Algorithm for Assessing the Economic Efficiency of the Organization of Multimodal Long-Distance Passenger Transportation

封面

如何引用文章

全文:

详细

One of the directions of development of the transport complex of the Russian Federation is the development of multimodal transport technologies and infrastructure to ensure multimodal transportation. The article presents an economic assessment of measures for the organization of multimodal long-distance passenger transportation. It is shown that the proposed methodology is aimed at meeting the basic requirements for the organization of passenger transportation, which are to obtain the maximum income when performing multimodal transportation in the direction, and to maximize the number of passengers transported in order to better meet passenger demand.

Purpose is to study the impact of multimodal transportation on the increase of passenger turnover at the landfill of JSC “FPC”. Since modern requirements for the passenger transportation system dictate the need to create a multimodal transport system based on the integration of passenger rail transport with other modes of transport, it is necessary to show the importance of organizing multimodal transportation in accordance with passenger demand. To consider the matter of necessity to determine the main parameters that affect the choice of multimodal routes.

Methodology. Complement existing approaches to the organization of multimodal transportation. Methods of economic theory for determining the effectiveness of the organization of long-distance multimodal passenger transportation.

Results. The criteria of multimodal transportation have been defined.An algorithm for assessing the economic efficiency of the organization of a multimodal route is proposed, which allows to estimate the expected profit from transportation organization, as well as predicting transportation impact on transportation process indicators.

Practical implication. The recommendations and approaches proposed in the algorithm developed by the author can be used for the development of multimodal routes. The proposed algorithm allows performing a preliminary analysis of its economic feasibility yet at the preliminary selection stage for multimodal long-distance passenger transportation organization.

作者简介

Tatiana Malakhova

Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University

编辑信件的主要联系方式.
Email: malakhova2004@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-2799-0342

candidate of the academic degree of candidate of Sciences, Department «Operational Work Management»

 

俄罗斯联邦, 9, Moskovsky pr., Saint Petersburg, 190031, Russian Federation

参考

  1. Brusjanin, D. A. Obosnovanie transportnyh sredstv na marshrutnoj seti reguljarnyh avtomobil’nyh i zheleznodorozhnyh passazhirskih perevozok / D. A. Brusjanin, V. M. Saj, S. V. Viharev. Vestnik Ural’skogo gosudarstvennogo universiteta putej soobshhenija. 2013. № 1(17). P. 50-64.
  2. Vakulenko S.P., Kopylova E.V., Kulikova E.B., Kolin A.V,.Mul’timodal’nye passazhirskie perevozki s uchastiem AO «FPK». M.: MGUPS(MIIT), 2015. 100 p.
  3. Voskresenskaja, T. P. Metodika i algoritmizacija prinjatija reshenij po formirovaniju terminal’noj seti v regione / T. P. Voskresenskaja, O. D. Pokrovskaja. Vestnik Ural’skogo gosudarstvennogo universiteta putej soobshhenija. 2010. № 3(7). P. 74-84.
  4. Guc A. V. Organizacija integrirovannoj platformy mul’timodal’nyh passazhirskih perevozok / A. V. Guc, O. N. Dunaev. Jekonomika zheleznyh dorog. 2019. № 3. P. 25-37.
  5. Zhuravskaja M.A., Kazakov A.L., Parsjurova P.A. Transport Urala. 2012. № 4. P. 50-53.
  6. Makarova E. A. Intellektual’nye sistemy na transporte: materialy IV Mezhdunar. nauch-praktich. konferencii «Intellekt Trans - 2014». SPb: PGUPS, 2014. P. 175-180.
  7. Malakhova T.A., Kukushkina Ja.V. Transportnye sistemy i tehnologii. 2019. Vol. 5. No 4. P. 16–24. https://doi.org/10.17816/transsyst20195416-24
  8. Malakhova, T. A. Metodika ocenki celesoobraznosti naznachenija mul’timodal’noj passazhirskoj perevozki / T. A. Malahova, O. D. Pokrovskaja, V. V. Shherbakov. Bjulleten’ rezul’tatov nauchnyh issledovanij. 2022. № 3. P. 39-52. https://doi.org/10.20295/2223-9987-2022-3-39-52
  9. On the Strategy for the development of railway transport in the Russian Federation until 2030 (together with the Action Plan for the implementation in 2008-2015 of the Strategy for the development of railway transport in the Russian Federation until 2030): [resolution] Adopted by the Government of the Russian Federation on June 17, 2008 No. 877-r.
  10. Parfenova, A. V. Vestnik universiteta. 2014. № 15. P. 115-120.
  11. Pokrovskaja O. D. «Sbityj pricel» klientoorientirovannosti. RZhD-Partner. 2016. URL: https://www.rzd-partner.ru/logistics/news/sbityi-pritsel--klientoorientirovannosti-414174
  12. Pokrovskaja, O. D. Vestnik Ural’skogo gosudarstvennogo universiteta putej soobshhenija. 2018. № 2(38). P. 68-76. https://doi.org/10.20291/2079-0392-2018-2-68-76
  13. Pokrovskaja, O. D. Zheleznodorozhnyj transport. 2019. № 7. P. 26-32.
  14. Pokrovskaja, O. D. Metodika ocenki klientoorientirovannosti servisa zheleznodorozhnogo transporta / O. D. Pokrovskaja, T. S. Titova. Bjulleten’ rezul’tatov nauchnyh issledovanij. 2018. № 3. P. 84-106.
  15. Pokrovskaja O. D. Innovacionnyj transport. 2015. № 1(15). P. 13-23.
  16. Saj, V. M. Ocenka metodom linejnoj sverstki chastnyh kriteriev variantov marshrutnoj seti passazhirskih perevozok / V. M. Saj, D. A. Brusjanin. Jekonomika zheleznyh dorog. 2014. № 10. P. 63-72.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Malakhova T.A., 2023

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

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».