Аннотация результатов, полученных в 2017 году
В ходе реализации проекта № 17-78-10066 «Оптимизация транспортно-логистической системы России и регионов как инструмент устойчивого развития»: 1) Проведен детальный анализ и диагностика текущего положения транспортно-логистического России в целом и по отдельным регионам, осуществлена оценка транспортно-логистического потенциала страны и отдельных регионов. Основная работа заключалась в поиске, систематизации, обработке различной информации, способной характеризовать состояние транспортно-логистического комплекса страны и регионов с использованием методов математико-статистического анализа, картографических методов, методов корреляционно-регрессионного анализа, методов группировки и типологии, динамики, индексных методов, экономического анализа, сравнения, графических методов. Полученные научные результаты: - Выявлено поведение хозяйствующих субъектов в условиях инертности транспортно-логистических систем. Оказалось, что транспортная связность экономических объектов не всегда и не в полной мере коррелирует с реальными потоками, осуществляемыми в рамках технико-экономических, хозяйственно-технологических, снабженческо-сбытовых и других связей. Отставание развития транспортного каркаса от экономического каркаса может привести к ликвидации уже имеющихся производств, возникших в прежних условиях и не выдерживающих рыночные условия и конкуренцию. Обратная ситуация – когда транспортный каркас достаточно развит, а экономический каркас деградирует. - Выявлены трансформационные процессы в экономике России и их влияние на функционирование транспортно-логистического комплекса. Выделены и описаны пространственные, отраслевые, институциональные и технологические трансформационные процессы. - Получены результаты анализа и диагностики текущего транспортно-логистического положения России и отдельных регионов, а также результатов оценки транспортно-логистического потенциала страны и регионов, в том числе с использованием макроэкономических показателей системы национальных счетов и таблиц "затраты-выпуск". Транспортно-логистическое сжатие выявлено для промышленно-развитых регионов Урало-Поволжья: Самарская, Саратовская, Кировская, Оренбургская области, а также Пермский край. Среди регионов Уральского федерального округа подобными тенденциями отличается Тюменская область, в Сибири – Бурятия, Хакасия, Иркутская область и Забайкальский край. Точками роста транспортно-логистической деятельности являются регионы Юга России (главным образом, Краснодарский край), регионы вокруг Москвы (главным образом, Москва и Московская область), регионы Северо-Запада (с доминирующим центром в Санкт-Петербурге), Ямало-Ненецкий АО, Дальневосточные регионы (Приморский и Хабаровский края, Якутия). Кроме того позитивные тенденции в ДС наблюдаются во внутриконтинентальной части страны – Свердловская область и Новосибирская область с ближайшими соседями. Логистический каркас страны выстраивается по оси «Владивосток – Иркутск – Красноярск – Новосибирск – Екатеринбург – Самара/Казань – Москва / Санкт-Петербург/ Краснодар». На основе сопоставления регионов по добавленной стоимости, приходящейся на одного работника, была выполнена типология регионов. Основной район сосредоточения регионов со снижающейся производительностью труда - север Приволжского федерального округа и восточная часть Северо-Западного федерального округа. Для этих регионов целесообразно предусмотреть первоочередные оптимизационные мероприятия в области транспортной деятельности. - Выявлены отличительные особенности функционирования транспортно-логистического комплекса (ТЛК) России на основе макроэкономического анализа системы национальных счетов и таблиц "Затраты-Выпуск" в сравнении с другими странами - США, Германия, Китай: – отсутствие роста добавленной стоимости при повышении грузооборота; – увеличение средне дальности перевозок, что выявлено через сопоставление снижающихся объемов перевозки с растущими грузо- и пассажирооборотов; – низкая доля оплаты труда в формировании добавленной стоимости ТЛК; – преимущественный экспорт добавленной стоимости ТЛК; – превышение потребления в транспортно-логистическом комплексе над потреблением транспортно-логистических услуг в экономике; – значительное превышение промежуточного потребления в транспортно-логистическом комплексе над его добавленной стоимостью; – рост потребления транспортно-логистических услуг превышает рост валового выпуска ТЛК, в связи с чем разница покрывается за счет импорта. – основной источник роста в ТЛК – складирование и дополнительные операции в области транспортировки (warehousing and support activities for transportation), включающие логистическую деятельность. Выявлено, что активизация данного сегмента в транспортно-логистическом комплексе привела к «вытягиванию» дополнительного промежуточного продукта из других отраслей экономики, а также увеличению уровня "вертикальной фрагментации" в ТЛК и степени взаимодействия различных транспортно-логистических элементов. Сделан вывод о наличии процессов логистизации в экономике, которые преимущественно заключались в увеличении числа логистических операций и перекладывании промежуточного потребления из одних сфер и отраслей на плечи ТЛК без качественной трансформации происходящих процессов и кардинального повышения эффективности грузовых и пассажирских перевозок. В рамках исследования составлена когнитивная карта, схема причинно-следственных связей, на основе которой могут приниматься решения по оптимизационным решениям макроуровня. 