CC BY
12МОДЕРНИЗАЦИЯ ОБЪЕКТОВ СОЦИАЛЬНОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ РЕГИОНА: ОБОСНОВАНИЕ КРИТЕРИЕВ ВЫБОРА
SOCIAL INFRASTRUCTURE MODERNIZATION IN THE REGION: SELECTION CRITERIA JUSTIFICATION
УДК 332.1 DOI: 10.25631/PEJ.2018.4.9
КОМАРОВ Сергей Михайлович
аспирант Тульского государственного университета, Komars1982@mail.ru KOMAROV, Sergey Mikhailovich
Post-graduate Student, Tula State University, Komars1982@mail.ru
Аннотация.
В статье рассмотрены результаты множественного корреляционного и регрессионного анализа системы водоснабжения гарантирующей организации Калужской области. Рассмотрены особенности корреляционных связей между показателями, характеризующими состояние гарантирующей ресурсос-набжающей организации региона. Автор обосновывает нецелесообразность использования амортизационного износа как критерия, определяющего степень очередности и необходимости проведения модернизации объектов системы водоснабжения в муниципальных районах на основе использования инструментария статистических методов. Предложено анализировать систему водоснабжения региона как открытую кибернетическую систему, а также адаптировать систему сравнительных показателей Международной ассоциации водных ресурсов для российской практики при расчете критериев, определяющих очередность модернизации объектов социальной инфраструктуры в регионе.
Ключевые слова: социальная инфраструктура, регион, кибернетическая система, коэффициент корреляции, коэффициент детерминации, средняя ошибка аппроксимации.
Abstract.
The article considers the results of multiple correlation and regression analysis of the water supply system of the Kaluga region guaranteeing organization. It considers the tightness of the correlation between indicators of the status of the guaranteeing
© Комаров С. М., 2018.
supplier and the organization in the region. The author substantiates by statistical method the inexpediency of using depreciation as a criterion determining the degree of priority and the need for modernization of water supply facilities in municipal areas. The author proposes to analyze the water supply system of the region as an open cybernetic system and to adapt the system of comparative indicators of the International Water Resources Association for the Russian reality in order to determine the criteria for the modernization priority of objects in the region.
Key words: cybernetic system, international water resources Association, multiple correlation coefficient, determination coefficient, average approximation error.
Приоритетной задачей в нынешнем тысячелетии является обеспечение населения питьевой водой и санитарными услугами надлежащего качества. Социальная значимость воды стала актуальной на рубеже тысячелетий, когда во всем мире четко обозначились две тенденции в мировом водопользовании, как реальные угрозы существованию человечества вообще, а именно:
• расточительное отношение к водным ресурсам в плане эффективности их использования для бытовых хозяйственных нужд;
• игнорирование необходимости усилий по снижению водоемкости экономической деятельности, по сохранению и восстановлению водных ресурсов, а также по надлежащей очистке бытовых и промышленных сточных вод [1].
Решение таких глобальных задач требует коренного технического обновления систем водоотведения, внедрения современных технологий в водопроводно-канализационное хозяйство разных стран, привлечения серьезных финансовых ресурсов.
Напряженная водохозяйственная и водно-экологическая ситуация наблюдается и во многих регионах Российской Федерации. По мнению многих специалистов, водное хозяйство страны всегда находилось «на задворках» отечественной экономики. На самом деле это базовая отрасль, от успешного функционирования которой зависит стабильность всего
хозяйственного комплекса, жизнеобеспечение населения и состояние окружающей среды. Современное состояние природных водоисточников и систем централизованного водоснабжения не позволяет обеспечить требуемое качество питьевой воды [2].
В предыдущих своих работах автор уже рассматривал состояние системы водоснабжения в регионе на примере организации, являющейся гарантирующей для 23 районов Калужской области из 24 имеющихся. В данных работах был проведен математический анализ состояния системы водоснабжения муниципальных районов Калужской области, где было сделано предположение о наличии некоторой взаимос-вясвязи между амортизационным износом сетей водоснабжения и потерями воды для ряда районов. Однако на основании сравнительного анализа, проведенного с использованием математических методов, в данных работах не была представлена четкая связь между потерей воды в системе водоснабжения и состоянием системы водоснабжения. Существование этой взаимосвязи на данный момент остается нерешенной задачей.
