CC BY
65
УДК 336
КОНЦЕПЦИЯ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ СФЕРЫ МАЛОЭТАЖНОГО
ЖИЛИЩНОГО ДОМОСТРОЕНИЯ
А.О. Богомолов
В статье исследуется современное состояние жилищного строительства в России; предлагается инновационный метод управления развитием малоэтажного жилищного домостроения, основанный на нейросетевых моделях.
Ключевые слова: управление инновациями, малоэтажное жилищное строительство
Реализация приоритетного национального проекта «Доступное и комфортное жилье -гражданам России» невозможна без широкомасштабного малоэтажного домостроения. Этот вид жилища является традиционным и наиболее доступным для большинства населения нашей страны.
Малоэффективный строительный комплекс, сложившийся в период избытка трудовых и материальных ресурсов, наличия дешевых источников энергии устарел, обладает огромной инерцией и ресурсоемкостью. Производительность труда за последние 15 лет резко снизилась. Строители большинства регионов не способны оперативно реагировать на требования рынка и решать задачи, поставленные нацпроектом. Число строителей в России достигло 4,9 млн. человек, что составляет около 8% кадров, занятых в экономической деятельности. При этом строится около 4 - 5 квартир на 1000 жителей в год при потребности 12 - 15 квартир или односемейных домов. Для сравнения отметим, что в развитых странах удельный вес строителей не превышает 4%. В Финляндии, например, при удельном весе занятых в строительстве кадров около 3,5% ежегодно сооружается 10 - 11 односемейных домов и квартир на 1000 жителей. Жилищная проблема в Финляндии решена примерно 30 лет назад, и это с учетом массовой миграции в нее населения из Карелии.
Таблица 1
Основные характеристики рынка жилья в 2004 - 2010 гг. при варианте проведения
комплексных реформ (в текущих ценах) [7]
Показатели Ед. изм. Период
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
Жилищное строительство
1. Объемы жилищного строительства млн. м2 41,23 46,43 50,80 55,29 60,74 59,9 58,4
2. Объемы жилищного строительства для продажи на рынке млн. м2 34,63 38,99 42,66 46,39 51,04 55,7 60,84
3. Объемы строительства социального жилья млн. м2 6,6 7,4 8,4 8,9 9,7 10,6 11,6
Потребность и спрос населения на жилье
4. Потребность в улучшении жилищных условий млн. м2 млрд. руб. 1271 17127 1307 18569 1347 24764 1411 36040 1474 41375 1553 47471 1661 53508
5. Спрос на жилье млрд. руб. 966 1415 1704 1755 2099 2392 3088
в т.ч. неудовлетворенный спрос на жилье млрд. руб. 616 772 697 587 752 883 1176
6. Удовлетворенный спрос на жилье млрд. руб. 350 643 1007 1168 1347 1509 1912
в т.ч. без привлечения кредитных средств млрд. руб. 247 346 369 344 485 667 536
с привлечением кредитных средств млрд. руб. 103 298 638 824 862 843 1376
Удовлетворение спроса населения на жилье
7. Доля удовлетворенного спроса на жилье П. 6 в % от п. 5 36,2 45,5 59,1 66,6 64,2 63,1 61,9
8. Доля домохозяйств,
улучшивших жилищные
условия:
% от домохозяйств, имеющих
потребность улучшить жилищные условия в данном % 1,8 2,8 3,7 4,3 4,2 4,0 4,9
году
% от домохозяйств, имеющих
в данном году потребность в
улучшении жилищных условий и планирующих ее решить путем приобретения (строительства) жилья % 3,8 5,8 7,8 9,5 9,7 9,9 12,8
9. Доля населения, которое
имеет доходы, достаточные для приобретения стандартной % 16,1 16,9 14,3 16,7 20,0 25,0 30,5
квартиры с помощью кредита*
Рынок жилья и цены на жилье
10. Объем рынка жилья млн. м2 43,40 51,28 56,59 59,78 64,22 68,30 80,42
11. Цены на жилье (средние на первичном и вторичном рынках) руб./м2 14448 18770 26162 28807 31515 33506 35421
Банковская система
12. Спрос населения на жилищные кредиты млрд. руб. 332 400 396 370 410 372 521
13. Предложение банками жилищных кредитов населению млрд. руб. 53 149 326 483 664 873 1124
Несмотря на то, что по данным Росстата в 1 полугодии 2012 г. отмечен рост темпов ввода жилья на 5,7% (9,8 млн.кв. м), в большинстве регионов СФО в первом квартале 2012 г. произошло снижение аналогичных показателей. [4]
При этом необходимо отметить следующее: достоверность показателей ввода жилья вызывает серьезные сомнения. Если по состоянию на декабрь 2011 г. было введено всего 43,3 млн. кв. м жилья, то за оставшиеся 4 недели было «волшебным» образом сдано еще 17 млн.кв.м. Это, для сравнения, на 2 млн.кв. м больше, чем за первые 5 месяцев. Ситуация такова: местные власти, не имеющие никакой, даже чисто теоретической возможности влиять на ситуацию на частном строительном рынке, но поставленные федеральным центром в жесткие рамки плановых показателей жилищного строительства, пошли на завышение его итогов, а попросту говоря - на приписки. Технологии эти всем известны: дома сдаются без инженерии, с недоделками, или же в качестве построенного повторно регистрируется жилье, возведенное ранее. Особенно легко манипулировать показателями ввода индивидуального жилищного строительства. Основным признаком такой практики отчетности является существенное проседание показателей ввода в 1 полугодии следующего года - сдача объектов в этот период падает, чтобы под следующий новый год опять скакнуть до небес. Так, статистика ввода за 1 полугодие 2011 г. демонстрировала 10 -20% отставание от итогов соответствующего периода 2010 г. За первые полгода 2011 г. было сдано всего 20 млн.кв. м жилья - менее трети итогового годового объема. В текущем году ситуация наверняка повторится. [3]
