Рейтинговая оценка логистического потенциала территорий в стратегии формирования транспортно-логистической инфраструктуры ЕАЭС

ПРОБЛЕМЫ МАРКЕТИНГА. ЛОГИСТИКА

рейтинговая оценка логистического потенциала территорий в стратегии формирования транспортно-логистической инфраструктуры еаэс

О.Н. Рожко,

доцент кафедры автомобильных двигателей и сервиса Казанского национального исследовательского технического университета им. А.Н. Туполева — КАИ,

кандидат технических наук oxana.rozhcko@yandex.ru

В.В. Хоменко,

вице-президент Академии наук Республики Татарстан, профессор Казанского (Приволжского) федерального университета,

доктор экономических наук ispnecon@mail.ru

В статье рассмотрены вопросы развития транспортно-логистической инфраструктуры в рамках концепции формирования Единого транспортного пространства стран ЕАЭС. Описан разработанный оптимизационный подход, позволяющий выявить уровень логистической активности и конкурентоспособности территорий на основании рейтинговой оценки их логистического потенциала с последующим определением мест расположения логистических объектов различного функционального назначения.

Ключевые слова: ЕАЭС, логистический потенциал, логистическая инфраструктура, рейтинговая оценка, международный транспортный коридор

УДК 332.14 ББК 65.9

Одним из важнейших условий углубления евразийской экономической интеграции является совершенствование транспортно-логистического комплекса государств — членов ЕАЭС [1]. Непрерывное развитие транспортной инфраструктуры, обновление и модернизация подвижного состава, оптимизация логистических процессов организации и управления в цепях поставок являются локомотивом экономического роста всех производственных отраслей, формирующих транспортные грузопотоки, обеспечивая быстрый доступ на рынки сбыта. Кроме того, формирование современной транспортно-логистической инфраструктуры, наряду с географическим положением и согласованной транспортной политикой, направленной на формирование единого транспортного пространства, являются конкурентными преимуществами государств ЕАЭС в борьбе за реализацию проектов евразийских транспортных коридоров, что позволит интенсифицировать транзитные грузоперевозки, придавая дополнительное ускорение экономическому развитию регионов.

Стратегия формирования Единого транспортного пространства (ЕТП) Евразийского экономического сообщества была утверждена еще в 2008 г., однако на достигнутом уровне экономической интеграции к 2018 г. на пространстве ЕАЭС «отсутствует полноценная ЕТП на всех видах транспорта» [2]. Переходной к ЕТП на сегодняшний день является скоординированная (согласованная) транспортная политика ЕАЭС, предусмотренная Разделом XXI «Транспорт» Договора о Евразийском экономическом союзе от 29 мая 2014 г., которая направлена на «поэтапное формирование единого транспортного пространства на принципах конкуренции, открытости, безопасности, надёжности, доступности и экологичности» [1].

Согласно документам, представленным в открытом доступе на сайте Евразийской экономической комиссии, на заседании

Высшего Евразийского экономического совета (от 26.12 2016 г.) президентами стран ЕАЭС были утверждены основные направления и этапы реализации, скоординированной (согласованной) транспортной политики ЕАЭС, результатом реализации которой к 2025 г станет полное снятие ограничений при осуществлении перевозок всеми видами транспорта внутри ЕАЭС [3].

На начало 2018 г. в рамках поэтапного перехода к ЕТП наибольшие успехи были достигнуты на уровне реализации таможенной политики [4, 5] организации железнодорожных и автомобильных перевозок [6, 7], в частности, согласно данным, представленным на научно-аналитическом портале евразийского сектора ЦКЕМИ НИУ ВШЭ [8] и Центра интеграционных исследований ЕАБР в рамках транспортного интеграционного процесса реализованы следующие этапы [8]:

— действует единый (унифицированный) железнодорожный тариф стран ЕАЭС при внутренних перевозках и экспорте в третьи страны/импорте из третьих стран через морские порты ЕАЭС;

— на железнодорожные грузоперевозки внутри ЕАЭС установлен коридор предельных изменений тарифов и определены принципы доступа железнодорожных перевозчиков стран ЕАЭС на инфраструктуру друг друга;

