Экономическое обоснование методов прогнозирования железнодорожных перевозок массовых грузов в региональном разрезе тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Дмитриева Елена Валерьевна

• Дмитриева Елена Валерьевна
• кандидат наук
• 2026

Оглавление диссертации кандидат наук Дмитриева Елена Валерьевна

ВВЕДЕНИЕ

1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ И МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПРИНЦИПЫ ОБОСНОВАНИЯ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ ПЕРЕВОЗОК МАССОВЫХ ГРУЗОВ В РЕГИОНАЛЬНОМ РАЗРЕЗЕ ДЛЯ ЦЕЛЕЙ СТРАТЕГИЧЕСКОГО ПЛАНИРОВАНИЯ

1.1 Методологические принципы оценки воздействия макроэкономических показателей на перспективные показатели объемов перевозок массовых грузов

1.2 Применение инструментов стратегического планирования при формировании прогноза грузовых перевозок

1.3 Исследование динамики основных оценочных показателей прогнозирования социально-экономического развития в увязке с формированием перспективных объемов перевозок грузов

2 ВЛИЯНИЕ ПАРАМЕТРОВ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ ПРИ ПРОГНОЗИРОВАНИИ МЕЖРЕГИОНАЛЬНЫХ СВЯЗЕЙ В СТРУКТУРЕ ГРУЗОВЫХ ПЕРЕВОЗОК ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫМ ТРАНСПОРТОМ

2.1 Оценка особенностей и тенденций регионального развития России в контексте геополитических трансформаций

2.2 Концептуальные подходы к прогнозированию динамических и структурных параметров социально-экономического развития регионов

2.3 Анализ долевого соотношения транспортной составляющей в общей макроэкономической динамике

2.4 Интегративная модель межрегиональных связей в структуре грузовых перевозок железнодорожным транспортом

3. ПРИМЕНЕНИЕ РАЗРАБОТАННОГО ИНСТРУМЕНТАРИЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПЕРЕВОЗОК ГРУЗОВ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ПРОГНОЗНЫХ РАСЧЕТОВ И ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЛОГИСТИЧЕСКОЙ НАДЕЖНОСТИ ПРИ ФОРМИРОВАНИИ НОВЫХ МАРШРУТОВ

3.1 Обоснование алгоритма и инструментария моделирования новых маршрутов грузовых железнодорожных перевозок с использованием методов прогнозирования грузовых перевозок в региональном разрезе

3.2 Разработка укрупненных корреспонденций перевозок грузов железнодорожным транспортом через новый пункт пропуска с учетом влияния экономических факторов

3.3 Основные результаты и ключевые механизмы повышения качества прогнозных расчетов грузовых железнодорожных перевозок в региональном разрезе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А Рассчитанные темпы роста ВРП и межрегиональные грузовые перевозки

ПРИЛОЖЕНИЕ Б Прогнозные корреспонденции перевозок грузов

ПРИЛОЖЕНИЕ В Справка о внедрении

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Экономическое обоснование методов прогнозирования железнодорожных перевозок массовых грузов в региональном разрезе»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. В условиях глобальных экономических перемен и стремительного развития технологий актуальность совершенствования методов прогнозирования железнодорожных перевозок массовых грузов становится все более насущной задачей. Необходимость ее решения обусловлена высокой значимостью оптимизации транспортных потоков, повышения эффективности использования ресурсов и снижения издержек, что в свою очередь способствует устойчивому развитию экономики регионов.

Разработка и использование в качестве фундаментальных основ стратегического планирования экономических моделей прогнозирования в региональном разрезе позволят учесть специфические условия и _потребности каждого отдельного субъекта, повышая тем самым точность прогноза и релевантность полученных данных. Основной целью совершенствования методов прогнозирования грузовых железнодорожных перевозок является разработка инструментария, позволяющего интегрировать параметры влияния экономических факторов с новыми методологическими подходами для получения взвешенных стратегических решений.

В сохраняющейся обстановке геополитической напряженности, нестабильности конъюнктуры товарных рынков вследствие воздействия внешних рисков на экономику страны, исследование корреляционного взаимодействия макроэкономических параметров и перспективных объемов грузоперевозок между отдельными субъектами является особенно важным.

В современных условиях исследование концентрации и распределения ресурсов, а также анализ влияния внешних экономических факторов на транспортный сектор становится ключевым элементом моделей формирования стратегий экономической устойчивости. Учет экспорта и импорта, эластичности спроса на транспортные услуги и изменений в логистической инфраструктуре позволит повысить точность прогнозов при планировании корреспонденций грузопотоков между регионами.

Следовательно, необходимо разрабатывать и внедрять модели, учитывающие взаимозависимость между экономическими индикаторами и изменениями в системе планирования и прогнозирования грузоперевозок.

Существенное значение приобретает разработка моделей, которые позволят учесть как эндогенные, так и экзогенные факторы, оказывающие влияние на результаты прогнозирования перевозок, включая и изменяющиеся транспортно-логистические схемы.

Вместе с тем, по результатам анализа ранее выполненных научных работ и публикаций не выявлено в достаточной степени обоснованных комплексных результативных положений взвешенного экономического обоснования методов моделирования железнодорожных перевозок массовых грузов в увязке с макроэкономическими показателями в условиях геополитических реалий, что до настоящего времени не позволяло в полной мере оценить влияние этих факторов на развитие транспортной инфраструктуры и разработать эффективные стратегии адаптации железнодорожных грузовых перевозок к изменениям в глобальном экономическом ландшафте.

В этой связи возникает необходимость в разработке ключевых механизмов повышения качества прогнозов объемов межрегиональных грузовых железнодорожных перевозок путем применения коэффициентов, характеризующих текущую экономическую обстановку в модели их прогнозирования, что является особенно важным в условиях волатильности мировых и российских товарных рынков.

Таким образом, актуальность темы диссертационного исследования обусловлена необходимостью теоретико-методической проработанности механизмов аргументации при обосновании экономической модели и алгоритма прогнозирования железнодорожных перевозок массовых грузов в контексте регионального анализа.

Степень разработанности темы исследования. Вопросам изучения методов и моделей прогнозирования посвящены научные работы С. А. Айвазяна, Ж. Андерсена, К. А. Багриновского, С. Байера, Ж. Бергстанда,

Е. В. Бережной, В. И. Борисевича, А. Вилсона, Х. Волфа, Е. Лимера, Т. Лоухелл, Ю. Л. Лукашина, Ж. Маккалума, А. Н. Могилата, Н. А. Невской, В. А. Рубцова, Н. А. Садовниковой, В. А. Сальникова, Ж. Силва, С. Смита, Ж. Тинберген, В. В. Федосеева, М. Хелбл, Т. Чани, В. И. Ширяева и др.

Научные исследования, посвященные изучению теоретических и методологических аспектов стратегического планирования и прогнозирования в области железнодорожного транспорта отражены в работах А. П. Абрамова, А. У. Альбекова, И. Ансофф, А. С. Ачкасова, Т. В. Богдановой,

A. В. Болотина, Г. В. Бубновой, Е. М. Бухвальда, Б. А. Волкова,

B. Г. Галабурды, Н. Н. Громова, О. В. Ефимовой, Н. Д. Кондратьева,

A. П. Кузнецова, А. В. Курбатовой, П. В. Куренкова, Б. М. Лапидуса, Л. П. Левицкой, В. А. Макеева, Э. А. Мамаева, Д. А. Мачерета, З. П. Межох,

B. А. Персианова, Ф. С. Пехтерева, В. А. Подсорина, С. М. Резера, П. Э. Самуэльсона, А. А. Смехова, Н. П. Терешиной, Н. С. Ускова, Р. А. Фатхутдинова, У. Шарпа и др.

Теоретическую базу исследований в области прогнозирования социально-экономического развития регионов составили труды В. Л. Бабурина, Л. Е. Басовского, Д. А. Гайнанова, Е. А. Гафаровой, Т. А. Дубровой, О. М. Ермоленко, Н. В. Зубаревич, М. Ю. Ксенофонтова, Б. Л. Кузнецова, Н. Н. Лычкиной, Г. Р. Хасаева, Г. А. Штофера, А. А. Широва, В. Е. Шувалова и др.

Несмотря на значительные наработки в данном направлении, вопросы совершенствования методов моделирования грузовых железнодорожных перевозок для повышения логистической надежности маршрутов в увязке с макроэкономическими показателями на региональном уровне для целей стратегического планирования в условиях новых геополитических реалий остаются недостаточно изученными, что подтверждается отсутствием современных комплексных исследований по указанной проблематике. Учитывая данные факторы, сформулированы цели и задачи диссертационного исследования.

Объектом диссертационного исследования выступают железнодорожные перевозки массовых грузов в региональном разрезе.

Предметом исследования являются методы прогнозирования железнодорожных перевозок массовых грузов, учитывающие влияние макроэкономических показателей и индикаторов социально-экономического развития регионов на распределение и динамику грузопотоков с целью повышения логистической надежности маршрутов.

Целью диссертационного исследования является применение механизмов совершенствования методов прогнозирования грузовых железнодорожных перевозок для повышения логистической надежности маршрутов, с учетом анализа экономических условий, способствующих возрастанию уровня социально-экономической интеграции и сбалансированного развития регионов.