2) Второй крупный блок работы в ходе Проекта заключался в разработке методики оценки пространственно-временной эффективности территориальных транспортно-логистических систем различного иерархического уровня и алгоритма для определения направлений их оптимизации. Также на данном этапе проводилась апробация полученной методики и моделей расчетов пространственно-временной эффективности. На основе них выявлены и обоснованы направления и механизмы оптимизации транспортно-логистического комплекса и пространственно-временных особенностей существующих и возможных потоков. Работа по данному направлению также заключалась в поиске, систематизации, обработке различной информации для разработки моделей и оценки эффективности отдельных направлений транспортно-логистической деятельности. Основные методы - структурного анализа, корреляционно-регрессионные методы, моделирование. Полученные научные результаты: - Разработана система показателей и индикаторов для оценки и характеристики транспортно-логистических систем различного уровня иерархии. Многие показатели основываются на существующих статистических показателях, другие рассчитываются на основе эмпирического анализа и изучения транспортных сетей и потоков. В частности предложены показатели и методика оценки логистического потенциала узлов через определение уровня модальности и степени валентности, возникающих на разных контурах узлов. Предложен показатель соотносимости конфигурации транспортной сети и объемов потоков между взаимодействующими пунктами - степень конгруэнтности. Определены показатели уровня (не)эффективности потоков, характеризующие излишний грузо и пассажирооборот, возникающий в связи с отсутствием прямых сообщений, высокой степенью искривленности сети, нерациональным использованием имеющегося транспортного и логистического потенциала (например, отправка видами транспорта увеличивающими конечный грузооборот), слабостью консолидационных процессов в отношении мелких потоков и потоков на коротких расстояниях, значительным уровнем порожности отправок и т.д. - Разработана методика изучения и оценки транспортно-логистических процессов на разных иерархических уровнях территориальных систем - Разработан алгоритм оценки потенциала и целесообразности оптимизационных мероприятий - Разработаны модель определения объема генерирования и потребления потоков на локальных уровнях, модель поведения хозяйствующих субъектов при выборе источника снабжения и пункта сбыта, модели расчета потерь от искаженности сети и степени торможения в ней, модели расчета потерь от порожнего пробега, модели оптимизации за счет создания аккумуляционно-распределительных центров, модель оптимизации за счет спрямления сети и улучшения технических характеристик дорог. Разработан и апробирован алгоритм (схема) оптимизации транспортно-логистических процессов на различных уровнях пространственной иерархии (локальный - городская и сельская местность; региональный (внутри и меж-регионального характера) и глобальный - уровень страны и международных потоков). Алгоритмы строились на унифицированной основе и имеют схожую структуру основных элементов: I. Выявление пространственной и отраслевой структуры потоков II. Анализ внутренних и внешних условий III. Оценка потенциала и целесообразности оптимизационных мероприятий транспортной и логистической инфраструктуры IV. Оценка потенциала и целесообразности оптимизационных мероприятий в экономическом каркасе и пространственной структуре потоков По каждому уровню проведена апробация предложенных методик, моделей и алгоритмов. Регионами комплексной апробации выступили - Пермский край, Республика Татарстан (в части Казани, Елабуги, Набережных Челнов), Забайкальский край (Чита). Отдельные вопросы оптимизации прорабатывались на Удмуртии (Сарапул, Камбарка), Владимирской и Самарской областях, портовых регионов (Приморский, Краснодарский края, Санкт-Петербург). Кроме того прорабатывались механизмы оптимизации на примере отдельных потоков промышленных товаров (фанера, фталевый ангидрид, удобрения), а также определенных направлений потоков (трансконтинентальные мономодальные и мультимодальные). Локальный уровень детально проработан на примере Елабужского района, Пермского городского округа и городского округа "Город Чита" (предложения по которому направлены разработчикам генерального плана города). Апробация регионального уровня проходила по Республике Татарстан, Пермском края и Забайкальскому краю. Апробация глобального (национального) уровня осуществлялась на примере портовых узлов - Новороссийск, Санкт-Петербург, Владивосток, Астрахань. Определены и обоснованы возможные направления оптимизации транспортно-логистических процессов. 1) оптимизация транспортной сети (спрямление, расширение, техническое оснащение и повышение качественных характеристик). 2) оптимизация транспортной модальности, т.е. перевод объемных потоков на виды транспорта, способные перевозить их более эффективно. 3) оптимизация транспортного парка, заключается в переводе объемных потоков на типы транспортных средств более приспособленных для них, а также на более совершенные и современные транспортные средства. 4) оптимизация за счет создания логистических центров, аккумуляционно-распределительной инфраструктуры (позволяет использовать преимущества различных видов транспорта на разных направлениях, снижать порожний пробег, аккумулировать и консолидировать потоки в более крупные для использования эффекта "масштаба"). 5) оптимизация экономического каркаса и (или) географии потоков.

