CC BY
19В 2019 году средние номинальные доходы высокоразвитых сырьевых экспортно-ориентированных регионов составили 59,4 тыс. руб. Из них наибольший среднедушевой доход наблюдался в Ямало-Ненецком автономном округе (84,1 тыс. руб.) и Ненецком автономном округе (81,0 тыс. руб.), которые заняли первое и третье место в рейтинге субъектов Российской Федерации по этому показателю соответственно.
Разрыв в среднедушевых доходах между регионами с максимальным и минимальным значением среднедушевого дохода остается стабильным в сравнении с предыдущими годами и составляет 5,1 раза. Кроме того, практически не изменился и набор регионов — аутсайдеров по уровню номинального дохода.
Традиционно потребительский потенциал высокоразвитых и развитых регионов в России составляет более 2/3 совокупного потенциального объема потребления товаров и услуг. При этом в 2019 году на потребительский потенциал высокоразвитых финансово-экономических центров приходилось чуть менее трети (30,0%), что обусловлено сочетанием одновременно высоких среднедушевых доходов и численности населения. Оборот розничной торговли товарами в 2019 году вырос во всех типах регионов.
Наибольший прирост розничных продаж в прошлом году продемонстрировали центры обрабатывающей промышленности (+7,4%) и финансово-экономические центры (+7,3%). Наименьший прирост аутсайдерами по динамике розничных продаж стали Карачаево-Черкесская Республика (1,7%), Республика Калмыкия (-1,0%) и Магаданская область (-0,7%).—розничных продаж продемонстрировали аграрные регионы (+0,7%). Регионами Наименьшая доля продовольственных товаров в розничных продажах наблюдалась в
Республике Адыгея (27,2%, что связано с высокой ролью личных подсобных хозяйств в потреблении семей), г. Санкт-Петербург (34,3%), Белгородской (39,0%) и Астраханской областях (39,6%).
Таким образом, текущая пандемия серьезна сказалась на изменении покупательского спроса в регионах России, поэтому значимость оперативности анализа и возможность прогнозирования поведенческих изменений в текущих реалиях особенно важны. Сознание потребителя после окончания пандемии уже никогда не будут прежними, следовательно, те решения, которые принимает бизнес сегодня, будут основополагающими при его восстановлении.
Список литературы
1. Депутатова Е.Ю., Перельман М.А. Пути формирования потребительской лояльности в розничной торговле // Экономика и предпринимательство. - 2019. - №3 (104). -С. 737-741.
2. Джордж Кетона. Рациональное поведение и экономическое поведение. Ру Олдер-сон. Аналитические основы маркетинга. Классика маркетинга / составители Энис Б.М., Кокс К.Т, Москва М.П. -СПб: Питер, 2001. - 752 с.
3. Зверева А.О., Ильяшенко С.Б. Инновационные решения в торговле в контексте глобальных экономических процессов // Российское предпринимательство. - 2018. - Т. 19. № 3. - С. 609-618.
4. Маркетинг в отраслях и сферах деятельности: Учебник // Под ред. проф. Ю.В. Морозова, доц. В.Т. Гришиной. - 8-е изд. - М.: ИТК «Дашков и К», 2012.
5. Миронова В. Следить за изменениями потребления: кто первый поймет и поймает волну спроса - создаст конкурентное преимущество // Ри-тейл.ру, 06.04.2020 г. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.retail.ru
РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ ПРОМЫШЛЕННЫХ И ЭКОЛОГИЧЕСКИХ РИСКОВ ПРЕДПРИЯТИЯ
Чиназирова С.К.
доцент, кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики и управления ФГБОУ ВО
«Адыгейский государственный университет», Тлехурай - Берзегова Л. Т.
доцент, доктор экономических наук, профессор кафедры экономической теории и управления персоналом ФГБОУ ВО «Адыгейский государственный университет»
Бюллер Е.А.
доцент, кандидат экономических наук, доцент кафедры управления персоналом ФГБОУ ВО
«Адыгейский государственный университет»,
Кадакоева Г.В.
кандидат экономических наук, доцент кафедры финансов и кредита ФГБОУ ВО «Майкопский государственный технологический университет»
DEVELOPMENT OF AN INFORMATION SYSTEM FOR THE ASSESSMENT OF INDUSTRIAL AND ENVIRONMENTAL RISKS OF THE ENTERPRISE
Chinazirova S.
Associate Professor, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor of the Department of Economics
and Management FGBOU VO «Adyghe State University»
Tlekhurai-Berzegova L.
Associate Professor, doctor of Economics, Professor of the Department of economic theory and personnel
management FGBOU VO «Adyghe State University»
Buller E.
Associate Professor, candidate of economic Sciences, associate Professor of the Department ofpersonnel
management
FGBOU VO «Adyghe State University» Kadakoeva G.
