Determining the optimum spatial distribution of dairy production plants

Zinich L.V.¹, Kuznetsova N.A.¹, Astashova E.A.¹
¹ Омский государственный аграрный университет им. П.А. Столыпина, Russia

Download PDF | Downloads: 12 | Citations: 1

Journal paper

Journal of Economics, Entrepreneurship and Law ^{(РИНЦ, ВАК)}
опубликовать статью | оформить подписку

Volume 13, Number 1 (January 2023)

Citation:

Indexed in Russian Science Citation Index: https://elibrary.ru/item.asp?id=50215390
Cited: 1 by 07.12.2023

Abstract:
The authors consider the prospects of placing the food and processing industry on the territory of the Omsk region in accordance with the available target resources and capabilities of municipal districts. The method of determining the spatial location of processing dairy plants in the Omsk region is given. The main selection criteria and district features affecting the location of processing plants are indicated. The optimal spatial location of dairy plants is proposed. It can be determined by solving a multi-criteria optimization problem using Saaty’s hierarchy analysis. This research is of theoretical and practical interest in the development of targeted programs and projects at the regional and district levels, as well as in making managerial decisions at the local level. FUNDING: The study was carried out within the framework of the assignment of the Ministry of Agriculture of the Russian Federation (Contract No. 8-2022 of 12.05.2022).

Keywords: spatial allocation, processing plants, Saaty’s hierarchy analysis

Funding:
Исследование выполнено в рамках задания Министерства сельского хозяйства Российской Федерации (контракт №8-2022 от 12.05.2022).

JEL-classification: M11, M21, Q12, Q13

Введение

Пищевая промышленность Омской области использует преимущественно местное сельскохозяйственное сырье, что является базисом продовольственной безопасности региона. Кроме того, использование местного сельскохозяйственного сырья увеличивает добавленную стоимость создаваемой продукции, что, соответственно, повышает долю промышленного производства в валовом региональном продукте. В этой связи дальнейшее развитие пищевой промышленности на территории Омской области выступает как одно из приоритетных направлений стратегических планов региона [1, 4, 7, 12].

Наиболее значимыми в Омской области выступают производства таких видов продукции, как масла и жиры, молочные продукты, мясные продукты.

В связи с вышесказанным, дальнейшее рассмотрение актуальных особенностей размещения предприятий пищевой промышленности Омской области целесообразно вести на основе молокоперерабатывающей отрасли.

Целью исследования является определение оптимального пространственного размещения перерабатывающих предприятий по производству молочной продукции в Омской области методом анализа иерархий Саати.

Применение метода анализа иерархий позволяет обосновать управленческие решения, выбрать из множества наиболее предпочтительный варианта действий (альтернативы) и ранжировать решения по степени важности и срочности реализации.

Основная часть

Молочная промышленность Омской области тяготеет к местам потребления готовой продукции. В зависимости от выпускаемой продукции отрасль размещается или в районах потребления или в сырьевых районах. Предприятия по выпуску цельномолочной продукции (молоко, кефир, сметана и др.) размещаются в областном центре и муниципальных районах, где сосредоточена большая часть населения [2].

Молоко является скоропортящимся продуктом и характеризуется низкой транспортабельностью. Важней задачей перерабатывающих предприятий является организация быстрой его заготовки, транспортировки и переработки. Переработкой молока в области занимаются 53 предприятия. Основными поставщиками молока на данные предприятия являются сельскохозяйственные предприятия и хозяйства населения.

Решение многокритериальной оптимизационной задачи с применением метода анализа иерархии (метод Т. Саати) [10] позволит определить оптимальное пространственное размещение перерабатывающих предприятий по производству молочной продукции.

Решение задачи осуществляется по следующему алгоритму [10, 11, 13]:

– выделение проблемы;

– определение цели;

– определение основных критериев и альтернатив;

– построение иерархии: дерево от цели через критерии к альтернативам;

– построение матрицы попарных сравнений критериев по цели и альтернатив по критериям;

– применение методики анализа полученных матриц

– определение весов альтернатив по системе иерархии.

