Содержание к диссертации
Введение
1 Теория и практика формирования логистической инфраструктуры 10
1.1 Проблемы и тенденции развития рынка транспортно-логистических услуг 10
1.2 Отечественный и зарубежный опыт размещения логистических центров . 24
1.3 Методология развития логистической инфраструктуры 29
Выводы к главе 1 45
2 Исследование факторов, влияющих на размещение логистических центров 48
2.1 Выбор основных факторов, влияющих на размещение логистических центров 48
2.2 Исследование системы факторов размещения логистических центров 56
2.3 Обоснование интегрированного показателя оценки привлекательности субъектов РФ для размещения объектов логистической инфраструктуры 72
Выводы к главе 2 77
3 Комплекс моделей формирования логистической инфраструктуры 80
3.1 Кластеризация регионов потенциального размещения логистических центров 81
3.2 Статистическая модель системы факторов размещения логистических центров 93
3.3 Имитационная модель формирования логистической инфраструктуры 101
Выводы к главе 3 116
4 Методические основы оценки вариантов размещения региональных логистических центров 119
4.1 Методика и алгоритм оценки вариантов размещения региональных логистических центров 119
4.2 Оценка привлекательности субъектов РФ на основе интегрированного показателя оценки привлекательности субъектов 127
4.3 Имитационное моделирование формирования логистической инфраструктуры на территории УФО 133
4.4 Обоснование схемы размещения логистических центров на территории Уральского федерального округа 139
4.5 Оценка экономической эффективности разработанной схемы размещения логистических центров 145
Выводы к главе 4 148
Заключение 150
Список сокращений и условных обозначений 152
Словарь терминов 153
Список литературы 157
Приложение А. Значения факторов размещения логистических центров для субъектов РФ 173
Приложение Б. Результаты кластерного анализа 177
Приложение В. Результаты расчетов интегрированного показателя оценки привлекательности субъектов РФ 181
Приложение Г. Значения факторов для расчета интегрированного показателя оценки привлекательности городов УФО 183
Приложение Д. Классификация складских помещений и объектов логистической инфраструктуры по классам 185
Приложение Е. Основные объекты логистической инфраструктуры в Уральском федеральном округе 188
- Отечественный и зарубежный опыт размещения логистических центров
- Исследование системы факторов размещения логистических центров
- Статистическая модель системы факторов размещения логистических центров
- Обоснование схемы размещения логистических центров на территории Уральского федерального округа
Отечественный и зарубежный опыт размещения логистических центров
Для рассмотрения практического опыта размещения логистических центров следует обратиться к опыту стран Европы, как к основным зонам концентрации логистического аутсорсинга. В Западной Европе функционирует около 120 логистических центров, часть из которых объединены в рамках европейской Платформы, работу которой координирует сотрудничество семи европейских стран (Дания, Франция, Испания, Люксембург, Германия, Португалия и Италия) [130]. Опыт западных стран показал, что работа логистических центров позволяет снизить транспортные расходы на 7-20 %, расходы на погрузочно-разгрузочные работы и хранение материальных ресурсов и готовой продукции на 15-30 %, общие логистические расходы на 12-35 % [107]. При этом деятельность логистических центров приносит, например, в Нидерландах 40% дохода транспортного комплекса, во Франции - 31%, в Германии - 25% [85].
В Европе первые проекты в транспортно-логистической сфере были связаны с развитием инфраструктуры морских портов, характера торговли и промыш 25 ленной кооперации. В результате высоких темпов роста мировой экономики морские порты стали не способными удовлетворять запросы региональной торговли. Строительство новых доков требовало высоких затрат, существовала также проблема и отсутствия свободного пространства для расширения акватории. Выходом из сложившейся ситуации стало изменение концепции морских портов и перенос части функций во внутреннюю территорию, где стали создаваться логистические центры или так называемые «сухие порты».
