Экономико-статистический анализ газораспределительного комплекса России

ISSN 2311-8768

Экономико-статистические исследования

ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКИИ АНАЛИЗ ГАЗОРАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНОГО КОМПЛЕКСА РОССИИ

Александр Вячеславович БЕЛИНСКИЙ

кандидат технических наук, директор научно-технического центра, АО «Газпром промгаз», Москва, Российская Федерация belinskyab@mail.ru

История статьи:

Принята 09.02.2017 Принята в доработанном виде 20.02.2017 Одобрена 28.02.2017 Доступна онлайн 14.04.2017

УДК 338.001.36 JEL: С38, D22, D42, L95

Ключевые слова:

газификация, газораспределение, финансовый анализ, статистический анализ

Аннотация

Предмет. Исследование экономического потенциала газораспределения в России, от которого зависят надежность текущих поставок газа потребителям и перспективы развития газификации регионов.

Цели. Выявление и анализ складывающихся тенденций и закономерностей в изменении экономического потенциала газораспределительного комплекса в целом и отдельных его классификационных групп.

Методология. При проведении исследования применялись методы внешнего финансового микроэкономического анализа, статистические способы факторного, кластерного и дискриминантного анализа, методы теории региональной экономики, а также компьютерные технологии сбора и обработки статистической информации. Газораспределительная сфера столкнулась с проблемой снижения финансовой устойчивости газораспределительных организаций.

Результаты. Доказана необходимость поиска новой эффективной модели тарифообразования в газораспределении, учитывающей сложившиеся зависимости в финансовом положении организаций и потенциал обоснованного снижения их издержек, при этом гарантирующей надежность газоснабжения и развитие газификации регионов России.

Выводы. Складывающиеся тенденции могут вести к развитию опасных факторов, влияющих на безопасность сетей газораспределения, а также к ограничению газификации регионов. Наиболее существенные риски присущи организациям, характеризующимся высокой тарифоемкостью - интегральной характеристикой, которая определяет их поведение в регулируемом сегменте внутреннего рынка газа и оказывает значительное влияние на величину удельных эксплуатационных затрат. Применение. Полученные результаты могут быть использованы при решении задач прогнозирования развития газоснабжения и газификации регионов России, а также при обосновании новых моделей тарифообразования в газораспределении.

© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2017

Введение

Внутренний рынок газа в России полон противоречий. Наиболее явно они выражены в области цен на газ и тарифов на услуги по его транспортировке. Потребители - промышленные, коммунально-бытовые предприятия, население - обычно считают цены и тарифы завышенными и несправедливыми. Газовые же компании и многие исследователи сходятся во мнении, что регулируемые государством цены и тарифы занижены, не обеспечивают возмещения экономически обоснованных затрат компаний и к тому же приводят к

неэффективному потреблению газа отраслями экономики [1-4].

Некоторые ученые доказывают, что рост цен на газ исчерпал возможности позитивного влияния на экономику: текущий уровень цен ограничивает конкурентоспособность предприятий, при этом дальнейшее повышение цен не способствует энергосбережению, а приводит к стагнации спроса на газ [5, 6]. Предполагается, что сдерживание роста цен на газ способно стимулировать новую реиндустриализацию и существенно ускорить темпы экономического развития страны.

Регулятор - Федеральная антимонопольная служба России - с 2015 г. реализует тарифную политику с преимущественной ориентацией на интересы потребителей1. В практику внедряются новые принципы и методы регулирования, такие как «инфляция минус» вместо «затраты плюс», «инвестиции в обмен на тариф» и др. Для определения справедливой себестоимости услуг естественных монополий планируется расширение использования методов бенчмаркинга и эталонных затрат, нормирования расходов. Рассматривается вопрос заморозки тарифов на коммунальные услуги населения на пять лет.

На этом фоне полным ходом идет газификация страны - реализуется важнейший государственный социально ориентированный проект. В предыдущие 10 лет этот процесс развивался в России темпами, сопоставимыми с периодами интенсивного развития систем газоснабжения в советское время.

Природным газом газифицировано 6,6 тыс. населенных пунктов, более 6,8 млн домовладений и квартир. Наибольшие темпы роста характерны для сельской местности. Протяженность сетей газораспределения увеличилась на 323 тыс. км. Объем инвестиций в газификацию с 2005 г. превысил 0,5 трлн руб. Такое масштабное развитие значительно изменило экономический потенциал отрасли.

Хотя уровень газификации жилого фонда значительно поднялся, в среднем он составляет пока около 67%. Ряд регионов газифицирован достаточно слабо, есть территории, не охваченные газоснабжением.

Правительство России заинтересовано в повышении темпов газификации и рассматривает меры по стимулированию новых проектов2.

1 Артемьев И.Ю. Новая тарифная политика. URL: http://fas.gov.ru/documents/documentdetails.html? id=14224; Голомолзин А.Н. Об основных направлениях тарифной политики ФАС России. URL: http://fas.gov.ru/ documents/documentdetails.html?id=14263

Однако такое ускорение неизбежно ставит вопрос об индексации цен и тарифов на газ, обеспечивающей приемлемую доходность инвестиций в новые проекты газификации. Все это свидетельствует о наличии ряда нерешенных проблем и противоречий между целями и задачами участников внутреннего рынка газа.

В числе основных заинтересованных субъектов -региональные газораспределительные организации (ГРО) - специализированные местные организации, занятые развитием и эксплуатацией систем газоснабжения, транспортировкой газа по сетям распределения, а также реализацией иных видов деятельности, связанных с развитием газоснабжения территорий. В соответствии с законодательством ГРО являются субъектами естественных монополий, поэтому тарифы на оказание регулируемых услуг определяются государством.

Число ГРО, находящихся на самостоятельном балансе, в 2016 г. превысило 400 (причем лишь меньшая часть из них осуществляла транспортировку газа), численность работающих превысила 188 тыс. чел. Разветвленные сети распределительных газопроводов (протяженностью более 900 тыс. км), эксплуатируемые ГРО, обеспечили поставки газа в 44 тыс. населенных пунктов страны, 36 млн квартир и домовладений, 400 тыс. промышленных, коммунально-бытовых, жилищно-коммунальных, сельскохозяйственных объектов.

