CC BY
24
УДК 338.47
DOI 10.52375/20728689_2022_2_60
оценка влияния цифровых платформенных технологий на изменение транспортных потоков грузов на основе
гравитационной модели
Гулый и.м., к.э.н., доцент кафедры «Экономика транспорта», ФГБОУ ВО «Петербургский государственный университет путей
сообщения Императора Александра I», e-mail: ilya.guliy@mail.ru eLibrary SPIN: 1788-1967; ORCID: 0000-0001-8676-1561
Цель статьи: обосновать возможность использования гравитационных экономических моделей в процессе проведения экономической оценки внедрения цифровых платформ; построить гравитационную модель, позволяющую сформировать прогноз изменения транспортных потоков грузов при внедрении цифровых платформенных технологий в экосистеме трансграничных грузовых перевозок в евразийском экономическом пространстве. Методы: гравитационное моделирование, эконометрическое моделирование, анализ корреляции. Результаты: на основе построенной гравитационной модели сформирован прогноз изменения контейнерного грузопотока для евразийского транспортного маршрута и морского маршрута транзита контейнеров из Китая в страны Европейского союза через Суэцкий канал, определен экономический эффект цифровизации евразийского трансграничного маршрута.
ключевые слова: гравитационное моделирование, модели оценки внедрения цифровых платформ, цифровые сервисы в цепях поставок, экономическая оценка цифровых технологий.
assessment of the impact of digital platform technologies on the change of cargo traffic flows based on the gravity model
Gulyi I., Ph.D., Associate Professor, Transport Economics chair, Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University,
e-mail: ilya.guliy@mail.ru eLibrary SPIN: 1788-1967; ORCID: 0000-0001-8676-1561
The article aim: to substantiate the possibility of using gravitational economic models in the process of conducting an economic assessment of the introduction of digital platforms; to build a gravitational model that makes it possible to form a forecast of changes in cargo transport flows during the introduction of digital platform technologies in the ecosystem of cross-border cargo transportation in the Eurasian economic space. Methods: gravity modeling, econometric modeling, correlation analysis. Results: based on the constructed gravity model, a forecast of changes in container cargo flow for the Eurasian transport route and the sea route of container transit from China to the European Union through the Suez Canal was formed, the economic effect of digitalization of the Eurasian cross-border route was determined.
Keywords: gravity model, gravity modeling, models of the dynamics of cargo traffic flows, forces-factors of attraction of consumers when choosing a transport product.
Введение
Значение гравитационных моделей в описании транспортно-логистических систем связано с возможностью на основе таких моделей прогнозирования объемов грузовых перевозок с учетом параметров притяжения потребителей транспортного продукта. Ценность отдельного транзитного маршрута для потребителя транспортной услуги зависит не только от параметров расстояния и соответственно транспортных расходов, пропускной способности и качества транспортной инфраструктуры, но и от возможности отслеживания участниками цепей поставок местонахождения грузов, минимизации временных затрат прохождения контрольных операций на границе и таможне, организации электронного обмена товаросопроводительными документами, применения единых электронных накладных. Гравитационные модели позволяют учитывать при описании динамики транспортно-логистических систем все факторы привлекательности транспортного продукта для потребителей.
Историография
Значительный вклад в исследование гравитационных моделей описания экономических процессов внес Ян Тинберген [5], который объяснял интенсивность торговли между двумя экономическими субъектами (в частности, территориями) размерами их экономик и затратами торговли, обусловленными расстоянием, а также иными параметрами (состоянием инфраструктуры, барьерами и т.п.).
Современные ученые (среди них Андерсон, Ван Викооп [1]) в качестве переменных «расстояния» отмечают такие характеристики, как: информационные барьеры, электронные коммуникации, системы связи - то есть факторы, связанные с возможностью обмениваться данными посредством цифровых коммуникаций.
Гравитационные модели способствуют получению достоверных данных экономического обоснования динамики транспортных потоков с высокими показателями аппроксимации и относительно минимальной ошибкой прогнозирования, с большой точностью объясняют взаимодействие участников транспортно-логистических отношений и изменения транспортных потоков в микро-, мезо- и макро экономических системах. Модели строятся как в линейной, так и в нелинейной, в частности в логарифмической форме.