Candidate of economic sciences, Associate Professor of the Department of Finance and Credit FGBOU VО
«Maykop State Technological University»
Аннотация
Деятельность компаний нефтегазовой отрасли имеют высокий риск, несмотря на введение политик в области промышленной безопасности и охраны окружающей среды. Предприятия, которые готовы к тому, чтобы провести анализ собственных подходов к оценке промышленных и экологических рисков, имеют большие шансы снизить степень риска своей деятельности. Это приведет к устойчивому развитию предприятия.
В данной статье выполнена разработка универсальной информационной модели для оценки промышленных и экологических рисков для интеграции в деятельность предприятий нефтегазовой отрасли.
Abstract
The activities of companies in the oil and gas industry are at high risk, despite the introduction of policies in the field of industrial safety and environmental protection. Enterprises that are ready to analyze their own approaches to assessing industrial and environmental risks have a great chance to reduce the risk of their activities. This will lead to sustainable development of the enterprise. In this article, a universal information model has been developed for assessing industrial and environmental risks for integration into the activities of oil and gas enterprises.
Ключевые слова: риск, устойчивое развитие, нефтегазовая отрасль, промышленный риск, экологический риск, матрица рисков, автоматизация, информационная модель, управление рисками, анализ.
Keywords: risk, sustainable development, oil and gas industry, industrial risk, environmental risk, risk matrix, automation, information model, risk management, analysis.
В настоящее время число предприятий нефтегазовой отрасли, целью которых является не только достижение высоких производственных показателей, но и разработка подходов к уменьшению степени тяжести промышленных и экологических рисков, неуклонно растет. Подобная задача достигается путем создания корпоративных регламентов и стандартов. Важнейшим инструментом таких стандартов служит оценка степени рисков, которая основана на матрице рисков [6].
С учетом того, что деятельность предприятий нефтегазовой отрасли направлена на безаварийную работу и сокращение непроизводственного времени во время реализации проектов, модель, которая позволила бы автоматизировать процесс оценки промышленных и экологических рисков, является крайне актуальной. Это обеспечит предприятию дальнейшее устойчивое развитие [1].
Под информационной системой оценки промышленных и экологических рисков предприятия понимается такая система, которая способна:
— регистрировать события в зависимости от вероятности и тяжести событий в сфере промышленной и экологической безопасности;
— составлять список событий за определенный период;
— предоставлять данные для анализа ответственному специалисту, функции которого направлены на контроль рисков предприятия.
Информационная система основана на программном обеспечении Microsoft Office Excel, пакете Office 365 с применением языка программирования VBA для активации команд-макросов. Это позволит полностью интегрировать систему, поскольку сотрудники имеют полный лицензионный
пакет. Прежде, чем приступать к разработке системы, необходимо активировать режим разработчика для возможности создания макросов [2].
Система состоит из четырех модулей:
— матрица рисков;
— создание отчета;
— список существующих рисков;
— статистика.
1) Модуль матрицы рисков
Ключевой модуль, на котором базируется система, является модуль матрицы рисков.
Матрица представляет собой произведение вероятности события (от 1 до 5 с шагом 1) и тяжести последствия в зависимости от группы (от 1 до 3 с шагом 1).
Вероятность события может быть невероятной (1), маловероятной (2), возможной (3), очень вероятной (4) и скорее всего, произойдет (5).
Тяжесть последствия разделена на три под-
— Низкая (1): климатические условия;
— Средняя (2): строительные и эксплуатационные риски, нарушение промышленной безопасности, окружающая среда, законотворческая деятельность государства и технологии [4].
— Высокая (3): геологические и инжиниринговые риски.
группывзависим°стиоттипа ржка^ Матрица_рисков_представлена_на_рисунке_ 1.
Вероятность события
Тяжесть последствия Невероятно Маловероятно Возможно Очень вероятно Скорее всего произойдет
Низкая 1 2 3 4 5
Средняя 2 4 6 8 10
Высокая 3 6 9 12 15
Рисунок 1 - Матрица рисков информационной системы
В свою очередь данная матрица включает степень риска: низкий (1- 2), ниже среднего (3-4), средний (6-9), выше среднего (10-12) и высокий Цветовая градуировка выполнена с помощью условного форматирования в зависимости от значения.
К примеру, если событие связано с технологией бурения, а вероятность события возможна,
риск составит 6, что, согласно предложенной матрице, является средняя степень риска. 2) Модуль создания отчета Модуль создания отчета, представленный на рисунке 2, позволяет создавать отчеты на основе приведенной формы.
Порядковый номер отчета
Дата Сотрудник
Объект
Группа Окружающая среда
Тип
Оценка потенциального риска 6
Тяжесть последствия Средняя 2
Вероятность события Возможно 3
Наименование
Описание
Принятые меры
Риск после принятия мер
Тяжесть последствия, тыс.
ру6_
Вероятность события
Маловероятно
Export data
New
Рисунок 2
Форма создания отчета по промышленному или экологическому риску информационной системы
2
1
2
Форма (бланк) содержат следующие поля для ввода: порядковый номер отчета, дата события, объект, на котором произошло событие, сотрудник,
который создает отчет, группа риска и тип (промышленный или экологический), который определяется на основании группы, оценка потенциального риска и риска после принятия мер (на основе
тяжести последствия и вероятности), наименование и описание события, принятые меры для снижения тяжести или вероятности.