Важной характеристикой ЛЦ является возможность обрабатывать грузопоток различных видов транспорта - железнодорожного, автомобильного, морского и т.д. В таких условиях особое внимание уделяется месторасположению логистического центра. Мировой опыт свидетельствует, что экономическую целесообразность размещения ЛЦ определяет близость к развязкам национальных сухопутных трасс, судоходным путям, международным транспортным коридорам, а также к центрам производств, которые выпуская продукцию на экспорт, обеспечивают загруженность транспортной инфраструктуры (рисунок 1.16) [25]. Особое внимание уделяется и социальной инфраструктуре. С одной стороны, логистический центр может быть расположен рядом с крупным населенным пунктом, что позволяет решить вопросы трудовых ресурсов, с другой стороны, сам комплекс может стать причиной роста населения округа.
В настоящее время для европейской транспортно-логистической системы характерны следующие особенности [15, 48]:
интеграция региональных логистических структур в национальную транспортную систему;
высокий уровень сотрудничества между логистическими центрами, железными дорогами, перевозчиками, органами власти;
взаимодействие различных видов транспорта за счет согласованной работы существующих транспортных узлов, вместо создания новых;
сильная государственная поддержка на этапе проектирования и развития логистических центров.
В разных странах логистические центры создаются с различными целями функционирования. Так, в Италии главной целью является привлечение транзитных грузов на морском транспорте, а в Германии - повышение эффективности взаимодействия автомобильного и железнодорожного транспорта.
В зависимости от того, какое значение доходы от логистической деятельности имеют для экономики страны, определяется степень участия государства в развитии логистической инфраструктуры. Для Финляндии, например, обслуживание транзитных грузопотоков является одной из ключевых сфер деятельности с точки зрения пополнения бюджета и занятости населения, поэтому степень вмешательства государства значительна [94]. Правительство регулирует как общие вопросы логистической отрасли: тарифообразование транспортных компаний, заработную плату, политику в области высшего образования; так и узкоспециализи 27 рованные моменты, например, «профессиональное обучение водителей большегрузных автомобилей в соответствии с директивой ЕС» и т.д.
В Германии с более диверсифицированной экономикой государство регулирует рынок транспортно-логистических услуг в меньшей степени [94]. Однако инициатором строительства логистических центров выступает именно государственный сектор - муниципальные органы власти, которые несут ответственность за подготовку земельных участков под застройку. Федеральные и региональные власти предоставляют поддержку в процессе планирования и разработке генерального плана. Финансирование проекта происходит как при участии муниципальных органов власти, так и за счет различных инвесторов. Такая модель государственно-частного партнерства характерна также для Италии, Венгрии, Франции, Дании, Австрии. В Великобритании развитием логистических проектов занимаются частные компании, которые, определив место расположения центра, ведут переговоры с руководством графств и учреждают частные акционерные общества [64].
Рассмотрение зарубежного опыта, прежде всего стран Евросоюза, показало, что в сфере управления и развития логистики возможны три модели [48]:
1. «авторитарная», которая подразумевает непосредственное участие государства в сфере оказания транспортно-логистических услуг (Финляндия);
2. модель государственно-частного партнерства, когда государство создает благоприятные условия для развития логистики. Например, поддержка в строительстве логистических центров, как на этапе планирования, так и на этапе реализации (Германия, Италия, Венгрия, Франция, Дания, Австрия);
3. бизнес-модель - развитие логистики, строительство логистических центров происходит за счет частных компаний (Великобритания).
Для России характерна последняя модель создания логистических центров, когда формирование современной логистической инфраструктуры осуществляется преимущественно частными инвесторами. До 1995 г. в стране функционировали большие, неорганизованные складские комплексы, не отвечающие современным нормам хранения товаров [9]. Качественные изменения на рынках транспортно-логистических услуг и складской недвижимости связаны со спросом со стороны иностранных производственных компаний и дистрибьюторов, предъявляющих высокие требования к качеству услуг на основе европейских стандартов.
