CC BY
17
Подводя итоги исследования, стоит сделать соответствующие выводы:
1) в работе изучены примеры фундаментальных отраслей, которым необходимо внедрение цифровых технологий с целью повышения рентабельности бизнеса, сохранения человеческого труда и оптимизации затрат;
2) представлена эволюционная нить производственной революции, достигшая в XXI в. четвертого этапа или «Индустрии 4.0», цель которой - полный переход на роботизированные устройства не только производства, но и всех сфер жизнедеятельности человечества. Дополнительно, рассмотрены особенности технологических новшеств;
3) современная отечественная экономика и производство находятся в сложных условиях. Сокращение иностранных партнеров может привести к торможению государственного развития, однако, при грамотной государственной политике, влияние подобного негативного явления можно будет минимизировать.
Источники:
1. Мугаева Е.В. Цифровизация как современный вектор развития менеджмента. Естественно-гуманитарные исследования 2021.
№36 (4). С. 194-197.
2. Вдовенко, Л. А. Информационная система предприятия : учебное пособие / Л.А. Вдовенко. - 2-е изд., перераб. и доп. - Москва :
Вузовский учебник : ИНФРА-М, 2021. - 302 с.
3. Сапунов А.В., Сапунова Т.А. Актуальность внедрения искусственного интеллекта в управлении производством на предприятии.
Экономика и бизнес: теория и практика. 2022. .№5-3 (87). С.47-50.
4. Меняев, М. Ф. Цифровая экономика предприятия : учебник / М.Ф. Меняев. - Москва : ИНФРА-М, 2022. - 369 с.
5. Мошелла, Д. Путеводитель по цифровому будущему: отрасли, организации и профессии / Дэвид Мошелла ; пер. а англ. -
Москва : Альпина Паблишер, 2022. - 215 с.
EDN: AURCCS
К.А. Семячков - к.э.н., старший научный сотрудник Центра экономической теории, Институт экономики Уральского отделения Российской академии наук, Екатеринбург, Россия, k.semyachkov@mail.ru,
K.A. Semyachkov - candidate of economic sciences, senior researcher, Institute of economics, The Ural Branch of Russian Academy of Sciences, Ekaterinburg, Russia.
МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ОЦЕНКИ РИСКОВ ПРОЕКТОВ УМНОГО ГОРОДА METHODOLOGICAL SUPPORT FOR RISK ASSESSMENT OF SMART CITY PROJECTS
Аннотация. Идеи развития умных городов на основе реализации планов цифровой трансформации урбанизированных территорий в последнее время все чаще становятся предметом для дискуссий в научной среде, среди властных структур. Несмотря на значительную пользу, которую приносят проекты по цифровизации городской среды, такого рода инновационные решения несут в себе и определенные риски, связанные с усиливающимся влиянием цифровых технологий в современном обществе. В этой связи актуализируются вопросы, связанные с исследованием рисков цифровой трансформации урбанизированных территорий. Целью настоящего исследования является разработка инструментария для оценки и управления рисками проектов умного города. В рамках работы систематизированы основные подходы к оценке рисков инновационных проектов, рассмотрен имеющийся опыт применения ряда методов оценки рисков в контексте реализации инициатив цифровой трансформации урбанизированных территорий. В качестве методической основы для оценки рисков проектов умных городов предложена последовательность шагов, включающая идентификацию рисков, классификацию, оценку и управление рисками. В качестве прикладного инструмента для ранжирования рисков предложено использовать матрицу рисков проектов умного города. В качестве практического кейса рассмотрен пример оценки рисков проекта создания платных парковочных зон в городе Екатеринбурге. Новизна полученных результатов заключается в возможности их использования в рамках реализации идей цифровой трансформации городских территорий.
Abstract. Ideas for the development of smart cities based on the implementation of plans for the digital transformation of urban areas have recently become the subject of discussions in the scientific community, among government agencies. Despite the significant benefits that urban digitalization projects bring, such innovative solutions also carry certain risks associated with the increasing influence of digital technologies in modern society. In this regard, issues related to the study of the risks of digital transformation of urbanized territories are being updated. The purpose of this study is to develop a toolkit for assessing and managing the risks of smart city projects. As part of the work, the main approaches to assessing the risks of innovative projects are systematized, and the existing experience in applying a number of risk assessment methods in the context of implementing digital transformation initiatives in urban areas is considered. As a methodological basis for risk assessment of smart city projects, a sequence of steps is proposed, including risk identification, classification, assessment and risk management. As an applied tool for ranking risks, it is proposed to use the risk matrix of smart city projects. As a practical case, an example of a risk assessment of a project to create paid parking zones in the city of Yekaterinburg is considered. The novelty of the results obtained lies in the possibility of their use in the framework of the implementation of the ideas of digital transformation of urban areas.
Ключевые слова: умный город, цифровизация, проект, оценка, риск, территория, урбанизация, матрица рисков.
Keywords: smart city, digitalization, project, assessment, risk, territory, urbanization, risk matrix.
Благодарность: исследование выполнено при поддержке Российским научным фондом в рамках научного проекта 22-28-00439 «Институциональная конфигурация устойчивого развития умного города».
Acknowledgment: the study was supported by the Russian Science Foundation within the framework of the scientific project 22-28-00439 "Institutional configuration for the sustainable development of a smart city".
Введение
Реализация инновационных проектов в современном турбулентном мире связана со множеством рисков. Динамичность экономических процессов, мобильность финансовых, человеческих, информационных ресурсов, быстрая смена внешних условий, высокие темпы технического прогресса приводят к увеличению неопределенности и затрудняют достоверную оценку результативности того или иного решения. В этой связи, управление инно-
вационными проектами требует использования научно обоснованных инструментов и методов, обеспечивающих максимальный учет рисков для принятия оптимальных решений [1].
