Инновационный потенциал развития городских транспортных систем: новые потребности в реальности повторяющихся эпидемий

Дробот Е.В.1,2, Кривых Н.Н.3, Макаров И.Н.4, Стрельникова Т.Д.4
1 АНО «Развитие инноваций», Россия, Выборг
2 Центр дополнительного профессионального образования, Россия, Выборг
3 Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации (Липецкий филиал), Россия, Липецк
4 Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации (Липецкий филиал), Россия, Липецк

Статья в журнале

Вопросы инновационной экономики (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 11, Номер 2 (Апрель-июнь 2021)

Цитировать эту статью:

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=46251198
Цитирований: 12 по состоянию на 30.01.2024

Аннотация:
Работа посвящена изучению потенциала инновационного развития транспортных систем городов в условиях изменения спроса населения на услуги частного и общественного транспорта, вызванного эпидемией новой коронавирусной инфекции. В качестве магистрального направления развития городских транспортных систем следует рассматривать создание и внедрение интеллектуальных систем комплексного управления городским трафиком, взаимодействующих с оборудованными искусственным интеллектом транспортными средствами. Однако на разработку и внедрение подобных систем требуется время, поэтому сейчас в качестве промежуточной меры авторами предлагается многовариативная оптимизация трафика и транспортного пространства городов, позволяющая снизить величину заторов через повышение пропускной способности городской транспортной системы.

Ключевые слова: агломерация, дорожная сеть, пассажирская транспортная система, транспорт, транспортная инфраструктура, транспортная система, транспортные услуги

JEL-классификация: R40, R49, O31, O32



Введение

Новые условия жизни населения, в которых мобильность является одной из основных характеристик современного общества, способствуют тому, что транспорт в целом и автотранспорт в частности, выступая в качестве основной инфраструктурной отрасли современной экономики, демонстрирует зависимость человечества от оказываемых им услуг. А в условиях спровоцированных пандемией COVID-19 ограничений, самоизоляции и т.п. потребность в перевозках только возросла.

По данным аналитиков, в настоящее время в мире насчитывается около 1,2 млрд транспортных средств [1]. А по оценкам Всемирного экономического форума (ВЭФ), к 2040 г. общее количество автомобилей на дорогах почти удвоится и достигнет отметки в 2 млрд [2].

Наибольшее количество автотранспортных средств на 100 жителей отмечается в таких странах, как Сан-Марино (1263), США (910), Монако (899) (рис. 1, табл. 1).

Весьма динамично проходит автомобилизация в Китае. В 2009 г. количество зарегистрированных транспортных средств в Китае составляло 62 млн. По данным Министерства общественной безопасности КНР, на 1 декабря 2018 г. общее количество автотранспортных средств в стране составило 325 млн единиц [3], а по состоянию на март 2021 г. – 378 млн моторных транспортных средств, в том числе 287 млн автомобилей, при этом число водителей достигло 463 млн человек [4].

Наименее обеспечены автотранспортными средствами жители стран Африки. Транспортная система там, по сути, не развита, что негативно влияет на развитие экономики континента в целом. Наибольшее число транспортных средств на африканском континенте приходится на жителей ЮАР – 165 автомобилей на 1000 жителей, а наименьшее (как в Африке, так и в мире в целом) – в Сан-Томе и Принсипи и Того (по 2 автомобиля на 1000 жителей).

Рисунок 1. Количество автомобилей на 1000 человек жителей в странах мира, 2019 г.

Источник: Всемирный банк; Слободян Е. Сколько в разных странах машин на душу населения? Инфографика // Аргументы и факты, 17.01.2020. URL: https://aif.ru/auto/about/skolko_v_raznyh_stranah_mashin_na_dushu_naseleniya_infografika (дата обращения: 21.05.2021).

Таблица 1

Количество автомобилей на 1000 человек в странах мира, 2019 г.


Страна
Автомо-билей на 1000 чел.
1
Сан-Марино
1263
2
США
910
3
Монако
899
4
Новая Зеландия
774
5
Лихтенштейн
773
6
Исландия
745
7
Австралия
740
8
Гуам
677
9
Люксембург
662
10
Канада
662
11
Италия
625
12
Мальта
615
13
Финляндия
604
14
Кипр
595
15
Япония
591
16
Польша
571
17
Германия
555
18
Австрия
550
19
Швейцария
539
20
Бахрейн
537
21
Эстония
534
22
Катар
532
23
Словения
531
24
Кувейт
527
25
Бруней
510
26
Норвегия
506
27
Бельгия
503
28
Чехия
502
29
Молдавия
502
30
Испания
492
31
Дания
492

Страна
Автомо-билей на 1000 чел.
32
Нидерланды
481
33
Греция
479
34
Франция
479
35
Швеция
477
36
Португалия
470
37
Барбадос
469
38
Великобритания
469
39
Южная Корея
459
40
Литва
456
41
Болгария
443
42
Ирландия
439
43
Ливан
434
44
Словакия
390
45
Израиль
384
46
Маврикий
378
47
Хорватия
374
48
Россия
369
49
Белоруссия
362
50
Малайзия
361
51
Тринидад и Тобаго
353
52
Латвия
341
53
Венгрия
338
54
Саудовская Аравия
336
55
Тайвань
333
56
Румыния
329
57
Черногория
326
58
Аргентина
314
59
ОАЭ
313
60
Сербия
291
61
Суринам
291
62
Ливия
290

