Минимизация "человеческого фактора" при определении износа (обесценения) машин и оборудования

Процесс оценки – это в какой-то степени творческий процесс, и какая-то доля «человеческого фактора» (см. [2]), интуиции и логических умозаключений оценщика при формировании его суждения о стоимости неизбежно будет присутствовать. Но в то же время нельзя строить всю оценку на субъективных ощущениях, отступая при этом от принципов обоснованности и однозначности.

На практике «человеческий фактор» раскрывается в полной мере, когда в конфликтной ситуации заказывают повторную оценку другому оценщику. Результаты оценки, полученные разными оценщиками, могут различаться в разы.

Причин субъективизма в оценке много. Отметим лишь главные из них.

Во-первых, преднамеренное подстраивание под нужный результат, когда оценщик умышленно игнорирует одни сведения и «педалирует» другие.

Во-вторых, недостаточность исходной информации вынуждает даже добросовестного оценщика прибегать к сомнительным косвенным приемам оценки, извлекая какие-то ассоциации из прошлого опыта. Для совестливого оценщика это становится источником внутренних терзаний и неуверенности.

В-третьих, определенный субъективизм кроется в рекомендуемых в литературе методах расчета и допущениях. Только опыт оценщика позволяет ему отобрать надежные средства и отказаться от сомнительных приемов расчета показателей.

Что касается первых двух причин, то преднамеренные искажения можно выявить только в ходе обстоятельной и квалифицированной экспертизы отчета об оценке.

Особого внимания заслуживает третья причина. До последнего времени авторы пособий и методических руководств стремились предоставить оценщику как можно более широкий набор инструментов, не заботясь об их методической строгости и объективности. Таким образом создавались возможности «обосновать» с помощью соответствующих формул требуемый результат.

Сегодня назрела необходимость провести своеобразную ревизию методического инструментария на степень субъективности или «экспертоемкости». Чем больше «экс-пертоемкость», тем больше «человеческого фактора» и, соответственно, волюнтаризма в оценке.

Исследование методов и методик на «экспертоемкость» напоминает известный в правовой практике анализ проектов законодательных и нормативных документов на коррупциоемкость.

«Человеческий фактор» наиболее сильно проявляется в тех методах, которые построены на экспертных оценках.

Привлечение экспертов в оценочной деятельности допускается в действующих Федеральных стандартах оценочной деятельности (далее – ФСО). В пункте 19 ФСО

1 До поступления в очную аспирантуру в 2009 году автор на протяжении ряда лет работал в должности оценщика в Российской инвестиционно-консалтинговой компании ЗАО «Агентство Прямых Инвестиций».

№ 1 записано: «Если при проведении оценки оценщиком привлекаются специалисты (эксперты), то оценщик должен указать в отчете их квалификацию и степень их участия в проведении оценки, а также обосновать необходимость их привлечения». Это слишком неконкретные пояснения. Так, не оговорены такие моменты, как:

• 1)    сколько должно быть экспертов;

• 2)    как должна быть обеспечена независимость мнения экспертов в отношении оцениваемого имущества и могут ли быть экспертами специалисты предприятия-заказчика, где проводится оценка;

• 3)    какими документами должна быть подтверждена квалификация экспертов.

В настоящее время техническую экспертизу оцениваемых машин и оборудования выполняет либо сам оценщик, позиционируя себя также специалистом по технической диагностике, либо кто-то из специалистов – работников предприятия-заказчика, вопрос об их непредвзятости остается за скобками. Об объективности такой экспертизы говорить не приходится.

Экспертное оценивание какого-либо показателя должно выполняться группой независимых и квалифицированных специалистов-экспертов, это непреложное правило. Только через групповую организацию экспертизы достигаются достаточно объективные выводы. Если в группе есть эксперт, настроенный на получение определенного результата, то, во-первых, когда его оценки будут диссонировать с оценками других членов группы, он будет чувствовать, что другие эксперты подозревают его в подтасовке данных и, соответственно, испытывать неудобство, и, во-вторых, предвзятые оценки этого эксперта все-таки будут осреднены оценками других экспертов. Исходя из этого полагаю, что распространенная практика, когда экспертом выступает только один человек, зачастую сам оценщик, абсолютно ненормальна.

