Моделирование инвестиционной деятельности на основе государственно-частного партнерства: теория, методология, практика (на примере дорожного хозяйства) (стр. 3 )

Так как в настоящее время предполагается реализация проектов строительства дорожных объектов с привлечением частного инвестора, уже на предпроектной стадии возникает необходимость разработки дополнительных разделов. (табл. 3). Затраты на разработку дополнительных разделов рассчитываются по формуле (5)

, (5)

где Sдоп - общая стоимость разработки дополнительных разделов, т. р.; - суммарные затраты по отдельным видам работ, не зависящие от протяженности автодороги, т. р. (табл. 3); – суммарные затраты по видам работ, зависящие от протяженности автодороги, т. р./км. Величина показателя D определяется по формуле (6).

Таблица 3

Определение категории затрат

Виды работ	Состав работ	Категория затрат
Бизнес-план	Сбор исходных данных, включая данные для установки системы взимания платы (СВП) и сети экстренного вызова (СЭВ).	с
	Проработка основных технических, экономических и проектных решений по использованию СВП, СЭВ	с
	Определение текущей и перспективной интенсивности движения на объекте по группам транспортных средств	с
	Определение текущего и перспективного состава движения	с
	Определение размеров платы за проезд	с
	Определение сроков реализации проекта	с
	Финансовое моделирование реализации проекта	d
	Оценка возможных доходов от придорожной инфраструктуры	c
	Оценка различных вариантов реализации проекта и определение наиболее выгодного с точки зрения финансовой, экологической и бюджетной эффективности.	c
	Анализ рисков проекта	с
	Оценка различных вариантов с точки зрения оптимального распределения рисков	с
Управление проектом	Разработка организационно-правовой формы реализации и управления проектом на концессионной основе.	d
Определение объема расходов, связанных с управлением инвестиционным проектом.	c
Подготовка рекомендаций по системе управления и организационной правовой схеме (модели ГЧП) реализации проекта	d
Организация проекта	Разработка проекта концессионного соглашения	d
Разработка пакета конкурсной документации для проведения конкурса на право заключения концессионного соглашения	d
Разработка инвестиционного меморандума проекта создания и последующей эксплуатации на платной основе участков проекта	d
Подготовка рекомендаций по организации и схеме проведения конкурса на право заключения концессионного соглашения	d
Подготовка заявки для получения государственной поддержки на реализацию проекта за счет средств Инвестиционного фонда Российской Федерации	d
Сопровождение указанной документации	d

, (6)

где 1,36 - коэффициент, учитывающий ЕСН (26%) и надбавку на командировочные расходы (10 %); ЗПср - среднемесячная заработная плата специалиста, т. р.; Тi - затраты труда на i-тый вид работ, (чел.-дн.).

Величина затрат, зависящих от протяженности автодороги С определяется по формуле , (7)

где сбаз - базовая стоимость ПИР на строительство или реконструкцию дорожных объектов, т. р./км; kci – коэффициенты удорожания базовой стоимости в зависимости от видов работ.

На рисунке 8 представлена блок-схема формирования укрупненных показателей стоимости проектно-изыскательских работ для объектов дорожного хозяйства при инвестировании на основе ГЧП, которую можно использовать и для определения стоимости ПИР на капитальный и текущий ремонт объектов дорожного хозяйства.

В качестве основных факторов, влияющих на стоимость работ, могут быть учтены: стадия проектирования, техническая категория автодороги, категория сложности проектирования, протяженность дороги, расположение объекта по отношению к крупным населенным пунктам и мегаполисам, удаленность объекта от проектной организации. Стоимость проектно-изыскательских работ на капитальный и текущий ремонт автомобильной дороги для конкретного объекта рассчитывается по формуле:

Ц =Цд L (1+ Кп1 + Кп2- Кп5)+ ЦидL (1 + Ки1+ Ки2 + Ки3+ Ки4) (8)

где Ц - стоимость проектно-изыскательских работ для автомобильной дороги, т. р.;

Цд, Цид - постоянная величина базовой стоимости проектных работ и инженерных изысканий соответственно для определенного интервала основного показателя проектируемого объекта, т. р.;

L - длина участка автодороги, км;

