Инновационные транспортные системы как основа новой пространственной организации экономики Сибири и Дальнего Востока Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Карпов А.Е.

м.н.с. НИЦ «Институт им. Н.Е. Жуковского»

Клочков В.В.

д.э.н., директор департамента НИЦ «Институт им. Н.Е. Жуковского»

ИННОВАЦИОННЫЕ ТРАНСПОРТНЫЕ СИСТЕМЫ КАК ОСНОВА НОВОЙ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ОРГАНИЗАЦИИ ЭКОНОМИКИ СИБИРИ

И ДАЛЬНЕГО ВОСТОКА

Ключевые слова: авиастроение, транспортная система, грузоперевозки, беспилотные летательные аппараты, сетевая структура промышленности, себестоимость производства.

Введение

Анализируя историю долгосрочного экономико-технологического развития человечества, и, в частности, периодизацию технологических укладов (ТУ) [1], можно заметить, что наряду с энергетическими технологиями, которые лежали в основе многих ТУ, начиная с первой промышленной революции, аналогичную системообразующую роль выполняли и транспортные технологии. Причем их развитие непосредственно влияло и на организацию промышленности. Появление железных дорог и паровых двигателей на водном транспорте открыло возможности регулярной и сравнительно экономичной доставки грузов, причем, сначала - сырья и готовой продукции к и от производителей, а затем - и между предприятиями. Т.е. развитие транспорта позволило перейти от полной вертикальной интеграции всех производств в рамках замкнутых предприятий полного производственного цикла к специализации предприятий, а затем и к ее углублению, которое продолжается до сих пор. Формируются сетевые отраслевые структуры, в которых выделяются специализированные поставщики некоторых видов компонент или производственных услуг, а также системные интеграторы их продукции.

В современной промышленности система поставщиков и заказчиков - стратифицированная, многоуровневая. Выделяются системные интеграторы сложных продуктов (воздушных, речных и морских судов, автомобилей, других транспортных средств, машин и оборудования), поставщики 1-го уровня, предоставляющие системы (например, силовые установки, системы управления и комплексы бортового оборудования, и т.п.). Такое преобразование организационной структуры экономики представляется эффективным, поскольку специализация, разделение труда, позволяет увеличить его производительность и сократить удельные затраты на производство единицы продукции, в основном, благодаря увеличению масштабов выпуска однородной продукции - компонент или производственных услуг.

В Российской Федерации возможности вышеописанного преобразования структуры промышленности и некоторых других отраслей еще далеки от реализации. Причины тому - как недостаточное внедрение информационных технологий, неблагоприятная институциональная среда, резко повышающая контрактные риски и транзакционные издержки, так и объективные природно-географические особенности страны, которые увеличивают транспортные издержки. Специфика - как в большой протяженности страны и маршрутов между предприятиями, так и в слабом развитии наземной транспортной инфраструктуры, авто- и железнодорожной сети. Причем последнее, в свою очередь, также объективно обусловлено низкой плотностью населения на большей части российской территории, что делает неэффективным строительство дорогостоящих постоянных сооружений. Это определяет особую роль авиации в обеспечении транспортной доступности территории России, а также - потенциально - в преобразовании организационной структуры многих отраслей ее экономики.

Технологическое развитие авиации в большой степени может благоприятно повлиять на экономическое развитие регионов Сибири и Дальнего Востока. По сравнению с другими регионами данная территория страны обладает максимальной протяженностью при минимальной плотности населения и слабо развитом транспортном сообщении. Такое состояние огромной части страны, где продолжается отток населения, убеждает авторов в том, что необходимо изменить направление развития транспортной инфраструктуры в этих регионах. Повсеместное использование воздушного транспорта и, возможно, создание транспортной системы на основе беспилотных летательных аппаратов (БЛА) могут стимулировать пространственную реорганизацию производства и новое качество освоения территорий Сибири и Дальнего Востока.

