Научный журнал

Фундаментальные исследования

ISSN 1812-7339

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 1,674

• Авторы
• Резюме
• Файлы
• Ключевые слова
• Литература

Проваленова Н.В. 1

---

1 ГБОУ ВПО «Нижегородский государственный инженерно-экономический институт»

В статье представлены экономико-математические модели оптимизации структуры жилого фонда, учитывающие различные условия функционирования организаций на рынке жилищно-коммунальных услуг в границах сопоставимых муниципальных образований Нижегородской области. Реализация данных моделей приведет к уменьшению убытков организаций, предоставляющих жилищно-коммунальные услуги, а в дальнейшем и получению прибыли при условии улучшения благоустройства жилого фонда, ликвидации ветхого и аварийного жилого фонда, увеличения объема средств, поступаемых от населения за жилищно-коммунальные услуги. Рассматривается методический подход к статистической кластеризации муниципальных образований, основанный на использовании таких показателей, как плотность населения, плотность жилого фонда, доля площади многоквартирных жилых домов в общей площади жилого фонда. Представлен авторский подход к расчету данных показателей.

Статья в формате PDF

1696 KB

жилищно-коммунальные услуги

оптимизация

экономико-математическая модель

жилой фонд

Нижегородская область

1. Волков О.И., Девяткин О.В. Экономика предприятия (фирмы) учеб. для вузов – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: ИНФРА-М, 2007. – 601 с.

2. Концепция федеральной целевой программы «Комплексная программа модернизации и реформирования жилищно-коммунального хозяйства на 2010–2020 годы».

3. Костюкова Н.И. Основы математического моделирования – ИНТУИТ, 2008. – 287 с.

4. Правило Стёрджеса/ ВикипедиЯ [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Правило_Стёрджеса (дата обращения: 25.12.14).

5. Строительные нормы и правила СНиП 2.07.01-89 «Градостроительство. Планировка и застройка городских и сельских поселений» (утв. постановлением Госстроя СССР от 16 мая 1989 г. № 78).

В настоящее время ключевым инструментом создания условий для эффективного инвестирования в жилищно-коммунальную сферу в целях снижения издержек и повышения надежности при обеспечении доступности жилищно-коммунальных услуг для потребителей и минимально необходимой нагрузки на бюджетную систему является разработка региональных комплексных программ развития систем коммунальной инфраструктуры [2].

В связи с этим особую значимость приобретает оценка потенциальных возможностей организаций, оказывающих жилищно-коммунальные услуги, и выбор наиболее выгодной для них с экономической точки зрения стратегии развития при имеющихся возможностях и сложившихся условиях.

Существенную помощь в решении данной проблемы может оказать экономико-математическое моделирование.

Экономико-математические модели позволяют отобразить экономический процесс в числовом выражении, имитируя поведение моделируемого объекта в заданных или возможных условиях его реального существования [1]. Таким образом, позволяя анализировать ситуации, которые могут возникнуть на рынке жилищно-коммунальных услуг при заданных условиях.

При построении моделей те или иные вероятные ситуации или гипотезы специалистов, благодаря формализации и квалификации (сведению качественных характеристик к количественным), становятся более обозримыми, могут уточняться, а поэтому способствуют лучшему пониманию ситуации. Моделирование ускоряет подготовку управленческих решений и страхует от грубых ошибок.

С целью построения моделей, учитывающих различные условия функционирования организаций на рынке жилищно-коммунальных услуг, определим однородную совокупность муниципальных образований Нижегородской области, основываясь на статистической кластеризации.

В основу кластеризации были заложены следующие факторы, на которые организации, функционирующие на рынке жилищно-коммунальных услуг, не могут повлиять, но которые непосредственно определяют условия их функционирования: плотность населения, плотность жилого фонда, доля площади многоквартирных жилых домов в общей площади жилого фонда (Дмкд).

При этом плотность населения и плотность жилого фонда рассчитывалась относительно селитебной территории, которая характеризует земли, используемые и предназначенные для застройки и развития населенных пунктов.

В соответствии со строительными нормами и правилами СНиП 2.07.01-89 селитебная территория – часть территории населённого пункта, предназначенная для размещения зон общественных центров, жилой застройки, улично-дорожной сети, озелененных территорий общего пользования [5].

Использование площади селитебных территорий при расчете плотности населения и плотности жилого фонда позволяет наиболее точно определить данные показатели в целях более объективной характеристики условий функционирования организаций, предоставляющих жилищно-коммунальные услуги, не учитывая другие категории земель (земли сельскохозяйственного назначения, лесного, водного фонда и др.), не предназначенные для местожительства населения.

Таким образом, плотность населения муниципального образования будем рассчитывать по формуле:

, (1)

где Плн – плотность населения, чел/км2;

Чн – численность населения муниципального образования, чел.;

Sст – площадь селитебной территории, км2.

Плотность жилого фонда:

, (2)

где Пжф – плотность жилого фонда, м2/м2;

Sжф – общая площадь жилого фонда муниципального образования, м2.

В результате кластеризации муниципальных образований по вышеуказанным показателям были образованы три наиболее представительные группы сопоставимых муниципальных образований Нижегородской области (табл. 1).

Интервалы показателей, представленные в таблице, рассчитаны по формуле:

h = Xmax – Xmin/k, (3)

где Xmax, Xmin – максимальное и минимальное значения показателя в совокупности;

k – число групп.

Число групп определялось по формуле Стёрджеса [4]:

k = 1 + 3,322*lg n,

где k – число групп;

n – число муниципальных образований.

