CC BY
122
УДК 656.025
В.Н. Трегубов
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РАЗВИТИЯ ЛОГИСТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ОБЩЕСТВЕННОГО ТРАНСПОРТА НА ОСНОВЕ МЕТОДОЛОГИИ СИНХРОНИЗАЦИИ
Рассматривается концепция синхронизации разнородных тенденций в логистических системах различного иерархического уровня. Обоснована первичность инерционности как фактора, определяющего динамику систем, и разработан механизм прогнозирования на основе синхронизации тенденций. Приведен пример расчета долгосрочного прогноза для системы общественного пассажирского транспорта региона.
Синхронизация, инерционность, общественный транспорт, прогноз
V.N. Tregubov FORECASTING INDICATORS OF LOGISTICS PUBLIC TRANSPORT SYSTEM BASED ON SYNCHRONIZATION METHODOLOGY
The article describes the concept of synchronizing disparate trends in logistics systems of different hierarchical level. Proves the persistence primacy as a determining factor in the system dynamics and develops a forecasting mechanism based on synchronization of trends. The example of long-term forecast calculating for a system ofpublic passenger transport in the region is given below.
Synchronization, persistence, public transportation, forecast
Ключевым направлением использования математических методов в логистике является разработка прогноза развития логистической системы, поскольку прогнозные варианты динамики логистических процессов являются основой принятия решений при оперативном, тактическом и стратегическом планировании и администрировании в логистической системе. Точность и надежность прогноза определяет эффективность выполнения логистических операций и функций.
При разработке прогноза с позиций синхронизации логистических процессов наибольшее значение имеет степень инерционности. Инерционность в логистических процессах проявляется двояким образом: во-первых, как инерционность взаимосвязей, т.е. сохранение в основных чертах механизма формирования явления (сохранение зависимости, корреляции прогнозируемой переменной от совокупности временных аргументов); во-вторых, как инерционность в развитии отдельных сторон процессов, т. е. степень сохранения их характера, темпов, направления, изменяемости основных количественных показателей на протяжении сравнительно длительных хронологических отрезков.
Если изучаемые и
прогнозируемые процессы имеют достаточно длительную историю и накоплен материал, позволяющий вскрыть закономерность и тенденции в их развитии и взаимосвязях с другими явлениями, а сами процессы обладают большой инерционностью, то гипотеза о будущем развитии этих процессов в значительной мере, хотя и не исключительно, может базироваться на анализе прошлого.
Степень инерционности зависит и от такого фактора, как размер или масштаб изучаемой системы или процесса. Если рассматривать логистическую систему пассажирского транспорта, то, чем ниже ее уровень в иерархии «маршрут - транспортное предприятие -город - регион - страна», тем менее инерционными оказываются соответствующие характеристики. Это обстоятельство можно объяснить и тем, что влияние отдельного фактора (например, изменение пассажиропотока) на низовом уровне часто оказывается доминирующим, а на макроуровне показатели более устойчивы, поскольку на их значение оказывает воздействие уже гораздо большее число факторов. Изменение действия ряда из факторов (иногда оказывающих противоположное влияние) приводит к меньшей потере инерционности, чем на микроуровне. Также можно показать связь инерционности и продолжительности функционирования системы: чем «моложе» изучаемая система
(экономическое явление, процесс, отрасль) и, соответственно, чем меньше имелось времени для формирования более или менее устойчивых взаимосвязей и основных тенденций в ее развитии, тем меньшей инерционностью она обладает [3].
При значительной инерционности происходящих логистических процессов и взаимосвязей и сохранении в будущем важных внешних причин и условий их развития правомерно с большой степенью вероятности ожидать сохранения уже выявившихся черт и характера процессов, что позволяет прогнозировать возможные изменения на перспективу.
Наличие инерционности не означает, что явление в своем развитии будет жестко следовать уже наметившейся тенденции, различные факторы будут в большей или меньшей степени воздействовать на явления, приводя к отклонениям от тенденции. В этих условиях целесообразно применять разнообразные методы обнаружения и экстраполяции преобладающей тенденции развития анализируемой системы, использовать для прогнозирования найденные взаимосвязи экономических показателей и закономерности их изменения. При этом естественным является применение статистических подходов к прогнозированию.
