WPS8337 Policy Research Working Paper 8337 Unlocking India’s Logistics Potential The Value of Disaggregated Macroscopic Freight Flow Analysis Bernard Aritua Jan Havenga Zane Simpson Esther Woon Lyn Chiew Transport and Digital Development Practice February 2018 Policy Research Working Paper 8337 Abstract India is one of the fastest growing major economies. How- logistics performance. This paper presents the results of a ever, at 14 percent of gross domestic product, its logistics disaggregated macroscopic freight demand analysis devel- costs are high relative to the 8 to 10 percent that is typical oped for India through a hybrid approach, calibrating the of most advanced economies. High logistics costs and poor modeled input-output matrix and resulting freight flows logistics performance impact the competitiveness of the with data where available. Data was obtained from multiple economy on multiple levels: (1) firms deliver less competi- sources, such as agricultural statistics, national enterprise tive goods and services; (2) consumers pay more than peers surveys, a financial performance database of Indian com- for goods; and (3) the cost of achieving improvements in panies, population statistics, and transportation statistics gross domestic product is excessive. The development of a from rail, inland waterways transport, highways, and national transport and logistics network to facilitate com- ports. The model provides evidence for decision making petitiveness and sustainable development and uplift rural on several levels. Aggregating freight flows enables plan- regions will play an increasingly important role in shaping ners to identify gaps in critical infrastructure and logistics spatial organization in emerging economies. An element chains. Disaggregated flows support decisions on the that is absent, yet critically important for national logistics location of logistics clusters, maximizing the potential of issues in emerging economies, is sufficiently detailed freight- multimodal transport systems, and designing the distri- flow analysis to facilitate targeted infrastructure investments bution and storage networks that underpin the economy. and enable transformational change to improve national This paper is a product of the Transport and Digital Development Global Practice. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://econ.worldbank.org. The authors may be contacted at baritua@worldbank.org. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team Unlocking India’s Logistics Potential    The Value of Disaggregated Macroscopic Freight Flow Analysis  Authors  Bernard Aritua, Jan Havenga, Zane Simpson, Esther Woon Lyn Chiew    Introduction   India has had steady economic growth since 2014, reporting 7.6% GDP growth for the 2015/16 fiscal  year (Forbes, 2016). Despite a few shocks in 2016‐2017, the projections are for above 7% growth in  the  medium  term.  The  growth  is  ascribed  largely  to  an  increase  in  private  consumption  due  to  a  growing middle class, and significant public investment in the Indian economy (World Bank, 2016a and  2017).  The  Government  of  India  forecasts  economic  growth  of  7‐10%  per  annum  over  the  next  20  years. Efficient freight transport is one of the key enablers to sustain these economic growth rates  (Müller et al., 2012).  However,  in  2015,  logistics  costs  in  India  were  estimated  at  14%  of  GDP  (Kumar  and  Shah,  2016),  compared to North America’s 8% and Europe’s 9‐10% in 2015 (Armstrong and Associates Inc., 2017).  Total freight traffic is expected to grow at 9.7% per annum to reach over 13 trillion tonne‐kilometers  (tonne‐km) in 2031/32 from about 2 trillion tonne‐km in 2011/12. A balanced modal share is critical to  supporting national logistics, which will underpin the economy and associated freight volumes. The  National Transport Policy Development Committee (2014) estimated that the modal share of rail and  road needs to shift from 35:65 in 2016/17 to 50:50 by 2031/32. Under an optimistic scenario where  rail and road excel in their respective areas of domain competence, i.e., rail serving the medium and  long‐distance  (above  300  km)  high‐volume  traffic,  and  road  transport  serving  low  volume  short‐ distance traffic in a complementary role, rail and road shares could reach 52% and 49%, respectively  (Planning Commission, 2008 [Chapter‐XI]). Nonetheless, to achieve this scenario the public sector and  policy makers would have to make targeted evidence‐based decisions for rail and a burgeoning inland  waterway transport (IWT), to play an important role in servicing freight transport demand, reducing  transport costs and mitigating the environmental impacts of freight transport (Kallas, 2011; Woodburn  and Whiteing, 2012; Sanchez‐Triana et al., 2013).   However, recent analysis cautioned that, without intervention, India’s freight rail market share could  decline to 25% in 2020 from 36% in 2009, compared to an almost 50% rail share in China and 40% in  the United States, similar continent‐size nations. Under this scenario, waste caused by poor logistics  infrastructure will increase from US$45 billion (equivalent to 4.3% of GDP in 2009), to US$140 billion  or more than 5% of the GDP in 2020. However, if logistics challenges are addressed in an integrated  and coordinated manner, rail share could move towards the 50% targets mentioned above (McKinsey,  2010).   Achieving this modal shift will require four major interventions:  1) Building  the  right  network  and  ensuring  freight  flows  on  the  right  mode,  comprising  an  integrated  network  of  high‐density  long‐distance  corridors  (rail  and  waterways),  medium‐ distance rail and road connectors, and efficient last‐mile links;  2) Creating  enablers  to  maximize  the  efficient  use  of  the  network,  which  includes  developing  logistics hubs and focusing on skills development;  3) Extracting more from existing assets, for example through increasing carrying capacity; and  4) Increasing the investment allocation to rail to more than 50% of total road/rail spending, with  large sums spent on building high‐density traffic corridors, connectors and last‐mile links.  Some of the above interventions are already underway. To realize these transformational changes,  India’s National Transport Development Policy estimated the average annual transport infrastructure  investment to amount to US$114 billion by 2032 (Makwana, 2016). One of the enablers of optimal  allocation of these resources is access to consistent, reliable, disaggregated freight‐flow information  2        to quantify the efficiency and capacity of the logistics network over the intermediate and long term,  thereby enabling the management of transport as a strategic national resource (Tavasszy & De Jong,  2014).   The objective of this working paper is to report on the development of a disaggregated freight‐flow  model  for  India.  This  model  was  developed  as  part  of  engagement  between  the  World  Bank  and  Government of India on national logistics. The model provides a sectoral and regional disaggregated  quantification of total national freight flows and related costs to (1) improve the understanding of the  national  freight‐flow  landscape  and  facilitate  evidence‐based  policy  formulation  and  investment  prioritization,  (2)  establish  intermodal  freight  potential  along  the  country’s  most  dense  freight  corridor, the Eastern Corridor, and (3)  identify  and prioritize logistics  improvement and cost saving  interventions for rail, road and ports on the Eastern Corridor.   Freight  flows  are  a  natural  and  important  part  of  logistics,  which  is  defined  as  an  integrative  and  systemic support function, applying trade‐offs to determine optimal cost levels in the provision of the  transport and storage of goods to address the time and place discrepancy between supply and demand  for conforming to customer requirements (Lummus et al., 2001). Transport plays an important part in  logistics and for all three of the economies that will be referenced in this report, the United States,  South Africa and India; it constitutes more than 50% of logistics costs (64% in the case of the United  States [AT Kearny, 2017] and 58% in the case of South Africa [Havenga, et. al. 2016]). The work in this  report focuses on transport, but the context within a logistics system for further study should not be  ignored.  The next section contains a critical review of literature which provides an overview of India’s freight  logistics environment, highlighting the  exponential growth in transport sector investments planned  across all modes. These investment plans are however not underpinned by a current disaggregated  macroscopic freight demand model to facilitate the optimal allocation of limited resources to support  India’s growth trajectory. The macroeconomic relevance of disaggregated macroscopic freight demand  modeling is therefore discussed. This is followed by an overview of the development of freight demand  models  to  inform  the  methodology  to  develop  India’s  freight  demand  model  (FDM),  which  is  subsequently described. Next, the results of India’s FDM are presented, firstly providing an aggregate  overview  of  the  Indian  freight  transport  environment,  followed  by  a  description  of  the  Eastern  Corridor,  including  the  identification  of  logistics  cost  savings  potential  on  this  corridor.  The  paper  concludes with a summary and the identification of next steps.  Overview of India’s freight logistics environment  India is the 18th largest export economy in the world (with exports amounting to $292 billion in 2014)  and the 13th largest import economy (with imports amounting to $421 billion in 2014). Between 2009  and 2014, exports increased at an annualized rate of 12%, from $165 billion to $292 billion. Over the  same period, imports increased at an annualized rate of 11%, from $249 billion to $421 billion (The  Observatory of Economic Complexity, 2015).  The optimistic growth outlook of 7‐10% per annum over the next 20 years by the Government of India  is,  in  part,  predicated  on  improvements  in  the  business  environment.  According  the  2018  ‘Doing  Business’  report, India  improved from  134th  in  2015 to 100th in 2018. The  Global Competitiveness  Index published by the World Economic Forum (2015‐16) reflects a similar trend. In the 2015‐2016  report, India jumped 16 ranks to 55th place (although it still ranks seven places lower than in 2007).  Per  the  report,  this  dramatic  reversal  is  largely  attributed  to  the  pro‐business  and  pro‐growth  initiatives by the Government of India.  An ambitious reform agenda based on a series of high‐impact  initiatives ranging from access to electricity and sanitation to smart cities and transport infrastructure  3        modernization  has  formed  the  backbone  for  economic  recovery  and  social  reforms  (World  Bank,  2016c). This range of reforms is necessary to support growth, as the Indian economy is classified as  being in the first stage of economic development, i.e., being factor‐driven and competing mainly on  unskilled  labor  and  natural  resources  (World  Economic  Forum,  2015‐16).  Stage  2  of  economic  development is efficiency‐driven, followed by stage 3, which is innovation‐driven.   This is also evident in India’s manufacturing sector contribution to GDP, which is relatively low among  its Asian peers,  as  shown  in Figure 1. To boost the manufacturing  sector, the Government of India  launched the ‘Make in India’ initiative with the goal to reposition India as a global hub for low cost and  high value manufacturing. The campaign aims to facilitate investment, foster innovation, enhance skills  development,  protect  intellectual  property,  and  build  best‐in‐class  manufacturing  infrastructure  in  India (Vision AIS, 2015). The National Manufacturing Policy is targeting at least 25% contribution to the  GDP from the manufacturing sector by 2022 from the current contribution of 17%. To achieve this  target, it is estimated that the manufacturing sector needs to grow at 15% CAGR over a period of 7  years starting in 2016. If implemented successfully, Make in India will form an important backbone of  economic growth going forward and requires, inter alia, highly effective and efficient logistics services  (Kumar and Shah, 2016; Makwana, 2016).      Figure 1: India’s manufacturing sector contribution to GDP is the lowest amongst Asian peers (Makwana, 2016)      4        Figure 2: India’s manufacturing sector – 10‐year trend (2005‐2015) vs. “Make in India” projection (2022)  (Makwana, 2016)  India is however still positioned in the growth stage of the logistics lifecycle where supply chain services  are typically managed in‐house with functional service providers contracted for distinct elements of  the supply chain, without the benefits of  supply chain integration  and optimization (Phillip Capital,  2016).  The  penetration  of  organized  firms  in  India’s  logistics  industry  is  estimated  at  10‐12%  as  compared to more than 50% in the United States and 30‐40% in Europe (Makwana, 2016).   Since the inception of the World Bank’s Logistics Performance Index (LPI) in 2007 up to 2014, the LPI  reflected challenges in India’s logistics, its rank falling from 39th (out of 150 countries) in the world in  2007 to 54th (out of 160 countries) in 2014, and its score unchanged. The most pertinent challenges  were reported in the areas of infrastructure, customs and logistics competence. In the latest LPI India  has however turned around its trajectory impressively by ranking 35th (out of 160 countries) in 2016,  with an 11% improvement on its 2014 score (World Bank, 2016d) as shown in Figure 3.       Figure 3: India's LPI performance history (total and components) (World Bank, 2016e)  However, the LPI measures performance at key international gateways and not logistics connectivity  and performance in the hinterland (World Bank, 2016d). The promising LPI results therefore do not  necessarily echo the full scale of surface logistics challenges in India where a fragmented road freight  industry and saturated freight rail capacity constrain economic development efforts (Das, 2014).   The remainder of this section provides a modal overview of India’s transport sector i.e. road and rail,  ports, and coastal shipping and IWT. This discussion is a necessary precursor to a deeper analysis of  national logistics.  a) Road and rail  The  history  of  transport  infrastructure  development  in  India  was  predicated  on  a  British  colonial  strategy to transform the colonial economy into a source of cheap raw materials  and  a market  for  manufactured British goods. Freight rates supported this process as port‐oriented traffic was highly  subsidized at the cost of inland traffic. This resulted in a significant primary, a weak secondary, and a  bloated  tertiary  economy  and  led  to  the  emergence  of  an  essentially  centrifugal  system  oriented  towards  ports  which  impacted  node  development  and  resulted  in  a  multiplicity  of  rail  gauges  and  5        distorted freight policies. Railway pricing worked on the principle of “what the traffic can bear” rather  than “cost of service”, resulting in cross‐subsidization from high‐value to low‐value traffic to support  government policies. The growth in road transport, with a concomitant shift of high‐value traffic to  road,  curbed  this  practice,  increasing  losses  for  the  railway  as  low‐value  goods  were  transported  below‐cost on rail. Increasing losses, in turn, curtailed investments, further impacting rail’s ability to  serve its customers (Raza and Aggarwal, 1986). The steady shift of freight from rail to road is depicted  in Figure 4.    100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Percentage share by Road Percentage share by Rail   Figure 4: Indian road freight traffic surpassed rail freight traffic since the late 1980s (National Transport Policy  Development Committee, 2013, updated with results from India freight demand model)  Total road length in India increased from approximately 0.4 million km in 1951 to 4.8 million km in  2012, while the total length of national highways increased from 22,000 km to 77,000 km, a 3.5‐fold  increase (Central Statistics Office, 2014). This century alone, road length (state and national) has grown  by almost 35%, compared to growth in rail track length of less than 5%, as shown in Figure 5 (Makwana,  2016).      Figure 5: Growth in road length vs. rail track length (Kumar and Shah, 2016)  6        On an aggregate level, in the past six decades, rail freight loading has grown by 1,344% and passenger  kilometers by 1,642%, while railway capacity, measured in route‐kilometers, has grown by only 23%  (Phillip Capital, 2016). The Indian Railways' (IR) major rail lines link the four metropolitan cities of Delhi,  Mumbai, Chennai and Kolkata and its two diagonals (Delhi‐Chennai and Mumbai‐Howrah), adding up  to a total route length of 10,122 km (16% of total route length), and carrying more than 52% of the  passenger traffic and 58% of revenue earning freight traffic of IR. The existing trunk routes of Kolkata‐ Delhi on the Eastern Corridor and Mumbai‐Delhi on the Western Corridor are highly saturated, with  line capacity utilization varying between 115% and 150%. The lack of investment in and high saturation  levels of rail are compounded by capacity conflicts, with passenger services receiving higher priority,  also evidenced by the cross‐subsidization of passengers by freight shown in Figure 6.       