Первоначально обоснованные экономические гравитационные модели, формулы их числового представления, были дополнены и усовершенствованы параметрами, оценивающими сопротивление транспортным потокам [2].
Основные результаты исследования
Множественность различных гравитационных моделей, необходимость их обновления в связи с развитием производственных отношений и изменением конфигурации факторов производства, ценностной основы создания конкурентоспособного транспортного продукта предопределило поиск возможностей их усовершенствования и разработки модифицированной основы для предсказания поведения контрагентов в зависимости от таких составляющих, как наличие интегрированной инфраструктуры электронного обмена, цифрового мониторинга и т.п.
Далее с применением подхода к моделированию, основанного на изучении влияния сил притяжения экономических параметров, обоснуем влияние цифровых факторов взаимодействия участников цепей поставок на выбор конкретного транспортного продукта.
В рамках исследования необходимо оценить влияние различных сил гравитационного притяжения потребителей транспортного продукта на их предпочтения к отправке грузов по определенным транспортным маршрутам. Отдельный акцент в нашем исследовании необходимо сделать на верификации гипотезы о влиянии сил гравитационного притяжения, связанных с доступом участников цепей поставок к электронной цифровой платформе взаимодействия.
Уточним данные об объекте исследования: мультимодальные перевозки грузов в международном сообщении в режиме транзита через российскую территорию в двустороннем направлении Китай - страны Европейского союза - Китай.
Далее на конкретных примерах транспортных маршрутов покажем, как изменялись показатели объемов грузового транзита в зависимости от различных факторов. На рисунке 1 показаны основные существующие маршруты транзита грузов в контейнерах в направлении Китай - Европа - Китай.
Рис. 1. Основные международные транспортные коридоры из Китая в Европу через территории стран ЕАЭС
Источник: составлено автором.
Информационная база для построения модели включает в себя:
- данные рейтинговых исследований о качестве электронной цифровой инфраструктуры и качестве транспортно-логистической инфраструктуры в отдельных территориях, участках, странах транзита (публикуются Международным союзом электросвязи, Всемирным банком, Мировым центром конкурентоспособности);
- официальные статистические данные об объемах перевозимых грузов в рамках отдельных транзитных маршрутов и направлений (предоставлены статистическими службами стран ЕАЭС, Европейского союза, Китая, Индии и др.);
- отчетные данные, публикуемые транспортными организациями, операторами отдельных транспортно-логистических услуг;
- информация, предоставляемая исследовательскими, аналитическими, экспертными компаниями, в частности, об уровне и динамике индексов в сфере международного транзита (Шанхайской судовой биржи - WCI, индекс транзитных железнодорожных перевозок (ERAI) в евразийском железнодорожном коридоре по территории ЕАЭС в сообщении Китай - ЕС - Китай);
- данные отчетности, предоставляемой российскими организациями транспортного комплекса, по формам федерального статистического наблюдения № 1-Транспорт «Сведения об оказанных нерезидентам услугах грузовых и пассажирских перевозок» и № 3-Транспорт «Сведения о вспомогательных и дополнительных транспортных услугах и сопутствующих транспортным услугам операциях по договорам, заключенным с нерезидентами».
Проведем оценку статистически значимых сил-факторов гравитационного притяжения, характеризующих выбор грузовладельцев, отправителей маршрута грузовых отправок.
В таблице 1 систематизированы исходные массивы данных для последующего отбора статистически значимых сил-факторов, влияющих на объем транзитного грузопотока по основному морскому маршруту через Суэцкий канал и евразийскому железнодорожному маршруту.
На рисунке 2 показаны статистически значимые силы-факторы с указанием рассчитанных автором коэффициентов статистической связи (корреляции) между объемом транзита и соответствующим значением факторного параметра по рассматриваемому варианту транзитного маршрута.
