Анализ эффективности экономических механизмов управления безопасностью полетов Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ВВопросы управления

УДК 338.242.4:351.814.2

анализ эффективности экономических механизмов управления

безопасностью полетов

е.в. варюхина,

младший научный сотрудник E-mail: [email protected] Центральный аэрогидродинамический институт им. профессора Н.Е. Жуковского

в.в. клочков,

доктор экономических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории экономической динамики и управления инновациями E-mail: [email protected] Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

В статье исследуется экономическая заинтересованность авиакомпаний в повышении безопасности полетов. После авиационных катастроф авиационные компании несут как прямые убытки, которые могут быть застрахованы, так и косвенные: простои техники, судебные издержки, повышение страховых премий и многое другое. Основные косвенные убытки вызваны снижением спроса на перевозки из-за боязни пассажиров. Существует распространенное мнение, что естественный рыночный механизм повышения безопасности полетов является достаточным стимулом для авиакомпаний. Однако, как показывают исследования, потери авиакомпаний, вызванные авиационными катастрофами, достаточно малы. Таким образом, актуальна проверка гипотезы экономистов либерального направления о том, что рыночного механизма достаточно для повышения безопасности полетов. Для этого необходима разработка аналитических моделей, позволяющих проводить анализ в общем виде. Анализ статистических данных показал, что гипотеза о взаимосвязи уровня

безопасности полетов и спроса на авиаперевозки не противоречит реальным данным. Построена модель влияния уровня безопасности полетов на пассажиро-оборот. На основе разработанной модели проведено математическое моделирование и сравнение экономических механизмов, побуждающих авиакомпании к повышению безопасности полетов: рыночных стимулов, государственного вмешательства в виде компенсационных выплат пострадавшим после авиационного происшествия и комбинированного механизма, который включает как потери вследствие снижения спроса на авиаперевозки, так и компенсационные выплаты. Показано, что на современном этапе развития гражданской авиации государственное вмешательство необходимо для стимулирования повышения безопасности полетов.

Ключевые слова: авиаперевозки, безопасность полетов, рыночный механизм, государственное регулирование, эффективность, математическое моделирование

Введение

В настоящее время безопасность полетов в России находится на гораздо более низком уровне, чем в других развитых странах. Уровень риска попадания в авиационное происшествие в России существенно выше, чем в США (рис. 1).

Безопасность полетов - понятие комплексное, это безопасность обеспечивается на всех уровнях -от конструкции изделий авиационной техники и инфраструктуры до производства и эксплуатации, от обучения персонала до организации его работы. В основе обеспечения безопасности полетов лежит превентивное обеспечение безопасности, т.е. активное управление безопасностью полетов, которое осуществляется в соответствии с основными принципами теории управления. Прежде всего необходима обратная связь между практикой эксплуатации авиационной техники, между расследованием авиационных инцидентов и предпосылок к ним и принципами и технологиями проектирования, производства и эксплуатации авиационной техники, подготовкой персонала. На основе реального опыта должны совершенствоваться документы, регламентирующие эксплуатацию, производство, проектирование авиационной техники и прочих элементов авиатранспортных систем. Насколько эффективно реализуется управление безопасностью полетов в нашей стране и в чем основные причины неудовлетворительного состояния в этой сфере?

5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1

0,5 0 0— О 1992 1996

2000 2004

Российская Федерация О США

Источник: URL: http://www.ntsb.gov/aviationquery/index.aspx.

URL: http://www. rita. dot.gov/bts/sites/rita. dot. gov.bts/files/subj ect_areas/airline_informa-

tion/air_carrier_traffic_statistics/airtraffic/annual/1981_present.html.

URL: http://old.favt.ru/vp/vpa.

Рис. 1. Количество жертв на миллиард пассажиро-километров в Российской Федерации и США в авиационных происшествиях в 1992-2011 гг. [7]

Прежде всего, имеет место правовой вакуум в сфере обеспечения безопасности. В России существует множество органов, отвечающих за безопасность полетов, и при этом не существует единого государственного органа, объединяющего усилия всех видов авиации в работе по предотвращению авиационных происшествий. Согласно утвержденным постановлением Правительства РФ от 18.06.1998 N° 609 «Правилам расследования авиационных происшествий и авиационных инцидентов с гражданскими воздушными судами в РФ» (ПРАПИ) полномочия и ответственность специально уполномоченного федерального органа исполнительной власти в области расследования авиационных происшествий с гражданскими воздушными судами возложены на Межгосударственный авиационный комитет (МАК). Однако продекларированная в соответствующем соглашении правопреемственность МАК по осуществлению функций Госавианадзора СССР в части, касающейся государственного надзора за профилактикой авиационных происшествий в гражданской авиации, не определена ни одним из более поздних актов, регламентирующих деятельность МАК. В положении о Минтрансе России эта функция также не предусмотрена [5].

Органы, отвечающие за безопасность полетов, до сих пор (по состоянию на 2014 г.) констатируют, что они не имеют полномочий в части системного обеспечения безопасности полетов, т.е. обеспечения обратной связи между расследованием инцидентов

(в том числе катастроф) и эксплуатанта-ми, а также производителями авиационной техники [1]. В 2011 г. Государственным центром «Безопасность полетов на воздушном транспорте» было проведено 37 специальных исследований по 124 отказавшим изделиям авиационной техники. В 25 заключениях центра содержатся рекомендации по устранению конструктивно-производственных недостатков. К сожалению, отечественные

2008

О 2011

разработчики авиационной техники не всегда проявляют должное внимание к этой информации. Следствием этого можно считать увеличение числа авиационных происшествий, связанных с отказами авиационной техники в полете. В 2011 г. по этим причинам произошло четыре катастрофы [1].

