financeФинансы: теория и практика/Finance: Theory and PracticeFinance: Theory and Practice2587-56712587-7089Financial University under The Government of Russian Federation10.26794/2587-5671-2022-26-6-6-16finance-1860Research ArticleДРАЙВЕРЫ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТАDRIVERS OF ECONOMIC GROWTHПрогноз влияния рынка железнодорожных контейнерных перевозок на ВВП Российской ФедерацииForecast of the Impact of the Railway Container Transportation Market on the GDP of the Russian Federationhttps://orcid.org/0000-0002-4043-7958АствацатуроваК. В.AstvatsaturovaCh. V.

Кристина Витальевна Аствацатурова – аспирант базовой кафедры финансовой и экономической безопасности

Москва

 

Christina V. Astvatsaturova – postgraduate student, Department of Financial and Economic Security

Moscow

ast.ch@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0003-1499-3448КазаковаН. А.KazakovaN. A.

Наталия Александровна Казакова – доктор экономических наук, профессор базовой кафедры финансовой и экономической безопасности

Москва

Natalia A. Kazakova – Dr. Sci. (Econ.), Prof.

Moscow

axd_audit@mail.ruРоссийский экономический университет имени Г. В. ПлехановаРоссияPlekhanov Russian University of EconomicsRussian Federation202229122022266616Copyright © Аствацатурова К.В., Казакова Н.А., 20222022Аствацатурова К.В., Казакова Н.А.Astvatsaturova C.V., Kazakova N.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://financetp.fa.ru/jour/article/view/1860

Актуальность и практическая значимость исследования обусловлена существенным влиянием контейнерных перевозок на экономику Российской Федерации, что нашло отражение в государственной стратегии развития транспортной отрасли. Расширение сети узловых мультимодальных транспортно-логистических центров обработки контейнерных грузов должно увеличить их пропускную способность, обеспечить рост транзитных грузов и приток частных российских и иностранных инвестиций в железнодорожный транспорт. Цель исследования – разработка прогноза рынка железнодорожных контейнерных перевозок в Российской Федерации и оценка его влияния на ВВП с использованием математико-статистического инструментария на основе публично доступной информационной базы. Методика исследования включала следующие этапы: анализ отрасли, выявление тенденций и их оценку; разработку регрессионной модели для прогнозирования рынка с учетом выявленных факторов и информации, имеющейся в открытом доступе; оценку влияния факторов на объем ВВП; учет рисков развития рынка железнодорожных контейнерных перевозок. Отраслевой анализ, системный подход и графические методы использованы для уточнения методики прогнозирования рынка контейнерных перевозок железнодорожным транспортом в Российской Федерации. Показано, что ключевыми факторами, оказывающими влияние на прогноз развития рынка железнодорожных контейнерных перевозок, являются: преимущества по сравнению с другими видами транспорта в скорости, качестве, удобстве и стоимости доставки грузов; рост грузовой базы контейнеризации; перспективы транзита в развитые и развивающиеся страны. На основе данных Росстата и ОАО «РЖД» построена регрессионная модель зависимости объема ВВП Российской Федерации от динамики рынка железнодорожных контейнерных перевозок, что позволило спрогнозировать увеличение ВВП к 2025 г. по отношению к 2022 г. на 20,4% за счет роста рынка железнодорожных контейнерных перевозок, в частности за счет импорта на 55,2%, за счет экспорта на 77,8%, а также за счет транзита через территорию Российской Федерации на 101,3%. Практическая значимость исследования заключается в оценке отраслевых тенденций и рисков при краткосрочной и среднесрочной реализации стратегии развития транспортной отрасли Российской Федерации, что позволяет обосновать инвестиционную привлекательность данной отрасли.