Риск является объективным явлением, связанным с неопределенностью наступления того или иного события. В свою очередь неопределенность обуславливается неполнотой или неточностью информации об условиях реализации проекта, будущих затратах и ожидаемых результатах. Инновационная деятельность всегда связана с рисками, поскольку инновации вносят существенные, а иногда и радикальные изменения в функционирование социально-экономических систем разного уровня. Разнообразие способов внедрения инноваций в условиях протекания динамичных социально-экономических процессов повышает риск неудачного результата не только из-за ошибок, но и из-за случайного стечения обстоятельств. В рамках реализации инновационных проектов возможны различные проявления ситуаций риска и градаций достигнутых результатов. К примеру, в рамках реализации проекта планируемые результаты могут быть вовсе не достигнуты, либо полученные результаты будут ниже ожидаемых. В связи с этим возможны отклонения отдельных показателей, временных рамок реализации проекта [2].
Управление рисками инновационного проекта представляет собой совокупность процессов, связанных с идентификацией, анализом рисков и принятием решений, направленных на максимизацию положительных и минимизацию негативных последствий наступления рисковых событий [3]. И если на уровне частного бизнеса вопросы управления рисками проработаны достаточно основательно, то вопросам реализации инновационных проектов на страновом, региональном, муниципальном уровнях уделяется, как правило, значительно меньше внимания. Между тем, в силу масштабности и значительной ресурсоемкости, вопросам рисков при реализации таких проектов должно уделяться особое внимание. Например, на местном уровне все чаще реализуются инновационные проекты по цифровизации городской среды, связанные с цифровизацией основных сфер городского хозяйства, использованием цифровых решений для повышения качества жизни местного населения, формированием и развитием умных городов, создающих условия для устойчивого развития урбанизированных территорий. Реализация таких проектов связана с определенными рисками, что требует разработки соответствующего инструментария для управления ими в рамках идей формирования и развития умных городов.
Концепция умных городов завоевывает всё большее внимание научного сообщества, структур управления, бизнеса и общества в целом в качестве теоретической и практической основы и для решения увеличивающегося числа проблем урбанизированных территорий. Целью формирования и развития умных городов является использование интеллектуальных решений в различных сферах городского хозяйства, в вопросах социального обеспечения местного населения, в рамках управления современными городами. Умный город использует цифровые технологии для повышения качества жизни местного населения, конкурентоспособности местной экономической системы при соблюдении идей устойчивого развития [4]. При этом, как показывает практика, вопросы оценки рисков таких инициатив зачастую остаются без должного внимания.
Как и любые другие инновационные проекты, характеризующиеся дополнительной сложностью в силу их масштабности, вовлеченности множества сторон, технологичности, проекты умного города сопряжены со множеством рисков. Стоит отметить, что риски, сопутствующие идеям умного города, могут проявляться на всех этапах жизненного цикла того или иного решения, связанного с развитием умных городов, от этапа планирования и реализации, до момента завершения того или иного проекта. Несмотря на достаточно большое внимание исследовательского сообщества к проблемам реализации проектов умных городов, в настоящее время наблюдается определенный дефицит исследований, в которых бы присутствовал комплексный подход к рассмотрению рисков проектов умных городов и инструментов управления такими рисками. Исходя из этого, целью настоящего исследования является разработка инструментария для оценки и управления рисками проектов умного города.
Теория рисков умных городов
В современной научной литературе, относящейся к тематике умных городов, вопросы рисков, связанных с реализацией идей умного города, поднимаются все чаще. Значительная часть исследований в этой сфере посвящена рискам, сопутствующим внедрению умных решений в различные сферы городского хозяйства, влиянию новых решений на социальную сферу, управлению современными городами в условиях цифровизации [5]. В других работах поднимается вопрос о рисках реализации инициатив умного города, факторах, влияющих на эффективность того или иного решения в области цифровизации городской среды. В качестве примера работ, связанных с оценкой рисков умных городов, можно привести работы в области моделирования рисков информационной безопасности, оценки инновационно-инвестиционных рисков и ряд других работ (таблица 1).
По нашему мнению, говоря о рисках умных городов, прежде всего необходимо говорить о рисках, сопутствующих реализации конкретных проектов, их влиянии на те или иные аспекты функционирования современных городов. Иными словами, риски являются характеристикой не абстрактных систем умного города, а конкретных проектов формирования и развития умных городов. Исходя из этого, основываясь на систематизации исследований в области рисков умных городов, с нашей точки зрения, можно выделить два класса рисков, характерных для проектов умных городов: во-первых, это риски, сопутствующие реализации проекта (ex ante) и риски послереализационного периода (ex post). Хотя эти риски имеют схожую природу (например, финансового характера), все же можно сказать о том, что риски, связанные с этапом подготовки и реализации проектов умного города отличаются от послереализационных рисков. Проекты умного города достаточно сложны, многогранны, и поэтому они неизбежно несут свою долю рисков. Эти риски усугубляются вследствие использования новых технологий, инновационных принципов управления, в силу вовлеченности большого числа интересантов, что повышает сложность управления умным городом [6].
Таблица 1 - Примеры работ в области исследования риска умных городов
Авторы и название работы Методы оценки рисков Цель исследования
Gavurovaa B., Kelemenb M., Polishchuk V. Expert model of risk assessment for the selected components of smart city concept: From safe time to pandemics as COVID-19 Нечеткая логика (Fuzzy logic) Информационная модель оценки рисков для поддержки принятия решений в условиях чрезвычайных ситуаций.
Al Sharif R., Pokharel S. Risk Analysis with the Dempster-Shafer Theory for Smart City Planning: The Case of Qatar Оценка рисков на основе теории Демпсте-ра-Шейфера, экспертный опрос, метод главных компонент Модель оценки рисков и механизмов управления рисками на тестовом примере умного города в Катаре.
Hui P. Construction of information security risk assessment model in smart city Алгоритм дерева решений Система индексов и модель оценки риска информационной безопасности в умных городах.
Kalinin M., Krundyshev V., Zegzhda P. Cybersecurity risk assessment in smart city infrastructures Типизация объектов, интеллектуальный анализ данных и количественная оценка рисков для инфраструктуры умного города Оценка риска кибербезопасности динамических сетей «устройство-устройство» в динамических цифровых инфраструктурах умного города.
