ВЛИЯНИЕ ЦИФРОВИЗАЦИИ НА ОТРАСЛЕВЫЕ РИСКИ (НА ПРИМЕРЕ ТРАНСПОРТА)

Введение

Как известно, риск и прибыль относятся к ключевым характеристикам всякой экономической деятельности и находятся в прямой зависимости. Как следствие, оценка уровня риска кардинальным образом влияет на стратегические решения отдельных субъектов и состояние рынка в целом.

Отраслевые риски находятся в фокусе внимания средних и крупных предприятий, способных осуществлять планирование своей деятельности на среднесрочный и долгосрочный периоды. При этом подходы к анализу отраслевых рисков существенно различаются.

Часто можно встретить оценку отраслевого риска с помощью весовых коэффициентов, которые задает тот или иной эксперт. Однако, на наш взгляд, крайняя субъективность этого подхода делает его малоэффективным.

Менее субъективным может представляться количественный подход к анализу отраслевых рисков, например через ранжирование человеческих факторов на основе их взаимозависимости [Carpitella et al., 2018. P. 12], составление матрицы рисков [Sun et al., 2017], анализ Байесовской сети [Ko, Han, 2015] и т. п. Такого рода модели сфокусированы на анализе поведения персонала [Aliabadi et al., 2018] и остаются «субъективными при определении вероятностей и последствий риска безопасности» [Guoa et al., 2021].

Еще один популярный подход к оценке отраслевого риска – суждение об уровне риска на основе публичной отчетности компании [Мурыгин, Жуланов, 2019]. Этот подход, может быть, и уменьшает неопределенность в одном аспекте – отраслевом, но одновременно увеличивает ее в другом аспекте – внутрифирменном, так как достоверность публичной отчетности далеко не всегда очевидна.

В целом указанные основные подходы, на наш взгляд, не рассматривают отрасль как совершенно специфический объект исследования и применяют к отраслевым рискам стандартные инструменты: прямое суждение, экспертные системы, оптимизацию кода, анализ чувствительности, вероятностный анализ, моделирование методом Монте-Карло, анализ кинетического дерева, ожидаемую денежную стоимость, скорректированную на риск ставку дисконтирования и премию за риск [Hwang, Chen, 2015. Р. 219].

Между тем следует обратить внимание на то, что отраслевые риски не сосредоточены внутри той или иной организации – их принципиальной особенностью является меж- организационный, межсубъектный характер. Пожалуй, особенно это заметно в транспортной отрасли, которая связывает множество локальных рынков и напрямую зависит от их текущего состояния.

1. Теоретические аспекты: сигналы и информация

В терминах «Тектологии» А.А. Богданова та или иная отрасль представляет собой организованный комплекс, понимаемый им как «целое больше суммы его частей». В силу этого отраслевой риск – это совершенно обособленный вид рисков, а именно – риск сохранения единого целого.

Опираясь на «Тектологию», можно сказать, что причиной появления такого «целого» является разность: «Наш мир есть вообще мир разностей; только разности напряжений энергии проявляются в действии, только эти разности имеют практическое значение. Там, где сталкиваются активности и сопротивления, практическая сумма, воплощенная в реальных результатах, зависит от способа сочетания тех и других; и для целого эта сумма увеличивается на той стороне, на которой соединение более стройно или “гармонично”, заключает меньше “противоречий”. Это и означает более высокую организованность» [Богданов, 1989. С. 117].

Если эти напряжения энергии различаются значительно, то разность их потенциалов позволяет преодолеть сопротивление внешней среды и запустить между ними потоки: материальные, информационные, трудовые и энергетические. Используя естественно-научную терминологию, можно сказать, что потоки возникают между двумя полюсами, имеющими противоположные заряды такой степени разности, которая позволяет преодолевать сопротивление окружающего пространства. В момент замыкания разностей и возникает качественно новое единое целое, условием существования которого является непрерывное циркулирование потоков.

