Антикоррупционные механизмы выбора поставщика в управлении ресурсным обеспечением (И.И. Бажин, "Руководитель бюджетной организации", N 8, август 2011 г.)

Антикоррупционные механизмы выбора поставщика в управлении ресурсным обеспечением

Совершенно очевидно, что большие возможности для реализации коррупционных намерений содержатся в третьей составляющей описанной ранее*(1) управленческой триады - "ресурсы". Действительно, в обеспечении ресурсами достаточно широко развит механизм так называемых "откатов", с помощью которых получают те или иные преференции.

Существенный удар по этой составляющей коррупции был нанесен введением в действие Федерального закона от 21.07.2005 N 94-ФЗ "О размещении заказов на поставки товаров, выполнение работ, оказание услуг для государственных нужд" (далее - Закон N 94-ФЗ), который в целом четко определил правила проведения государственных и муниципальных закупок. Прежний закон в принципе не касался муниципальных образований, открывая тем самым широкие возможности разбазаривания (и разворовывания) бюджетных средств. До введения в действие 1 января 2006 года указанного закона все закупки за счет государства должны были проводиться через конкурс. Но если на деле он и проводился, то о нем знали только "свои" люди, готовые потом поделиться с чиновником полученной выгодой.

Как сообщала ФАС, новый закон о государственных закупках позволил только за первую половину 2006 года сэкономить бюджетных денег на сумму 56 млрд. руб.

Положительная роль Закона N 94-ФЗ в целом не вызывает сомнения, однако и он несовершенен, поэтому коррупция в сфере государственных закупок, где потери бюджета исчисляются астрономическими цифрами, продолжает процветать. Напомним, что на необходимость совершенствования этого закона было обращено пристальное внимание Президента РФ Д.А. Медведева.

Прямо скажем, на практике, по сути, единственным критерием выбора поставщика является минимальная стоимость его товаров (услуг), все остальные критерии просто игнорируются. Это нередко приводит к тому, что выигравший аукцион из условий минимальной цены поставщик ресурсов реально не может обеспечить качественное и своевременное выполнение работ. В итоге заказчик не получает ожидаемых результатов, поскольку за такую цену эту работу или невозможно выполнить в принципе, или нельзя выполнить качественно.

Кроме того, Закон N 94-ФЗ не исключает субъективного фактора в выборе поставщиков, поскольку в большинстве случаев от участников соревновательного процесса и общественности скрыт механизм принятия решений по выбору того или иного претендента на доступ к "бюджетному пирогу". Это касается не только доступа к бюджетному финансированию, но и, например, к получению преференций при выделении под застройку земельных участков федеральной, региональной или муниципальной собственности. Всевозможные "комиссии", "инвестиционные советы" и т.п. не имеют, как правило, четких критериев определения "победителя", процедуры принятия решений в таких случаях скрыты, непрозрачны, что открывает широкие возможности процветанию субъективизма и, как следствие, развитию коррупции.

Одним из инструментальных методов оценки и выбора поставщиков ресурсов является рейтинговая система оценки достоинств претендентов, но и она не очень часто используется на практике. Кроме того, эта система принципиально необъективна, поскольку, во-первых, базируется на оценках экспертов, не лишенных субъективности, во-вторых, в сложных проектах закупок, содержащих десятки потенциальных поставщиков и тысячи наименований закупаемых товаров, объективная оценка не под силу даже опытным и добросовестным экспертам, в-третьих, члены закупочных комиссий - люди, а значит, в принципе с ними можно договориться.

Следовательно, требуется существенная объективизация процесса закупок, чтобы в принципе убрать из процесса оценки поставщиков человека, дабы даже "не искушать" его. Такая объективизация принципиально возможна на основе использования для выбора поставщиков операционных математических моделей*(2).

Каковы критерии выбора?

Задача выбора поставщиков многокритериальна. В последнее время количество критериев увеличивается*(3), однако ключевыми по-прежнему остаются цена продукции и сервиса, финансовые условия, качество поставляемой продукции и сервиса. Задача выбора поставщиков по этим критериям на основе математических моделей и оптимизационных методов исследования операций рассматривалась нами ранее*(4).