Страна
Автомо-билей на 1000 чел.
63
Коста-Рика
287
64
Мексика
275
65
Иран
269
66
Турция
253
67
Казахстан
250
68
Бразилия
249
69
Китай
231
70
Антигуа и Барбуда
230
71
Чили
230
72
Сент-Китс и Невис
223
73
Оман
215
74
Босния и Герцеговина
214
75
Таиланд
206
76
Сент-Винсент
204
77
Украина
202
78
Уругвай
200
79
Фиджи
188
80
Ямайка
179
81
Сейшелы
176
82
Белиз
174
83
Тонга
174
84
Армения
167
85
Иордания
166
86
Сент-Люсия
165
87
ЮАР
165
88
Доминика
163
89
Науру
159
90
Грузия
155
91
Македония
155
92
Косово
150
93
Шри-Ланка
150

Страна
Автомо-билей на 1000 чел.
94
Сингапур
149
95
Венесуэла
147
96
Кирибати
146
97
Ботсвана
133
98
Панама
132
99
Доминиканская Республика
128
100
Тунис
125
101
Албания
124
102
Гренада
122
103
Колумбия
121
104
Зимбабве
114
105
Алжир
114
106
Азербайджан
112
107
Эквадор
109
108
Туркмения
107
109
Намибия
106
110
Ирак
105
111
Кабо-Верде
101
112
Гондурас
95
113
Гайана
95
114
Сальвадор
94
115
Эсватини
89
116
Багамы
81
117
Гонконг
77
118
Самоа
77
119
Перу
73
120
Сирия
73
121
Монголия
71
122
Боливия
70
123
Марокко
68
124
Индонезия
68
125
Гватемала
69
126
Нигерия
61

Страна
Автомо-билей на 1000 чел.
127
Киргизия
59
128
Бутан
57
129
Парагвай
57
130
Никарагуа
54
131
Вануату
54
132
Индия
50
133
Египет
45
134
Палестина
42
135
Ангола
38
136
Куба
38
137
Таджикистан
38
138
Узбекистан
37
139
Микронезия
37
140
Йемен
35
141
Коморы
33
142
Гвинея-Бисау
33
143
Филиппины
30
144
Гана
30
145
Мальдивы
28
146
Джибути
28
147
Афганистан
28
148
Конго
27
149
Судан
27
150
Мадагаскар
26
151
Кения
24
152
Вьетнам
23
153
Бенин
22
154
Сенегал
22
155
Камбоджа
21
156
Замбия
21
157
Лаос
20
158
Кот-д’Ивуар
20
159
Пакистан
18
160
Камерун
14

Страна
Автомо-билей на 1000 чел.
161
Габон
14
162
Мали
14
163
Экваториальная Гвинея
13
164
Папуа – Новая Гвинея
13
165
Гаити
12
166
Мозамбик
12
167
Буркина-Фасо
12
168
Эритрея
11
169
КНДР
11
170
Эфиопия
8
171
Малави
8
172
Уганда
8
173
Мьянма
7
174
Танзания
7
175
Гамбия
7
176
Нигер
7
177
Бурунди
6
178
Сьерра-Леоне
6
179
Республика Конго
6
180
Чад
5
181
Гвинея
5
182
Мавритания
5
183
Непал
5
184
Руанда
5
185
ЦАР
4
186
Лесото
4
187
Сомали
3
188
Либерия
3
189
Бангладеш
3
190
Соломоновы о-ва
3
191
Сан-Томе и Принсипи
2
192
Того
2

Источник: Всемирный банк; Слободян Е. Сколько в разных странах машин на душу населения? Инфографика // Аргументы и факты, 17.01.2020. URL: https://aif.ru/auto/about/skolko_v_raznyh_stranah_mashin_na_dushu_naseleniya_infografika (дата обращения: 21.05.2021).

По данным Всемирного банка, в 2020 г. в России приходилось 369 автомобилей на 1000 человек [5]. Причем в 2010 г. эта цифра составляла 249 автомобилей на 1000 жителей, т.е. за неполные 20 лет число автомобилей на российских дорогах увеличилось на 16%. Однако нужно отметить, что по данным ГИБДД, на начало 2021 г. на учете в России стоит 62,7 млн транспортных средств, а также прицепов и полуприцепов к ним [6]. И если пересчитать эту цифру на численность населения Российской Федерации (146 млн чел.), то мы получим 429 транспортных средств на 1000 жителей.

Структура парка подвижного состава в России, по данным на начало 2021 г., представлена на рисунке 2.

Рисунок 2. Структура парка подвижного состава в России, по данным на начало 2021 г.

Источник: составлено авторами по данным: Автопарк России вырос до 60 млн автомобилей // Коммерсант, 26.02.2021. URL: https://www.kommersant.ru/doc/4704995 (дата обращения: 21.05.2021).

Таким образом, мы видим, что автомобилизация в России продолжается.

В сложившихся условиях интерес представляет исследование основных тенденций автомобилизации городских территорий, а также динамики и структуры спроса населения на транспортные услуги.

Следует отметить, что вариантов развития транспортной системы на самом деле не так много. Среди них можно отметить такие промежуточные варианты, как:

− полный отказ от собственного автомобильного транспорта в пользу городских систем общественного транспорта;

− развитие системы массовых перевозок;

− создание систем капсульных перевозок (эти системы только проектируются и на данный момент присутствуют лишь в теоретических разработках);

− создание систем автономных интеллектуальных транспортных средств.

