CC BY
89
No. 6 (54) 2014
JOURNAL QF APPUED INFORMATICS
О. А. Смирнов, канд. физ.-мат. наук, Московский финансово-промышленный университет «Синергия»,
smirnovoleg1952@mail.ru
С. В. Харитонов, канд. экон. наук, Московский финансово-промышленный университет «Синергия»,
skharitonov@mfpa.ru
Автоматизация оценки эффективности аэропортовой инфраструктуры
Оптимальное использование аэропортовой инфраструктуры является значимым аспектом развития гражданской авиации Российской Федерации . При этом развитие инструментов оценки эффективности использования аэропортовой инфраструктуры невозможно без постоянного мониторинга ряда значимых показателей . Данная работа посвящена выбору таких показателей и метода их расчета, а также оценке возможности алгоритмизации расчетных механизмов с целью совершенствования применяемых инструментов государственного управления развитием авиационных перевозок .
Ключевые слова: алгоритмизация, расчетные механизмы, информационные системы, аэропортовая инфраструктура, государственное регулирование .
введение
По данным международной авиационной статистики Международной ассоциации воздушного транспорта ЬМД объем транспортных услуг, оказываемых авиационным транспортом, в развитых странах мира существенно выше, чем в развивающихся странах. При этом, согласно большому числу эмпирических исследований, развитие авиационного транспорта является определяющим фактором для развития национальной экономики и оказывает существенное влияние на развитие отдельных сфер экономики. Так, повышение доступности авиационных перевозок в Юго-Восточной Азии стало причиной формирования и развития новых туристических направлений, что существенно повысило благосостояние таких стран, как Индонезия, Малайзия и Таиланд. Кроме того, о значимости авиационного транспорта свидетельствует и то, что в значительном количестве моделей экономического роста показатель развития авиационного транспорта используется в качестве одной
их экзогенных переменных. При этом в современных экономических исследованиях доказано, что действие данного фактора существенно влияет не только на увеличение, но и на замедление роста экономического развития. Так, в ряде моделей показана достоверность прямой кросс-корреляционной зависимости (изменение одного показателя предшествует аналогичному изменению другого) между положительной и отрицательной динамикой пассажиро- и грузопотока авиационного транспорта и ключевыми показателями состояния национальной экономики.
В связи с этим решения в области формирования институциональной среды развития авиационного транспорта в целом и аэропортовой инфраструктуры в частности следует принимать на основе постоянной оценки эффективности принятых решений. При этом они должны включать в себя моделирование оценки регулирующего воздействия принимаемых нормативных актов.
Решение данной задачи возможно за счет участия в рамках новой информационной системы поддержки выработан-
№ 6 (54) 2014
ных решений и их интеграции в действующие функции, которые позволят:
— оценивать значимые показатели деятельности аэропортовой инфраструктуры;
— в режиме реального времени осуществлять расчет (на основе применения эконометрических инструментов) характеристик, позволяющих более точно применять инструменты государственного регулирования.
Современные концепции развития аэропортовой инфраструктуры
Современные исследования в области развития аэропортовой инфраструктуры показывают, что в значительном количестве развивающихся стран существует достаточное количество аэропортов, однако уровень обслуживания в данных аэропортах нельзя считать достаточным для качественного обслуживания ряда эксплуатантов воздушных судов.
Так, в исследованиях World Bank было показано, что кроме непосредственно самого уровня инфраструктуры значима также эффективность (качество) управления аэропортовой деятельностью. Этот эффект был продемонстрирован в ряде исследований, согласно которым изменение мер государственного регулирования, таких как приватизация и реформа регулирования, приносит существенный экономический результат.
В настоящее время существует несколько значимых концепций развития аэропортовой инфраструктуры.
1. Различные механизмы финансирования, в том числе за счет частно-государственного партнерства.
2. Применение наиболее эффективной структуры собственности инфраструктуры гражданской авиации, в том числе приватизация аэропортов.
