Критический обзор современных методов оптимизации грузовой базы морских нефтеналивных терминалов

УДК 656.073.233 В. Н. Сапронов,

аспирант,

ФГОУ ВПО «Морская государственная академия им. адм. Ф. Ф. Ушакова»

КРИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ ОПТИМИЗАЦИИ ГРУЗОВОЙ БАЗЫ МОРСКИХ НЕФТЕНАЛИВНЫХ ТЕРМИНАЛОВ

CRITICAL OVERVIEW OF MODERN METHODS OF CARGO SOURCES OPTIMIZATION FOR MARINE OIL TRANSSHIPMENT TERMINALS

В статье проводится критический обзор существующих методов оптимизации грузовой базы морских нефтеналивных терминалов и обосновывается необходимость поиска новых оптимизационных методик.

The article critically overviews existing methods of cargo sources optimization for marine oil transshipment terminals and proves necessity for new optimization methods.

Ключевые слова: нефть, нефтепродукты, перевалка, морские нефтеналивные терминалы, грузовая база, оптимизация.

Key words: oil, oil products, transshipment, marine oil transshipment terminals, cargo sources, optimization.

ИНТЕРЕС к проблематике оптимизации грузовой базы морских нефтеналивных терминалов обусловлен потребностью современной российской нефтеперевалочной отрасли в инвестициях, о чем свидетельствуют официальные правительственные документы и публикации в отраслевых изданиях [6, с. 18-23; 14].

Перевалочная деятельность выступает звеном транспортной инфраструктуры народного хозяйства, которая, в свою очередь, является частью более обширного понятия — «производственной инфраструктуры», формирующейся в процессе общественного разделения труда. Выполняя функции по доставке нефтеналивных грузов, нефтеперевалочная отрасль служит необходимым условием, позволяющим современной экономике функционировать как единому народнохозяйственному комплексу.

Морские нефтеналивные терминалы обслуживают мультимодальные направления перевозок нефти и нефтепродуктов в пунктах взаимодействия различных видов транспорта и имеются во всех морских бассейнах нашей страны. Характеристика основных морских

нефтеналивных терминалов России приведена в табл. 1.

Поскольку потребление конечных результатов работы нефтеналивных комплексов совпадает по времени с процессом перевалочного производства, то для измерения объема товарной и реализуемой продукции нефтеперевалочной деятельности используется показатель суммы доходов от перевалки. Он позволяет учесть структуру, трудоемкость и особые условия перевалки грузов различной номенклатуры, совокупность оказываемых клиентам услуг. В качестве особенности структуры затрат морских нефтеналивных терминалов в литературе по экономике отрасли ([4; 13]) отмечается преобладание в ней расходов, не зависящих от объема перевалки. К ним относятся расходы на текущий ремонт и содержание зданий, сооружений и инвентаря, амортизация основных фондов, заработная плата с начислениями, административно-управленческие расходы, транспортные расходы, прочие общехозяйственные расходы. К расходам, зависящим от объема перевалки, относятся затраты на присадки, энергетические затраты, потери нефти и нефтепродуктов (в пределах норм естественной убыли и сверх норм).

Выпуск 2

Выпуск 2

Таблица 1

Характеристика основных морских нефтеналивных терминалов России

Терминал Взаимодей- ствующие виды транспорта* Виды груза Объемы перевалки в 2009 г., млн т

