авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 11 | 12 || 14 | 15 |   ...   | 16 |

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования ...»

-- [ Страница 13 ] --

С точки зрения второго элемента – целевого рынка и выбора оптимального сегмента рынка, рекламная деятельность образовательных услуг ориентирована на потенциальных потребителей услуг вуза - абитуриентов - выпускников школ и сред них профессиональных учебных заведений и их родителей, лиц, имеющих высшее образование, а также специалистов, нуждающихся в переподготовке и повышении квалификации. При этом решающими факторами являются новизна и конкуренто способность предоставляемых образовательных программ, способность удовлетво рять существующие и перспективные потребности рынка – т. е. «опережающая под готовка» специалистов, обновление учебных программ, их модификация. С точки зрения изучения рынка образовательных услуг, учитывается наличие «покупателей»

образовательных услуг данного вида (число абитуриентов, воспользовавшихся услу гами вуза в предыдущие годы и заканчивающих их в текущем году). Учитываются также факторы, формирующие предпочтение данного вуза, потребности рынка, не удовлетворенные существующими образовательными учреждениями.

Конкурентоспособность учебного заведения и конкурентоспособность специали стов, которых оно готовит, находятся в прямой зависимости. Чем выше конкурентоспо собность подготовленных специалистов, чем больше они востребованы на рынке тру да, тем выше спрос на этих специалистов, на программы и специальности, по данному направлению. Конкурентоспособность города (населенного пункта) будет включать воз можность учебных заведений сформировать инновационную базу и инвестиционную привлекательность, устойчивый рынок труда конкретного населенного пункта. Конку рентоспособность региона заключается в соперничестве между образовательной средой (регионами) страны с целью завоевания потребителя. Конкурентоспособность отдельно взятого региона зависит, прежде всего, от объективных причин (историко географических условий, транспортных коммуникаций). Синтетическим показателем, который объединяет конкурентоспособность образовательных программ, спе циальностей, учебных заведений, населенных пунктов и регионов характеризует поло жение страны на мировом рынке (в нашем случае, рынке образования), является страно вая конкурентоспособность на мировом рынке образовательных услуг. В самом общем виде ее можно определить, как способность страны в условиях свободной добросове стной конкуренции производить и реализовать образовательные услуги, удовле творяющие требованиям мирового рынка.

В системном подходе, на наш взгляд, могут также выделяться типы конкурентной среды, родовая конкурентная среда (между учебными заведениями одного типа (ВУЗ, колледж);

видовая конкурентная среда (между учебными заведениями всех видов);

тро фическая (питающая) конкурентная среда (включает совокупность субъектов разных областей экономики, участвующих в деятельности образовательных учреждений (НИИ, проектные институты, опытные производства, промышленные предприятия и организа ции - потребители подготовленных специалистов, технополисы). На наш взгляд, в сис темном подходе к изучению категории «конкуренция» обязательно должны присутст вовать еще два критерия: по формам обучения - конкуренция на уровненных видов учеб ных заведений по дневному очному, вечернему очному и заочной (дистанционной) форме обучения;

по специализации обучения - конкуренция на рынке специальностей технического и гуманитарного профилей. Исходя из того, что конкурентоспособность является многоплановой экономической категорией, необходимо определить основные факторы (критерии) конкурентоспособности разных уровней. Раскрывая критерии кон курентоспособности образовательных услуг, следует исходить из специфики образова тельной деятельности, когда имеется ряд утвержденных министерством обязательных дисциплин, а также компонент, на содержание которого оказывает прямое влияние само учебное заведение. В связи с этим необходимо сформулировать факторы (критерии) конкурентоспособности образовательных программ. Зачастую понятие конкурентоспо собной услуги определяется следующими условиями: ценой и качеством.

С нашей точки зрения, исходными условиями повышения конкурентоспособности образовательных услуг должны выступать такие основные параметры как: цена, качест во, время контакта с потребителем услуги, степень актуальности с так называемой кас томизацией, то есть способностью потребителя повлиять на содержание услуги. Послед ний параметр оказывает косвенное воздействие на конкурентоспособность образова тельных программ, играя при этом далеко не последнюю роль, а скорее, даже опреде ляющую. Без перечисленных условий не может идти речь о конкурентоспособности об разовательных услуг. На основании вышесказанного в качестве ключевых факторов кон курентоспособности учебного учреждения можно выделить следующие группы факторов:

качество образовательных услуг (учитываются не только соответствие про грамм требованиям министерства, научно-техническая база учебного заведения, но и востребованность на рынке труда, что позволяет учебному заведению завоевывать большее число потребителей и значительную долю на данном рынке);

внедрение и использование новейших достижений НТП (прогрессивные ин формационные технологии);

уровень кастомизации услуги (возможность студентов и предприятий заказчи ков влиять на содержание обучения);

актуальность учебных программ, соответствие их требованиям времени, диапазон предлагаемых специальностей;

доля иностранных студентов в общем количестве обучающихся и доля иностранных студентов в общем объеме страны и региона;

ценовой показатель (данный параметр имеет важное значение, особенно в свете решений правительства о сокращении числа бюджетных мест). Здесь же мож но учесть количество студентов в стоимостном и количественном выражении;

среднемесячная загрузка преподавателя (в часах), соотношение числа преподавателей и количества специальностей, а так же количества студентов;

соответствие уровня подготовки преподавателей предлагаемому набору специальностей.

На основании предложенных критериев можно предложить создание системы мониторинга, что могло бы стать базой для определения и поддержания высокого уровня конкурентоспособности. На наш взгляд, следует отслеживать уровень вы бранных восьми показателей посредством системы мониторинга не менее одного раза в год. Основываясь на базовых показателях конкурентоспособности других об разовательных учреждений (например, в регионе), любое учебное учреждение смо жет сформулировать для себя основные направления по повышению уровня своей конкурентоспособности. Влияние названных показателей конкурентоспособности об разовательных учреждений следует учитывать комплексно. Такой подход может быть положен в основу интегральной оценки конкурентоспособности образователь ных учреждений для выявления сильных и слабых сторон его деятельности.

Список литературы 1. Словарь социально-экономических терминов. - М.: СТД, 2000. - С. 64-65.

2. Современный экономический словарь. - М.: Инфра-М, 1988. - С. 138.

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ГРУЗОВОГО АВТОМОБИЛЬНОГО ТРАНСПОРТА (СОЦИАЛЬНЫЕ И ЭКОНОМИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ) Никоноров В.М.

Санкт-Петербургский государственный торгово-экономический университет В Российской Федерации, как и в других развитых странах, грузовой автомо бильный транспорт является одной из крупнейших базовых отраслей хозяйства, важнейшей составной частью производственной инфраструктуры.

Обслуживая все отрасли экономики, социальную сферу и население, выполняя перевозки к местам потребления продукции, грузовой автомобильный транспорт и влияет на социальную устойчивость регионов и обеспечивает жизнедеятельность страны.

Актуальность исследования заключается в том, что повышение эффективно сти грузового автомобильного транспорта влечет за собой повышение социальной устойчивости регионов.

Цели исследования:

1) выявить зависимости между ключевыми характеристиками региона (в ас пекте его социальной устойчивости) и показателями работы грузового автомобиль ного транспорта;

2) исследовать показатели эффективности грузового автомобильного транс порта;

2) указать направление повышения эффективности грузового автомобильного транспорта.

Роль грузового автомобильного транспорта постоянно возрастает. Сейчас грузовой автомобильный транспорт является ключевым звеном транспортного комплекса России. Автомобильным грузовым транспортом перевозится в сред нем 70 % всех грузов в России. Это объясняется следующими его факторами:

- маневренность;

- доступность;

- мобильность;

- возможность доставки «от двери до двери».

Существуют очевидные экономические выгоды от развития грузового ав томобильного транспорта:

- увеличение занятости за счет создания новых рабочих мест;

- снижение себестоимости продукции за счет оптимизации транспортной составляющей;

- повышение экономической активности за счет совершенствования транс портной инфраструктуры.

Определим, как грузооборот автомобильного транспорта и протяженность до рог с твердым покрытием влияют на валовый региональный продукт (далее – ВРП) России [10]. Для этого используем данные табл. 1.

Проведем регрессионный анализ зависимости ВРП от протяженности авто мобильных дорог с твердым покрытием и грузооборота грузового автомобиль ного транспорта (табл. 2).

Данные табл. 2 показывают, что для всех федеральных округов РФ вало вый региональный продукт на душу населения в основном можно объяснить из менениями включенных в модель объясняющих переменных – протяженности дорог с тврдым автомобильным покрытием X1 и грузооборота грузового автомобильного транспорта X2.

Итак, мы видим, что, невзирая на существующие проблемы грузового автомо бильного транспорта:

1) высокий износ основных фондов (самих автомобилей, прежде всего);

2) недостаточно развитая инфраструктура грузового автомобильного транс порта.

3) За грузовым автомобильным транспортом большое будущее в деле повы шения социальной устойчивости регионов. Следовательно, любые положительные новации в области грузового автомобильного транспорта будут, в конечном счете, позитивно влиять на рост благосостояния нашей страны.

Табл. Валовый региональный продукт РФ за 2000-2009 гг.