В связи с этим нами предлагается развитие такого инновационного для отечественной строительной отрасли экономики направления, как малоэтажное жилищное домостроение.
В настоящее время малоэтажное домостроение является во многих странах мира приоритетным. Перспективность малоэтажного домостроения обуславливается усилением значения экономических, экологических и социальных факторов, а также тем, что древесина является практически единственным возобновляемым, экологически чистым природным строительным материалом. Развитым малоэтажным деревянным домостроением славятся такие страны, как Канада, США, Финляндия, Швеция, Германия, Япония. Так, например, в общем объеме индивидуального жилищного строительства доля деревянного домостроения составляет: в Швеции и Германии - до 35 - 50%, в Канаде и США - до 70%, в Финляндии - до 80%.
Деревянное домостроение является одним из наиболее эффективных видов индивидуального жилищного строительства. Благодаря высоким теплоизолирующим свойствам природной древесины, деревянный дом дешевле кирпичного в пересчете на 1 кв. м общей
площади на 35 - 50%. [6]
Решить стоящие перед строительным предприятием задачи планирования и управления сегодня можно с помощью инновационных методов моделирования и оптимизации, а также привлечения современных эффективных средств вычислительной техники. Перспективным инновационным решением таких задач является применение нейронных системе, т.е. систем, в основе конструкции которых лежат нейронные сети естественного или искусственного происхождения. Объективной причиной активного развития нейроуправления является то, что традиционные методы управления в основном опираются на теорию линейных систем, в то время как реальные объекты являются по своей природе нелинейными. Попытки классическими приближенными методами описать процессы, происходящие в нелинейных системах, как правило, не приводят к качественным результатам. Данный подход отвечает требованиям реализации программно-целевого планирования в инновационном управлении повышения эффективности деятельности строительных предприятий и предприятий строительных материалов. [1, 2]
Одним из положительных свойств нейронных сетей является возможность прогнозирующего управления. Стратегия метода состоит в том, что в каждый конкретный момент времени делается прогноз выхода процесса.
Главным показателем любого предприятия, в первую очередь интересующего потенциального инвестора, является величина прибыли, получаемой от реализации выпускаемой продукции (работ, услуг). Логично, что получения наибольшей прибыли производитель может либо снизить затраты на производство, либо увеличить номенклатуру и объем производства. При этом продавец будет стремиться продать товар по максимальной цене и в большем объеме, но себестоимость товара должна быть минимальна, а покупатель будет стремиться купить товар наилучшего качества, но по минимальной цене. В связи с этим, для решения задачи необходимо анализировать потребительский запрос на различные виды продукции и затраты на производство того или иного товара. Исходя из этого, строятся модели потребителя и производителя, взаимодействующих на рынке:
М/уй _a „а „а а а
П = & , Рг , Vj , Vi, Cjv, Clv
МЛЗП = & , Рг, Vj , Vi, Cjv, Clv , (1)
где:
МП - модель потребителя; МЛЗП - модель производителя; t® - лесопродукция, потребляемая i-м потребителем при производстве деревянных малоэтажных домов; p^ - вид древесного сырья, используемого для производства лесопродукции, потребляемой i-м потребителем; viJ - объем продукции j-го вида, потребляемой i-м потребителем; vil - объем древесного сырья l-го вида, используемого для производства лесопро лесопродукции, потребляемой i-м потребителем; cjv -рыночная стоимость продукции лесообрабатывающих цехов j-го вида с учетом объемов поставок; clv - рыночная стоимость древесного сырья l-го вида, используемого для производства лесопродукции лесообрабатывающих цехов с учетом объемов поставок; ti - лесопродукция лесообрабатывающих цехов, производимая i-м производителем; pi - вид древесного сырья, используемого для производства лесопродукции, продаваемой i-м производителем; vij - объем лесопродукции лесообрабатывающих цехов j-го вида, производимые i-м производителем; vil -объем древесного сырья l-го вида, используемого для производства лесопродукции, продаваемой i-м производителем; cjv - удельные затраты производителя на производство и реализацию лесопродукцищ-го вида; clv - удельные затраты производителя на переработку древесного сырья l-го вида, используемого для производства продукции лесообрабатывающих цехов с учетом объемов поставок.