В качестве альтернатив (вариантов) размещения перерабатывающих предприятий предлагаются муниципальные районы Омской области.

Критериями важности при сравнении альтернатив размещения перерабатывающих предприятий в Омской области рекомендуется выбрать следующие [3, 5]:

– численность населения района;

– численность трудовых ресурсов района;

– плотность автомобильных дорог;

– близость к сырьевой зоне;

– близость рынков сбыта.

Статистические данные по каждому критерию в муниципальных районах региона представлены в таблице 1.

Таблица 1 – Статистические данные о фактическом состоянии муниципальных районов в соответствии с выбранными критериями

Районы	Численность населения района	Численность трудовых ресурсов района	Плотность дорог	Близость к сырьевой зоне	Близость рынков сбыта
Азовский	25376,6	14166	255,6	Высокая	Высокая
Большереченский	15072,2	7271	104	Низкая	Средняя
Большеуковский	7271,8	3791	21	Низкая	Низкая
Горьковский	14500	7142	138,6	Средняя	Низкая
Знаменский	11332,6	5869	99,6	Низкая	Низкая
Исилькульский	16918,8	8770	135,2	Средняя	Высокая
Калачинский	16751,2	8573	211,8	Высокая	Высокая
Колосовский	11102,4	5514	48,4	Низкая	Низкая
Кормиловский	15377,4	8086	233,4	Средняя	Высокая
Крутинский	8528	4345	48	Низкая	Средняя
Любинский	22396,8	11498	160,6	Высокая	Высокая
Марьяновский	18701,2	10173	259,4	Высокая	Высокая
Москаленский	18857,8	9695	168,2	Средняя	Высокая
Муромцевский	11089,2	5303	61	Средняя	Средняя
Называевский	9631,2	4935	66,4	Низкая	Высокая
Нижнеомский	14007,8	6954	103,4	Низкая	Высокая
Нововаршавский	13112	6892	157,6	Средняя	Низкая
Одесский	17593	9760	146,2	Средняя	Высокая
Оконешниковский	8566,4	4655	84,2	Средняя	Низкая
Омский	98744,4	54781	290,4	Высокая	Высокая
Павлоградский	11506,4	6080	129,2	Высокая	Средняя
Полтавский	13436,8	7211	149	Высокая	Средняя
Русско-Полянский	11767	5910	128,2	Высокая	Средняя
Саргатский	10632,6	5478	105,6	Низкая	Высокая
Седельниковский	10132,4	5269	55,4	Средняя	Низкая
Таврический	22760,2	11784	208,8	Высокая	Высокая
Тарский	16612	8823	31	Средняя	Средняя
Тевризский	7260,8	3675	24,2	Низкая	Низкая
Тюкалинский	12935	6428	100,2	Низкая	Средняя
Усть-Ишимский	11365	5815	9,6	Низкая	Низкая
Черлакский	18157,2	8903	116,8	Высокая	Средняя
Шербакульский	13284,4	6882	157,8	Высокая	Высокая

Источник: Таблица составлена авторами по данным территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Омской области [8, 9].

Целью исследования является выбор муниципального района Омской области в качестве наилучшей альтернативы размещения перерабатывающих предприятий, обеспечивающего минимальные затраты на логистическое обслуживание материальных потоков и сбыта с учетом оптимального учета перечисленных выше критериев (рисунок 1).

Рисунок 1 – Построение дерева альтернатив

Источник: Составлено авторами.

Для установления приоритетов критериев и оценки альтернативных решений строятся матрицы парных сравнений. Попарное сравнение осуществляется по шкале, с последующим преобразованием в баллы:

– равно, безразлично = 1

– немного лучше (хуже) = 3 (1/3)

– лучше (хуже) = 5 (1/5)

– значительно лучше (хуже) = 7 (1/7)

– принципиально лучше (хуже) = 9 (1/9)

При промежуточном мнении используются промежуточные баллы 2, 4, 6, 8.

Оценка попарных сравнений критериев осуществляется экспертом с точки зрения их значимости, применительно к месторасположению перерабатывающих предприятий. В результате экспертной оценки попарных сравнений критериев важности были получены весовые коэффициенты, представленные в таблицах 2, 3.