Острая потребность в создании адекватного метода выбора поставщика вызвана наличием двух противоречивых тенденций развития системы "поставщик - потребитель". Одна тенденция состоит в изменении концепции работы с поставщиками - переход от контактов с многочисленными поставщиками к работе с одним долгосрочным источником поставок. Этот подход распространяется на планирование потребности в материалах, построение системы своевременности производства и поставок, создает новый акцент на качество и ориентацию на маркетинг.

Вторая, противоположная, тенденция определяется развитием того или иного рынка, приводящего к росту количества поставщиков и потребителей. При этом в силу постоянно обостряющейся конкуренции, с одной стороны, становятся менее заметными возможные различия между поставщиками, которые постоянно совершенствуют и расширяют условия приобретения товаров и сервис. С другой же стороны, находящаяся в таких же рыночных условиях организация-покупатель вынуждена минимизировать затраты ресурсов при выборе конкурентоспособного предложения.

Указанные тенденции усложняют расстановку приоритетов в процессах выбора поставщика. Значимость возможных последствий принимаемого решения с точки зрения экономики предприятия, а также эффективности осуществляемого комплекса маркетинга трудно переоценить.

Несложно понять, что, проводя сравнение поставщиков по спектру важных показателей (сроки поставки, возможные отклонения от объявленного времени поставки, условия платежа и т.п.) на основе экспертной оценки, можно получить весьма неточные результаты, особенно тогда, когда при большом количестве поставщиков различия между значениями этих характеристик невелики. Кроме того, проблематичной оказывается автоматизация процедуры выбора. Собственно, даже не столько ее формальная автоматизация, сколько последующая работа менеджера с этой автоматизированной процедурой, поскольку преимущественно в аттестационную карточку поставщика приходится заносить не сами значения параметров, а их оценки.

Практика показывает, что в связи с этим в подавляющем числе случаев единственным реальным "экспертом" для организации является сам менеджер, производящий закупки данной группы товаров. Следовательно, при такой экспертной оценке весьма велика доля нежелательного субъективизма. Ясно, что экспертная оценка - это универсальный метод, причем зачастую оказывающийся единственно пригодным для принятия решения, но необходимо осознавать, что применение принципиально других методик, базирующихся на аналитических расчетах, может давать более точный и адекватный результат.

Итак, рассмотрим задачу выбора поставщика. Основными критериями эффективности, характеризующими деятельность поставщика, его конкурентоспособность и связи с потребителями (далее - критерии), являются:

стоимость продукции;

качество поставляемой продукции;

объемы поставок;

надежность поставок;

транспортные издержки;

сроки выполнения текущих и экстренных заказов;

условия поставки и форма расчетов;

наличие резервных мощностей у поставщика;

способность обеспечить поставку запасных частей в течение всего срока службы поставленного оборудования;

кредитоспособность и финансовое положение поставщика;

степень кооперированности поставщика и потребителя.

Однако следует отметить, что рост количества критериев не подкрепляется развитием методического аппарата их применения. Существующие подходы и методы выбора поставщика базируются на теории группового выбора*(5) и в качестве математического аппарата используют методы исследования операций и экспертные методы. Первые позволяют представить задачу как оптимизационную, что дает возможность автоматизировать ее решение*(6).

Как правило, для упрощения решения задачи в качестве критерия оптимизации выбирают стоимость - главный, по мнению большинства авторов, критерий выбора поставщика, с точки зрения потребителя, что снижает эффект полученного результата выбора. Экспертные методы учитывают субъективные оценки экспертов, специальная обработка которых позволяет составить комплексную оценку - рейтинг каждого поставщика. К сожалению, существующие подходы и методы не позволяют осуществлять комплексный и системный анализ поставщиков, что приводит к редкому их использованию потребителями на практике.

Предлагается решить данную многокритериальную задачу на базе операционной математической модели путем введения комплексных критериев, которые наиболее полно отражали бы основную цель закупки продукции со стороны потребителя и позволяли бы сравнивать возможности поставщиков. В основе таких критериев предлагается использовать комплексные критерии, в основе которых лежат показатели стоимости, условий поставки и форм расчетов, а также качества поставляемой продукции.

