Апробация модели распределения контрольных (надзорных) мероприятий между сотрудниками органов федерального государственного пожарного надзора в современных условиях

Введение. В статье проведен анализ изменения законодательства, меняющего алгоритмы проведения контрольных (надзорных) мероприятий (далее — КНМ) инспекторами органов федерального государственного пожарного надзора (далее — ФГПН). Актуализирован перечень операций, выполняемых инспекторским составом, а также проведен опрос репрезентативной выборки сотрудников, позволяющий оценить изменения трудозатрат на их выполнение. Проведена оценка степени влияния изменений трудозатрат инспекторского состава на выполнение основных укрупненных операций и их отдельных составляющих в зависимости от личностных факторов сотрудников. Полученные результаты применены для апробации модели распределения КНМ между сотрудниками органов ФГПН.

Цель и задачи. Целью исследования является проверка применимости модели распределения КНМ между сотрудниками органов ФГПН в зависимости от их личностных факторов, позволяющей оптимизировать общую структуру трудозатрат. Задачами исследования являются анализ изменений законодательства в области организации и проведения КНМ, разработка их обновленных алгоритмов, актуализация данных о трудозатратах на выполнение операций и их зависимостей от личностных факторов инспекторов.

Материалы и методы. Для решения поставленной задачи применены методы традиционного анализа документов, декомпозиции, статистического анализа (дисперсионный и корреляционный).

Результаты и обсуждение. В ходе исследования актуализированы алгоритмы отдельных операций, выполняе­мых инспекторами ФГПН, а также сведения о трудозатратах на их осуществление. Выявлены статистически значимые различия в трудозатратах между инспекторским составом разных групп по стажу службы в подразделениях надзорной деятельности. Подтверждено наличие зависимости выполнения отдельных функций от стажа службы сотрудников. Разработана математическая модель оптимизации распределения плановых КНМ в отношении объектов защиты различных категорий риска между инспекторским составом в зависимости от стажа работы инспектора.

Выводы. Предложенное распределение позволяет оптимизировать трудозатраты на выполнение укрупненной операции «Проведение проверки», а также обеспечить практическую передачу опыта между сотрудниками подразделений надзорной деятельности. Проведен сравнительный анализ данных, полученных в 2021 г. по результатам аналогичных исследований. Установлено, что предложенная модель оптимизации распределения КНМ универсальна и соответствует логическому распределению численности инспектор­ского состава по видам объектов.

1. Южаков В.Н., Добролюбова Е.И., Спиридонов А.А. Методические подходы к оценке контрольно-надзорной деятельности с позиции граждан как конечных бенефициаров // Вестник Российского университета дружбы народов. 2019. № 19 (2). С. 337–351. DOI: 10.22363/2313-2272-2019-19-2-337-351. EDN ZERFZZ.

2. Pečarič M. The Effects of Law Through Actions of Inspections // Central European Public Administration Review. 2017. No. 15 (3–4). Рр. 129–144. DOI: 10.17573/ipar.2017.3-4.06

3. Blank F. Inspection reforms: why, how, and with what results. Paris : OECD Publishing, 2012. 91 p. URL: https://pdf4pro.com/file/262f7/regreform_Inspection_reforms___web__F._Blanc.pdf.pdf

4. Масленникова Е.В., Добролюбова Е.И. Реформирование контрольно-надзорной деятельности: результаты с точки зрения граждан и согласно статистической отчетности // Власть. 2021. № 29 (2). С. 170–179. DOI: 10.31171/vlast.v29i2.8040. EDN JHBBOY.

5. Рыбин О.А., Козлов А.А., Козлов Т.А. О постановке задачи проектирования организационных структур систем управления ГПН // Технологии техносферной безопасности. 2015. № 5 (63). С. 311–318. EDN WCLCTD.

6. Порошин А.А., Козырев Е.В., Петрова О.В., Сорокин В.А. О методике обоснования численности инспекторского состава органов государственного пожарного надзора // Технологии техносферной безопасности. 2017. № 2 (72). С. 209–214. EDN ZDRKUT.

7. Репин С.В., Лахвицкий Г.Н. О разработке метода определения фактических трудозатрат и описание упрощенной математической модели определения численности надзорных органов МЧС России // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. 2021. № 39. С. 169–188. DOI: 10.15593/2224-9397/2021.3.09. EDN AZLDPC.