АЗОВО-ЧЕРНОМОРСКИЙ БАССЕЙН

Нефтегавань Шесхарис (порт Новороссийск) Т, Ж, М, А Нефть 44,5

Мазут, дизтопливо 13,2

ОАО «ИНН» (порт Новороссийск) Ж, М Дизтопливо 6,1

Терминал КТК-Р (пос. Южная Озереевка) Т, М Нефть 34,6

Норт Туапсе Т, Ж, М Нефть 4,2

Мазут 3,9

Дизтопливо 3,1

Бензин 3,0

Норты Тамани Ж, Р, М Нефть 5,5**

Мазут 3,0**

Светлые нефтепродукты 1,0**

Новороссийский мазутный терминал Ж, М Мазут 3,0**

БАЛТИЙСКИЙ БАССЕЙН

Петербургский нефтяной терминал Т, Ж, Р, М, А Нефтепродукты 12,1

Порт Приморск Т, М Нефть 74,9

Дизтопливо 4,2

Терминал «ЛУКОЙЛ» в пос. Ижевское Ж, М Нефть, нефтепродукты 2,9

Порт Усть-Луга Т, Ж, М Нефть, нефтепродукты 38,0**

СЕВЕРНЫЙ БАССЕЙН

Варандейский нефтеналивной терминал Т, М Нефть 7,7

Архангельский нефтеналивной терминал Т, М Нефть 7,8

Нефтеналивной терминал «Витино» Ж, Р, М Светлые нефтепродукты 4,4

ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ БАССЕЙН

Спецморнефтепорт Козьмино Ж, Т, М Нефть 50,0**

Нефтеотгрузочный терминал в Де-Кастри Т, М Нефть 11,9

Терминал «Трансбункер-Ванино» Ж, М Нефть, нефтепродукты 4,5

* Используемые сокращения: Т — трубопроводный, Ж — железнодорожный, М — морской, Р — речной, А — автомобильный.

** — Проектные данные (млн т в год).

Преобладание в структуре затрат пере- эффективности функционирования нефтена-

валки нефти и нефтепродуктов постоянных ливных терминалов: 1) снижение затрат на

расходов определяет два пути повышения единицу переваливаемых грузов; 2) полное

использование пропускной способности для максимизации доходов от перевалки.

Основные направления снижения себестоимости нефтеперевалки — это автоматизация производственных процессов, снижение затрат на энергию за счет выбора оптимальных режимов работы перегрузочного оборудования, экономное расходование материалов, сокращение потерь нефти и нефтепродуктов при перевалке путем улучшения обслуживания механизмов и устройств и своевременного устранения утечек груза.

Настоящая статья посвящена методам максимизации доходов морских нефтеналивных комплексов от основной деятельности, которая достигается за счет наилучшего с экономической точки зрения использования их пропускной способности или, другими словами, за счет оптимального выбора грузовой базы. Под грузовой базой в данном контексте понимается продукция нефтяной промышленности, транспортируемая по мультимодальным транспортным коридорам, которая по своим физическим свойствам и коммерческим параметрам может быть эффективно перевалена морскими нефтеналивными терминалами.

Оптимизацию грузовой базы морских нефтеналивных терминалов автор данной статьи предлагает проводить в несколько этапов, для чего данную задачу целесообразно разбить на несколько подзадач по оптимизации грузовой базы в соответствии с принятой в нефтеперевалочной отрасли системой группировки производственно-экономических

показателей деятельности. В практической работе нефтеперевалочных предприятий их производственно-экономические показатели группируются по следующим признакам: 1) виды обрабатываемых грузов; 2) грузоотправители. В качестве дополнительного направления оптимизации автор статьи полагает целесообразным использовать обслуживаемые транспортные маршруты (грузопотоки). Таким образом, оптимизация грузовой базы морских нефтеналивных терминалов должна заключаться в нахождении таких объемов нефтеналивных грузов, перевалка которых обеспечивала бы терминалам полноту использования их пропускной способности и максимум доходов от перевалки, в разрезе: 1) видов

груза; 2) клиентской базы; 3) обслуживаемых транспортных маршрутов.

Для современных российских морских нефтеналивных терминалов характерна неоднородность грузовой базы по всем перечисленным группировочным признакам. Нефтеналивные комплексы, работающие на единственного клиента и обслуживающие один грузопоток, в условиях изменчивой рыночной конъюнктуры рискуют полностью лишиться своей грузовой базы в случае прекращения функционирования такого грузопотока либо утратить значительную часть своих доходов в случае его уменьшения.

