Обоснование направлений повышения эффективности использования вагонного парка транспортной компании Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ОБОСНОВАНИЕ НАПРАВЛЕНИЙ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ВАГОННОГО ПАРКА ТРАНСПОРТНОЙ КОМПАНИИ

Ермолаев А.В., аспирант Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего профессионального образования «Московский государственный университет путей сообщения» (МИИТ)

В статье представлена экономическая характеристика параметров использования частного вагонного парка. Предложена кластерная структура транспортных компаний на основе многомерной классификации распределения вагонного парка. Разработан механизм консолидации вагонного парка вокруг транспортных компаний, имеющих минимальное отклонение от центра кластера. Предложена система показателей использования вагонного парка, влияющих на экономический результат транспортной компании, получаемый из доходов от предоставления вагонов в аренду. Определена краткосрочная динамика развития показателей использования вагонного парка транспортной компании. Установлено, что приоритетным направлением в деятельности частной транспортной компании является повышение интенсивности использования основных средств в процессе осуществления перевозок грузов.

Ключевые слова: повышение эффективности использования, обоснование направлений, вагонный парк, частная транспортная компания.

JUSTIFICATION WAYS TO INCREASE EFFICIENCY OF THE TRANSPORT COMPANY CAR FLEET

Ermolaev A., the post-graduated student, Federal State Budget Institution of Higher Professional Education «Moscow State University of

Railway Transport» (MIIT)

The article presents the economic characteristics of the parameters of the private car fleet. Proposed cluster structure transport companies on the basis of a multi-dimensional classification of the distribution of the rolling stock. The mechanism of consolidation around transport rolling stock companies with minimal deviation from the center of the cluster. The system of indicators of the rolling stock, affecting the economic result of the transport company, derived from the revenue from the provision of cars for rent. Determined by the dynamics of the short-term performance of the rolling stock of the transport company. Found that the priority of the private transport company is to increase the intensity of the use of fixed assets in the course of transportation of goods.

Keywords: increase efficiency, justification directions wagon yard, a private transport company.

Россия занимает третье место по грузообороту на железных дорогах после США и Китая. В этих странах масштабы рынка грузовых перевозок сопоставимы, но, несмотря на это, наблюдается существенная разница в том, по какому принципу устроен рынок грузовых транспортных услуг в России и за рубежом, какая роль отводится частному сектору в деятельности железнодорожного транспорта.

США начали реформировать отрасль железнодорожных грузовых перевозок в 1970-х годах, путем создания вертикально интегрированных транспортных компаний, владеющих на правах собственности как железнодорожной инфраструктурой, так и подвижным составом.

В настоящее время на рынке около 500 компаний, однако, доминирующее положение имеют перевозчики первого класса с годовой выручкой от 360 млн. долл., сформировавшиеся путем консолидации активов ранее существовавших компаний.

Китай полная противоположность США за исключением той же вертикальной интеграции. В отличие от конкурентной модели в США, всю отрасль КНР контролирует министерство железных дорог, в управлении которой находится компания China Railways, занимающая монопольное положение на рынке перевозок.

Россия для реформы железных дорог выбрала европейскую модель организации производства на железнодорожном транспорте - разделение инфраструктуры и перевозочного процесса.

Окончательно сформировавшийся за последние годы институт частных транспортных компаний, осуществляющих перевозку грузов с использованием собственного или арендованного вагонного парка, стал доминировать на российском рынке грузовых транспортных услуг.

Так, в структуре погрузки на российских железных дорогах преобладают вагоны, находящиеся в собственности или аренде у частных транспортных компаний (рис. 1). По итогам 2011 года большая часть грузов была перевезена с использованием частного вагонного парка.

В настоящее время парк грузовых вагонов в России достиг численности в 1,1 млн. единиц, что является историческим рекордом за всю история страны. Грузовые вагоны закупаются под существующие или будущие контракты на перевозку с крупными грузоотправителями, доходы от которых способны возместить затраты транспортной компании на их приобретение. С другой стороны, потребность в грузовых вагонах зависит не только от объемов предъявляемого груза, но и от того, насколько эффективно используется имеющийся в распоряжении у транспортной компании вагонный парк. Чем более эффективно используются основные средства, тем меньшее количество вагонов понадобится для перевозок заданного объема грузов, что, в конечном счете, способствует снижению дефицита в погрузочных ресурсах для грузоотправителя.