Figure 6: Rail capacity and cost recovery challenges in India    Given the poor state of rail and the associated regulatory environment, a highly‐fragmented trucking  industry emerged. Seventy‐seven percent of truck owners have a fleet size of five vehicles or less. In  addition,  there are approximately  5,000  intermediaries  in the  freight  industry. Intense  competition  resulted  in  low  freight  rates  and  limited  regulation  resulted  in  overloading,  causing  early  aging  of  vehicles, vehicle  breakdowns and damage to roads. In addition,  trucks  are involved in 30% of road  accidents due to a lack of skilled drivers. In addition, the Government of India heavily subsidizes diesel,  in  effect  promoting  a  shift  of  freight  to  road  (Council  of  Supply  Chain  Management  Professionals,  2009).  Inner‐city  congestion  is  also  a  debilitating  feature  of  India’s  freight  distribution  landscape  (Kumar and Shah, 2016).   To  address  these  challenges,  Government  of  India  launched  the  National  Highways  Development  Program in 2001. The first phase of the project involved the construction of the roads connecting the  ‘Golden Quadrilateral’, the 5,800‐km highway connecting the four major metropolitan areas, via four‐  and six‐lane roads (cities of New Delhi, Mumbai, Kolkata and Chennai). By 2013, the Government of  India had invested $5.6 billion in this project. The second phase entails the construction of the North‐ South and East‐West corridors (Asturias et al., 2016). The project seems highly successful with districts  along the Golden Quadrilateral doubling the new output of young firms, growth of new manufacturing  firm entrants and an overall growth in Indian manufacturing of between 15% and 19%. (Ghani et al.,  2014).   In  addition  to  substantial  increases  in  investments  starting  in  2000,  Indian  Railways  have  also  committed to an exponential investment increase up to 2020 (see Figure ). Out of six dedicated freight  corridors (DFCs) planned in a phased manner, two corridors (Eastern and Western) are scheduled to  7        be fully commissioned by FY18‐19. The Eastern DFC will run from Ludhiana in Punjab to Dankuni near  Kolkata  (1,839km)  and  the  Western  DFC  will  stretch  from  Jawaharlal  Nehru  Port  Trust  (JNPT)  near  Mumbai to Dadri in Delhi (1,534 km). The phasing of corridors is synchronized with the most‐saturated  sections on the Mumbai‐Delhi and Delhi‐Kolkata rail links (Philip Capital, 2016).  It is envisioned that  the DFCs will be used exclusively for freight trains, leaving the existing lines free for passenger trains  (Makwana, 2016). The vision is that improved performance on the DFCs will be supported by high‐ speed  movement  and  double‐stacking,  in  turn  reducing  investment  requirements  in  wagons,  and  increasing turnaround times (Kumar and Shah, 2016; Makwana, 2016).      Figure 7: Exponential increase in investments by the Indian Railways (Kumar and Shah, 2016)  An efficient port system will further unlock the value of corridor investments.  Ports  The capacity of India’s 12 major ports almost doubled between 2006 and 2015 to 890 mt, yet capacity  utilization declined, mainly due to a slowdown in cargo traffic growth led by both global and domestic  factors, infrastructure bottlenecks and a shift in traffic to minor ports. Trade cargo at the almost 200  minor ports (with a combined capacity of approximately 690 mt) increased at a CAGR of 13% over the  past decade (versus the overall trade CAGR of 7%) and it accounted for nearly 45% of the total maritime  trade in 2015 (refer to Figure8) (Kumar and Shah, 2016).      8        Figure 8: Traffic from India’s major ports are increasingly pilfering to minor ports (Kumar and Shah, 2016)    Containers  handled  at  major  ports  doubled  between  2005  and  2015,  and  another  50%  growth  is  expected between  2016  and  2020. This  is  partly  attributable to  the high  import demand driven  by  increased  domestic  consumption.  Break‐bulk  cargo  (rice,  maize,  glass,  granite,  garnet  sand,  soya,  cement  and  flowers)  is  also  increasingly  transported  in  containers  due  to  handling  efficiencies  and  reduction  in  losses  and  damages.  This  increased  containerization  supports  the  rationale  for  investments in corridors and freight logistics hubs. Minor ports’ share of container cargo has however  also outpaced the growth at major ports due to infrastructure constraints at major ports. The flattening  in container throughput at major ports is depicted in Figure9 (Kumar and Shah, 2016; Philip Capital,  2016).       Figure 9: Trend in container volumes at major ports (Makwana, 2016)    Most  of  India's  container  traffic  is  concentrated  along  West‐Coast  oriented  export/import  (Exim)  routes, with 70% of the volumes handled at the three West‐Coast ports of JNPT, Mundra and Pipavav.  Penetration on domestic routes contributes only 20% to India's overall container rail traffic (Kumar  and Shah, 2016, Herrera Dappe and Suárez‐Alemán 2016).  Furthermore, an increased demand for temperature‐controlled logistics (i.e. reefer containers) due to  higher  consumption  of  perishable  items,  growth  in  pharmaceuticals,  and  an  increasing  number  of  niche and high‐end products that require cold chain services such as the ready‐to‐cook and ready‐to‐ eat meals required by retail and quick‐service‐restaurants, means that India’s temperature‐controlled  logistics industry is estimated to grow at 15‐20% each year for the next 3‐5 years (Kumar and Shah,  2016; Philip Capital, 2016). This is on the back of a significant growth of cold‐storage capacity in India  since the turn of the century (refer to Figure 0). The bulk of future investment is expected to go towards  the development of container and coal‐handling capacity on the  east coast and container‐handling  capacity on the west coast. The ports on the east coast, however, require more attention due to longer  ship turnaround times and low container market share relative to natural hinterland demand (Herrera  Dappe and Suárez‐Alemán, 2016).  9          Figure 10: Growth of cold storage in India (Kumar and Shah, 2016)  Port, road and rail congestion challenges are exacerbated by the fact that India is not taking advantage  of its coastal shipping and IWT opportunities.   Coastal shipping and Inland Waterways Transport (IWT)  India has a long coastline spanning 7,500 km, forming one of the largest peninsulas in the world, yet  coastal shipping accounts for less than 6% of total domestic freight movement, even though direct  transport costs are three‐fold less than road transport (Philip Capital, 2016). To address this, 10 coastal  economic regions are to be developed, each covering 300‐500 km of coastline. The Government of  India is targeting a five‐fold increase in coastal shipping volumes by 2025 (IWAI, 2017).  IWT is considered the most cost‐effective mode of transport, both due to efficiency per liter of fuel  consumed, as well as a load capacity eight times that of rail and 27 times that of road (see Figure 11).     Figure 11: Efficiency of water transport compared to rail and road (Kumar and Shah, 2016)    India has almost 14,500 km of navigable inland waterways, of which 5,200 km are major rivers and 500  km are canals suitable for mechanized crafts. Following independence, India took nearly 40 years to  set up the Inland Waterways Authority of India (IWAI), created in 1986. Up to 2015, the Government  of India spent only US$200 million on inland waterways transport. This compares poorly to China’s  US$15 billion expenditure in the last five years alone, and Germany’s annual budget of €15 billion in  10        2014. As shown in Table 1, India has five declared National Waterways, of which three are operational,  with freight market share of 0.7%. The ambition of the government is to increase this several fold and  unlock the full potential of IWT.  Table 1: India’s declared National Waterways  (IWAI 2017)  National  Location  Stretch  waterway  (km)  NW 1  Ganga‐Bhagirathi‐Hooghly river system from Allahabad to Haldia  1620  NW 2  Brahmaputra river from Sadiya to Dhubri   891  NW 3  West  Coast  Canal  from  Kottappuram  to  Kollam  along  with  Champakara  205  and Udyogmandal canals  NW 4  Godavari & Krishna rivers & Canals between Kakinada and Puducherry  1095  NW 5  Brahmani river & Mahanadi delta system along with East Coast Canal  623  In  March  2016,  Government  of  India  declared  its  ambition  to  develop  an  additional  106  inland  waterways to be National Waterways. To back this ambition, specific programs and investment plans  have  been  made  to  develop  IWT  infrastructure  while  private  stakeholders  are  expected  to  invest  approximately US$10 billion in barges and other operational assets (Phillip Capital, 2016). As a priority,  IWAI is developing NW‐1, from Haldia port in West Bengal to Allahabad in Uttar Pradesh with support  from the World Bank (IWAI 2017). Initially, bulk commodities such as coal can be targeted for more  efficient transportation (Singh, 2015) contributing to road decongestion and freeing up rail capacity.  Other bulk commodities and food can follow soon, leading to further decongestion, cost savings and a  decrease in environmental and accident‐related externality costs (Gupta, 2016).  Integration of Modal Plans  The  integration  of  the  port,  IWT  and  coastal  shipping  investment  initiatives  is  managed  through  Sagarmala, the flagship program of India’s Ministry of Shipping. This program was introduced to boost  port‐led development and is a testament to the Government of India’s ambition to further open India  to  trade.  Sagarmala  anchors  the  port‐led  development  ambition  on  four  key  pillars,  namely  port  modernization, port connectivity improvement, port‐led industrial growth and development of coastal  communities (Government of India, 2015). Sagarmala has identified three areas of urgent intervention  required if the Indian port sector is to realize the ideal of port‐led development namely: policy and  institutional  interventions,  port  infrastructure  expansion  and  upgrades  and  efficiency  of  land‐side  evacuation through better hinterland connectivity by integrating rail, road and IWT (Mitra et al., 2016).   The success of the road, rail and port integration hinges on integration with logistics hubs. India already  has more than 200 functional dry ports, which primarily provide customs clearance services, while also  enabling the storage and consolidation of goods. There are more than 30 operators around JNPT alone  with a total annual capacity of 3 million TEUs operating at only 50‐60% utilization on average (Kumar  and Shah, 2016). CONCOR (the largest container train operator in India with an ExIm market share of  nearly  75%)  is developing  five  Multi‐Modal  Logistics  Parks  (MMLPs)  along  the Western DFC. Indian  Railways  produced  a  private  freight  terminal  policy  and  investment  program  in  2011  to  increase  efficient evacuation of trains and enhance its freight income through providing additional warehousing  space and a reduction in the amount of handling/transportation for the customer (Kumar and Shah,  2016).  The  current  hubs  are  however  not  being  developed  within  the  context  of  an  overarching  national  freight  transport  strategy  and  taking  cognizance  of  modal  shift  and  consolidation  opportunities.   11        Three decades ago, Raza and Aggarwal (1986) noted the paradox that while, following independence,  the Government of India recognized balanced regional development as a key policy objective, in the  early 1980s effective national economic planning was still being pursued without statistics on inter‐ regional  interdependencies  demonstrated  through  freight  flows.  This  has  remained  a  challenge,  as  one‐off modeling initiatives typically precede freight transport and logistics, without an overarching  freight‐flow strategy providing national context and enabling annual tracking of key indicators. In 2007,  a  major  study  was  conducted  on  logistics  and  it  identified  several  shortcomings  in  logistics‐related  policy dialogue: (1) inadequacy of updated data on modal freight flows, (2) the time lapse since similar  previous studies (1978 and 1986), and (3) the major changes in the economy impacting demand‐supply  linkages, freight flow volumes, flow patterns and modal options. Almost a decade has passed since  that study and, unfortunately, these exact reasons pertain to the need for the activity discussed in this  paper. For example, consider spatial development options for Uttar Pradesh. A recent study by Mehta  et al (2014) suggests that the key criteria for locating logistics hubs include availability of land and fiscal  space  and  government  capacity  to  implement  these  investments,  which  are  needed  to  spread  the  effects  of  trunk  infrastructure.  In  the  absence  of  detailed  and  disaggregated  analysis,  it  would  be  difficult to quantify the trade‐offs or decide policy options that affect logistics. In the next section, the  macroeconomic relevance of disaggregated macroscopic freight‐flow analysis is discussed.   The Macroeconomic Relevance of Disaggregated Macroscopic Freight Flows  Background  Transport forms part of the so‐called network industries, which provide services and infrastructure of  general  economic  interest.  These  industries  have  a  significant  impact  on  national  and  regional  competitiveness  as  they  typically  contribute  a  significant  portion  of  GDP  and  employment,  while  impacting the success of other industries (Commission of the European Communities, 2002). Globally,  unabated  population  growth,  urbanization,  and  resulting  increased  consumption  is  expected  to  intensify pressure on transportation services (Ivanova, 2014), exacerbated by the global reality that  transportation infrastructure is approaching capacity levels (Müller et al., 2012). Significant changes  on  both  the  supply  and  demand‐side  of  logistics  could  however  impact  these  trajectories.  On  the  supply  side,  disruptive  technologies  such  as  driverless  trucks,  drone  delivery  (Van  Meldert  and  De  Boeck, 2016; Connolly and Coughlin, 2017) and the physical internet ‐ an analogy with the electronic  internet to unitize shipments into globally standardized ‘packets’ and optimize routing through portals‐   could transform the supply landscape significantly (Crainic and Montreuil, 2015). On the demand side,  alternative  business  models  including  a  departure  from  just‐in‐time  business  practices,  a  return  to  more localized consumption, recycling  at source and  additive  manufacturing,  have the  potential to  reduce the  demand  for logistics  and  interrupt the growth trajectory of  freight transport  (European  Parliament, 2010; Attaran, 2017).  The  network  industries  are  however  also  characterized  by  several  market  distortions  such  as  scale  economies  and  externalities  and  are  therefore  typically  subject  to  some  form  of  regulation  (Commission  of  the  European  Communities,  2002).  Ultimately,  this  should  include  total  cost  internalization to enable both suppliers and consumers to make full cost trade‐offs in their purchasing  and  logistics  decision  making  to  support  the  scale  of  change  that  is  made  possible  through  technological developments (Sustainable Aotearoa New Zealand, 2009). The latter is important as the  stock of transport infrastructure has been identified as the main explanatory factor for the level of  transport costs (Ivanova, 2014), leading to an argument that higher‐quality road infrastructure reduces  transit times which negates the  negative effects of generalized transportation  costs on trade flows  (Arbués and Baños, 2016). Currently this argument is possible because the price signal fails as the full  12        ecological  and social impacts of freight activity are  not accounted for in transport costs (Lewis  and  Conaty, 2012).   Macroscopic  freight  demand  modeling  will  be  a  key  enabler  for  the  management  of  transport  and  logistics  as  a  macroeconomic  production  factor  within  this  changing  landscape  as  logistics‐  and  connectivity‐related interventions are estimated to have the highest potential to reduce trade costs  and to boost global value chain integration (World Bank, 2016d). This thinking is beginning to take root  in  national  logistics  policy.  For  example,  in  preparing  the  U.S.  National  Freight  Strategic  Plan,  understanding  of  major  freight  flows  was  considered  a  key  input  for  informed  planning  (US  Department of Transportation, 2015).   