Таким образом, ГРО среди других газовых компаний наиболее всего технологически приближены к конечному потребителю, являются непосредственными участниками социально значимых проектов газификации. Их доходы определяются государственной тарифной политикой, а расходы - объемом и

2 О мерах по повышению темпов газификации в России: материалы заседания Правительства России от 21.07.2016. URL: http://m.government.ru/news/23931/#dam

емы и решения, 2017, т. 10, вып. 4, стр. 384-402

t. ru/journal/fa/ 385

стоимостью факторов производства, приобретаемых на региональных рынках. Поэтому экономический потенциал ГРО - в определенном смысле зеркало состояния дел в разрешении изложенных проблем.

В данной работе поставлена цель провести анализ экономического потенциала российских ГРО, выявить тенденции, складывающиеся в газораспределении в целом и в отдельных группах предприятий, а также понять причины нынешнего положения. Для этого потребовалось решить следующие задачи:

а) сформировать статистическую базу с публичными сведениями финансового характера, а также данными о технических параметрах эксплуатируемых сетей газораспределения;

б) провести анализ динамики развития и текущего состояния экономического потенциала каждой из ГРО;

в) выявить складывающиеся закономерности в изменении экономического потенциала;

г) выяснить причины, обусловившие текущее состояние ГРО;

д) проверить гипотезу о взаимосвязи экономического потенциала ГРО и уровня конкурентоспособности региональной экономики;

е) провести классификацию ГРО и выявить общие проблемы и риски, характерные для выявленных типов.

Большая размерность задач обусловила необходимость привлечения различных методов и инструментов экономического и статистического анализа.

Общие положения методического подхода к исследованию экономического потенциала газораспределительных организаций

Экономический потенциал ГРО представляет собой совокупность имущественного и финансового потенциалов.

Имущественный потенциал характеризуется величиной и структурой активов, которыми владеет или которые контролирует ГРО. Количественно он может быть оценен системой аналитических коэффициентов, дающих представление о величине средств, их структуре, обновлении, выбытии и т.п.

Финансовый потенциал ГРО определяется финансовыми результатами. Количественно он характеризуется показателями ликвидности и платежеспособности, финансовой устойчивости, внутрифирменной эффективности, прибыльности, рентабельности.

Исследование экономического потенциала предусматривает привлечение методов финансового анализа. Под таковым в данной статье будем понимать ту его часть, которая именуется внешним микроэкономическим финансовым анализом. Он опирается на использование в счетных процедурах открытых сведений бухгалтерской (финансовой) отчетности - основного и наиболее достоверного, регулярно публикуемого, систематизированного источника сведений о финансово-хозяйственной деятельности организаций.

Логика и принципы построения бухгалтерской (финансовой) отчетности, а также методы и процедуры ее экономического анализа изучаются в рамках балансоведения. Систематизированное описание состояния этой дисциплины, а также методов и процедур проведения финансового анализа на основе бухгалтерской (финансовой) отчетности представлены в работах В.В. Ковалева и Вит.В. Ковалева [7]3.

Результаты финансового анализа позволяют оценить статус-кво в экономическом потенциале ГРО. Тем не менее они не дают ответа на вопрос, в результате чего сложилось такое положение, какие факторы повлияли на

3 Ковалев В.В., Ковалев Вит.В. Корпоративные финансы и учет: понятия, алгоритмы, показатели: учеб. пособие. 3-е изд., перераб. и доп. М.: Проспект, 2015. 1000 с.

развитие событий и каковым было их действие. Интерпретация результатов финансового анализа требует привлечения статистических методов, позволяющих понять причины событий.

Найти эти причины позволяет применение факторного анализа, который позволяет формировать гипотезы о сущности явлений и событий на основе большого массива статистических данных.

Существо примененного метода состоит в отыскании немногих латентных, непосредственно не измеряемых величин (факторов), которые в определенном смысле хорошо описывают исследуемое явление или экономическую систему и объясняют свойственные им внутренние объективно существующие закономерности.

При замене многих исходных переменных, описывающих исследуемую систему, малым числом факторов часть информации теряется, зато такая модель упрощает понимание функционирования объекта изучения, делает описание более стройным и понятным.

Факторный анализ хорошо подходит для интерпретации результатов финансового анализа ГРО. Рассматривая предприятия различных регионов страны, приходится иметь дело с тысячами измеряемых параметров и расчетных аналитических коэффициентов, характеризующих эти организации и условия их функционирования.

Значения параметров и коэффициентов (назовем их признаками) часто линейно взаимосвязаны, что обусловливает применимость метода. В начале исследования отсутствуют четкие гипотезы относительно структуры взаимосвязи между различными признаками ГРО. Приходится исходить лишь из общего предположения о наличии таких взаимосвязей и о том, что всю вариацию признаков можно описать небольшим числом факторов. Метод позволяет отыскать такие факторы и определить их структуру.

Он также позволяет организовать проверку гипотезы о наличии взаимосвязи между экономическим потенциалом ГРО и уровнем конкурентоспособности региональной экономики. Это требует привлечения методов теории региональной экономики, основные положения которой развиваются в работах А.Н. Асаула, Н.И. Пасяды [8], О.В. Кузнецовой, А.В. Кузнецова [9], А.О. Полынёва [10].

Технические процедуры факторного анализа и математические модели подробно рассмотрены в литературе [11-14]4. Метод реализован во многих программных продуктах статистической обработки данных, которые позволяют значительно упростить большой объем вычислений.

После выявления тенденций в изменениях экономического потенциала ГРО и определения факторов, которые повлияли на развитие событий, возник вопрос: имеются ли между ГРО существенные различия, которые позволяют выделить несколько характерных типов организаций? Ответ требует проведения классификации ГРО или решения задачи таксономии, то есть разработки типологии.

В решении этой задачи весьма уместным становится соединение результатов факторного анализа с методами автоматической классификации (кластерного анализа) для осуществления таксономии в пространстве общих факторов малой размерности. Такая таксономия значительно облегчает содержательную интерпретацию типов.

Здесь следует сделать одно замечание. На данном этапе исследование может столкнуться с проблемой неполноты исходных данных. Например, отсутствие финансовой отчетности по некоторым ГРО может не позволить включить их в этап факторного анализа и рассчитать значения факторных весов, а соответственно, и провести их классификацию в факторном пространстве.

4Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989. 607 с.

Однако по этим организациям могут быть доступны сведения технического характера, которые можно использовать в процедурах классификации. Проблема может быть разрешена применением дискриминантного анализа. В качестве обучающей выборки можно использовать ранее классифицированные ГРО, а в качестве переменных - доступные признаки, входящие в соответствующие факторы, по которым проводится классификация.