3. Либерализация рынков наземного обслуживания при сохранении аэропортовой инфраструктуры в собственности государства.
По отношению к каждой из данных моделей в практике их реализации применялись различные показатели оценки эффективности, что не позволяет сравнивать общую эффективность при реализации нескольких моделей одновременно, а также автоматизировать расчеты для более оперативного принятия решений. Поэтому необходимо рассмотреть сущность каждой из моделей развития аэропортовой инфраструктуры для выбора единого показателя или набора показателей и посредством применения инструментов экономико-математического моделирования провести интерпретацию данных показателей в практике государственного управления.
Инструменты по финансированию развития аэропортовой инфраструктуры на национальном уровне принадлежат в настоящее время к наиболее разработанным. Так, впервые оценка эффективности распределения государственных субсидий в практике мировой гражданской авиации была нормативно определена в США, в 1938 г., когда был принят The Civil Aeronautics Act, согласно которому определялись основные параметры эффективности принимаемых решений. Следует отметить, что до данного нормативного акта комплексная оценка деятельности аэропортов регулировалась только региональными нормативными актами и программами развития в области локального транспортного развития, таким же образом определялись сборы и инвестиционная деятельность аэропортов.
Следующий нормативный акт — Federal Airport Act (1946) определял специфику инвестиционной деятельности аэропорта и возможности участия региональных бюджетных средств в финансировании проектов развития аэропортовой сети. В 1970-х годах данный нормативный акт был заменен действующей до настоящего времени Программой развития аэропортов (Airport Improvement Program — AIP), которая увеличила федеральное финансирование для строительства и реконструкции больших аэропортов гражданской авиации. При этом
ч 131
No. 6 (54) 2014
JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS
финансирование данной программы производится фондами, формируемыми из топливных сборов, специальных налогов и аналогичных видов источников. Цели расходования средств программы определяются в соответствии с национальными и региональными приоритетами.
Данный метод финансирования развития аэропортовой инфраструктуры в некоторых аспектах действует и в Российской Федерации. Так, нормативно в законодательстве, регулирующем деятельность аэропортов, определяется возможность взимания топливного сбора. При этом показатели эффективности использования средств не определены ни в действующих нормативных документах, ни в утвержденной распоряжением Правительства Российской Федерации от 11 июня 2014 г. № 1032-р Транспортной стратегии РФ на период до 2030 года.
Опыт реформирования естественно монопольных секторов экономики указал на то, что авиационный транспорт является сферой, где наиболее эффективно применение инструментов дерегулирования и создания конкурентной среды. Так, только 2% аэропортов в мире находятся в частной собственности, хотя во всех случаях, когда происходила приватизация, было отмечено существенное повышение эффективности деятельности, причем как в развитых, так и в развивающихся странах. Кроме того, эффективность деятельности аэропортов увеличивалась в том случае, когда за их деятельностью осуществлялся общественный контроль. И часто эти усилия отражают вид подхода к регулированию аэропортовой деятельности.
Однако в целом в то время как либерализация регулирования всех отраслей реального сектора экономики является трендом фактически для всех развитых стран, эволюция моделей развития аэропортовой инфраструктуры развивающихся стран является равнонаправленной. В настоящее время количество применяемых методов для формирования эффективной аэропортовой сети является достаточным для объективной
оценки, сравнения и выбора наиболее эффективной.
Таким образом, для применения той или иной концепции развития аэропортовой деятельности необходимо оценить эффективность их применения по сравнению с другими методами на основе «пилотного проекта» в отношении одного или нескольких аэропортов, находящихся в сопоставимых условиях.
выбор показателей эффективности деятельности аэропортовой инфраструктуры в Российской Федерации
Современная аэропортовая сеть Российской Федерации включает в себя 71 международный аэропорт и 52 аэропорта (аэродрома) федерального значения.