Год 2000 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 ВРП, руб. в год/душа 48205 75739 94533 122666 167642 213617 274548 341294 ЦФО Длина дорог, км 119714 121340 121911 122299 116458 133852 138689 139573 Грузооборот, млн. тЧ км 19932 19495 24242 20419 19553 22961 23256 26811 ВРП, руб. в год/душа 40565 63297 78547 107020 131566 161792 204812 251321 СЗФО Длина дорог, км 66880 67794 67553 67378 67465 71949 73292 75202 Грузооборот, млн. тЧ км 12892 9511 10728 12697 14156 14059 14461 16345 ВРП, руб. в год/душа 23418 37122 44265 55360 67870 86984 114981 145922 ЮФО Длина дорог, км 37161 38776 39193 39307 31182 50930 51557 52644 Грузооборот, млн. тЧ км 10037 8965 11091 11121 11640 12921 12566 13052 ВРП, руб. в год/душа 13803 22375 28085 35101 39060 50548 63059 79547 СКФО Длина дорог, км 25722 25933 25886 25790 25941 28844 31069 31151 Грузооборот, млн. тЧ км 2698 2795 4456 4157 4244 6810 5292 10694 ВРП, руб. в год/душа 32792 47526 58316 74170 91440 115461 142947 176295 ПФО Длина дорог, км 125222 127535 128790 129707 130496 134297 145532 146670 Грузооборот, млн. тЧ км 26357 22486 30252 33425 29668 33531 31406 32150 ВРП, руб. в год/душа 69327 107831 134483 181725 252115 304037 346234 393190 УФО Длина дорог, км 34276 36006 36438 36604 37292 38691 39276 40343 Грузооборот, млн. тЧ км 9931 11611 14432 14501 12835 12325 14945 14276 ВРП, руб. в год/душа 33682 49329 60583 82216 98874 124432 152805 176077 СФО Длина дорог, км 89386 90738 91269 91731 88378 102674 107848 106780 Грузооборот, млн. тЧ км 13592 13820 13900 13498 13584 12149 11922 11823 Табл. Регрессионный анализ валового регионального продукта РФ за 2000-2009 гг.

Федеральный R № Fтабл.

F округ ЦФО 1 0,791 11, СЗФО 2 0,933 41, ЮФО 3 0,820 13, СКФО 4 0,930 40, 5, ПФО 5 0,953 61, УФО 6 0,878 21, СФО 7 0,833 14, ДФО 8 0,793 14, Об этом в [6] говорил Л.В. Канторович. «Вложения в транспорт являются бо лее универсальными, долговечными и устойчивыми, чем вложения в другие отрасли материального производства. В то время как в промышленности, особенно в добы вающей, исчерпание соответствующих запасов природных ресурсов, устаревание производимой продукции или резкое сокращение потребностей в ней (в связи с по явлением заменителей) делают те или иные промышленные сооружения ненужны ми, на транспорте, напротив, обычно имеет место устойчивый рост потребностей в перевозках и со временем эффективность использования транспортных сооружений (а соответственно и вложений в транспорт), как правило повышается (если снижает ся потребность в перевозках одних грузов, то появляются другие и т. д.).»

С 1975 г. Леонид Витальевич Канторович руководил Научным советом АН СССР по транспорту, поэтому вопросы совершенствования транспортной отрасли были близки нашему первому и пока единственному нобелиату в области экономи ки.

Подробно остановимся на вопросе повышения эффективности грузового ав томобильного транспорта, для чего рассмотрим прежде всего мелкопартионные пе ревозки.

Мелкопартионные перевозки являются значительно более дорогостоящими, чем перевозки массовых грузов. По оценке Житкова В.А. и Кима К.В. при 2 % об шей транспортной работы, приходящейся на перевозки мелких партий грузов, на их долю приходится более 32 % транспортных затрат [4]. Следовательно, пополняя, уточняя и анализируя информацию по мелкопартионным перевозкам, мы способст вуем повышению эффективности грузового автомобильного транспорта в масштабе всего народного хозяйства, и, тем самым, росту социальной устойчивости регионов.

Наиболее распространены мелкопартионные перевозки в следующих сферах:

1) торговля продовольственными товарами (хлебобулочная продукция, мяс ная, молочная);

2) общественное питание (доставка в школы готовых блюд) 3) коммунальное хозяйство (вывоз мусора);

4) почтовые перевозки (доставка отправлений получателям «EMS Почта Рос сии»);

5) промышленность и строительство (перевозка проката, метизов).

Нам представляется, что наиболее важный критерий мелкопартионности сле дующий – наличие нескольких грузополучателей, вследствие чего маршрут стано вится развозочным. Перевозка мелких партий грузов на маятниковых маршрутах неэффективна, поскольку для таких маршрутов нужны автомашины малой грузо подъемности. Уточним определение развозочного маршрута. А.И. Воркут в [2] предлагает такое определение. «Развозочным называется такой маршрут, на котором происходит постепенная разгрузка грузов.»

Более точное определение дает Житков В.А. в [5] «… важен тот момент, что у отправителя автомобиль заполняется грузом сразу двух (или боле) пунктов и по очереди доставляет им груз. Это типичное явление для развозочных маршрутов, и задачи построения таких маршрутов называются задачами развозки».

Мелкопартионная перевозка на грузовом автомобильном транспорте - это та кая перевозка, при которой вес груза для одного грузополучателя не превышает по ловины грузоподъемности ТС, минимальное число грузополучателей два, маршрут развозочный [9].

Если предположить, что вес груза для одного получателя колеблется в преде лах [0,25;

0,5] грузоподъемности ТС, то общий вес мелкопартионной перевозки бу дет в пределах [0,5;

1,0] грузоподъемности ТС. Здесь мы уточнили ограничение по весу груза для одного получателя таким образом, что автомашина пойдет в рейс за полненной более, чем наполовину. Поэтому предложенный диапазон выглядит бо лее рациональным для мелкопартионных перевозок. Но этот вариант близок к иде альному. Действительность опровергает его, так как максимальное число грузопо лучателей зависит от экономической эффективности доставки груза. Например, для хлебобулочного производства обыденным является случай, когда одному грузопо лучателю везут всего 5 лотков с продукцией. Тогда для той же автомашины «Га зель», вместимость которой 120 лотков типоразмера № 3, число грузополучателей может доходить до 24. Следовательно, для автомашины «Газель» в случае развозки кондитерской и сдобной продукции число пунктов развозочного маршрута мелко партионной перевозки может составлять от 2 до 24, не считая грузоотправителя.

Легко оценить верхнюю границу длины развозочного маршрута. Рассмотрим это на примере мелкопартионных перевозок хлебобулочной продукции. По данным Госкомстата РФ средняя эксплуатационная скорость движения грузовых автомоби лей примерно 20 км/час.

Для автомашины «Газель», например, время загрузки хлебобулочной продук ции в лотках (лоток № 3, вес лотка с продукцией 7,0 кг) составит 0,5 часа при руч ной погрузке через погрузочное окно. Пусть так же на выгрузку всей продукции по надобится тоже 0,5 часа. На самом деле маршрут развозочный, пунктов выгрузки несколько и это время может быть больше. Мало выгрузить продукцию, надо еще оформить соответствующие документы. Тем не менее, максимальная длина данного развозочного маршрута при 8-ми часовом рабочем дне водителя с учетом наших уп рощений составит 140 км. Например, это верно, когда хлебобулочная продукция ве зется из СПб в Ленинградскую область и всего двум грузополучателям. Для случая, когда хлебобулочная продукция доставляется всего двум городским грузополучате лям, расположенным рядом с хлебным заводом Санкт-Петербурга, длина развозоч ного маршрута может составить 10-20 км.

Теперь мы можем построить классификацию мелкопартионных перевозок (табл. 3).

Табл. Классификация мелкопартионных перевозок Признак № Вид мелкопартионной перевозки классификации Масса всей партии 1) мелкопартионные – от 0,3 до3,6 тонн;

груза 2) партионные – от 3,6 до 6 тонн (деление достаточно условное и зависит от грузо подъемности ТС) Число 1) малая – от 2 до 10;

грузополучателей 2) средняя – от 10 до 20;

3) большая – более Длина маршрута 1) короткая – от 10 до 50 км;

2) средняя – от 50 до 100 км;

3) длинная – более 100 км Теперь, отталкиваясь от предложенной классификации, выделим основные особенности мелкопартионных перевозок грузовым автомобильным транспортом.

1) Вес груза для одного получателя не превышает 50% от грузоподъемности ТС.

2) Для отечественных грузовых автомобилей в зависимости от ТС объем мелкопартионной перевозки составляет от 0,3 до 3,6 тонны.

3) Для мелкопартионных перевозок характерны развозочные маршруты. Ма ятниковый маршрут является частным случаем, когда всего один грузополучатель.

4) Верхняя граница длины развозочного маршрута в среднем составляет 140 км для 8-мичасового рабочего дня водителя.

5) Может отсутствовать унифицированная тара и упаковка (отправления «EMS Почта России»).

6) Велик объем сопроводительных документов (счета-фактуры, товарно транспортные накладные, путевой лист, доставочный лист).

7) Из-за большого числа грузополучателей и временных окон возникают сложности с построением оптимальных маршрутов.

Отметим, что с точки зрения логистики в экономике транспорта наиболее важны следующие факторы, размещенные в порядке убывания их относительной значимости:

1) расстояние (дальность перевозок);

2) объем;

3) плотность грузов;

4) укладистость;

5) грузопереработка;

6) ответственность перевозчика;

7) рыночные условия.

Выявим основные показатели эффективности грузового автомобильного транспорта в масштабах всей страны, для этого проведем анализ расходов по пере возке грузов в РФ. Будем анализировать расходы, предполагая, что экономические агенты подотрасли «Автомобильный транспорт» стремятся прежде всего к миними зации издержек. Сокращение расходов повышает эффективность деятельности.

Данные о работе предприятий автомобильного транспорта имеются в соответст вующих изданиях Госкомстата России (табл. 4).

