Прогнозная модель оценки качества транспортной системы в условиях цифровой экономики

Колышев А.С.1
1 Уральский государственный университет путей сообщения

Статья в журнале

Информатизация в цифровой экономике (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 5, Номер 3 (Июль-сентябрь 2024)

Цитировать эту статью:

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=74511223

Аннотация:
В настоящее время более 70 % городского населения России пользуется пассажирским транспортом общего пользования, причем основную долю перевозок выполняет автобусный транспорт. До 2021 года отмечалось снижение пассажирооборота и объема перевезенных пассажиров, что объясняется увеличением числа частных автомобилей, ростом тарифов на общественный транспорт и снижением качества предоставляемых услуг в виду низкой информационной информированности населения. С 2022 года наблюдается небольшой рост этих показателей, обусловленный увеличением численности городского населения и отсутствием альтернатив общественному транспорту в крупных городах. В данной статье предлагается прогнозная модель определения спроса на пассажирские перевозки общественным транспортом за счет информатизации общественного транспорта и информирования граждан, которая позволит заблаговременно выявлять повышенный спрос в точках зарождения пассажиропотока и купировать риски транспортного коллапса

Ключевые слова: качество транспортной системы, общественный транспорт, прогнозная модель, спрос на перевозку, уровень автомобилизации

JEL-классификация: L90, L91, R40



Введение.

Научно обоснованное решение проблемы формирования и эффективного развития конкурентоспособного транспортного потенциала региона требует комплексного и системного подхода, который включает использование различных теорий и взглядов отечественных и зарубежных ученых. Это необходимо для определения механизма оптимального управления городским пассажирским транспортом с учетом особенностей развития города Екатеринбурга и Свердловской области в целом.

Основой данного исследования стали работы зарубежных ученых, в части городской антропологии, таких как К. Маркс, Ф. Энгельс, Ф. Теннис, Г. Зиммель, Ф. Ратцель и других. Проблемы функционирования и управления городским пространством исследованы в трудах следующих ученых Дж. Хокинс, Ч. Лэндри, Р. Флорида [1, 11, 18] в т.ч. из стран постсоветского пространства: Ш. Зукин, В. Глазычев, Е. Зеленцова, Е. Трубина, В. Паперный, А. Высоковский и другие [4, 6, 8, 9, 13, 17].

Отдельные аспекты данной тематики репрезентированы в трудах российских ученых с позиции концептуальных основ: Г. Горнова, С. Ваксман, В. Вучик, И. Гамазин, Е. Лобанов и других [2, 3, 5, 7, 10].

Тем не менее, многие аспекты данной проблемы требуют более глубокого изучения, особенно в контексте разработки прогнозной модели оценки качества транспортной системы в условиях развития крупных агломераций. Это исследование становится все более актуальным в связи с необходимостью повышения уровня жизни населения и улучшения транспортной доступности в быстрорастущих городах, таких как Екатеринбург.

Целью данной научной работы является формирование комплексного подхода к управлению пассажиропотоком городских агломераций с учетом качества обслуживания, информированности населения и цифровизации общественного пространства.

В рамках работы предложены новаторские идеи по управлению качеством транспортного обслуживания на основе прогнозирования пассажиропотока при помощи экономико-математической прогнозной модели. Гипотеза новаторской идеи заключается в том, что при повышении качества транспортного обслуживания и высокой доли информированности населения индивидуум будет предпочитать общественный транспорт взамен личному автомобилю. Реализация данной гипотеза возможна при соответствующем уровне методологической и методической подготовки.

Методология исследования построена на диалектическом методе познания, изучении взаимодействия внешних и внутренних факторов организации пассажиропотока, а также на основе экономико-математической модели прогнозирования.

Основная часть.