Miroshnikova T., Taskaeva N. Approaches to the assessment the innovationand-investment projects within the system of "Smart City" criteria Методы качественной и количественной оценки рисков Оценка инновационно-инвестиционных рисков строительных компаний в рамках концепции умного города на каждом этапе жизненного цикла объекта строительства.
Xuebo Y., Yuemin F., Hyun-Hyo L., Rongguo Q. Research on Personal Information Risk Assessment Model in Smart Cities Метод Маркова, многоатрибутная теория принятия решений, метод экспертной оценки Оценка риска личной информационной безопасности в умных городах.
Li X., Li H., Sun B., Wang F. Assessing information security risk for an evolving smart city based on fuzzy and grey FMEA. Теория нечетких множеств Многомерная оценка рисков информационной безопасности организации.
Ullah, F., Qayyum, S., Thaheem, M. J., Al-Turjman, F., & Sepasgozar, S. M. E. Risk management in sustainable smart cities governance: A TOE framework. Многоуровневая структура управления рисками «технология-организация-окружающая среда» (TOE) Многоуровневая структура управления рисками на основе TOE для выявления и управления рисками, связанными с управлением умным городом.
Источник: составлено автором
В научной литературе риски зачастую рассматриваются в качестве внешних воздействий, влияющих на определенный объект. Однако риски должны анализироваться и с учетом особенностей самого объекта, его собственных характеристик. Например, если в качестве объекта анализа выступает какая-либо сложная система, состоящая из множества компонентов, процессов, потребляющая большое разнообразие ресурсов, то такая система по определению в силу своей сложности, присущей именно этой системе, в большей степени подвержена рискам. С другой стороны, менее сложный объект подвергается меньшим рискам. Управление умным городом чрезвычайно сложно. Умный город включает в себя многогранную и многоуровневую экосистему различных компонент, технологий, технических систем, групп заинтересованных сторон и их конфликтующих интересов. В результате умные города сталкиваются с многочисленными рисками, которые требуют соответствующей системы управления. Поскольку значительная часть проектов умного города имеет инновационную природу, методологической основой для развития инструментария управления рисками проектов умного города могут выступать уже известные подходы управления рисками инновационных проектов.
Управление инновационными проектами связано с применением специализированного инструментария, направленного на достижение целей заинтересованных сторон, участвующих в проекте. Основными ограничениями реализации того или иного проекта выступают ресурсные ограничения, время, качество того или иного решения, затраты на его реализацию [7]. Новые технологии и все более динамичные организационные факторы несут ответственность за быстро меняющуюся среду, подверженную почти неконтролируемым рискам. В современном обществе технологические изменения происходят особенно быстро, и последствия их внедрения обычно трудно точно предсказать. В этом контексте использование методов анализа рисков в инновационных проектах приобретает все большее значение как в академических, так и в профессиональных кругах [8]. Инновации являются основным двигателем для успешного развития современного общества. В связи с этим возникает множество проблем, которые тесно взаимосвязаны и превращают управление инновационными рисками в многомерное управление рисками, которое одновременно является сложным и динамичным [9].
Системы умного города сложны и многофункциональны, что делает их уязвимыми к различным видам рисков. Среди типичных рисков, характерных для систем умного города, различные исследователи называют риски, связанные с социально-политическими, финансовыми, техническими и ресурсными ограничениями. Наиболее серьезными среди них являются риски, связанные с безопасностью и конфиденциальностью. В рамках других исследования выделяются организационные, социальные, технологические риски умных городов. Среди рисков организационного характера можно отметить различные типы потенциальных опасностей для управления умным городом, стратегий принятия решений, процессов координации бизнес-среды, структур муниципального управления, местного населения. Например, сюда можно отнести риски, связанные с внедрением интернета вещей (1оТ) в организациях умного города. Процессу внедрения интернета вещей, как правило, сопутствует ряд организационных рисков, таких как высокая стоимость реализации, некачественный сервис, отсутствие достаточной нормативно-правовой базы, недостоверные данные, на основании которых принимаются решения. Риски социального характера связаны с возможными угрозами умных городов для отдельных лиц и сообществ. В качестве примеров здесь можно отметить риски, связанные с пренебрежением правами и возможностями для граждан, низкий уровень участия граждан в процессах принятия решений на местном уровне, недостаточную эффективность проектов умного города в решении социальных проблем местного населения. Вопросам технологических рисков в научной литературе уделяется достаточно большое внимание. Среди основных рисков здесь рассматриваются риски безопасности и конфиденциальности пользователей сложных технических систем и цифровых технологий, а также вопросы сопряжения различных технологий [10].
Вопросы развития умных городов в последнее время тесно связываются с экосистемным подходом, позволяющим комплексно развивать идеи умного города. В этой связи возникают и новые виды рисков, связанные с вовлечением значительного числа заинтересованных сторон в процессы развития умных городов [11]. Например, выделяют совместный риск, риск назначения задач партнерам, риск управления совместной сетью, поведенческие риски участников экосистемы. Совместный риск связан с тем, что экосистема может быть охарактеризована набором отношений, которые устанавливаются между несколькими объектами, такими как компании/организации, знания, ресурсы и задачи. Сложность экосистемы умного города увеличивает вероятность возникновения неблагоприятных событий, оказывающих влияние на результативность функционирования умных городов. Риски, связанные с распределением задач партнерами по сети, могут поставить под угрозу успех инновационного процесса. Типичным риском для сложной сетевой структуры является риск управления сетью, связанный со структурой полномочий и уровнем связи в сети совместной работы. Значительную роль в социально-экономических системах умных городов играют поведенческие риски, связанные с типами отношений, которые устанавливаются между различными партнерами в ходе инновационного процесса [12].
В рамках систематизации исследований в области рисков, сопутствующих реализации идей умного города, нами выделены шесть групп рисков, составляющее общее поле рисков концепции умного города (таблица 2).