Однако именно наличие связи между потерей воды и состоянием системы водоснабжения должно было явиться критерием, определяющим степень очередности и необходимость проведения модернизации объектов системы управления ресурсами жилищно-коммунального хозяйства в муниципальных районах.
Для решения данной задачи автор пользовался элементарно математическим методом который в данном случае оказался несостоятельным. Поэтому автор предлагает использовать статистические методы для проведения исследования с целью определения состояния системы водоснабжения региона. Автор предполагает, что в данном случае парный и множественный корреляционный виды анализа могут дать ответ о наличии взаимосвязи между потерей воды в сетях водоснабжения различных районов Калужской области в 2015 г. и состоянием системы водоснабжения региона, который предполагается выполнить на примере гарантирующего поставщика ГП «Калугаоблводоканал».
Одним из основных показателей взаимозависимости двух случайных величин является парный коэффициент корреляции, служащий мерой линейной статистической зависимости между двумя величинами. Парный коэффициент корреляции изменяется в пределах от -1 до +1, при этом между величинами х и у связь функциональная. Если же коэффициент равен 0, то линейная связь отсутствует. Частный коэффициент корреляции обладает всеми свойствами парного, т. е. если частный коэффициент корреляции равен ±1, то связь между двумя величинами функциональная, а равенство его нулю свидетельствует о линейной независимости этих величин. Множественный коэффициент корреляции характеризует степень линейной зависимости между величиной х1 и остальными переменными, входящими в модель.
При определении качественной характеристики взаимосвязи считаю необходимым использовать следующие значения [3]:
Значение r Связь
От 0 до ±0,3 Практически отсутствует
От ±0,3 до 0±0,5 Слабая
От ±0,5 до ±0,7 Умеренная
От ±0,7 до ±1 Сильная
Для начала представим абсолютные и относительные показатели, рассмотренные при элементарно-математическом методе анализа в предыдущих работах, посвященных состоянию системы водоснабжения Калужской области на примере гарантирующей организации.
Имея данные, приведенные в таблице, можно приступить к проверке взаимосвязи потерь воды с состоянием сетей водоснабжения, а именно провести анализ показателей как амортизационный износ, протяженность, количество аварий в сетях и протяженность сетей, нуждающихся в замене.
В статье «Потери питьевой воды в системе водоснабжения районов Калужской области в зависимости от износа сетей водоснабжения» [10] был проведен анализ зависимости потерь амортизационного износа сетей водоснабжения и потерь воды в сетях, однако элементарно математический и сравнительный анализ не смогли дать ответ на вопрос о существовании данной зависимости. Следовательно, в первую очередь, предлагаю рассчитать парный коэффициент корреляции на основе показателей износа и потерь воды, а также множественный коэффициент корреляции, добавив в анализ такой показатель, как протяженность сетей.
При проведении корреляционного анализа парный коэффициент корреляции между износом и потерями воды составил -0,24, что говорит о том, что связь между этими показателями практически отсутствует. Множественный корреляционный анализ также не выявил связь потери воды с протяженностью и износом сетей, в то же время частный коэффициент корреляции между протяженностью и потерями воды составил 0,08, что еще ниже, а частный коэффициент корреляции между износом и протяженностью сетей составил всего 0,38, что показывает некоторую зависимость между протяженностью сетей и износом, но согласно качественным характеристикам связи данную связь можно представить как слабую. Сам же множественный коэффициент корреляции составил те же 0,24.