При этом основным направлением развития транспортной системы видится формирование сети платных скоростных внутригородских магистралей.

Особенностям развития транспортной инфраструктуры посвящены исследования таких российских экономистов, как Быкова О.Н., Пустохина И.В. [1] (Bykova, Pustokhina, 2020), Завьялов Д.В. [2] (Zavyalov, 2020), Иванов Ф.Ф. [3] (Ivanov, 2016), Ковалева Н.А. [4] (Kovaleva, 2015), Комов М.С. [5] (Komov, 2019), Перепелкин Н.А., Рыкалина О.В., Тультаев Т.А. [7] (Perepelkin, Rykalina, Tultaev, 2019), Пищикова О.В. [8, 9] (Pishchikova, 2021; Pishchikova, Saginov, 2021), Сагинов Ю.Л. [9] Pishchikova, Saginov, 2021), Рахметулина Ж.Б., Карипова А.Т. [11] (Rakhmetulina, Karipova, 2019), Тиньков С.А. [12] (Tinkov, 2021), Фогель Д.В. [13] (Fogel, 2018), Шумаев В.А. [14] (Shumaev, 2019).

В ряде работ рассматриваются возможности повышения эффективности функционирования транспортных систем путем внедрения инноваций в управлении городской инфраструктурой. Здесь можно отметить работы Макарова И.Н., Дробот Е.В., Рязанцевой Е.А., Кадильниковой Л.А., Черных А.В. [6] (Makarov, Drobot, Ryazantseva, Kadilnikova, Chernyh, 2020), Пугачева И.Н. [10] (Pugachev, 2010) и т.д.

Однако проблемам формирования оптимальной дорожной сети в крупных городах, агломерациях и регионах в научных исследованиях уделено недостаточно внимания.

Цель нашего исследования состоит в обзоре и анализе основных тенденций и путей перспективного развития городских транспортных систем в условиях повторяющихся эпидемий.

Научная новизна исследования заключается в обосновании авторской гипотезы о том, что радикальные преобразования городских транспортных систем возможны лишь при внедрении интеллектуальных транспортных систем, взаимодействующих с транспортными средствами (как массового, так и единичного – индивидуального транспорта) в процессе формирования трафика, снимающих потребность в живых водителях и позволяющих таким образом снизить влияние на трафик человеческих ошибок. При этом все меры, связанные с экстенсивным расширением транспортного пространства городов и оптимизацией дорожного движения, являются промежуточными и недолговечными, поскольку полученное в результате их внедрения приращение пропускной способности городской транспортной системы неизбежно будет нивелировано растущими транспортными потоками.

Основная часть

Итак, транспорт является одним из ключевых секторов экономики. Его экономическая и социальная роль заключается в удовлетворении потребностей людей в перевозках, тем самым относя его к сфере услуг и определяя отношение людей к качеству предоставляемых транспортных услуг. В связи с этим растет потребность в оценке затрат на развитие пассажирского транспорта и его операций, а также поиск экономически эффективных способов повышения качества услуг общественного транспорта и повышение их экономичности и безопасности.

В свою очередь, эффективность организации функционирования транспортной системы зависит от географического положения города, условий окружающей среды, территориального климата, истории и культурных особенностей.

Быстро меняющийся темп жизни создает новые ценности для людей: способность управлять своим временем. Временные категории являются основными звеньями экономических отношений, вследствие чего определяют необходимость ускорения производственных процессов и перемещения.

Разумеется, на транспортную отрасль больше всего влияют новейшие технологии, которые определяют новые возможности в развитии транспортных систем с учетом интересов экономики, населения.

Поэтому, учитывая вышеперечисленные особенности современного этапа развития, транспортная система представляет собой транспортно-логистическую систему, которая обладает инновационными функциями, а также является элементом инфраструктуры высокоскоростной экономики.

Анализируя мировые тенденции, можно выделить определенные современные направления развития транспортных систем [3, c. 56] (Ivanov, 2016, р. 56):

- создание новой концепции и технологии транспортных перевозок. Одним из перспективных направлений развития транспортной системы являются магнитолевитационные технологии, основанные на взаимодействии электромагнитных полей, которые активно совершенствуются и уже применяются в Китае, Южной Корее и Японии. Мировой опыт использования систем, основанных на данных технологиях, все еще ограничен пассажирскими перевозками;

- развитие электротранспорта. Переход от двигателей внутреннего сгорания к двигателям, работающим от автономного электричества, в основном обусловлен экологическими проблемами и использованием возобновляемых источников энергии. Кроме того, использование электромобилей гарантирует управление энергопотреблением по требованию с минимальными потерями. В свою очередь, отсутствие эффективной технологии хранения большого количества электроэнергии и решение проблемы высоких затрат на аккумуляторы, которые являются ограничивающими факторами для массового использования электромобилей, открывают перспективы развития уже в краткосрочной перспективе;