Рис.1. Структура погрузки на сети железных дорог ОАО «РЖД» в 2011 году (За 100% принято 1,39 млрд. тонн)

Таблица 1. Соотношение грузовой работы к численности инвентарного вагонного парка и протяженности узких мест на российских железных дорогах

№п/п 2005 год 2006 год 2007 год 2008 год 2009 год 2010 год 2011 год

Погрузка (млн.тонн) 1,27 1,31 1,34 1,30 1,10 1,20 1,24

Грузооборот (млрд.т/км) 2,0 1,95 2,09 2,42 1,87 2,01 2,13

Численность инвентарного вагонного парка (тыс. единиц) - - - - 991,9 1025,4 1066,4

Протяженность узких мест на железнодорожной инфраструктуре (км) - - 3.413 4.096 4.779 5.462 6.145

Установлено, что численность вагонного парка непрерывно возрастала на протяжении последних лет, но, несмотря на меньшие объемы погрузки и грузооборота на российских железных дорогах в 2011 году по сравнению с показателями 2008 года, нагрузка на инфраструктуру превысила докризисный уровень, а протяженность узких мест достигала 6.145 км в 2011 году, что составляет порядка 7% от общей протяженности железнодорожной сети (табл.1).

Рост нагрузок на инфраструктуру отражает нерациональное использование основных средств производства, то есть транспортные компании выстраивают такие логистические схемы, которые направлены не на сокращение порожнего пробега вагонов, а на снижение стоимости тарифной составляющей общих затрат.

Другая ситуация связана с простаиванием вагонов в ожидании выгодных грузов, препятствуя погрузке и разгрузке приходящих составов, на длительное время парализуя работу станций, отделений (дорог). Так, средняя участковая скорость движения грузового поезда по сети дорог ОАО «РЖД» имела устойчивую тенденцию к снижению: 2007 - 326 км/сутки, 2008 - 325 км/сутки, 2009 - 338 км/ сутки, 2010 - 324 км/сутки, 2011 - 297 км/сутки, 2012 - 269 км/ сутки. Показатель среднее время простоя вагона под грузовыми операциями на путях необщего пользования составил 39,9 часа в 2011 году, что более чем в два раза превышает уровень 2010 года1.

Вышеперечисленные факторы напрямую влияют на увеличение времени оборачиваемости грузовых вагонов. В результате чего, на рынке грузовых перевозок возникает искусственный дефицит -вагонов много, но грузоотправители не могут согласовать заявки на подачу вагонов под погрузку. В результате, по итогам 2011 года, число удовлетворенных заявок по наиболее востребованным к перевозке грузам для крупных грузоотправителей снизилось с 85% прошлого года до 60%, а для малого и среднего грузоотправителя с 75% до 30%, при этом общий рост тарифных ставок за пользование частными вагонами достиг 30% по сравнению с 2010 годом2.

35,0000

30,0000

25,0000

20,0000

15,0000

10,0000

5,0000

0,0000

XI Х2 ХЗ Х4 Х5 Х6 Х7 Х8 Х9 Х10 XII Х12 Х13 Х14 Х15 ^^внутригрупповаяварнацня —межгрупповаявар нация

Рис.2. Вариация показателей, участвовавших в кластеризации методом К-средних

1 Источник: Департамент экономической конъюнктуры и стратегического развития ОАО «РЖД»

2 Там же

По прогнозам ОАО «РЖД» за период 2011-2015 годов, прирост грузооборота ожидается порядка 2,5% ежегодно. При сохранении существующей эффективности использования вагонного парка для стабильной работы отрасли потребуется дополнительно привлечь до 300 тыс. единиц грузовых вагонов, что эквивалентно 750 млрд. рублей. Становится очевидным, что дальнейшее наращивание численности вагонного парка при сохранении существующей эффективности его использования увеличит нагрузку на железнодорожную инфраструктуру.

В этой ситуации особое значение приобретает задача обоснования направлений повышения эффективности использования вагонного парка транспортной компании.

