Россия
В статье обоснована актуальность внедрения электронного сбора платы за проезд с целью повышения качества функционирования региональных транспортных систем. Качество обслуживания участников дорожного движения влияет как на социальную, так и на экономическую эффективность — позволяет сократить временные затраты на движение, обеспечить доставку «точно в срок». На основе целевых и функциональных показателей эффективности интеллектуальных транспортных систем предложен вариант технико-экономической оценки внедрения электронного сбора платы за проезд с учетом соотношения прибыли и за-трат
интеллектуальная транспортная система, электронный сбор платы за проезд, технико-экономическая оценка, чистая приведенная стоимость, анализ прибыли и затрат
Мировой опыт применения интеллектуальных транспортных систем (ИТС) подтвердил их высокую эффективность в повышении безопасности дорожного движения и функционирования региональных транспортных систем и работы автомобильного транспорта за счет расширения возможностей контроля за соблюдением правил дорожного движения, своевременного и качественного информирования участников дорожного движения об условиях на улично-дорожных сетях, оптимизации перевозок, решения транспортных проблем городов, внедрения электронных платежей, снижения негативного влияния на окружающую среду [1-6].
Проекты интеллектуальных транспортных систем (ИТС) предлагают эффективное решение многих транспортных проблем по сравнению с традиционными решениями. Исследователи в работах [1, 3, 7, 8] отмечают, что ИТС оказывает положительное влияние на функционирование транспортных сетей, однако для определения проблем, преимуществ и потенциальных затрат, которые могут повлиять на проект необходимо проводить технико-экономическое обоснование. Проекты по внедрению ИТС являются новым направлением развития в транспортной отрасли, поэтому трудно определить ожидаемые последствия, ввиду отсутствия утвержденной методологии оценки или ограниченности исходных данных. Применение традиционного метода оценки, такого как анализ прибыли и затрат (BCA) является неуместным: ИТС представляют собой новые приложения, отсутствуют данные об уровне спроса, выборе вида транспорта, маршрута, времени отправления. Прибыль и затраты в транспортных проектах дисконтируются в течение 25-40 лет, но они имеют более высокие темпы обновления технологий и, следовательно, короткий период анализа. Кроме того, не все затраты должным образом оцениваются в рамках метода BCA. В то время, как экономия времени является основным преимуществом пользователей в транспортных проектах, увеличение объема информации, генерируемой ИТС, не обязательно приводит к значительному сокращению времени в пути, но уменьшает неопределенность в отношении непредвиденных задержек. Это преимущество, которое не включается в традиционные рамки BCA для оценки функционирования транспортных сетей.
Система электронного взимания платы за проезд (ЕТС) является наглядным примером, который используется во всем мире и обеспечивает существенные преимущества для участников дорожного движения и общества в целом. Преимущества ЕТС заключаются в уменьшении транспортных заторов на пунктах взимания платы (ПВП), что приводит к экономии времени участников дорожного движения, к снижению риска дорожно-транспортных происшествий в условиях свободного потока. Несмотря на данные преимущества, было предпринято крайне мало попыток оценить чистую прибыль ETC.
Основой для экономической оценки любого проекта является определение потенциальных последствий того, к чему приведет проект. При экономическом анализе крайне важно определить прибыль и затраты, чтобы судить о достоинствах проекта. Таким образом, экономический анализ проектов ИТС начинается с определения критических воздействий, которые необходимо измерить и оценить. Проекты должны иметь конкретные цели, которые должны быть определены. Они в большинстве случаев идентичны тем, которые обычно пытаются достичь в транспортном секторе. В таблице 1 перечислены целевые и функциональные показатели эффективности интеллектуальных транспортных систем.
