CC BY
39
УДК 656.073.235
DOI 10.52375/20728689_2022_1_65
ДИНАМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ПЕРЕВОЗОК ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫМ ТРАНСПОРТОМ И ИНФРАСТРУКТУРНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ ОБЕСПЕЧЕНИЯ
ИХ РОСТА
Кублин И.М., д.э.н., профессор кафедры «Экономика и маркетинг», ФГБОУВО «Саратовский государственный технический
университет имени Гагарина Ю.А.», e-mail: ikublin@mail.ru
Воронов А.А., , д.э.н., доцент, профессор кафедры «Логистика и коммерческая работа» Санкт-Петербургского государственного
университета путей сообщения Императора Николая I, e-mail: voronov.a@mail.ru Тиндова М.Г., к.э.н.,, доцент кафедры «Прикладная математика и системный анализ» ФГБОУ ВО «Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А.», e-mail: mtindova@mail.ru
Авторами работы ставится задача провести динамический анализ, связанный с объемами железнодорожных перевозок, как в целом по Российской Федерации, так и по регионам страны. Основываясь на данных первичного анализа, выявляются тенденции, существующие в данном секторе экономики, которые демонстрируют снижение пассажирских перевозок и увеличение объемов грузовых перевозок на всех маршрутах перемещения пассажиров и грузов. При выявлении тенденций в рассматриваемых временных рядах проведен двухвы-борочный F-тест для дисперсии; для периодических составляющих — анализ автокорреляционных функций. В статье используется статистический и сравнительный анализ. Проведенный компонентный анализ дал возможность определить аддитивные связи трендовых и периодических составляющих уровней ряда. По результатам проведенного исследования разработаны аддитивные модели с индексом сезонности оценки грузо- и пассажироперевозок в целом по стране, а также в УрФО, ПФО, Свердловской и Саратовской областях, на базе которых выстроен прогноз объемов перевозок на период 2022-2024 годов с ошибкой аппроксимации 8,18%.
Ключевые слова: грузовые и пассажирские перевозки, динамический анализ, железнодорожный транспорт, инфраструктура железнодорожного транспорта.
DYNAMIC ANALYSIS OF RAIL TRANSPORTATION AND INFRASTRUCTURAL OPPORTUNITIES TO PROVIDE THEIR GROWTH
Kublin I., Doctor of Economics, Professor of the Economics and Marketing chair, Saratov State Technical University named after Gagarin Yu.A.,
e-mail: ikublin@mail.ru
Voronov A., Doctor of Economics, Associate Professor, Professor of the Department of Logistics and Commercial Work, St. Petersburg State
University of Railways of Emperor Nicholaj I, e-mail: voronov.a@mail.ru Tindova M., Ph.D., assistant professor of the Applied mathematics and systems analysis chair, Saratov State Technical University named after
Gagarin Yu.A., e-mail: mtindova@mail.ru
The authors of the work set the task to conduct a dynamic analysis related to the volume of rail traffic, both in the Russian Federation as a whole and in the regions of the country. Based on the data of the primary analysis, the trends existing in this sector of the economy are revealed, which demonstrate a decrease in passenger traffic and an increase in freight traffic on all routes of movement of passengers and cargo. When identifying trends in the time series under consideration, a two-sample F-test for variance was carried out; for periodic components — analysis of autocorrelation functions. The article uses statistical and comparative analysis. The component analysis made it possible to determine the additive relationships of trend and periodic components of the series levels. Based on the results of the study, additive models have been developed with an index of seasonality for assessing cargo and passenger transportation in the whole country, as well as in the Ural Federal District, the Volga Federal District, the Sverdlovsk and Saratov regions, on the basis of which a forecast of traffic volumes for the period 2022-2024 with an approximation error of 8.18% has been built.
Keywords: freight and passenger transportation; dynamic analysis; railway transport, railway infrastructure
Введение. Российский железнодорожный комплекс является одним из крупнейших в мире и представляет собой государственно-монополистическую структуру, имеющую важное значение для развития экономического пространства страны с учетом географически и технически развитого транспортного обеспечения. Транспортная сфера представляет важнейшую инфраструктурную отрасль экономики, и ее стабильное функционирование влияет на развитие отечественного промышленного комплекса. К тому же перед транспортной отраслью стоят задачи, связанные с масштабной инфрастуктурной перестройкой и расширением географии использования железнодорожного транспорта [2]. По мере экономического развития страны и непрерывно изменяющегося спроса и предложения на услуги железнодорожных перевозок перед отраслью поставлена государственная задача расширить сегмент рынка грузового и пассажирского железнодорожного сообщения. Рынок оказывает существенное влияние на широкий диапазон взаимосвязанных экономических, производственных, межрегиональных и межгосударственных отношений.
