Техническая оценка

Прогнозирование спроса

В Модуле 3 предлагается более подробное описание процедуры прогнозирования транспортных потоков. Кроме того, полезная информация также предложена на этапе реализации. Прогнозы и сценарии должны быть разработаны в рамках анализа спроса, соответствующего рамкам проекта (и уровням тарифов) и полностью определяющего источники спроса, включая обслуживаемые проектом территорию и население.

Прогнозирование является отчасти технической задачей (наукой), а отчасти вопросом опыта и интуиции и может служить полезным индикатором будущего спроса. Прогнозирование на срок 20 лет или более – сложное дело: почти наверняка будут иметь место непредвиденные внутренние и внешние экономические потрясения, а также технологические и социальные изменения.

Прогнозы транспортных потоков, как правило, строятся на основе регрессионного анализа, т.е. показатели роста спроса предыдущих периодов (зависимая переменная) связываются с такими факторами, как рост ВВП, население и т.д. (независимые переменные). Это позволяет прогнозировать будущий спрос на основе прогнозов будущих показателей ВВП, численности населения и т.д., которые, как правило, более стабильны.

Математическая модель, которая преимущественно используется для отражения корреляции между транспортом и макроэкономическим показателем, выглядит следующим образом:

где T – это показатель, связанный с транспортом (зависимая переменная), например автомобиле-километры, потребление топлива, количество зарегистрированных автомобилей и т.д.; X – это, например, ВВП (независимая переменная); k и e –коэффициенты, которые предстоит определить, чтобы подставить в параметры реального времени. Для этой математической модели «е» является константой эластичности транспортной нагрузки по макроэкономическому показателю, например ВВП, ВВП на душу населения и т.д. Таким образом,

Прогнозы трендов также могут быть полезны в тех случаях, когда имеются данные за продолжительный прошлый период (например, 10-15 лет) и если эти данные не слишком беспорядочны; при этом желательно, чтобы рассматриваемый проект мог быть привязан либо к тем дорогам, по которым имеются анализируемые данные, либо к общенациональным показателям, либо и то, и другое.

Прогнозирование транспортных потоков является основой экономического и финансового анализа и, как следствие, имеет большое значение. При этом оно обязательно в рамках технической оценки, независимо от экономического и финансового анализа, так как транспортная нагрузка, особенно движение тяжелого грузового транспорта, является определяющим фактором для выбора дорожного покрытия, что, в свою очередь, отражается на стоимости дорожных объектов.

Чтобы распределить транспортный спрос между существующими и предлагаемыми платными дорогами, можно использовать модель распределения потоков, которая включает транспортную сеть (в первую очередь, автомобильных дорог, но возможны и другие виды транспорта) в более широкую зону влияния проекта. Этот вариант полезен для моделирования и тестирования различных конфигураций сети автомобильных дорог, различной тарифной политики в виде обобщенных функций затрат, а также влияния заторов через применение адаптированных кривых скорости потока.

При отсутствии модели транспортной нагрузки (которая может быть слишком дорогостоящей и трудоемкой, за исключением отдельных крупных проектов), может быть использован более ограниченный метод оценки распределения транспортных потоков для предлагаемого объекта в сравнении с альтернативными маршрутами движения, имеющими общие точки отправления и назначения транспорта. Для этого можно использовать, например, «правило Авраама» – метод, который обычно используется для вычисления распределения транспортной нагрузки между конкурирующими маршрутами. Более подробная информация приведена ниже.

Пример распределения транспортных потоков для предлагаемого проекта платной дороги.

Правило Авраама

Транспортный поток распределяется между двумя альтернативными маршрутами согласно следующему правилу:

T₁/T₂ = (C₂/C₁)^k

где:

T₁: нагрузка на маршруте 1 (после перераспределения);
T₂: нагрузка на маршруте 2 (после перераспределения);
C₁: обобщенная стоимость движения по маршруту 1;
C₂: обобщенная стоимость движения по маршруту 2;
k: экспонента.

Эта же формула может быть записана в следующем виде:

T₂/ (T₁+T₂) = 1/ [1 + C₁/C₂)^-k ]

Во Франции принято значение k = 10. Приведенный ниже график иллюстрирует правило для k=10. Можно заметить, что при схожей стоимости ожидается, что транспортный поток будет поровну распределяться между двумя маршрутами.

Теоретически приведенная выше формула может применяться для n маршрутов:

где Ci – это обобщенная стоимость движения по конкурирующим маршрутам.
Либо можно рассчитать процент транспортного потока на маршруте i относительно всех конкурирующих маршрутов:

Где Pi – % на маршруте i, Ci – обобщенная стоимость на маршруте i, Cj – сумма обобщенных стоимостей на всех конкурирующих маршрутах, альфа – эквивалент описанной выше экспоненты k.

Правило Авраама исходит из предположения о том, что осознаваемые преимущества одного маршрута по сравнению с другим описываются «нормальным» распределением (Гаусса).