До 2009 г. основной рост рынка складской недвижимости обеспечивался в рамках совместных проектов российских девелоперов и зарубежных партнеров. Сложная экономическая ситуация в 2009-2010 гг. привела к тому, что ряд проектов по строительству логистических центров в регионах были приостановлены. В связи с высоким инвестиционным риском компании при строительстве ЛЦ руководствуются доходностью, востребованностью и, как следствие, малым сроком окупаемости проекта. Такие логистические центры могут рассматриваться лишь пообъектно - отсутствует синергетический эффект логистической системы товародвижения. Распределение складских комплексов класса «А», «В» за 2012 г. в России изображено на рисунке 1.17.
Исследование системы факторов размещения логистических центров
По результатам анализа подходов определения факторов спроса на грузовые перевозки, складские услуги и параметров инвестиционной привлекательности региона сформирована система факторов, влияющих на размещение логистических центров (таблица 2.1). Выделенные факторы в различной степени оказывают влияние на принятие решения о размещении логистического центра. Предварительный анализ данных факторов для регионов, на территории которых уже действуют крупные объекты логистической инфраструктуры, путем сравнения со средними значениями фактора по России показал, что логистические центры размещены в субъектах, которые имеют высокие значения показателей развития промышленности и торговли, численности населения, а также выгодное географическое положение относительно сухопутных транспортных коридоров [48].
Для того чтобы оценить значимость выделенных факторов на выбор мест размещения логистических центров следует определить наличие статистически значимых связей между ними и проанализировать степень их влияния на объемы перевозок различными видами транспорта и объемы транспортных услуг.
Для определения наличия связи между показателями и типа связи (положительная или отрицательная) в работе был использован парный корреляционный анализ.
Мерой зависимости между переменными является коэффициент корреляции, который изменяется в пределах от -1 до +1 (г). Принято считать, что при /г/ 0,25 - корреляция слабая, 0,25 г/ 0,7- умеренная, при г/ 0,75 - сильная [114]. Сильная корреляция означает, что связь между переменными может быть близкой к линейной, но может быть явно не линейной.
Коэффициент корреляции определялся как коэффициент корреляции Пирсона по следующей формуле
С использованием инструмента статистического анализа программного продукта Statistica была построена корреляционная матрица (таблица 2.2). Анализ проводился среди субъектов РФ по данным Росстата [69], число наблюдений по каждому из факторов составило 81.
Согласно результатам анализа, объемы транспортных услуг имеют корреляционную связь с ВРП, среднедушевыми доходами населения, объемами промышленного производства, торговли и экспорта.
Однако корреляционные связи не рассматриваются как причинно-следственные зависимости, они свидетельствуют о том, что изменениям одного показателя, как правило, сопутствуют изменения другого, при этом влиять на эти изменения может большое количество различных причин. В этом случае, необходимо предусмотреть дополнительные статистические исследования вида зависимостей между показателями.
Объем транспортных услуг в России увеличивается пропорционально росту ВВП страны в среднем на 20 % [37]. Наиболее высокие темпы роста демонстрируют Уральский и Центральный федеральные округа. Максимальное увеличение ВРП на душу населения в этих регионах наблюдалось в 2005г. и составило более 36 % в сравнении с 2004 г.
Сравнение данных показателей между субъектами РФ показало, что высокий уровень ВРП на душу населения не является обязательной причиной больших значений среднедушевого объема транспортных услуг в регионе. Например, Уральский федеральный округ (УФО) по значению ВРП в сравнении с остальными округами является лидером (25%), однако по среднедушевому объему транспортных услуг уступает Центральному (16 %), Дальневосточному (27 %) и Северо-Западному (13 %) (рисунки 2.3, 2.4).
По России в целом основными видами экономической деятельности в структуре ВВП являются оптовая и розничная торговля и промышленное производство (19%и 17% соответственно). ВРП, объем промышленного производства и объем торговли являются главными параметрами, характеризующими развитие экономики в регионе, и отражают такие критерии размещения объекта логистической инфраструктуры в работе [12] как близость к рынкам сбыта и поставщикам.