Управляемыми переменными в данной задаче установим объемы закупок продукции за требуемый промежуток времени (например, за месяц) у каждого i-го поставщика. Рассмотрим исходные данные и ограничения для решения задачи: - объем поставок продукции (), осуществляемых 1-м поставщиком в заданный временной интервал, ограничен возможностями предприятия-поставщика :

, где:

N - количество поставщиков;

- потребность предприятия-потребителя в продукции в заданный интервал времени составляет ;

- минимально необходимый запас продукции, обеспечивающий непрерывность деятельности предприятия-потребителя в заданном интервале времени, должен составлять не менее ;

- максимальный объем поставки продукции, гарантирующий избежание простоев транспортных средств, которыми доставляется продукция потребителю, за заданный интервал времени не должна превышать ;

- стоимость единицы объема продукции, поставляемой i-м поставщиком, составляет ;

- стоимость транспортировки единицы объема продукции, поставляемой i-м поставщиком, - ;

- показатель качества продукции, поставляемой i-м поставщиком, определяется как вероятность получения продукции, соответствующей всем требованиям качества, - (устанавливается из статистических данных входного контроля качества поставляемой продукции);

- условия поставок и формы расчетов исходя из ограниченности бюджета предприятия-потребителя определяются соответствующими долями возможных закупок в общем объеме поставок:

а) - доля закупок с отсрочкой платежа;

б) - доля закупок по условиям оплаты по факту поставки;

в) - доля закупок на условиях предоплаты.

Заметим, что .

Установим комплексные критерии эффективности, по которым будем оценивать решение о выборе поставщика.

1. Для формирования критерия, соответствующего стоимостной оценке закупок, определим суммарные затраты на объем закупок в заданный интервал времени у всех поставщиков (формула 1):

Средняя цена единицы объема продукции во всем объеме закупок (2 V;) составляет (формула 2):

, где:

- суммарная стоимость единицы объема продукции (с учетом транспортных расходов), поставляемой i-м поставщиком.

Сформируем комплексный критерий эффективности в виде отношения величины , соответствующей минимальной цене, предлагаемой поставщиками (с учетом транспортных расходов), к средней цене закупок, выражаемой формулой 2 (формула 3):

Как видим, критерий характеризует долю, составляемую минимально возможной ценой закупки в средней закупочной цене. Этот показатель имеет максимальное значение (), если все закупки осуществляются только у предприятия-поставщика, суммарная стоимость продукции у которого является наименьшей. Во всех других случаях , что соответствует менее выгодным ценовым условиям закупок. Таким образом, из условия снижения затрат на закупки критерий следует максимизировать (формула 4):

2. В качестве второго комплексного критерия выбираем критерий, который позволит оценить условия поставок и формы расчетов. Естественно, предприятию-потребителю выгоднее производить закупки на условиях отсрочки платежа, менее выгодно, если оплата осуществляется по факту поставки, еще менее выгодно закупать на условиях предоплаты.

Выгодность закупок, производимых по различным описанным вариантам форм оплаты, можно оценить посредством соответствующих коэффициентов эффективности: (с отсрочкой платежа), (при оплате по факту поставки), (при условии предоплаты). В этом случае сформируем следующий комплексный критерий (формула 5):

, где:

- суммарные объемы закупок за заданный интервал времени у поставщиков, допускающих отсрочку платежа;

- суммарные объемы закупок за заданный интервал времени у поставщиков на условиях оплаты по факту поставки;

- суммарные объемы закупок за заданный интервал времени у поставщиков, требующих предоплату.

Критерий характеризует (с учетом коэффициентов эффективности) долю закупок, производимых на тех или иных условиях в общем объеме закупок, и имеет максимальное значение , если все закупки осуществляются у поставщиков, допускающих отсрочку платежа. Пусть, например, закупки каждой единицы объема продукции, производимые с отсрочкой платежа, имеют показатель эффективности , закупки единицы объема продукции при оплате по факту поставки имеют показатель эффективности , а наименее выгодные закупки (на условиях предоплаты) пусть имеют показатель эффективности . Тогда максимальное значение комплексного критерия . Во всех остальных случаях , что соответствует менее выгодным условиям поставок. Конкретные значения коэффициентов эффективности закупок из условия форм оплаты могут быть получены экспертными оценками или путем отражения ограниченных бюджетных возможностей предприятия-потребителя.

