Стратегические решения и риск-менеджмент, 2021, том 12, № 1
научный рецензируемый журнал
Бесплатно
Основная коллекция
Тематика:
Стратегический менеджмент
Издательство:
Издательский дом «Реальная экономика»
Наименование: Стратегические решения и риск-менеджмент
Год издания: 2021
Кол-во страниц: 96
Дополнительно
Тематика:
ББК:
УДК:
ГРНТИ:
Скопировать запись
Фрагмент текстового слоя документа размещен для индексирующих роботов.
Для полноценной работы с документом, пожалуйста, перейдите в
ридер.
Strategic Decisions and Risk Management Издается с 2010 года & решения рискcтратегические менеджмент Т. 12, № 1/2021 ISSN 2618-947X (Print) ISSN 2618-9984 (Online) НАУЧНЫЙ РЕЦЕНЗИРУЕМЫЙ ЖУРНАЛ 16+
Стратегические решения и риск-менеджмент ISSN 2618-947X (Print) ISSN 2618-9984 (Online) НАУЧНЫЙ РЕЦЕНЗИРУЕМЫЙ ЖУРНАЛ & решения рискcтратегические менеджмент РЕДАКЦИЯ Главный редактор – Аркадий Трачук Заместитель главного редактора – Наталия Линдер Литературный редактор – Алена Владыкина Дизайн и верстка – Николай Квартников Корректор – Сима Пошивалова Генеральный директор – Валерий Пресняков Партнерские проекты по конференциям и семинарам – Александр Привалов (pr@jsdrm.ru ) Подписка и распространение – Ирина Кужим (podpiska@jsdrm.ru) ОNLINE-ВЕРСИЯ ЖУРНАЛА WWW.JSDRM.RU 1. Стратегические управленческие решения и методы поддержки их принятия: • Разработка, принятие и реализация стратегических и долгосрочных управленческих решений; • Рациональные и поведенческие методы и техники разработки и принятия управленческих решений, а также решения управленческих проблем; • Принятие решений как когнитивный процесс, использование результатов нейронаук для принятия управленческих решений; • Стратегические управленческие решения в организационном контексте; • Использование в практической деятельности систем поддержки принятия решений (Decisionmaking software) 2. Стратегический менеджмент и стратегии бизнеса • Процесс разработки, внедрения и реализации стратегии в коммерческих организациях • Стратегические изменения и лидерство • Инновации, предпринимательство и корпоративное предпринимательство как факторы стратегического развития • Долгосрочное влияние факторов социальной ответственности (ESG) и моделей устойчивого развития на стратегии бизнеса • Интернациональные стратегии бизнеса 3. Технологическое развитие и операционная стратегия • Технологическое развитие и его влияние на стратегии бизнеса и бизнес-модели; • Операционные стратегии. Разработка и обоснование: методы и техники; • Стратегии цифровой трансформации бизнеса и применения технологий четвертой промышленной революции; • Методы и техники разработки новых продуктов и технологических процессов. • Инструменты и методы экономического обоснования и оценки результативности и реализации операционной стратегии 4. Риск-менеджмент • Выявление и учет рисков при разработке и принятии управленческих решений. Методы и техники. • Методология управления стратегическими рисками. • Количественные и качественные методы оценки рисков. Адрес редакции: 190020, Санкт-Петербург, Старо-Петергофский пр., 43–45, лит. Б, оф. 4н Тел.: (812) 346-5015, 346-5016 Факс: (812) 325-2099 E-mail: info@jsdrm.ru Online-версия журнала www.jsdrm.ru ООО «Типография Литас+»: 190020, Санкт-Петербург, Лифляндская ул., 3 При использовании материалов ссылка на «Стратегические решения и риск-менеджмент» обязательна Тираж 1900 экз. Подписка через редакцию или ● агентство «АРЗИ», каталог «Пресса России» – подписной индекс 88671 ● агентство ООО «Урал-Пресс» во всех регионах РФ www.uralpress.ru ● подписка на электронную версию через сайт Delpress.ru, ЛитРес Издается с 2010 года DOI: 10.17747/2618-947X-2021-1 Издание перерегистрировано в Федеральной службе по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор). Свидетельство ПИ № ФС-72389 от 28.02.2018 Предыдущее название «Эффективное Антикризисное Управление» Периодичность издания – 4 номера в год Учредитель – Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего образования «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации» (Финансовый университет), общество с ограниченной ответственностью «Издательский дом «Реальная экономика» Издатель – ООО «Издательский дом «Реальная экономика» «Стратегические решения и риск-менеджмент» – международный рецензируемый журнал открытого доступа, публикующий оригинальные научные статьи c результатами передовых теоретических и прикладных исследований в ключевых областях стратегического менеджмента, обоснования принятия управленческих решений и решения задач, а также формирования политики риск-менеджмента, информирующий читателей о возможных альтернативных сценариях развития будущего для своевременного принятия правильных стратегических решений и понимания взаимосвязи между риском, принятием решения и формированием стратегии. Журнал представляет собой площадку для взаимодействия ученых, практиков бизнеса, политиков, предпринимателей и других участников стратегического процесса для обсуждения разнообразных аспектов технологической политики, стратегии цифровизации и обоснования принятия управленческих решений с учетом обоснования имеющихся рисков. «Стратегические решения и риск-менеджмент» принимает статьи от авторов из разных стран. Поступающие в редакцию материалы должны отвечать высоким стандартам научности, отличаться оригинальностью. Качество статей оценивается посредством тщательного, двустороннего слепого рецензирования. Редакционная коллегия и пул рецензентов журнала объединяют ведущих экспертов мирового и национального уровней в области стратегического управления и инновационного развития, управления внедрением технологий Индустрии 4.0, экономики знания и инноваций, представителей органов власти и институтов развития. Журнал входит в Перечень периодических научных изданий, рекомендуемых ВАК для публикации основных результатов диссертаций на соискание ученой степени кандидата и доктора наук. Рассматриваемые темы Индексируется в базах данных – Российский индекс научного цитирования (РИНЦ), Академия Google, Base, DOAJ (Directory of Open Access Journals), EBSCO, Copac|Jisk, MIAR (Information Matrix for the Analysis of Journals), NSD (Norwegian Centre for Research Data), Open Archives Initiative, Research Bible, Соционет, WorldCat, Ulrich’s Periodicals Directory, RePEc: Research Papers in Economics и других.