— создан крупнейший железнодорожный оператор стран ЕАЭС — Объединённая транспортно-логистическая компания (ОТЛК);

— пограничный контроль при осуществлении международных автоперевозок производится на внешних границах ЕАЭС;

— внутренние и международные автоперевозки, выполняемые перевозчиками ЕАЭС транзитом по территории ЕАЭС, осуществляются на безразрешительной основе;

160

© ПСЭ, 2018

— принята программа поэтапной либерализации каботажных автоперевозок в ЕАЭС на 2016-2025 гг., которая позволяет осуществлять процесс автомобильных грузовых перевозок транспортнологистическими предприятиями, зарегистрированными на территории определённой страны члена ЕАЭС, между любыми пунктами назначения, расположенными в другой стране ЕАЭС, в том числе в рамках международной перевозки из/в направлении ЕАЭС.

Несмотря на достигнутые успехи в транспортной интеграции ЕАЭС, имеется ряд вопросов, требующих детальной проработки и комплексного решения. К ним относятся:

— достаточно высокая степень морального и технического износа (доходящего до 70% [2]) путей сообщения, транспортной инфраструктуры и подвижного состава, что ослабляет конкуренцию стран ЕАЭС в части транспортной составляющей в привлечении путей МТК на свою территорию;

— логистическая инфраструктура преимущественно ориентирована не на консолидирующую, а на распределительную функцию, что наглядно отражает преобладание сырьевых товаров и полуфабрикатов в торговой структуре стран ЕАЭС (исключение составляет только государство — транзитер Белоруссия, где доля консолидированных логистических объектов составляет 80% от общего числа [10]. Для сравнения — в других странах ЕАЭС не более 30% [11]);

— проблемы управления в логистических цепях поставок, за исключением корпоративных сетей и провайдеров входящих в число резидентов ОТЛК ЕАЭС, так как согласно данным [8], в структуре рынка транспортно-логистических услуг преобладают логистические провайдеры 1 PL и 2 PL (до 95% всего рынка [12]), что значительно замедляет степень интегрированности регионов-субъектов ЕАЭС в международную транспортно-ло-гистическую систему.

Среди не решенных проблем стоит также отметить недостаточное для реализации, как транзитного, так и внешнеторгового потенциала количество действующих на территории стран ЕАЭС мультимодальных транспортно-логистических центров (МТЛЦ), являющихся провайдерами услуг мультимодальных перевозок не ниже уровня 4 РЬ По официальной информации [7] действующая сеть МТЛЦ в ЕАЭС включает 30 региональных центров, в то время как в Европейском Союзе их насчитывается около 1080 [13], что препятствует положительной динамике развития международных перевозок по территории ЕАЭС в системе МТК «Восток-Запад» и «Север-Юг» [14].

Анализ консолидированных мероприятий, проводимых странами ЕАЭС по основным направлениям интеграции при создании ЕТП, позволяет сделать вывод, что на сегодняшний день актуальной задачей является формирование и развитие логистической инфраструктуры стран ЕАЭС с учетом логистической активности, конкурентоспособности и особенностей стратегии экономического развития их территориальных субъектов. Для решения же этой задачи необходим методологический аппарат, позволяющий сделать выбор оптимальных вариантов размещения логистических объектов различного функционального назначения.

Поставленная задача достаточно сложна и непрерывные поиски и предложения по ее решению представлены в трудах отечественных и зарубежных ученых [15-23]. В них отмечается, что наиболее часто применяемые традиционные методологические подходы выбора места размещения логистических объектов (анализ иерархий, «центр тяжести», теории графов и потоков в сетях и другие), безусловно, применимы, когда необходимо определить месторасположение объектов с определенным числом потребителей и поставщиков, стабильными входящими и выходящими потоками. Но, в случае динамичных, нестабильных во времени и объеме грузопотоков разнородной структуры, они не дают достоверных результатов, как и не предлагают комплексного решения данной задачи, позволяющего доказательно формализовать необходимость размещения объектов инфраструктуры на любой территории вне зависимости от уровня рассматриваемой транспортно-логистической системы.

