Все
 
 
 


Эконометрический анализ грузооборота в ЕАЭС для отдельных видов транспорта
 
Код статьиS265838870025129-4-1
DOI10.33276/S265838870025129-4
Тип публикации Статья
Статус публикации Опубликовано
Авторы
Хачатрян Нерсес  
Аффилиация: Центральный экономико-математический институт РАН
Адрес: Москва, Нахимовский проспект, 47
Борисова Светлана Валерьевна
Аффилиация: Центральный экономико-математический институт РАН
Адрес: Москва, Нахимовский проспект, 47
Название журналаВестник ЦЭМИ
ВыпускТом 6 Выпуск 1
Аннотация

В статье представлены результаты эконометрического анализа грузооборота в ЕАЭС для трех видов транспорта: автомобильного, железнодорожного и воздушного. Построены регрессионные уравнения, описывающие зависимость грузооборота указанных видов транспорта от факторов экономической активности и проанализированы полученные результаты. 

Ключевые словагрузооборот, промышленность, сельское хозяйство, ВВП, регрессионное уравнение, ошибка прогноза
Получено05.04.2023
Дата публикации05.04.2023
Кол-во символов8283
Цитировать   Скачать pdf Для скачивания PDF необходимо авторизоваться
100 руб.
При оформлении подписки на статью или выпуск пользователь получает возможность скачать PDF, оценить публикацию и связаться с автором. Для оформления подписки требуется авторизация.

Оператором распространения коммерческих препринтов является ООО «Интеграция: ОН»
1

Введение
2 Основными целями создания Евразийского экономического союза (ЕАЭС), членами которого являются Республика Армения, Республика Беларусь, Республика Казахстан, Кыргызская Республика и Российская Федерация, являются повышение конкурентоспособности национальных экономик и создание условий для их стабильного развития. Одной из основных задач для достижения указанных целей является развитие транспортной инфраструктуры входящих в нее стран. В связи с этим возникает необходимость в математическом моделировании транспорта как в целом, так и отдельных его элементов. В частности, речь идет о построении моделей, описывающих процесс организации грузоперевозок в зависимости от спроса на них, а также определение чувствительности спроса на грузовые перевозки к изменениям факторов экономической активности. Модели организации грузоперевозок представлены в работах [2, 7-12]. Моделирование спроса на грузоперевозки и эмпирические оценки эластичностей представлены в работах [5, 6, 13]. В работе [3] исследована зависимость объема перевозок в ЕАЭС всеми видами транспорта от таких факторов экономической активности как индекс промышленного производства, индекс объема сельскохозяйственного производства и индекс физического объема валового внутреннего продукта. Это исследование было продолжено в работе [4] для отдельных видов транспорта.
3

Для прогнозирования спроса на грузоперевозки важно исследовать не только динамику объема перевозимого груза, но также динамику грузооборота, представляющего собой произведение объема, перевозимого за определенное время груза на расстояние перевозки. В связи с этим в данной работе исследуется зависимость грузооборота от указанных выше факторов экономической активности. Это позволит:

1) сравнить спецификации моделей (для грузооборота и грузоперевозок [4]);

2) оценить влияние факторов экономической активности на объясняемые показатели (объемы грузоперевозок и грузооборот).
4 На рис.1 представлена структура грузооборота по видам транспорта. Отметим, что кроме трубопроводного, доля остальных видов транспорта за период с 2005 г. по 2019 г. увеличивается: автомобильного с 5 % до 7.5 %, железнодорожного с 40.7 % до 45 %, воздушного с 0.06 % до 1.12 %.
5
image1

Рис. 1. Структура грузооборота по видам транспорта. Источник данных: статистика ЕАЭС [1]
6 На рисунках 2, 3 и 4 представлена динамика грузооборота автомобильным, железнодорожным и воздушным транспортом в ЕАЭС за период с 2005 по 2019 гг. По всем трем видам перевозок наблюдается положительный тренд. Прирост грузооборота воздушного транспорта за этот период времени составил около 153 %, автомобильного – около 91 %, а железнодорожного – около 42 %.
7
image2

Рис. 2. Динамика грузооборота автомобильного транспорта. Источник данных: статистика ЕАЭС [1]
8
image3

Рис. 3. Динамика грузооборота железнодорожного транспорта. Источник данных: статистика ЕАЭС [1]
9
p4

Рис. 4. Динамика грузооборота воздушного транспорта. Источник данных: статистика ЕАЭС [1]
10