С этой точки зрения всякий отраслевой организованный комплекс порождается макроэкономическими разностями и оказывается востребованным только в том случае, если облегчает прохождение и объединение тех или иных потоков. Наиболее наглядно это видно на примере транспорта, который призван нивелировать природные сопротивления для грузопотоков путем выравнивания ландшафта (то есть путем создания дорог, каналов, мостов и т. п.), обустройства системы снабжения и ремонта, складов, погрузочно-разгрузочных пунктов и т. п.

Соответственно, для отрасли как единого целого характерны свои специфические виды рисков, которые можно разделить на три вида:

1. Риски сопротивления внешней среды. Влияние такого рода сопротивления выражается на внешнем плане в изменении затрат на транспортировку. При этом в транспортной сфере необходимо, чтобы предельные затраты и себестоимость как перевозимого продукта, так и транспортных услуг были в сумме существенно ниже, чем предельные затраты и себестоимость у альтернативных поставщиков и перевозчиков. Более высокая стоимость перевозки может иметь место из-за изменения стоимости энергоносителей, природных условий, политических волнений на линиях маршрута, технолого-экономических ограничений (например, трубопроводный транспорт может быть экономичным, но требующим серьезных капитальных затрат, а система поставки сжиженного природного газа требовать значительных трансформационных затрат) и т. п.

С экономической точки зрения эти риски могут быть выражены через предельные затраты экспортера (MC_exp), конкурирующего продавца на локальном рынке готового продукта (MC_loc) и транспортного перевозчика (MC_trans). Устойчивая торговля между полюсами возникает в случае, если сумма MC_exp и MC_trans существенно ниже, чем MC_loc, в противном случае какая бы то ни была торговля нецелесообразна, то есть:

MC_exp + MC_trans < MC_loc. (1)

Соответственно, любое транспортное перемещение грузов будет осуществляться, только если выполняется неравенство (1).

Неравенство (1) показывает условие для минимальной технолого-экономической целесообразности осуществления перевозок груза для местного рынка. Однако для регулярных перевозок необходимые условия должны дополняться достаточными условиями, то есть минимально необходимая технолого-экономическая целесообразность должна дополняться достаточной величиной выручки с единицы груза. Этот вопрос касается второго вида рисков.

2. Риски, связанные с экономической разностью полюсов. На практике это выражается в степени разности между закупочной ценой перевозимого продукта и ценой местного рынка, на который этот продукт транспортируется. Это будет выражаться в сравнении тарифа по услугам перевозчика (P_trans), цены товара грузоотправителя (P_exp) и цены товара на рынке доставки (P_loc):

P_exp + P_trans << P_loc. (2)

Другими словами, данный вид риска отражает ценовую целесообразность процесса перевозки, которая является следствием согласования интересов всех рыночных участников и их запросов в виде цен их продуктов и тарифов на услуги.

3. Риски, связанные с долгосрочным поведением субъектов транспортной отрасли (прежде всего грузоотправителя и грузополучателя) и способностью перевозчика влиять на него. Данный вид рисков связан со способностью перевозчика приобретать элементы рыночной, монопольной власти благодаря росту эффективности своей деятельности. Если перевозчик в состоянии управлять поведением партнеров, то его предельная прибыль будет существенно выше. Это можно выразить с помощью предельной прибыли экспортера (MPr_exp), предельной прибыли конкурирующего продавца на локальном рынке готового продукта (MPr_loc) и предельной прибыли транспортного перевозчика (MPr_trans):

MPr_trans > MPr_exp + MPr_loc. (3)

Рассмотренные этапы мы можем изобразить с помощью соответствующих кривых (рис. 1).

На рис. 1a мы видим способность перевозчика управлять собственными издержками и рыночной ценой. Долгосрочные средние общие издержки перевозчика (LATC – longtime average total cost) показывают положительный эффект масштаба и убывают с увеличением объема перевозок. На  рис. 1b показано, что экспортер и перевозчик только сообща могут действовать эффективно, то есть обеспечивать предельные издержки товара в меньшем размере, чем у локального продавца-конкурента.

