Управление инвестиционными проектами в сфере дорожного строительства на основе моделирования форм государственно-частного партнерства тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Управление инвестиционными проектами в сфере дорожного строительства на основе моделирования форм государственно-частного партнерства"

На правах рукописи

ШИТИКОВ ДМИТРИЙ ВИКТОРОВИЧ

УПРАВЛЕНИЕ ИНВЕСТИЦИОННЫМИ ПРОЕКТАМИ В СФЕРЕ ДОРОЖНОГО СТРОИТЕЛЬСТВА НА ОСНОВЕ МОДЕЛИРОВАНИЯ ФОРМ ГОСУДАРСТВЕННО-ЧАСТНОГО ПАРТНЕРСТВА

Специальность:

08.00.05 -Экономика и управление народным хозяйством: экономика, организация и управление предприятиями, отраслями комплексами (строительство)

АВТОРЕФЕРАТ

3 ИЮН 2015

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

005569835

Москва-2015

005569835

Работа выполнена на кафедре экономики и основ предпринимательства ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный архитектурно-строительный университет»

Научный руководитель доктор экономических наук, профессор

Гасилов Валентин Васильевич

Официальные оппоненты: Дннгес Эмилий Викторович,

доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой «Экономика дорожного хозяйства» ФГБОУ ВПО «Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет»

Решетова Екатерина Михайловна,

кандидат экономических наук, старший научный сотрудник «Института экономики транспорта и транспортной политики» ФГАОУ ВПО «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Ведущая организация Федеральное государственное бюджетное

образовательное учреждение высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет»

Защита диссертации состоится «23 » июня 2015 г. в 14.00 часов на заседании Диссертационного Совета Д 212.196.10 при ФГБОУ ВПО «Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова» по адресу:

117997, Москва, Стремянный пер., 36, корп. 3, ауд. 353.

С диссертацией можно ознакомиться в Научно-информационном библиотечном Центре имени академика Л.И. Абалкина ФГБОУ ВПО «Российский экономический университет Г.В. Плеханова» и на сайте организации ords.rea.ru

Автореферат разослан «2/ » 05. 2015 г.

Ученый секретарь Диссертационного Совета,

кандидат экономических наук, доцент

_ Моторина М.А.

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Одной из главных задач, требующих постоянного пристального внимания в современных условиях хозяйствования, является развитие транспортной инфраструктуры, что требует создания адекватных этой задаче механизмов управления.

В настоящее время себестоимость продукции всех отраслей народного хозяйства крайне чувствительна к изменению в ее структуре величины транспортных затрат, что непосредственным образом влияет на уровень конкурентоспособности, модернизацию производства и приток инвестиций в экономику.

Сегодня крупнейшие города России оказались в весьма затруднительном положении: в них происходит концентрация трудовых, финансовых и технических ресурсов, но в то же время наблюдается недостаточная протяженность автомобильных дорог, тормозящая их развитие. Для оптимизации потоков необходима мобильность всех ресурсов за счет такого доступного, надежного и рационального транспортного сообщения, как развитая дорожная сеть.

Самая большая сложность реализации данной задачи состоит в преодолении существующего несоответствия возможностей бюджетного финансирования разных уровней текущим и прогнозным требованиям развития дорожного хозяйства. Мировой опыт в такой ситуации ориентируется на создании моделей привлечения частного капитала, в том числе и иностранного, при проектировании, строительстве и эксплуатации дорог. Однако полная реализация мирового опыта в нашей стране не представляется возможной вследствие таких отличительных особенностей России, как большая протяженность территории и, соответственно, расстояния между населенными пунктами, низкая плотность населения и его меньшая платежеспособность по сравнению со странами новаторами в использовании частного инвестирования в дорожной отрасли.

Описанные выше обстоятельства возводят в ранг актуальных проблему разработки и совершенствования моделей управления и организации инвестиционного проектирования в рамках эффективного управления государственно-частным партнерством в дорожном строительстве.

Степень разработанности проблемы. Вопросы инвестиционного проектирования при управлении проектами рассматривались многими отечественными и зарубежными учеными, в числе которых: Асаул А.Н., Горшков Р.К., Гужва Е.Г., Гумба Х.М., Дингес Э.В., Дроздова И.В., Друкер П., Пани-братов Ю.П., Петров A.A., Ресин В.И., Смирнов Е.Б., Фалтинский P.A., Фри-мен X., Шумпетер Й., Харгадон Э., Хэмилтон А.

Вопросы обоснования эффективности проектов ГЧП в дорожном хозяйстве исследуются в работах Варнавского В.Г., Вилисова М.В., Вэрстеда К., Гасилова В.В., Делмона Дж., Дингеса Э.В., Околеловой Э.Ю., Преображенского Б.Г., Решетовой Е.М., Шибаевой М.А.

Однако механизмы организации привлечения частного капитала требуют методического обеспечения, разработки моделей и методов оптимизации управления проектами развития инвестиционной деятельности в дорожном хозяйстве, предусматривающих реализацию принципов государственно-частного партнерства.

Объест исследования - процесс управления и организации инвестиционным проектированием в сфере дорожного строительства на основе государственно-частного партнерства (ГЧП-проекты) и возможности повышения его эффективности.

Предмет исследования — организационно-экономические отношения, возникающие в процессе управления инвестиционными проектами государственно-частного партнерства в сфере дорожного строительства.

Цели и задачи исследования. Цель диссертационного исследования заключается в развитии теоретических положений и разработке практических рекомендаций по реализации моделей, ориентированных на совершенствование управлениеминвестиционными ГЧП-проектами в дорожном хозяйстве.