Формирование государственной политики в сфере обеспечения безопасности полетов также проходит неудовлетворительным образом. Проекты правовых и нормативных документов по вопросам безопасности полетов зачастую подвергаются корректировке без учета мнений специалистов в области безопасности полетов, что приводит к их несовершенству [5].

Зачастую даже существующие законы и предписания не выполняются или выполняются некорректно. В ходе проверок территориальных органов Федерального агентства воздушного транспорта было подтверждено, что оценка уровня безопасности полетов в авиакомпаниях в ряде случаев делается недостаточно объективно:

- не проводится анализ повторяемости авиационных событий и характера нарушений, приведших к событию;

- не дается оценка мероприятий, реализованных в авиакомпании, их достаточности и эффективности;

- не оценивается достаточность принятых мер по выполнению рекомендаций, содержащихся в распорядительных и информационных документах Росавиации [1].

Нарушаются основополагающие принципы управления в социально-экономических системах: совмещаются функции планирования и контроля, наблюдаются конфликты интересов. Нередки случаи, когда в нарушение ПРАПИ в комиссию по расследованию авиапроисшествия назначают лиц, которые были ответственны за полет, приведший к расследуемому происшествию [5]. Также (согласно распространенному экспертному мнению) среди чиновников, работающих в сфере авиационной безопасности, встречаются некомпетентные лица без профильного образования и опыта работы в сфере обеспечения безопасности полетов, которые не учитывают мнения специалистов при принятии решений [6].

Упомянутых проблем и противоречий достаточно, чтобы сделать вывод о том, что государственное регулирование безопасности полетов в России находится на неудовлетворительном уровне. Однако в профессиональном сообществе,

особенно среди эксплуатантов, наблюдается активное противодействие необходимому усилению государственного контроля за безопасностью полетов. Характерно утверждение бывшего летного директора ряда крупных российских авиакомпаний А.И. Ситнянского [6], который отмечал, что в общество вбрасывается абсолютно абсурдная и лживая мысль о том, что российский чиновник больше заинтересован в безопасности полетов, чем сам эксплуатант, о том, что ради прибыли авиакомпания готова рисковать жизнью своих сотрудников и пассажиров. Разумеется, это не так. Любой генеральный директор знает, катастрофа несет авиакомпании такие имиджевые и финансовые потери, что может полностью уничтожить бизнес.

Однако столь оптимистические представления об эффективности естественных экономических стимулов опровергаются опытом ослабления государственного контроля за авиацией в 1990-х гг. в России, а также опытом функционирования гражданской авиации в США сразу после дерегулирования в 1980-х гг., когда критически увеличилось количество авиакатастроф. Кроме того, в российском бизнесе только начинает укрепляться такое понятие, как «деловая репутация», и не стоит переоценивать силу этого механизма.

Насколько эффективно естественные рыночные силы стимулируют повышение безопасности полетов? После авиационных происшествий (катастроф), помимо непосредственных потерь (таких как потеря имущества, выплаты пострадавшим или их родственникам и т.п.), авиакомпании также несут косвенные потери:

- невозможность использования оборудования;

- снижение производительности труда персонала;

- расследование и уборка места происшествия;

- увеличение в будущем страховых премий;

- судебные издержки;

- затраты, связанные с сокращением спроса на

авиаперевозки.

Падает доверие потенциальных пассажиров к воздушному транспорту, что заставляет их отказываться от поездок или выбирать иные виды транспорта. Причем если риск прямых потерь является страхуемым, то риск сокращения спроса таковым не является. На этом основании экономисты либерального направления полагают, что угроза сокращения спроса и доходов, наряду с угрозой прямых потерь, заставляет авиакомпании обеспечивать по возможности более высокий уровень безопасности

полетов. Таким образом, на первый взгляд в данной сфере действуют естественные, рыночные обратные связи между уровнем безопасности полетов и доходами авиакомпаний, которые автоматически будут заинтересованы в повышении уровня безопасности. Однако в работе [8] было показано (эконометричес-кими методами), что потери самих авиакомпаний вследствие сокращения спроса на авиаперевозки после авиационных происшествий (как ни парадоксально) достаточно малы. Кроме того, сокращение доходов носит краткосрочный характер, а на долгосрочных интервалах нивелируется. Рассматривались изменения капитализации авиакомпаний, т.е. фактические изменения курсов их акций, которые в свою очередь представляют собой рыночную оценку их дисконтированных будущих доходов, и неудивительно, что краткосрочные спады этих доходов сглаживаются. Указанное исследование было проведено в начале так называемого дерегулирования авиаперевозок в США. По его результатам (а также по результатам более поздних исследований [9, 10], опирающихся на основополагающую работу в методологическом отношении [8]) было признано, что рыночные силы недостаточно эффективно обеспечивают заинтересованность авиаперевозчиков в повышении безопасности полетов, и в этом отношении необходим жесткий государственный контроль. Помимо прямого администрирования государство может реализовать и экономические механизмы, стимулирующие авиакомпании к повышению безопасности полетов. Прежде всего может быть предусмотрено наложение компенсационных выплат на авиакомпании в случае авиационного происшествия. Причем в общем случае компенсационные выплаты взимаются не только для возмещения ущерба, но и для стимулирования, т.е. их уровень может быть не привязан непосредственно к уровню ущерба при авиационном происшествии.