Разработанный оптимизационный подход включает два последовательно реализуемых этапа:

- на первом — дается рейтинговая оценка логистической активности территории с определением наиболее оптимальных по величине логистического потенциала территорий;

- на втором — определяются места расположения логистических объектов на территориях-лидерах рейтинга логистической конкурентоспособности, обосновывается тип и назначение объекта, класс складских площадей.

Наиболее объективной оценкой транспортно-логистичес-кой активности и конкурентоспособности территории, на наш взгляд, является ее логистический потенциал, который мы предлагаем рассматривать как комплексную систему, характеризующую совокупность субъектов логистического рынка исследуемой территории и объектов логистической инфраструктуры. Важно отметить, что логистический потенциал не только раскрывает функциональные возможности системы оптимизировать материальные потоки, но и учитывает факторы и общую тенденцию развития внешней среды, в условиях которой реализуется логистическая стратегия территории. Транспортно-логистический потенциал на уровне межгосударственных процессов макрологистического взаимодействия традиционно анализируется на базе разработанных международных индексов оценки: индекса эффективности логистики LPI (Logistics Performance Index), рассчитываемого Всемирным банком на основе опросов международных и национальных логистических операторов; индекса IT (mutual trade importance index), отражающего долю страны в общем внешнеторговом обороте (всемирном или группы стран); индекса оценки общей интенсивности торговли RT (regional trade intensity index) и ряда других [2]. Однако на сегодня пока не предложен методологический подход, позволяющий оценить логистический потенциал территорий конкретных регионов, вне зависимости от уровня их вовлеченности во всемирную транспортно-логис-тическую сеть.

Территориальные логистические системы включают большое число субъектов логистического рынка, исследуемого региона и объектов логистической инфраструктуры, оказывающих взаимное влияние друг на друга через ряд факторов [15-17, 23-27]. Количественным и качественным выражением факторов влияния участников транспортно-логистических процессов являются критериальные показатели, поэтому в основе формализации методологии предлагаемого подхода должны быть заложены принципы многокритериального анализа решения. Используя накопленный исследователями опыт [24-32] в области определения логистического потенциала регионов разработан оптимизационный подход, который позволяет оценить величину логистического потенциала в баллах рейтинга сопоставляемых территорий через комплекс критериальных показателей. Предлагаемый нами математический аппарат предоставляет возможность в рамках единой модели одновременно работать в традиционной интервальной шкале со сложным структурным набором критериальных показателей:

— качественными, на основе выборочных экспертных альтернатив по принципу да/нет, выгодно/невыгодно;

— количественными, выраженными объективными статистическими значениями и исходными расчетными данными в натуральных единицах измерения.

Информационно-статистической площадкой исследования и пилотной реализации подхода являлась Республика Татарстан, имеющая три устойчивые зоны экономического развития, представленные Казанской, Камской и Альметьев-ской агломерациями.

Предложенный авторами расчет комплексной рейтинговой оценки каждого района основан на реализации многокритериальной задачи принятия решений, учитывающей как качественные критерии, так и количественные статистические и расчетные показатели через сформированные списки альтернатив (управленческих решений — районов республики) и структурированных взвешенных критериев, которые учитываются в вычислении комплексного рейтинга каждого управленческого решения (конкретного района региона). Выбор критериев, входящих в логистический потенциал территории зависит от уровня формирования системы (макроэкономи-

1 6 1

ческом, мезоэкономическом, микроэкономическом). Так как базовой площадкой для реализации предлагаемого подхода является Татарстан, то и критерии выбирались на основании уровня социально-экономического и транспортно-логистичес-кого развития территории республики (рис.1). В случае оценки логистического потенциала территорий других субъектов федерации список критериев может быть сокращен или расширен дополнительными показателями, которые необходимо учесть при формировании логистической инфраструктуры.