Strategic Decisions and Risk Management Published since 2010 DOI: 10.17747/2618-947X-2021-1 ISSN 2618-947X (Print) ISSN 2618-9984 (Online) SCIENTIFIC AND PRACTICAL REVIEWED JOURNAL Decisions and management risks-management «Decisions and management risks-management» Journal Is registered by Federal Service for Supervision in the sphere of communication, information technologies and mass communications (Roscomnadzor). Certifi cate ПИ № ФС 77–72389 dated 28.02.2018 Periodicity – 4 times per year & decisions risk strategic management ONLINE WWW.JSDRM.RU EDITORIAL TEAM Chief Editor – Arkady Trachuk Deputy Editor-in-Chief – Natalia Linder Literary editor – Alena Vladykina Design, composition – Nikolai Kvartnikov Proof-reader – Sima Poshyvalova General director – Valery Presnyakov Partner projects concerning conferences and seminars – Aleхander Privalov (pr@jsdrm.ru) Subscription and distribution – Irina Kuzhym (podpiska@jsdrm.ru) 1. Strategic management decisions and methods to support their adoption: • Development, adoption and implementation of strategic management decisions; • Rational and behavioural practices and techniques for developing and making managerial decisions; • Decision-making as a cognitive process, using the results • of neuroscience to make managerial decisions; • Strategic management decisions in the organizational context; • Use of decision-making support soft ware in practical activities. 2. Strategic management and business strategies • Th e process of developing, implementing and executing the strategy in commercial organizations; • Strategic change and leadership; • Innovation, entrepreneurship and corporate entrepreneurship as • strategic development factors; • Long-term impact of ESG factors and sustainable development models on business strategies; • International business strategies. 3. Technological development and operational strategy • Technological development and its impact on business strategies and business models; • Operational strategies. Development and justifi cation: methods and techniques; • Strategies for the digital transformation of business and application of technologies of the Fourth industrial revolution; • Methods and techniques for developing new products and technological processes; • Tools and methods of economic justifi cation and evaluation of the eff ectiveness and implementation of the operational strategy. 4. Risk management • Methods and techniques of risk identifi cation and consideration in the development and adoption of management decisions; • Methodology of strategic risk management; • Quantitative and qualitative methods of risk assessment. Founder – Th e Finance University under the Government of the Russian Federation (Finance University), Real Economy Publishing House Publisher – Real Economy Publishing House Aims and Scope – “Strategic Decisions and Risk Management” is an international peerreviewed journal in the fi eld of economics, business and management, published since 2001. Th e journal is a platform for interaction between scientists, experts, specialists in state administration, entrepreneurs and business practitioners to discuss various aspects of digital transformation, impact of digital technologies on the economic, management and social aspects of the activities of the state and companies, as well as risks associated with digital transformation. Topics covered “Strategic Decisions and Risk Management” accepts articles from authors from diff erent countries. Th e materials submitted to the editorial board must have high standards of scientifi c knowledge and be distinguished by originality. Th e quality of articles is estimated by careful, two-sided blind review. Th e editorial board and reviewers of the journal combines together leading experts at the global and national levels in the strategic management sphere and innovation development, management of the implementation technologies of Industry 4.0, knowledge of innovation and economics, representatives of government bodies and development institutions. Th e journal is included in the scroll of scientifi c publications, recommended by Higher Attestation Commission at the Ministry of Education and Science of the Russian Federation for publication of the main results of the degree candidate and doctor of sciences. Indexation – Russian Science Citation Index (RSCI), Academy Google, Base, DOAJ (Directory of Open Access Journals), EBSCO, Copac|Jisk, MIAR (Information Matrix for the Analysis of Journals), NSD (Norwegian Centre for Research Data), Open Archives Initiative, Research Bible, “Socionet”, WorldCat, Ulrich’s Periodicals Directory,RePEc: Research Papers in Economics and others. Editor’s offi ce address: 190020, St. Petersburg, 43–45 Staropetrgofsky avenue, B, of.4H Tel.: (812) 346–5015, 346–5016 Fax: (812) 325–2099 www.jsdrm.ru, e-mail: info@jsdrm.ru “Tipografi ia Litas+” LLC, 3 Lifl iandskaia street, 190020, St. Using the materials it is obligatory to include the reference to “Decisions and management risks-management” Circulation of 1900 copies. Subscription through the editors or the Agency “Rospechat”, the directory of Newspapers. ● Agency “ARZI”, the catalog “Press of Russia” – subscription index 88671 ● LLC agency "Ural-press" in all regions of the Russian Federation www.uralpress.ru ● Subscription to electronic version through the website Delpress.ru, LitRes
