По нашему мнению, сферой приложения совместных усилий в рамках проектов ЧГП является разработка и реализация новых научно-технических решений и подходов к созданию функциональных систем управления и мониторинга в различных сферах человеческой деятельности (воздушный, водный транспорт, пассажирские и контейнерные перевозки, перевозки опасных грузов).
Предлагаемыми перспективными направлениями для взаимодействия государства и частного сектора являются создание систем мониторинга автотранспорта на основе сигналов ГЛОНАСС для компаний-перевозчиков ценных или опасных грузов, автоматизированных систем мониторинга и управления для железных дорог. В данном случае может быть задействована кооперационная модель ЧГП, с созданием совместной организации, координирующей реализацию отдельных инвестиционных проектов коммерциализации ГЛОНАСС.
НИОКР, направленные на развитие услуг КВНО, являются ресурсо- и наукоёмкими, а, с точки зрения инвестора, характеризуются высокими рисками. Риски связаны в том числе с тем, что орбитальная группировка ГЛОНАСС будет сформирована лишь в 2009 году. Отсутствие действующей системы требует от государства принятия обязательств и предоставления дополнительных гарантий частному сектору. Важно обеспечить стимулы для взаимодействия бизнеса с государством. Одним из таких стимулов является предписание установить на ряде объектов аппаратуру ГЛОНАСС. Даже если ГЛОНАСС не выдержит конкуренции с GPS на массовом рынке, устойчивый спрос будет обеспечен за счёт регулируемого рынка, участникам которого адресовано Постановление Правительства РФ №365. Поэтому сотрудничество с частным сектором для удовлетворения потребностей в услугах КВНО разумно начать именно с регулируемого сегмента, в котором риски относительно невелики за счёт гарантированного рынка сбыта. С другой стороны, постепенное снижение стоимости совмещённых ГЛОНАСС/GPS терминалов могло бы в будущем привести к формированию сильных игроков для массового рынка.
Дополнительными стимулами являются госинвестиции в разработку программного обеспечения, производство картографической продукции. Кроме того, предлагается использование таких инструментов ЧГП, как венчурные фонды финансирования развития ГЛОНАСС. Необходимо продумать формы поддержки и стимулирования частного сектора – налоговые льготы, льготное кредитование участников и субподрядчиков по проектам коммерциализации ГЛОНАСС.
Итак, в развитии системы ГЛОНАСС целесообразно применять модель кооперации, сочетая её с заказом государства на создание автоматизированных диспетчерских систем мониторинга и управления для использования на транспорте и в перевозках. Гарантированный рынок сбыта на первых этапах позволит снизить риски для частного сектора, а государству – привлечь дополнительное финансирование и обеспечить доведение НИОКР до конечного продукта. При этом необходимо понимать, что государство должно отвечать за формирование и модернизацию системы ГЛОНАСС, обеспечивать разработку нормативно-правовой базы, способствующей её коммерциализации. Разработка совместных частно-государственных инвестиционных проектов и их реализация являются заключительным этапом, успех которого напрямую зависит от надёжности фундамента.
Управление экологическими проектами в сфере землепользования
Разработка подходов к эффективному управлению экологическими проектами в сфере землепользования является одной из актуальных задач современного рационального природопользования. Применение технологии управления экологическими проектами в сфере землепользования – первый шаг на пути к эффективному управлению эколого-экономическими системами, достижению рационального природопользования, обеспечению экологической безопасности и улучшению качества земельных ресурсов.
Множество проектов, реализуемых в результате хозяйственной и иных видов деятельности, неразрывно связаны с использованием в различных целях земельных ресурсов. При реализации таких проектов основным критерием их эффективности является экономическая целесообразность, а социально-экологическая имеет второстепенное значение и финансируется по остаточному принципу.
В ходе работы были изучены современные информационные технологии анализа систем управления землепользованием, с помощью метода многокритериальной оценки на базе теории ориентированных графов построена концептуальная метамодель системы управления землепользованием и выявлено влияние факторов, определяющих эффективность землепользования, на уровень экологической безопасности осуществляемой деятельности.
В работе было применено экспертное моделирование для определения весовых коэффициентов компонентов вышеуказанной метамодели системы землепользования. В экспертную группу входили специалисты, имеющие профильное образование и ученую степень в области экологии и экономики природопользования. Разработана методика оптимизации управления экологическими проектами в сфере землепользования основанная на методах динамического программирования.
