Видео
Выступление состоялось в рамках прошедшей 19-21 марта 2025 г. VII-й Всероссийской научно-практической конференции «Анализ и прогнозирование развития экономики России», организованной ИНП РАН и ИЭОПП СО РАН.
Презентация
Тезисы
Сопряжение результатов расчетов по народнохозяйственной модели (ОМММ) и модели опорной транспортной сети в разрезе Азиатской России: наполнение данными[*]
В Институте экономики и организации промышленного производства СО РАН была разработана программа ПРОСТОР, позволяющая решать задачу оптимальных способов транспортировки грузов и визуализировать эти решения для их анализа пользователем. ПРОСТОР является инструментом для формирования и выработки решений по развитию опорной транспортной сети России [1].
Важная особенность программы заключается в её ориентировании в сторону пользователя-исследователя, поскольку в ней заложены многие возможности построения задач. С территориальной точки зрения программа состоит из двух видов объектов – точечные (узлы) и линейные (плечи). Пользователь самостоятельно может определять узлы и плечи в модели, создавая задачи любого уровня: от внутрисубъектных до общероссийских перевозок (с включением международной торговли).
Пользователю доступна возможность включения в модель разных продуктов и видов транспорта для рассмотрения их взаимодействия. Также исследователь может варьировать такие параметры сети как тарифы на все виды работ: погрузку, разгрузку, перегрузку и транзит, а также определять интервалы пропускной способности.
Таким образом, программа позволяет создавать совершенно разные эксперименты: от вымышленных до реальных. Последние привлекают больший интерес для исследователей, поскольку позволяют надстраивать различные модели на сложившихся в текущий момент времени объемах и структуры перевозки. Получается, что, если программа будет знать текущие объемы перевозок, то исследователь может изучить, как изменится их структура, если поменяются тарифы или добавится, например, новая железная дорога.
Мы располагаем официальными данными о перевозке нескольких видов грузов между субъектами Российской Федерацией по железной дороге. Такое территориальное разбиение страны нам не подходит, поскольку оно не учитывает транспортной структуры страны, является излишне крупным и не подходит под анализ в разрезе задачи развития Азиатской части России. Поэтому эти данные необходимо преобразовать с учётом необходимых требований, а дальше эти данные связать с программой ПРОСТОР.
Поскольку субъектное разбиение территории нас не устраивает, мы предлагаем разделить страну на 40 транспортных узлов, что позволит сократить размерность. Расположение этих транспортных узлов на основных транспортных коридорах страны преимущественно в Азиатской части позволит проводить более глубокий анализ. Следовательно, нам нужно исходные данные, представленные в таблицах размерности 89 на 89, агрегировать до необходимого уровня: до таблиц 40 на 40. Для этого была предложена модель агрегации в двух формах: скалярная и матричная. Скалярная форма позволяет пользователю разобраться с особенностями перехода, однако она достаточно трудоёмка, и её сложно использовать на практике. В отличие от матричной формы модели, суть которой заключается в том, что создаются две матрицы перехода на ввоз продукции и на вывоз соответственно, элементы которых показывают, какая доля субъекта лежит в том или ином транспортном узле. Эти доли крайне необходимы, поскольку существует несколько узлов, которые являются нецелой частью субъекта РФ. В связи с этим требуется делить этот субъект и искать эти пропорции деления, что уже является отдельной трудоёмкой задачей. Далее исходная матрица умножается справа и слева на матрицы перехода и получается искомая матрица перевозок между транспортными узлами. Эти данные будут отражать производство и потребление (зарождение и затухание грузопотока соответственно) в узлах, которое сложилось в реальном мире. Именно эти данные должны быть сопряжены с программой ПРОСТОР.
Следующий уровень моделей после задач, основанных на текущих данных, это модели с прогнозированием [2]. Транспортные системы достаточно медленно развиваются, в то время как структура и объемы грузов меняются достаточно быстро. Следовательно, уже сегодня необходимо знать, какие грузопотоки будут через несколько лет, чтобы планировать превентивное развитие транспортной системы. Аспект прогноза заложен в связи народно-хозяйственных моделей с моделью опорной транспортной сети, визуализированной в программе ПРОСТОР. В качестве народно-хозяйственной модели мы используем ОМММ, которая выдаёт на решения о темпах роста различных отраслей в регионах. Решения ОМММ представляются в разрезе Федеральных округов, поэтому их необходимо дезагрегировать до требуемого нам уровня. Таким образом, умножая текущие объемы перевозок на дезагрегированные темпы роста, мы получаем будущие объемы перевозок на прогнозный год. Это позволяет строить задачи о прогнозировании развития транспортной системы.
