Прогнозирование инновационного развития горнопромышленных комплексов в условиях Севера как основа обеспечения эффективности их функционирования
Жаров В.С., Цукерман В.А.
При переходе регионов Севера на инновационный путь развития необходимо выделить тенденцию трансформации ролей науки, бизнеса, власти и общества в их взаимоотношениях, что будет способствовать их реальному включению в технологическое развитие экономики. Наука приобретает инновационную направленность, бизнес приобретает роль активного участника экономики знаний. Общество приобретает восприимчивость и мотивацию к инновациям, властные структуры активизируют стимулирование создания процесса инноваций.
В настоящее время на долю инновационных технологий, продукции, оборудования в развитых странах приходится более 70% прироста ВВП. Интенсивность инновационной деятельности во многом отражается на уровне экономического развития: в условиях усиливающейся конкуренции на мировой арене выигрывают именно те регионы и страны, которые обеспечивают благоприятные условия для инновационной деятельности [1, 2].
Регионы сырьевой направленности, имея очевидные конкурентные преимущества, состоящие не только в природных богатствах и многоотраслевой промышленности, но и в научно-техническом потенциале и квалифицированных кадрах, располагая научной базой, ежегодно должны производить наукоемкую продукцию. Однако, число предприятий, осуществляющих инновации, не превышает 9%. Сложившаяся ситуация требует активных действий, направленных на активизацию инновационной деятельности в стране.
В работе [3] нами показано, что в условиях развития рыночной экономики основным методом моделирования развития различных экономических систем является имитационное моделирование на основе выделения реальных взаимосвязей между экономическими показателями. В этой же работе предложена концепция разработки системы моделей развития экономики субъекта Федерации - региона сырьевой направленности. Основой такой системы является динамическая имитационная модель развития предприятия. В работе [3] представлена общая характеристика различных взаимосвязанных между собой блоков этой модели с подробным изложением (в виде алгоритма действий) экономической части производственного блока. Блок внешнего финансирования подробно рассмотрен нами в работе [4], а экологический блок в работе [5].
Взаимосвязь и взаимозависимость производственно-экономического и финансового блоков позволяет реализовать имитационную модель для кратко- и среднесрочного прогнозирования развития экономики любого субъекта Федерации, не имеющих на своей территории крупных предприятий сырьевого типа в значительной степени загрязняющих окружающую среду.
Для прогнозирования долгосрочного развития экономики регионов сырьевой направленности требуется включение в имитационную модель развития крупных предприятий, добывающих и перерабатывающих минеральное сырье, блока сырьевых ресурсов.
В работе [6] отмечается, что экономический механизм функционирования отраслей по производству минерального сырья в отличии от подобного механизма в обрабатывающих отраслях имеет ряд характерных особенностей (свойств), таких как "принципиальная нелинейность большинства экономических показателей не только по времени, но и по объемам производства и затратам ресурсов; несоизмеримо большая в сравнении с обрабатывающими отраслями доля капитальной (фондовой) составляющей в общих затратах по обеспечению выпуска продукции; специфика воспроизводства и структуры основных фондов (большая доля затрат на поддержание мощностей, зависимость сроков службы фондов от сроков извлечения запасов, малый удельный вес активной части основных фондов и т.д.)" [6, с. 5]. Соответственно указанные свойства "подчеркивают принципиальную разницу в экономике минерально-сырьевых и обрабатывающих отраслей, и в частности тот факт, что экономически первые намного сложнее вторых в управлении, оценке перспективы, последствиям принимаемых по ним решений и т.д." [7, с. 69-70]. Если при этом принять во внимание тот факт, что в минерально-сырьевых отраслях затраты на добычу и первичную переработку сырья составляют 75-95% в общих затратах на получение товарной продукции [8], то становится очевидной значимость для горнопромышленных предприятий прежде всего перспективных, прогнозных исследований, результаты которых позволяют повысить управляемость процесса разведки, добычи и первичной переработки минерального сырья, что в конечном счете приводит к экономии минеральных ресурсов и повышению экономической эффективности предприятий.