На следующем этапе исследования был произведен расчет рейтинговой оценки потенциала каждого района согласно задаче принятия решений, для чего был составлен и структурирован список критериальных показателей с получением иерархического «дерева целей» в виде диаграммы фишбо-ун (рис. 1). Процесс построения дерева целей основывается на содержании самих критериальных показателей, тогда как придание им равноважных весов на каждом уровне иерархии или неравноважных, является последующим этапом. Каждой группе присваиваются обобщающие критерии названия. При необходимости дерево целей может дополняться необходимыми критериями (например, их стоимостными оценками, социально ориентированными критериями (трудовые ресурсы), критериальными оценками пригодности земельного фонда и т.д.), которые также объединяются в группы иерархий. Иначе говоря, можно увеличить или сократить число критериев

в зависимости от экономических возможностей и ресурсов конкретного региона.

Поскольку задача ориентирована на учет множества критериев (целей), исследовалась «развернутая» модель многокритериальной задачи принятия решений (МК ЗПР), которую можно представить следующим кортежем [32]:

<1, X, а А, ^ О, D>

где I — постановка (тип) задачи; X — множество допустимых альтернатив (управленческих решений, вариантов действий); 1Г — множество критериев оценки степени достижения поставленных целей; А — множество шкал критериев (шкалы наименований, порядковой, интервальной, отношений); F—отображение множества допустимых альтернатив во множестве критериальных оценок их последствий (исходов); О — система предпочтений лица, принимающего решение (ЛПР); D — решающее правило, отражающее систему предпочтений ЛПР.

Методика решения сформированной МК ЗПР включает этапы:

1. Структуризация списка критериальных показателей с получением иерархического «дерева целей» (ДЦ) в виде диаграммы фишбоун;

2. Последовательное взвешивание ветвей ДЦ на каждом уровне иерархии с вычислением веса оконечных ветвей дерева а,, , = 1, тот (где тот — число ветвей дерева на каждом

3 место ГРУЗООБОРОТ ПО ВИДАМ НАЗЕМНОГО ТРАНСПОРТА

3 место ОБЪЕМЫ ПЕРЕВОЗОК ПО ВИДАМ ТРАНСПОРТА

Грузооборот ЖД транспорта

Грузооборот автотранспорта

Объемы перевозок автотранспортом

Объемы перевозок ЖД транспортом

Близость аэропортов

Железнодорожных станций

Объем водных перевозок

2 место БЛИЗОСТЬ ПОРТОВ И СТАНЦИЙ

2 место ГЕОГРАФИЧЕСКОЕ РАСПОЛОЖЕНИЕ РАЙОНА

Площадь района

Близость к МТК

Близость к регио нальному центру

Речных портов

Близость к федеральным трассам

Складские логистические площади в наличии

Логистические объекты в наличии

Дефицит складских площадей

Производственный потенциал

Густота автодорог

Индекс плотности грузопотоков

5 место СКЛАДСКИЕ ЛОГИСТИЧЕСКИЕ МОЩНОСТИ

Протяженность ЖД дорог

Протяженность автодорог с твердым покрытием

Протяженность автодорог без твердого покрытия

1 место ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ПОТЕНЦИАЛ И КОММУНИКАЦИИ

4 место ПРОТЯЖЕННОСТЬ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ

рис. 1. Принципиальная схема распределения веса каждого критериального показателя на ветвях сформированного «дерева целей»

7

уровне иерархии, которые с позиции весов как долей единицы представляют собой полную группу событий) для реализации невзвешенной (равноважной) модели и для взвешенной модели с учетом важности сформированных ветвей, каждой из которых присваивается порядковое место в зависимости от значимости, формирующих ее критериев (рис. 1);

3. Вычисление двумерного вектора локальных приоритетов и = Ц} как отображения т2 методу АК&М [32] с учетом семантики критериев двух видов (при увеличении значения критерия качество возрастает; при увеличении значения критерия качество снижается):

т1: С ^ и

Отображение (2) осуществляется средствами двух соотношений (3) и (4):

е.. - J emin J

max min

е- е

J J

max

е -е

J J

emax _ J _ emn J

•100%

•100%

Причем формула (3) используется, когда при увеличении значения того или иного критерия качество возрастает, формула (4) — когда при увеличении значения критерия качество снижается.