According  to  Ivanova  (2014),  existing  empirical  literature  on  freight  demand  modeling  focuses  on  aggregate trade flows and ignores the differences between various commodities and region pairs in  terms of the impact of transport costs on trade patterns and volumes. This aggregated approach does  not allow for making policy‐relevant conclusions related to particular industries and commodities and  diminishes  the  usefulness  to  macro‐econometric  analysis.  Three  decades  ago  Raza  and  Aggarwal  (1986)  understood  that  aggregate  freight‐flow  analysis  does  not  reflect  the  diversities  of  and  the  disparities in either the production or consumption processes, nor can it reflect the regional structure  of the economy. Tavasszy and De Jong (2014) reiterated that, ideally, freight flow modeling should  commence from economic linkages, as freight transport is an outcome of these interactions. De Vries  et al. (2012) highlighted that analyses of structural change in developing countries are constrained by  the lack of detailed sector data, obscuring a proper assessment of the role of structural transformation  in driving aggregate productivity growth through resource allocation to value‐added industries. A more  in‐depth understanding of the freight transport market presupposes access to reliable, disaggregated  freight‐flow information (Lyk‐Jensen 2011). Disaggregation is required on  inter alia  commodity flows  and geography, and an increased linking of freight modeling with the broader economy, geographically  as well as functionally (Tavasszy, 2006).  The  relevance  of  spatial  and  sectoral  disaggregation  in  macroscopic  freight  demand  modeling  is  threefold (informed by Ludlow, 2011):   • Macroeconomic  planning  and  policy  applications  to  inter  alia  assess  the  health  and  changing  structure  of  the  economy  at  the  national  and  regional  level  over  time,  to  conduct  sector  and  regional analysis and to direct spatial planning;  • Macro  logistics  planning  and  policy  applications  to  assess  transportation  demand,  engineer  an  optimal  modal  balance,  identify  economic  impacts  of  transportation  network  investments  and  support macroeconomic growth through directing capital investments; and  • Mesoscopic  applications  to  target  investments  and  logistics  solution  development  for  specific  industries or geographies.  These are discussed in turn below using specific examples from the United States and South Africa, the  two countries with the longest running time series of freight volume and cost data.   Macroeconomic Planning and Policy applications  The  efficient  movement  of  freight  within  and  through  a  region  is  vital  to  its  growth  and  economic  development.  An  understanding  of  commodity‐level  freight  flows  allows  for  the  assessment  of  the  demand for specific transportation facilities and services (Mesenbourg, 2011) and supports a region’s  infrastructure investment decisions (Harris and Anderson, 2011). In the United States, results from the  Commodity  Flow  Survey  (CFS)  are  for  example  applied  to  explore  the  feasibility  of  dedicated  truck  lanes on the Interstate 70 corridor connecting Indiana, Illinois, Missouri and Ohio (refer Figure 12). The  13        CFS flow summaries and map outputs allow the visualization of directional proportional flows in terms  of value and tonnage, by commodity, mode, and combinations thereof. This information is utilized to  quantify the need, capacity, and sustainability of developing and maintaining a successful dedicated  truck lane system (Digre et al., 2011). In addition, knowledge regarding bi‐directional flows can inform  decisions  by  logistics  service  providers  regarding  dedicated  truck  fleets  for  certain  industries  (Panchalavarapu, 2010).     Figure 12: Map of USA freight flows (US Department of Transportation, 2007)   South Africa’s freight demand model provided the core database for a national corridor performance  measurement system that was developed to inform transport network efficiency and to improve the  performance of strategic corridors (Department of Public Enterprises, 2016; Havenga et al., 2015).  Furthermore, commodity flow matrices facilitate investigating economic relationships by providing a  measure of the extent to which industries in different regions are linked and creating an understanding  of how policies and investments in one region impact linked regions (Zhang et al. 2003; Schwarm et  al.,  2006;  Richard  Paling  Consulting,  2008).  It  also  informs  the  role  of  shared  regional  logistics  infrastructure  (such  as  road  corridors)  in  supporting  the  economy  of  surrounding  regions  and  communities and how the infrastructure links to outlying regions.   Regional commodity flow matrices result in a deep understanding of the economic and industrial base  of a region; a prerequisite for estimating future freight flows since the sectoral impact of changes in  economic conditions, and the concomitant impact on freight transport demand, can be modeled more  accurately (Harris and Anderson, 2011; Mesenbourg, 2011; Lawson et al., 2011). This can also facilitate  proposals regarding re‐localization, i.e. a move by businesses to return economic activities closer to  their local markets to reduce production risks and transport costs (North, 2010). In the longer term,  these  efforts  could  lead  to  more  sustainable  transport  demand.  Commodity‐level  input‐output  modeling and resulting freight flows also allow for validation of data against economic and production  data  from  other  sources  on  a  very  detailed  level,  improving  the  accuracy  of  the  freight  flows  and  enabling the refinement of other sources where applicable. Given the scale and relative permanency  of  large‐scale  infrastructure  investments  in  a  resource‐challenged  world,  the  benefit  of  improved  accuracy is evident (Havenga, 2007).  14        Through this process, infrastructure spending and policy initiatives can be better informed, industrial  clusters developed in the correct spatial context, and other bottlenecks and issues can be addressed  within the context of the total national freight‐flow landscape.  Macro Logistics Planning and Policy applications  Commodity‐level data enable an understanding of current modal shares, the sustainability of future  freight  flows  given  the  current  trajectories,  and  where  to  target  modal  shift  given  commodity  characteristics.   Zhang  et  al.  (2003)  reported  on  the  development  of  a  methodology,  based  on  the  CFS  data,  to  systematically estimate state‐wide truck travel demand using the state of Mississippi as a case study.  The  first  step  is  a  detailed  commodity  flow  data  analysis  including  modes  and  origin‐destinations,  which  facilitates  conversion  of  road  flows  into  truck  trips  by  using  average  density  of  freight  and  average  load  per  truck  to  estimate  the  composition  of  different  truck  types  carrying  different  commodity  groups.  One  of  the  objectives  is  to  identify  and  prioritize  intermodal  infrastructure  opportunities  given  that  highway  networks  are  experiencing  severe  congestion  ‐  with  concomitant  externality costs ‐ while other inland transportation modes are underutilized. Feasibility studies for the  development  of  intermodal  technologies  are  enhanced  through  the  availability  of  commodity‐level  data, since specific industries and freight owners can be targeted per route.   Similarly, the State of Alabama used the CFS to develop a state‐wide model that showed the possible  impact  of  new  relocated  industries  and  the  movement  of  their  goods  on  the  state’s  existing  transportation infrastructure. Understanding the total character of freight movements along a corridor  –  its  prevalent  commodities  and  potential  safety  and  operational  constraints  –  facilitates  the  identification of potential options for shifting commodities to alternate modes of transport to alleviate  congestion (Anderson and Harris, 2011).   In South Africa, the segmentation enabled by the country’s disaggregated macroscopic FDM informed  the development of a domestic intermodal strategy (Havenga et al., 2012) and allowed for confidential  input to the national rail policy to change the thrust of rail policy away from one that is focused only  on  institutional  reform  and  increasing  clarity  towards  one  that  encourages  development  and  investment (Smith, 2012). The externality cost extension to the transport cost component of South  Africa’s  logistics cost  model  is  providing  ongoing  input  to  national  and  international discussions on  logistics’ contribution to sustainability, as well as providing inputs to carbon taxation (Havenga, 2010  and 2015). Outputs from the South African freight demand model also played a pivotal role in directing  large‐scale infrastructure investments, notably the rail and port capital investment programs, with the  intent of creating capacity ahead of demand (Havenga, 2012; Transnet, 2015).  The inclusion of imports and exports in spatial disaggregation unlocks analysis of the advantages of  supply  chain  coordination  and  the  elimination  of  trade  barriers  for  cross‐border  and  international  trade. Reducing delays at South Africa’s two major inland border posts can reduce the costs related to  these delays by 55% due to reduced buffer stock required at the destination site, reduced costs of  carrying inventory, and reduced vehicle utilization losses (Havenga et al., 2013). Havenga et al. (2016)  showed that, for international trade, documentation costs and induced transport costs due to truck  and ship standing times are approximately equal to direct port charges. These costs are at least in part  avoidable and can be addressed through improved port efficiencies and collaboration between the  ports, industry, and the South African Revenue Services.  The  inclusion  of  rural  areas  in  spatial  disaggregation  allows  for  detailed  analysis  which  points  to  opportunities for a revival of rail branch lines in South Africa, which will reduce transport costs and  15        externality charges in rural areas and increase equitable access to the core transport network. The  research also expounds the single‐network characteristic of South Africa’s railroad, based on density  requirements, relative to the size of the network (Simpson and Havenga, 2010).  In  sum,  the  benefits  of  understanding  macro‐logistics  facilitates  decisions  and  discussions  beyond  transport and allow policy makers to focus on impacts of national logistics in a way that would not  otherwise be possible. As can be seen from the case studies in the United States and South Africa the  evidence can provide a basis for decisions with transformational impact. The challenge for emerging  economies is that the research and application of macro‐logistics are still in their infancy.   Mesoscopic Applications targeting Industries or Geographies  Commodity‐level freight‐flow analysis enables a more robust linking of freight activity with underlying  economic  activity,  such  as  the  increase  in  high‐value,  low‐weight  products  which  informs  modal,  service and transport technology requirements (Mesenbourg, 2011; Lawson et al., 2011).   Production  of  low‐value  bulk  commodities,  such  as  grain  or  coal,  generates  a  transport  demand  disproportionate to their value (Transportation Research Board, 1997). In New Zealand, the National  Freight Demand Study showed that almost 60% of the total freight transport demand consists of the  movement of relatively low value commodities such as liquid milk, aggregate, timber and wood chips.  For these goods, transport costs can represent a high proportion of the delivered costs. Minimizing the  transport costs is therefore an essential part of keeping the overall logistics costs low and, for items  which are converted into exports ensuring that these are competitive on world markets (Richard Paling  Consulting, 2008).  For most commodity groups, the relationship between the value of output (in monetary terms) and  transport volumes changes over time. These changes may be due to changes in the mix of commodities  being produced within a given commodity group or changes in the average real value per ton of major  products within the group (Transportation Research Board, 1997). In the United States, the Commodity  Flow Survey (CFS) has allowed policy makers and researchers to understand how the growth in demand  for  higher  value  and  time‐sensitive  commodities  has  affected  the  transportation  system  by  driving  growth  in  trucking  (Ludlow,  2011).  For  example,  from  1999  to  2009  the  percentage  of  electronic  commerce sales in the retail sector increased sevenfold from 0.6% of total retail sales in 1999 to 4.1%  in  2009.  In  manufacturing,  e‐commerce  shipments  increased  from  18%  of  total  manufacturing  shipments in 2000, to 39% in 2008 (Mesenbourg, 2011; Lawson et  al., 2011). The CFS is also being  applied to understand the impact of increasing globalization on furniture industry supply chains with  U.S.  furniture  imports  having  grown  108%  and  exports  increasing  41%  from  1999  to  2007.  The  commodity  forecasts  and  predicted  flows  will  enhance  understanding  of  the  underlying  global  and  domestic furniture supply chain requirements (Liu and Tolliver, 2011).  In South Africa, the commodity‐level segmentation within the national freight demand model enabled  the identification of palletizable fast moving consumer goods for the domestic intermodal business  case. More than half of South Africa’s potential intermodal freight moves on the country’s two most‐ dense freight corridors. Building three intermodal terminals to connect the three major industrial hubs  –  Gauteng,  Durban  and  Cape  Town  –  could  enable  modal  shift  to  rail,  increasing  rail  densities  and  thereby reducing logistics costs ‐ including externalities ‐ for the identified intermodal freight flows on  these two corridors by two‐thirds (Havenga et al., 2012).   An  understanding  of  the  transportation  of  hazardous  materials  allows  objective  evaluation  of  the  safety risks involved. Understanding the geographical flows of these commodities facilitates policy‐ 16        making, alleviates public safety concerns by providing data for conducting risk analyses and security  assessments, and identifies emergency response and preparedness requirements (Duych, 2011).  The relevance of spatial and sectoral flows in macroscopic freight demand analysis is clear. In the next  section,  an  overview  of  the  development  of  freight  demand  models  is  provided  to  inform  the  methodology to develop India’s FDM.  Background to Macroscopic Freight Demand Modeling  Transportation  demand  modeling  was  formalized  within  urban  passenger  transportation  planning  during the 1960s with the development of the sequential four‐step model. The four steps refer to trip  generation, trip distribution, mode choice and route assignment (De Jong et al., 2004).    Walter et al. (1998) expanded this approach and include freight modeling in their approach based on  the premise that passenger flow models rely on socioeconomic factors rather than profit maximization  which is often the case with freight which requires a mathematical optimizing algorithm. They highlight  the problems associated with the absence of intercity data and propose and develop an approach to  develop an investment analysis model that integrates regional input‐output models, spatial interaction  models,  cost‐benefit  analysis  and  geographic  information  systems.  Ortuzer  and  Willumsen  (2011)  admit that a large part of their seminal work is around passengers with a strong urban emphasis even  though freight movement, and especially road haulage, is an important source of congestion, noise  and  other  traffic  problems.  They  maintain  that  policy  options  are  limited,  but  that  freight  demand  modeling  can  play  an  important  role  in  developing  countries  where  exports  and  market  access  for  underdeveloped areas are important.  Specific  characteristics  of  the  freight  transport  industry  therefore  render  freight  transport  demand  modeling more challenging from a methodological point of view than passenger transport demand  modeling. These include (De Jong et al., 2004; Müller et al., 2012; Ivanova, 2014):   The heterogeneity of freight (from parcel deliveries with many stops to single bulk shipments of  hundreds of thousands of tonnes) and the heterogeneity of geographies;   The  diversity  of  stakeholders  (freight  owners,  customers,  freight  forwarders,  logistics  service  providers, government and communities) and components (technology, infrastructure, fixed‐ and  moving assets) within freight supply chains requiring coordination and integration. These lead to  complex relationships and, frequently, conflicting requirements.  This is compounded by the mega scale and extended lifespan of freight transportation infrastructure  such as railways and ports (Rodrigue, 2016). In addition, specific modeling requirements impact the  freight modeling process.  