Достижение поставленной цели осуществлялось на основе решения логически взаимосвязанных задач:

1. Определить базовые модели для ГЧП-проектов в дорожном хозяйстве на основе изучения и анализа зарубежного и отечественного опыта реализации инвестиционных инфраструктурных проектов на принципах ГЧП;

2. Определить спектр потенциальных организационных моделей в управлении инвестиционными проектами в дорожной отрасли и построить алгоритмическую модель реализации ГЧП-проектов в дорожном хозяйстве;

3. Разработать модель выбора оптимального инвестиционного проекта для реализации ГЧП-проектаи осуществить выбор оптимального варианта совершенствования транспортной сетиодного из крупных городов России (г. Воронежа);

4. Разработать методику выбора оптимальной модели ГЧП при реализации инвестиционных проектов с ее апробацией для развития дорожной сети г. Воронежа;

5. Предложить методику выбора частного партнера для реализации инвестиционных проектов государственно-частного партнерства в дорожном хозяйстве;

Соответствие темы диссертации требованиям паспорта специальностей ВАК Министерства образования и науки РФ (экономические науки). Содержание диссертационной работы соответствует пункту 1.3.76. - Развитие методологии управления и организации инвестиционного проектирования в строительстве специальности 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством: экономика, организация и управление предприятиями, отраслями комплексами (строительство).

Теоретико-методологическую основу диссертационной работы составили труды теоретической и прикладной направленности зарубежных и отечественных исследователей по вопросам управления инвестиционными про-

ектами с применением моделей ГЧП, нормативные и программные документы органов государственной власти и местного самоуправления.

Методы исследования. В работе использовались методы моделирования организационных систем управления, теории игр, методы сравнительного и логического анализа, экспертных оценок, теории принятия решений, методы экономико-статистического моделирования.

Информационная база исследования строится на материалах, представленных в периодических изданиях, отчетах Федеральной службы государственной статистики и территориального органа по Воронежской области, Минрегиона России, Минэкономразвития России, Минфина России, Центрального Банка России, Росавтодора, докладах и материалах научных конференций по проблемам ГЧП, информации, размещенной на официальных сайтах.

Научная новизна исследования. В диссертации разработаны новые модели и методики комплексного управления инвестиционными проектами в сфере дорожного строительства на долгосрочный период с применением оптимальных форм ГЧП.

Конкретные результаты, полученные соискателем, имеющие научную новизну:

1. Выявлены базовые модели ГЧП с учетом их переходных форм, которые целесообразно использовать для реализации проектов по строительству новых и реконструкции старых объектов дорожного хозяйства, по причине их эффективности, а также того, что они позволяют учесть распределение рисков частных инвесторов в зависимости от варианта выбранной модели.

2. Разработана алгоритмическая модель реализации инвестиционных ГЧП-проектов на протяжении всего жизненного цикла, предусматривающая выбор модели привлечения частного финансирования в отрасль дорожного хозяйства, которая отличается от существующих моделей используемым критерием оптимальности «максимум чистого приведенного дохода от реализации ГЧП-проекта».

3. Предложена модель оптимального выбора инвестиционного проекта развития транспортной системы на основе оценки степени приоритетности социально-экономических решений, отличающаяся ориентацией на достижение интегрированного экономического эффекта, как в отрасли дорожного строительства, так и в смежных отраслях.

4. Разработана методика определения наиболее эффективной модели ГЧП, отличающаяся комбинированным использованием теории игр и экономико-математических методов, что позволяет учесть мотивацию частных инвесторов в условиях неопределенности внешней среды.

5. Разработана методика выбора частного партнера для реализации проектов ГЧП в сфере дорожного строительства, учитывающая риски, как для государственного, так и для частного сектора на продолжительном временном интервале.

Теоретическая значимость диссертационного исследования заключается в том, что получили развитие теоретические положения по управлению-

5

инвестиционными проектами дорожного хозяйства на принципах государственно-частного партнерства.

Практическая значимость исследования заключается в том, что его результаты доведены до уровня рекомендаций по управлению всем жизненном циклом ГЧП-проектов дорожного хозяйства в условиях неопределенности. Разработанная модель выбора управляющей компании для реализации проектов позволяет урегулировать целевые функции интересов бюджетного и частного секторов.

На защиту выносятся следующие положения, полученные в результате проведенного исследования:

1. Базовые модели для реализации инвестиционных ГЧП-проектов в дорожном хозяйстве.

2. Алгоритмическая модель реализации инвестиционных ГЧП-проектов в дорожном хозяйстве.

3. Модель выбора инвестиционных проектов развития дорожного хозяйства на основе реализации ГЧП-проектов.

4. Методика выбора оптимальной модели ГЧП для реализации инвестиционных проектов в дорожном хозяйстве.

5. Методика выбора частных партнеров для реализации инвестиционных ГЧП-проектов в дорожном хозяйстве.

Апробация исследования. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на научно-практических конференциях профессорско-преподавательского состава Воронежского государственного архитектурно-строительного университета 2011-2013 гг., II Международной научно-практической Интернет-конференции «Анализ, моделирование и прогнозирование экономических процессов» (Воронеж, 2010), Всероссийской научно-практической конференции «Отраслевое саморегулирование в контексте реформы государственного управления и повышения качества продукции и услуг» (Иркутск, 2011),V Международный студенческий форум «Образование, наука, производство» (Белгород, 2011), VII Международной научно-практической конференции «Экономическое прогнозирование: модели и методы» (Воронеж, 2012), V Международной научно-практической конференции «Экономика и управление в XXI веке: тенденции развития» (Новосибирск, 2012), Фестивале науки Воронежского ГАСУ (Воронеж, 2013), IV Международной научно-практической конференции «Экономика и управление: анализ тенденций и перспектив развития» (Екатеринбург, 2013).

Основные результаты исследования использованы в научно-исследовательской работе, выполненной кафедрой экономики и основ предпринимательства ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный архитектурно-строительный университет» в рамках гранта РГНФ № 10-02-56204 аЛД «Повышение эффективности размещения государственных и муниципальных заказов на основе экономико-математического моделирования». Кроме того, они нашли свое отражение в учебно-методических комплексах дисциплин, преподаваемых в университете.

Предложенная в диссертации модель выбора инвестиционных проектов развития дорожного хозяйства используется в деятельности ООО «Инжсер-вис», в деятельность ООО «Центр-Дорсервис» внедрена методика идентификации и оценки возможных рисков при реализации ГЧП-проектов в дорожном строительстве.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 15 научных работ (общим объемом 16,35 п.л., авторский объем 1,9п.л.), в том числе 2 монографии и 6 статей в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

Структура и объем диссертационного исследования. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы. Текст диссертации изложен на 169 страницах, включая 46 рисунков, 28 таблиц и 55 формул. Список литературы состоит из 156 наименований.

