СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДИКИ РАЗМЕЩЕНИЯ ГРУЗОВЫХ ОБЪЕКТОВ НА СЕТИ ЖЕЛЕЗНЫХ ДОРОГ УЗБЕКИСТАНА

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДИКИ РАЗМЕЩЕНИЯ ГРУЗОВЫХ ОБЪЕКТОВ НА СЕТИ ЖЕЛЕЗНЫХ ДОРОГ УЗБЕКИСТАНА

Адилова (Мухамедова) Зиёда Гафурджановна

Ибрагимова Гулшан Руслановна

Худайберганов Сакижан Кабулджанович

 

Введение. Вопросы размещения грузовых объектов являются неотъемлемой частью формирования транспортно-грузовой инфраструктуры, которая, в свою очередь, является важнейшим элементом государственной политики в области повышения доходов от экспортно-импортной деятельности. Они рассматриваются в тесной взаимосвязи с вопросами реформирования сети железных дорог, организации транспортно-логистической деятельности, в том числе, с привлечением частных инвестиций. По мере укрепления тенденций роста объемов международного торгового и иного взаимодействия все страны-партнеры стремятся создать необходимые условия для увеличения доходов от функционирования сетей железных дорог. В Узбекистане разработаны, реализуются и частично успешно реализованы подобные проекты [1].

Уже разработаны методы выбора размещения логистических терминалов (методы: «центр тяжести», «сетки», на основе линейного программирования). Они применимы и показывают положительные результаты в случаях, когда достаточно определить дислокацию логистического объекта с реальным клиентом с конкретным числом оговоренных поставщиков и потребителей [2].

Для сети железных дорог с учетом национальных и международных потребностей методика значительно более сложная, включает в себя множество параметров. Общим недостатком перечисленных методов является полное отсутствие внимания к вопросам оценки транспортно-логистического потенциала выбранного конкретного месторасположения объекта или района/области его расположения и наличия тех ресурсов, которые необходимы для эффективного функционирования и развития транспортных логистических терминалов [3].

Таким образом, для определения месторасположения логистических терминалов на сети железных дорог для предприятий конкретной локальной производственно-торговой отрасли можно использовать методы «сетки», «центра тяжести», «пробной точки», линейного и нелинейного программирования. Методы имитационного моделирования и экспертные методы можно применять для определения месторасположения крупных региональных грузовых объектов, при этом экономическая целесообразность, как неотъемлемая часть планирования и прогнозирования, оценивается в том числе и с помощью финансовых коэффициентов, моделей на основе интегральных показателей. Рекомендуется использование методики определения общего потенциала географической точки планируемого месторасположения логистических терминалов в регионе с учетом влияния факторов социально-экономического и инфраструктурно- географического развития. Для определения целесообразности инвестирования, проектирования, строительства и обеспечения бесперебойного функционирования крупных международных логистических узлов на территории страны целесообразно провести глубокий анализ с учетом долгосрочных перспектив возможностей, преимуществ, недостатков, угроз железнодорожной отрасли и смежных транспортных отраслей, конкурентный анализ состояния международных связей и ранее достигнутых договоренностей, межгосударственной проектной деятельности, а также разработать варианты инвестирования с привлечением частного капитала с соблюдением интересов государства, на территории которого располагается железная дорога. С учетом целей и задач анализа, обеспечения высокой достоверности данных и снижения трудоемкости аналитических процедур более сложные методики предполагают самостоятельный выбор параметров анализа с учетом известных ограничений.

 

§ 1. Совершенствование методики оценки вариантов размещения грузовых объектов на сети железных дорог

Ключевым аспектом повышения региональной конкурентоспособности, в особенности, железнодорожного маршрута, может стать совершенствование операционной деятельности региона в этой сфере. На сегодня имеет место быть очень много показателей и факторов, которые могут представить оценку деятельности грузоперевозок в том или ином регионе [3].

Автором предлагается подход, дающий возможность работать с объективными изменениями, в одно время, оценивая, как качественные коэффициенты (показатели), так и реальные. А также, статистические количественные (объективные) данные, которые могут быть приведены в интервальных шкалах.

