

0,000304

24,6148

1,97E-08

Остаток

57

0,000703

1,23E-05

Итого

59

0,00131

Таблица 6

Коэффициенты регрессии

Y-пересечение

Perc_sch_rep

Per_device_energy

Коэффициенты

0,017688

0,021018

–0,01901

Стандартная ошибка

0,003293

0,007205

0,004166

t-статистика

5,371729

2,917157

–4,56394

P-Значение

1,5E-06

0,005046

2,72E-05

Нижние 95 %

0,011094

0,00659

–0,02736

Верхние 95 %

0,024282

0,035446

–0,01067

Нижние 95 %

0,011094

0,00659

–0,02736

Верхние 95 %

0,024282

0,035446

–0,01067

Далее, для проверки статистической значимости модели и ее переменных, проведен многофакторный дисперсионный анализ. Информация о результатах многофакторного дисперсионного анализа представлена в табл. 5.

Результаты проведенного многофакторного дисперсионного анализа показывают высокое качество полученной модели. Иными словами, модель и ее параметры статистически значимы с вероятностью Р = 95 %.

В табл. 6 представлены рассчитанные коэффициенты регрессии.

Выводы

Результаты проведенного корреляционно-регрессионного анализа показали, что существует определенная зависимость объема потребления тепловой энергии общеобразовательными организациями муниципального района от таких факторов, как сезонность, доля общеобразовательных организаций, требующих капитального ремонта, в общем количестве общеобразовательных организаций и доля общеобразовательных организаций, оснащенных приборами учета тепловой энергии, в общем количестве общеобразовательных организаций. Соответственно, при прогнозировании потребности бюджетных организаций в тепловой энергии необходимо учитывать географические и технические особенности деятельности бюджетных организаций каждого муниципального района.

Рецензенты:

Шигаев А.И., д.э.н., доцент кафедры управленческого учета и контроллинга, Институт управления, экономики и финансов, Казанский (Приволжский) федеральный университет, г. Казань;

Исмагилов И.И., д.т.н., профессор, зав. кафедрой экономико-математического моделирования, Институт управления, экономики и финансов, Казанский (Приволжский) федеральный университет, г. Казань.


Библиографическая ссылка

Якупова Н.М., Кундакчян Р.М., Андреев А.В. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОБЪЕМОВ ПОТРЕБЛЕНИЯ ЭНЕРГОРЕСУРСОВ БЮДЖЕТНЫМИ ОРГАНИЗАЦИЯМИ // Фундаментальные исследования. – 2015. – № 6-2. – С. 420-424;
URL: http://www.fundamental-research.ru/ru/article/view?id=38583 (дата обращения: 09.12.2019).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074