Аннотация результатов, полученных в 2018 году
На втором этапе исследования выполнен комплекс работ, необходимый для построения системы потоков различных видов транспорта на различных уровнях иерархии. 1) Во-первых, были определены индикаторы, позволяющие оценить влияние транспортно-логистического комплекса на процессы «устойчивого развития» (sustainable development), проведена их верификация с целями устойчивого развития (ЦУРами), разрабатываемых ОЭСР и ООН по следующим направлениям: 1) ликвидация нищеты и голода; 2) хорошее здоровье и благополучие; 3) качественное образование; 4) энергосбережение и ресуросбережение; 5) достойная работа и экономический рост; 6) индустриализация, инновация, инфраструктура; 7) уменьшение неравенства; 8) устойчивые города и населенные пункты; 9) ответственное потребление и производство; 10) экологизация. По каждому направлению отобран набор критериев, который может характеризовать влияние на него транспортно-логистического комплекса. 2) Осуществлена адаптация ранее предложенной методики на социальную и пассажирскую логистику (социальные и людские потоки), что необходимо для достижения некоторых целей устойчивого развития, которые затрагивают вопросы перемещение людей. В частности проведено исследование в области оценки эффективности и моделирования системы общего образования в муниципальном районе (на примере Елабужского муниципального района Республики Татарстан). В ходе исследования было рассмотрено 8 моделей пространственной организации образовательного процесса, наиболее оптимальным из которых оказались модели на основе кластерных формирований с минимизацией пассажирооборота. В области пассажирских потоков внутригородского значения проведено исследование конфигурационной сети пригородного железнодорожного транспорта Пермского городского округа в двух альтернативных сценариях: текущем и при предполагаемой ликвидации части железной дороги, с переориентацией потоков на иные виды общественного и личного транспорта. В ходе исследования была проанализирована конфигурационная сеть городского железнодорожного транспорта 14 городов-миллионеров, среди которых пять референтных городских систем были отобраны для детального анализа. 3) В ходе анализа документов социально-экономического и пространственного развития регионов выявлена несогласованность предполагаемых проектов по развитию транспорта, а также их противоречие и взаимоисключение. Каждый из проектов анализировался с точки зрения предложенной ранее методикой по выявлению "вынужденного" грузо- или пассажирооборота, эффекта от передачи на другой транспорт и возможностей распределения потоков в зоне хинтерланда. Большинство проектов имеют под собой объективную основу, но возникает вопрос в последовательности их реализации, которая может эту объективную основу у ряда проектов нивелировать. 4) Анализ и моделирование оптимальности международных коридоров, проходящих по территории или акватории России, позволил выявить что наибольший эффект возможен при создании мультимодального маршрута на основе автомобильного сообщения, железной дороги и внутреннего водного сообщения, которые в комплексе максимально глубоко вклиниваются в континентальную часть страны. Такие мультимодальные узлы наиболее глубоко имплементированные вглубь страны находятся в Пермском крае, Удмуртии, Башкортостане, Самарской области и Татарстане. Наиболее короткий сухопутный маршрут из Германии в Центральную и Юго-Восточную часть Китая проходит как раз по каркасу расселения европейской части России: Московская область – Нижегородская область – Татарстан – Башкортостан – Челябинская область с заходом в северо-восточную часть Китая на границе с Казахстаном. А наиболее приемлемый трансевразийский путь из Центральной Европы в восточный и северо-восточный Китай также проходит по территории России, но по более северным широтам: Московская область – Нижегородская область – Удмуртия – Пермский край – Свердловская область – Тюменская область – Омская область – Новосибирская область – Алтайский край и Республика Алтай. Таким образом, наиболее мощные узлы трансконтинентальных маршрутов целесообразно формировать в Татарстане (Набережночелнинский узел), Удмуртии и Пермском крае (район Камбарка – Воткинск – Чайковский), где будут функционировать как минимум тримодальные транспортно-логистические узлы. Анализ эффективности каждого маршрута осуществлялся с помощью построения моделей, в которых основной принцип заключается в определении расходов на транспортировку определенного объема груза, а также влияния на индикаторы устойчивого развития (особенно в части экологизации и ресурсосбережения). 