Итак, из-за того, что большая часть МК ЗПР (многокритериальной задачи принятия решений) берет свою основу на учете целей или критериальных коэффициентах, то допустимо использоваться для расчетов расширенную модель многокритериальных задач принятия решений. Представляется данная модель соответствующими коэффициентами, представленными ниже:

                                         (1)

где показатель t – это типовая постановка задачи;

A – множество шкал различных критериев;

R – критерии для оценки уровня целевых достижений и их критерии;

X – показатель множества возможных и допустимых задач (альтернатив);

G – общая система предпочтений субъекта, который принимает решения;

D – заключительное правило, которое будет отражать всю принятую систему предпочтений того субъекта, который принимает решения;

F – комплексное отображение множества возможных вариантов во множестве последствий критериальных показателей оценок.

Если же речь идет о принятии решений в группе, а не одним субъектом, то в этом случае, в выше представленную формулу 1, допустимо включить такие элементы, как:

Элемент L – принцип метода экспертной оценки с дальнейшей верификацией исходных оценок посредством статистических методик (расчет параметров и коэффициентов в сопоставлении их с граничными значениями и показателями).

Элемент E(f) – функция группового предпочтения.

Аналогично, составляется исчерпывающий перечень альтернатив X – региональных районов. Для того, чтобы впоследствии сформировать матрицу с исходными данными, необходимо далее построить отображения соответствующего множества показателей R на множество вариантов (альтернатив) X.

В свою очередь, если массив  - то следствие построения данного отображения .

                                                    (2)

где коэффициенты i = 1, Х = {xi}, а, m = 12 – это рассчитанная мощность районов Узбекистана. Этот коэффициент рассчитывается и представляется списком районов, входящих в регион. 

Далее, , n=4, j=1 – рассчитанная мощность принимаемого списка в шкале названий районов Узбекистана ценностей.

В этом случае, модель (отображение) 2 может представляться как двумерное множество, которое может быть измерено (оценено) в натуральных единицах и в коэффициентах лингвистической шкалы интервала: , j=1, n=12, m=4 общим размером n×m. Полученное значение – это и есть формализация статистических исходных данных, которая имеется на момент проведения анализа и исследования.

Так, предложенная модель включает в себя ряд этапов, а именно:

1. Обобщение критериальных показателей из общего списка с получением дерева целей для исследования в виде представленной на рис. 3.1. диаграммы.

2. Взвешивание показателей дерева целей на каждом из иерархических уровней , j=1, wm. Здесь wm – это число ветвей на каждом иерархическом уровне дерева целей.

3. Расчет двумерного вектора приоритетов, которые являются локальными  в качестве отображений t2, согласно методу, АК&М [4,5]. Здесь принимается в учет семантика критериев двух основных видов, а именно:

- если увеличивается показатель критерия, возрастает качество;

- если увеличивается значение критерия – качество демонстрирует снижение.

                                               (3)

В свою очередь, соотношения (4) и (5), представленные ниже, отображают соотношение (3):

                                (4)

                                   (5)

В свою очередь, представленная выше формула (4), может применяться для расчетов, только тогда, когда увеличение показателя критерия становится причиной повышения качества. Формула (5) применяется в случаях, когда в процессе увеличения показателя, качество снижается.

Далее, необходимо произвести расчет вектора глобальных приоритетов: , i=1 :

                                (6)

Затем, расчет оптимального направления вектора приоритетов и номер соответствующего варианта:

                           (7)

Далее, определение множества вариантов и альтернатив посредством проектирования и формирования кластера территорий Узбекистана, которые были бы приближены к области размещения логистического терминала [6]. В данном случае, это  – Хорезмская область Узбекистана – входит в 1 кластер по производственному потенциалу размещения согласно результатам статистической модели [7].

Безусловно, «методика 6» более интересна, прежде всего, для администрации и для инвесторов. В первом приближении, этим лицам представляется дерево целей (ДЦ), отраженное на рис. 1.

 

Рисунок 1. Иерархическое ДЦ

 

Все представленные показатели и критерии были сведены на первом иерархическом уровне в соответствующие группы, основные показатели которых необходимо представить в обобщенных коэффициентах, т.е. сформировать определенный уровень (второй) для каждой из иерархии и для каждой из представленной группы, соответственно.

Далее, отразим каждый из показателей, который основан на равнозначных критериях, то есть, все ветки дерева имеют на первом уровне равные значения (важность).

Впоследствии, будет проведено структурирование всех показателей по критериям.

Получены весовые показатели для групп , показатели будут приведены в скобках. В данном случае, i=1,5, а показатель j – критериальный коэффициент из общего критериального списка ().