Среднее транзитное и средняя тарифная ставка транзита время являются статистически значимыми силами гравитации для обоих рассматриваемых маршрутов. В то же время для транзитного железнодорожного маршрута статистически значимыми другими параметра являются: надежность доставки (доля грузов, доставленных в плановый нормативный срок), качество транспортной инфраструктуры в транзитных странах. Для морского транзита: возможность отслеживать грузы.
По статистическим значениям за 2011-2021 гг. параметры-силы гравитации, связанные с цифровизацией процесса перевозок грузов, не определены как статистически значимые. Вместе с тем, транзитное время доставки грузов в обоих рассматриваемых вариантах являлось статистически значимым фактором. Поскольку цифровизация (внедрение электронных накладных, снижение административных барьеров за счет интеграции контролирующих органов в цифровую среду, сокращение негативных последствий рассогласованности участников перевозок путем их вовлечения в платформенную цифровую экосистему) напрямую связана с возможностью сокращения времени доставки, в дальнейшем в процессе формирования модели объемов грузовых перевозок рассматриваем временной параметр как цифровой фактор гравитационного притяжения.
Выбор уравнения числовой модели. При определении параметров-переменных в составе числовой формулы гравитационной модели, исходим из положения [5], что сила взаимодействия между основными субъектами транспортно-логистических отношений (с одной стороны, грузовладельцами, отправителями, получателями, с другой стороны, перевозчиками, операторами, обслуживающими и обеспечивающими организациями) прямо пропорциональна величинам факторов прямой силы притяжения и обратно пропорциональна квадрату фактора обратной силы притяжения (расстоянию, стоимости или параметру их совместной интегрированной оценки).
В диссертационном исследовании в результате изучения возможных вариантов числовой формализации гравитационной модели [1, 2, 3] предлагаем рассмотреть следующие:
Классический вид гравитационной модели, предложенный [5].
Q = а 0* Yf1* Yjа 2* Dijа 3 + е
Таблица 1. Исходные массивы данных
Период Объем транзита грузов в контейнерах, тыс. ДФЭ Среднее время транзита, сут. Средний тариф (индекс ERAI), долл. США / ДФЭ Надежность доставки груза, % Эффективность таможенной проверки, баллов* Возможность отслеживать грузы, баллов* Качество транспортной инфраструктуры, баллов* Простота организации поставок, баллов*
Маршрут транзита железнодорожным транспортом «евразийский» через транзитные территории стран Казахстана, России, Беларуси
2011 5 8,2 4786 85,6 2,70 3,08 2,89 3,14
2012 5,5 8,3 2393 76,5 2,68 3,00 2,91 2,95
2013 7 7,7 2830 81,5 2,68 3,00 2,91 2,95
2014 23 7,1 2832 91,1 2,70 3,05 2,86 3,00
2015 50 6,3 2833 94,9 2,70 3,05 2,86 3,00
2016 114 5,6 2896 97,1 2,63 2,95 2,84 2,99
2017 177 6,0 2857 97,7 2,63 2,95 2,84 2,99
2018 419 6,2 2826 98,1 2,79 3,02 2,94 2,98
2019 541 5,2 2746 98,4 2,79 3,02 2,94 2,98
2020 760 5,5 2735 99,2 2,67 3,07 2,97 3,04
2021 970 6,4 2685 99,0 2,67 3,07 2,97 3,04
Маршрут транзита водным транспортом: порт отправления в КНР - морской транспорт через Суэцкий канал - порты назначения средиземноморского бассейна, порты назначения западной и северной Европы
2011 12300 44 1800 88,6 3,61 3,92 3,02 3,48
2012 11400 45 2472 88,9 3,62 3,89 3,96 3,66
2013 11600 43 2129 90,7 3,62 3,89 3,96 3,66
2014 12500 41 2318 89,0 3,63 3,90 3,94 3,56
2015 12200 43 1367 90,7 3,63 3,90 3,94 3,56
2016 12600 40 1251 92,5 3,75 4,06 4,06 3,77
2017 12200 40 1351 91,3 3,75 4,06 4,06 3,77
2018 12680 35 1498 92,1 3,68 3,98 4,06 3,67
2019 14100 37 1479 93,4 3,68 3,98 4,06 3,67
2020 13040 39 2037 87,7 3,40 4,07 4,03 3,72
2021 13197 42 7221 88,1 3,40 4,07 4,03 3,72
Источник: систематизировано автором на основе: [3, 4].
