Содержание к диссертации
Введение
1. Инновационные методы инвестирования дорожного хозяйства
1.1. Методы инвестирования дорожного хозяйства 19
2.2. Государственно-частное партнерство при реализации проектов в дорожном хозяйстве 42
1.3. Контракты жизненного цикла и их эффективность их реализации в дорожном хозяйстве 48
1.4 Концепция оценки и оптимизации инновационного потенциала контрактов жизненного цикла в дорожном хозяйстве 62
2. Оценка влияния дорожного хозяйства на инновационное развитие страны 71
2.1. Методы управления дорожным хозяйством 71
2.2. Совершенствование нормативно-правового обеспечения в дорожном хозяйстве 100
2.3. Влияние инновационных технологий на повышение эффективности дорожного хозяйства 112
3. Методы количественного описания инвестиционных проектов транспортной инфраструктуры, создаваемых на принципах государственно-частного партнерства 124
3.1 Критерии оптимизации инвестиционных проектов, создаваемых на принципах государственно-частного партнерства 124
3.2 Целевая функция задачи оптимизации инвестиционных проектов транспортной инфраструктуры 137
3.3 Методы количественного учета негативных последствий реализации проектов в транспортной инфраструктуре 155
4. Нейросетевые методы оценки затрат в проектах государственно-частного партнерства 184
4.1. Особенности создания и функционирования нейросетевых моделей экономических систем 184
4.2. Алгоритм формирования, тестирования и эксплуатации нейросетевой модели оценки затрат на научно-исследовательские и проектно изыскательские работы 196
4.3. Нейросетевая оценка затрат на проектирование мостов и искусственных сооружений на автодорогах общего пользования 214
5. Количественная оценка параметров инвестиционного проекта транспортной инфраструктуры 231
5.1 Методы сбора и обработки информации, необходимой для количественной оценки инвестиционного проекта ГЧП 231
5.2 Модель многофакторной оценки социально-экономической и экологической эффективности инновационных проектов в транспортной инфраструктуре 245
5.3.Оптимальные по соотношению затраты/отдача методы оптимизации проектов транспортной инфраструктуры 292
Выводы и предложения
Список литературных источников
- Государственно-частное партнерство при реализации проектов в дорожном хозяйстве
- Влияние инновационных технологий на повышение эффективности дорожного хозяйства
- Целевая функция задачи оптимизации инвестиционных проектов транспортной инфраструктуры
- Алгоритм формирования, тестирования и эксплуатации нейросетевой модели оценки затрат на научно-исследовательские и проектно изыскательские работы
Государственно-частное партнерство при реализации проектов в дорожном хозяйстве
В начале XX века, автомобили в США, как и во всем мире, были редкостью и привилегией богатых. Средний класс использовал для передвижения и перевозок грузов на небольшие расстояния гужевой транспорт или легкие экипажи. Для перевозок и путешествий на значительные расстояния пользовался железнодорожный и, в меньшей степени, речной транспорт [31]. Однако внедрение Генри Фордом на рубеже 20-х годов XX века в автомобильную промышленность методов конвейерного производства коренным образом изменило ситуацию. Эта инновация сделала возможным производить автомобилей, доступные по цене для большей части населения США [63]. Однако даже лучшие дороги США в начале XX века были вымощены булыжниками, а большинство общенациональных транспортных магистралей, не говоря уже о дорогах отдельных штатов и муниципальных образований вообще не имели твердого покрытия [12]. Все более обостряющееся противоречие между числом автомобилей и пропускной способностью дорог, привело общество и государство к осознанию того факта, что США нуждаются в быстром развитии связанной системы автодорог и магистралей. Это осознание привело в начале 1920-х годов к скачкообразному росту в США строительства автодорог. В частности было построено более 260 магистралей (хайвэйев, Highway) названных в честь исторических событий или личностей. Этим магистралям, для простоты навигации на них, была присвоена цветовая кодификация. Самой известной из этих магистралей был Линкольн Хайвэй (Lincoln Highway). Его трасса проходила от Нью-Йорка до Сан-Франциско и пересекала всю территорию США.