Попытаемся оценить экспертоемкость методов определения износа при оценке машин и оборудования. Как известно, ошибки бывают случайными и преднамеренными. Разные методы предоставляют разную «свободу выбора» преднамерен- ной ошибки, чтобы подстроить результат расчета под нужную (завышенную или заниженную) величину. При этом такая «подстройка» не должна бросаться в глаза при экспертизе отчета об оценке. Таким образом, об экспертоемкости того или иного метода будем судить по размеру возможной преднамеренной ошибки, которую допускает рассматриваемый метод.

Ошибка в определении износа напрямую влияет на результат оценки. Стоимость машины с учетом износа определяется по формуле:

S = S „ ( 1- К из ) , (1)

где S_п – полная (без учета износа) стоимость объекта «как нового»;

К_из – коэффициент износа, отношение потери стоимости к полной стоимости объекта «как нового».

Относительная ошибка в определении стоимости с учетом износа складывается из ошибки полной стоимости объекта и ошибки коэффициента износа по правилу сложения дисперсий:

• 5S    = JS^ + 5K Uз , (2)

где δ S_п – относительная ошибка полной стоимости объекта;

δ К_из – относительная ошибка коэффициента износа.

Причем ошибка в определении коэффициента износа обычно значительно превышает ошибку в определении полной стоимости объекта.

Экспертное оценивание износа в известных методах осуществляется путем выбора:

• 1)    либо процента износа по шкале экспертных оценок физического состояния объекта;

• 2)    либо количества баллов по шкале экспертных оценок физического состояния объекта с последующим использованием баллов в математической модели;

• 3)    либо значения параметра (фактора) в некотором заданном интервале.

Все известные экспертные методы накладывают ограничительные условия на свободу выбора, но жесткость этих ограничений в разных методах различная.

Экспертное оценивание интенсивности какого-либо свойства чаще всего выполняется с помощью предварительно разработанной дискретной шкалы. Число градаций в шкалах экспертных оценок должно быть невелико (от 4 до 10), оно определяется «порогом чувствительности» эксперта как измерителя оцениваемого свойства и ограничивается возможностями оперативной памяти человека. Таким образом, увеличение градаций в шкале не повышает точности оценки. Для того чтобы эксперту было удобнее выражать свои представления об интенсивности свойства, градациям присваивают словесные формулировки: «отличное», «хорошее», «удовлетворительное», «плохое».

Вообще в методах экспертного оценивания применяют шкалы четырех типов: номинальные, порядковые, интервальные и отношений. Номинальные шкалы предусматривают только классификацию отдельных свойств с целью распознавания их сходства или различия с помощью бинарных оценок двух уровней: 1 (приемлемо) или 0 (неприемлемо). Порядковые шкалы предполагают ранжирование свойств по их интенсивности или значимости. Шкалы указанных двух типов являются качественными, они не показывают, в какой степени одна мера свойства может преобладать над другой мерой этого свойства.

К количественным шкалам, представляющим интерес для практики оценки, относятся интервальные шкалы и шкалы отношений. В интервальных шкалах указывается расстояние между градациями шкалы, но нулевые точки отсчета берутся произвольно или как-то оговариваются. Шкалы отношений аналогичны интервальным шкалам, но в то же время снабжены естественной нулевой точкой отсчета (см. [4]). В экспертных методах определения износа машин и оборудования используются в основном шкалы отношений.

Определим экспертоемкость следующих методов:

• 1)    экспертизы физического состояния по шкале качественного описания состояний;

• 2)    корреляционно-регрессионной модели;

• 3)    анализа ремонтных циклов;

• 4)    логистической кривой износа;

• 5)    хронологического возраста;

• 6)    эффективного возраста.

Метод экспертизы физического состояния

Метод экспертизы физического состояния (см. [8]) является примером «чистого» экспертного оценивания. Процент износа находится непосредственно из шкалы, в которой интенсивность износа охарактеризована качественными градациями для физического состояния: «очень хорошее», «хорошее», «удовлетворительное», «условно пригодное», «неудовлетворительное». Каждой градации поставлены в соответствие проценты износа в виде интервалов. Например, «очень хорошему» состоянию соответствует износ от 10 до 15 процентов, «хорошему состоянию» – от 20 до 35 процентов и т. д. (см. [5]).