*- примечание средняя балльная оценка по 5-балльной шкале по данным LPI (индекс эффективности грузовой логистики), публикуемом Всемирным банком один раз в два года (рассчитано как среднее из баллов оценок по соответствующим показателям по основным странам отправления, назначения и транзита).
Рис. 2. Коэффициенты статистической значимости (парной корреляции) параметров-факторов гравитационной модели
Источник: рассчитано и составлено автором. Примечание: за уровень 100% по оси ординат принят минимальный уровень значения параметра в паре «железнодорожный транзит - морской транзит»; знак «-» означает обратную направленность статистической связи приведенного на рисунке параметра и объема транзита грузов в
контейнерах.
п
где Q - объем отправок груза из пункта i в пук^; - фактор прямого притяжения ц - фактор прямого притяжения j; Dij - фактор
с
обратного притяжения (например, расстояние между пунктами i и j); - статистическая погрешность либо влияние прочих факторов;
а 0 а, а 2,
0 - константа, 1 2 3 - коэффициенты эластичности объема грузовых отправок соответственно к изменению параметров Yi, Yj, Dij.
При установлении статистически значимых параметров прямого влияния в количестве более двух, формула может быть представлена в логарифмическом варианте:
lnQ = 1па 0 + а11пИ+а 21пУ]+а ъ1пБу + а л1пУш + ... + е
где lnYi - логарифмическое значение i-го фактора прямого притяжения; lnYj - логарифмическое значение j-го фактора прямого притяжения j; lnYm - значение дополнительного параметра прямого влияния т; lnDij - логарифмическое значение фактора обратного при-р
тяжения; - погрешность.
Проведем формализацию гравитационных уравнений для рассматриваемых двух вариантов транзита грузов в направлении Китай -ЕС - Китай.
1) Железнодорожный транзит по евразийскому маршруту через территории Казахстана, Беларуси, России.
Использование программных возможностей «Анализ данных Ехсе1» способствовал получению уравнения гравитационной модели объемов транзита грузов в контейнерах
1п & = -40,767 -3,995 1п X1 -6,629 1п X2 + 17,016 1п X3 + 26,422 1п X4
где XI - среднее время транзита, суток; Х2 - среднее значения тарифа, принятое в соответствии с индексом ЕЯА1, долл. США за 1 двадцатифутовый эквивалент контейнера; Х3 - оценка надежности доставки груза, % (по данным отчетности транспортно-логистических компаний - операторов); Х4 - балльная оценка качества транспортной инфраструктуры (в соответствии с табличными данными индекса эффективности грузовой логистики).
При этом значение Q определяется по формуле:
0 = выв
где е - математическая константа 2,718.
Построенная гравитационная модель оценки объемов транзита грузов в контейнерах по евразийскому железнодорожному маршруту позволяет сформировать прогноз влияния цифровизации на изменение контейнерного потока грузов. В нашем случае развитие процессов цифровизации напрямую связано с параметром транзитного времени доставки. При этом сокращение транзитного времени за счет снижения контрольных операций на границе и таможне, достигаемое, благодаря единой цифровой платформе взаимодействия участников транзита грузов в странах Евразийского экономического пространства к 2030 г. на 48 ч [прогноз Минтранса] с текущего уровня 6,4 суток до уровня 4,4 суток, согласно модельным расчетам, позволит обеспечить дополнительный прирост транзитного грузопотока с текущих 970 ТЕи до 2700 ТЕи (рост в 2,8 раза). Прогноз получен на основе расчета по гравитационной модели, в которой транзитное время отправки в системе мультимодальных грузовых перевозок является статистически значимой факторной переменной. Эффект достигается за счет экономии временных и финансовых затрат участников цепей поставок при отмене необходимости несколько раз предоставить перевозчиками и другими участниками для рассмотрения документы, посредством их перевода в электронный формат и совершения операций с документами в цифровой среде. Также экономия временных затрат будет обеспечена внедрением единых юридически значимых электронных накладных. В ходе исследования эмпирически установлена актуальность и перспективность применения электронного документооборота в транзитных контейнерных перевозках грузов: в декабре 2021 года на евразийском железнодорожном маршруте в тестовом режиме по маршруту Брест - Достык / Алтынколь отправлены порожние платформы, оформленные с применением электронной накладной. Впоследствии основными участниками евразийского железнодорожного транзита планируется сквозной электронный оборот транзитной накладной формата ЦИМ/ СМГС для перемещения грузов на всем маршруте Китай - Европа - Китай.