Применение метода многокритериальной оценки системы землепользования РФ на базе теории ориентированных графов позволило рассмотреть земельные отношения как многокомпонентную систему, состоящую из 7 элементов, содержащих 26 факторов. Проведенные исследования показали, высокую степень адекватности разработанной модели и достоверность прогноза поведения реальной системы землепользования. Анализ экологических, экономических, социальных, информационных и других элементов системы позволил увеличить число альтернатив выбора управляющих вершин для достижения поставленных целей. В ходе исследований особое внимание уделялось уровню профессиональной подготовки членов экспертной группы и участников проекта. Установлено, что основными управляющими критериями в системе земельных отношений должны быть социальный, юридический и информационный элементы, способствующие формированию рационального и безопасного использования земельных ресурсов.
Применение кластерного анализа для определения приоритетных направлений комплексного развития региона
Одним из наиболее действенных инструментов подобного анализа является кластерный анализ. Его основное достоинство заключается в том, что он позволяет объединять объекты в однородные по нескольким показателям группы (кластеры). Алгоритм его применения состоит из следующих шагов:
1. Формирование матрицы «объект – признак», где в качестве объектов могут выступать регионы, города и т.д., а признаками являются значимые социально-экономические характеристики.
2. Выбор меры сходства или меры расстояния, на основе которой будет строиться классификация.
3. Определение связи между объектами на основе построения матрицы сходства или расстояний, симметричной исходной матрице.
4. Выявление групп и интерпретация полученных результатов.
При определении приоритетных направлений комплексного социально-экономического развития региона кластерный анализ может использоваться в нескольких аспектах. Первая область применения – это выявление проблем, формирование перечня регионов с низкими показателями доходов населения, обеспеченности жильем, занятости, которым требуется первоочередная помощь. Вторым аспектом анализа является оценка потенциала и отбор регионов, которые могут стать «локомотивами» развития, на основе изучения распределения природных ресурсов, производственных мощностей и т.д.
Для таких объектов в дальнейшем могут создаваться инвестиционные проекты развития, финансируемые полностью или частично за счет бюджетных средств. Кроме того, проведение кластерного анализа по одним и тем же объектам и показателям по данным разных временных срезов дает представление о динамике развития регионов, их движении относительно сформировавшихся групп, что предоставляет исходную информацию для прогнозирования.
Использование кластерного анализа не исчерпывается обобщением больших массивов количественных данных. Он также применяется для сопоставления объектов по качественным характеристикам. В стратегическом управлении методики многомерных группировок могут использоваться для агрегирования экспертных оценок текущего или прогнозируемого уровня развития объектов и их подсистем.
Заключение
Несмотря на широкие возможности кластерного анализа, он обладает рядом недостатков. Подобные расчеты довольно трудоемки и требуют специального программного обеспечения, так как для анализа социально-экономического положения регионов необходимо изучить очень большие объемы информации. Полученные результаты группировки не всегда могут быть адекватно интерпретированы с качественной точки зрения, особенно если признаки, характеризующие объекты, были достаточно разнородными.
Таким образом, кластерный анализ представляет собой эффективный инструмент определения приоритетных направлений развития регионов при условии, что ему предшествует тщательный анализ целесообразности включения в исследование тех или иных исходных признаков.
Список литературы
1. Земельный кодекс Российской Федерации. – М.: ГроссМедиа, 2009.
2. Ледащева Т.Н., Исследование когнитивных систем: Конспект лекций по экоинформатике. Под ред. Горелова В.И.-Москва, 2008.
3. Муравых А.И. Основы экологического управления: Лек. – М.: Изд. РАГС, 2008.
4. Некрасова М.А., Крестинина Н.В. Управление экологическими проектами: Учебное пособие. – М.: Изд-во РУДН, 2008.
5. Варнавский В.Г. Концессионный механизм партнёрства государства и частного сектора. – М., 2005.
6. Орлов А.И. (2006) Теория принятия решений. – М.: Экзамен. 2008
7. Портер М. (2005) Конкуренция.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2007.
8. Гительман Л.Д. Энергетический бизнес. – М.: Дело, 2009.