На этапе I (рис. 1) перевозчику удается понижать предельные затраты одновременно с ростом грузооборота, однако величина LATC значительно превышает уровень цен. Лишь по достижению объема Q₁ перевозочная деятельность становится безубыточной:

MC_exp + MC_trans = MC_loc. (4)

На этапе II (на участке Q₁Q₂) перевозчик достигает высокоприбыльной деятельности, так как наблюдается максимальная разница между суммой предельных издержек экспортера и перевозчика с одной стороны и уровня цены на потребительском рынке – с другой стороны. Кроме того, на этом участке разница между суммой (MC_exp + MC_trans) и MC_loc максимальна.

На этапе III предельные затраты перевозчика начинают быстро расти (рис. 1а), однако контроль над перевозочными тарифами позволяет компенсировать этот рост за счет управляемого роста рыночной цены. Пунктирный отрезок P^* показывает ситуацию, когда перевозчику удается повысить тарифы на свои услуги путем контроля над деятельностью участников процесса перевозки. В итоге, несмотря на рост предельных затрат, его прибыль не уменьшается. Другими словами, возрастающие предельные издержки в этом случае перекладываются на конечного потребителя.

Исходя из сказанного, при эффективном управлении предельными издержками, ценой и поведением других субъектов перевозчик извлекает максимальные выгоды из положительного эффекта масштаба, осваивая все новые технологии, повышая свою конкурентоспособность и увеличивая объем грузоперевозок. При этом он последовательно переходит от внутренних рисков к региональным, а затем и к глобальным, что соответствует этапам развития технологий перево- зочного процесса и новым технологическим укладам [Иванов, 2020]. Это можно представить в виде графика (рис. 2).

Для удобства положительный эффект масштаба показан по оси ординат через отношение , что позволяет наглядно представить однонаправленное изменение себестоимости и объема перевозок.

На первом этапе (на участке от 0 до Q₁ на рис. 2) происходит отработка технологии физической перевозки, с тем чтобы сделать ее конкурентоспособной для рынка доставки прежде всего с точки зрения уровня затрат. Примером этого этапа может являться транспортировка сжиженного газа и нефти с помощью танкеров: несмотря на техническую и технологическую отработанность этого процесса, предельные затраты экспортеров зачастую превышают предельные затраты альтернативных способов доставки (прежде всего трубопроводным транспортом), то есть наблюдается неравенство MC_exp + MC_trans > MC_loc.

Если же вопрос технолого-экономической целесообразности транспортировки решен, то на втором этапе (участок Q₁Q₂ на рис. 2) решается вопрос ее ценовой целесообразности: необходимо отработать финансовые технологии так, чтобы интересы всех участников процесса перевозок были согласованы и цена реализации готового продукта на местном рынке делала деятельность экспортера и транспортной компании более привлекательной, чем доступные им альтернативные виды предпринимательской деятельности. В экономической науке это обозначается понятием «нормальная прибыль» – это такой размер прибыли, который способен удержать предпринимателя в его сфере деятельности. Примеры успешной реализации этой задачи можно найти и в истории, и в современности: снабжение Древнего Рима зерном из Египта, вывоз пряностей из Малаккского пролива, экспорт товаров из современного Китая в Европу и Америку и т. п. Во всех этих случаях уровень цены на рынке поставки был настолько высок, что покрывал все виды рисков и делал малоинтересными другие виды предпринимательства, то есть выполнялось неравенство P_exp + P_trans << P_loc.