Предположим, что при использовании этой шкалы оценщик хочет, с одной стороны, показать свою объективность, а с другой – выдержать ориентацию на некий результат. Возможности маневрирования открывают широкие интервалы в границах каждой градации состояния, также наблюдается «размытость» границ между смежными градациями. Например, трудно провести жесткую грань между состояниями «очень хорошее» и «хорошее», между «хорошее» и «удовлетворительное» и т. д. Покажем, какие интервалы оценок износа получаются, если объединить смежные градации (табл. 1).

Согласно таблице 1 средняя ширина диапазона выбора коэффициента износа равна 32,5 процента, а отсюда – абсолютная ошибка в назначении коэффициента износа, то есть половина указанного диапазона:

А К из = ±16%.

Исследования по изучению процедур принятия решений, проведенные психологами, показали, что экспертная оценка различных свойств человеком хорошо опи-

Таблица 1

Диапазоны экспертных оценок при объединении смежных градаций по шкале, %

Словесная градация физического состояния Диапазон коэффициента износа Ширина диапазона «Очень хорошее» – «хорошее» От 10 до 35 25 «Хорошее» – «удовлетворительное» От 20 до 60 40 «Удовлетворительное» – «условно пригодное» От 40 до 80 40 «Условно пригодное» – «неудовлетворительное» От 65 до 90 25 сывается линейной моделью, поэтому оценочные шкалы обычно являются равномерными (см. [6]).

Отсюда следует вывод о том, что отклонения или ошибки по шкале, включая преднамеренные, целесообразно оценивать как абсолютные.

Метод корреляционно-регрессионной модели

Метод корреляционно-регрессионной модели (см. [7]) относится к числу экспертно-аналитических методов, так как расчет коэффициента износа включает как экспертно назначаемые оценки (баллы физического состояния объекта), так и детерминированный параметр (хронологический возраст):

К из = ( 0,2 - 0,0036 Б ) Т°_Х р 7 ,              (3)

где Б – балльная оценка физического состояния объекта;

Т_хр – хронологический возраст объекта на дату оценки, годы.

Эта модель построена на основе статистического исследования коэффициента износа металлорежущих станков, хронологический возраст которых ограничен 20 годами.

Балльная оценка физического состояния объекта выбирается экспертно по шкале с пятью градациями: «очень хорошее», «хорошее», «среднее», «удовлетворительное», «плохое» (см. [7]).

Примем, что диапазон оценок в баллах, в рамках которого назначаемая оценка может «гулять», охватывает каждые две смежные градации (табл. 2).

Ширина диапазона рассчитываемого коэффициента износа и абсолютная ошибка в назначении коэффициента износа зависят от хронологического возраста. Расчетом получены следующие значения абсолютной ошибки коэффициента износа:

Диапазоны экспертных оценок при объединении смежных градаций по шкале, в баллах

Словесная градация физического состояния	Диапазон	Ширина диапазона
«Очень хорошее» – «хорошее»	От 35 до 50	15
«Хорошее» – «среднее»	От 25 до 44	19
«Среднее» – «удовлетворительное»	От 15 до 34	19
«Удовлетворительное» – «плохое»	От 5 до 24	19

Т хр , годы	До 5	10	15	18
∆ К из , %	±10	±17	±20	±22

Таблица 2

Как видно, при использовании этого метода абсолютная ошибка коэффициента износа неравномерна, она увеличивается с ростом хронологического возраста. Особенно она велика (более 17%), если станок отработал более 10 лет, то есть более половины своего срока службы.

Метод анализа ремонтных циклов

В методе анализа ремонтных циклов (см. [7]) используются три однотипные экспертные шкалы, выбираемые в зависимости от цикла, в котором находится объект оценки. Шкалы для непосредственного назначения коэффициента износа имеют пять градаций физического состояния: «отличное», «хорошее», «среднее», «удовлетворительное», «плохое».