Задача оптимизации грузовой базы морских нефтеналивных терминалов по видам груза состоит в нахождении оптимального с точки зрения получаемых доходов от перевалки соотношения объемов различных видов груза при одновременном полном использовании их пропускной способности. Она представляет собой частный случай оптимального планирования производства, а именно такого его направления, как оптимальное математическое программирование. Использование методов математического программирования для решения широкого спектра производственно-экономических задач исследуется в целом ряде работ, в частности в [8; 9 и др.]. Применительно к решаемой в данной статье проблеме в качестве максимизируемой целевой функции задачи математического программирования целесообразно выбрать показатель доходов от перевалки как основной экономический критерий ее эффективности, а систему математических ограничений составлять из линейных уравнений, характеризующих технико-эксплуатационные особенности пропускной способности терминала по альтернативным технологическим схемам. Решением задачи математического программирования будут искомые величины, представляющие собой оптимальный план (грузовую базу) перевалки по видам грузов в рассматриваемом календарном периоде, в течение которого действительны ограничительные факторы пропускной способности и тарифная политика терминала.

Исходя из вышесказанного, оптимальное управление грузовой базой морских не-

Выпуск 2

Выпуск 2

фтеналивных терминалов по видам груза заключается в установлении квот на перевалку видов груза, равных найденному при помощи математического программирования оптимальному плану.

Клиентами морских нефтеналивных комплексов могут выступать грузовладельцы, грузоотправители, грузополучатели, транспортные экспедиторы или другие посредники. Ключевая роль клиентов в формировании доходов терминалов предопределяет необходимость регулярного экономического анализа их состояния для принятия руководством нефтеперевалочных компаний своевременных управленческих решений в области договорной политики и приоритетов при распределении грузовых квот. В частности, менеджмент нефтеналивных терминалов более всего интересует информация о ликвидности, надежности деловых связей и стратегических планах клиентов. Информация о стратегических намерениях и проектах контрагентов зачастую носит неформализованный характер и может быть оценена сторонними наблюдателями по открытым публикациям и прочим источникам достаточно субъективно. Финансовая сторона их деятельности, напротив, может быть проанализирована с достаточной степе -нью достоверности.

Методики анализа финансовой надежности предприятий подробно рассматриваются авторами таких работ, как [3; 10 и др.]. В целом они сводятся к анализу финансового состояния исходя из данных публичной финансовой отчетности и оперируют такими понятиями, как «ликвидность», «платежеспособность», «кредитоспособность» и «финансовая устойчивость». Для нефтеналивных терминалов в силу исключительно хозяйственнодоговорных отношений со своими клиентами индикатором их финансовой надежности целесообразно принять их ликвидность как характеристику способности своевременно исполнять обязательства по оплате оказанных услуг согласно заключенным договорам. Традиционные методики оценки ликвидности включают три этапа: 1) анализ ликвидности бухгалтерского баланса; 2) анализ абсолютных показателей ликвидности; 3) анализ относительных показателей ликвидности (фи-

нансовых коэффициентов). Данные методики хорошо зарекомендовали себя в практической деятельности и могут быть рекомендованы для решения задачи оптимизации клиентской базы морских нефтеналивных терминалов.

Таким образом, оптимальное управление грузовой базой морских нефтеналивных терминалов по клиентам заключается в приоритетном распределении грузовых квот между предприятиями, обладающими удовлетворительной ликвидностью по результатам анализа публикуемой финансовой отчетности.