Для упрощения расчетов предположим, что функция расходов линейно одно родна по приведенным факторам:

TC=f(x1, x2, x3), (1) где x1 – потребление дизельного топлива (ДТ);

x2 –грузооборот (Р);

x3 – среднесписочная численность работников (Ч).

Проведем корреляционный анализ (табл. 5).

Табл. Коэффициенты корреляции ТС ДТ Р Ч ТС ДТ 0,93 Р 0,8 0,71 Ч -0,14 -0,05 -0,33 Как и следовало ожидать, расходы по перевозкам высоко коррелированы с по треблением дизельного топлива и грузооборотом.

Оценим функцию расходов, применив множественную регрессию. Получен ные результаты приведем в табл. 6.

Табл. Технико-экономические показатели грузового автомобильного транспорта РФ за 2000-2009 гг.

№ Показатели 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Потребление дизель ного топлива авто 9,4 9 8,7 8,8 9,7 8,9 9,7 10,7 12,4 10,7 транспортом, млн.

тонн Грузооборот автомо бильного транспорта, 153 160 167 173 182 194 199 206 216 180 млрд. т-км Cреднегодовая чис ленность работников, 1,209 1,129 1,091 1,034 1,003 1,086 1,094 1,113 1,101 1,089 1, млн. чел.

4 Расходы по перевоз 20,7 23,8 24,4 26,9 30 37,7 44,4 54,8 76,1 65,1 71, кам грузов, млрд. руб.

Табл. Оценка функции расходов Част- Мно Коэф- Стан- Норми t- F ный F- жест № Фактор фици- дартная стати- рован- крите крите- венный ный R ент ошибка стика рий рий R ДТ 1 12,511 2,587 4,84 23, Р 2 0,158 0,192 0,82 0,67 0,959 0,879 22, Ч 3 52,740 60,535 0,87 0, ТС= -167,02+12,511 ДТ+0,158 Р+52,740 Ч (2) Коэффициент множественной корреляции равен 0,959, это указывает на силь ную связь всех факторов с результатом.

Нормированный коэффициент множественной детерминации указывает на весьма высокую (более 87 %) детерминированность результата ТС в модели факто рами ДТ, Р, Ч.

В нашем случае табличное значение F-критерия:

Fтабл(=0,05;

v1=3;

v2=n-( v1+1)=11-(3+1)=7)=4,35.

Fфакт=22,88 Fтабл=4, Статистическая значимость всего уравнения подтверждается.

Итак, выявлены значимые показатели эффективности грузовых автомобиль ных перевозок:

1) потребление топлива. Этот показатель неразрывно связан с пробегом авто машины и, соответственно, выбранным маршрутом;

2) грузооборот;

3) численность работников АТП.

Затраты по грузовому автомобильному транспорту на макроэкономическом уровне определяются прежде всего пробегом. Следовательно, насущная задача оп тимизации логистических показателей мелкопартионных перевозок – минимизация пробега. Минимизация пробега потребует решения задачи маршрутизации.

Задачу маршрутизации (Vehicle Routing Problem, VRP) можно сформулировать в об щем виде [12] следующим образом – требуется доставить однородный груз от отправителей всем получателям данным числом автомашин наиболее эффективно (с минимальной протяженностью маршрута). При этом учитывается вместимость автомашины, время е работы, время разгрузо-погрузочных работ. В процессе решения задачи маршрутизации для каждой автомашины формируется свой маршрут, состоящий из конечного числа получателей. Множество допустимых решений задачи маршрутизации конечно и строится из исходных элементов по определнным правилам. Когда мы имеем дело с доставкой груза от отправителей получателям, эти задачи маршрутизации принято называть задачами развозки [5].

Формализуя, задачу развозки можно задать следующим образом:

1) для перевозок выделено m а/машин грузовместимостью Pk, тонн (k=1:m).

2) N={j/j=1,2,…,n}– множество всех пунктов получателей в задаче, а пункт под номером j=0–это отправитель.

3) Rk =| j1k,j2k,…, jrk,…, jk |– маршрут k-го автомобиля, (k=1:m), где jrk –номер sk пункта, посещаемого в r-ю очередь.

Считается, что автомашина выезжает от отправителя (пункт под номером 0) и в него же возвращается.

j0 jkk 1 0, кольцевой маршрут, sk – длина маршрута Rk в количестве k s пунктов, sk 1, Rk – размещение из n по sk.

Маршруты подразделяются на:

1) маятниковый– автомашина от отправителя едет к каждому отдельному получателю и вслед за тем возвращается обратно, причем такие перемещения многократны, ибо потребность получателя велика и одной поездки недостаточно.

Для маятникового маршрута sk =1;

2) радиальный – автомашина от отправителя едет к каждому отдельному получателю и вслед за тем возвращается обратно, данный получатель обслужен за один заезд. Такое перемещение к данному получателю однократно – в отличие от маятникового маршрута. Это характерно для региональных перевозок – авто машина из СПб отправляется в Москву, там разгружается и возвращается обрат но. Для радиального маршрута sk =1;

3) кольцевой – начало и конец маршрута совпадают, в маршруте более од ного получателя. В таких маршрутах не допускаются петли внутри них.

Требуется построить систему кольцевых маршрутов R={ R1,R2,…,Rm} таких, что m N R k k 1 (3) Условие (3) означает, что автомашины объедут всех получателей продукции, объединение всех маршрутов есть все пункты транспортной сети.

Rr Rk ( r, k=1:m;

r k) (4) Условие (4) означает, что два различных маршрута не пересекаются.

sk Q k q jk Pk (k=1:m), (5) r r где qj – потребность j-го пункта, Qk – суммарный спрос всего маршрута Rk.

Условие (5) есть ограничение на формирование маршрута для k-го автомобиля ( не превышение его грузовместимости).

Данная система маршрутов, кроме того должна быть самой короткой, т.е. вы полняется следующее условие:

sk m l min ( j0 jk 1 0 ) k (6) jk jk1 sk rr k 1 r где li,j –расстояние между пунктами i и j. (i,j=0:n) В (6) внутренняя сумма есть длина маршрута Rk :

sk l L( R k ) jk jk rr r 0 (7) Целевая функция (6) рассматривается на совокупности искомых размещений Rk (k=1:m).

В нашем частном случае (задача развозки с одним отправителем) мы имеем дело с кольцевыми маршрутами.

Основные методы решения задач маршрутизации для мелкопартионных перевозок следующие: динамическое программирование, целочисленное линейное программирование, метод «ветвей и границ», методы локальной оптимизации, методы случайного поиска, эвристические методы, теория расписаний, имитационное моделирование, генетические алгоритмы, имитация отжига.

Первые три метода принято называть точными, так как они позволяют приблизиться к оптимуму целевой функции (но для малого числа получателей – до 50).

Прочие методы именуют субоптимальными, так как они позволяют найти среди множества приближенных решений наилучшее. Здесь сравнение идет по полученным результатам и тот результат, который обеспечивает минимальный пробег среди полученных решений, и является наилучшим (субоптимальным) решением. Так как в силу особеннности задачи маршрутизации для значительного числа получателей (свыше 60) точное решение за разумное время не может быть найдено и потому приходится сравнивать полученные результаты между собой, но не с оптимальным решением.

Эвристические методы характеризуются своей экономичностью. Ныне существующие прикладные программы (например, TopPlan) как раз применяют эвристические алгоритмы. Эвристические методы пристально рассматривались с 1964г. (метод Кларка-Райта) и в 80-е годы была сформирована группа классических алгоритмов ( J.B. Bramel, N. Christofides, B.E. Gillett, J. Renaud).

В 90-е годы XX века исследования сосредоточились на метаэвристиках.

Метаэвристики своего рода подспорье для составления эвристики. В основе своей они содержат параллели с живой и неживой природой- метод имитации отжига (I.H.

Osman), метод генетических алгоритмов (J.N. Holland), метод нейронных сетей (Y.

Matsuyama), метод муравьиных колоний (M.Dorigo), поиск с исключениями (M.

Gendreau, A. Hertz). Метаэвристики работают с большими массивами данных и с большим количеством управляющих параметров, что влечет за собой увеличение времени вычислений. Соответственно, обилие управляющих параметров не позволяет однозначно определить наилучший алгоритм для решения задачи маршрутизации на базе метаэвристики.

Число математических методов для решения задачи маршрутизации постоян но увеличивается. Хронология появления этих методов представлена в табл. 7.

Отметим, что задача маршрутизации – это NP (nondeterministic polynomial) – полная задача, т. е. оценка временной сложности (количество итераций и, соответ ственно, время работы алгоритма для решения этой задачи) зависит от объема вход ной информации n (числа пунктов получателей) либо по экспоненте en, либо как факториал n!. Эта зависимость может быть также полиномом от n. Как известно, при больших n факториал будет расти быстрее экспоненты, а экспонента – быстрее по линома любой степени. Если зависимость выражена факториалом и число пунктов равно n, то время работы алгоритма растет как n!

Асимптотическая формула Стирлинга для факториалов больших чисел n n! 2n ( ) n (8) e Это означает, что решить задачу при n равному 100 хотя бы за время одной человеческой жизни (70 лет) сейчас не сможет ни один суперкомпьютер.

Если зависимость экспоненциальная – точное решение задачи возможно толь ко для очень малых значений входных данных (числа получателей).

Ныне известные методы, обеспечивающие точное решение задачи маршрути зации, применимы для решения задач небольшой размерности, о чем свидетельству ет и табл. 7.