Далее исследуем, какой из механизмов управления безопасностью полетов является более эффективным: естественные рыночные механизмы, налагаемые государством компенсационные выплаты, или комбинация естественных рыночных сил и компенсационных выплат. Для анализа эффективности каждого из описанных механизмов были разработаны математические модели изменения прибыли авиаперевозчика при внедрении технологии повышения безопасности полетов путем замены парка на более современный, позволяющий повышать безопасность полетов, в

зависимости от влияния различных факторов. В статье рассмотрен такой способ повышения безопасности полетов, как замена парка самолетов на изделия нового поколения, которые обеспечивают и более высокий уровень безопасности полетов в составе авиатранспортной системы. Однако вместо замены парка воздушных судов можно рассмотреть замену прочих элементов авиатранспортной системы: диагностического оборудования, аэродромной инфраструктуры, системы контроля, авиационных тренажеров, а также изменение системы подготовки экипажей или организации летной работы, и т.д.

Модель зависимости спроса на авиаперевозки от уровня риска авиационного происшествия

В этой модели рассматривается выбор пассажиров, дифференцированных по пдох доходным группам, между воздушным и наземным транспортом в дальнем сообщении. Считаем, что на определенную долю дохода сверх прожиточного минимума пассажир совершает дальние поездки в течение года, выбирая наиболее выгодный себя вид транспорта. В составе полной стоимости пассажиро-километ-ра учитываются как прямые денежные затраты (тариф), так и упущенная выгода (стоимость часа рабочего времени пассажира, зависящая от дохода индивида):

а

=Pk +

MJ ß

(1)

где рк - тариф в расчете на пассажиро-километр; k - вид транспорта;

Р - количество рабочих часов в месяц (что позволяет приблизительно оценить стоимость часа времени пассажира как МУ);

/Р

М . - месячный доход представителя 7-й доходной группы (7 = пдох);

vk - рейсовая (средняя, от начала до окончания поездки) скорость к-го вида транспорта. Как правило, пассажир выбирает для поездки тот вид транспорта, который обеспечивает ему меньшее значение полной стоимости пассажиро-километра.

Определяется максимальная дальность поездок, совершаемых в течение года пассажирами из каждой доходной группы, для различных видов транспорта:

V

Lk = ЩМ, - Mmm )a

Pk +

Ml

Vk ß ,

(2)

где МтП - прожиточный минимум;

а - доля разности между годовым доходом и прожиточным минимумом, расходуемая на поездки.

Суммируя дальности поездок для тех доходных групп, чьи представители выберут авиатранспорт, умноженные на численность населения в каждой доходной группе, получим пассажирооборот воздушного транспорта, выражаемый в пассажиро-километрах:

W = 1 A, n L

(3)

1=1

где A. = ■

II C о,с

пасс.-км,

> С < C

ЖЦ

пасс.-км, , жц :

пасс.-км, "пасс.-км!

п. - численность населения в 1-й группе;

т-ав . ^

- дальность 7-й поездки. Чтобы оценить влияние безопасности полетов на пассажирооборот, введем мультипликатор который будет связывать пассажирооборот, рассчитанный описанным образом на основе распределения населения по доходам, и фактический пассажирооборот, учитывающий также уровень безопасности полетов, т.е.

К= ^. (4)

Мультипликатор линейно зависит от десятичного логарифма вероятности происшествия, т.е. имеет вид

^ = а 1°&о(Уав ) + Ь (5)

где Уав - субъективная оценка вероятности попадания в авиационное происшествие в расчете на пассажиро-километр;

а и Ь - коэффициенты, находятся таким образом, чтобы расчетный пассажирооборот максимально коррелировал с реальными данными. Вероятность попадания в авиационное происшествие считается как скользящее среднее количество жертв в катастрофах на пассажиро-километр за п мес., где п характеризует среднее время «забывания» происшествия потенциальными пассажирами и находится так, чтобы прогнозный пассажирооборот также максимально коррелировал с реальными данными.

Такая спецификация эмпирической модели была выбрана по аналогии с законом Вебера - Фехнера [2], согласно которому психологическая реакция на воздействие (точнее, ее измеримый показатель) пропорциональна логарифму интенсивности этого

воздействия. Аналогично, как показывает статистика рынков авиаперевозок, хотя каждая катастрофа повышает аварийность на несколько порядков, реальный же пассажирооборот меняется на проценты или, в крайнем случае, на десятки процентов.

В расчете по описанной модели использовались следующие данные: коэффициент связи между доходом и стоимостью часа Р = 1/200 (считаем, что в месяце 25 рабочих дней, в рабочем дне - 8 рабочих часов). Доля расходов на дальние поездки сверх прожиточного минимума а = 5%. И хотя среднедушевой доход принят равным таковому в США, для описания неравномерности распределения денежных доходов среди доходных групп использовано распределение, основанное на официальных данных по России1. Рейсовая скорость самолета принята равной V = 800 км/ч; скорость железнодорожного транспорта vжд = 50 км/ч; стоимость пассажиро-километра на авиатранспорте и железнодорожном транспорте рав = 0,15 долл./пасс.-км и ржд = 0,12 долл./пасс.-км соответственно2. Оценка вероятности происшествия на самолете считается как отношение количества жертв авиакатастроф [1] к пассажирообороту гражданской авиации США в 2000-2012 гг.3.

Реальный пассажирооборот в США в 2000-2012 гг. представлен на рис. 2. Пассажирооборот рассчитан на основе описанной модели, а субъективная оценка безопасности полетов по годам рассчитана как скользящее среднее количество жертв в катастрофах на пассажиро-километр за п месяцев, где число п - характерный период «забывания».

Представленные графики отражают изменение дохода населения, численности населения и уровня безопасности полетов в США. Анализ данных рис. 2 свидетельствует, что после катастрофы 09.09.2001 при увеличении вероятности происшествия в 50 раз при характерном времени забывания п = 3 года провал реального спроса на авиаперевозки, так же как и расчетного, практически совпадает при следующих значениях коэффициентов функции (у): а = -0,1, Ь = 0,4.