Задачи, поставленные в диссертационном исследовании, для достижения заявленной цели:

- выполнить исследование теоретических основ стратегического планирования и методологии оценки воздействия макроэкономических показателей на перспективные показатели объемов перевозок массовых грузов;

- обосновать методический аппарат прогнозирования ключевых показателей транспортной отрасли и формирования прогнозов структурных параметров развития регионов с выделением степени их взаимовлияния на основе разработанных интегрированных методических подходов к количественной оценке динамической эволюции основных экономических индикаторов на уровне федеральных округов с целью совершенствования методов прогнозирования грузоперевозок;

- разработать и представить модернизированную экономическую модель, интерпретирующую интегративный алгоритм формирования и взаимосвязи межрегиональных корреспонденций в рамках совершенствования методов прогнозирования грузовых железнодорожных

перевозок на новых маршрутах;

- разработать индекс логистической надежности маршрута с целью более углубленного анализа воздействия социально-экономических индикаторов на прогнозирование грузовых железнодорожных перевозок;

- выполнить моделирование нового маршрута грузовых перевозок через потенциальный пункт пропуска на железнодорожной сети на основе введения индекса логистической надежности маршрута;

- сформировать прогноз объемов перевозок грузов на новом маршруте на основе введения в экономическую модель новой переменной, позволяющей повысить его точность с учетом влияния внешних воздействий в современных условиях;

- разработать укрупненные корреспонденции перевозок грузов железнодорожным транспортом на новом маршруте с учетом влияния экономических факторов.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в следующем:

- определены концептуальные подходы к прогнозированию динамических и структурных параметров социально-экономического регионального развития в тесной взаимосвязи с развитием транспортной отрасли. В отличие от результатов ранее выполненных исследований, в диссертации выдвинута идея экономической целесообразности прогнозирования структурных параметров развития регионов на основе учета динамики развития транспортной отрасли;

- разработан экономический инструментарий оценки корреляционного взаимодействия перспективных объемов грузоперевозок между отдельными субъектами во взаимосвязи с макроэкономическими параметрами в обстановке сохраняющейся геополитической напряженности и санкционного давления на экономику страны. Важным отличием разработанного инструментария от используемого ранее, является предложенный подход введения в модели специальных переменных, отражающих изменения

экономической конъюнктуры и внешнеторговой политики;

- выполнено моделирование новых маршрутов грузовых железнодорожных перевозок с разработкой корреспонденций перевозок грузов на основе предложенного автором оценочного параметра - индекса логистической надежности маршрута с учетом влияния экономических факторов;

- обоснованы факторы, учитываемые в модели, оказывающие влияние на распределение и динамику транспортных потоков, а также предложены принципиально новые инструменты анализа, способствующие оптимизации маршрутов и повышению точности прогнозов в целях обеспечения устойчивости развития транспортной отрасли. В отличие от ранее проведенных исследований, в диссертации предлагается интегрированный подход, учитывающий как макроэкономические параметры, так и представленный автором экономический инструментарий.

Теоретическая значимость диссертационного исследования заключается в развитии экономической теории транспорта в части уточнения методологии оценки воздействия макроэкономических показателей развития страны и регионов на перспективные показатели объемов перевозок массовых грузов. Исследование вносит вклад в развитие эмпирической базы данных, значимой для анализа и понимания долгосрочных трендов в экономике и транспорте, что достигается за счет комплексного подхода к сбору и обработке статистических данных, включающему как количественные, так и качественные аспекты, тем самым повышая точность и достоверность получаемых прогнозов.

Расширены концептуальные подходы к прогнозированию динамических и структурных параметров социально-экономического развития регионов, изучено влияние модели взаимодействия экономических показателей и параметров развития железнодорожного грузового транспорта путем комплексного анализа взаимовлияния ключевых показателей и ресурсного потенциала регионов, что позволяет более точно оценивать потенциал

моделей прогнозирования и целесообразность их применения в условиях изменяющейся экономической ситуации.

Практическая значимость диссертационного исследования заключается в комплексной оценке корреляционного взаимодействия макроэкономических параметров и перспективных объемов грузоперевозок между отдельными субъектами на основе применения интеграционной модели с добавлением переменной, учитывающей новые геополитические условия, что способствует более глубокой оценке потенциальных рисков, связанных с логистикой и необходимостью изменений маршрутов перевозок массовых грузов. Предложенный в диссертации методический аппарат, основанный на применении цифрового инструментария прогнозирования грузовых железнодорожных перевозок в региональном разрезе, также позволяет формировать более гибкие и адаптивные стратегии развития.

Углубленный анализ взаимовлияния экономических факторов и объема перевозок создает основу повышения уровня обоснованности стратегических решений и планов по развитию рынка грузовых перевозок на национальном и региональном уровнях. Практическое применение результатов исследования и апробация разработанных методов и моделей позволяют сделать вывод о высокой эффективности внедрения принципиально новых подходов в системе управления перевозками массовых грузов, что в свою очередь будет способствовать повышению эффективности распределения ресурсов, улучшению состояния инфраструктуры и устойчивому экономическому росту.

Методические положения диссертации могут быть использованы в системе высшего профессионального образования Российской Федерации при подготовке методической документации по направлению «Экономика», в том числе - для современных магистерских программ, спецкурсов и повышения квалификации практических работников транспортной отрасли.

Методология и методы диссертационного исследования. Теоретическая и методологическая база исследования опирается на ключевые

концепции и труды как зарубежных, так и отечественных научных деятелей в сферах методологии прогнозирования, разработки прогнозов для социально-экономического развития стран и регионов, формирования прогнозов объемов железнодорожных грузоперевозок, управления потенциалом экономических систем, а также повышения устойчивости развития транспортного комплекса России. В ходе выполнения диссертационного исследования применялись методы системного, логического и экономико-статистического анализа, а также методы прогнозирования и экономико-математического моделирования, включая регрессионный и корреляционный анализ, анализ временных рядов, факторный анализ.

Положения, выносимые на защиту:

- Модификация инструментов для количественного анализа и прогнозирования динамической эволюции ключевых экономических показателей в пределах Федеральных округов на основе учета динамики развития транспортной отрасли.

- Интегративная модель, интерпретирующая процессы прогнозирования с учетом межрегиональных связей в структуре грузовых перевозок железнодорожным транспортом, построенная на принципах оценки корреляционного взаимодействия макроэкономических параметров и перспективных объемов грузоперевозок между отдельными субъектами в обстановке сохраняющейся геополитической напряженности и санкционного давления на экономику страны.

- Моделирование новых маршрутов грузовых железнодорожных перевозок с разработкой корреспонденций перевозок грузов на основе введения индекса логистической надежности с учетом влияния экономических факторов.

- Система механизмов и инструментов, обеспечивающих возможность включения коэффициентов, характеризующих изменения текущей экономической обстановки в модели прогнозирования перевозок грузов, определяющих потенциал повышения качества прогнозов.

Соответствие диссертации паспорту специальности научных работников. Диссертация выполнена в рамках пункта 5.7. Методы прогнозирования и стратегического планирования грузовых и пассажирских перевозок паспорта специальности 5.2.3. Региональная и отраслевая экономика (Транспорт и логистика).

Степень достоверности и апробация результатов работы. Основные выводы и рекомендации диссертационного исследования обсуждены и одобрены на научно-практических конференциях, семинарах, изложены в научных трудах конференций, в том числе: Национальная научно-практическая конференция «Тренды экономического развития транспортного комплекса России: форсайт, прогнозы и стратегии» РУТ (МИИТ) (Москва, 2022 г., 2023 г.); II Международная научно-практическая конференция Транспорт и логистика устойчивого развития территорий, бизнеса, государства (драйверы роста, тренды и барьеры) ГУУ (Москва, 2023 г.); II Международная научно-практическая конференция «Концептуальные проблемы экономики и управления на транспорте: взгляд в будущее» РУТ (МИИТ) (Москва, 2023 г.), Ученый совет АО «ИЭРТ» (Москва, 2023 г.). Ряд положений диссертации нашли практическое применение в учебном процессе в РУТ (МИИТ) при подготовке дисциплин «Экономика и управление на транспорте», «Управление транспортным комплексом».

1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ И МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПРИНЦИПЫ ОБОСНОВАНИЯ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ ПЕРЕВОЗОК МАССОВЫХ ГРУЗОВ В РЕГИОНАЛЬНОМ РАЗРЕЗЕ ДЛЯ ЦЕЛЕЙ СТРАТЕГИЧЕСКОГО

ПЛАНИРОВАНИЯ

1.1 Методологические принципы оценки воздействия макроэкономических показателей на перспективные показатели объемов перевозок массовых грузов

Методология прогнозирования грузовых перевозок в региональном разрезе базируется на системном подходе к формированию и реализации долгосрочных целей развития транспортного комплекса и экономики регионов, основанных на стратегическом планировании. Формулирование миссии и видения позволяет установить четкие приоритеты и направления развития, что отражено во многих научных трудах авторов [16, 21, 24, 27, 49]. Важным элементом методологии является определение ключевых индикаторов эффективности, что позволяет отслеживать прогресс в достижении намеченных целей. Несмотря на широкую освещенность данного вопроса в трудах авторов, в условиях динамически изменяющегося конкурентного мира и сложных геополитических условиях, поиск и обоснование методов прогнозирования грузовых железнодорожных перевозок в настоящее время является особенно актуальным.

В диссертации проведено исследование ретроспективы и эволюции взглядов, нашедших отражение в научных подходах к формированию зависимости и взаимосвязи макроэкономических показателей развития и результатов прогнозирования железнодорожных перевозок грузов. В данном разделе диссертационного исследования использованы материалы статьи «Особенности применения моделей объемов отраслевого выпуска при

прогнозировании железнодорожных грузовых перевозок», подготовленной в соавторстве по теме исследования [109].

В большинстве развитых стран уделяется большое внимание анализу вопросов, связанных с оценкой чувствительности спроса на железнодорожные грузоперевозки [129, 149, 164].

В грузоперевозках по железной дороге преобладают товары, предназначенные для нужд промышленности, их особенностью является низкая стоимость перевозки за 1 тонну товара. В большинстве случаев для этих видов товаров нет эффективных альтернативных способов доставки. Тем не менее, доля транспортных издержек в общей структуре расходов для данных товаров значительно превышает таковую у товаров с высокой добавленной стоимостью.