Однако на первоначальном этапе инвестиции в дорожную отрасль не были чисто государственными. Отдельные магистрали проектировались и финансировались независимыми консорциумами частных инвесторов, вступавшими в альянс с властями штатов, графств и отдельных муниципалитетов. Поэтому общий план строительства отсутствовал, вследствие чего система хайвэев приобрела крайне сложный и запутанный вид. Многие автомагистрали дублировали друг друга и, наоборот часто отсутствовала связность сети. Многочисленные и нелогичные пересечения автодорог приводило к необходимости строительства весьма сложных развязок. Все это приводило к большим неудобствам для дорожного движения, значительному ограничению пропускной способности полной сети автомагистралей, росту транспортных издержек и аварийности [76].
Эта ситуация привела к необходимости прямого государственного финансирования дорожной сферы, на основе которого оказалось возможным формирования и единого плана дорожного строительства. В США хайвеи (highway) за счет прямых государственных инвестиций начали строить примерно в тоже время, что автобаны в Германии, Вследствие чего американцы многое заимствовали из германского опыта. Рузвельт считал, что строительство скоростных дорог, пересекающих страну, улучшит положение дел в экономике США. Строительство хайвеев было начато в разгар «Великой Депрессии», беспрецедентного экономического кризиса, и Рузвельт надеялся, что дорожное строительство позволит снизить уровень безработицы.
На первом этапе, в 1925 было разработана концепция единой системы скоростных магистралей, подчиняющаяся штатам, а не частным инвесторам. В том же году был принят закон о федеральной помощи в строительстве дорог, однако система хайвеев состояла из отдельных частей, проектируемых различными штатами. На следующем этапе в конце 1930-х годов впервые был разработан план проектирования, финансирования и строительства общефедеральной системы скоростных дорог и было создан специальный федеральный орган -- Бюро общественных дорог (BPR), осуществляющий функции государственного заказчика. Именно на этом этапе федеральная администрация перешла к прямому государственному финансирования строительства и содержания части дорожной системы [38]. В 1938 году был принят Закон о федеральных магистралях, согласно которому «Бюро общественных дорог» было предписано исследовать возможные социально-экономические, политические и экологические последствия создания сети платных автомагистралей [39]. При этом была сформулирована задача, чтобы все штаты имели прямой доступ к проектируемой дорожной сети.
В результате исследований была сформулирована цель создания частично платной магистральной дорожной сеть, длиной более 43 тыс. км. Принцип частичной платности был принят не из экономических, а из политических соображений. Существовали опасения массового недовольства населения, обусловленного экономическим кризисом. Основная часть федеральной дорожной сети должна была иметь четыре полосы движения. Увеличение числа полос предполагалось в районах наиболее интенсивного движения (существующего или планируемого), – превышающего 2000 транспортных средств в сутки.
Влияние инновационных технологий на повышение эффективности дорожного хозяйства
В последнее время (например – в странах Евросоюза) добавилось требование обеспечения автоматизированного трафика и динамического определения рекомендуемой скорости движения транспортных средств в зависимости от загруженности дороги, погодных условий и иных объективных условий и обстоятельств. Особое внимание в Германии уделяется этапу обоснования и проектирования дорог федеральной сети и контролю строительства на всех этапах- (на эти цели расходуется почти 35% выделяемых средств ) [226]. При этом расходы себя полностью оправдывают. Однако и в этих условиях не удается избежать превышения исходной сметы и нецелевого расходования средств. Однако объемы неэффективных трат значительно меньше, чем, например, в США [49].
Все проекты развития транспортной инфраструктуры Германии, реализуемые за счет госинвестиций, реализуются в рамках единого федерального плана, принимаемого на государственном уровне. Процедура составления и реализации единого плана имеет иерархическую трехуровневую структуру:
На первых двух уровнях планирования и реализации проектов создания и реконструкции объектов транспортной инфраструктуры, осуществляется в соответствии с так называемым принципом транспортного притяжения и преследует цель максимизации целевой функции TR (так называемой степени транспортных отношений), [44] определяемой как: TR= Z 2, (1.1) i,=1 r ij достижимой при бюджетном ограничении N HСij=ct. (1.2) Здесь TV- полное число регионов, связываемых планируемой системой дорог и, таким образом, полное число рассматриваемых проектов определяется соотношением: Р- 1 . (1.3) В уравнениях (2.1) - (2.3) введены следующие обозначения: Et, Ej - степени экономической активности регионов, связываемых планируемой дорогой, гц - расстояние между ними; С„-, Q - стоимости отдельных проектов и полные планируемые бюджетные расходы на транспортную инфраструктуру в рамках рассматриваемого проекта.