Изучение проблемы оценки качества транспортного обслуживания рекомендуется начать с анализа изменения спроса на услуги общественного транспорта, основанной на общей для всех участников транспортного обслуживания населения мультимодальной математической и экономической модели транспортной модели, учитывающей, в частности, представленные ниже группы факторов [12, 15]:

1 Факторы, характеризующие условия выполнения перевозок:

– пространственное развитие города Екатеринбурга и всей агломерации;

– размещение жилых районов, мест культурного отдыха, центров торговли и промышленных зон Екатеринбурга и агломерации;

– местоположение дачных массивов и мест отдыха горожан в прилегающих территориях;

– параметры улично-дорожной сети;

– внутринедельная и внутрисуточная неравномерность транспортного спроса;

– предпочтения населения по длительности, комфортности, стоимости поездки при выборе в пользу общественного или индивидуального транспорта;

– требования органов исполнительной власти, осуществляющих организацию транспортного обслуживания населения.

2 Факторы, характеризующие спрос на перевозки на основе:

– социальной, возрастной и профессиональной структуры населения города;

– платежеспособности населения;

– требованиям населения к качеству перевозок;

– стоимостной оценки населением соотношения затрат, времени и качества перевозки.

3 Факторы, характеризующие конкурентную среду в сфере перевозок пассажиров:

– распределение пассажиров между различными компаниями-перевозчиками (в том числе по видам транспорта);

– финансово-экономические показатели деятельности отдельных перевозчиков;

– требования органов исполнительной власти к эффективности и качеству организации транспортного обслуживания населения;

– требования, которым должно удовлетворять транспортное обслуживание населения (подвижной состав, удобство расписаний, схем маршрутов и др.).

Важным аспектом оценки качества транспортной системы является анализ пассажиропотоков на автобусных маршрутах. Протяженность автобусных маршрутов по Свердловской области с 2018 года изменялась несущественно и составляет примерно 62 тыс. км. (при общей протяженности автомобильных дорог 32,3 тыс. км). На объемы перевозок пассажиров автобусами существенно влияет количество автомобилей, находящихся в личной собственности граждан. На рисунке 1 представлена статистическая информация за период с 2014 г. по 2023 г. по пассажирообороту автобусов общего пользования и числу собственного автотранспорта в динамике для Свердловской области.

На рисунке видно, что в период с 2014 г. и ранее по 2021 г. увеличение обеспеченности личным автотранспортом уменьшает пассажирооборот. Лишь в 2022-2023 гг. пассажирооборот увеличивается, однако данную тенденцию можно отнести к расширению сети обслуживания транспортом общего пользования и увеличения численности региональных центров за счет притока из периферийных городов.

Рисунок 1 – Динамика пассажирооборота автобусов общего пользования и числа собственных легковых автомобилей по Свердловской области [Составлено автором по данным http://gks.ru]

Тенденция снижения пассажирооборота при увеличении собственных автомобилей хорошо описывается уравнением регрессии:

Y = 2 968,5 – 0,06 ∙ X, (1)

где Y – пассажирооборот автобусов общего пользования, млн пас-км.;

Х – число собственных легковых автомобилей, единиц на 1 000 человек населения.

Аналогичная тенденция наблюдается и по другим субъектам Российской Федерации и по стране в целом. Проведенный анализ показывает, что на оценку качества работы пассажирского транспорта общего пользования могут влиять следующие факторы [14]:

– неравномерность заполняемости различных автобусных маршрутов;

– доступность автобусного обслуживания для жителей отдельных районов агломерации г. Екатеринбург и Свердловской области (для оценки, например, могут использоваться: количество населенных пунктов, не охваченных автобусными маршрутами, доля жителей, имеющих доступ к регулярному транспортному обслуживанию, среднее время, необходимое для того, чтобы добраться до ближайшей автобусной остановки);

– неравномерность заполняемости отдельных автобусных маршрутов в различное время суток, приводящая к значительному превышению расчетной заполняемости;

– затраты времени на поездку;

– выполнение расписания и его соответствие потребностям пассажиров.

Показатели, соответствующие данным факторам, могут использоваться для оценки изменений качества работы автобусного транспорта.

Далее выполнено прогнозирование структуры спроса на перевозки агломерации г. Екатеринбурга. Распределение общего транспортного потока на количество людей, использующих личный автотранспорт и общественный транспорт определено условием минимизации суммарных временных затрат на совершение поездки.