Таблица 2 - Риски реализации идей умного города
Риски Описание Примеры
Институциональные Риски, связанные с несовершенством институциональной среды, отсутствием или нерациональностью функционирования институтов цифровой экономики Отсутствие стратегий и планов цифровой трансформации городской среды; Отсутствие законодательной базы в области цифровизации; Неразвитость неформальных институтов цифровой экономики
Организационные Риски, связанные с неэффективностью существующей системы управления организацией, а также проблемами процесса организации работы компании, возникающие в результате реализации риска персонала на стратегическом и тактическом уровнях. Отсутствие единой структуры управления; Низкая квалификация разработчиков проекта; Задержка выполнения этапов проекта; Отсутствие координации между участниками при реализации проекта; Слабая мотивация участников проекта
Финансово-экономические Риски, реализация которых приводит к возникновению потерь финансовых ресурсов при принятии экономических решений. Недофинансирование проектов умного города; Сложность оценки экономического эффекта проектов умного города
Технологические риск возникновения прямых или косвенных убытков в результате недоступности. ИТ-систем, некорректности настроек и работы алгоритмов, нарушения качества и целостности данных, нарушений в работе подрядчиков и партнеров и ошибок при разработке и обновлении ИТ-систем. Отсутствие типовых решений и проектов; Технологическая зависимость и отсутствие отечественных решений; Несовместимость технологий
Социальные Риски социального происхождения; вероятные опасности, угрозы нарушения нормального (для данного общества) социального положения, вызываемые неустранимыми для данного общества причинами, коренящимися в самом его конкретно-историческом устройстве. Социально значимым нарушением можно считать существенное отклонение от социальной нормы какого-либо (или нескольких) важнейших параметров Цифровое неравенство; Использование цифровых технологий для нарушения приватности и частной жизни граждан
Информационные Опасность возникновения убытков или ущерба в результате обработки, хранении и передачи информации с помощью автоматизированных информационных систем, а также сбоев в работе этих систем. 1Т-риски связаны с созданием, передачей, хранением и использованием информации с помощью электронных носителей и иных средств связи. Кража персональных данных; Взлом компьютерных систем.
Источник: составлено автором
Интенсивное развитие идей инновационного развития современных городов создало условия для поиска новых инструментов снижения рисков инновационных проектов. Одним из возможных способов снижения влияния риска на проект является распределение рисков между участниками проекта. Задача распределения рисков выполняется в рамках процедур управления проектными контрактами и разработки плана проекта. Следует отметить, что повышенный риск, принимаемый одним из участников проекта, должен сопровождаться адекватными изменениями в распределении выгод от проекта. Такие изменения обычно согласовываются между соответствующими участниками проекта [13].
Важным условием успешной реализации любого инновационного проекта является правильная идентификация и оценка сопутствующих данному проекту рисков. В этой связи крайне важным является использование адекватного инструментария для анализа и оценки рисков инновационных проектов. Можно выделить несколько основных методов оценки рисков, применяемых для оценки инновационных проектов (таблица 3).
Таблица 3 - Методы оценки рисков проектов умного города
Метод Описание
Вероятностный Риск определяется как возможный неблагоприятный результат деятельности или действия, характеризующийся двумя величинами: величина возможных неблагоприятных последствий и вероятность наступления каждого последствия.
Экспертный Способ выявления и оценки рисков с помощью привлечения квалифицированных экспертов. Специфика развития и функционирования бизнеса требует, чтобы руководитель постоянно анализировал риски и разрабатывал мероприятия, направленные на их снижение. Популярностью пользуется метод экспертных оценок, предполагающий анализ проблемных вопросов экспертами с помощью интуитивно-логического анализа.
Метод аналогов Сущность метода аналогий очевидна из его названия - она заключается в сравнении проекта с аналогичными по степени риска и уже реализованными. С помощью анализа ретроспективных данных по другим проектам можно изучить влияние различных факторов на конкретный проект и определить его степень риска и негативные последствия для организации.
Анализ сценариев развития проектов Анализ сценариев развития проекта - метод предполагает разработку нескольких вариантов (сценариев) развития проекта и их сравнительную оценку. Рассчитываются пессимистический вариант (сценарий) возможного изменения переменных, оптимистический и наиболее вероятный вариант. Анализ сценариев развития проекта позволяет оценить влияние на проект возможного одновременного изменения нескольких переменных через вероятность каждого сценария.
Продолжение таблицы
Метод Описание
Метод построения деревьев решений Применяется для принятия решений в условиях риска, когда каждое последующее решение зависит от решения предыдущего, т.е. необходимо принимать последовательный ряд решений. Дерево решений - это графическое изображение процесса принятия тех или иных решений, где отражены альтернативные решения, состояния среды и соответствующие вероятности, т.е. возможные риски и выигрыши для любых комбинаций данных альтернатив и состояний среды.
Имитационные методы Метод, позволяющий с помощью компьютерного моделирования проводить симуляцию реализации возможных рисков проектов умного города. Результатом имитационного моделирования рисков является оценка возможного отклонения выбранных целевых параметров проекта под воздействием рисков по трем сценариям: оптимистическому, среднему, пессимистическому. Проведение качественной оценки рисков возможно только при наличии достаточной статистической информации.
Источник: составлено автором
Методы анализа риска часто классифицируются как качественные или количественные. При реализации большинства проектов важным является понимание того, каким образом риск реализации конкретного проекта соотносится с риском реализации других аналогичных проектов, доступных для реализации. В таком контексте исследование рисков отдельных проектов зачастую сводится к применению экспертных оценок, достаточных для принятия оптимальных решений. Еще одним фактором, выступающим за использование качественных методов и ограничивающим использование количественных методов, является фактор отсутствия достаточного количества данных, необходимых для проведения процедуры оценки рисков.