- технологии интеллектуального транспорта, включая интеллектуальные системы управления. Интеллектуальные транспортные технологии используют новейшие достижения в разработке глобальных навигационных систем и информационно-коммуникационных средств. Это позволяет моделировать и интегрировать информационные системы в транспортную систему, обеспечивая эффективное управление транспортными средствами и потоками. Кроме того, интеллектуальный транспорт может повысить уровень взаимодействия между участниками транспортного процесса и повысить общее качество предоставляемых транспортных услуг. Другим важным следствием внедрения интеллектуальных транспортных систем является повышение безопасности путем использования бортовых систем безопасности нового поколения, основанных на компьютерных технологиях и искусственном интеллекте, а также своевременное информационное обеспечение для принятия решений в реальном времени в случае инцидента или чрезвычайной ситуации;

- использование IT-платформ, которые позволяют наиболее эффективно использовать транспорт и минимизировать затраты;

- развитие мультимодальной интеграции транспортных перевозок различными видами транспорта. Внедрение данного подхода к организации транспортного процесса оптимизирует функциональность транспортной системы, включая рациональную концентрацию и распределение грузовых потоков, использование экономически эффективных видов транспорта и минимизацию затрат на транспортные перевозки. Внедрение мультимодальной транспортной системы обеспечивает большинство «бесшовных» маршрутов, включая удобное планирование маршрута, покупку билетов (один электронный билет), а также предоставление различных услуг по всему маршруту.

Конечно, для реализации вышеуказанных направлений развития транспортной системы необходима правильная транспортная инфраструктура. Особенно это актуально для России, которая имеет определенный ряд проблем. Транспортная инфраструктура нашей страны имеет некоторые связанные с этим ограничения по пропускной способности в результате износа основных фондов и в результате больших нагрузок на участки транспортной сети, подъездных путей, которые усугубляются составом и территориальной несогласованностью транспортной сети.

В условиях современных мегаполисов основной объем пассажирских перевозок осуществляется в основном наиболее широко используемыми системами общественного транспорта, в частности автобусами [14, c. 115] (Shumaev, 2019, р. 115).

Проанализировав слабые и сильные стороны транспортной инфраструктуры большинства крупных региональных городов, можно обозначить следующие цели, а также приоритетные направления для совершенствования транспортного обслуживания населения.

Цели совершенствования транспортного обслуживания населения включают:

- во-первых, создание условий для повышения мобильности населения и увеличения грузопотоков за счет поддержания высокого уровня транспортной доступности для жителей, в том числе железнодорожного и воздушного транспорта;

- во-вторых, повышение безопасности и стабильность транспортных систем, а также снижение смертности от дорожно-транспортных происшествий за счет уменьшения количества опасных участков на дорожной сети;

- в-третьих, уменьшение доли автодорог, работающих в режиме перезагрузки.

К основным направлениям и задачам совершенствования транспортного обслуживания населения можно отнести:

- модернизацию и обновление автопарков;

- внедрение новых технических требований и стандартов совершенствования и обустройства автодорог, в том числе основанных на цифровых технологиях, которые направлены на устранение очагов дорожно-транспортных происшествий;

- обеспечение комплексной безопасности и устойчивости функционирования транспортной системы: повышение безопасности перевозок и снижение вредного воздействия транспорта на окружающую среду;

- комплексное развитие межрегиональных и муниципальных перевозок различными видами транспорта.

- развитие улично-дорожной сети;

- развитие трамвайной сети;

- регулирование грузового сообщения;

- улучшение безналичной системы оплаты проезда.

Данные направления развития включают в себя список мер, которые могут улучшить пропускную способность дорожной сети, сократить задержки в пути, сократить заторы и повысить безопасность дорожного движения.

Переходя непосредственно к функционированию городских транспортных систем, необходимо отметить, жизнедеятельность практически любой социально-экономико-технологической системы, включая город как пример данного типа систем, в условиях современной экономики зависит от транспортного обеспечения.

Согласно положениям общей теории систем, в процессе формирования системы транспортного обслуживания территории необходимо выполнить ряд требований, совокупность которых схематично представлена на рисунке 2.

Рисунок 2. Системно-организационные требования к системе транспортного обслуживания крупного города

Источник: авторская обработка общепризнанных моделей.

Представленные элементы системного подхода обусловили выбор методологии и инструментария исследования, предполагающего максимальный учет влияющих факторов в процессе построения и анализа информационной и математической модели влияния транспортной системы на деятельность крупного города.

В настоящее время считается, что транспортная система крупного города состоит из следующих подсистем и структурных элементов, представленных на рисунке (рис. 3).

Рисунок 3. Подсистемы и структурные элементы транспортной системы города (по классификации И.Н. Пугачева)

Источник: [10, c. 15] (Pugachev, 2010, р. 15).

Однако в целях оптимизации городской транспортной системы (далее – ГТС) с учетом внешней и внутренней среды ее эволюции, необходимо рассматривать транспортную систему крупного города в контексте градообразующей системы с учетом воздействующих факторов. В укрупненном виде градообразующая система в контексте взаимодействия с городской пассажирской транспортной системой (ГПТС) с учетом влияющих факторов представлена на рисунке ниже (рис. 4).

Рисунок 4. Влияние внешних и внутренних факторов на функционирование городской транспортной системы (по классификации Н.А. Ковалевой)

Источник: [4, c. 14] (Kovaleva, 2015, р. 14).

Необходимо отметить, что здесь отсутствует наиболее значимый фактор-детерминант социальных и экономических процессов последних двух лет – пандемия новой коронавирусной инфекции.