The relevance and practical significance of the is caused by pervasive impact of container transportation on the economy of the Russian Federation, which is reflected in the State strategy for the development of the transport industry. Expansion of the network of multimodal transport and logistics hubs for handling container cargo should increase their capacity, ensure the growth of transit cargo and the inflow of private Russian and foreign investments in rail transport. The purpose of the research is to develop a forecast for the rail container transportation market in the Russian Federation and estimate its impact on GDPusing mathematical and statistical tools based on publicly available information base. The research methodology included the following stages: industry analysis, identification of trends and their assessment; development of a regression model for market forecasting, taking into account the identified factors and information available in the public domain; assessment of the impacts of factors on GDP; taking into account the development risks of the rail container transportation market. Industry analysis, a systematic approach and graphical methods were used to refine the methodology for forecasting the container transportation market by rail in the Russian Federation. The article shows that the key factors influencing the forecast of the development of the rail container transportation market are: advantages over other modes of transport in speed, quality, convenience and cost of cargo delivery; growth of containerization cargo base; transit prospects for developed and developing countries. Based on the data of Rosstat and PJSC Russian Railways, the regression model was built for the dependence of the volume of the Russian Federation’s GDP on the dynamics of the rail container transportation market, which allowed to predict the increase of GDP by 2025 compared to 2022 by 20.4% due to the growth of the rail container market, in in particular, due to imports by 55.2%, due to exports by 77.8%, and transit through the Russian Federation by 101.3%. The practical significance of the study is to assess of industry trends and risks in the short and medium-term implementation of the development strategy for the transport industry of the Russian Federation, which allows to substantiate the investment attractiveness of the industry.