Если средняя обобщенная стоимость движения по маршрутам составляет соответственно C1 и C2, и на втором маршруте введена плата за проезд, то формула принимает следующий вид:

T₂/ (T₁+T₂) = 1/ {1 + [(C₂ +t)/ C₁]^k }

Кривые распределения

Этот метод используется в Калифорнии (США) для оценки процента транспорта, использующего определенный маршрут (например, платную автостраду), при помощи следующей формулы:

где:
P (%): процент транспортного потока, приходящегося на маршрут;
d: расстояние, сэкономленное при использовании данного маршрута (в милях);
t: время, сэкономленное при использовании данного маршрута (в минутах).

Однако следует отметить, что принцип определения распределения потоков на основании экономии времени и расстояния имеет свои недостатки. Например, не стоит полагать, что экономия, скажем, 2 минут времени в пути будет иметь одинаковое значение для поездки общей длительностью 10 минут и поездки длительностью 1 час.

Прогнозы должны сочетать оптимизм и реализм. По возможности следует применять опыт прежних аналогичных проектов; иногда важным может оказаться зарубежный опыт. В 2002 году было проведено исследование, в котором сравнивались данные 32 проектов по всему миру в плане соответствия прогнозных показателей и фактических данных о транспортных потоках за первый год реализации проекта.

В исследованиях, проводившихся по заказу банков развития и международных финансовых организаций (предположительно, группы агентств, так как отдельные организации не назывались), прогнозные показатели в среднем на 82% соответствовали фактическим данным, в то время как прогнозы, выполненные по заказу других организаций, в том числе спонсоров, в среднем оправдывались лишь на 66%.

В исследовании отмечалось, что в случае незначительных различиий между прогнозируемыми показателями и реальными цифрами, последние в короткий срок достигали прогнозных значений и зачастую даже превышали их. При этом, в случае значительных расхождений, реальная транспортная нагрузка в течение длительного времени не достигает запланированных значений, а зачастую не достигает их вообще. В исследовании делается вывод о том, что ошибки прогнозирования носят не случайный, а системный характер и связаны с использованием слишком оптимистичного подхода; при этом прогнозы, выполненные по заказу международных организаций, в целом были более точными. Это может быть связано с тем, что консультанты частных спонсоров слишком оптимистично подходили к прогнозам, и (или) спонсоры тратили меньше средств на необходимые исследования либо полагались на проведение повторных переговоров после подписания контракта.

«Кредитные последствия транспортного риска при создании платных дорог», Standard & Poor’s, 2002 г.

Учитывая необходимость и важность прогнозирования, а также его неотъемлемую неточность, необходимо разрабатывать сценарии с (i) низкой, (ii) высокой и (iii) наибольшей вероятностью соответствия прогнозных показателей фактическому уровню транпортного спроса. Исходные сценарии развития на более стратегическом уровне (с учетом ВВП, регионального развития и пр.) могут быть полезны в оценке последствий для проектирования, времени реализации и расходов.

Также, возможно, следует оценить общее воздействие на показатели внутренней экономической нормы доходности и чистой дисконтированной стоимости. В отношении конкретного выбранного сценария можно предпринять более подробный анализ чувствительности и рисков посредством изменения отдельных параметров, таких как спрос и капитальные расходы. Этот механизм более подробно описывается далее в Разделе 3.

Прогноз спроса должен учитывать возможности проекта, то есть не выходить за его рамки и соответствовать предлагаемым тарифам и тарифным сценариям.

В то же время тарифы должны отражать готовность платить и платежеспособность. Готовность платить отражает те суммы, которые физические или юридические лица готовы платить в целях приобретения качественного товара или услуги. Платежеспособность отражает зависимость оплаты от возможности заплатить. Технологии проведения опросов также включают методику заявленных предпочтений (ответы на гипотетические вопросы) и выявленных предпочтений (выводы из исследования фактического поведения). Таким образом, необходимо проводить анализ как готовности платить, так и платежеспособности.

Первый анализ может быть достаточно простым при ограниченном количестве пользователей. Для платных дорог и системы общественного транспорта платежеспособность является важным фактором и может требовать более пристального внимания. Потенциальной проблемой проектов ГЧП является ситуация, когда платежеспособность оказывается ниже уровня рентабельности, и для реализации проекта необходимо рассмотреть варианты оказания государственной поддержки и (или) субсидирования.

Технические аспекты

Исследование также должно включать техническое описание и план проекта, включая все существенные инженерные и прочие решения. Процесс завершается созданием предварительного плана с технической спецификацией, планом расположения и предварительными планам расположения/прохождения трассы. Сюда также входят определение показателей эффективности и требований к квалификации, предлагаемых результатов проекта и объектов – все это будет служить основой для формулирования минимальных технических требований, которые будут указаны в приглашении к подаче предложений.

Хотя полные геотехнические, гидрологические, структурные, дренажные и прочие изыскания на данном этапе не требуются, необходимо предпринимать все технические и аналитические меры для определения стоимости проекта с погрешностью в пределах ± 20%. Предварительная оценка стоимости должна сопровождаться программой реализации с указанием сроков и взаимосвязей всех компонентов проекта.

Техническая спецификация должна соответствовать варианту наименьших затрат для достижения (поэтапного, если необходимо) поставленных задач по транспортной нагрузке и других целей.

Технология

Исследование должно учитывать потенциальную выгоду от использования новых технологий, включая электронную коммерцию, улучшенные системы управления и более высокий уровень квалификации. Также необходимо определить все возможные технологические риски.