Таблица 2 – Попарное сравнение критериев

	Численность населения района	Численность трудовых ресурсов района	Плотность дорог	Близость к сырьевой зоне	Близость рынков сбыта
Численность населения района	1	1	0,2	0,2	1
Численность трудовых ресурсов района	1,00	1	0,33	0,2	0,33
Плотность дорог	5,00	3,0	1	1	1
Близость к сырьевой зоне	5,0	5,0	1,00	1	3
Близость рынков сбыта	1,0	3,0	1,00	0,33	1
Сумма	13,0	13,1	3,5	2,7	6,3

Источник: Составлено авторами.

Таблица 3 – Определение весов критериев

	Численность населения района	Численность трудовых ресурсов района	Плотность дорог	Близость к сырьевой зоне	Близость рынков сбыта	СРЕДНЯЯ
Численность населения района	0,077	0,077	0,057	0,073	0,158	0,088
Численность трудовых ресурсов района	0,077	0,077	0,093	0,073	0,052	0,074
Плотность дорог	0,385	0,232	0,283	0,366	0,158	0,285
Близость к сырьевой зоне	0,385	0,383	0,283	0,366	0,474	0,378
Близость рынков сбыта	0,077	0,232	0,283	0,122	0,158	0,174

Источник: Составлено авторами.

В матрице сравнения альтернатив проводится попарное сравнение муниципальных районов Омской области по каждому критерию (таблица 4). После расчета веса факторов по каждому критерию рассчитывается глобальный приоритет путем произведения веса критериев на соответствующие веса факторов. Результаты расчета глобального приоритета отражены в таблице 4.

Таблица 4 – Определение глобального приоритета по производству молочной продукции

Численность населения района	Численность трудовых ресурсов	Плотность дорог	Близость к сырьевой зоне	Близость рынков сбыта		Глобальный приоритет	Муниципальный район
0,089	0,081	0,073	0,061	0,053		6,55%	Азовский
0,033	0,024	0,017	0,008	0,019		1,69%	Большереченский
0,007	0,005	0,004	0,008	0,007		0,65%	Большеуковский
0,020	0,023	0,028	0,022	0,007		1,88%	Горьковский
0,012	0,014	0,016	0,008	0,007		1,02%	Знаменский
0,031	0,034	0,028	0,022	0,053		3,44%	Исилькульский
0,031	0,032	0,057	0,062	0,053		5,26%	Калачинский
0,013	0,012	0,012	0,008	0,007		0,93%	Колосовский
0,029	0,033	0,076	0,022	0,053		4,37%	Кормиловский
0,005	0,014	0,012	0,008	0,019		1,22%	Крутинский
0,072	0,063	0,041	0,061	0,053		5,59%	Любинский
0,050	0,060	0,081	0,061	0,053	Локальный вектор приоритетов	6,15%	Марьяновский
0,053	0,055	0,047	0,028	0,057	0,088	4,52%	Москаленский
0,011	0,012	0,009	0,022	0,019	0,074	1,67%	Муромцевский
0,005	0,009	0,010	0,008	0,053	0,285	2,17%	Называевский
0,022	0,021	0,018	0,008	0,053	0,378	2,57%	Нижнеомский
0,020	0,021	0,038	0,022	0,007	0,174	2,06%	Нововаршавский
0,041	0,047	0,034	0,022	0,053		3,77%	Одесский
0,007	0,009	0,029	0,027	0,009		1,83%	Оконешниковский
0,160	0,165	0,107	0,061	0,053		8,69%	Омский
0,011	0,016	0,026	0,061	0,019		3,29%	Павлоградский
0,021	0,021	0,033	0,061	0,019		3,56%	Полтавский
0,013	0,012	0,023	0,061	0,019		3,21%	Русско-Полянский
0,010	0,012	0,017	0,008	0,053		2,37%	Саргатский
0,010	0,013	0,010	0,022	0,007		1,34%	Седельниковский
0,075	0,061	0,060	0,061	0,053		5,98%	Таврический
0,060	0,061	0,007	0,032	0,038		3,39%	Тарский
0,004	0,005	0,007	0,008	0,007		0,68%	Тевризский
0,012	0,010	0,014	0,008	0,019		1,29%	Тюкалинский
0,011	0,010	0,005	0,008	0,007		0,76%	Усть-Ишимский
0,048	0,032	0,021	0,060	0,018		3,60%	Черлакский
0,012	0,012	0,039	0,061	0,053		4,51%	Шербакульский

Источник: Составлено авторами.

