Автореферат (Организационно-экономическое развитие сферы жилищно-коммунальных услуг в малых муниципальных образованиях), страница 6

Результаты кластеризации муниципальных образованиймогут быть использованы при построении различных оптимизационныхмоделей,обеспечивающихповышениеэффективностидеятельностиорганизаций, предоставляющих жилищно-коммунальные услуги в рамкахсопоставимых малых муниципальных образований.7. Методика оптимизации структуры жилого фонда для малыхмуниципальных образований на базе математического моделирования(линейной оптимизации).Вдиссертационнойработесиспользованиемрезультатовкластеризациималых муниципальных образований Нижегородской области,была построена модель оптимизации структуры жилого фонда длякаждогокластера.26Для решения задачи использован программно-методический комплекслинейной оптимизации МS Excel.

Общая размерность модели составила 25переменных и 26 ограничений (статистически наиболее значимых).Модель спроектированнойзадачи направлена наполучениемаксимального финансового результата.Цель задачи – определить оптимальную площадь жилого фонда длякаждогокластера сопоставимых муниципальных образований Нижегородскойобласти,обеспечивающуюмаксимальныйфинансовыйрезультат(минимизацию убытков). Модель имеет следующий компактный вид:Z =  sjr xjr  maxj  J r Rгде j – номер переменной; J – множество, включающее номерапеременных; r – номер кластера; R – множество, элементами которогоявляются номера блоков модели; xjr – искомое количество площади жилогофонда в j -м муниципальном образовании, r -ого кластера; sjr – размерфинансового результата в j -м муниципальном образовании, r -ого кластера.При условиях:1)По размещению жилого фонда в кирпичных и панельных домах axijr jrj  J r RAir , (i I 1)где aijr – приходится жилого фонда на i -й тип постройки дома в j -ммуниципальном образовании, r -ого кластера; Air – количество жилого фонда i-го типа постройки домов в r -м кластере; I 1 – множество, включающее номераограничений по гарантированному размещению жилого фонда в домахразличной постройки.2)По размещению жилого фонда в домах различного года постройки gx Gir , (i  I 2)ijr jrj  J r Rгде gijr – приходится жилого фонда на i -й год постройки дома в j -ммуниципальном образовании, r -ого кластера; ; Gir – количество жилого фондаi -го года постройки домов в r -м кластере; I 2 – множество, включающееномера ограничений по гарантированному размещению жилого фонда в домахразличного года постройки.3)По территории размещения жилого фонда tx Tir , (i  I 3)ijr jrj  J r R27где tijr – приходится жилой площади на i -ю территорию размещения вj -м муниципальном образовании, r -ого кластера; Tir – количество жилогофонда размещенного в i -й местности в r -м кластере; I 3 – множество,включающее номера ограничений по размещению жилого фонда на различныхтерриториях (городской, сельской).4) По общей жилой площади xjrj  J r RXrXr – количество жилого фонда r -ом кластере.5) По техническим параметрам благоустройстваbijrxjr  Bir , (i  I 4)j  J r Rгде bijr – приходится жилого фонда на i -й параметр благоустройстважилого фонда в j -м муниципальном образовании, r -ого кластера; Bir –количество жилого фонда отвечающего параметрам благоустройства i -го видав r -ого кластера; I 4 – множество, включающее номера ограничений поблагоустройству (площадь многоквартирных домов, площадь ветхого иаварийного жилого фонда, объем построенного жилья, площадь жилого фонда,обустроенного всеми видами благоустройства).6) По финансовым и экономическим показателям содержания жилогофонда wx Wir , (i  I 5)ijr jrj  J r Rгде wijr – размер i -го стоимостного показателя, отражающегосодержание жилого фонда в j -м муниципальном образовании, r -ого кластера;Wir – стоимостной размер i -го финансового или экономического показателя r ого кластера; I 5 – множество, включающее номера ограничений поэкономическим и финансовым показателям содержания жилого фонда (расходыбюджета на ЖКХ, объем средств, возмещенных населением за ЖКУ, стоимостьЖКУ, доходы организаций, предоставляющих ЖКУ, расходы организаций,предоставляющих ЖКУ).Расчеты показали, что в результате реализации предлагаемой модели,организации, предоставляющие ЖКУ в границах первого кластера, могутувеличить доходы на 4,4 %, что улучшит финансовый результат ихдеятельности на 30,3 %.

В границах второго кластера, при сохранениисуществующего уровня доходов и снижении расходов на 3,1 %, убыток28организаций, предоставляющих ЖКУ, уменьшится на 36,67 % и составит 37224тыс. руб..Реализация модели влечет за собой изменение и экономическихпоказателей: убыточность производства ЖКУ уменьшится на 3%, 3% и 1,8% впервом, втором и третьем кластерах соответственно (Таблица 4).Таблица 4 – Результаты оптимизации структуры жилого фонда в малыхмуниципальных образованиях Нижегородской областиНомеркластераIФактВариантоптимизацииII- 66214,6- 28852,6- 58780,11008931+ 42924472574,41051572,7+ 10613,7541568,5-6-3-10472574,40524765,8- 16802,7-7Эффект- 37224- 21556,1-3Факт- 566352453495,62494037-2-6732- 499032488082,5+ 34586,92486984,7- 7052,3- 0,2- 1,8ЭффектФактВариантоптимизацииIIIПрибыль(убыток) отреализацииЖКУ, тыс.руб.- 95067,2ПоказательДоходыРасходыРентабельностьорганизаций,организаций,(убыточность)предоставляющих предоставляю производства, %ЖКУ, тыс.

