Анализ показателей стандартов раскрытия информации по водоснабжению крупных городов России в 2017 году

Автор: Великанов Николай Леонидович, Наумов Владимир Аркадьевич, Корягин Сергей Иванович

Журнал: Технико-технологические проблемы сервиса @ttps

Рубрика: Организационно-экономические аспекты сервиса

Статья в выпуске: 2 (48), 2019 года.

Бесплатный доступ

Приведены результаты анализа данных финансово-хозяйственной деятельности в области водоснабжения, содержащихся в стандартах раскрытия информации за 2017 года по крупным городам. Рассмотрены города России с населением от 180 до 650 тысяч человек. Построены эмпирические зависимости объема воды, поданной потребителям, от численности населения города, выручки от регулируемой деятельности (водоснабжение) от объема воды, поданной потребителям, связи численности населения и протяженности водопроводных сетей в однотрубном исчислении. Разработанные методики расчета будут способствовать повышению эффективности управления системами водоснабжения современных крупных городов.

Еще

Стандарты раскрытия информации, водоснабжение крупных городов, водопроводные сетей

Короткий адрес: https://sciup.org/148319933

IDR: 148319933

Текст научной статьи Анализ показателей стандартов раскрытия информации по водоснабжению крупных городов России в 2017 году

Пресноводные ресурсы имеют жизненно важное значение как для природных экосистем, так и для потребностей человека. Однако, экстремальный климат и его влияние на пресную воду могут создавать трудности для муниципальных работников и инженеров в плане эффективного управления этими ресурсами [1]. В арктической Канаде ограниченность финансового и человеческого капитала оставила в наследство пресноводные системы, которые в недостаточной степени обслуживают нынешнее население и могут оказаться неадекватными в ближайшем будущем в условиях потепления климата, роста населения и растущего спроса.

Эта проблема решается планированием общих водных ресурсов с применением нескольких новых методов прогнозирования. Исследования показали, что основным источником пополнения воды являются осадки [2].

Эта информация использовалась для калибровки оценки водных ресурсов, в которой рассматривались сценарии прогнозирования климата, а также альтернативные сценарии управления пресной водой в целях лучшей адаптации к изменению климата. Эвристические методы прогнозирования поставок позволили быстро оценить несколько альтернативных стратегий снабжения водой. Это поможет процессу планирования путем конкретного количественного определения срока службы первичных систем водоснабжения города [1].

В [2] показаны четыре реакции на засуху: сохранение водных ресурсов путем регулирования спроса на воду; кампания по экономии воды; система подпитки водоносного горизонта и создание технического комитета по безопасности снабжения водой.

Развитие инфраструктуры имеет центральное значение для процессов, которые ослабляют и создают уязвимость в городах [3]. Городские субъекты, особенно обладающие достаточными ресурсами, воспринимают и интерпретируют уязвимость и решают, когда и как адаптироваться. Когда городские менеджеры используют инфраструктуру для снижения городского риска в сложной, взаимосвязанной городской системе, появляются новые уязвимые места из-за присущей системы обратных связей. Прослежена взаимодействие между динамикой системы и процессами принятия решений в течение 700 лет адаптации Мехико к водным рискам [3], сосредоточив внимание на циклах принятия решений поставщиками государственной инфраструктуры (в данном случае государственными органами). Объединены две точки зрения при изучении этой истории: компромиссы между надежностью и уязвимостью для объяснения эволюции динамики системных рисков, опосредованной контролем обратной связи, и пути адаптации, чтобы сосредоточиться на эволюции циклов принятия решений, которые мотивируют значительные инвестиции в инфраструктуру [3]. Опираясь на исторические, археологические свидетельства и оригинальные исследования в области водных ресурсов, инженерной и культурной истории, исследованы пути адаптации человеческого поселения, водоснабжения и риска наводнений. История Мехико раскрывает идеи, которые расширяют теорию взаимосвязанной инфраструктуры и уроки, характерные для современного городского управления рисками [3].