Объемы транспортных услуг имеют прямую положительную зависимость от объемов торговли и среднедушевых доходов населения (рисунки 2.6, 2.7). Наибольший оборот розничной торговли приходится на ЦФО (33 %) и ПФО (18 %). Распределение объема торговли на душу населения по регионам выглядит более равномерно (рисунок 2.8). За период 2005-2010 гг. доля объема ЦФО от общего оборота снизилась с 19 до 16,6 %, доля ЮФО увеличилась на 1,1 %, ПФО - на 0,7%, УФО - на 0,4 %.
Покупательская способность населения России увеличивается с ростом уровня жизни населения. Процент использования денежных доходов населением на покупку товаров и оплату услуг в среднем по России составляет около 70 % от суммарного дохода населения. Более 81 %, наблюдается у ЮФО, при этом данный округ на последнем месте среди регионов по среднедушевым доходам населения, поэтому по величине потребительских расходов уступает другим федеральным округам. Более выгодными и перспективными с точки зрения организации торговли и размещения логистических центров являются регионы, у которых высокий уровень дохода и потребительских расходов, это ЦФО, УФО, СЗФО (рисунок 2.9).
В настоящее время на потребительском рынке России импортные товары составляют не менее 80 % среди промтоварных групп и не менее 50 % среди продовольственных групп [5], что подтверждается наличием корреляционной связи между показателями «объем торговли» и «объем импортной продукции» (см. таблица 2.2). В товарной структуре импорта на долю продовольственных товаров приходится до 14%, основную часть импорта составляет машиностроительная продукция. Эти отрасли растут быстрыми темпами, так импорт продовольственных товаров в 2012 г. увеличился в сравнении с 2005 г. в 2 раза, машиностроительной продукции - в 3 раза. Данные виды продукции представляют наибольший интерес для логистических компаний.
Сравнительный анализ значений объемов импортной продукции и среднедушевых доходов населения между субъектами РФ показал, что по мере отдаленности округа от центральной части России, разница между среднедушевым доходом и объемом импортной продукции увеличивается (рисунок 2.9). Это связано с тем, что основной поток импортной и экспортной продукции направляется в Москву, Московскую область и Санкт-Петербург с целью таможенного оформления. Около 80% всех грузов, прибывающих в столицу автотранспортом, затем следуют в другие города России. В СЗФО, например, количество импорта продовольственных товаров в рублях, приходящихся в среднем на одного человека, на 25 % превышает среднедушевой доход, хотя по России в целом наблюдается обратная ситуация: доход превышает импорт. Таким образом, чтобы удовлетворить растущий спрос на импортную продукцию в регионах необходимо вывезти из СЗФО округа избыток внешнеторговых грузов почти на 53 млрд руб., что объясняет высокий процент объема транспортных услуг на душу населения (16 %) среди остальных округов (рисунок 2.4)
Импортная продукция в регионы доставляется преимущественно автомобильным транспортом, отсюда зависимость объемов перевозки грузов автотранспортом от объемов торговли (рисунок 2.10).
Статистическая модель системы факторов размещения логистических центров
Для определения статистически значимых взаимосвязей между факторами, влияющими на размещение ЛЦ, предлагается разработка статистической модели системы факторов размещения логистических центров. Процедура построения статистической модели включает в себя несколько взаимосвязанных этапов [88, 124]. Основные этапы, которые должны быть реализованы при построении статистической модели, представлены в таблице 3.2.
Установление зависимостей между факторами, влияющими на размещение логистических центров, представляет собой оценку значений зависимых (выходных, объясняемых, эндогенных) переменных уь у2,.-- Ут по значениям входных (объясняющих, экзогенных, независимых) переменных Xi, X2, ..., хк на фоне влияния скрытых не поддающихся измерению случайных, остаточных компонент Єї, є2, ... єт, которые характеризуют влияние не учтенных (не вошедших в модель) факторов, а также случайные ошибки в измерении анализируемых показателей [124].
Основываясь на известных статистических моделях [19, 63, 113], для получения более точных прогнозных значений в моделируемую систему факторов (см. таблица 2.1) были включены дополнительные показатели: инвестиции в основной капитал на душу населения, руб/чел (Инв), стоимость основных фондов на душу населения, руб/чел. (ОФ), численность населения, занятого в экономике, тыс.чел (ЧНЗЭ).