Напомним, что мультипликатор характеризует связь пассажирооборота, определяемого численностью и распределением доходов Ж, и

1 The United States Census Bureau: URL: http://www.census. gov/hhes/www/cpstables/032012/hhinc/toc.htm.

2 URL: http://www.kayak.ru. URL: http://www.amtrak.com.

3 URL: http://www.rita.dot.gov/bts/sites/rita.dot.gov.bts/files/ subject_areas/airline_information/air_carrier_trafFic_statistics/ airtraffic/annual/1981_present.html.

Пасс.-км 1,0E+12

8,0E+11 -

6,0E+11

4,0E+11 -

2,0E+11 -

0,0E+00--

2000

Рис. 2. Реальный пас-1,8Е-06 сажирооборот, расчетный пассажироо-борот и субъективная 1,4Е-06 оценка безопасности полетов в США в 2000-2012 гг. (неизменное расслоение)

1,0E-06

-- 6,0E-07

-- 2,0E-07

-1-1-1-1-1-

2002 2004 2006 2008 2010 2012

о-... Пассажирооборот реальный —о— Пассажирооборот расчетный, п = 3 года м— Субъективная оценка безопасности полетов (правая шкала)

-2,0E-07

пассажирооборота, определяемого помимо численности и распределения доходов также уровнем безопасности полетов . Был проведен дисперсионный анализ построенной регрессионной модели Ц> (V). Значение критерия Фишера составило 26,1 (для 13 измерений) при критическом значении 8,7 со статистическим уровнем значимости 0,05. Таким образом, гипотеза о влиянии безопасности полетов на пассажирооборот не отвергается с уровнем значимости 0,05. Коэффициент детерминации построенной регрессионной модели (у) составляет 94%.

Объяснением несоответствия спада реального и расчетного пассажирооборотов в 2008 г. может послужить то, что в расчетах не учтено реальное из-

Пасс.-км 1,0Е+12

8,0E+11

6,0E+11

4,0E+11

2,0E+11

0,0E+00

2000 2002 2004

....0.... Пассажирооборот реальный

2006 2008 2010 2012 и— Пассажирооборот расчетный, п = 3 года Субъективная оценка безопасности полетов (правая шкала)

менение распределения доходов, хотя меняются не только средние значения доходов. Можно предположить, что в кризис произошло большее расслоение населения по доходам, в результате чего потенциальных пассажиров стало меньше, следовательно, реальный спад пассажирооборота существеннее. Также вследствие того, что в модели учитывались лишь туристические поездки и не учтены деловые, а деловая активность в кризис снизилась. Этот фактор в модели не рассматривался.

Иллюстративный расчет, учитывающий помимо изменения среднего дохода также некоторое (гипотетическое) изменение распределения доходов в 2008-2009 гг. (в сторону большего расслоения), приведен на рис. 3. Однако этот расчет основан не

1,8Е-06

1,4E-06

1,0E-06

6,0Е-07 Рис. 3. Реальный пассажирооборот, иллюстративный расчетный пассажироо-борот и субъективная оценка безопасности полетов в США в 2000-2012 гг. (изменяющееся расслоение доходов)

2,0E-07

-2,0E-07

на реальных данных об изменении распределения доходов в США, а на гипотетическом примере такого изменения.

Модели изменения прибыли авиакомпании в зависимости от уровня безопасности полетов и уровня компенсационных выплат при авиационном происшествии

Естественные рыночные стимулы к внедрению технологий повышения безопасности полетов. Проведенный анализ показывает, что гипотеза о влиянии безопасности полетов на пас-сажирооборот не может быть отвергнута. Теперь проанализируем, может ли рынок результативно регулировать безопасность полетов воздействием на авиаперевозчиков.

При повышении безопасности полетов авиакомпании могут рассчитывать на повышение спроса на перевозки и выручки. Таким образом, чтобы оценить их заинтересованность во внедрении технологий повышения безопасности полетов, необходимо рассмотреть изменение совокупной прибыли авиакомпаний после внедрения технологий повышения безопасности полетов. Для примера в качестве меры повышения безопасности полетов рассматривается замена старой авиационной техники на новую.

Здесь рассматривается не связь возраста конкретного воздушного судна и уровня безопасности полетов, а связь поколения авиационной техники и уровня безопасности полетов. Считается, что более современные типы воздушных судов изначально разрабатываются в соответствии с более жесткими нормами летной годности, при их создании учитывается опыт эксплуатации и расследования инцидентов с воздушными судами предыдущих поколений. Расширяется и состав бортового оборудования, нацеленного на повышение безопасности полетов. По мере ужесточения норм запрещается эксплуатация воздушных судов, не оборудованных теми или иными системами. В целом тезис о том, что более современные поколения авиационных технологий обеспечивают и более высокий уровень безопасности полетов, подтверждается реальной динамикой уровня безопасности полетов с начала развития реактивной гражданской авиации до наших дней. Разумеется, сыграли роль и организационные усовершенствования, но в основном прогресс безопасности полетов был обеспечен технологиями.

Построена математическая модель влияния естественных рыночных механизмов стимулирования (т.е. повышения спроса на перевозки при повышении безопасности полетов) на изменение прибыли авиакомпании, в которой учитывается изменение пассажирооборота, удельного расхода топлива, стоимости технического обслуживания и ремонта воздушных судов и амортизация судов нового типа. Также в модели могут учитываться прочие косвенные издержки при авиапроисшествиях, такие как невозможность использования оборудования, снижение производительности труда персонала, расследование и уборка места происшествия, увеличение в будущем страховых премий, судебные издержки.

