Чтение онлайн

Что касается сообщения Эресунд, то, когда закон о его строительстве был ратифицирован парламентом Дании в 1991 г., ежедневный транспортный поток в год открытия прогнозировался на уровне 8000–10 000 машин при контрольной цифре 10 000 машин в день, и 16 500–19 000 железнодорожных пассажиров [51] . Сообщение открылось для движения 1 июля 2000 г., и данные первых шести месяцев эксплуатации показали, что поток будет ниже ожидаемого [52] . Поэтому в январе 2001 г. датско-шведская администрация сообщения Эресунд согласилась снизить цены в попытке увеличить движение транспорта и доходы, но без особого успеха. В 2001 г., в первый полный календарный год эксплуатации, средний ежедневный транспортный поток составлял 8100 машин и 13 400 железнодорожных пассажиров, оба показателя оказались значительно ниже прогнозируемых.

Туннель под Ла-Маншем – не единственный крупный проект, испытавший серьезные трудности с получением прибыли. В таблице III.i туннель сравнивается с несколькими выбранными проектами [53] . Ниже мы более детально рассмотрим опыт прогнозирования спроса для ряда стран и исследований.

В Германии прогнозирование влияния транспортных инфраструктурных проектов основывается на всестороннем применении спрогнозированного спроса ко всей транспортной системе [54] . Несмотря на основательную подготовку, эти процедуры не гарантируют отсутствия ошибок прогнозирования, что подтверждается значительным отклонением фактических данных от прогнозируемых. При представлении прогнозов для Федерального инвестиционного плана Германии на 1985 г. данные «быстро изменяющегося сценария – 2000» касательно количества километров, пройденных машинами, оказались уже ниже фактических данных. Было не просто неправильно предсказано развитие железнодорожного грузопотока в отношении его объема, но даже одна из важнейших прогнозируемых тенденций оказалась неверной: вместо прогнозируемого роста произошло снижение объема грузоперевозок. Прогнозы для плана 1992 г. демонстрируют ту же тенденцию погрешности [55] . Тогда как прогнозы автомобильных грузоперевозок существенно ниже фактических тенденций, прогнозы железнодорожных грузоперевозок превышают фактические более чем на 100 процентов.

В Великобритании Министерство транспорта испытывает «обоснованное удовлетворение», если первоначальный прогноз транспортного потока в течение года после открытия данного участка дороги находится в пределах 20 процентов от фактического потока за этот год [56] . В исследовании, проведенном Министерством, выяснилось, что 22 из 41 проанализированной дорожной схемы находились в пределах этих показателей. В 19 схемах с более широким колебанием были примеры, когда разница между прогнозируемым и фактическим потоком колебалась в диапазоне от –50 до +105 процентов [57] .

В другом британском исследовании Счетная палата выявила 41 дорожный проект Министерства транспорта и Министерства по делам Уэлша, где фактический транспортный поток был настолько ниже прогнозируемого, что власти вполне могли принять более низкие проектные стандарты и сэкономить порядка 225 миллионов фунтов стерлингов. Таким же образом фактический транспортный поток для 27 проектов при дополнительных затратах примерно в 160 миллионов фунтов стерлингов оправдывал бы более высокие проектные стандарты, чем принятые [58] . Счетная палата отмечает, что власти не оценивали последствия неточных прогнозов для отдельных дорожных схем в свете фактических транспортных потоков, как и не пытались определить реальные суммы расходов и прибыли для таких схем. Таким образом, не было предпринято никаких попыток проанализировать опыт и извлечь соответствующие уроки, сделав ретроспективный анализ затрат и прибыли.

Прогнозирование железнодорожного движения представляется еще более проблематичным, чем прогнозирование автомобильного движения. Исследование, проведенное Министерством транспорта США, упомянутое в предыдущей главе, выявило, что фактически в каждом проекте расхождение между прогнозируемым и фактическим количеством пассажиров было больше, чем весь диапазон существенных переменных решения. Фактический пассажиропоток, составивший от 28 до 85 процентов (в среднем 65 процентов), оказался ниже, чем прогнозируемый, что означает фактическое отклонение от прогнозов от 38 до 578 процентов (в среднем на 257 процентов) [59] .

