РАЗВИТИЕ ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКОГО СОТРУДНИЧЕСТВА РОССИИ И КИТАЯ В РАМКАХ ИНИЦИАТИВЫ «ОДИН ПОЯС, ОДИН ПУТЬ»: ИНФРАСТРУКТУРНЫЕ ПРИОРИТЕТЫ И ОПТИМИЗАЦИЯ МУЛЬТИМОДАЛЬНЫХ КОРИДОРОВ

DEVELOPMENT OF RUSSIA–CHINA TRANSPORT AND LOGISTICS COOPERATION WITHIN THE BELT AND ROAD INITIATIVE: INFRASTRUCTURE PRIORITIES AND OPTIMISATION OF MULTIMODAL CORRIDORS

Hou Zhichao

Master's student, Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University,

Russia, St. Petersburg

Andrei G. Somov

Candidate of Economics. sciences', senior lecturer, Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University,

 Russia, St. Petersburg

АННОТАЦИЯ

Статья посвящена развитию транспортно-логистического сотрудничества России и Китая в условиях переориентации внешнеэкономических связей на восточное и южное направления и сопряжения ЕАЭС с китайской инициативой «Экономический пояс Шёлкового пути». Цель — обосновать инфраструктурные приоритеты развития евразийских мультимодальных коридоров и предложить методический подход к сценарной оптимизации распределения грузопотоков в условиях геополитической неопределённости. Логистическая система рассматривается как совокупность перевозочного, терминально-складского и информационно-управленческого уровней, несбалансированное развитие которых порождает «узкие места» на Восточном полигоне. Предложена задача многокритериальной линейной оптимизации мультимодальных перевозок с критериями времени, стоимости, геополитического риска и экологической нагрузки, а также механизм сценарной перенастройки весовых коэффициентов. Подход проиллюстрирован демонстрационным примером; сформулированы практическая значимость, ограничения и направления дальнейшего развития на основе калибровки модели на фактических данных.

ABSTRACT

The paper examines the development of Russia–China transport and logistics cooperation amid the reorientation of foreign economic ties towards the eastern and southern directions and the linkage of the Eurasian Economic Union with China’s Silk Road Economic Belt. The study substantiates infrastructure priorities for developing Eurasian multimodal corridors and proposes a methodological approach to scenario-based optimisation of freight-flow distribution under geopolitical uncertainty. The logistics system is treated as a set of transportation, terminal-and-warehousing and information-and-management layers whose unbalanced development generates bottlenecks on the Eastern Polygon of Russian Railways. A multi-criteria linear optimisation problem for multimodal transport is formulated with criteria of time, cost, geopolitical risk and environmental load, together with a mechanism of scenario-based reweighting. The approach is illustrated with a demonstrative example; the practical significance, the limitations and directions for further development through calibration on actual data are formulated.

Ключевые слова: транспортно-логистическое сотрудничество; Россия; Китай; «Один пояс, один путь»; сопряжение ЕАЭС и ЭПШП; мультимодальные коридоры; Восточный полигон; многокритериальная оптимизация; сценарная перенастройка весов; цифровые транспортные платформы.

Keywords: transport and logistics cooperation; Russia; China; Belt and Road Initiative; linkage of the Eurasian Economic Union and the Silk Road Economic Belt; multimodal corridors; Eastern Polygon of Russian Railways; multi-criteria optimisation; scenario-based reweighting; digital transport platforms.

Введение

Геополитические сдвиги последних лет изменили внешнеэкономическую деятельность России: переориентация торговых потоков на восточное и южное направления превратила евразийские мультимодальные маршруты в значимый фактор внешнеторгового баланса, а сотрудничество с Китаем — в системообразующий элемент формирующейся логистической архитектуры [1; 7]. Ключевую роль играет сопряжение Евразийского экономического союза (ЕАЭС) и инициативы «Экономический пояс Шёлкового пути» (ЭПШП), формирующее институциональную и инфраструктурную основу трансъевразийского транзита [3; 9]. Рост перевозок по альтернативным евразийским маршрутам отражает устойчивый спрос на новые транспортные решения, но не устраняет структурных ограничений сети.

