Статья посвящена разработке и апробации методики оценки инфраструктурной готовности регионов к развитию электрического автомобильного транспорта. Актуальность исследования обусловлена высоким территориальным различаем процессов электромобилизации в Российской Федерации и несоответствием темпов роста парка электромобилей возможностям транспортной, энергетической и цифровой инфраструктуры регионов. В условиях реализации федеральных программ поддержки электрического транспорта возрастает потребность в инструментах, позволяющих комплексно оценивать устойчивость инфраструктурного развития и обосновывать приоритеты модернизации. Целью исследования является формирование интегрального показателя, отражающего способность региональной транспортно-экономической системы обеспечивать устойчивое развитие электрического автомобильного транспорта без возникновения инфраструктурных и энергетических ограничений. В работе предложен авторский индекс инфраструктурной готовности, основанный на соединении транспортно-инфраструктурного, энергетического, цифрового и институционально-инвестиционного блоков показателей. Методика расчёта включает нормализацию исходных данных, формирование субиндексов и их взвешенное соединение с учётом региональной специфики и сценариев развития электромобилизации. Эмпирическую базу исследования составили официальные статистические данные, материалы органов государственной власти, отраслевые аналитические отчёты и результаты экспертных оценок. Апробация методики на примере Калининградской области выявила наличие инфраструктурных дисбалансов, связанных с ограниченной энергетической обеспеченностью и недостаточной цифровой интеграцией при относительно развитой сети зарядных станций. Полученные результаты подтверждают, что использование интегрального индекса позволяет выявлять «узкие места» развития электрического автомобильного транспорта, сопоставлять альтернативные сценарии и использовать индекс как инструмент поддержки управленческих и инвестиционных решений на региональном уровне.
The article is devoted to the development and testing of a methodology for assessing the infrastructure readiness of regions for the development of electric road transport. The relevance of the study is due to the high territorial distinction between the processes of electromobilization in the Russian Federation and the discrepancy between the growth rates of the electric vehicle fleet and the capabilities of the transport, energy and digital infrastructure of the regions. In the context of the implementation of federal programs to support electric transport, the need for tools to comprehensively assess the sustainability of infrastructure development and justify modernization priorities is growing. The purpose of the study is to form an integral indicator reflecting the ability of the regional transport and economic system to ensure the sustainable development of electric road transport without the emergence of infrastructure and energy restrictions. The paper proposes an author's index of infrastructure readiness, based on the connection of transport-infrastructure, energy, digital and institutional-investment blocks of indicators. The calculation methodology includes the normalization of the initial data, the formation of subindexes and their weighted combination, taking into account regional specifics and scenarios for the development of electromobilization. The empirical base of the study was made up of official statistics, materials from government bodies, industry analytical reports and the results of expert assessments. Approbation of the methodology on the example of the Kaliningrad region revealed the presence of infra-structural imbalances associated with limited energy supply and insufficient digital integration with a relatively twisted network of charging stations. The results confirm that the use of the integral index makes it possible to identify bottlenecks in the development of electric road transport, compare alternative scenarios and use the index as a tool to support management and investment decisions at the regional level.