К экзогенным (независимым) переменным, которые определяются вне статистической модели системы факторов размещения ЛЦ, отнесены: принадлежность к климатической зоне, обеспеченность железнодорожными путями и автомобильными дорогами, наличие транспортных коридоров на территории субъекта. Учитывая низкую динамику роста железных и автомобильных дорог, данные показатели, а также показатели «принадлежность к климатической зоне», «нали 95 чиє транспортных коридоров на территории субъекта» принимаются в модели как фиксированные величины для каждого j - го субъекта РФ. В данной работе экзогенной переменной выступает также показатель «численность населения». Это связано со сложностью прогнозирования фактора, влиянием различных миграционных процессов, что требует дополнительного исследования и не относится к целям данной работы. Численность населения за t - й период предлагается определять как сумму значений численности населния за предыдущий период (t-l) и коэффициента естественного прироста (разница количества родившихся (ЧР) и умерших (ЧУ) людей в течение календарного года).
Остальные факторы в статистической модели представляются как эндогенные (зависимые) переменные.
Структура данных, статистически описывающая и позволяющая оценить изменение во времени и в пространстве системы факторов размещения ЛЦ, включает в себя Р показателей (факторов) по N субъектам за Т временных интервалов. Графическое представление рассматриваемой структуры данных изображено на рисунке 3.9 [28].
Анализ системы факторов размещения ЛЦ проводился на основе пространственно-временной выборки (17 показателей по 20 регионам, период исследования 2000-2012гг.), на основе данных Росстата [69]. Использование данных ранее 2000 г. нецелесообразно ввиду их несопоставимости [99]. Каждый кластер представлен 5 регионами, которые имеют наименьшее расстояние до центра кластера (см. приложение Б).
Для точной постановки задачи было принято ряд упрощений:
1. Обеспеченность железнодорожными путями, принадлежность к климатической зоне, наличие транспортных коридоров на территории субъекта являются фиксированными величинами для конкретного субъекта.
2. Численность населения определяется как сумма значения показателя предыдущего периода и естественного прироста населения, рассчитывающегося как разница количества родившихся (ЧР) и умерших (ЧУ) людей в течение календарного года.
3. Основываясь на предварительном анализе вида зависимостей между факторами (см. параграф 2.2), связи между переменными определены как линейные.
4. Показатели будут входить в статистическую модель с различными коэффициентами регрессии. Значение коэффициентов уравнения регрессии зависит от принадлежности субъекта к определенному кластеру.
Чтобы получить более точные значения коэффициентов уравнения регрессии и учесть влияние принадлежности субъекта РФ к определенному кластеру, введены фиктивные переменные.
На основе проведенного предварительного статистического исследования системы факторов размещения ЛЦ (см. параграф 2.2) зависимости между факторами определены нами как линейные. Тогда общий вид зависимости і - го показателя (Yt) от X примет следующий вид
Поскольку количество переменных, от которых зависит j - й показатель, больше одного, то для оценки параметров уравнения регрессии использовался множественный регрессионный анализ [45]. Параметры уравнений статистической (эконометрической) модели определялись методом наименьших квадратов. Суть метода заключается в поиске таких значений коэффициентов регрессии, при которых сумма квадратов отклонений теоретического распределения от эмпирического была бы наименьшей. Более подробно теоретическое обоснование данного метода и соответствующих формул изложено, например, в трудах [1, 102, 124].
В данном исследовании необходимые оценки коэффициентов уравнения регрессии были получены с использованием программного продукта Statistica.
По результатам расчетов с использованием методов корреляционно-регрессионного анализа разработана следующая статистическая модель, включающая в себя ряд уравнений и тождеств (таблицы 3.3, 3.4).