Наличие разных степени инерционности на различных уровнях иерархии логистических систем позволяет разработать методологию прогнозирования на основе инерционной синхронизации макро-, мезо- и микрологистических систем.
Важным аспектом инерционности является цикличность в динамике социальноэкономических систем, которая является одним их базовых условий возникновения синхронизации. Экономические циклы бывают разной длительности, что является определяющим для уровня иерархии логистической системы, а также степени ее инерционности. Так, наряду с текущими флуктуациями (колебаниями) типа сезонных циклов в пределах года, которые характерны для микрологистических систем, можно выделить краткосрочные (3-4 года) для мезологистических систем и среднесрочные (8-12 лет) и долгосрочные (40-60 лет) для макрологистических систем циклы. Все эти циклы, равно как и циклы во взаимодействующих логистических системах одного уровня, пересекаются друг с другом, образуя сложную иерархическую систему.
Таким образом, прогноз для мезологистической системы должен учитывать долгосрочные циклические колебания в макрологистической системе и краткосрочные для микросистемы и, следовательно, мезологистическая система выступает в качестве синхронизирующего звена этих двух систем (рис. 1).
Разработка прогноза для мезологистической системы может строиться на основе исследования динамики в макрологистической системе и динамики
микрологистической системы, а Рис. 1. Динамика цикличности
обобщенный прогноз учитывает в системах различного ур°вня
влияние указанных систем, а также
собственные тенденции поведения объекта прогнозирования.
Систематизированно, в виде блок-схемы, указанное положение приведено на рис. 2, описывающем методологию прогнозирования на основе синхронизации различных уровней взаимодействующих систем.
Рассмотрим особенности разработки прогнозов для макрологистической системы пассажирского транспорта уровня страны и микрологистической системы уровня города как систем, обеспечивающих возможность построения прогноза с синхронизацией.
Долгосрочные прогнозы динамики развития строятся для макроэкономического уровня, в основном в целях разработки экономической стратегии в виде гипотетических сценариев. Они носят альтернативный характер и содержат рекомендации по государственному стратегическому планированию, представляют интерес для законодательных органов. Рассмотрим вариант исследования тенденций и факторов развития российской экономики для разработки макроэкономического прогноза развития транспортной системы страны.
Прогноз темпов развития транспортного комплекса Российской Федерации осуществляется в двух вариантах:
• энергосырьевой сценарий развития (ЭСС) и соответствующая модель прогноза базируются на предположении о том, что в транспортном комплексе России в целом сохранятся тенденции, сложившиеся до 2010 года. В ряде подотраслей этот вариант предусматривает экстенсивный рост экономических показателей, что не окажет существенного влияния на общую, в целом слабо выраженную тенденцию развития транспортной инфраструктуры. Математический прогноз основан на методике экстраполяции;
• вариант инновационного социально ориентированного развития (ИС) основывается на предположении об ускоренном позитивном влиянии динамично развивающейся отраслевой структуры экономики и растущих доходов населения на тенденции функционирования транспортного комплекса. Данный вариант прогноза базируется на предположении о повышении платежеспособного спроса предприятий и населения на услуги транспортного комплекса. Математически прогноз основан на построении математической модели, связывающей динамику роста ВРП России и динамику опережающего развития транспортного комплекса.
Развитие транспортного комплекса России в настоящее время проходит на фоне:
- роста подвижности населения;
- снижения транспортоемкости валового внутреннего продукта;
- структурных изменений в пассажиропотоках: уменьшается доля наземного городского электрического транспорта за счет переключения части пассажиропотока на автомобильный транспорт малых предприятий и индивидуальных предпринимателей (маршрутные такси и пр.).