Таблица 1
Целевые и функциональные показатели эффективности интеллектуальных транспортных систем
|
Целевой показатель |
Функциональный показатель |
|
Обеспечение безопасности дорожного движения |
– количество дорожно-транспортных происшествий; – число погибших и раненых при дорожно-транспортных происшествиях; – суммарный ущерб транспортным средствам, объектам инфраструктуры, грузам; – социальный и транспортный риски. |
|
Повышение комфорта пользователей |
– уровень обслуживания; – пропускная способность дорог и уровень загрузки; – время в пути; – надежность предоставляемой информации о времени прохождения запланированного участка пути; – стоимость поездки (эксплуатационные затраты или стоимость проезда в общественном транспорте); – протяженность участков дорог, работающих в режиме перегрузки; – увеличение мобильности пользователей (транспортной подвижности); – нервно-психическое напряжение, утомление пользователей в процессе поездки. |
|
Обеспечение экологической безопасности |
– объем выбросов загрязняющих веществ; – объем выбросов частиц при износе шин, тормозных накладок и элементов сцепления; – уровень шумового загрязнения. |
|
Рост финансовой привлекательности |
– экономический эффект от применения ИТС; – затраты на разработку и внедрение ИТС; – эксплуатационные расходы. |
|
Увеличение пассажирооборота/ грузооборота |
– количество пассажиров; – объем перевозимого груза; – эксплуатационные расходы на перевозку; – средняя скорость движения транспортных средств. |
Основными экономическими показателями прибыльности являются чистая приведенная стоимость (NPV) и соотношение прибыли и затрат (BCR). NPV определяется за вычетом затрат, связанных с реализацией проекта, и рассчитывается для срока реализации проекта дисконтировано с использованием соответствующей процентной ставки:
(1)
где I0 – первоначальные инвестиции;
B – прибыль;
C – затраты;
r – коэффициент дисконтирования;
t – период времени.
Чистая приведенная стоимость определяет абсолютную ценность проекта. Если значение больше нуля – проект приносит прибыль, превышающую стоимость [7, 8].
Оценка прибыли и затрат является показателем соотношения цены и качества, определяется как отношение NPV к затратам, финансируемым из государственного бюджета. Он показывает норму прибыли на денежную единицу, инвестированную через государственный бюджет:
(2)
Соотношение прибыли и затрат позволяет оценить важность проектов относительно показателя фондоотдачи. Если коэффициент равен 0,2, это значит, что на каждый рубль, вложенный в проект из государственного бюджета, приходится 20% прибыли. Если цель состоит только в том, чтобы определить, является ли проект по внедрению ИТС прибыльным, то следует использовать NPV. Если цель состоит в том, чтобы ранжировать проекты между собой или по сравнению с другими, то следует использовать BCR, так как он показывает, какие из них дают наибольшую фондоотдачу.
Рассмотрим пример технико-экономического эффекта от внедрения элемента интеллектуальной транспортной системы – электронного сбора платы за проезд (ЕТС). Первым шагом является выявление и количественная оценка воздействия (прибыли и затрат) решения на основе ИТС по сравнению с частично управляемой системой, которая существовала ранее. Согласно приведенной таблицы 1 преимущества сбора платы на основе ИТС по сравнению с процессом, осуществляемым частично персоналом, будут проявляться в следующих компонентах.
1. Компоненты затрат:
- затраты на покупку оборудования: внедрение новой системы потребует дополнительные затраты, превышающих текущую стоимость пилотируемой системы;
- затраты на установку оборудования;
- эксплуатационные расходы: внедрение ETC повлечет за собой снижение эксплуатационных расходов (для обслуживания пунктов сбора платы потребуется меньшее количество сотрудников);
- издержки государственных фондов: поскольку вышеупомянутые элементы затрат должны финансироваться за счет государственных фондов путем налогообложения, то это влечет за собой дополнительные расходы по сбору налогов и данные затраты должны приниматься во внимание.
2. Социальные и экологические компоненты:
- изменение времени в пути для участников дорожного движения: отмена сборов за проезд сократит время в пути для всех пользователей ввиду отсутствия остановок для оплаты и очередей на пунктах взимания платы;
- снижение выбросов вредных веществ за счет более плавного движения транспорта и меньшего расхода топлива;
- снижение риска несчастных случаев: остановки, смена полосы движения с целью подъезда к соответствующим пропускным пунктам в случае неавтоматизированного способа взимания платы повышают риск дорожно-транспортных происшествий [9, 10].
Затраты и прибыль, связанные с внедрением электронного сбора платы за проезд, поддаются измерению в денежном выражении, что позволяет применить метод BCR. В случае если общая чистая приведенная стоимость проекта положительна, метод соотношения прибыли и затрат часто подвергается критике, поскольку не представляется возможным определить участников, которые будут в выигрыше от реализации проекта [15]. Таким образом, анализ прибыли и затрат чаще дезагрегируется путем разбивки воздействий по группам, заинтересованным сторонам. Проведение анализа чувствительности является актуальным, когда расчетная чистая приведенная стоимость близка к нулю или, когда требуется, чтобы соотношение прибыли и затрат превышало определенный порог.
-
Работа выполнена при поддержке Совета по грантам Президента Российской Федерации (проект № МК-3495.2022.4).