Во введении раскрыта актуальность темы диссертации, определены объект и предмет исследования, цель и задачи исследования, решение которых необходимо для ее достижения, изложена научная новизна, теоретические и практические результаты работы.

В первой главе «Теоретические аспекты управления инвестиционными проектами в отрасли дорожного строительства на принципах государственно-частного партнерства» рассматривается мировой опыт управления ГЧП, структура распределения по типам моделей реализации проектов и проблемы совершенствования управления инвестиционными ГЧП-проектами в дорожном хозяйстве в России.

Во второй главе «Научно-методические подходы реализации инвестиционных проектов государственно-частного партнерства в дорожном хозяйстве» предлагается алгоритмическая модель реализации инвестиционных ГЧП-проектов в дорожном хозяйстве, охватывающая весь жизненный цикл проекта, включая оценку и выбор инвестиционных проектов, определение оптимальных моделей ГЧП, выбор частных партнеров для реализации ГЧП-проектов и оценка эффективности их деятельности.

В третьей главе «Реализация инвестиционных проектов государственно-частного партнерства в дорожном хозяйстве в г. Воронежа» анализируется текущая дорожная ситуация в Коминтерновском районе г. Воронежа; рассматривается проблема перегрузки транспортной сети при введении в эксплуатацию новых жилых массивов; предлагаются варианты решения задачи с определением социально-экономической эффективности для каждого проекта; приводятся результаты апробации алгоритма выбора оптимальной модели ГЧП с привлечением частного финансирования.

В заключении сформулированы основные выводы диссертационного исследования.

II. СОДЕРЖАНИЕ ПОЛОЖЕНИЙ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ, ВЫНОСИМЫХ НА ЗАЩИТУ

1. Базовые модели для реализации инвестиционных ГЧП-проектов в дорожном хозяйстве

При выборе оптимальной модели ГЧП необходимо определить основные базовые модели, их характеристики и возможности применения.

На рисунке 1 отображены основные составляющие процесса жизненного цикла инфраструктурного объекта.

Контракты жизненного цикла / Долгосрочные концессии / Управление проектами

Предварительное Определение инве- Проекти- Финансирование

планиро- стиций рование

вание

Консалтинг

Строительство (ре-конструкция)

БВ

БВОМ

Т

Эксплуатация и обслуживание

Дальнейшее развитие объекта

Управление активами

БВРОВОТ/ВООТ

Рис. 1 - Основные этапы реализации объекта дорожного хозяйства

Оценивая общий мировой опыт инвестиционных проектов за последние два десятилетия, можно выделить основные модели ГЧП, представляющие наибольшие перспективы развития нового строительства и реконструкции в дорожном хозяйстве и включающие в себя другие контрактные формы: 1) БВОМ; 2) ОВИО; 3) ВОТ; 4)концессионные соглашения.

Концессии в целом занимают 41% от количества всех реализованных проектов и 39% от общей стоимости ГЧП-проектов. При этом такая модель является лидером в странах Европы и Северной Америки.Модель ВОТ/ВТО занимает 31% от количества всех реализованных проектов и 26% от общей стоимости ГЧП-проектов и характерна для развивающихся стран Азии, Латинской Америки и Африки.Модель БВОМ занимает 8% от количества всех реализованных проектов и 11% от общей стоимости ГЧП-проектов.Модель БВБО занимает 10% от количества всех реализованных проектов и 10% от общей стоимости ГЧП-проектов и основное распространение данная модель получила на Ближнем Востоке. Необходимо отметить, что модели ВОТ/ВТОи ОВРО охватывают одни и те же жизненные циклы по строительству и эксплуатации объекта дорожного хозяйства и в целом имеют схожие условия. Таким образом, эти модели целесообразно объединить.

Графическое распределение наиболее распространенных моделей ГЧП в дорожном хозяйстве представлено на рисунке 2.

Концессии ОВРО ВОТ/ВТО РВОМ Прочие

а Объем реализованных проектов, % л Стоимость проектов, %

Рис. 2 - Соотношение объема реализованных проектов и их стоимости для наиболее распространенных моделей ГЧП в дорожном хозяйстве в мировой практике

Тарифная политика

РИСКИОЦ!

Налоги и юн

Изменение усл< ,объектом__

Эксплуатационные риекй I

Ошибки проекта;

Графическое распределение рисков основных моделей, показывающих степень ответственности частного партнера за проект, представлено на рисунке 3.

При выборе модели ГЧП подразумевается положение о необходимости максимально-возможного привлечения инвестиций частного сектора и передачи наибольшей степени рисков подрядчику для ускоренного развития транспортной сети. Приоритетной моделью в данном случае, в соответствии с рисунком 3, является форма концессионных соглашений, снимающая нагрузку финансирования с бюджетной системы и переносящая ее на непосредственных пользователей дороги.

ОВГО

РВОМ

Рис. З-Распределение рисков частных инвесторов в зависимости делей ГЧП

Концессионные соглашения

Рисковая составляющая неопределенности расчетов может быть сокращена при использовании промежуточных типов предлагаемых моделей.

Так при модели концессии стоимость проезда для пользователей может быть частично компенсирована и соответственно снижена при использовании механизмов совместного государственно-частного финансирования проектов. При этом начальные инвестиции строительства (реконструкции) проекта формируются из источников частного сектора, а государственноесофинанси-рование предлагается в виде отсроченных платежей по типу модели БВРО. Для упрощения модели и сложности прогнозирования на длительный период, предлагается использовать шаг софинансирования проектов государством в 10%. В случае 100% модель приобретает полную форму БВРО.

При дальнейшем снижении рисков возможен перенос отложенных платежей в виде ежегодных тарифов из бюджетов в модели БВРО на начальный этап строительства с шагом 10%. При 100% финансировании проекта из бюджета на этапе проектирования и строительства модель принимает полную форму БВОМ. Промежуточные формы базовых моделей ГЧП представлены на рисунке 4.

