Аннотация результатов, полученных в 2022 году
Основным содержанием работы в рамках первого этапа проекта было теоретическое и методологическое обоснование проводимого исследования, включающие в себя: операционализацию концепта стрессоустойчивости и адаптацию его к изучению проблем развития угольной отрасли в условиях формирования Индустрии 4.0, обоснование выбора инструментов качественной и количественной оценки экономической стрессоустойчивости, а также формирование исследовательской базы проекта. 1. Операционализация концепта стрессоустойчивости и адаптация его к изучению проблем развития угольной отрасли в условиях формирования Индустрии 4.0 а. Операционализация концепта стрессоустойчивости. Для операционализации концепта экономической стрессоустойчивости в рамках проекта были отобраны и проанализированы более 200 публикаций, посвященные проблематике экономической стрессоустойчивости за период с 1980 года по настоящее время. Проведенный анализ показал, что несмотря на то, что первое использование понятия «стрессоустойчивости» приходится на конец 50-х начало 70-х годов (Elton, 1958, Holling, 1973). Концепт стрессоустойчивости до сих пор находится в стадии становления и не представляет собой сколько-нибудь единой теории. (Hassink, 2010). В экономических исследованиях можно выделить инженерный, экологический и адаптивный подходы к стрессоустойчивости (Martin, R., 2010, 2012, Клеманов В., 2018). В рамках проекта был проведен сравнительный анализ этих подходов, который показал, что выделение подходов достаточно условно. В них содержится достаточно общее определение стрессоустойчивости, ключевые блоки стрессоустойчивости, если и присутствуют, то зависят от объекта анализа, его структуры, состояния, характера и временных границ шока. Работы, относимые к одному подходу, объединяются на основе схожих инструментов измерения стрессоустойчивости (Hassink, R. 2010, Martin, R., & Sunley, P., 2015). Кризис 2019 года дал мощный толчок для активизации исследований стрессоустойчивости цепочек добавленной стоимости, что по мнению ряда авторов отражает коренные изменения в поддержании стабильности экономической системы в рамках Индустрии 4.0. (Ivanov, 2018; 2020; Смородинская и др. 2019, 2020). Все это позволило авторам проекта сделать вывод о том, что при изучении стрессоустойчивости российской угольной отрасли именно когнитивные карты существующих и потенциальных ЦДС должны определить содержание и ключевые блоки стрессоустойчивости. Несмотря на различие в терминах, исследования, изучающие ЦДС, можно считать относительно единым концептом, в котором отдельные подходы различаются масштабом анализа - объекта исследования, который может включать в себя как отдельную компанию, так и целую отрасль, группы отраслей, несколько стран или регионов мира. Каждый из подходов выделяет блоки – ключевые звенья цепочки, дает им описание и показывает связи между блоками. Анализ современной практики изучения и картографирования ЦДС (например, Frederick S. 2019, Jones L., Demirkaya M., Bethmann E, 2019; Смородинская Н., Катуков Д., 2021) позволил авторам выявить четыре основных структурных компонента ЦДС: цепочку поставок, цепочку добавленной стоимости, организационную модель ЦДС и поддерживающую среду и положить эти смысловые блоки в основу предварительной когнитивной модели стрессоустойчивости отечественной угольной отрасли. б. адаптация когнитивной модели стрессоустойчивости к изучению проблем развития угольной отрасли в условиях формирования Индустрии 4.0 Для уточнения связей между основными смысловыми блоками был проведен анализ особенностей ЦДС в угольной отрасли в период 2006-2021 гг. и дана оценка их трансформации в современных условиях. На основании этих данных авторами было выделено три типа базовых угольных ЦДС, действовавших в этот период в России. Типизация ЦДС проводилась по двум ключевым элементам ЦДС: структуре цепочек поставок и организационным моделям. Анализ показал, что в отечественной угольной отрасли сложилось три типа ЦДС в соответствии с классификацией, предложенной Gereffi, 2005: рыночные (markets), захватнические (сaptive values chains) и иерархические (hierarchy). Изучение динамики добычи в рамках ЦДС показал разную роль (значимость) выделенных ранее структурных компонент для каждого типа ЦДС в поддержании их стабильности и наличие отличающихся стратегий в период шоков. Эти различия были положены в основу разработки и описания моделей текущих цепочек добавленной стоимости в угольной отрасли, включающие в себя структуру цепочек добавленной стоимости, качественную и количественную характеристику факторов их стрессоустойчивости. Оценка реакции ЦДС, отнесенных к одному типу, на кризис 2019 года, вызванного пандемией Ковид-19 позволил авторам выделить наиболее перспективные направления трансформации ЦДС на основе товарной и технологической интеграции: удлинение ЦДС за счет внедрения «чистых» технологий использования и переработки угля; создание параллельных ЦДС за счет переработки отходов; формирование разветвлённых гибких ЦДС (превращение ЦДС компании в производственную сеть). Сделанные выводы были подтверждены результатами анализа содержания современного энергоперехода и места в нем угольной отрасли.