Мегапроекты и риски. Анатомия амбиций

Tekst
2
Recenzje
Przeczytaj fragment
Oznacz jako przeczytane
Czcionka:Mniejsze АаWiększe Aa

Другие крупные проекты

Кроме данных о расходах в транспортных инфраструктурных проектах мы изучили данные расходов нескольких сотен других проектов, включая электростанции, дамбы, водохозяйственные проекты, проекты нефте– и газодобычи, системы информационных технологий, космические проекты и системы вооружения[41]. Данные свидетельствуют о том, что другие типы проектов в не меньшей, если не в большей степени обнаруживают тенденцию к перерасходу средств, свойственную крупнейшим транспортным инфраструктурным проектам.


Среди наиболее впечатляющих примеров финансовых перерасходов – Сиднейский оперный театр, реальная стоимость которого превысила проектируемую приблизительно в 15 раз, и сверхзвуковой лайнер Concorde, реальная стоимость которого оказалась в 12 раз выше запланированной[42]. Согласно данным, финансовые перерасходы других крупных проектов не увеличивались и не уменьшались с течением времени и являются обычным явлением как в развитых странах, так и в странах третьего мира. Когда в 1869 г. был построен Суэцкий канал, фактическая стоимость монтажных работ оказалась в 20 раз выше, чем самая ранняя сметная стоимость, и в три раза выше, чем сметная стоимость за год перед началом строительства. Перерасход средств на строительство Панамского канала, завершенного в 1914 г., составил от 70 до 200 процентов[43].

Подводя итог, следует отметить, что феномен перерасхода запланированных средств оказывается типичным не только для транспортных проектов, но и для проектов в других областях (см. таблицу II.іі).

Причины и неизбежность перерасхода средств

Как упоминалось в главе 1, Ассоциация крупных проектов в своей недавней публикации говорит о «многострадальной истории финансовых перерасходов в очень больших проектах в государственном секторе»[44]. Помня о туннеле под Ла-Маншем, который находится в частной собственности, получает частное финансирование и эксплуатируется частной компанией, следует добавить, что не существует явных свидетельств тому, что перерасход средств в крупных проектах является исключительно феноменом государственного сектора или что перерасхода можно избежать, просто разместив проекты в частном секторе, даже если это может помочь усилить дисциплину и ответственность в крупных проектах, как мы это увидим далее (см. таблицу II.ііі).

Тогда как схемы перерасхода средств часто поразительно похожи во многих проектах, причины превышения запланированных расходов обычно различаются. Что касается туннеля под Ла-Маншем, то главной причиной перерасхода средств там стали изменения требований безопасности. В проекте транспортного сообщения Большой Бельт причиной раздутого бюджета стали экологические проблемы и аварии, вызванные наводнениями и сильнейшими пожарами. Транспортное сообщение Эресунд оказалось более дорогостоящим, чем планировалось, из-за необходимости вписать новую крупную транспортную инфраструктуру в густонаселенный Копенгаген, а также другие расходы. Что именно вызывает превышение расходов в крупных инфраструктурных проектах гораздо более сложно предсказать, чем тот факт, что перерасход средств, скорее всего, будет преследовать проекты. Но знание самого факта неизбежности перерасхода средств – необходимая и важная отправная точка для анализа риска и управления им, которую мы отстаиваем в этой книге, и которой сегодня очень не хватает в планировании большинства крупных инфраструктурных проектов. Поэтому на этой стадии нас больше интересует констатация факта неизбежности перерасхода средств, чем причина этого явления.


Заключение: не доверяйте сметной стоимости

На основании доказательств, представленных в этой главе, мы приходим к заключению, что сметная стоимость, используемая в общественных дебатах, печати и принятии решений по разработке транспортной инфраструктуры, зачастую оказывается в значительной степени ложной. Так же как и анализ затрат и результатов, который обычно включает смету стоимости, чтобы рассчитать жизнеспособность и ранжирование проектов. Искажение затрат, вероятно, приводит к неправильному распределению ограниченных ресурсов, отчего, в свою очередь, несут потери те, кто финансирует или использует инфраструктуру, будь то налогоплательщики или частные инвесторы.

Важное политическое значение этой очень дорогой и чрезвычайно важной области государственной политики заключается в том, чтобы общество, политические деятели, управленцы, банкиры и СМИ не доверяли смете стоимости, представленной промоутерами и прогнозистами инфраструктуры. Другой важный вывод состоит в том, что для уменьшения погрешности в сметах стоимости необходимо разработать специальные проверки и балансы, включающие финансовые, профессиональные или даже уголовные наказания за повторяющиеся или предсказуемые ошибки в оценке. В следующих главах мы рассмотрим, что должны представлять собой такие проверки и балансы.

Тот факт, что для крупных проектов характерны большие перерасходы средств, не означает, что не существует примеров добросовестной практики финансовой оценки и управления. Для транспортных инфраструктурных проектов такая практика наиболее характерна в отношении дорог. Но примеры добросовестной практики существуют и в железнодорожных проектах, это, например, строительство высокоскоростных железнодорожных магистралей (TGV) Париж – Юго-Восток и Париж – Атлантик во Франции, где наблюдался лишь небольшой финансовый перерасход, а также продление железной дороги в район Дэнфорта в Торонто и метрополитен в Кёльне[45]. Однако в большинстве проектов существует огромный простор для усовершенствования процедур финансовой оценки и организационных мероприятий по контролю затрат.

 

3. Спрос на мегапроекты

Прогнозирование спроса является основой для социально-экономической и экологической оценки крупных инфраструктурных проектов. Более того, оценка финансовой жизнеспособности проектов напрямую зависит от точности таких прогнозов. Исходя из данных, касающихся точности прогнозируемого спроса в транспортной отрасли, охватывающих объем перевозок, территориальное распределение транспорта и распределение между видами транспорта, очевидно, что прогнозирование спроса, как и прогнозирование стоимости, несмотря на весь научный прогресс в моделировании, является главным источником неопределенности и риска в оценке крупных проектов.

Туннель под Ла-Маншем, Большой Бельт и Эресунд

Туннель под Ла-Маншем начал функционировать в 1994 г. Прогноз перевозок, сделанный во время принятия решения о строительстве туннеля, предусматривал 15,9 миллиона пассажиров на поездах Eurostar в год открытия. Фактический пассажиропоток в 1995 г., в первый полный год эксплуатации, составил 2,9 миллиона пассажиров, или 18 процентов от прогнозируемого количества. Более чем за шесть лет к 2001 г., количество пассажиров возросло до 6,9 миллиона, или 43 процентов от первоначальной оценки в год открытия (см. рис. 3.1). Прогнозировалось, что общий пассажиропоток (включая пассажиров пригородных поездов, помимо поездов Eurostar) в год открытия составит 30 миллионов; фактически общий пассажиропоток за 1997 г. оказался вполовину меньше. Объем железнодорожных грузоперевозок, спрогнозированный на уровне 7,2 миллиона английских тонн в год открытия, фактически составил только 1,3 миллиона английских тонн в 1995 г., или 18 процентов от прогнозируемого количества. В 2001 г. объем грузоперевозок возрос до 2,4 миллиона тонн, что составило 33 процента от грузоперевозок, обещанных инвесторам в год открытия. К сожалению, Eurotunnel не смог предоставить данные, позволяющие провести подобное сравнение для пригородных поездов. В целом более чем через шесть лет после открытия туннеля объем перевозок по данным, которыми мы располагали, был все еще меньше половины прогнозируемого для года открытия.



Прогнозирование движения транспорта по туннелю под Ла-Маншем осуществляется с 1985 г. Составление прогнозов проводилось по поручению Eurotunnel, и при том что первые прогнозы сегодня кажутся оптимистичными, более поздние прогнозы до 1989–1991 гг. демонстрировали еще более оптимистичные цифры[46]. Мы объясняем это необходимостью сохранить доверие акционеров и банков, пока новые финансовые перерасходы не стали очевидными. После завершения строительства туннеля прогнозы стали более сдержанными. Необходимо также заметить, что прогнозы перевозок, проведенные по поручению Британских железных дорог и Национальной компании французских железных дорог (SNCF), показали значительно отличающиеся результаты. Различия необходимо понимать в контексте осторожного подхода Казначейства Великобритании.

Когда закон о строительстве транспортного сообщения через пролив Большой Бельт был ратифицирован парламентом Дании в 1987 г., ежедневный пассажиропоток в год открытия прогнозировался на уровне 19 700 пассажиров железнодорожного транспорта и 9800 единиц автотранспорта[47]. В 1997 г. после открытия железнодорожного сообщения 1 июня фактический ежедневный пассажиропоток составил 19 300 человек, другими словами, цифры приближались к прогнозируемым[48]. В следующие два года пассажиропоток на железнодорожном транспорте снизился, составив 17 600 человек в день в 1999 г., но затем снова вырос до 19 500 человек в день в 2001 г.[49] Для дорожного сообщения, открытого 14 июня 1998 г., фактический ежедневный автотранспортный поток составил 16 990 машин, или на 73 процента выше прогнозируемого. С тех пор автотранспортный поток увеличивался каждый год, достигнув 21 210 машин в день в 2001 г.[50] Таким образом, фактический объем автотранспортного потока через пролив Большой Бельт превзошел даже самые оптимистичные прогнозы (о разработках в сфере прогнозов см. рис. 2.2).

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.

Другие транспортные инфраструктурные проекты

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].

Причины неудачных прогнозов спроса

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.


1. Применяемая методология

В большинстве прогнозов для моделей сценария применяются сложные многопеременные, так называемые логит– или пробит-модели. Не пренебрегая значением многих научных дискуссий об уместности тех или иных методов и эконометрических пакетов программ, можно утверждать, что применение неправильного метода – обычно не самая важная причина неудачного прогноза. Однако следует признать, что, несмотря на всю сложность эконометрических методов, все же существуют значительные недостатки моделирования, вносящие свою лепту в высокую степень неопределенности результатов прогнозов. Это особенно справедливо для моделирования грузопотока. Модели грузопотока гибко изменяются и все чаще становятся результатом интегрированного планирования производства и логистики в пределах отдельной фирмы. Поэтому модели подчиняются очень специфичным требованиям, которые едва ли можно сгруппировать для описания глобальных тенденций с достаточной точностью. Технический прогресс и организационные изменения в пределах одной фирмы и между компаниями обычно не являются непрерывными во времени процессами. К тому же очень трудно предсказать, в какой мере фирмы способны воспользоваться сравнительными технологическими преимуществами, как это упоминалось в случае с Европейскими железными дорогами. Хотя большинство экспертов предсказывало рост рыночного спроса для данного вида транспорта на расширяющемся международном рынке грузоперевозок в Европе, железные дороги потеряли долю рынка по причинам, которые трудно предвидеть. Это и негибкость железнодорожных компаний, и отсутствие согласованности на транспортных рынках, и снижение относительных затрат автомобильного транспорта, что произошло, несмотря на спекуляции относительно распределения реальных затрат на транспорт по различным его видам.


2. Скудная база данных

Недостаточные данные являются гораздо более важной причиной неудачных прогнозов, чем методология. Во многих странах не проводится постоянный сбор первичной информации. Это означает, что модели спроса на транспорт не могут быть выверены на основе наблюдаемого дорожного режима (так называемый подход выявленных предпочтений). Этот пробел может быть частично, хотя и не полностью, устранен анализом заявленных предпочтений (выяснение у людей, что бы они сделали в определенной ситуации). Проблема состоит в том, что фактическое поведение людей может (и зачастую именно так и происходит) существенно отличаться от заявленных предпочтений.


3. Непостоянная модель поведения и влияние дополнительных факторов

Тот факт, что поведение людей остается неизменным в течение определенного промежутка времени при значительных изменениях влияющих факторов, таких как время движения или цены, часто вызывает удивление аналитиков прогнозов. С другой стороны, в спросе на транспорт могут произойти внезапные перемены, если меняются дополнительные факторы, которые не могут быть явно смоделированы функциями спроса. К таким факторам относятся привлекательность станций, наличие магазинов, перехватывающих парковок, безопасность потребителя, информация и путеводители, чистота в вагонах и подъездные пути, скорректированная политика городского развития и жилищного строительства и т. д.[64]