Соответственно, большой интерес представляет нахождение полиномиальных алгоритмов решения задачи маршрутизации или доказательство того, что для дан ной задачи таких алгоритмов нет в принципе. Пока не найдено полиномиальное ре шение задач этого класса.

Это является основанием для применения эвристических или приближенных алгоритмов решения задачи маршрутизации, методов локальной оптимизации, ме тодов случайного поиска, теории расписаний, имитационного моделирования.

Методы, обеспечивающие получение оптимального решения I. Методы динамического программирования.

Методами динамического программирования задачу коммивояжра решали Р.

Беллман [1] и М. Хелд и Р. Карп. [14]. Основная идея этого метода заключается в следующем.

Весь процесс вычислений разбивается на n+1 стадию (n – общее количество пунктов завоза). На каждой k-й стадии рассматривается пункт, номер которого ра вен номеру стадии. Для каждой дуги, выходящей из этого пункта, подсчитывается оценка (функция состояния) Fk-1, и из всех оценок выбирается та, которая имеет ми нимальное значение. Соответствующая выбранной дуге комбинация пунктов прове ряется на выполнение условий:

Табл. Перечень математических методов для решения задачи маршрутизации Дата воз № Название метода Авторы никнове ния Методы, обеспечивающие получение оптимального решения Динамическое программиро- Беллман Р., Хелд М., Карп Р.

I вание Целочисленное линейное про- Миллер С., Таккер А., Зем II граммирование лин Р.

Метод «ветвей и границ» Литтл Дж., Мурти К III Методы, обеспечивающие получение приближенного решения Методы локальной оптимизации, в т. ч.

I Алгоритм инверсий 1 Groes G. Методы случайного поиска, в т.ч.

II Микрорайонирование клиен- Семенов Б.В.

1 тов Ситуационное планирование Чалый А., Рыбак Б.

2 Эвристические методы, в т.ч.

III Экономизирующий метод Кларк Г., Райт Дж.

1 Метод суммирования по Воркут А.И.

2 столбцам Выбор по кратчайшей связы- Воркут А.И.

3 вающей сети Метод «метлы»

4 Gillet B., Miller L. Метод Рена- Холлидея Рен. А, Холлидей А.

5 Метаэвристики IV Метод генетических алгорит- Д.Х. Холланд 1 мов Алгоритм муравьиных коло- М. Дориго 2 ний Метод имитация отжига А. Осман 3 Теория расписаний Орлов Д.М.

V Имитационное моделирование Миротин Л.Б., Гольдин А.Г., VI Безель Б.П.

1) в каждый пункт входит только одна дуга;

2) из каждого пункта выходит только одна дуга;

3) в полученном фрагменте маршрута доставки груза нет подциклов (участков, замкнутых на себя).

Если на данной стадии все дуги нарушают эти условия, то производится воз врат на одну стадию назад и принятая на этой стадии дуга (k-1)-j игнорируется и выбирается следующая по оценке F(k-1)-i F(k-1)-j дуга. Если условия не нарушены хо тя бы для одной дуги, то производится переход на одну стадию вперд. Вычисления заканчиваются, когда достигнута n+1 стадия.

II. Методы целочисленного программирования.

Методами целочисленного программирования (далее – ЦП) задачу коммивоя жра решали С. Миллер, А. Таккер и Р. Землин [19]. В задачах маршрутизации мы имеем дело с дискретными ресурсами: имеется конечное целое число автомашин, конечное целое число получателей. Возникает система линейных ограничений в пространстве целочисленных переменных, получается задача ЦП.

III. Метод «ветвей и границ».

Использование метода «ветвей и границ» впервые описано в работе [7]. Здесь процесс построения оптимального плана осуществляется следующим образом. На каждом шаге вс множество путей разбивается на два непересекающихся подмно жества, и для каждого подмножества определяется нижняя граница решения. Одно подмножество путей образуют пути, которые включают дугу (i-j), а другое – пути, которые эту дугу не включают. В процессе решения строится «дерево» вариантов, имеющее в каждой вершине два ветвления. Если соответствующий одному из вет вей «дерева» вариант обхода пунктов имеет длину пути не большую, чем нижняя граница любого из неразбитых подмножеств, то этот путь является оптимальным.

Если какое-либо неразбитое подмножество имеет нижнюю границу меньшую, чем длина найденного пути, то полученное решение и его нижняя граница запоминают ся, а решение продолжается с того подмножества, которое имеет минимальную нижнюю границу. Процесс вычислений продолжается, пока не будет найден путь, длина которого не превышает нижних границ неразбитых подмножеств или пройде ны все пути.

Методы, обеспечивающие получение приближенного решения I. Методы локальной оптимизации.

Сущность методов локальной оптимизации – бертся любое допустимое решение задачи и затем достаточно простыми операциями преобразования дела ется попытка улучшить его.

II. Методы случайного поиска.

Заказ грузополучателя постоянно меняется, тем не менее, грузоотправитель хочет работать в условиях стабильности. Заказ грузополучателя рассматривается как случайная величина, проводится статистическая обработка заказов по набранной статистике, выявляются закономерности.

Затем производится микрорайонирование клиентов [13] или ситуационное планирование [16].

III. Эвристические методы.

1. Метод Кларка-Райта, он же экономизирующий метод, он же метод «функ ции выгоды» [15].

Основная идея метода заключается в преобразовании начальной системы маршрутов таким образом, чтобы каждое отдельное преобразование давало наи большее улучшение. Первоначальные маршруты при этом радиальные. В результате преобразований радиальные маршруты достраиваются до кольцевых. Для этого применяется матрица экономий, рассчитанная на матрице расстояний.

Метод был предложен английскими учеными (Clark G., Wright J) в 1964 г.

Г. Кларком и Дж. Райтом в качестве показателя улучшения маршрутов пред ложена экономия пробега. Предположим, у нас есть два получателя i и j, которым требуется доставить товар. Можно доставить товар либо двумя радиальными мар шрутами, либо одним кольцевым (рис. 1).

Рис. 1. Радиальный и кольцевой маршруты В первом случае общий пробег составит:

L1 = 2(l0i + 2l0j). (9) Во втором случае общий пробег составит:

L2 = l0i + lij + l0j. (10) Экономия (функция выгоды) при применении кольцевого маршрута вместо двух радиальных составит:

e ij = L1 – L2 = l0i + l0j – lij. (11) (0,так как сторона треугольникасуммы двух других сторон) Когда рассматривается задача развозки мелкопартионных грузов, имеется n получателей. Составляем систему из n радиальных маршрутов {0,i,0}, где i=(1, 2, 3, 4,…,n). Система радиальных маршрутов удовлетворяет условиям задачи развозки, но содержит много мелких маршрутов. Эту систему преобразовываем, постепенно объединяя маршруты (превращая радиальные маршруты в кольцевые). Маршруты объединяем с учтом значений функции выгоды, стремясь к наибольшему сокраще нию длины маршрутов.

2. Выбор маршрутов по кратчайшей связывающей сети [2].

Кратчайшая связывающая сеть имеет наименьшую длину. Применяем матри цу кратчайших расстояний. Выбираем два пункта с минимальным расстоянием ме жду ними. На следующем шаге добавляем пункт, наиболее близкий к начальным пунктам сети. Далее ищем пункт, ближе всего расположенный к полученному третьему пункту и т. д.

Установленная последовательность может быть неоптимальной. Поэтому ее используют только для определения набора пунктов, входящих в маршрут.

IV. Метаэвристики.

1. Метод генетических алгоритмов.

Основателем современной теории генетических алгоритмов считается Д.Х.

Холланд [17].

Сначала одним из известных методов («жадный» алгоритм, метод ветвей и границ и пр.) формируются маршруты. Предварительно задачу можно упростить посредством микрорайонирования. Каждый сформированный маршрут можно уподобить хромосоме, каждый ген – это элемент маршрута- конкретный получатель.

Далее начинается цикл эволюции. На каждом витке этого цикла формируются хромосомы (маршруты) нового поколения с помощью операторов выбора родителей, кроссовера, мутации и селекции:

1) мутация заключается в замене значений некоторых генов (получателей) в ро дительской хромосоме на случайные значения;

2) кроссовер выполняется по отношению к паре хромосом и включает разрыв хромосом в одной или нескольких позициях и рекомбинацию образовавшихся фрагментов. В результате получается пара хромосом потомков.

3) селекция – из наиболее перспективных (с наименьшей протяженностью маршрута) мутированных хромосом и хромосом потомков и отбираются хромосомы (маршруты) нового поколения.

4) преобразование генотипа в фенотип – вычисляем время исполнения мар шрута и его протяжнность.

Следует отметить, что для генетических алгоритмов возникают сложности на стройки параметров (размер популяции, целевая функция для популяции, вероят ность мутации, вероятность скрещивания). Соответственно, алгоритм достаточно медленный, но не «жадный».

6. Метод имитации отжига ( «simulated annealing») [18].

Этот метод является продолжением метода Монте-Карло. При быстром охлаждении расплава металла мы получаем слабую структуру, если будем охлаждать расплав металла постепенно, то получим кристаллическую структуру с минимальной энергией. На аналогии с этим физическим явлением основан метод имитации отжига. Роль энергии выполняет протяженность маршрутов, а роль частиц вещества (атомов) – получатели. Получатели должны выстроиться таким образом, чтобы суммарная протяженность маршрутов стала минимальной.

В случае решения задачи маршрутизации для нас уменьшение длины маршрутов равноценно уменьшению энергии системы.

Пусть R=| i1,i2,…, im, im+1,…, ip, …, ik | – некоторый начальный маршрут протяженности L1. Мутация заключается в том, что пункты im и ip меняются местами. Возникает новый маршрут протяженностью L2. Если =L2 -L1 0, (12) то принимается новый маршрут.