Методы дискриминантного анализа и автоматической классификации подробно изучены в литературе [15, 16]. Они также реализованы во многих распространенных программных продуктах.

Завершая методическую часть статьи, подведем промежуточный итог. Для достижения целей исследования необходимо пройти ряд этапов: формирование информационной базы, проведение финансового и факторного анализа ГРО, классификация их с применением методов кластерного и дискриминантного анализа, обобщение результатов количественного анализа и получение выводов.

Формирование информационной базы

Для исследования был собран обширный статистический материал. Привлекались данные, отвечающие следующим требованиям:

а) сведения доступны любому внешнему пользователю (они опубликованы в открытых источниках или их можно запросить);

б) они соответствуют регулятивным требованиям;

в) они раскрываются регулярно.

Наиболее полно этим требованиям отвечают следующие информационные источники:

а) бухгалтерская (финансовая) отчетность ГРО;

б) годовые отчеты;

в) материалы, которые раскрываются ГРО в соответствии с законодательством России как субъектами естественных монополий, оказывающими услуги по транспортировке газа по трубопроводам;

г) статистическая информация Росстата о социально-экономическом положении субъектов России.

Объем выборочной совокупности составил 118 ГРО, работающих в разных регионах страны и обслуживающих более 90% общих сетей наружных газопроводов России. Массив информации представлен статистическими рядами из 350 различных характеристик, соответствующих каждой ГРО, для периода с 2009 по 2015 г.

Сведения о развитии газификации собраны для периода с 2005 г.

Сформированная база исходных данных структурно включает три основных блока:

а) данные бухгалтерской (финансовой) отчетности ГРО (включая данные балансов, отчетов о финансовых результатах, пояснений к отчетности);

б) технические характеристики сетей газораспределения;

в) основные социально-экономические показатели субъектов России в регионах деятельности ГРО, позволяющие провести диагностику социально-экономического положения регионов России в динамике, оценить потенциал и конкурентоспособность местной экономики.

Данные структурированы в унифицированных формах. Разработаны компьютерные сервисы, позволяющие автоматизировать поиск информации и счетные процедуры. Это широкий набор гибких настроек, позволяющих представить данные, содержащиеся в базе, в удобных для пользователя графических и табличных формах, существенно снизить временные затраты на обработку больших

объемов информации при реализации аналитических процедур исследования.

Оценка экономического потенциала газораспределительных организаций

Оценка имущественного потенциала предусматривает исследование величины и структуры активов, которыми ГРО владеют или которые контролируют.

Анализ величины контролируемых средств позволяет получить представление о стоимостной оценке имущества ГРО. Масштаб имущественного потенциала существенно различается. Например, минимальная величина контролируемых средств ГРО в 2015 г. составила 75,9 млн руб., максимальная - 50,9 млрд руб., то есть различие более чем 650-кратное. В валюте баланса более двух третей активов составляют внеоборотные активы - основные средства, прежде всего газопроводы и сооружения на них.

На протяжении рассматриваемого периода наблюдалось увеличение арендованных основных средств, числящихся на балансе ГРО. В 2015 г. их доля в суммарной оценке всех средств составила 53%. Большая часть из них - газопроводы, построенные за счет бюджетных средств регионов, а также по инвестиционным программам газификации. Увеличение объема арендуемых средств ведет к росту арендных платежей и отражается на финансовых результатах ГРО.

Средний темп роста чистых активов ГРО за рассмотренный период превысил 6%. Средний темп обновления основных средств составил 6,5%. Выбытие основных средств было незначительным. Среднее значение коэффициента износа составило около 47%.

Таким образом, в результате газификации газораспределительный комплекс значительно увеличил имущественный потенциал. Средние

темпы развития несколько снизились, но остаются достаточно высокими.

Оценка ликвидности и платежеспособности показала следующее. В среднем ГРО ликвидны и платежеспособны. Структура оборотных активов стабильна, основную долю в ней занимает дебиторская задолженность (она превышает 50%), что требует внимательного контроля за ее структурой и оборачиваемостью.

Среднее значение коэффициента текущей ликвидности превышает рекомендуемый аналитический норматив. Особенности расчетно-платежных операций у некоторых ГРО приводят к нехватке оборотных средств в летний период. Это вынуждает их привлекать заемные средства для обеспечения непрерывности производственного процесса.

Вместе с тем около 15% организаций имели проблемы с ликвидностью баланса, их функционирующий капитал принимал отрицательные значения. Эта неблагоприятная ситуация в финансовом положении фактически означает отсутствие у таких ГРО запаса прочности. Причем следует заметить, что их доля снижалась, в 2009 г. она составляла 20%.

Оценка финансовой устойчивости ГРО предусматривала исследование существующей структуры источников финансирования и анализ того, способны ли ГРО поддерживать такую структуру. Основное внимание уделено долгосрочным источникам финансирования.

Большой интерес в этой оценке представляет анализ значений коэффициентов покрытия постоянных расходов. Он позволяет оценить способность ГРО рассчитываться по своим долгосрочным финансовым обязательствам. Расчет значений коэффициента выполнен путем деления оценочной величины прибыли EBIT (англ. Earnings Before Interest, Taxes -прибыль до вычета процентов по заемным средствам и налогов) на величину постоянных финансовых расходов - суммы процентов к

уплате и расходов по долгосрочной аренде основных средств.

Коэффициент покрытия постоянных нефинансовых расходов позволяет оценить степень покрытия расходов, связанных с долгосрочными активами. Значение вычисляется путем деления параметра EBITDA (англ. Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation and Amortization - прибыль до вычета амортизации, процентов и налогов) на сумму годовых амортизационных отчислений. Преимущества EBITDA перед другими показателями прибыли позволяют сравнивать на его основе ГРО, различающиеся по масштабу, учетной политике, долговой и налоговой нагрузке.

Динамика коэффициентов покрытия приведена на рис. 1. Заметим, что нормативных значений этих показателей не существует, но они должны быть существенно выше единицы, так как EBIT и EBITDA являются источниками для покрытия многих других расходов.

Наблюдаемое снижение значений этих показателей свидетельствует о наличии проблем в соотношении доходов и расходов ГРО. Такая динамика предупреждает о возможных проблемах в будущем, так как снижение темпов роста выручки относительно роста постоянных расходов ведет к снижению финансовой устойчивости.

Эффективность использования ресурсов ГРО может быть оценена по разным показателям. Остановимся на рассмотрении эффективности использования трудовых и материальных ресурсов.