На третьем этапе (участок Q₂Q₃ на рис. 2) деятельность перевозчика становится настолько эффективной, что он способен разрабатывать собственные, недоступные для конкурентов технологии, обеспечивающие ему контроль над транспортными путями и долгосрочное доминирование на рынке. К такого рода примерам следует отнести контроль железнодорожных перевозчиков над нефтедобытчиками в США в XIX веке (компания Standard Oil), современные нефтепроводы и газопроводы, рукотворные водные каналы (например, Суэцкий) и т. п. Во всех этих случаях перевозчики в силу своего монопольного положения способны извлечь намного бо́льшую предельную прибыль с единицы груза, чем грузоотправители и грузополучатели, то есть MPr_trans > > MPr_exp + MPr_loc.

Реализация сбалансированной стратегии, показанной на рис. 1 и 2, возможна только при условии, что субъект непрерывно развивает технологии, способен воспринимать причинно-следственные связи, имеет долгосрочный горизонт планирования, может учитывать интересы всех субъектов перевозки и предсказывать их поведение. В конечном счете все это сводится к его умению работать с информацией и информационными моделями, решая одновременно систему неравенств:

. (5)

Все три вида неравенств перевозчик должен соблюдать одновременно, чтобы сохранить свою конкурентоспособность на рынке.

2. Практическое применение модели

Представленная выше модель опирается на детальные внутренние данные перевозчика, грузоотправителя и грузополучателя. Такого рода данные недоступны для проведения анализа внешним исследователем, что побуждает использовать косвенные данные. В этой связи дальнейший анализ будет основан на общедоступных данных о транспортных путях, демонстрирующих разную степень эффективности: Северный морской путь, железная дорога России и морской путь Юго-Восточная Азия – Европа. При этом представленный ниже анализ не претендует на абсолютную точность, а нацелен на демонстрацию самого́ аналитического подхода к исследуемому вопросу.

На основе рис. 2 представим карту рисков перевозчика (рис. 3).

Рассмотрим квадрат 0АВQ₁, на котором показана эффективность управления перевозчиком своей технологией грузоперевозок. Если транспортная компания развивается сбалансированно (то есть объем перевозок увеличивается одновременно со снижением LATC), то площадь треугольника 0АВ равна площади треугольника 0ВQ₁, а их соотношение будет равно единице:

. (6)

Если их соотношение меньше единицы, то транспортная компания развивается по рационализаторской модели: технология постепенно совершенствуется, себестоимость перевозки уменьшается, но объем перевозки не изменяется. Если же соотношение будет больше единицы, то транспортная компания развивается по консервативной модели: технология перевозки остается одной и той же, себестоимость перевозки не меняется, но объем перевозки растет за счет увеличения номинального количества одного и того же подвижного состава. При этом каждое отклонение в ту или иную сторону свидетельствует о неравновесии перевозчика и возрастании рисков деградации (при консервативной стратегии) или рисков вытеснения с рынка более крупным игроком (при рационализаторской стратегии).

Формулу (6) можно обозначить как коэффициент сбалансированного управления рисками (Kб): если Kб = 1, то риски компании-перевозчика минимальны; если Kб → ∞, то возрастают риски технологической деградации компании- перевозчика; если Kб → 0, то у компании-перевозчика возрастают риски «окукливания» в своей нише и неизбежной последующей утраты контроля над рынком.

Аналогичным образом могут быть проанализированы риски технологии согласования интересов (квадрат 0CDQ₂) и риски технологии управлением поведением других субъектов рынка (квадрат 0EFQ₃).

В результате этого риски конкретного предприятия можно представить в виде трехсоставного показателя:

Kб = (Kб_I; Kб_II; Kб_III), (7)

где Kб_I – коэффициент сбалансированного управления рисками технологии перевозок; Kб_II – коэффициент сбалансированного управления рисками технологии согласования интересов; Kб_III – коэффициент сбалансированного управления рисками контроля над долгосрочным поведением грузоотправителей и грузополучателей.

Применим данный подход к практическим примерам: Северному морскому пути, железной дороге России и морскому пути Юго-Восточная Азия – Европа.