При добавлении данных в ПРОСТОР, мы должны суммировать все грузопотоки для каждого узла. Тем самым мы получим объемы произведенных и потребленных в узле транспортируемых товаров. Дальше, если мы запустим программу и проанализируем оптимальные способы перевозок, то получим, что оптимальные перевозки не соответствуют реальным. Эта проблема имеет объяснение и не означает, что ПРОСТОР ошибочно рассчитывает структуру перевозки. Дело здесь в том, что в реальности мы имеем дело не с 20 продуктами: товары достаточно дифференцированы, поэтому в одной группе продуктов есть товары разных марок, разного качества и даже разных свойств. Поэтому при агрегировании экономики в 10-20 транспортабельных продуктов мы получаем значительное искажение реальности.
Нами предлагается следующее решение данной проблемы. Требуется исходить из предположения, что товары одной группы продуктов, произведённые в разных транспортных узлах, это разные товары. Так, например, чёрные металлы, добытые на Кузбассе, и чёрные металлы, добытые на Урале, это разные товары, и соответственно другие регионы предъявляют различный спрос на эти два товара.
Получается, если раньше мы в задаче имели 20 продуктов и 40 узлов, то теперь мы переходим к 800 продуктам, что значительно увеличивает размер задачи, однако же, и точность решения тоже увеличивается.
Следующая проблема, с которой мы сталкиваемся – это неполнота статистической информации. Как писалось ранее, мы располагаем статистическими данными только по железнодорожному транспорту. Однако, например, по автомобильному транспорту совершенно нет статистики о межрегиональных перевозках продукции. Её также трудно отследить, поскольку отрасль автоперевозок представлена большим объемом различных компаний.
Тем не менее, для полноты работы нужны объемы перевозок по всем видам транспорта, чтобы рассматривать транспортную систему также со стороны взаимодействия агентов транспортировки. Для этого предлагается следующая модель, которая позволяет оценить объемы перевозок другими видами транспорта. Мы определяем железнодорожные перевозки как эталонные, корректируем их в три шага с помощью относительных коэффициентов и в конечном итоге получаем оценку объемов транспортировки другим видом транспорта.
На первом этапе задается отраслевой коэффициент, показывающий во сколько раз, например, автомобильный транспорт перевозит больше (или меньше) некоторого продукта, чем железная дорога. Для этого предлагается использовать коэффициенты материальных затрат, отношение которых покажет, во сколько раз отличаются натуральные объемы перевозок с точки зрения отраслевой составляющей. Дальше вводится территориальный коэффициент, который отражает разницу в географическом положении различных видов транспорта. Так, например, автомобильный транспорт по сравнению с железнодорожным больше грузов перевозит на малые расстояния. На третьем шаге мы корректируем полученные натуральные объемы в тех местах, где мы располагаем какой-либо информацией. В конечном итоге, мы получим оценку объемов отличных от железной дороги видов транспорта.
Таким образом, мы внесли значительные изменения в работу программы ПРОСТОР. Конечно, ещё много, что не учтено, над чем надо работать. Однако, уже сейчас с помощью ПРОСТОРа можно строить различные проекты развития транспортной системы Азиатской части России.
Литература и информационные источники
- Бульонков М. А., Нестеренко Т. В. Система поддержки прогнозирования развития опорной транспортной сети России // Наукоемкое программное обеспечение : труды семинара, Новосибирск, 02–03 июля 2019 года. – Новосибирск: Новосибирский национальный исследовательский государственный университет, 2019. – С. 68-75.
- Ситуационная комната как элемент организации экспертного сообщества: задачи планирования и прогнозирования / В. Ю. Малов, О. В. Тарасова, М. А. Бульонков [и др.]. – Новосибирск : Изд-во ИЭОПП СО РАН, 2018. – 260 с.
[*] Материал подготовлен в рамках проекта НИР ИЭОПП СО РАН No121040100262-7 (0260-2021-0007) «Инструменты, технологии и результаты анализа, моделирования и прогнозирования пространственного развития социально-экономической системы России и её отдельных территорий».