В свете этой ситуации, грузоперевозки товаров с низкой добавленной стоимостью ощущают большую чувствительность к объемам, чем товары с высокой. Учитывая все сказанное, введение повышенных тарифов на перевозку таких грузов без предварительной оценки возможной негативной динамики поставок в экономику может непредсказуемо сказаться на экономическом росте государства.

Ведущие развитые и развивающиеся страны провели исследования, направленные на оценку спроса на грузоперевозки в зависимости от цен и других факторов макро- и микроэкономической природы [149, 164].

Учитывая данные факторы, объемы перевозок товаров с низкой добавленной стоимостью являются более чувствительными, чем объемы перевозок товаров с высокой добавленной стоимостью. Поэтому необходимо оценить потенциальное влияние на экономику перед повышением тарифов на перевозки данных видов грузов. В обратном случае, возникающие последствия будут ограничивать экономический рост страны.

Во многих развитых и развивающихся странах были проведены исследования чувствительности и взаимосвязи экономических факторов на

макро- и микроуровнях к спросу и ценам при осуществлении грузоперевозок [130, 149, 164].

Грузоотправители могут переходить на альтернативные виды транспорта при повышении ставок на железнодорожные перевозки грузов с высокой добавленной стоимостью.

Чем более развита дорожная инфраструктура, тем легче переключить грузовой транспорт. Во многих случаях между альтернативными видами транспорта существуют конкурентные отношения.

Однако некоторые исследования показали, что могут существовать и взаимодополняющие зависимости, когда различные виды транспорта являются взаимодополняющими. Например, при доставке грузов автомобильным транспортом на железнодорожную станцию, после чего груз перевозится по железной дороге в пункт назначения и доставляется автомобильным транспортом на «последней миле» [164].

В настоящее время актуальной является задача изучения взаимосвязи между макроэкономическими показателями и будущими объемами перевозок по номенклатурным группам грузов, направлениям перевозок и видам сообщения.

Поэтому при прогнозировании железнодорожных грузовых перевозок с учетом грузовых групп и видов транспорта в процессе моделирования необходимо анализировать различные социально-экономические показатели, которые могут влиять на формирование грузовой базы.

В литературе проблема моделирования социально-экономических показателей, в частности объемов производства, рассмотрена достаточно широко. Выбор класса моделей осуществляется в зависимости от целей исследования [64].

Например, для прогноза используют модели временных рядов [140, 146, 154]. Наиболее простыми примерами данного класса являются: модель тренда, модель сезонности, а также агрегированная модель. К более сложным примерам можно отнести: модели адаптивного прогноза (модель

экспоненциального сглаживания Брауна, Braun (1986 г.)) [64], модель линейного роста Хольта, Holt (1957 г.)) [154], авторегрессионные модели (ARMA и ее интегрированная спецификация ARIMA [163], модель с распределенными лагами ARDL [128] и др.).

Характерной особенностью класса является то, что поведение временного ряда объясняется только его предыдущими значениями, что затрудняет интерпретацию полученных результатов, но достаточно хорошо прогнозирует будущие значения моделируемого ряда.

Для определения влияния некоторых факторов на исследуемый показатель используют модели, состоящие из одного регрессионного уравнения [142, 171]. Они включают в себя зависимую переменную - у, применяемую в функции f(x,ß)=f(x1,...,xk,ß1,...,ßk), где х1,...,хк -независимые (объясняющие) переменные, а ß1, ...,ßk - параметры регрессии. Функция определяет дальнейшее разделение моделей на нелинейные и линейные, область применения которых больше, нежели у временных рядов, помимо прогноза, возможен, например, анализ зависимости между экономическими показателями.

В случае необходимости учесть взаимосвязь между несколькими экономическими показателями, описать функционирование рассматриваемой системы, применяют более сложные подходы: решение системы одновременных уравнений спрос-предложение, теоретико-игровые модели, модели оптимизации производственно-сбытовой цепочки. Простейший пример модели данного класса - модель спроса и предложения товара X, в основном используется для описания экономических систем (от функционирования рынка до экономики страны), когда необходимо связать большое количество экономических показателей между собой [2, 131, 133, 158, 169].

Помимо рассмотренной классификации в литературе, анализирующей товарные рынки, распространено разделение на моделирование, использующее структурный и неструктурный подход [156].

Структурный подход заключается в применении теорий микроэкономики и эконометрики, а также других моделей, связанных с оптимизацией, линейным программированием и концепцией «затраты-выпуск». Он также включает использование модели общего равновесия [156]. Эта методология описывает связь эндогенных переменных, цены и объема спроса на выпускаемый товар, и экзогенных переменных, таких как доходы потребителей, затраты на производство, что может далее помочь при описании функционирования рынка, например, дать оценки различных воздействий товарной политики, или спрогнозировать переменные на будущие периоды.

Модели неструктурного подхода в основном фокусируют свое внимание на анализе динамики цен товаров, а не объемов их производства, например, следуют ли цены на сырьевые товары какой-либо форме случайного или детерминированного, линейного или нелинейного процесса [156].

Впервые структурные модели были рассмотрены в работах исследователей из Комиссии Коулса: среди наиболее известных авторов - Худ и Купманс, Hood and Koopmans (1953 г.) [153]; Крист, Christ (1994 г.) [143]. В качестве основы использовался класс, рассматривающий систему уравнений спрос-предложение. Первоначально фокус пал на активное моделирование рынка товаров сельскохозяйственной продукции: Хилдрет и Джарретт, Hildreth and Jarrett (1955 г.) [155].

Другие сырьевые товары также были включены в модель спроса и предложения: олово (Десаи, Desai, 1966 г.) [147], каучук (Берман, Behrman, 1971 г.) [129], кобальт (Берроуз, Burrows, 1971 г.) [140], нефть (Адамс и Гриффин, Adams and Griffin, 1972 г.) [130], и уголь (Лэбис и др., Labys and et al., 1973 г.) [156]. Первые методы моделирования сырьевых товарных рынков были представлены Лэбисом (Labys, 1973 г., 1975 г.) [156], Адамсом и Берманом (Adams and Behrman, 1978 г.) [129], Холламом (Hollam, 1990 г.) и Лордом (Lord, 1991 г.) [159].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Дмитриева Елена Валерьевна, 2026 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Абрамов, А. П. Себестоимость железнодорожных перевозок и пути ее снижения / А. П. Абрамов, Г. В. Котов. - Москва : Трансжелдориздат, 1961. -44 с.

2. Айвазян, С. А. Макроэкономическое моделирование российской экономики / С. А. Айвазян, А. Н. Березняцкий, Б. Е. Бродский //Прикладная эконометрика. - 2017. - № 47 - С. 5-27.

3. Айвазян, С. А. Макроэкономическое моделирование: подходы, проблемы, пример эконометрической модели российской экономики / С. А. Айвазян, Б. Е. Бродский // Прикладная эконометрика. - 2006 - №2 2 - С. 85111

4. Альбеков, А. У. Закономерности развития транспортно-складской логистики на региональном уровне / А. У. Альбеков, Е. М. Грибов. - Ростов-на-Дону : Рост. гос. экон. акад., 1999. - 158 с.

5. Анализ и оценка процессов создания и развития в Азиатской России транспортной и магистральной сети различного назначения / под ред. А. А. Широва, О. В. Тарасовой. - Новосибирск : Изд-во ИЭОПП СО РАН, 2024. - 484 с.

6. Ансофф, И. Стратегический менеджмент / И. Ансофф. - Санкт-Петербург : Питер, 2009. - 344 с.

7. Бабурин, В. Л. Подходы к оценке сравнительной эффективности экономики регионов России / В. Л. Бабурин // В сборнике: Современная Евразия: общественно-географический анализ. Материалы Международной научной конференции (XIV научная Ассамблея АРГО) ; Отв. ред. А. Г. Дружинин, В. С. Батомункуев. - Улан-Удэ: Бурятский научный центр СО РАН, 2023. - С. 195-197.

8. Бабурин, В. Л. Транспортно-энергетические издержки экономики регионов Сибири и Дальнего Востока / В. Л. Бабурин, Н. А. Синицын // География и природные ресурсы. - 2022. - Т. 43. - № 4. - С. 18-26.

9. Багриновский, К. А. Модели и методы прогнозирования и долгосрочного планирования: учеб. пособие / К. А. Багриновский, В. А. Рубцов. - Москва : Изд-во РУДН, 2015. - 285 с.

10. Басовский, Л. Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: учебное пособие / К. А. Багриновский. - Москва : Инфра-М, 2010. - 260 с.

11. Бережная, Е. В. Математические методы моделирования экономических систем / Е. В. Бережная, В. И. Бережной. - Москва : Финансы и статистика, 2002. - 368 с.

12. Болотин, В. А. Размещение и крепление грузов в вагонах: методические указания / В. А. Болотин, Н. Г. Янковская. - Санкт-Петербург : ФГБОУ ВПО ПГУПС, 2015. - 31 с.

13. Борисевич, В. И. Прогнозирование и планирование экономики / В. И. Борисевич, Г. А. Кандаурова. - Минск : Экоперспектива, 2001. - 380 с.

14. Бубнова, Г. В. Модели стратегического планирования / Г. В. Бубнова // Железнодорожный транспорт. - 2001. - №10. - С. 8-12.

15. Бубнова, Г. В. Средства формирования маркетинговой стратегии / Г. В. Бубнова // Железнодорожный транспорт. - 2002. - № 2. - С. 4-10.

16. Будрина, Е. В. Особенности развития отраслевых рынков: транспорт: монография / Е. В. Будрина ; под ред. Е. В. Будриной, В. С.Лукинского. - Санкт-Петербург : СПбГИЭУ, 2007. - 243 с.

17. Будрина, Е. В. Экономика транспорта (учебник и практикум) / Е. В. Будрина. - Москва : Юрайт, 2020 - 366 с.

