CC BY
80
университета водных коммуникаций
УДК 33:656.6
В. А. Бабурин,
канд. техн. наук, профессор, СПГУВК;
С. К. Минеев,
аспирант, СПГУВК;
К. Р. Бабурина,
студентка, СПГУВК
ИССЛЕДОВАНИЕ ЗАВИСИМОСТИ ПРОВОЗНОЙ СПОСОБНОСТИ ФЛОТА ОТ ИНТЕНСИВНОСТИ ОБСЛУЖИВАНИЯ СУДОВ
INVESTIGATION OF THE FLEET TRANSPORTATION CAPABILITY DEPENDENCE
FROM THE RATE OF VESSELS SERVICE
На основе детерминированной модели работы судов при регулярном судоходстве с использованием методов корреляционного и регрессионного анализа исследована и установлена статистическая зависимость между провозной способностью флота и интенсивностью его обслуживания.
The statistic dependence between the fleet transportation capability and the rate of vessels service is investigated and stayed on the basis of determined model of the vessels operation by using correlative and regression analysis methods.
Ключевые слова: модели работы судов, показатели использования флота, провозная способность, корреляционно-регрессионный анализ, статистические методы и модели.
Key words: model of vessels operation, fleet operation indicators, fleet transportation capability, correlative and regression analysis, statistic methods and models.
РОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ является одним из важнейших эксплуатационно-экономических показателей
но сказать, характеризует полную производительность судна (флота).
Производительность работы грузового флота зависит от большого количества технико-технологических и организационно-управленческих факторов, определяющих степень использования судов как основного производственного ресурса водного транспорта по грузоподъемности, скорости, времени. Если оценивать системное влияние качества работы портов, прежде всего интенсивность валового обслуживания судов, на результаты работы флота, то наиболее важным в этом перечне и указанной взаимосвязи является фактор времени.
любого общественного производства независимо от того, что она отражает — интенсивность живого или овеществленного труда. В конечном итоге ее уровень определяет основные качественные экономические показатели производственной деятельности: рентабельность, себестоимость продукции, а стало быть, формирует стоимость и цену товара.
В системе показателей работы флота
<ч ж
широко используются два показателя, отражающие производительность: валовая производительность и провозная способность. Не вдаваясь в анализ этих показателей, оценку особенностей и связанной с этим сферы их применения, отметим, что провозная способность в абсолютном смысле более полно и понятно отражает объем транспортной работы флота, выполняемой в единицу времени, мож-
m
Использование судов по времени характеризуется коэффициентами а., отражающими долю той или иной (/-й) операции транспортного процесса в эксплуатационном времени судов (временном ресурсе флота). Совокупность этих коэффициентов {а. } опре-
деляет структуру эксплуатационного времени транспортного флота, которая тем лучше, чем больше доля ходового с грузом времени ахг [1; 3]. Это обусловлено тем, что валовая производительность например, функционально прямо пропорционально зависит от коэффициента а :
х.г.
Р = е ■ и ■ а , ткм/тс-сут, (1)
э пр х.г. х.г. ' ^ ' 47
где е — коэффициент использования грузоподъемности по пробегу;
их г — техническая скорость хода с грузом;
ах.г. — коэффициент ходового с грузом времени.
В приведенной и широко распространенной аналитической формуле (1) объективно имеющаяся зависимость валовой производительности от интенсивности обслуживания судов представлена в неявном виде — через коэффициент ходового с грузом времени. Очевидно, что повышение интенсивности обслуживания судов в пути и в портах приводит к сокращению стояночного времени и при прочих равных условиях к эквивалентному увеличению ходового, в том числе с грузом, времени и, как следствие, к увеличению валовой производительности.
Учитывая сложность установления функциональной зависимости между показателями интенсивности обслуживания судов и валовой производительностью, возможность рекуррентного определения провозной способности в зависимости от валовой производительности [2]:
П = P • Q , ткм/судо-сут,
университета водных коммуникаций
(2)
где Qp — грузоподъемность судна, воспользуемся методами статистического анализа для установления эмпирической зависимости между искомой величиной — провозной способностью как функцией и интенсивностью обслуживания судов в качестве аргумента. При этом для выполнения исследований используем универсальный пакет прикладных программ STATISTICA компании "State Soft Inc". (USA) [4].