Вопросы эффективности использования трудовых ресурсов весьма важны для понимания себестоимости услуг, так как затраты на оплату труда занимают основное место в расходах ГРО.

В рассмотренный период численность работников изучаемых предприятий увеличилась на 2,5%. Это было вызвано

ростом протяженности сетей и увеличением объема договоров на обслуживание объектов газоснабжения юридических и физических лиц.

Увеличению численности работников сопутствовал рост заработной платы. До 2014 г. темпы роста выручки опережали темпы роста численности, что привело к повышению производительности труда, исчисленному в стоимостном выражении. Начиная с 2014 г. рост выручки замедлился, а в 2015 г. в условиях ограничения тарифов на фоне продолжающегося снижения объемов транспортировки газа (из-за спада темпов роста экономики, а также реализации потребителями энергосберегающих мероприятий) в ряде ГРО снизились и абсолютные значения выручки. Производительность труда также уменьшилась.

Последняя может быть оценена по натуральным показателям. Естественным является значение протяженности сетей, приходящихся на одного занятого в транспортировке газа. Среднее выборочное значение в 2015 г. составило 5,25 км/чел., увеличившись за пять лет на 15%.

Значения этого показателя ниже, чем в странах Евросоюза, где он составляет 6-10 км/чел., однако прямые сравнения вряд ли уместны ввиду существенно различающихся условий работы ГРО.

Основной вывод заключается в том, что и в стоимостном, и в натуральном исчислении в разных ГРО наблюдаются существенные различия в производительности труда.

Эффективность использования материальных ресурсов ГРО оценена по значениям коэффициентов загрузки сетей (отношение объема транспортируемого газа к протяженности сетей) и фондоотдачи. Среднеотраслевые значения обоих коэффициентов монотонно снижаются, что указывает на снижение эффективности отдачи основных средств и наличие отрицательных эффектов масштаба.

Оценка прибыльности и рентабельности -наиболее важный раздел финансового анализа, тут основное внимание концентрируется на финансовой стороне деятельности ГРО. Отметим, что прибыль зависит от выручки и себестоимости продукции от различных видов деятельности ГРО.

Учитывая, что в среднем по выборке почти 70% выручки формируется от реализации услуг по транспортировке газа, акцентируем внимание на этом виде деятельности.

С 2011 г. наблюдалось снижение темпов роста выручки от оказания услуг по транспортировке газа. При этом себестоимость росла быстрее. Заметим, что в ее структуре наибольший вес имеют заработная плата (среднее значение в 2015 г. составило 53,2%), прочие затраты занимали 12%, арендная плата -10,6%, амортизация - 9,5%, материальные расходы - 8,8%, капитальный ремонт и диагностика - 2,1%.

Особый интерес вызывает значительное различие этих удельных расходов в разных ГРО (рис. 2). Например, в 2015 г. минимальные затраты на эксплуатацию сетей составили около 30 тыс. руб./км, максимальные затраты превысили 850 тыс. руб./км (экстремальные значения в выборке превышают 2 000 тыс. руб./км). Объяснение причин этих различий является ключом к пониманию работы рассматриваемых организаций.

Характер динамики выручки и себестоимости обусловили динамику показателей рентабельности транспортировки газа (рис. 3). В ряде ГРО рентабельность отсутствует, что указывает на получение этими организациями убытков от транспортировки газа. В 2015 г. среднее значение коэффициента рентабельности (не учитывающего выручку от специальной надбавки к тарифам) приняло отрицательное значение во всех федеральных округах.

По результатам финансового анализа можно сделать вывод, что ГРО столкнулись с

проблемой снижения финансовой устойчивости. Выручка формируется в условиях снижения объемов транспортировки газа (вследствие спада в экономике, реализации мероприятий по энергосбережению и экономии потребления газа потребителями и др.) и сдерживания роста тарифов на оказание услуг по транспортировке газа.

Темп роста выручки ниже темпа роста затрат на обслуживание сетей, которые увеличиваются в результате развития газификации. Это приводит к снижению рентабельности ГРО и возникновению убытков.

Сложившиеся тенденции могут привести к росту числа опасных факторов, влияющих на безопасность сетей ГРО из-за дефицита финансирования программ эксплуатации, текущего и капитального ремонта, реконструкции газопроводов и газового оборудования, а также к усилению оттока кадров из отрасли из-за снижения темпов роста заработной платы, а также к ограничению газификации.

Анализ причин изменения экономического потенциала ГРО с применением метода факторного анализа

Результаты финансового анализа показали, что удельные затраты на финансово-хозяйственную деятельность в разных ГРО существенно различаются. Проанализируем причины этого с использованием метода факторного анализа.

Из базы данных отобрано 28 наиболее информативных, по мнению автора, признаков, характеризующих состояние предприятий и среду их функционирования. Признаки отбирались таким образом, чтобы можно было учесть разные аспекты экономического потенциала ГРО, а также проверить гипотезу о взаимосвязи их экономического потенциала с состоянием и динамикой социально-экономического развития регионов.

Для каждого года расчетного периода были составлены матрицы соответствующих исходных данных. Каждая имеет размерность 118^28, но есть пропуски в связи с отсутствием полноценной статистики. Факторизация выполнена с применением метода главных факторов с последующим вращением к простой структуре.

Применение известных критериев выбора числа факторов показало, что изучаемая система наилучшим образом может быть описана четырьмя факторами, которые объясняют более 80% общей дисперсии рассмотренной совокупности признаков.

Результаты факторизации признаков на примере данных за 2012 г. показаны в табл. 1, где указаны значения факторных нагрузок, отражающих тесноту связи фактора с соответствующим признаком.

Факторные нагрузки, принимающие большие по модулю значения, выделены жирным шрифтом, а признаки с такими нагрузками сгруппированы по принадлежности к факторам.

Отметим: нагрузки достаточно устойчивы во времени, что подтверждается результатами факторизации данных за все годы расчетного периода. Значения нагрузок позволяют провести интерпретацию факторов.

Первый из них тесно взаимосвязан с признаками 1-11, характеризующими масштаб ГРО (структурную сложность сети, объем работы и т.д.). Различия предприятий по первому фактору можно интерпретировать как несхожесть в имущественном потенциале ГРО. Более детальная оценка этих аспектов проведена в рамках финансового анализа.