В исследовании, проведенном Научно-исследовательской лабораторией автомобильного транспорта, упомянутом в главе 2, прогнозируемый и фактический пассажиропоток сравнивался для девяти систем метрополитена. Только в двух из этих случаев прогнозируемый пассажиропоток практически достиг предсказанных цифр (фактический пассажиропоток оказался на 20 процентов ниже, чем прогнозируемый). Из остальных семи систем метрополитена в двух фактический пассажиропоток был на 20–50 процентов ниже прогнозируемого, в четырех – на 50–70 процентов, и в одной – на 70–90 процентов. Следовательно, отклонение прогнозируемого от фактического пассажиропотока в среднем составило более 100 процентов [60] .

В исследовании, проведенном Ольборгским университетом, упомянутом в главе 2, содержатся сопоставимые данные по прогнозируемому и фактическому транспортному движению для 210 железнодорожных и автодорожных проектов [61] . На рис. 3.2 показано распределение погрешности прогнозируемого транспортного потока для всех 210 проектов в выборке, разделенной на железнодорожные и автомобильные проекты. Погрешность определяется как разность фактического и прогнозируемого потока в процентах от прогнозируемого потока. Таким образом, абсолютная точность обозначается нулем. Погрешность –40 процентов, например, указывает, что фактическое движение было на 40 процентов ниже, чем прогнозируемое, тогда как погрешность +40 процентов подразумевает, что фактическое движение было на 40 процентов выше, чем прогнозируемое. Наиболее примечательной деталью на рис. 3.2 является впечатляющая разница между железнодорожными и автодорожными проектами. По железнодорожным проектам можно сделать следующие наблюдения (и здесь все заключения статистически значимы и, скорее всего, занижены):

• Средняя погрешность прогнозов пассажиропотока на железнодорожном транспорте –39 процентов (стандартное отклонение, ст. откл. = 52). Следовательно, фактический транспортный поток в среднем был на 39 процентов ниже, чем прогнозируемый, что означает завышение прогнозов в среднем на 65 процентов;

• Для железнодорожных проектов в 85 процентах случаев различие между фактическим и прогнозируемым движением составляет более ±20 процентов. Даже если мы удвоим пороговое значение погрешности до ±40 процентов, мы обнаружим, что в 74 процентах случаев разница между фактическим и прогнозируемым железнодорожным движением оказывается больше этих показателей;

• Существует серьезная и в высшей степени значимая проблема завышения прогнозов для железнодорожных проектов. В двух третях проектов прогнозы завышены более, чем на две трети.

В отношении автодорожных проектов мы выявляем следующие факты:

• Средняя погрешность прогноза автомобильного движения составляет 9 процентов (ст. откл. = 44), то есть фактическое автомобильное движение было в среднем на 9 процентов выше прогнозируемого;

• В автодорожных проектах в 50 процентах случаев разница между фактическим и прогнозируемым движением составила более ±20 процентов. Если мы удвоим пороговое значение погрешности до ±40 процентов, в 25 процентах случаев разница между фактическим и прогнозируемым движением окажется больше этого показателя;

• Не существует значимой разницы между частотностью завышенных и заниженных прогнозов для автомобильного движения.

Анализируя различие между железнодорожными и автодорожными проектами, мы обнаружили с высокой степенью достоверности, что прогнозы пассажиропотока на железнодорожном транспорте более необъективны (завышены), чем прогнозы автомобильного движения. Однако указаний на значимое различие между стандартными отклонениями для железнодорожных и автомобильных прогнозов нет; в обоих случаях они высоки, что говорит о значительной доле неопределенности и, следовательно, риска для обоих типов прогнозов.

Теперь мы обратимся к выяснению причин недостоверности прогнозов движения транспорта [62] .

Как уже говорилось, доступные данные о точности прогнозов движения выявляют довольно низкую степень надежности профессионального прогнозирования. Тщательная диагностика причин обеспечит лучшее понимание множества факторов, ответственных за ошибочные прогнозы [63] . Мы выделяем семь причин неудачных прогнозов.