Маркетинг и логистика

Арский Александр Александрович

Аннотация: в статье представлена группировка макроэкономических факторов, оказывающих влияние на прогнозирование и дальнейшее проектирование логистических систем отраслей и территорий. Базисом прогнозирования, является агентное моделирование. Обосновывается вывод об управляемых факторах и инертных к управлению факторах, оказывающих непосредственное влияние на логистические системы.

В условиях трансформации международной и национальной экономики, обусловленной генерацией многополярных экономических центров в международной торговле и отраслевой реструктуризации национальной экономики в формате технологического суверенитета, возрастает потребность более эффективном управлении отраслевыми и региональными логистическими системами [1; 4; 6].

Начальным этапом управления любой системой является планирование процессов в ней, при этом целью является обеспечение такого качества планирования, которое при реализации на практике приведет к максимальному экономическому результату. Именно максимальный экономический результат, выраженный в получении максимальной прибыли, исключения рисков разного рода и развития потенциала отрасли или территории – должен являться приоритетом сегодня. В условиях санкций недружественных стран, целью которых является снижение экономического потенциала России, достижение лишь заданных параметров планирования на практике – недостаточно [5].

Актуальной задачей настоящего исследования, является определение макроэкономических факторов, оказывающих влияние на развитие логистических систем международной торговли.

Определение и уточнение влияния факторов макроуровня на функционирование логистических систем международной торговли, необходимо не только для повышения качества проведения таможенного контроля, но и для развития потенциала логистических систем отраслей, ориентированных на экспорт своей продукции зарубеж, что является уже элементом государственной политики [6; 7].

В динамической среде трансформации международной и национальной экономики, одним из самых эффективных инструментов планирования является агентное моделирование логистических процессов, реализуемых в определенной перспективе под влиянием макроэкономических факторов. Впоследствии, на основании прогноза модели, строится алгоритм реализации основных логистических процессов, при реализации которых, должны быть достигнуты определенные максимумы и минимумы. Агентное моделирование, в контексте данного исследования, необходимо понимать, как методику имитационного моделирования поведения отдельных субъектов системы с целью выявления закономерностей, которые в результате комплексного взаимодействия в системе, приводят ее к определенному результату [2; 3].

В результате предпринятых исследований, автором определены основные макроэкономические факторы, оказывающие влияние на управление и функционирование отраслевых и территориальных логистических систем. К данным факторам отнесены: изменение динамики экономического развития, уровень кредитной процентной ставки, уровень инфляции и санкционные ограничения.

Предлагается группировка макроэкономических факторов, оказывающих влияние на алгоритм планирования и его результаты с учетом построения агентной модели (табл. 1.)

Таблица 1 — Макроэкономические факторы и особенности их учета при разработке агентной модели

Предлагаемая группировка макроэкономических факторов, представленная в таблице 1, имеет регулируемую и инертную к регулированию природу, так процентные ставки и уровень инфляции вполне пластичны для управления государственными уполномоченными органами, в свою очередь санкционные ограничения и изменение динамики экономического развития – факторы, складывающиеся при учете интересов участников международного рынка и качества планирования деятельности субъектов экономики. В целях повышения качества прогнозирования и планирования отраслевых и территориальных логистических систем необходимо придерживаться следующих рекомендаций:

1. При анализе деятельности и интересов массива агентов, ведущих экономическую деятельность на территории или в отрасли, необходимо принимать во внимание режимы финансирования агентов их субсидирование или действие в формате свободных экономических зон.
2. Планируемая и фактическая инфляция, по своей сути, может служить ориентирами в воронке сценариев, которые, исходя из тренда можно интерпретировать как факторы достижения максимума и минимума экономической эффективности при неизменных ценах на производимые товары или услуги.
3. Динамика экономического развития, определяется условиями, сложившимися не только на уровне макроэкономики, но и на уровне микроэкономики предприятия. В этой связи определение усредненных значений пагубно и не ведет к повышению точности результатов прогнозирования, рациональным представляется исследование синергетического эффекта и эффекта масштаба в отрасли.
4. Санкционные ограничения недружественных стран, являются инструментом недобросовестной конкуренции на международных рынках, модель должна учитывать не только страну-происхождения товара подлежащего к импорту, но и экспортный потенциал товаров отрасли, перемещаемых в режиме контрсанкционных мер [5].