Итак, в первую группу включены такие показатели (на ДЦ выделены жирным шрифтом), как:

«Расположение территории региона с позиции ее географии» ( );

- Общие размер территории региона ();

- Расположение района относительно центра (г. Ташкент) ;

- Расположение относительно пересечения МТК ();

- Расположение по отношению к федеральным трассам ();

Во вторую группу включаются следующие показатели, а именно:

«Близость в расположении относительно железнодорожных станций ();

- Показатель близости железнодорожных станций ();

В третью группу «Протяженность коммуникаций ( )» входят следующие показатели, а именно:

- протяженность железнодорожных путей ();

- протяженность автомобильных путей ();

- протяженность дорог твердого покрытия ();

В четвертую группу «перевозки по транзиту ()» входят показатели:

- общие объемы перевозок грузов на всех транспортах ();

- объем перевозок грузов железнодорожным транспортом ();

- показатель грузооборота железнодорожного транспорта, млн.тонн ();

- грузооборот автомобильных транспортов ();

В пятую группу «Производственный потенциал территории и коммуникационные параметры» ();

- Производственный потенциал территории региона, объемы сельскохозяйственных товаров и объем промышленной продукции ();

- Индекс плотности грузопотоков муниципальной территории региона ();

В шестую группу «Складское хозяйство (помещения)» входя такие показатели как :

- наличие уже существующих на территории логистических терминалов ();

- Объемы существующих складов и складских помещений ();

- Дефицит площадей (складских) их отсутствие или их наличие ().

Вышеперечисленные группы показателей, в свою очередь, можно использовать в качестве исходных данных дерева целей иерархии, которая была представлена на рис. 1.

В представленном выше дереве целей иерархии, данные второго иерархического уровня, берутся из таблицы исходных данных по Узбекистану (равновесные критерии). Названия территорий (районов) соответствующих номеру критериальных коэффициентов представляются в виде взвешенных критериев.

Тогда взвешенные коэффициенты всех анализируемых районов региона, будут рассчитаны соответствующим образом:

                                                        (8)

 – веса критериальных коэффициентов, i=1,

p_j = количество критериальных показателей, j =1.

Так, правила исчисления всех показателей, выстраивается как произведение веса той или иной группы на вес критериальных коэффициентов, которые включены в каждую из групп, обозначая полученные результаты в виде представленной выше формулы.

Исходя из этого, если будет известен вес ветвей дерева на первом уровне иерархии , а также, известен вес второго уровня иерархии , то вычислить вес каждого из принятых к дальнейшим вычислениям критериев, можно по формуле (3).

Сумма весов всех территорий (оконечных ветвей дерева)  i=1 будет строго равно 1.

Принимая в учет разграничение списка всех критерий на шесть групп, которые представлены выше, можно получить дерево целей, построенное на двухуровневой иерархии.

При этом, если рассчитывать по формуле , то представится возможность рассчитать множество степеней и уровней важности весовых критериев для сценария, который был определен как равнозначный, что, безусловно, представляет методическую важность для последующей оценки.

Для того, чтобы комплексно оценит привлекательность региона и его территорий в целом, для размещения ЛТ (логистических терминалов), важно будет оценить ряд нескольких других показателей. Проблемы, которые можно связать с размещением на территориях ЛТ, можно охарактеризовать сложностью этого процесса.

Это можно объяснить многогранностью альтернатив по размещению ЛТ. В свою очередь, количество альтернативных ЛТ характеризуется стратегией использования логистического терминала, типом ЛТ и т.д.

Таким образом, на данном этапе автором был предложен расчет весовых коэффициентов, основываясь на иерархическом методе. Представленный метод дает возможность принять в учет неопределенные факторы, многокритериальность задач, и как итог, сделать выбор из множества разных альтернатив.

Можно оценить уровень привлекательности региона, в том числе, сопоставляя конкурентоспособность территории с «эталонным» регионом, то есть с тем регионом, где лучше всего развита инфраструктура и промышленность для размещения ЛТ [8].

Так, в данном случае, R1 – территория с наилучшими конкурентоспособными показателями, R2 – территория с худшими показателями, то есть, оценен как худший из всех анализируемых районов региона.

Ниже представим формулу, по которой можно вычислить фиксированный коэффициент экономических факторов каждой территории региона .

                                     (9)

 – фиксированный коэффициент по каждому из регионов;

Тогда, для абстрактного наилучшего региона R1  = 1; а для абстрактного наихудшего региона R2  = 0. Таким же аналогичным способом можно определить и остальные коэффициенты, а именно, коэффициент географических данных , транспортный коэффициент .