Так как взаимосвязь между износом сетей и потерями воды не установлена, предлагаю
Таблица
Статистические данные о состоянии системы водоснабжения гарантирующей организации Калужской области
№ п/п Муниципальный район и городские округа Подано воды в сеть, тыс. м3 Потери воды, тыс. м3 Потери воды, % Протяженность сети, км Амор-тизаци-онный износ сети, % Количество аварий в сетях во-доснабже-ния, ед. Сети водоснабжения, нуждающиеся в замене, км
1 Калуга 55 803,22 26 969,18 0,48 20375,11 17% 8 44,43
2 Бабынинский район 242,82 23,36 0,10 1780 63% 0 4,9
3 Борятинский район 119,62 12,61 0,11 19256,3 69% 0 11,6
4 Боровский район 2 486,84 343,90 0,14 81292,8 73% 7 30
5 Дзержинский район 5 010,52 2 164,28 0,43 148207,1 90% 8 30
6 Думиничский район 343,73 30,39 0,09 17802,9 11% 5 41,3
7 Жиздринский район 181,95 0,824 0,00 32599,43 57% 0 10,7
8 Износковский район 64,73 8,46 0,13 15820,01 5% 2 59,6
9 Кировский район 31,05 0,2 0,01 38643,72 1% 0 64,5
10 Козельский район 1 396,65 393,20 0,28 89427 36% 11 81,8
11 Куйбышевский район 125,56 24,78 0,20 13132,9 18% 1 3,9
12 Людиновский район 2 317,83 162,20 0,07 45900 85% 0 2,1
13 Малояросла-вецкий район 349,55 31,63 0,09 14778 39% 0 3,6
14 Медынский район 707,80 404,09 0,57 20922,51 22% 2 5,2
15 Мещовский район 227,32 37,46 0,16 39108,45 85% 0 13
16 Мосальский район 408,10 197,90 0,48 81607,9 58% 0 26,9
17 Перемышль-ский район 1 732,00 1 316,23 0,76 98745,7 45% 0 31
Окончание таблицы
№ п/п Муниципальный район и городские округа Подано воды в сеть, тыс. м3 Потери воды, тыс. м3 Потери воды, % Протяженность сети, км Амор-тизаци-онный износ сети, % Количество аварий в сетях во-доснабже-ния, ед. Сети водоснабжения, нуждающиеся в замене, км
18 Спас-Демен-ский район 160,08 8,96 0,06 22190 47% 0 11,5
19 Сухиничский район 801,93 91,22 0,11 93685,35 72% 0 32,99
20 Тарусский район 481,81 37,35 0,08 11957,2 54% 7 6,5
21 Ульяновский район 125,72 7,58 0,06 6615 96% 0 1,6
22 Ферзиковский район 1 277,91 808,27 0,63 72529,5 59% 0 5,6
23 Хвастовичский район 304,56 70,50 0,23 77753 80% 1 8,46
24 Юхновский район 573,90 287,03 0,50 75969,09 67% 19 52,7
25 Итого 75 275,16 33 431,59 0,44 1 140 098,97 60% 71 583,88
на основании имеющихся статистических данных рассмотреть взаимозависимость между подъемом воды, ее потерей и износом. Парный коэффициент корреляции между поданной воды и потерями воды составил 0,998, что показывает очень сильную связь между этими двумя показателями. Следовательно, имеется тесная связь между количеством поданной воды и количеством потерь воды. Однако частный коэффициент между подъемом и износом сетей составил всего -0,23, что говорит о том, что взаимная связь между износом сетей и количеством поданной воды отсутствует.
Множественный коэффициент корреляции между износом сетей, потерями воды и количеством аварий в сетях составил всего 0,34, что характеризуется как слабая связь. При этом частные показатели связи между
износом и потерями, потерями и авариями, авариями и износом составили всего: 0,24; 0,24 и -0,02 соответственно.
Множественный коэффициент корреляции между потерей воды, количеством аварий и сетями водоснабжения, нуждающимися в замене, составил 0,25. Однако следует отметить, что он показал умеренную связь 0,54 между количеством аварий и сетями водоснабжения, нуждающимися в замене, что не было достигнуто при анализе в статье [9].
Множественный коэффициент корреляции между сетями водоснабжения, нуждающимися в замене, износом и количеством аварий составил 0,7, что указывает на сильную связь, при этом частный коэффициент между сетями водоснабжения, нуждающимися в замене, и износом составил -0,45, что может рассматриваться как слабая обратная связь.