Рост подрядчика

Увеличение бюджетного Увеличение бюджетного финансирования на начальных этапах финансирования ^ жизненного цикла

Снижение стоимости проезда для

физических пользователей ——ГвпЯплцпр ппп|,ап»ауир д--5

Снижение рисков частного сектора Рис. 4 - Варианты трансформации базовых моделей ГЧП

2. Алгоритмическая модель реализации инвестиционных ГЧП-проектов

в дорожном хозяйстве

Одной из главных проблем в дорожной инфраструктуре является нехватка государственных средств на строительство, модернизацию и поддержание дорожной сети. Поэтому в мировой практике проявляется тенденция заинтересованности правительства многих стран в ГЧП, как способа привлечения частныхинвестиций.В работе предлагается следующая модель реализации ГЧП-проектов в дорожном хозяйстве (рисунок5).

ю

Выявление наиболее проблемных участков транспортной сети

Рис. 5 - Алгоритмическая модель реализации инвестиционных ГЧП-

проектов в дорожном хозяйстве

Представленная на рисунке 5 модель позволяет выявлять проблемные участки транспортной сети с определением приоритетности их решения; производить оценку и выбор инвестиционных проектов; определять оптимальные модели ГЧП для реализации данных проектов; осуществлять выбор частного партнера для реализации ГЧП-проектов с оценкой эффективности их деятельности. Данная алгоритмическая модель охватываетвесь жизненный цикл проекта с момента определения проблемных участков транспортной ceil

ти до выбора оптимального частного партнера и реализации инвестиционного ГЧП-проекта.

3. Модель выбора инвестиционных проектов развития дорожного хозяйства на основе реализации ГЧП-проектов

При оценке инвестиционных проектов развития дорожного хозяйства рассматривается их экономическая эффективность, представляющая соотношение экономического эффекта проекта к затратам на реализацию проекта.

Экономический эффект Бэ при предварительной оценке инвестиционных проектов зависит от ряда факторов:

1) Увеличение скорости движения транспортного потока, V;

2) Сокращение расстояния пути, 8;

3) Снижение затрат на износ автомобильных шин при повышении качества дорожного полотна, <3и;

4) Сокращение количества аварий, Ас;

5) Снижение загрязнения окружающей среды вдоль трассы, Ее;

6) Применение инноваций, 1п.

7) Прогнозируемый экономический рост при развитии транспортной сети, &

Влияние параметров на общую функцию представлено в таблице 1.

Следующим этапом расчета является определение интегрированного показателя эффективности, включающего абсолютную Бэфд и относительную эффективность Бэфо, для преодоления случаев затруднения сравнения при существенной разнице в масштабе проектов и соответственно соотношения величин денежных потоков, генерируемых транспортными объектами.

Рэфд = Бэ - 3 (1)

Рэфо=^, (2)

3 - общие суммарные затраты за весь жизненный цикла проекта.

Для расчета интегрированного показателя эффективности расчетные данные приводятся к единому виду с[а, qo по формуле 3.

^ ХгХт!п >1, (3)

Хтах-Хтт

qA, qo принадлежат диапазону [0;1].

На основе полученных значений получаем интегрированный показатель эффективности проекта II, принадлежащий диапазону [0; 1].

к = 3л±Чо^1) (4)

Таблица 1. Влияние сопутствующих факторов на экономический эффект

инвестиционного проекта

V ДЗрт - снижение нормы расхода топлива при увеличении скорости движения транспортного потока в городском и загородном режимах ДТ - снижение экономических потерь при сокращении времени в пути

в ДИ-ф - снижение износа транспортного средства ДЗТ - снижение расхода топлива ДСМ - снижение расхода масел и смазок ДЗИШ - снижение износа автомобильных шин ДЗГО - снижение затрат на замену быстроизнашивающихся частей

<2и ДЗишк - снижение норм износа автомобильных шин

Ас ДЗдтп - сокращение потерь при ДТП

Ее ДД- - снижение экологического ущерба от автомобильной дороги

1п ДЭэн - повышение энергоэффективности ДЭкр - увеличение срока службы дорожного полотна ДЭорг - совершенствование форм организации труда и использования техники ДЭпр - повышение производительности труда

в ДВВП - прирост ВВП региона

Данная модель апробирована на примере дорожной сети Коминтернов-ского района г. Воронежа при ситуации перегрузки транспортной сети за счет введения в эксплуатацию жилого массива рассчитанного на 25 тыс. человек с автомобильным парком в 7 тыс. единиц.

На основе сетевой модели транспортного потока, представленной на рисунке 6, предложенотри варианта решения задачи: 1) минимальный -строительодной дороги дублера (участки 22-14а); 2) строительство двух дорог дублеров (участки 22-14а и 23) 3) максимальный - включает второй вариант и строительство путепровода (участок 24). Жизненный цикл проектов в рамках ГЧП рассчитан на 20 лет. Общие затраты жизненного цикла, включая строительство, содержание и ремонт, представлены в таблице 2.

При расчете показателя экономического эффекта Кз с учетом имеющейся информации рассматривались следующие факторы:снижение нормы расхода топлива при увеличении скорости движения;сокращение потерь при ДТП;снижение экономических потерь при сокращении времени в пути.

Расчетные показатели социально-экономической эффективности каждого проекта сведены в таблицу 2.

о □ транспортные пересечения ^ ~ ограничение по увеличению трафика на уча-

©стке, тыс. авт./сутки

О предложенные новые транспортные Пересе- $_п открытые транспортные участки

чения ^ „

___П предложенные новые участки дорог ^ 0 предложение по заданию одностороннего

движения

узлы, связывающие транспортную схему с центром города

Таблица 2. Расчет социально-экономической эффективности предложенных проектов на временном интервале в 20 лет

Общие затраты жизненного цикла, тыс. руб. Экономический эффект, тыс. руб. Абсолютная эффективность Рэфд, тыс. руб. Относительная эффективность Иэфо Интегральный показатель эффективности Я

В1 127940 313588 185648 1,45 0

В II 192600 1875043 1682443 8,74 0,597

В III 498855 5376657 4877802 9,78 1

На основании полученных данных наиболее целесообразным с экономической точки зрения признается третий вариант решения задачи.