В первую группу вошли муниципальные образования, по нашему мнению, с наименее благоприятными условиями функционирования организаций, предоставляющих жилищно-коммунальные услуги, в отличие от других групп, то есть характеризующиеся небольшой плотностью населения и жилищного фонда, а также невысокой долей площади многоквартирных жилых домов в общей площади жилого фонда. Соответственно данные показатели в остальных группах имеют более высокое значение, а значит организации, предоставляющие жилищно-коммунальные услуги в муниципальных образованиях, входящих во вторую и третью группу, изначально имеют более благоприятные условия для своей деятельности.

Муниципальные образования, не вошедшие в представленные группы, были отсеяны как несопоставимые и представили группы с небольшим количеством муниципальных образований от 1 до 4.

Для каждой группы построим модель оптимизации структуры площади жилого фонда, учитывающую сложившиеся условия функционирования организаций на рынке жилищно-коммунальных услуг.

Для решения задачи используем программно-методический комплекс линейной оптимизации МS Excel. Общая размерность модели составила 25 переменных и 28 ограничений.

Модель спроектированной задачи направлена на получение максимального финансового результата.

Цель задачи – определить оптимальную площадь жилого фонда в муниципальных образованиях Нижегородской области, входящих в первую группу, обеспечивающую максимальный финансовый результат (минимизацию убытков). Модель имеет следующий компактный вид:

,

где j – номер переменной; J – множество, включающее номера переменных; r – номер группы; R – множество, элементами которого являются номера блоков модели; хjr – искомое количество площади жилого фонда в j-м муниципальном образовании, r-й группы; sjr– размер финансового результата в j-м муниципальном образовании, r-й группы.

При условиях:

1. По размещению жилого фонда в кирпичных и панельных домах

, (i∈I1)

где aijr – приходится жилого фонда на i-й тип постройки дома в j-м муниципальном образовании, r-й группы; Air – количество жилого фонда i-го типа постройки домов в r-й группы; I1 – множество, включающее номера ограничений по гарантированному размещению жилого фонда в домах различной постройки.

2. По размещению жилого фонда в домах различного года постройки

, (i∈I2)

где gijr – приходится жилого фонда на i-й год постройки дома в j-м муниципальном образовании, r-й группы; Gir – количество жилого фонда i-го года постройки домов в r-й группы; I2 – множество, включающее номера ограничений по гарантированному размещению жилого фонда в домах различного года постройки.

3. По территории размещения жилого фонда

, (i∈I3)

где tijr – приходится жилой площади на i-ю территорию размещения в j-м муниципальном образовании, r-й группы; Tir – количество жилого фонда, размещенного в i-й местности в r-й группы; I3 – множество, включающее номера ограничений по размещению жилого фонда на различных территориях (городской, сельской).

4. По общей жилой площади

Хr – количество жилого фонда r-й группы.

5. По техническим параметрам благоустройства

, (i∈I4)

где bijr – приходится жилого фонда на i-й параметр благоустройства жилого фонда в j-м муниципальном образовании, r-й группы; Bir – количество жилого фонда, отвечающего параметрам благоустройства i-го вида в r-й группы; I4 – множество, включающее номера ограничений по благоустройству (площадь многоквартирных домов, площадь ветхого и аварийного жилого фонда, объем построенного жилья, площадь жилого фонда, обустроенного всеми видами благоустройства).

6. По финансовым и экономическим показателям содержания жилого фонда

, (i∈I5)

где wijr – размер i-го стоимостного показателя, отражающего содержание жилого фонда в j-м муниципальном образовании, r-й группы; Wir – стоимостной размер i-го финансового или экономического показателя r-й группы; I5 – множество, включающее номера ограничений по экономическим и финансовым показателям содержания жилого фонда (расходы бюджета на ЖКХ, объем средств, возмещенных населением за ЖКУ, стоимость ЖКУ, доходы организаций, предоставляющих ЖКУ, расходы организаций, предоставляющих ЖКУ).

В результате расчета модели, исходя из имеющегося жилого фонда, организации, предоставляющие ЖКУ в границах первой группы муниципальных образований Нижегородской области, увеличат свои доходы на 4,4 %, что улучшит финансовый результат их деятельности на 30,3 %. В границах второй группы при сохранении существующего уровня доходов и снижении расходов на 3,1 % убыток организаций, предоставляющих ЖКУ, уменьшится на 36,67 % и составит 37224 тыс. руб. (табл. 2).

Наилучший финансовый результат наблюдается в третьей группе муниципальных образований, при относительно невысоком увеличении доходов (1,4 %) и уменьшении расходов (0,3 %) организаций, предоставляющих ЖКУ в границах данной группы, убыток от их деятельности составит 6732 тыс. руб., что на 49903 тыс. руб. меньше фактического результата.

Таким образом, реализация данных моделей приведет к уменьшению убытков организаций, предоставляющих ЖКУ, а в дальнейшем и получению прибыли при условии улучшения благоустройства жилого фонда, ликвидации ветхого и аварийного жилого фонда, увеличения объема средств, поступаемых от населения за ЖКУ.

Фролова О.А., д.э.н., профессор, декан экономического факультета ГБОУ ВПО «Нижегородский государственный инженерно-экономический институт», г. Княгинино;

Дозорова Т.А., д.э.н., профессор, заведующая кафедрой экономики, организации и управления на предприятии ФГБОУ ВПО «Ульяновская ГСХА им. П.А. Столыпина», г. Ульяновск.

Работа поступила в редакцию 12.02.2015.

Библиографическая ссылка