В научном прогнозировании развития горной промышленности, являющейся основой минерально-сырьевых отраслей, известный специалист в области управления горным производством проф. Ю.А. Чернегов прежде всего выделяет научно-технический аспект. "Для горной промышленности, характеризующейся продолжительными сроками проектирования, строительства и эксплуатации добывающих предприятий, пространственные и технологические решения которых определяется природными условиями и требуют для своего изменения значительных затрат времени и средств, прогноз особенно важен как средство заблаговременного выбора решений, рациональных с точки зрения реализации ожидаемых достижений научно-технического прогресса" [9, с. 50]. Необходим учет "прогнозных решений 10-15-летней глубины уже на стадии проектирования объектов, которые в течение эксплуатации будут неоднократно подвергаться техническому перевооружению" [10, с. 50].
Процесс прогнозирования предприятий и отраслей, добывающих и перерабатывающих минеральное сырье, неразрывно связан с двумя важными понятиями - экономической оценкой минерально-сырьевых ресурсов и моделированием. Экономическая оценка представляет собой процесс определения пригодности источников минеральных ресурсов для их промышленной эксплуатации при сложившемся на момент проведения оценочных работ уровне технологии производства и ценах на выпускаемую из минерального сырья продукцию, суть которой состоит в соизмерении извлекаемой из сырья ценности и затрат (капитальных и текущих) на его добычу и переработку, включая затраты на геолого-разведочные работы. Моделирование же (имея ввиду математическое и экономико-математическое моделирование, то есть формализованное описание структуры и (или) функций различных объектов) является основным методологическим подходом к прогнозированию объектов, входящих в состав минерально-сырьевых отраслей, во всяком случае на средне- и долгосрочный период до 10-15 лет, поскольку иначе не представляется возможным на научном уровне отразить все то многообразие свойств, связей подсистем и входящих в них элементов, а также выполняемых ими функций, которые могут возникать в прогнозируемом периоде и соответственно оказывать воздействие на результаты прогноза.
Процесс выбора наиболее эффективного источника сырья или же варианта использования источника сырья является процессом итеративным, что при большом числе возможных вариантов приводит к необходимости использования ЭВМ. Конечно "по результатам предварительной и детальной разведки месторождений производится оконтуривание и подсчет запасов в нескольких вариантах среднего и бортового содержания полезного компонента. При использовании ЭВМ число вариантов может быть достаточно большим. Для каждого варианта намечаются технологические схемы добычи руды, ее обогащения и переработки" [10, с. 53], после чего рассчитываются необходимые технико-экономические показатели. Однако в перспективном периоде могут меняться условия функционирования действующего предприятия, которое будет использовать ранее оцененное месторождение. Могут измениться и цены на товарную продукцию, и объем спроса на нее, и объем эксплуатационных затрат, и технология производства, и, наконец, условия финансирования развития предприятия. Все это в конечном счете потребует осуществлять выбор наиболее эффективных вариантов использования сырья на каждом шаге прогнозирования в течение всего прогнозируемого периода, а это уже свидетельствует о целесообразности моделирования взаимосвязей геологических, горнотехнических и экономических параметров оцениваемого источника сырья. Данное обстоятельство становится еще более существенным, когда требуется оценивать источник сырья на ранних стадиях его геологического изучения. В этих случаях практически отсутствует более или менее достоверная геологическая информация и определить прямые взаимосвязи между вышеуказанными параметрами практически не представляется возможным. инновационный сырьевой регион отрасль
До настоящего времени еще не существует общей комплексной геолого-горно-экономической модели месторождения или же какого-либо другого источника минерального сырья, хотя в отдельных областях геологии, горного дела и экономической оценки минерального сырья проблеме моделирования соответствующих показателей уделяется достаточно большое внимание. Так, например, в работе [11] рассматриваются геологические модели автоматической классификации или численной таксономии и математические модели метрических многомерных отображений. В работе [12] отражены общие основы геометрического моделирования месторождений, а в [13] - вопросы теории и практики математического моделирования структуры и закономерностей пространственной изменчивости геологических показателей месторождений на основе принципов геостатистики, приведены соответствующие геолого-математические модели.