Итак, для каждой территории региона (в нашем случае, это Узбекистан) имеется три ключевых оценочных показателя, а именно: .

•  – коэффициент экономического развития территории;
•  – коэффициент транспортного развития территории;
•  – коэффициент инфраструктурного развития территории.

Далее, будет важным построить интегрированную оценку по привлекательности территории региона [9]. Так, для ранжирования территорий следует уложить точки Rj на шкалу приемлемости региона (рис. 2).

 

Рисунок 2. Шкала приемлемости территории региона

 

Для того, чтобы определит коэффициент L (расстояние на шкале в сторону приемлемости), нужно произвести расчет этого показателя как среднюю квадратическую формулу [10], которая представлена ниже:

                             (10)

Следовательно, если величина L больше, то и территория региона является более конкурентоспособной для размещения на ней ЛТ.

Учитывая тот факт, что мы определяем привлекательность территории для размещения на ней логистического терминала, берем за основу представленные ключевые коэффициенты, которые важны по-своему для каждой из территории и вносят каждый свой вклад для развития региона. Далее предлагается сравнить фиксированные коэффициенты между собой.

В свою очередь, сравнительная характеристика даст возможность определить группу факторов по каждой из территорий региона (рис. 3). Их полученные значения необходимо будет усовершенствовать для того, чтобы повысить привлекательность территории для размещения на ней логистического терминала.

Аналогично, это позволит и сформировать мероприятия для развития соответствующей инфраструктуры для размещения логистических терминалов на территориях регионов.

 

Рисунок 3. Матрица сравнительной характеристики

 

Ниже представлена матрица группировки районов региона, которые разбиты по общему уровню их привлекательности для дальнейшего размещения на территориях ЛТ при сравнительной характеристике значений фиксированных коэффициентов между собой.

Исходя из полученных данных, принимаемое решение о непосредственном размещении логистических терминалов в том или ином районе региона, при сравнительной характеристике фиксированных коэффициентов может быт принято только тогда, когда неравенство, представленное ниже, будет выполняться:

                    (11)

где: ,  и  – средний (общий) показатель фиксированных коэффициентов. То есть показатели экономических, транспортных и инфраструктурных составляющих территорий региона.

Учитывая, что привлекательность региона определяется на основе трех фиксированных коэффициентов, которые вносят различный вклад в общий интегрированный показатель, необходимо сравнивать значения фиксированных коэффициентов между собой, что позволит выявить группу факторов по каждому субъекту, нуждающихся в улучшении.

При окончательном выборе месторасположения логистического объекта необходимо учитывать уже существующие логистические центры, их мощность, а также динамику изменения значений фиксированных коэффициентов, с целью определения перспективных регионов.

§ 2. Оценка привлекательности областей Узбекистана на основе интегрированного индекса привлекательности субъектов

Привлекательность региона для размещения логистических терминалов определяется интегрированным показателем, в который вносят различный вклад три фиксированных коэффициента. Для выявления группы факторов по каждому субъекту, нуждающимся в улучшении, необходимо сравнивать значения фиксированных коэффициентов между собой. Для окончательного выбора местоположения логистического терминала и определения перспективных регионов требуется принимать во внимание уже существующие логистические терминалы, их возможности, тенденцию изменения значений фиксированных коэффициентов [11,12]. Алгоритм имитационной модели формирования логистической инфраструктуры представлен на рис. 4.

 

 

Рисунок 4. Алгоритм имитационной модели размещения логистического терминала

 

Разработанная имитационная модель предназначена для прогнозирования и определения параметров функционирования логистического объекта (объемы, перерабатывающая способность) и использование ее даст возможность избежать строительства ненужных логистических терминалов. На основе экономической оценки эффективности проектов. формируется окончательная схема размещения логистического объекта.

Для того, чтобы оценить привлекательность субъектов Узбекистана на основе интегрированного показателя был произведен расчет рейтинга  области через  фактор. Далее проводился повторный парный корреляционный анализ для распределения мест факторов по степени влияния на спрос на логистические услуги в их группе, и определялся вес каждого показателя по месту фактора в каждом показателе и распределению. по определенной шкале, где наивысший балл равен 1, а самый низкий — 0 (таблица 1).

Таблица 1.