Задача данного исследования - предложить метод совместной оптимизации транспортной системы региона и пространственной структуры производства (малая освоенность изучаемых территорий позволяет решать такую задачу почти «с чистого листа»). Для начала предполагается ее решить в простейшей детерминированной постановке: углубление специализация производства и расширение разделения по различным «уровням» сложности комплектующих изделий сопровождается ростом масштабов производства и снижением производственных затрат, но также и увеличе-

нием транспортных издержек. В качестве критерия эффективности в модели будет принят размер полной себестоимости производства готовой продукции с учетом производственных затрат и транспортных издержек на перевозку промежуточных продуктов с предприятия на предприятие. Таким образом, предполагается оценить оптимальный уровень углубления специализации производства без учета институциональных эффектов, в том числе контрактных рисков.

Модель определения оптимального вида транспорта

В этой части работы оцениваются полные затраты на перевозку грузов (в расчете на тонну, или в целом для одного узла сети) различными видами транспорта, включая оценку расходов на создание и поддержание работы грузовой транспортной системы. В математической модели учитывается влияние таких факторов как характерное расстояние между пунктами, густота транспортной сети, влияние грузоподъемности на себестоимость перевозок для каждого типа транспортных средств. Критериями эффективности, принятыми в модели, при выборе пассажиром определенного вида транспорта являются затраты и время. Однако сокращение временных затрат может сопровождаться ростом издержек на транспортировку, что свидетельствует о возможных противоречиях этих двух критериев эффективности. Это является отдельной проблемой при описании выбора оптимального вида транспорта. Для решения такой задачи придется рассмотреть модели поведения потребителя транспортных услуг, что довольно трудоемко. Но можно сначала определить вид транспорта, доминирующий по обоим критериям в каких-то условиях.

Метод оценки полных затрат на транспортировку грузов

Пусть дана система, состоящая из N узлов (населенных пунктов), между которыми осуществляется перевозка грузов, а среднее расстояние этими узлами равно Ь . Показателем загруженности транспортной системы является ее грузопоток, который в модели примем как средний суммарный объем перевозок (тонн в год) из отдельной точки транспортной системы во все остальные и обозначим д. При малых его значениях построение прямых маршрутов между всеми узлами сети может оказаться нецелесообразным с точки зрения удельной себестоимости перевозки единицы груза. Поэтому необходимо ввести параметр, который будет описывать густоту дорог транспортной системы. В качестве такого параметра, будем использовать коэффициент связности сети 5, принимающий значения на промежутке [0,1], где единице соответствует случай существования отдельной дороги из каждого узла сети в любой другой узел. Уменьшение коэффициента связности сократит инфраструктурные расходы, но, в то же время, наземным транспортным средствам придется добираться в некоторые пункты по удлиненному маршруту, проезжая промежуточные точки. Также введем коэффициент удлинения пути е как описание заданных внешних, природных и других условий рассматриваемой территории. Пусть - средняя длина пути транспортного средства при перевозке груза, в упрощенном виде через коэффициент связности территорий ее можно представить в виде:

5 = ^

Рассмотрим транспортную сеть, в которой используется один тип транспортных средств. Оценим средние затраты в год, соответствующие одной точке системы. Полные издержки на создание и поддержание работы транспортной сети ТСтрансп делятся на инфраструктурные затраты и расходы при эксплуатации парка транспортных средств. Опишем детальнее эти статьи расходов. Для осуществления грузоперевозок необходимо иметь подходящую транспортную инфраструктуру, затраты на создание и содержание которой обозначим через ГСинфр. Эффективность транспортной системы напрямую зависит от качества инфраструктуры и ее соответствия характеристикам используемых транспортных средств. Расходы ГСинфр можно разделить на две составляющие: «базовую» и «дорожную»,

^ и FCдор . РС(агз это фиксированные расходы на создание и поддержание транспортной системы в отдельном пункте сети в расчете на один год работы транспортной системы. ГСдор представляет собой годовые затраты на сам путь, его обустройство.