Обоснование схемы размещения логистических центров на территории Уральского федерального округа
Для оценки вариантов размещениялогистических центров рассматриваемого федерального округа по разработанной методике необходимо выделить основные города, для которых будет рассчитываться интегрированный показатель оценки привлекательности. Были выбраны города с наибольшей численностью населения, что обеспечит наличие трудовых ресурсов при создании логистического центра, а также значительные объемы торговли. Значения по основным социально-экономическим показателям крупнейших городов Уральского федерального округа представлены в таблице 4.6.
Поскольку система факторов размещения ЛЦ (таблица 2.1) была принята для оценки регионов, то для определения интегрированного показателя привлекательности городов предлагается внести коррективы в определение фактора наличие транспортных коридоров на территории субъекта». Заменить данный фактор показателем «наличие транспортных коммуникации», балльная оценка которого будет производилась следующим образом [81]:
- 1 балл - за наличие железнодорожного сообщения, за расположение на основном направлении транспортного коридора и автомобильной дороги федерального значения (по 1 баллу за каждый коридор, трассу);
- 0,5 балла - за наличие воздушного сообщения, за расположение на ответвлении транспортного коридора и за наличие автомобильных дорог регионального значения (по 0,5 балла за каждую трассу и ответвление коридора). Так как средняя продолжительность навигационного периода в УФО составляет всего около 150 дней, то за наличие речных портов в городе присваивается 0,5 балла.
Для измерения величины факторов использовались данные государственной статистики и Федерального таможенного управления РФ [69,70]. Исходные данные для расчета интегрированного показателя оценки привлекательности городов УФО сведены в Приложении Г.
Рассчитанные значения консолидированных коэффициентов и интегрированного показателя оценки привлекательности для рассматриваемых городов представлены в таблице 4.7.Распределение городов в зависимости от величины консолидированных коэффициентов изображено на рисунке 4.11.
Условию размещения транспортно-логистических центров удовлетворяют также города Нижний Тагил, Магнитогорск, Сургут, Нижневартовск, Новый Уренгой и Ноябрьск. Вышеперечисленные города также имеют высокую интегрированную оценку привлекательности (таблица 4.6), на их территории возможно создание локальных транспортно-логистических центров [43] Строительство ЛЦ эффективно также в Кургане, поскольку величина интегрированной оценки привлекательности города выше среднего значения по округу. Схема размещения логистических центров на территории УФО, с нанесением на нее транспортных коммуникаций, изображена на рисунке 4.12.
Для того, чтобы определить площадь логистического центра и объем инвестиций в строительство, необходимо оценить размер неудовлетворенного спроса на современные объекты логистической инфраструктуры в рассматриваемом городском округе. Для этого по каждому городу была произведена оценка предло жения на рынке складской недвижимости, так как одной из характеристик логистического центра является наличие на территории объекта терминалов, складских площадей класса «А» и «В».
Исследование предложения на рынке складской недвижимости показало [29, 41], что качественные складские площади, сдаваемые в свободную аренду, а не используемые под собственные нужды, представлены в городах Екатеринбург, Тюмень и Челябинск. В остальных городах, таких как Магнитогорск, Нижний Тагил, Сургут, Курган и другие, расположены единичные объекты складов класса «В», либо отсутствуют складские площади класса «А» и «В». Классификация складских помещений и объектов логистической инфраструктуры по классам-представлена в Приложении Д, основные объекты в рассматриваемых городах - в Приложении Е.
Проведенные эксперименты с разработанной имитационной моделью формирования логистической инфраструктуры позволили спрогнозировать спрос на объекты логистической инфраструктуры в городах УФО (таблица 4.8). Таблица 4.8 - Объем спроса на складскую недвижимость в городах, выбранных для размещения логистических центров
Наиболее насыщенным является рынок Екатеринбурга. Если все заявленные складские площади, находящиеся на стадии строительства и проектирования, будут реализованы, то спрос на качественную складскую недвижимость будет почти полностью удовлетворен. Наиболее привлекательным, согласно таблице 4. 8, является рынок Челябинска, где спрос превышает предложение на 85%.
Похожие диссертации на Методика оценки вариантов размещения региональных логистических центров