Сегодня Российские железные дороги (РЖД) (Учредителем и единственным акционером ОАО «РЖД» является Российская Федерация) являются одним из мировых лидеров и осуществляют передвижение огромных объемов грузов и пассажирских перевозок.
Обсуждение. На нынешнем этапе развития страны нарастают объемы магистрального железнодорожного строительства, увеличиваются объемы вложения инвестиционных средств в создание новых транспортных маршрутов и железнодорожной инфраструктуры.
В ближайшей перспективе особое внимание уделяется минерально-сырьевому развитию арктических территорий и, как следствие, созданию железнодорожной магистрали в сложных климатических условиях. При этом особое значение придается соединению Северной и Свердловской железных дорог через Северный Широтный Ход до 2024 года. Предполагается, что Северный Широтный Ход соединит Обскую -2 (грузовая станция Северной железной дороги, которая находится в г. Лабытнаги ЯНАО) - Салехард - Надым. На втором этапе железнодорожная магистраль будет продолжена до Нового Уренгоя (Тюменская обл., УФО (Уральский федеральный округ)). Железнодорожная магистраль будет иметь важнейшее значение для транспортировки природных ресурсов Ямало-Ненецкого автономного округа.
Стратегии развития РЖД основываются на концентрации ресурсов в сфере производства железнодорожных магистралей, путепроводов и техники.
Российская Федерация обладает огромной территорией с разнообразным уровнем социально-экономического развития и системой транспортного распределения, охватывающего как регионы, так и весь комплекс железнодорожного сообщения.
Железнодорожный транспорт относится к одной из базовых отраслей экономики государства. Его значимость заключается в транспортном обслуживании при перевозке больших объемов народнохозяйственных грузов для обеспечения процессов жизнедеятельности хозяйствующих субъектов и функционирования экономической системы с укреплением национальной безопасности страны.
Комплексная стратегия продвижения услуг железнодорожного транспорта неотделима от стратегии развития железнодорожных магистралей с внедрением механизмов интегрированной логистики, инновационно-ориентированных технологий, которые направлены на скорость доставки и оптимальную загрузку маршрутов продвижения грузоперевозок.
Железнодорожное обслуживание включает основную транспортную деятельность, которая связана с нахождением больших объемов грузов в различных каналах грузопотоков. К тому же транспортный процесс включает оптимальное управление транспортными потоками, а именно управление:
- движением груженных и порожних транспортных средств;
- различного рода организационными и технологическими процессами;
- концентрацией грузопотоков;
- взаимодействием различных видов транспорта на узловых направлениях и станциях и т.п.
В условиях жесткой рыночной конкуренции и глобализации мировых экономических процессов особое значение приобретают процессы консолидации участников системы товаро- и пассажиро- движения для удовлетворения запросов бизнеса и максимизации синер-гетического эффекта.
В этой связи особое значение придается анализу динамики различных видов железнодорожных перевозок по территории страны, а также проведению регионального анализа железнодорожных перевозок на примере Приволжского Федерального Округа (ПФО).
В качестве переменных исследования рассмотрим:
- у1 - объем грузоперевозок, млн.тонн,
- у2 - объем пассажироперевозок, млн.чел.;
- в качестве субъектов исследования выберем РФ, ПФО и Саратовскую область, а также УрФО и Свердловскую область;
- в качестве периода исследования - отрезок времени с 1995 года по 2019 годы.
Первичный анализ временных рядов, составленных на основе отчетов Росгосстата (рис. 1 и 2) [3] показал, что за анализируемый промежуток времени наблюдается устойчивый рост грузоперевозок и сокращение объемов пассажирских перевозок.
По нашему мнению, данный факт свидетельствует, во-первых, о снижении стоимости авиаперелетов (усиление конкуренции на рынке пассажироперевозок); во-вторых, о том, что увеличение дальности поездок и времени нахождения в пути приводит к предпочтениям пассажиров использовать авиационный транспорт.
1600 -
О Н-1-1-1 —|-&-1-1-1-1-1-1-1-г—т-1-1-&-1-1-1-1-1-г—1-1
Ю Ю Г— "О « Гч Г^ -„' I/- V/" г— Г""; « <—I I—: -г -О Г|- ГТ:
о- •) I 1 т I ;т1 (> () е: ■:> "1 ' 1 ' > , I . I . • . • - • - • , • ■ ■ - .
