Инновации и кластеризация как факторы повышения эффективности транспортно‐логистической системы страны

В условиях нестабильности транспортных потоков, возрастающих требований к качеству и скорости перевозок, усложнения логистических цепочек транспортно‐логистическая система страны неизбежно трансформируется за счет внедрения инновационных технологий и реструктуризации. Это определяет актуальность проблематики формирования новых подходов к организации взаимодействия субъектов транспорта и логистики, которые обеспечат необходимый темп развития транспортно‐ логистической системы страны в соответствии с ее стратегическими приоритетами и глобальными экономическими вызовами. Одним из таких подходов является кластеризация и стимулирование инновационной деятельности в сфере транспорта и логистики. Однако, несмотря на возрастающий научный интерес к данным вопросам, до сих пор не сформирован методический инструментарий для эффективного управления процессом кластеризации и инновационного развития транспортно‐логистической системы страны. Цель: выявление основных факторов, которые взаимосвязаны с эффективностью транспортно‐логистической системы, выраженной через индекс эффективности логистики LPI за 2023 г. Результаты: в рамках исследования с применением методов формальной логики и балльной оценки, горизонтального, структурно‐долевого и многофакторного корреляционного анализа были определены и изучены основные характеристики системы транспортно‐логистических кластеров Европы; сформирована система показателей для оценки факторов, которые могут оказывать влияние на эффективность транспортно‐логистической системы страны; установлена взаимосвязь между показателями и индексом LPI высокой и средней степени силы. Кроме того, автором конкретизировано понятие транспортно‐ логистического кластера с учетом рассмотренных характеристик. Выводы: эффективность транспортно‐ логистической системы в большей степени связана с такими характеристиками кластеризации, как инновационность, структура участников и зрелость кластеров. Дальнейшее направление исследования предполагает проведение регрессионного анализа рассматриваемых факторов с целью построения модели кластеризации в сфере транспорта и логистики.