Особенность шкалы в этом методе в том, что для каждой градации приведен не интервал значений, а одно значение коэффициента износа. Таким образом, шкала имеет дискретный характер. Отсюда следует, что преднамеренная «безобидная» ошибка может быть сделана при шаге на одну градацию вверх или вниз по шкале. Результаты расчета ошибки коэффициента износа при изменении оценки на одну смежную градацию приведены в таблице 3.

Таблица 3

Ошибка коэффициента износа при изменении оценки на одну смежную градацию, %

Словесная градация физического состояния	Нулевой цикл	Первый цикл	Второй цикл
«Отличное» – «хорошее»	14	11	11
«Хорошее» – «среднее»	13	11	11
«Среднее» – «удовлетворительное»	14	12	12
«Удовлетворительное» – «плохое»	14	11	11

Средняя абсолютная ошибка коэффициента износа равна 12 процентам. Однако такая ошибка имеет место в том случае, если точно определен номер ремонтного цикла. На практике информация о последнем капитальном ремонте оцениваемого объекта часто отсутствует, а при осмотре совсем непросто точно установить номер последнего капитального ремонта объекта. Эксперт может весьма приближенно указать номер цик- ла, в котором находится объект на дату оценки. К ошибке указания градации физического состояния добавляется ошибка указания номера цикла. Результаты расчета суммарной ошибки представлены в таблице 4.

Из таблицы 4 видно, что суммарная абсолютная ошибка, в том числе преднамеренная, при использовании метода анализа циклов может быть довольно значительной, в среднем 24 процента.

Таблица 4

Суммарная ошибка коэффициента износа, %

Словесная градация физического состояния	Нулевой цикл – первый цикл	Первый цикл – второй цикл
«Отличное» – «хорошее»	26	24
«Хорошее» – «среднее»	23	26
«Среднее» – «удовлетворительное»	22	27
«Удовлетворительное» – «плохое»	19	26

Метод логистической кривой износа

Метод логистической кривой износа (см. [8]) позволяет рассчитать коэффициент среднестатистического износа по таким данным об объекте оценки, как номер амортизационной группы, срок службы при 80-процентном износе, износ вторичности. На последнем шаге расчета может быть внесена экспертная поправка на физическое состояние объекта. Однако эта поправка не постоянна.

Так, на начальной стадии эксплуатации машины (при отношении хронологического возраста к сроку службы t/t_сл < 0,3) поправка составляет не более ±10%; на основной стадии эксплуатации (при отношении t/t_сл от 0,3 до 1,4) поправка может составлять максимально до ±20%; на заключительной стадии эксплуатации (при отношении t/t_сл более 1,4) поправка не превышает ±5%. Поправка с плюсом относится к физическому состоянию, оцененному как «удовлетворительное», поправка с минусом – к физическому состоянию, оцененному как «отличное».

В рассматриваемом методе на экспертные поправки наложены жесткие ограничения. Оценки физического состояния «отличное» и «удовлетворительное» контрастны, и попытка манипулировать ими бросается в глаза. Более вероятной может быть субъективная ошибка с неверным указанием стадии эксплуатации объекта: начальная, основная и завершающая. Эта ошибка не превышает 10 процентов.

Метод хронологического возраста

Метод хронологического возраста (линейной зависимости износа от хронологического возраста в пределах срока службы) построен на следующей простой формуле:

вызваны неопределенностью величины срока службы. В литературе можно встретить следующие рекомендации по выбору срока службы для машин и оборудования:

• 1)    по таблице, увязывающей срок службы с номером амортизационной группы и наибольшим значением для срока полезного использования [8, с. 126];

• 2)    по единым нормам амортизационных отчислений (ЕНАО) с корректировкой на условия работы (сменность работы и тип производства) [8, с. 128];

• 3)    по таблице справочника американской компании Marshall and Swift [8, с. 117].

В разных источниках расхождение в сроке службы составляет в среднем 5 лет.