Северный морской путь имеет на сегодняшний день повышенные предельные издержки как для перевозчиков, так и для экспортеров по следующим причинам:

1. «Ледовая обстановка на некоторых участках трасс имеет значительную пространственную и межгодовую изменчивость» [Ерохин, 2017. С. 9].
2. «Высокие страховые расходы, малые скорости продвижения, строжайшие правила безопасности, высочайшие экологические риски, непредсказуемость ледовой обстановки, постоянные отклонения судов от намеченных курсов, нехватка квалифицированных и имеющих опыт плавания в высоких широтах экипажей судов» [Ерохин, 2017. С. 9].
3. Для прохождения транспортных судов требуются услуги ледокольного флота, который из-за короткого сезона навигации используется неполный год и поэтому требует больших затрат.
4. Инфраструктурная обеспеченность Северного морского пути требует значительных инвестиций, так как отмечается плохое состояние служб метеорологического оповещения, недостаток информации о миграции льдов, неудовлетворительное состояние российских портов, гаваней и иных объектов.
5. «Имеются ограничения на прием крупнотоннажных кораблей российскими гаванями восточнее Мурманска в случае непредвиденных обстоятельств»¹.

Отмеченные выше данные о Северном морском пути позволяют представить состояние рисков этого объекта следующим образом (рис. 4а).

Объем перевозок по Северному морскому пути постепенно возрастает, но предельные издержки и себестоимость неэластичны, снижения LATC не происходит (рис. 4а). Как следствие, не наблюдается продуктивной активности по технологии согласования интересов и по технологии управления поведением грузоотправителей и грузополучателей.

Таким образом, Kб_I = 9 / 7 = 1,3; Kб_II = 0; Kб_III = 0 или, используя выражение (7), (1,3; 0; 0).

Анализ российского железнодорожного транспорта, проведенный в статье [Римская, Анохов, 2021], позволяет сделать вывод о том, что он успешно преодолел этапы I и II (рис. 3) и вплотную подошел к необходимости освоения технологии долгосрочного управления поведением грузоотправителей и грузополучателей. На основании этого можно аналогичным образом построить для железнодорожного транспорта укрупненную карту рисков (рис. 4b), согласно которой его коэффициент сбалансированного управления рисками Kб = (1; 1; 0).

Третий объект – морской путь Юго-Восточная Азия – Европа – уже столетия является, пожалуй, важнейшим транспортным каналом континента и мира, обеспечивает самый экономичный способ перевозки, гарантирует низкие риски, удовлетворяет интересы всех участников процесса и определяет жизнедеятельность множества компаний, отраслей и даже государств. По этим причинам можно представить укрупненную карту рисков для этого пути (рис. 4c), коэффициент сбалансированного управления рисками Kб = (1; 1; 1).

3. Цифровизация на транспорте и изменение рисков

Рассмотренные примеры показывают, что первоначально риски снижаются одновременно со снижением предельных затрат, затем с уменьшением LATC и, наконец, с повышением предельной прибыли. В свою очередь снижение предельных затрат требует повышения организованности (в понимании Богданова) путем непрерывного совершенствования технологий, что позволяет все эффективнее преодолевать сопротивление внешней среды.

В то же время представленные выше карты рисков показывают сегодняшнее положение дел в управлении рисками. Однако реалией завтрашнего дня будет тотальная цифровизация, которая несомненно окажет решающее влияние на характер рисков и риск-менеджмент.

Как уже было рассмотрено в [Римская, Анохов, 2021], цифровизация позволяет разделить производственные процессы на два класса:

1. Непрогнозируемые производственные процессы, связанные с непредсказуемостью рыночного спроса и внешней среды в целом. Такие процессы требуют более или менее значительного участия человека, который способен принимать решения в нестабильной среде.
2. Рутинные производственные процессы, которые могут планироваться, подготавливаться и выполняться без участия человека с помощью киберфизических систем. Такие процессы ориентированы в основном на удовлетворение базовых, слабо меняющихся потребностей человека, что позволяет достаточно точно их прогнозировать и планировать под них соответствующие производственные мощности. Как следствие, именно эти процессы максимально пригодны для цифровизации, основанной на безусловно выполняемых алгоритмах.