4. Вычисление вектора глобальных приоритетов V = {V), I = 1, п по аддитивной свертке:

т

V =Х и у ' ^

у=1

5. Нахождение оптимального элемента вектора глобальных приоритетов и номера оптимальной альтернативы:

vopt = тах^} ^ 1°р' ^ х°р'

6. Нахождение множества квазиоптимальных альтернатив путем формирования кластера (на базе формирования

отношений эквивалентности) районов РТ, объективно близких к району размещения логистических объектов как наиболее оптимальному.

В результате решения многокритериальной задачи в условных баллах, был определен комплексный рейтинг районов Республики Татарстан при равновесных и взвешенных критериальных показателях, который затем был скорректирован при структурированных критериальных показателях (подробно математическая модель представлена авторами [32]). Согласно комплексному рейтингу бальной оценки логистического потенциала, определенному в условных баллах при структурированных взвешенных критериальных показателях, были выявлены районы-лидеры, а все административно-территориальные единицы региона были разбиты на пять кластеров по величине логистического потенциала территории (рис. 2).

Сформированный нами комплекс программного обеспечения, включающий авторскую программу А.М. Шихалева [32], выполненную в среде программирования FoxPro, а также прикладное лицензионное геоинформационное программное обеспечение, адаптирован под Windows и позволяет осуществлять картографирование средствами инструментальных геоинформационных систем (в частности при реализации проекта использовалась среда MapInfo Professional). Особенностью предлагаемого оптимизационного подхода, с практической точки зрения, является возможность участия представителей администрации региона, района, инвесторов, т.е. любых заинтересованных лиц, в разработке наряду с рабочей группой, при этом от них не требуется никаких специальных знаний, кроме знаний финансовых возможностей своего района. Для этого разработчику рабочей группы достаточно изменить входные параметры исходных данных (при возможности влияния на величину показателей) и запустить программный оптимизационный модуль расчета с последующим отображением на географической карте обновлённых результатов решения задачи.

и ^ =

и.. =

J

рис. 2. Комплексный рейтинг районов рт при структурированных взвешенных критериальных показателях в условных баллах

Помимо учета погрешностей математической моделью, верификацию правомерности применения предлагаемого подхода провели наложением территорий, входящих в агломерационные зоны экономического развития региона с районами, обладающими высоким прогнозируемым уровнем логистического потенциала. Это выявило географическое совпадение территорий с высоким логистическим потенциалом со стратегическими зонами опережающего экономического развития. Однако ряд районов, несмотря на их близость к крупным промышленным агломерациям обладают недостаточно высокими показателями логистической активности и, напротив, ряд территорий, не попадающих в зоны экономического влияния агломераций имеют перспективы развития логистического потенциала по нескольким составляющим его критериям (Арский, Чистопольский, Мамадышский и другие).

На следующем этапе реализации подхода были определены целесообразность и возможность строительства логистических объектов на территории районов-лидеров рейтинга. При вынесении положительной оценки о целесообразности строительства, проводилось определение места расположения, тип логистического объекта и классы складских площадей [33]. Данная задача успешно решается традиционными математическими методами имитационного моделирования через создание оптимизационной модели функционирования логистического объекта, так как описывает логистические процессы микроуровня с четко определенными потоковыми характеристиками: стоимостными и количественными.

Вывод: реализация предложенного оптимизационного подхода предоставляет возможность на практике совершенствовать транспортно-логистическую инфраструктуру региона при организации грузовых перевозок при непосредственном участии всех заинтересованных лиц, а именно, администраций всех уровней регионального управления, представителей перевозчиков, производственных бизнес-структур и потенциальных инвесторов проектов, а разработанный комплекс программного обеспечения предполагает ускоренный выбор вариантов размещения объектов через влияние на величину показателей критериев оценки логистического потенциала, определенных исследователями с учетом стратегии экономического развития и финансовых возможностей региона.