Основная проблема адаптации транспортной системы — неравномерное развитие инфраструктуры Сибири и Дальнего Востока: быстрая переориентация грузопотоков привела к их несбалансированному распределению и концентрации на узловых направлениях Восточного полигона [4]. Устранение дисбалансов требует комплексной модернизации железнодорожного комплекса по трём направлениям — развитие линий перевозок, расширение терминально-складских мощностей и внедрение цифровых технологий управления.

Объект исследования — транспортно-логистическая система евразийских коридоров в российско-китайском сообщении; предмет — инфраструктурные и организационно-управленческие факторы оптимизации мультимодальных грузопотоков. Цель — обосновать инфраструктурные приоритеты развития коридоров и предложить методический подход к сценарной оптимизации распределения грузопотоков в условиях геополитической неопределённости. Задачи: проанализировать научные подходы к теме; раскрыть структуру и пространственные дисбалансы логистической инфраструктуры России; охарактеризовать роль сопряжения ЕАЭС и ЭПШП; систематизировать инфраструктурные проекты и цифровые инструменты модернизации; формализовать задачу многокритериальной оптимизации и механизм сценарной перенастройки весов.

Научная новизна состоит в том, что, в отличие от подходов, ориентированных преимущественно на минимизацию стоимости и времени доставки, предложенная постановка включает геополитический риск как самостоятельный критерий оптимизации и допускает динамическую (сценарную) перенастройку весовых коэффициентов в зависимости от внешнеэкономической конъюнктуры, санкционных ограничений, тарифных и экологических требований применительно к евразийским коридорам российско-китайского сообщения.

1. Обзор научных подходов к исследованию российско-китайских транспортных коридоров и оптимизации мультимодальных перевозок

Сложившийся корпус исследований можно условно разделить на три группы. Первая объединяет работы по российско-китайскому сотрудничеству и сопряжению ЕАЭС и ЭПШП, где анализируются институциональные основы и стратегическое значение интеграции евразийского и китайского проектов [3; 9], а также эволюция двусторонних отношений и её влияние на конфигурацию торговых связей [1; 7].

Вторая группа охватывает исследования транспортной инфраструктуры и коридоров — эволюции торговых путей в Азиатской России [4], логистической инфраструктуры железнодорожного транспорта [2], трансграничного транспортно-логистического сотрудничества и формирования альтернативных маршрутов [6; 8]. Третья представлена работами по транспортно-логистической интеграции в контексте инициативы «Один пояс, один путь» [5] и по математическому моделированию и многокритериальной оптимизации перевозок [10]; методическую основу выбора составляют классические работы по теории принятия решений — метод анализа иерархий [13], метод TOPSIS [12] и общая теория многокритериальной оптимизации и принятия решений [11; 14].

Обзор показывает, что вопросы инфраструктурного развития и математической оптимизации мультимодальных коридоров рассматриваются преимущественно раздельно; настоящая работа направлена на их сопряжение в рамках единого методического подхода.

2. Структурно-функциональная организация и пространственные дисбалансы логистической инфраструктуры России

Транспортно-логистический комплекс целесообразно рассматривать как систему из трёх взаимодополняющих уровней — транспортно-перевозочного, терминально-складского и информационно-управленческого [2], согласованное взаимодействие которых определяет пропускные и сервисные характеристики евразийских коридоров. Переориентация грузопотоков в восточном направлении выявила их чрезмерную концентрацию на Восточном полигоне: пропускная способность Байкало-Амурской и Транссибирской магистралей ограничивается тем, что прилегающие складские мощности и цифровые платформы управления развиваются медленнее роста объёмов перевозок [4]. Преодоление этого пространственного разрыва требует настройки механизмов государственно-частного партнёрства, ориентированной на интеграцию региональных сетей в трансконтинентальные маршруты [6].