Теперь этот новый маршрут R*=|i1,i2,…, ip, im+1,…, im, …, ik | применяется в качестве нового допустимого маршрута.

Если же мутация отвергается, то допустимый маршрут R остается прежним.

При одной температуре T выполняется несколько итераций, затем температура понижается. Чем ниже температура, тем ниже вероятность мутации.

И так до тех пор, пока температура не станет равной 0.

В «холодном» состоянии алгоритм становится жадным, таким же, как градиентный спуск. За «горячую» фазу он должен попасть в область с локальным оптимумом.

V. Методы теории расписаний.

Задача маршрутизации автомобильного транспорта по своей математической сущности ближе всего именно к задачам теории расписаний.

Одной из первых работ, посвященных решению задачи маршрутизации с позиций теории расписаний, стала [11], в которой автор предложил решение задачи поставок бетона посредством составления почасового графика.

Также в работе [8] предложен алгоритм приближенного решения задачи о часовых графиках по доставке стройматериалов на стройки.

VI. Имитационное моделирование.

Перспективным методом решения задач маршрутизации является имитацион ное моделирование.

В работе Геронимуса Б.Л. [3] рассмотрены вопросы составления имитацион ных моделей, моделирующих перевозку продуктов.

Результаты рассмотрения методов решения задачи маршрутизации следую щие:

1) методы, обеспечивающие получение оптимального решения, работают для задач малой размерности (до 50 в случае метода «ветвей и границ»);

2) методы, обеспечивающие получение приближенного решения, дают субоп тимальное решение – из всех неточных решений оно является лучшим;

3) на практике мелкопартионные перевозки подразумевают развозку продук ции в соответствии с ассортиментом и часовыми графиками поставки. Эти дополни тельные условия усложняют объект исследования и снижают эффективность приве денных методов. Наиболее эффективными становятся эвристические методы, в ча стности метод Кларка-Райта.

По результатам исследования можно сделать следующие выводы.

1. Для всех федеральных округов РФ валовый региональный продукт на душу населения существенно зависит от протяженности дорог с тврдым автомо бильным покрытием и грузооборота грузового автомобильного транспорта.

2. Среди грузовых автомобильных перевозок наиболее затратными являются мелкопартионные перевозки.

3. Эффективность грузового автомобильного транспорта прежде всего опре деляется пробегом.

4. Среди методов решения задачи маршрутизации (сокращения пробега) наи более эффективным является эвристический метод Кларка-Райта.

5. Следовательно, дальнейшее направление исследования заключается в усо вершенствовании классического алгоритма Кларка-Райта.

Список литературы 1. Беллман Р. Применение динамического программирования к задаче о ком мивояжере // Кибернетический сборник. – 1964. Вып. 9. – С. 219–222.

2. Воркут А.И. Грузовые автомобильные перевозки. - Киев: Вища школа, 1986. - 447 с.

3. Геронимус Б.Л. Имитационное моделирование производственно транспортной системы // Основные методические положения применения имитаци онного моделирования в экономических исследованиях. Сборник статей под ред.

Багриновского К.А. - М.: ЦЭМИ АН СССР, 1988. - 220 с.

4. Житков В.А., Ким К.В. Методы оперативного планирования грузовых ав томобильных перевозок. - М.: Транспорт, 1984. - 213 с.

5. Житков В.А. Планирование автомобильных перевозок грузов мелкими партиями. - М.: Транспорт, 1976. - 112 с.

6. Канторович Л.В. Проблемы эффективного использования и развития транспорта. - М.: Наука,1989. - 304 с.

7. Литтл Дж. и др. Алгоритм решения задачи коммивояжера // Экономика и математические методы. – 1965. - № 1. – С. 94–107.

8. Мартин Э. Алгоритм приближенного решения задачи о часовых графиках // Механизация учета, отчетности и вычислительных работ, вып. 2.- М.: Статистика, 1967. - С. 83-84.

9. Никоноров В.М. Логистические показатели мелкопартионных автомо бильных перевозок // «Экономические науки». - 2011. - № 5. - С. 362-366.

10. Основные характеристики субъектов РФ. Регионы России. [Электронный ресурс]: Федеральная служба государственной статистики РФ. - Режим доступа:

http://www.gks.ru/wps/wcm/ - Дата доступа: 20.11.2012.

11. Орлов Д.М. Составление почасовых графикой поставок бетона с учетом минимизации простоев бетономешалок и автотранспорта. Тез. докл. «Оперативное управление производством». - Л.: ЛДНТТ, 1968. - 36 с.

12. Панов С.А. Модели маршрутизации на автомобильном транспорте. - М.:

Транспорт, 1974. - 152 с.

13. Семенов Е.В. и др. Составление на ЭВМ графика подачи автомашин под погрузку и доставку готовой продукции в торговую сеть с одновременным подбо ром оптимальных маршрутов. - Труды ВНИИМП, 1970. Вып. 27. С. 212-215.

14. Хелд М., Карп Р. Применение динамического программирования к задачам упорядочения. - Кибернетический сборник, 1964. Вып. 9. С. 208-218.

15. Clark. G., Wright J. Sheduling of vehicles from a central depot to a number of delivery points // Operational Research Quarterly. – 1964. V. 12. № 4. – P. 568–581.

16. Evans S.R., Norback J.P. The impact of a decision-support system for vehicle routing in foodservice supply situation. - Operational Research Quarterly, 1985. V, 36.

№ 4. - Р. 467-472.

17. Holland J.N. Adaptation in Natural and Artificial Systems. - Ann Arbor, Michi gan: Univ. of Michigan Press, 1975.

18. Jason Brownlee. Clever Algorithms: Nature-Inspired Programming Recipes.

First Edition, Lulu Enterprises, Melbourne, 2011.

19. Miller C.E., Tucker A.W., Zemlin R.A. Integer programming formulation of travelling Salesman problems // J. Assoc. Comput. Mach. – 1960. - № 4. – P. 326–329.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНСТРУМЕНТОВ БЕНЧМАРКИНГА В СФЕРЕ РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ Г. ЧЕРЕПОВЦА В ЦЕЛЯХ ПОВЫШЕНИЯ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ ЭКОНОМИКИ РЕГИОНА Ильина О.В., к.э.н., доцент, Бордиловская Н.Е., Санкт-Петербургский государственный торгово-экономический университет На сегодняшний день оценка состояния розничной торговли каждого отдельно взятого муниципального образования и их совокупности может служить надежным индикатором состояния экономики страны в целом, поскольку проблемы, стоящие перед розничной торговлей являются фокусированным отображением сложных и противоречивых тенденций, отражающих современное состояние экономики стра ны. В этих условиях актуальным становится применение бенчмаркинга, поскольку предприятиям отрасли уже недостаточно просто реализовывать товары в целях мак симизации прибыли, а необходимо делать это лучше конкурентов и с меньшими за тратами. При этом для достижения конкурентного преимущества необходимо не просто использовать методологию сравнительного анализа или бенчмаркинга, а также конкурентно-интеграционный бенчмаркинг.

При выборе объектов бенчмаркинга сферы розничной торговли г. Череповца мы руководствовались следующими категориями:

а) сходные с г. Череповцом по основным видам деятельности и относящиеся к моногородам городские округа. При этом к моногородам мы относим городские ок руга, где жизнь и благополучие людей находятся в тесной зависимости от деятель ности группы предприятий, связанных единой производственной цепочкой или об служивающих один и тот же рынок, на которых занято более четверти экономиче ски активного населения.

б) географическое расположение муниципального образования в) площадь муниципального образования г) численность муниципального образования;

д) объем оборота розничной торговли муниципального образования Удовлетворяющими категории «а» признаны следующие городские округа:

- г. Липецк (численность населения – 509124 чел. Объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами об рабатывающих производств составил 259,1 млрд. руб. Основное предприятие города - Новолипецкий металлургический комбинат), - г. Челябинск (численность населения – 1104005 чел. Объем отгруженных то варов собственного производства, выполненных работ и услуг собственными сила ми обрабатывающих производств в 2010 г. составил 265,8 млрд руб. По видам эко номической деятельности металлургическое производство и производство готовых металлических изделий занимает 71,8 %), - г. Магнитогорск (численность населения – 407950 чел. Объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными си лами обрабатывающих производств в 2010 г. составил 244,81 млрд. руб. По видам экономической деятельности металлургическое производство и производство гото вых металлических изделий занимает 88,5 %).

Удовлетворяющими выбранным категориям «б, в, г, д»признан следующий городской округ:

- г. Вологда (численность населения – 301630 чел. Крупный экономический центр Вологодской области и Северо-Западного федерального округа с многофунк циональной структурой, развитой промышленностью и разнообразной сферой услуг.

При этом оценку показателей сферы розничной торговли г.Вологды целесооб разно проводить не с позиции конкуренции, а с точки зрения потенциального со трудничества, в силу оптимального географического расположения и социально экономического положения указанного городского округа относительно города Че реповца.

Бенчмаркинг проводился по следующим направлениям:

- показатель оборота розничной торговли на душу населения и показатель об щего объема всех реализованных продовольственных товаров - оценка обеспеченности потребительского рынка необходимым количеством магазинов и торговых центров с учетом равномерности размещения предприятий торговли на территории городских округов. Оценка обеспеченности населения тор говой площадью магазинов и торговых центров;

- оценка обеспеченности потребительского рынка оптимальным количеством павильонов, палаток, киосков, аптечных магазинов и аптек, соответствующих со временным требованиям дизайна, технологического оснащения и прогрессивным методам обслуживания;

- оценка обеспеченности населения необходимым количеством розничных специализированных рынков и торговых мест, оценка процесса контроля за наведе нием должного порядка на розничных рынках и их преобразование в торговые предприятия современного формата;

- выбор целевых показателей, характеризующих состояние розничной торгов ли по отдельным городским округам.