Таким образом, эффективное решение на основе данного критерия сводится к максимизации (формула 6):

3. В качестве третьего комплексного критерия рассмотрим показатель, характеризующий качество поставляемой продукции. Поскольку качество продукции представлено через вероятностные показатели, определим математическое ожидание объемов поставки качественной продукции в общем объеме поставок (формула 7):

Комплексный критерий в этом случае имеет следующий вид (формула 8):

Критерий имеет максимальное значение, соответствующее показателю качества поставщика самой качественной продукции, если все закупки осуществляются именно у него. Во всех остальных случаях имеет меньшие значения, что соответствует менее качественной продукции, следовательно, требуется максимизация (формула 9):

В соответствии с существующими методами решения многокритериальных задач осуществим свертку полученных критериев к единому показателю. Используем метод суммирования с заданием весовых коэффициентов. При определении весовых коэффициентов целесообразно воспользоваться методом экспертных оценок. Вместе с тем следует отметить, что варьирование численных значений коэффициентов принципиально не изменяет задачу, а лишь меняет приоритеты потребителя при покупке продукции, что позволяет ему принять решение исходя из конкретных обстоятельств, складывающихся в данный момент. Тогда суммарный критерий эффективности в виде свертки частных комплексных критериев , , представим так (формула 10):

, где:

, , - весовые коэффициенты.

Приведенный критерий соответствует задаче максимизации, при этом все весовые коэффициенты .

Составим математическую модель задачи оптимизации.

Система ограничений оптимизационной задачи состоит из двух подсистем, первая из которых обусловлена потребностями предприятия-потребителя и возможностями поставщиков (формула 11):

Вторая подсистема обусловлена ограниченными бюджетными возможностями предприятия-потребителя, что выражается соответствующими требованиями к условиям поставок (формула 12):

Подсистема (формула 12) отражает требования, что доля закупок продукции на условиях отсрочки платежа в общем объеме закупок должна быть не менее , а доли закупок на условиях оплаты по факту поставки и условиях предоплаты не должны превышать и соответственно.

Таким образом, требуется определить объемы закупок , соответствующие системам ограничений (формулы 11 и 12) и максимизирующие суммарный критерий эффективности (формула 10).

Заметим, что в такой постановке задача выбора поставщика сводится не просто к оценке наилучшего из них по выбранным критериям (как это имеет место в традиционной рейтинговой системе оценок), но к определению величины объемов закупок продукции у каждого из поставщиков. Это означает, что представленная оптимизационная математическая модель ранжирует поставщиков путем определения именно того объема закупок у данного поставщика, который выгоден потребителю в соответствии с выбранными критериями и объективным позиционированием поставщика на рынке.

Проанализируем возможности решения задачи выбора поставщика с использованием предложенного подхода на двух конкретных примерах.

Пример 1

Муниципальное образование К. Липецкой области для муниципальных нужд закупает у поставщиков металл. Проблема выбора поставщика в данном случае состоит в оптимизации объемов поставки чугуна марки ПЛ1-ПЛ2, закупаемого у того или иного поставщика.

Потребность муниципального образования в чугуне составляет 2 500 т в месяц. При этом из условий нормальной работы предприятий, потребляющих металл, минимальный потребный запас чугуна должен составлять не менее двух вагонов (120 т) в сутки.

В то же время, чтобы не нести затрат по оплате вынужденных простоев вагонов, максимальная суточная поставка чугуна не должна превышать пяти вагонов (300 т).

Перечень поставщиков и их характеристики представлены в таблице 1.

Таблица 1

N п/п	Поставщик	Стоимость с НДС за 1 т, тыс. руб.	Железнод. тариф, руб.	Ограничение объема поставок, т в мес.	Условия поставки	Показатель качества
1	Сатка, Челябинская обл.	2,800	200	300	По факту поставки	0,86
2	Челябинский мет. комбинат	2,770	220	Без ограничений	Предоплата	0,87
3	Липецк, "Свободный сокол"	2,976	124	Без ограничений	По факту поставки	0,89
4	Новотроицкий мет. комбинат, Оренбургская обл.	2,880	237	1 200	Отсрочка платежа	0,8
5	Нижнетагильский мет. комбинат	3,120	249	Без ограничений	По факту поставки	0,9
6	Екатеринбургский мет. комбинат	3,250	199	Без ограничений	Отсрочка платежа	0,92
7	Магнитогороский мет. комбинат	3,780	234	400	Отсрочка платежа	0,97
8	Пашня, Пермская обл.	2,700	253	300	Предоплата	0,87
9	Тульский "Чермет"	3,060	130	Без ограничений	Отсрочка платежа	0,93
10	Московский мет. комбинат	3,200	125	Без ограничений	По факту поставки	0,96

Показатель качества, приведенный в таблице, представляет собой величину вероятности получения продукции, соответствующей всем требованиям качества (устанавливается из статистических данных входного контроля качества поставляемой продукции).