Определение значимости факторов в своей группе

Социально-экономические факторы	Место	Значи-мость	Доля	Инфраструктурно-географические факторы	Место	Значимость
ЧН	10	1	0,02	Пл.авто	2	7
Д	6	5	0,09	Пл.жд	1	10
ВРП	7	4	0,07	КЗ	3	3
ОП	8	3	0,05	ТК	4	1
ОТ	3	8	0,15
Э	1	10	0,18	Показатели транспортной работы	Место	Значимость
И	2	9	0,16
Иинв	4	7	0,13	Vпер.жд	2	1
ЧНЗЭ	9	2	0,04	Vпер.авто	1	10
ОФ	5	6	0,11

 

Привлекательность региона для размещения логистических терминалов определяется интегрированным показателем, в который вносят различный вклад три фиксированных коэффициента. Для выявления группы факторов по каждому субъекту, нуждающимся в улучшении, необходимо сравнивать значения фиксированных коэффициентов между собой. Для окончательного выбора месторасположения логистического терминала и определения перспективных регионов требуется принимать во внимание уже существующие логистические терминалы, их возможности, тенденцию изменения значений фиксированных коэффициентов.

Таблица 2.

Расчет фиксированного коэффициента показателей транспортной работы регионов Республики Узбекистан

Регион	Оценка региона	Макс	мин	Консолидированный коэффициент
Республика Каракалпакстан	0,466	1,555	0,405	0,053
Андижанская	1,555	1,555	0,405	1,000
Бухарская	0,949	1,555	0,405	0,473
Джизакская	0,405	1,555	0,405	0,000
Кашкадарьинская	0,783	1,555	0,405	0,329
Навоийская	0,565	1,555	0,405	0,139
Наманганская	1,253	1,555	0,405	0,737
Самаркандская	1,366	1,555	0,405	0,835
Сырдарьинская	0,453	1,555	0,405	0,041
Ташкентская	1,466	1,555	0,405	0,923
Ферганская	1,216	1,555	0,405	0,705
Хорезмская	1,420	1,555	0,405	0,882

 

Максимальный показатель наблюдается по Андижанской, Ташкентской и Хорезмской областям, минимальный: Джизакской и Республике Каракалпакстан.

Интегрированный индекс оценки приемлемости области для строительства логистических объектов показан в таблице 3.

Таблица 3.

Интегрированный индекс оценки приемлемости области для строительства логистических объектов Республики Узбекистан

Регион	Показатель	Место	Регион	Показатель	Место
Республика Каракалпакстан	0,056	13	Сурхандарьинская	0,245	11
Андижанская	0,821	2	Сырдарьинская	0,650	4
Бухарская	0,346	9	Ташкентская	0,933	1
Джизакская	0,186	12	Ферганская	0,684	3
Кашкадарьинская	0,302	10	Хорезмская	0,582	7
Навоийская	0,583	6
Наманганская	0,553	8
Самаркандская	0,606	5

 

Из таблицы 3 видно, что по результатам оценки наиболее привлекательными регионами являются: Ташкентская, Андижанская, Ферганская и Сырдарьинская, а наименее привлекательными – Республика Каракалпакстан, Джизакская и Сурхандарьинская.

Сопоставление фиксированных коэффициентов возможно реализовать с помощью лепестковой диаграммы или в системе XYZ – координат. В этом случае, предпочтительность области и вектор развития транспортной инфраструктуры устанавливается уравниванием значений фиксированных коэффициентов соответствующей цветовой гаммы, как представлено на рис. 5.

Если точка области достаточна приближена к краю плоскости лепестковой диаграммы, это говорит о том, что рассчитанный индекс высок.

В таком случае:

 

Рисунок 5. Сопоставление фиксированных коэффициентов приемлемости области с целью размещения логистических терминалов в РУз

 

В целом по Республике Узбекистан подавляющее большинство регионов являются привлекательными для создания логистических объектов, а 5 областей (Андижанская, Самаркандская, Сырдарьинская, Ташкентская и Ферганская) поддаются созданию логистических центров международного и национального масштаба., в том числе на железнодорожной сети. Региональные логистические объекты могут располагаться в Бухарской, Кашкадарьинской, Навоийской, Наманганской, Сурхандарьинской и Хорезмской областях. Республика Каракалпакстан нуждается в экономическом, социальном и транспортном развитии, и здесь возможно размещение местных логистических мощностей под планируемые производственные и торговые мощности в рамках развития экономических кластеров Республики Узбекистан.

