CC BY
160
3. Синяева О.А. Региональная кластеризация-механизм создания инвестиционно привлекательной территории региона // Самоуправление. 2010. № 2. С. 32-35.
К.М. Shchepakin, Y.S. Shcherbakova
Integration of science and education as a resource of innovative development of regional business
The article defines the place of science and education in the system of sources of innovative growth of Russian regions, is the essence of the education cluster, principles and possibilities of its creation, as well as its place in the innovative development of Tula oblast.
Keywords: Science, education, cluster infrastructure.
УДК 336.77
В.Г. Садков, д-р экон. наук, проф., научный руководитель кафедры «Государственное управление и финансы», (4862) 421105, guif@ostu.ru, (Россия, Орел, ФГБОУ ВПО «Госуниверситет-УНПК»); A.B. Калмыков, аспирант, 89107475108, kvtad@ya.ru, (Россия, Орел, ФГБОУ ВПО «Госуниверситет-УНПК»)
МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ ТЕХНОГЕННОГО ХАРАКТЕРА
Представлены методические рекомендации по применению методов прогнозирования применительно к рискам возникновения чрезвычайных ситуации техногенного характера. Более подробно рассмотрена экономико-статистическая модель для прогнозирования чрезвычайных ситуаций, в основе которой лежит учет износа основных фондов источников чрезвычайных ситуаций.
Ключевые слова: прогноз, чрезвычайная ситуация, экономико-статистические модели, ущерб.
Трансформация общественно-экономических отношений, произошедшая в России в последние десятилетия, привела одновременно к увеличению количества аварий и техногенных катастроф. Это обусловлено как физическим износом основных фондов, так и снижением технологической дисциплины, снижением ответственности и квалификации персонала. Дальнейшее ослабление внимания общества и государства к этой проблеме может привести (и уже приводит) к резкому нарастанию негативных тенденций и увеличению рисков техногенных катастроф. Блокирование нега-
тивных тенденций в указанной сфере требует создания в стране целостной системы мониторинга, прогнозирования, предотвращения и устранения последствий аварий и катастроф. Подчеркнем — именно целостной системы, причем предотвращение аварий и катастроф — это, конечно, ключевые направления, поскольку риски всегда легче предотвращать, чем устранять негативные последствия ущербов. А некоторые последствия, связанные с человеческими жизнями, неустранимы.
В стране, таким образом, необходимо создание в рамках указанной целостной системы мониторинга, прогнозирования, предотвращения и устранения последствий техногенных рисков эффективной подсистемы прогнозирования рисков аварий и катастроф.
Прогнозирование чрезвычайных ситуаций — это, безусловно, труд-ноформализуемое направление прогнозирования, в связи с чем для формирования прогнозов аварий и катастроф следует использовать сочетание формализованных и экспертных методов (табл. 1).
Таблица 1
Рекомендации по применению методов прогнозирования для различных процессов
Методы и объекты прогнозирования Демографическое прогнозирование Социальное прогнозирование Экономическое прогнозирование Экологическое прогнозирование Прогнозирование ЧС Прогнозирование НТП Внеэкономическое (ГЕО) прог-ие хеополитическое и военное прогнозиро- ооиир
1. Формализованные методы прогнозирования
1.1. Экстраполяция + + +
1.2. Экономико-математическое прогнозирование + + + +
1.3. Экономико-статистическое прогнозирование + + + + +
1.4. Имитационное моделирование + + +
2. Интуитивные (экспертные) методы прогнозирования
2.1. Экспертное прогнозирование + + + + + + + +
2.2. Логическое моделирование и прогнозирование + + + + +
В качестве первого этапа прогнозирования можно рекомендовать применение экономико-статистических методов, где в качестве факторов-
аргументов необходимо выбирать степени износов основных фондов, вероятности ошибок проектировщиков, уровень дисциплины и ответственности персонала и т. д.
В общем виде модель экономико-статистического прогнозирования рисков аварий и катастроф может быть представлена в следующем виде:
У = А0 +А.Х, + А2 Х2 + К +АХ
0 11 2 2 п г
В частном случае:
У = А0 + А1 х X + А2 х Х2
(1)
(2)
где У — прогнозируемое число чрезвычайных ситуаций (ЧС) в отрасли; Х1 — износ основных фондов в отрасли за предыдущий год; Х2 — квалификация и ответственность персонала; А0, А1, А2 — расчетные коэффициенты, полученные на основе проведения регрессионного анализа.