According to Müller et al., 2012, the requirements include:   Modeling and tracking the link between freight transport and final consumption (often proxied by  GDP growth);   Accurate conversion of trade values to trade volumes (the majority of economic data is published  in monetary terms);   The choice of vehicle type as impacted by cost sensitivities and freight requirements; and   Ability to link modal interaction, mainly rail, road and waterways, as well as the interaction with  passenger capacity requirements.  The  complexity  induced  by  these  characteristics  and  requirements  is  the  main  reason  why  the  development of freight transport modeling has been lagging the development of passenger transport  modeling.  The  basic  premise  is  however  straightforward:  The  spatial  patterns  of  production  and  consumption  generate  freight  transportation  flows  to  meet  the  needs  of  end  consumers  (Ivanova,  17        2014). This translates into the following four‐step approach for freight demand modeling (De Jong et  al., 2004):   • Production and attraction – Estimating the spatial distribution of economic activities, i.e. spatially‐ disaggregated supply (origin) and demand (destination) of commodities and shifts in this spatial  distribution over time as the economy responds to policies, macro‐ and microeconomic trends. The  output  dimension  is  origin  and  destination  tables  in  tonnes.  In  intermediate  stages  of  the  production and attraction models, the dimension could be monetary units (trade flows).  • Distribution – Modeling volumetric freight flows between origins and destinations (cells of the OD  matrix).  • Modal split – The allocation of the volumetric freight flows to modes (e.g. road, rail and IWT).   • Assignment – The modal flows are converted to vehicle‐units and assigned to networks (ideally,  incorporating both truck flows and passenger cars on road networks).1  There are essentially three methodologies available for developing freight supply and demand data: a  demand‐side approach, a supply‐side approach and a survey approach (Havenga and Pienaar, 2012b).   A demand‐side approach addresses the geographical disparity between supply and demand through  flow‐modeling techniques and modality assumptions. It is based on the macroeconomic input‐output  (I‐O) model of the economy which describes the interdependencies between industries in terms of  intermediate inputs, driven by the developments in final household demand. The country‐level multi‐ sectoral I‐O framework was developed by Leontief (1986) in the 1930s, based on the theory of Keynes  who  postulated  that  production  is  determined  by  consumption,  so‐called  market  equilibrium,  expanded to multiregional or spatial I‐O models by Chenery, Isard and Moses in the 1950s allowing for  the calculation of inter‐regional trade (Ivanova, 2014). It requires voluminous disaggregated economic  data  but  renders  a  deep  understanding  of  freight‐flow  patterns  and  resulting  demand  for  logistics  infrastructure.  The  demand‐side  approach  therefore  has  the  potential  to  provide  the  most  comprehensive  information  but  is  only  possible  if  adequate  data  and  funding  are  available  (Transportation Research Board, 1997).  A  supply‐side  approach  collects  data  regarding  actual  transportation  activity  on  each  mode  of  transportation and constructs a network view of the supply of freight transportation infrastructure.  Typically, road freight volumes, due to its fragmented nature, are modeled based on truck counts at  weighbridges  and  counting  stations,  while  actual  rail  and  port  data  are  mostly  available  through  agreements with incumbents. The supply‐side approach is the most cost‐effective option but does not  provide detailed O‐D data or commodity visibility.  A  survey  approach  entails  the  distribution  of  a  questionnaire  to  a  sample  of  freight  logistics  stakeholders and, through statistical analysis of the responses, the characteristics of the total freight  market are estimated. The strength of the survey approach is that it can elucidate industry dynamics  to  explain  freight  flow  trends  and  anomalies.  Questionnaire‐based  surveys  however  tend  to  underperform  due  to  sampling  biases  and  non‐  or  partial  responses  (Kockelman  et  al.,  2009),  and  present  reporting  challenges  due  to  confidentiality  requirements  (Zhang,  2003;  Richard  Paling  Consulting, 2008; Harris and Anderson, 2011). In addition, surveys are often once‐off endeavors with  limited repeatability due to time lapses and changes in scope, and fail to provide systemic logistics                                                                 1 Very few models conclude with converting tonnages flows to  vehicle‐units and assigning  this  to the transport  network.  Currently this falls outside the scope of the India FDM.  18        observations, impacting their macroeconomic effectiveness (Havenga and Pienaar, 2012b; Bergquist  et al., 2016).   There  are  numerous  national  and  international  freight  transportation  models  discussed  in  the  literature, for example the Italian national model, the REGARD model in Norway, the Walloon Region  freight model in Belgium, the SCENES European model system for passengers and freight, the Dutch  TEM‐II and SMILE models, as well as the Swedish SAMGODS model (De Jong et al., 2004; Müller et al.,  2012;  Ivanova,  2014).  The  lack  of  a  standardized  modeling  approach  is  attributable  to  limited  methodological and calibration details being made available publicly, the challenges involved in the  estimation of freight demand given that reliable data on freight volumes are scarce and fragmented,  and data availability is different for each geography modeled, as well as the variety of objectives driving  freight  demand  modeling  which  give  rise  to  models  that  are  context‐specific,  hampering  the  transferability of models (Mommens et al., 2017).   To improve the continuity and application of its country‐level FDM, the chosen approach for India’s  model is a demand‐side model due to the comprehensive nature and resulting application possibilities  of  demand‐side  modeling.  The  spatial  and  sectoral  disaggregation  is  enabled  through  utilization  of  hybrid input data i.e. actual and modeled data, to improve accuracy. The model outline is discussed  below.  Methodology for developing the India Freight Demand Model (FDM)  The  underlying  driver  of  the  India  FDM  is  sufficient  disaggregation  of  the  national  transportable  economy on a spatial and sectoral level, followed by flow generation via gravity modeling, to enable  detailed analysis on all the core components of the national freight system.  Data collection  The  depth  of  data  available  in  India  is  immense  yet  dispersed,  therefore  giving  rise  to  the  typical  onerous data cleaning and data integration challenges demanded by heterogeneous data sources. The  following data was received from various sources and agencies in India:  1. Economic  data  from  the  Prowess  Database  that  specified  intermediate  demand,  mining  and  agricultural production, and beneficiation of products at specific locations throughout India over  multiple years.  2. Handbook  of  horticultural  statistics  from  the  Ministry  of  Agricultural  Statistics,  and  mining  statistics from the Ministry of Mines.  3. Import and export data per commodity for all ports in India. This included import and export data  per port for major commodities. For some ports import and export data ‐ from ports such as the  Kolkata  Dock  System  (KDS)  –  were  more  detailed  on  a  commodity  level,  described  origin‐ destination  states  and  specified  whether  freight  was  containerized  or  not.  Having  access  to  hinterland ODs is not common, and this provided valuable input into modeling of some corridors.  4. Freight rail movements on commodity and OD level  5. Production volumes for agricultural and mining commodities per state or district  6. Industry reports for some key commodities      19        Supply and Demand per Commodity on a Geographical basis  Supply and demand on a geographical basis per commodity is determined as per equations 1 and 2  below.     (1)                (2)  Total supply equals total demand which corresponds to the market equilibrium condition (Ivanova,  2014). The modeling of total supply and demand addresses a concern raised by Lyk‐Jensen (2011) that  freight traffic forecasting typically does not adequately incorporate international trade flows.   An official spatially disaggregated I‐O table was not available for the Indian economy, thus final supply  and demand tables had to be constructed (the tables are therefore referred to as supply and demand  tables, not I‐O tables, as the upstream and downstream interdependencies are not automated). The  model is a hybrid, dependent on actual and modeled data, but differs from many other models in that  the main inputs are actual data, while the overall supply and demand balance is maintained, implying  modeling  of  unknown  data  points.  In  the  case  of  India,  the  latter  refers  mainly  to  final  regional  consumption data, as well as the regionalization of aggregate data. Actual data is hardcoded in the  supply  and  demand  tables,  which  is  much  more  reliable  and  useful  than  an  assumption‐based  disaggregation. For example, if new data on totals or regional supply and/or demand elements become  known, the supply and demand tables are updated and rebalanced (the same holds true for district‐ level data, import and export data). Discussions with key players were also conducted for gathering  spatially  disaggregated  actual  data  for  larger  commodities.  The  key  was  to  rebalance  both  the  aggregate and regional supply and demand tables when actual data replaced modeled data, resulting  in improved disaggregated supply and demand tables. The same process is followed for flows where  known flows (such as rail data) are hardcoded and the remainder modeled.   The  sectoral  disaggregation  is  informed  by  existing  classification  protocols.  Following  a  number  of  iterations in the 1970s and 1980s to standardize data collection and reporting, the Annual Survey of  Industries Commodity Classification scheme (ASICC) was developed in India in the late 1990s while  maintaining linkages with the Standard International Trade Classification (SITC) which is maintained by  the United Nations Statistics Division, and the Harmonized System (HS) which is maintained by the  World  Customs  Organization  (South  Asian  Association  for  Regional  Cooperation,  2006).  The  final  commodity group list for the India FDM maintains the link with the HS classification, informed by the  practicality of data availability. As shown in Table 2, the model contains data for 31 commodity groups  (to  identify  specific  supply  chains  and  to  understand  cost  drivers)  grouped  into  8  cargo  types  (to  identify logistic solution criteria and to identify required infrastructure, policy and operations).    20        Table 2: Cargo types and commodities in India’s freight demand model       To  apportion  national  supply  and  demand  to  the  districts  in  India  various  methods  were  required.  Districts are the smallest available geographical unit on which some data are published in India. Where  data was not available on a district level, secondary keys were used for apportionment. For example,  to apportion private consumption expenditure on motor vehicles, keys such as population, employee  and average income per district were used, while intermediate demand for coal is estimated from the  production of electricity (based on the known location of coal‐fired power stations). In certain cases,  such as for instance the production of maize, geographically disaggregated maize production data is  available, however, for some agricultural crops data are only available per province. They could be  disaggregated based on land area per district and number of employees in the agricultural sector per  district. The biggest data challenge in the India FDM source data was with geographical names as there  is no standard naming convention, resulting in manual processing of thousands of records to correlate  data between sources.   This hybrid approach is in line with the Norwegian freight model, which uses the Norwegian CFS as a  platform, supplemented with other available data sets and updated with more recent data as available  (Hovi et al., 2013). The hybrid approach also echoes the aim of the German freight model which is to  enable national freight traffic modeling for all surface transport modes with best utilization of national  statistics, vehicle owner surveys and national I‐O tables (Müller et al., 2012). The Belgian disaggregated  freight model utilizes input data constructed from the annual national transport survey, a number of  national statistics bodies and trade gateways like ports and border crossings (Mommens et al., 2017).  While none of these models utilizes spatially disaggregated I‐O models to determine freight flows, they  acknowledge  the  importance  of  strengthening  freight  demand  analysis  to  the  extent  possible  with  actual  data,  as  disaggregated  freight  demand  modeling  produces  sufficient  uncertainty  of  its  own  accord.  Once the final supply and demand tables per commodity and district are created, freight flows are  modeled to match demand with supply using a gravity‐modeling technique.   Gravity Model  The estimation of flows per commodity is based on a gravity modeling approach using the volumetric  spatially disaggregated supply and demand tables.   21        The input data for the flow modeling is created by subtracting the origin and destination data of known  flows (rail freight for all of India, and other known freight flows for which an inland origin or destination  is known) from the supply (origin) and demand (destination) values, the balance of supply and demand  data  are  modeled  as  road  flows  via  a  gravity  model.  Once  the  road  flows  per  commodity  for  road  transport has been established, the known flows per commodity are added back to provide total flows  that aggregated to the original total supply and demand tonnage, enabling modal analysis.  The most commonly used method applied in the distribution step is the gravity model (Ivanova, 2014;  Arbués  and  Baños,  2016).  Müller  et  al.  (2012)  confirmed  that  complex  national  and  international  freight transportation models that offer a holistic overview of transportation demand typically employ  some type of gravity model to explain the trip distribution step. Inspired by Newton’s law of universal  gravitation, the gravity model is based on the notion that bilateral trade flows are directly proportional  to the volumes of supply and demand of the regions under consideration and inversely proportional  to a measure of transport resistance. The function describing the attraction value between origins and  destinations  within  a  certain  distance  is  called  a  distance  decay  function  (Smith,  1970).  The  decay  parameter determines the slope of the decay function. Raza and Aggarwal (1986: 114) highlighted the  relationship between distance and freight flows in one of the first comprehensive freight‐flow analyses  for India. Figure 13 shows statistically significant inverse correlation between rail flows and distance,  while the coefficient of determination (which indicates the proportion of explained variance) for all  commodities  except  industrial  products  are  above  50%,  indicating  that  variations  in  the  volume  of  inter‐regional freight flows are mainly due to the friction of distance.      Figure 13: Interdependence of rail freight flows and distance (Raza and Aggarwal, 1986: 114)  Figure 13 also highlights that distance decay rates vary from one commodity to another based on its  nature and utility. Low value, bulk commodities generating a transport demand disproportionate to  their  value  tend  to  have  a  sharp  rate  of  decay,  while  for  higher‐value  commodities  the  impact  of  distance  is  smaller,  suggesting  low  decay  parameters  (UK  Department  for  Transport,  2002).  These  commodity  characteristics  translate  into  two  distance  decay  functions  applied  in  gravity  modeling,  namely (de Jong and Van der Vaart, 2010):   An exponential function which represents the quickly declining distance decay, i.e. with very little  or no long‐distance flows (mostly used for bulk commodities or homogeneous goods); and  22         A power function which represents the more gradually declining distance decay with high flows  over short distances, but considerable longer distance flows (mostly used for manufactured and  end‐use agriculture commodities, i.e. heterogeneous agglomerations).     