Стоимость возведения пути зависит от количества дорог, которые планируется построить, их протяженности, а также их качества. Для воздушных перевозок самолетами или БЛА расходы на создание наземной путевой инфраструктуры отсутствуют, поэтому при выборе воздушного транспорта будет равна нулю. Затраты на путевую инфраструктуру будем распределять поровну между точками сети, поэтому в расчете на один населенный пункт ГСдор будем вычислять следующим образом:

Т (

ГСдор = е • 5 • Ь •

Помимо затрат на создание инфраструктуры, неотъемлемой частью расходов для работы транспортной системы является себестоимость эксплуатации парка транспортных средств. Эта составляющая расходов зависит не только от связности сети и средней дистанции, которую преодолевают транспортные средства, но и от среднего потока грузов для каждого узла транспортной сети, а также от размера перевозимых партий х (измеряемой в тоннах), определяющих требуемую грузоподъемность транспортных средств:

Спрям = Ч • сткм (х)• ^ (( 5) = • сткм (х)

Здесь зависимость с ткм (х) функция прямых эксплуатационных затрат в расчете на тонно-километр, которая

убывает с ростом грузоподъемности транспортного средства.

Теперь полные затраты на создание и поддержание работы грузовой транспортной сети можно представить в следующем виде:

ТС = ^С + е • 5 • ь + • с (х)

трансп баз ~ т иткм\Л)

Временное ограничение

Нередко возникают ситуации, когда товар нужен в срочном порядке, либо он сам по себе скоропортящийся и требует быстрой перевозки. В подобных случаях время доставки становится решающим фактором, а клиенты грузо-перевозчика готовы переплатить за своевременную транспортировку. Поэтому дополнительным условием при выборе

вида транспорта, которое учитывается в модели, является ограничение на полное время перевозки ^^ . Полное время перевозки t¿)ост можно разбить на следующие элементы:

• АС™ - постоянные (не зависящие от дальности) временные затраты на погрузку/разгрузку, заправку, остановки и т.д. (индексом к обозначается вид транспорта);

е • Ь

•- - длительность нахождения транспортного средства в движении (т.е. длительности полета, поездки

Ук •5

и т. п.);

Атк (х) 365 • 24 • хк

•-=-- среднее время ожидания перед отправкой очередной партии груза.

2 2ч

Ограничение, в свою очередь, вводится в модели как индикаторная функция и имеет следующий вид:

I Ulm (, s )< tдоп

дост

k 365 • 24• xk 4 k e• L\ 1

Част =-2-- + Чост + k k = •

2q Г, • s\

к

Оно будет добавлено к выражению для полной себестоимости грузоперевозок как второй критерий эффективности транспортного средства и будет использовано при оценке эффективности грузоперевозок различными типами транспортных средств.

Метод определения оптимального вида транспорта для грузоперевозок

Выбор оптимального вида транспорта будет осуществляться путем решения трех оптимизационных задач. На первом этапе по полученным выражениям для полной себестоимости грузоперевозки и временному ограничению на транспортировку отдельно по видам транспорта для заданного значения связности транспортной сети будет определяться оптимальная (по критерию минимума затрат) грузоподъемность транспортного средства. После оптимизации грузоподъемности транспортных средств для заданной связности дорожной сети, определяется оптимальная связность путей (для наземного транспорта), при которой минимизируется стоимость транспортировки груза при заданном расстоянии между узлами сети и грузопотоке в каждом узле. Третьим этапом является выбор оптимальных видов транспорта и определение областей параметров модели, где тот или иной вид транспорта будут наиболее предпочтительными.

Пусть s и k фиксированы, тогда оптимальный размер партии определяется выражением:

(( Л\ ск

x0 = arg min

x

FCZ., + e • s

L •(I1)<L + q_L_e • cm ^ (x ) Y I {ост (L, S )< Cm }

W

\r " " Г „min ..max "I

У каждого транспортного средства есть свои интервал возможных значении грузоподъемности I X, , X, I.

Поэтому если вычисленный оптимальный размер партии не попадает в этот отрезок, то за оптимум принимается ближайшая граница этого отрезка.

Слагаемое функции, соответствующее прямым эксплуатационным расходам, убывает с ростом x, т.е. выгоднее увеличивать размер партии и грузоподъемность. Но при больших размерах партии уже может быть невозможно выполнить временное ограничение. Выразим максимально допустимое x из правого слагаемого (временного ограничения) и получим

xk ) = 2q

¡доп дост

■ЛС

e • L

SV

Тогда оптимальное значение размера партии определяется следующим образом:

min / \ . min

m , x (s)< x ;

x,, = s

(s), xk(s[ (s )>.

min max Xk , Xk

Выбор путевой оснащенности и структуры транспортной сети должен осуществляться путем решения оптимизационной задачи, также по критерию минимума затрат с учетом временного ограничения, но управляющей переменной теперь будет связность сети. Как уже отмечалось выше, составляющая затрат РСкдор (Ь, я) для воздушных транспортных средств равна нулю, в то же время летательные аппараты имеют максимальную связность пространства для передвижения 50, поэтому для них в модели коэффициент связности принимается неизменным и равным единице.