- расчет показателей эффективности использования торговой площади и их сопоставление.

Табл. Сводная таблица показателей оборота розничной торговли и общего объема всех реализованных продовольственных товаров по городским округам за 2010 год Розничная торговля, кроме Общий объем всех продоволь торговли автотранспортными ственных товаров, реализован средствами и мотоциклами;

ре ных в границах городского ок Наименование монт бытовых изделий и пред руга, в денежном выражении за метов личного пользования, городского финансовый год, тыс. руб.

тыс. руб.

округа в целом по город- в расчете в целом по го- в расчете скому округу на душу на- родскому ок- на душу насе селения ругу ления Череповец 3459659,2 11,11 13154664,3 42, Вологда 4559672,1 15,12 12178579,2 40, Липецк 21638981 42,50 28290986,9 55, Челябинск 47600924,7 43,12 109320639,8 99, Магнитогорск 3470535 8,51 23392823,9 57, Согласно данным, приведенным в табл. 1, наибольший объем оборота рознич ной торговли на одного жителя наблюдается в г. Челябинске и г. Липецке, тогда как показатели по Череповцу и Магнитогорску существенно отстают от значений анали зируемых моногородов. Показатели оборота розничной торговли по г. Вологде, сходному с Череповцом по географическому и демографическому признакам, также несколько превышают показатели Череповца, что свидетельствует о необходимости разработки мероприятий по стимулированию роста данного показателя в г. Чере повец.

Общий объем всех продовольственных товаров, реализованных в границах го родского округа на 1 жителя, составил в 2010 году 42,4 тыс. руб., что превышает аналогичные показатели по г. Вологде (41,5 тыс. руб.) на 0,9 тыс. руб. или на 2,1 % (рис. 1). Однако общий объем всех продовольственных товаров, реализованных в границах других моногородов существенно превышает показатели по Вологодской области. Наибольшее значение данного показателя наблюдается в Челябинске – 99,01 тыс. руб., что на 56,61 тыс. руб. или на 133,0 % выше показателя по Черепов цу. Значения анализируемых показателей в Липецке и Магнитогорске несколько ниже значений Челябинска, но все равно существенно превышают значения показа телей по Вологодской области и составляют 55,6 тыс. руб. (на 9,5 тыс. руб. или на 31,1 %) и на 57,3 тыс. руб. (на 14,9 тыс. руб. или на 35,1 %).

100 99, Общий объем всех Тысяч рублей 60 продовольственных товаров, 57, 55, реализованных в граниах городского округа, в 42,41 41, денежном выражении за финансовый год на жителя городского округа Городские округа Рис. 1. Общий объем всех продовольственных товаров, реализованных в границах городского округа, в денежном выражении за финансовый год на 1 жителя по городским округам По показателю оборота розничной торговли от всех анализируемых городов существенно отличается Челябинск, что вполне закономерно, учитывая его размеры и экономическое положение. Так, оборот розничной торговли и общественного пи тания Челябинска всего за 2010 год составляет 239978,3 млн. руб., товарооборот на одного жителя 212558,3 руб., оборот розничной торговли во всех каналах реализа ции 230177,8 млн. руб., оборот розничной торговли на душу населения 203877, руб.

Оборот розничной торговли на душу населения в Магнитогорске составляет 118100 руб.

Оборот розничной торговли на душу населения в Вологде составляет руб.

Оборот розничной торговли на душу населения в Череповце составляет руб.

Значения данных показателей по Липецку несколько ниже. Так, оборот роз ничной торговли по крупным и средним организациям составил 38840,6 млн. руб., а оборот розничной торговли на душу населения 77400 руб.

Таким образом, в настоящее время оборот розничной торговли в областных центрах и крупных городах несколько выше, чем в аналогичных по численности го родских округах, несмотря на то, что уровень жизни в этих городах может быть вы ше чем в областных центрах. Это свидетельствует о сохранившейся тенденции на селения совершать крупные покупки не в своем городском округе, а в областных центрах, совмещая совершение покупок с отдыхом и развлекательными мероприя тиями, либо делая выезд за покупками основной целью посещения областного цен тра.

Рис. 2. Объем оборота розничной торговли на душу населения по городским округам за 2010 год Проведенный анализ показал (рис. 2), что в разрезе муниципальных образова ний объем розничной торговли и оборот розничной торговли в расчете на душу на селения существенно различаются. Полученные в рамках исследования результаты позволяют сделать вывод, что центры торговли сформировались в Челябинске, Маг нитогорске, Вологде. Именно в этих муниципальных образованиях наблюдается наибольший рост оборота розничной торговли, а также высокие значения показате ля оборота розничной торговли на душу населения. Данное обстоятельство обуслов лено высокой привлекательностью указанных городских округов для жителей близ лежащих муниципальных образований.

При оценке обеспеченности населения городских округов необходимым коли чеством магазинов и торговых центров выявлена следующая информация (табл. 2).

Наибольшее количество магазинов (без торговых центров) на 1000 жителей наблюдается в Вологде и составляет 5,0 ед., что на 35,1 % больше чем в г. Черепов це. Несколько выше Череповца данные показатели в Магнитогорске – 4,5 ед. или на 21,6 %.

Табл. Сводная таблица количества магазинов (без торговых центров) и торговых центров по городским округам за 2010 год Магазины Торговые центры (без торговых центров) Наименование в целом по в расчете в целом по в расчете городского городскому на 1000 городскому на округа округу жителей округу жителей Череповец 1154 3,72 61 0, Вологда 1465 4,99 85 0, Липецк 1076 2,11 31 0, Челябинск 2749 2,49 49 0, Магнитогорск 1840 4,51 24 0, Существенно ниже данные показатели в Челябинске и Липецке, однако это не является отрицательной чертой организации розничной торговли, Причинами, сдерживающими равномерное развитие таких предприятий, могут быть различия между районами по контингенту покупателей, качеству дорог, связи и т. д.

В последние годы в городах широкое распространение получил такой формат организации торговли, как торговые центры, которые всегда предлагают универ сальный ассортимент продовольственных и непродовольственных товаров, вклю чают развлекательные зоны и имеют тенденцию к расположению в центральной части города.

Наибольшее количество торговых центров наблюдается в г. Вологде, прочем их территориальное расположение достаточно неравномерно. В целом в г. Вологде отмечено некоторое пресыщение торговыми центрами, в соответствии с чем наблю даются определенные сложности с введением новых торговых площадей. Примерно одинаковая ситуация с количеством торговых центров сложилась в г. Череповце и Вологде.

В Магнитогорске и Липецке количество торговых объектов данного формата несколько меньше, о чем свидетельствует достаточно низкий удельных вес торго вых центров в общем количестве магазинов розничной торговли. Однако при анали зе торговой площади выявлено, что обеспеченность торговой площадью в указан ных городах примерно на том же уровне, что и в Вологодской области. Это, в свою очередь свидетельствует о более крупных размерах торговых центров в Магнито горске и Липецке.

Поскольку в настоящее время существует минимальный норматив обеспечен ности населения площадью торговых объектов, рассчитываемый по методике, ут вержденной Постановлением Правительства РФ от 24.09.2010 г. № 754, необходимо проанализировать степень обеспеченности исследуемых городских округов площа дью торговых объектов.

Табл. Сводная таблица торговых площадей магазинов (без торговых центров) и торговых центров по городским округам за 2010 год Торговая площадь магазинов Торговая площадь (без торговых центров) торговых центров Наименование городского в целом по в расчете в целом по в расчете округа городскому на 1000 городскому на округу жителей округу жителей Череповец 158094 509,7 122485 394, Вологда 184670 629,0 75810 258, Липецк 272071 534,4 114416 224, Челябинск 607958 550,7 275500 249, Магнитогорск 174091 426,8 115770 283, Из представленных в табл. 3 данных следует сделать вывод о достаточно вы соком уровне развития розничной торговли во всех исследуемых городских округах.

Показатель обеспечения населения торговыми площадями превышен в среднем на 20,6 %.

100% 90% 29,1 29,6 31, 80% 39, 43, 70% Площадь м 60% торговые центры 50% 40% магазины (без торговых 70,9 70,4 68, центров) 30% 60, 56, 20% 10% 0% Городские округа Рис. 3. График соотношения удельного веса площадей магазинов (без торговых центров) и торговых центров по отдельным городским округам На представленном графике (рис. 3) отражено соотношение площадей магази нов (без торговых центров) и торговых центров по отдельным городским округам.

Наибольшее распространение такой формат торговли, как торговые центры получил Череповце - 43,7 %. Наименее всего данный формат торговли представлен в Вологде - 29,1 % кв. м, Липецке – 29,6 и Челябинске – 31,2 %.

Достаточно четко сегодня прослеживается тенденция увеличения размеров торговых центров. Большие площади позволяют размещать большой ассортимент товаров и оказывать максимально широкий спектр услуг. Именно поэтому увеличе ние количества магазинов и торговых центров не может свидетельствовать о насы щении отрасли необходимым количеством магазинов без учета размеров их торго вых площадей.

В условиях растущей конкуренции торговые предприятия приближаются к ев ропейскому уровню не только внешне, но и по уровню обслуживания, ассортименту предлагаемых товаров. Ими активно внедряются прогрессивные формы реализации товаров с применением методов самообслуживания, оборудования для считывания штрих-кода и методы обслуживания в соответствии с международными стандарта ми: продажа по предварительным заказам, с использованием дисконтных карт, пре доставление услуг по доставке товаров на дом.