4. Методика выбора оптимальной модели ГЧП для реализации инвестиционных проектов в дорожном хозяйстве

При выборе оптимальной модели ГЧП стоит руководствоваться максимальной мотивацией частного сектора в участии в инвестиционном ГЧП-проекте. Для этого необходимо предоставить оптимальное соотношение параметров чистого приведенного дохода NPV и риска частного капитала при реализации долгосрочного проекта.

Для решения этой задачи предлагается совместить методы теории игр при использовании платежной матрицы для расчета по критерию Байеса-Лапласа, как показателя оптимального вознаграждения за выбор данной модели ГЧП и коэффициент вариации, как показатель риска данной модели.

Критерий Байеса-Лапласа Ycp является выбором оптимального решения на основе значения ожидаемой денежной стоимости. При определении этого критерия необходима оценка вероятности состояния внешней среды Pj.

YCP1 = ЕГ=1 Р)' U (5)

Ycpi - возможная величина NPVi-ой модели ГЧП; Пу - прогнозируемое значение NPVi-ой модели ГЧП для j-oro состояния внешней среды.

Сложность реализации данной методики заключается в определении величины вероятности развития того или иного события в долгосрочной перспективе и выявлении факторов, оказывающих воздействие на NPV при данной вероятности.

Минимально возможное к рассмотрению число вероятностей равно трем: базовый прогноз;пессимистичный прогноз;оптимистичный прогноз.

Стандартное распределение вероятностей для данных сценариев: 50% для базового и 25% для пессимистичного и оптимистичного прогноза.

Для выявления наиболее важных факторов, оказывающих существенные риски в укрупненном расчете NPV, проводим анализ чувствительности рисков к базовому прогнозу NPV для каждой предполагаемой модели.

При выявлении наиболее существенных факторов определяем значения ОТУудля прогнозных вероятностей и строим матрицу (таблица 3).

Таблица 3. Матрица выбора модели ГЧП по критерию максимума NPV

Модели ГЧП Условия Pi • Oii

S, S2 Si s„

С, □ п □ 12 □ in YCPi

с2 021 □22 □ 2n Ycp2

Ci □ii Ycpi

Cm □ml □m2 Qmn Ycpb

Вероятность условий Pi Р2 Pi Pn

Следующим шагом является определение критерия риска предложенных моделей при помощи коэффициента вариации CV.

CV = §->0, (6)

ш - математическое ожидание NPV для выбранной модели ГЧП (в расчетах представляет собой критерий Байеса-Лапласа ш = Ycp);

15

ст - среднеквадратическое отклонение NPV для выбранной модели ГЧП.

<* = JzjLi (ii-YcpO2 • Pj (?)

Для расчета интегрированного показателя, расчетные данные Ycp и CV приводятся к единому безразмерному виду qYcp, 4cv:

Ycpj-Ycpmin 1 ^

4YCP Ycpmax-Ycpmin

qcv =

CVmax-CVj ^ ^

CVmax"

CVmin = 0

При этом при расчете qCv в качестве минимума принимается нулевое значение показателя. На основе полученных значений получаем интегрированный показатель значимости проекта Е.

E = 2&±S2Ul, (10)

Наиболее оптимальной стратегией привлечения частных инвестиций является модель ГЧП с максимальным интегрированным показателем значимости maxEj. В случае присуждения двум и более моделям ГЧП одного показателя значимости, выбор модели производится по степени максимизации передачи рисков частному сектору.

Данная методика апробирована на примере выбора оптимальной модели инвестиционного проекта ГЧП по строительству путепровода (участок 24) двух дорог дублеров (участки 22-14а и 23) представленных на рисунке б.Срок реализации проекта 20 лет. При модели концессий целесообразно ввести платный проезд на путепроводе на участке 24 со стоимостью 150 рублей в месяц либо 20 рублей за единовременный проезд.При модели DBFO ежегодные бюджетные тарифы управляющей проектом компании составляют 65 млн. руб.

Для данных показателей применим три вероятностных сценария, представленных в таблице 4.

Таблица 4. Анализ сценариев инвестиционного проекта

Показатели Варианты развития событий

Оптимистичный вариант Базовый вариант Пессимистичный вариант

Вероятность Р 0,25 0,5 0,25

Коэффициент дисконтирования г 0,15 0,1 0,05

Количество пользователей дорогой, авт./сутки 7000 10000 12000

ОТУ частного сектора и совокупные бюджетные затраты для базовых моделей за период в 20 лет при различных сценариях представлен на рисунках 7 и 8.

700000 600000 500000 400000 300000 200000 100000 о

Рис. 7 - КРУ частного сектора для базовых моделей при различных вероятностных сценариях, тыс. руб.

Рис. 8 - Бюджетные затраты для базовых моделей при различных вероятностных сценариях, тыс. руб.

Расчетные данные всех промежуточных форм базовых моделей сведены в таблицу 5.

Модели Варианты развития событий а СУ ЯУср ЯСУ Е

Оптимистичный Р=0,25 Средний Р=0,25 Пессимистичный Р=0,25

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Концессия 661171 216922 -59361 258914 258184 0,997 1,000 0,231 1,231

Концессия 0,9 -ОВРО ОД 618089 201105 -57823 240619 242216 1,007 0,923 0,224 1,147

Концессия 0,8 -ИВТО 0,2 575007 185287 -56285 222324 226247 1,018 0,846 0,215 1,061

Концессия 0,7 -БВРО 0,3 531925 169470 -54747 204029 210279 1,031 0,769 0,205 0,974

Концессия 0,6 -ОВИО 0,4 488843 153652 -53209 185735 194311 1,046 0,692 0,193 0,885

н Бюджетные затраты, ОВРО

629901

420180

^ Бюджетные затраты, РВОМ

423451

382630

351292

700000 600000 500000 400000 300000 200000 100000 о

Пессимистичный вариант

Окончание табл. 5

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Концессия 0,5 -ОВРО 0,5 445761 137835 -51671 167440 178343 1,065 0,615 0,179 0,794

Концессия 0,4 -ОВРО 0,6 402679 122017 -50133 149145 162375 1,089 0,538 0,160 0,698

Концессия 0,3 -ОВРО 0,7 359597 106200 -48595 130850 146408 1,119 0,461 0,137 0,598

Концессия 0,2 -ОВРО 0,8 316515 90382 -47057 112556 130441 1,159 0,384 0,106 0,490