18. Буфетова А. Н. Пространственное распределение экономической активности в России: основные тенденции постсоветского периода / А. Н. Буфетова. - Новосибирск: Изд-во ИЭОПП СО РАН, 2023. - 218 с.

19. Бухвальд, Е. М. Социальная направленность экономического роста / Е. М. Бухвальд, В. А. Погребинская ; Отв. ред. В. И. Маевский. - Москва : Наука, 1990. - 132 с.

20. Гайнанов, Д. А. Управление социально-экономическим развитием региона: проблемы, подходы, технологии / Д. А. Гайнанов. - Москва : Экономика, 2007. - 264 с.

21. Галабурда, В. Г. Оптимальное планирование грузопотоков / В. Г. Галабурда. - Москва : Транспорт, 1985. - 256 с.

22. Галабурда, В. Г. Стратегический маркетинг на транспорте: Учебное пособие / В. Г. Галабурда. - Москва : МИИТ, 2009. - 110 с.

23. Галабурда, В. Г. Транспортный маркетинг / В. Г. Галабурда, Г. В. Бубнова. - Москва : ФГБУ ДПО «Учебно методический центр по образованию на железнодорожном транспорте», 2020. - 472 с.

24. Галабурда, В. Г. Маркетинговые методы стимулирования спроса на грузовые железнодорожные перевозки / В. Г. Галабурда, Д. Г. Лемещук // Экономика железных дорог. - 2009. - № 9. - С. 73-80.

25. Гафарова, Е. А. Эконометрический анализ факторов роста производительности труда в субъектах Российской Федерации / Е. А. Гафарова // Вопросы статистики. - 2021. - № 28(2). - С. 80-89.

26. Горбатов, С. А. Индикативное планирование: преимущества, недостатки и проблемы реализуемости в России / С. А. Горбатов // Экономика и менеджмент инновационных технологий. - 2015. - № 10 - С. 37-49.

27. Гордеев, Д. Перспективы формирования новой тарифной системы грузовых железнодорожных перевозок / Д. Гордеев, Г. Идрисов // Экономическая политика. - 2019. - № 4. - С. 194-219.

28. Горелова, В. Л. Основы прогнозирования системы: Учебное пособие / В. Л. Горелова, Е. Н. Меньшикова. - Москва : Высшая школа, 1986. - 287 с.

29. Громов, Н. Н., Менеджмент на транспорте: Учебное пособие для студентов ВУЗов / Н. Н. Громов, В. А. Персианов, Н. С. Усков; под ред. Громова Н. Н., Персианова В. А. - 4-е изд., стер. - Москва : Академия, 2008. - 528 с.

30. Дмитриева, Е. В. Введение новой переменной оценки влияния экономических санкций в модели прогнозирования грузовых железнодорожных

перевозок / Е. В. Дмитриева // Транспортное дело России. - 2024. - № 7. - С. 67.

31. Дмитриева, Е. В. Методические подходы к расчету параметров социально-экономического развития с использованием комбинированных моделей прогнозирования / В сборнике: Концептуальные проблемы экономики и управления на транспорте: взгляд в будущее. труды международной научно-практической конференции // Е. В. Дмитриева. - Москва: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2023. - С. 117-120.

32. Дмитриева, Е. В. Методологические подходы к применению интегративных моделей межрегиональных корреляций при прогнозировании железнодорожных грузовых перевозок / Е. В. Дмитриева // Транспортное дело России. - 2024. - № 7. - С. 82-83.

33. Дмитриева, Е. В. Актуальные задачи освоения арктических территорий и сокращения логистических ограничений для обеспечения устойчивого развития экономики / Е. В. Дмитриева, А. П. Маслова // Транспортное дело России. - 2024. - № 1. - С. 61-62.

34. Дмитриева, Е. В. Комбинированные модели прогнозирования как инструмент для расчета параметров социально-экономического развития / Е. В. Дмитриева, А. П. Маслова // Транспортное дело России. - 2024. - № 1 . -С. 146-147.

35. Дмитриева, Е. В. Организация эффективного взаимодействия железнодорожного и морского транспорта в границах Восточного полигона / Е. В. Дмитриева, А. П. Маслова // Транспортное дело России. - 2023. - № 2, С. 159-160.

36. Дмитриева, Е. В. Особенности применения гравитационных экономических моделей при прогнозировании грузовых перевозок различными видами транспорта / Е. В. Дмитриева, А. П. Маслова // Транспортное дело России. - 2023. - № 3. - С. 49-52.

37. Дмитриева, Е. В. Особенности синхронизации инфраструктуры морского и железнодорожного транспорта на подходах к портам Дальнего

Востока / Е. В. Дмитриева, А. П. Маслова // В сборнике: Транспорт и логистика устойчивого развития территорий, бизнеса, государства (драйверы роста, тренды и барьеры) Материалы II Международной научно-практической конференции, Москва. - Москва : Государственный университет управления, 2023. - С. 119122.

38. Дмитриева, Е. В. Оценка влияния параметров социально-экономического развития при расчете показателей грузовых перевозок с применением гравитационных моделей прогнозирования / Е. В. Дмитриева, А. П. Маслова // Транспортное дело России. - 2024. - № 2. - С. 133-134.

39. Дмитриева, Е. В. Перспективы развития грузовых перевозок по Северному морскому пути / Е. В. Дмитриева, А. П. Маслова // В сборнике: Тренды экономического развития транспортного комплекса России: форсайт, прогнозы и стратегии. Труды национальной научно-практической конференции, Москва. - Москва : Российский университет транспорта (МИИТ). - 2023. - С. 6569.

40. Дмитриева, Е. В. Применение комбинированных моделей при формировании макроэкономических прогнозов социально-экономического развития / Е. В. Дмитриева, А. П. Маслова // Транспортное дело России. - 2024. - № 2. - С. 11-12.

41. Дмитриева, Е. В. Территории опережающего развития Дальнего Востока России как источник формирования грузовой базы внешнеторговых перевозок железнодорожным транспортом / Е. В. Дмитриева, О. В. Павлова // Логистика. - 2022. - № 11-12 (192). - С. 28-29.

42. Дуброва, Т. А. Методология мониторинга развития малого предпринимательства в регионах России / Т. А. Дуброва. - Москва : Дашков и К°, 2015. - 247 с.

43. Замковой, А. А. О повышении качества прогнозирования объемов грузовых перевозок / А. А. Замковой // Бюллетень ОУС ОАО «РЖД». - 2012. -№ 4. - С. 25-31.

44. Замковой, А. А. Концептуальные аспекты стратегического прогнозирования потоков грузовых перевозок на сети железных дорог / А. А. Замковой, М. М. Строков // Экономика железных дорог. - 2012. - № 11. -С. 52.

45. Замковой, А. А. О проблеме стратегического прогнозирования на железнодорожном транспорте / А. А. Замковой, М. М. Строков // Бюллетень транспортной информации. - 2013. - № 1. - С. 030-032.

46. Замковой, А. А. Стратегическое прогнозирование потоков нефтегрузов на участках сети железных дорог: специальность 08.00.05 «Экономика и управление народным хозяйством» : диссертация ... кандидата экономических наук / Замковой Алексей Анатольевич. - Ростов-на-Дону. - 2013.

- 157 с.

47. Зубаревич, Н. В. Регионы России : неравенство, кризис, модернизация / Н. В. Зубаревич. - Москва : Независимый институт социальной политики, 2010. - 160 с.

48. Зубаревич, Н. В. Регионы России в конце 2023 г.: Удалось ли преодолеть кризисный спад? / Н. В. Зубаревич // Вопросы теоретической экономики. - 2024. - № 1 (22) - С. 34-47.

49. Инфраструктура пространственного развития РФ: транспорт, энергетика, инновационная система, жизнеобеспечение / под ред. О. В. Тарасовой. - Новосибирск : Изд-во ИЭОПП СО РАН, 2020. - 456 с.

50. Использование метода межотраслевого баланса для научного обоснования стратегического развития железнодорожной системы России: коллективная монография / В. В. Ивантер и др. - Москва : УП Принт, 2015. -204 с.

51. Кондратьев, Н. Д. Большие циклы конъюнктуры и теория предвидения. Избранные труды / Н. Д. Кондратьев. - Москва : Экономика, 2002.

- 765 с.

52. Костин, А. В. База знаний как инструментарий решения задач в экономической, социальной и производственной сферах / А. В. Костин;

ответственный редактор М. А. Ягольницер. - Новосибирск : Изд-во ИЭОПП СО РАН, 2023. - 160 с.

53. Ксенофонтов, М. Ю. Посткризисное восстановление экономики и основные направления прогноза социально-экономического развития России на период до 2035 г.: научный доклад / М. Ю. Ксенофонтов; под ред. члена-корреспондента РАН А. А. Широва. - Москва : Наука, 2020. - 152 с.

54. Кузнецов, А. П. Методические основы управления грузовыми перевозками в транспортных системах / А. П. Кузнецов. - Москва : ВИНИТИ РАН, 2002. - 276 с.

55. Кузнецов, Б. Л. Теория синергетического развития экономических систем / Б. Л. Кузнецов. - Набережные Челны : Изд-во Камской гос. инженерно-экономической акад., 2010. - 132 с.

56. Куренков, П. В. Взаимоотношения между субъектами рынка транспортных услуг при грузовых международных перевозках железнодорожным транспортом / П. В. Куренков // Бюллетень транспортной информации. - 1996. - № 10. - С. 34-37.

57. Лавровский, Б. Л. Россия: макроэкономические и региональные тренды / Б. Л. Лавровский, Е. А. Горюшкина. - Новосибирск : НГТУ, 2024. -178 с.

58. Лапидус, Б. М. На пороге решающего этапа реформирования железнодорожного транспорта / Лапидус Б. М. - Москва : Экономика железных дорог, 2002. - № 12. - С. 8-16.