Кроме иерархического соотношения все проекты являются составными частями и общей системы горизонтального (федерального, земельного, муниципального) планирования и реализации не только транспортной, но и более общей - экономической политики государства. Государственное инвестирование в строительство и реконструкцию сети скоростных автомобильных магистралей имеет закрепленные источники дохода:
Но в рамках общего плана строительство сети лишь скоростных автомобильных магистралей (автобанов) находится в ведении правительства Германии и финансируется из федерального бюджета. Хотя сеть автобанов в Германии составляет менее 7% всей дорожной сети, на их долю приходится более 30% общего объема автомобильных грузоперевозок и более 50% пассажирских перевозок [45].
Опыт Японии. Японский опыт создания национальной сети скоростных автомагистралей, имеет свою специфику, качественно отличающую методы проектирования, реализации и, особенно финансирования, автодорожных проектов от методов континентальных держав. Специфика объясняется тем, что по историческим и, в еще большей мере - географическим, причинам автомобильные перевозки не являются доминирующими в транспортной системе Японии. Так, в пассажирских перевозках заметную (в среднем - превышающую 35%, а в районах мегаполисов – 55%) долю занимает железнодорожный транспорт ( Япония в цифрах – [43]).
Пассажирооборот железнодорожного транспорта в Японии составлял в 2010 г. 390 млрд. пасс. км. При небольших по сравнению с другими странами протяженностях одной поездки житель Японии гораздо чаще и интенсивней пользуется ж/д транспортом, чем жители как развитых, так и развивающихся стран [79]. Заметную долю внутреннего пасажиропотока берет на себя и воздушный транспорт. Во внутренних грузоперевозках, что совсем нетипично в современной экономике, ведущую роль играет каботажный флот. И лишь второе место занимает автомобильного транспорта. Доля грузопотока по железным дорогам незначительна.
В эпоху автомобилизации, и связанным с ней интенсивным строительством автомагистралей, Япония вступила намного позже остальных промышленно развитых стран. Процесс автомобилизации носил в Японии скачкообразный характер: если в 1960 году в Японии было произведено около полумиллиона автомобилей всех типов, то в 1970-м производство возросло более чем в 10 раз, а в 1980 г. - выпущено уже 11,5 млн. автомобилей. Началом строительства в Японии скоростных автомобильных дорог следует считать 1954 год. Именно в то время японское правительство приступило к конкретной разработке широкомасштабного плана создания охватывающей всю страну сети магистральных скоростных автотрасс. Этот план предусматривал строительство 32 скоростных автодорог, общая длина которых должна была составить почти 8,3 тыс. км. При этом исходная концепция создания сети скоростных автомобильных трасс в Японии была рассчитаны на ограниченный класс населения с доходами, превышающими средний по экономике. Поэтому концепция предусматривала принцип полной платности проезда по планируемой сети. При этом, в отличие от других стран (США, страны Евросоюза, страны восточной Европы) удельная нагрузка на пользователя скоростной автодороги достаточно велика.
Расчеты свидетельствуют о том, что экономия от скоростного движения по многополосной магистрали без пересечений в одном уровне с другими дорогами, превышает плату за пользование автомагистралью только при полной загрузке автомобиля. При этом практически вся сеть скоростных автомагистралей дублируется железнодорожными путями скоростного сообщения и трехполосными бесплатными дорогами (а для прибрежных трасс, которых в Японии более 60%, также и маршрутами каботажного флота), образуя специфическую для Японии структуру -полимагистрали [203].
В этой структуре автомобильное пассажирское сообщение испытывает сильную конкуренцию со стороны скоростного и сверхскоростного ж/д транспорта - в первую очередь за счет стоимости поездки (пассажиро-километр ж/д транспорта в зависимости от направления и степени загрузки в 2 - 5 раз дешевле, чем для скоростных магистралей). Также (особенно для поездок на значительные расстояния) выше и средняя скорость передвижения. Этот факт объясняется вкладом в суммарное время достижения конечного пункта как времени передвижения по магистрали, так и операционного времени ее достижения t (для автомагистрали определяемого, в основном, временем передвижения по городу, а для ж/д дороги - также и временем ожидания поезда).