Фактическая обеспеченность торговыми площадями и перспектива строитель ства новых объектов потребует от предприятий вести конкурентную борьбу за рын ки сбыта, сохранение конкурентного преимущества и предупреждение действий конкурентов.


Предпочтение покупатели будут отдавать тем центрам, где уделяется больше внимания парковке, подъездным путям, хорошей навигационной системе, уникаль ному набору предложений для потребителя.

Использование предприятиями прогрессивных форм и методов обслуживания позволит сформировать новую культуру выбора, приобретения товаров и услуг, в связи с чем, снизится востребованность в удовлетворении потребностей через мел корозничную сеть.

Рис. 4. График соотношения площадей магазинов (без торговых центров) и торговых центров на 1000 жителей Проведенный анализ показал, что структура объектов розничной торговли ис следуемых городов достаточно диверсифицирована. Так, стационарная торговая сеть представлена магазинами, торговыми центрами и предприятиями мелкой роз ницы. Причем последние имеют вспомогательное значение, дополняя сеть магази нов и восполняя ее в тех районах, где открытие магазинов экономически нецелесо образно. Мелкорозничная торговая сеть включает в себя такие типы объектов роз ничной торговли, как павильоны, палатки, киоски, передвижные автолавки и др. Для всех исследуемых городов характерно превалирование в структуре объектов роз ничной торговли магазинов. Магазины, как более крупные торговые предприятия, создают необходимые условия для формирования ассортимента товаров, хранения товарных запасов, организации на высоком уровне торгового обслуживания покупа телей.

В настоящее время активно идет переход к качественно новому состоянию по требительского рынка муниципального образования. Все большую популярность получает такой формат организации торговли, как торгово-развлекательный центр.

Активное развитие розничной торговли объективно сопровождается появле нием крупных торговых сетевых структур. Высокая конкурентная среда на продо вольственном рынке способствует открытию супермаркетов, универсамов с совре менным дизайном и внедрением передовых технологий. В 2010 году розничные тор говые сети сформировали 21,6 % оборота розничной торговли торгующих организа ций. Решаются проблемы соблюдения типизации и рационального размещения тор говой сети, развиваются предприятия торговли в формате «удобного магазина», расположенного в радиусе территориальной и пешеходной доступности населения.

Крупные розничные сети обладают возможностью централизованных закупок, проводят эффективную ассортиментную политику, автоматизацию технологических процессов, имеют популярную торговую марку и т. д., что является их конкурент ными преимуществами.

Развитие сетевого ритейла оказывает положительное воздействие на повыше ние дисциплинированности производителей в части выполнения сроков и объемов поставок, уровня и стабильности качества поставляемой в сети продукции, обеспе чения возможности реализации продукции по более низким для потребителей це нам.

Так, крупные торговые сети стали появляться в г. Вологде уже с 2005 года («Оазис», «Мармелад»). Среди предприятий розничной торговли г. Вологды пред ставлены крупные сети: «Магнит», «Пятрочка».

Развитие сетей создает трудности для ведения малого бизнеса, но при умелом использовании конкурентных преимуществ не ведет к его исчезновению, поскольку малые предприятия могут конкурировать за счет более высокой индивидуализации услуг, уникальности предложения и маркетинга или переориентации деятельности в другие сектора экономики.

Малые предприятия имеют преимущества по сравнению с крупными компа ниями в части деятельности в специализированных рыночных нишах, производства специализированных товаров небольшими партиями и оказания услуг для организа ций.

Оценка обеспеченности потребительского рынка оптимальным количеством павильонов, палаток, киосков, аптечных магазинов и аптек, соответствующих со временным требованиям дизайна, технологического оснащения и прогрессивным методам обслуживания является неотъемлемой частью анализа состояния рознич ной торговли отдельных городских округов.

Табл. Сводная таблица количества павильонов, палаток, киосков и аптечных магазинов по городским округам за 2010 год В целом по городскому округу В расчете на 1000 жителей апте- аптеч- апте- аптеч ки и ные ки и ные Наименование па- па па- аптеч- киос- па- аптеч- киос городского латки латки виль- ные ки и виль- ные ки и округа и ки- и ки оны мага- пунк- оны мага- пунк оски оски зины ты зины ты Череповец 225 158 62 76 0,73 0,51 0,20 0, Вологда 301 197 78 58 1,03 0,67 0,27 0, Липецк 290 1191 99 58 0,59 2,34 1,19 0, Челябинск 686 933 123 183 0,62 0,84 0,11 0, Магнитогорск 63 535 78 73 0,15 1,31 0,19 0, Мелкорозничная сеть, размещенная во всех районах городских округов (к ней относятся сооружения, не являющиеся объектами капитального строительства, кон струкция которых обеспечивает возможность их перемещения), предполагает реали зацию товаров простого ассортимента, наиболее частого спроса и оказание услуг максимально приближенных к потребителям.

В структуре объектов мелкорозничной торговли наблюдается преобладание количества палаток и киосков над численностью павильонов. В крупных городах, с развитой магазинной торговлей, через палатки и киоски реализуются цветы, плодо во-овощная продукция, периодические издания. Производители продовольственных товаров, минуя розничную сеть, используют киоски для реализации населению про дукции собственного производства (мясная, молочная и т. д.). Торговля через па вильоны является своеобразным заменителем магазинов и применяется там, где су ществует дефицит торговых площадей, как правило, это отдаленные и малонаселен ные районы города. При этом необходимо отметить, что уличные киоски и торговые палатки, частично восполняющие имеющийся дефицит торговых площадей посте пенно вытесняются с потребительского рынка.

Несоблюдение требований санитарных правил, неудовлетворительное сани тарное состояние и отсутствие благоустройства прилегающих территорий к объек там мелкорозничной торговли часто приводит к нарушениям правил продажи това ров, загрязнению окружающей среды и ухудшает облик города.

Наибольший удельный вес палатки и киоски составляют в Липецке и Челя бинске, что свидетельствует о более медленном темпе перехода к современным форматам торговли в указанных городских округах.

Следует отметить также незначительный удельный вес аптек и аптечных мага зинах в Липецке, что приводит к увеличению труднодоступности фармацевтических препаратов для определенных групп населения.

Среди рассматриваемых форматов мелкорозничной торговли павильоны, без условно, являются более цивилизованным (при соблюдении определенных правил функционирования), в соответствии с чем могут сохранить за собой определенную нишу при дальнейшем переходе к современным форматам розничной торговли.

Табл. Сводная таблица торговых площадей павильонов и аптечных магазинов по городским округам за 2010 год Торговая площадь Торговая площадь павильонов аптечных магазинов Наименование городского в целом по в расчете в целом по в расчете округа городскому на 1000 городскому на округу жителей округу жителей Череповец 11770 37,9 3415 11, Вологда 4703 16,0 5550 18, Липецк 16095 31,6 31,61 10, Челябинск 25042 22,7 22,68 0, Магнитогорск 3723 9,1 9,13 7, В г. Череповец обеспеченность торговой площадью павильонов достигла мак симального значения по сравнению с другими анализируемыми городскими округа ми и составила 37,9 кв.м на 1000 жителей.

Очень незначительны значения показателя обеспеченности торговой площа дью павильонов в Магнитогорске – 9,1 кв. м на 1000 жителей.

Сложившаяся ситуация требует постоянного мониторинга торговых объектов и последующей редакции существующих схем размещения нестационарных торго вых объектов с целью упорядочения размещения объектов мелкорозничной сети (киосков, павильонов, лотков, сборно-разборных каркасных палаток, автолавок, те лежек, сезонных предприятий питания, передвижных изотермических мкостей (цистерн), холодильных шкафов и прилавков и др.) и с учетом нормативов мини мальной обеспеченности населения площадью торговых объектов, а также необхо димости обеспечения населения торговыми услугами в весенне-летний период и в местах отдыха, проведения досуга. Кроме этого, необходимо рассмотреть возмож ность частичного и поэтапного перевода хозяйствующих субъектов, осуществляю щих торговлю в объектах мелкорозничной торговли некапитального характера, в многопрофильные торговые комплексы (центры), стационарные торговые объекты.

Однако рост мелкорозничной стационарной торговли нельзя рассматривать исключительно как отрицательную тенденцию, поскольку мелкорозничная торговля может дать стабильные и значительные поступления в бюджеты, и, прежде всего, в местные бюджеты, за счет налогов, за счет аренды земли, за счет развития сопутст вующих отраслей. Мелкорозничная торговля дает возможность малому бизнесу быть представленным на потребительском рынке и подчас, это единственная воз можность развития для местных производителей. Крупные сетевые ритейлеры в си лу логистических причин не могут и не хотят принимать продукцию мелких произ водителей. Мелкорозничная торговля позволяет дать работу огромному количеству людей, причем зачастую людям из проблемного социального слоя – женщинам старшего возраста, людям без образования, молодежи.

Увеличение числа объектов мелкорозничной торговли приводит к созданию конкурентных отношений на потребительском рынке, которые сдерживают необос нованный рост цен, а зачастую и способствуют их снижению. Насыщение рынка то варной массой, снятие проблемы очередей, приближение услуг торговли к потреби телю, обеспечение сезонных потребностей населения (летняя торговля, сезонная торговля плодоовощной и сельскохозяйственной продукцией), удовлетворение по требностей определенного сегмента потребителя (малоимущие слои населения), со вмещение торговли и услуг общественного питания, более гибкое реагирование на процессы, происходящие на потребительском рынке, являются основными аспекта ми влияния мелкорозничной торговли на потребительский рынок.