Влияние данного фактора должно существенно сдвинуть востребованность транспортных услуг в сторону классических транспортных средств индивидуального пользования.

Каким же должен быть ответ со стороны городских властей на изменившуюся ситуацию?

Синергию совокупных действий регулятора развития городской транспортной системы как управляющего агента может выразить классическая функция описания управляемых систем. В нашем случае это будет:

U = {u1, u2, … , un}, (1)

где u1, u2, … , un – составляющие элементы транспортной политики города, а также

целевые показатели развития транспортной системы.

Далее нам необходимо разработать информационно-математическую модель управления транспортным развитием территории через развитие инфраструктуры дифференциального вида:

(2)

Соответственно, в нашем случае, исходя из положений теории управления, это будет модель вида:

Y = f (t, x , U), (3)

x(t0) = x0, (4)

где t – параметр времени функционирования управляемой системы;

x0 – начальный вектор, характеризующий изначальную динамику социально-

экономической системы крупного города;

U – вектор управляющих воздействий.

Критерием эффективности управляющего воздействия будет общее изменение базисного показателя состояния системы на величину, превосходящую величину совокупных затрат ресурсов:

Δ ВРП >> (5)

где Ri – величина затрат i-го вида ресурсов.

Таким образом, эффективная система управления транспортным развитием крупного города при ее анализе с позиции затрат ресурсов должна обладать выраженным свойством супераддитивности – положительный эффект должен существенно превосходить затраты ресурсов да достижение данного эффекта.

Соответственно, потенциал достижения эффективности всей городской транспортной системы будет складываться из эффективности частных проектов, направленных на формирование оптимальной дорожной сети в крупных городах и агломерациях.

В соответствии с положениями функционально-стоимостного анализа и проект-менеджмента конечная эффективность проекта зависит, прежде всего, от изначальных параметров проекта и механизма их согласования со всеми заинтересованными сторонами.

Рассматривая процедуру согласования параметров проекта с руководством города, региона или ряда соседствующих городов, мы будем исходить, что представители власти, участвующие в процедуре, будут руководствоваться интересами народнохозяйственной выгоды и личной выгоды.

Соображения личной выгоды мы будем рассматривать в следующих аспектах:

1. Формирование позитивного имиджа представителей региональной или территориальной власти у электората соответствующей территории. При этом положительный эффект в денежном выражении должен существенно превосходить затраты на формирование этого эффекта (в идеальном случае – отдельные затраты на имидж в рамках осуществления проекта вообще отсутствуют).

2. Вопросы, связанные с решением проблемы городской застройки и переводом земель из категории для застройки в категории, на которых возможно строительство объектов транспортной инфраструктуры.

3. Также возникает вопрос с собственниками участков земли, на которых должны располагаться будущие объекты транспортной инфраструктуры. Для упрощения модели предположим, что собственника земли будет интересовать непосредственный финансовый результат, который ему принесет реализация инфраструктурного проекта, так называемая рента. Соответственно, в данном случае условием согласования интересов будет уровень «ренты», не превышающий значения критического для реализации проекта, с одной стороны, и с другой стороны, не будет ниже приемлемой «ренты» для владельца земли либо находящихся на ней объектов, что позволит реализовать проект.

В качестве ренты могут, в частности, выступать альтернативные издержки, связанные с альтернативным возможным использованием земельных ресурсов.

Формально это будет выглядеть следующим образом:

Вариант 1: «Рента» связана с потоком доходов, генерируемых инфраструктурным городским транспортным проектом:

Зто = EApr * Nто1 , (5)

где Зто – затраты, связанные с рентными аспектами функционирования проекта, у.е.;

EApr – поток доходов, генерируемый инфраструктурным проектом у.е.;

Nто1 – норма отчислений потока доходов («рента»), связанная с проектом, доля.

Вариант 2: «Рента» связана с величиной бюджетных ресурсов, выделяемых на реализацию или бюджетную поддержку городского транспортного проекта:

Зто = ERbpr * Nто2, (6)

где ERbpr – величина бюджетных средств, направленных на реализацию или бюджетную

поддержку проекта у.е.;

Nто2 – норма отчислений бюджетных средств («рента»), связанная с реализацией

Проекта, доля.

Вариант 3: «Рента» связана с обоими выше предложенными вариантами:

Зто = EApr * Nто1 + ERbpr * Nто2. (7)

Норма земельной «ренты» в проекте должна быть скомпенсирована за счет какого-либо источника, связанного с проектом. Теоретически в инфраструктурном проекте, не предполагающем иных видов деятельности, кроме строительства, модернизации и эксплуатации инфраструктуры, таких источников может быть два:

1. Понижение качества работ проекта.

2. Повышение эффективности (технологической) функционирования проекта.

Следующий вопрос, связанный с реализацией инфраструктурного проекта, – это вопрос бюджетных ограничений в случае финансирования проекта за счет федерального (в случае наличия федерального финансирования) и/или (в случае отсутствия федерального финансирования) регионального бюджета. И в том, и в другом случае бюджет проекта не должен выйти за рамки бюджетных ограничений:

(8)

где Rb – бюджетные ограничения;

Зi – величина затрат по i-му направлению деятельности проекта;

I – основные направления затрат инфраструктурного проекта, включая затраты на

«неформальные согласования».