руб. щих ЖКУ, тыс.руб.9660071040959-9ВариантоптимизацииЭффект8. Методика расчета интегрального показателя инвестиционнойпривлекательности сферы ЖКУАвторомпредлагаетсяметодикаинтегральногопоказателяинвестиционнойпривлекательностисферыЖКУ,основаннаянасоответствующей системе индикаторов (Рисунок 6).Каждый индикатор имеет численное значение и свой векторнаправленности, т.е. либо позитивно влияет на инвестиционнуюпривлекательность сферы жилищно-коммунальных услуг (положительный),либо снижает еѐ (отрицательный). Интегральный показатель инвестиционнойпривлекательности сферы жилищно-коммунальных услуг(ИПРжку)определяется отношением индексов положительных параметров (Кп) котрицательным (Ко):ку∑п∑о=∑∑п(5),пгдеи– соответственно положительный и отрицательныйпараметрические индексы;29и– удельный вес i-го или j-го параметра при условии∑=∑=1;n и m – число анализируемых положительных и отрицательныхпараметров соответственно.При ИПРжку более 1 можно говорить о достаточно высоком уровнеинвестиционной привлекательности сферы ЖКУ, если ИПРжку равен 1 –средний уровень, а если ИПРжку меньше 1 – низкий уровень.

Повышениеуровня инвестиционной привлекательности сферы жилищно-коммунальныхпуслуг можно обеспечить целенаправленно воздействуя на увеличениеиуменьшение.Индикаторы инвестиционной привлекательности сферыжилищно-коммунальных услугУсловияпроживаниянаселенияУровеньобеспеченностижильемДоля ветхого иаварийногожилого фондаДоля капитальноотремонтированныхжилых домовУровеньблагоустройстважилого фондаКоммунальнаяинфраструктураФинансовоэкономическиеусловияПотенциал рынкаОбеспеченностьприборами учетаФинансовыйрезультатдеятельностиТемпы строительстважильяОбъемдебиторской икредиторскойзадолженностиПроизводственнаямощностькоммунальнойинфраструктурыУровеньвозмещениянаселениемзатратТемп приростанаселенияУдельный вес сетей,нуждающихся взаменеКоличество аварийи повреждений всетяхУдельный весзаменяемых сетейДоля потерь всистемах тепло- иводоснабженияЭффективностьпрограмм поэнергоресурсосбережениюУровеньсобираемостиплатежейДоляинвестиционныхрасходовТемпы ростасреднедушевыхденежных доходовДоля населения,получающаяжилищные субсидииРисунок 6 – Система индикаторов инвестиционной привлекательностисферы ЖКУДанная методика позволяет не только осуществить группировкумуниципальных образований региона по уровню инвестиционнойпривлекательности сферы жилищно-коммунальных услуг, но и предложитьсоответствующие инструменты для ее регулирования, которые необходимовзять за основу при разработке системы мероприятий по повышению уровняинвестиционной привлекательности в рамках комплексных программ развитиясферыжилищно-коммунальныхуслугконкретногомуниципальногообразования.309.Концептуальнообоснованныенаправленияповышенияинвестиционной привлекательности сферы жилищно-коммунальных услугв малых муниципальных образованиях.В процессе оценивания инвестиционной привлекательности сферыжилищно-коммунальных услуг на основе предложенного автором подхода вчисле муниципальных образований Нижегородской области в зависимости отвеличины интегрального показателя инвестиционной привлекательностивыделены три группы малых муниципальных образований:первая группа (ИПРжку> 1) – инвестиционно привлекательные малыемуниципальные образования – характеризуются положительной динамикойпоказателей деятельности организаций, предоставляющих жилищнокоммунальные услуги, в том числе снижением убыточности; имеет местовысокий уровень собираемости платежей с потребителей услуг, низкий уровеньдоли потерь в системах водо- и теплоснабжения; количество аварийинженерных сетей не превышает 0,1 на один километр;вторая группа (ИПРжку = 0,5–0,99) – потенциально инвестиционнопривлекательные малые муниципальные образования, для которых характернывысокие темпы строительства жилья, превышающие среднее значение порегиону; доля ветхого и аварийного жилого фонда не превышает среднегозначения по региону; удельный вес инженерных сетей, нуждающихся в замене,находится в пределах максимальной границы, либо превышает еѐ, при этомколичество аварий на данных сетях не превышает 0,4 на один километр;третья группа (ИПРжку< 0,5) – инвестиционно непривлекательные малыемуниципальные образования.