ВЛИЯНИЕ ЦИФРОВИЗАЦИИ НА ОТРАСЛЕВЫЕ РИСКИ (НА ПРИМЕРЕ ТРАНСПОРТА)

Цифровизация сегодня стала приоритетом стратегического развития для многих передовых отраслей экономики, в том числе и для транспорта. На нее возлагаются большие надежды по сокращению затрат, повышению стабильности качества продукта и улучшению управляемости производства в целом. Однако оптимистичные ожидания многих руководителей не учитывают видоизменений отраслевых рисков, способных серьезно повлиять на итоги цифровизации.

Целью статьи является исследование влияния процесса цифровизации транспорта на сопутствующие отраслевые риски. Теоретической основой статьи стала всеобщая организационная наука А.А. Богданова. Объект исследования – грузовой транспорт.

В статье утверждается, что отраслевые риски могут быть классифицированы на три субриска: субриски, связанные с отраслевой технологией;

субриски согласования интересов участников транспортного процесса; субриски перевозчика по управлению долгосрочным поведением грузоотправителей и грузополучателей. Предложены количественные модели, характеризующие каждый из этих субрисков.

Данный подход апробирован на трех примерах: Северного морского пути, железнодорожного транспорта в России и морского пути из Юго-Восточной Азии в Европу. Определены актуальный субриск и количественный уровень для каждого из этих объектов. Констатируется, что кардинальное изменение уровня риска возможно прежде всего с помощью цифровых технологий. В то же время цифровизация порождает принципиально новые риски, главным из которых является риск исчерпания разностей, служивших до сих пор причиной макроэкономических потоков.

Настоящая статья является логическим продолжением статьи авторов «Цифровые двойники и их применение в экономике транспорта», опубликованной в № 2.2021 журнала «Стратегические решения и риск-менеджмент».

1. Богданов А.А. (1989). Тектология (Всеобщая организационная наука): В 2 кн. Кн. 1 / отв. ред. Л.И. Абалкин. М.: Экономика.

2. Ерохин В.Л. (2017). Северный морской путь и арктические транспортные коридоры: проблемы использования и прогнозы коммерциализации грузоперевозок. Маркетинг и логистика, 6(14): 22–44.

3. Иванов В.В. (2020). Контуры нового мирового уклада. Философские науки, 63(5): 7–27. URL: https://doi.org/10.30727/0235-1188-2020-63-5-7-27.

4. Мурыгин А.В., Жуланов Е.Е. (2019). Методика оценки влияния отраслевых рисков на эффективность инвестиционных проектов по разработке пропущенных залежей углеводородов. Вестник ПНИПУ. Социально-экономические науки, 4. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodika-otsenki-vliyaniya-otraslevyh-riskov-na-effektivnost-investitsionnyh-proektov-po-razrabotke-propuschennyh-zalezhey.

5. Римская О.Н., Анохов И.В. (2021). Цифровые двойники и их применение в экономике транспорта. Стратегические решения и риск-менеджмент, 12(2): 127–137. DOI:10.17747/2618-947X-2021-2-127-137.

6. Aliabadi M., Aghaei H., Kalatpour O., Soltanian A.R., Nikravesh A. (2018). Analysis of human and organizational factors that influence mining accidents based on Bayesian network. International Journal of Occupational Safety and Ergonomics, 26(4): 670–677.

7. Carpitella S., Carpitella F., Certa A., Benítez J., Izquierdo J. (2018). Managing human factors to reduce organisational risk in industry. Mathematical and Computational Applications, 23: 67. DOI:10.3390/mca23040067.

8. Guoa Sh., Lia J., Heb J., Luoa W., Chenc B. (2021). A modified risk matrix method for behavioral risk evaluation in the construction industry. Journal of Asian Architecture and Building Engineering. URL: https://doi.org/10.1080/13467581.2021.1905647.

9. Hwang B.-G., Chen M. (2015). Sustainable risk management in the construction industry: Lessons learned from the IT-industry. Technological and Economic Development of Economy, 21(2): 216–231. DOI:10.3846/20294913.2014.979455.

10. Ko Y., Han S. (2015) Development of construction performance monitoring methodology using the Bayesian probabilistic approach. Journal of Asian Architecture and Building Engineering, 14(1): 73–80. DOI:10.3130/jaabe.14.73.

11. Sun J.-W., Park K.-H., Lee M.-J. (2017) A multi-level asset management decision method considering the risk and value of bridges. Journal of Asian Architecture and Building Engineering, 16(1): 163–170. DOI:10.3130/jaabe.16.163.