Пассажирооборот после замены авиапарка на новые воздушные суда равен

ЖНов =Цу„0вЖ,

где - мультипликатор связи между пассажи-рооборотом и безопасностью полетов после замены авиапарка на новые воздушные суда;

''ЛОХ

W = £4 n, La

А,- =-

пасс.-кмг

L=

1, C

о,с

12(M, - M

> C ЖД

пасс.-км

< C жд •

пасс.-км пасс.-км

J)a

pk +- M г

Пассажирооборот до замены старой техники определяется по формуле

Ж = и Ж

стар ^„„р '

где - мультипликатор связи между пассажироо-боротом и безопасностью полетов до замены старой техники на новые воздушные суда.

Изменение прибыли авиакомпании равно

= Р нов — Р стар = Жнов (рав — °нов — РГСМ £нов —

—с — С у ) - Ж

новТОНР косв т нов/ стар (Р ав РГСМ £стар СстарТОиР СкосвУстар)

где Жнов - пассажирооборот после замены авиапарка на новые воздушные суда; Рав - тариф в расчете на пассажиро-километр; анов - средняя ставка амортизации в расчете на пассажиро-километр для нового типа самолетов,

РГСМ - цена авиатоплива (горючего и смазочных материалов);

£нов - удельный расход топлива в расчете на пассажиро-километр воздушных судов нового типа;

!=i

Изменение прибыли 6,0E+07

4,0E+07

2,0E+07

0,0E+00

-2,0E+07

-4,0E+07

-6,0E+07

-8,0E+07

-1,0E+08

" ■

2 « -- Ж i \ T : ♦ ? ' ♦

n i □ _ о t I □ T ■ „ a * ^ i

s / * ♦ ! T ♦

[ ] t □ ! П + 1 1 1

u A □ * D i \

:

0,0E+00 5,0E-10

♦ 0hob = 14,0 r/nacc.-Ж gH0B = 18,0 r/nacc.-□ gH0B = 18,0 r/nacc.-

1,0E-09 1,5E-09 2,0E-09 2,5E-09 3,0E-09 3,5E-09

Оценка вероятности происшествия

■ 0нов = 15,0 г/пасс.- А gH0B = 16,0 г/пасс.- °дНОв = 17,0 г/пасс.- дНОв = 19,0 г/пасс.- + gH0B = 20,0 г/пасс.- Лднов = 21,0 г/пасс.-

Рис. 4. Изменение прибыли авиакомпании в зависимости от оценки вероятности происшествия и удельного расхода топлива в расчете на пассажиро-километр для нового типа самолетов, долл.

с - стоимость технического обслуживания

новТОиР

и ремонта (ТОиР) воздушных судов нового типа в расчете на пассажиро-километр; Скосв - прочие косвенные издержки авиакомпании после авиапроисшествия; Жстар - пассажирооборот до замены старой техники авиапарка на новые воздушные суда; £стар - удельный расход топлива в расчете на пассажиро-километр воздушных судов, соответственно, старого и нового типа; с - стоимость технического обслужива-

старТОиР

ния и ремонта воздушных судов старого типа в расчете на пассажиро-километр. В расчете по этой модели использовались следующие значения параметров: удельный расход топлива gстар = 20 г/пасс.-км; цена ГСМ рГСМ = = 1 000 долл./т; амортизация нового самолета анов = = 0,01 долл./пасс.-км (оценка приведена в работе [41); сстар = с = 0,01 долл./пасс.-км; С =

V Л/э сгартоир новтоиР ' косв

= 50 млн долл.; численность населения России приближенно принята равной 143 млн чел.; прожиточный минимум - 170 долл./мес. Распределение

доходов в России взято из официальной статистики Росстата4 .

Для простоты не учитываются затраты на переобучение экипажей на новый тип воздушных судов, на получение нового сертификата эксплуатанта и т.п., поскольку они по порядку величины ниже перечисленных статей расходов. Значения изменения прибыли авиакомпаний гражданской авиации России (пассажирооборот рассчитан на основе описанной структурной модели) приведены на рис. 4. Проведены параметрические расчеты для различных уровней удельного расхода топлива нового типа авиатехники.

Изменение прибыли может быть положительным, т.е. авиакомпания будет заинтересована обновлять парк, при недостижимых на рассматриваемый день показателях. Например, по заявленным характеристикам новый самолет Boeing 787 будет обеспечивать крейсерский удельный расход топлива на уровне 16 г/пасс.-км, а расход эксплуатируемых в настоящее время самолетов составляет 23 г/пасс.-км.

4 URL: www.gks.ru.

Таким образом, для обеспечения экономической эффективности смены самолета на новый тип с расходом топлива на уровне 16 г/пасс.-км вероятность авиационного происшествия должна быть снижена на порядок. При отрицательных значениях изменения прибыли потребуется государственное вмешательство для стимулирования смены самолетов на более безопасные. С увеличением уровня расхода топлива нового типа самолетов стимулы к смене самолета становятся еще слабее. Новые воздушные суда могут быть экономичнее и безопаснее прежних, но не настолько, насколько раньше, когда сам по себе экономический выигрыш от смены самолета на более совершенный был достаточным стимулом, чтобы оправдать замену имеющихся воздушных судов, еще обладающих летной годностью.

Необходимо отметить, что если модель влияния безопасности полетов (1)-(5) на пассажирооборот неверна, и такое влияние слабо или отсутствует -. тогда тем более необходимо государственное регулирование авиаперевозчиков.

Государственное вмешательство как стимул к внедрению технологии повышения безопасности полетов. Предположим, что в случае происшествий авиакомпании выплачивают пострадавшим или их представителям компенсацию за ущерб в таком размере, что она компенсирует риск-нейтральному потребителю ожидаемые потери, и уровень безопасности не влияет на спрос на перевозки. Аналогично модели для естественных рыночных сил построена мате-

Пассажирооборот после замены авиапарка на новые воздушные суда и до замены старой техники в этом случае не изменится, т.е.