Концессия 0,1 -БВРО 0,9 273433 74565 -45519 94261 114474 1,214 0,307 0,063 0,370

ОВРО 230351 58747 -43981 75966 98508 1,297 0,230 0,000 0,230

БВРО 0,9 -ОВОМ 0,1 210177 55442 -37233 70957 88838 1,252 0,209 0,035 0,243

ОВРО 0,8 -ОВОМ 0,2 190002 52138 -30485 65948 79168 1,200 0,188 0,074 0,262

ОВРО 0,7 -РВОМ 0,3 169827 48833 -23737 60939 69498 1,140 0,167 0,121 0,287

ОВРО 0,6 -ОВОМ 0,4 149653 45528 -16989 55930 59828 1,070 0,145 0,175 0,321

ОВРО 0,5 -ОВОМ 0,5 129478 42223 -10241 50921 50158 0,985 0,124 0,240 0,365

ОВРО 0,4 -ОВОМ 0,6 109303 38918 -3493 45912 40488 0,882 0,103 0,320 0,423

ОВРО 0,3 -ОВОМ 0,7 89129 35613 3255 40903 30818 0,753 0,082 0,419 0,501

БВРО 0,2 -ОВОМ 0,8 68954 32309 10004 35894 21148 0,589 0,061 0,546 0,607

БВРО ОД -ОВОМ 0,9 48779 29004 16752 30885 11479 0,372 0,040 0,713 0,753

ОВОМ 23902 21197 19206 21375 1670 0,078 0,000 0,940 0,940

На основании полученных данных наиболее эффективной моделью ГЧП для реализации инвестиционного проекта является базовая модель концессии, которой присвоен максимальный интегральный показатель значимости Е=1,231.

5. Методика выбора частных партнеров для реализации инвестиционных ГЧП-проектов в дорожном хозяйстве

При выборе управляющей компании для реализации проекта необходимо руководствоваться принципами наибольшей возможной социально-экономической эффективности с учетом взаимосвязи интересов общества, государства и частного сектора при минимизации рисков на долгосрочный период. Пошаговая модель выбора управляющей компании для реализации инвестиционного проекта представлена на рисунке 9.

Установление функций заказчика и участников торгов

Определение коэффициента и, регулирующего интересы функций заказчика и участников торгов

г —

_Введение ставки за риск кр участников торгов по группам показателей_

Ф

_Формирование целевой функции по выбору частного партнера_

Ф ~

__Определение частного партнера_

Рис. 9 - Алгоритм выбора частного партнера для реализации инвестиционныхГЧП-проектов

В качестве основных критериев при выборе частного партнера предлагаются минимизация бюджетных расходов и максимизация ожидаемых финансовых результатов частного капитала при реализации проекта.

Последний критерий представляет собой чистый дисконтированный доход от реализации ГЧП-проекта управляющей компании. Учет данного показателя при определении победителя дает возможность мотивации претендентов к применению научно-технических, технологических и организационных изменений в реализации инвестиционного проекта при обязательном требовании достижения установленных технических показателей объекта.

Таким образом, функции эффективности бюджета и частного сектора примут вид:

= -»min, (11)

F6<C

F6 - функция минимизации расходов бюджетных средств; БФ, - бюджетное софинансирование в t год, руб.; Т - срок проекта, в годах; к - коэффициент дисконтирования, в долях; С - лимит бюджетного финансирования данного проекта.

= ^тах, (12)

F„>0

F„ - функция эффективности инвестиций частного сектора (F„ представляет собой прогнозируемый чистый дисконтируемый доход претендентов от реализации проекта NPV); ЧФ, - денежные потоки управляющей компании в процессе реализации проекта по контракту в t год, руб.

Однако NPV управляющей компании в большинстве моделей ГЧП представляет собой сумму денежных потоков от использования объекта контракта и бюджетного финансирования:

ут чфос уТ чфп{ т бф,

ЧФО( - отрицательные денежные потоки управляющей компании года t; ЧФП( - положительные денежные потоки управляющей компании года t;

Из формулы 13 видно, что функции заказчика и подрядчика входят в противоречие.Для решения этой проблемы предлагается ввести в структуру

19

функции участников понижающий коэффициент U, уменьшающий целевую функцию F„ претендентов в случаях большего запроса бюджетного финансирования относительно других участников конкурса на определение частного партнера.

Для БФ -* min;

тт _ Р£БФтах-£ЧФП

т"р-ЕБФтах-1БФт1п ' V '

Коэффициент U принадлежит диапазону [0;1].

ХБФт„ - верхняя граница бюджетного финансирования проекта; £БФт1п - минимальный запрос бюджетного финансирования участников конкурса; £БФт - запрос бюджетного финансирования участника m конкурса; ß - поправочный коэффициент влияния стоимости проектана основе экспертных оценок; БФтах устанавливается госзаказчиком.

Следующим шагом алгоритма выбора частного партнера будет определение рисков участников в зависимости от их надежности для реализации проекта. Риски, возникающие при выборе того или иного участника предлагается учитывать при дисконтировании денежных потоков во времени.

Таким образом, коэффициент дисконтирования для расчета целевой функции каждого претендента примет вид:

□ ¡= 1 + кбр + кргп, (15)

кбр □ среднеожидаемаябезрисковая ставка, в долях; kpm □ ставка за риск, предоставляемая в заявке претендента шгосзаказчику, в долях.

керможет приниматься в виде среднего прогнозного значения учетной ставки Центробанка РФ.

При выборе показателей для определения величины риска и степени надежности претендентов необходимо рассмотреть показатели: финансовой отчетности, ранее выполненных работ и технической оснащенности. Данные показатели и значение их критериев приведены в таблице 6.

По каждой группе показателей рассчитывается интегральный показатель степени их надежности R. Для возможности оценки, по каждой группе входящие в них показатели приводятся к единому виду с помощью коэффициента оптимума q по формулам 3 и 8.

Rom = (Ef=i Ч(УР -* 1. (16)

Ифш - интегральный показатель надежности участника ш по группе финансовых показателей; cjj - коэффициент оптимума показателя j; р - количество показателей по группе.

Интегральный показатель надежности при таком приведении по каждой группе показателей будет принадлежать диапазону [0;1] и стремиться к 1.