На современном этапе развития мировой торговли углеводородами и нефтетранспортной отрасли ужесточается конкуренция между транспортными коридорами за грузопотоки. Указанные в табл. 1 морские порты и относящиеся к ним нефтеналивные терминалы являются входными пунктами сети панъевропейских и евроазиатских мультимодальных транспортных коридоров, проходящих через территорию России. Существуют четыре укрупненных мультимодальных коридора транспортировки экспортной и транзитной нефти через территорию России (каспийско-черноморско-средиземноморский, северобалтийский, центральноевропейский и восточносибирский) и два основных мультимодальных маршрута транспортировки нефтепродуктов (северный — в Польшу и Германию и южный — на нефтеперерабатывающие заводы Чехии, Словакии, Венгрии и стран бывшей Югославии). Грузовладелец при принятии решения в пользу конкретного маршрута транспортировки в рамках соответствующего мультимодального транспортного коридора (а значит, в пользу услуг конкретного морского нефтеналивного комплекса) руководствуется такими критериями, как общая себестоимость перевозки по маршруту, сроки доставки, пропускная способность, надежность и бесперебойность перевозки, гарантии сохранности количества и качества груза и др. Данные производственные, экономические и коммерческие показатели конкурентоспособности транспортных маршрутов определяются эффективностью работы нефтетранспортных предприятий. Значит, для поддержания имеющихся и привлечения дополнительных объемов грузов нефтеналивным терминалам

следует принимать меры по сокращению себестоимости своих услуг, повышению их надежности, уменьшению потерь груза, более четкому соблюдению согласованных сроков отгрузки, расширению пропускной способности и т. д.

Однако, кроме названных внутренних факторов нефтетранспортной отрасли, на объем перевозок нефти по тому или иному маршруту (а следовательно, и на размер и состав грузовой базы нефтеналивных терминалов) также оказывают влияние внешние факторы, находящиеся вне контроля транспортных и нефтепереваливающих предприятий, а именно: конкурентные условия добычи и переработки нефти, колебания рыночного спроса на нефтересурсы, меры государственного регулирования экспорта (прежде всего размер экспортных пошлин) и иные административные ограничения, геополитические факторы, технико-экономические особенности смежных видов транспорта, специфические условия и надежность обслуживающих грузопоток компаний (транспортно-экспедиторских, агентских и т. п.), сезонные факторы. Ввиду отсутствия возможности каким-либо образом влиять на данные внешние факторы, оптимальное управление грузовой базой по обслуживаемым грузопотокам состоит в приспособлении к изменяющимся внешним условиям и принятии оперативных решений в рамках установленных грузовых квот о приоритетном привлечении одних и отказе от обслуживания других грузопотоков в зависимости от стабильности их функционирования и направленности динамики развития. Олигополистическое (а в ряде случаев монополистическое) положение, занимаемое морскими нефтеналивными комплексами на рынке нефтеперевалочных услуг, делает подобную управленческую стратегию возможной и целесообразной.

Характер и сила влияния внешних факторов на грузопоток изменчивы во времени, поэтому объем каждого отдельно взятого грузопотока является динамической величиной. Из этого вытекает необходимость проведения анализа складывающейся динамики обслуживаемых грузопотоков и оценки перспектив их будущего развития.

Основными научными методами анализа и прогнозирования динамики экономических процессов являются статистический анализ, факторный анализ и экспертная оценка.

С точки зрения статистики объемы перевалки нефтеналивного терминала за определенный период времени, сгруппированные по обслуживаемым грузопотокам, представляют собой статистические ряды. Данные статистические ряды в свою очередь могут рассматриваться как ряды распределения и как временные ряды.

Статистические методики анализа рядов распределения исследованы в таких трудах, как [5; 7 и др.]. При их применении к исследованию изменений объемов грузопотоков можно определить их статистически наиболее вероятные объемы, границы колебаний и возможные отклонения от рассчитанных вероятных объемов. Данные методики хорошо характеризуют вариации объемов грузопотоков в статике, но не позволяют определить будущие изменения. Решить данную проблему

призваны методики статистического анализа

/

временных рядов.