Таким образом, при планировании инфраструктурного развития необходимо отталкиваться от потребностей региона.

На узбекской железной дороге наиболее загруженным является РЖУ-Ташкент, а в динамике рост объема грузопотока сдерживается недостаточными инфраструктурными мощностями. В перспективе, в ходе реализации некоторых инвестиционных проектов обозначена необходимость строительства и введения железнодорожных грузовых объектов.

В частности, проект развития экономического коридора Шымкент-Ташкент-Худжанд (далее - ЭКШТХ) имеет большие перспективы в части перевода неформальной торговли в легальную зону и увеличения доходов стран по импорту, экспорту и транзиту.

Планируемое развитие увеличит объем грузопотока. Это говорит о том, что необходимо увеличение числа терминалов, в том числе и для решения проблемы перегруженности объектами логистической железнодорожной инфраструктуры города Ташкент.

В целях имитационного моделирования ввиду отсутствия некоторых данных далее используются примерные данные для подробного определения принципов и факторов моделирования, которые можно в дальнейшем заменить на фактические цифровые данные для определения конкретного месторасположения грузового объекта для обеспечения реализации определенного инвестиционного проекта (в данном случае – развития железнодорожного грузопотока региона ЭКШТК).

Для определения функций параметров в Exсel по пути Данные – Анализ данных – Корреляция определяется наличие корреляционных связей между параметрами и строится матрица корреляции (как в таблице 4).

Таблица 4.

Корреляционная матрица факторов месторасположения грузового объекта

Факторы	Погрузка, тн/тыс.чел.	ОП, тыс.сум/чел	ОТ, тыс.сум/чел	Экспорт, долл./чел	Импорт, долл./чел	Концентрация производства, балл	Эксплуатационные возможности, балл	Vтр.услуг, тыс.сум/чел
Погрузка, тн/тыс.чел.	1,000	0,126	-0,115	-0,316	-0,092	-0,188	0,046	-0,018
ОП, тыс.сум/чел	0,126	1,000	-0,230	0,120	-0,368	-0,039	0,214	-0,501
ОТ, тыс.сум/чел	-0,115	-0,230	1,000	0,309	0,342	0,148	-0,248	0,014
Экспорт, долл./чел	-0,316	0,120	0,309	1,000	0,297	0,049	0,056	-0,107
Импорт, долл./чел	-0,092	-0,368	0,342	0,297	1,000	0,269	0,006	0,149
Концентрация производства, балл	-0,188	-0,039	0,148	0,049	0,269	1,000	-0,091	-0,128
Эксплуатационные возможности, балл	0,046	0,214	-0,248	0,056	0,006	-0,091	1,000	-0,189
Плотность-жд, км/1000кв.м	-0,018	-0,501	0,014	-0,107	0,149	-0,128	-0,189	1,000
Плотность_авто, км/1000кв.м	-0,018	-0,192	-0,148	-0,194	-0,228	0,040	0,238	-0,290
Vтр.услуг, тыс.сум/чел	0,037	-0,364	0,340	0,260	0,489	-0,146	0,074	0,101
Расстояние до РЖУ	0,187	-0,115	-0,101	0,151	-0,036	0,069	-0,104	0,675
Расстояние до опорной точки 1	0,013	0,384	0,099	-0,051	-0,047	-0,049	0,152	-0,825
Расстояние до опорной точки 2	-0,343	-0,165	0,511	-0,008	0,327	-0,062	-0,095	0,107

 

Расчеты фиксированных коэффициентов даны в таблице 5.

Таблица 5.