Однако рассмотрим ситуацию, когда в результате реструктуризации транспортной сети появляется возможность реорганизовать транспортное пространство города и выделить в качестве свободных земельные участки, ранее отводимые под транспортную инфраструктуру или объекты транспортной инфраструктуры. В этом случае с точки зрения математики и экономики просто произойдет снижение потребности проекта в новых земельных ресурсах как в натуральном, так и в стоимостном выражении.

Далее, учитывая, что региональная и городская власть, по крайней мере формально, должна заботиться о состоянии хозяйственной жизни в регионе, мы получаем следующий уровень – согласование проектируемого к реализации инфраструктурного проекта с потребностями населения и хозяйствующих субъектов в транспортной инфраструктуре.

В данном случае при выявлении уровня соответствия сетевой инфраструктуры народнохозяйственным потребностям региона и входящих в него территорий мы предлагаем использовать анализ графа транспортных потоков территории методом последовательных итераций.

В качестве показателя, характеризующего адекватность существующей сети инфраструктурным потребностям города, региона (территории), мы предлагаем использовать коэффициент пространственного соответствия сети народнохозяйственным потребностям в пропускной способности.

При выведении данного коэффициента (коэффициента соответствия) в качестве исходной базы возьмем реальную существующую потребность экономики территории в инфраструктурных услугах.

При оценке необходимости модернизации инфраструктурной сети и расчете коэффициента следует исходить из того, ребро это или графа, либо часть транспортной системы (транспортная система) соответствующего уровня. В случае, если оценивается пропускная способность отдельного ребра графа в соотношении к реальной транспортной потребности, имеющей место на данном ребре, будем исходить из модели распределения потоковых нагрузок в схеме последовательного подключения (используем аналогию с узлами электрической сети и потоками несжимаемой жидкости).

При расчете уровня пропускной способности на двух сопряженных уровнях ребра графа мы будем использовать модель параллельных потоков несжимаемой жидкости.

В формальном виде для последовательных соединений ребер графа убывающего уровня коэффициент соответствия будет:

Кср𝜮 = Кср1 * Кср2 * ... * Ксрn-1 * Kcрn (9)

где Кср𝜮 – величина пропускной способности многореберного графа;

Кср1, …, Kcрn – условные показатели пропускной способности ребер графа;

Kcрn = (10)

где μпрn – практическая реальная потребность в пропускной способности ребра графа;

μдрn – имеющаяся (действительная) пропускная способность ребра графа.

Учитывая, что, как правило, граф городской инфраструктуры представляет собой сеть последовательно-параллельных соединений, коэффициент соответствия целого уровня сети, по аналогии с сетями потоков свободно текущей несжимаемой жидкости, представляется рациональным считать коэффициент соответствия методом средней взвешенной:

Ксрn = ; (11)

znk = , (12)

где Пn – промежуточный показатель для расчета использования транспортной сети

региона (территории);

znk – промежуточный показатель для расчета использования транспортной сети

региона (территории);

μдрkn – действительная пропускная способность ребра k уровня n транспортной сети

региона (территории);

μдр𝜮n – общая пропускная способность веток уровня n графа транспортной сети

региона (территории).

Пnk = , (13)

где μпрn – практическая реальная потребность в пропускной способности ребра k уровня

n графа инфраструктурной сети;

μдрn – имеющаяся (действительная) пропускная способность ребра k уровня n графа

инфраструктурной сети.

Очевидно, что в случае идеального функционирования всех ребер всех уровней инфраструктурной сети и их полного соответствия текущим потребностям городского хозяйства в инфраструктурных услугах коэффициент соответствия будет равен единице. Однако необходимо учитывать, что экономическое развитие территорий, особенно в крупных городах, не стоит на месте. Соответственно, оценивать данный коэффициент необходимо исходя из прогнозов развития территории городов и агломераций на среднесрочный (автотранспортная инфраструктура) период. Поэтому при согласовании интересов в процессе разработки и реализации инфраструктурного проекта данный показатель должен быть помножен на коэффициент перспективного развития (Кперсп), равный прогнозному возрастанию потребности в услугах транспортной инфраструктуры в соответствующем периоде.

Также при анализе и согласовании интересов в части интересов городской и региональной (территориальной) власти следует установить параметры функции:

ВРП = f (Ф), (14)

где Ф – некоторый параметр, характеризующий инфраструктурную обеспеченность

территории.

Поскольку при характеристике инфраструктурной обеспеченности территории традиционно используются коэффициент плотности сети на квадратный метр площади территории, коэффициент Энгеля, коэффициент Василевского, мы предлагаем их использовать в качестве параметра Ф.

Соответственно, в предельном (маржинальном) выражении критерием эффективности инфраструктурного проекта в аспекте интересов властных структур региона будет:

(∆ ВРП / ∆ Ф) → max

(Ʃ (∆ ВРП) / Зb) ≥ 1

(Ʃ (∆ ВРП) / Зb) → max, (15)

Зbmin

Кср𝜮 → 1

где Зb – величина бюджетных затрат на реализацию проектов усовершенствования

транспортной системы региона (города/территории).