Exhibit 1:  Selecting an appropriate decay function – the example of motor vehicles in South Africa  Figure a) below illustrates the supply of vehicles in South Africa. Vehicles are imported or assembled  by a small number of facilities near the ports on the east coast and further north in Gauteng, the  industrial center of the country – these facilities are manufacturer‐specific. Demand occurs in the  areas where high concentrations of middle‐ and upper‐class consumers reside (Figure b). Selecting  an exponential decay function will result in supply meeting the closest demand. However, as the  choice of vehicle brand and model is important to the consumer, a power decay function is selected  to ensure that the resulting flows mimic the reality of vehicle deliveries in South Africa (i.e. that all  motor vehicle brands are supplied to all demand areas in South Africa) (Figure c)          Travel time or travel distance or a more complex generalized transportation cost function combining  actual costs and the opportunity costs of travel time  are often used  as measures of transportation  resistance (Bates, 2008). In developing economies, data sources are frequently disparate and covert,  there is limited data on freight flows, and therefore limited data on transportation and logistics costs.  In  these  cases,  it  is  not  possible  to  utilize  transportation  costs  as  a  resistance  factor  to  determine  disaggregated freight flows, as freight flows are a key input into developing disaggregated cost models.  Distance is therefore the most commonly available measure of resistance, as distance is an objective  readily available variable. Road cost components, such as diesel consumption and truck wear‐and‐tear,  also typically have a linear relationship with distance, rendering distance an appropriate transportation  resistance factor (Martinez‐Zarzoso and Nowak‐Lehmann, 2007; Giuliano et al., 2013).  The above parameters are operationalized in a gravity model as per Equations (3), (4) and (5) (de Jong  and Van der Vaart, 2010).    Tij = Ai.Bj.Oi.Djƒ(Cij,ß)                (3)  Ai = 1/(Ʃj.Bj.Dj.ƒ(Cij,ß))                (4)  Bj = 1/(Ʃi.Ai.Oi.ƒ(Cij,ß))                (5)    Where:  23        Tij = the estimated volume of freight flows between origin i and destination j   Ai = the balancing factor for origin i that ensures compliance to Oi  Bj = the balancing factor for destination j that ensures compliance to Dj  Oi = the constraint value for origin i (i.e. total supply)  Dj = the constraint value for destination j (i.e. total demand)  ƒ is the decay function where:  ƒ(Cij,ß) = exp(‐ß.Cij) in case of an exponential function  ƒ(Cij,ß) = Cij‐ß in case of a power function  where:  Cij = the distance between origin i and destination j (the resistance measure)  ß = the decay parameter    The availability of both supply and demand data enables the use of a doubly‐constrained gravity model  (de Jong and Van der Vaart, 2010) where total flows from a district (the origin) equal the total supply  from that district, while flows to a district (the destination) equal the total demand at that district. This  ensures  adherence  to  the  market  equilibrium  condition  where  total  supply  equals  total  demand  (Ivanova, 2014).  Equations (4) and (5) above hold for a doubly‐constrained gravity model if the constraint equations (6)  and (7) below are satisfied through an iterative procedure:    ∑                   (6)  ∑                   (7)    For  the  India  FDM,  the  road  distance  matrix  was  used  to  determine  the  flow  data  for  the  non‐rail  component  of  freight.  A  detailed  national  road  network  was  constructed.  This  allowed  road  travel  times to be estimated between the various origins and destinations, penalized for the type of road. A  lower  resistance  was  given  to  national  roads,  so  freight  collates  towards  these  highways,  the  logic  being assumed improved travel time on highways. This refers to Cij in Equations 3 to 5, which typically  refers to distance, but can be adjusted based on estimated travel time or costs. For the India FDM, it  is adjusted by ranking roads through reducing the travel distance for highways and increasing the travel  distance for rural roads.  In a doubly‐constrained spatial interaction model where both the origins and destinations are known  but  the  derived  freight  flows  over  the  transport  network  are  unknown,  the  problem  is  essentially  confined to the estimation of a suitable decay parameter. In terms of actual flows, only rail freight‐ flow information is available (which in most instances accounted for only a small market share); the  distance decay parameter could therefore not be derived (for all commodities) from actual data. Decay  parameters utilized in other gravity models are also typically not published, these could therefore not  be used as a starting point, as commodities tend to exhibit similar distribution characteristics. Decay  parameters  for  the  South  African  FDM  were  however  available.  At  the  outset  of  the  South  African  gravity‐modeling  exercise,  distance‐decay  parameters  were  developed  informed  by  the  decay  parameter principles discussed above as well as known flows such as rail flows and large industry flows.  24        The ‘best‐fitting’ distance decay parameters were subsequently selected. These decay factors have  been  fine‐tuned  over  a  period  of  10  years.  Annual  application  and  interaction  with  industry  have  proven the accuracy of these decay factors to model commodity‐flow behavior. These decay factors  were utilized as a starting point, informed by known rail and port flows in India, and fine‐tuned through  iterative application of the gravity model. However, the freight flow behavior of some commodities in  South Africa is completely different to in India, such as sugar cane, which is transported very short  distances in South Africa to one region, but long distances across the country in India. The best‐fitting  decay  factors  were  used  based  upon  multiple  tests  of  various  decay  factors  to  determine  the  best  overall fit in line with partially known data and inputs from local stakeholders.  The  UK  Department  for  Transport  (2002)  also  stated  that,  lacking  freight‐flow  data  from  which  to  estimate the parameters, developers iteratively adjust the coefficients to match observed counts and  vehicle miles of travel estimates by truck type and if not available, using analyst judgement. A distance‐ decay parameter is developed for each commodity group individually to account for the varying nature  and utility of the commodity, as discussed above.  The gravity modeling is done using software called FlowMap® which was developed in 1990 at Utrecht  University.  The  cost‐effective  and  user‐friendly  software  was  initially  targeted  towards  use  in  developing countries’ spatial planning and has been applied successfully in South Africa for various  spatial planning purposes since 2000, when the Professional Edition was released. FlowMap® expands  typical GIS functionality to allow for the management and analysis of data that depict spatial relations  such as distances, flows, travel times and travel costs (Utrecht University, 2013).   The convergence criterion must also be set in FlowMap®. This determines how well the number of  trips that to be estimated from the origins and to the destinations has to equal the set variables for  the origin and destination constraints respectively. The convergence criterion also determines how  well the MTL that is to be estimated has to equal the distance as was set above (de Jong and Van der  Vaart,  2010).  This  is  the  required  accuracy  of  fit  between  the  modeled  data  results  and  the  input  parameters.  Typologies  Once  freight  flows  have  been  modeled,  they  are  aggregated  to  facilitate  analysis  and  recommendations. A succinct view of national freight flows can be obtained through aggregation into  two  key  freight‐flow  typologies  for  India,  each  with  unique  transportation  characteristics.  Firstly,  corridor  flows  occur  over  long  distances  between  major  cities.  Due  to  the  high  freight  density  on  corridors,  these  flows  provide  ideal  opportunities  for  economies  of  scale  and  consolidation.  Rail  transportation is generally the most efficient and suited mode for this type of flow, although countries  with navigable river systems (such as some countries in Europe) have had major successes in returning  high‐volume freight to inland waterways (Inland Navigation Europe, 2016). Secondly, there are those  flows that are neither urban nor corridor flows and are labeled ‘other’. Typified by broad distributions  of origins and destinations outside the cities, medium to long distances and low freight densities, flows  of this nature are the most difficult to optimize and can be suited to either road or rail (these flows are  mainly in rural areas). 2                                                                 2 A third typology, urban freight flows (freight traveling within major cities), typically travel short distances, and are more  affected by congestion and therefore better suited to smaller road vehicles. Due to the nature of demand‐side modeling, the  latter is not modeled, as urban freight mostly refers to the ”last leg” of transport, in effect a double‐count of traffic that has  already been measured as a supply‐and‐demand flow, and includes collections, deliveries, distributions and redistributions.  25        To define the corridors used during the aggregation of OD‐level flows, a graphical depiction of the total  road  network  was  superimposed  with  a  simple map  of the  highways,  and roads classified  as being  either highways or regional roads. For the corridor aggregation, the major cities and the catchment  areas surrounding the cities were identified as the core catchment due to the high densities involved,  while outlying areas were identified as the wider catchment due to lower densities: flows from a core  to a core were defined as corridor Class 1 and are flows from a single origin to a single destination,  flows from a core to a wider catchment areas are defined as corridor Class 2, and flows from wider  catchment areas to wider catchment areas are defined as corridor Class 3. The difference between  Class 3 and the ‘other’ typology is that Class 3 flows still flow along the corridor and can therefore be  easily consolidated with other corridor flows.  Modeling Transport Costs  With a complete database of freight flows, transport costs are calculated in a similarly disaggregated  fashion. Actual rail and waterway tariff data were received from the respective operators. Road tariffs  (costs) were calculated as per equation (8).    p s L ∑n i 1 ∑j 1 ∑k 1 xyijk d c l q e f m z ijk tk     (8)    L = road line haul cost  d = depreciation rate per tonne‐km  n = number of commodity groups  c = cost of capital per tonne‐km  i = commodity grouping  l = license fee and road tax per tonne‐km  p = number of typologies  q = insurance per tonne‐km  j = typology  e = driver fees per tonne‐km  s = number of routes  f = fuel cost per tonne‐km  k = route  m = maintenance and repair costs per tonne‐km  x = tonnes transported  z = tire wear cost per tonne‐km  y = distance in kilometers  t = toll fees per tonne‐km    This  equation  involves the  summation of  all the  different cost  elements of road transport  within  a  typology on a specific route. The different cost elements of road transport are determined by vehicle  type; this, in turn, is determined by the commodity type, typology and route of travel. The commodity’s  ‘preferred’ vehicle type will change with changes in each of these variables. Once the vehicle type and  volume  are  known,  the  cost  elements  can  be  assigned  according  to  equation  (8),  above.  The  core  drivers of transport costs, i.e. weight in tonnes (x) and distance traveled (y), describe the base of the  formula.                                                                        It  is  however  important  for  logistics  infrastructure  and  efficiency  planning  and  will  be  modeled  based  on  freight  flows  developed from truck counts in subsequent phases of the project.  26        The cost elements are primarily influenced by:   Asset type: Vehicle type, condition and fuel‐efficiency.   Utilization: Load factor, workdays per year, kilometers per year, driver hours and other labor  regulation   Nature of trip: Long‐haul or short haul, road condition, altitude and terrain.   Financing terms: Interest rate, depreciation parameters.  Data regarding the cost elements and their drivers were sourced from multiple industry reports and  workshops with organized trucking bodies in Delhi and Kolkata.   Adding  a  transport  cost  layer  to  the  India  FDM  enables  robust  cost‐benefit  modeling  of  various  scenarios investigated to improve the performance of the Eastern Corridor. (This could be expanded  to total logistics costs in future revisions of the model.) Final Model Parameters  The resulting parameters of the India FDM are:   Freight flows between 672 geographical areas: 637 districts within India, 30 of India’s ports  and 5 neighboring countries (Bangladesh, Bhutan, Myanmar, Nepal and Pakistan);   For 31 commodity groups grouped into 8 cargo types    On the three inland modes (road, rail and IWT), as well as crude oil in pipelines;   Aggregated per typology namely corridor and rural freight;   Identifying mode suitability for rail‐friendly freight and waterway‐friendly freight; and   Adding actual railway and waterway transport costs and estimating costs for nine road cost  drivers to enable cost‐benefit analysis.  The result of this process is a database of about 4 million unique freight flows, to which transport costs  of known flows are added and estimated for modeled flows. Each unique flow specifies how many  tonnes of a specific commodity were transported between a specific origin‐destination district pair  during  a  year  and  on  which  mode  (road/rail).  Each  record  further  differentiates  whether  this  was  domestic, import or export freight and calculates the tonne‐km associated with that freight flow.  The  modeling  framework  and  outputs  of  the  India  FDM  addresses  the  unique  characteristics  and  requirements of freight demand modeling, discussed in the literature survey as follows:   The heterogeneity of freight transport is addressed through commodity and spatial disaggregation  and allows for policy‐relevant conclusions for specific industries and geographical areas;    Mapping the national freight flow landscape while enabling mesoscopic applications (due to the  level  of  disaggregation),  aids  prioritization  towards  collaborative  long‐term  goals,  aiding  the  diversity of stakeholders to align conflicting requirements;   The  linkages  between  freight  transport,  the  broader  economy  and  final  consumption    studied  through the development of disaggregated supply and demand tables;   The  challenges  with  the  conversion  of  trade  data  in  monetary  terms  to  trade  volumes    largely  circumvented through developing the bottom‐up supply and demand tables in volume terms from  all available sources;   The choice of vehicle type is included in the transport cost model to account for cost sensitivities  and the requirements of specific commodity groups;    The modal interaction between rail, road and waterways is a core component of the model;    The regionalization of supply and demand is facilitated through the development of disaggregated  supply and demand tables commencing from the most granular spatial disaggregation at which  27        national data is available, namely districts. The bottom‐up data gathering process facilitates the  correlation of the disaggregated data with available aggregates.  Model Validation  • Given the lack of an established I‐O model in India, available data, desktop research and interviews  with industry experts and logistics service providers were utilized to construct and refine supply  and demand tables.   • Truck  counts  are  a  relatively  cost‐effective  tool  to  estimate  aggregate  freight  flows  and  are  therefore often used as a validation method for verification of modelled flows (Zhang et al., 2003;  Richard Paling Consulting, 2008). In South Africa, for example, a robust national freight flow model  (NFFM) was developed that translates the truck counts by the South African National Roads Agency  into  tonnages  (Havenga  and  Pienaar,  2012a),  and  the  NFFM  and  South  Africa’s  spatial  freight  demand model are used for cross‐validation purposes. Truck flow data for India was used on a case‐ by‐case basis, such as comparing traffic around Varanasi on the Delhi‐Kolkata corridor with the FDM  results, and these comparisons were favorable. A next step would be the translation of total truck  count data into freight flows for cross‐validation purposes.   • Following  project  approval  of  the  India  FDM  based  on  initial  estimates  of  freight  logistics  cost  reduction  opportunities on the Eastern Corridor, twelve months’  subsequent research  and  fine‐ tuning of the model shows remarkable alignment with initial estimates on an aggregate level. This  is in line with experiences for example in Norway where, following numerous model refinements,  the overall macro distribution in the new model version was quite similar to that obtained in the  former  version  (Hovi,  et  al.,  2013).  