Расчет фиксированного коэффициента факторов железнодорожных станций

№ станции	Факт	Макс	Мин	Коэффициент	Факт	Макс	Мин	Коэффициент
	Социально-экономические факторы				Инфраструктурно-географические факторы
1	0,630	0,914	0,447	0,393	0,758	0,843	0,673	0,498
2	0,582	0,914	0,447	0,289	0,726	0,843	0,673	0,308
3	0,641	0,914	0,447	0,417	0,783	0,843	0,673	0,645
4	0,523	0,914	0,447	0,164	0,807	0,843	0,673	0,789
5	0,483	0,914	0,447	0,077	0,724	0,843	0,673	0,296
6	0,532	0,914	0,447	0,183	0,762	0,843	0,673	0,520
7	0,742	0,914	0,447	0,633	0,725	0,843	0,673	0,304
8	0,649	0,914	0,447	0,434	0,834	0,843	0,673	0,944
9	0,645	0,914	0,447	0,425	0,829	0,843	0,673	0,919
10	0,726	0,914	0,447	0,599	0,767	0,843	0,673	0,553
11	0,661	0,914	0,447	0,459	0,808	0,843	0,673	0,793
12	0,651	0,914	0,447	0,439	0,712	0,843	0,673	0,227
13	0,607	0,914	0,447	0,344	0,843	0,843	0,673	1,000
14	0,914	0,914	0,447	1,000	0,744	0,843	0,673	0,414
15	0,588	0,914	0,447	0,302	0,714	0,843	0,673	0,241
16	0,575	0,914	0,447	0,274	0,695	0,843	0,673	0,127
17	0,583	0,914	0,447	0,292	0,777	0,843	0,673	0,613
18	0,462	0,914	0,447	0,032	0,673	0,843	0,673	0,000
19	0,630	0,914	0,447	0,393	0,722	0,843	0,673	0,290
20	0,682	0,914	0,447	0,503	0,679	0,843	0,673	0,036
21	0,509	0,914	0,447	0,134	0,698	0,843	0,673	0,143
22	0,738	0,914	0,447	0,624	0,768	0,843	0,673	0,560
23	0,595	0,914	0,447	0,318	0,755	0,843	0,673	0,479
24	0,642	0,914	0,447	0,418	0,821	0,843	0,673	0,873
25	0,447	0,914	0,447	0,000	0,727	0,843	0,673	0,316

 

По данным таблицы 5 видно, что максимальный показатель фиксированного коэффициента социально-экономических факторов наблюдается по станциям №№ 7, 10, 14, 20, 22, а минимальный у №№ 4, 5, 6, 18, 21, 25. Максимальный показатель фиксированного коэффициента инфраструктурно-географических факторов наблюдается по станциям №№ 4, 8, 9, 11, 13, 24, а минимальный у №№ 12, 16, 18, 20, 21.  

Интегрированный индекс оценки приемлемости железнодорожной станции для строительства грузового объекта показан в таблице 6.

Таблица 6.

Интегрированный индекс оценки приемлемости станции для организации грузового объекта

№ станции	Показатель	Место	№ станции	Показатель	Место
1	0,449	13	15	0,273	20
2	0,298	19	16	0,214	23
3	0,543	10	17	0,480	12
4	0,570	9	18	0,023	25
5	0,217	22	19	0,345	18
6	0,390	15	20	0,357	16
7	0,496	11	21	0,139	24
8	0,735	3	22	0,593	7
9	0,716	4	23	0,406	14
10	0,576	8	24	0,685	5
11	0,648	6	25	0,224	21
12	0,349	17
13	0,748	2
14	0,765	1

 

По данным таблицы 3.10 видно, что по результатам оценки наиболее привлекательными станциями для строительства логистического грузового объекта являются №№ 14, 13, 8, 9, 24, 11, 22, а наименее подходящими для данных целей являются №№ 18, 21, 16, 5, 25, 15, 2.

На рисунке 3.6 представлено сравнение фиксированных коэффициентов и интегрального показателя предпочтительности конкретной станции на пути следования железной дороги для организации логистического терминала для выноса части грузовых мощностей за пределы города Ташкент, удовлетворения потребностей и реализации проекта ЭКШТК, ускорения скорости доставки и увеличения объема поставляемых и отправляемых по железной дороге грузов. По группе социально-экономических показателей лидируют станции №№7, 10, 14, 20, 22, а по группе инфраструктурных факторов - №№4, 8, 9, 11, 24.

Рисунок 6. Сравнение коэффициентов привлекательности места для организации логистического терминала

 

Также выявленные показатели сравниваются с нормативами, позволяющими сделать правильный выбор.

Если P_j > 0,6 - высокие значения фиксированных коэффициентов, целесообразно размещение региональных логистических объектов - к таким станциям относятся №№ 8, 9, 11, 13, 14, 24;

- 0,2 <P_j < 0,6 - средние значения фиксированных коэффициентов, возможно создание локальных логистических объектов - к таким станциям относятся №№ 1, 2, 3, 4, 6, 7, 10, 12, 15, 17, 19, 20, 22, 23;

- P_j < 0,2 - низкие значения фиксированных коэффициентов. Строительство нежелательно на станциях №№ 18, 21, а близкие к данному значению показатели демонстрируют станции №№ 5, 16, 25.