Для того, чтобы продублировать бланк, используется макрос «Create New Reports», создающий копии бланка. Экспортирование данных осуществляется через макрос «Export data», который напрямую связан со следующим модулем. 3) Модуль списка существующих рисков Данный модуль, представленный на рисунке 3, организует список с существующими рисками по отчетам, которые создавались сотрудниками предприятия.
Макрос, встроенный в отчет, экспортирует основные данные с бланка в список. Это позволяет сгруппировать все отчеты и отразить их на едином листе. Лист разделен на следующие колонны: порядковый номер отчета, дата формирования отчета, сотрудник, объект, тип, наименование, описание, потенциальный риск и риск после принятия мер.
К примеру, в период 01.01.2020-03.06.2020 было сформировано три отчета, связанных с технологией, нарушением промышленной безопасности и окружающей средой.
№ Дата Сотрудник Объект Группа Тип Наименование Описание Потенциальный риск Риск после принятия мер
1 01.01.2020 Иванов И.И. Другое Технологии Промышленный Не работает оборудование Сломался насос для подачи бурового раствора 10 8
2 02.03.2020 Петров И.И. Цех Нарушение промышленной безопасности Промышленный Прищемило палец Сотруднику прищемило палец 6 4
3 03.06.2020 Викторович В.В. Гараж Окружающая среда Экологический Разлито масло Вблизи гаража разлито топливное масло 4 2
Рисунок 3 - Список существующих промышленных и экологических рисков информационной системы
1) Модуль статистики
Модуль статистики отвечает за формирование показателей согласно созданным отчетам в текущий период. Модуль разделен на следующие подразделы: статистика по количеству отчетов от сотрудников, статистика по количеству отчетов в зависимости от степени риска, от объекта и т.д.
Модуль можно оптимизировать под отдельное предприятие, в случае если определенная статистика является ценной для анализа.
Зависимость числа отчетов от сотрудников представлен на рисунке 4.
График позволит определить количество отчетов по определению промышленных и экологических рисков, которое составил каждый сотрудник.
Иванов Петров Сидоров Викторович
Рисунок 4 - Количество отчетов по определению промышленных и экологических. ¡рисков на сотрудника
Рисунок 5 отражает статистику по количеству отчетов в зависимости от степени риска всех отчетов.
0
Низкий (1-2) Ниже среднего (3-4)
Средний (6-9) Выше среднего Высокий (15) (10-12)
Рисунок 5 - Статистика по количеству отчетов в зависимости от степени риска представлен ниже
Это поможет определить опасность деятельно- лена на рисунке 6, будет являться практичным ин-сти предприятия в целом. струментом как для специалиста, который является
Таким образом, информационная модель, опи- ответственным за проведением работ, так и для сосание функции каждого модуля, которой представ- трудника, трудовые функции которого не имеют
косвенного отношения к управлению рискам [3].
Матрица рисков
Определение вероятности события Определение тяжести последствия
Создание отчета
Создание подробного отчета о событии на основе формы Дублирование формы Экспортирование данных
Список существующих рисков
Организация списка событий
Статистика
Формирование показателей согласно списку событий
Анализ полученных данных модуля статистика
3
2
1
Рисунок 6 - Функции модулей информационной модели
Данная модель позволит любому сотруднику компании изучить особенности оценки промышленных и экологических рисков, их систематизация, такие понятия как степень и тяжесть риска, ознакомиться с мероприятиями, которые способны понизить существующий риск.
Список литературы 1. Ашинова М.К., Чиназирова С.К. ЭКОНОМИЧЕСКАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ [Электронный ресурс]: учебное пособие / М.К. Ашинова, С.К. Чиназирова. Электрон. дан. (3,3 Мб) - Майкоп:
ЭлИТ, 2019. - 1 электрон. опт. диск (CD-R).
2. Никитина Ю.А. Экономические аспекты экологической безопасности в нефтегазовой отрасли (международный опыт и российская практика) // Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук. Изд-во «МГИМО-Университет», 2015-30 с.
3. Чижова Е.Н., Выродов О.С., Токач Ю.Е. Эколого-экономическая безопасность нефтегазового комплекса. Российский и международный опыт. Белгородский государственный технологический университет, 2015 - с. 328-337.
4. Роль оценки рисков в системе управления охраной труда [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://srg-eco.ru/article/rol- otsenki-riskov-v-sisteme-upravleniya-okhranoy-truda/ (Дата обращения 15.12.2019).
5. Мировой финансовой кризис и экономиче-
ская безопасность России: анализ, проблемы и перспективы/ Под ред. Полиевктова Е. В., Экономика, 2015-205с.
6. Чиназирова С.К., Водождокова З.А., Када-коева Г.В., Гишева С.Ш. Политика промышленной безопасности // Сolloquium-journal №13 (65), 2020 Cz§sc 5 (Warszawa, Polska), РР - 27-32.