Сравнивая полученные значения, определено оптимальное пространственное размещение перерабатывающих предприятий по производству отдельных видов продукции. В качестве наилучшей альтернативы размещения перерабатывающих предприятий является выбор района, в котором логистическое обслуживание материальных потоков осуществляется с минимальными затратами. Высокий уровень будет соответствовать наибольшему значению глобального вектора приоритета.

Оценка полученных значений глобальных приоритетов по производству молочной продукции позволила определить группы муниципальных районов с разными уровнями эффективности (оптимальности) размещения (таблица 5).

Таблица 5 – Группировка муниципальных районов по уровню размещения производства молочной продукции

Муниципальный район	Глобальный приоритет	Уровень	Муниципальный район	Глобальный приоритет	Уровень
Омский	8,69%	высокий уровень	Нижнеомский	2,57%	средний уровень
Азовский	6,55%	высокий уровень	Саргатский	2,37%	умеренный уровень
Марьяновский	6,15%	высокий уровень	Называевский	2,17%	умеренный уровень
Таврический	5,98%	высокий уровень	Нововаршавский	2,06%	умеренный уровень
Любинский	5,59%	высокий уровень	Горьковский	1,88%	умеренный уровень
Калачинский	5,26%	высокий уровень	Оконешниковский	1,83%	умеренный уровень
Москаленский	4,52%	уровень выше среднего	Большереченский	1,69%	умеренный уровень
Шербакульский	4,51%	уровень выше среднего	Муромцевский	1,67%	умеренный уровень
Кормиловский	4,37%	уровень выше среднего	Седельниковский	1,34%	умеренный уровень
Одесский	3,77%	средний уровень	Тюкалинский	1,29%	умеренный уровень
Черлакский	3,60%	средний уровень	Крутинский	1,22%	низкий уровень
Полтавский	3,56%	средний уровень	Знаменский	1,02%	низкий уровень
Исилькульский	3,44%	средний уровень	Колосовский	0,93%	низкий уровень
Тарский	3,39%	средний уровень	Усть-Ишимский	0,76%	низкий уровень
Павлоградский	3,29%	средний уровень	Тевризский	0,68%	низкий уровень
Русско-Полянский	3,21%	средний уровень	Большеуковский	0,65%	низкий уровень

Источник: Составлено авторами.

На основании группировки была построена картограмма оптимального пространственного размещения перерабатывающих предприятий по производству молочной продукции (рисунок 2).

Переработка Молока

0-1,34	низкий уровень
1,35-2,69	умеренный уровень
2,70-4,04	средний уровень
4,05-5,39	уровень выше среднего
более 5,4	высокий уровень
	Количество действующих перерабатывающих предприятий

Рисунок 2 – Картограмма оптимального пространственного размещения перерабатывающих предприятий по производству молочной продукции

Источник: Составлено авторами.

Наиболее оптимальными районами для размещения перерабатывающих предприятий по производству молочной продукции являются Омский, Азовский, Марьяновский, Таврический, Любинский, Калачинский, Москаленский, Шербакульский, Кормиловский районы Омской области.

Заключение

В данной работе применение метода анализа иерархий применяется для решения проблемы выбора наиболее выгодной локальной зоны размещения перерабатывающих предприятий по производству молочной продукции с учетом вышеперечисленных критериев. Метод позволяет заменить процесс принятия сложного решения сравнением более простых критериев, по которым легко сделать заключение об их относительной важности.

Развитие и размещение предприятий пищевой промышленности определяется пятью главными условиями: размещением населения (потребители) и трудовых ресурсов (рабочая сила), специализацией сельского хозяйства (источник сырья), развитостью инфраструктуры для транспортировки сырья и готовой продукции.