59. Лапидус, Б. М. Экономические проблемы управления железнодорожным транспортом России в период становления рыночных отношений / Лапидус Б. М. - Москва : Издательство МГУ, 2001. - 304 с.

60. Левицкая, Л. П. Математико-статистические методы стратегического управления производственными системами железнодорожного транспорта / Л. П. Левицкая. - Москва : МИИТ, 2009. - 95 с.

61. Левицкая, Л. П. Системный подход к управлению производственно-экономическими процессами / Л. П. Левицкая, М. М. Строков // Экономика железных дорог. - 2008. - С. 32-42.

62. Леонтьев, В. Экономические эссе. Теория исследования, факты и политика / В. Леонтьев. - Москва : Политиздат, 1990. - 415 с.

63. Луговской, Р. А. Планирование и регулирование социально-экономического развития России / Р. А. Луговской, Т. Б. Цветкова. - Москва : Изд-во РГГМУ, 2011. -110 с.

64. Лукашин, Ю. Л. Адаптивная эконометрика. Нелинейные адаптивные регрессионные модели / Ю. Л. Лукашин // Вопросы статистики. - 2006. - № 6. -С. 37-45.

65. Лычкина, Н. Н. Системы принятия решений в задачах социально-экономического развития регионов / Н. Н. Лычкина // Компьюлог. - 1999. -№ 2(32). - С. 11-18.

66. Лычкина, Н. Н. Технологические возможности современных систем моделирования / Н. Н. Лычкина // Банковские технологии. - 2000. - № 9. - С. 6063.

67. Магнус, Я. Р. Эконометрика. Начальный курс / Я. Р. Магнус, П. К. Катышев, А. А. Пересецкий. - Москва : Дело, 2004. - 504 с.

68. Мачерет, Д. А. Планирование и регулирование работы железнодорожного транспорта / Д. А. Мачерет // Экономика железных дорог. -1999. - № 1. - С. 25-31.

69. Мачерет, Д. А. Экономическое планирование и регулирование на основе рыночных индикаторов / Д. А. Мачерет // Ж.-д. транспорт. Сер. Маркетинг и коммерческая деятельность ЭИ. - 1997. - № 2. - С. 1-15.

70. Митусова, А. В. Влияние макроэкономических индикаторов на прогнозирование грузовой базы железнодорожных перевозок / А. В. Митусова, Е. В. Дмитриева // В сборнике: Тренды экономического развития транспортного комплекса России: форсайт, прогнозы и стратегии Труды национальной научно-

практической конференции, Москва. - Москва : Российский университет транспорта (МИИТ), 2022. - С. 169-173.

71. Митусова, А. В. Подходы к прогнозированию региональных железнодорожных перевозок в разрезе укрупненной номенклатуры грузов / А. В. Митусова, Е. В. Дмитриева // Бюллетень ученого совета АО «ИЭРТ». -2023. - № 8-2. - С. 54-58.

72. Митусова, А. В. Роль транспортной стратегии и макроэкономических показателей в прогнозировании грузовой базы железнодорожных перевозок / А. В. Митусова, Е. В. Дмитриева // Логистика. -2022. - № 11-12. - С. 25-27.

73. Могилат, А. Н. Оценка потенциала взаимной торговли стран Единого экономического пространства при помощи гравитационной модели торговли между регионами России / А. Н. Могилат, В. А. Сальников // НЭА. -2015. - № 3. - С. 80-108.

74. Модели и методы прогнозирования: Азиатская Россия в экономике страны / под ред. А. О. Баранова, В. И. Суслова. - Новосибирск : Изд-во ИЭОПП СО РАН, 2023. - 436 с.

75. Моргунова, О. В. Проблемы сезонной корректировки данных / О. В. Моргунова, А. А. Скроботов, М. Ю. Турунцева // Российское предпринимательство. - 2016. - № 1. - С. 115-124.

76. Невская, Н. А. Макроэкономическое планирование и прогнозирование: Учебник и практикум для академического бакалавриата / Н. А. Невская. - Люберцы : Юрайт, 2016. - 542 с.

77. Ожегов, С. И. Толковый словарь русского языка // С. И. Ожегов, Н. Шведова. - Москва : Азъ, 2010. - 824 с.

78. Орлов, A. B. Макроэкономика. Учебное пособие / А. В. Орлов. -Москва : МИИТ. - 1999 г. - 71 с.

79. Официальный сайт Банка России - URL: cbr.ru [Дата обращения: 23.04.2022].

80. Официальный сайт ГТЛК - URL : https://www.gtlk.ru/ [Дата обращения: 01.03.2023].

81. Официальный сайт Росстата - URL: rosstat.ru [Дата обращения: 05.06.2023].

82. Персианов, В. А. Моделирование транспортных систем /

B. А. Персианов, К. Ю. Скалов, Н. С. Усков. - Москва : Транспорт, 1972. - 208 с.

83. Пехтерев, Ф. С. Повышение конкурентоспособности российских железных дорог поиск новых технических и технологических решений // Экономика железных дорог / Ф. С. Пехтерев. - 2008. - № 1. - С. 19-27.

84. Пехтерев, Ф. С. Стратегия развития железнодорожного транспорта в Российской Федерации до 2030 года гарантия транспортного обеспечения регионов России / Ф. С. Пехтерев // Экономика железных дорог. - 2008. - № 2. -

C. 14-20.

85. Подсорин, В. А. Экономика инноваций на транспорте: монография / В. А. Подсорин, Н. П. Терешина. - Москва : Российский университет транспорта (МИИТ) - 2019. - 401 с.

86. Портер, М. Конкурентная стратегия: методика анализа отраслей и конкурентов / М. Портер. - Москва : Альпина Бизнес Букс, 2005. - 454 с.

87. Прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на 2023 год и на плановый период 2024 и 2025 годов. - URL: https://www.economy. gov.ru/material/file/ea2fd3ce38f2e28d51c312acf2be0917/prog noz_socialno_ekonom_razvitiya_rf_2023-2025.pdf [Дата обращения 21.11.2022].

88. Прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2024 года от 30 сентября 2019 года. - URL: https://www.economy.gov.ru/material/file/450ce3f2da1ecf8a6ec8f4e9fd0cbdd3/Prog noz2024.pdf [Дата обращения 01.02.2022].

89. Протокол Правительства Российской Федерации от 22 ноября 2018 года №34, р. 2. об утверждении Прогноза социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2036 года - URL:

https://www.economy.gov.ru/material/file/a5f3add5deab665b344b47a8786dc902/pro gnoz2036.pdf [Дата обращения 11.11.2021].

90. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 11 февраля 2021 года № 312-р «Стратегия развития лесного комплекса Российской Федерации до 2030 года». - URL: http://static.government.ru/media/fLles/pFdqtWFH8y9SfQiDE0Xnwd8eXWoJJMYB. pdf [Дата обращения 06.12.2021].

91. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 13 июня 2020 года № 1582-р «Программа развития угольной промышленности России до 2035 года». - URL: http://static.government.ru/media/files/OoKX6PriWgDz4CNNAxwIYZEE6zm6I52S. pdf [Дата обращения 11.02.2022].

92. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 13 февраля

2019 г. № 207-р «Стратегия пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года». - URL: http://static.government.ru/media/files/UVAlqUtT08o60Rkto0Xl22JiAe7irNxc.pdf [Дата обращения 21.11.2021 ].

93. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 22 декабря 2018 года № 2914-р «Стратегия развития минерально-сырьевой базы Российской Федерации до 2035 года». - URL: http: //static. government.ru/media/files/WXRSEBj 6j nRWNrumRkDakLcqfAzY 14VE .pdf [Дата обращения 17.03.2022].

94. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 24 сентября

2020 г. № 2464-р «Национальная программа социально-экономического развития Дальнего Востока на период до 2024 года и на перспективу до 2035 года». - URL: http://static.government.ru/media/files/NAlSPJ8QMRZUPd9LIMWJoeVhn1l6eGqD. pdf [Дата обращения 21.04.2022].

95. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 25 января 2018 года № 84-р «Стратегия развития промышленности по обработке,

утилизации и обезвреживанию отходов производства и потребления на период до 2030 года». - URL:

http://static.government.ru/media/files/y8PMkOGZLfbY7jhn6QMruaKoferAowzJ.pd f [Дата обращения 21.12.2021].

96. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 27 ноября 2021 года № 3363-р «Транспортная стратегия Российской Федерации до 2030 года с прогнозом на период до 2035 года» - URL: http://static.government.ru/media/files/7enYF2uL5kFZl00p0hLl0nUT91RjCbeR.pd f [Дата обращения 05.03.2022].

97. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 29 марта 2018 г. № 532 «Об утверждении «дорожной карты» по развитию производства минеральных удобрений на период до 2025 года». - URL: http://government.ru/docs/31896/ [Дата обращения 07.02.2022].

98. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 30 сентября 2018 г. № 2101-р «Об утверждении комплексного плана модернизации и расширения магистральной инфраструктуры на период до 2024 г.». - URL: http://government.ru/docs/34297/ [Дата обращения 04.03.2022].

99. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 6 июня 2020 года № 1512-р «Стратегия развития обрабатывающей промышленности до 2024 года и на период до 2035 года». - URL: http://static.government.ru/media/files/0w77Aau6I0SEIuQqYnvR4tGMCy6rv6Qm. pdf [Дата обращения 25.02.2022].

100. Резер, С. М. Оптимизация процессов перевозок на железных дорогах. Итоги науки и техники. Организация управления транспортом. Том 2 / C. М. Резер. - Москва : ВИНИТИ. - 1980. - С. 3-20.

101. Садовникова, Н. А. Анализ временных рядов и прогнозирование / Н. А. Садовникова, Р. А. Шмойлова. - Москва : МФПУ Синергия. - 2016. - 152 c.