Величина абсолютной ошибки коэффициента износа зависит не только от ошибки срока службы, но и от хронологического возраста. Например, для металлорежущего оборудования, срок службы которого может быть выбран равным либо 20, либо 25 годам, расчетом получены следующие абсолютные ошибки коэффициента износа:

Т хр , годы	До 5	10	15	18
∆ К ,% из ,	±5	±10	±15	±18

Наибольшая ошибка (более 15%) наблюдается при хронологическом возрасте 15 и более лет.

Метод эффективного возраста

Метод эффективного возраста (см. [7]) предполагает экспертное определение (группой специалистов) остающегося срока службы, то есть числа лет от момента оценки до вывода объекта из эксплуатации и списания. Коэффициент износа определяется по формуле:

К

из

Т хр

^Тсл ^,

Киз

Т э

Тсл

Тсл

^^^^^^^в

Т

Т ост

сл

где Т_хр – хронологический (фактический) возраст машины, годы;

Т_сл – срок службы для данного вида машин, годы.

Ошибки при применении этого метода где Тэ – эффективный возраст;

Т_ост – остающийся срок службы (назначается экспертно для данного объекта).

В этом методе сохраняется неопределенность с назначением срока службы,

Таблица 5

Абсолютные ошибки коэффициентов износа при оценке машин и оборудования, %

Метод определения коэффициента износа	Абсолютная ошибка коэффициента износа	Примечание
Метод экспертизы физического состояния	±16	При переходе на одну градацию в шкале
Метод корреляционно-регрессионной модели	±17	Зависит от хронологического возраста и изменяется от 10 до 20 процентов
Метод анализа ремонтных циклов	±24	Суммарная ошибка
Метод логистической кривой износа	±10	Зависит от отношения хронологического возраста к сроку службы
Метод хронологического возраста	±15	Зависит от хронологического возраста, изменяется от 5 до 18 процентов
Метод эффективного возраста	–	Ошибка не поддается оценке

как и в методе хронологического возраста, но еще бо ́ льшая неопределенность имеет место в отношении остающегося срока службы и, соответственно, эффективного возраста. Оценить ошибку износа при применении метода эффективного возраста практически невозможно, так как в литературе по оценке отсутствуют какие-либо параметры и шкалы для экспертного оценивания эффективного возраста. Поскольку не обозначены ограничения для выбора эффективного возраста, то использовать этот метод в практике оценки машин и оборудования нецелесообразно.

Выводы

С точки зрения влияния «человеческого фактора» на результат оценки проанализированы шесть наиболее распространенных методов определения износа при оценке машин и оборудования. В качестве меры «экспертоемкости» методов был взят показатель преднамеренной ошибки коэффициента износа, которую может допустить оценщик (одновременно эксперт), меняя границы между смежными градациями экспертной шкалы и интервалами влияющих факторов. Абсолютные ошибки коэффициента износа, возникающие при применении рассмотренных методов, приведены в таблице 5.

Исследования показали, что основным источником ошибки коэффициента износа является экспертное оценивание физического состояния объекта. В методе экспертизы физического состояния ошибка равна 16 процентам. В методе корреляционнорегрессионной модели экспертная шкала физического состояния добавлена фактором хронологического возраста, но это не снижает среднюю ошибку, а делает ее зависимой от хронологического возраста: она меняется от 10 до 20 процентов. В методе анализа ремонтных циклов ошибка оценивания физического состояния дополняется ошибкой, обусловленной неопределенностью номера цикла, и суммарная ошибка доходит до 24 процентов. В методе хронологического возраста ошибка коэффициента износа связана с неопределенностью срока службы объекта. Разброс срока службы в интервале 5 лет вызывает ошибку от 5 до 18 процентов в зависимости от хронологического возраста. Описание метода эффективного возраста в методической литературе по оценке не позволяет определить ошибку. Во всяком случае эта ошибка превышает ошибку метода хронологического возраста, так как неопределенность срока службы дополняется неопределенностью экспертно назначенного остающегося срока жизни объекта.

Наиболее корректные результаты получены при применении метода логистической кривой износа: ошибка коэффициента износа равна в среднем около 10 процентов. Дальнейшее развитие этого метода в направлении расширения базы данных и применения компьютерных технологий позволит повысить достоверность результата оценки машин и оборудования.

Использование остальных методов возможно только при групповой организации экспертизы физического состояния.