4. Неожиданные изменения экзогенных факторов

Внезапные изменения экзогенных факторов едва ли можно контролировать моделированием спроса и методами сценариев[65]. Например, резкие социальные и политические изменения, такие как падение коммунистических режимов и изменения отношений Востока и Запада в Европе, непредсказуемы. Другой пример: изменение цен на энергоносители – фактор влияния, который трудно предсказать, как было с двумя нефтяными кризисами 1973 и 1979 гг. Главная причина упомянутых выше неудачных прогнозов движения транспорта в Германии с 1985 г. заключалась в том, что в них был заложен устойчивый рост реальных цен на энергоносители. Но после 1985 г. реальные цены на энергоносители резко упали, и, следовательно, предполагаемая рыночная сила, ограничивающая увеличение автомобильного и авиационного потока, исчезла.


5. Неожиданная политическая конъюнктура или отсутствие реализации дополнительной политики

Неожиданная политическая конъюнктура или невыполненные обещания в отношении политических действий превратились в проблему, с тех пор как методы сценариев стали популярны в прогнозировании. Обычно сценарные прогнозы готовятся таким образом, чтобы политическая сторона характеризовала ту часть будущего мира, на которую непосредственно влияют политические действия. В качестве примера можно привести политику налогообложения, правила и взаимодополняющие виды деятельности для изучаемого проекта (например, подъездные пути, развитие города или района или международные соглашения). Но заявленные политические предпочтения и фактические политические действия очень часто отличаются. Пример подобных отличий мы обнаруживаем в Европейском союзе. В то время как экологи и официальные документы по общей транспортной политике на словах выступают за устойчивое развитие, сохраняющее жизнеспособность экономических ресурсов и окружающей среды, действия значительно отстают от слов, и фактическое развитие происходит в противоположном направлении от установленной политики. Аналогичное положение дел в дебатах по вопросу налогообложения выбросов СО2 или правилам дорожного движения для грузовиков. Следовательно, экологически ориентированные сценарии прогнозов с большей вероятностью обречены на провал в транспортной отрасли, как можно наблюдать на примерах Германии и Дании.

Хотя создается впечатление, что сложные модели спроса объективны и ими трудно манипулировать, технически несложно выстроить модели таким образом, чтобы достичь «правдоподобных» или «желаемых» результатов.

6. Скрытая предвзятость оценки консультанта

Анализируя направленность ошибок прогнозирования в течение времени и связывая их с основными заявленными предпочтениями общественности, нельзя не заметить, что консультанты часто включают политические желания в структуру своих прогнозов. Хотя создается впечатление, что сложные модели спроса объективны и ими трудно манипулировать, технически несложно выстроить модели таким образом, чтобы достичь «правдоподобных» или «желаемых» результатов. Еще одна причина предвзятости, порожденная сложными моделями, – их калибровка данными из родной страны консультанта. Например, между прогнозами спроса высокоскоростной железнодорожной дороги между Мельбурном и Сиднеем, сделанными консультантами из разных стран, существовала значительная разница. Японские консультанты прогнозировали очень высокие показатели, французские – высокие, а американские – низкие. Очевидно, что все эти прогнозы были сделаны под влиянием опыта, имеющегося в их странах.


7. Предвзятость оценки организатора проекта

Оценка будущего транспортного потока, предоставленная организатором проекта, может оказаться еще более предвзятой, чем оценка, предоставленная консультантами, так как организатор часто заинтересован преподнести проект в максимально благоприятном свете и может испытывать меньше давления, чем консультанты, которые обязаны действовать в соответствии с профессиональными стандартами[66].

Вместе взятые, эти факторы объясняют неудовлетворительные результаты прогнозирования спроса на мегапроекты. Они также объясняют, почему различия между прогнозируемым и фактическим развитием ситуации являются не статистической случайностью, а следствием предвзятости, как показано выше. Такая предвзятость и интересы, стоящие за ней, могут, в конечном счете, угрожать жизнеспособности проекта. Жизнеспособность является темой следующей главы.

Ответственным за принятие решений лицам настоятельно рекомендуется с недоверием относиться к любому прогнозу движения транспорта, который не учитывает риск ошибочности. Что касается прогнозов пассажиропотока на железнодорожном транспорте, а особенно в городском сообщении, одного только недоверия явно недостаточно.