Формирование статистической совокупности осуществим с помощью детерминированной математической модели работы судов при регулярном судоходстве, в основу которой положим соответствующий технологический процесс работы флота — круговой рейс:
tn=f(x,y)\
(3)
где — продолжительность 7-й транспортной операции, выполняемой в 1-м пункте;
х и у — технико-эксплуатационные и организационно-управленческие факторы транспортного процесса.
Расчетные показатели, полученные на основе приведенной выше модели (3) в условиях реально существующих грузовых потоков и норм транспортного процесса (норм следования и норм портового обслуживания), представлены в табл. 1.
Таблица 1
Показатели работы судов смешанного река-море плавания на внутрироссийских линиях Волго-Балтийского водного пути
Номер линии движения (условно) Продолж. кругового рейса, сут Время хода, сут Время обслуживания в портах, сут Коэфф. стоян. под обслуж. Валовая производительность, ткм/тс-сут Провозная способность, ткм/судо-сут
с грузом порожнем
1 15,23 3,04 2,92 7,56 0,50 59,60 137 077
2 14,85 3,04 2,92 7,18 0,48 61,12 140 566
3 14,47 3,04 2,92 6,80 0,47 62,71 144 238
4 14,09 3,04 2,92 6,43 0,46 64,39 148 107
5 13,71 3,04 2,92 6,05 0,44 66,17 152 189
6 9,54 2,08 0,67 4,66 0,49 64,83 112 799
7 9,31 2,08 0,67 4,43 0,48 66,45 115 626
II университета
'ЖУРНАЛ водных / / коммуникации
Таблица 1 (Продолжение)
8 9,07 2,08 0,67 4,20 0,46 68,16 118 598
9 8,84 2,08 0,67 3,96 0,45 69,96 121 727
10 8,61 2,08 0,67 3,73 0,43 71,85 125 025
11 10,94 2,63 0,42 5,11 0,47 73,60 169 285
12 10,68 2,63 0,42 4,85 0,45 75,36 173 330
13 10,43 2,63 0,42 4,59 0,44 77,21 177 573
14 10,17 2,63 0,42 4,34 0,43 79,14 182 029
15 9,92 2,63 0,42 4,08 0,41 81,18 186 714
16 13,75 3,83 1,29 6,37 0,46 107,25 144 794
17 13,43 3,83 1,29 6,05 0,45 109,80 148 229
18 13,11 3,83 1,29 5,73 0,44 112,47 151 831
19 12,79 3,83 1,29 5,42 0,42 115,27 155 612
20 12,47 3,83 1,29 5,10 0,41 118,21 159 587
21 10,03 2,00 0,92 4,74 0,47 61,84 107 597
22 9,79 2,00 0,92 4,50 0,46 63,33 110 200
23 9,56 2,00 0,92 4,27 0,45 64,90 112 933
24 9,32 2,00 0,92 4,03 0,43 66,55 115 804
25 9,08 2,00 0,92 3,79 0,42 68,29 118 826
26 13,64 4,04 1,00 6,22 0,46 95,69 191 371
27 13,33 4,04 1,00 5,91 0,44 97,92 195 837
28 13,01 4,04 1,00 5,60 0,43 100,26 200 516
29 12,70 4,04 1,00 5,29 0,42 102,71 205 425
30 12,39 4,04 1,00 4,98 0,40 105,29 210 579
31 15,26 4,46 1,21 7,18 0,47 108,70 146 750
32 14,90 4,46 1,21 6,82 0,46 111,32 150 284
33 14,54 4,46 1,21 6,46 0,44 114,07 153 993
34 14,19 4,46 1,21 6,10 0,43 116,96 157 890
35 13,83 4,46 1,21 5,74 0,42 119,99 161 989
36 15,62 4,21 1,58 7,20 0,46 103,73 143 671
37 15,26 4,21 1,58 6,84 0,45 106,18 147 061
38 14,90 4,21 1,58 6,48 0,44 108,75 150 615
39 14,54 4,21 1,58 6,12 0,42 111,44 154 346
40 14,18 4,21 1,58 5,76 0,41 114,27 158 265
41 14,71 4,21 1,25 6,71 0,46 83,51 145 314
42 14,38 4,21 1,25 6,38 0,44 85,46 148 706
43 14,04 4,21 1,25 6,04 0,43 87,51 152 261
44 13,71 4,21 1,25 5,71 0,42 89,65 155 990
45 13,37 4,21 1,25 5,37 0,40 91,90 159 906
II университета
[ЖУРНАЛ водных /_/ коммуникации
Таблица 1 (Окончание)