тслслта^аааааооооооааааааооа
•—I . ■■ ч-ч .—I Сч (N1 Г ч I Гм (ч I ^ Гц Г ч Щ Рч ГЧ Гч Г Ч Гч Гч Сч
Рис. 1. Динамика грузовых перевозок железнодорожным транспортом с 1995 по 2019 годы К тому же практически 75% поездок пассажиров - это время длительных праздников, каникул и отпусков.
Из представленных графиков можно увидеть резкий спад в 2009 году в перевозках грузов и пассажиров, что является естественной реакцией на кризисные явления 2008 года. В этом году происходило снижение объемов производства во всех сферах производственно-хозяйственной деятельности, и, как следствие, снижение доходов населения, которое, в свою очередь, сказалось на возможности путешествий железнодорожным транспортом.
Рис. 2. Динамика пассажирских перевозок железнодорожным транспортом с 1995 по 2019 годы
Далее рассмотрим объемы грузовых железнодорожных перевозок по субъектам Приволжского Федерального Округа. За анализируемый временной промежуток наибольший объем грузовых перевозок приходится на Пермский край - 41,1 млн. тонн, что составило приблизительно 21,2% от общего объема грузопотока в ПФО. Наименьший объем грузоперевозок пришелся на Чувашию - 0,97 млн. тонн, что составляет 0,5% от общего объема перемещения грузов железнодорожным транспортом. В Саратовской области за анализируемый временной промежуток перевозилось в среднем 22,75 млн.тонн в год, что меньше, чем в Оренбургской области - 33,98 млн.тонн и Республикой Башкортостан - 30,1 млн.тонн.
Если проанализировать динамику изменения объемов грузовых перевозок за указанный временной период, то максимальный рост приходится на Республику Марий Эл (в среднем около 6,2%), а также Пензенскую и Саратовскую области (4,2% и 1,3% соответственно). Наибольший спад характерен для Удмуртской и Чувашской республик (-4,4% и -4,3% соответственно). По результатам проведенного анализа можно сделать вывод, что динамика объемов грузовых перевозок в ПФО имеет положительную динамику приблизительно 0,5% в год.
Кроме того, можно отметить, что несмотря на то, что объемы всех видов перевозок в ПФО превышают показатели УрФО, показатели Саратовской области меньше соответствующих показателей Свердловской области за весь исследуемый период. Однако отставание сокращается, и если в 1995 году объем грузоперевозок в Свердловской области в 7,7 раза превышал перевозки в Саратовской области, то к 2005 только в 4,8 раза, а в 2019 - в 3,7 раз. Аналогично для пассажироперевозок: в 1995 году перевозки в Свердловской области в 3,8 раз превышали перевозки в Саратовской области, в 2005 и 2019 годах - в 2,7 и 2,4 раза соответственно.
Проведенный корреляционный анализ продемонстрировал [5], что на временном лаге на объемы грузовых перевозок влияют отдельные общерыночные факторы, в особенности на региональном рынке
К , =0,88; г =0,79; г ,=0,89;/; , =0,77; г ,=0,012
( у""к' У]Урфо УлСарж* ), тогда как наранке пассажирских пере-
т . --0,81;г . =-0,94;/; , --0,93;/; , =-0,95;г , =-0,92
ВОЗОК ЭТО не происходит ( ■->"*"' У11Ш* ПУрЛО1 Лсчм,.«!,'
что подтверждает монополизацию сектора грузовых перевозок.
В целях проверки выдвинутой гипотезы о присутствии тренда в представленных временных рядах используем двухвыборочный F-тест для дисперсии. F-тест, сформированный с учетом сравнения дисперсий в начале и в конце временного ряда, объясняет стационарность ряда при условии равенства показателей и присутствие существенной тенденции в противном случае. В рассматриваемом примере во всех шести ситуациях дисперсии для начальных и конечных уровней наблюдаются различия приблизительно в 2-3 раза, что объясняется наличием трендов в исследуемых рядах.
