_Быков Зайковский В ПЕЧАТЬ 18.05.2022

Таблица 7.8. Эффективная последовательность реализации программных мероприятий

570

571

Следующие по эффективности – сценарии 6 (мероприятие № 7 +

№1 таблицы 7.5), 1 (мероприятие № 1 таблицы 7.5), 10 (мероприятие

№7 + № 1 + № 6 таблицы 7.5) и т.д. При таком расположении сценариев легко выделяется наиболее эффективная последовательность реализации намечаемых мероприятий, которая приведена в таблице 7.8. Для удобства в ней все мероприятия даны как по номерам, так и в их реальном содержании.

Таким образом,вситуационномисследованиив Самарскойобласти была сформирована программа оптимизации затрат на снижение риска, и было выявлено, что наиболее эффективно вначале реализовывать программные мероприятия по самарским предприятиям: заводу «Волгобурмаш» и Кряжскому ЖБК и по г. Новокуйбышевску, прежде всего НК НПЗ, ЗЖБИ-6, ТЭЦ-2. Из числа экстренных мер – переселить жителей пос. Липяги за пределы санитарно-защитной зоны НК НПЗ.

Общая схема процедуры поэтапного многоуровневого

экономического анализа риска при оптимизации затрат

на обеспечение безопасности и снижение риска

Изложенные иллюстративные материалы данного раздела дают представление о возможности поэтапного многоуровневого экономического анализа риска при оптимизации затрат на обеспечение безопасности и снижение риска для населения. Предложенная процедура может стать основой для разработки программы по оптимизации затрат на снижение риска для населения и включает следующую последовательность действий:

1.Составляется перечень возможных мероприятий, направленных на снижение риска и смягчение последствий для населения.

2.Рассчитываются приведенные затраты на реализацию каждого мероприятия.

3.Рассчитывается остаточный социально-экономический ущерб от реализации каждого мероприятия или меры безопасности.

6.Все мероприятия ранжируются в порядке увеличения приведенных затрат, определяются потенциально экономически эффективные и неэффективные мероприятия.

5.Нарабатываются комбинации мероприятий, образуя набор сценариев по снижению риска и смягчению последствий.

572

6.Сценарии ранжируются в порядке увеличения приведенных

затрат.

7.Исключаются из дальнейшего анализа экономически неэффективные сценарии.

8.Для каждого не исключенного из анализа сценария рассчитывается выгода как предотвращенный социально-экономический ущерб.

9.Для каждого не исключенного из анализа сценария рассчитывается чистый экономический эффект как разность «выгоды минус затраты».

10.Определяется оптимальный сценарий, для которого чистый экономический эффект максимален.

11.По оптимальному сценарию формируется группа (перечень) оптимальных мероприятий по снижению риска и смягчению последствий.

12.Для каждого не исключенного из анализа сценария рассчитываются удельные затраты на снижение риска и смягчение последствий аварии.

13.Все не исключенные из анализа сценарии ранжируются в порядке возрастания удельных затрат на снижение риска и смягчение последствий аварии.

16.Для группы оптимальных мероприятий определяется экономически эффективная последовательность их реализации.

7.6. Проблемы управления риском

на региональном уровне

Принцип непрерывно уменьшающихся рисков

Как было рассмотрено в предыдущих разделах, в простейшем случае оптимизация безопасности и риска является безусловной

ЦФ экстремум

и состоит в максимизации чистого экономического эффекта D(С), зависящего от затрат (издержек) на снижение риска С, с учетом социальноэкономического ущерба Y , связанного с аварийным или систематическим воздействием источника опасности на население или окружающую среду:

max D(С).

573

Простейший вариант задачи безусловной оптимизации чистого дохода D может использоваться при действующих механизмах платы за загрязнение, в том числе аварийное, и возмещения вреда третьим лицам. В этом случае при определенном установленном уровне платы за загрязнение и размере компенсации ущерба, нанесенного третьим лицам, создаются экономические предпосылки, заставляющие лиц, принимающих решения на объектах, воздействующих на окружающую среду или представляющих потенциальную опасность для населения, сопоставлять затраты на безопасность и снижение риска с возможными издержками за загрязнение и компенсационными выплатами. При низких уровнях указанных издержек по сравнению с дополнительными затратами на снижение риска оптимизационная процедура сведется к минимизации затрат, необходимых для соблюдения установленных законодательных стандартов по безопасности и риску. В этом случае уровень риска, как правило, будет близок к максимально разрешенному или предельно допустимому. Ограничительный принцип действия критериев безопасности в этом случае, по существу, эквивалентен нормативному подходу по ограничению техногенного воздействия на человека и окружающую среду.

