guuvestВестник университетаVestnik Universiteta1816-42772686-8415State University of Management10.26425/1816-4277-2023-2-76-86guuvest-4251Research ArticleРАЗВИТИЕ ОТРАСЛЕВОГО И РЕГИОНАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯDEVELOPMENT OF INDUSTRY AND REGIONAL MANAGEMENTКомплексная методика оценки готовности территории к созданию транспортно-логистического кластераIntegrated methodology for assessing the readiness of a territory for the creation of a transport clusterhttps://orcid.org/0000-0003-4396-2755МалышеваК. Б.MalyshevaK. B.

Малышева Катерина Борисовна, Аспирант

г. Вологда

Katerina B. Malysheva, Postgraduate Student

Vologda

kb.malysheva@mail.ruВологодский научный центр Российской академии наукРоссияVologda Research Center of the Russian Academy of SciencesRussian Federation202317032023027686Copyright © Малышева К.Б., 20232023Малышева К.Б.Malysheva K.B.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vestnik.guu.ru/jour/article/view/4251

Процесс транспортной кластеризации является инструментом регионального пространственного развития страны, поскольку способствует ликвидации инфраструктурных ограничений, повышению доступности и качества магистральной транспортной инфраструктуры и повышению конкурентоспособности территории. Выбор территории для создания транспортно-логистического кластера (далее – ТЛК) является важным этапом развития процесса кластеризации, однако отсутствует методика, оценивающая условия региона для создания ТЛК. Целью работы является разработка методики оценки готовности территории к созданию ТЛК. Для реализации поставленной цели выполнены следующие задачи: разработаны показатели, характеризующие условия для создания ТЛК; разработан математический инструментарий методики; выделены три группы регионов по значению оценки готовности к созданию ТЛК; проведена апробация методики на регионах Российской Федерации и определены субъекты, готовые к созданию ТЛК. В результате апробации методики регионы Российской Федерации оценены по степени готовности к транспортной кластеризации, что формирует основу для пространственного развития территории.

The process of transport clustering is a tool for the regional spatial development of the country, since it contributes to the elimination of infrastructural constraints, increasing the availability and quality of the main transport infrastructure and increasing the competitiveness of the territory. The choice of a territory for the creation of a transport and logistics cluster (hereinafter - TLC) is an important stage in the development of the clustering process, but there is no methodology that assesses the conditions of the region for the creation of a TLC. The aim of the work is to develop a methodology for assessing the readiness of the territory to create a TLC. To achieve this goal, the following tasks were completed: indicators were developed that characterize the conditions for the creation of a TLC; mathematical tools of the methodology were developed; three groups of regions were identified according to the value of assessing readiness for the creation of a TLC; the methodology was tested in the regions of the Russian Federation and subjects ready to create a transport cluster were identified. As a result of the methodology approbation the regions of the Russian Federation were assessed according to the degree of readiness for transport clustering, which forms the basis for the spatial development of the territory.

