The influence of rolling stock indicators on the car component of the freight railway tarif (by the example of gondel cars)

封面

如何引用文章

全文:

详细

Background: understanding of the indicators affecting the car component of the freight railway tariff is important for the development and implementation of a competent tariff policy for freight railway transport, especially in the context of sanctions restrictions implemented by third countries.    

Aim: identification and classification of rolling stock indicators that affect the value of the car component of the freight railway tariff, followed by a quantitative assessment of such an impact.

Methods: statistical method, econometric modeling, analysis, comparative method, system method.

Results: the indicators of the rolling stock that affect the value of the car component of the freight railway tariff are identified, a classification of these indicators is developed according to the criterion of applicability of the monetary meter, an econometric quantitative assessment of the influence of the identified indicators on the car component of the freight railway tariff is made, conclusions are drawn on the sensitivity of the latter to various time lags of the indicators under consideration.

Conclusion: the results obtained can be used to improve the tariff policy for freight rail transport, as well as to further develop the theoretical foundations in this area.

作者简介

Yuriy Egorov

Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University

编辑信件的主要联系方式.
Email: orion56@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1485-4042
SPIN 代码: 4902-5477

Candidate of Sciences (Economics)

俄罗斯联邦, St. Petersburg

参考

  1. Хусаинов Ф.И. Рынок железнодорожных грузовых перевозок в первом полугодии 2021 г. // Экономика железных дорог. – 2021. – №8. – С. 67–83. [Khusainov FI. Rynok zheleznodorozhnykh gruzovykh perevozok v pervom polugodii 2021 g. Railway Economy. 2021;8:67-83. (In Russ.)]. Доступно по: https://publications.hse.ru/mirror/pubs/share/direct/499496955.pdf Ссылка активна на: 23.10.2022.
  2. Гайнутдинов Т.Р., Голиков С.Д. Ставки аренды на полувагоны: факторы влияния и прогноз среднесрочной ставки // Экономика и предпринимательство – 2020. – № 9(122). – С. 1002–1005. [Gainutdinov TR, Golikov SD. Gondola rental rates: factors of influence and forecast of the medium-term rate. Journal of Economy and entrepreneurship. 2020;9(122):1002-1005. (In Russ.)]. Ссылка активна на: 23.10.2022. Доступно по: https://elibrary.ru/item.asp?id=43998959
  3. Ожерельева М.В. Повышение экономической эффективности перевозок каменного угля на экспорт // Транспорт: наука, техника, управление. Научный информационный сборник. – 2016. – №11. – С. 53–56. [Ozhereleva MV. Increase of economic efficiency of coal transportation for export. Transport: science, equipment, management (Scientific Information Collection). 2016;11:53-56. (In Russ.)]. Доступно по: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=27346596 Ссылка активна на: 23.10.2022.
  4. Годованый К.А., Колесников М.В. Технологический аутсорсинг как инструмент развития рынка операторских компаний // Известия Транссиба. – 2020. – №3(43). – С. 97–107. [Godovany KA, Kolesnikov MV. Technological outsourcing as a tool for market development of operator companies. Izvestiya Transsiba. 2020;3(43):97-107. (In Russ.)]. Доступно по: http://izvestia-transsiba.ru/releases/107-2020-3/1177-tekhnologicheskij-autsorsing-kak-instrument-razvitiya-rynka-operatorskikh-kompanij Ссылка активна на: 23.10.2022.