Данная модель имеет ряд существенных недостатков, которые возникают вследствие того, что в рамках данной модели предполагается, что расчет будет вестись в рамках инфраструктуры какого-либо одного вида транспорта. Однако в настоящее время в реальном крупном городе, как правило, функционирует несколько видов транспорта. Следовательно, необходимо учитывать, что в пассажирском движении пропускная способность различных видов транспорта и, соответственно, транспортных сетей существенно различается, а маршрут пассажира может включать использование различных видов транспорта. Для приведения их к единой модели необходимо ввести соответствующие коэффициенты пересчета, а значит, модифицировать данную модель, устранив отмеченный недостаток, можно с помощью коэффициентов приведения пропускной способности различных транспортных сетей (например, полученных в результате натурных исследований).

Многочисленные исследования и наблюдения автора дают возможность заключить, что основными «концентраторами» проблем транспортной сети городов и агломераций являются перекрестки и пересечения.

Функционирование ГТС требует социо-эколого-экономической и технико-технологической эффективности. Данное требование должно распространяться на все части ГТС, включая развязки и пересечения.

Наличие развязок и пересечений является неотъемлемой частью транспортной системы любого города и практически любой транспортной сети (за исключением сетей трубопроводного транспорта), однако требуют решения в общем виде такие задачи, как:

1. Определение функции нахождения развязок.

2. Определение количества уровней в развязке.

3. Определение наличия поворота налево посредине дороги/магистрали и оптимального режима его функционирования.

Формальное нахождение ответов на поставленные вопросы будет существенно зависеть от конкретных условий.

В качестве одного из вариантов решения проблемы трансформации транспортных пересечений в условиях недостаточности земельных ресурсов может быть предложена следующая схема формирования двухуровневой развязки. В данном случае предлагается вместо формирования «единой» двухуровневой развязки вариант «рассеянной» развязки, позволяющий снизить уровень транспортной напряженности на перекрестке в условиях плотной застройки и требующий трансформации главным образом «капиллярных» дорог, связывающих две улицы (рис. 5, 6).

Рисунок 5. Типовая схема «классического» перекрестка

Источник: составлено авторами.

Рисунок 6. Схема трансформации «классического» перекрестка с использованием «капиллярных» транспортных путей

Источник: составлено авторами.

В этом случае капиллярные дороги практически превращаются в аналоги разгонных полос, необходимость построения которых можно высчитать, исходя из интенсивности движения на магистралях, интенсивности движения на второй дороге, а самое главное – интенсивности потоков, переходящих с дороги на магистраль или в обратном направлении.

При расчете подобных систем необходимо учитывать, что дополнительными факторами в данном случае будут выступать рядность автомобильных дорог и возможность землеотведения под разгонные полосы (в том числе за счет частичного сужения основных полос движения) (рис. 7).

Рисунок 7. Схема трансформации «классического» перекрестка с использованием «капиллярных» транспортных путей и разгонных путей

Источник: составлено авторами.

Также в качестве фактора, существенно усложняющего данную модель, выступают потери времени, которые теряют автомобилисты в ходе проезда данной развязки, и связанная с этим вероятность возникновения пробки.

Для разработки предложений по оптимизации организации движения в данном случае нужно рассчитать вероятность возникновения пробки при каждом графе организации пересечений и выстроить алгоритм принятия решения об оптимизации ГТС в зависимости от данной вероятности и важности данной транспортной развязки для всей транспортной сети города (по крайней мере, в части дорог и улиц, предназначенных для движения автомобильного транспорта) и с учетом распределения основных транспортных потоков в городе в разрезе грузовой и пассажирской составляющих.

Рассмотрим теперь вопрос о возможности запрета поворота налево в зависимости от интенсивности движения. Граф данной системы будет выглядеть следующим образом (рис. 8, 9).

Рисунок 8. Типовая схема «классического» поворота налево

Источник: составлено авторами.

Рисунок 9. Упрощенная схема поворота

Источник: составлено авторами.

Здесь наиболее логичным выглядит вариант, когда типовая схема «классического» поворота налево со светофорным регулированием может использоваться в случае интенсивности трафика во всех направлениях, исключающих формирование пробок. Или иначе за время запрещающего сигнала светофора в любом направлении должна накапливаться очередь, приводящая к формированию затора (что можно доказать математически).

Необходимо учитывать, что с точки зрения экономической и технологической эффективности наиболее эффективным решением был бы отказ от использования индивидуального транспорта – и этот результат также подразумевается в данной модели – поскольку вместимость общественного транспорта и эффективность использования им транспортного пространства, особенно рельсовым транспортом, во много раз выше, чем в случае индивидуального пассажирского транспорта. Однако в современных условиях данное решение выглядит трудновоплотимым, утопическим, а попытки его внедрить с крайне высокой степенью вероятности приведут к значительному росту социальной напряженности.

Заключение

С учетом развития пандемии COVID-19, наиболее вероятно, транспортные системы крупных городов и агломераций будут претерпевать изменения в своем пути развития. В качестве одного из наиболее вероятных предположений выступает изменение спроса на услуги городской транспортной системы, предполагающее существенное увеличение количества личного и (или) индивидуального автотранспорта (включая развитие каршеринга). Если эволюция городских транспортных систем пойдет именно таким образом, то в скором будущем нам понадобятся интеллектуальные системы управления движением и изменение всей градостроительной политики, чтобы вместить возросшие транспортные потоки и места стоянки автотранспорта. Однако помимо предлагаемой нами модели имеются, в частности, следующие варианты оптимизации данных транспортных систем:

1. Трансформация системы организации движения с выделением отдельных полос для городского общественного транспорта – в предельном выражении это сводится к развитию видов городского пассажирского транспорта, обладающего собственным транспортным пространством, и формирования их эффективного взаимодействия между собой и с автомобильным транспортом.