Использование количественных методов создает возможности для проведения более объективной процедуры оценки рисков, при этом такие методы имеют ряд ограничений, связанных, в первую очередь, с отсутствием данных для оценки рисков проявления тех или иных явлений. Процедура количественной оценки рисков, как правило, строится на основе статистического анализа исторических данных, накопленных на основе опыта, полученного при реализации подобных проектов в прошлом. Проведение количественного анализа, как правило, требует значительных ресурсов на сбор, обработку данных. Таким образом, этот вид анализа в большей степени характерен при оценке рисков крупномасштабных проектов, обеспеченных значительным объемом ресурсов. Большие затраты на проведение количественного анализа связывается с использованием различных источников данных, сопряжения различного рода массивов данных и поиск скрытых зависимостей, что позволяет построить более точные прогностические модели для оценки рисков инновационных проектов. В противном случае, при недостатке возможностей для проведения количественных процедур оценки рисков, критические риски реализации того или иного проекта могут быть проигнорированы, не учтены в аналитической модели, что негативно повлияет на реализацию проекта. Напротив, качественный анализ, как правило, менее затратен, гибок и быстр в применении. Однако, как правило, качественный анализ основывается на человеческом суждении с основой на личных предубеждениях, субъективном опыте и предпочтениях. Точность систем оценки рисков может быть повышена с помощью систематических методов, таких как картирование рисков, а также комбинирования качественных и количественных методов анализа рисков [14].
Актуальность вопросов, связанных с рисками, которые сопутствуют реализации инновационных проектов, в том числе в области умных городов, стала драйвером для развития исследовательского направления в области оценки рисков инновационных проектов, которые могут использоваться и при оценке рисков умных городов. В рамках отдельных исследований отмечается возможность использования подходов теории нечетких множеств, теории игр для оценки рисков инновационных проектов умных городов. К примеру, возможным вариантом для анализа рисков инновационных проектов умных городов является теория Демпстера-Шейфера, которая широко используется при оценке рисков в таких областях, как финансы, инженерия, информационные технологии, безопасность. Преимуществами этой теории являются ее разнообразные приложения, связь с традиционной теорией вероятностей и теорией множеств, а также возможность комбинировать различные типы данных из нескольких источников.
Эффективным методом качественного анализа рисков является метод, основанный на анализе видов и последствий отказов (FMEA - Failure Mode and Effects Analysis), используемый для снижения рисков на этапе проектирования. В рамках использования такого подхода основное внимание уделяется видам отказов, причинам и последствиям их возникновения. Основное преимущество анализа видов и последствий отказов заключается в оценке критических и потенциальных рисков в рамках системы поддержки принятия решений. Основным ограничением данного подхода является то, что в его основе лежит качественная оценка рисков, основанная на других методах получения значений возникновения, серьезности и обнаружения рисков.
Другим известным вариантом моделирования рисков инновационных проектов, применяемым в том числе для решения проблем при реализации идей умного города, является метод Монте-Карло, основанный на математическом представлении случайных событий. Такой метод подходит для оценки результатов произведения нескольких случайных величин, включая источники неопределенности. Основной задачей использования такого метода является комплексная оценка проектного риска на основе многократной имитации сценариев реализации инновационного проекта при различных наборах случайных значений исходных факторных показателей. Метод Монте-Карло обладает важным преимуществом, а именно, при расчете каждого сценария изменяются одновременно значения всех факторных показателей, позволяя исследовать это влияние на оценку эффективности проекта комплексно [15].
В условиях недостаточности данных и знаний о рисках при реализации сложных инновационных решений свое распространение получила теория нечеткой логики. Теория нечеткой логики, в отличие от булевой логики (которая всегда приводит к 0 или 1), строго определяет некоторые переходные значения между (0,1). Таким образом, из этой теории нельзя получить точной истинной или ложной оценки. Нечеткая логика основана на нечетких множествах, содержащих элементы с уровнями принадлежности. Элемент может быть членом разных наборов с разными
значениями. Основное различие между вероятностью и нечеткой логикой заключается в том, что вероятность оценивает значения относительно конкретной реальности, тогда как нечеткая логика обозначает принадлежность к нечеткому множеству. Такой подход все чаще используется при оценке рисков проектов умного города. Как дополнительные инструменты к вероятностным моделям, модели нечеткой логики могут быть использованы для оценки рисков, характеризующихся недостатком данных и практических примеров. Поэтому область применения нечеткой логики достаточно широка, что делает возможным ее использование при оценке рисков в различных сферах развития умных городов, при реализации проектов в энергетике, транспортной, социальной среде. Использование инструментария нечеткой логики дает возможности для идентификации, анализа, ранжирования, управления рисками, которые не всегда до конца понятны [16].
В рамках реализации идей умного города возникновение рисков того или иного характера зачастую связано с наличием разнонаправленных интересов основных участников проектов. В этой связи, крайне важным является использование адекватного инструментария для моделирования оптимальных решений, их выработки на основе согласования общих интересов, например, аппарат теории игр. Теория игр представляет собой математическую теорию конфликтных ситуаций, позволяющую моделировать различные варианты процессов принятия решений. При реализации такого подхода целесообразно использовать возможности, открывающиеся с помощью использования теории игр, к примеру, для оценки предполагаемого поведения игроков, возможных выгод, получаемых в результате использования той или иной стратегии, их стабильность и ряд других показателей [17]. Инструментарий теории игр применяется при реализации идей умного города, позволяющий выработать оптимальную стратегию поведения участников проекта с целью прогнозирования возможных рисков и их оценки. Теория игр может быть применима для оценки риска, поскольку она может охватывать противоположные цели основных лиц, принимающих решения. Анализ завершается, когда все игроки считают, что полученное решение является наилучшим для заданного условия [18].
Современные цифровые технологии формируют новые принципы организации социально-экономической активности, создают условия для повышения эффективности функционирования хозяйственных систем различного уровня, являются технологической основой для внедрения новых моделей управления. Автоматизация производственных и управленческих процессов приводит к трансформации социально-экономических систем, меняет роль человека в экономических процессах [19]. Дальнейшие тенденции развития в этом направлении, по-видимому, будут направлены на снижение роли человека в этих процессах, и возрастании роли интеллектуальных систем. Индустрии автономных интеллектуальных систем в последнее время уделяется большое внимание, и большинство городов планируют внедрить их в ближайшее время, но прежде чем внедрять такие системы, также важно учитывать их влияние на общество и то, как власти собираются действовать в ситуации, которая может представлять определенный риск. Таким образом, вопросы технологических систем и их влияние на современное общество становится особенно актуальными. Несмотря на то, что использование инновационных решений несет определенные положительные эффекты для социума, такие решения создают и определенные проблемы. Одной из важнейших проблем в данном контексте является проблема, связанная с безопасностью данных, доверием к новым технологиям. В этой связи при использовании новых решений пользователи должны быть уверены, что их данные находятся в безопасности, хотя большинство проблем возникает в том случае, когда данные передаются третьим лицам, которые не соблюдают строгие требования конфиденциальности.