102. Самуэльсон, Пол Э. Экономика, 18-е издание: пер. с англ / Пол Э. Самуэльсон, Вильям Д. Нордхаус. - Москва : ООО «И.Д. Вильяме», 2010. -1360 с.

103. Смехов А. А. Управление грузовой и коммерческой работой на железнодорожном транспорте /А. А. Смехов. - Москва : Транспорт, 1990. - 359 с.

104. Соколов, Ю. И., Экономические проблемы развития и взаимодействия железнодорожного и автомобильного транспорта / Ю. И. Соколов, Т. В. Богданова, Г. В. Бубнова. - Москва : РУТ МИИТ, 2023. -239 с.

105. Солодилова, Н. Прогнозирование инвестиционного потенциала предпринимательства в регионе / Н. Солодилова, Р. Маликов, К. Гришин // Общество и экономика. - 2016. - № 3. - С. 79-95.

106. Стратегическое планирование на железнодорожном транспорте / Н. П. Терешина и др. - Москва : МИИТ, 2002. - 267 с.

107. Сценарные условия функционирования экономики Российской Федерации и основные параметры прогноза социально-экономического развития Российской Федерации на 2024 год и на плановый период 2025 и 2026 годов. -URL:

https://www.economy.gov.ru/material/file/84160d2bccf279283f5b1b8c6da231cb/sce narnye usloviya 2023.pdf [Дата обращения 15.05.2023].

108. Терешина, Н. П. Анализ рынка грузовых перевозок и факторов, определяющих современные тренды развития транспортного комплекса / Н. П. Терешина, Е. В. Дмитриева, А. П. Маслова // Логистика. - 2023. -№ 10 (203). - С. 15-19.

109. Терешина, Н. П. Модели объемов выпуска продукции при прогнозировании ж/д грузоперевозок / Н. П. Терешина, Е. В. Дмитриева, А. П. Маслова // Морские порты. - 2023. - № 5. - С. 60-63.

110. Терешина, Н. П. Особенности применения моделей объемов отраслевого выпуска при прогнозировании железнодорожных грузовых перевозок / Н. П. Терешина, Е. В. Дмитриева, А. П. Маслова // Транспортное дело России. - 2023. - № 3. - С. 57-59.

111. Терешина, Н. П. Стратегические приоритеты и методы прогнозирования объемов и структуры грузовых перевозок / Н. П. Терешина,

A. В. Митусова, Е. В. Дмитриева // Транспортное дело России. - 2022. - № 5. -С. 162-164.

112. Терешина, Н. П. Стратегические приоритеты управления конкурентоспособностью транспортного комплекса / Н. П. Терешина,

B. А. Подсорин, В. В. Жаков // В сборнике XII международной конференции: Управление развитием крупномасштабных систем, г. Москва. - Москва : Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, 2019. - С. 688-690.

113. Тихомиров, А. А. Перспективы развития железнодорожной инфраструктуры и логистики на Дальнем Востоке / А. А. Тихомиров, Е. В. Дмитриева // Логистика. - 2022. - № 10. - С. 35-37.

114. Томпсон, А. А. Стратегический менеджмент. Искусство разработки и реализации стратегии / А. А. Томпсон, А. Дж Стрикленд. - Москва : Банки и биржи, 2008. - 576 с.

115. Указ Президента Российской Федерации от 16.01.2017 г. № 13 «Об утверждении Основ государственной политики регионального развития Российской Федерации на период до 2025 года». - URL: http: //www. kremlin. ru/acts/bank/41641 [Дата обращения 20.01.2022].

116. Усков, Н. С. Организация управления территориальными производственно-транспортными комплексами / Н. С. Усков. - Москва : Гос. унт упр., 1999. - 319 с.

117. Фатхутдинов, P. A. Управление конкурентоспособностью организаций / Р. А. Фатхутдинов. - Москва : Эксмо, 2004. - 397 с.

118. Федеральный закон РФ «О стратегическом планировании в Российской Федерации» (с изм. и доп. от 17.02.2023) - URL: http://www.consultant.ru/document/cons doc LAW 164841/ [Дата обращения 20.05.2022].

119. Шарп, У. Инвестиции: пер. с англ / У. Шарп, Г. Александер, Дж. Бэйли. - Москва : ИНФРА-М, 2018. - 1028 с.

120. Широв, А. А. Межотраслевая макроэкономическая модель как ядро комплексных прогнозных расчетов /А. А. Широв, А. А. Янтовский // Проблемы прогнозирования. - 2014. - №3 (144). - С. 18-32.

121. Широв, А. А. Обоснование возможных сценариев долгосрочного развития российской экономики /А. А. Широв, М. С. Гусев, А. А. Янтовский // Всероссийский экономический журнал ЭКО. - 2012. - № 6(456). - С.60-81.

122. Широв, А. А. Согласование отраслевых стратегий как элемент комплексного народнохозяйственного прогноза (на примере электроэнергетики и железнодорожного транспорта) /А. А. Широв, А. А. Янтовский // Проблемы прогнозирования. - 2008. - № 5. - С. 20-36.

123. Ширяев, В. И. Принятие решений: Прогнозирование в глобальных системах / В. И. Ширяев. - Москва : КД Либроком, 2010. - 176 с.

124. Штофер, Г. А. Оценка эффективности функционирования региона: основы понятийного и методического аппарата / Г. А. Штофер // Экономика строительства и природопользования. - 2017. - № 1 (62). - С. 16-20.

125. Шувалов, В. Е. Районирование в российской социально-экономической географии: современное состояние и направления развития / В. Е. Шувалов // Региональные исследования. - 2015. - № 3 (49). - С. 33-38.

126. Экономика и управление цифровой трансформацией экономических систем : монография / А. А. Алетдинова, А. В. Бабкин, О. С. Близнюк и др. ; под ред. д-ра экон. наук, проф. А. В. Бабкина. - Санкт-Петербург : ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2024. - 618 с.

127. Энергетическая стратегия Российской Федерации на период до 2035 года. - URL: http://government.ru/docs/all/128340/ [Дата обращения 14.02.2022].

128. Abdelwahab, W. Elasticities of mode choice probabilities and market elasticities of demand: evidence from a simultaneous mode choice/shipment-size freight transport model / W. Abdelwahab // Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review. - 1998. - P. 257-266.

129. Adams, F. G. Econometric modeling of world commodity policy / F. G. Adams, J. R. Behrman. - Toronto : Lexington Books, 1978. - 223 p.

130. Adams, F. G. An Economic-Linear Programming Model of the U.S. Petroleum Refining Industry / F. G. Adams, J. M. Griffin // Journal of the American Statistical Association. - 1972. - Vol. 67, No. 339. - P. 542-551.

131. Alsmiller, R. G. A model of the world oil market with an OPEC cartel / R. G. Alsmiller, J. E. Horwedel // Energy. - 1985. - Vol. 10, No. 10. - P. 1089-1102.

132. Anderson, M. Do national borders really matter? Canada - US regional trade reconsidered / M. Anderson, S. Smith // Review of international Economics. -1999. - Vol. 7, No. 2. - P. 219-227.

133. Askari, H. An oil demand and supply model incorporating monetary policy/ H. Askari, N. Krichene // Energy. - 2010. - No. 35. - P. 2013-2021.

134. Baier, S. L. Bonus vetus OLS: A simple method for approximating international trade-cost effects using the gravity equation / S. L. Baier, J. H. Bergstrand //Journal of International Economics. - 2009. - Vol. 77, No.1. - P. 77-85.

135. Bewley, R. A. The direct estimation of the equilibrium response in a linear dynamic model / R. A. Bewley // Economics Letters. - 1979. - Vol. 3, No. 4. - P. 357361.

136. Bocoum, B. Modelling the economic impacts of further mineral processing: the case of Zambia and Morocco / B. Bocoum, W. C. Labys // Resources Policy. - 1993. - Vol. 19, No. 4. - P. 247-263.

137. Breeden, D. Consumption, production, inflation and interest rates / D. Breeden // Journal of Financial Economics. - 1986. - No. 16. - P. 3-39.

138. Brooke, A. D. GAMS / A. D. Brooke, D. Kendrick, A. Meerus // San Francisco Scientific Press. - 1998. - Vol. 23, No. 3. - P. 10-11.

139. Brunhes-Lesage, V. Nowcasting the French index of industrial production: A comparison from bridge and factor models / V. Brunhes-Lesage, O. Darne // Economic Modelling. - 2012. - P. 2174-2182.

140. Burrows, J. C. Cobalt: An Industry Analysis / J.C. Burrows. Massachusetts : Heath Lexington, 1971. - 218 p.

141. Chaney, T. The gravity equation in international trade: An explanation / T. Chaney // Journal of Political Economy. - 2018. - Vol. 126, No. 1. - P. 150-177.

142. Chedid, R. A supply model for crude oil and natural gas in the Middle East / R. Chedid, M. Kobrosly, R. Ghajar // Energy policy. - 2007. - Vol. 35, No. 4. - 2007. - P. 2096-2109.

143. Christ, C. The Cowles Commission's Contributions to Econometrics at Chicago /C. Christ // Journal of Economic Literature. - 1994. - Vol. 32, No. 1. - P. 3059.

144. Corradini, R. A set of state space models at an high disaggregation level to forecast Italian Industrial Production / R. Corradini // Munich Personal RePEc Archive. - 2018. - P. 1-15.

145. Cremer, J. Models of the Oil Market / J. Cremer, D. Salehi-Isfahani. Blacksburg: Harwood Academic Publishers, 1991. - 118 p.

146. Dantzig, G. B. Linear Programming and Extensions / G. B. Dantzig. Princeton: Princeton University Press, 1963. - 656 p.

147. Desai, M. An Econometric Model of the World Tin Economy / M. Desai // Econometrica. - 1966. - Vol. 34, No. 1. - P. 105-134.