Предлагаемый оптимизационный подход к выбору мест расположения логистических объектов может быть реализован для решения стратегических задач планирования, совершенс-

твования и проектирования логистической инфраструктуры территорий любого региона ЕАЭС. Как дополнительное условие успешной его реализации, необходимо особое внимание уделить вопросам рационального использования и кооперационного взаимодействия, как планируемых, так и уже существующих логистических объектов на территориях соседей, как на внутреннем рынке транспортно-логистических услуг, так и в рамках поэтапного формирования единого транспортного пространства ЕАЭС. Поскольку проекты, связанные со строительством и модернизацией логистических объектов, чрезвычайно капиталозатратны и требуют значительных инвестиционных вложений, предлагаемый подход поможет оценить логистические возможности и особенности конкретных территорий пространства экономического союза, что повлияет на рациональное распределение финансовых ресурсов его участников при их реализации, создавая при этом интегрированную многоэлементную и гибко оптимизируемую логистическую инфраструктуру единого транспортно пространства.

Перспективным направлением исследования является создание единой информационной системы контроля за грузовыми потоками всех видов наземного транспорта (в том числе и наблюдения за транзитными потоками), которая была бы доступна не только крупным игрокам логистического рынка и корпоративным поставщикам, но и региональным компаниям, оказывающим логистические услуги, начиная с 2PL уровня провайдеров. Это будет стимулировать расширение спектра оказываемых ими услуг и более активно формировать рынок 3PL и 4PL провайдеров, нехватка которых особо ощутима в транспортных системах стран ЕАЭС, доля которых в общей составляющей 5% [2]. Среда «облачных» технологий позволяет значительно упростить внедрение подобной системы, создать дополнительные возможности для расширения информационной базы, что позволит контролировать движение грузопотоков, их структуру и объем в едином информационном пространстве ЕАЭС, а также реально на практике оценить востребованность логистической инфраструктуры на конкретных территориях, что позволит избежать высоких капитальных затрат на строительство дублирующих крупных логистических объектов в регионах-соседях. В случае успешной реализации всех составляющих ЕТП: транспортной, логистической, управленческой, ЕАЭС удастся извлечь максимальные выгоды из своего геостратегического положения и стать крупнейшим игроком на мировом рынке транзитных перевозок.

литература

1. Договор о создании Евразийского экономического союза от 24 мая 2014 г. (с изменениями от 08.05.2015 г.) [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.consultant.ru/document/cons_doc _LAW_163855/ (дата обращения 10.04.2018).

2. Пак Е.В. Перспективы развития сотрудничества в области транспорта и логистики в Евразийском экономическом союзе. дис. на соиск. учён. степ. канд. экон. наук (08.00.14)/ МГИМО (У) МИД РФ. — М., 2017. — 201 с. [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://mgimo.ru/science/diss/Pak_diss.pdf (дата обращения 10.04.2018).

3. Протокол о скоординированной (согласованной) транспортной политике от 24 мая 2014 г. [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.consultant.ru/document/ cons_doc_LAW_163855/8cc85be79e7c5e8d5fb87c9224d3713f38495bf7 (дата обращения 20.04.2018).

4. Хапилин С.А. Развитие евразийской экономической интеграции на основе модернизации механизма таможенного регулирования. дис. на соиск. учён. степ. док. эк. наук (08.00.14) / РИНХ. — Ростов-на-Дону, 2015. — 510 с. Режим доступа: https://old. rsue.ru/avtoref/HapilinSA/HapilinSA.pdf (дата обращения 20.04.2018).

5. Медков А.А. Зойдов К.Х., Зойдов З.К. Перспективы формирования и регулирования грузовой базы трансграничных путей сообщения на территории Единого экономического пространства [Электронный ресурс] // Евразийская экономическая комиссия. — 2015. — №3(28). — С. 13-48. Режим доступа: http://www.ipr-ras.ru/articles/medkov15-01.pdf (дата обращения 20.04.2018).

6. Перспективы развития проекта ЕАЭС к 2025 году. Рабочая тетрадь. Спецвыпуск / 2017 / Е.С. Алексеенкова, И.С. Глотова, А.В. Девятков и др.; гл. ред. И.С. Иванов; Российский совет по международным делам (РСМД). [Электронный ресурс] // РСМД — М.: НП РСМД, 2017. — 92 с. http://russiancouncil.ru/activity/workingpapers/perspektivy-razvitiya-proekta-eaes-k-2025-godu/?sphrase_ id=2843492 (дата обращения 10.04.2018).