В то же время в связи с отсутствием в настоящее время надежной информационно-статистической базы по оценкам уровней квалификации и ответственностей персонала прогнозирование рисков возникновения чрезвычайных ситуаций можно проводить на основе данных об износе основных фондов. (Для проведения прогнозов необходим мониторинг состояния предприятий по такому комплексу параметров, которые будут позволять реализовывать многофакторное экономико-статистическое моделирование. Для этого следует регулярно обновлять «паспорта рисков чрезвычайных ситуаций»).
Полученные на основе ретроспективных данных экономико-статистические модели оценки вероятностей ЧС для некоторых отраслей в зависимости от состояния основных фондов представлены в табл. 2.
Таблица 2
Модели оценки прогнозируемого числа ЧС
№ п/п Отрасль X! (износ ОФ, %) Ао А1 У (кол-во ЧС)
1 Электр оэнергетика -16,605 0,667
2 Топливная
3 Черная металлургия -24,712 0,812
4 Цветная металлургия -52,416 1,444
5 Машиностроение / Металлообработка -9,048 0,451
6 Химическая / Нефтехимическая -48,781 1,189
7 Производство стройматериалов -6,657 0,440
8 Легкая -5,947 0,421
9 Пищевая 172,230 4,427
10 Лесная -10,088 0,469
11 Коммунальное хозяйство -20,913 0,833
Пример оценок рисков возникновения чрезвычайных ситуаций для некоторых объектов Московской области представлен в табл. 3.
Таблица 3
Оценка рисков возникновения чрезвычайных ситуаций
№ п/п Наименование предприятия Прогнозируемое кол-во ЧС
1 Филиал «Каширская ГРЭС» ОАО «ОГК-1» 11-12
2 «Шатурская ГРЭС» Филиал ОАО «ОГК-4» 16-18
3 ОАО Мосэнерго 12-14
4 ОАО «Металлургический завод «Электросталь» 28-30
5 ОАО «Демиховский Машиностроительный завод» 17-23
6 ОАО «Машиностроительный завод «ЗИО-Подольск» 9-12
7 ОАО «Электростальский завод тяжелого машиностроения» 26-32
8 ОАО «Воскресенские минеральные удобрения» 21-26
9 ОАО «Карболит» 17-23
10 ОАО «Электростальское научно-производственное объединение «Неорганика» 30-35
11 ООО «Карбодин» 8-10
12 ОАО «Загорский оптико-механический завод» 24-28
При прогнозировании числа чрезвычайных ситуаций и аварий техногенного характера рекомендуется следующая последовательность вычислений:
- определить количество ЧС, зарегистрированных в отрасли;
- выбрать интервал ЧС, который зависит от числа ЧС предыдущих периодов наблюдения;
- определить износ основных фондов (40-60 %) и выбрать расчетные коэффициенты;
- произвести расчет по формуле, результатом которого будет прогнозируемое число ЧС на следующий год;
- уточнить полученный результат в сторону увеличения или уменьшения расчетного параметра с учетом мнения экспертов на основе экспертного прогнозирования.
В качестве экспертов целесообразно приглашать профильных специалистов, знакомых с обстановкой на предприятиях соответствующей отрасли, включая специалистов Ростехнадзора. Как минимум, экспертное прогнозирование может быть индивидуальным. Однако для более объективных прогнозов рисков возникновения чрезвычайных ситуаций следует применять схему коллективной экспертизы, прежде всего метод «Дель-фи» [4].
Прогноз числа пострадавших в чрезвычайных ситуациях составляется на основе нахождения средних значений пострадавших за предыдущие периоды наблюдений и расчета прогнозируемого числа ЧС.
При прогнозировании пострадавших в ЧС рекомендуется следующая последовательность вычислений:
- подсчет общего количества ЧС (К);
- подсчет количества пострадавших (КПОстр);
- расчет прогнозного количества ЧС (N) с использованием данных табл. 2;
- расчет прогнозного количества пострадавших (К^остр) п0 формуле:
КЧ&сшр = ^^ х №. (3)
Величина экономического ущерба рассчитывается по формуле:
8 11 гл\
у = у + у =£3 3., (4)
1 2 1 1 9 1
где — ущерб от ЧС без учета размера социальных выплат лицам, пострадавшим в результате ЧС; У2 — ущерб от ЧС, отражающий социальные выплаты лицам, пострадавшим в результате ЧС; — затраты, включенные в ущерб.