Исходя из существующего в настоящее время постоянного дефицита финансирования зададим следующие коэффициенты эффективности закупок продукции:

- закупки, производимые с отсрочкой платежа: ;

- закупки по факту поставки: ;

- закупки по условиям предоплаты: ;

- весовые коэффициенты комплексных критериев эффективности: ; ; .

Составим математическую модель задачи оптимизации.

Система ограничений оптимизационной задачи имеет следующий вид (формула 13):

Таким образом, требуется определить значения V^ соответствующие системе ограничений (формула 11) и минимизирующие суммарный критерий эффективности (формула 14):

Задача решается с использованием Microsoft Excel (программа "Поиск решения"). В результате решения задачи наилучшими поставщиками продукции при заданных исходных данных и выбранных весовых коэффициентах явились: поставщик 4 (у которого следует закупить 1 200 т чугуна) и поставщик 6 (у которого следует закупить 1 416 т чугуна).

Если выбрать другие весовые коэффициенты свертки критериев, результат решения изменится. Так, например, если положить (что соответствует большей значимости стоимостного критерия), , получим следующие оптимальные объемы закупок:

- поставщик 4: = 1 200 т;

- поставщик 5: = 915,6 т;

- поставщик 6: = 200,4 т;

- поставщик 8: = 300 т.

Таким образом, представленная операционная математическая модель с использованием разработанных комплексных критериев многокритериальной оценки поставщиков является эффективным инструментом решения проблемы выбора поставщика, позволяя при изменяющихся условиях рынка на основе компьютерной реализации универсальной модели оперативно выявлять не только наиболее выгодных поставщиков, но и одновременно определять оптимальные объемы закупок продукции у каждого из конкурирующих поставщиков.

Пример 2

Рассмотрим выбор поставщиков продуктов питания для муниципальных учреждений образования и здравоохранения Нижнего Новгорода. Администрация города в лице департамента экономики, планирования и строительства объявляет открытый конкурс для обеспечения нужд учреждений образования и здравоохранения Нижнего Новгорода в продуктах питания на год. К участию в конкурсе приглашаются юридические лица и индивидуальные предприниматели. Конкурс проводится с квалификационным отбором участников конкурса в порядке, установленном городской думой Нижнего Новгорода. Квалификационные требования к конкурсантам:

- наличие государственной регистрации в качестве юридического лица, индивидуального предпринимателя;

- отсутствие задолженности по налогам и иным обязательным платежам в бюджеты всех уровней на последний отчетный период;

- наличие собственных или арендованных складских помещений для хранения продуктов питания площадью не менее 400 кв. м, соответствующих санитарно-эпидемиологическим требованиям;

- наличие собственных или арендованных специально оборудованных транспортных средств;

- наличие холодильных камер (не менее трех) объемом не менее 45 ;

- опыт работы по обеспечению продуктами питания учреждений социальной сферы не менее трех лет.

Критерии оценки конкурсного предложения:

- расположение складских помещений на территории заявленного лота;

- количество обслуживаемых учреждений социальной сферы Нижнего Новгорода на момент проведения конкурса;

- обеспечение продуктами питания учреждений социальной сферы города свыше трех лет;

- возможность предоставления отсрочки платежа за поставленную продукцию;

- наличие в штате предприятия санитарного врача или наличие договора о сотрудничестве с Госветнадзором.

Ведомость оценки предложений участников конкурса на право обеспечения муниципальных учреждений социальной сферы Нижнего Новгорода продуктами питания на год представлена в таблице 2 (см. на стр. 53). Оценка производится по бальной системе. Победителем признается участник, набравший наибольшее количество баллов. В нашем случае поставщик 1 будет обеспечивать лоты 1, 3, 4 и 5, поставщик 4 - лот 2.