Состояние большинства российских аэропортов характеризуется следующими данными:
— 62% имеют взлетно-посадочные полосы (ВПП) с искусственным покрытием, при этом 70% объектов введено в строй около 20 лет назад;
— светосигнальным оборудованием оснащено всего две трети аэродромов;
— оборудование аэропортов России на 85% выработало свой срок службы;
— износ основных фондов аэродромной сети в целом приблизился к 80%.
В качестве основной причины сложившегося положения большинство исследователей называют недофинансирование объектов аэропортовой инфраструктуры.
По оценкам Минтранса России, для нормального функционирования и развития аэропортовой инфраструктуры в России требуется финансирование в размере 65-70 млрд руб. в год. При этом среднегодовой объем инвестирования не превышает 50% от необходимой суммы.
Особенностью предоставления аэропортовых услуг является то, что существует минимальный объем услуг, без которых прием/ выпуск воздушных судов невозможен. Кро-
№ 6 (54) 2014
ме того, при оказании аэропортовых услуг, наряду с нормами международного права, требованиями российского законодательства, Федеральными авиационными правилами, операторы аэропортов руководствуются технологическими графиками обслуживания (ТГО), утверждаемыми для каждого типа воздушного судна, а также технологиями обслуживания воздушных судов, пассажиров, багажа, груза и почты.
В качестве показателей оценки эффективности деятельности аэропортовой инфраструктуры в мировой авиации принято применять объемные и стоимостные показатели. При этом географические особенности Российской Федерации не позволяют в полной мере применять стоимостные показатели, так как конкуренция между аэропортами вследствие значительного расстояния между ними для фактически более чем 60% площади страны не влияет на уровень пассажиро- и грузопотока. Поэтому применение объемных показателей для оценки эффективности развития аэропортовой инфраструктуры не всегда эффективно. Так, данные показатели могут в значительной степени зависеть от изменения общего уровня деловой активности в регионе расположения аэропорта. Поэтому для оценки адекватности модели инструментов государственного регулирования условиям российской экономики наиболее значимыми являются стоимостные показатели, определяющие уровень аэропортовых сборов для авиакомпаний. При этом данные показатели необходимо оценивать при сопоставлении с другими аэропортами, учитывая особенности бизнес-модели аэропорта, например особенности обеспечения авиационным керосином в различных регионах.
Алгоритмизация расчетов показателей оценки эффективности модели развития аэропортовой инфраструктуры
Для сравнения показателей оценки эффективности модели развития аэропортовой инфраструктуры необходима реализа-
ция информационной системы или включения в существующую функций, позволяющих сравнивать показатели объектов, с учетом применяемой модели развития аэропортовой инфраструктуры.
Так как для аэропортов Российской Федерации характерно несколько бизнес-моделей, влияющих на уровень аэропортовых сборов, необходимо применение алгоритмов многомерных методов, позволяющих сопоставлять количественные характеристики данных параметров. При этом данный алгоритм должен позволять провести указанное сравнение в режиме реального времени.
К эконометрическим методам, дающим возможность осуществить алгоритмизацию данной задачи, следует отнести метод многомерной классификации — метод кластерного анализа.
В целом описание общего алгоритма решения задачи кластеризации сводится к следующему: требуется разбить п объектов, имеющих р признаков (переменных) на т кластеров по признаку наибольшей близости, так, чтобы каждый объект принадлежал только одному подмножеству разбиения (кластеру).
Объекты, принадлежащие одному и тому же кластеру, должны быть в определенной мере сходными, при этом параметры центра кластера характеризуют некоторый обобщенный объект или так называемый «эталонный образ», характеризующий данный кластер, в то время как объекты, принадлежащие другим кластерам, являются несходными или разнородными.