В целом можно отметить, что при исследовании вопросов, связанных с вызовами и угрозами цифровой трансформации городской среды, крайне важным становится исследование рисков социального характера. Такие особенности исследования городских сообществ подчеркивают тот факт, что при снижении риска в умных городах необходимо учитывать не только технологии, но и другие факторы, прежде всего, социального характера. Готовность использования интеллектуальных решений, вовлеченность населения в процессы развития умных городов, безопасность технологий определяют социальные риски цифровой трансформации городских систем.
Одна из особенностей современных умных городов заключается в том, что в рамках их формирования и развития особое внимание уделяется человеческому капиталу, инвестициям в повышение качества жизни местного населения, созданию условий для самореализации и вовлечения в процессы принятия управленческих решений. Города могут быть признаны умными только в том случае, если наряду с инвестициями в технологии они инвестируют в развитие человека.
Еще одним важным компонентом умных городов является система управления. Местные органы власти играют важнейшую роль в устранении любых видов рисков. В настоящее время существует множество проблем, с которыми сталкиваются лица, принимающие решения на муниципальном уровне, в рамках реализации идей формирования и развития умных городов. По сути, именно на местные власти ложится функционал по оценке и минимизации рисков цифровой трансформации городской среды. Таким образом, местные власти должны использовать определенный инструментарий для исследования рисков потенциальных и уже реализованных проектов. Отсутствие такого инструментария по оценке рисков в рамках управления проектами умных городов само по себе создает новые риски неэффективного управления инновационными проектами на местном уровне. В рамках цифровой трансформации местные власти сталкиваются как с технологическими, так и с управленческими проблемами, которые связаны с такими вопросами, как поиск баланса и развитие сотрудничества между различными заинтересованными сторонами. К технологическим проблемам, как правило, относят проблемы, связанные с выбором поставщиков цифровых решений для реализации проектов умных городов. Например, слишком большая зависимость от тех или иных технологий существенным образом снижает возможность воздействовать на поставщиков этих технологий. Таким образом, при оценке рисков и для минимизации рисков и проблем, связанных с проекта-
ми умного города, необходимо учитывать и технические, и нетехнические риски, а не просто сосредотачиваться на технологиях и пренебрегать другими факторами, связанными с ними [20].
Систематизация исследований в области развития умных городов свидетельствует о том, что реализация проектов по цифровизации городской среды связана с множеством рисков, возможность реализации которых достаточно высока. В этой связи перспективным направлением является развитие комплексных подходов, а также методов оценки рисков инновационных проектов и последствий реализации этих проектов для конкретных территорий. Несмотря на множество подходов к оценке развития умных городов, все они в той или иной степени имеют определенные ограничения в использовании. Каковы же особенности оценки рисков реализации проектов умных городов?
Процедура исследования
В качестве объекта исследования в настоящей статье рассмотрели современную концепцию развития умного города в различных проявлениях хозяйственной деятельности. Предметом исследования являются риски проектов умного города. В качестве метода исследования выступил библиографический анализ публикаций по тематике рисков инновационных проектов в целом и умных городов в частности в международных и отечественных базах данных научных публикаций. При оценке рисков проекта по организации платных парковоч-ных зон на примере Екатеринбурга использовался метод экспертных оценок. В качестве инструмента ранжирования выявленных рисков использовалась матрица рисков.
Моделирование рисков проектов умного города
В рамках исследования вопросов оценки рисков реализации проектов умных городов нами выявлены определенные особенности, которые должны учитываться при оценке рисков. В частности, важным является учет факта того, что проекты умного города направлены на значительное количество людей, зачастую не имеют прямого экономического эффекта, связаны со внедрением сложных технологических решений. В этой связи нами предлагается использовать комбинированный подход к оценке рисков проектов умного города, который в определенной степени нивелирует недостатки известных методов. В этой связи нами предлагается использовать комбинированный подход оценки рисков инновационных проектов умного города. В рамках такого подхода следует решить несколько задач, прежде всего, вопрос идентификации рисков, во-вторых, их ранжирование, в-третьих, моделирование влияния рисков на результат реализации проектов.
С целью идентификации рисков того или иного проекта возможно использовать как экспертные опросы, так и исследование уже существующего опыта реализации подобных проектов. После отбора факторов риска кране важным является определение вероятностей реализации того или иного негативного сценария. В рамках исследования проектов умного города нами предлагается использовать как экспертные методы, так и методы, основанные на моделировании реализации того или иного негативного события. В зависимости от того, имеется ли накопленная статистика по реализации того или иного риска проекта умного города, нами предлагается использовать ли экспертный метод оценки рисков, либо комбинированный, дополняющий экспертную оценку определенной статистической вероятностью, основанной на известных ранее случаях реализации того или иного риска. В случае отсутствия доступной статистики по реализации того или иного риска, оценка рисков проводится экспертами, которые присваивают тому или иному риску определенную оценку (как правило, от 0 до 1, где 0 - минимальный риск, а 1 - максимальный).
Определив вероятности и степень влияния факторов риска на итоговые показатели проекта, необходимо составить общую таблицу, суммирующую полученные данные. Важным фактором является задание приемлемых уровней инновационного риска. Как правило, риски делят на три группы: приемлемый, оправданный, недопустимый. Комплексное изучение рисков позволяет проранжировать негативные факторы по степени их опасности и вероятности возникновения, таким образом создает возможность для разработки адекватных мер по снижению рисков. Особое внимание при исследовании рисков уделяется недопустимым рискам, поскольку именно они требуют тщательного анализа и реализации мероприятий по их предотвращению или минимизации. Важное значение в успешной реализации проекта занимает усиленное внимание к оправданным рискам. Такие риски, как и неоправданные, требуют разработки специальных мероприятий для их сведения к приемлемому уровню. Приемлемые риски, как правило, не требуют реализации специальных мероприятий по их минимизации и принимаются в качестве сопутствующего атрибута инновационной деятельности.