8. Воронин С.А., Лахвицкий Г.Н., Репин С.В., Сатин А.П. Использование метода экспертных оценок при оценке трудозатрат сотрудников государственного пожарного надзора // Пожары и чрезвычайные ситуации: предотвращение, ликвидация. 2023. № 1. С. 78–88. DOI: 10.25257/FE.2023.1.78-88. EDN XYLEEW.

9. Порошин А.А., Козырев Е.В., Сорокин В.А., Зобков Д.В., Рыжиков А.И. Алгоритм принятия решения по проведению внеплановых контрольно-надзорных мероприятий при осуществлении федерального государственного пожарного надзора // Актуальные проблемы пожарной безопасности : мат. XXXVI Междунар. науч.-практ. конф., посвящ. 375-й годовщине образования пожарной охраны России. М. : Всероссийский научно-исследовательский институт противопожарной обороны МЧС РФ, 2024. С. 10–14. EDN TYBJJX.

10. Мартьянов И.С., Бызов А.П., Андреев А.В. Моделирование алгоритма прохождения государственного пожарного надзора в Российской Федерации // Технико-технологические проблемы сервиса. 2018. № 1 (43). С. 48–52. EDN YXPGOX.

11. Плаксин С.М., Абузярова И.А., Кашанин А.В., Кнутов А.В., Полесский Е.А., Сакаев А.Ш. и др. Контрольно-­надзорная и разрешительная деятельность в Российской Федерации : аналитический доклад 2019 // Российс­кий союз промышленников и предпринимателей; НИУ «Высшая школа экономики». М. : НИУ ВШЭ, 2020. 138 с. URL: https://knd.ac.gov.ru/wp-content/uploads/2020/07/dokladKND-2019.pdf

12. Krasuski A., Pecio M. Application of an Integrated Risk Assessment Software to Quantify the Life Safety Risk in Building during a Fire : MATEC Web Conferences 247.00011 // Fire and Environmental Safety Engineering. 2018. DOI: 10.1051/matecconf/201824700011

13. Blanc F., Macrae D., Ottimofiore G. Understanding and addressing the Risk Regulation Reflex: Lessons from international experience in dealing with risk, responsibility and regulation. 2015. 94 p. URL: https://www.researchgate.net/publication/276949964_Understanding_and_addressing_the_Risk_Regulation_Reflex

14. Лахвицкий Г.Н., Чумаченко А.П., Воронин Г.Л., Репин С.В. Анализ факторов, оказывающих влияние на трудозатраты государственного инспектора по пожарному надзору // Научные и образовательные проблемы гражданской защиты. 2022. № 3 (54). С. 28–40. EDN UIQTWP.

15. Юркин Г.Ю., Проскова Н.Ю., Малышенко В.А. О проблемах внедрения федеральной информационной системы «Единый реестр контрольных (надзорных) мероприятий» в деятельность надзорных органов России // Актуальные проблемы обеспечения пожарной безопасности и защиты от чрезвычайных ситуаций : сб. мат. Всерос. науч.-практ. конф. Железногорск : Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Сибирская пожарно-спасательная академия» Государственной противопожарной службы Министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации стихийных бедствий», 2022. С. 61–64. EDN VKXLLR.

16. Luga Jr.M.S., Arden B.K.R., Paray R., Peralta A.O., Velasco B.O., Zapanta Y.J.S. et al. Fire response through Safety Management System from Bureau of Fire Protection’s Perspective // International Journal of Research and Innovation in Applied Science. 2025. No. X (VII). Рр. 1182–1187. DOI: 10.51584/IJRIAS.2025.100700108. EDN RCFYEM.

17. Чуриков А.В. Основы построения выборки для социологических исследований. М. : Институт фонда «Общественное мнение», 2020. 240 c. URL: https://media.fom.ru/fom-static/BookSamples.pdf

18. Лахвицкий Г.Н., Павликова М.Д., Бурлаченко К.Г., Репин С.В. Анализ личностных факторов, оказывающих влияние на трудозатраты сотрудников надзорной деятельности МЧС России // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2022. № 4 (44). С. 138–149. DOI: 10.21685/2227-8486-2022-4-9. EDN WHLVIE.

19. Березин В.В. Использование корреляционно-регрессионного анализа для разработки норм труда // Human Progress. 2016. № 2 (9). С. 1. EDN WZKRYV.

20. Баврина А.П., Борисов И.Б. Современные правила применения корреляционного анализа // Медицинский альманах. 2021. № 3 (68). С. 70–79. EDN TPSSIX.