Принимая во внимание, что контракты ГЧП представляют собой крайне долгосрочные проекты, средней протяженностью более 20 лет, то требуется определение степени устойчивости претендента в будущие периоды. Это возможно достичь благодаря анализу финансовой отчетности участников торгов и оценки их среднеквадратического отклонения и коэффициента вариации, как показателя риска финансовой устойчивости.

Финансовые данные

Показатели Направление значений показателей

■ текущая ликвидность ■ быстрая ликвидность ■ оборот активов ■ оборот оборотных средств ■ рентабельность продаж ■ рентабельность активов ■ рентабельность собственного капитала ■ средневзвешенная стоимость кредитных средств ■ коэффициент левериджа ■ эффект финансовоголевериджа —►Среднее по отрасли -►Среднее по отрасли —►Среднее по отрасли —►Среднее по отрасли —>тах —»тах —>тах —►Среднее по отрасли —►Среднее по отрасли —♦Среднее по отрасли

Ранее выполненные контракты

Показатели Направление значений показателей

" суммарная стоимость предыдущих контрактов ■ соотношение планируемых и фактических сроков введения объектов эксплуатацию ■ допущенные технические ошибки в предыдущих работах в денежном выражении —►max —►min —►min

Техническая и кадровая оснащенность

Показатели Направление значений показателей

■ технические ресурсы ■ инженерно-технические работники ■ рабочие-строители —►Среднее по отрасли —►Среднее по отрасли —►Среднее по отрасли

мы используем в анализе исторические данные, рассчитываем отклонение с}, как эмпирическое значение по формуле:

^ V ' (17)

- значение показателя j за период я; х^ - среднеарифметическое зна-

(18)

чение показателя]'; п - количество значений q показателя j.

CVj =——► min

J xDj

CVj - коэффициент вариации показателя j. OR ■

UiM)rri---y mm,

(19)

ORom - общий коэффициент надежности участника ш по группе финансовых показателей.

Так как R® —> 1, a OR® —► min, то необходимо привести эти показатели к единому виду. Для этого воспользуемся коэффициентом оптимума q для общего коэффициента надежности OR®m.

_ ORommax' ORfm . qOROm - TT"-—-» 1, (20)

Таким образом, показатели Ы и (Ж каждого участника ш имеют одинаковую размерность, принадлежат диапазону [0;1] и стремятся к 1. Итоговый показатель риска составит:

кфш = (1 - Яфт-ЯОЯФтУЮО, (21)

кфт - показатель риска участника т по группе финансовых данных. Аналогичный анализ целесообразно провести и для группы технической и кадровой оснащенности для проектной и строительной компаний и оператора, входящих в структуру управляющей компании.

ктш^а-Ятт-ЧокттУЮО, (22)

кТт _ показатель риска участника т по группе технической и кадровой оснащенности; Ят™- интегральный показатель надежности участника ш по группе технической и кадровой оснащенности; Цоятт - общий коэффициент надежности участника т по группе технической и кадровой оснащенности, приведенный к одному виду с КТт.

Для группы показателей ранее выполненных контрактов достаточно определить интегральный показатель надежности, так как при его расчете уже учитывается временной фактор.

кРКп, = (1 -ЫрктУЮО, (23)

кркт _ показатель риска участника т по группе ранее выполненных контрактов; Яркш- интегральный показатель надежности участника ш по группе ранее выполненных контрактов.

Новые участники на рынке СЖнт, не имеющие данных по предыдущим периодам, несут повышенные риски для инвестора. Предлагается автоматически присваивать данным участникам общий коэффициент надежности равным 50% от минимального значения аналогичного показателя по всем участникам торгов.

СЖнт = ^« (24)

Общая величина ставки за риск каждого участника составит: крт = у(кфт + кркт + ктт), (25)

у - поправочный коэффициент технологической сложности ГЧП-проекта, устанавливается экспертным путем.

При включении ставки за риск в целевую функцию, предлагается дисконтировать все отрицательные денежные потоки участников к будущему периоду с учетом риска и затем производить обратное дисконтирование по безрисковой ставке, а для всех положительных денежных потоков сразу производить дисконтирование к начальному периоду с учетом риска.

Общая целевая функция определения победителя торгов принимает вид:

„т ЧФО^И-к)"-* уТ чфгь уТ ^ Г26ч

(1+крт)£ + шах, (26)

Б > 0

Ставка за риск в данном случае будет оказывать большее влияние на отрицательные денежные потоки участников на близлежащем временном интервале, отражая технические риски по проектированию, строительству и введению объекта в эксплуатацию. В то же время, на положительные денеж-

ные потоки ставка за риск будет иметь большее влияние на отдаленных этапах, отражая риски качества обслуживания дороги и получения прибыли от ее эксплуатации.

III. ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ

В диссертационной работе на основе выполненных теоретических и прикладных исследований аспектов управления инвестиционными проектами государственно-частного партнерства в дорожном строительстве сформулированы выводы, заключающиеся в следующем:

1. На основе анализа международного инвестиционного опыта выявлены наиболее распространенные модели ГЧП для реализации долгосрочных проектов в дорожном строительстве, которые включают в себя формы контрактов применимых в дорожном хозяйстве.

2. С учетом рассмотренного зарубежного опыта и анализа особенностей реализации ГЧП в Росси предложены рекомендации по совершенствованию управлению и реализации инвестиционных проектов. Разработана алгоритмическая модель, охватывающая весь жизненный цикл инвестиционного ГЧП-проекта и включающая комплексную оценку решений по управлению процессом привлечения частного финансирования в проекты дорожного хозяйства.

3. Установлены основные базовые модели ГЧП и их переходные формы для применения в дорожном хозяйстве. Дана оценка возможных рисков участников при различных моделях ГЧП и показано изменение их влияния на чистый дисконтированный доход частных партнеровпри трансформации данных моделей в переходные формы.

4. Разработана модель по определению экономического эффекта при рассмотрении инвестиционных проектов и его интегрированного показателя эффективности, устанавливающего приоритетность инвестиционного проекта и позволяющего выявить оптимальный проект решения данной транспортной проблемы, с последующей апробацией научных результатов на примере выбора оптимального долгосрочного инвестиционного проекта для решения перегрузки транспортной сети Коминтерновского района г. Воронежа.