Второй фактор сложнее для интерпретации. Он связан с показателями 12-17, в том числе такими, как тарифы ГРО на услуги по транспортировке газа, расположение газопроводов (соотношение между городской и сельской местностью), структура поставки газа по категориям потребителей, уровень загрузки сетей. Назовем этот фактор

тарифоемкостью ГРО, имея в виду потребность предприятий в определенной в е л и ч и н е та р и ф о в н а у с л у ги по транспортировке газа.

Придерживаясь этой интерпретации и следуя знакам факторных нагрузок, можно сделать логическое заключение: тарифоемкость ГРО, или потребность в увеличении тарифа, растет при строительстве протяженных газопроводов в сельскую местность для газификации населения, так как это приводит к снижению удельной (на один километр) загрузки и производительности сетей (выручки с одного километра).

Третий фактор (признаки 18-24) естественно интерпретировать как масштаб региональной экономики, а четвертый (признаки 25-28) -как эффективность региональной экономики.

По результатам факторного анализа можно сделать следующие выводы.

1. Четыре фактора - имущественный потенциал и тарифоемкость ГРО, масштаб и эффективность региональной экономики -определили различия между предприятиями в рассмотренный период. Их анализ показывает, что основной причиной снижения финансовой устойчивости ГРО, которое выявлено по результатам финансового анализа, является некомпенсация тарифами предприятий увеличивающейся тарифоемкости (в результате развития газификации регионов, снижения загрузки сетей, увеличения доли населения в структуре потребителей).

2. С увеличением тарифоемкости ГРО снижаются удельные расходы на эксплуатацию сетей: количество работающих на 1 км сетей (коэффициент корреляции этого показателя со вторым фактором в разные годы составлял от минус 0,75 до минус 0,79), материальные расходы на 1 км сетей (соответственно от минус 0,77 до минус 0,84), прочие затраты на обслуживание 1 км сетей (от минус 0,66 до минус 0,83).

В частности, это указывает на то, что газораспределительные организации вынуждены «подстраивать» свои операционные издержки под сложившийся уровень тарифа. Таково объяснение существенного разброса в удельных затратах, выявленного при проведении финансового анализа.

Иными словами, уровень тарифоемкости определяет поведение ГРО в регулируемом сегменте рынка и оказывает значительное влияние на величину удельных затрат предприятий.

Заметим, что представленные выводы сделаны для газораспределительного комплекса в целом, при этом в отдельных ГРО могут складываться тенденции, отличные

от среднеотраслевых.

Классификация газораспределительных организаций

Приступая к классификации (типологии) ГРО, уместно вначале определиться с целями ее построения. Результаты финансового и факторного анализа позволили выяснить, что издержки газораспределительных организаций и их поведение в регулируемом сегменте рынка газа определяются уровнем тарифоемкости. В связи с этим представляет интерес построение типологии, которая отражает различия между ГРО по этому показателю.

Различия изучаемых предпр иятий по масштабу (пер вому ф актору), особенностям среды функционирования (третий и четвертый фактор), основным результатам финансово-хозяйственной д е я те л ь н о с т и ( п р и б ы л ь н о с ти и рентабельности) при формировании таксонов игнорируются, но учитываются при интерпретации и описании.

Классификация, проведенная только по тарифоемкости, позволила выделить три группы ГРО. Эти объединения не включили в себя предприятия из выборки

с недостаточным для разграничения объемом статистической информации.

Для отнесения таких ГРО к одной из трех групп привлечен аппарат дискриминантного анализа. В качестве группирующей переменной выбран номер группы, который был определен в процедуре кластерного анализа. В качестве независимой переменной выбран индикаторный признак, имеющий наибольшую по модулю нагрузку на фактор тарифоемкости - коэффициент загрузки сети газораспределения (см. табл. 1).

Результаты расчета с использованием данных за 2014 г. показали, что значения статистики лямбды Уилкса (0,1212) и F-критерия свидетельствуют о хорошей дискриминации и корректности классификации. Суммарный процент корректно классифицированных предприятий по обучающей выборке составил 96%.

Таким образом, с использованием полученных классифицирующих функций вся выборка ГРО, по которым имелась необходимая для систематизации информация (91 организация), была распределена по трем типам.

Рассмотрим их основные характеристики, полученные усреднением соответствующих значений по всем предприятиям, представляющим эти типы (табл. 2).

Отметим, что основная цель при этом состоит в демонстрации различий между типами ГРО и получении качественных выводов, а не в точной оценке соответствующих параметров. В качестве примера выбран 2014 г., но выявленные зависимости характерны для всех годов расчетного периода.

Полученная типология компактна, резко уменьшает дисперсию показателей, все типы достаточно значимы (24 и более ГРО в каждом типе). Обращает на себя внимание значительное различие предприятий по большинству параметров и наличие явной тенденции - с ростом тарифоемкости

(большему номеру типа соответствуют большие значения тарифоемкости) загрузка сетей становится более низкой, уменьшается число сотрудников, задействованных в эксплуатации сетей (в расчете на один километр), снижаются удельное число единиц автомобильной и ремонтно-строительной техники, удельные расходы на эксплуатацию по всем значимым статьям, рентабельность транспортировки газа, но увеличивается средний тариф.

Таким образом, организации первого типа обеспечивают доставку газа преимущественно промышленным потребителям; такие сети расположены в основном на городских территориях и имеют высокую загрузку. Для этих ГРО характерны наибольшие затраты на обслуживание сетей, включая наибольшие число сотрудников на один километр сетей, удельные материальные расходы, расходы на диагностику и капитальный ремонт сетей, прочие расходы. Рентабельность транспортировки газа в этих организациях наибольшая среди других ГРО, а фактические тарифы принимают наименьшие значения.

Напротив, организации третьего типа эксплуатируют протяженные газопроводы, по которым поставляют газ преимущественно населению в сельскую местность. Загрузка сетей этих ГРО низкая, транспортировка газа в большинстве организаций убыточна, удельные расходы на эксплуатацию минимальные. Фактические тарифы этих предприятий максимальные среди всех изученных.

Организациям второго типа присущи среднеотраслевые тенденции - низкая рентабельность основного вида деятельности (транспортировки газа), снижение финансовой устойчивости, дефицит финансирования программ по диагностике, капитальному ремонту, развитию сетей.

Анализ характеристик типов ГРО позволяет выдвинуть гипотезу: организации третьего

типа характеризуются более высокими техническими рисками, первого типа -финансовыми рисками, связанными с их сильной зависимостью от объемов потребления газа региональной экономикой, второго типа - теми или иными проявлениями этих крайностей.