Жтар = Жнов =Цу„,рЖ -

Изменение прибыли авиакомпании составит АР = Р —Р =

нов стар

= Ж (Рав — «нов " нов /) —

—Ж (рав — ргСМ § стар — СстарТОиР — Устар/),

где / - компенсационные выплаты за авиационное происшествие, долл.

Эта модель позволяет оценить уровень компенсационных выплат, который будет эффективен для регулирования безопасности полетов при заданном уровне оценки безопасности происшествия после внедрения новых технологий. Считаем, что размер компенсационных выплат за катастрофу должен составлять совокупный доход всех (погибших) пассажиров самолета, который они могли бы получить, дожив до возраста выхода на пенсию. Диапазон компенсационных выплат выбран таким образом, чтобы охватить все доходные группы потенциальных пассажиров, так как сопоставляется механизм компенсационных выплат с естественным механизмом, где пассажиры оценивают свой риск исходя из своего личного дохода.

В расчетах по этой модели использовались данные, аналогичные данным в модели естественных рыночных сил: удельный расход топлива §стар = = 23 г/пасс.-км, § = 16 г/пасс.-км (рис. 5).

матическая модель изменения прибыли в зависимости от изменения оценки вероятности происшествия и уровня компенсационных выплат. В ней учитываются ком -пенсационные выплаты, амортизация судов нового типа, изменение удельного расхода топлива, стоимости технического обслуживания и ремонта воздушных судов, не учитываются ко с венные издержки.

Изменение прибыли

4 000-

3 000

2 000

1 000

-1 000-

-2 000

+

о ж

X ▲

+

о ж

X

▲ ■

д

X *

д

5E-10

1E-09

1,5E-09

2E-09

5E-09!

09

Оценка вероятности происшествия

Д/ = 40 млн долл. ■ /= 80 млн долл. Л / = 120 млн долл. х / = 160 млн долл. Ж/ = 200 млн долл. О / = 240 млн долл. + / = 280 млн долл. - / = 320 млн долл. - / = 360 млн долл. ♦ / = 400 млн долл.

Рис. 5. Изменение прибыли в зависимости от оценки вероятности происшествия и компенсационных выплат за отказ для механизма компенсационных выплат

0

0

3

3 800 2 800 1 800 800 -200 -1 200 -2 200

+

о ж

X ▲

+ о

ж

х ▲

5E-10

+

о Ж

X ▲

о

1E-09

1,5E-09

2E-09

l5E-09i

Рис. 6. Изменение прибыли в зависимости от оценки вероятности происшествия и компенсационных выплат за отказ для механизма комбинации компенсационных выплат и естественных сил

3E-

А

09

О +

0f = 40 млн долл. шf = 80 млн долл. of = 240 млн долл. +f = 280 млн долл.

£ f = 120 млн долл. - f = 320 млн долл.

Оценка вероятности происшествия

xf = 160 млн долл. х f = 200 млн долл. — f = 360 млн.долл. + f = 400 млн долл.

Например, компенсационные выплаты в 40 млн долл. не будут эффективными для всех значений оценки уровня безопасности полетов, а компенсационные выплаты больше 200 млн долл. могут быть серьезным стимулом для авиакомпании к смене самолета на новый, при уменьшении оценки вероятности происшествия с 2-10-9 пасс.-км-1 до 10-9 пасс.-км-1. При формировании ужесточенных норм для стимулирования повышения безопасности полетов необходимо учитывать технически достижимый и экономически оправданный уровень безопасности полетов на данном уровне развития техники.

Комбинированный механизм стимулирования внедрения технологии повышения безопасности полетов. Этот механизм учитывает как падение спроса на перевозки и прочие косвенные издержки, так и возмещение ущерба пострадавшим от происшествия. Построена математическая модель изменения прибыли в зависимости от изменения оценки вероятности происшествия и уровня компенсационных выплат. В этой модели учитываются компенсационные выплаты, амортизация судов нового типа, изменение пасса-жирооборота, удельного расхода топлива, стоимости технического обслуживания и ремонта воздушных судов и прочие косвенные издержки.

Пассажирооборот после замены авиапарка на новые воздушные суда, обеспечивающие большую безопасность полетов, равен Жнов = ц^ Ж. Пассажирооборот до замены старой техники -

Изменение прибыли авиакомпании будет равно

= Пнов — Пс1зр = Щ10в (рз& — анов — рТсм £Нов _ -с - С ш - ш f) -

новТОнР косв т нов т НОВ ^ /

(р

ав ргсм § стар СстарТОнР ^косв ^стар ^сгарЗ^) .

В расчете по этой модели использовались данные, аналогичные данным в модели естественных рыночных механизмов и модели государственного регулирования. Как и в случае применения компенсационных выплат, значение компенсационных выплат около 40 млн долл. не является для авиакомпании достаточно действенным стимулом к замене техники на новую, более безопасную, для любого уровня оценки вероятности происшествия (рис. 6). При значениях компенсационных выплат более 160 млн долл. авиакомпании выгоднее повышать безопасность, закупая новую технику.

Сравнение механизмов стимулирования обновления парка. Относительное изменение прибыли для механизма компенсационных выплат и комбинированного механизма в зависимости от оценки вероятности происшествия и размера компенсационных выплат представлено на рис. 7.. Например, механизм компенсационных выплат позволяет повысить прибыль авиакомпании на 9% путем приобретения нового типа самолетов, позволяющего повысить безопасность полетов с 2-10-9 до 1-10-9. Комбинированный механизм позволяет повысить прибыль авиакомпании на 12% при таких же условиях.

0

Изменение прибыли 0,5-

0,4 0,3 0,2 0,1 0 -0,1 -0,2 -0,3

11

? • о

i I ........•.............................................. 0 .............................................8.........