46 14,72 3,92 0,88 7,18 0,49 90,77 122 541
47 14,36 3,92 0,88 6,82 0,47 93,04 125 604
48 14,00 3,92 0,88 6,46 0,46 95,42 128 823
49 13,64 3,92 0,88 6,10 0,45 97,94 132 212
50 13,28 3,92 0,88 5,74 0,43 100,58 135 785
51 9,89 2,00 0,92 4,60 0,47 72,69 100 676
52 9,66 2,00 0,92 4,37 0,45 74,42 103 073
53 9,43 2,00 0,92 4,14 0,44 76,24 105 587
54 9,20 2,00 0,92 3,91 0,42 78,14 108 226
55 8,97 2,00 0,92 3,68 0,41 80,14 111 001
Данные, приведенные в табл. 1, составляют статистическую совокупность рассматриваемого массового явления в эксплуатации водного транспорта и представляют вполне репрезентативную выборку, необходимую для выполнения статистического исследования и установления характера взаимосвязи между интенсивностью обслуживания судов и провозной способностью флота.
Поскольку статистическая связь, при которой различным значениям одной переменной массового явления соответствуют разные значения другой, количественно ха-растеризующая эти соотношения, называет-
ся корреляционной, воспользуемся методами корреляционного и регрессионного анализа для ее описания. Корреляционные связи могут быть разных видов. Важнейшая из них определяется наличием причинной зависимости вариации результативного признака от изменений факторного. Такой вид связи может наблюдаться также между двумя следствиями одной причины. Известно, что теснота такой связи оценивается при помощи коэффициента корреляции между факторами х и у:
~Х)(У1 -у)
¡=1
(4)
Рис. 1. Поле корреляции
II университета
'ЖУРНАЛ водных / / коммуникации
Значения коэффициента корреляции изменяются в интервале [-1; +1]. Значение г = -1 свидетельствует о наличии жестко детерминированной обратно пропорциональной связи между факторами, г = +1 соответствует жестко детерминированной связи с прямо пропорциональной зависимостью факторов. Если связи между факторами не наблюдается, г ~ 0. Значения коэффициента корреляции в открытом интервале (0,1) свидетельствуют о наличии стохастической связи, причем чем ближе |г| к единице, тем связь теснее. Принято считать, что при |г| < 0,25 — корреляция (связь) слабая; 0,25 < |г| < 0,75 — связь средней тесноты (умеренная); |г| > 0,75 — сильная [5]. Сильная корреляция означает, что связь между переменными может быть близкой к линейной.
Исследуем статистическую совокупность, представленную в табл. 1, на предмет установления зависимости провозной способности грузового флота от продолжительности стоянок под обслуживанием. Пусть х — коэффициент стоянок под обслуживанием в портах, являющийся относительной качественной характеристикой интенсивности обслуживания, а у — провозная способность судов.
Описательная статистика
На основании данных табл. 1 построим корреляционное облако (рис. 1) для визуального определения характера связи между изучаемыми признаками.
Регрессионный анализ как метод установления аналитического выражения стохастической зависимости между исследуемыми признаками позволяет решить две основные задачи:
— построить уравнение регрессии;
— оценить значимость полученного уравнения, то есть количественно измерить, как выбранные факторные признаки определяют вариацию результативного.