В качестве целевой функции (критерия) метода наиболее часто применяется значение функции, определенной как внутригруп-повая сумма квадратов отклонений от центра кластера до каждого из объектов, входящих в кластер. Кластеризация в случае применения данного алгоритма на каждом шаге его реализации объединяет два кластера (вначале каждый объект рассматривается как отдельный кластер). При этом необходимо, чтобы увеличение целевой функции было минимальным.
-n JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS
No. 6 (54) 2014 ' -
Расчет многомерных расстояний между объектами проводится на основе формулы эвклидовой метрики (1), согласно которой суммируются квадраты разностей значений по р-переменным между объектами I и j:
d=JX (xk - xlh
(i)
где бц — расстояние между объектами I и j; I и j — объекты кластеризации.
Значения всех признаков объектов объединены в исходную матрицу
X1p
X =
Xn1 Xnp
(2)
Далее по матрице признаков объектов рассчитываются многомерные расстояния по формуле (1) и объединяются в один кластер.
После объединения двух объектов или кластеров, расстояние между которыми должно быть минимальным, их факторы в основной матрице заменяются средним арифметическим их показателей.
Этот итерационный шаг повторяется до тех пор, пока все множество из п объектов не разделится на т кластеров. Следует отметить, что для получения значимых для дальнейшей интерпретации результатов необходимо, чтобы максимально близкие по расстояниям элементы объединялись в один кластер.
Данный метод позволяет объективно сопоставить аэропорты по уровню сборов, что позволяет оценить динамику изменения при переходе в зависимости от изменения моделей регулирования между кластерами или создания новой бизнес-модели управления аэропортовой инфраструктурой, которая при алгоритмизации будет выражаться в выделении отдельного кластера.
Для апробации подходов к алгоритмизации оценки эффективности моделей развития аэропортовой инфраструктуры можно оценить разделение на кластеры федеральных аэропортов в зависимости от уровня основных регулируемых и не-
- Кластер 1
Кластер 2
Кластер 3
-Кластер 4 -ж—Кластер 5
Кластер 6
-Кластер 7
Авиабезопасность Метеообеспечение Аэровокзал
Буксировка
Взлет-Посадка
Заправка
Керосин
Рис. 1. Средние значения ставки авиационных сборов по кластерам (нормированные значения, июль 2014 г., данные Транспортной клиринговой палаты)
1,20
1,00
0,80
0,60
0,40
0,20
0,00
№ 6 (54) 2014
регулируемых сборов, систематизируемых Транспортной клиринговой палатой на основе следующих действующих сборов (по состоянию на июль 2014 г. весь массив сборов включает более 20 наименований):
— стоимость услуг аэровокзала на одного пассажира;
— заправка в крыло за одну тонну керосина;
— стоимость одной тонны керосина;
— взлет-посадка, метеообеспечение и буксировка (с целью объективного сопоставления — для Боинга 737, наиболее распространенного типа воздушного судна на среднемагистральных перевозках).
Для получения сопоставимых данных стоимости уровня сборов их значения нормируются с целью учета размаха вариации.
Полученные в результате решения задачи кластеризации результаты указывают на то, что аэропорты содержательно можно разделить в зависимости от применяемой бизнес-модели на группы, а также при изменении подхода к регулированию развития аэропортовой инфраструктуры.
Анализ полученного распределения на кластеры представлен в табл. 1.