~k..............................*..................... д ▲ ........д..............................♦........ 8

> f X - 2 ....................s...............................! \ %

8 1 x j

.......................................................Q

.......................................................V

Рис. 7. Относительное изменение прибыли для разных механизмов воздействия на безопасность в зависимости от оценки вероятности происшествия и размера компенсационных выплат

0

5Е-10 1Е-09 1,5Е-09 2Е-09 2,5Е-09 3Е-09

Оценка вероятности происшествия ▲ f = 200 млн долл. (комбинированный механизм) — f = 40 млн долл. (государственный механизм) О f = 400 млн долл. (государственный механизм)

X f = 40 млн долл. (комбинированный механизм) • f = 400 млн долл. (комбинированный механизм) Д f = 200 млн долл. (государственный механизм)

Изменение прибыли в расчете на одно кресло для механизма компенсационных выплат и комбинированного механизма в зависимости от оценки вероятности происшествия и размера компенсационных выплат в расчете на одно кресло представлено на рис. 8.

Изменение прибыли 3

Например, механизм компенсационных выплат позволяет повысить прибыль авиакомпании на 600 долл. в расчете на одно кресло путем приобретения нового типа самолетов, позволяющего повысить безопасность полетов с существующих 2-10-9 до 1 • 10-9. Комбинированный механизм позволяет при таких

д

2,5 2 1,5 1

0,5 X 0

-0,5 -1

-1,5

0E+00

•

О • о

▲ • о

д ▲ л t 8 ▲ С

X - X а $ 8

4 2 Q >< > &

Ö i

5E-10

1E-09

1,5Е-09 2Е-09 2,5Е-09 3Е-09

Оценка вероятности происшествия X г = 200 тыс. долл. на кресло (комбинированный механизм)

▲ Г = 1 млн долл. на кресло (комбинированный механизм) • Г = 2 млн долл. на кресло (комбинированный механизм) _ Г = 200 тыс. долл. на кресло (государственный механизм) А Г = 1 млн долл. на кресло (государственный механизм) О Г = 2 млн долл. на кресло (государственный механизм)

Рис. 8. Изменение прибыли в расчете на одно кресло для разных механизмов воздействия на безопасность в зависимости от оценки вероятности происшествия и размера компенсационных выплат

в расчете на одно кресло

же условиях повысить прибыль авиакомпании на 750 долл. в расчете на одно кресло. Очевидно, что комбинированный механизм несколько более эффективен для стимулирования повышения безопасности полетов, чем «чистый» механизм компенсационных выплат. Однако с увеличением величины компенсационных выплат естественный механизм стимулирования повышения безопасности полетов путем замены парка авиатехники на новую, позволяющую повысить безопасность полетов, теряет силу, и разница между механизмом компенсационных выплат и комбинированным механизмом стирается.

Анализ чувствительности (см. рис. 5-8) свидетельствует, что при изменениях параметров модели в весьма широких диапазонах аномальных изменений решений не выявлено, что говорит о ее устойчивости и повышает доверие к результатам, полученным с ее помощью. Числовые данные, использованные в иллюстративных расчетах, характерны для среднемагистральных самолетов современных и перспективных типов, для доходов населения США в 2000-е гг. Тем не менее разработанная модель может быть применена для ближне-магистральных и дальнемагистральных самолетов, а также для другой страны и другого времени.

Выводы

В условиях быстрого морального устаревания авиационной техники (например, когда расход топлива в новом типе воздушных судов мог бы снижаться на 30% при одновременном повышении безопасности полетов на порядок) рыночный механизм стимулирования авиакомпаний к повышению безопасности полетов был бы достаточно эффективен. Однако в условиях замедления развития технологий он теряет эффективность и нуждается в дополнении механизмом компенсационных выплат, налагаемых государством. Рыночный механизм обеспечивает повышение безопасности полетов в не достигнутых в настоящее время диапазонах параметров. Например, для обеспечения экономической эффективности смены современного самолета на новый с расходом топлива на уровне 16 г/пасс.-км вероятность авиационного происшествия должна быть снижена на порядок. С увеличением расхода топлива нового типа самолетов стимулы к смене самолетов на новый тип уменьшаются.

Государственное регулирование обеспечивает стимулы к замене техники на более безопасную при уровне компенсационных выплат выше 200 млн долл.

за авиационное происшествие, или порядка 1 млн долл. за происшествие в расчете на одного пассажира. При повышении размера компенсационных выплат стимулы к повышению безопасности полетов увеличиваются.

Комбинированный механизм обеспечивает стимулы к замене техники на более безопасную при уровне компенсационных выплат выше 160 млн долл. за происшествие. При повышении компенсационных выплат стимулы к повышению безопасности полетов увеличиваются. Очевидно, что комбинированный механизм будет наиболее эффективным, но при этом государственное вмешательство - более сильный механизм, чем естественные рыночные силы.

Список литературы

1. Анализ состояния безопасности полетов в гражданской авиации Российской Федерации в первом полугодии 2012 года. URL: http://szfavt. ru/wp-content/uploads/2012/09/abp12012.pdf.

2. Большая советская энциклопедия. М.: Советская энциклопедия, 1969-1978.

3. Клочков В.В. Методы и программное обеспечение экономико-математического моделирования и оптимизации технического обслуживания и ремонта авиадвигателей // Авиакосмическая техника итехнология. 2005.№ 1. C. 62-68.

4. Клочков В.В. Управление инновационным развитием гражданского авиастроения: монография. М.: МГУЛ, 2009. 280 с.

5. Ключенок В.Д. Безопасность полетов авиации Российской Федерации - категория конституционная // Право и безопасность. 2004. № 3. С. 28-34.