Исследование особенностей и тенденции динамики объекта в ретроспективе
Исследование динамики объекта верхнего уровня иерархии
Выявление закономерностей цикличной динамики объекта видов и фаз цикла
Рис. 2. Блок-схема разработки прогноза с синхронизацией в иерархической
логистической системе
Основными ограничениями наращивания объемов перевозок являются:
• неразвитость транспортно-логистической системы;
• существенное отставание темпов развития дорожной сети от темпов автомобилизации общества;
• наличие ограничений в провозной способности железнодорожных линий. Ключевые индикаторы развития транспорта, а также предпосылки существующих
тенденций и их обоснование приведены в транспортной стратегии Российской Федерации на период до 2030 года [4]. Показатели, связанные с развитием общественного транспорта по его видам, приведены в табл. 1.
Таблица 1
Прогноз перевозок пассажиров и пассажирооборота транспортной системы
России до 2030 года
Показатель База Энергосырьевой вариант развития (ЭСС) Инновационный вариант развития (ИС)
2010 2015 2020 2030 2015 2020 2030
Перевозки пассажиров -всего, млн. чел. 41021,9 43849,3 48272,4 53460,9 45452,1 51793,7 62377,4
из них транспорт общего пользования 24724,8 24190 24136,5 26018,2 25022,1 26063,7 29557,1
Пассажирооборот, - всего млрд. пасс.-км 981,2 1179,2 1443,8 1718,5 1214,4 1545,2 1942,1
из них транспорт общего пользования 537,7 611,8 694,2 906,3 625,4 747,1 1164
В таблице приведена информация о прогнозе объемов перевозки пассажиров и пассажирообороте в двух вариантах развития: энергосырьевом и инновационном. Ключевая тенденция состоит в том, что в инновационном варианте развития ожидается более существенный рост объема перевозок (больше энергосырьевого на 15%), а также увеличение средней длины поездки одно пассажира и, как следствие, резкое увеличение показателя пассажирооборота (на 47% больше, чем в энергосырьевом варианте).
Разработка прогнозной модели развития системы общественного транспорта на микро и мезоуровнях базируется на принципиально других подходах. В зависимости от имеющихся данных прогнозы пассажироперевозок могут выполняться по двум схемам [1]:
1) на основании закономерностей, установленных в натурных обследованиях передвижений населения;
2) на основании построения логических, соответствующих имеющимся условиям, теоретических моделей пассажироперевозок.
В первом случае находят корреляционные соотношения между пассажироперевозками и определяющими их факторами, которые затем согласуют с прогнозами изменения этих факторов в рассматриваемой перспективе. Во втором случае полагают, что передвижения населения независимы от динамики времени и подчиняются схеме, заложенной в модели.
Сравнивая эти направления, можно отметить, что натурные обследования передвижений населения требуют больших трудовых затрат, но дают наиболее достоверные сведения на момент их обследования. Для решения задач текущего планирования и регулирования пассажироперевозок они незаменимы, но для прогнозирования их развития, тем более долгосрочного, могут быть недостаточны, так как дают только характеристику существующего состояния. Вместе с тем систематические специальные натурные обследования вскрывают причинно-следственные связи пассажироперевозок с определяющими их факторами и ожидаемые направления развития в ближайшей перспективе.
Математические модели построения прогнозов должны быть основаны на постулировании определенных зависимостей формирования передвижений от определяющих их факторов. В соответствии с возможностями, предоставляемыми схемой, они позволяют анализировать явление. Вместе с тем ограниченность моделирования пассажироперевозок связана с тем, что в моделях можно практически учесть весьма небольшое количество факторов, определяющих формирование передвижений. Поэтому построить единую модель формирования пассажироперевозок практически нельзя.
Важное народно-хозяйственное значение имеет прогнозирование транспортной подвижности.
Транспортная подвижность населения измеряется количеством пассажиро-километров на одного жителя. Ее развитие зависит от множества факторов, прежде всего от величины реальных доходов населения, тарифов, степени развития транспортной системы, уровня «открытости» экономики. Прогноз транспортной подвижности выполняется в несколько этапов. На первом этапе находится корреляционная связь между реальными доходами и транспортной подвижностью населения, а на втором ее величина корректируется с учетом действия факторов в прогнозируемом периоде, отличных от базисного. Как правило, второй этап является наиболее сложным в процессе прогнозирования и планирования. Поскольку отличные от базисного периода факторы во многом носят вероятностный характер, корректировка осуществляется путем применения интуитивных методов прогнозирования. В качестве базовой информации для этих целей экспертами используются прогнозы социально-экономического развития страны, регионов, внедрения достижений научно-технического прогресса, развития
внешнеэкономических связей, туризма, ожидаемые отмены (ужесточения) всевозможных ограничений и запретов на перемещение товаров, людей и др.