Повышение эффективности управления системами водоснабжения современных крупных городов невозможно без анализа показателей финансово-хозяйственной деятельности в этой отрасли. Так в [4] обозначены основные направления исследования проблематики фор- мирования моделей, отображающих процесс управления водными ресурсами городов на основе совершенствования технологии их воспроизводства и рационального использования энергосберегающих проектов. Отмечается, что высокая степень неопределенности рыночной среды усложняет использование критериев и методов принятия управленческих решений по водоснабжению городов.

Исследование различных проблем управления водоснабжением крупных городов широко отражено в научных публикациях [510]. В [5] указано, что основной составляющей себестоимости коммунальных услуг по водоснабжению являются затраты на электроэнергию. В качестве основного пути экономии энергоресурсов в системах водоснабжения предлагается снижение непроизводительных расходов и потерь воды, путем замены и модернизации устаревшего оборудования, совершенствования учета, контроля и регулирования рабочих параметров работы системы. В [6] отмечено, что водоснабжение города Воронежа основано на использовании подземных вод неоген-четвертичного и верхнедевонского водоносных горизонтов; в 2010 году дефицит в воде для населения составил 150 тыс. м3/сутки (при потребности 650 тыс. м3/сутки). Анализ состояния сетей водоснабжения города Тольятти [7] показал, что большинство трубопроводов водопроводной сети имеет значительный физический износ, так как они были построены и введены в эксплуатацию в период бурного жилищного строительства прошлого века. При этом не были учтены организационнотехнические возможности эксплуатирующих организаций. Влияние отложений в водопроводных и канализационных сетях на их функционирование рассмотрено в [8]; предложена методика расчета период технического обслуживания трубопроводной системы одним из современных методов. В [9] установлено, что действующая система водоснабжения города Твери не обеспечивает растущие потребности областного центра и имеет ряд серьезных недостатков, которые оказывают негативное влияние на качество предоставляемых услуг населению по обеспечению питьевой водой. Резкое снижение объемов водопотребления в коммунальном хозяйстве Российской Федерации с началом реформы ЖКХ (начало 90-х годов) отмечено в [10]. Например, объем водопо-требления Санкт-Петербурга за последние 25 лет снизился в два раза. Такое снижение водо-потребления в городе привело к изменениям гидравлического режима работы водопроводной системы. Заметно уменьшились скорости движения воды в трубопроводах, особенно в районах, удаленных от водопроводных станций.

Однако в опубликованных исследований не удалось обнаружить анализа данных по водоснабжению, которые включены в Стандарты раскрытия информации. В данной статье показано, какие данные финансовохозяйственной деятельности в области водоснабжения стали доступными для исследования благодаря указанному стандарту, проведен анализ показателей 2017 года по крупным городам России.

Формы предоставления информации, подлежащей раскрытию, организациями, осуществляющими холодное водоснабжение, утверждены приказом ФАС [12]. Большая часть необходимых для анализа данных содержится в форме 2.7 – Информация об основных показателях финансово-хозяйственной деятельности регулируемой организации. Часть – в форме 2.1 – Общая информация о регулируемой организации, которая включает показатели: протяженность водопроводных сетей (в однотрубном исчислении) (километров); количество скважин (штук); количество подкачивающих насосных станций (штук).

По статистическим данным за 2017 год были отобраны крупные города России с населением от 180 до 650 тысяч человек. (Проблемы водоснабжения мегаполисов и городов с меньшим населением в данной статье не рассматриваются.) Таковых оказалось 86. Практически на всех просмотренных сайтах организаций, осуществляющих холодное водоснабжение, в сети «Интернет» имеется раздел (или страница) «Раскрытие информации». Но только на 39 из них удалось отыскать указанные формы отчетности за 2017 год (табл. 1). Например, на сайте УМУП «Ульяновскводоканал» [13] последний отчет – за 2014 г, и т.д.

