сотрудник с 01.01.2014 по настоящее время
Северодвинск, Архангельская область, Россия
УДК 656 Транспортное обслуживание. Организация и управление перевозками. Почтовая связь
В статье автором рассматривается разработка эконометрической модели пространственного распределения ресурсов для логистической коммуникации в Арктической зоне с учетом факторов устойчивого развития. Предложенный подход направлен на повышение эффективности распределения материально-технических потоков и оптимизацию логистических маршрутов в условиях высокой неопределенности, значительной пространственной дифференциации и специфических природно-климатических ограничений. В рамках исследования обосновывается выбор объясняющих переменных, отражающих экономические, инфраструктурные и институциональные аспекты, а также показатели устойчивости: экологические риски, социально-экономическое воздействие и устойчивость цепочек поставок, для описания пространственной взаимосвязи применяется пространственная эконометрика (включая учет пространственной автокорреляции и неоднородности), что позволяет более корректно оценивать влияние факторов на уровень потребления и распределения ресурсов между территориальными единицами. На основе данных по регионам Арктической зоны формируется и калибруется модель, оценивается ее адекватность и интерпретируемость, а также анализируются сценарии для поддержки принятия решений в сфере логистики и транспортной инфраструктуры. Практическая значимость работы заключается в возможности применения модели для прогнозирования потребностей в ресурсах, выбора оптимальных направлений логистической коммуникации и формирования ресурсных программ с ориентацией на цели устойчивого развития. Результаты исследования могут быть использованы для разработки региональных программ инфраструктурного развития и поддержки управленческих решений в сфере арктической логистики, а так же для планирования логистики и распределения ресурсных потоков между арктическими территориями, поддержки принятия решений в региональной и федеральной политике устойчивого развития, включая учет экологических ограничений и социально-экономических эффектов при выборе логистических решений, обоснования инвестиционных проектов, оптимизации бюджетов и повышения эффективности госзакупок (господдержки) в части обеспечения северных территорий, прогнозирования потребностей в ресурсах и формирования календарных планов поставок, в научных исследованиях и аналитических отчетах: как методическая база для дальнейших работ по пространственной эконометрике и устойчивой логистике Арктики.
Арктика, логистические коммуникации, критерии экономической эффективности, транспортная инфраструктура, логистические маршруты, пространственное распределение ресурсов, сезонность логистики, фактор неопределенности, межрегиональные поставки
1. Жаворонкова, Н. Г. Экологическая, биологическая, социальная безопасность: организационно-правовой аспект / Н. Г. Жаворонкова, В. Б. Агафонов // Lex Russica (Русский закон). – 2020. – Т. 73, № 7(164). – С. 43-49. – DOIhttps://doi.org/10.17803/1729-5920.2020.164.7.043-049. – EDN TTIFLP.
2. Кондратьев, А. А. Специфика, барьеры и тенденции развития экономики замкнутого цикла в развивающихся странах / А. А. Кондратьев // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2025. – Т. 3, № 8(161). – С. 110-119. – DOIhttps://doi.org/10.36871/ek.up.p.r.2025.08.03.011. – EDN BRFTDO.
3. Осипова, Е. Э. Пространственное распределение ресурсов при интеграции транспортных коридоров Северного морского пути и магистрали «Север-Юг» как фактор устойчивого развития Арктической зоны / Е. Э. Осипова // Московский экономический журнал. – 2025. – Т. 10, № 10. – С. 140-163. – DOIhttps://doi.org/10.55186/2413046X_2025_10_10_230. – EDN TMCUSL.
4. Осипова, Е. Э. Развитие экспорта российской Арктики в условиях изменения логистики / Е. Э. Осипова, О. И. Авагина // Арктика и Север. – 2022. – № 49. – С. 55-69. – DOIhttps://doi.org/10.37482/issn2221-2698.2022.49.55. – EDN MYDULX.
5. Лексин, В. Н. Социально-экономические приоритеты устойчивого развития Арктического макрорегиона России / В. Н. Лексин, Б. Н. Порфирьев // Экономика региона. – 2017. – Т. 13, № 4. – С. 985-1004. – DOIhttps://doi.org/10.17059/2017-4-2. – EDN ZXQJZB.
6. Баранов, С. В. Экономико-статистическое моделирование производственных процессов в регионах Арктической зоны Российской Федерации / С. В. Баранов, Т. П. Скуфьина // Арктика и Север. – 2025. – № 59. – С. 5-25. – DOIhttps://doi.org/10.37482/issn2221-2698.2025.59.5. – EDN XLRRPC.
7. Цифровая и логистическая инфраструктуры Арктической зоны: современное состояние исследований и пути развития / А. И. Левина, А. С. Дубгорн, А. М. Фадеев, С. Е. Калязина // Арктика и Север. – 2024. – № 56. – С. 128-145. – DOIhttps://doi.org/10.37482/issn2221-2698.2024.56.128. – EDN MDBSMB.
8. Экономико-математическая модель обеспечения оптимального финансирования устойчивого развития энергетических проектов Арктики при организации промышленно-производственно-добывающего кластера / И. Н. Макаров, Е. В. Дробот, В. С. Назаренко [и др.] // Вопросы инновационной экономики. – 2023. – Т. 13, № 4. – С. 2119-2142. – DOIhttps://doi.org/10.18334/vinec.13.4.118825
9. Чикир М. В. Байесовское сетевое прогнозирование природных рисков на железной дороге // Техносферная безопасность. 2025. №2 (47). С. 98–110
10. Птицына К. С. Байесовское оценивание пространственно-экономических моделей экономического роста для регионов РФ: выпускная квалификационная работа / НИУ ВШЭ. Факультет экономических наук. Программа «Экономика» (бакалавриат). Руководитель: Демидова О. А. 2016 год.
11. Nordhaus, W. D. (2018). Evolution of Modeling of the Economics of Global Warming: Changes in the DICE Model, 1992–2017. Cowles Foundation Discussion Paper No. 2084. Available at SSRN: ssrn.com or dx.doi.org .
12. Arctic sea route path planning based on an uncertain ice prediction model / M. Choi, H. Chung, H. Yamaguchi, K. Nagakawa // Cold Regions Science and Technology. – 2015. – Vol. 109. – P. 61-69. – DOIhttps://doi.org/10.1016/j.coldregions.2014.10.001. – EDN UQBUZR.
13. LeSage, James P.; Pace, R. Kelley. The Biggest Myth in Spatial Econometrics // Econometrics. 2014. Vol. 2, No. 4. P. 217–249. DOI:https://doi.org/10.3390/econometrics2040217.