  5. Еловой И.А., Осипенко Л.В. Обоснование уровня вагонной составляющей тарифа в условиях дефицита вагонов инвентарного парка на Белорусской железной дороге / Труды VI Международной научно-практической конференции «Транспорт и логистика: актуальные проблемы стратегического развития и оперативного управления». 04–05 февраля 2022 года, Ростов-на-Дону. Издательство: Ростовский государственный университет путей сообщения (Ростов-на-Дону), 2022. – С. 48–52. [Elovoy IA, Osipenko LV. Justification of the level of the car component of the tariff in the conditions of a shortage of cars in the inventory of the Belarusian railroad In: Proceedings of the International Scientific and Practical Conference “Transport and Logistics: Actual Problems of Strategic Development and Operational Management”. February 04–05, 2022, Rostov-on-Don. Publisher: Rostov State University of Communications (Rostov-on-Don), 2022. рp. 48-52. (In Russ.)]. Ссылка активна на 23.10.2022. Доступно по: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=49428111
  6. Winston C. The success of the Staggers Rail Act of 1980. Brookings. https://www.brookings.edu/research/the-success-of-the-staggers-rail-act-of-1980/. Published July 28, 2016. Accessed October 23, 2022.
  7. Casavant K, Jessup E, Prater ME, et al. Rail rate and revenue changes since the Staggers Act. Journal of the Transportation Research Forum. 2012;50(1). doi: 10.5399/osu/jtrf.50.1.2661
  8. Wijeweera A, To H, Charles M. An empirical analysis of Australian freight rail demand. Economic Analysis and Policy. 2014;44(1):21-29. doi: 10.1016/j.eap.2014.01.001
  9. Волкова Е.М., Стримовская А.В. Влияние логистических затрат на финансовые показатели работы компании // Логистика и управление цепями поставок. – 2018. – № 5. – С. 53–61. [Volkova EM, Strimovskaya AV. Influence of Logistics Costs on a Company’s Financial Performance Indicators. Logistics and Supply Chain Management. 2018;5:53-61. (In Russ.)]. Ссылка активна на: 23.10.2022. Доступно по: http://lscm.ru/images/PDF/5-2018/%D0%92%D0%BE%D0%BB%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%B0-05-2018.pdf
  10. Чеченова Л.М. Решения для оптимизации эксплуатационных расходов на железнодорожном транспорте // Вопросы новой экономики. – 2021. – №2(58). – С. 61–66. [Сhechenova LM. Solutions for optimizing operating costs in the railway transport. Issues of New Economy. 2021;2(58):61-66. (In Russ.)]. Доступно по: https://disk.yandex.ru/d/hUxt-KT_RHPKdQ/archive/2-58-2021.pdf Ссылка активна на: 23.10.2022.
  11. Журавлева Н.А. Влияние постпандемийной экономики на бизнес-модель транспортных организаций // Транспорт Российской Федерации. – 2020. – №3–4(88–89). – С. 20–23. [Zhuravleva NA. Influence of the post-pandemic economy on transport organisations’ business model. Transport Rossiyskoy Federatsii. 2020;3-4(88-89):20-23. (In Russ.)]. Ссылка активна на: 23.10.2022. Доступно по: http://rostransport.com/transportrf/archiv/text.php?ID=&pdf=40270
  12. Гулый И.М. Влияние цифровой трансформации на структуру себестоимости транспортных услуг // Транспорт Российской Федерации. – 2021. – №4(95). – С. 16–18. [Gulyi IM. Influence of digital transformation on the cost structure of transport services. Transport Rossiyskoy Federatsii. 2021;4(95):16-18. (In Russ.)]. Доступно по: http://rostransport.com/transportrf/archiv/text.php?ID=&pdf=41529 Ссылка активна на: 23.10.2022.
  13. Обзоры работы железнодорожной отрасли за 2013-2021 гг., аналитика Союза операторов железнодорожного транспорта. [Obzory raboty zheleznodorozhnoy otrasli za 2013-2021 gg, analitika Soyuza operatorov zheleznodorozhnogo transporta. [Internet]. (In Russ.)]. Ссылка активна на: 23.10.2022. Доступно по: http://www.railsovet.ru/analytics/obzor/
  14. Cochrane D, Orcutt GH. Application of least squares regression to relationships containing auto- correlated error terms. Journal of the American Statistical Association. 1949;44(245):32. doi: 10.2307/2280349
  15. Ramanathan R, Ramanathan R. Introductory Econometrics with Applications. New Delhi, India: South-Western, a division of Thomson Learning; 2008.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Egorov Y.V., 2022

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可

link to the archive of the previous title

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».