Муниципальными районами с наиболее выгодными условиями размещения молокоперерабатывающих предприятий являются Омский, Азовский, Марьяновский, Таврический, Любинский, что связано с более мощным социально-экономическим потенциалом и наличием рынка сбыта продукции.

References:

Bobrovskaya E.V. (2021). Konkurentosposobnost regionalnyh pererabatyvayushchikh predpriyatiy molochnoy promyshlennosti [Competitiveness of regional dairy processing enterprises]. Innovatsii. Nauka. Obrazovanie. (47). 220-226. (in Russian).

Borisova O.V. (2021). Sotsialno-ekonomicheskoe i innovatsionno-tekhnologicheskoe razvitie pishchevoy promyshlennosti Sibiri [Socio-economic, innovative and technological development of the Siberian food industry] Modernization of Russia: priorities, problems, solutions. 301-305. (in Russian).

Ermolaeva G.S. (2022). Razvitie pishchevyh i pererabatyvayushchikh proizvodstv regiona: predposylki i napravleniya [Development of food and processing industries of the region: background and directions]. Herald of the Belgorod University of Cooperation, Economics and Law. (2(93)). 241-251. (in Russian). doi: 10.21295/2223-5639-2022-2-241-251.

Koshelev B.S. (2002). Sovershenstvovanie razmeshcheniya i spetsializatsii selskogo khozyaystva v Zapadnoy Sibiri [Improving the placement and specialization of agriculture in Western Siberia] Omsk: Izd-vo OmGAU. (in Russian).

Kryukova O.N., Shumakova O.V. (2022). Obespechenie prodovolstvennoy bezopasnosti: barery, initsiativy, perspektivy v transgranichnyh ekosistemakh [Ensuring food security: barriers, initiatives, perspectives in transboundary ecosystems]. Science of the Person: Humanitarian Researches. 16 (3). 189-199. (in Russian). doi: 10.57015/issn1998-5320.2022.16.3.19.

Saati T.L. (2008). Prinyatie resheniy pri zavisimostyakh i obratnyh svyazyakh: Analiticheskie seti [Decision-making with dependencies and feedbacks: Analytical networks] M.: Izdatelstvo LKI. (in Russian).

Solomakhin A.N. (2007). Reshenie zadachi optimizatsii programmy razvitiya regionalnogo APK metodom analiza ierarkhiy Saati [Solving the problem of optimizing the development program of the regional agro-industrial complex by Saaty’s hierarchy analysis]. Sistemy upravleniya i informatsionnye tekhnologii. (1-2(27)). 279-282. (in Russian).

Stukach V.F., Starovoitova N.P., Dolmatova O.N., Evdokhina O.S. (2020). Food aid to households: poverty alleviation, social nutrition, infrastructure, organic agriculture, government support Munich Personal RePEc Archive. (99673). 9.

Stukach V.F., Starovoytova N.P., Kondrateva O.V., Dolmatova O.N. (2020). Industrialnaya kontseptsiya formirovaniya regionalnoy infrastruktury prodovolstvennoy pomoshchi v regione [Industrial concept of regional food aid infrastructure formation in the region]. Economics: Yesterday, Today and Tomorrow. 10 (2-1). 39-54. (in Russian). doi: 10.34670/AR.2020.12.69.005.

Tsibizova T.Yu., Karpunin A.A. (2015). Primenenie metoda analiza ierarkhiy v otsenke kachestva protsessov upravleniya [Method of hierarchies´ analysis for qyality assessment of managerial processes]. Modern problems of science and education. (2-1). 200. (in Russian).

Zinich L.V., Kuznetsova N.A. (2022). Institutsionalnye usloviya razvitiya selskokhozyaystvennyh territoriy, obespechivayushchie formirovanie lokalnyh zon proizvodstva selskokhozyaystvennoy produktsii [Institutional conditions for the development of agricultural areas that ensure the formation of local agricultural production zones]. Food Policy and Security. 9 (4). 433-444. (in Russian). doi: 10.18334/ppib.9.4.116360.

Страница обновлена: 17.03.2025 в 17:31:52

Подробнее об авторах: