Úzká místa dopravní politiky – metodologie hospodářsko-politických rozhodování o dopravních projektech 1 Martin Kvizda Úvod Mezi součásti hospodářské politiky patří rozhodování v oblasti dopravy, zejména o investicích do dopravní infrastruktury a o provozních dotacích dopravcům, což tvoří nezanedbatelnou položku veřejných rozpočtů. Současně však také doprava jako odvětví generuje do veřejných rozpočtů významné příjmy. Rozhodování o strategii dopravní politiky a o konkrétních dopravních projektech se opírá o různé metodické přístupy více či méně založené na standardizovaných modelech. Vlastní inženýrské dopravní modelování je však jen jednou ze součástí složitého procesu, jehož účastníky jsou kromě dopravních analytiků především zadavatelé (v tomto pojetí stát nebo samosprávné regiony) a uživatelé, tzn. zákazníci dopravních služeb. Uživatelé také přímo nebo skrze daňový systém nepřímo nesou náklady dopravních projektů a samozřejmě i externí, nepřímé náklady dopravy jako odvětví. Problém, kterým se tento text zabývá, je vztah všech těchto subjektů v rámci hospodářskopolitického rozhodování, zejména v oblasti železniční dopravy. V první části textu nejprve stručně charakterizujeme genezi metod dopravní politiky, ve druhé části se blíže zaměříme na problém poptávkových modelů dopravy, ve třetí části rozebereme z toho vyplývající problémy reálného rozhodovacího procesu a formulujeme závěr. 1. Metodologie rozhodovacích procesů v dopravní politice Hospodářsko politické rozhodování v oblasti dopravy prošlo v rozvinutých ekonomikách v posledních dvou dekádách poměrně výraznou změnou – přesto současný stav dopravního plánování není zdaleka optimální. Od 50. až do 80. let minulého století převažovalo rozhodovací paradigma založené na technické a nákladové optimalizační analýze a tomu odpovídal prakticky neměnný modelový analytický aparát. Vznik moderní dopravní politiky bývá spojován s dopravními studiemi pro Chicago a Detroit počátkem 50. let (Kane – Del Mistro 2003, Timms 2008), které byly založeny na využití metodologie a analytického aparátu exaktních přírodních věd, konkrétně např. fyzikálního gravitačního modelu pro analýzu dojížďky. S rozvojem výpočetní techniky tato metoda dopravní plánování zcela ovládla a základem pro hospodářsko politické rozhodování se stala technická nákladová analýza; předmětem modelování byly agregátní dopravní systémy, nikoli subjekty pohybující se v těchto systémech. Toto období od 50. do 70. let nazývá E. Pas (1990) „social physics era“. Protože výsledky analýzy a především realizace řešení na základě metodologie přírodních věd trpěly chybami a nedostatky, začal se v 60. letech postupně uplatňovat systémový přístup (blíže viz Checkland 1999), který do metodologie dopravní politiky vnesl prvky ze sociologie a skutečné ekonomie. Období počínaje koncem 70. let E. Pas (1990) nazývá „economics era“. Změna v konstrukci modelů a rozhodovacích schémat se v této době kryje s nástupem neoklasické teorie v ekonomii. I do dopravního plánování se tak postupně dostávají modely založené na metodologickém individualismu, mezi ryze technickými kategoriemi se objevují subjekty maximalizující svůj užitek, u nichž se předpokládá ekonomicky racionální chování –
1
Text vznikl při řešení projektu „Intramodální konkurence a intermodální konkurenceschopnost železniční dopravy“ podporovaného grantem GAČR 402/08/1438.
nikoli jen automatické plnění předpokladů dopravních plánovačů, respektive vládních úředníků. Výsledkem byl analytický mix založený na tvrdých datech zpracovávaných původním „přírodovědeckým“ postupem v rámci zažitých modelů doplněný konceptuálním poptávkově orientovaným modelem zohledňujícím do určité míry chování zúčastněných subjektů. Typické schéma rozhodování v dopravní politice bylo na konci 60. let založeno na stanovení cílů, stanovení alternativních postupů pro dosažení těchto cílů, dále na analýze nákladů a nutných zdrojů pro daný postup s využitím matematického modelového aparátu srovnávajícího cíle a jejich náklady v alternativních řešeních, a konečně na stanovení preferovaného kritéria, podle něhož byla vybrána optimální varianta. Od 70. let začalo ve světě postupně docházet k určité erozi tohoto systému zejména v plánování městské dopravy – stále větší význam zde měla jiná kritéria, než technická analýza nákladů, a vazba mezi dopravním systémem a místní komunitou byla stále silněji vnímána jako rozhodující faktor (přehled tohoto vývoje viz např. Pas 1990). Bylo zřejmé, že při rozhodování o dopravě je třeba brát v úvahu nejen technicko ekonomické aspekty, ale i aspekty politické, a že definitivně skončila doba, kdy je možné identifikovat pouze jediné optimální řešení (viz Hutchinson 1981). 2. Problém poptávkových modelů Od 50. let se v podstatě vyvinuly tři základní typy poptávkových modelů: (i) úzce zaměřené (small-scale) modely s krátkodobou predikcí, (ii) velké modely analyzující širší změny více parametrů (large-scale) s krátkodobou predikcí, a (iii) široké modely s dlouhodobou predikcí (Timms 2008, s. 396). První typ modelů (small-scale s krátkodobou predikcí) dával poměrně dobré výsledky a byl využíván pro rozhodování na lokální úrovni a především vlastníky a provozovateli dopravních systémů a služeb; tyto modely nebyly a nejsou předmětem kritiky. Čas však ukázal, že poptávkové modely dopravy, které byly rozhodující pro hospodářsko politická rozhodování v oblasti veřejných dopravních služeb, selhávají a nemají adekvátní vypovídací schopnost pro predikci přepravních potřeb a reálných dopravních proudů (Timms 2008, Talvitie 2008, s. 376). Problém nastal u širokých modelů analyzujících větší změny v dopravních systémech a jejich alternativy – přitom právě tyto modely byly klíčové pro dopravní plánování a hospodářsko politické rozhodování. V souvislosti s rozhodováním o investicích do dopravní infrastruktury, které v rozvinutých zemích vždy tvořily nezanedbatelnou část výdajů z veřejných rozpočtů, byly klíčové large-scale modely s dlouhodobou predikcí – tyto modely však nejvíce selhávaly 2 a byly (a jsou!) předmětem největší kritiky. Selhání predikční schopnosti large-scale modelů založených na počítačovém zpracování velkého objemu tvrdých dat vedlo počátkem 70. let k vlně skepticismu pokud jde o možnost využití těchto modelů v hospodářsko politickém rozhodování (Williams – Ortuzar 1982). Problém však zřejmě nebyl v selhání samotných modelů, ale v selhání celého rozhodovacího systému, jenž tyto modely využíval (viz Kane – Del Mistro 2003, s. 118). V základu tohoto selhání stál fakt, že analýza a hospodářsko politické rozhodování byly v podstatě na sobě nezávislé a vzájemně nekomunikující procesy. Z toho vyplývaly nejasné nebo mnohoznačné formulace problémů ze strany zadavatele, které měl analytik řešit. Svou roli potom sehrála technicistní modelová optimalizace pracující s omezeným počtem proměnných a nepropracovaná kvantifikace informací (měkkých dat). Výsledky analýzy a zejména návazný 2
Na selhání dlouhodobých predikcí mělo vliv i to, že tyto modely obsahovaly řadu odhadovaných exogenních proměnných jako vývoj HDP, demografický vývoj, inflaci, apod.
rozhodovací proces byl dále stále více poznamenán účelovým propojením vědeckých institucí, zájmových (lobbistických) skupin a zadavatele. Přehled o selhání těchto modelů dává např. Flyvbjerg et al. (2006, s. 1), který porovnával 210 projektů dopravní infrastruktury ze 14 zemí v celkové hodnotě 58 miliard USD: ze studie vyplývá, že pokud jde o železniční dopravu, byla v 90% projektů predikce poptávky po přepravě nadhodnocena, u 72% bylo nadhodnocení vyšší než 60% (!). Z mnoha studií, které problematiku rozhodovacího paradigmatu kritizovaly (viz Talvitie 1976, Pas 1995, Wachs 1985, Khisty 1992, Goetz – Szylowicz 1997, Linstone 1984 a další, jež se většinou hlásí k proudu „new realism“) vyplynulo, že je třeba přístup k analýze dopravních systémů a návazné hospodářsko politické rozhodování změnit a nastavit tak, aby nebyla zohledňována jen tvrdá (technicko-ekonomická) data a výstupy rigidních modelů, ale aby byl rovněž sledován cíl zadavatele, posuzovány alternativní náklady řešení a analyzovány komplexní dopady těchto řešení. 3. Realita rozhodovacích procesů Bez ohledu na použitý model, respektive technický aparát, můžeme v oblasti železniční dopravy vysledovat určité stereotypy rozhodovacích procesů, které v druhé polovině 20. století determinovaly rozvoj tohoto modu dopravy. (i) První typ, který můžeme charakterizovat heslem „co je ekonomicky výnosné, je možné“, byl rozhodovacím principem typickým pro Severní i Jižní Ameriku do počátku 90. let. Odpovídal struktuře soukromých vertikálně integrovaných železničních společností a odrážel optimalizační vzorce chování podnikatelských subjektů, jejichž základním cílem a motivem činnosti bylo dosažení ekonomického zisku. Analytické a rozhodovací principy založené na optimalizaci veřejného zájmu se uplatňovaly jen marginálně v městských aglomeracích a hustě zalidněných regionech. Výsledkem tohoto modelu je síť soukromých železničních společností, vzájemně si konkurujících a efektivně provozujících nákladní dopravu; mimo tyto společnosti fungují ekonomicky méně úspěšní, soukromí nebo státní dopravci, provozující osobní dopravu ve veřejném zájmu. (ii) Druhý typ, vyjádřitelný heslem „co je technicky proveditelné, je možné“, se uplatňoval zejména v kontinentální Evropě. Odpovídal struktuře národních železničních společností vlastněných státem a jednoznačnou orientací na poskytování dopravních služeb ve veřejném zájmu. Podcenění ekonomických kritérií vedlo k neefektivnímu provozu, snížení konkurenceschopnosti železnice jako odvětví a k odlivu zákazníků – zejména v nákladní dopravě. Měkká rozpočtová omezení však současně umožňovala využívat technologicky náročná řešení, jejichž výsledkem byl rozvoj vysokorychlostní osobní dopravy (mimo jiné i výstavba Eurotunelu pod Kanálem La Manche) a při státem dotovaných cenách udržení relativně stálé poptávky po osobní přepravě. Oběma přístupům (i) a (ii) bylo společné, že byly založené převážně na analýze tvrdých ekonomických a technických dat a na poptávkových modelech a že jejich výsledky byly stále častěji vnímány nejen odbornou veřejností, ale i uživateli jako sub-optimální. Využívání metod založených na nákladové optimalizační analýze vedlo zejména v Severní Americe k preferenci „ekonomických“, tzn. provozně ziskových dopravních modů, což přispělo k všeobecné stagnaci železniční dopravy a k obrovskému rozvoji investic do silniční (dálniční) infrastruktury. Dopravní politika v kontinentální Evropě byla naopak typická stále větším přerozdělováním veřejných prostředků ve prospěch železnice, což v kombinaci s nákladnými moderními dopravními technologiemi vedly ke zvyšování fixních i provozních nákladů železniční dopravy bez adekvátního efektu v přepravních výkonech a tedy plnění cílů
dopravní politiky. Ani použitý modelový aparát, ani rozhodovací schéma dopravní politiky nedokázala tento problém řešit. 4. Metody hledání řešení Hospodářsko politické rozhodování je založeno na volbě cílů a nástrojů k jejich dosažení. Ke správnému rozhodnutí potřebuje rozhodovatel analytické podklady, tzn. návrhy možných řešení, kalkulaci nákladů těchto řešení, srovnání alternativních řešení a jejich nákladů, analýzu míry dosažení cílů a definici alternativních cílů v rámci deklarované strategie dopravní politiky. V roli rozhodovatele vystupují pověřené orgány státní správy nebo regionální samosprávy, které ke správnému a smysluplnému rozhodnutí potřebují správné a smysluplné informace: přehled možných řešení směřujících k dosažení vytčených cílů, přehled možných nástrojů k dosažení těchto cílů, porovnání účinnosti a nákladnosti jednotlivých nástrojů a konceptů řešení a celkovou komparaci možných řešení, především srovnání alternativních nákladů těchto řešení (viz Talvitie 2006 a Talvitie 2008). Analytik rovněž potřebuje pro svou práci správné a smysluplné informace, především jasně formulované konkrétní cíle dopravní politiky. Schein (1990) definuje tři možné koncepty pro hospodářsko politické rozhodování v oblasti dopravy: (i) „content expert“, (ii) „doctor“ a (iii) „process consultant“. Strategie „content expert“ je založena na shromáždění informací, analýze a formulaci doporučení nebo variantních řešení. Úspěch tohoto řešení závisí na splnění nutných podmínek: (i) zadavatel ví, které informace jsou potřebné, ví kde je získat a má k dispozici adekvátní technologie k jejich získání; (ii) zadavatel je schopen tyto informace předávat analytikovi v adekvátní struktuře tak, aby analytik mohl na jejich základě provést analýzu; (iii) zadavatel rozumí pracovnímu postupu analytika a výsledkům analýzy a je schopen na jejich základě provádět rozhodnutí. Úzkým místem tohoto postupu jsou vysoké nároky na odbornou způsobilost zadavatele: pokud není schopen správně formulovat zadání nebo dokonce konkretizovat cíle, nemůže analytik zpracovat věrohodnou analýzu a tedy přijaté řešení sotva bude optimální. Strategie „doctor“ je založena na autoritativním přístupu analytika, tzn. problém definuje sám analytik a na základě vlastní analýzy navrhuje zadavateli řešení. Podmínkou úspěchu řešení je kromě fundovanosti analytika především schopnost zadavatele implementovat řešení, aniž by vznikla trvalá závislost na analytikovi. Úzkým místem tohoto řešení je požadavek na dostatečnou informovanost a nestrannost analytika a právě schopnost zadavatele nepodléhat vlivu analytika nad rámec daného řešení. Tak jako v případě doktorů-lékařů není závislost zadavatelů-pacientů k prospěchu věci, ale vede k předsudku chronické choroby a potřeby neustálé péče a léčení – se všemi náklady, které stejně jako v případě dopravy nenese zadavatel (pacient) sám, ale přenáší je na subjekty stojící mimo systém (tj. v případě interních nákladů na daňové poplatníky, v případě externích nákladů na náhodný soubor subjektů). Není-li možné splnit podmínky pro strategii „content expert“ ani „doctor“, může být využita strategie „process consultant“. Tato strategie je založena na úzké kooperaci mezi zadavatelem a analytikem, v podstatě jde o vtažení zadavatele do analytických procesů a naopak otevřené přiznání vlivu analytika na tvorbu rozhodnutí. V modelu „process consultant“ je možné velmi komplexně analyzovat problém a navrhovat alternativní řešení včetně komparace nákladů. Podmínkou úspěchu je institucionální struktura, která takovou kooperaci zadavatele a analytika umožňuje.