Принимая во внимание опыт США по консолидации железнодорожных активов в рамках семи наиболее конкурентоспособных транспортных компаний, в настоящей статье приводятся результаты оценки рыночной позиции транспортной компании в конкурентной среде с помощью анализа количественной и качественной структуры распределения вагонного парка.

В этой связи, наибольший научно-практический интерес представляла группировка многомерных статистических данных с использованием кластерного анализа. Применение кластерного анализа осуществлялось на базе статистических данных вагонного парка шестидесяти транспортных компаний по данным за 2009-2010 года. При этом учитывалась как качественная структура вагонного парка, так и количественные показатели, характеризующие процесс использования вагонов.

Значение каждого из показателя представляло собой координату отдельной единицы наблюдения в многомерном пространстве координат. С целью обеспечения сопоставимости качественных показателей-координат, характеризующих род используемого вагона, применялся альтернативный признак, имеющий две взаимоисключающие разновидности: 1-наличие признака; 0-отсутствие признака.

С19

■ совокупность наблюдений кластера 3

Рис.4. Расстояния до центра по 10 компаниям кластера 3

■ совокупность наблюдений кластера 2

Рис.5. Расстояния до центра по 25 компаниям кластера 2

■ совокупность наблюдений кластера 1

Рис.6. Расстояния до центра по 25 компаниям кластера 1

Вычисления проводились в пакете прикладных программ 8Р883 в модуле К-средних. Анализ полученных классификаций и выбор лучшего разбиения наблюдений осуществлялся на основании значений функционалов качества, а также с учетом возможности проведения экономической интерпретации полученных результатов.

Полученную классификацию структуры распределения вагонного пара можно считать удачной, поскольку удалось разбить всё множество наблюдений на группы, вариация показателей в которых существенно ниже, чем во всей имеющейся выборке (рис.2). Дальнейшее увеличение числа кластеров приводило к образованию неоднородных совокупностей объектов.

В полученной кластерной структуре приведены индекс концентрации (СЯ) и индекс Герфиндаля-Гиршмана (НН1) по трем крупнейшим компаниям, а также количественно оценены степени схожести самих кластеров по удаленности друг от друга (рис. 3).

Полученные межкластерные расстояния свидетельствуют о конкурентном характере взаимодействия между представителями кластеров 1 и 3, а также кооперации, которая осуществляется между компаниями кластеров 2 и 1-3.

Полученные результаты классификации позволили оценить рыночные позиции транспортных компаний по отклонению относительно центра кластера. Для этого вычислялось евклидово расстояние до центра кластера по каждому объекту наблюдения:

Результаты расчетов представлены на рисунках 4-6.

На основе полученных данных установлено, что центр кластера более стабилен по сравнению с его отдельными представителями. В связи с этим компании, имеющие минимальное отклонение от центра кластера могут выполнять интегрирующие и координирующие функции по использованию грузовых вагонов, а их структура и величина могут приниматься в качестве рекомендованных.

Транспортные компании, имеющие минимальное отклонение:

• в первом кластере - «ТТК-Транс»,

• во втором кластере - «Сибирская угольная энергетическая компания (СУЭК)»,

• в третьем кластере - «Независимая транспортная компания (НТК)».

С целью повышения эффективности использования грузовых вагонов в дальнейшем необходимо обеспечить консолидацию вагонного парка вокруг транспортных компаний, имеющих минимальное отклонение от центра кластера.

Такая структура позволит обеспечить формирование двух сегментов рынка грузовых перевозок. В одном из сегментов будут функционировать крупные транспортные компании, осуществляющие общесетевые маршрутные и повагонные перевозки с использованием универсального вагонного парка. Это создаст необходимый эффект масштаба присутствия на всей сети железных дорог, позволит контролировать порожний пробег грузовых вагонов на основе диспетчерских центров и обеспечит баланс в погрузочных ресурсах как для крупного, так и для среднего, малого грузоотправителя.

Другой сегмент рынка перевозок будет включать транспортные компании, использующие специализированный парк вагонов для обслуживания определенных клиентов, видов груза или отдельных мар-

шрутов в рамках одного подразделения железной дороги.