Проверка гипотезы требует проведения отдельного исследования, по результатам которого можно будет сформировать обоснованные выводы по управлению рисками ГРО. Представляется, что результаты нынешней работы могут являться базой для такого исследования и будут способствовать получению значимых результатов.

Напоследок определимся с наименованиями выявленных типов. Первый из них назовем прибыльными организациями, второй -рядовыми, третий - тарифоемкими.

Заключение

Результаты исследования показали, что в рассмотренный период (с 2009 по 2015 г.) газификация развивалась высокими темпами и обусловила увеличение имущественного потенциала российских ГРО. Финансовый анализ этих организаций показал, что в большинстве своем они ликвидны и платежеспособны, имеют достаточно высокую концентрацию собственного капитала.

Однако в газораспределении сложился негативный тренд снижения финансовой устойчивости предприятий. Уменьшение объемов транспортировки газа, рост протяженности сетей и связанных с этим затрат на фоне сдерживания роста тарифов на оказание услуг по транспортировке газа привели к снижению рентабельности основного вида деятельности и возникновению убытков.

Выявлено, что удельные затраты ГРО на обслуживание сетей варьируют в достаточно широком диапазоне. Факторный анализ позволил найти этому объяснение.

Эмпирически обосновано, что в основе вариации индикаторных показателей, характеризующих разнообразие ГРО в России, лежит влияние четырех латентных (не измеряемых непосредственно) общих факторов, которые объясняют более 80% общей дисперсии рассмотренной совокупности признаков.

Первые два фактора имеют непосредственное отношение к оценке экономического потенциала ГРО. Анализ значений факторных весов по второму фактору (названному тарифоемкостью) позволил выявить, что предприятия, характеризующиеся высокими значениями тарифоемкости, вынуждены «подстраивать» свои затраты под сложившийся уровень тарифа: сдерживать на минимальном среди других организаций уровне количество сотрудников (в расчете на один километр сетей), транспортные средства, материальные и прочие расходы на обслуживание сетей.

Группировка ГРО по этому показателю резко снижает дисперсию удельных затрат внутри предложенных таксонов, интерпретированных по уровню тарифоемкости и прибыльности. Иными словами, уровень тарифоемкости определяет поведение предприятий в регулируемом сегменте рынка газа и оказывает значительное влияние на величину удельных затрат.

Ограничение роста тарифов, с одной стороны, стимулирует ГРО к снижению издержек, но, с другой стороны, увеличивает риски снижения надежности сетей и темпов развития газификации регионов. Необходимость снижения названных угроз обусловливает актуальность поиска новой эффективной модели тарифообразования в газораспределении, учитывающей сложившиеся зависимости в имущественном и финансовом положении ГРО, а также потенциал обоснованного снижения издержек, гарантирующего надежность газоснабжения и развитие газификации регионов России.

На первом этапе целесообразно разработать и принять современные научно обоснованные минимально допустимые нормативы численности работающих ГРО, технической оснащенности оборудованием и транспортными средствами для эксплуатации сетей. Нормативы должны определить предельные границы, переход через которые неминуемо ведет к снижению допустимых уровней безопасности газового хозяйства.

Целесообразно детально обследовать риски, присущие разным группам ГРО из предложенной типологии, прежде всего -уровень надежности сетей газораспределения тарифоемких предприятий, а также финансовые риски организаций, финансовое благополучие которых сильно связано с перспективами развития соответствующей региональной экономики.

В таких исследованиях весьма ценной может оказаться информация, которая получена в данной работе при оценке динамики развития экономики регионов России (третьего и четвертого факторов).

Представляется, что полученная типология и сопутствующий ей информационный массив могут стать ценным инструментом для планирования и прогнозирования развития газификации.

Результаты данного исследования также могут быть востребованы для оценки рисков новых инвестиционных проектов и программ газоснабжения и газификации.

При разработке и внедрении в соответствии с постановлением Правительства Российской Федерации от 10.09.2016 № 903 «О порядке разработки и реализации межрегиональных и региональных программ газификации жилищно-коммунального хозяйства, промышленных и иных организаций» системы показателей (индикаторов) газификации регионов России представляется необходимым предусмотреть индикаторы финансовой устойчивости ГРО, которая в перспективе во многом будет определять эффективность реализации новых проектов газификации.

Таблица 1

Матрица факторных нагрузок Table 1

Factor loading matrix

Признак Фактор

1 2 3 4

1. Величина активов по балансу ГРО, млн руб. 0,8 -0,03 0,10 0,15

2. Количество газифицированных квартир, ед. 0,85 0,14 0,36 -0,06

3. Протяженность газопроводов, используемых в регулируемой деятельности, км 0,78 0,48 0,24 0,03

4. Количество эксплуатируемых газорегуляторных пунктов, установок, ед. 0,79 0,27 0,30 -0,12

5. Количество эксплуатируемых шкафных регуляторных пунктов, ед. 0,7 0,33 0,14 0,06

6. Протяженность газопроводов со сроком эксплуатации свыше 40 лет, км 0,74 0,11 0,39 -0,17

7. Число единиц автомобильного транспорта и ремонтно-строительной 0,82 0,24 0,26 0

техники, ед.

8. Численность работающих в ГРО, чел. 0,88 0,18 0,35 -0,02

9. Объем транспортировки газа по сетям ГРО, тыс. м3 в год 0,94 -0,14 0,19 0,06

10. Количество установок электрохимзащиты на подземных газопроводах, ед. 0,86 0,14 0,14 0,05

11. Расход газа ГРО, тыс. м3 в год 0,92 0 0,14 0,02

12. Доля газопроводов в городских поселениях в общей протяженности -0,42 -0,68 0,07 -0,03

газопроводов, %

13. Доля объема газа, транспортируемого населению, в общем объеме 0,06 0,79 0,13 -0,12

транспортировки по сетям ГРО, %

14. Удельная себестоимость обслуживания 1 км сетей газораспределения, тыс. руб. -0,11 -0,83 0,01 0,40

15. Коэффициент загрузки сетей газораспределения, млн м3 / км -0,15 -0,87 -0,05 0,33

16. Производительность сетей (выручка от оказания услуг), тыс. руб. на 1 км -0,09 -0,82 -0,03 0,43

17. Тариф ГРО на оказание услуг по транспортировке газа, тыс. руб. на 1 тыс. м3 0,08 0,73 0,02 0,15

18. Численность населения региона, тыс. чел. 0,34 0,09 0,92 -0,06

19. Численность занятых в экономике региона, тыс. чел. 0,36 0,08 0,91 -0,07

20. Валовой региональный продукт (ВРП), млн руб. 0,33 0,01 0,9 0,23

21. Наличие основных фондов, млн руб. 0,29 -0,09 0,89 0,25

22. Оборот розничной торговли, млн руб. 0,34 0,08 0,92 0,01

23. Доходы консолидированного бюджета, млн руб. 0,22 0,06 0,96 0,15

24. Инвестиции в основной капитал, млн руб. 0,04 0,03 0,91 0,32

25. ВРП на одного занятого в экономике 0,19 -0,15 0,19 0,9

(с учетом уровня покупательной способности), млн руб.