3. Российско-китайский вектор: сопряжение ЕАЭС и ЭПШП

Инициатива «Один пояс, один путь» сформировала рамочную основу транспортно-логистической интеграции стран Евразии [5]. Следует разграничить понятия: инициатива «Один пояс, один путь» (Belt and Road Initiative, BRI) шире и включает сухопутную составляющую — «Экономический пояс Шёлкового пути» (ЭПШП; Silk Road Economic Belt, SREB) — и морскую; в работе рассматривается преимущественно сухопутный компонент, релевантный российско-китайскому железнодорожному и мультимодальному транзиту. Практическим механизмом интеграции для России и Китая выступает сопряжение ЕАЭС и ЭПШП, нацеленное на согласование инфраструктурных проектов, таможенных процедур и тарифной политики [3; 9].

Конфигурация коридоров не ограничивается направлением «Восток — Запад»: дополнительное значение приобрели коридор «Север — Юг», Транскаспийский маршрут и Северный морской путь, что повышает устойчивость сети к внешним ограничениям и распределяет нагрузку между альтернативными направлениями [8; 10].

4. Инфраструктурные проекты и цифровые драйверы модернизации

Практическим воплощением новой логистической политики служат крупные инфраструктурные проекты. Основой пространственной перестройки выступает модернизация Восточного полигона, расширяющая пропускные возможности Байкало-Амурской и Транссибирской магистралей [4]. Возрастает роль узловых терминально-логистических центров: показателен пример ТЛЦ «Белый Раст» в Московской области — хаба, ориентированного в том числе на обслуживание грузопотоков китайского направления. Подобные объекты повышают связность складского и перевозочного секторов и способствуют устранению «узких мест» на транзитных маршрутах. Сопоставление приоритетов модернизации по трём уровням инфраструктуры приведено в таблице 1.

Таблица 1.

Приоритеты модернизации логистической инфраструктуры по уровням

Управленческий контур логистики формируется за счёт цифровых платформ; базовым элементом выступает Национальная цифровая транспортно-логистическая платформа (НЦТЛП), обеспечивающая автоматизацию контроля над мультимодальными цепочками и снижение транзакционных издержек. К ключевым инструментам относятся электронные перевозочные документы и цифровые профили грузов, сквозной трекинг контейнеров, интеграция данных железнодорожного, морского и автомобильного транспорта и складской инфраструктуры, предиктивная аналитика загрузки узлов, цифровые двойники коридоров и методы искусственного интеллекта для прогнозирования задержек, тарифов и рисков. Их совокупность обеспечивает переход от реактивного управления грузопотоками к проактивному.

5. Методический подход: многокритериальная оптимизация мультимодальных грузопотоков

Для согласованного распределения грузопотоков по альтернативным маршрутам предлагается аппарат многокритериальной линейной оптимизации [10]. Сеть перевозок представляется ориентированным графом G = (N, A), где N — множество узлов (порты, терминалы, погранпереходы, хабы), A — множество дуг; каждой дуге (i, j) доступен набор видов транспорта M (железнодорожный, морской, автомобильный, речной). Переменная решения x_ij^m задаёт объём груза, направляемый по дуге (i, j) видом транспорта m.

В качестве частных критериев, подлежащих минимизации, рассматриваются время доставки (1), стоимость (2), геополитический риск (3) и экологическая нагрузка (4):

F₁ = ∑_i,j,m t_ij^m · x_ij^m                                                                                             (1)

F₂ = ∑_i,j,m c_ij^m · x_ij^m                                                                                            (2)

F₃ = ∑_i,j,m r_ij^m · x_ij^m                                                                                             (3)

F₄ = ∑_i,j,m e_ij^m · x_ij^m                                                                                            (4)

где t_ij^m, c_ij^m, r_ij^m, e_ij^m — соответственно удельные время и стоимость доставки, нормированный индекс геополитического риска и удельная экологическая нагрузка на дуге (i, j) при использовании вида транспорта m.

Поскольку частные критерии измеряются в разных единицах, перед свёрткой они приводятся к безразмерному виду в интервале [0, 1] по формуле (5):

f_k = (F_k − F_k^min) / (F_k^max − F_k^min)                                                                          (5)

где F_k^min и F_k^max — минимальное и максимальное значения k-го критерия в рассматриваемом множестве альтернатив; формула применяется к минимизируемым критериям, для максимизируемых используется обратная нормировка.