Удобным инструментом для идентификации и ранжирования рисков по степени вероятности их реализации и возможных ущербов является матрица рисков (рисунок 1).
Уровень опасности Вероятность реализации риска
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
1 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
2 0 0.4 0.8 1.2 1.6 2
3 0 0.6 1.2 1.8 2.4 3
4 0 0.8 1.6 2.4 3.2 4
5 0 1 2.0 3.0 4.0 5
Рисунок 1 - Матрица рисков инновационных проектов
Дифференциация возможных событий по степени их опасности и вероятности свершения позволяет выявить наиболее приоритетные риски и инструменты для их снижения. Если комплексный риск реализации проекта превышает приемлемый, в таком случае следует выявить его ключевые факторы и разработать набор мероприятий, направленных на снижение риска реализации проекта по цифровой трансформации городской среды.
Рассмотрим процедуру управления рисками на примере реализации проекта умного города в транспортной сфере, а именно, создание платных парковочных пространств в центре города. Подобные проекты характеризуются следующими группами рисков: экономическими, технологическими, институциональными, социальными. Процесс более детального рассмотрения данных рисков позволил идентифицировать следующие негативные факторы реализации проекта умного города (таблица 4).
Таблица 4 - Идентификация и описание рисков реализации проекта умного города по организации
платных парковок
Вид рисков Риск Идентификатор
Организационный Отсутствие единоначалия и управляющей структуры для реализации проектов умного города R1
Слабое взаимодействие различных органов власти и служб в реализации проекта платных парковок R2
Экономический Недостаток средств местных бюджетов для создания платных парковочных зон R3
Технологический Необходимость использования импортных технологий для организации платных парковочных пространств, зависимость от зарубежных комплектующих R4
Институциональный Отсутствие нормативов по созданию платных парковочных зон, нормативных документов, регламентирующих правила организации платных парковочных зон R5
Социальный Отсутствие возможности у значительной части населения платить за платную парковку R6
Коммерциализация пространств для парковки транспортных средств, отсутствие бесплатных альтернатив для парковки автотранспорта R7
* Источник: составлено автором
После идентификации основных видов рисков и конкретных факторов необходимо провести процедуру ранжирования рисков. Для этого можно использовать как количественные методы оценки вероятности того или иного события, так и качественные оценки. В зависимости от уровня опасности и вероятности реализации того или иного события, заполняется матрица рисков проекта умного города (рисунок 2).
Уровень опасности Вероятность реализации риска
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
1
2 R7 R2 R6
3 R1 R4 R3
4 R5
5
Рисунок 2 - Матрица рисков проекта по организации платных парковочных зон
на примере Екатеринбурга
Оценка рисков на примере проекта умного города по организации платных парковочных зон с использованием матрицы рисков позволяет выявить наиболее опасные и вероятные риски, связанные с конкретным проектом. Частичная реализация проекта умного города по организации платных парковочных зон в центральной части Екатеринбурга показала, что такого рода проекты связаны с рисками, представленными в матрице рисков инновационных проектов, представленной в настоящем исследовании. Систематизация рисков инновационных проектов в виде матрицы позволяет, во-первых, провести оценку рисков, во-вторых, помочь в разработке мер по купированию рисков либо определить, что в условиях воздействия определенных факторов реализация проекта в целом не целесообразна. Практика показала, что обозначенные риски в конечном итоге не дали эффективно реализовать проект платных парковок в Екатеринбурге.
Заключение
Цифровые технологии и интеллектуальные решения все активней проникают в различные сферы общественной жизни, становятся фактором преобразований в различных областях, в частности, в области развития современных городов. В целом можно отметить, что интеллектуальные решения, используемые в современных городах, повышают качество жизни местного населения, при этом нередко создают дополнительные риски. В этой связи исследование рисков реализации проектов умного города, а также разработка инструментария для управления рисками инновационных проектов являются крайне актуальными задачами.
В настоящем исследовании, выполненном с целью разработки инструментария для оценки и управления рисками проектов умного города, получены следующие теоретические и практические результаты.
Во-первых, рассмотрены основные виды рисков, сопутствующих реализации проектов умных городов.
Во-вторых, систематизированы подходы к оценке рисков в контексте различных аспектов цифровой трансформации в рамках реализации идей умного города, выявлены основные методы оценки рисков проектов умных городов.
В-третьих, предложена процедура исследования рисков проектов умных городов, включающая такие этапы как идентификация, классификация, оценка, управление рисками.
В-четвертых, в качестве практического инструментария для ранжирования рисков проектов умных городов предложено использовать матрицу рисков. Рассмотрена процедура оценки рисков проекта платных пар-ковочных зон на примере Екатеринбурга.
Теоретическая значимость полученных результатов заключается в возможности их использования при проведении дальнейших исследований рисков проектов умных городов. Практическая значимость полученных результатов заключается в возможности их применения в рамках реализации конкретных решений в области цифровой трансформации современных городов.
Источники:
1. Gomes, L. A. de V., Lopez-Vega, H., & Facin, A. L. F. (2020). Playing chess or playing poker? Assessment of uncertainty propagation in open innovation projects. International Journal of Project Management. doi:10.1016/j.ijproman.2020.07.00.
2. Tarasova E.V., Nikulina E.N., Moskvicheva N.V. Analysis of risk assessment methods of innovative projects // Espacios. 2017. Т. 38. № 49. С. 18.
3. Bowers, J., & Khorakian, A. (2014). Integrating risk management in the innovation project. European Journal of Innovation Management, 17(1), 25-40. doi:10.1108/ejim-01-2013-0010.
4. Семячков К.А. Этапы становления цифровой экосреды современных городов // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. 2020. N° 2 (62). С. 3.
5. Biczyñska, E. (2019). The Smart City of Medellín, its achievements and potential risks. Problemy Rozwoju Miast, 62, 29-38.
6. Ullah, F., Qayyum, S., Thaheem, M. J., Al-Turjman, F., & Sepasgozar, S. M. E. (2021). Risk management in sustainable smart cities governance: A TOE framework. Technological Forecasting and Social Change, 167, 120743. doi:10.1016/j.techfore.2021.12074.