5) Проанализированы возможности позитивного влияния Северного Морского Пути (СМП) на регионы, прилегающие к нему. Более интенсивное развитие северного морского пути возможно при обеспечении базовых регулярных перевозок, которые будут обеспечиваться необходимой инфраструктурой и транспортными средствами. Такую минимальную базу могли бы обеспечить наиболее целесообразные транспортные потоки, формируемые в ходе развития северных регионов России, перевода части товарного потока с других видов транспорта на морской и перехвата части международного транзита с южного потока в направлении Китая, Японии, Южной Кореи. Для оценки эффективности и потенциала СМП для России проведены расчеты потенциальных расходов на контейнерные перевозки и сравнительное моделирование транспортировки грузов разными логистическими цепочками. На основе данных Евростата дополнительно оценивался потенциал рынка международных перевозок СМП между референтными коннекциями. Зона целесообразности использования СМП в качестве транзитного маршрута для перевозок охватила крайние портовые коннекции: "Неаполь – Саппоро" и "Тромсё (Норвегия) – Сингапур". Потенциальные бонусы при использовании СМП были конвертированы в соответствующие критерии устойчивого развития. 6) После оценки международных потоков был осуществлен анализ более низкого уровня транспортно-логистической иерархии. В частности была разработана методика оценки влияния транспортно-логистического комплекса и изменений в нем на состояние в обществе путем расчета экономической, экологической и социальной эффективности (три ключевые составляющие "устойчивого развития"). Регионы в целом и отдельные их части оценивались и группировались в типы по трем комплексным критериям: – состояние существующей транспортной и логистической инфраструктуры (на основе данных по конфигурации транспортной сети, уровню модальности в системе, степени валентности на выходе из узлов, плотность и густота сети, качество дорожной сети, мощность инфраструктуры транспорта и логистики); – социально-экономическая ситуация (на основе данных по уровню и качеству жизни, основным показателям социально-экономического развития, объединенных в интегральный показатель индексными методами); – положение относительно потоков (товаров и пассажиров), которое характеризует регион как транзитный, генерирующий или потребляющий, а также уровень конгруэнтности потоков. Таким образом, в ходе осуществления типологии были получены различные типы регионов: – регионы с развитым транспортно-логистическим комплексом, высоким уровнем социально-экономического развития и положением на потоках; – регионы, чей транспортно-логистический потенциал зависит от реализации крупных инфраструктурных проектов; – регионы, способные использовать транспортно-логистические потенциал при обслуживании крупных агломераций; – регионы, имеющие потенциал развития приграничного транспортно-логистического взаимодействия; – приморские регионы с логистическими функциями потенциальных гейтвеев; – регионы, которые специализирующиеся на обcлуживании межрегиональных транзитных потоков; – регионы без особого потенциала транспортно-логистического развития и специализации. 7) Разработан алгоритм выявления потоков на автомобильном транспорте с использованием элементов кластерного анализа и на основе матрицы дистанций. Предварительно проведен детальный анализ специфики использования автомобильного грузоперевозящего транспорта как важного элемента первичной аттракции. Был осуществлен поэтапный анализ структурных и пространственных особенностей грузовых перевозок автомобильным транспортом на национальном уровне и в региональном разрезе. Для современного грузового автотранспорта России оказались свойственны процессы коммерциализации, повышения специализации, роста дальности перевозок и расширения географических границ, логистизации, региональной концентрации и пространственной структурированности. Частично результаты данного исследования были использованы для апробации некоторых подходов к моделированию и детерминированию автотранспортных потоков с использованием широкого набора методов статистического анализа, сводных таблиц, картографического анализа, в том числе интерполяции данных и 3d моделирования. В результате исследования возможно получение основных точек генерирования (аккумулирования) товарных потоков на автомобильном транспорте. В ходе дальнейшей кластеризации объединялись элементы наиболее близкие по расположению друг относительно друга. Далее анализировался уровень консолидации потоков в выявленных узлах и кустах, где происходит вывод потока на более высокий уровень иерархии. 