В таблице 1: N – численность населения; V – объем поднятой + объем покупной воды; V ₀ – объем отпущенной потребителям воды; V ₁ – объем воды, пропущенной через очистные сооружения; P ₀ – выручка от регулируемой деятельности (водоснабжение); P X – расходы на химические реагенты, используемые в технологическом процессе; L – протяженность водопроводных сетей в однотрубном исчислении.

Средние значения показателей водоснабжения, рассчитанные в последней строке табл. 1, мало информативны из-за выбранного широкого диапазона количества населения в городах. Гораздо выше информативность относительных (удельных) показателей в табл. 2. Часть таких показателей взята из отчетов: E – удельный расход электроэнергии на подачу воды в сеть; S – расход воды на собственные ну- жды (процент объема отпуска воды потребителям); П – потери воды в сетях в процентах.

Рассчитаем и занесем в табл. 2 следующие удельные показатели водоснабжения. Показатель водообеспеченности (измеряется в литрах в сутки на человека):

в = (10⁹ • У_о)/(365 • N). (1)

Наибольшая водообеспченность отмечена в Владивостоке (327,1 л/(сут. чел.)) и в Иркутске (323,8 л/(сут. чел.) ); наименьшая – в Сочи (118,4 л/(сут. чел.) и в Бийске (122 , 8 л/(сут.чел.).

Средневзвешенный тариф (сколько в среднем уплачено за кубометр воды, руб./м3):

Р = Р / / V о . (2)

Наибольший в 2017 году был в Петропавловске-Камчатском (42 , 96 руб./м3) и в Ставрополе (38,07 руб./м3); наименьший – в Абакане (9,13 руб./м³) и в Иркутске (10 , 72 руб./м³).

Размер среднего годового платежа за воду на одного жителя (руб. в год на чел.):

С = 10⁶ • P_o/N . (3)

Меньше всего за воду в год на человека платят в Бийске (713 руб.) и в Улан-Удэ (801 руб.); больше всего – в Петропавловске-Камчатском (3538 руб.) и Владивостоке (3250 руб.). Самым большим данный показатель оказался в двух дальневосточных городах. Но в Петропавловске-Камчатском, главным образом, из-за высоких тарифов на воду, p=42,96 руб./м3, а во Владивостоке – из-за наибольшей водообеспечен-ности B = 327,1 л/(сут.чел.).

Заметим, что в показатели (2) и (3) рассчитаны по фактическим платежам без учета задолженностей, информация о которых в от- четах не предусмотрена.

Пересчитаем потери воды в сетях в процентах по формуле:

- Уо • (1 + 0,01 • 5)

V П_о = 100 •

■

В табл. 2 получено, что средние значе- ния процентов потерь в отчете П и рассчитанных по формуле (5) П0 различаются по отдельным городам. Но средние значения по всем городам, практически, одинаковы. Т.е. нет повсеместного занижения потерь в отчетах. Скорее всего, разница между П и П0 обусловлена погрешностями расчетов. Наименьший процент потерь отмечен в Чите (5%) и в Бийске (9%); наибольший – в Сочи (56%) и Петропавловске-Камчатском (51%).

Длина водопровода, приходящаяся на одного жителя города (м/чел.):

I = 10³ • L/N . (5)

Наименьшее значение показателя отме- чено в Сургуте (0,539 м/чел.) и в Чите (0,853

м/чел.); наибольший – в Оренбурге (4,0 м/чел.) и в Сочи (3,491 м/чел.).

Разумеется, системы водоснабжения крупных городов существенно различаются по источникам и объемам подаваемой воды, состоянию трубопроводов и систем водоподготовки, особенностям технологического процесса. Например, в отчетах ряда городов указано, что объем воды, пропущенной через очистные сооружения, равен нулю (Владикавказ, Орск, Саранск, Стерлитамак, Сочи, Улан-Удэ, Чита). В части городов источниками воды являются только поверхностные водные объекты, другие получают весь объем воды из скважин. Однако можно попытаться найти некоторые общие закономерности.