прогнозвлияние на ВВПжелезнодорожные контейнерные перевозкиотраслевой анализинвестициирегрессионная модельforecastimpact on GDPrail container trasportationindustry analysisinvestmentsregression modelReferencesИвантер В. В., Порфирьев Б. Н., Сорокин Д. Е., Эскиндаров М. А., Масленников В. В., Широв А. А. и др. Как придать импульс развитию российской экономики: приоритеты действий (предложения к Основным направлениям деятельности Правительства РФ до 2024 года). Финансы: теория и практика. 2018;22(S 7):4–15.Ivanter V. V., Porfiryev B. N., Sorokin D. E., Eskindarov M. A., Maslennikov V. V., Shirov A. A. et al. How to boost the development of the Russian economy: Priority actions (suggestions for the Main activities of the state until 2024). Finance: Theory and Practice. 2018;22(S 7):4–15.Порфирьев Б. Н., Широв А. А., Узяков М. Н., Гусев М. С., Шокин И. Н. Основные направления социально-экономического развития в 2020–2024 гг. и на период до 2035 г. Проблемы прогнозирования. 2020;(3):3–15.Porfiryev B. N., Shirov A. A., Uzyakov M. N., Gusev M. S., Shokin I. N. The main directions of socio-economic development of Russia in 2020–2024 and for the period up to 2035. Studies on Russian Economic Development. 2021;31(3):245–253. (In Russ.: Problemy prognozirovaniya. 2020;(3):3–15.).Fedotova M. A., Tazikhina T. V., Nadezhdina Y. V., Raeva I. V. Problems of determining the cost of collateral in the conditions of implementation Basel II, III Standards in Russia. Journal of Reviews on Global Economics. 2018;7:662–667. DOI: 10.6000/1929–7092.2018.07.60Fedotova M. A., Tazikhina T. V., Nadezhdina Y. V., Raeva I. V. Problems of determining the cost of collateral in the conditions of implementation Basel II, III Standards in Russia. Journal of Reviews on Global Economics. 2018;7:662–667. DOI: 10.6000/1929–7092.2018.07.60Kazakova N., Shuvalova E., Chemarina A., Nikanorov A., Kurochkina I., Sokolova E. The mechanism for creating an effective international strategic alliance in the field of air transportation. In: Kabashkin I., Yatskiv I., Prentkovskis O., eds. Proc.18th Int. conf. on reliability and statistics in transportation and communication (RelStat’18). (Riga, 17–20 October, 2018). Cham: Springer-Verlag; 2019:704–713. (Lecture Notes in Networks and Systems. Vol. 68). DOI: 10.1007/978–3–030–12450–2_67Kazakova N., Shuvalova E., Chemarina A., Nikanorov A., Kurochkina I., Sokolova E. The mechanism for creating an effective international strategic alliance in the field of air transportation. In: Kabashkin I., Yatskiv I., Prentkovskis O., eds. Proc.18th Int. conf. on reliability and statistics in transportation and communication (RelStat’18). (Riga, 17–20 October, 2018). Cham: Springer-Verlag; 2019:704–713. (Lecture Notes in Networks and Systems. Vol. 68). DOI: 10.1007/978–3–030–12450–2_67Kendall M. G., Stuart A. The advanced theory of statistics. Vol. 1: Distribution theory. 2nd ed. London: Charles Griffin & Co., Ltd.; 1963. 433 p.Kendall M. G., Stuart A. The advanced theory of statistics. Vol. 1: Distribution theory. 2nd ed. London: Charles Griffin & Co., Ltd.; 1963. 433 p.Kendall M. G., Stuart A. The advanced theory of statistics. Vol. 2: Inference and relationship. London: Charles Griffin & Co., Ltd.; 1961. 676 p.Kendall M. G., Stuart A. The advanced theory of statistics. Vol. 2: Inference and relationship. London: Charles Griffin & Co., Ltd.; 1961. 676 p.Kendall M. G., Stuart A. The advanced theory of statistics. Vol. 3: Design and analysis, and time series. London: Charles Griffin & Co., Ltd.; 1966. 552 p.Kendall M. G., Stuart A. The advanced theory of statistics. Vol. 3: Design and analysis, and time series. London: Charles Griffin & Co., Ltd.; 1966. 552 p.Bain J. S. Relation of profit rate to industry concentration: American manufacturing, 1936–1940. The Quarterly Journal of Economics. 1951;65(3):293–324. DOI: 10.2307/1882217Bain J. S. Relation of profit rate to industry concentration: American manufacturing, 1936–1940. The Quarterly Journal of Economics. 1951;65(3):293–324. DOI: 10.2307/1882217Wang Y., Chen X., Han Y., Guo S. Forecast of passenger and freight traffic volume based on elasticity coefficient method and grey model. Procedia — Social and Behavioral Sciences. 2013;96:136–147. DOI: 10.1016/j.sbspro.2013.08.019Wang Y., Chen X., Han Y., Guo S. Forecast of passenger and freight traffic volume based on elasticity coefficient method and grey model. Procedia — Social and Behavioral Sciences. 2013;96:136–147. DOI: 10.1016/j.sbspro.2013.08.019Lukinsky V., Lukinsky V. Designing the analytical base for optimal allocation of stocks in supply chains. Transport and Telecommunication. 2018;19(4):346–355. DOI: 10.2478/ttj-2018–0029Lukinsky V., Lukinsky V. Designing the analytical base for optimal allocation of stocks in supply chains. Transport and Telecommunication. 2018;19(4):346–355. DOI: 10.2478/ttj-2018–0029Саханова А. Н., Ахмер Е. Ж. Прогнозирование на основе эконометрических моделей (анализ временных рядов). Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2017;(3–2):165–170.Sakhanova A. N., Akhmer Y. Zh. Forecasting based on econometric models (time series analysis). Mezhdunarodnyi zhurnal gumanitarnykh i estestvennykh nauk = International Journal of Humanities and Natural Sciences. 2017;(3–2):165–170. URL: http://intjournal.ru/wp-content/uploads/2017/04/Sakhanova.pdfОрлов А. И. Высокие статистические технологии и эконометрика в контроллинге. Российское предпринимательство. 2001;2(5):91–93.Orlov A. I. High statistical technologies and econometrics in controlling. Rossiiskoe predprinimatel’stvo = Russian Journal of Entrepreneurship. 2001;2(5):91–93. (In Russ.).Самышева Е. Ю. Эконометрические методы в современной экономике. Российское предпринимательство. 