41Основные источники: Merewitz, Urban Rapid Transit Projects; Hall, “Great Planning Disasters Revisited”; World Bank, Economic Analysis of Projects: Towards a Results-Oriented Approach to Evaluation, ECON Report (Washington, DC: forthcoming); R. M. Fraser, “Compensation for Extra Preliminary and General (P & G) Costs Arising from Delays, Variations and Disruptions: The Palmiet Pumped Storage Scheme”, Tunnelling and Underground Space Technology, том 5, № 3, 1990; M. M. Dlakwa and M. F. Culpin, “Reasons for Overrun in Public Sector Construction Projects in Nigeria”, International Journal of Project Management, том 8, № 4, 1990; Morris and Hough, The Anatomy of Major Projects: A Study of the Reality of Project Management; David Arditi, Guzin Tarim Akan and San Gurdamar, “Cost Overruns in Public Projects”, International Journal of Project Management, том 3, № 4, 1985; Henry T. Canaday, Construction Cost Overruns in Electric Utilities: Some Trends and Implications, Occasional Paper no. 3 (Columbus: National Regulatory Research Institute, Ohio State University, November 1980); P. D. Henderson, “Two British Errors: Their Probable Size and Some Possible Lessons”, Oxford Economic Papers, том 29, № 2, июль 1977 г.; Coleman Blake, David Cox and Willard Fraize, Analysis of Projected Vs. Actual Costs for Nuclear and Coal-Fired Power Plants, Prepared for the United States Energy Research and Development Administration (McLean, VI: Mitre Corporation, 1976); Department of Energy Study Group (DOE), North Sea Costs Escalation Study, Energy Paper no. 8 (London: DOE, 31 December 1975); Maynard M. Hufschmidt and Jacques Gerin, “Systematic Errors in Cost Estimates for Public Investment Projects”, in Julius Margolis, ed., The Analysis of Public Output (New York: Columbia University Press, 1970); J. M. Healey, “Errors in Project Cost Estimates”, Indian Economic Journal, том 12, № 1, июль-сентябрь 1964 г.
42Hall, “Great Planning Disasters Revisited”, с. 3.
43Robert Summers, “Cost Estimates as Predictors of Actual Costs: A Statistical Study of Military Developments”, in Thomas Marschak, Thomas K. Glennan and Robert Summers, eds., Strategy for R&D: Studies in the Microeconomics of Development (Berlin: Springer-Verlag, 1967), с. 148.
44Major Projects Association, Beyond 2000: A Source Book for Major Projects, с. 165.
45Больше примеров добросовестной практики в отношении оценки расходов и управления, см.: World Bank, World Development Report 1994: Infrastructure for Development (Oxford: Oxford University Press, 1994). См. также André Blanc, Christian Brossier, Christian Bernardini and Michel Gerard: Rapport de la Mission sur la Projet de TGV-Est Européen, Inspection Général des Finances et Conseil Générale des Pont et Chausées, Paris, июль 1996 г.
46B. Bradshaw and R. Vickerman, eds., The Channel Tunnel: Transport Studies, In Focus (Folkestone: The Channel Tunnel Group Ltd, 1993), с. 17.
47Christoffersen, Flyvbjerg and Pedersen, “The Lack of Technology Assessment in Relation to Big Infrastructural Decisions”, in Technology and Democracy: The Use and Impact of Technology Assessment in Europe. Proceedings from the 3rd European Congress on Technology Assessment, том I, с. 54–75.
48Фактический пассажиропоток на железнодорожном транспорте совпадал с прогнозом 1987 г., то есть прогнозом времени принятия решения о строительстве сообщения Большой Бельт. Железнодорожные прогнозы, сделанные после этой даты, оказались оптимистическими: прогноз 1989 г. ежедневного пассажиропотока на 18 процентов превышал фактические показатели, прогноз 1991 г. превышал их на 65 процентов, а прогноз 1994 г. на 32 процента превышал показатели фактического транспортного движения. См.: А/S Storebæltsforbindelsen, Øst-vest trafikmodellen: Prognoser for trafikken over Storebæltsbroen og de konkurrerende færgeruter (Копенгаген: Great Belt Ltd, август 1994 г.), с. 4.