Транспортно-логистический кластерпространственное развитие регионаметод главных компонентметод Дельфиэкспертный опросTransport and logistics clusterspatial development of the regionprincipal component analysisDelphi methodexpert surveyReferencesКозырь Н.С. Стратегия пространственного развития России: белые пятна в специализациях регионов. Вестник университета. 2022;(1):43-49 с. https://doi.org/10.26425/1816-4277-2022-1-43-49Kozyr N.S. Russian Spatial Development Strategy: blind spots in regional specialisations. Vestnik Universiteta. 2022;(1):4349pp. https://doi.org/10.26425/1816-4277-2022-1-43-49 (In Russian).Агуреев И.Е., Ахромешин А.В. Математическая модель транспортного поведения на основе теории транспортных макросистем. Мир транспорта. 2021;19(6):13-18с. https://doi.org/10.30932/1992-3252-2021-19-6-2Agureev I.E., Akhromeshin A.V. Mathematical Model of Transport Behaviour Based on Transport Macrosystems Theory. World of Transport and Transportation. 2021;19(6):13-18pp. https://doi.org/10.30932/1992-3252-2021-19-6-2 (In Russian).Астафьева О.Е. Формирование модели использования ресурсов промышленных предприятий в составе производственно-логистической цепи. Вестник университета. 2021;(12):55-59 с. https://doi.org/10.26425/1816-4277-2021-12-55-59Astafyeva O.E. Formation of a model for the use of industrial enterprises resources as part of the production and logistics chain. Vestnik Universiteta. 2021;(12):55-59pp. https://doi.org/10.26425/1816-4277-2021-12-55-59 (In Russian).Шаталова О.М., Касаткина Е.В. (2022). Социально-экономическое неравенство регионов РФ: вопросы измерения и долгосрочная ретроспективная оценка. Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. Т. 15. № 4. С. 74–87. https://doi.org/10.15838/esc.2022.4.82.5Shatalova O.M., Kasatkina E.V. (2022). Socio-economic inequality of regions in the Russian Federation: Measurement issues and long-term evaluation. Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast, 15(4): 74-87pp. https://doi.org/10.15838/esc.2022.4.82.5 (In Russian).Квитко К.Б. Структурно-логическая модель транспортно-логистического кластера. Инновационные транспортные системы и технологии. 2021. Т. 7. №4. C. 76-89. https://doi.org/10.17816/transsyst20217476-89Kvitko K.B. Structural and logical model of transport cluster. Modern Transportation Systems and Technologies. 2021;7(4):76-89pp. https://doi.org/10.17816/transsyst20217476-89 (In Russian).Регионы России. Социально-экономические показатели. 2021: Р32 Стат. сб. / Росстат. М., 2021. 1112 с.Regions of Russia. Socio-economic indicators. 2021: R32 Statistics digest / Rosstat. - M., 2021. – 1112 p. (In Russian).Федеральное агентство железнодорожного транспорта Министерства транспорта Российской Федерации. Перечень железнодорожных станций России. https://rlw.gov.ru/opendata/7708525167-railwaystations (дата обращения 27.12.2022).Federal Agency for Railway Transport of the Ministry of Transport of the Russian Federation. List of railway stations in Russia. https://rlw.gov.ru/opendata/7708525167-railwaystations (accessed 27.12.2022). (In Russian).Knight Frank. Рынок складской недвижимости России. 2020. https://kf.expert/publish/rynok-skladskoy-nedvizhimostirossii-2020 (дата обращения 29.12.2022).Knight Frank. Warehouse real estate market in Russia. 2020. https://kf.expert/publish/rynok-skladskoy-nedvizhimosti-rossii-2020 (accessed 29.12.2022).Karl Pearson F.R.S. (1901) LIII. On lines and planes of closest fit to systems of points in space, The London, Edinburgh, and Dublin Philosophical Magazine and Journal of Science, 2(11):559-572 с. https://doi.org/10.1080/14786440109462720Karl Pearson F.R.S. (1901) LIII. On lines and planes of closest fit to systems of points in space, The London, Edinburgh, and Dublin Philosophical Magazine and Journal of Science, 2(11): 559-572 pp. https://doi.org/10.1080/14786440109462720Алферьев Д.А. Применение метода главных компонент при оценке параметров научно-технологического потенциала. Вопросы территориального развития. 2016. 4 (34).Alfer’ev D.A. The Use of Principal Components Method for the Evaluation of Scientific and Technological Capacity Parameters. Territorial development issues, 2016; 4 (34). (In Russian).Кукушкина С.Н. Метод Дельфи в Форсайт-проектах. Форсайт. 2007. 1 (1). С. 68-73. https://doi.org/10.17323/1995459x.2007.1.68.73Kukushkina S. (2007) Metod Del’fi v Forsayt-proektakh. Foresight, 1(1): 68-73 pp. https://doi.org/10.17323/1995459x.2007.1.68.73 (In Russian).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.