8) Отдельно проводились исследования транспортной и логистической ситуации в городских системах. В частности исследовано размещение транспортных и логистических агентов по территории ряда городских систем: Пермь, Пенза, Вологда, Петропавловск-Камчатский, Тверь, Нижний Новгород, Чусовой, Елабуга и Казань. Выявлено несколько поведенческих аспектов в размещении транспортных, логистических и оптовых компаний в городах разного уровня. На примере Нижнего Новгорода изучена структура городского образования, рассматриваемого в качестве транспортно-логистического узла. Фактически в исследовании применен метод фракталов для определения плотности автодорожной и железнодорожной сети, а также участков взаимодействия различных видов транспорта в городской системе. Анализ полученных результатов дополнен выявлением транзитности построенного узла, а также точек вхождения (выхода) потоков с внешней среды для установления наиболее интенсивных участков прохождения потоков через границу узла. 9) Получены концептуальные характеристики пилотной версии программного продукта, который может быть использован при определении конкретных мероприятий, реализация которых позволит получить максимальный эффект с точки зрения обеспечения факторов устойчивого развития. Архитектура программного комплекса опирается на возможности открытых кодов, что позволяет компилировать несколько десятков и сотен программных решений для обработки информации с различных источников, в том числе находящихся в общедоступной сети Интернет. В первую очередь речь идет о возможностях открытых кодов геоинформационных систем (OSM, Openrouteservice) и т.д., которые реализуются через сервис GitHub. Всего закладывается несколько крупных этапов, реализуемые последовательно друг за другом: I. Распределение объемов генерирования товарного потока и его структура по территориальным единицам, а также аналогичные показатели потребления товаров (конечного и промежуточного спроса); II. Установление границ и структуры самостоятельных транспортно-логистических узлов: сначала на основе первичной аттракции автомобильным транспортом, а затем с использованием кластерного подхода и матрицы дистанций – более крупных узлов и кустов. После делимитации границ и определения внутренней структуры транспортно-логистического образования осуществляется анализ его внутренней конфигурации, оценка эффективности внешних связей, определение вектора доминирующих направлений, точек входа и выхода в узел, уровень модальности и степень валентности, внутренняя согласованность и искаженность сетей различных видов транспорта. III. Определение связей и распределения потоков в пространстве и во времени различными видами транспорта, в зависимости от особенностей каждого из них, объема и расстояния перевозки. Потоки грузового автомобильного транспорта внутри региона определяются на основе данных по средним расстояниям перевозки коммерческих и некоммерческих грузов, а также с учетом гравитационных и энтропийных моделей передвижения населения, элементов микромоделирования (микросимулирования), методов клеточных автоматов, концепций поведенческой географии, теорий агломерационного развития и взаимодействия "центр-периферия". Направления вывоза продукции из кустов и узлов определяется на основе массива архивных "больших данных" с крупнейшего портала биржи грузоперевозок. Потоки железнодорожным транспортом идентифицируются на основе имеющейся базы данных железнодорожных перевозок. Потоки водного и воздушного транспорта устанавливаются на основе имеющихся сводных данных по регионам и отчетам отдельных перевозчиков. IV. Расчет конгруэнтности (дисконгруэнтности) потоков во внутренней сети кластера (узла, куста), а также аналогичных показателей для внешних направлений из него в другие кластерные образования аналогичного уровня. V. Расчет стоимостных показателей осуществления идентифицированных (существующих) перевозок всеми видами транспорта, построение моделей альтернативного перемещения потоков (с использованием иного, в том числе условно проектируемого транспортного коридора или иного вида транспорта с условием аккумуляции в распределительных центрах). Расчет стоимости перевозки в среднем одного тонно-километра грузооборота в зависимости от закладываемых средних тарифов на каждый вид транспортного средства, выбираемый исходя из товарной структуры, количества груза, дальности перевозки и ее частоты. После осуществления расчета текущей стоимости перевозки 1 т-км и общего объема расходов, происходит сопоставление с альтернативным наиболее приемлемым вариантом, целесообразность которого определяется периодом окупаемости требуемого мероприятия по инфраструктурному развитию. По окончании расчетов по каждому кластерному образованию, должен быть получен общий печень инфраструктурных мероприятий, отсортированный по объему потенциальной экономии. VI. Вместе с потенциальной экономией финансовых средств, в расчет закладываются другие индикаторы в рамках целей устойчивого развития: по экологии - выбросы в атмосферу (в т.ч. эмиссия СО2), загрязнение водоемов (для морского и речного транспорта), загрязнение почв и грунтов, шумовое загрязнение; по ресурсосбережению - расход топлива и сопутствующих материалов, прирост накопленного износа транспортных средств, нагрузка на инфраструктуру; по устранению неравенства - интегральная транспортная доступность, плотность и густота сети, доля расходов населения на вынужденную оплату услуг транспорта в общем объеме доходов. Большая часть приведенных расчетов осуществлена в рамках детального изучения отдельных регионов: Пермского края, Нижегородской области, Тверской области, Пензенской области, Забайкальского края, Вологодской области, Республики Татарстан, Камчатского края.