  Основано на ежемесячных данных железнодорожного пассажиропотока через Большой Бельт 1997–2000 гг., предоставлено Государственными железными дорогами Дании (DSB), январь 2001 г.; и Государственные железные дороги Дании, Ånsrapport 2001 на www.dsb.dk, сентябрь 2002 г.
50Sund & Bælt, Årsberetning 2001, с. 6.
51Danish Parliament, “Bemærkninger til Forslag til Lov om anlæg af fast forbindelse over Øresund”, с. 11.
52Sund & Bælt, Årsberetning 2001, с. 7; DSB, Årsrapport 2001.
53Данные движения в этой таблице относятся к году открытия. Предпочтительно было бы сравнить прогнозируемое и фактическое движение за большее количество лет, а не только в год открытия. Однако такие данные были нам недоступны.
54German Federal Ministry for Transport, “Gesamtwirtschaftliche Bewertung von Verkehrsinfrastrukturinvestitionen für den Bundesverkehrswegeplan”, Schriftenreihe des Bundesmimsteriums für Verkehr, Heft 72, Bonn: Bundesminister für Verkehr, 1992.
55German Federal Ministry for Transport, Bundesverkehrswegeplan 1992, Bonn: Bundesminister für Verkehr, 1992.
56National Audit Office, Department of Transport, Scottish Department and Welsh Office: Road Planning (London: HMSO, 1988), с. 2.
57Более ранняя оценка 44 исследований транспорта в Великобритании показала «почти всеобщее завышение по каждому пункту». I. Н. Mackinder and S. Е. Evans, The Predictive Accuracy of British Transport Studies in Urban Areas, Supplementary Report 699 (Crowthorne: Transport and Road Research Laboratory, 1981), с. 25.
58Ibid., с. 4.
59Pickrell, Urban Rail Transit Projects: Forecast Versus Actual Ridership and Cost; Pickrell, “A Desire Named Streetcar: Fantasy and Fact in Rail Transit Planning”, Journal of the American Planning Association, том 58, № 2, 1992, с. 158–76. См. также Jonathan E. D. Richmond, New Rail Transit Investments: A Review (Cambridge, MA: Harvard University, John F. Kennedy School of Government, 1998).
60Fouracre, Allport and Thomson, The Performance and Impact of Rail Mass Transit in Developing Countries, TRRL Research Report no. 278, с. 10.
61Bent Flyvbjerg and Mette K. Skamris Holm, “How Accurate are Demand Forecasts in Transport Infrastructure Projects?”, paper, forthcoming.
62Для сравнения исторического прогноза движения и исторического прогноза электрификации, см.: Arun Sanghvi and Robert Vernstrom, “Review and Evaluation of Historic Electricity Forecasting Experience (1960–1985)”, Industry and Energy Department Working Paper, Energy Series Paper, no. 18, Washington, DC: World Bank, 1989.
63См. также H. O. Stekler, “Are Economic Forecasts Valuable?” Journal of Forecasting, том 13, № 6, 1994, с. 495–505; Gordon Leitch and J. Ernest Tanner, “Professional Economic Forecasts: Are They Worth Their Costs?” Journal of Forecasting, том 14, № 2, 1995, с. 143–57; Heidi Winklhofer, Adamantios Diamantopoulos and Stephen F. Witt, “Forecasting Practice: A Review of the Empirical Literature and an Agenda for Future Research”, International Journal of Forecasting, том 12, № 2, 1996, с. 193–221; Mark Garett and Martin Wachs, Transportation Planning on Trial: The Clean Air Act and Travel Forecasting (Thousand Oaks, CA: Sage, 1996).
64M. Gaudry, B. Mandel and W. Rothengatter, “Linear and Nonlinear Logit Models”, Transportation Research, часть B, том 28, № 6, 1994; B. Mandel, Schnellverkehr und Modal Split (Baden Baden: Nomos, 1992).
65S. P. Huntington and J. S. Nye, Jr., Global Dilemmas (Cambridge, MA: Harvard, 1985).
66Больше информации о предвзятости промоутеров проектов, см.: Flyvbjerg, Holm and Buhl, “Underestimating Costs in Public Works Projects: Error or Lie?”, Journal of the American Planning Association.