Тогда получаем, что для таких видов транспорта $ = Ь . Для остальных видов транспорта оптимальное значение связности определяется по формуле, приведенной ниже.

: arg min

k - (N- 1)с

FCk6m + e• s• L} '

дор + q • L • e ^ С

ткм

(s)

Л

(0,1);

V У

Для нахождения оптимального значения связности берем производную по 5 и приравниваем ее нулю:

е.Ь (- 1)с"ор -ч.е.Ь• сТкм (я) + 9•е• Ь дсТм (я) = 0

2

„2

ds

Правым слагаемым можно пренебречь ввиду слабого приращения Сткм при изменении аргумента 5 . Принимая

Сткм для оптимальной грузоподъемности, удовлетворяющей временному ограничению, за константу, получим следующий минимум:

=

2 • q • с 1 i

k

ткм

(N - 1)

k

дор

На третьем этапе, используя оценки для оптимальных связности и размера партии при грузоперевозке, сравниваются полученные значения минимальной полной себестоимости транспортировки между различными видами транспорта. Выбирать оптимальный вид транспорта для осуществления грузовых перевозок нужно по следующему правилу:

argmin

(0,x0)) = 1,2,...,n.

Построенная математическая модель позволяет оценивать граничные условия, при которых будет экономически целесообразным создание системы грузовых перевозок на основе беспилотных летательных аппаратов. Также, благодаря тому, что модель остается простой, аналитической (что позволяет в общем виде проследить влияние любого параметра модели), не требует трудоемких численных расчетов, она позволяет решать обратную задачу - синтеза облика перспективных БЛА, формирования требований к их характеристикам: средней скорости в пути, грузоподъемности, прямых затрат на т-км перевозок. Эта задача особенно актуальна, поскольку реально работающих транспортно-логистических систем на основе БЛА пока нет. Их предстоит сформировать, причем, целенаправленным образом.

к

Примеры расчетов

Иллюстративные расчеты будут проведены для дальневосточных регионов с учетом их специфики, в которых грузоперевозки с малыми грузопотоками выполняются преимущественно на дальние расстояния. В связи с этим будем сравнивать только воздушный и автомобильный транспорт.

Для начала определим вид функции прямых эксплуатационных затрат в расчете на тонно-километр для автомобильного и воздушного транспорта. Для автотранспорта по дискретным значениям тарифов из открытых источников определяем вид функции прямых затрат в зависимости от грузоподъемности транспортного средства и применяем в

модели полученную зависимость сткм (х)= 26,8х-0,8 (данные взяты из источника [2]). Для автотранспорта воздействие на уровень прямых затрат изменения среднего расстояния в пределах характерных значений для дальневосточных регионов (от 500 до 3000 км) существенно меньше, чем влияние грузоподъемности транспортного средства, поэтому в модели данным эффектом решено пренебречь. Воздушный вид транспорта разделим на два сегмента:

• Перевозка грузов на самолетах совместно с перевозками пассажиров на магистральных и региональных самолетах.

• Грузоперевозки с помощью различных БЛА, где грузоподъемность может варьировать от самых минимальных значений до размеров партий, сравнимых с магистральными ВС.

По первому сегменту зависимость прямых затрат от грузоподъемности ВС рассматриваться не будет, т.к. авиаперевозчики задают для клиентов единую стоимость транспортировки одного килограмма груза вне зависимости от типа имеющихся ВС. В то же время можно проанализировать изменение удельной себестоимости грузоперевозки в

зависимости от дальности, получаем формулу сткм (Ь)= 9260Ь-0,7 (данные о стоимости перевозок взяты из источника [3]).

