Глава 2. Методы оценки влияния транспортных систем на развитие территорий

1. 
   Анализ затраты-выгоды в транспортных проектах
   

С целью определить, какие методики и факторы используются на практике для оценки влияния крупных транспортных проектов, следует изучить действующие нормы и программы в данной сфере, по которым работают российские и мировые специалисты.

В любом инвестиционном проекте все данные можно разделить на два списка: затраты и выгоды, - подобный подход, позволяющий рассчитать все основные компоненты данных статей, называется анализ затраты-выгоды (cost-benefit analysis). В той или иной степени подобный анализ используется для оценки влияния любых крупных инфраструктурных проектов, требующих серьезных инвестиций. Для оценки подобных проектов необходимо учитывать определенные параметры и факторы, непосредственно влияющие на проект с одной стороны, и зависящие от него - с другой. При рассмотрении проектов развития транспортной инфраструктуры, как правило, первостепенное значение имею следующие факторы:

• 
  Интенсивность движения (объем пассажиропотока);
  
• 
  Сокращение транспортных издержек (времени, топлива и т.д.) для различных видов транспорта (легковые, грузовые и т. д.)
  
• 
  Повышение безопасности дорожного движения (сокращение количества ДТП, их тяжести и их последствий)
  
• 
  Улучшение экологических показателей (уменьшение количества выбросов СО₂ и других вредных веществ; прочие экологические эффекты).
  

Для расчета перечисленных факторов, применяются программы, моделирующие транспортные потоки в зависимости от заданных параметров (транспортные модели).

Для прогнозирования интенсивности движения, а так же для расчета распределения и плотности пассажиропотоков в городах и мегаполисах в настоящее время используются транспортные модели. Они позволяют рассчитать и учесть такие важные для проекта факторы, как причисленные ниже:

• 
  Причины возникновения транспортного потока (деловой район в центре города, спальный на окраине)
  
• 
  Цели транспортных перемещений (поездка на работу)
  
• 
  Выбор транспортного средства (автомобиль / общественный транспорт)
  
• 
  Выбор пути (какой именно маршрут).
  

В данной работе принимаются к анализу расчетные данные по объему пассажиропотока и его распределению в метро СПб к 2025 году (НИПИград, 2011), полученные при помощи транспортных моделей.

Метрополитен, как объект транспортной инфраструктуры в крупных городах, обеспечивает малое время поездки и, самое главное - высокую прогнозируемость, поэтому имеет высокий потенциал развития. Однако и капитальные затраты при строительстве метрополитена также довольно высокие.

К издержкам в кост-бенефит анализе в подобных проектах принято относить следующие статьи:

• 
  Бурение тоннелей, строительство новых путей, станций и.т.д.
  
• 
  Закупка новых составов, дополнительные операционные расходы
  
• 
  Внешние эффекты (экстерналии) – нарушение внешнего вида района (увеличение количества людей и связанные с этим эффекты), эксплуатация земли, шум (вибрации), загрязнение воздуха, эффекты, ведущие к глобальному потеплению.
  

К выгодам от подобных проектов относят следующие показатели:

• 
  Экономия времени - рассчитывается, как разница со временем, затраченным на поездку на альтернативном транспорте.
  
• 
  Дополнительные мощности перевозки – считаются только в том случае, если спрос превышает текущее предложение. Эффектом считается перераспределение трафика от других видов перевозки в виде суммарных выгод потребителя.
  
• 
  Уменьшение экстерналий от других видов перевозок (прим.- меньше поездок на автомобилях) – считаются эффекты от уменьшения использования других видов транспорта
  
• 
  Увеличение надежности сообщения – считается, что метро – наиболее точно следует расписанию, что увеличивает возможность расчета времени в пути.
  
• 
  Создание дополнительного трафика – дополнительный оборот пассажиров положительно влияет на экономику – рассчитывается влияние этого увеличения.
  
• 
  Более широкие экономические выгоды – все остальные возможные выгоды.
  