Введение же дополнительных ограничений по критериям безопасности в оптимизационную задачу управления риском

не приведет к каким-либо изменениям в политике управления риском, поскольку оптимальное решение этой задачи будет либо таким же, как в предыдущем простейшем случае безусловной оптимизации, и уровень воздействия будет меньшепредельноразрешенного критериямибезопасности, либо вложения в безопасность будут обеспечивать предельно разрешенные критериальные уровни – предельно допустимые уровнириска.

Задача может представлять теоретический интерес при переходе от локальногок болеевысокиммасштабнымуровням:региональномуиглобальному. В этом случае локальные критерии безопасности могут быть ослаблены, что приводит к возможности осуществления механизмов «квотирования риска» на основе определения «рискоемкости» региона. В некотором смысле это обобщенный вариант т.н. «бабл-принципа».

Трудноразрешимая проблема при таком подходе, как при оценке риска, так и при управлении риском, – учет возможных эффектов синергизма от совместного техногенного действия на здоровье человека

574

комплекса техногенных источников риска (промышленных предприятий и др.). После ограничения рамок допустимых рисков каждого объекта (и тем самым уровня его влияния на здоровье популяции) и проведения оптимизации защитных мер для каждого из них в отдельности неясными остаются вопросы: в какие рамки должно укладываться их совместное негативное влияние на жизнь и здоровье населения и какого рода приоритеты могут существовать для определенных категорий предприятий и организаций при установлении ограничениянариск от их совместнойдеятельности?

Если приемлемый уровень регионального риска (региональный критерий безопасности) используется для управления техногенными (антропогенными) факторами воздействия, то очевидными представляются противоречияприраспределениивыбранного уровня приемлемогориска по источникам его образования. Это требует создания системы регионального регулирования дополнительных вложений в безопасность, способной разрешать конфликты между предприятиями – источниками опасности в регионе.

Существование подобных и других проблем при использовании в практике управления риском и безопасностью принципов приемлемого риска и оптимизации мер защиты оставляет систему управления региональной (глобальной) безопасностью и защиты здоровья незавершенной.

Выходом из этого положения представляется введение в оптимизационную процедуру дополнительных условий – принципов управления безопасностью и риском. Один из возможных подходов – использование дополнительного принципа управления – принципа непрерывно уменьшающихся рисков (Быков, 1998), который хорошо согласуется с принципом устойчивого развития и может трактоваться как один из его подпринципов.

Согласно принципу уменьшающихсярисковвведение новой технологии можно считать социально приемлемой, если одним из конечных эффектов ее использования будет снижение суммарного риска, которому подвергаются люди. Принцип легко выполняется, когда новая технология с меньшим риском для населения замещает старую. Но гораздо труднее его формализовать,когдановаятехнология сосуществует со старыми или когда просто идет экстенсивный путь развития.

Поэтому чтобы обеспечить выполнимость данного принципа во всех случаях, он трактуется с формальной точки зрения как требование

575

обязательных вложений средств предприятиями, создающими техногенную нагрузку здоровью населения, в социальную сферу (в первую очередь, в здравоохранение) или любые другие области деятельности, обеспечивающие эффективное снижение риска на единицу вложений (другими словами, с малой стоимостью снижения риска). Причем размер таких вложений как минимум должен компенсировать привносимый риск для жизни и здоровья населения в результате деятельности рассматриваемого объекта – источника дополнительного риска (Быков, 1998).

Введение принципа непрерывно уменьшающихся рисков позволяет частично свести на локальный уровень задачу управления региональной безопасностью и обеспечения защиты жизни и здоровья населения от техногенных источников опасности в регионе.

В общем виде таким образом рассматриваемая система управления безопасностью и риском основывается:

1)на максимизации экономического эффекта;

2)обеспечении критериев безопасности – приемлемости уровня

риска;

3)условии непрерывно возрастающей безопасности (принцип непрерывно уменьшающихся рисков).

Представим данную задачу в формализованном виде.

Формализм оптимизационной задачи управления

безопасностью и риском

Дляопределенностиинекоторогоупрощениявосприятиябудемполагать, что данная задача формализуется в отношении потенциально опасного промышленного объекта, оказывающего воздействие на окружающую средуи населениевштатном режиме функционирования ввиде систематического загрязнения,создающего дополнительныйк фоновому риск для жизни и здоровья населения. Предположим, что на таком объекте ставится задача оптимизировать вложения в безопасность и риск.