Средние значения кластеров свидетельствуют о том, что по отдельным позициям значения сборов стремятся к нижней границе цен, а по остальным имеют максималь-
Таблица 1
Анализ распределения федеральных аэропортов по уровню аэропортовых сборов
№ Участники кластера Группирующие переменные
1 Надым, Новый Уренгой, Петропавловск-Камчатский, Якутск Самый высокий уровень сборов за метеообеспечение, выше среднего заправка и керосин
2 Анадырь Самый высокий уровень сборов по всем видам, кроме метеообеспечения,заправки
3 Анапа, Астрахань, Владивосток, Екатеринбург, Краснодар, Омск, Хабаровск, Челябинск, Чита Низкий уровень затрат по всем видам сборов, кроме буксировки
4 Абакан, Архангельск, Волгоград, Казань, Когалым, Нальчик, Нижний Новгород, Пермь, Самара, Сочи, Тюмень, Улан-Удэ, Ульяновск, Уфа Самый низкий уровень затрат по всем видам сборов, кроме заправки
5 Салехард Самый высокий уровень затрат по сборам авиабезопасность, аэровокзал, керосин
6 Магадан, Мирный, Норильск Затраты существенно выше среднего, кроме сбора за заправку в крыло
7 Барнаул, Благовещенск, Владикавказ, Воронеж, Ижевск, Иркутск, Калининград, Кемерово, Красноярск, Магнитогорск, Махачкала, Минеральные Воды, Москва (Внуково), Москва (Домодедово), Москва (Шереметьево), Мурманск, Нижневартовск, Новокузнецк, Новосибирск, Ноябрьск, Оренбург, Ростов-на-Дону, Санкт-Петербург, Саратов, Ставрополь, Сургут, Сыктывкар, Томск, Ханты-Мансийск, Южно-Сахалинск Затраты существенно и равномерно ниже средних по всем видам сборов
No. 6 (54) 2014
JOURNAL OF APPLiED iNFORMATiCS
ные значения. При этом существенное превышение одного из показателей из средних значений может увеличить совокупный объем сборов, сделав стоимость услуг в данном аэропорту нерентабельной для авиакомпаний, или существенно повысить стоимость авиационных перевозок. Поэтому данный алгоритм можно применять не только для оценки результативности моделей регулирования развития аэропортовой инфраструктуры, но и для выбора направлений развития институциональной среды гражданской авиации.
Заключение
Анализ моделей развития аэропортовой инфраструктуры и состояния наземного обслуживания гражданской авиации России говорит о том, что наиболее значимыми показателями, характеризующими результативность деятельности аэропорта с позиции выбора методов промышленной политики, являются уровни ставок сборов.
Оценка практики установления стоимости наземного обслуживания указывает на то, что одни ставки сборов могут изменяться раз в несколько лет (например, буксировка, сбор за взлет-посадку), а другие — несколько раз в месяц (сбор за авиационный керосин). Поэтому оценку эффективности регулирования развития аэропортовой инфраструктуры следует проводить не реже чем раз в месяц. При этом меры промышленной политики должны включать в себя и создание новой бизнес-модели, которую необходимо менять не реже чем раз в год в случае совершенствования институциональной среды осуществления аэропортовой деятельности. Таким образом, алгоритмизация оценки эффективности модели развития аэропортовой инфраструктуры должна включать в себя возможность постоянной (не реже чем раз в месяц) переоценки сопоставления аэропортов по уровню сборов.
Следует отметить, что некоторые кластеры включают в себя значительное число
объектов. Поэтому для более точного анализа изменений нужно проводить сопоставление с помощью многомерной классификации не только на основе всей совокупности данных о сборах в федеральных аэропортах, но и внутри отдельных кластеров (например, кластера 7), используя при этом более широкий перечень анализируемых показателей.
Список литературы
1. Открытые данные Росавиации России http:// www.favt.ru/opendata/.
2. Официальный сайт ФАС России «Анатолий Го-ломолзин о динамике и перспективах развития пассажирских перевозок в Российской Федерации». URL: http://www.fas.gov.ru/fas-news/fas-news_35391.html.
3. Дик В. В., Павлековская И. В., Уринцов А. И. Особенности развития современных СППР для коллективного принятия управленческих решений. Материалы XIII научно-практической конференции. Современные информационные технологии в управлении и образовании: (тезисы к научному докладу). Сборник научных трудов. В 3 ч. М.: ФГУП НИИ «Восход», 2014. С. 79-85.
4. Емельянов А. А, Власова Е. А., Емельянова Н. З, Прокимнов Н. Н. Имитационное моделирование инвестиционных процессов // Прикладная информатика. 2012. № 2 (38). С. 93-99.