Спрос на перевозки общественным транспортом обусловлен общим спросом в пункте зарождения пассажиропотока (определяется количеством жителей и структурой населения) и темпами автомобилизации (рисунок 2).

Рисунок 2 – Соотношение темпов роста числа перевезенных человек общественным транспортом к уровню 2010 г. и темпов роста автомобилизации населения Свердловской области к уровню 2010 г. [Составлено автором по данным http://gks.ru]

Из зависимости, представленной на рисунке 2, видно, что с ростом автомобилизации на 0,5 % сокращается число перевезенных пассажиров в среднем на 0,3 %. Далее следует оценить уровень корреляции между данными показателями. Зависимость количества перевезенных пассажиров общественным транспортом и уровня автомобилизации населения Свердловской области отражена на рисунке 3.

Рисунок 3 – Зависимость объема работы общественного транспорта от роста уровня автомобилизации населения Свердловской области [Составлено автором по данным http://gks.ru]

Представленная зависимость отражает высокую долю влияния уровня автомобилизации на объем работы общественного транспорта, что можно объяснить увеличением уровня жизни населения за счет роста заработной платы. Необходимо также проверить данный вывод проанализировав корреляцию между продажами новых автомобилей и уровнем реальной заработной платы населения. Так, на рисунке 4 показан общий тренд изменения продажи новых автомобилей и реальной заработной платы по Свердловской области.

Рисунок 4 – Зависимость продаж новых автомобилей от величины реальной заработной платы, Свердловская область [Составлено автором по данным http://gks.ru]

Из рисунка 4 видно, что имеется тесная связь между продажами новых автомобилей по Свердловской области и уровнем реальной заработной платы населения, проживающего на данной территории. При этом четко прослеживается тенденция при росте реальной среднемесячной заработной платы на 1 % роста в продажах новых автомобилей на 2,14 %.

Для того чтобы снизить загруженность автомобильных дорог, повысить пропускную способность и спрос на общественный транспорт предполагается введение системы информатизации общественного транспорта и информирования граждан, которую можно представить в виде коэффициента информатизации [16, 19]:

(2)

где – доля рейсов, выполненных в соответствии с расписанием (автобус);

– количество очагов аварийности на региональных дорогах, %

– доля участков автомобильных дорог, работающих в режиме перегрузки к общей длине а/д, %

Следовательно, рост автомобилизации населения обратно пропорционален увеличению информированности:

Спрос на перевозку = -161,64*Авто + 508 023

Авто = 0,0056Реал ЗП 2,14

Следовательно,

Выполнение мероприятий по повышению управленческих решений в области транспорта и информированности населения позволит увеличить спрос на общественный транспорт (таблица 1). Для прогнозирования спроса на перевозки воспользуемся регрессионной моделью.

Таблица 1 – Прогнозируемые значения спроса на пассажирский транспорт в результате реализации проектируемых мероприятий, Свердловская область [Составлено автором]

Вариант развития
Темп роста реальной заработной платы, %
Кинф
Прогнозные значения перевезенных пассажиров, тыс. чел
2024
2030
2035
2024
2030
2035
2024
2030
2035
Базовый
1,041
1,013
1,015
0,5
0,5
0,5
254011
254011
254011
Целевой
1,042
1,015
1,020
0,5
0,7
0,8
254011
355615,4
406417,6
Консервативный
1,032
1,002
1,008
0,5
0,6
0,6
254011
304813,3
304813,2

Вариант развития «Базовый» характеризуется стабильным, но незначительным ростом реальной заработной платы и стабильным объемом перевезенных пассажиров на протяжении периода 2024-2035 годов.

Вариант развития «Целевой» предполагает более высокий темп роста реальной заработной платы и увеличение прогнозных значений перевезенных пассажиров, что указывает на более динамичное развитие сектора пассажирских перевозок.

Вариант развития «Консервативный» предполагает наименьший темп роста реальной заработной платы и умеренное увеличение объема перевезенных пассажиров, что указывает на более консервативный подход к развитию отрасли.

Таким образом, выбор варианта развития будет зависеть от стратегических целей и приоритетов развития транспорта, а также от уровня риска и ожидаемых результатов.