Далее проведен отбор и анализ динамики развития показателей использования вагонного парка на примере транспортных компаний третьего кластера4. Для включения в модель прогнозирования значимых показателей, определяющих экономический результат транспортной компании, получаемый из доходов от предоставления вагона в аренду, отобраны семь средневзвешенных показателей (табл.2).

Анализ динамики показателей использования вагонного парка осуществлялся с помощью прогнозирования временных рядов. Для восьми показателей применялись две модели прогнозирования: простая сезонная и аддитивная Уинтерса.

Для первой группы показателей (Х2;Х3;Х4;Х5;Х6) не наблюдается какой-либо постоянной тенденции к росту или убыванию, что отчетливо видно на представленных ниже графиках простых сезонных моделей (рис.7).

Для показателей (Х1;Х7;Х8) удалось определить устойчивую тенденцию к росту наряду с наличием сезонной компоненты не меняющей своей амплитуды за рассматриваемый период времени (рис.8).

Согласно полученному краткосрочному прогнозу на 12 месяцев вперед, средневзвешенная выручка транспортной компании от предоставления вагона в аренду в 2012 году по сравнению с 2011 годом составит в процентном исчислении: 1 квартал - 17,95%, 2 квартал -24,14%, 3 квартал - 22,16%, 4 квартал - 16,71%.

На основе полученных числовых значений временного ряда за пять лет, проведено моделирование производственно-экономической деятельности транспортной компании с помощью построения многофакторного уравнения регрессии по средневзвешенному показателю выручки на один вагон.

Модель строилась на главных компонентах. Данный способ моделирования точнее, имеет меньшее смещение, поскольку в многомерном факторном анализе используются все имеющиеся экспериментальные данные. При этом они модифицированы так, чтобы избежать как проблемы мультиколлинеарности, так и переоценки исходных переменных.

Выделение двух главных компонент, объясняющих более 85% суммарной дисперсии, осуществлялось методом вращения Эквимакс в программной среде 8Р88 (табл. 3).

Первая главная компонента (Б^ тесно связана с показателями: Х2 -остаточная стоимость грузового вагона (Б1Х2,=0,972), Х5 -срок окупаемости грузового вагона (Б1Х5,=0,966), Х6 -доходность грузового вагона (Б1Х6,=-0,968). Первая компонента характеризует финансовые расходы транспортной компании на обновление, увеличение грузового парка.

Вторая главная компонента (Б2) является линейной комбинацией исходных показателей: Х1 - ставка за вагон в сутки (Б2Х1,=0,630), Х3 -оборот грузового вагона (Б2Х3,=0,950), Х4 -эксплуатационные расходы (Б2Х4,=0,959), Х7 -общий пробег грузового вагона (Б2Х7 ,=0,801). Вторая главная компонента представляет интенсивность использования вагонного парка.

Расчет параметров регрессии производился при помощи программных средств 8Р88. В таблице 4 приведены результаты регрессионного моделирования полученных главных компонент.

Таким образом, искомая зависимость от главных компонент имеет следующий вид:

у СП = -С, 001 - 0, ^61У; +■ с, зз?(2)

Показатели качества для каждого из полученных коэффициентов сведены в таблицу 5.

Таблица 2. Совокупность показателей использования вагонного парка транспортной компании (за период 2008-2011гг.)5

№ п/п наименование показателя: единица измерения:

Xi ставка за вагон в сутки руб./сутки

x2 остаточная стоимость грузового вагона тыс. руб.

X3 оборот вагона сутки

x4 эксплуатационные издержки на вагон тыс. руб.

x5 срок окупаемости грузового вагона месяцы

X6 доходность грузового вагона проценты

X7 общий пробег грузового вагона километры

X8u средневзвешенная выручка на один вагон тыс. руб.

3 «Statistical Package for the Social Sciences» — «статистический пакет для социальных наук»

4 В последующем полученные результаты анализа обобщены для одной транспортной компании.

5 За основу принимались показатели использования вагонов-цистерн для перевозок нефтяных грузов.

Рис.7. Графики фактических и прогнозных значений показателей (для данных рядов использовалась простая сезонная модель)

Как следует из полученных значений, уравнение имеет значимые коэффициенты (об этом свидетельствуют значения 1-статистики) и сама гипотеза о наличии регрессии не может быть отвергнута в соответствии со значением критерия Фишера (см. табл.4).