Таким образом, проведя корреляционный анализ связи показателей, характеризующих состояние системы водоснабжения Калужской области, можно сделать следующие выводы:
1) взаимосвязь между потерей воды в сетях и амортизационным износом практически отсутствует;
2) существует слабая взаимосвязь между протяженностью и амортизационным износом сетей водоснабжения;
3) множественный коэффициент корреляции между потерями воды, амортизационным износом сетей и протяженностью сетей показал практическое отсутствие взаимосвязи;
4) существует сильная взаимосвязь между объемом поданной воды и потерями воды;
5) множественный коэффициент корреляции между потерями воды, амортизационным износом сетей и количеством поданной воды показал практическое отсутствие взаимосвязи;
6) взаимосвязь между подъемом и износом сетей практически отсутствует;
7) множественный коэффициент корреляции между износом сетей, потерями воды и количеством аварий в сетях показал слабую взаимосвязь и является кумулятивным, так как частные коэффициенты показывают практическое отсутствие связи;
8) существует умеренная взаимосвязь между количеством аварий и сетями водоснабжения, нуждающимися в замене;
9) взаимосвязь между потерей воды, количеством аварий и сетями водоснабжения, нуждающимися в замене, практически отсутствует;
10) множественный коэффициент корреляции между сетями водоснабжения, нуждающимися в замене, износом и количеством аварий показал сильную взаимосвязь;
11) существует слабая взаимосвязь между сетями водоснабжения, нуждающимися в замене, и амортизационным износом.
Корреляционный анализ имеющихся показателей системы водоснабжения Калужской области позволил ответить на вопросы, которые остались открытыми в предыдущей работе [9].
Однако следует отметить, что противоречие методики статистического наблюде-
ния, используемой Росстатом посредством статистической отчетности № 1-Водопровод «Сведения о работе водопровода (отдельной водопроводной сети)», и методикой статистического наблюдения, используемой Министерством строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ посредством Методических указаний по расчету потерь горячей, питьевой, технической воды в централизованных системах водоснабжения при ее производстве и транспортировке, остались неразрешенными. Поэтому установить количество потерь за счет естественной убыли, при повреждениях, расходах воды на отогрев трубопроводов, скрытых потерях воды на сетях и провести корреляционный анализ данных факторов с потерями воды не представляется возможным.
Несмотря на противоречие методик статистического наблюдения, имея результаты корреляционного анализа, далее можно перейти к математическому описанию конкретных видов зависимости с использованием регрессионного анализа.
Для описания математической зависимости между частными показателями, имеющими корреляционную связь, использованы линейная и нелинейные модели функции регрессии.
Анализ потерь воды в зависимости от подъема, проведенный двумерным линейным уравнением регрессии, показал, что при увеличении объема подачи воды в сеть на единицу его измерения потери воды в среднем увеличиваются на 0,4846 тыс. м3, однако при этом среднее значение средней аппроксимации составило 2771,37%, то есть данная модель не согласуется с исходными данными и не может быть использована. Самый низкий процент средней ошибки аппроксимации составил 157,1698% при использовании модели степенной регрессии. Коэффициент детерминации составил 0,9977%.
Анализ, проведенный двумерным линейным уравнением регрессии, показал, что при увеличении сетей, нуждающихся в замене, на единицу его измерения количество аварий увеличивается на 0,114 аварий, то есть при увеличении сетей, нуждающихся в замене, на 8,746 км количество аварий будет увели-
чиваться на 1, значение средней аппроксимации составило 27,93%. F критерий Фишера [4] составил Fфакт 9,1872, Fтабл 4,3009, что означает значимость данного уравнения. ^статистика Стьюдента [4] при табличном значении 2,0739 составила следующие значения ta 3.031, ^ 0.1418 и ^у 3.031, так как ^ ниже табличного значения, ^статистика Стьюдента показывает отсутствие значимости данного уравнения. Следовательно, два показателя из трех показывают отсутствие значимости данного уравнения.
При использовании логарифмической модели регрессии протяженности сетей, нуждающихся в замене, к износу показал, что при увеличении амортизационного износа на единицу его измерения протяженность сетей, нуждающихся в замене, в среднем увеличиваются на 11,4 км тыс. м3, однако при этом среднее значение относительной аппроксимации составило 193,4238%, то есть данная модель не согласуется с исходными данными и не может быть использована. Также индекс детерминации составил всего 0,2853. F критерий Фишера составил Fфакт 8,7805, Fтабл 4,3009, что означает значимость данного уравнения.