Целевая функция задачи оптимизации инвестиционных проектов транспортной инфраструктуры
В отличие от функции социального влияния ФЦВ, функция негативного влияния ФНВ обладает свойством кумулятивности. Поэтому при топографиях, обеспечивающих перекрытие зон негативных влияний, в зонах перекрытия частные значения функций (р(х) в первом приближении суммируются. При выполнении второй и последующих итерациях алгоритма оптимизации необходим учет эффекта усиления влияния негативных воздействий при их наложении.
Еще один фактор негативного воздействия участка автодороги на население возникает в случае разделения населенного пункта на части и связан с пересечением направлений транспортных и людских потоков. Пересечение этих потоков в одном уровне негативно сказывается на участниках обоих потоков. С одной стороны, такое пересечение требует ограничения скорости транспортного потока, что приводит к уменьшению пропускной способности участка. С другой стороны, неизбежно ухудшение качества жизни населения и возрастание количества дорожно-транспортных происшествий. Весьма дорогостоящее разведение потоков в различные уровни способно лишь улучшить ситуацию.
Негативное воздействие пересечения потоков (НВП) даже в первом приближении не может быть описано линейной функцией плотности транспортного потока. НВП резко возрастает после достижения плотностью потока транспорта порогового значения П0, быстро достигает максимума и далее практически не изменяется. Простейшей функцией, имеющей такие свойства, является кусочно-линейная функция: где рср есть средняя плотность населения в регионе. Учет степени негативного воздействия по формулам (3.28) - (3.34) позволит придать количественный смысл требованию СНиПа об проложении автодорог, как правило, вне населенных пунктов.
Приближения, сделанные при выводе формул (3.7) - (3.11) и (3.26) -(3.33) могут оказаться неприменимыми при второй и последующих итерациях алгоритма оптимизации. Характер уточнений определяется конкретными топографическими и демографическими особенностями населенных пунктов. Так, при наличии в составе населенного пункта районов с резко отличающимися плотностями населения (например, районов одноэтажной и многоэтажной застройки) становится несправедливым приближение постоянной плотности. Учет этого эффекта сводится к разбиению населенного пункта на части, в каждой из которых приближение постоянной плотности населения оказывается справедливым, и последующего суммирования вкладов этих частей. Возможна также и аналитическая аппроксимация демографических данных. Приведем конкретный пример такой возможности. Оптимальной застройкой при сложившейся дорожной сети является такая, при которой плотность населения в полосе, непосредственно примыкающей к дороге, минимальна. Это условие позволяет минимизировать негативные экологические воздействия транспортных потоков. С другой стороны, распределение населения должно иметь максимум на расстояниях от дороги близких к границе зоны пешеходной доступности. Это требование обеспечит увеличение позитивного социально-экономического влияния участка автодороги. При расстояниях, значительно превышающих размеры зоны пешеходной доступности, скорость уменьшения плотности населения определяется той его частью, которая активно использует личный транспорт. Эти требованиям удовлетворяет функция вида:
Распределение (3.35) позволяет описать все указанные экологические и социально-экономические эффекты. Изменение константы а позволяет учесть негативные экологические влияния участка автодороги на население: с увеличением а растет зона малой населенности в придорожной полосе. Таким образом, постоянная а увеличивается с ростом потока автотранспорта и увеличением в этом потоке доли транспортных средств оказывающих особенно сильное негативное воздействие на окружающую среду.
С другой стороны, с уменьшением константы /? растет зона положительного социально-экономического влияния участка автодороги. Таким образом, постоянная /? увеличивается с падением доли населения активно использующей личный транспорт. Поэтому, например, константа ft принимает максимальное значение для традиционных сельских поселений, и минимальное значение для котеджных поселков. Эти свойства распределения плотности населения (3.35) иллюстрируются рисунками 3.12. - 3.15.