Эконометрический анализ грузооборота в ЕАЭС
11

Приступим к оцениванию зависимостей грузооборота отдельных видов транспорта от указанных выше факторов экономической активности. Статистической базой для построения регрессионных моделей являлись следующие данные Департамента статистики Евразийской экономической комиссии ( >>>> ) за период с 2005 г. по 2019 г.:

ROAD_CARGO TURNOVER – грузооборот автомобильного транспорта, миллиард тонно-километров;

RAIL_ CARGO TURNOVER – грузооборот железнодорожного транспорта, миллиард тонно-километров;

AIR_ CARGO TURNOVER – грузооборот воздушного транспорта, миллиард тонно-километров;

IND_PROM – индекс промышленного производства, в процентах к предыдущему году (пересчитывается в процентах к начальному году);

IND_AGRIC – индекс объема сельскохозяйственного производства, в процентах к предыдущему году (пересчитывается в процентах к начальному году);

IND_GDP - индекс физического объема валового внутреннего продукта, в процентах к предыдущему году (пересчитывается в процентах к начальному году).

всего просмотров: 95

Оценка читателей: голосов 0 

1. Статистика ЕАЭС : социально экономическая статистика // Евразийская экономическая комиссия : официальный сайт. – 2023. – URL : http://www.eurasiancommission.org/ru/act/integr_i_makroec/dep_stat/econstat/Pages/transport.aspx  (дата обращения: 01.02.2023).
2. Хачатрян, Н. К. Исследование динамики потока в модели организации грузоперевозок по круговой цепочке станций / Н. К. Хачатрян, Л. А. Бекларян // Экономика и математические методы.  –  2021. – Т. 57, №1. – с. 83-91.
3. Хачатрян, Н. К. Прогнозирование грузоперевозок в ЕАЭС. Результаты сценарных расчетов / Н. К. Хачатрян, С. В. Борисова // Вестник ЦЭМИ. – 2020. – Т. 3, № 4. URL : https://cemi.jes.su/s265838870014023-8-1/  (дата обращения: 01.02.2023).
4. Хачатрян, Н. К. Эконометрический анализ грузоперевозок в ЕАЭС: результаты ретроспективного прогноза / Н. К. Хачатрян // Вестник ЦЭМИ. – 2021. – Т. 4, № 4. – URL : https://cemi.jes.su/s265838870017987-8-1/  (дата обращения: 01.02.2023).
5. Эконометрическое моделирование и прогнозирование спроса на грузовые перевозки в России в 1992–2015 гг. /  Ю. А. Щербанин, Е. А. Ивин, А. Н. Курбацкий, А. А. Глазунова // Научные труды: Ин-т народнохозяйственного прогнозирования РАН. –  2017. – Т. 15. – с. 200-217.
6. Bjorner, T. B. Environmental Benefits from Better Freight Transport Management: Freight Traffic in a VAR Model / T. B. Bjorner  // Transportation Research. Part D. – 1999. –  Vol. 4? No 1. –  pp. 45-64.
7. Beklaryan, L. A. Traveling wave type solutions in dynamic transport models / L. A. Beklaryan, N. K. Khachatryan //  Functional Differential Equations. – 2006. – V. 13,  № 2. – pp. 125-155.
8. Beklaryan, L. A. Model for organization cargo transportation at resource restrictions / L. A. Beklaryan, N. K. Khachatryan, A. S. Akopov // International Journal of Applied Mathematics. – 2019. – V. 32, № 4. – pp. 627-640.
9. Khachatryan, N. K. Model for organizing cargo transportation with an initial station of departure and a final station of cargo distribution / N. K. Khachatryan, A. S. Akopov // Business Informatics. – 2017. – № 1. – pp. 25-35.
10. Khachatryan, N. K. About quasi-solutions of traveling wave type in models for organizing cargo transportation / N. K. Khachatryan, A. S. Akopov, F. A. Belousov // Business Informatics. – 2018. –  №  1 (43). – pp. 61-70.
11. Khachatryan, Nerses K. Study of flow dynamics in the model of cargo transportation organization between node stations / Nerses K. Khachatryan // International Journal of Applied Mathematics. – 2020. – Vol. 33, No 5. – pp. 937-949.
12. Khachatryan, Nerses K. Modeling the process of cargo transportation between node stations / Nerses K. Khachatryan //  International Journal of Applied  Mathematics. – 2021. – Vol.34, No6. – pp. 1223-1235.
13. Ramanathan, R. The Long-Run Behaviour of Transport Performance in India: Cointegration Approach / R. Ramanathan  // Transportation Research Part A. – 2001. – Vol. 35. No. 4 – pp. 309-320.

Система Orphus

Загрузка...
Вверх