Другие модели построения функции по данным частным показателям зависимости также не подтвердили однозначных решений, удовлетворяющих одновременно нескольким критериям значимости проверяемых параметров. Следовательно, при наличии слабой корреляционной зависимости приведенных выше частных коррелируемых показателей выявить значимую закономерность не представляется возможным, так как модели слишком сильно не согласуются с исходными данными.
Таким образом, двумерная линейная модель уравнения регрессионного анализа оказалась верной только для частного показателя зависимости количества аварий от протяженности сетей, нуждающихся в замене, остальные выводы являются ошибочными, и математическое описание зависимости между частными показателями, не прошедшими аппроксимацию, требует отличных функций регрессии.
Множественный регрессионный анализ зависимости количества аварий от износа сетей
и протяженностью сетей, нуждающихся в замене, показал коэффициент детерминации всего 0,35664. Следовательно, расчетные параметры модели дают величину соответствия модели данным 35,6%, при этом стандартная ошибка аппроксимации составляет всего 4,04%.
Что же касается множественного регрессионного анализа между потерей воды, количеством аварий и сетями водоснабжения, нуждающимися в замене, то коэффициент детерминации в данном анализе составил всего 0,0692. Следовательно, расчетные параметры модели на дают величину соответствия модели данным 6,92%, при этом стандартная ошибка аппроксимации составляет 5523,93%.
Таким образом, установить устойчивую значимую тенденцию с низкой аппроксимацией и высоким коэффициентом детерминации в результате регрессионного анализа не удалось ни в одной из групп показателей, показавших корреляционную зависимость.
Регрессионный анализ зависимости потери воды от подъема воды как линейным, так и степенным уравнением показал высокую ошибку аппроксимации.
Проведенный статистический анализ данных сетей водоснабжения выявил корреляционную зависимость между частными парными коэффициентами корреляции, а также кумулятивный эффект множественных коэффициентов частных показателей, используемых в анализе системы водоснабжения. Однако он не выявил между показателем значимой тенденции с низким показателям аппроксимации и высоким коэффициентом детерминации. Следовательно, данные показатели, характеризующие состояние системы водоснабжения, не могут использоваться как основные критерии при определении очередности и необходимость проведения модернизации объектов системы управления ресурсами жилищно-коммунального хозяйства в муниципальных районах региона.
Для выработки критериев, используемых при определении очередности и степени необходимости проведения модернизации системы водоснабжения, автор предлагает рассматривать систему водоснабжения региона как открытую кибернетическую систему с входами и выходами ресурсов, а также адаптировать
систему сравнительных показателей для единой оценки деятельности предприятий водоснабжения, разработанную Международной ассоциацией водных ресурсов для российской экономической и административно-правовой действительности, с целью определения критериев очередности модернизации объектов в регионе. Так как система МАВР является международным инструментом и была испытана в Германии с последующей корректировкой под условия данной страны, что говорит о ее гибкости и возможности к адаптации под разные условия.
Кибернетический подход отличается относительностью точки зрения на систему. Эта относительность проявляется в том, что одна и та же совокупность элементов в одном случае может рассматриваться как самостоятельная система, а в другом - как часть некоторой большей системы, в которую она входит в качестве составляющей [6].
Каждая кибернетическая система характеризуется свойствами тех объектов, которые составляют эту систему, и связями этой системы со средой. Конкретная кибернетическая система состоит из конкретных объектов (например, машин, природных ресурсов, людей и т. п.); ее связи с окружающей средой выражаются в виде определенных физико-химических величин (сил, потоков энергии или материи и т. п.).
Сложный кибернетический объект представляет собой структуру, состоящую из взаимосвязанных между собой объектов более низкого уровня. То есть изменения, происходящие в любом из объектов более низкого уровня, всегда повлекут изменения других объектов более высокого уровня. Указанная связь между объектами может быть выражена в виде однозначно определенной функции-преобразователя. Таким образом, модель кибернетического объекта есть совокупность алгоритмов преобразований входных ресурсов в выходные.