Кп1 -коэффициент, учитывающий зависимость стоимости проектирования от факторов, усложняющих проектирование;

Кп2- коэффициент, учитывающий экономическое состояние района проектирования;

Кп5 – коэффициент, учитывающий уменьшение состава работ при проектировании капитального и текущего ремонта автомобильных дорог;

Рис. 8– Блок-схема формирования укрупненных показателей стоимости

проектно-изыскательских работ для объектов дорожного хозяйства при

инвестировании на основе ГЧП

Ки1 - коэффициент, учитывающий производство изысканий в горных условиях;

Ки2 -коэффициент, учитывающий производство изысканий в пустынных и безводных районах;

Ки3 - коэффициент, учитывающий производство изысканий в неблагоприятный период года;

Ки4 - коэффициент, учитывающий надбавки в районах крайнего севера.

Цп = ЦМS (1+Кп1 + Кп2 + Кп3 - Кп4)+ Цим S (1 + Ки1+ Ки2 + Ки3+ Ки4) (9)

где Цп – стоимость проектно-изыскательских работ для искусственного сооружения, т. р.;

Цм, Цим - постоянная величина базовой стоимости основного показателя проектных работ и инженерных изысканий соответственно для определенного интервала основного показателя проектируемого объекта, т. р.;

S - площадь мостового сооружения (путепровода), м2;

Кп3 - коэффициент, учитывающий изменение высоты опор при проектировании мостов

и путепроводов;

Кп4 – коэффициент, учитывающий уменьшение состава работ при проектировании капитального ремонта и текущего ремонта мостового сооружения или путепровода.

Стоимость разработки дополнительных разделов для проекта строительства автомагистрали М-4 «Дон» определена с использованием методики формирования укрупненных показателей стоимости на проектно-изыскательские работы для объектов дорожного хозяйства при инвестировании на основе ГЧП.

7. Методический подход к повышению эффективности инвестиций в объекты

дорожного хозяйства путем осуществления работ вахтовым методом

Изучение зарубежного опыта привлечения частного капитала и стремление приблизить качество и сроки выполнения дорожно-строительных работ на основе ГЧП к мировым стандартам является на сегодняшний день приоритетным направлением развития дорожного хозяйства. Одним из направлений повышения эффективности инвестиций в дорожное хозяйство является использование вахтового метода организации строительства. Так как привлечение специализированных подрядных организаций позволит обеспечить не только требуемое качество дорожно-строительных работ, но и сократит сроки ввода объектов в эксплуатацию.

Повышение качества дорожных объектов при организации строительства вахтовым методом может быть обусловлено следующими факторами: привлечение высококвалифицированных специалистов; использование современной дорожной техники, имеющейся в распоряжении предприятий, а также возможность применения нанотехнологий при выполнении дорожно-строительных работ, что обеспечивает не только снижение единовременных инвестиций в объекты дорожного хозяйства, но и позволяет увеличить межремонтные сроки на 6 лет. Основными факторами формирования эффекта при вахтовом методе являются ускорение строительства, досрочный ввод в действие объектов дорожного строительства и повышение качества строительства. Следствием последнего является повышение привлекательности национального проекта «Доступное и комфортное жилье – гражданам России».

Совокупный эффект, получаемый при осуществлении дорожно-строительных работ вахтовым методом можно определить следующим выражением:

(10)

, (11)

где Эк - экономический эффект от увеличения срока эксплуатации объекта до первого ремонта и сокращения стоимости содержания, т. р.;

Ср, Срк - стоимость текущего и капитального ремонтов по объекту-аналогу соответственно, т. р.;

к - ставка рефинансирования ЦБ, доли единицы в год;

n - разница между нормативным сроком и фактическим сроком службы объекта до первого ремонта, лет.

Ссо – стоимость содержания (ямочного ремонта покрытия), т. р.;

l – срок, в течении которого не требуется содержание (ямочный ремонт покрытия), лет.

Рис. 9 – Суммарный эффект от выполнения дорожно-строительных

работ вахтовым методом

(12)

где -экономия владельцев автотранспортных средств при снижении потерь от ДТП,

– сокращение количества ДТП от улучшения качества дорожного объекта, ед. транспорта;

- среднее увеличение страховых взносов для водителя при совершении им ДТП, р./ед. транспорта;

- стоимость ремонта собственного транспортного средства, р./ед. транспорта.