Анализ состояния розничной торговли по отдельным городским округам бу дет неполным без оценки обеспеченности населения необходимым количеством розничных специализированных рынков и торговых мест, а также без оценки про цесса контроля за наведением должного порядка на розничных рынках и их преоб разованием в торговые предприятия современного формата.

Во всех анализируемых городских округах наблюдается существенное пре вышение торговых площадей, сосредоточенных преимущественно в торговых цен трах. Тем не менее, анализ количества розничных рынков и торговых мест свиде тельствует о нехватке именно рыночного варианта торговых площадей. Причем речь идет о принципиально новом качестве рыночной торговли.

В настоящее время существует острая необходимость в упорядочение торгов ли на существующих рынках, реконструкции и преобразования их в современные Табл. Сводная таблица количества торговых мест на розничных рынках по городским округам за 2010 год В целом по городскому округу В расчете на 1000 жителей спе- спе циали- циали зиро- спе- зиро- спе спе- ванные циали- спе- спе- ванные циали- спе Наимено- роз- универ циали- рынки зиро- циали- роз- универ циали- рынки зиро- циали ваниего- ничные саль- зиро- по ванные зиро- ничные саль- зиро- по ванные зиро родского рынки ные ванные прода- сель- ванные рынки ные ванные прода- сель- ванные округа рынки веще- же скохо- (про- рынки веще- же скохо- (про - ВСЕГО вые продо- зяйст- чие) ВСЕГО вые продо- зяйст- чие) рынки вольст- венные рынки рынки вольст- венные рынки венных рынки венных рынки това- това ров ров Череповец 1543 675 228 480 160 0 4,97 2,17 0,74 1,55 0,52 Вологда 1090 15 540 535 0 0 3,7 0,05 1,84 1,82 0 Липецк 6756 3796 2065 0 0 895 13,3 7,45 4,05 0 0 1, Челябинск 9340 4009 2119 1554 609 1049 8,5 3,63 1,91 1,40 0,55 0, торгово-сервисные комплексы. Задача нового рынка - стать региональной торговой площадкой, на которой производители смогут напрямую, без посредников и пере купщиков продать свой товар.

По результатам оценки состояния розничной торговли отдельных городских округов были выбраны и рассчитаны следующие целевые показатели развития тор говли:

- показатель оборота розничной торговли продовольственными товарами на 1 жителя;

- показатель эффективности использования торговой площади;

- показатель обеспеченности магазинами, включая торговые центры;

- показатель обеспеченности павильонами и аптечными магазинами;

- показатель обеспеченности торговыми местами на розничных рынках.

Результаты расчетов выбранных показателей представлены в табл. 7.

Табл. Сводная таблица целевых показателей развития розничной торговли по отдельным городским округам за 2010 год Оборот Показатель Показатель Показатель Показатель розничной эффектив- обеспечен- обеспечен- обеспечен торговли ности ис- ности мага- ности па- ности тор продоволь- пользова- зинами, вильонами говыми Городской ственными ния торго- включая и аптечны- местами на округ товарами вой площа- торговые ми магази- розничных на 1 жите- ди, тыс. центры на нами на рынках на ля, тыс. руб. на 1 1000 жите- 1000 жите- 10000 жи руб. кв.м лей лей телей Череповец 42,23 11,7 90,5 48,9 49, Вологда 40,38 16,8 88,7 34,9 37, Липецк 55,57 53,1 75,9 42,2 132, Челябинск 99,01 52,3 80,0 23,5 84, Магнитогорск нет данных 57,34 11,7 71,1 16, Согласно данным табл. 7 показатель оборота розничной торговли продоволь ственными товарами на 1 жителя г. Череповца составил 42,23 тыс. руб., что не явля ется высоким значением среди анализируемых округов.

При этом показатель эффективности использования торговой площади, рас считанный как отношение оборота розничной торговли, кроме торговли автотранс портными средствами и мотоциклами (данный показатель представлен в базе дан ных МО по всем городам gks.ru) к общей торговой площади, включающей площадь магазинов, торговых центров, павильонов, аптечных магазинов и т. п. в пределах каждого отдельного городского округа, в Череповце составил 11,7 тыс. руб. на 1 кв.

м., тогда как в г. Вологде -16,8 тыс. руб. на 1кв. м, что на 5,1 тыс. руб. или на 43,6 % больше, чем в г. Череповце.

Показатели обеспеченности населения торговой площадью с последователь ным определением обеспеченности торговой площади отдельно по магазинам и па вильонам показал пресыщение торговыми помещениями в той или иной степени по всем городским округам.

Таким образом, оценка розничной торговли отдельных городских округов по казала, что на сегодняшний день одной из самых характерных тенденций рынка тор говых помещений является укрупнение форматов. Перспективность укрупненных форматов достаточно оправдана постепенным переходом от узко торгового к торго во-развлекательному комплексу с открытием на данной территории предприятий общественного питания.

При этом, следует учитывать, что в связи с повсеместным превышением нор мативов количества торговых площадей, часть торговых помещений может оказать ся невостребованными уже сегодня.

Следовательно, для обеспечения сбалансированности между платежеспособ ным спросом населения городских округов и товарным предложением, и в целом для устойчивого и поступательного развития регионов, необходимо, повышать каче ство товаров и торговых услуг при обеспечении их ценовой и территориальной дос тупности.

Полученные данные позволили нам выявить тенденции развития потребительских рынков исследуемых городов и прийти к следующим выводам:

Во-первых, в крупных городских округах субъектов РФ сформировались цен тры торговли, что подтверждается более высокими, чем в небольших городах, зна чениями показателей оборота розничной торговли и оборота розничной торговли на душу населения.

Во-вторых, в настоящее время наблюдается укрупнение ритейла и ориентация на организованную торговлю через магазины и торговые центры. В небольших го родах также происходит укрупнение ритейла, но здесь этот процесс менее выражен, чем в крупных городских округах субъектов РФ, и в каждом муниципальном образо вании имеет свои отличительные особенности.

В-третьих, активно идет переход к качественно новому состоянию потреби тельского рынка муниципального образования. Все большую популярность получает такой формат организации торговли, как торгово-развлекательный центр. Также рас тет количество объектов традиционной розничной торговли (магазинов). В то же время количество объектов мелкорозничной торговли (палаток, киосков) сокращает ся.

В-четвертых, для более крупных городских округов свойственен более высокий уровень диверсификации по показателю обеспеченности объектами розничной тор говли по сравнению небольшими городами регионов. Так, например, в Челябинске выявлена наибольшая обеспеченность не только торговыми центрами, но также па вильонами и палатками, а в Магнитогорске и Липецке, население наиболее обеспе чено магазинами и палатками.

В-пятых, динамика показателей розничной торговли позволяет сделать вывод о том, что, несмотря на снижение объемов товарооборота в период кризиса, сектор розничной торговли анализируемых моногородов достаточно устойчив, что свиде тельствует о высокой способности к адаптации и стабильных финансовых возмож ностях для развития торговли.

Список литературы 1. Федеральный закон «О розничных рынках и о внесении изменений в трудо вой кодекс российской федерации» от 30 декабря 2006 года N 271-ФЗ.

2. Закон Вологодской области от 06.07.2011 г. «О порядке разработки област ной и муниципальных программ развития торговли».

3. http://www.gks.ru.

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ОБЕСПЕЧЕНИЯ СОЦИАЛЬНОЙ УСТОЙЧИВОСТИ ФОРМИРОВАНИЕ МОДЕЛИ ОБЕСПЕЧЕНИЯ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ СЫРЬЕВОГО РЕГИОНА НА БАЗЕ ТЕРРИТОРИАЛЬНОЙ СОЦИО-ЭКОЛОГО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ МАЛЫХ ГОРОДОВ Соколова А.А.

к.э.н.

Санкт-Петербургский государственный торгово-экономический университет В последние десятилетия в связи с возрастающей обеспокоенностью мирового сообщества процессами общественного несбалансированного развития все большую актуальность приобретают вопросы достижения стабильной экономики, социальной справедливости и экологической безопасности. Актуальной задачей на сегодняшний день является выдвижение взамен прежних количественных критериев экономиче ского роста принципов коэволюционного развития.

Начало XXI века выявило необходимость во всесторонней модернизации Рос сийской Федерации, целью которой является «обретение Россией статуса мировой державы на принципиально новой основе», предполагающей «внедрение новейших медицинских, энергетических и информационных технологий, развитие космиче ских и телекоммуникационных систем, радикальное повышение энергоэффективно сти», в этом и заключаются квинтэссенция новой политической стратегии модерни зации нашей страны [1].

В соответствии с разработанными программами обеспечения устойчивого сбалансированного развития Российской Федерации и документами по социально экономическому развитию страны на период до 2020 г. социальный и экономиче ский вектора регионального развития должны проявляться в создании территори ально-производственных кластеров, которые могут формироваться на основе уже существующих промышленных комплексов на базе малых городов, образующих в региональном пространстве городские агломерации (конурбации). Переход к устой чивому развитию ресурсного региона возможен на основе формирования рацио нальной системы и усиления значения малых городов.

Малые города занимают особое место в экономической, социальной и полити ческой жизни России. Это самая многочисленная категория городских поселений, на долю которой приходится 70,8 % от общего количества городов РФ [2]. Они явля ются главными опорными центрами, скрепившими огромные пространства России, обеспечивающими ее единство и целостность.



Pages:     | 1 |   ...   | 11 | 12 || 14 | 15 |   ...   | 16 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.