However,  the  refined  disaggregated  models  enable  a  better  description  and  fit  to  mesoscopic  applications,  therefore  improving  validity  and  applicability  to  industry, regional or typology‐level transport challenges, as well as enabling targeted infrastructure  investments. This confirms the usefulness of two different levels of freight transport modeling to  increase the accuracy of the forecasts and the range of policy applications of the models:  o A  fast  (low‐resolution)  policy  analysis  model  which  includes  a  wide  range  of  factors  but  limited detail, to aid with initial screening and comparison of policy alternatives (‘first order  approximations’); and   o A  detailed  (high‐resolution)  forecasting  model  which  analyzes  limited  factors  in  a  lot  of  depth for estimates at a mesoscopic level (e.g. industry, region, typology or network) and  to provide inputs for project evaluation.  The  reasoning  behind  this  is  to  address  the  diverse  information  needs  of  the  numerous  stakeholders, to minimize cost by using the policy‐analysis model for prioritizing options, and to  improve accuracy by using the detailed model when long‐term, high‐cost decisions are required (De  Jong, Gunn, & Walker, 2004). These principles can be utilized going forward.  Research Constraints   A national I‐O table for India has been developed as part of the World I‐O database (funded by the  European Commission).3 In the absence of average $/ton values this table cannot be converted to  tonnage terms. The project team is endeavoring to develop such values for the I‐O table to serve  as  a  macroscopic  validation  since  the  World  I‐O  database  is  not  regionally  disaggregated.                                                                 3 Refer http://www.wiod.org/new_site/database/niots.htm.  28        Conversion of I‐O outputs to tonnes using $/tonne ratios is a key source of vulnerability in spatial  I‐O modeling. These ratios can be developed from export data but is highly unlikely to be correct  for domestic movements (UK Department for Transport (2002)).    Disaggregation into 672 geographical areas implies onerous data requirements, the viability and  necessity of such detailed disaggregation will become more distinct as the model matures.   The interaction with passenger capacity requirements is important from infrastructure and spatial  planning points of view, and methods to include this need to be considered.    Logistics behavioral modeling – making the trade‐offs between transport and inventory holding  explicit by including warehouse locations in OD tables as an interim demand point is an important  addition to spatial flow patterns, impacts the costs of freight movements and infrastructure usage,  and aids the understanding of the impact of freight policies. The Dutch SMILE model was the first  aggregate  freight  model  to  account  for  the  routing  of  flows  through  distribution  centers,  and  therefore also consolidation possibilities (Tavasszy, 2006). The aggregate‐disaggregate‐aggregate  (ADA) modeling approach in Scandinavia also made joint logistic and transport choices within the  constraint of total logistics cost (Comi, Donnelly, & Russo, 2014). This type of extension needs to  be considered in future.   Results and Discussion  India’s Total Freight‐flow Market Space  The  Indian  economy  generates  4.6  billion  tonnes  of  freight  shipments  ‐  21.9%  agricultural,  38.7%  mining  and  39.4%  manufacturing  related  commodities  ‐  resulting  in  a  transport  task  of  3.1  trillion  tonne‐km at a cost of US$130.0 billion. When expressing tonne‐km requirements in terms of GDP (i.e.  how much is contributed to the GDP by moving a tonne of freight one kilometer), India emerges as  among  the  least  productive  of  41  countries  for  which  this  measure  could  be  calculated,  with  a  conversion ratio of around one US$/tonne‐km, compared to the top two (Norway and Switzerland)  delivering above US$20/tonne‐km and the top 12 countries all above US$10/tonne‐km (Havenga et  al.,  2012;  tonne‐km  for  India  obtained  from  the  India  FDM  described  in  this  paper).  Transport  is  therefore a strategic resource requiring national attention.   The supply and demand on a district level that give rise to this transport task is illustrated in Figure 14  for all of South Africa. The same process was followed for India, which highlighted a high supply and  demand density on the central east and west coasts, but pockets of density throughout the country,  providing a challenge to cost‐effective transport solutions.    Figure 14: Total supply and demand in South Africa for all commodities (tonnes 2015)  29          India’s national freight flows resulting from the supply and demand interaction highlight the dense,  quadrilateral concentration of freight flows, with the highest density evident on the Eastern Corridor  (discussed in more detail in subsequent sections). Dense corridors and long transport distances are  ideal markets for intermodal freight transport solutions (Yevdokimov, 2000; Slack, 2016).   350 Tonnage on the six major corridors  300 Million tonnes  250  200  150  100  50  ‐ Kolkata ‐ New Delhi Mumbai ‐ New Delhi Mumbai ‐ Southern Kolkata ‐ Mumbai New Delhi ‐ Southern Kolkata ‐ Southern   Figure 15: Tonnage on India’s six major corridors (2015)  The research approach allows for this level of disaggregation for all 31 aggregate commodity groupings  identified in this study. As an example, Figure 16provides supply and demand detail for citrus in South  Africa.      Figure 16: Total supply and demand for Citrus in South Africa (tonnage 2015)    The freight flows for Citrus relating to Figure 16 are depicted in Figure 17.  30          Figure 17: Total freight flows of Citrus in South Africa (tonnage 2015)  Segmentation  With  reference to modal  segmentation,  70% of  India’s transport  task  in tonne‐km  is on  roads.  Rail  delivers almost a third of the transport task in tonne‐km, equating to a quarter of freight shipments,  while earning only a sixth of the transport cost in the economy. The average transport distance (ATD)  on road is almost 500 km, which is higher than the 300 km from which intermodal traffic is regarded  as  feasible  (Kallas,  2011;  Sanchez‐Triana  et  al,  2013).  There  therefore  seems  to  be  a  sizeable  opportunity for modal shift.   Corridor  flows  generate  a  disproportionately  high  amount  of  transport  activity  due  to  the  long  distances traveled. Just over a quarter of the freight tonnes transported utilizes India’s major freight  corridors,  but  56%  of  the  transport  task  in  tonne‐km  are  on  corridors  (refer  Table  2).  Addressing  congestion  and  costs  challenges  on  these  major  freight  corridors  is  therefore  a  primary  priority  identified  by  this  research.  Rail  is  better  suited  to  dense  long‐haul  freight  flows  as  it  is  more  cost  efficient,  produces  less  emissions  and  congestion  and  reduces  the  rate  of  wear  on  highways  significantly.  Table 2: Freight flows in India – typological segmentation (excluding urban and waterways)  Mode  Tonnes  Tonne‐km  Average  distance  Millions  %  Billions  %  Corridors  1 207  26%  1 712  56%  1 419  Other freight flows  3 440  74%  1 366  44%  397  Total  4 647    3 078    662     Corridor flows are dense, long‐distance flows between major cities and provide ideal opportunities for  economies of scale and consolidation utilizing rail and IWT. The ‘other’ typology is typified by broad  distributions of origins and destinations outside of the cities, medium to long distances and low freight  densities. Flows of this nature are the most difficult to optimize and can be suited to either road or rail  (these flows are mainly in rural areas).  31          Three primary factors favor road as a mode‐choice compared to rail, namely efficiency, infrastructure  and lack of integration. Operational efficiency and a lack of high‐performing infrastructure reduce the  operational capacity of the rail line, making it difficult to compete with roads. Integration poses a more  complex problem. Although rail is cheaper per tonne‐km (refer Figure 18), the total supply chain cost  may  be  higher  when  using  rail  if  the  user  has  to  account  for  longer  lead  times  and  (current)  unreliability. Rail is seldom the only mode of transport from origin to destination (the exception being  pit‐to‐port operations). Therefore, for rail transport to be incorporated into an end‐to‐end transport  solution  requires  the  capability  to  switch  freight  at  efficient  intermodal  terminals  to  a  reliable  rail  service (both of which currently do not exist) to mitigate the additional handling costs and longer lead  times.   0.060  0.050 Rate per tonkm ($US)  0.040  0.030  0.020  0.010  ‐ Road Rail Waterway   Figure 18: Rate comparisons for inland modes (Indian national average rates per mode for 2015)    Fuel is the major cost driver of road transport, contributing 51% of the overall road transport costs  (Figure  19).  The  aging  and  under‐maintained  vehicle  fleet  is  highly  fuel‐inefficient,  a  situation  exacerbated  by  poor  road  conditions  and  severe  congestion.  Poor  road  conditions  also  wear  tires  quicker, adversely influencing this second largest road cost element. The fact that maintenance and  repair and insurance are relatively low echoes the assessment of Kumar (2014) that the fragmented  and informal nature of the trucking industry results in many operators who “drive under the radar”  with unroadworthy, uninsured vehicles that are most likely also overloaded and unlicensed causing  further  damage  to  infrastructure.  Apart  from  normalizing  the  road‐rail  modal  split,  improved  road  transport efficiency is high on the agenda.    32         70,000  60,000  50,000 Million US$  40,000  30,000  20,000  10,000  ‐   Figure 19: Road freight transport’s cost drivers in India  The Eastern Corridor  The Eastern Corridor was identified as a key focus area of the study, representing 19% of total corridor  tonne‐km in India, and 24% of total tonnes transported. In the context of the national freight flow  picture, this represents 6% of tonnage, 10% of transport activity and 8% of transport costs.   Similar to the modal split in the rest of India, most this freight is on roads (refer Table 3). In contrast to  aggregated national freight flows, the rail market share of tonnes transported and the transport task  (tonne‐km) is almost equal, indicating long road transport distances and a relatively undeveloped rail  sector, also illustrated by a relatively low‐cost market share, i.e. mainly low‐value commodities are  transported on rail.    Table 3: Road and rail freight on the Eastern Corridor  Tonnes  Tonne‐kms  Transport cost  Average  Mode  Millions  %  Billions  %  distance  US$ billion  %  Road  206.6  71% 224.3  70% 1,086  9.1 79% Rail  83.6  29% 97.6  30% 1,167  2.5 21% Total  290.2  321.8  1,108  11.6   Almost none of the freight identified on the Eastern Corridor is ExIm traffic (refer Table 5:). It is, in its  current form, mostly a domestic corridor, mainly since a large portion of ExIm freight that should use  the Kolkata port system rather uses remote ports towards the West due to efficiency and capacity  challenges.  Table 5: ExIm and domestic split of freight for the Eastern Corridor  33        Flow types  Tonnes  Tonne‐kms  Average  Transport cost  distance  Millions  %  Billions  %  US$ billion  %  Export  2.5  0.9%  3.8  1.2%  1,518  0.15  1.3%  Import  6.2  2.1%  8.5  2.6%  1,358  0.34  2.9%  Domestic  281.5  97.0%  309.6  96.2%  1,099  11.11  95.8%  Total  290.2    321.8    1,108  11.60      The Kolkata port system does not operate as a hinterland port for the states along the corridor. The  port is mainly a gateway port for West Bengal, with 66% of imports destined for West Bengal and 69%  of  exports  originating  in  West  Bengal.  Capacity  enhancements  and  improved  connectivity  should  however provide a cheaper alternative for other states along the corridor.    Importing state using Kolkata Port Exporting state using Kolkata Port Uttar  Karnataka Pradesh Tamil  Other states 2% Tamil Nadu 2% Nadu 8% 2% Gujarat 2% 2% Gujarat Maharashtra Other states 3% 2% 10% Haryana Jharkhand 3% 3% Punjab Bihar 3% 4% Jharkhand Uttar  4% Pradesh West Bengal Odisha West Bengal 11% 66% 4% 69%   Figure 20: Imports and exports at the port of Kolkata, by state utilization    This is confirmed by the ATD of imports and exports through the Port of Kolkata which are on the lower  end when compared to the other commercial ports (refer Figure 21).     34        Port Karaikal Port Dhamra Port Paradip Port Haldia Port Mormugao Port Kolkata Port Krishnapatnam Port Visakhapatnam Port Kakinada Bay Port Gangavaram Port Ennore Port Mumbai Port Hazira Port JNPT Port Dahej Port Mangalore Port Chennai Port Kandla Port Mundra Port Cochin Port V.O.Chidambaranar Port Pipavav  ‐  200  400  600  800  1,000  1,200  1,400  1,600 Export Import   Figure 21: ATD of Kolkata port compared to India’s other major ports    Table 4 compares the ATD of imports and exports for the seven states surrounding the Eastern Corridor  compared to the average distance of that state to the Port of Kolkata. From the table, it is clear that  from a distance point of view, most imports to and exports from the seven states should come through  the Port of Kolkata. Furthermore, a large proportion of domestic freight between the states should  also ideally make use of the Eastern Corridor as the most direct and efficient route.         35        Table 4: ATD of imports and exports to the seven states surrounding the Eastern Corridor, compared to the  distance to the Port of Kolkata.  State  Current imports ATD  Current exports ATD  Average distance to Port  of Kolkata  Bihar  1,268  1,520  1195  Haryana  1,405  1,499  1240  Jharkhand  680  1,041  948  NCT of Delhi  1,553  1,483  1464  Punjab  1,308  1,647  1750  Uttar Pradesh  1,493  1,452  1224  West Bengal  855  724  462  Disaggregating flows on the Eastern Corridor  The Eastern Corridor transports 15.3 million tonnes of Class 1 freight, 134.5 million tonnes of Class 2  freight and 140.4 million tonnes of freight between a wide catchment area and a wide catchment area.   Further disaggregating the corridor flows, one can consider the patterns of different cargo types on  the Eastern Corridor as illustrated in Figure 22. When considering modal shift mining, dry bulk and  heavy break bulk offer the greatest opportunities. These are dense flows along the corridor, offering  economies  of  scale.  The  commodities  themselves  are  also  lower  value,  less  time‐sensitive  commodities,  making  rail  ideal.  If  the  Port  of  Kolkata  were  to  capture  a  greater  portion  of  the  hinterland  imports  and  exports,  an  increase  in  palletizable  and  refrigerated  flows  could  also  be  expected. Offering a competitive general freight rail service for this market segment would be a more  ambitious goal that, if achieved, could further reduce logistics costs and congestion on the Eastern  Corridor.    Figure 22: Freight flows according to cargo types on the Eastern Corridor  36        Applications of the FDM ‐ Potential for modal shift on the Eastern Corridor  The current transport cost for the Eastern Corridor  is  US$11.6 billion (refer Table  5:). Initial results  show that this can be reduced by US$1.6 billion if rail‐friendly freight along the corridor is returned to  rail, according to the current design, i.e. freight with origin‐destination pairs along the corridor (refer  Table  7:).  Many  of  the  freight  flows  currently  using  roads  on  the  corridor  are  better  suited  to  rail  transportation (refer Figure 22). These flows are typically high‐density, long‐haul flows of less time‐ sensitive commodities that originate or are destined to locations close to the rail line. Specific reasons  why these  flows  are not  currently  on  rail relate  to  issues of efficiency  and capacity  on  the Eastern  Corridor rail line. Attracting these flows would require the rail line to commit and invest in the upgrade  of its services and the design of a targeted commercial strategy. It has however become clear that a  dedicated corridor focus can solve corridor capacity problems, but does not  per se address problems  with port limitations, connectivity or integrated logistics planning.  The  Eastern  Corridor  has  the  potential  to  play  a  far  more  prominent  role  in  unlocking  logistics  efficiencies and trade potential in the landlocked states north of West Bengal. It can also become a  robust and prolific hinterland corridor for the two terminals of the Port of Kolkata to enable port‐led  development  in  the  surrounding  states.  