7. Транспорт ЕАЭС. [Электронный ресурс] // Евразийская экономическая комиссия. — 2015. — 27 с. Режим доступа: http:// www.eurasiancommission.org/ru/Documents /%D0%A2%D1%80%D0%B0%D0%BD%D1%81%D0%BF%D0%BE%D1%80%D1%82.pdf (дата обращения 20.04.2018).

8. Евразийские исследования. [Электронный ресурс] // Научно-аналитический портал евразийского сектора ЦКЕМИ НИУ ВШЭ. — Режим доступа: http://eurasian-studies.org/archives/4074 (дата обращения 20.04.2018).

9. Евразийская экономическая интеграция. Исследования и проекты. Центра интеграционных исследований ЕАБР. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://eabr.org/upload/iblock/399/EDB_Centre_Projects_Eurasian_Economic_Integration_RUS_01-09-2017.pdf

10. Ивуть Р.Б., Зиневич А.С. Формирование организационно-экономических основ развития транзитного потенциала Республики Беларусь в области автомобильных перевозок // Вестник науки и образования Северо-запада России. — 2015. — №1(1). — С. 1-15.

11. Пак Е.В., Полянова Т.Н. Единая транспортная политика Европейского союза: как пример для Евразийского экономического союза // Вестник МГИМО Университета. — 2015. — №3(42). — С. 199-209.

12. Домнина С.В., Федоренко А.И. Развитие рынка транспортно-логистических услуг в странах-членах Евразийского экономического союза // Логистика сегодня. — 2014. — №6(66). — С. 344-361

13. Global 3PL Market Size Estimates. [Electronic resource]. // Armstrong & Associates, INC., 2016 — URL: http://www.3plogistics. com/3plmarket-info-resources/3pl-market-information/global-3pl-market-size-estimates/

14. Кузменко Ю.Г., Турлаев Р.С.О перспективах развития региональных транспортно-логистических центров в условиях активного развития международных транспортных коридоров // Вестник ЮУрГУ. — 2015. — №1(9). — С. 178-184.

15. Копылова О.А., Рахмангулов А.Н. Размещение региональных логистических центров: монография. — Магнитогорск: МГТУ им. Г.И. Носова — 172 с.

16. Павлова Я.Ю. Оценка и формирование перспективных направлений развития региональной логистики в субъектах РФ дис. на соиск. учён. степ. канд. экон. наук

17. L. Wang, H-Ch. Pfohl, Ul. Berbner, A. K. Keck Supply Chain Collaboration or Conflict? Information Sharing and Supply Chain Performance in the Automotive Industry. Commercial Transport. Proceedings of the 2nd Interdiciplinary Conference on Production Logistics and Traffic. Springer International Publishing Switzerland. — 2016. — P. 303-318 https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-21266-1_20 (дата обращения 10.04.2018).

18. H-Ch Pfohl, P. Hausler. Organization of logistics in regional production networks. [Electronic resource]. URL: http://www.cfin.ru/ press/loginfo/200103/03.shtml (дата обращения 10.04.2018).

19. N. Wagne. Taxonomic Analysis of Logistic Potential of Polish Voivodeships. Transportation Research Procedia. — 2016. — vol. 16. — P. 527-536 [Electronic resource]. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352146516306640 (дата обращения 11.04.2018).

20. S. Baranowski , E. Buskoa , S. Shishloa , W.Usevicha , J. Androsika , M.Mistseikoa , W.Tanasb, M. Szymanek. Formation Mechanism of Logistics Cluster in Belarus. Farm Machinery and Processes Management in Sustainable Agriculture, 7th International Scientific Symposium. — 2015. — P. 12-20. [Electronic resource]. URL: https://www.sciencedirect.com/science/ article/pii/S221078431530022X (дата обращения 11.04.2018).