С этой целью авторы проекта проанализировали современные исследования энергоперехода и попытались дать качественную и количественную оценку перспектив развития угольной отрасли (Smil V., 2010; O’Connor P., 2010; Fouquet & Pearson 2012; Sovacool B.K., 2016;Melosi, 2017; Laird , 2013; Макаров, Митрова, Кулагина, 2019; Плакиткин Ю. А., Плакиткина Л. С., Дьяченко К. И. (2022) и др.). Одновременно с этими исследованиями авторы проекта проанализировали три основные подхода к количественной оценки стрессоустойчивости ЦДС и пришли к выводу, что наиболее перспективным подходом являются подходы, основанные на расчёте составных коэффициентов (Martin 2012, Lagravinese R., 2015; Giannakis E., Bruggeman A., 2019; Малкина М.Ю.,2022). Один из подходов (Giannakis E., Bruggeman A., 2019) был протестирован на данных отечественной угольной отрасли в период 2011-2021гг. Все поученные новые знания нашли отражение в серии публикаций, были представлены на конференциях разного уровня. Участники проекта выступили с апробацией результатов проведенных исследований с 13 докладами (1 приглашенным, 1 стендовым и 9 устными) на З-х зарубежных, 10 российских конференциях международного (6) и всероссийского (4) уровней. Два доклада было сделано в рамках очного участия в работе конференций, десять в рамках ВКС. Все материалы, не вошедшие в текущие публикации, и были оформлены в виде серии аналитических обзоров и будут использоваться в будущих статьях. 2. Формирование исследовательской базы проекта, которое включало в себя: а. Разработку макетов, алгоритмов и методик и программ проведения исследования в рамках проекта б. За отчетный период была разработана структура исследовательской базы проекта и начато ее формирование. в. Были проведены и подготовлены отчеты первых этапов эмпирических исследований: патентный анализ и социологический опрос экспертов. 3. При формировании исследовательской базы авторы проекта была разработана архитектура будущей интеллектуальной системы. 4. Всего за отчетный период подготовлена серия научных публикаций, в том числе: а. 4 статьи в изданиях, индексируемых в базе данных «Скопус», в том числе 2 статьи в журналах, входящих в первый квартиль (Q1), 1 статья в журнале, входящем во второй квартиль (Q2), 1 статья в журнале, входящем во третий квартиль (Q3), по импакт-фактору JCR Science Edition. б. 5 статей в изданиях индексируемых в базе данных РИНЦ (без учета публикаций в журналах, индексируемых в базе данных «Скопус») в. 3 тезисов докладов на 2 зарубежных и 1 международной российской конференции г. «База данных оценки угледобывающих предприятий по уровню стрессоустойчивости» - 1 зарегистрированная база в Роспатенте

Аннотация результатов, полученных в 2023 году
В 2023 году основной акцент был сделан на обработке и анализе полученных данных и концептуализации результатов. Работа велась по следующим основным направлениям: 1. Был проведен второй в рамках проекта систематический анализ литературы, посвящённый различным аспектом долгосрочной стрессоустойчивости, включая контент анализ. С этой целью было проанализировано около 200 работ, предлагающих качественные и количественные подходы к изучению и оценке долговременной стрессоустойчивости вообще и цепочек добавленной стоимости (ЦДС) в частности. 2. На основе анализа литературы была завершена операционализация описательной концепции краткосрочной и долгосрочной отраслевой стрессоустойчивости: уточнены понятия краткосрочной и долговременной стрессоустойчивости. С целью адаптации концепта долгосрочной стрессоустойчивости к отраслевой проблематике был проведен синтез трех подходов к долгосрочной стрессоустойчивости: эволюционно-экологического подхода (McGlade et al., 2006, MacKinnon et al, 2009; Simmiea & Martin, 2010; Bristow, 2010; Hassink, 2010; Boschma 2015: Pike et al., 2010, Brisrow & Healy, 2017;Martin & Sunley, 2015; Martin et al., 2016 и др.); подхода с позиций управления рисками в цепочках поставок (supply chain risk management -SCRM) (Carter & Rogers, 2008 ; Christopher, 2000; Colicchia, 2014 ; Ivanov & Dolgui, 2018; Dolgui al et., 2018; Manyika et. al.2016; Choi et al. 2020; Haren and Simichi-Levi 2020; Ivanov 2020, 2021, 2023; Ivanov and Dolgiu 2020; Ivanov and Das 2020; Ni et al. 2020) и системного подхода (Linkov et al. 2019; Frederick, 2019; Медведева 2015, Климанова и др. 2018; Смородинской и др., 2017, 2021. Была роль обоснована ключевая роль ЦДС в поддержании долгосрочной отраслевой стрессоустойчивости, выделены базовые структурные компоненты ЦДС, набор факторов стрессоустойчивости были разделены на большие группы в соответствии с этими базовыми структурными компонентами. Это позволило предложить универсальную структуру описательной модели отраслевой стрессоустойчивости на основе выделения четырех групп факторов: производственной цепочки, организационной структуры, стоимостной цепочки и внешней среды. Такой подход позволил определить краткосрочную стрессоустойчивость отрасли как способность ЦДС поглощать внешние и внутренние шоки, сохраняя характеристики и структуру базовых компонентов и связи между ними. Среднесрочное (эволюционное) стрессоустойчивое развитие предполагало рост способности ЦДС поглощать внешние и внутренние шоки без значительного изменения базовых компонентов. Долгосрочное развитие стрессоустойчивое развитие ЦДС предполагает переход цепочки из одного краткосрочного стрессоустойчивого состояния в другое стрессоустойчивое состояние, соответственно долгосрочная стрессоустойчивость предполагает изменение веса и значимости базовых компонентов, входящих в их состав факторов. При этом самым источником выступают прорывные и опережающие технологические инновации, а главным критерием выступает изменение связей между компонентами и факторами, при сохранении или росте стрессоустойчивости в конечном состоянии ЦДС по сравнению с начальным состоянием. 3. Для адаптации универсальной отраслевой модели к анализу угольной отрасли был продолжен анализ особенностей угольных ЦДС. Для этого было продолжено изучение объективных барьеров развития угольной отрасли в рамках ограничений современного энергоперехода. На основе сравнительный анализа страновых моделей угольной отрасли и угольных рынков было показано, что уголь вероятнее всего сохранит значительное место в мировом энергобалансе и в ближайшем будущем сохранит все свои функциональные роли: базового, основного и балансирующего энергоносителя. 4. Проведенный анализ позволил выявить наиболее важные стадии производственных цепочек и ключевые требования к критическим и опережающим технологиям, способным формировать будущие стрессоустойчивые цепочки добавленной стоимости, выявить ключевые направления трансформации ЦДС в направлении повышения стрессоустойчивости, предложить адекватные формы государственного регулирования этих процессов. 5. В рамках проекта была разработана формальная когнитивная модель стрессоустойчивости российской угольной отрасли. В ее основу были положены базовые структурные компоненты ЦДС и набор факторов стрессоустойчивости, выявленные в рамках формирования вербальной модели. Когнитивная модель была выполнена в двух вариантах: первый вариант отражал моделирование (имитацию) саморазвития ситуации (системы) при отсутствии управляющих воздействий на угольную отрасль, второй - изменения, вызванные формированием нового экономико-технологического уклада, внедрением цифровых технологий, экологическими ограничениями и наложенными на отрасль санкциями. Это позволило выявить два возможных сценария развития отрасли (инертный и стрессоустойчивый), а на основе оценки последствий воздействия на факторы и изменения характера связей между факторами выявить условия и оценить вероятность трансформации угольной отрасли в направлении стрессоустойчивости. С целью апробации и оценки корректности модели была рассчитана близость рассчитанных на модели темпов приростов факторов к действительным темпам приростов в 2018 г. по отношению к 2012 г. Отклонение расчетного темпа прироста добычи угля и отклонение расчетных коэффициентов стрессоустойчивости по сравнению с фактическим показателем составил менее 1%, что позволяет говорить о достаточно высокой корректности модели В результате была составлена матрица коэффициентов взаимовлияний верифицированной модели, которая использовалась для построения прогноза на период до 2035 г. При этом авторы отдают себе отчет, что реальная точность прогноза может быть ниже, чем точность верифицированной модели. Во многом это связано с тем, что в угольной отрасли, как и других добывающих отраслях в последнее время идет активный процесс трансформации цепочек добавленной стоимости (ЦДС). Именно динамика этих процессов значительно определяет перспективы развития угольной отрасли. 6. Одновременно с разработкой формализованной когнитивной модели стрессоустойчивости отрасли был завершено формирование авторской методики количественной оценки долгосрочной стрессоустойчивости угольных ЦДС. 7. Все поученные новые знания нашли отражение в серии публикаций (всего 15, в том числе 4 в изданиях, индексируемых в базах данных Скопус и 7 изданиях индексируемых в РИНЦ, 4 тезисах конференций). Участники проекта выступили с апробацией результатов проведенных исследований на 13 конференциях разного уровня с 20 докладами. Из них в очно 8 конференций с 13 докладами.и были представлены на 13 конференциях разного уровня (всего 20 докладов) 8. По итогам проекта была разработаны алгоритмы анализа и архитектура интеллектуальной системы, способной анализировать, прогнозировать и отбирать наиболее эффективные сценарии поддержания текущей и обеспечения долгосрочной стрессоустойчивости российской угольной отрасли; 9. Предложен пакет мер практических рекомендаций по разработке долгосрочной стратегии развития угольной отрасли и мерам ее регуляторной поддержки.