Таблица 1 – Абсолютные данные по водоснабжению крупных городов России в 2017 году

№ пп	Город	N, чел.	V, млн. м3	V 0 , млн. м3	V 1 , млн. м3	P 0 , млн. руб.	P X , млн. руб.	L, км
1	Абакан	184168	19,85	16,67	19,85	152,25	0,34	247,5
2	Армавир	190709	17,58	10,49	8,86	357,05	7,04	220
3	Астрахань	533925	63,47	37,14	63,47	666,55	30,94	1263
4	Балаково	189829	16,23	12,08	16,23	269,45	18,77	218,7
5	Барнаул	632372	57,84	47,33	54,87	902,06	11,56	1161
6	Белгород	391554	45,79	29,42	19,82	519,22	1,53	1120
7	Бийск	201914	10,93	9,05	10,93	143,90	0,59	289
8	Брянск	405723	40,16	30,76	23,04	588,44	24,3	826,1
9	Владивосток	604901	121,38	72,22	116,78	1965,7	52,04	852,9
10	Владикавказ	306258	53,37	29,04	0	573,33	0,62	689,1
11	Волжский	325224	36,04	29,04	36,04	393,18	11,98	529,4
12	Вологда	312420	33,98	21,06	33,87	580,96	71,32	669,2
13	Иркутск	623869	89,29	73,74	89,29	790,43	3,04	778,6
14	Йошкар-Ола	268272	24,83	19,86	0,04	283,25	0,41	427,7
15	Калининград	475056	49,71	35,53	48,87	885,64	146,19	931,8
16	Кемерово	558973	69,22	29,35	69,22	859,08	30,18	1527
17	Комсомольск	248254	43,76	24,23	39,02	541,20	38,74	357,3
18	Кострома	277280	29,46	19,15	29,46	417,32	41,67	538,7
19	Мытищи	211606	22,85	19,36	9,58	634,51	0,03	312,6
20	Мурманск	295374	40,25	28,40	25,94	649,12	16,96	431
21	Новокузнецк	553638	59,18	32,55	58,62	542,01	13,31	1093
22	Оренбург	564773	53,65	49,04	14,54	916,90	8,15	2259
23	Орск	229255	26,11	15,99	0	294,77	0,05	576,6
24	Петропавловск	181216	32,59	14,92	6,43	641,16	1,11	408,5
25	Подольск	302831	42,74	32,40	8,27	585,01	1,51	840,4
26	Рязань	538962	53,92	36,82	50,06	775,84	37,49	580
27	Саранск	318841	35,54	19,98	0	388,22	0	518
28	Севастополь	436670	57,68	27,74	40,66	629,93	12,02	1145
29	Смоленск	330025	28,09	22,61	14,26	420,73	0,26	472,9
30	Сочи	424281	42,29	18,33	0	484,18	1,68	1481
31	Ставрополь	433931	45,53	33,98	45,31	1293,57	3,25	869,8
32	Стерлитамак	279626	25,84	19,07	0	255,52	0	477,8
33	Сургут	366189	27,73	22,40	27,73	799,90	3,72	197,5
34	Таганрог	249848	30,54	15,73	27,33	504,55	13,78	805,6
35	Тамбов	293661	34,76	22,71	34,13	375,29	0,64	712
36	Томск	574002	45,25	28,34	46,48	900,59	10,18	790
37	Улан-Удэ	434869	35,73	25,22	0	348,36	0,23	550,7
38	Чебоксары	492331	45,68	37,22	45,56	534,53	67,65	618,5
39	Чита	349005	22,46	21,08	0	494,30	0,14	297,8
Среднее значение			41,57	27,95	25,7	598,92	17,52	720,1

Был проведен статистический анализ показателей водоснабжения. Была сформирована матрица показателей W k,i ; к = 1, 2, .„, n; i = 1, 2, . „, m ; где n = 39 - количество городов; m = 15 – общее количество показателей в табл. 1 и 2. Рассчитана матрица парной корреляции:

П, j = с о rr ( W_k, _b W_k, j ); j = 1,2,^, m. Определены пары показателей с наиболее тесной стохастической связью. Для них найдены уравнения линейной регрессии.