7. Nawaz, A., Waqar, A., Shah, S., Sajid, M., & Khalid, M. (2019). An Innovative Framework for Risk Management in Construction Projects in Developing Countries: Evidence from Pakistan. Risks, 7(1), 24. doi:10.3390/risks7010024.
8. Miorando, R. F., Ribeiro, J. L. D., & Cortimiglia, M. N. (2014). An economic-probabilistic model for risk analysis in technological innovation projects. Technovation, 34(8), 485-498. doi:10.1016/j.technovation.2014.0.
9. Dillerup, R., Kappler, D., & Oster, F. (2018). Improving the Management of Innovation Risks - R&D Risk Assessment for Large Technology Projects. Journal of Management and Strategy, 9(1), 31. doi:10.5430/jms.v9n1p31.
10. Shayan, S., Kim, K. P., Ma, T., & Nguyen, T. H. D. (2020). The First Two Decades of Smart City Research from a Risk Perspective. Sus-tainability, 12(21), 9280. doi:10.3390/su12219280.
11. Gupta, K., & Hall, R. P. (2020). Exploring Smart City Project Implementation Risks in the Cities of Kakinada and Kanpur. Journal of Urban Technology, 1-19. doi:10.1080/10630732.2020.1796115.
12. Abreu, A., Duarte Moleiro Martins, J., & Calado, J. M. F. (2018). Fuzzy Logic Model to Support Risk Assessment in Innovation Ecosystems. 2018 13th APCA International Conference on Control and Soft Computing (CONTROLO). doi:10.1109/controlo.2018.8514281.
13. Titarenko, B., Titov, S., & Titarenko, R. (2014). Risk Management in Innovation Projects. Applied Mechanics and Materials, 638-640, 2338-2341. doi:10.4028/www.scientific.net/amm.638-640.2338.
14. Bowers, J., & Khorakian, A. (2014). Integrating risk management in the innovation project. European Journal of Innovation Management, 17(1), 25-40. doi:10.1108/ejim-01-2013-0010.
15. Гильванова Г.А. Анализ риска инновационного проекта методом имитационного моделирования (метод Монте-Карло) // Science Time. 2015. № 12 (24). С. 157-161.
16. Бикетов А.Н., Глебова О.В., Мельникова О.Ю. Система оценки рисков, основанная на применении нечеткой логики // Приволжский научный вестник. 2014. № 12-3 (40). С. 105-108.
17. Нурмухаметова З.И. Использование методов теории игр в оценке, анализе и управлении риском // В сборнике: Инновации, кластеризация, информационная трансформация и экономическое развитие: региональный аспект. Сборник научных трудов Международной научно-практической конференции. Под редакцией В.Н. Немцева, А.Г. Васильевой. 2018. С. 209-213.
18. Al Sharif, R.; Pokharel, S. Risk Analysis with the Dempster-Shafer Theory for Smart City Planning: The Case of Qatar. Electronics 2021, 10, 3080. https:// doi.org/10.3390/electronics10243080.
19. Попов Е.В., Семячков К.А., Файрузова Д.Ю. Приоритеты экономической политики в развитии цифровой экономики // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2019. Т. 15. № 7 (376). С. 1198-1214.
20. Singh, P. and Helfert, M. (2019). Smart Cities and Associated Risks: Technical v/s Non-technical Perspective. In Proceedings of the 3rd International Conference on Computer-Human Interaction Research and Applications - CHIRA, ISBN 978-989-758-376-6; ISSN 21843244, pages 221-228. DOI: 10.5220/0008494402210228.
EDN: AWUJUW
С.В. Симонов - соискатель, Самарский государственный экономический университет, Самара, Россия, Yulya.kozireva @yandex.ru,
S.V. Simonov - competitor, Samara state university of economics, Samara, Russia;
А.Е. Терпугов - кэ.н., доцент, проректор, Государственный университет управления, Москва, Россия, A.E. Terpugov - candidate of economics, associate professor, vice-rector, State university of management, Moscow,
Russia.
РАЗВИТИЕ ИННОВАЦИОННОГО МАЛОГО ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА DEVELOPMENT OF INNOVATIVE SMALL BUSINESS
Аннотация. Предмет. Отношения по инновационному развитию российского малого предпринимательства. Тема. Эффективное внедрение инновационных приемов в малое предпринимательство в российской экономики. Цель. Оценка инновационного предпринимательства, в развитие малого предпринимательства. Методология. Методы сравнения, анализа, оценки, а также сравнительного анализа практик. Результаты. На основе проведенной оценки основных экономических показателей, характеризующих развитие инновационного предпринимательства в субъекты малого бизнеса российской экономике, проведена оценка внедрения инновационных инновационных методов в развитие российского малого предпринимательства. Область применения. Региональная и инновационная экономика.Выводы. На основании проведенного исследования рассмотрены пути дальнейшего развития инновационного предпринимательства малого бизнеса российской экономики. Исходя из проведенного исследования и изучении аналитических материалов по данной проблеме был сформулирован вывод, суть которого сводится к тому, что в будущем необходимо ожидать рост российской экономики при условии внедрения инновационного предпринимательства в малый бизнес.
Abstract. Subject. Relations on innovative development of Russian small business. Topic. Effective implementation of innovative techniques in small business in the Russian economy. Goal. Assessment of innovative entrepreneurship, in the development of small entrepreneurship. Methodology. Methods of comparison, analysis, evaluation, and comparative analysis of practices. Results. Based on the assessment of the main economic indicators characterizing the development of innovative entrepreneurship in small business entities of the Russian economy, the assessment of the introduction of innovative innovative methods in the development of Russian small business was carried out. Scope of application. Regional and innovative economy. Conclusions. Based on the conducted research, the ways of further development of innovative entrepreneurship of small business in the Russian economy are considered. Based on the conducted research and the study of analytical materials on this problem, a conclusion was formulated, the essence of which boils down to the fact that in the future it is necessary to expect the growth of the Russian economy, provided that innovative entrepreneurship is introduced into small businesses.