Коэффициент корреляции между х и у исследуемой совокупности г = -0,5, что свидетельствует о наличии стохастической обратной связи средней тесноты между факторами.
С использованием указанного выше пакета 8ТЛТ18Т1СЛ установлено, что уравнение регрессии имеет вид у = (380 - 528х) ■ 103 .
В табл. 2 приведена описательная статистика исследуемой выборки результатов работы судов смешанного река-море плавания на внутренних линиях.
Таблица 2
исследуемой совокупности
Показатель Обозначения Среднее значение признака Среднее квадратическое отклонение Коэффициент вариации Ассиметрия Эксцесс
с ЛЭ
Коэффициент стоянок судов под обслуживанием в портах X 0,44 0,023 0,05 0 18,32 0 -0,65
Провозная способность, тыс. ткм/судо-сут У 145,356 27,31 0,19 8582,41 18,32 1,40 -0,28
аг Абсолютное значение коэффициента
е корреляции |г| = 0,5 свидетельствует о нали-
ш чии между исследуемыми признаками статис-
тически значимой связи, а оценки описательной статистики, приведенные в табл. 2, — о том, что рассматриваемое эмпирическое распределение относится к типу распределений, близких к нормальному. Иначе говоря, полученные статистические показатели подтверждают до-
стоверность установленной зависимости.
Установленное уравнение регрессии показывает зависимость производительности флота от продолжительности стоянок в портах и может быть использовано для определения провозной способности судов на внутри-российских линиях.
Корреляционный и регрессионный анализ как научный метод широко применяется
при выявлении тенденций, прогнозировании, установлении норм. Результаты настоящего исследования могут быть использованы при определении социально-экономической эффективности и укрупненной оценки экономического эффекта от интенсификации обслуживания судов в портах и пути как за счет технических, так и организационных факторов. Однако, учитывая широту классификационной шкалы грузовых перевозок: экспортно-
// университета
[ЖУРНАЛ водных /_/ коммуникации
импортные перевозки, перевозки между иностранными портами, перевозки в трамповом судоходстве и другие, следует в дальнейших исследованиях воспользоваться методами кластерного анализа, который применяется в самых различных областях, включая маркетинговые исследования. Кластерный анализ позволяет учитывать различия и свойства разнородных в определенном смысле групп (кластеров) генеральной совокупности.
Список литературы
1. Бабурин В. А. Оптимизация структуры оборота грузового судна // Тр. ЛИВТа. — Л.: Транспорт, 1979. — Вып. 165: Экономика водного транспорта.
2. Бабурин В. А., Бабурин Н. В. Управление грузовыми перевозками на водном транспорте: учеб. пособие. — СПб.: Издат. дом «М1ръ», 2007. — 305 с.
3. Ирхин А. П. Анализ и расчет оборота тоннажа. — М.: Речиздат, 1948.
4. Плотников К. Э. Основы эконометрики в пакете 8ТЛТКТ1СЛ: учеб. пособие. — М.: Вузовский учебник, 2010. — 298 с. + СБ.
5. Халафян А. А. 8ТЛТКТ1СЛ 6. Статистический анализ данных: учебник. — 3-е изд. — М.: ООО «Бином Пресс», 2007. — 512 с.
УДК 614.8(075.8) А. С. Корезин,
д-р экон. наук, профессор, Санкт-Петербургский государственный университет сервиса и экономики
КОНТРОЛЛИНГ КАК ВНУТРИКОРПОРАТИВНАЯ СЕРВИСНАЯ СИСТЕМА ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ
CONTROLLING AS A CORPORATE SERVICE SYSTEM OF ENSURING
ECONOMIC SECURITY и
у
В статье предложена общая концепция развития менеджмента безопасности предприятия на ос- w
нове создания корпоративной системы контроллинга экономической безопасности^^^^^^^^^^^Ш^^^^95
In the article a general concept of improving enterprise security management on the basis of creating a corporate economic security controlling system is proposed.
Ключевые слова: экономическая безопасность предприятия, контроллинг, риск, управление рисками, менеджмент безопасности.
Key words: enterprise economic security, controlling, risk, risk-management, security management.