1. Ложкина, О.В. К вопросу о развитии интеллектуальных систем управления экологической безопасностью транспорта в больших городах-портах / О. В. Ложкина, Г. Г. Рогозинский, М. Н. Крипак. - Текст: непосредственный // В сборнике: Технологии построения когнитивных транспортных систем. Материалы всероссийской научно-практической конференции с международным участием. - 2019. - С. 153-157.
2. Полтавская, Ю.О. Развитие интеллектуальных транспортных систем с целью повышения функционирования транспортной сети / Ю. О. Полтавская. - Текст: непосредственный // Современные технологии и научно-технический прогресс. - 2019. - Т. 1. - С. 202-203.
3. Zhankaziev, S. Scientific and Methodological Approaches to the Develop-ment of a Feasibility Study for Intelligent Transportation Systems / S. Zhankaziev, M. Gavrilyuk, D. Morozov, A. Zabudsky // Transportation Research Procedia. - Vol. 36. - 2018. - pp. 841-847.
4. Зедгенизов, А.В. Управление скоростью движения на скоростных до-рогах городских и урбанизированных территорий / А. В. Зедгенизов, А. Ю. Ми-хайлов. - Текст: непосредственный // Вестник Иркутского государственного тех-нического университета. - 2010. - № 6 (46). - С. 141-146.
5. Полтавская, Ю.О. Оценка условий движения транспортных потоков с применением геоинформационных технологий / Ю. О. Полтавская, М. Н. Кри-пак, В. Е. Гозбенко. - Текст: непосредственный // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. - 2016. - № 1 (49). - С. 155-161.
6. Лебедева, О.А. Транспортное планирование и интеграция ГИС-технологий / О. А. Лебедева, А. А. Джавахадзе. - Текст: непосредственный // Вестник Ангарского государственного технического университета. - 2021. - № 15. - С. 145-149.
7. Odeck, J. Economic evaluation of intelligent transportation systems strate-gies: The case of the Oslo toll cordon / J. Odeck, M. Welde // IET Intelligent Transport Systems. - Vol. 4, Iss. 3. - 2010. - pp. 221- 228.
8. Клепцова, Л.Н. Методы экономической оценки эффективности мероприятий по повышению безопасности дорожного движения / Л. Н. Клепцова, А. А. Штоцкая. - Текст: непосредственный // В сборнике: Природные и интеллекту-альные ресурсы Сибири. Сибресурс 2018. Материалы XVII Международной научно-практической конференции. Кемерово, 2018. С. 808.1-808.8.
9. Ляпустин, П.К. Оценка социально-экономического ущерба от дорожно-транспортных происшествий / П. К. Ляпустин, А. А. Кобак. - Текст: непосредственный // Современные технологии и научно-технический прогресс. - 2020. - Т. 1. № 7. - С. 171-172.
10. Евстигнеев, И.А. Основы создания интеллектуальных транспортных систем на автомобильных дорогах федерального значения России. / И. А. Ев-стигнеев. - М.: Издательство «Перо». - 2016. - 260 с. - Текст: непосредствен-ный.
11. Косолапов, А.В. Динамическое распределение транспортных потоков на основе технологий интеллектуальных транспортных систем / А. В. Косолапов. - Текст: непосредственный // Вестник Кузбасского государственного технического университета. 2005. № 2 (46). С. 136-138.
12. Mackie, P.J. The value of travel time savings in evaluation / P. J. Mackie, S. Jara-Diaz, A. S. Fowkes // Transportation Research, Part E. - Vol. 37, (2- 3). - 2001. - pp. 91 - 106.
13. Жданов, В.Л. Совершенствование методов расчета экологических характеристик городских транспортных макроисточников : монография / В. Л. Жданов. - Москва: Машиностроение, 2010. - 203 с. - ISBN 978-5-94275-520-1. - Текст: непосредственный.
14. Тарифы на проезд по платным дорогам // Автодор: [сайт]. - 2023. - URL: https://avtodor-tr.ru/road/tariffs/?ysclid=lh1kfxu8zd464673655 (дата обращения: 29.04.2023).KIM G.,KANG K.: ‘Active DSRC appli-cation for ITS andeconomic valuation in Korea’. Re-search in TransportationEconomics 8, Elsevier, 2004, pp. 363- 378
15. Kim, G. Active DSRC application for ITS and economic valuation in Korea / G. Kim, K. Kang // Research in Transportation Economics 8. Elsevier. - 2004. - pp. 363- 378.