Критические для транспортных проектов факторы, которые отслеживаются на протяжении осуществления всего проекта:

• 
  Спрос на транспорт
  
• 
  Перерасход выделенных средств
  
• 
  Координация другими проектами
  

• 
  Расчет изменения ВВП
  
• 
  Коэффициент увеличения трафика со временем
  
• 
  Конкуренция с существующей инфраструктурой
  
• 
  Ценность времени потребителей
  
• 
  Стоимость инвестиций
  
• 
  Стоимость содержания
  
• 
  Тарифы проектного объекта и его существующих конкурентов
  

• 
  Прогнозные значения объемов перевозки по годам (желательны несколько вариантов для различного развития событий в будущем)
  
  • 
    Количество пассажиров
    
  • 
    Количество поездов
    
• 
  Стоимость инвестиций (для нескольких вариантов):
  
  • 
    Работы
    
  • 
    Оборудование
    
  • 
    Непредвиденные обстоятельства
    
  • 
    Другие расходы
    

• 
  Расчет затрат на одну поездку для пассажиров
  
  • 
    Временные затраты
    
  • 
    Плата за проезд
    
  • 
    Общие (сумма)
    

2. 
   Сравнение подходов Всемирного Банка и Российских нормативов при оценке транспортных проектов
   

1. 
   Подход Всемирного Банка
   
2. 
   Подход, основанный на российских нормативах
   

• 
  Оправдан (рентабелен) ли проект с финансовой точки зрения?
  
• 
  Каковы оценки выгод и издержек в случае реализации проекта?
  
• 
  На какие социальные группы окажет влияние проект, каким образом?
  
• 
  Каковы технические сложности при реализации проекта?
  

В начале документа TRN-5 авторы заостряют внимание на том, что затраты производимые для оценки экономической эффективности должны быть сопоставимы с затратами на реализацию самого проекта, т. е. чересчур сложная и дорогостоящая экономическая оценка теряет свой смысл. Так же в данном документе представлена общая формула расчета экономической эффективности (Е) для любого проекта транспортной инфраструктуры:

E = U + G + C – I,

где

G – Выигрыш государственного сектора и перевозчиков

C – Выигрыш за счет улучшения экстерналий (улучшение экологии, уменьшения количества ДТП и т. д.)

I – Инвестиции, направленные на реализацию проекта

Расчет входных данных (интенсивность движения, временя в пути и др.) в методе оценки экономической эффективности Всемирного банка производится с помощью транспортных моделей. В подходе Всемирного банка акцентируется важность учета влияния транспортных проектов на различные отрасли, социальные группы и транспортные системы, с целью не нарушить сложившийся социальный и экономический баланс.

Норматив, по которым сейчас проводится оценка транспортных проектов в России, разработан в 1985 г. (норматив ВСН 21-83) и является действующим на момент написания работы. Ввиду, того, что документ не пересматривался на протяжении длительного срока, многие расчетные нормы и показатели, указанные в нормативе, не могут считаться пригодными для использования. Более того, на момент разработки и внедрения указанного норматива в СССР (и соответственно в России) действовала система плановой экономики, в связи с чем, некоторый порядок приоритетов и рекомендаций может не соответствовать современному экономическому укладу. Однако, несмотря на указанные несоответствия, при ближайшем рассмотрении двух подходов к оценке транспортных проектов, следует отметить сходство в оценке экономической эффективности проектов. Формула оценки общей экономической эффективности капитальных затрат может быть записана в следующем виде:

E = (D + T + N + P + V + C + U) / I,

где

T – Выигрыш для транспортных предприятий

N – Сокращение издержек в народном хозяйстве

P – Прирост объема чистой продукции в различных отраслях

V – Положительные социальные эффекты

C – Улучшение экологии и сокращение количества ДТП

U – Сокращение времени в пути

I – Капитальные затраты

Для наглядности сходства рассматриваемых подходов можно представить формулы следующим образом:

E = ((D + T + N + P + V) + C + U) / I = (G + C + U)/I .

Таким образом, следует отметить, что при объединении нескольких показателей (предполагаются определенные допущения), формула расчета экономической эффективности, предлагаемая Всемирным банком, может быть выведена из формулы, представленной в нормативе ВСН 21-83. Более того, в рассматриваемом нормативе отмечено, что так же следует учитывать и социальный эффект. Это свидетельствует в пользу общей концептуальной схожести двух подходов к оценке проектов.

Однако, существуют и существенные отличия русских нормативов от подхода Всемирного банка, а именно в ВСН 21-83:

• 
  Оценивается только выигрыш времени для конечного потребителя проекта - не учитывается множество других положительных эффектов
  
• 
  Не предусмотрен вариант участия частных инвесторов или схем софинансирования инфраструктурных проектов
  
• 
  Не учитываются риски
  
• 
  Не применяются инструменты инвестиционного анализа, такие как расчет NPV, IRR и др.
  