6. Ситнянский А. ПРАПИ - последний бастион ретроградов. URL: http://www.bizavnews. ru/236/12193.

7. Состояние безопасности полетов гражданской авиации государств - участников Соглашения о гражданской авиации и об использовании воздушного пространства за 20-летний период. URL: http://www. mak.ru/russian/info/doclad_bp/2011/bp 11-3 .pdf.

8. Borenstein S., ZimmermanM.B. Market Incentives for Safe Commercial Airline Opérations // The American Economic Review. 1988. Vol. LXXVII. № 5. P. 913-936.

9. Cunningham L.F., Young C.E., Lee M. Perceptions of Airline Service Quality: Pre and Post 9/11 // Public Works Management & Policy. 2004. Vol. 9. № 1. P. 10-25.

10. Squally J., Saad M. Accidents Airline Safety Perceptions and Consumer Demand // Journal of Economics and Finance. 2006. Vol. 30. № 3. P. 297-305.

Economic analysis: theory and practice Management issues

ISSN 2311-8725 (Online) ISSN 2073-039X (Print)

THE EFFECTIVENESS ANALYSIS OF ECONOMIC MECHANISMS OF FLIGHT SAFETY MANAGEMENT

Ekaterina V. VARYUKHINA, Vladislav V. KLOCHKOV

Abstract

The paper deals with the economic interest of airlines in flight safety improving. After aircraft accidents, aviation companies incur both direct losses, which can be insured, and indirect losses, i.e. aviation equipment downtime, legal costs, increased insurance premiums and so on. The main reason of indirect losses is a slumping demand for air transport service due to passenger fear. There is a widespread belief that the natural market mechanism of increasing flight safety is a sufficient incentive for airlines. However, available studies show that the losses of airlines caused by aviation accidents are quite low. Thus, it is relevant to test the hypothesis of liberal school economists, who state that the market mechanism is sufficient to enhance aviation safety. This requires developing analytical models enabling to perform a general analysis The statistical data analysis has shown that the hypothesis on the relationship between the level of flight safety and demand for air carriage does not contradict to the actual data The authors have built a model of flight safety influence on passenger turnover. Based on the model, the authors have performed mathematical modeling and comparison of economic instruments encouraging airlines to improve safety, i.e. market-based incentives, government intervention in the form of compensation payments to the victims of aviation accidents and a combined mechanism, which includes both the losses caused by a decreased demand for air carriage and compensatory payments The authors demonstrate that at the present stage of civil aviation development government intervention is necessary to enhance flight safety

Keywords: air transportation, air safety, market mechanism, government regulation, efficiency, mathematical modeling

References

1. Analiz sostoyaniya bezopasnosti poletov v grazh-danskoi aviatsii Rossiiskoi Federatsii v pervom polugodii 2012 goda [Analysis of flight safety in civil aviation of the Russian Federation in the first half of 2012]. Available at: http://szfavt.ru/wp-content/uploads/2012/09/abp12012.pdf. (In Russ.)

2. Bol'shaya sovetskaya entsiklopediya [The Great Soviet Encyclopedia]. Moscow, Sovetskaya Entsiklopediya Publ., 1969-1978.

3. Klochkov V V Metody i programmnoe obespechenie ekonomiko-matematicheskogo modelirovaniya i optimizatsii tekhnicheskogo obsluzhivaniya i remonta aviadvigatelei

[Software and methods of mathematical modeling in economics and optimization of maintenance and repair of aircraft engines]. Aviakosmicheskaya tekhnika i tekhnologiya-Aerospace engineering and technology, 2005, no. 1, pp. 62-68.

4. Klochkov V.V Upravlenie innovatsionnym razvitiem grazhdanskogo aviastroeniya [Managing the innovation development of civil aircraft engineering]. Moscow, Moscow State Forest University Publ., 2009, 280 p.

5. Klyuchenok V.D. Bezopasnost' poletov aviatsii Rossiiskoi Federatsii - kategoriya konstitutsionnaya [Flight safety of the Russian Federation aviation is a constitutional category]. Pravo i bezopasnost'- Law and security, 2004, no. 3, pp. 28-34.

6. Sitnyanskii A. PRAPI-poslednii bastion retrogradov [Regulation on Aircraft Accident/Incident Investigation is the last bastion of retrogrades]. Available at: http://www. bizavnews.ru/236/12193. (In Russ.)

7. Sostoyanie bezopasnosti poletov grazhdanskoi aviatsii gosudarstv - uchastnikov Soglasheniya o grazhdanskoi aviatsii i ob ispol'zovanii vozdushnogoprostranstva za 20-letnii period [The state of civil aviation flight safety of signatory States to the Agreement on civil aviation and the use of airspace for a 20-year period]. Available at: http://www.mak. ru/russian/info/doclad_bp/2011/bp11-3.pdf. (In Russ.)

8. Borenstein S., Zimmerman M.B. Market Incentives for Safe Commercial Airline Operation. The American Economic Review, 1988, vol. 77, no. 5, pp. 913-936.

9. Cunningham L.F., Young C.E., Lee M. Perceptions of Airline Service Quality: Pre and Post 9/11. Public Works Management & Policy, 2004, vol. 9, no. 1, pp. 10-25.

10. Squally J., Saad M. Accidents Airline Safety Perceptions and Consumer Demand. Journal of Economics and Finance, 2006, vol. 30, no. 3, pp. 297-305.

Ekaterina V. VARYUKHINA

Central Aerohydrodynamic Institute

n.a. N.E. Zhukovsky, Zhukovsky, Moscow region,

Russian Federation

[email protected]

Vladislav V. KLOCHKOV

Trapeznikov Institute of Control Sciences, Russian Academy of Sciences, Moscow, Russian Federation [email protected]