Осуществляя выбор модели тренда на основе сравнения линейной, квадратичной, показательной и логарифмической регрессий, были выбраны следующие модели [4]:
у = 905,06 + 23,9-1+е Я2 = 0,778
- по ряду грузоперевозок по РФ: линейная модель 1 , здесь и все параметры значимы по критериям Стьюдента и Фишера;
_ „ Л = 138,5 + 3,07-1+8 & = 0,626
- по ряду грузоперевозок по ПФО: линейная модель , и все параметры значимы;
™ . У = 96,4 + 3,7-I + 8 & = 0,797
- по ряду грузоперевозок по УрФО: линейная модель , и все параметры значимы;
л = 9,13-е0,023-3 I = 0,653
- по ряду грузоперевозок по Саратовской области: показательная модель , и параметры значимы;
Л = 80,2-0,9-1+е Я = 0,641
- по ряду грузоперевозок по Свердловской области: линейная модель , и все параметры значимы;
Л = 1554- е-0 02 " I = 0,661
- по ряду пассажироперевозок по РФ: показательная модель , , параметры значимы;
ПФО Л = 235-е-0,05" Я2 = 0,919
- по ряду пассажироперевозок по ПФО: показательная модель , , параметры значимы;
у = 124- е-0 06" Я = 0,948
- по ряду пассажироперевозок по УрФО: показательная модель , , параметры значимы;
Л = 22,6- е-0 061 -' Я = 0,958
- по ряду пассажироперевозок по Саратовской области: показательная модель , , параметры значимы;
Л = 71,7-е-0,068-8 # = 0,946
- по ряду пассажироперевозок по Свердловской области: показательная модель , , параметры значимы.
Данные в моделях удовлетворяют свойствам нормальности (проверено анализом коэффициентов асимметрии и эксцесса), независимости (тест Дарбина-Уотсона) и случайности (тест медианных серий) [1]. Иными словами, приведенные модели возможно применять при прогнозировании показателей производственной деятельности. Отметим, что анализ автокорреляционной функции продемонстрировал
Т = 4
наличие периодической составляющей в уровнях исследуемых рядов с периодом . При этом анализируя рисунки 1, 2 и базируясь
на устойчивости амплитуды колебания, возможно допустить аддитивный характер взаимодействия компонентов изучаемых временных рядов. В результате были получены следующие аддитивные модели с индексом сезонности:
- по ряду грузоперевозок по РФ:
^ = 917,8 + 23,97-г, У2 у = 870,8 + 23,97-ь У3, = 896,3 + 23,97-г, у, = 935,3 + 3,07-г,
- по ряду грузоперевозок по ПФО:
/и = 139,3 + 3,07-г, У2 у = 132,4 + 3,07-г, у3( = 139,2 + 3,07-г, У4, = 142,9 + 3,07-г,
- по ряду грузоперевозок по УрФО:
у3( = 101,9 + 3,7-г, У2 У = 92,8 + 3,7-V, /3( = 92,2 + 3,7-г, /4( = 98,6 + 3,7-г,
У - по ряду грузоперевозок по
Саратовской области
yjf = -0,08 + 9,13- е0,023■f; У, = -0,41 + 9,13- e0023 -f; У, = 0,61 + 9,13- e0023 -f; У, = -0,11 + 9,13- e0023 -f;
- по ряду грузоперевозок по Свердловской области:
= 81,2 - 0,9-1; y2t = 78,9 - 0,9-1; /3t = 79,8 - 0,9-1; /it = 81,01 - 0,9-t,
- по ряду пассажироперевозок по РФ:
yj = -16,6 +1554 - е-002; У, = 10,45 +1554 - е"002 -'; ^ = -18,6 +1554 - е"0'02 -'; У7 = 24,78 +1554 - е"002 -,
- по ряду пассажироперевозок по ПФО:
у2, = -0,6 + 235 - е~0,05-i; £t = 0,79 + 235 - e^'05 -'; у2 = 0,44 + 235 - e^'05 -i; y\t = -0,63 + 235 - e^'05 -t
- по ряду пассажироперевозок по УрФО:
= 1,27 +124 - е-0,06; = 3,14 +124 - e^06 -t; = 1,11 +124 - е^06 ; ?tt = 0,75 +124 - е^06 -t;
- по ряду пассажироперевозок по Саратовской области:
= 0,16 + 22,6- e-0'061-г; у2г = 0,15 + 22,6 - e-0'061-г; Уг = 0,04 + 22,6 - e-0'061-г; У , = -0,04 + 22,6- e-0да-г;
- по ряду пассажироперевозок по Свердловской области:
y2t = 0,28 + 71,7 - е-ода -t y\t = -1,31 + 71,7 - е-ода-t y2t = 0,21 + 71,7 - е-0,068t y\t = 0,82 + 71,7 - е-0068't
К тому же аддитивные индексы сезонности демонстрируют, как могут отклоняться конкретные уровни ряда от его средних значений. Так, например, в ряду грузоперевозок по Саратовской области три года из четырехлетнего цикла происходит снижение грузоперевозок, причем наибольший спад происходит во второй год из четырех и составляет 0,41 млн.тонн от среднего значения перевозок за цикл, при этом в третьем периоде происходит рост перевозок на 0,61 млн.тонн от среднего значения.