A  key  element  of  the  proposal  is  to  redesign  the  Eastern  Corridor where it terminates in Kolkata by routing it via a logistics hub. Feasibility studies are required  to determine the optimal location of a logistics hub. The logistics hub will require a high‐volume, high‐ speed connection to the rail line at Dankuni, a high‐volume, accessible truck terminal, and efficient  intermodal  transfer  facilities.  Capacity  for  other  supply  chain  services  such  as  storage,  customs  clearance and value‐added services would also be beneficial but is not required right from the start.  The logistics hub also needs to be connected to KDS directly, circumventing the city‐center of Kolkata  completely. A rail or inland waterways shuttle is suggested as a high‐speed, high‐volume solution. An  accessible, high‐speed connection from the logistics hub to HDC will also be necessary, but this may  very well remain a road solution. If these conditions are met, a further US$2.1 billion of costs can be  saved (these savings are detailed in Table 7:). Modal shift on the Eastern Corridor will therefore only  contribute  44%  of  the  total  potential  of  $3.7  billion  saving  that  can  be  achieved  by  an  integrated  corridor design.                            37        Table 7: Eastern Corridor savings potential in US$ million – mainly related to improved utilization of rail and  improved port system  Strategic  Intervention  Description  Dedicated  Logistics hub and  objective  freight  dedicated link  corridor    (US$  (US$  %  millions)  millions)  Rail corridor  Modal shift within  Rail‐friendly freight on road shifts to  solution  corridor  rail (origin and destination are   1,647     44%  within the corridor)  Kolkata as  Hinterland port shift of  Freight that can use rail will shift to      496   13%  gateway for  rail‐friendly freight  the closer port of Kolkata  Uttar Pradesh,  Jharkhand and  Hinterland port shift of  Freight that cannot use rail (due to  Bihar  freight on road  location of load points), but will shift  exports away from Western ports     868   23%  due to the improved link and  shorter distance  Improve access  Corridor‐city link   Freight shifts from road to rail  and reduce  because it can more easily reach the      549   15%  congestion  port on rail  Kolkata city logistics  The hub and link will also have a  improvement   concomitant positive alleviation    146  4%  effect on inner‐city congestion  Terminal‐port link  Reduce current ExIm costs due to  reduced congestion     39  4%    Total       1,647    2,097     Applications of the FDM ‐ Examples of Cost‐Benefit analysis on the Eastern Corridor  The  six  interventions  discussed  above  all  relate  to  modal  shifts,  attracting  freight  to  the  port,  and  reducing congestion in and around Kolkata. The fact is that, despite these interventions most freight  remains on road and exactly because of these interventions the road traffic on the Eastern Corridor  will increase as more ExIm freight uses the corridor. Therefore, the systemic issues that plague road  transport in India in general need also to be addressed. The versatility and detail of the India FDM  allow the assessment of what the potential benefit could be on the Eastern Corridor resulting from  road efficiency interventions. Although this study is only a prefeasibility analysis, it does not detail the  cost/investment side of the cost‐benefit analysis. The results, however, are real and illustrate how the  model can be used.  In total, US$ 1.7 billion per annum could be saved through six systemic interventions listed in Table 8   Many  of  these  interventions  require  industry‐wide  collaboration  and/or  costly  infrastructure  development – the cost and practicality of which also need to be taken into account.         38          Table 5: Examples of cost-benefit analysis – mostly relates to more efficient road transport, as well as road-rail collaboration   Intervention  Mode  Rationale  Savings  per  annum  (US$ millions)  Improved  training  of  truck  Road  Will  improve  distance  that  trucks  can  be  271  drivers   driven and fuel consumption  Add lanes to highways  Road  Will  reduce  congestion  and  therefore  437  increase distances that trucks can be driven  Replace  vehicles  with  a  Road  Improved fuel consumption  ‐111  newer fleet4  Improve  truck  turnaround  Road  Trucks drive further  25  times in ports  Eradicate  state  border  post  Road and rail  Trucks drive further  547  delays  Consolidate  flows  through  Road and rail  Reduce empty haul  509  improved collaboration  Implications for Other Emerging Economies  The  implications of  this work for  others  emerging  economies  are  important.  Understanding  freight  flows in these spaces where efforts to increase exports and to gain access to underdeveloped areas is  urgent, and facilitating the movement of goods has a major impact on economic development (Ortuzer  and Willumsen, 2011). Understanding freight flows, specifically:   Assists in the prioritization of infrastructure investments in fiscal‐scarce environments;   Assists in modal optimization, therefore reducing freight logistics costs;   Assists  with  policy  formulation,  direction  and  prioritization  to  facilitate  modal  shift,  private  sector investments and spatial planning; and   Aids identification of key development nodes.  Examples of these are developing in India, such as outlined in  this report, and illustrated for South  Africa and Sub‐Saharan Africa.  Concluding remarks  The objective of this working paper is to report on the development of a disaggregated macroscopic  FDM for India. This model is a sectorally and regionally disaggregated quantification of total national  freight flows and related costs to (1) improve the understanding of the national freight‐flow landscape  and facilitate evidence‐based policy formulation and investment prioritization, (2) establish intermodal  freight potential along the country’s most dense freight corridor, the Eastern Corridor and (3) identify                                                                 4 This saving will depend on the cost of new vehicles. With current information, it does not result in a positive answer to shift  to newer vehicles. Some truckers have suggested that only the engines could be replaced and not the full bodies.  39        and  prioritize  logistics  improvement‐  and  cost  saving  interventions  for  rail,  road  and  ports  on  the  Eastern Corridor.  The Indian economy generates 4.6 billion tonnes of freight shipments, translating into a transport task  of 3.1 trillion tonne‐km at a cost of US$1,043.0 billion. When expressing tonne‐km requirements in  terms of GDP, India as one of the least productive of 41 countries for which this measure could be  calculated,  with  a  conversion  ratio  of  around  one  US$  of  GDP/tonne‐km,  compared  to  the  top  12  countries,  which  generate  above  US$10  of  GDP/tonne‐km.  Spatially  challenged  economies  (i.e.  economies with long transport distances between supply and demand areas, as well as to and from  ports,  such  as  the  United  States,  the  Russian  Federation,  China,  India  and  South  Africa)  will  work  towards low costs per tonne‐km to offset the reality of high demand.   Similar to many emerging economies with an infrastructure backlog, the majority (70%) of India’s total  transport  task  in  tonne‐km  is  on  roads,  while  60%  of  tonne‐km  is  on  long‐distance  corridors,  underscoring the importance of a strategic corridor focus. Initial indications are that potential savings  of US$3.7 billion can be achieved through the development of a dedicated freight corridor on the dense  Eastern Corridor. This includes engineering a more optimal modal balance between road and rail and  increasing port efficiencies, both of which will be supported by connections to a freight logistics hub.  The research and view of supply, demand and flows support the quadrilateral view of India’s freight  flows. It also, however, identifies new opportunities and insights. ExIm freight is important, but many  of the freight logistics challenges relate to domestic freight. Both domestic and ExIm freight is poorly  organized, however, the sheer volume of domestic freight causes major problems. Addressing ExIm  issues  in  isolation  will  therefore  have  little  effect,  because  the  domestic  freight  will  still  create  congestion. The Eastern Corridor is a case in point. Addressing the domestic freight challenges will not  only create capacity for more ExIm freight along the corridor, it could also lead to ExIm freight on other  corridors switching to the Eastern Corridor, reducing costs and relieving congestion at major ports and  cities.  The benefits of the India FDM methodology to address freight transport related questions are:   It is comprehensive and allows for quantitative analyses of an entire industry, commodity group,  mode, state or country.   It is disaggregated and detailed enough to execute targeted analyses on specific corridors and  for single commodities and to conduct market share break points for different modes.    It is accurate and be used as an input to calculate national logistics costs – with possibility of  identifying the drivers ‐ and even external costs in subsequent phases.       40        References  Anderson,  M.D.  and  Harris,  G.  (2011),  “Development  of  statewide  freight  plan  for  Alabama  using  integrated freight planning framework”, Commodity Flow Survey Workshop November 16 2010,  Transportation  Research  Circular  Number  E‐C158,  Transportation  Research  Board,  available  at:  http://onlinepubs.trb.org/onlinepubs/circulars/ec158.pdf (accessed 8 September 2017).  Arbués,  P.  and  Baños,  J.F.  (2016),  “A  dynamic  approach  to  road  freight  flows  modeling  in  Spain”,  Transportation, Vol. 43 No.3, pp.549‐564.  Armstrong  and  Associates  Inc.  (2017),  “Global  3PL  Market  Size  Estimates”,  available  at:  http://www.3plogistics.com/3pl‐market‐info‐resources/3pl‐market‐information/global‐3pl‐ market‐size‐estimates/ (accessed 6 September 2017).  Asturias,  J.,  García‐Santana,  M.  and  Ramos,  R.  (2016),  “Competition  and  the  welfare  gains  from  transportation infrastructure: Evidence from the Golden Quadrilateral of India”, May 13, available  at:  http://repositori.upf.edu/bitstream/handle/10230/26834/1526.pdf  (accessed  12  December  2016].  ATKearny. (2017). “CSCMP’S Annual State of Logistics Report: Accelerating into Uncertainty”, CSCMP,  available  at:  https://cscmp.org/CSCMP/Develop/Reports_and_Surveys/State_of_Logistics_Report/CSCMP/Dev elop/Reports_and_Surveys/State_Logistics_Report.aspx?hkey=bdfd8da6‐e34f‐434c‐b39c‐ d3219dd4a6a2 (accessed 28 September 2017).  Attaran, M. (2017), “Additive manufacturing: The most promising technology to alter the supply chain  and logistics”, Journal of Service Science and Management, Vol. 10 No. 3, pp. 189–205.  Bates, J. (2008), “History of demand modeling”, Hensher, D.A. and Button, K.J. (Eds.), Handbook of  Transport Modeling, 2nd edition, Elsevier, London, pp. 11‐34.  Bergquist,  M.,  Bernhardsson,  V.,  &  Rosklint,  E.  (2016),  “Report:  Representation  of  the  Swedish  transport  and  logistics  system  in  Samgods  v.1.1”,  available  at:  diva‐ portal.org/smash/get/diva2:1034226/FULLTEXT01.pdf (accessed 8 September 2017).  Central Statistics Office. (2014), “Infrastructure statistics – 2014 (Third issue, vol. I)”, Central Statistics  Office, Ministry of Statistics and Programme Implementation, Government of India, available at:  http://mospi.nic.in/Mospi_New/upload/infra_stat_2014/Infra_stasti_valum_I_2014_12sep14.pdf  (accessed 13 October 2016].  Comi, A., Donnelly, R., & Russo, F. (2014), “Urban Freight Models”, L. Tavasszy, & G. De Jong (Eds.),  Modeling Freight Transport, Elsevier, London, pp. 163‐200.  Commission  of  the  European  Communities.  (2002),  “A  methodological  note  for  the  horizontal  evaluation of services of general economic interest”, available at: http://eur‐lex.europa.eu/legal‐ content/EN/TXT/PDF/?uri=CELEX:52002DC0331&from=EN (accessed 15 November 2016).  Connolly, T. and Coughlin, K. (2017), “Achieving alignment in an age of disruptive velocity”, People &  Strategy, Vol. 40 No. 2, pp. 20‐26.  41        Council  of  Supply  Chain  Management  Professionals.  (2009),  “India:  CSCMP  Global  Perspectives”,  available at: https://cscmp.org/member‐benefits/perspectives/india (accessed 23 May 2016).  Crainic,  T.G.  and  Montreuil,  B.  (2016),  “Physical  internet  enabled  Hyperconnected  City  logistics”,  Transportation Research Procedia, Vol. 12, pp. 383‐398.  Dappe,  M.H.  and  Suárez‐Alemán,  A.  (2016),  “Competitiveness  of  South‐Asia’s  Container  Ports:  A  comprehensive assessment of  performance, drivers  and costs”, World Bank Group, available  at:  https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/24333 (accessed 28 September 2017).  Das,  R.,  (2014),  “A  Review  of  the  Indian  Logistics  Industry  and  Policy”  available  at:  http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2373645 (accessed 9 September 2016).  De  Jong,  G.,  Gunn,  H.,  &  Walker,  W.  (2004),  “National  and  international  freight  transport  models:  Overview and ideas for future development”, Transport Reviews, Vol. 24 No. 1, pp. 103‐124.  De  Jong,  T.  and  Van  der  Vaart,  N.  (2010),  “Manual  Flowmap  7.4”,  available  at:  http://flowmap.geo.uu.nl/downloads/FM740_Manual.pdf (accessed 24 October 2016).  De Vries, G.J., Erumban, A.A., Timmer, M.P., Voskoboynikov, I. and Wu, H.X. (2012), “Deconstructing  the BRICs: Structural transformation and aggregate productivity growth”, Journal of Comparative  Economics, Vol. 40 No. 2, pp. 211‐22.  Department  of  Public  Enterprises.  (2016),  “Strategic  plan  2016/2017  –  2020/2021  and  Annual  performance  plan  2016/2017”,  available  at:  http://pmg‐assets.s3‐website‐eu‐west‐ 1.amazonaws.com/1/160406DPE_SP_AND_APP_2016‐17.pdf (accessed 8 September 2016).  Digre, B., Berndt, M. and Bingham, P. (2011), “Commodity flow survey findings in FAF2.2 results and  FAF3  update  for  Phase  2  of  the  I‐70  dedicated  truck  lanes”,  Commodity  Flow  Survey  Workshop  November  16  2010,  Transportation  Research  Circular  Number  E‐C158,  Transportation  Research  Board,  available  at:  http://onlinepubs.trb.org/onlinepubs/circulars/ec158.pdf  (accessed  8  September 2017).  Duych,  R.  (2011),  “What  is  new  with  the  2007  commodity  flow  survey?”,  Commodity  Flow  Survey  Workshop November 16 2010, Transportation Research Circular Number E‐C158, Transportation  Research Board, available at: http://onlinepubs.trb.org/onlinepubs/circulars/ec158.pdf (accessed  8 September 2017).  European Parliament. (2010), “The future of sustainable freight transport and logistics”, Directorate‐ General  for  Internal  Policies,  available  at:  http://biblio.central.ucv.ro/bib_web/bib_pdf/EU_books/0093.pdf (accessed 30 June 2017).  Forbes. (2016), “India's economic growth up to 7.9% of GDP for quarter, 7.6% for the year”, available  at:  http://www.forbes.com/sites/timworstall/2016/05/31/indias‐economic‐growth‐up‐to‐7‐9‐of‐ gdp‐for‐quarter‐7‐6‐for‐the‐year/#563ac75c4777 (accessed 5 September 2016).  Ghani,  E.,  Goswami,  A.G.  and  Kerr,  W.R.  (2014),  “Highway  to  Success:  The  Impact  of  the  Golden  Quadrilateral Project for the Location and Performance of Indian Manufacturing”, The Economic  Journal, Vol. 126 (March), pp. 317‐357.  42        Giuliano, P., Spilimbergo, A. and Tonon, G. (2013), “Genetic distance, transportation costs, and trade”,  Journal of Economic Geography, Vol. 14 No. 1, pp. 179‐198.  Government  of  India.  (2015), “Sagarmala ‐ Building  gateways of  Growth.  Ministry  of  Shipping”,  1st  Meeting of the National Sagarmala Apex Committee, 5 October.  Government  of  India.  (2016),  “The  Gazette  of  India  Extraordinary,  Part  II,  Section  I”,  available  at:  http://www.indiacode.nic.in/acts‐in‐pdf/2016/201617.pdf (accessed 5 November 2016).  Gupta, S. (2016). “Potential of freight transport through inland waterways”, 9th Urban Mobility India  Conference  and  Expo,  available  at:  http://www.urbanmobilityindia.in/Upload/Conference/7394ca11‐1ea9‐4dbc‐baf0‐ 786a0289833e.pdf (accessed 28 September 2017).  Harris, G. and Anderson, M.D. (2011), “Using aggregated federal data to model freight in a medium‐ size community”, Commodity Flow Survey Workshop November 16 2010, Transportation Research  Circular  Number  E‐C158,  Transportation  Research  Board,  available  at:  http://onlinepubs.trb.org/onlinepubs/circulars/ec158.pdf (accessed 8 September 2017).  Havenga, J.H. (2007), “The development and application of a freight transport flow model for South  Africa”,  dissertation  presented  for  the  degree  of  Doctor  of  Philosophy  (Logistics  Management),  Stellenbosch: University of Stellenbosch.  Havenga,  J.H. (2010), ‘Logistics costs in  South Africa – The case  for macroeconomic measurement’,  South African Journal of Economics, Vol. 78 No. 4, pp. 460‐478.   Havenga, J.H. (2012), “Rail renaissance based on strategic market segmentation principles”, Southern  African Business Review, Vol. 16 No. 1, pp. 1‐21.  Havenga, J.H. (2015), “Macro logistics and externality cost trends in South Africa ‐ underscoring the  sustainability imperative”, International Journal of Logistics Research and Applications, Vol.18 No.  2, pp. 118‐139.  