Для БЛА, ввиду широкого диапазона возможных значений грузоподъемности и сильного влияния на себестоимость перевозки при ее малых значениях, необходимо строить зависимость стоимости т-км грузоперевозки от грузоподъемности летательного аппарата. Но, к сожалению, на данный момент нет статистических данных о действующих грузовых транспортных системах на основе БЛА. Следовательно, приходится самостоятельно, в рамках прогнозных сценариев, задавать модельные функции прямых эксплуатационных затрат.

БЛА можно разделить на изделия самолетного, вертолетного и смешанного типов. Продукция самолетного типа имеет более низкие прямые эксплуатационные затраты в крейсерском полете, нежели остальные типы изделий, однако требуемые расходы на создание и поддержание работы необходимой инфраструктуры получаются на порядок выше. Диапазон грузоподъемности для обоих типов летательных аппаратов примем от 50 кг до 3 тонн. Функцию зависимости прямых эксплуатационных затрат от дальности полета примем одинаковой для обоих типов изделий, причем такую же, которая была предложена для самолетов.

Функции зависимости прямых эксплуатационных затрат от грузоподъемности БЛА самолетного и вертолетного

типов примем равными с1ткм (х)= 610,6 • X 0,7 и с^км (х)= 1140 • X 0,7 соответственно. В рамках примера вводится

предположение, что прямые эксплуатационные затраты самолета с максимальной рассматриваемой грузоподъемностью (20 тонн) лежат на продолжении графика зависимости себестоимости эксплуатации БЛА самолетного типа от грузоподъемности. Для БЛА вертолетного и смешанного типов принимается аналогичная, но расположенная выше кривая

В дальнейших расчетах будут использоваться набор исходных данных, приведенный в табл. 1:

Таблица 1

Входные параметры модели

Параметр Дорожный транспорт Воздушный транспорт БЛА самолетного типа БЛА вертолетного и смешанных типов

V, км/ч 60 800 300 300

е 1,3 - - -

РСбаз , млн. руб. в год 70 15000 2000 100

Сдор , млн. руб. в год 10,5 - - -

г , ч. пост ' 1 1 1 1

• Конечное число узлов N транспортной сети примем равным 10. Такой выбор обусловлен тем, что с ростом количества пунктов при заданной связности будет увеличиваться и число дорог, выходящих из одного узла сети. Однако их высокая густота не соответствует реальному уровню развитости транспортных систем в Сибири и на Дальнем Востоке (как сейчас, так и в обозримой перспективе), представляющих основной интерес в исследовании.

• Рассмотрим следующие два дискретных значения для среднего расстояния между узлами транспортной сети: Ь = 1000, 2000.

• Допустимое время будем определять в диапазоне от минимального значения, когда автомобильный транспорт (воздушный заведомо быстрее) физически успевает осуществить перевозку =25,49 ч. (соответственно трем принятым значениям среднего расстояния между узлами сети), до максимального временного ограничения, принятого в модели гЦСт =35,60 ч.

• Грузопотоки рассматриваем вплоть до значений, когда железнодорожный транспорт становится предпочтительнее дорожного (приблизительные оценки выполнены самостоятельно по той же модели): q £ [1000,1000000], т. в год.

На рис. 1-2 для двух вариантов среднего расстояния между узлами приведены графики уровня транспортных затрат в зависимости от среднего годового грузооборота из одной точки сети в остальные. Они наглядно демонстрируют изменение полной себестоимости грузоперевозок от допустимого времени доставки (расчеты проводились для минимально возможного и заданного максимально допустимого времени транспортировки) и объема годового грузооборота и по ним легко определяется наиболее эффективный вид транспорта на каждом участке рисунка.

В данном случае (рис. 1) в заданном диапазоне полная себестоимость грузоперевозок дорожным транспортом значительно превышает аналогичный показатель для остальных транспортных систем. До объемов грузооборота в 8 тыс. т. наиболее выгодными являются перевозки с помощью БЛА вертолетного и смешанного типов, до 76 тыс. т -БЛА самолетного типа, а от 76 тыс. т. наиболее эффективным видом транспорта являются самолеты.

Рисунок 1.

Уровень полных транспортных затрат в зависимости от среднего грузопотока при Ь=1000 км

Рисунок 2.