, (13)

где - годовая экономия пассажиров от сокращения времени пребывания в пути, т. р.;

- сокращение времени пребывания пассажиров в пути, час.;

- интенсивность движения на рассматриваемом участке, ед./год;

- коэффициент, учитывающий количество работающих пассажиров в транспортном средстве;

- ежемесячный минимальный размер заработной платы, т. р.

Эт = к Vи Ксез(Тн-Тв), (14)

где Эт – экономический эффект от сокращения срока выполнения работ при внедрении вахтового метода, т. р.

Vи – объем инвестиций, т. р.

Ксез - коэффициент сезонности, учитывающий увеличение интенсивности движения в период с 1 апреля по 1 ноября.

Тн-Тв - срок строительства объекта нормативный и по вахтовому методу, лет.

Эс - социальный эффект от повышения привлекательности национального проекта «Доступное и комфортное жилье – гражданам России», т. р.

Приобретение доступного жилья в пригороде в рамках национального проекта «Доступное и комфортное жилье – гражданам России» имеет смысл, если дополнительные затраты, связанные с проживанием в пригороде за период, в течение которого производится окончательный расчет за жильё (срок ипотечного кредитования) не превысят разницы в стоимости жилья.

Эс =Sи-Sу (15)

Sи – приведенная к моменту инвестирования стоимость жилья в черте города, приобретенного по схеме ипотечного кредитования, т. р.;

Sу - приведенная к моменту инвестирования суммарная стоимость приобретенного жилья за городом, с учетом дополнительных сопутствующих расходов на проживание за городом, т. р.

Рассмотрим эффективность применения вахтового метода при организации строительства участка автомагистрали М-4 «Дон» протяженностью 5 км. Расстояние от места дислокации организации до объекта 100 км. Размер инвестиций – 657 000 т. р.

Срок выполнения строительства традиционным способом - 110 дней. Продолжительность ремонта объекта вахтовым методом составляет 85 дней. Суммарные дополнительные затраты на дорожно-строительные работы с применением вахтового метода составят = 4500 (т. р.)

Эффект от сокращения срока продолжительности строительства Эт=0,146570001,150,068=7 193(т. р.)

Эффект от повышения качества дорожного объекта.

Эк=(146960+223112)((1+0,14)2–1)+10540((1+0,14)2–1)=114031 (т. р.)

Годовая экономия собственников транспортных средств при снижении потерь от ДТП (т. р.)

Годовая экономия пассажиров от сокращения времени пребывания в пути (т. р.)

Определим эффект от приобретения доступного жилья в пригороде в рамках национального проекта «Доступное и комфортное жилье – гражданам России». Рассмотрим 2 варианта улучшения жилищных условий:

I) приобретение квартиры общей площадью 60 м2 в загородном жилом массиве (на расстоянии 100 км от города) по сделке купли-продажи.

II) приобретение аналогичной по площади квартиры в городском жилом массиве с развитой инфраструктурой по схеме ипотечного кредитования.

Стоимость квартиры (вариант I) – 1260 т. р. Стоимость квартиры в городе (вариант II) – 2280 т. р. Дополнительные затраты (по варианту I - по сравнению с вариантом II), связанные с транспортными расходами, дополнительным временем и платой за проезд 216,02 т. р. в год. При осуществлении схемы ипотечного кредитования использована ставка ссудного процента в размере 14% годовых. Срок возврата ипотечного кредита - 10 лет.

Sу = -2 964,24 т. р., Sи =-2 432,07 т. р., Эс=Sи-Sу=537,17 т. р.

Суммарный эффект от применения вахтового метода за 10 лет (срок возврата ипотечного кредита) составит 17 (т. р.)

Применение вахтового метода организации работ на примере разработки инвестиционного проекта строительства автомагистрали М-4 «Дон» на основе ГЧП позволило увеличить межремонтные сроки на 2 года.