Для представления в формализованном виде оптимизационной задачи управления безопасностью и риском в рамках рассматриваемой системы введем следующие обозначения:

X – вложения в системы безопасности промышленного объекта; Z – вложения в социальную сферу (в том числе в здравоохранение);

576

R – популяционный риск;

G – популяционный натуральный ущерб здоровью (выражаемый сокращением ожидаемой продолжительности жизни);

t – индекс, приписываемый соответствующему показателю, характеризующий влияние на смертность или заболеваемость использования определенной новой технологии промышленного производства или внедрение технического решения;

o – индекс, определяющий весь спектр смертности (и заболеваемо-

сти);

P – экономический эффект промышленного производства; Q – основные приведенные затраты;

D – чистый экономический эффект;

Y – экономический ущерб от потерь жизни и здоровья; S(r) – критерий безопасности по индивидуальному риску;

S(g) – критерий безопасности по индивидуальному натуральному ущербу;

F – функция, определяющая либо популяционный риск R, либо популяционный натуральный ущерб G.

Тогда формализм задачи управления безопасностью и риском для жизни и здоровья населения сводится к задаче нелинейного программирования, в которой целевая функция D(X, Z) представлена в виде дохода промышленного объекта (или обобщенных приведенных затрат Q(X, Z)) в зависимости от вложений в системы безопасности X и социальную сферу (здравоохранение) Z:

Максимум (7.1) целевой функции D(X, Z) ищется на ограниченном множестве, заданном с помощью системы неравенств, характеризующих требования:

577

неотрицательности вложений в безопасность и улучшение здоровья, что определяется естественным нравственно-этическим критерием безопасности – требованием запрета на экономическое развитие за счет здоровья общества (7.2);

критериев безопасности на ограничение привносимого новой технологией риска и ущерба жизни и здоровью населения (7.3);

принципа уменьшающихся совокупных рисков и натуральных ущербов здоровью при введении новой технологии (7.4);

непревышения результирующего снижения суммарного (технологического и общего) социально-экономического ущерба начального остаточного технологического социально-экономического ущерба. Другими словами, величина уменьшения социально-экономического ущерба не должна превышать его начальную абсолютную величину (7.5).

Система содержит парные эквивалентные неравенства для риска и натурального ущерба. Это связано с тем, что показатель пожизненного риска не учитывает многих факторов, таких как разнесенность во времени эффектов, конкуренцию с другими факторами риска и др. Например, при использовании только принципа уменьшающихся совокупных рисков возможны ситуации, когда привносимый технологией риск проявляется мгновенно в младших возрастных группах, а вложения в здравоохранение приведут к уменьшению риска в старших возрастных группах. Тем самым при общем уменьшении риска произойдет перераспределение его в младшие возрастные группы. Подобное перераспределение становится невыгодным и практически невозможным после введения дополнительного ограничения совокупного натурального ущерба здоровью, требующего неуменьшения ожидаемой продолжительности жизни.

Итак, мы представили формализм задачи управления безопасностью и риском для жизни и здоровья населения как задачу нелинейного программирования. Задачи нелинейного программирования, как правило, представляют практический интерес во многих областях науки, прежде всего в математическом экономическом оптимизационном анализе, но за малым исключением поддаются лишь численным методам решения.

Замечание. Мы сформулировали задачу нелинейного программирования на поиск максимума некоторой функции при неотрицательной системе ограничений. Задачи нелинейного программирования чаще

578

формулируются в виде минимизации целевой функции при неположительной системе ограничений. Эти постановки эквивалентны с точностью до выбора знака входящих в задачу функций: умножая все функции в приведенной выше постановке задачи на (–1), придем к формулировке поиска минимума функции [–D(X,Z)] при неположительных ограничениях.

Элементы теории нелинейного программирования

Пусть необходимо минимизировать функцию многих переменных

f x f x1, ,xn

при ограничениях

k x k x1, ,xn 0, k 1, ,m; x X, X En,

где f x , k x – выпуклые функции, а Х – выпуклое замкнутое множе-

ство, имеющее внутренние точки.

Это основная задача выпуклого программирования. Предположим, что множество U, определенное данной задачей, удовлетворяет условию регулярности Слейтера:

существует такая точка x 0 U , что k x 0 0, k 1, ,m.

Пара x , называется седловой точкой функции Лагранжа

m

L x, f x k k x ,

k 1

где x X, 1 , m , k 0, k 1, ,m

на множестве V x, x X, k 0 ,

если x , V и L x , L x , L x, длявсех x, V.

Большое значение в теории выпуклого программирования имеет теорема Куна – Таккера. Существуют различные формулировки этой теоремы. Для выпуклых множеств U, удовлетворяющих условиям регу-

лярности Слейтера, теорема Куна – Таккера утверждает, что точка x будет решением основной задачи выпуклого программирования тогда

и только тогда, когда существует такая точка k 0, k 1, ,m , что

пара x , является седловой точкой функции Лагранжа.

579