Для достижения большей точности в расчетах величина пассажирооборота параллельно определяется при помощи других методов прогнозирования, наиболее распространенными из которых являются методы, построенные на основе корреляционной связи между пассажирооборотом и валовым внутренним продуктом, а также изучения степени воздействия научно-технического прогресса на изменение объема перевозок, состояния спроса на перевозки и возможности его более полного удовлетворения.
Прогнозируются и другие показатели, характеризующие пассажирские перевозки, в том числе их отправки, дальность перемещения. Фактором, влияющим на объемы и расстояние перевозок, кроме численности населения, уровня его реальных доходов, степени концентрации городского населения, пропускной способности зон массового отдыха, мощности транспортной системы и др., является их назначение, т.е. структура. Обычно в содержание данного термина вкладываются цели поездок граждан. Знание структуры перевозок позволяет более качественно прогнозировать объем пассажирских перевозок и тем самым принимать упреждающие меры для их наиболее полного обеспечения.
Объем внутригородских перевозок пассажиров определяется исходя из ожидаемой в рассматриваемом периоде численности городского населения и его транспортной подвижности - среднего числа поездок в год всеми видами транспорта, приходящихся на одного жителя. Транспортная подвижность населения определяется с учетом фактического числа поездок за предыдущие годы, намечаемых изменений в количестве и социальном составе населения, в размерах территории и прогнозируемой структуре городов, развития зон отдыха и культурно-бытовых центров, изменения благосостояния городского населения и уровня его транспортного обслуживания. Средняя дальность поездок на внутригородских сообщениях находится по результатам периодически проводимых обследований пассажиропотоков.
Определение объемов перевозок по видам транспорта и перевозчикам производится с учетом достигнутого уровня в базисном периоде и ожидаемых изменений в будущем. Кроме того, учитываются технико-экономические и эксплуатационные особенности каждого вида транспорта, а также вид груза, дальность и скорость перевозки, издержки и тарифы перевозок, грузоподъемность транспортной единицы, непрерывность перевозок и маневренность транспорта. Производятся расчеты технико-экономических возможностей, т. е. производственной мощности транспортной инфраструктуры и подвижных транспортных средств, на основе чего находится предельный объем перевозок
(по пропускной или провозной способности). Одновременно определяется и прогнозируемая величина перевозок, которая может быть предложена заказчиком на данном виде транспорта.
Рассмотрим применение методики прогнозирования на основе синхронизации логистических систем общественного пассажирского транспорта различных уровней иерархии на примере Саратовской области. Результаты данного прогнозирования были использованы при разработке программного документа планирования развития транспорта региона «Концепции развития транспортного комплекса Саратовской области до 2025 года» [2].
Первоначально выполним расчет данных показателей на основе исследования внутри региональных тенденций развития транспорта, а также существующих демографических тенденций и инерционного их развития.
Инерционная модель предполагает, что объем перевозок пассажиров зависит от транспортной подвижности всего населения и динамики изменения численности населения, а изменение транспортной подвижности происходит в рамках имеющейся его динамики.
Численность постоянного населения Саратовской области на 2010 г. составила 2 млн 564 тыс. человек, в том числе: городское - 1 млн 903 тыс. человек (73%) и сельское -661 тыс. человек (27%). В условиях негативного развития процессов естественного воспроизводства на первый план в формировании численности населения области выступает миграция. Саратовская область имеет постоянный миграционный прирост населения. С 1992 по 2000 гг. прирост населения области за счет мигрантов из стран СНГ и Балтии составил 141,2 тыс. человек. В последние годы миграционный прирост населения значительно сократился.
Автором был разработан прогноз численности населения, учитывающий долгосрочные демографические тенденции, а также прогноз инерционного изменения показателей общественного транспорта (табл. 2).