Наибольший коэффициент парной корреляции r = 0,81 оказался между численностью населения города N и объемом воды, поданной линейной регрессии V0 = f1(N), полагая досто-потребителям V0 (рис. 1). Найдем уравнение верной точку f1(0)) = 0:

( N )= а_г ⋅ N ; tq = 0,07426. (7)

Таблица 2 – Удельные показатели водоснабжения крупных городов России в 2017 году

№ пп	Город	Из отчетов			Рассчитанные в данной статье
		E	S	П	П 0	В	р	С	l
		кВт.ч. куб .м	%	%	%	литр чел. ⋅ сут .	руб. куб.м	руб. чел. ⋅ год	м чел.
1	Абакан	0,45	0,103	15,9	15,93	248,0	9,13	827	1,344
2	Армавир	1,06	18,3	40,4	29,41	150,7	34,04	1872	1,154
3	Астрахань	0,39	6,43	36,29	37,72	190,6	17,95	1248	2,366
4	Балаково	0,80	9,9	17,99	18,20	174,3	22,31	1419	1,152
5	Барнаул	0,68	8,12	12,39	11,53	205,0	19,06	1426	1,836
6	Белгород	0,82	13,42	27,11	27,11	205,9	17,65	1326	2,860
7	Бийск	1,00	9,58	9,11	9,27	122,8	15,90	713	1,431
8	Брянск	1,08	6,6	18,0	18,34	207,7	19,13	1450	2,036
9	Владивосток	1,07	10	30,0	34,56	327,1	27,22	3250	1,410
10	Владикавказ	0,97	6,2	43,7	42,20	259,8	19,74	1872	2,250
11	Волжский	0,40	13,03	9,98	8,93	244,6	13,54	1209	1,628
12	Вологда	0,55	22,7	27,5	23,95	184,7	27,59	1860	2,142
13	Иркутск	0,21	0,6	19,0	16,92	323,8	10,72	1267	1,248
14	Йошкар-Ола	0,60	0,01	19,7	20,00	202,8	14,26	1056	1,594
15	Калининград	0,56	6,26	21,0	24,05	204,9	24,93	1864	1,961
16	Кемерово	0,74	38,39	31,19	41,33	143,8	29,28	1537	2,732
17	Комсомольск	0,76	37	24,1	24,14	267,4	22,33	2180	1,439
18	Кострома	0,53	6,92	25,09	30,49	189,2	21,79	1505	1,943
19	Мытищи	0,54	7,5	9,49	8,91	250,7	32,77	2999	1,477
20	Мурманск	0,96	16,15	29,5	18,04	263,5	22,85	2198	1,459
21	Новокузнецк	0,72	4,29	39,21	42,64	161,1	16,65	979	1,974
22	Оренбург	0,68	4,4	17,11	4,58	237,9	18,70	1623	4,00
23	Орск	1,08	6,16	32,62	35,01	191,0	18,44	1286	2,515
24	Петропавловск	0,37	5,16	49,98	51,84	225,6	42,96	3538	2,254
25	Подольск	0,86	7,3	19,82	18,67	293,1	18,06	1932	2,775
26	Рязань	0,68	7,18	26,79	26,81	187,2	21,07	1440	1,076
27	Саранск	0,77	0,29	21,69	21,52	171,7	19,43	1218	1,625
28	Севастополь	0,99	20,86	43,36	41,87	174,1	22,71	1443	2,622
29	Смоленск	0,59	3,7	16,55	16,54	187,7	18,61	1275	1,433
30	Сочи	0,71	0	55,0	56,65	118,4	26,41	1141	3,491
31	Ставрополь	2,73	2,91	21,1	23,20	214,5	38,07	2981	2,004
32	Стерлитамак	0,38	4,81	26,8	22,66	186,8	13,40	914	1,709
33	Сургут	0,88	8,73	11,53	12,19	167,6	35,72	2184	0,539
34	Таганрог	1,49	14	43,17	41,27	172,5	32,07	2019	3,224
35	Тамбов	0,96	11,33	25,26	27,25	211,9	16,52	1278	2,425
36	Томск	1,19	0,46	34,6	37,08	135,3	31,78	1569	1,376
37	Улан-Удэ	1,10	1,0	27,2	28,72	158,9	13,82	801	1,266
38	Чебоксары	0,79	0,35	18,24	18,24	207,1	14,36	1086	1,256
39	Чита	1,43	1,13	5,0	5,08	165,5	23,45	1416	0,853
Ср		0,835	8,75	25,70	25,46	203,5	22,16	1621