• 
  Не учитывается влияние проекта на секторы экономики (и социальные группы) по отдельности
  

Применительно к данному исследованию подход Всемирного Банка ближе, так как позволяет сосредоточиться на самом главном и учесть все выгоды, связанные с развитием транспортного проекта, к которым можно отнести и выгоду от увеличения коммерческой активности ввиду увеличения пассажиропотока всего метрополитена или отдельной станции. Иными словами в данном исследовании производится оценка эффекта от развития сферы услуг и розничной торговли, вызванной постройкой станции метро, которая может быть учтена в обоих подходах, однако подход Всемирного банка подходит для этого лучше, так как в нем проще учесть рассматриваемы эффект.

Для того чтобы понимать на сколько сильно влияют (и влияют ли) станции метрополитена на распределение коммерческой активности в Санкт-Петербурге, в данной работе проводится анализ собранных данных по объектам розничной торговли и сферы услуг, находящимся рядом со станциями метро, которые далее так же называются объектами коммерческой активности.

В качестве коммерческой активности понимаются все официально зарегистрированные коммерческие объекты на Апрель 2013 года. Количество коммерческих объектов делится на площадь, на которой они все находятся – так получается плотность коммерческой активности.

Измерение количества коммерческих объектов производится с помощью программного пакета географической информационной системы «2ГИС». Замеры количества коммерческих объектов производится в различных радиусах вокруг всех действующих на 17.03.2011 станций метрополитена (список см. приложение В). Такая дата обусловлена имеющимися данными (НИПИград, 2011) по объему пассажирооборота и другим данным по станциям метрополитена (см. приложение В). Разница в 2 года межу замерами количества коммерческих объектов и пассажирооборотом станций метрополитена в данной работе считается несущественной, так как эффекты, производимые подобными метрополитену инфраструктурными объектами, проявляются с большим временными лагом (это будет показано в работе далее).

Для замеров выбраны следующие радиусы:

• 
  250 метров (<5 минут пешком, согласно системе 2ГИС)
  
• 
  500 метров (6-10 минут пешком)
  
• 
  750 метров (9-15 минут пешком)
  
• 
  1000 метров (12-20 минут пешком)
  

Данные замеры призваны определить радиус влияния станций метрополитена на плотность расположения объектов коммерции.

Методика замеров такова:

Сперва подсчитывается количество объектов, входящих в каждый радиус каждой станции метро, то есть - сколько объектов находится в радиусе 250 метров, сколько в радиусе 500 и так далее для каждой станции.

Затем, чтобы узнать количество коммерческих объектов в каждом промежутке, вычитаем количество объектов в меньшем радиусе из большего:

ca₂₅₀ = ca₂₅₀ – 0

ca_250-500 = ca₅₀₀-ca₂₅₀

ca_500-750 = ca₇₅₀ – ca₅₀₀

ca_750-1000 = ca₁₀₀₀-ca₇₅₀,

где ca₂₅₀ – количество коммерческих объектов в радиусе 250 метров

ca₅₀₀ – количество коммерческих объектов в радиусе 500 метров

ca₇₅₀ – количество коммерческих объектов в радиусе 750 метров

ca₁₀₀₀ – количество коммерческих объектов в радиусе 1000 метров

ca_250-500 - количество коммерческих объектов в радиусе от 250 до 500 метров

ca_500-750 - количество коммерческих объектов в радиусе от 500 до 750 метров

ca_750-1000 - количество коммерческих объектов в радиусе от 750 до 1000 метров

Таким образом, мы получаем количество коммерческих объектов в каждом промежутке. И теперь, чтобы рассчитать плотность коммерческих объектов в каждом таком промежутке необходимо вначале посчитать площадь каждого радиуса по формуле: S=πr², где

S – площадь круга

r – радиус круга

π – отношение длинны окружности к её диаметру (π=const. = 3.14)

S₂₅₀=πr²= 3.14*250²=196250 м²

S₅₀₀=πr²= 3.14*500²=785000 м²

S₇₅₀=πr²= 3.14*750²=1766250 м²

S₁₀₀₀=πr²= 3.14*1000²=3140000 м²

Затем, необходимо вычесть площадь меньшего круга из большего, то есть:

S₂₅₀-₅₀₀ = S₅₀₀- S₂₅₀= 785000 – 196250 = 588750 м²

S₅₀₀-₇₅₀ = S₇₅₀- S₅₀₀= 1766250 – 785000 = 981250 м²

S₇₅₀-₁₀₀₀ = S₁₀₀₀- S₇₅₀= 3140000 – 1766250 = 1373750 м²

Теперь, когда посчитаны коммерческие объекты и известны площади, можно рассчитать плотность распределения коммерческих объектов на разном удалении от станций метро. Для этого необходимо, очевидно, просто поделить количество объектов на площади, на которых эти объекты расположены:

ca₂₅₀ / S₂₅₀

ca_250-500 / S₂₅₀-₅₀₀

ca_500-750 / S₅₀₀-₇₅₀

ca_750-1000 / S₇₅₀-₁₀₀₀

Проведя подобные расчеты по всем станциям метрополитена, получаем значения плотности коммерческих объектов на разных удалениях (см. приложение В).

Выявленные данные по плотности коммерческих объектов вокруг станций метрополитена Санкт-Петербурга показывают существенный скачёк плотности на удалении до 250 метров от станции (разница плотности с поясом в 250-500м. примерно в 2.5 раза, см. приложение В).

Такое положение вещей свидетельствует о большом значении станций метро для развития коммерческих объектов. Более того, отрицательная зависимость коммерческой активности от удаленности от станций метро наблюдается вплоть до ограничения наблюдаемой дистанции (1км.) (1.52; 0.62; 0.47; 0.45 объектов на км²), а это в свою очередь свидетельствует о том, что изначальное предположение о подобной взаимосвязи – верно и подтверждено статистически. Однако с другой стороны, имеются и некоторые нюансы, например, часто на отрезке, удаленном от 500м до 750м, сосредоточенность коммерческих объектов оказывалась меньше, чем на отрезке, удаленном от 750 до 1000м от той же станции (см. значения и списки станций в приложении В). И, хоть, средние значения плотности коммерческих объектов всё равно меньше на дальнем отрезке, разница эта не столь существенна, как предполагалось изначально.

Причиной подобного положения вещей, скорее всего, служат другие станции метро, расположенные в непосредственной близости. Так, количество пересечений со станциями, расположенными в радиусе 1 км. друг от друга составляет 61 (см. приложение В). Более того, с ростом радиуса количество пересечений с другими станциями существенно возрастает. Таким образом, в пределах подобного радиуса перекрывается большое количество станций метрополитена Санкт-Петербурга, то есть на большом радиусе на плотность распределения коммерческих объектов уже начинают влиять другие станции метро, что может искажать, полученные данные, если не учитывать данный фактор. Более того в следующем разделе, строится регрессионная модель, показывающая статистическую значимость влияния близкорасположенных станций метро на плотность коммерческой активности у рассматриваемой станции.

3.2 Построение регрессионной модели и интерпретация полученных результатов

Для выявления статистически значимых факторов, оказывающих влияние на плотность распределения коммерческой активности вокруг станций метрополитена, в работе строится линейная регрессионная модель, вида:

Плотность коммерческих объектов около станций метрополитена оценивается при помощи гео-информационной системы 2ГИС. Учитываются все объекты недвижимости, имеющие официальную регистрацию на Май 2013 года. Методология расчесов заключается в выделении всех коммерческих объектов в пределах определенного радиуса (250, 500, 750, 1000м) , подсчета площади круга, ограниченного этим радиусом и расчетом плотности коммерческой активности, то есть деление количества объектов на площадь, на которой они находятся. Затем, выбирается больший радиус и то же самое проделывается с ним, за исключением того, что данные меньшего радиуса вычитаются.

Первоначальные предположения:

• 
  Чем больше пассажиров в день – тем больше коммерческая активность
  
• 
  Чем больше станций рядом (в радиусе 1 км) – тем больше коммерческая активность
  
• 
  На недавно построенных станциях коммерческой активности меньше
  
• 
  Близость к историческому центру положительно влияет на объем коммерческой активности в районе
  

Где

1. 
   CA500 - Плотность коммерческих объектов на расстоянии от станций метро в 500м (шт./км².)
   
2. 
   passngday - Суточный пассажирооборот станции метро (тыс.человек/сутки)
   
3. 
   histcent -Принадлежность станции метро к историческому центру СПб
   
4. 
   cross1km - Находятся ли еще станции метро в пределах 1 км. ( 0 – нет , 1 – одна, 2 – две и.т.д.)
   
5. 
   notnew - Является ли станция старой/новой (построенной в течении 10 лет) (1 – если старая; 0 - если новая)