148. Friedlaender, A. A Derived Demand Function for Freight Transportation Vol. 62, No. 3. - 1980. / A. Friedlaender, R. Spady // Available at: https://www.academia.edu/97811912/A Derived Demand Function for Freight Tr ansportation An Update of the 1980 Friedlaender Spady Analysis TAccesed Oct 25, 20211

149. Haftendorn, C. Modeling and analysis of the international steam coal trade / C. Haftendorn, F. Holz // The Energy Journal. - 2010. - P. 205-229.

150. Hallam, D. Econometric Modeling of Agricultural Commodity Markets /D. Hallam. London : Routledge, 1990. - 191 p.

151. Hassani, H. Forecasting European industrial production with singular spectrum analysis / H. Hassani, S. Heravi, A. Zhigljavskya // International Journal of Forecasting. - 2009. - P. 103-118.

152. Helble, M. Border effect estimates for France and Germany combining international trade and intranational transport flows / M. Helble // Review of World Economics. - 2007. - Vol. 143, No. 3 - P. 433-463.

153. Hood, W. C. Studies in Econometric Method. 14th ed / W. C. Hood, T. C. Koopmans. New York : John Wiley & Sos, Inc., 1953. - 345 p.

154. Holt, C. C. Forecasting trends and seasonals by exponentially weighted averages / C. C. Hol // Carnegie Institute of Technology, Pittsburgh, ONR memorandum. - 2004 - Vol. 20. - P. 5-10.

155. Jarrett, F. G. Statistical Study of Livestock Production and Marketing / F. G. Jarrett, C. A. Hildreth. New York: John Wiley & Sons, Inv., 1955. - 166 p.

156. Labys, W. C. Commodity Price Fluctuations: a Century of Analysis / W. C. Laby // WVU Regional Research Institute Paper Series. - 2005. - No. 1. - P. 145.

157. Leamer, E. E. The commodity composition of international trade in manufactures: An empirical analysis / E. E. Leamer // Oxford Economic Papers. -1974. - Vol. 26, No. 3. - P. 350-374.

158. Lin C. Y., Estimating supply and demand in the world oil market. - 2011.

- Vol. 34, No. 1. - 33 p / C. Y. Lin // Available at: https://clinlawell.dyson.cornell.edu/oil mkt sd paper.pdf rAccesed Nov 05, 20211

159. Lord, M. J. Imperfect Competition and International Commodity Trade: Theory, Dynamics, and Policy Modelling / M. J. Lord. Oxford : Clarendon Press, 1991.

- 440 p.

160. Louhela, T. Estimation of interregional trade for Finnish regions in 1996 and 2002-freight flow and gravity approaches. - 2006 / T. Louhela // Available at] https://www.econstor.eu/bitstream/10419/118212/1/ERSA2006 114.pdf rAccesed Nov 12, 20211

161. MacAwoy, P. W. Alternative regulatory policies for dealing with the natural gas shortage / P. W. MacAwoy, R. S. Pindyk // The Bell Journal of Economics and Management Science. - 1973. - Vol. 2, No. 4. - P. 454-498.

162. McCallum, J. National borders matter: Canada-US regional trade patterns / J. McCallum // The American Economic Review. - 1995. - Vol. 85, No. 3. - P. 615623.

163. McLeod, A. I. Diagnostic checking ARMA time series models using squared-residual autocorrelations / A. I. McLeod, W. K. Li // Journal of Time Series Analysis. - 1983. -Vol. 4, No. 4. - P. 269-273.

164. Oum, H. Cross Sectional Study of Freight Transport Demand and Rail-Truck Competition in Canada / H. Oum // Bell Journal of Economics, The RAND Corporation. - 1979. - Vol. 10(2). - P. 463-482.

165. Park, S. H. An input-output framework for analysing energy consumption / S. H. Park // Energy Economics. - 1982. - Vol. 4, No. 2. - P. 105-110.

166. Pindyck, R. Gains to Producers from the Cartelization of Exhaustible Resources / R. Pindyck // The Review of Economics and Statistics. - 1978. - Vol. 60, No. 2. - P. 238-251.

167. Portugal-Perez, A. Export performance and trade facilitation reform: Hard and soft infrastructure / A. Portugal-Perez, J. S. Wilson // World development. - 2012. - Vol. 40, No. 7. - P. 1295-1307.

168. Rose, A. Input-Output Analysis: The First Fifty Years / A. Rose, W. Miernyk // Economic Systems Research. - 1989. - Vol. 1, No. 2. - P. 229-271.

169. Sahebi, H. Strategic and tactical mathematical programming models within the crude oil supply chain context / H. Sahebi, S. Nickel, J. Ashayer i // A review, Computers and Chemical Engineering. - 2014. - Vol. 68 - P. 56-77.

170. Silva, J. M. C. S. The log of gravity / J. M. C. S. Silva, S. Tenreyro // The Review of Economics and statistics. - 2006. - Vol. 88, No. 4. - P. 641-658.

171. Simangunsong, B. C. International demand equations for forest products: a comparison of methods / B. C. Simangunsong, J. Buongiorno // Scandinavian Journal of Forest Research. - 2001. - Vol. 16, No. 2. - P. 155-172.

172. Trieu, L. H. A Model of the World Uranium Market / L. H. Trieu, E. Savage, G. Dwyer // Energy Policy. - 1994. - Vol. 4., No. 22. - P. 317-329.

173. Wagner, H. M. Principles of Operations Research / H. M. Wagner. -Englewood Cliffs : Prentice Hall, 1969. - 489 p.

174. Wolf, H. C. International home bias in trade / H. C. Wolf // Review of economics and statistics. - 2000. - Vol. 82, No. 4. - P. 555-563.

175. World Customs Administration of China // Available at: http://www.customs.gov.cn/ rAccesed Jul 25, 20231.

ПРИЛОЖЕНИЕ А РАССЧИТАННЫЕ ТЕМПЫ РОСТА ВРП И МЕЖРЕГИОНАЛЬНЫЕ

ГРУЗОВЫЕ ПЕРЕВОЗКИ

Таблица А.1 - Темпы роста ВРП в рамках базового варианта (в среднем за период, %)