Уровень полных транспортных затрат в зависимости от среднего грузопотока при Ь=2000 км

На рис. 2 результаты принимают аналогичный с рис. 1 вид, но для самолетных транспортных систем расширился диапазон наиболее эффективной применимости (при грузопотоках от 55 тыс. т. в год). Также анализируя рис. 1 и рис. 2 стоит отметить, что при дальнейшем увеличении средней дистанции между пунктами в случае жестких временных рамок наступит момент, когда использование самолетов будет менее затратным, чем БЛА уже при малом грузообороте (менее 10 тыс. т.). Причем, стоит отметить, что при наиболее жестких временных ограничениях, когда авто-

мобильный транспорт физически успевает доставить груз, при малых грузооборотах БЛА в разы эффективнее автомобилей.

Сетевая структура производства

При появлении возможностей организации мультимодальных грузовых перевозок, а также возможностей существенного повышения авиационной подвижности населения, может радикально измениться сама структура промышленности, систем расселения и т.п. Развитие беспилотных авиационных систем открывает возможности радикального ускорения и удешевления доставки грузов в широком диапазоне размеров партий, от нескольких кг до нескольких т, в условиях слаборазвитой наземной инфраструктуры и низкой плотности населения. Это, в свою очередь, расширяет возможности перехода к распределенным производственно-логистическим системам. Во многих отраслях промышленности наметился отказ от реализации на каждом предприятии полного цикла производства продукции, характерного для сложившейся организационной структуры, см. рис 3. На изображении схематически приведены структуры производства полного цикла и сетевого производства, а также описаны изменения при углублении специализации сетевого производства. В случае сетевой структуры прямоугольниками обозначены разноуровневые специализированные производства, имеющие собственную полную себестоимость, и далее учитываются при оценке себестоимости итоговой продукции. Между ними при перевозке продукции возникают транспортные издержки, которые обозначены стрелками. Более толстые стрелки описывают более массивные потоки грузов. Углубление специализации производства, приводит к возможности создания специализированных предприятий, работающих в интересах нескольких отраслей.

Предприятия могут стать системными интеграторами финальной продукции, либо специализироваться на отдельных компонентах финальных изделий, которые будут выпускаться в рамках кооперации множества специализированных поставщиков, или на отдельных технологиях (т.н. центры технологической компетенции). Каждое такое специализированное производство или центр компетенции будет удовлетворять уже не собственные потребности, а потребности всей отрасли (или ее значительной доли), возможно - выходить на внешние рынки (впрочем, возможен и импорт отдельных компонент финальных изделий). Такая структура отрасли позволяет оснастить специализированные производства и центры технологической компетенции всем необходимым высокотехнологичным оборудованием и т. п., обеспечив их экономически эффективную загрузку благодаря большим масштабам выпуска. Перспективная организационная структура наукоемкой промышленности изображена в середине рис. 3. Такая структура называется матричной, или сетевой.

Рисунок 3.

Переход от предприятий полного цикла к сетевой структуре промышленности

Для поиска оптимальной структуры таких организационных преобразований с учетом возникающих транспортных затрат предлагается следующая экономико-математическая модель. Пусть производится Q изделий, обла-

дающих технологической общностью. Примем за параметр, описывающий количество уровней специализации производства. Углубление разделения производства (увеличение 5) будет приводить к расширению применимости производимых изделий на более низких уровнях и, как следствие, к увеличению выпуска комплектующих изделий Я в расчете на одно специализированное предприятие. При таких изменениях возникают положительные эффекты масштаба: эффект обучения в производстве, эффект законов больших чисел в системах массового обслуживания. Также при более массовом потоке заказов или заявок становятся рентабельными более производительные (но и более капиталоемкие) технологии и оборудование, поскольку будет обеспечена его эффективная загрузка. Поэтому, ввиду расширения применимости продукции и как следствие увеличения выпуска в расчете на одно специализированное предприятие:

дq

-> 0, при углублении специализации сумма (по всем звеньям производственной цепочки) полной себестоимости

д5

5 г (')

производства 0> изделий ^ ТС будет сокращаться: ——-< 0.