2. Внедрение системы внутригородских платных автомагистралей, взаимодействующих с системой «капиллярных» дорог, стоянок и разъездов.

[1] Цифра дня: сколько автомобилей на планете? // Autonews, 24 апреля 2019. URL: https://www.autonews.ru/news/5c9114d69a7947491f827c6e (дата обращения 21.05.2021).

[2] Smith M. N. The number of cars worldwide is set to double by 2040 // World Economic Forum, 22 April 2016. URL: https://www.weforum.org/agenda/2016/04/the-number-of-cars-worldwide-is-set-to-double-by-2040 (дата обращения: 21.05.2021).

[3] В Китае насчитывается 325 миллионов автомобилей // РИА Новости, 03.12.2018. URL: https://ria.ru/20181203/1539402050.html (дата обращения: 21.05.2021).

[4] В Китае зарегистрировано 9,66 млн моторных транспортных средств в первом квартале 2021 года // Russian.News.Cn, 06.04.2021. URL: http://russian.news.cn/2021-04/06/c_139862428.htm#:~:text=По%20данным%20министерства%2C%20по%20состоянию,водителями%20автомобилей%2C%20добавили%20в%20министерстве (дата обращения: 21.05.2021).

[5] См.: Слободян Е. Сколько в разных странах машин на душу населения? Инфографика // Аргументы и факты, 17.01.2020. URL: https://aif.ru/auto/about/skolko_v_raznyh_stranah_mashin_na_dushu_naseleniya_infografika (дата обращения: 21.05.2021).

[6] Автопарк России вырос до 60 млн автомобилей // Коммерсант, 26.02.2021. URL: https://www.kommersant.ru/doc/4704995 (дата обращения: 21.05.2021).


Источники:

1. Быкова О.Н., Пустохина И.В. Вызовы и перспективы развития рынка транспортно-логистических услуг // Экономика, предпринимательство и право. – 2020. – № 1. – c. 63-70. – doi: 10.18334/epp.10.1.41562.
2. Завьялов Д.В. Концепция системы мониторинга уровня развития транспортной инфраструктуры мегаполиса // Экономика, предпринимательство и право. – 2020. – № 2. – c. 343-354. – doi: 10.18334/epp.10.2.100425.
3. Иванов Ф.Ф. Интеллектуальные транспортные системы. / учебник. - М.: Белорусская наука, 2016. – 56 c.
4. Ковалева Н.А. Пространственно-технологическое развитие городских пассажирских транспортных систем. / Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. - Ростов-на-Дону, 2015. – 150 c.
5. Комов М.С. Институционально-экономический механизм формирования единого транспортного пространства в Евразийском экономическом союзе // Экономические отношения. – 2019. – № 4. – c. 2649-2660. – doi: 10.18334/eo.9.4.41451.
6. Макаров И.Н., Дробот Е.В., Рязанцева Е.А., Кадильникова Л.А., Черных А.В. Инновации в управлении городской инфраструктурой: экономико-математическая модель функционирования платных магистралей городских агломераций // Вопросы инновационной экономики. – 2020. – № 2. – c. 967-984. – doi: 10.18334/vinec.10.2.110129.
7. Перепелкин Н.А., Рыкалина О.В., Тультаев Т.А. Определение критериев комфорта пересадки между видами транспорта на транспортно-пересадочных узлах как важная составляющая маркетингового подхода в управлении системами городского пассажирского транспорта // Экономические отношения. – 2019. – № 4. – c. 3129-3140. – doi: 10.18334/eo.9.4.41290.
8. Пищикова О.В. Анализ моделей реализации концепции «Мобильность как услуга» в управлении городским транспортом // Экономика, предпринимательство и право. – 2021. – № 3. – c. 555-564. – doi: 10.18334/epp.11.3.111742.
9. Пищикова О.В., Сагинов Ю.Л. Реализация концепции «мобильность как услуга» в мегаполисах мира // Экономика, предпринимательство и право. – 2021. – № 2. – doi: 10.18334/epp.11.2.111592.
10. Пугачев И.Н. Теоретические принципы и методы повышения эффективности функционирования транспортных систем городов. / Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. - Екатеринбург, 2010. – 367 c.
11. Рахметулина Ж.Б., Карипова А.Т. Перспективы сотрудничества между Казахстаном и Китаем в процессе развития транспортного коридора Евразии // Экономические отношения. – 2019. – № 3. – c. 1615-1628. – doi: 10.18334/eo.9.3.40816.
12. Тиньков С.А. Подходы к оценке транспортной доступности точек притяжения в мегаполисе // Экономика, предпринимательство и право. – 2021. – № 2. – c. 377-394. – doi: 10.18334/epp.11.2.111582.
13. Фогель Д.В. Улучшение состояния транспортной инфраструктуры Африки как фактор стимулирования деятельности иностранных инвесторов // Экономические отношения. – 2018. – № 4. – c. 589-603. – doi: 10.18334/eo.8.4.39521.
14. Шумаев В.А. Ускорение работы транспорта как фактор улучшения жизни человека // Логистика сегодня. – 2019. – № 2. – c. 115.

Страница обновлена: 26.11.2024 в 12:51:32