На рис. 1 две точки справа сверху – это показатели Владивостока и Иркутска.

Точки – данные из табл. 1. Сплошная прямая – линейная аппроксимация данных, штриховые линии – границы ее доверительного интервала при уровне значимости 0,05.

Следующим по величине модуля оказался коэффициент парной корреляции между объемом воды V0, поданной потребителям, и выручки от водоснабжения P0 (r = 0,74) (рис. 2). Найдем уравнение линейной регрессии P0 = f2(V0), полагая достоверной точку f2(0)) = 0:

/2 ( У0)=«2 ⋅ ^0 ; «2 = 0,02216. (7)

На рис. 2 верхняя правая точка – пока затель Владивостока, нижняя правая – Иркутска.

Рисунок 3 – Связь и численности населения и протяженности водопроводных сетей в однотрубном исчислении L количества населения

Рисунок 1 – Зависимость объема воды, поданной потребителям, от численности населения города в 2017 году

Рисунок 2 – Связь выручки от регулируемой деятельности (водоснабжение) и объема воды, поданной потребителям

Здесь сплошная прямая – линейная аппроксимация данных, штриховые линии – границы ее доверительного интервала при уровне значимости 0,05.

Можно считать значимой стохастическую связь между численностью населения N и протяженностью водопроводных сетей L (рис. 3). Коэффициент парной корреляции между ними r = 0,67. Найдем уравнение линейной регрессии L = f 3 ( N ):

f3(N) = a 3 • N ; a3 = 0,001894. (8)

На рис. 3 верхняя правая точка – показатель Оренбурга.

Заметно ниже коэффициент корреляции между выручкой за водоснабжение P₀ и длиной трубопровода L (r = 0,40); между P 0 и удельным расходом электроэнергии на подачу воды в сеть E (r = 0,30). Практически отсутствует корреляция между платой за воду и потерями в сети (r = 0,06).

Список литературы Анализ показателей стандартов раскрытия информации по водоснабжению крупных городов России в 2017 году

Bakaic M., Medeiros A.S., Peters J.F., Wolfe B.B. Hydrologic monitoring tools for freshwater municipal planning in the Arctic: the case of Iqaluit, Nunavut, Canada. -Environmental science and pollution research. 2018. V. 25, I.33, SI, Pp. 32913-32925. DOI: 10.1007/s11356-017-9343-4
Scott D., Iipinge K.N., Mfune J.K.E., Muchadenyika D., Makuti O.V., Ziervogel G. The Story of Water in Windhoek: A Narrative Approach to Interpreting a Transdisciplinary Process. -Water. 2018. V. 10, I.10 (1366). DOI: 10.3390/w10101366
Tellman B., Bausch J.C., Eakin H., Anderies J.M., Mazari-Hiriart M., Manuel-Navarrete D., Redman C.L. Adaptive pathways and coupled infrastructure: seven centuries of adaptation to water risk and theproduction of vulnerability in Mexico City.-Ecology and society. 2018. V. 23, I.1 (1). DOI: 10.5751/ES-09712-230101
Безценный А.А. Теоретические основы и практика совершенствования систем водоснабжения современных городов.-Коммунальное хозяйство городов. -2006. -№ 73. -С. 222-251.
Феофанов Ю.А., Адельшин А.Б., Нуруллин Ж.С. Пути экономии энергоресурсов в системах водоснабжения.-Известия Казанского государственного архитектурно-строительного университета. 2012. № 2. С. 153-159.

Еще

Статья научная