26. Сальдированный финансовый результат деятельности организаций 0,2 -0,1 0,14 0,88

на одного занятого в экономике, млн руб.

27. Доходы консолидированного бюджета на душу населения (с учетом уровня покупательной способности), млн руб. -0,26 -0,17 -0,04 0,86

28. Инвестиции в основной капитал на душу населения, млн руб. -0,07 -0,24 0,35 0,81

Источник: авторская разработка

Source: Authoring

Таблица 2

Характеристики типов газораспределительных организаций (на примере данных за 2014 г.) Table 2

Description of types of gas distribution companies: the 2014 data

Характеристика Значения характеристики

Тип 1 Тип 2 Тип 3

Число организаций в выборке, ед. 29 38 24

Коэффициент загрузки сетей, млн м3 / км 2,6 0,44 0,17

Фактический тариф за оказание услуг по транспортировке газа, руб. за 1 тыс. м3 250,8 464,3 628,1

Количество работников на 1 км сетей, чел. 0,49 0,22 0,16

Число автомобильного транспорта и ремонтно-строительной техники на 1 км 0,16 0,09 0,05

сетей, ед.

Рентабельность транспортировки газа (со спецнадбавкой), % 20,2 9,6 6,4

Рентабельность транспортировки газа (без спецнадбавки), % 4,5 0,3 -3,6

Коэффициент покрытия постоянных нефинансовых расходов 3,23 3,21 2,98

Коэффициент покрытия постоянных финансовых расходов 4,36 2,25 1,63

Удельные затраты на обслуживание 1 км сетей, тыс. руб. 601,6 191,3 109,1

Удельные материальные расходы на эксплуатацию 1 км сетей, тыс. руб. 49,2 16,9 9,7

Удельные расходы на капитальный ремонт на 1 км сетей, тыс. руб. 13,1 3,3 1,5

Удельные расходы на диагностику на 1 км сетей, тыс. руб. 13,8 0,9 0,5

Удельные прочие расходы на 1 км сетей, тыс. руб. 100,7 29,2 11,1

Источник: авторская разработка Source: Authoring

Рисунок 1

Динамика коэффициентов покрытия постоянных расходов: а - финансовых; б - нефинансовых

Figure 1

Trends in fixed-charge coverage ratio: а - fixed financial expenses; б - fixed non-financial expenses

а б

Источник: составлено автором по материалам публичной отчетности газораспределительных организаций Source: Authoring, based on public reporting of gas distribution companies

Рисунок 2

Удельные затраты на эксплуатацию 1 км газопроводов в 2010-2015 гг., тыс. руб. а - детализация по федеральным округам; б - размах значений Figure 2

Unit costs of operating 1 km of gas pipelines, thousand RUB: а - itemization by federal district; б -range of values

б

Примечание. Здесь и далее: 1 - Центральный федеральный округ, 2 - Северо-Западный федеральный округ,

3 - Южный федеральный округ, 4 - Северо-Кавказский федеральный округ, 5 - Приволжский федеральный округ, 6 - Уральский федеральный округ, 7 - Сибирский федеральный округ, 8 - Дальневосточный федеральный округ Российской Федерации.

Источник: составлено автором по материалам публичной отчетности газораспределительных организаций Note. Hereinafter: 1 - Central Federal District, 2 - North-Western Federal District, 3 - Southern Federal District,

4 - North-Caucasian Federal District, 5 - Volga Federal District, 6 - Urals Federal District, 7 - Siberian Federal District, 8 - Far Eastern Federal District of the Russian Federation.

Source: Authoring, based on public reporting of gas distribution companies

Рисунок 3

Рентабельность услуг транспортировки газа по сетям газораспределения (без учета выручки от специальной надбавки к тарифам), %:

а - детализация по федеральным округам; б - размах значений Figure 3

Profitability of services for gas transportation along gas distribution networks, net of revenue from special tariff markup, percentage points:

а - itemization by federal district; б - range of values

¡4 ЕШЖЭ5 ;_] 6

а

2010 2011 2012 2013 2014 2015 Год б

Источник: составлено автором по материалам публичной отчетности газораспределительных организаций Source: Authoring, based on public reporting of gas distribution companies

Список литературы

1. Гордеев Д.С., Идрисов Г.И., Карпель Е.М. Теоретические и практические аспекты ценообразования на природный газ на внутреннем и внешнем рынках // Вопросы экономики. 2015. № 1. С. 80-102.

2. Карпель Е.Е. Актуальные вопросы формирования цен на газ для российских потребителей // Газовая промышленность. 2014. № 704. С. 6-9.

3. Тарасов П.С. Цены на газ в Восточной Сибири и на Дальнем Востоке: поиск обоснованного уровня // Газовая промышленость. 2014. № 716. С. 32-36.

4. Тарасов П.С., Хатьков В.Ю. Развитие конкуренции в газовой отрасли: тенденции и реалии // Газовая промышленность. 2015. № 10. С. 8-14.

5. Влияние роста цен на газ и электроэнергию на развитие экономики России / под ред. А.А. Макарова, Т.А. Митровой. М.: ИНЭИ РАН, 2013. 35 с.

6. Чернавский С.Я. Реформы регулируемых отраслей российской энергетики. М.: Нестор-История, 2013. 328 с.

7. Ковалев В.В., Ковалев Вит.В. Анализ баланса, или Как понимать баланс. 3-е изд., перераб. и доп. М.: Проспект, 2016. 784 с.

8. Асаул А.Н., Пасяда Н.И. Инвестиционная привлекательность региона. СПб: СПбГАСУ, 2008. 120 с.

9. Кузнецова О.В., Кузнецов А.В. Системная диагностика экономики региона. М.: Ленанд, 2016. 232 с.

10.Полынёв А.О. Конкурентные возможности регионов: методология исследования и пути повышения. М.: Красанд, 2010. 208 с.

