КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ РЕГИОНОВ

Бартанов Александр Борисович

к. т. н., доцент МГУ им. Н.П. Огарева, г. Саранск

Бартанов Сергей Александрович

аспирант НИИ гуманитарных наук при Правительстве

 Республики Мордовия, г. Саранск

E-mail:a_bartanov@rambler.ru

Мировое энергопотребление и экономическая роль энергети­ческого фактора в последние десятилетия существенно возросли. Вместе с этим в силу таких сопутствующих обстоятельств как территориальное несоответствие производства и потребления энергоресурсов, рост цен на энергоресурсы, необходимость создания сложных территориально распределенных систем энергоснабжения и обеспечение их надежности, экологические и ресурсные ограничения производства и потребления энергоресурсов приобрела актуальность проблема энергетической безопасности (ЭБ) функционирования экономик всех уровней.

Согласно документу «Энергетическая стратегия России на период до 2020 года» [5] под ЭБ понимается состояние защищенности страны (региона), ее граждан, общества, государства, экономики от угрозы дефицита в обеспечении их обоснованных потребностей в энергии экономически доступными топливно-энергетическими ресур­сами приемлемого качества, а также защищенность от нарушений стабильности, бесперебойности топливо- и энергоснабжения.

Для количественной оценки ЭБ^. Регионов предложен индикативный метод [2, 4]. В зависимости от характера описываемых угрозиндикаторы ЭБ (от единиц до нескольких десятков и более) группируются в блоки. Диапазон изменения каждого индикатора разбивается на зоны безопасности (например: нормальная, предкризисная, кризисная), каждой из которых дается бальная оценка. Интегральная оценка ЭБ получается сверткой значений индикаторов с учетом их удельных весов, обычно определяемых экспертно или с использованием формализованных методов математического моделирования. Известны исследования ЭБ в разрезе федеральных округов [1], регионов Урала, Восточной Сибири и Дальнего Востока [3]. Настоящая работа посвящена кластерному анализу ЭБ регионов Приволжского федерального округа.

В общей сложности при исследовании было задействовано 28 индикаторов ЭБ, разделенных на четыре группы:

1.    индикаторы обеспеченности региона собственными энерго­ресурсами, включая производство первичной энергии, мазута дизельного топлива, электроэнергии, добыча газа по отношению к объемам их потребления.

2.    индикаторы энергетической эффективности, включая энергоемкость ВРП, электроемкость ВРП, тепловые потери в сетях, удельные затраты топлива на производство тепловой энергии по отношению к средним по округу показателям.

3.    индикаторы, характеризующие физические риски энерго­снабжения, включая степень износа основных фондов по виду экономической деятельности «Производство и распределение электроэнергии, газа и воды», доля полностью изношенны основных фондов по указанному виду деятельности.

4.    индикаторы, характеризующие экономическую доступность энергоресурсов, включая подгруппы: а) средние тарифы на электро­энергию в 2001—2004 гг. и в 2010 г., тариф на электроэнергию для населения, стоимость сетевого газа для населения, стоимость горячего водоснабжения, стоимость отопления, средняя потребительская цена на дизтопливо, средняя потребительская цена на бензин; б) душевой ВРП, душевой доход консолидированного бюджета, душевой сальдированный результат хозяйственной деятельности, средняя начисленная зарплата, индекс налогового потенциала, численность населения с доходами ниже прожиточного уровня, затраты домашних хозяйств на услуги ЖКХ и топливо. Все индикаторы выражались в относительной форме к средним по округу значениям.

При кластерном анализе на первом этапе использовался иерархически — агломеративный подход. Применялись различные сочетания правил объединения объектов при формировании кластеров (одиночной связи или метод ближайшего соседа, полных связей или метод наиболее удаленных соседей, невзвешенный и взвешенный попарного среднего, невзвешенный и взвешенный центроидный, Варда) и метрик расстояния между объектами в многомерном пространстве признаков (евклидова, квадратичная евклидова, манхетеннского расстояния, расстояния Чебышева, степенного расстояния, мера процента несогласия, r— критерий Пирсона). В общей сложности было реализовано 46 вариантов кластеризации. Самым устойчивым (31 случай из 46) оказалось разбиение объектов на три кластера, каждый из которых включает более одного объекта. Из них наиболее часто встречается вариант кластеризации, приведенный ниже:

Первый кластер: Республика Марий Эл (2), Республика Мордовия (3), Удмуртская Республика (5), Чувашская Республика (6), Кировская область (8), Пензенская область (11), Ульяновская область (14).

Второй кластер:Республика Башкортостан (1), Пермский край (7), Нижегородская область (9), Самарская область (12).

Третий кластер:Республика Татарстан (4), Оренбургская область (10), Саратовская область (13).

В скобках приведен порядковый номер региона в окружном списке. Дендрограмма одного из вариантов кластеризации приведена на рис.1. По оси абсцисс показаны объекты кластеризации (регионы), по оси ординат — значения расстояний, при которых происходит последовательное объединение объектов.

На втором этапе был применен итеративный метод «к — средних» для числа кластеров к = 3. Кластеризация произведена за две итерации. Состав полученных кластеров полностью совпадает с приведенным выше.

Рисунок 1. Дендрограмма кластерного анализа

Для содержательного анализа результатов кластеризации проводился рейтинговый анализ ЭБ регионов (табл.1).

Таблица 1.

Рейтинговый анализ ЭБ регионов

По каждому из индикаторов ЭБ регионам присваивались числовые рейтинги от 1 до 14 по принципу: чем выше уровень ЭБ по данному индикатору, тем ниже рейтинг региона. Учитывая, что попадание в критическую зону даже по одному индикатору неприемлемо, свертки в пределах групп 1‑3 и подгрупп 4а и 4б (столбцы 3‑8) находились в виде полусуммы среднего значения рейтинга и его максимального значения. Рейтинг по группе 4 и средний рейтинг по всем группам находились в виде среднего значения по подгруппам 4а и 4б и всем четырем группам соответственно.

Можно утверждать, что в первом кластере (средний по кластеру рейтинг равен 10,51) представлены регионы с низким уровнем ЭБ. Регионам третьего кластера (средний по кластеру рейтинг — 6,65) присущ наиболее высокий уровень ЭБ. Регионы второго кластера (средним по кластеру рейтинг — 8,42) по уровню ЭБ занимают промежуточное положение.

Список литературы:

1.        Мызин А.Л., Пыхов А.А., Денисова А.А. Результаты диагностирования энергетической безопасности регионов России в динамике последних лет. Вестник Тюменского гос. Ун-та. 2010. №4, с. 170—177.

2.        Сендеров С.М., Смирнова Е.М. Методы оценки анализ уровня энергетической безопасности// Академия энергетики, 2009, № 6 (32), с. 30—40.

3.        Сендеров С.М., Смирнова Е.М. Состояние энергетической безопасности в восточных регионах России. Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН, Иркутск, Россия (e-mail: ssm@isem.sei.irk.ru)

4.        Татаркин А.И., Куклин А.А., Мызин А.Л. и др. Комплексная методика диагностики энергетической безопасности территориальных образований Российской федерации (вторая редакция) Ч I. Екатеринбург: Изд-во Урал. Ун-та, 2002, 80 с.

5.        Энергетическая стратегия России на период до 2020 года, утвержденная распоряжением правительства Российской федерации от 28 августа 2003 года № 1234-р