Заключение.

Проведенное исследование демонстрирует необходимость комплексного подхода к формированию и развитию конкурентоспособного транспортного потенциала регионов, с особым акцентом на городском пассажирском транспорте. Анализ теоретических и практических работ отечественных и зарубежных ученых позволил выявить ключевые факторы, влияющие на эффективность управления городской транспортной системой. В частности, исследования таких городов, как Екатеринбург, подтверждают важность учета специфических особенностей урбанизации и демографических тенденций при разработке стратегий управления.

Разработка прогнозной модели оценки качества транспортной системы в условиях крупных агломераций требует интеграции многоаспектных данных и применения междисциплинарных методов. Учитывая текущие вызовы и динамику развития городских территорий, такая модель позволит не только повысить уровень транспортного обслуживания, но и значительно улучшить качество жизни населения. Настоящее исследование подчеркивает необходимость продолжения глубокого изучения и адаптации международного опыта к местным условиям, что станет основой для устойчивого и эффективного развития городского транспорта в будущем.


Источники:

1. Howkins J. The Creative Economy. How People Make Money From Ideas. London, 2001. / рус. пер.: Хокинс Дж. Креативная экономика: Как превратить идеи в деньги. - М., 2011.
2. Ваксман С. А. Транспортные системы городов второго десятилетия XXI века в поисках смысла: полемические заметки 2018 года // Социально-экономические проблемы развития и функционирования транспортных систем городов и зон их влияния = Social and economic problems of city transport systems and their influence areas' development and functioning: материалы XXIV Международной (XXVII Екатеринбургской, II Минской) научно-практической конференции / редкол.: Д. В. Капский (председатель) [и др.]. – Минск : БНТУ. Минск , 2018. – c. 14-26.
3. Вукан Вучик Транспортные системы Москвы и возможные решения // ACADEMLA, архитектура и строительство. – 2005. – № 4.
4. Высоковский А. А. Сочинения: В 3 т. Т. I. Theory. II. Practic. III. Public. - M., 2015.
5. Гамазин И. В. Современное состояние российских автомобильных дорог // Бюллетень транспортной информации. – 2007. – № 3. – c. 031-034.
6. Глазычев В. Л. Город без границ. - М., 2011. – 400 c.
7. Горнова Г. В. Соразмерность города и человека: проблемы формирования городской идентичности // Праксема. Проблемы визуальной семиотики. – 2018. – № 3(17). – c. 43-56.
8. еленцова, Е. В., Гладких, Н. В. Творческие индустрии: Теории и практики. - М., 2010.
9. Зукин Ш. Культуры городов. - М., 2015.
10. Лобанов Е. М. Транспортная планировка городов. - М.: Транспорт, 1990. – 240 c.
11. Лэндри Ч. Креативный город. - М., 2006.
12. Макаров Д. Б. Социокультурные и экологические факторы формирования механизма развития транспортной инфраструктуры региона // Социально-экономические явления и процессы. – 2013. – № 12(58). – c. 83-86.
13. Паперный В. З. Культура Два. 2-е изд. - М., 2006.
14. Рыжков А. Ю. Город и перевозчики: история транспортных реформ. - Москва : Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», 2024. – 464 c.
15. Сосунова Л. А., Тойменцева И.А. Тенденции и факторы развития услуг пассажирского транспорта // Вестник Самарского государственного экономического университета. – 2009. – № 12(62). – c. 99-105.
16. Тойменцева И. А. Определение интегрального показателя развития услуг пассажирского транспорта на основе экономико-математического моделирования // Вести. Самар. гос. экон. ун-та. – 2010. – № 2(64). – c. 115-119.
17. Трубина Е. Г. Город в теории: Опыты осмысления пространства. - М., 2013.
18. Флорида Р. Новый кризис городов. - М., 2018.
19. Якимов М. Р., Нестерова А. С., Попов Ю. А. Транспортное планирование: транспорт общего пользования. / монография. - Москва: Агентство РАДАР, 2024. – 458 c.

Страница обновлена: 26.11.2024 в 12:15:58