Závěr Pozitivní posun v rozhodovacím schématu dopravní politiky by tedy měl spočívat v redefinici vztahů zúčastněných subjektů, v nastavení transparentních rozhodovacích postupů, v exaktním stanovení cílů dopravního řešení a v použití nových modelů. Jádro problému není ve vlastní metodologii dopravního plánování – zde je zcela na místě inženýrský, technicistní přístup, nákladová analýza a krátkodobá marketingová predikce. Toto přesně požadují a pro své rozhodování potřebují a požadují dopravci, soukromé subjekty podnikající v dopravních službách. Zcela jiná je však pozice státu (vlády, nebo regionálních samospráv), která v rámci hospodářsko politického rozhodování potřebuje mít k dispozici komplexní modely založené na multikriteriální analýze a schopné dlouhodobé predikce. Předpokladem pro efektivní rozhodování a plánování v oblasti dopravy a dopravních systémů je vhodná institucionální struktura vymezující roli všech zúčastněných stran: zadavatele, hodnotitele, tvůrce řešení, provozovatele, zájmových skupin, uživatelů. Slovy A. Talvitie (2008, s. 375) „Plans should reflect policies, and instititions are vehicles to help deliver both“. Pokud tomu tak není, hrozí, že budou přijatá řešení z hlediska ekonomického i společenského suboptimální. LITERATURA [1] CHECKLAND, P. (1999) Systems Thinking, systems Practice. Includes a 30-Year Retrospective. New York: John Wiley and Sons [2] FLYVBJERG, B. – HOLM, M. K. S. – BUHL, S.L. (2006) Inaccuracy in Traffic Forecasts. Transportation Review, vol. 26, N° 1, s. 1-24 [3] GOETZ, A. R. – SZYLIOWICZ, J. S. (1997) Revisiting Transport Planning and Decicion-making Theory: the case of Denver International Airport. Transportation Research 31A, s. 263-280 [4] HUTCHINSON, B. G. (1981) Urban Transport Policy and Policy Analysis Methods. Transport Reviews, vol. 1, s. 169-188 [5] KANE, L. – DEL MISTRO, R. (2003) Changes in Transport Planning Policy: Changes in Transport Planning Methodology? Transportation, Vol. 30, s. 113-131 [6] KHISTY, C. J. (1992) Matching Planning Styles and Roles in Transportation to Conditions of Uncertainty and State of Technological Know-how. Transportation Research Record, N° 1364, s. 139-143 [7] LINSTONE, H. A. (1984) Multiple Perspectives for Decision-making. Amsterdam: Elsevier Publishing [8] PAS, E. (1990) Is Travel Demand Analysis in the Doldrums? In: JONES, P. (ed.) Development in Dynamic and Activity-based Approaches to Travel Analysis. Avebury: Aldershot, s. 3-27 [9] PAS, E. (1995) The Urban Transportation Process. In HANSON, S. (ed) The Geography of Urban Transportation, New York: The Guilford Press, s. 53-77 [10] SCHEIN, E. (1990) Models of Consultation: What Do Organizations of the 19900s Need? Consultation International Journal, vol. 9, N° 4, s. 261-275 [11] TALVITIE, A. (1976) Dissaggregate Travel Demand Models with Dissaggregate Data, not with Aggreggate data, and for What. Working paper N° 7615, Berkeley: University of California Berkeley [12] TALVITIE, A. (2006) Experimental Incrementalism: on the Theory an Technique to Implement Transport Plans and Policies. Transportation vol. 33, s. 83-110 [13] TALVITIE, A. (2008) Model, Process, Technique, and the Good Thing. Transportation, Vol. 35, s. 375-393 [14] TIMMS, P. (2008) Transport Models, Philosophy and Language. Transportation, vol. 35, s. 395-410
[15] WACHS, M. (1985) Planning, Organizations, and Decision-making: Research Agenda. Transportation Research, Vol. 19, s. 521-531 [16] WILLIAMS, H. C. W. L. – ORTUZAR, J. D. (1982) Travel Demand and Response Analysis – Some Integrating Themes. Transportation Research, vol. 16A, s. 345-362