Havenga,  J.H,  de  Bod,  A.,  and  Simpson,  Z.  (2015),  “Multi‐modal  freight  corridor  performance  measurement system: A high‐level design for South Africa”, paper presented at the 20th Annual  Conference  of  The  Chartered  Institute  of  Logistics  and  Transport  ‐  Resource  efficiency  and  sustainability in logistics and supply chain management, Logistics Research Network (LRN), 9 ‐ 11  September, University of Derby, UK.  Havenga, J.H. and Pienaar, W.J. (2012a), “The creation and application of a national freight flow model  for South Africa”, Journal of the South African Institution of Civil Engineering, Vol. 54 No. 1, pp. 2– 13.  Havenga, J.H. and Pienaar, W.J. (2012b), “Quantifying freight transport volumes in developing regions:  Lessons  learnt  from  South  Africa's  experience  during  the  20th  century”,  Economic  History  of  Developing Regions, Vol. 27 No. 2, pp. 87‐113.  Havenga,  J.H,  Simpson,  Z.  and  de  Bod,  A.  (2012),  “South  Africa's  domestic  intermodal  imperative”,  Research in Transportation Business & Management, Vol. 5, pp. 38–47.  43        Havenga, J., Simpson, Z. and Goedhals‐Gerber, L. (2016), “International trade logistics costs in South  Africa: Informing the  port  reform  agenda", Research  in Transportation  Business  &  Management  (2016), http://dx.doi.org/10.1016/j.rtbm.2016.08.006.  Havenga,  J.H.,  De Bod, A., Simpson, Z.P.,  Viljoen,  N.  and  King, D.  (2016)  “A  Logistics  Barometer  for  South  Africa:  Towards  sustainable  freight  mobility”,  Journal  of  Transport  and  Supply  Chain  Management, Vol. 1, pp. 1‐7   Havenga,  J.H.,  Van  Eeden,  J.,  Pienaar,  W.J.  (2013),  “Supply  chain  cost  improvement  opportunities  through  streamlining  cross‐border  operations”,  Risk  governance  &  control:  Financial  markets  &  institutions, Vol. 3 No. 3, pp. 28‐34.  Hovi, I., Grønland, S., & Madslien, A. (2013). “Development of an improved decision support tool for  freight  transport  planning  in  Norway”,  European  Transport  Conference,  Frankfurt,  Germany,  13  September,  available  at:  abstracts.aetransport.org/paper/download/id/167  (accessed  30  June  2017).   Inland  Navigation  Europe.  (2016),  “Inland  Waterways  Transport  by  number”,  available  at:  www.inlandnavigation.eu/media/63059/IWT_by_numbers_2016.pdf  (accessed  7  September  2017).  Ivanova,  O.  (2014),  “Modeling  Inter‐Regional  Freight  Demand  with  Input‐Output,  Gravity  and  SCGE  Methodologies”, in Tavasszy, L. and De Jong, G. (Eds), Modeling Freight Transport, Elsevier, London,  pp. 13‐42.  Japan  International  Cooperation  Agency.  (2007),  “The  feasibility  study  on  the  development  of  dedicated freight corridor for Delhi‐Mumbai and Ludhiana‐Sonnagar in India: Final report”, a report  for  the  Ministry  of  Railways,  Government  of  India,  available  at:  http://www.qca.org.au/getattachment/0624884a‐e6b8‐4bc7‐8ca4‐d7e8cffc0964/Indian‐ Feasibility‐Study‐on‐the‐Development‐of‐Ded.aspx (accessed 8 September 2017).  Kallas, S. (2011), “White Paper on Transport: Roadmap to a single European transport area – Towards  a  competitive  and  resource‐efficient  transport  system”,  Directorate‐General  for  Mobility  and  Transport,  European  Union,  available  at:  http://ec.europa.eu/transport/themes/strategies/doc/2011_white_paper/white‐paper‐ illustrated‐brochure_en.pdf (accessed 2 April 2016).  Kockelman,  K.,  Browne,  M.  and  Leonardi,  J.  (2009),  “The  acquisition  of  long‐distance  freight  data:  Synthesis of a workshop”, Bonnel, P., Lee‐Gosselin, M., Zmud, J. and Madre, J‐L. (Eds), Transport  Survey Methods, Emerald Group Publishing Limited, Bingley.  Kumar.  A.  (2014),  “Freight  logistics  and  intermodal  transport:  Implications  for  Competitiveness”,  Working Paper 175, Institute for Studies in Industrial Development, New Delhi.  Kumar, P. and Shah, N. (2016), “Logistics: Pinning optimism on several themes”, 16 May, Antique Stock  Broking Limited, Mumbai.  Lawson, C., Nampoothiri, S. and Peters, O.J. (2011), “A freight data architecture application at the local  level using commodity flow survey data”, Commodity Flow Survey Workshop November 16 2010,  44        Transportation  Research  Circular  Number  E‐C158,  Transportation  Research  Board,  available  at:  http://onlinepubs.trb.org/onlinepubs/circulars/ec158.pdf (accessed 8 September 2017).   Leontief, W. (1986), Input‐output economics, Oxford University Press, Oxford.  Lewis, M., and Conaty, P. (2012), The resilience imperative: Cooperative transitions to a steady‐state  economy, Gabriola Island: New Society Publishers.  Liu,  Q.  and  Tolliver,  D.  (2011),  “How  to  utilize  and  improve  commodity  flow  databases  in  national  supply  chain  model”,  Commodity  Flow  Survey  Workshop  November  16  2010,  Transportation  Research  Circular  Number  E‐C158,  Transportation  Research  Board,  available  at:  http://onlinepubs.trb.org/onlinepubs/circulars/ec158.pdf (accessed 8 September 2017).  Lummus, R.R., Krumwiede, D.W. and Vokurka, R.J. (2001), “The relationship of logistics to supply chain  management:  Developing  a  common  industry  definition”,  Industrial  Management  &  Data  Systems,  Vol. 101 No. 8, pp. 426‐432.  Ludlow, D. (2011), “Key observations on improving the 2007 commodity flow survey”, Commodity Flow  Survey  Workshop  November  16  2010,  Transportation  Research  Circular  Number  E‐C158,  Transportation  Research  Board,  available  at:  http://onlinepubs.trb.org/onlinepubs/circulars/ec158.pdf (accessed 8 September 2017).  Lyk‐Jensen,  S.V.  (2011),  “Forecasting  Freight  Flows”,  Transport  Reviews:  A  Transnational  Transdisciplinary Journal, Vol. 31 No. 5, pp. 603‐624.  Makwana, J. (2016), “Initiating report – India logistics sector: Poised for facelift”, AMSEC Asian Markets  Securities Pvt Ltd. Institutional research, April 21.  Martinez‐Zarzoso, I. and Nowak‐Lehmann, F.D. (2007), “Is distance a good proxy for transport costs?  The  case  of  competing  transport  modes”,  The  Journal  of  International  Trade  and  Economic  Development, Vol. 16 No. 3, pp. 411‐434.  McKinsey.  (2010).  “Building  India:  Transforming  the  nation’s  logistics  infrastructure”,  available  at  http://www.mckinsey.com/industries/travel‐transport‐and‐logistics/our‐insights/transforming‐ indias‐logistics‐infrastructure (accessed 8 September 2017).  Mehta, B. Ellis, P., Dowall, D., Roberts, M., Choi, S., Cheon, S.H., Maria, A., Vittal, I., Agarwala, P., Jain,  V.,  Kaw,  J.K.,  Kim.  S.,  Sriram,  J.,  Saleman,  Y.,  Kamphuis,  B.,  Eijbergen,  B.,  Agarwal,  A.,    Basu,  R.,  Medvedev,  D.  and  Vutukuru,  V.  (2014).  “Leveraging  Spatial  Development  Options  for  Uttar  Pradesh”,  The  World  Bank  Group,  available  at:  https://openknowledge.worldbank.org/bitstream/handle/10986/20408/889670WP0URGEN00Bo x385254B00PUBLIC0.pdf?sequence=1 (accessed 28 September 2017).Mesenbourg, T. (2011), “The  role of the commodity flow survey in understanding the U.S. economy”, Commodity Flow Survey  Workshop November 16 2010, Transportation Research Circular Number E‐C158, Transportation  Research Board, available at: http://onlinepubs.trb.org/onlinepubs/circulars/ec158.pdf (accessed  8 September 2017).   Mitra, S., Hasan, R., Sharma, M., Jeong, H.Y., Sharma, M., Guha, A. (2016), “Scaling new heights: Vizag‐ Chennai Industrial Corridor ‐ India’s First Coastal Corridor”, Asian Development Bank, available at:  45        https://www.adb.org/sites/default/files/publication/183392/scaling‐new‐heights‐ind.pdf  (accessed 11 September 2016).  Mommens, K., van Lier, T. and Macharis, C. (2017), “Freight demand generation on commodity and  loading unit level”, European Journal of Transport & Infrastructure Research, Vol. 17 No. 1, pp.46‐ 62.  Müller,  S.,  Wolfermann,  A.,  &  Huber,  S.  (2012),  “A  nation‐wide  macroscopic  freight  traffic  model”,  Procedia ‐ Social and Behavioural Sciences, Vol, 54, pp. 221‐230  National Transport Policy Development Committee. (2014), “India’s Transport Report – Moving India  to  2032.  Volume  1.  Executive  Summary”,  Government  of  India,  available  at:  http://planningcommission.nic.in/reports/genrep/NTDPC_Vol_01.pdf  (accessed  8  September  2017).  North,  P.  (2010),  “Eco‐localization  as  a  progressive  response  to  peak  oil  and  climate  change  –  A  sympathetic critique”, Geoforum, Vol. 41, pp. 585–594.  Ortuzer, J. and Willumsen, L.G. (2011). “Modelling Transport: 4th edition”, Wiley, Chichester.  Panchalavarapu P.R. (2010), “What's the best design for your dedicated fleet?”, CSCMP's Supply Chain  Quarterly,  Quarter  1,  available  at:  http://www.supplychainquarterly.com/print/scq201001dedicated/ (accessed 8 September 2017).  Planning  Commission.  (2008),  “Total  transport  system  study  on  traffic  flows  and  modal  costs  (Highways, railways, airways and coastal shipping)”, A Study Report by RITES Ltd for the Planning  Commission,  Government  of  India,  available  at  http://planningcommission.nic.in/reports/genrep/index.php?repts=rites.html  (accessed  6  September 2017).  Phillip  Capital.  (2016),  “India  logistics  –  Getting  ready  for  the  long‐haul”,  available  at:  https://www.phillipcapital.in/Admin/Research/876625614PC_‐_Logistics_Sector_Initiating_‐ _Aug_2016_20160808232319.pdf (accessed 4 November 2016].  Raza, M. and Aggarwal, Y. (1986), Transport Geography of India: Commodity flows and the regional  structure  of  the  Indian  economy,  Concept  Publishing  Company,  New  Delhi,  available  at  https://books.google.com/books?isbn=8170220890 (accessed 7 September 2016).  Richard  Paling  Consulting.  (2008),  “National  Freight  Demands  Study”,  prepared  for  The  Ministry  of  Transport, the Ministry of Economic Development and Land Transport New Zealand, September,  available  at:  http://www.transport.govt.nz/research/Documents/FreightStudyComplete.pdf  (accessed 8 September 2017).   Rodrigue  J.P.  (2016),  “The  Role  of  Transport  and  Communication  Infrastructure  in  Realizing  Development  Outcomes”,  in  Grugel  J.  and  Hammett  D.  (Eds),  The  Palgrave  Handbook  of  International Development, London, Palgrave Macmillan.  Sanchez‐Triana, E., Afzal, J., Biller, D., Malik, S. (2013), “Greening growth in Pakistan through transport  sector reforms: A strategic environmental, poverty, and social assessment”, World Bank, available  46        at:  http://elibrary.worldbank.org/doi/book/10.1596/978‐0‐8213‐9929‐3  (accessed  8  September  2017).  Schwarm,  W.R,  Jackson,  R.W.  and  Okuyama,  Y.  (2006),  “An  evaluation  of  method  for  constructing  commodity by industry flow matrices”, Journal of Regional Analysis and Policy, Vol. 36 No. 1, pp.  84‐93.  Sethi, N. (2016), “It Won’t Be Smooth Sailing for Government’s Waterways Plan”, Business Standard,  available  at:  https://thewire.in/37117/it‐wont‐be‐smooth‐sailing‐for‐governments‐waterways‐ plan/ (accessed 28 September 2017)  Simpson, Z. and Havenga, J.H. (2010), “Revitalization of branch lines in South Africa: A long‐term view  for sustainability”, Journal of Transport and Supply Chain Management, November 2010, pp. 243‐ 254.  Singh, S.  (2015), “In India, the great — yet unexplored — potential of inland water transportation”,  The  World  Bank  Group,  available  at:  http://blogs.worldbank.org/endpovertyinsouthasia/india‐ great‐yet‐unexplored‐potential‐inland‐water‐transportation (accessed 28 September 2017).  Slack, B. (2016), “Intermodal Transportation”, in Loo, B.P.Y. and Comtois, C. (Eds), Sustainable Railway  Futures: Issues and Challenges, Routledge, New York, pp. 219‐231.  Smith, N. (2012), “Second thoughts over split of Transnet Freight Rail”, Business Day, available from:  https://www.pressreader.com/south‐africa/business‐day/20120917/281487863546725 (accessed  14 December 2016).  Smith, R.H.T. (1970), “Concepts and Methods in Commodity Flow Analysis”, Economic Geography, Vol.  46, pp. 404‐416.  South  Asian  Association  for  Regional  Cooperation  (SAARC).  (2006),  “Product  Classification:  Indian  Experience”, SAARCSTAT Workshop on Classification and System of National Accounts, New Delhi,  India,  5‐6  June,  available  at:  http://www.saarcstat.org/sites/default/files/training/Workshop_held/SAARCSTAT_Workshop_on _Classification_and_SNA/05%20Product%20Classification%20_%20Indian%20Experience.pdf  (accessed 30 June 2017).  Sustainable  Aotearoa  New  Zealand.  (2009),  Strong  sustainability  for  New  Zealand:  Principles  and  Scenarios, Nakedize Limited, New Zealand.  Tavasszy, L. (2006), “Freight modeling ‐ An overview of international experiences”, paper presented at  the TRB Conference on freight demand modeling: Tools for public sector decision‐making, 25‐27  September, Washington DC.  Tavasszy,  L.  and  De  Jong,  G.  (2014),  “Introduction”,  in  L.  Tavasszy  and  G.  de  Jong  (Eds.),  Modeling  freight transport, Elsevier, Amsterdam, pp. 1–12.  Transnet.  (2015),  “Market  demand  strategy  (MDS)  Reloaded”,  available  at:  http://www.transnet.net/Documents/Reloaded/MDS.html#p=1 (accessed 3 March 2017).  Transportation Research Board. (1997), “A guidebook for forecasting freight transportation demand”,  NCHRP Report 388, National Academy Press, Washington DC.  47        UK  Department  for  Transport.  (2002),  “Integrated  Transport  and  Economic  Appraisal:  Review  of  Freight Modeling, Report B2: Review of models in continental Europe and elsewhere”, Consultant  report for UK Department for Transport Integrated Transport and Economic Appraisal.  US  Department  of  Transportation.  (2007),  “Freight  Analysis  Framework,  version  2.2”,  available  at  https://ops.fhwa.dot.gov/freight/freight_analysis/nat_freight_stats/docs/08factsfigures/figure3_ 4.htm (accessed 28 September 2017).  US  Department  of  Transportation.  (2015),  “National  freight  strategic  plan”,  US  Department  of  Transportation,  available  at:  https://www.transportation.gov/sites/dot.gov/files/docs/DRAFT_NFSP_for_Public_Comment_50 8_10%2015%2015%20v1.pdf (accessed 28 September 2017).   Utrecht  University.  (2013),  “Flowmap  webpage”,  available  at:  http://flowmap.geo.uu.nl/index.php  (accessed 1 July 2017).  Van Meldert, B. and De Boeck, L. (2016), “Introducing autonomous vehicles in logistics: A review from  a  broad  perspective”,  KU  Leuven:  Facility  of  Economics  and  Business,  available  at:  https://lirias.kuleuven.be/bitstream/123456789/543558/1/KBI_1618.pdf (Accessed 25 June 2017).  Vision  IAS.  (2015),  “Make  in  India”,  available  at:  http://visionias.in/beta/sites/all/themes/momentum/files/CA_Important_Issues/Make%20in%20I ndia.pdf (accessed 5 November 2016).  Walter, C.K., Baumel, C.P. and Mahayni, R.G. (1998), “Multimodal Investment Analysis Methodology:  Phase 1: The Conceptual Model”, Centre for Transportation Research and Education, Iowa State  University,  available  at:  http://publications.iowa.gov/22102/1/IADOT_CTRE_97_9_Multimodal_Investment_Analysis_Met hodology_Phase_One_1998.pdf (accessed 28 September 2017).  Woodburn, A. and Whiteing, A. (2012) “Chapter 6: Transferring freight to greener transport modes”,  in Green Logistics: Improving the environmental sustainability of logistics, McKinnon, A., Cullinane,  A., Browne, M. and Whiteing, A. (Eds), Kogan Page, London, pp. 124‐139.  World Bank. (2017), “South Asia Economic Focus – Growth out of the Blue”, Autumn 2017,  available  at: https://openknowledge/handle/10986/28397 (accessed October 23, 2017)  World  Bank.  (2016a),  “South  Asia  Economic  Focus  –  Fading  Tailwinds”,  Spring  2016,  available  at:  https://openknowledge.worldbank.org/bitstream/handle/10986/24016/9781464809156.pdf  (accessed 14 December 2016).  World Bank, (2016b), “Doing Business 2016: Measuring Regulatory Quality and Efficiency”, available  at:  http://www.doingbusiness.org/~/media/GIAWB/Doing%20Business/Documents/Annual‐ Reports/English/DB16‐Full‐Report.pdf (accessed 5 September 2016).  World  Bank.  (2016c),  “India  Country  Snapshot”,  October,  available  at:  http://documents.worldbank.org/curated/en/341851476782719063/India‐Country‐snapshot  (accessed 14 December 2016).  48        World Bank. (2016d), “Connecting to compete: Trade logistics in the global economy – The Logistics  Performance  Index  and  its  indicator”,  available  at:  https://wb‐lpi‐ media.s3.amazonaws.com/LPI_Report_2016.pdf (accessed 5 September 2016).  World  Bank.  (2016e),  “Full  LPI  dataset”,  available  at:  http://lpi.worldbank.org/sites/default/files/International_LPI_from_2007_to_2016.xlsx  (accessed  9 September 2016).  World  Economic  Forum.  (2015‐16),  “The  global  competitiveness  report”,  available  at:  http://www3.weforum.org/docs/gcr/2015‐2016/Global_Competitiveness_Report_2015‐2016.pdf  (accessed 5 September 2016).  Yevdokimov, Y.V. (2000), “Measuring economic benefits of intermodal transportation”, Transportation  Law Journal, Vol. 27 No. 3, pp.439‐452.  Zhang,  Y.,  Bowden,  R.O.  and  Allen,  A.J.  (2003),  “Intermodal  freight  transportation  planning  using  commodity  flow  data  –  Final  report”,  Mississippi  State  University,  Mississippi,  available  at:  http://ntl.bts.gov/lib/24000/24700/24793/Finalreport_610b2.pdf (accessed 14 December 2016).    49