Заключение

Таким образом, по результатам исследования заключим, что приемлемость области определяется на основе трех фиксированных коэффициентов. При окончательном выборе размещения на территории области логистического объекта требуется иметь в виду уже существующие логистические мощности, имеющиеся терминалы, их перерабатывающую способность, и ко всему прочему динамику изменения значений фиксированных коэффициентов, с целью определения перспективных областей.

Расчет интегрированного показателя привлекательности региона для размещения логистического терминала показал, что в Андижанской, Самаркандской, Сырдарьинской, Ташкентской и Ферганской областях целесообразно размещение логистических объектов международного и национального масштаба. Бухарская, Кашкадарьинская, Навоийская, Наманганская, Сурхандарьинская, Хорезмская области подходят для создания региональных логистических объектов. В Республике Каракалпакстан ввиду низких значений при расчете фиксированных коэффициентов требуется дополнительно провести исследование всевозможных вариантов размещения логистических объектов на территории области с учетом совершенствованной методики. Проведена оценка привлекательности железнодорожных станций для размещения логистического терминала. Высокие значения фиксированных коэффициентов показывают возможность размещения объекта регионального значения; средние значения фиксированных коэффициентов указывают на возможности размещения объекта локального значения, целесообразно для снижения нагрузки станций города Ташкент; низкие значения фиксированных коэффициентов говорят о нецелесообразности размещения здесь логистических терминалов.

 

Список литературы:

1. Mula, J. Mathematical programming models for supply chain production and transport planning / Josefa Mula, David Peidro, Manuel Diaz-Madronero, Eduardo Vicens // European Journal of Operational Research. – 2010. - №204. – P.377-390 [Еlectronicresource]. – URL: www.elsevier.com/locate/ejor (time access 23.12.2021).
2. Мухамедова З.Г., Ибрагимова Г.Р. К вопросу формирования грузовой инфраструктуры Республики Узбекистан // Научно-технический журнал «Известия Транссиба». – 2022. – №1. – С. 57-66.
3. Ибрагимова Г.Р., Рахманкулов Х. К вопросу об уровне состояния логистики в Узбекистане // Научный журнал «Universium: технические науки». – 2021. – №8 – С. 72 – 75.
4. Lazich, Y.V., Popova, I.N. Trends in the development of the road haulage industry in Russia/ Y.V. Lazich, I.N. Popova// Beneficium. – 2020. - №4. – Р.19-27.
5. Борисов А.Н. и др. Принятие решений на основе нечетких моделей: Примеры использования. – Рига: Зинатне, 1990. – 184 с.
6. Рейтинг относительной кредитоспособности субъектов РФ. – М.: Рейтинговый центр АО «АК&М», 2001.
7. Мухамедова З.Г., Ибрагимова Г.Р. Исследование математического моделирования формирования транспортных логистических терминалов // Развитие науки и технологий (научно-технический журнал). – 2022. – №6. – С. 30-39.
8. Мухамедова З.Г., Ибрагимова Г.Р. Статистическая модель системы факторов размещения грузовых объектов на сети железных дорог Узбекистана // Молодой ученый Международный научный журнал. – 2022. – №28 – С.10-14.
9. Рахмангулов А.Н., Копылова, О.А. Оценка социально -экономического потенциала региона для размещения объектов логистической инфраструктуры / А.Н. Рахмангулов, О.А. Копылова//Экономика региона. – 2014. - №2. – С.254-263.
10. Сай В.М., Сизый, С.В., Фомин, В.К. Интегральная оценка предприятий / В.М. Сай, С.В. Сизый, В.К. Фомин // Экономика железных дорог. - 2010. - № 1. – С.16-33.
11. Сай В.М. Интегрированный коэффициент эффективности проектов при взаимодействии ОАО «РЖД» с региональными хозяйствующими субъектами/В.М. Сай//Транспорт Урала. – 2015. - №4. – С.7-14.
12. Ибрагимова Г.Р., Мухамедова З.Г., Абдазимов Ш.Х. Комплекс моделей формирования грузовых объектов на сети железных дорог Узбекистана // Проблемы архитектуры и строительства (научно-технический журнал). – 2022. – №3. – С. 72-75.
13. Ибрагимова Г.Р., Мухамедова З.Г. Статистическая модель системы факторов размещения грузовых объектов на сети железных дорог Узбекистана // Молодой ученый Международный научный журнал. – 2022. – №28 – С.10-14. https://moluch.ru/archive/423/93946/