По данным, представленным в уравнении 2 на средневзвешенную выручку, в первую очередь, оказывает влияние интенсивность использования вагонного парка (Б2), во вторую очередь - финансовые расходы, приходящиеся на обновление, увеличение вагонного парка (Б1).

Знаки в уравнении регрессии соответствуют результатам качественной интерпретации. Повышение интенсивности использования вагонного парка за счет ускорения оборачиваемости основных средств производства при снижении расходов на обновление, увеличение производственной базы способствует росту выручки транспортной компании от предоставления вагона в аренду.

Полученная зависимость выручки транспортной компании от выделенных главных компонент указывает, что одним из важнейших направлений повышения эффективности работы транспорт-

Рис.8. Графики фактических и прогнозных значений показателей (для данных рядов использовалась аддитивная модель Уинтерса) Таблица 3. Собственные значения и относительный вклад главных компонент

главные компоненты (Ру) собственные значения (1у) относительный вклад Гу в процентах накопленный относительный вклад в процентах

Р1 3,911 55,874 55,874

*2 2,175 31,068 86,943

ъ 0,489 6,989 93,932

0,344 4,914 98,845

0,063 0,897 99,742

0,013 0,185 99,927

0,005 0,073 100,000

Таблица 4. Результаты оценки регрессионного уравнения

№ п/п Показатель регрессии Значения показателя

1. Я-квадрат 0,744109852

2. Множественный Я 0,862618022

3. Нормированный Я-квадрат 0,728601358

4. Стандартная ошибка 0,528544921

5. Количество наблюдений 60

6. Критерий Фишера 47,98079419

7. Значимость Б 1,70956*10'7

8. Значение -0,001

9. Значение 01 -0,261

10. Значение £1 0,835

Таблица 5. Оценка коэффициентов уравнения регрессии

Коэффициенты Значения Стандартная ошибка t- статистика Нижние границы Верхние границы

Ро -0,001 0,08809082 -0,009460756 -0,180055526 0,178388715

Pi -0,261 0,089340335 -2,916702933 -0,442343497 -0,07881494

Рз 0,835 0,089340363 9,351706837 0,653720546 1,017249212

ной компании является ускорение оборачиваемости грузового вагона за одну коммерческую операцию, что традиционно имеет большое значение для интенсификации перевозочного процесса в целом.

Однако в рыночных условиях частной транспортной компании необходимо обеспечить не реализацию единичной перевозки, а стабильную поставку заявленного объема груза. В такой постановке для транспортной компании важно решение двуединой задачи -обеспечить высокую надежность используемого вагонного парка за счет обновления производственной базы, а также увеличивать интенсивность использование этого важного ресурса, что, в конечном счете, будет способствовать ускорению товарооборота.

В этой связи для первой компоненты можно выделить локальный и комплексный план мероприятий. Локальный план предполагает:

1. текущий контроль выбытия грузовых вагонов по причине истечения сроков службы;

2. реализацию мероприятий, направленных на увеличение нормативных межремонтных сроков пробега грузовых вагонов, за счет установки износостойких узлов и деталей в экипажной части грузового вагона;

Комплексный план предполагает:

3. организацию закупки современных моделей грузовых вагонов на долгосрочную перспективу, обладающих большим сроком использования по сравнению со стандартными типами вагонов (сроки эксплуатации более 30 лет), увеличенным сроком нормативных межремонтных сроков по пробегу (с 110/160 тыс.км. до 500 тыс. км.);

4. организацию проведения плановых и текущих видов ремонта в сертифицированных вагоностроительным заводом депо с формированием собственного оборотного фонда запасных частей.