2010;(10–2):44–49.Samysheva E. Yu. Econometric techniques in modern economics. Rossiiskoe predprinimatel’stvo = Russian Journal of Entrepreneurship. 2010;(10–2):44–49. (In Russ.).Беилин И. Л. Инновационные подходы в цифровом моделировании региональных экономических процессов. Вопросы инновационной экономики. 2019;9(2):361–382. DOI: 10.18334/vinec.9.2.40499Beilin I. L. Innovative approaches in digital modeling of regional economic processes. Voprosy innovatsionnoi ekonomiki = Russian Journal of Innovation Economics. 2019;9(2):361–382. (In Russ.). DOI: 10.18334/vinec.9.2.40499Сазонов А. А. Применение регрессионного анализа в прогнозировании. Научные исследования и разработки молодых ученых. 2015;(7):201–204.Sazonov A. A. Application of regression analysis in forecasting. Nauchnye issledovaniya i razrabotki molodykh uchenykh. 2015;(7):201–204. (In Russ.).Куницына А. Г., Винсковская Л. А. Прогнозирование с помощью регрессионного анализа. Достижения науки и образования. 2020;(9):17–19. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie-s-pomoschyuregressionnogo-analizaKunitsyna A. G., Vinskovskaya L. A. Forecasting using regression analysis. Dostizheniya nauki i obrazovaniya = Achievements of Science and Education. 2020;(9):17–19. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie-spomoschyu-regressionnogo-analiza (In Russ.).Москвичев О. В., Москвичева Е. Е., Васильев Д. В. Обзор российского и зарубежного опыта методических разработок в области развития контейнерных перевозок. Вестник транспорта Поволжья. 2020;(1):77–78.Moskvichev O. V., Moskvicheva E. E., Vasiliev D. V. Overview of Russian and foreign methodic experience in the development of container transportation. Vestnik transporta Povolzh’ya = Bulletin of Transport of the Volga Region. 2020;(1):77–78. (In Russ.).Куртикова А. Р. Контейнерные перевозки на направлении Азия-Европа-Азия. Маршруты и барьеры развития. Логистика — Евразийский мост. Мат. XVI Междунар. науч.-практ. конф. (Красноярск-Енисейск, 28 апреля — 01 мая 2021 г.). Красноярск: Красноярский ГАУ; 2021:343–346.Kurtikovа A. R. Container transportation on the space Asia-Europe-Asia. Routes and barriers. In: Logistics — Eurasian bridge. Proc. 16th Int. sci.-pract conf. (Krasnoyarsk-Yeniseysk, April 28 — May 01, 2021). Krasnoyarsk: Krasnoyarsk State Agrarian University; 2021:343–346. (In Russ.).Титов Г. Б. Проблемы прогнозирования и планирования потребности в железнодорожных перевозках. Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. 2009;(6–1):50–54.Titov G. B. Problems of forecasting and planning the demand for rail transportation. Nauchno-tekhnicheskie vedomosti Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo politekhnicheskogo universiteta. Ekonomicheskie nauki = St. Petersburg State Polytechnical University Journal. Economics. 2009;(6–1):50–54. (In Russ.).Bendall H. B., Stent A. F. A scheduling model for a high speed containership service: a hub-and-spoke short-sea application. International Journal of Maritime Economics. 2001;3(3):262–277. DOI: 10.1057/palgrave.ijme.9100018Bendall H. B., Stent A. F. A scheduling model for a high speed containership service: a hub-and-spoke short-sea application. International Journal of Maritime Economics. 2001;3(3):262–277. DOI: 10.1057/palgrave.ijme.9100018Bohács G., Frikker I., Kovács G. Intermodal logistics processes supported by electronic freight and warehouse exchanges. Transport and Telecommunication. 2013;14(3):206–213. DOI: 10.2478/ttj‑2013–0017Bohács G., Frikker I., Kovács G. Intermodal logistics processes supported by electronic freight and warehouse exchanges. Transport and Telecommunication. 2013;14(3):206–213. DOI: 10.2478/ttj-2013–0017Bowersox D. J., Closs D. J. Logistical management: The integrated supply chain process. New York: McGraw-Hill Book Co.; 1996. 752 p.Bowersox D. J., Closs D. J. Logistical management: The integrated supply chain process. New York: McGraw-Hill Book Co.; 1996. 752 p.Box G. E.P., Jenkins G. M. Time series analysis: Forecasting and control. San Francisco, CA: Holden-Day; 1976. 575 p.Box G. E.P., Jenkins G. M. Time series analysis: Forecasting and control. San Francisco, CA: Holden-Day; 1976. 575 p.Brockwell P. J., Davis R. A. Introduction to time series and forecasting. 2nd ed. New York: Springer-Verlag; 2002. 449 p.Brockwell P. J., Davis R. A. Introduction to time series and forecasting. 2nd ed. New York: Springer-Verlag; 2002. 449 p.Krüger N., Vierth I. Precautionary and operational costs of freight train delays: A case study of a Swedish grocery company. European Transport Research Review. 2015;7(1):6. DOI: 10.1007/s12544–015–0155–7Krüger N., Vierth I. Precautionary and operational costs of freight train delays: A case study of a Swedish grocery company. European Transport Research Review. 2015;7(1):6. DOI: 10.1007/s12544–015–0155–7Lai X., Chen Z., Giri B., Chiu C.-H. Two-echelon inventory optimization for imperfect production system under quality competition environment. Mathematical Problems in Engineering. 2015:326919. DOI: 10.1155/2015/326919Lai X., Chen Z., Giri B., Chiu C.-H. Two-echelon inventory optimization for imperfect production system under quality competition environment. Mathematical Problems in Engineering. 2015:326919. DOI: 10.1155/2015/326919Maraš V., Konings R., Radmilović Z., Davidović T. Towards the optimal solution of feeder container ships routing with empty container repositioning. Journal of Maritime Research. 2012;9(3):11–20.Maraš V., Konings R., Radmilović Z., Davidović T. Towards the optimal solution of feeder container ships routing with empty container repositioning. Journal of Maritime Research. 2012;9(3):11–20.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.