8. Экономико-математическая модель определения объемов инвестиций ГЧП

на дорожно-строительные работы в условиях риска и неопределенности

Одним из методов совершенствования системы ценообразования как основы повышения эффективности использования инвестиций в дорожном хозяйстве на основе ГЧП, может являться моделирование изменения укрупненных показателей стоимости. Математическое моделирование обеспечивает возможность оперативного определения и прогнозирования точных затрат ресурсов на проектирование, строительство и эксплуатацию объектов. Если в экономической деятельности требуется количественно охарактеризовать степень влияния на стоимость определенных факторов, а также возможные последствия их изменения в будущем, очень часто используется аппарат корреляционно-регрессионного анализа.

Регрессионный анализ позволяет оценивать и прогнозировать стоимость дорожно-строительных работ в зависимости от фиксированного числа воздействующих факторов. Однако для построения регрессионной модели необходимо иметь большой объем исходной статистической информации. В большинстве случаев информации может быть недостаточно или она может иметь нечеткий характер, т. е. представляться в виде интервальных значений или функций принадлежности. Возникает необходимость разработки новых подходов для решения задач в условиях риска и неопределенности.

Рассмотрим определение укрупненных показателей стоимости на примере строительства мостового сооружения с применением нечеткого регрессионного анализа, позволяющего решать задачи прогнозирования и давать интервальные оценки необходимых параметров.

При оценке стоимости предполагается, что величина коэффициентов регрессионного уравнения не будет ниже с1 и не выше с2, при этом возможность, что величина параметра достигает значения а – наибольшая. Таким образом, интервал параметра А представляет собой расстояние от с1 до с2 (ширина). Нечеткие линейные регрессионные модели или вероятностные линейные регрессионные модели уже строго формализованы. Наиболее простой случай нечетких чисел - линейные интервальные регрессионные модели, основанные на понятии интервала. В качестве математической модели нечетких явлений будем использовать линейные интервальные системы, коэффициенты которых заданы на интервале

, (16)

где Y – стоимость строительства моста, т. р.;

– параметры моста; - интервалы.

Интервал можно описать следующим образом с использованием его центра и ширины . Нечеткие (треугольные) числа или интервалы вида При этом в качестве конкретного значения может быть взято любое значение из интервала , где - векторы-строки, - вектор-столбец.

Пусть известна стоимость строительства n мостов , их технико-экономические показатели, например, ширина моста (хi1,), количество пролетов (хi2,), и высота опор (хi3,). Для построения нечеткой регрессионной зависимости (16) используется формулировка задачи линейного программирования, чтобы определить нечеткие коэффициенты регрессии , , и .

Целевой функцией задачи является минимизация суммарных значений ширины оценочного интервала:

, (17)

При ограничениях

, (18)

, ,

где - нижние пределы для каждого нечеткого значения соответственно, т. р.;

- верхние пределы для каждого нечеткого значения соответственно, т. р.

Полученную задачу линейного программирования решаем симплекс-методом, используя исходные данные, представленные в табл. 4.

Найдем аналитическую зависимость стоимости строительства моста от трех параметров: ширины моста, количества пролетов и высоты опор с помощью алгоритма нейронных сетей, используя пакет прикладной программы Statistica Neural Networks (SNN). Целью исследования является построение математической нейромодели, которая для нового набора исходных данных выдавала бы отклик Y с точностью не хуже 5%. Эта модель должна отражать связь между показателями X1-X3 (входы модели) и Y (%) (выход модели). Для обучения сети возьмём выборку, представленную в табл. 4.

Таблица 4

Фрагмент исходных данных

(строительство мостового сооружения)

Стоимость строительства 1 м2 моста, тыс. руб.	Ширина моста, м	Кол-во пролетов, шт.	Высота опор, м
108	15,30	5	8
73	11,20	3	4
71	10,20	3	4
79	10,32	4	5
86	10,50	3	6
94	11,20	5	6
107	14,60	5	8
98	12,10	4	7
101	13,15	3	8
76	10,40	4	5

Построим нейронную сеть, позволяющую осуществить подбор адекватной функции, наилучшим образом аппроксимирующей исходные данные с помощью алгоритма, целью которого является выбор наилучшей нейросетевой конфигурации с точки зрения минимума ошибки на выходе сети. Анализируя показатели сетей, построенных с помощью процедуры Intelligent Problem Solver надстройки SNN была выбрана нейросеть: двухслойный персептрон с 3-мя нейронами на скрытом слое.