5. Рубин Ю. Б. Направления развития конкуренции в российской экономике // Современная конкуренция. 2011. № 6. С. 3-8.
6. Смирнова О. О., Смирнов О. А. Развитие конкурентных отношений на рынках наземного обслуживания в аэропортах: практика Российской Федерации и ЕС // Современная конкуренция.
2012. № 5.
7. Харитонов С. В., Дик В. В. Применение задач линейного программирования при управлении стоимостью компании // Прикладная информатика.
2013. № 3 (45). С. 122-126.
References
1. Otkrytye dannye Rosaviacii Rossii http://www.favt. ru/opendata/.
2. Oficial'nyj sajt FAS Rossii «Anatolij Golomolzin o din-amike i perspektivah razvitija passazhirskih perevo-
№ 6 (54) 2014
zok v Rossijskoj Federacii» http://www.fas.gov.ru/ fas-news/fas-news_35391.html.
3. Dik V. V., Pavlekovskaya I. V., Urintsov A. I. Osoben-nosti razvitiya sovremennyih SPPR dlya kollektivno-go prinyatiya upravlencheskih resheniy. Materialyi XIII nauchno-prakticheskoy konferentsii. Sovremen-nyie informatsionnyie tehnologii v upravlenii i ob-razovanii: (tezisyi k nauchnomu dokladu) Sbornik nauchnyih trudov. V 3 ch. M.: FGUP NII «Voshod», 2014, рр. 79-85.
4. Emelyanov A. A., Vlasova E. A., Emelyanova N. Z., Prokimnov N. N. Imitacionnoe modelirovanie inves-
ticionnyx processov. Prikladnaja informatika, 2012, no. 2 (38), pp. 93-99.
5. Rubin Ju. B. Napravlenija razvitija konkurencii v rossijskoj jekonomike. Sovremennaja konkurencija, 2011, no. 6. рр. 3-8.
6. Smirnova O. O., Smirnov O. A. Razvitie konkurent-nyh otnoshenij na rynkah nazemnogo obsluzhivani-ja v ajeroportah: praktika Rossijskoj Federacii i ES. Sovremennaja konkurencija, 2012, no. 5.
7. Kharitonov S. V., Dik V. V. Primenenie zadach line-jnogo programmirovanija pri upravlenii stoimost'ju kompanii. Prikladnaja informatika, 2013, no. 3 (45), рр. 122-126.
O. Smirnov, PhD in Physic & Mathematical, Moscow University of Industry and Finance «Synergy», smirnovoleg1952@mail.ru
S. Kharitonov, PhD in Economics, Moscow University of Industry and Finance «Synergy», skharitonov@mfpa.ru
Automation of efficiency estimation of airport infrastructure development
Analysis of models for the development of airport infrastructure and ground service of civil aviation of Russia suggests that the most significant indicators of the effectiveness of airport operations from the perspective of a choice of methods of industrial policy, are the levels of fees.
Evaluation of the establishment of the cost of ground maintenance indicates that some charges may vary as every few years (for example, the towing fee for take-off and landing), and others several times a month (fees for aviation kerosene). Therefore, the evaluation of the effectiveness of regulation for the development of airport infrastructure must be conducted no less than once a month, if industrial policies should include the creation of a new business model and at least once per year in the case of improving the institutional environment for the implementation of airport activity. Thus, the algorithmic evaluation of the effectiveness of the model for the development of airport infrastructure should include the possibility of permanent (at least once per month) revaluation mapping of airports on the level of charges.
Also it is shown that for a more precise definition of change is measured using a multi-dimensional classification is not only based on the totality of data on fees in the Federal airports, but also within individual clusters, while using a wider list of analyzed indicators.
Keywords: algorithmic, computational mechanisms, information systems, airport infrastructure, government regulation.
ч 137