Основываясь на полученных моделях, можно составить прогноз объемов перевозок железнодорожным транспортом на 2022-2024 годы:
- по ряду грузоперевозок по РФ:
у', — 1567,5-Млн.тонн;у' — 1630,Ампн.пюнн;у' , — 1636.9млн.тонн\
ошибка аппроксимации
А = 5,91%.
- по ряду грузоперевозок по ПФО:
у\ш ~ 225,16МЛН.ШОНЩ у\т = 231,93млнлюнщ у2024 = 231,4млн.тонщ А = 7,36%;
А = 7,36%,
- по ряду грузоперевозок по УрФО:
У2022 = 195,8млнтонн',у202з = 205,9млн.тонн; у2024 =212,9млн.тонн., А—7,24%; д=? 24%.
- по ряду грузоперевозок по Саратовской области:
У2022 ~ ^ 1,9 млн.тонн', у2023 = 17,1 млн.тонн; у2(Ш - 1 8, \ млн.тонн; А-11,26% ; А = 11,26%.
- по ряду грузоперевозок по Свердловской области:
у2022 = 54,6.млн.тонн; у2(Ш = 54,9млн.тонн',у2ш ~ 52,2млн.тонн; А = 13,21% ; А = 13,21%;
- по ряду пассажироперевозок по РФ:
У^о-" = 869,06млн.чел; у,о:з = 894, Ш млн мел; = 836,5 млн.чел; А — 6,28%
- по ряду пассажироперевозок по ПФО:
у;0„ = 58,Ъ9 млн мел; у;0,3 = 54,5млн.чел; у;0,4 = 51,8млн.чел; А — 9,61 %;
- по ряду пассажироперевозок по УрФО:
У2022 ~ 24,22 млнмел; у2023 = 22,5мл и мел; у2024 = 21,1млн,чел; .4 = 10,02%;
- по ряду пассажироперевозок по Саратовской области:
У2022 = 4,13 млн мел; у2023 =3,8 \ млнмел; у2024 = 3, АЬ.млн мел; А = 7,72%;
- по ряду пассажироперевозок по Свердловской области:
у2022 = 10,9млнмел; у2023 = 10,8млнмел; у2024 = 9, вмлнмел; А- 9,54%,
Так как ошибки аппроксимации приведенных моделей ниже 12% (данная погрешность соответствует работе человека), то их можно учитывать в процессе прогнозирования работы железнодорожного транспорта с целью оптимизации расходов, связанных с эксплуатацией подвижного состава, используемых топливно-энергетических ресурсов, а также при формировании расписания передвижения железнодорожного транспорта.
Заключение. Проведенный анализ позволил выявить основные тенденции в сфере перевозок железнодорожным транспортом как в целом по России, так и по отдельным регионам. Проведенный анализ продемонстрировал устойчивые тенденции к снижению пассажирских перевозок и увеличению объемов грузовых перевозок. Проведенные исследования выявили независимость рыночного сегмента пассажирских железнодорожных перевозок от общерыночных факторов, что доказывает монополизацию данного рыночного сегмента.
Литература:
1. Калашников, А. Н. Исследование социально-экономического положения региона методами факторного и регрессионного анализа / А. Н. Калашников, М. Г. Тиндова, И. М. Кублин // Экономика устойчивого развития. - 2020. - № 4(44). - С. 81-85.
2. Кластерные единицы как основа промышленной конкурентоспособности в российском транспортном машиностроении / В. А. Бес-палько, А. А. Воронов, Н. Н. Калинина, Н. А. Овчаренко // Экономика и предпринимательство. - 2014. - № 1-2(42). - С. 375-382.
3. Регионы России. Социально-экономические показатели // Стат. сб. / Госкомстат России (режим доступа: http://www.gks.ru/free_doc/ new_site/region_stat/sep_region.html)
4. Тиндова Е.Г. Динамический анализ российских перевозок железнодорожным транспортом / М.Г. Тиндова // Экономические исследования и разработки. - 2019. - № 11. - С. 64-68.
5. Филиппов, В. И. Об обобщениях системы Хаара и других систем функций в пространствах Ец / В. И. Филиппов // Известия высших учебных заведений. Математика. - 2018. - № 1. - С. 87-92.