/=1 д5

Однако, как уже отмечалось в работе, при переходе к специализированному производству возникают транспортные издержки. Пусть А'ТСтрансп , 5)- издержки при изготовлении продукции /'-го уровня специализации,

возникающие за счет необходимости транспортировки на предприятие компонент /+1-го уровня. Ы1 - годовой грузопоток (тонн) на предприятия 1-го уровня, который можно расписать как произведение выпуска продукции /+1-го уровня q1+1 на среднюю массу их изделий т'+1. При росте количества уровней специализации будут осуществляться

дт

перевозки менее габаритных комплектующих изделий, поэтому -< 0 , но в то же время при росте 5 транспортные

д5

издержки увеличиваются за счет необходимости перевозить комплектующие изделия между еще большим количест-

г) ТС1

„ _ трансп

вом предприятий. В итоге выражение - может принимать как положительные, так и отрицательные значе-

д5

ния. На рис. 3 уменьшение потоков грузов схематично изображено более тонкими стрелками, а увеличение масштабов производства специализированных предприятий - более длинными прямоугольниками, которые поставляют продукцию для разных отраслей.

Теперь суммарную себестоимость производства Q изделий в зависимости от уровня углубления специализации можно представить в виде:

ТС5) = ± (ТС ( ) + А ТСтрнп (Я+1, т +1)),

1=1

Далее сравниваются полученные значения полной себестоимости производства Q изделий в зависимости от углубления специализации предприятий. Для нахождения оптимальной структуры производства будем использовать следующую формулу:

а^ Ш1И

Ы

± (ТС (Я* ) + А ТСтрансп т/+1)) \ 1=1 У

В данном разделе приведена общая постановка задачи без конкретных спецификаций входящих в модель функций (полной себестоимости производства и транспортных издержек). Конкретные примеры и расчеты себестоимости производства и транспортировки будут слишком громоздкими. Однако уже сейчас можно сказать, что углубление специализации производства при больших расстояниях и низкой плотности населения будет целесообразно при возможности дешево и быстро перевозить малые грузопотоки. Таким образом, оптимальными в регионах Сибири и Дальнего Востока будут транспортные системы, которые способны перевозить малогабаритные грузы при низкой себестоимости транспортировок, что как раз соответствует характеристикам БЛА (как показано на рис. 1 и 2).

Заключение

В работе предложена методика, позволяющая оптимизировать пространственную структуру производства с учетом возникновения транспортных издержек при переходе к сетевой структуре промышленности. Данная методика позволяет оценить влияние новых возможностей доставки грузов на оптимальный облик промышленности будущего. Предложенная модель выбора оптимального вида транспорта для грузоперевозок полезна для формирования требований к характеристикам транспортно-логистических систем, которые обеспечили бы искомый качественный скачок в организации промышленности.

В работе делается вывод, что при малых грузопотоках целесообразно формировать именно грузовые транспортные системы с БЛА. Данный вид транспорта может стать важным средством повышения транспортной доступности малонаселенных регионов России (прежде всего, ДФО и СФО), не обладающих развитой дорожной инфраструктурой. В соответствующих природных и социально-экономических условиях БЛА могут стать оптимальным средством доставки грузов.

Стоит отметить, что в приведенной постановке задача проведенного исследования сильно упрощена. Переход к распределенной сетевой структуре обладает и известными недостатками, которые можно отнести к негативным институциональным эффектам. Помимо затрат на транспортировку компонент и сырья между специализированными предприятиями, рыночные отношения между поставщиками и заказчиками порождают транзакционные издержки и контрактные риски. Также есть риски возникновения монополизма на одном из уровней специализации, повышение цены на комплектующие изделия может нивелировать все выгоды от описываемых структурных изменений промышленности. Переход к сетевым организационным структурам требует прогресса не только в области транспорта, но и в области технологий, сокращающих транзакционные издержки и затраты при необходимости смены контрагентов. Поэтому нужно впоследствии учитывать в моделях эти дополнительные эффекты.

Список литературы и источников

1. Глазьев С.Ю. Теория долгосрочного технико-экономического развития. - М.: ВлаДар, 1993. - 310 с.

2. https://www.sigma-trans.ru/price-list/price/price_refrezh_nds.pdf

3. http://www.aerodar.ru/public_images/price_russia.pdf