Прогнозирование экономического ущерба без учета размера социальных расходов осуществляется на основе ранее полученных прогнозных
данных о числе ЧС (Nпр), величины экономического ущерба от ЧС (^),
числа произошедших ЧС (К) и корректирующих коэффициентов по формуле:
Упр = ^ х ыпр х к х к (5)
1 N 12
где У^Р — прогнозируемый экономический ущерб от ЧС; У — экономический ущерб от ЧС; ИпР — прогнозируемое число ЧС, рассчитанное ранее; ^ — показатель роста стоимостных оценок, принимается равным
прогнозируемому индексу инфляции; К^ — показатель, характеризующий
структурные изменения ЧС — тяжести их экономических последствий, принимается равным 1,1-1,15.
Прогнозирование экономического ущерба с учетом размера социальных выплат лицам, пострадавшим в результате ЧС, осуществляется на основе ранее полученных прогнозных данных о числе пострадавших в результате ЧС (^постр), величины экономического ущерба от ЧС (У2),
числа произошедших ЧС (К) и корректирующих коэффициентов по формуле:
У"Р х ЫпР х К,, (6)
2 N постра 1
постр
где У^Р — прогнозируемый экономический ущерб с учетом размера социальных выплат лицам, пострадавшим в результате ЧС; У2 — экономический ущерб с учетом размера социальных выплат лицам, пострадавшим в результате ЧС; Nnocmp — число пострадавших в результате ЧС;
N1nocmp — прогнозируемое число пострадавших, рассчитанное ранее; ^
— показатель роста стоимостных оценок, принимается равным прогнозируемому индексу инфляции.
Суммарный прогнозируемый ущерб от ЧС рассчитывается по формуле:
упр = упр + упР
Представленные методические положения и получаемые на их базе прогнозы должны использоваться для разработки превентивных целевых программ минимизации числа чрезвычайных ситуаций.
Библиографический список
1. Колемаев В.А., Калинина В.Н. Теория вероятностей и математическая статистика: учеб. для вузов / под ред. В.А. Колемаева. М.: ИНФРА-М, 2001. 302 с.
2. ГОСТ Р 22.1.02-95. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Мониторинг и прогнозирование. Термины и определения основных понятий.
// КонсультантПлюс [Электронный ресурс]: ВерсияПроф: справочно-правовая система.
3. Научно-методические подходы к разработке единых межведомственных методик оценки ущерба от чрезвычайных ситуаций техногенного, природного и террористического характера, а также классификации и учета чрезвычайных ситуаций. М.: ВНИИ ГОЧС, 2004. 114 с.
4. Бестужев-Лада И.В., Саркисян С.А., Минаев Э.С. и др. Рабочая книга по прогнозированию. М.: Мысль, 1982. 430 с.
УДК 330.341:314.17
Е.А. Арефьева, канд. техн. наук, доцент, доцент кафедры АИУС, (4872) 3519-80, aref_elena@mail.ru, (Россия, Тула, ТулГУ); A.C. Ханина, аспирант кафедры АИУС, (4872) 35-19-80, anastasia-khanina@yandex.ru, (Россия, Тула, ТулГУ)
АНАЛИЗ ЭКОНОМИКО-ДЕМОГРАФИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ РЕГИОНА
Выделены особенности демографического состояния трудового потенциала Тульской области. Проведен анализ отраслевой структуры производства региона.
Ключевые слова: факторы производства, трудовой потенциал, спрос и предложение рабочей силы, демографический фактор, уровень занятости, уровень безработицы, уровень образования экономически активного населения, валовой региональный продукт, индекс физического объема валового регионального продукта, структура производства, уровень занятости в экономике по видам экономической деятельности, индекс В.М. Рябцева, структурные различия.
В настоящее время одной из главных проблем экономического развития страны является обеспечение высоких темпов экономического роста на основе повышения эффективности использования основных факторов производства (рис. 1). Земля, труд и капитал как факторы производства, определяющие конкурентоспособность нации, постепенно утрачивают свое значение, а ключевая роль отводится предпринимательству и инновациям. В последнее время определяющим в росте конкурентоспособности экономики становится человеческий капитал как один из важнейших источников экономического роста.