2016-2021 2022-2025 2026-2030 2031-2036

Российская Федерация 101,6% 101,2% 101,4% 101,6%

Центральный федеральный округ 100,1% 101,0% 101,6% 101,6%

Белгородская область 100,3% 100,6% 100,5% 101,2%

Брянская область 100,3% 100,8% 100,9% 101,5%

Владимирская область 100,7% 101,2% 100,9% 101,6%

Воронежская область 101,1% 101,6% 101,6% 102,4%

Ивановская область 100,4% 101,3% 100,9% 101,4%

Калужская область 100,6% 101,1% 101,0% 101,2%

Костромская область 99,7% 100,5% 100,2% 101,0%

Курская область 100,4% 101,0% 101,1% 101,2%

Липецкая область 100,6% 100,9% 101,3% 102,0%

Московская область 101,3% 101,1% 101,3% 102,0%

Орловская область 100,3% 100,8% 101,1% 101,4%

Рязанская область 100,3% 100,8% 100,7% 101,4%

Смоленская область 100,5% 101,1% 100,9% 101,7%

Тамбовская область 100,7% 101,1% 101,4% 102,1%

Тверская область 100,8% 101,4% 101,2% 101,3%

Тульская область 100,8% 101,2% 101,1% 101,3%

Ярославская область 100,5% 101,2% 100,8% 101,6%

г. Москва 100,1% 100,8% 100,4% 101,3%

Северо-Западный федеральный округ 102,4% 100,1% 99,0% 99,0%

Республика Карелия 101,4% 99,8% 98,4% 101,3%

Республика Коми 100,4% 99,6% 98,0% 100,8%

Вологодская область 102,4% 99,7% 99,2% 102,1%

Калининградская область 102,1% 99,3% 99,0% 102,1%

Ленинградская область 102,9% 100,1% 99,5% 102,3%

Мурманская область 102,7% 100,1% 99,3% 102,1%

Новгородская область 101,7% 99,3% 98,3% 101,3%

Псковская область 102,4% 100,0% 99,1% 102,1%

г. Санкт-Петербург 102,6% 100,0% 98,9% 102,0%

Южный федеральный округ 104,1% 102,7% 102,8% 102,1%

Республика Адыгея 103,6% 102,5% 102,9% 102,2%

Республика Калмыкия 102,2% 101,6% 101,8% 101,3%

2016-2021 2022-2025 2026-2030 2031-2036

Республика Крым 104,0% 102,8% 103,0% 102,3%

Краснодарский край 103,7% 102,4% 102,7% 102,0%

Астраханская область 102,6% 101,8% 102,7% 101,9%

Волгоградская область 103,1% 102,1% 102,7% 102,0%

Ростовская область 103,8% 102,6% 102,8% 102,1%

г. Севастополь 105,7% 104,4% 104,3% 103,3%

Северо-Кавказский федеральный округ 101,9% 102,3% 102,5% 102,5%

Республика Дагестан 101,8% 102,3% 102,3% 103,1%

Республика Ингушетия 103,4% 103,4% 103,2% 102,9%

Кабардино-Балкарская Республика 101,8% 102,2% 102,2% 102,2%

Карачаево-Черкесская Республика 102,5% 102,4% 102,4% 102,1%

Республика Северная Осетия - Алания 102,6% 103,2% 103,0% 102,1%

Чеченская Республика 103,3% 103,2% 103,2% 103,3%

Ставропольский край 102,1% 102,4% 102,2% 102,0%

Приволжский федеральный округ 102,8% 101,4% 101,6% 101,7%

Республика Башкортостан 102,3% 101,1% 100,4% 101,5%

Республика Марий Эл 102,0% 100,9% 100,1% 101,3%

Республика Мордовия 102,4% 101,5% 100,9% 101,9%

Республика Татарстан 103,0% 101,7% 101,0% 102,1%

Удмуртская Республика 101,6% 100,6% 99,8% 100,9%

Чувашская Республика 103,3% 101,8% 100,8% 101,9%

Пермский край 102,3% 101,3% 100,5% 101,6%

Кировская область 102,5% 101,3% 100,7% 101,7%

Нижегородская область 103,3% 101,7% 100,8% 101,9%

Оренбургская область 102,0% 101,1% 100,3% 101,5%

Пензенская область 102,3% 101,1% 100,7% 101,7%

Самарская область 102,7% 101,4% 100,5% 101,5%

Саратовская область 102,5% 101,3% 100,4% 101,5%

Ульяновская область 103,3% 101,9% 101,0% 102,1%

Уральский федеральный округ 101,6% 101,0% 100,3% 101,3%

Курганская область 101,3% 100,8% 100,1% 101,2%

Свердловская область 102,0% 101,2% 100,5% 101,6%

Тюменская область 100,8% 100,5% 100,3% 101,2%

Челябинская область 101,6% 100,9% 100,5% 101,6%

Сибирский федеральный округ 101,0% 100,3% 101,0% 101,3%

2016-2021 2022-2025 2026-2030 2031-2036

Республика Алтай 102,1% 101,1% 101,3% 101,7%

Республика Хакасия 99,8% 99,6% 101,8% 100,4%

Алтайский край 101,3% 100,6% 101,8% 101,3%

Красноярский край 101,8% 101,1% 101,3% 101,7%

Иркутская область 101,4% 100,7% 100,9% 101,3%

Кемеровская область 101,1% 100,5% 100,6% 101,0%

Новосибирская область 101,3% 100,4% 100,8% 101,2%

Омская область 101,1% 100,5% 100,6% 101,2%

Томская область 100,8% 100,1% 100,4% 100,9%

Дальневосточный федеральный округ 103,6% 102,1% 101,3% 101,6%

Республика Бурятия 104,0% 102,2% 101,4% 101,7%

Республика Саха (Якутия) 103,7% 102,4% 101,7% 102,0%

Забайкальский край 103,3% 101,9% 101,2% 101,7%

Камчатский край 102,8% 101,6% 101,1% 101,5%

Приморский край 103,2% 101,8% 101,2% 101,5%

Хабаровский край 103,8% 102,1% 101,2% 101,5%

Амурская область 104,0% 103,0% 102,7% 103,1%

Магаданская область 101,5% 100,8% 100,6% 100,8%

Сахалинская область 101,7% 101,0% 100,6% 100,8%

Еврейская автономная область 104,1% 102,5% 101,6% 101,9%

Чукотский автономный округ 101,3% 100,7% 100,0% 100,3%

Таблица А.2 - Основные корреспонденции перевозок грузов железнодорожным транспортом в региональном разрезе_

Регион отправления Регион назначения Объем перевозок, млн т Динамика, 2022/2017

2017 г 2022 г

Кемеровская область Приморский край 43,83 44,04 1,005

Кемеровская область Ленинградская область 32,41 36,95 1,14

Кемеровская область Краснодарский край 7,19 20,33 2,829

Белгородская область Липецкая область 18,62 19,25 1,034

Кемеровская область Мурманская область 15,38 12,38 0,805

Кемеровская область Хабаровский край 11,78 12,37 1,05

Хабаровский край Приморский край 10,31 11,49 1,114

Регион Регион Объем перевозок, млн т Динамика, 2022/2017

отправления назначения 2017 г 2022 г

Курганская область Свердловская область 12,46 11,38 0,914

Амурская область Приморский край 1,23 10,69 8,666

Мурманская область Вологодская область 10,43 10,1 0,968

Кемеровская область Белгородская область 14,23 9,92 0,697

Кемеровская область Челябинская область 9,48 9,62 1,014

Кемеровская область Алтайский край 10,08 8,52 0,845

Иркутская область Приморский край 7,46 8,23 1,104

Республика Карелия Вологодская область 5,25 8,23 1,568

Вологодская область Ленинградская область 5,35 8,08 1,511

Пермский край Санкт-Петербург 9,35 8,06 0,862

Ямало-Ненецкий автономный Ленинградская область 7,78 7,61 0,978

округ

Новосибирская область Приморский край 5,99 6,92 1,154

Кемеровская область Красноярский край 6,71 6,69 0,997

Курская область Челябинская область 6,72 6,3 0,938

Красноярский край Новосибирская область 2,04 5,79 2,838

Свердловская область Тюменская область 6,19 5,78 0,934

Липецкая область Краснодарский край 5,6 5,51 0,983

Самарская область Краснодарский край 5,43 5,5 1,013

Свердловская область Ханты- Мансийский автономный 5,98 5,33 0,892

Иркутская область Забайкальский край 7,88 5,04 0,64

Регион отправления Регион назначения Объем перевозок, млн т Динамика, 2022/2017

2017 г 2022 г

Саратовская область Краснодарский край 4,41 4,89 1,108

Амурская область Хабаровский край 2,11 4,86 2,299

Свердловская область Республика Татарстан 1,82 4,79 2,63

Красноярский край Иркутская область 4,72 4,71 0,998

Белгородская область Краснодарский край 4,59 4,54 0,989

Вологодская область Санкт-Петербург 3,78 4,54 1,203

Кемеровская область Липецкая область 3,82 4,41 1,153

Ставропольский край Краснодарский край 5,73 4,33 0,755

Кемеровская область Свердловская область 3,95 4,26 1,078

Новгородская область Ленинградская область 3,79 4,22 1,111

Республика Хакасия Приморский край 4,74 4,21 0,888

Республика Хакасия Краснодарский край 0,42 4,06 9,583

Алтайский край Омская область 4,44 4,03 0,909

Республика Коми Вологодская область 3,65 4,01 1,099

Волгоградская область Краснодарский край 7,35 3,98 0,541

Республика Бурятия Хабаровский край 3,99 3,97 0,996

Новосибирская область Ленинградская область 0,74 3,92 5,306

Ярославская область Ленинградская область 3,43 3,88 1,131

Республика Саха (Якутия) Хабаровский край 1,86 3,84 2,068

Республика Башкортостан Краснодарский край 3,33 3,8 1,142

Свердловская область Челябинская область 3,96 3,62 0,916

Регион отправления Регион назначения Объем перевозок, млн т Динамика, 2022/2017

2017 г 2022 г

Пермский край Ленинградская область 3,39 3,61 1,067

Иркутская область Республика Бурятия 3,42 3,55 1,039

Оренбургская область Краснодарский край 5,04 3,55 0,703

Ростовская область Краснодарский край 3,8 3,4 0,896

Республика Хакасия Ленинградская область 1,68 3,39 2,014

Мурманская область Ленинградская область 2,47 3,38 1,368

Ростовская область Белгородская область 3 3,35 1,117

Оренбургская область Саратовская область 1,92 3,32 1,727

Республика Коми Свердловская область 3,06 3,29 1,076

Кемеровская область Вологодская область 2,78 3,25 1,171

Рязанская область Ленинградская область 3,63 3,24 0,894

Республика Саха (Якутия) Приморский край 5,2 3,24 0,623

Челябинская область Свердловская область 3,46 3,2 0,924

Республика Татарстан Ленинградская область 3,63 3,16 0,87

Курская область Брянская область 2,31 3,09 1,342

Республика Хакасия Кемеровская область 2,89 3,08 1,064

Тюменская область Ленинградская область 3,04 3,07 1,011

Мурманская область Саратовская область 2,8 3,06 1,095

Приморский край Московская область 1,37 3,06 2,232

Республика Татарстан Санкт-Петербург 1,56 2,99 1,916

Белгородская область Тульская область 3,42 2,99 0,875

Регион отправления Регион назначения Объем перевозок, млн т Динамика, 2022/2017

2017 г 2022 г

Челябинская область Оренбургская область 2,03 2,97 1,459

Ленинградская область Московская область 2,05 2,97 1,444

Омская область Ленинградская область 1,69 2,87 1,701

Кемеровская область Смоленская область 13,92 2,84 0,204

Челябинская область Республика Татарстан 3,64 2,83 0,778

Красноярский край Алтайский край 3,05 2,8 0,917

Алтайский край Липецкая область 3 2,76 0,921

Курская область Оренбургская область 3,34 2,73 0,818

Нижегородская область Ленинградская область 3,26 2,69 0,825

Челябинская область Краснодарский край 2,47 2,68 1,087

Республика Башкортостан Челябинская область 2,26 2,62 1,161

Красноярский край Забайкальский край 2,82 2,6 0,924

Еврейская Автономная область Приморский край 1,65 2,6 1,581

Красноярский край Приморский край 3,85 2,6 0,676

Ярославская область Санкт-Петербург 2,22 2,54 1,144

Свердловская область Ямало-Ненецкий автономный округ 1,48 2,54 1,718

Республика Бурятия Приморский край 4,74 2,47 0,522

Липецкая область Санкт-Петербург 2,08 2,47 1,188

Алтайский край Кемеровская область 1,62 2,45 1,51

Регион отправления Регион назначения Объем перевозок, млн т Динамика, 2022/2017

2017 г 2022 г

Белгородская область Вологодская область 2,02 2,44 1,21

Кемеровская область Брянская область 3,76 2,41 0,641

Ленинградская область Санкт-Петербург 4,43 2,41 0,543

Кемеровская область Новосибирская область 7,5 2,39 0,319

Республика Карелия Владимирская область 0,66 2,37 3,589

Белгородская область Курская область 0,79 2,37 3,009

Кемеровская область Калининградская область 2,2 2,34 1,063

Курская область Краснодарский край 0,69 2,29 3,337

Ханты-Мансийский автономный округ Ленинградская область 1,48 2,28 1,544