Функционирование любой системы происходит в некоторой окружающей ее внешней среде, не входящей в систему, но определенным образом взаимодействующей с ней.
Система сравнительных показателей МАВР характеризуется следующими признаками:
• учет всех задач водоснабжения (качество питьевой воды и водоснабжения, гарантиро-ванность поставок, уровень обслуживания клиентов, экономическая эффективность деятельности предприятия водоснабжения и его устойчивое развитие);
• иерархическая структура системы данных показателей;
• инструменты для интерпретации результатов по отдельным показателям;
• принятие во внимание требований различных групп потребителей;
• однозначное определение всех понятий и задач;
• обеспечение точности и надежности всех данных;
• периодический учет и оценка данных при помощи программного обеспечения.
Исходными данными для определения сравнительных показателей являются контекстная информация и переменные величины. Первая необходима для правильной интерпретации будущих результатов и включает в себя описание предприятия ВКХ, а также системы района водоснабжения. Вторые разбиты на восемь тематических групп и служат непосредственной информационной базой для расчета сравнительных показателей - объемы воды, персонал, оборудование, производство, демография и клиенты, качество и услуги, финансы и экономическая эффективность, время.
Сравнительные показатели, охватывающие весь спектр задач водоснабжения, объединены в шесть групп - водные ресурсы, персонал, оборудование предприятия, его производственная деятельность, услуги и сервис, экономическая эффективность. В зависимости от особенностей ВКХ той или иной страны данные показатели можно сокращать по их числу, вводить новые или группировать по-другому.
Рассматривая систему водоснабжения как кибернетическую, становится возможным разработка критериев оценки степени очередности модернизации для объектов инфраструктуры водоснабжения с учетом признаков, предложенных Международной Ассоциацией Водных Ресурсов, а также дополнение ее показателями процессов, характеризующих работу городского водопровода, или использования водных ресурсов региона.
Список литературы
1. Иванов В. А. Мировой опыт управления водопроводно-канализационным хозяйством: учебное пособие. Ижевск, 2013.
2. Савичев О. Г., Токаренко О. Г. Управление водными ресурсами: учебное пособие. Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2014.
3. Статистика: учебник для студ. учреждений сред. проф. образования / В. С. Мхита-рян, Т. А. Дуброва, В. Г. Минашкин и др.; под ред. В. С. Мхитаряна. 14-е изд., стер. М.: Издательский центр «Академия», 2015.
4. Теория статистики: учебник / под ред. проф. Г. Л. Громыко. 3-е изд., перераб. и доп. М.: ИНФРА-М, 2012.
5. Бажин И. И. Экономическая кибернетика. Харьков: Консум, 2007.
6. Управление водохозяйственными системами: учебник / Р. Г. Мумлудзе, Г. Н. Гужи-на, Н. В. Быковская, А. А. Кузьмин. М.: КНОРУС, 2010.
7. Приказ Росстата от 15.08.2016 № 427. URL: http://www.consultant.ru/document/ cons_doc_LAW_203529/ (дата обращения: 02.04.2018).
8. Методические указания по расчету потерь горячей, питьевой, технической воды в централизованных системах водоснабжения при ее производстве и транспортировке. Утв. Приказом Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ от 17 октября 2014 г. 640/пр. URL: http://www.consultant.ru/document/ cons_doc_LAW_175520/ (дата обращения: 02.04.2018).
9. Комаров С. М. Анализ системы управления ресурсами жилищно-коммунального хозяйства на примере гарантирующей организации ГП «Калугаоблводоканал» // Петербургский экономический журнал. 2018. № 2. С. 135-143. URL: https://www.gukit. ru/sites/default/files/ogpage_files/2018/07/no2_2018.pdf (дата обращения: 03.09.2018).
10. Комаров С. М. Потери питьевой воды в системе водоснабжения районов Калужской области в зависимости от износа сетей водоснабжения // Достижения и проблемы современной науки: по материалам XXVIII научно практической конференции. СПб., 3 февр. 2018 г. // Научный журнал «Globus». 2018. С. 70-74. URL: http://globus-science.ru/Archive/new/Globus_Multi_February_2018.pdf (дата обращения: 02.04.2018).