Свёртка нормированных критериев выполняется методом взвешенной суммы (6):

F = ∑_k w_k f_k,   ∑_k w_k = 1,   w_k ≥ 0                                                                        (6)

где f_k ∈ [0, 1] — нормированное значение k-го критерия, w_k — весовые коэффициенты.

Динамический характер весов реализуется посредством сценарной процедуры. Базовые значения весов могут определяться экспертно с применением метода анализа иерархий на основе парных сравнений критериев [13]. Для типовых состояний внешней среды задаются отдельные векторы весов (таблица 2): в базовом сценарии приоритет отдаётся времени и стоимости, в санкционном — геополитическому риску, в экологическом — экологической нагрузке, в кризисном — устойчивости и риску. Адаптивная логика пересчёта предполагает повышение веса риска при росте индекса геополитической напряжённости, веса стоимости — при росте тарифов, веса экологии — при ужесточении требований к выбросам, с последующей перенормировкой суммы весов к единице.

Таблица 2.

Векторы весовых коэффициентов для типовых сценариев

(иллюстративные значения)

Модель дополняется ограничениями. Баланс потоков в каждом узле задаётся соотношением (7):

∑_j,m x_ij^m − ∑_j,m x_ji^m = b_i,   i ∈ N                                                                            (7)

где b_i — чистый объём узла i: положительное значение соответствует узлу-источнику, отрицательное — узлу-стоку; сбалансированность сети требует выполнения условия Σ b_i = 0. Ограничение пропускной способности (8) задаёт суммарную (агрегированную по всем видам транспорта) пропускную способность дуги; при необходимости оно детализируется до помодальных ограничений вида x_ij^m ≤ u_ij:

∑_m x_ij^m ≤ u_ij,   (i, j) ∈ A                                                                                      (8)

Условие неотрицательности переменных приведено в (9):

x_ij^m ≥ 0,   ∀ (i, j) ∈ A,   m ∈ M                                                                            (9)

При фиксированных весах задача линейна и решается стандартными методами линейного программирования [11]. Варьирование весов позволяет получить набор альтернативных маршрутных планов, среди которых могут быть выделены Парето-эффективные решения. Метод взвешенной суммы гарантирует нахождение лишь поддерживаемых Парето-эффективных решений и при невыпуклом или дискретном множестве допустимых планов может не охватывать всё множество Парето [11].

Процедуру взвешенной оценки альтернатив проиллюстрируем на упрощённом демонстрационном примере, не использующем эмпирических данных и показывающем лишь работу свёртки критериев при выборе между тремя заранее сформированными маршрутными планами — морским (Северный морской путь, P1), железнодорожным (P2) и мультимодальным (P3); их нормированные (экспертно заданные) значения частных критериев приведены в таблице 3.

Таблица 3.

Нормированные значения критериев для маршрутных планов

(условные данные; 0 — наилучшее, 1 — наихудшее)

При базовом наборе весов (таблица 2) свёртка (6) даёт F(P1) = 0,53, F(P2) = 0,42, F(P3) = 0,56 — предпочтителен железнодорожный план P2. При переходе к санкционному сценарию свёртка даёт F(P1) ≈ 0,47, F(P2) ≈ 0,45, F(P3) = 0,40, и предпочтительным становится план P3 с наименьшим риском, что иллюстрирует адаптивность процедуры к изменению внешних условий без пересмотра структуры модели.

Заключение

Проведённое исследование позволяет сформулировать следующие выводы. Во-первых, трансформация евразийской логистической архитектуры представляет собой эволюционный процесс, обусловленный внешними экономическими шоками, институциональной основой которого выступают российско-китайское сотрудничество и сопряжение ЕАЭС и ЭПШП. Во-вторых, устойчивая адаптация транспортной системы достижима лишь при синхронном развитии трёх уровней инфраструктуры — перевозочного, терминально-складского и информационно-управленческого; их рассинхронизация порождает «узкие места» на Восточном полигоне. В-третьих, модернизация ключевых магистралей в сочетании с развитием интеллектуальных терминально-логистических хабов и цифровых платформ (НЦТЛП) снижает чрезмерную концентрацию грузопотоков и транзакционные издержки. В-четвёртых, предложенная постановка задачи многокритериальной линейной оптимизации позволяет согласованно учитывать временной, стоимостный, геополитический и экологический критерии, а механизм сценарной перенастройки весов обеспечивает адаптацию маршрутных решений к изменению внешней среды.

