Modeling the efficiency system assessment for the development of network transport infrastructure

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The purpose of the article is modeling the efficiency system assessment of network infrastructure subsystems development and identifying their natural monopoly properties. Methods and models of natural monopoly theory, nonlinear network transport projection and variation analysis are used. The spectrum of models for identifying the natural monopoly properties of the network transport infrastructure, corresponding to changes in the parameters of the total cost functions, has been researched. Applying to modeling the development of fragments of regional transport network, computational algorithms for efficiency system assessment have been elaborated. The influence of the effect of natural monopoly synergy as the sphere of positive values of the economy of scope based on subadditivity testing for cost function has been specified. The results of calculations are presented related both specifying the assessment methodology under diagnostics of natural monopoly properties (primarily using special extensions of algorithms for finding the optimal transportation technology), and with modifications of computational experiments and quantitative assessment with variations of the factors.

About the authors

N. I. Belousova

Federal Research Center “Computer Science and Control” of Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: belousova@isa.ru

Leading Researcher, Doctor (Economy)

Russian Federation, Moscow

S. P. Bushansky

Central Economics and Mathematics Institute of Russian Academy of Sciences

Email: ergr190@rambler.ru

Phd (Economics), Senior Researcher

Russian Federation, Moscow

E. M. Vasilieva

Federal Research Center “Computer Science and Control” of Russian Academy of Sciences

Email: vasileva@isa.ru

Leading Researcher, Doctor (Economy)

Russian Federation, Moscow

V. N. Livchits

Federal Research Center “Computer Science and Control” of Russian Academy of Sciences

Email: livchits@isa.ru

Chief Research Officer, Doctor (Economy), Professor

Russian Federation, Moscow

I. A. Mironova

Federal Research Center “Computer Science and Control” of Russian Academy of Sciences

Email: makbat@mail.ru

Chief Specialist, PhD in Economics

Russian Federation, Moscow

References

  1. Belousova N.I., Bushansky S.P., Vasilieva E.M. Modeling assessment of transport network congestion and options for its development. Ekonomicheskij analiz: teoriya i praktika. 2013; 48 (351):16-23 (In Russ).
  2. Belousova N.I., Vasilieva E.M. Diagnostics of network infrastructure technologies properties under reforming the system of Russian natural monopolies state regulation. Rossijskij ekonomicheskij zhurnal. 2019; 3: 25-35. (In Russ.). doi: 10.33983/0130-9757-2019-3-25-35.
  3. Belousova N.I., Bushansky S.P., Vasilieva E.M., Vasiliev V.B. Natural monopoly properties of transport networks: multiproduct models of diagnostics. Audit i finansovyj analiz. 2018; 2:129–147. (In Russ.).
  4. Vilensky P.L., Livchits V.N., Smoljak S.A. Efficiency Assessment of Investment P4rojects: Theory and Practice. 5th ed. Мoscow: Poly Print Service; 2015. 1300 p. (In Russ.).
  5. Baumol W.J., Panzar J.C., Willig R.D. Contestable Markets and the Theory of Industry Structure. N.Y.: HBJ; 1982. 497 p.
  6. Belousova N.I., Vasilieva E.M., Livchits V.N. The models of natural monopolies identification and state regulation (possibilities of extension of classical theory). Ekonomika i matematicheskie metody. 2012; 48. (3):64-78 (In Russ.).
  7. Pulley L.B. A composite cost function for multiproduct firms with an application to economies of scope in banking. The Review of Economics and Statistics. 1992; 74: 221-230.
  8. Roller L.H. Proper quadratic cost functions with an application to the Bell System. The Review of Economics and Statistics. 1990: 72: 202-210.
  9. Gasmi F., Laffont J.-J., Sharkey W. The natural monopoly test reconsidered: an engineering process – based approach to empirical analysis in telecommunications. International J. of Industrial Organization. 2002; 20: 435–459.
  10. Kantorovich L.V. (1939). Mathematical methods in the organization and planning of production. Publication house of the Leningrad University; Translated in: Management Science. 1960; 6:366-422.
  11. Introduction to Mathematical Modeling of Traffic Flows / A.V.Gasnikov etc. / Gasnikov A.V. (ed.). Moscow: MCNMO; 2013. (In Russ.).
  12. Steenbrink Peter A. Optimization of Transport Networks. L., N.Y., Sydney, Toronto/ Ed. JohnWiley&Sons, 1974.
  13. Bushansky S.P., Vasilieva E.M., Livchits V.N. Optimization Transport Computations. In: Advances in Economics and Optimization: collected scientific studies dedicated to the memory of L.V.Kantorovich/ David Wing-kay Yeung ed. (Economic issues, problems and perspectives). Nova Science Publishers Inc. N.Y. 2014. P.19-36.
  14. Levit B.U., Livchits V.N. Nonlinear Network Transport Problems. Moscow: Transport; 1972. 144 с. (In Russ.).
  15. Livchits V.N. On the application of mathematical methods under choosing the optimal scheme for transport network development. In: Proceedings of the First All-Union Conference on optimization and modeling of transport networks. Kiev: Publishing House of the Institute of Cybernetics of AC USSR. 1967. P. 45-64. (in Russ.).
  16. Belousova N.I., Vasilieva E.M., Livchits V.N., Mironova I.A. Conceptual basis of modeling the system efficiency for network transport infrastructure development. Trudy Instituta Sistemnogo Analiza Rossiyskoy Akademii Nauk (ISA RAN). 2021; 71(1):10–21 (In Russ.). doi: 10.14357/20790279210102.
  17. Bushansky S.P. Inefficiency of road concessions in Russia: exceptions and rules ZHurnal Novoj ekonomicheskoj associacii.2021; 2(50): 97-118. (In Russ.).
  18. Belousova N.I., Bushansky S.P., Vasilieva E.M. On the directions of normative identification of natural monopoly properties of regional transport network. In: Kleiner G.B. (ed.). Strategy planning and development of enterprises. Proceedings of the ХХIV All-Union Symposium. 11-12 April 2023. Moscow: CEMI RAS. 2023. P.304-309. (in Russ.). doi: 10.34706/978- 5-8211-0814-2-s2-09. EDN: UCZPRR.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

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».