Заходякин Глеб Викторович, Стрижак Дмитрий Юрьевич

Прогнозирование и стратегическое планирование развития
Московского транспортного узла на основе метода системной
динамики
Заходякин Глеб Викторович, Стрижак Дмитрий Юрьевич
Национальный исследовательский университет - Высшая школа экономики
Московский регион в современной России является крупнейшим центром деловой
активности. Исторически регион расположен на пересечении международных транспортных
коридоров Север-Юг и Запад-Восток, и поэтому является также и главным логистическим центром
страны, в котором происходит перераспределение большинства грузовых потоков. Высокий спрос
на логистические услуги – транспортировку и хранение товаров - привлекает в эту отрасль
значительные инвестиции, а проекты строительства новых складских мощностей заложены в
стратегические программы развития Московской области. Однако необходимо понимать, что
значительное увеличение складских мощностей приносит не только рабочие места и налоговые
отчисления, но и дополнительные транспортные потоки. Фактическое неиспользование речного
транспорта, ограниченная мощность железнодорожных путей сообщения, повсеместное
использование грузового автомобильного транспорта, как основного способа перемещения
грузов, в сочетании с растущим парком личных автомобилей ставит регион на грань
транспортного коллапса. Ситуация усугубляется недальновидным развитием логистической
инфраструктуры региона со стороны частных компаний - тяготением объектов к основному центру
сбыта – Москве, направление многих региональных грузов на перераспределение через
московские склады, а также отсутствие четкого регулирования развития логистических объектов в
регионе со стороны государства, привели к ситуации крайней перегруженности основных
транспортных артерий Московского региона.
При планировании и регулировании развития логистических мощностей необходимо
производить комплексный анализ воздействия таких проектов на экономику региона, а также
«увязывать» их с программами развития транспортной инфраструктуры и тенденциями
социально-экономического развития. Анализ мирового опыта показал эффективность
использования для решения подобных задач системно-динамических имитационных моделей.
Метод системной динамики позволяет создавать компьютерные модели сложных систем с целью
изучения и прогнозирования их поведения в условиях множественных контуров обратной связи
между переменными модели. Так, учеными ЕС были разработаны несколько основанных на
системной динамике моделей макрологистических систем – Лигурийского логистического
кластера, порта Роттердам, транспортной системы Франции, транспортной системы Евросоюза.
Целью настоящего исследования была разработка инструмента стратегического
планирования развития логистической инфраструктуры для правительства Московской области,
позволяющего прогнозировать влияние инвестиционных решений по развитию транспортной и
складской инфраструктуры на качество логистического обслуживания и экономику региона.
C использованием пакета Vensim была разработана компьютерная имитационная модельпрототип, отражающая основные взаимосвязи факторов развития Московского транспортного
узла. Ключевыми переменными модели являются: прогноз спроса на грузоперевозки, доступность
и загрузка дорожной инфраструктуры по направлениям, парк грузовых транспортных средств
(численность и структура), доступность и загрузка складских мощностей, тарифы логистических
операторов, привлекательность складских мощностей различных классов и зон размещения для
потребителей логистических услуг. При этом прогнозы спроса на грузоперевозки и планы
развития дорожной инфраструктуры являются экзогенными факторами, а структура мощностей,
распределение грузопотоков в системе и тарифы – эндогенными. Экономическую эффективность
решений в модели позволяют оценить поступления в областной бюджет.
Основным аспектом модельного исследования являлась оценка влияния своевременной
реализации проектов развития транспортной инфраструктуры – в частности, проекта
строительства Центральной кольцевой автодороги на качество логистических услуг и
привлекательность региона для перевалки грузопотоков. Дополнительно были рассмотрены
сценарии административного регулирования транспортной ситуации в регионе путем введения
запретов на движение большегрузного транспорта – в сочетании с необходимой модернизацией
дорожной инфраструктуры, или при ее задержке/отсутствии.
Решены следующие задачи:





проведен анализ существующих программ и проектов развития логистической
инфраструктуры в регионе;
проведен анализ ситуации на рынке логистических услуг в регионе;
на основе анализа мировой практики предложен подход к моделированию и
прогнозированию грузопотоков в Московском транспортном узле;
разработаны концептуальная модель и прототип имитационной модели Московского
транспортного узла;
на основе модельного эксперимента разработаны прогнозы для различных вариантов
развития логистической инфраструктуры в регионе.
Литература
1. Акопов А.С. Системно-динамический подход в управлении инвестиционной
деятельностью нефтяной компании //Аудит и финансовый анализ. №2, 2006. – С. 153-188.
2. Каталевский Д.Ю. Основы имитационного моделирования и системного анализа в
управлении: учебное пособие. – М. : Издательство Московского университета, 2011. – 304
с.
3. Лычкина Н.Н. Компьютерное моделирование социально-экономического развития
регионов в системах поддержки принятия решений //Материалы III Международной
конференции «Идентификация систем и задачи управления» SICPRO`04, М., ИПУ РАН,
2004г.
4. Лычкина Н.Н. Имитационное моделирование экономических процессов. Учебное пособие.
– М.: Инфра-М, 2012. - 256 c.
5. Лычкина Н.Н. Системы поддержки принятия решений для региональных органов власти //
Материалы 7-ой между-народной научно-практической конференции «Актуальные
проблемы управления- 2002»
6. Путилов В.А., Горохов А.В. Системная динамика регионального развития. – Мурманск,
Пазори, 2002. – 306 с.
7. Толуев Ю.И. Применение имитационного моделирования для исследования логистических
процессов //Имитационное моделирование. Теория и практика: Сб. второй всероссийской
научно-практической конференции. – СПб.: ФГУП ЦНИИ ТС, 2005. – С. 71-76.
8. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем - искусство и наука - М. Мир, 1978 г. –
420 c.
9. De Marco A., Rafele C. System dynamics simulation: an application to regional logistics policy
making //Int. j. of computers, Issue 4, Vol. 1, 2007. – pp. 255-262
10. Forrester, Jay Urban Dynamics. – Productivity Press, 1969. – 285 p.
11. Karsky, M., Salini, P. SimTrans: A simulation tool for sustainable freight transport policies.
//European Journal of Economic and Social Systems, 16(2), 2003. – PP.229-250.
12. Rothengatter W., Schade W. “ASTRA” (Assesment of Transport Strategies) Final Report, IWW,
Universität Karlsruhe, 2000
13. Sterman J. Business Dynamics. Systems Thinking and Modeling for a Complex World – McGrawHill Higher Education, 2000. – 1008 p.
14. Веб-сайт Российского общества системной динамики http://sysdynamics.ru/