Таблица 2

N п/п	Наименование показателей	Кол-во баллов	Лот 1		Лот 2		Лот 3		Лот 4		Лот 5
			Поставщик 1	Поставщик 2	Поставщик 3	Поставщик 4	Поставщик 1	Поставщик 3	Поставщик 2	Поставщик 4	Поставщик 1	Поставщик 3
1	Расположение складских помещении на территории заявленного лота:	15						15
		10	10			10	10		10			10
	а) собственные склады; б) арендованные складские помещения в долгосрочную аренду (зарегистрированные в ГУЮНО); в) арендованные складские помещения	5		0	0					5	5
2	Количество обслуживаемых муниципальных учреждений социальной сферы города на момент проведения конкурса (за каждое учреждение)	0,1	22,3	11,7	7	12,4	22,3	7	11,7	12,4	22,3	7
3	Организация обеспечения продуктами питания учреждений социальной сферы города свыше трех лет (за один год работы свыше трех лет)	0,5	5	15,5	6	4	5	6	15,5	4	5	6
4	Отсрочка платежа за поставленную продукцию календарных дней (за один день отсрочки)	0,2	6	6	6	6	6	6	6	6	6	6
5	Наличие в штате предприятия санитарного врача или наличие договора о сотрудничестве с Госветнадзором	10	10	10	10	10	10	10	10	10	10	10
	Итого		53,3	43,2	29	42,4	53,3	44	53,2	37,4	48,3	39

Сравнение двух примеров наглядно демонстрирует, что в первом случае происходит объективный выбор поставщика с учетом оптимизационных требований как к предприятию-потребителю, так и к возможностям поставщика, описываемых формулами 1-14. Во втором же случае, как видно из квалификационных требований и критериев оценки конкурсного предложения, при выборе поставщиков отсутствуют такие важнейшие критерии, как стоимость продукции, качество поставляемой продукции, надежность поставок, наличие резервных мощностей у поставщика, приводимые нами в перечне критериев. В решении примера 2, по сути, нет оптимизации.

Предлагаемый инструментарий устраняет системный недостаток существующих процедур закупок, где речь идет о выборе поставщика. Принятие решений на основе компьютерных математических моделей не ставит задачу выбора поставщика, а оптимизирует объемы закупок из всего спектра поставщиков по критерию суммарной минимизации затрат бюджетных средств при выполнении всех остальных требований (качество, надежность, сроки и условия поставок и т.п.). Такие модели отработаны и испытаны.

Таким образом, сегодня есть инструмент, позволяющий объективизировать процессы закупок, поскольку компьютеру невозможно предложить "откат" и у него нет "окошка", в которое можно просунуть взятку.

К сожалению, неоднократные попытки автора внедрить этот инструмент в практику государственных закупок на сегодняшний день ни к чему не привели, поскольку наткнулись на бюрократическую стену, обеспечивающую сохранение существующего порядка преференций, субъективизма в принятии решений, что в конечном итоге ведет к простому разворовыванию бюджетных средств в непомерных объемах.

И.И. Бажин,

зав. кафедрой теории и практики

государственного и муниципального управления

Волго-Вятской академии государственной службы,

д.т.н., д.с.н., профессор

"Руководитель бюджетной организации", N 8, август 2011 г.

-------------------------------------------------------------------------

*(1) Читайте статью И.И. Бажина "Грамотное целеполагание как инструмент предотвращения коррупции в органах власти", N 7, 2011.

*(2) Бажин, И.И. Информационные системы менеджмента / И.И. Бажин. - М.: ГУ-ВШЭ, 2000. - 688 с.

*(3) Николайчук, В.Е. Заготовительная и производственная логистика / В.Е. Николайчук. - СПб.: Питер, 2001. - 160 с.

*(4) Бажин, И.И., Баринова, Н.М., Сысоев, В.В. Управление процессом закупок методом многокритериальной оценки выбора поставщика / И.И. Бажин, Н.М. Баринова, В.В. Сысоев // Проблемы теории и практики управления. - 2006. - N 8.

*(5) Пилипенко, А.А., Пилипенко, С.Н. Формирование конкурентных преимуществ и устойчивость процесса выбора поставщика / А.А. Пилипенко, С.Н. Пилипенко // Коммунальное хозяйство городов. Сер. Экономические науки / Харьков: Техника. - 2000, N 26. - Стр. 57-62.

*(6) Чудаков, А.Д. Логистика: Учебник / А.Д. Чудаков. - М.: Издательство РДЛ, 2003. - 480 с.