21. Kadlubek M. Transportation and logistics services in Poland [Electronic resource] // Advanced Logistic Systems. — 2011. — No. 5

22. O. Velychko. Logistical system Fortschrittzahlen in the management of the supply chain of a multi-functional grain cooperative [Electronic resource] // Economics & Sociology. — 2015. — vol. 8. — №1. — P. 127-146. — URL: http://www.economics-sociology.eu/files/ ES_Vol8_1_Velychko.pdf

23. V. Hrytsevych, M. Senkiv Transport and logistic potential of the western ukrainian borderland [Electronic resource] // Journal of Geography, Politics and Society. — 2017. — №7(2). — P. 81-86. — URL: http://www.ejournals.eu/JGPS/Volume-7/Issue-2,%20Socio-Econ omic%20Issues%20of%20Ukrainian%20West%20Borderland/art/9769/ (дата обращения 11.04.2018).

24. Фрейдман О.А. Анализ логистического потенциала региона: монография. — Иркутск: ИрГУПС, 2013. — 164 с.

25. Назарычев Д.В. Развитие транспортно-логистического потенциала автомобильного комплекса с учетом межрегиональной экономической дифференциации, дис. на соиск. учён. степ. канд. экон. наук (23.00.14) / ФГАОУ ВПО «Казанский (Приволжский) федеральный университет» — Казань, 2015. — 183 с. [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://dspace.kpfu.ru/xmlui/bitstream/ handle/net/29365/2015-057.pdf?sequence=1&isAllowed=y (дата обращения 11.04.2018).

26. A.Trajkov, J. Biljan. Logistic services trade balance as indicator of Macedonian logistic industry potential. [Electronic resource] // Procedia Social and Behavioral Sciences. — 2012. — vol. 44. — P. 314-322. — URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/ S187704281201155X#! (дата обращения 11.04.2018).

27. M.E. O'Kelly. The Location of Interacting Hub Facilit [Electronic resource] // Transportation Science. — 2016. — vol.36. № 2. — P. 92106. — URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0101-74382016000200375 (дата обращения 14.04.2018).

28. N. Raimbault, M. Douet, A. Frémont. Logistics sites — between networks and territories. [Electronic resource] // L'Espace géographique (English Edition). — 2013. — vol. 42. — No.1. — P. 31-42 — URL: https://www.cairn-int.info/resume.php?ID_ARTICLE=E_EG_ 421_0032 (дата обращения 14.04.2018).

29. J.M. Velarde Cantú, Al. Bueno Solano, E. Leyva, M.Lopez Acosta. Optimization of Territories and Transport Routes for Hazardous Materials in a Distribution Network. [Electronic resource] // Journal of Indastrial Engineering and Management. — 2017. — vol 10. — №4. — P. 605-622. — URL: https://upcommons.upc.edu/handle/2117/109551

30. A. Z. Acar, Z. Bentyn, B. Kocaoglu. Turkey as a regional logistic hub in promotion of revivaling ancient silk route between Europe and Asia. [Electronic resource] // Journal of Management, Marketing and Logistics. — 2015. — vol 2 (2). — P. 95-109. — URL: http://www. academia.edu/13697267/Turkey_as_a_regional_logistic_hub_in_promotion_of_revivaling_acient_ Silk_Route_between_Europe_and_ Asia (дата обращения 12.04.2018).

31. Shu-Hsien Liao, Chia-Lin Hsieh and Wei-Chung Ho. Multi-objective evolutionary approach for supply chain network design problem within online customer consideration [Electronic resource] / RAIRO. — 2017. — vol. 51. — № 1. — P. 135-155. — URL: https://www.rairo-ro.org/articles/ro/abs/2017/01/ro160010-s/ro160010-s.html (дата обращения 12.04.2018).

32. Рожко О.Н., Шихалев А.М. Оценка вариантов размещения логистических объектов на территории региона методом многокритериальной оптимизации (на примере Республики Татарстан) / Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. — №6 (10), 2017. — С. 153-169.

33. Рожко О.Н. Оптимизационный подход при размещении логистических объектов в стратегии развития российских регионов (на примере Республики Татарстан) // Проблемы современной экономики. — №3(63), 2017. — С. 101-104.