Практическая значимость подхода — в возможности его использования транспортными операторами, логистическими компаниями и органами государственного управления для сценарного выбора мультимодальных маршрутов с учётом изменения тарифов, сроков доставки, геополитических ограничений и экологических требований. Ограничения исследования связаны с условным характером числовых параметров: практическое применение модели требует калибровки на фактических данных (ОАО «РЖД», Евразийская экономическая комиссия, таможенная статистика). Постановка не учитывает стохастический характер задержек, сезонность Северного морского пути, динамику тарифов и ограничения пропускной способности погранпереходов и портов, а индекс геополитического риска нуждается в обоснованной методике количественной оценки. Перспективны стохастическое и робастное расширение модели, эмпирическая верификация на реальных грузопотоках российско-китайского сообщения и интеграция аппарата с цифровыми платформами управления перевозками.

Список литературы:

1. Давлетшина Р. Р., Демидова Т. К. Российско-китайские отношения: тенденции развития // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2025. № 10-1 (109).
2. Еговцева А. А., Горелов Н. К., Кизим О. В. Логистическая инфраструктура железнодорожного транспорта // E-Scio. 2020. № 11 (50).
3. Ефременко Д. В. Сопряжение китайской инициативы «Экономический пояс Шёлкового пути» и интеграционного проекта «Евразийский экономический союз» в контексте трансформаций современного мирового порядка // Китай в мировой и региональной политике. История и современность. 2018. Т. 23. № 23. С. 29–41. DOI: 10.24411/2618-6888-2018-10003.
4. Зоидов К. Х., Медков А. А., Зоидов З. К. Концептуальные подходы к моделированию эволюции торговых путей в Азиатской России // Региональные проблемы преобразования экономики. 2023. № 11 (157). С. 92–105. DOI: 10.26726/1812-7096-2023-11-92-105.
5. Ин Цзюй. Развитие транспортно-логистической интеграции в мировой экономике: современные тенденции и перспективы сотрудничества стран по сопряжению «Один пояс — один путь» // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия D. Экономические и юридические науки. 2018. № 13.
6. Ковалева И. В., Плотников Д. А. Оценка транспортно-логистического сотрудничества трансграничных государств // Журнал прикладных исследований. 2025. № 3.
7. Потапчук В. В. Разрешение советско-китайских конфликтов в 1980-е гг. и развитие российско-китайских отношений в постсоветский период // Периферия. Журнал исследования нестоличных пространств. 2024. № 4 (5).
8. Саъдуллаев Б. А. Транспортные коридоры в Узбекистане // Мировая наука. 2020. № 9 (42).
9. Семенова Н. К. РФ и КНР в евразийских интеграционных процессах в новых условиях: стратегическое значение сопряжения ЕАЭС и ЭПШП // Большая Евразия: развитие, безопасность, сотрудничество. 2023. № 6-1.
10. Ступникова Е. А. Оптимизация мультимодальных транспортных коридоров в условиях геополитической нестабильности // Вестник евразийской науки. 2025. № 5S.
11. Ehrgott M. Multicriteria Optimization. 2nd ed. Berlin: Springer, 2005. 323 p. ISBN 978-3-540-21398-7.
12. Hwang C.-L., Yoon K. Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications: A State-of-the-Art Survey. Berlin; Heidelberg; New York: Springer-Verlag, 1981. 259 p. DOI: 10.1007/978-3-642-48318-9.
13. Saaty T. L. The Analytic Hierarchy Process: Planning, Priority Setting, Resource Allocation. New York: McGraw-Hill, 1980. XIII, 287 p.
14. Zeleny M. Multiple Criteria Decision Making. New York: McGraw-Hill, 1982. XXII, 563 p.