2) Транзит морским транспортом через Суэцкий канал.
Уравнение гравитационной модели объемов транзита грузов в контейнерах принимает следующий вид:
/п < = 9,660 - 0,379/п X1 - 0,022/п X2 + 0,977/п X3
где Q - объем транзита грузов в контейнерах, тыс. ДФЭ (ТЕи); Х1 - среднее время транзита, суток; Х2 - средняя тарифная ставка, определяемая на основе индекса WCI, $ за ТЕи; Х3 - балльная оценка параметра оценки возможности отслеживать грузы (по 5-балльной шкале, на основе таблиц, публикуемых Всемирным банком - «индексы эффективности грузовой логистики»).
Значение Q определяется по формуле:
в = еыв,
где е - константа 2,718.
Прогноз на основе гравитационной модели объемов транзитных перевозок по морскому маршруту, в случае снижения величины транзитного времени на 1,5-2 суток [плановое значение по докладу Еврокомиссии], позволяет заключить, что они смогут вырасти с текущих 13197 тыс. ТЕи (2021 г.) до 13470 тыс. ТЕи.
Прогнозные оценки на основе двух вариантов построенной гравитационной модели, приводят к следующему выводу: параметр транзитного времени, сокращение которого достигается за счет перевода контрольных операций на таможне и границе в электронный формат, перехода к электронным транспортным накладным, наиболее существенно оказывает влияние на параметр транзитных грузовых перевозок железнодорожным транспортом по сухопутному евразийскому маршруту. При сокращении транзитного времени на величину до 48 часов к 2030 г., согласно модели, объем транзита по евразийскому железнодорожному маршруту может вырасти в 2,8 раза, в то время как аналогичное сокращение времени по морскому маршруту приведет к увеличению транзита на 3%.
Определим экономический эффект притяжения на основе выводов о прогнозной динамике роста объемов транзита грузов в контейнерах, полученных в модельных расчетах для варианта транзита по евразийскому железнодорожному маршруту.
Основу оценки экономического эффекта составляют статистические показатели инвестиционных вложений в цифровые платформенные решения организаций - инициаторов внедрения соответствующих технологий (в частности, холдинг «РЖД») и официальные статистические данные по объему экспорта услуг по перевозке транзитных грузов транспортным комплексом.
Экономический эффект за период от запуска цифровой платформы в пилотном режиме (2024 г.) до достижения ее максимально возможного охвата участников цепей поставок предлагаем оценить с использованием формулы:
(V *к„ *Ёиш*в,)- к д]* Ёит* Р,) - Е
1=1
ТКАШРОКГ Ш RUSSIA | №2 2022 | 63
n - расчетный период, в рамках которого осуществляется оценка экономического эффекта (i = с 2024 по 2030 гг., n = 7); Vэi - объем экспорта услуг по перевозке транзитных грузов транспортным комплексом в прогнозный период i, включающий услуги грузовых перевозок, связанные с перемещением принадлежащих нерезидентам товаров от места их производства до пункта потребления через российскую территорию, а также вспомогательные и дополнительные транспортные услуги, предоставляемые транспортным средствам в портах, на железнодорожных станциях, грузовых терминалах; погрузочно-разгрузочные работы; услуги по управлению движением; эксплуатация железных дорог, мостов и туннелей; услуги комиссии транспортных экспедиторов, млн. долл. США (по данным Росстата в 2021 г значение показателя составило V = 3872 млн. долл. США); kрi - плановый уровень рентабельности продаж перевозок грузов в контейнерах в период i, доли единицы (по материалам долгосрочного прогноза социально-экономического развития РФ на период до 2035 г) [6] (кр1 = 0,11); KUSDi - прогнозный курс рубля в период i (рублей за долл. США); вi - доля железнодорожных перевозчиков и контейнерных операторов в общем объеме экспорта услуг по перевозке транзитных грузов транспортным комплексом (в1 = 0,65 по данным за 2021 г.); часть формулы n(Vs1 * k * KUSD1) - экономический эффект от оказания услуг по перевозке транзитных грузов российским транспортным комплексом без учета реализации мероприятий по внедрению цифровой платформы интеграции участников мультимодальных перевозок грузов.