Вторая главная компонента требует учета не только организационных аспектов, содержащихся в основе первой компоненты, но и разработки регламентированного плана мероприятий:

1. снижение простоев вагонов под грузовыми операциями (погрузка, выгрузка, переработка на попутных сортировочных и участковых станциях, подъездных путях грузовладельцев);

2. сокращение времени нахождения вагонов в плановых ви-

дах ремонта (деповской и капитальный);

3. снижение количества текущих ремонтов на сети дорог общего пользования;

4. обеспечение полной допустимой загрузки вагонов на станционных путях грузоотправителей и грузополучателей;

5. снижение величины порожнего пробега, за счет загрузки вагонов следующих в обратном направлении;

6. непрерывный контроль над дислокацией подвижного состава на всем пути следования;

Реализация предложенного комплекса мероприятий позволит ускорить оборот грузового вагона и увеличит в 2012 году средневзвешенную выручку транспортной компании от предоставления вагона в аренду в размере: 1 квартал - 18,344 тыс. рублей, 2 квартал - 22,963 тыс. рублей, 3 квартал - 20,751 тыс. рублей, 4 квартал -16,507 рублей.

Обоснованные в настоящей статье ряд направлений повышения эффективности использования вагонного парка, наряду с необходимостью дальнейшего совершенствования регуляторного механизма на предмет соответствия его рыночным условиям, будут способствовать укреплению конкурентоспособности железнодорожного транспорта.

Литература:

1. Персианов В.А. О структурных реформах на железных дорогах мира // Повышение эффективности работы предприятий в современных условиях/Межвуз. Сб. науч. тр./СамИИТ. Вып.15, 2008. - С.4-6.

2. Резер С.М. Экспедитор: архитектор и дирижер перевозочного процесса // РЖД-Партнер. - 2003.№4. - С.52-53.

3. Сенсюрин Ю.П. К вопросу о демонополизации отдельных сфер деятельности федерального железнодорожного транспорта на современном этапе // Бюллетень транспортной информации. -2000.№9.- С.11-13.

4. Соколов В. Стратегия осталась неизменной // РЖД-Парт-нер. - 2002.№7.- С.38-39.

5. Терёшина Н.П. Экономическое регулирование и конкурентоспособность перевозок.- М.: Железнодорожный транспорт, 1994.132 с.

ВЛИЯНИЕ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИХ РАЗРАБОТОК НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ РАБОТЫ СТРОИТЕЛЬНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ

Кушиев Р.Г., к.э.н., докторант,

Даудова Л.Х. к.э.н., докторант, Дагестанский государственный технический университет

Раскрыт характер влияния научно-технических разработок на эффективность строительных предприятий. Изложены основные проблемы увеличения жизненного цикла новых разработок и показаны пути их решения.

Ключевые слова: разработка, жизненный цикл, эффективность, строительное предприятие.

THE IMPACT OF SCIENTIFIC AND TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS ON THE PERFORMANCE OF CONSTRUCTION ENTERPRISE

Kushiev R., Ph.D., the applicant,

Daudova L., Ph.D., the applicant, Dagestan state technical university

Disclose the nature of the influence of scientific and technological developments on the efficiency of construction enterprises. The basic problem of increasing the life cycle of new developments and ways of their solution.

Keywords: development, life cycle, efficiency, building enterprise.

Одним из важнейших факторов, влияющих на эффективность ния жизненного цикла внедряемых в производство новшеств. Мно-

работы строительных предприятий, является своевременное вне- гоплановость и противоречивость формулировок жизненного цикл

дрение результатов научно-технического прогресса в производ- новшеств затрудняют проведение анализа резервов его увеличения

ственный процесс. Прежде всего, это результаты, направленные и тем самым не способствуют повышению эффективности строи-

на повышение конкурентоспособности предприятия путем повы- тельного производства. На наш взгляд, следует различать жизнен-

шения качества выполняемых строительно-монтажных работ и ный цикл научной идеи и жизненный цикл разработки на основе

мероприятия, направленные на увеличение длительности жизнен- этой идеи, внедренной в производственный процесс, так как на ос-

ного цикла, внедряемых в производство новшеств путем их регу- нове одной фундаментальной идеи можно внедрить в производство

лярной модернизации. К основным таким результатам следует от- ряд новшеств.

нести использование новых строительных машин и материалов, Под жизненным циклом научной идеи обычно понимается пе-

конструкций и технологий. риод от ее возникновения и материализации в производстве, до

В настоящее время у экономистов нет однозначного понима- момента времени, когда она заменяется новой идеей, которая на-