11. Жуковская В.М., Мучник И.Б. Факторный анализ в социально-экономических исследованиях. М., Статистика, 1976. 151 с.

12. Иберла К. Факторный анализ / пер. с нем. В.М. Ивановой. М.: Статистика, 1980. 398 с.

13. Харман Г. Современный факторный анализ. М.: Статистика, 1972. 489 с.

14. Brown T.A. Confirmatory Factor Analysis for Applied Research. New York, The Guilford Press, 2006, 475 p.

15. Гитис Л.Х. Статистическая классификация и кластерный анализ. М.: Мос. гос. горный ун-т, 2003. 157 с.

16.Мандель И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988. 176 с. Информация о конфликте интересов

Я, автор данной статьи, со всей ответственностью заявляю о частичном и полном отсутствии фактического или потенциального конфликта интересов с какой бы то ни было третьей стороной, который может возникнуть вследствие публикации данной статьи. Настоящее заявление относится к проведению научной работы, сбору и обработке информации, написанию и подготовке статьи, принятию решения о публикации рукописи.

ISSN 2311-8768 (Online) Economic and Statistical Research

ISSN 2073-4484

ECONOMIC AND STATISTICAL ANALYSIS OF THE RUSSIAN GAS DISTRIBUTION SECTOR Aleksandr V. BELINSKII

Gazprom promgaz, Moscow, Russian Federation belinskyab@mail.ru

Article history: Abstract

Received 9 February 2017 Importance The article examines the economic potential of gas distribution in Russia, Received in revised form which will ensure the reliability of the current gas supply to consumers and prospects of 20 February 2017 the regions' gasification development.

Accepted 28 February 2017 Objectives The research identifies and analyzes the arising trends and patterns in changing Available online 14 April 2017 economic potential of the gas distribution sector as a whole and separate classification

groups.

Methods The research involves methods of external financial analysis at the macroeconomic level, statistical methods of factor, cluster and discriminant analysis, methods of the regional economy theory, and computer technologies of statistical data collection and processing. The gas distribution sector faced the decline in financial sustainability of gas distribution organizations.

Results I provide the rationale for a new effective tariff-setting model in gas distribution that regards existing correlations in financial position of organizations and potential for reasonable cost reduction and concurrently ensures the reliability of gas supply and development of gasification in the Russian regions.

Conclusions and Relevance Arising trends can engender hazardous factors that influence the security of gas distribution networks and limit the regions' gasification. The most substantial risks are seen in organizations that have high compound tariffs, i.e. an integral indicators that determine their behavior in the regulated segment of the domestic gas market and significantly influence the amount of unit operating costs. The findings can be used to address issues of forecasting the gas supply development and gasification of the Russian regions, and substantiate new tariff-setting models in gas distribution.

© Publishing house FINANCE and CREDIT, 2017 References

1. Gordeev D.S., Idrisov G.I., Karpel' E.M. [Theoretical and practical aspects of natural gas pricing on domestic and foreign markets]. Voprosy Ekonomiki, 2015, no. 1, pp. 80-102.

2. Karpel' E.E. [Current issues of gas pricing for the Russian consumers]. Gazovayapromyshlennost' = Gas Industry, 2014, no. 704S, pp. 80-102.

3. Tarasov P.S. [Gas prices in Eastern Siberia and the Far East: searching for reasonable rates]. Gazovaya promyshlennost' = Gas Industry, 2014, no. 716, pp. 32-36.

4. Tarasov P.S., Khat'kov V.Yu. [Developing the competition in the gas industry: trends and realities]. Gazovaya promyshlennost' = Gas Industry, 2015, no. 10, pp. 8-14.

5. Vliyanie rosta tsen na gaz i elektroenergiyu na razvitie ekonomiki Rossii [An impact of growing prices for gas and electricity on Russia's economy development]. Moscow, Energy Research Institute of RAS Publ., 2013, 35 p.

6. Chernavskii S.Ya. Reformy reguliruemykh otraslei rossiiskoi energetiki [Reforms of regulated segments of the Russian power engineering]. Moscow, Nestor-Istoriya Publ., 2013, 328 p.

7. Kovalev V.V., Kovalev Vit.V. Analiz balansa, ili kakponimat' balans [Analyzing the balance sheet, or how it should be read?]. Moscow, Prospekt Publ., 2016, 784 p.

JEL classification: C38, D22, D42, L95

Keywords: gasification, gas distribution, financial analysis, statistical analysis

8. Asaul A.N., Pasyada N.I. Investitsionnaya privlekatel'nost' regiona [Investment attractiveness of the region]. St. Petersburg, SPbSASU Publ., 2008, 120 p.

9. Kuznetsova O.V., Kuznetsov A.V. Sistemnaya diagnostika ekonomiki regiona [System diagnostics of the region's economy]. Moscow, Lenand Publ., 2016, 232 p.

10.Polynev A.O. Konkurentnye vozmozhnosti regionov: metodologiya issledovaniya i puti povysheniya [Competitive opportunities of regions. The methodology and options for studying and improving the opportunities]. Moscow, Krasand Publ., 2010, 208 p.

11. Zhukovskaya V.M., Muchnik I.B. Faktornyi analiz v sotsial'no-ekonomicheskikh issledovaniyakh [Factor analysis in socio-economic researches]. Moscow, Statistika Publ., 1976, 151 p.

12.Überla K. Faktornyi analiz [Faktorenanalyse: Eine systematische Einführung für Psychologen, Mediziner, Wirtschafts- und Sozial- Wissenschaftler]. Moscow, Statistika Publ., 1980, 398 p.

13.Harman H. Sovremennyi faktornyi analiz [Modern Factor Analysis]. Moscow, Statistika Publ., 1972, 489 p.

14. Brown T.A. Confirmatory Factor Analysis for Applied Research. New York, Guilford Press, 2006, 475 p.

15. Gitis L.Kh. Statisticheskaya klassifikatsiya i klasternyi analiz [Statistical classification and cluster analysis]. Moscow, MSMU Publ., 2003, 157 p.

16. Mandel' I.D. Klasternyi analiz [Cluster analysis]. Moscow, Finansy i Statistika Publ., 1988, 176 p.

Conflict-of-interest notification

I, the author of this article, bindingly and explicitly declare of the partial and total lack of actual or

potential conflict of interest with any other third party whatsoever, which may arise as a result of the

publication of this article. This statement relates to the study, data collection and interpretation,

writing and preparation of the article, and the decision to submit the manuscript for publication.