В практике работ по экономической оценке использования минерального сырья, особенно на ранних стадиях его геологической изученности, нелинейный характер зависимости себестоимости добычи сырья и капитальных вложений в возможную эксплуатацию месторождения или рудопроявления от масштабов запасов сырья обычно отображают путем нахождения корреляционно-регрессионной связи между соответствующими затратами и годовой производительностью горнорудного предприятия [14, 15]. При этом для открытого способа разработки месторождений рассчитывают несколько регрессионных зависимостей для задаваемых интервалов изменения коэффициента вскрыши, поскольку именно объем вскрышных пород в наиболее сильной степени определяет величину удельных текущих и капитальных затрат при добычных работах [16].
Анализируя результаты, достигнутые в области моделирования геологических, технологических и экономических показателей использования минерального сырья, можно сделать следующие выводы:
В отдельных областях моделирования показателей геологических, геолого-разведочных и горных работ уже достигнуты значительные успехи и в принципе для конкретного предприятия может быть создана имитационная модель, увязывающая указанные показатели в единое целое, однако она будет довольно сложной.
В условиях рыночной экономики в прогнозном периоде затраты на отработку источников минерального сырья будут определяться не только видом этого источника и его характерными особенностями, но и внутренней и внешней средой предприятия, а также его финансовыми возможностями в этот период, следовательно любые статистические зависимости экономических показателей от горно-технических, найденные в настоящее время, в перспективе не будут соответствовать действительности.
Включение блока сырьевых ресурсов в общую имитационную динамическую модель развития предприятия может быть осуществлено путем расчета в производственном блоке модели предельных значений себестоимости добычи и переработки сырья и предельных значений объема капитальных затрат, на основе которых уже могут определяться наиболее эффективные горно-технические и технологические показатели (объем запасов, эффективных для отработки; среднее содержание полезных компонентов в руде; годовая производительность предприятия по добыче руды и т.д.) по соответствующим имитационным горно-геологическим моделям.
В качестве решения задачи определения наиболее эффективных параметров эксплуатации месторождения в каждый прогнозируемый период времени (год, 5 лет) предлагается следующий методический подход, основа которого рассмотрена в [3].
При оценке экономической эффективности технологических вариантов добычи руды формула расчета единицы себестоимости продукции представляется следующим образом:
, (1)
где X - затраты, изменяющиеся в зависимости от основных параметров разрабатываемой технологии;
К - инвестиции, необходимые для реализации разрабатываемой технологии;
N - норма амортизации основных фондов в долях ед.;
А и А0 -годовая производительность по выпуску продукции соответственно по новому и базовому вариантам технологии в натур.ед.;
З0 - затраты на получение единицы продукции без учета затрат по основным изменяющимся статьям и амортизации;
и - соответственно условно-постоянные и условно-переменные расходы в затратах З 0 в долях единицы.
и - инвестиции, относимые на создание соответственно пассивной и активной частей основных производственных фондов рудника;
и - коэффициенты перевода объема инвестиций в стоимость соответственно пассивной и активной частей основных производственных фондов;
- срок эксплуатации месторождения;
р - коэффициент разубоживания руды;
q - коэффициент потери запасов руды при добыче.
В этой формуле выражение представляет собой часть амортизационных отчислений в себестоимости добычи 1т руды, связанную с наличием пассивной части основных производственных фондов, необходимых для эксплуатации месторождения за весь срок его отработки, так как справедливо следующее равенство:
, (2)
где - эксплуатационные запасы руды на месторождении;
А - средняя годовая производительность рудника по добыче руды.