5. Разработана методика выбора оптимальной модели ГЧП для реализации инвестиционных проектов в дорожном хозяйстве, основанная на совмещении методов теории игр и коэффициента вариации, рассчитанного на основе критерия Байеса-Лапласа. На основе методики строится матрица выбора оптимальной модели ГЧП в условиях неопределенности на длительном временном интервале с учетом взаимосвязи «вознаграждение-риск» Методика апробирована на примере выбора оптимальной модели ГЧП инвестиционного проекта в г. Воронеж.

6. Разработана методика выбора частного партнера для реализации ГЧП-проектов, позволяющая выбрать оптимального участника с точки зрения учета возможных рисков, как для бюджетного, так и для частного сектора на продолжительный временной интервал. В предложенной методике эф-

фективность при реализации проекта рассматривается не только с учетом возможной минимизации бюджетных затрат, но и оценки эффективности частного сектора при проектировании, строительстве и эксплуатации объекта для максимизации экономической эффективности инвестиций.

IV. ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Публикации в изданиях из Перечня ВАК

1.Гасилов В.В. Экономико-математическая модель определения победителя на заключение контракта жизненного цикла в дорожном строительстве / В.В. Гасилов, Дао Тунг Бать, Д.В. Шитиков // Современная экономика: проблемы и решения. - 2012. - №3 (27). - С. 172-179.

2. Шитиков Д.В. Модель выбора инвестиционных проектов развития дорожного хозяйства / Д.В. Шитиков // Современная экономика: проблемы и решения. - 2013. - №2 (38). - С.93-101.

3. Гасилов В.В. Оценка рисков моделей государственно-частного партнерства в дорожном хозяйстве / В.В. Гасилов, Д.В. Шитиков // Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. - 2013. -№3 (57). - С.207-211.

4. Шитиков Д.В. Планирование портфеля проектов строительства мостовых сооружений автомобильных дорог путем использования мультиагент-ного имитационного моделирования в концессионных соглашениях / Д.В. Шитиков // Современная экономика: проблемы и решения. - 2014. - №1 (49). - С.163-169.

5. Шитиков Д.В. Модель выбора частного партнера для реализации проектов государственно-частного партнерства в дорожном строительстве/ Д.В. Шитиков // Экономика устойчивого развития. - 2014. - №2(18). - С. 237-242.

6. Гасилов В.В. Формирование критерия оптимальности и системы ограничений для реализации контрактов жизненного цикла в дорожном строительстве / В.В. Гасилов, М.А. Карпович, Д.В. Шитиков // ФЭС: Финансы. Экономика. Стратегия. - 2014. - №3. - С.19-22.

Монографии

7. Гасилов В.В. Методы ценообразования для проектов, создаваемых на основе контрактов жизненного цикла [Текст]: Монография / В.В. Гасилов, М.А. Карпович, М.А. Преображенский, Д.В. Шитиков. - Воронеж: Воронежский ГАСУ, 2012. - 130 с.

8. Гасилов В.В. Ценообразование для проектов, создаваемых на принципах государственно-частного партнерства [Текст]: Монография / В.В. Гасилов, Дао Тунг Бать, М.А. Карпович, Д.В. Шитиков. - Воронеж: ВГУИТ, 2012. -140 с.

Публикации в сборниках материалов международных и всероссийских конференций

9. Гасилов В.В. Экономико-математическая модель определения победителей подрядных торгов / В.В. Гасилов, Д.В. Шитиков // Анализ, моделирование и прогнозирование экономических процессов: материалы ¡Международной научно-практической интернет-конференции. - Воронеж: Издательство ЦНТИ, 2010. - С. 98-106.

10. Гасилов В.В. Критерии определения победителей на заключение контрактов жизненного цикла в дорожном хозяйстве /В.В. Гасилов, Дао Тунг Бать, Д.В. Шитиков // Отраслевое саморегулирование в контексте реформы государственного управления и повышения качества продукции и услуг: материалы всероссийской научно-практической конференции. - Иркутск: Издательство БГУЭП, 2011. - С. 104-110.

11. Шитиков Д.В. Инновационная модель управления государственно-частным партнерством в отрасли дорожного строительства / Д.В. Шитиков // Экономика и управление в XXI веке: тенденции развития: сборник материалов V Международной научно-практической конференции. - Новосибирск: Издательство НГТУ, 2012. - С. 52-56.

12. Гасилов В.В. Экономико-математическая модель управления инвестициями в дорожном строительстве /В.В. Гасилов, Д.В. Шитиков, В.В. Шитиков // Экономическое прогнозирование: модели и методы: материалы VIII Международной научно-практической конференции. - Воронеж: Издательство Воронежского ЦНТИ, 2012. - С. 55-57.

13. Шитиков Д.В. Использование механизмов государственно-частного партнерства при развитии региональной дорожной сети / Д.В. Шитиков // Институты и механизмы инновационного развития: мировой опыт и российская практика: материалы 2-й Международной научно-практической конференции. - Курск: Юго-Зап. гос. ун-т, 2012. - С. 168-171.

14. Шитиков Д.В. Государственно-частное партнерство в управлении инновационными проектами в дорожном хозяйстве / Д.В. Шитиков // Экономика и управление: анализ тенденций и перспектив развития: сборник материалов I Международной научно-практической конференции. Часть 1. - Новосибирск: Издательство НГТУ, 2012. - С. 146-151.

15. Шитиков Д.В. Развитие отрасли дорожного хозяйства при использовании моделей государственно-частного партнерства / Д.В. Шитиков // Экономика и управление: анализ тенденций и перспектив развития: сборник материалов IV Международной научно-практической конференции. Часть 2. -Екатеринбург: Издательство Уральского института фондового рынка, 2013. — С. 245-249.

Подписано в печать 18.05.2015 г. Формат 60x84 1/16. Усл.печ.л. 1,75. Тираж 100 экз. Заказ № 58-з.

ФГБОУ ВПО «Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова». 117997, Москва, Стремянный пер., 36. Напечатано в ФГБОУ ВПО «РЭУ им. Г. В. Плеханова».