АНАЛИЗ УСТОЙЧИВОСТИ ГРУЗООБОРОТА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА И ТЕНДЕНЦИИ ЕГО РАЗВИТИЯ

ANALYSIS OF THE STABILITY OF THE FREIGHT TURNOVER OF RAILWAY TRANSPORT AND ITS DEVELOPMENT TRENDS

Alexandr Ryabinin

Student, Department of Transport Economics Ural State University of Railway Transport

Russia, Yekaterinburg

Svetlana Rachek

scientific adviser, Doctor of Economics, Professor, Department of Transport Economics, Ural State University of Railway Transport,

Russia, Yekaterinburg

АННОТАЦИЯ

В РФ значительное место в экономическом развитии занимает железнодорожный транспорт. Ключевым показателем, характеризующим эффективность предложения транспортной услуги, является грузооборот. В данной статье рассмотрена динамика грузооборота железнодорожного транспорта за последние 5 лет. Предложена модель для расчета показателя на 2021 год на основе анализа устойчивости.

ABSTRACT

In the Russian Federation railway transport plays a significant role in economic development. The key indicator that characterizes the efficiency of the transport service offer is the cargo turnover. This article examines the dynamics of freight turnover of railway transport over the past 5 years. A model is proposed for calculating the indicator for 2021 based on the stability analysis.

Ключевые слова: грузооборот, прогноз, устойчивость, железнодорожный транспорт.

Keywords: cargo turnover, forecast, stability, railway transport.

Понимая грузооборот как сумму произведений массы перевезенных грузов на расстояние (дальность) перевозки в тонно-километрах, стоит отметить, что это один из основных показателей эффективности деятельности транспорта. По данным Росстата, в России ведущую роль в экономике играет транспорт, в частности железнодорожный – более 45 % в общей структуре грузооборота. Это связано с широкой географией страны, отсутствием зависимости от погодных условий для транспортировки, относительно низкой себестоимостью перевозки, отсутствие иной возможности транспортировки, кроме как железнодорожным транспортом, и стратегической важности самого железнодорожного транспорта. Отметим, от экспорта, импорта и перевозочной деятельности зависит возможность развития страны в целом и отдельных ее субъектов в частности.

Проанализируем грузооборот России за последние 5 лет. Данные приведены в таблице 1.

Таблица 1.

Структура грузооборота транспорта России [1]

По данным таблицы 1 видно, что лидирующую позицию в перевозке грузов занимает железнодорожный транспорт. Наблюдается рост показателя, поэтому можно предполагать увеличение массы перевозимых грузов и дальности перевозок.

В стратегическом плане также стоит учитывать, какие грузы являются наиболее важными, на какие грузы стоит делать упор в транспортировке. Проанализируем данные Росстата (таблица 2).

Таблица 2.

Структура перевозок железнодорожным транспортом, % [1]

По данным Росстата видно, что наиболее популярными грузами для перевозок являются: каменный уголь, нефтяные грузы, минеральные строительные материалы, руды металлические и грузы, относящиеся к категории «прочие». Поэтому в стратегическом планировании стоит уделять внимание этим грузам. Однако исследователи отмечают, что высокая доля в грузообороте не означает высокую долю в доходах компании. Поэтому в прогнозном планировании и расстановке приоритетов исследователи определяют важную роль таких показателей, как доходная ставка погруженного груза (рубли за тонну) и доходная ставка за тонно-километр (копейки на 10 т-км). В своем исследовании Ф.И. Хусаинов определяет, что основная проблема состоит в том, что увеличивается объем низкодоходных грузов, их доля в погрузке увеличивается, а доля и объем высокодоходных грузов уменьшается. Заметим, что если такая ситуация не изменится, то, по мнению, Ф.И. Хусаинова, ОАО «РЖД» станет перевозчиком низкодоходных грузов, а высокодоходные перейдут к конкурентам: представителям других видов транспорта. Для разрешения проблемы предлагается два направления: разработка новой маркетинговой стратегии, заключающейся в новой тарифной политике, и разработка транспортных продуктов, удовлетворяющих условиям владельцев грузов [2].

С точки зрения высшего менеджмента в основе стратегического планирования всегда лежит проблема построения грамотной и качественной модели для прогнозирования и оценки деятельности. При изучении динамики производства используется анализ устойчивости временных рядов. Результаты анализа используются в дальнейшем для построения прогнозной модели.

Проведем анализ временного ряда с использованием линии тренда относительно показателя «грузооборот железнодорожного транспорта». Данные представлены в таблице 3.

Таблица 3.

Грузооборот железнодорожного транспорта, млрд т-км [3]

По выбранному статистическому показателю определим: прогнозное значение показателя по линейному тренду и по тренду полиноминальной функции 2 порядка; индекс устойчивости; коэффициент колеблемости; коэффициент устойчивости; критерий устойчивости; индекс корреляции.