В этой связи цифровизация рутинных процессов породит на карте рисков (рис. 2) еще один уровень – уровень технологии цифрового планирования, безлюдного производства и беспилотной перевозки (рис. 5).

Это влечет за собой новый виток увеличения объема производства с одновременным снижением себестоимости, порождая при этом кардинально новый тип рисков – риски взаимодействия человечества с дегуманизированной техно- сферой. К таким рискам можно будет отнести:

• риски все большей концентрации управленческих функций в руках все меньших субъектов (зачастую анонимных);
• риски утраты контроля над техносферой;
• риски утраты человечеством ряда ключевых компетенций: физического труда, способности выстраивать коммуникации, объединять труд, осуществлять операционный контроль над процессом производства и др.

Однако самым главным риском нового этапа будет риск исчерпания потребности в транспортных перевозках как таковых: чем более рутинно удовлетворяются рутинные потребности, тем менее значимыми они становятся для человека, тем для него меньше их потребительская ценность и тем охотнее он переключается на товары-заменители и альтернативные блага. Другими словами, следствием оцифрованных поставок будет постепенное вытеснение абсолютных потребностей на периферию сознания человека, выравнивание полюсов и исчерпание макроэкономических разностей. В результате и потребность в транспорте как таковом будет постепенно уменьшаться.

Оцифрованные рутинные процессы автоматически перестанут быть источником прибыли и основой конкурентоспособности. Они останутся способом удовлетворения абсолютных потребностей, но не будут иметь потребительской ценности.

Кроме того, предельная прогнозируемость рутинных производственных процессов ликвидирует краткосрочные риски, но породит долгосрочные: отсутствие внимания человека неизбежно ведет к деградации техники и устареванию технологий.

Такого рода риски имеют более долгосрочный и более фундаментальный характер, чем предыдущие их виды. Инструменты управления этими качественно новыми рисками будут качественно отличаться от используемых сегодня. Сегодняшний инструментарий риск-менеджмента (самострахование, хеджирование, диверсификация, формирование резервов, лимитирование и др.) ориентирован на передачу рисков во времени, в пространстве, по горизонтали (в рамках одной цепочки воспроизводства) или по вертикали (например, в рамках ТНК). На новом же этапе происходит нечто принципиально иное: выделяются зона с околонулевыми рисками и зона с максимальными рисками.

Вероятнее всего, к инструментам купирования рисков в цифровой экономике можно будет отнести следующие:

1. Диверсификация не по продукту, потребителю или рынку, а по характеру потребностей человека: прогнозируемые и непрогнозируемые.
2. Наделение киберфизических систем предельной автономностью и гибкостью в создании транспортно-производственных систем под текущие непрогнозируемые потребности человека.
3. Предельное шаблонирование всех этапов прогнозируемых потребностей и производственного процесса, направленного на их удовлетворение. Это обеспечивает планомерную загрузку производственных мощностей без запасов и резервов.
4. Совершенствование сигнальной системы между человечеством и дегуманизированной техносферой.
5. Поиск новых ценностей и смыслов существования человека, перезапускающих трансконтинентальные потоки товаров, энергии, информации и труда.

Заключение

В статье рассматриваются отраслевые риски транспорта и доказывается, что они неоднородны, поддаются количественной оценке и включают три подвида рисков: риски физической технологии, риски согласования интересов и риски управления долгосрочным поведением грузоотправителей и грузополучателей.

Цифровизация и цифровая экономика порождают на наших глазах еще одну категорию рисков: риски технологии цифрового планирования, безлюдного производства и беспилотной перевозки. Поиск инструментов купирования этих рисков – это задача самого ближайшего будущего.