Научная новизна данного исследования состоит в группировке макроэкономических факторов, которые не только должны учитывать возможность управления ими, но и создания благоприятных условий для генерации большего объема их рациональных значений как в отраслях, так и на территориях [8].

Проблемам применения агентного моделирования процессов функционирования логистических систем, в настоящее время уделяется повышение внимание, как со стороны государства, так и со стороны бизнеса. Так на базе Лаборатории компьютерного моделирования социально-экономических процессов ФГБУН «Центрального экономико-математического института РАН», автором проводится исследование агентного моделирования оптимальной локализации логистических центров, обеспечивающих рациональное размещение объектов логистической инфраструктуры на той или иной территории с учетом макроэкономических факторов, данное исследование имеет потенциал в условиях расширения международных интеграционных объединений ЕАЭС, БРИКС и ШОС.

Список использованных источников:

1. Спартак А. Н. Долговременные тренды и новые явления в международной торговле / А. Н. Спартак, А. Е. Лихачев // Российский внешнеэкономический вестник. – 2018. – № 2. – С. 7-24.
2. Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Epstein J.M. Agent-based modeling for a complex world. – 2nd edition, revised. – M.: Scientific publications department, GAUGN, 2022. – 74 p. ISBN 978-5-6045843-4-7
3. Арский А. А. Проблемы управления цифровой архитектурой логистических трансформационных центров // Маркетинг и логистика. – 2023. – № 4(48). – С. 5-14.
4. Спартак А. Н. Переформатирование международного экономического сотрудничества России в условиях санкций и новых вызовов // Российский внешнеэкономический вестник. – 2023. – № 4. – С. 9-35. – DOI 10.24412/2072-8042-2023-4-9-35.
5. Спартак А. Н. Направления и методы международной конкуренции в начале XXI века: геоэкономические и торгово-политические аспекты // Российский внешнеэкономический вестник. – 2011. – № 9. – С. 3-15.
6. Международная торговая политика : Учебник / Р. И. Хасбулатов, А. И. Ландабасо, Е. В. Захарова [и др.]. – Москва : Общество с ограниченной ответственностью «Издательство ЮРАЙТ», 2015. – 452 с. – (Бакалавр и магистр. Академический курс).
7. Спартак А. Н. Перестройка в российском экспорте // Российский внешнеэкономический вестник. – 2017. – № 4. – С. 3-13.
8. Makarov V. L., Khabriev B. R., Bakhtizin A. R. [et al.] World Trade Wars: Scenario Calculations of Consequences // Herald of the Russian Academy of Sciences. – 2020. – Vol. 90. – No 1. – P. 88-97. – DOI 10.1134/S1019331620010207.

УДК 330.4

Арский А. А. — кандидат экономических наук, доцент, старший научный сотрудник Лаборатории компьютерного моделирования социально-экономических процессов, ФГБУН «Центральный экономико-математический институт РАН», Москва, Россия.

E-mail: arskiy@list.ru

Taking into account macroeconomic factors in agent-based modeling of logistics systems

Arskiy A. — Candidate of economic sciences, associate professor, Senior research fellow, Laboratory for computer modeling of socio-economic processes, Central economics and mathematics institute of the Russian Academy of sciences. Moscow, Russia.

Annotation: the article presents a grouping of macroeconomic factors that influence the forecasting and further design of logistics systems of industries and territories. The basis for forecasting is agent-based modeling. The conclusion about controllable factors and factors inert to control is substantiated.