Таблица 2
Прогноз объема перевозок пассажиров транспортом общего пользования
в Саратовской области
Показатели Год
2011 2014 2017 2020 2023 2025
Численность населения 2,554 2,516 2,478 2,440 2,402 2,376
Объем перевозок пассажиров, млн пасс. 308,7 308,8 311,9 316,5 321,7 325,4
Пассажирооборот, млн пасс. км 8 215 8 701 9 167 9 616 10 046 10 322
Транспортная подвижность, пасс. км 3695 3973 4251 4528 4806 4991
Таблица 3
Индексы изменения показателей общественного пассажирского транспорта
Показатели Год
2015 2020 2025 2030
Объем перевозок (ЭСС) 98 98 101 105
Объем перевозок (ИС) 101 105 112 120
Пассажирооборот (ЭСС) 114 129 149 169
Пассажирооборот (ИС) 116 139 178 216
Средняя длина поездки пассажира (ЭСС) 116 132 147 160
Средняя длина поездки пассажира (ИС) 115 132 158 181
Вторым этапом расчетов является исследование макроэкономической динамики тенденций развития общественного транспорта на уровне Российской Федерации. Для этого на основе табл. 1 были рассчитаны индексы динамики показателей (табл. 3).
С использованием полученных индексов и выбрав 2010 год как базу, был рассчитан прогноз показателя объем перевозок для Саратовской области до 2030 года, а также рассчитан синхронизированный вариант прогноза, учитывающий как общероссийские тенденции, так и инерционность динамики региональных показателей. Синхронизация осуществлялась путем усреднения прогнозов, полученных на основании инерции регионального развития и прогноза с учетом общероссийских тенденций (табл. 4). Сравнение вариантов и выбор рекомендуемых вариантов прогноза объема перевозок приведено на рис. 3.
Рис. 3. Прогноз объема перевозок общественным транспортом по различным сценариям
Таблица 4
Результаты прогнозирования с синхронизацией по показателю объем перевозок общественным транспортом Саратовской области, млн пасс.
Показатели Годы
2010 2015 2020 2025 2030
Прогноз по российской тенденции ЭСС 310 303,3 302,6 314,4 326,2
Прогноз по российской тенденции ИС 310 313,7 326,8 348,7 370,6
Прогноз по данным Саратовской области 310 309,6 316,5 325,4 328,8
Прогноз с синхронизацией по ЭСС 310 306,4 309,6 319,9 327,5
Прогноз с синхронизацией по ИС 310 311,7 321,6 337,0 349,7
Аналогичные расчеты могут быть выполнены для показателя пассажирооборота, транспортной подвижности и средней длины поездки пассажира. В целом предложенная концепция прогнозирования, а также разработанная методика может быть рекомендована для использования в разработке долгосрочных прогнозов развития мезологистических систем.
ЛИТЕРАТУРА
1. Ваксман С.А. Социально-экономические проблемы прогнозирования развития систем массового пассажирского транспорта в городах / С.А. Ваксман. Екатеринбург: Уральский гос. экон. ун-т, 1996. 287 с.
2. Концепция развития транспортного комплекса Саратовской области на 20092025 годы / Министерство по развитию транспортного комплекса Саратовской области, 2009. http://docs.cntd.ru/document/933013032 (дата обращения: 11.08.2010).
3. Лукинский В.С. Модели и методы теории логистики / В.С. Лукинский. СПб.: Питер, 2007. 448 с.
4. Транспортная стратегия Российской Федерации на период до 2030 года: утв. распоряжением Правительства Российской Федерации от 22 ноября 2008 года № 1734-р. http://rosavtodor.ru/information.php?id=198 (дата обращения: 11.08.2010).
Трегубов Владимир Николаевич -
кандидат экономических наук, доцент кафедры «Организация перевозок и управление на автомобильном транспорте» Саратовского государственного технического университета
Tregubov Vladimir Nikolayevich -
Candidate of Economic Sciences, Associate Professor of the Department of «Organization of Transportation and Automobile Transport Control» of Saratov State Technical University
Статья поступила в редакцию 15.G4.1G, принята к опубликованию 23.11.1G