Построим график, отражающий динамику показателей (рисунок 1), а также укажем линии тренда (относительно линейной и полиноминальной функции 2 степени).

Рисунок 1. Грузооборот железнодорожного транспорта 2015-2019 гг.

Определим прогнозное значение для 2021 г. (формула 1, 3) и предельную ошибку относительно линейного тренда (формула 2). Порядковый номер прогнозного периода – 7.

где  – коэффициент доверия (при вероятности события 0,954 t=2)

Σ()2 – остаточное среднеквадратическое отклонение

n – число уровней ряда

m – число параметров тренда.

Таким образом, в 2021 г. ожидается стремительный рост показателя по линейному тренду до уровня 2807 млрд т-км, по полиноминальному тренду – до уровня 2695 млрд т-км.

Для определения выше указанных коэффициентов воспользуемся функцией «Регрессия» в MS Excel. Результаты оказались следующими (таблица 4).

Таблица 4

Вывод итогов

Проанализируем величину отклонений уровней ряда от линии тренда. Для дальнейших вычислений нам понадобится среднее арифметическое значение уровней ряда динамики (формула 4).

 – среднее арифметическое значение уровней ряда динамики.

Результаты отклонения занесем в таблицу 5.

Таблица 5.

Вывод остатков

Определим индекс устойчивости (формула 5).

где  – индекс устойчивости;

 – максимальное значение в ряду динамики;

 – минимальное значение в ряду динамики.

Определим коэффициент колеблемости и коэффициент устойчивости (формулы 6, 7).

где  – коэффициент колеблемости;

 – дисперсия;

К_у – коэффициент устойчивости.

Таким образом, наблюдается незначительная колеблемость и устойчивое развитие исследуемого показателя.

Определим критерий устойчивости (формула 8).

где КР_у – критерий устойчивости;

b – переменная при Х1.

Таким образом, есть вероятность, что значение показателя в 2021 г. будет меньше, чем в 2020 г.

Индекс корреляции (формула 9).

Мы видим, что наблюдается тесная связь между колеблемостью уровней исследуемого ряда динамики и изменением внешних факторов.

Таким образом, были построены прогнозы грузооборота железнодорожного транспорта на 2021 год в рамках линейного тренда и полиномиальной функции второго порядка (выяснено, что в 2021 г. ожидается рост показателя по причинам изменений во внешней среде), а также проанализирована устойчивость динамики развития данного показателя в 2010-2019 гг.

Значение коэффициента колеблемости (1,35 %) не превышает 33 % – колеблемость уровней считается сравнительно слабой. Коэффициент устойчивости, равный 98,65 %, свидетельствует о значительной устойчивости уровней ряда. Критерий устойчивости, равный 2,54, показывает вероятность того, что значение показателя в 2021 г. будет меньше предыдущего. Индекс корреляции отражает степень сопряженности колебаний значения объемов перевозок с совокупностью факторов. В нашем случае он близок к 1, что означает устойчивость изменения уровней временных рядов. Из этого можно предположить, что в дальнейшем будет наблюдаться рост грузооборота железнодорожного транспорта при сохранении благоприятной ситуации во внешней среде.

Однако отметим несовершенство данной модели – она не учитывает влияние COVID-19 на грузооборот. Поэтому для построения более точной модели необходимы дополнительные исследования, зная фактические показатели деятельности транспорта на 2020 год. По мнению РБК, причины изменения объемов грузоперевозок в 2019-2020 гг. были сложная эпидемиологическая ситуация, мировой кризис и государственное регулирование перевозок [4]. Пока рекомендуем учитывать предельную ошибку, равную 66,44 млрд т-км.

Список литературы:

1. Транспорт в России. [электронный ресурс]. – Режим доступа. – URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/UbzIvBZj/Transport_2020.pdf (дата обращения: 18.04.2021)
2. Влияние структуры погрузки и грузооборота на доходность грузовых перевозок ОАО «РЖД». [электронный ресурс]. – Режим доступа. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-struktury-pogruzki-i-gruzooborota-na-dohodnost-gruzovyh-perevozok-oao-rzhd/viewer (дата обращения: 18.04.2021)
3. Транспорт. [электронный ресурс]. – Режим доступа. – URL: https://rosstat.gov.ru/folder/23455?print=1 (дата обращения: 15.04.2021)
4. В режиме лихорадки: действия властей сократили мировой трафик. [электронный ресурс]. – Режим доступа. – URL: https://www.rbc.ru/spb_sz/17/04/2020/5e9949ce9a79474171fc6122 (дата обращения: 16.04.2021)