Сравнительный анализ экономической эффективности различных схем мультимодальных перевозок зерна с учетом затрат на перевалку и складирование
Третьяков Г.М.1,2, Фокеев А.Б.1, Мазько Н.Н.1, Варламов А.В.1, Варламова Н.Х.1
1 Приволжский государственный университет путей сообщения, ,
2 Волжско - Уральская транспортная компания, ,
Статья в журнале
Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Том 101, Номер 2 (Февраль 2026)
Аннотация:
Мультимодальные перевозки зерновых культур представляют собой критически важный элемент агрологистической системы, обеспечивающий интеграцию российского сельского хозяйства в глобальные продовольственные цепочки поставок. Настоящее исследование посвящено комплексному анализу экономической эффективности альтернативных схем мультимодальных перевозок зерна с детальным учетом затрат на перевалку и складирование в различных логистических узлах. Методологическая база исследования включает эмпирический анализ операционных данных крупных агропромышленных предприятий за период 2023-2024 годов, математическое моделирование транспортно-логистических процессов и сравнительный анализ удельных затрат на единицу груза при использовании различных комбинаций видов транспорта. В ходе исследования проанализированы три базовые схемы мультимодальных перевозок: автомобильно-железнодорожная, автомобильно-морская и комбинированная трехкомпонентная схема с участием автомобильного, железнодорожного и морского транспорта. Результаты показали, что наименьшие удельные затраты характерны для автомобильно-железнодорожной схемы при расстояниях свыше 800 км, составляя 4820-5240 руб./т, тогда как комбинированная схема с морским участком демонстрирует оптимальную эффективность на расстояниях более 2000 км с показателем 3980-4350 руб./т. Затраты на перевалку варьируются от 140 до 560 руб./т в зависимости от типа терминала и технологического оснащения, при этом современные автоматизированные комплексы обеспечивают снижение издержек на 23-27% по сравнению с традиционными элеваторами. Складские расходы составляют 8-15% от общих логистических затрат и существенно зависят от продолжительности хранения и технических характеристик зернохранилищ.
Ключевые слова: мультимодальные перевозки, зерновая логистика, экономическая эффективность, затраты на перевалку, складирование зерна, транспортные издержки, оптимизация маршрутов
Источники:
Mazaraki A., Matsiuk V., Ilchenko N., Kavun-Moshkovska O., Grigorenko T. Development of a multimodal (railroad-water) chain of grain supply by the agent-based simulation method // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. - 2020. - Vol. 6, № 3 (108). - P. 14-22. DOI: 10.15587/1729-4061.2020.220214 EDN: GGSBUY
Yu M., Yang H., Zhou Y., Lai X., Wang G.International multimodal transportation optimization considering bulk cargo containerization // Computers & Operations Research. - 2025. - Vol. 182. - Article 107095. DOI: 10.1016/j.cor.2025.107095 EDN: EOMEBA
Muzylyov D., Shramenko N., Ivanov V. Management Decision-Making for Logistics Systems Using a Fuzzy-Neural Simulation // Advances in Industrial Internet of Things, Engineering and Management. EAI/Springer Innovations in Communication and Computing. - 2021. - P. 175-192. DOI: 10.1007/978-3-030-69705-1_11 EDN: PBBCHT
Shramenko N., Muzylyov D. Forecasting of overloading volumes in transport systems based on the fuzzy-neural model // Advances in Design, Simulation and Manufacturing II. DSMIE 2019. Lecture Notes in Mechanical Engineering. - 2020. - P. 311-320. DOI: 10.1007/978-3-030-22365-6_31 EDN: SKVIKB
Bazaluk O., Kotenko S., Nitsenko V. Entropy as an Objective Function of Optimization Multimodal Transportations // Entropy. - 2021. - Vol. 23, № 8. - Article 946. DOI: 10.3390/e23080946 EDN: ZJAWYZ
Pavlenko O., Muzylyov D., Shramenko N., Cagánová D., Ivanov V. Mathematical Modeling as a Tool for Selecting a Rational Logistical Route in Multimodal Transport Systems // Industry 4.0 Challenges in Smart Cities. EAI/Springer Innovations in Communication and Computing. - 2023. - P. 23-37. DOI: 10.1007/978-3-030-92968-8_2
Hryhorak M., Karpenko O., Semeriahina M. Formation of the multimodal transportation ecosystem in Ukraine // Intellectualization of logistics and Supply Chain Management. - 2020. - № 2. - P. 111-130. DOI: 10.46783/smart-scm/2020-2-9 EDN: VDBRCS
Страница обновлена: 25.04.2026 в 23:12:01
Comparative analysis of the economic efficiency of various multimodal grain transportation schemes, taking into account the costs of transshipment and storage.
Tretiakov G.M., Fokeev A.B., Mazyko N.N., Varlamov A.V.Journal paper
Economy of agricultural and processing enterprises
Volume 101, Number 2 (February 2026)
Abstract:
Multimodal grain transportation is a critical element of the agrologistics system, integrating Russian agriculture into global food supply chains. This study provides a comprehensive analysis of the economic efficiency of alternative multimodal grain transportation schemes, with detailed consideration of transshipment and warehousing costs at various logistics hubs. The research methodology includes an empirical analysis of operational data from large agro-industrial enterprises for the period 2023-2024, mathematical modeling of transport and logistics processes, and a comparative analysis of unit costs for various combinations of transport modes. Three basic multimodal transportation schemes were analyzed: road-rail, road-sea, and a combined three-component scheme involving road, rail, and sea transport. The results showed that the lowest unit costs are typical for the road-rail system for distances over 800 km, amounting to 4,820-5,240 rubles/t, while the combined system with a sea section demonstrates optimal efficiency at distances over 2,000 km, with a figure of 3,980-4,350 rubles/t. Transshipment costs vary from 140 to 560 rubles/t depending on the terminal type and technological equipment, with modern automated systems providing a 23-27% cost reduction compared to traditional elevators. Warehouse costs account for 8-15% of total logistics costs and depend significantly on the storage duration and technical characteristics of grain storage facilities.
Keywords: Multimodal Transportation, Grain Logistics, Cost Efficiency, Transshipment Costs, Grain Warehousing, Transportation Costs, Route Optimization