И - инвестиции в платформу мультимодальных грузовых перевозок или стоимость притяжения грузовладельцев к отправке грузов через железнодорожные транзитные маршруты [7]; И = 9700 млн. рублей - параметр бюджета инвестиционной программы холдинга РЖД по данным на декабрь 2021 г.
Согласно расчетам автора, экономический эффект притяжения грузовладельцев к выбору варианта транзита грузов через евразийский железнодорожный маршрут, при условии сокращения транзитного времени на 48 часов, составит за период 2024-2030 гг.:
Э = 87,4 - 9,7 = 77,7 млрд. рублей.
Таким образом, расчетный на основе предложенной гравитационной модели экономический эффект притяжения (12 млрд. рублей в год, 87,4 млрд. рублей в течение первых семи лет после запуска цифровой платформы) значительно превосходит предполагаемый объем инвестиций в платформу «грузовые мультимодальные перевозки».
Заключение
В результате исследования сформирован алгоритм построения гравитационной модели оценки параметров экосистемы участников грузовых мультимодальных перевозок. Построенная гравитационная модель оценки показателя объемов транзита грузов в контейнерах формализована на материалах евразийского транзитного железнодорожного маршрута. Установлено, что транзитное время отправки в системе мультимодальных грузовых перевозок является статистически значимой факторной «силой тяготения»; его сокращение за счет оцифровки операций с документами, внедрения юридически значимого документооборота способствуют повышению привлекательности увеличению объемов перевозки грузов по маршруту. На основе модели получены прогнозные оценки влияния цифровизации на изменение транзитного контейнерного потока маршрута: сокращение транзитного времени за счет снижения контрольных операций на границе и таможне, благодаря единой цифровой платформе интеграции участников транзита через евразийский железнодорожный маршрут, на 48 ч позволит обеспечить рост транзитного грузопотока в 2,8 раза.
Экономический эффект притяжения грузовладельцев к выбору варианта транзита грузов через евразийский железнодорожный маршрут, при условии сокращения транзитного времени на 48 часов, за период 2024-2030 гг. составит 78 млрд. рублей.
литература:
1. Anderson, J.E., E. v. Wincoop. Gravity with Gravitas: A Solution to the Border Puzzle. American Economic Review, 93 (1): 170-192. (2003) (in English).
2. Bergstrand J.H. Microeconomic Foundations and Empirical Evidence. The Review of Economics and Statistics. Vol. 67, No. 3 (Aug., 1985), pp. 474-481 (1985) (in English).
3. ERAI Railway Analytics and Statistics. URL: https://index1520.com (in Russian, in English).
4. Logistics Performance Index. URL: https://lpi.worldbank.org (in English).
5. Tinbergen J. Shaping the World Economy: Suggestions for an International Economic Policy. The Twentieth Century Fund, New York (1962) (in English).
6. Прогноз долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2030 года, 2035 года [Электронный ресурс]. URL: https://www.economy.gov.ru [Prognoz dolgosrochnogo social'no-ekonomicheskogo razvitiya Rossijskoj Federacii na period do 2030 goda, 2035 goda [Net resource]. URL: https://www.economy.gov.ru] (in Russian).
7. Стратегия цифровой трансформации компании ОАО «РЖД» до 2025 года [Электронный ресурс]. URL: https://www.rzd.ru [Strategiya cifrovoj transformacii kompanii OAO «RZHD» do 2025 goda [Net resource]. URL: https://www.rzd.ru] (in Russian).