Применение методик статистического

/

анализа временных рядов для прогнозирования динамики экономических процессов предлагается в целом ряде работ отечественных и зарубежных авторов, например в [1; 2 и др.]. Данные методы заключаются в выделении двух основных элементов динамики — тенденции и колеблемости, определении количественных характеристик этих элементов и

статистической экстраполяции тренда. В ли/

тературе по анализу временных рядов в качестве одного из ключевых условий, при которых аналитическая экстраполяция тренда является надежным методом прогнозирования, отмечается, что объектом прогнозирования должны выступать крупные системы и объекты, обладающие большой инерционностью развития. Анализ, проведенный автором данной статьи, показывает, что грузопотоки нефти и нефтепродуктов, проходящие через морские нефте^^^“15 наливные комплексы, весьма разнообразны. Инерционность некоторых, наиболее стабильных из них, может быть достаточно высокой, обеспечивающей применимость трендовой экстраполяции, в то время как другие грузо-

Выпуск 2

Выпуск 2

вые потоки могут быть менее устойчивы и им бывают свойственны существенные измене -ния во времени в зависимости от сочетания влияющих внешних и внутренних факторов детерминации. Таким образом, надежность прогнозирования по методу статистической трендовой экстраполяции объемов отдельно взятых грузопотоков, обслуживаемых нефтеналивными терминалами (в отличие от прогнозирования суммарного грузопотока, состоящего из массы индивидуальных грузовых потоков), теоретически не доказана, что требует привлечения других обоснованных методик оценки их будущей динамики.

Методы факторного анализа предполагают введение в модели грузопотоков факторов, отражающих причинно-следственные взаимосвязи в прогнозируемых процессах. Данные методы рассматриваются в [11; 12] и других работах. Главным инструментом факторного анализа служит эконометрическая модель. Она выступает в качестве средства анализа и прогнозирования грузопотоков на основе накопленной статистической информации. В качестве основных методов построения эконометрических моделей факторный анализ использует инструменты корреляционно-регрессионного анализа.

Главный теоретический недостаток методики факторного анализа носит общий характер и заключается в том, что эконометрическая модель — это модель вариации уровня показателя в статической совокупности, и эта модель объясняет не изменения грузопотоков во времени, а их различия среди совокупности аналогичных грузовых потоков в данный период. В качестве второго недостатка методики факторного анализа применительно к анализу и прогнозированию грузопотоков нефти и нефтепродуктов следует отметить тот факт, что ни в одну эконометрическую модель грузопотока невозможно включить все факторы, влияющие на его объем. Часть факторов (например, административные ограничения добычи, переработки и транспортировки нефти) менеджменту нефтеналивного терминала может быть достоверно неизвестна, другая часть факторов (таких как себестоимость добычи, переработки и транспортировки нефти и ценовые условия конкретных экспортных контрак-

тов) теоретически известна, но на практике по ним нет достаточно надежной информации, третью группу факторов (например, факторы политики) невозможно измерить количественно и включить в уравнение регрессии по математическим ограничениям.

Для количественной оценки процессов или явлений, не поддающихся непосредственному измерению, применяются методы экспертных оценок. Они играют существенную роль при принятии широкого круга таких управленческих решений, как ранжирование целей, прогнозирование альтернатив и их следствий, а значит, могут быть также применены к прогнозированию динамики грузопотоков. В практике работы нефтеналивных терминалов обычно применяется специфическая форма дельфийского метода экспертных оценок. Функции оценивающих экспертов при этом исполняют представители высшего руководства нефтеперевалочного предприятия, консенсусное решение которых по распределению перевалочных квот между грузоотправителями и направлениями отгрузки выступает в качестве аналога коллективной экспертной оценки будущей динамики грузопотоков. Отсутствие независимости экспертов при подобной форме оценивания ведет к субъективизму и возможностям злоупотреблений со стороны лиц, принимающих решения. Для устранения возможности злоупотреблений требуется привлечение к оценке независимых экспертов. Однако и в этом случае метод экспертных оценок имеет ряд недостатков, не позволяющих в полной мере применять его для решения задачи оптимизации грузовой базы по грузопотокам. Основным общим недостатком данного метода является его ориентированность на мнение большинства, что, с одной стороны, не обязательно отражает объективные тенденции в анализируемом процессе, а с другой — технически приводит к конформизму экспертов, их стремлению попасть в большинство. Кроме того, на организацию экспертного опроса и анализ результатов требуется много времени, что делает данный метод наиболее подходящим для стратегического планирования, но малопригодным для оперативного анализа и прогнозирования динамики грузопотоков.