Алгоритм формирования, тестирования и эксплуатации нейросетевой модели оценки затрат на научно-исследовательские и проектно изыскательские работы
Резкая зависимость состава и мощности токсического выброса от режима работы двигателя (таблица 5.2) требует для описания воздействия транспортного потока на окружающую среду определения кинематическую модели его движения. Кинематике транспортных потоков посвящена обширная литература. Основы математического моделирования закономерностей дорожного движения были заложены в 1912 году русским ученым, профессором Г.Д. Дубелиром. Первая макроскопическая модель, в которой движение транспортного потока описывалось в парадигме механики сплошной среды, была предложена в 1955 году Лайтхиллом (Ligthill) и Уиземом (Whitham) [50, 276]. В этих работах показано, что для моделирования транспортных заторов могут быть использованы модели описания процессов кинетического переноса в сплошных средах.
В работах Ф. Хейтом [288] впервые было осуществлено выделение математического моделирования динамики транспортных потоков в самостоятельный раздел прикладной математики. Бурный рост автомобилизации мировой экономики привел в 60 – 70-е годы к новому обострению интереса к исследованию транспортных потоков. В Советском Союзе динамика и кинематика автотранспорта активно изучалось на механико-математическом факультете МГУ им. М.В. Ломоносова [268] . В последнее время интерес к этим проблемам лишь возрастает. Сегодня имеется обширная литература по изучению и моделированию транспортных потоков. Большое число академических журналов во всем мире (в первую очередь – в США и Германии) посвящены исключительно изучению и математическому моделированию автомобильного движения. Самыми авторитетными из них являются Transportation Research, Transportation Science. Кроме того, и общенаучные журналы (Mathematical Computer Simulation, Operation Research, Automatica Physical Review E, Physical Reports и многие другие) уделяют значительное внимание данной проблематике. Число публикаций каждый год исчисляется сотнями.
Особое внимание этой теме уделяют в США: проблемы изучения и моделирования транспортных систем специальным решением совета национальной безопасности были причислены к проблемам национальной безопасности. К решению этой задачи были привлечены квалифицированные кадры и новейшая вычислительная техника ядерного центра США: Los Alamos National Lab (LANL) -- Национальной исследовательской лаборатории Лос-Аламос. Исследования транспортных потоков проводятся двумя взаимодополнительными методами – детерминистическим и вероятностным (стохастическим). Детермининированные модели базируются на функциональной зависимости между отдельными характеристиками участников движения (скоростью, ускорением, дистанцией между автомобилями в потоке и др.). В стохастическом подходе транспортный поток моделируется как вероятностный процесс. Все модели транспортных потоков можно разбить на три класса [97]:
1. Модели-аналоги, в которых кинематика движение моделируется каким либо физическим потоком (гидро и газодинамические модели). В гидродинамической модели используется аналогия транспортного потока и потока одномерной сжимаемой жидкости. При этом существенным является ограничение, определяемое предположением, что поток сохраняется и существует взаимнооднозначная зависимость между скоростью и 246 плотностью транспортного потока. Этот класс моделей называют микроскопическими.
2. Модели следования за лидером. Этих модели базируются на предположении о наличии связи между кинематическими характеристиками ведущего и ведомого автомобиля. По мере совершенствования описания в моделях следования за лидером учитывалось время реакции водителей, изучалась устойчивость движения, учитывалась возможность изменения полосы движение на многополосных дорогах. Этот класс моделей принято называть макроскопическими.
3. Вероятностные модели. В вероятностных моделях транспортный поток рассматривается как результат взаимодействия транспортных средств на элементах транспортной сети. Адекватность этих моделей реальной дорожной ситуации определяется тем, что в связи с фиксированными правилами ограничений сети и массовым характером движения в транспортном потоке формируются жесткие закономерности формирования очередей, интервалов, загрузок по полосам дороги и т. п. Эти закономерности носят существенно стохастический характер, что показано в работе [17].
Экспериментальное исследование выявило наличие в транспортном потоке как устойчивых так и неустойчивых режимов движения. Потеря устойчивости связана с изменением условий движения и наличием нелинейных обратных связей. Для адекватного описания таких систем необходимо учитывать большое число переменных [56]. Вследствие этого в последнее время в исследованиях транспортных потоков стали применять алгоритмы нелинейной динамики и междисциплинарные математические методы и подходы, и в частности, метод клеточных автоматов Фон-Неймана. Именно этот подход использован в данной работе.