Целевая функция потребителя продукции лесообрабатывающих цехов, выпускаемой на лесопромышленном предприятии для малоэтажного домостроения, представляет собой минимум суммарной стоимости покупаемого товара:
y;=(X vatj+X vfcir) ^ min (2)
Целевая функция производителя — это минимум затрат на производство и реализацию продукции:
Yfb = X v^cj + X vbPcV ^ min (3)
За критерий оптимальности взята максимальная совокупная прибыль предприятия от
производства и реализации продукции лесообрабатывающих цехов для малоэтажного домостроения. Целевая функция задачи оптимизации производственной программы лесопромышленного предприятия примет вид:
W = Yf - Yb = ) - (^j+YVK) ^ max (4)
Для решения оптимизационной задачи с помощью нейросети, приведенную выше математическую модель преобразуют в нейросетевую модель:
W' V) = (n, Q,V„, I, O, vf, V?, j, cf:, vj, j, cV) (5)
где: W; - рекомендованное нейросетью значение W^ v - рекомендованное нейросетью значение vj n - количество искусственных нейронов, задействованных в нейросети; Q - матрица коэффициентов весомости нейросети; V0 - начальное состояние нейросети; I - вектор внешних входов нейросети, размерность которого определяется декартовым произведением векторов Vj cjv, vll, clv, Vij, CjV, vll, clv; O - вектор внешних выходов нейросети, размерность которого определяется размерностью v;j.
Результатом решения задачи оптимизации деятельности в сфере малоэтажного жилищного домостроения с учетом прогнозируемого потенциальным инвестором потребительского спроса и производственных возможностей предприятия являются оптимальные планируемые значения объемов производства определенных видов строительных материалов, необходимых для малоэтажного деревянного домостроения. [6] В современных условиях ограниченных инвестиционных ресурсов это может оказать решающее значение при принятии инвестиционного решения, а, следовательно, будет способствовать инновационному развитию российской экономики.
This article examines the current state of housing in Russia, offers an innovative method for controlling the development of low-rise residential housing, based on neural network models. The key words: innovation management, low-rise housing.
Список литературы
1. Грачева Н.В. Проблемы повышения инновационной активности промышленных предприятий и пути их решения в современных условиях // Вестник Брянского государственного университета им. акад. И.Г. Петровского. Экономика. 2011. № 3. с. 21 - 22
2. Грачева Н.В., Гаврева И.В. Реализация программно-целевого планирования в инновационном управлении // Вестник Брянского государственного университета им. акад. И.Г. Петровского. Экономика. 2011. № 3. с. 18 - 21
3. Достоверность показателей ввода жилья вызывает серьезные сомнения // www.bsn.ru/articles/liveestate/4937
4. Красноярский край стал аутсайдером по темпам ввода жилья // www.dela.ru/lenta/60878
5. Ребрина Т.Г., Муравьева М.А. Концепция инновационного развития лесного сектора экономики Брянской области // Вестник Брянского государственного университета им. акад. И.Г. Петровского. 2012. № 3. с. 154 - 157
6. Шагин П.И., Царикаев А.Ю. Эффективное развитие деревянного домостроения в российских регионах. М.: МГУЛ, 2007
7. Данные сайта www.urbaneconomics.ru
Об авторе
Богомолов Артем Олегович - соискатель Брянского государственного университета имени академика И.Г. Петровского. mrom32@rambler.ru
THE CONCEPT OF INNOVATION DEVELOPMENT OF THE SPHERE OF LOW-RISE RESIDENTIAL BUILDING CONSTRUCTION BOGOMOLOV AO.