На основе проведенного в настоящей статье анализа можно сделать вывод о научной обоснованности и адекватности методики оптимального математического программирования и методики оценки ликвидности к решению задачи оптимизации грузовой базы морских нефтеналивных терминалов по видам груза и клиентам и об ограниченной применимости с теоретической и практической точек зрения методик статистической экстраполяции, факторного анализа и экспертной оценки к решению задачи оптимизации гру-

зовой базы морских нефтеналивных терминалов по обслуживаемым грузопотокам.

Последнее обстоятельство ставит перед исследователем проблему поиска новых методик оптимизации и прогнозирования грузовой базы морских нефтеналивных терминалов по обслуживаемым грузопотокам, обоснованных теоретически и имеющих практическую ценность, которые могли бы дополнить существующие оптимизационные методики и компенсировать имеющиеся у них недостатки.

Список литературы

1. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов / Т. Андерсон; пер. с англ. И. Г. Жур-бенко и В. П. Носко; под ред. Ю. К. Беляева. — М.: Мир, 1976. — 757 с.

2. Афанасьев В. Н. Анализ временных рядов и прогнозирование: учебник / В. Н. Афанасьев, М. М. Юзбашев. — М.: Финансы и статистика, 2001. — 228 с.: ил.

3. Бочаров В. В. Комплексный финансовый анализ / В. В. Бочаров. — СПб.: Питер, 2005. — 432 с.: ил. — (Сер. «Академия финансов»).

4. Винников В. В. Экономика предприятия морского транспорта (экономика морских перевозок): учеб. для вузов водного транспорта / В. В. Винников. — 2-е изд., перераб. и доп. — Одесса: Латстар, 2001. — 416 с.

5. Гусаров В. М. Статистика: учеб. пособие для вузов / В. М. Гусаров. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. — 463 с.

6. Давыденко А. А. Нефтеналивные и газовые терминалы. Новостройки / А. А. Давыденко // Морские порты. — 2009. — № 8 (79).

7. Методы математической статистики в обработке экономической информации: учеб. пособие / Т. Т. Цымбаленко, А. Н. Байдаков, О. С. Цымбаленко [и др.]; под ред. Т. Т. Цымбаленко. — М.: Финансы и статистика; Ставрополь: АРГУС, 2007. — 200 с.

8. Пелих А. С. Экономико-математические методы и модели в управлении производством / А. С. Пелих, Л. Л. Терехов, Л. А. Терехова. — Ростов н/Д: Феникс, 2005. — 248 с. — (Высшее образование).

9. Шелобаев С. И. Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе: учеб. пособие для вузов / С. И. Шелобаев. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. — 367 с.

10. Шеремет А. Д. Методика финансового анализа / А. Д. Шеремет, Р. С. Сайфулин, Е. В. Не-гашев. — М.: ИНФРА-М, 2000. — 208 с.

11. Эконометрика: учебник / под ред. И. И. Елисеевой. — М.: Проспект, 2010. — 288 с.

12. Эконометрика: учебник / Н. П. Тихомиров, Е. Ю. Дорохина. — М.: Изд-во «Экзамен», 2003. — 512 с.

13. Экономика предприятий нефтяной и газовой промышленности: учебник / В. Ф. Дунаев [и др.]; под ред. В. Ф. Дунаева. — М.: ФГУП Изд-во «Нефть и газ» РГУ нефти и газа им. И. М. Губкина, 2006. — 352 с.

14. Энергетическая стратегия России на период до 2030 года: утв. Распоряжением Правительства Рос. Федерации от 13 нояб. 2009 г. № 1715-р [Электронный ресурс]. Электрон. дан. Режим доступа: http://minenergo.gov.ru/activity/energostrategy

Выпуск 2