Бахтизин Альберт Рауфович Член-корреспондент РАН, директор Центрального экономико-математического института РАН, Москва Бобек Само PhD, профессор, руководитель Департамента электронного бизнеса Факультета экономики и бизнеса, Университет Марибора, Словения Гительман Лазарь Давидович Доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой систем управления энергетикой и промышленными предприятиями Высшей школы экономики и менеджмента, Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина, Екатеринбург Клейнер Георгий Борисович Доктор экономических наук, профессор, член-корреспондент РАН, заместитель директора Центрального экономикоматематического института РАН, научный руководитель стратегических инициатив и проектов научноинтеграционного объединения «АБАДА», Москва Крчо Сдан PhD, доцент Университета экономики, финансов и управления FEFA, соучредитель и генеральный директор компании DunavNET, Республика Сербия Линдер Наталия Вячеславовна Кандидат экономических наук, профессор, заместитель главного редактора, заместитель декана по науке и развитию ППС факультета «Высшая школа управления», Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва Мартин-де-Кастро Григорио Профессор по стратегии и инновациям, Департамент менеджмента, Мадридский университет Комплютенсе, Мадрид, Испания Паниелло Умберто Доцент кафедры бизнес-аналитики и цифровых бизнес-моделей, Политехнический университет Бари, Италия Раух Ирвин Доцент Департамента производственных технологий и систем, Свободный университет Больцано, Италия Солесвик Марина PhD, профессор, бизнес-школа Университета НОРД, Норвегия Томинц Полона PhD, профессор, Департамент количественных методов анализа Факультета экономики и бизнеса, Университет Марибора, Словения Федотова Марина Алексеевна Доктор экономических наук, профессор, руководитель Департамента корпоративных финансов и корпоративного управления, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва Цветков Валерий Анатольевич Доктор экономических наук, профессор, член-корреспондент РАН, директор, Институт проблем рынка РАН, Москва Шу-Хенг Чен Ведущий профессор, директор Департамента экономики, AI-ECON исследовательский центр, Национальный университет Chengchi, Тайвань Юданов Андрей Юрьевич Доктор экономических наук, профессор, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва РЕДАКЦИОННАЯ КОЛЛЕГИЯ ПРЕДСЕДАТЕЛЬ РЕДАКЦИОННОЙ КОЛЛЕГИИ Порфирьев Борис Николаевич Доктор экономических наук, профессор, академик РАН, научный руководитель Института народнохозяйственного прогнозирования, заведующий лабораторией анализа и прогнозирования природных и техногенных рисков экономики, РАН, Москва ЗАМЕСТИТЕЛЬ ПРЕДСЕДАТЕЛЯ Эскиндаров Михаил Абдрахманович Доктор экономических наук, профессор, ректор, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва ГЛАВНЫЙ РЕДАКТОР Трачук Аркадий Владимирович Доктор экономических наук, профессор, руководитель Департамента менеджмента, декан факультета «Высшая школа управления», Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, генеральный директор АО «Гознак», Москва ЧЛЕНЫ РЕДАКЦИОННОЙ КОЛЛЕГИИ
Albert Bakhtizin Member-correspondent of the RAS, Director of the Central Economics and Mathematics Institute of the RAS, Moscow Samo Bobek PhD, Professor of E-Business and Head of the Department of E-Business at School of Economics and Business at University Maribor, Slovenia Lazar Gitelman Doctor of Economics, Professor, Head of Academic Department of Economics of Industrial and Energy Systems, Graduate School of Economics and Management, Ural Federal University named aft er the fi rst President of Russia Boris Yeltsin, Yekaterinburg Georgy Kleiner Doctor of Economics, Professor, Corresponding Member of the RAS, Deputy Director of the Central Economics and Mathematics Institute of the RAS, Research Advisor of Strategic Initiatives and Projects of the Scientifi c and Integration Association “ABADA”, Moscow Srđan Krčo Associate Professor at University for Economics, Finance and Administration (FEFA), a Co-founder and CEO of DunavNET, Republic of Serbia Natalia Linder PhD in Economics, Professor, Deputy Chief Editor, Associate Dean in Science and Development of the Higher-Education Teaching Personnel of the Faculty “Higher School of Management”, Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow Gregorio Martín-de-Castro PhD, Professor of Strategy and Innovation, Department of Management, Universidad Complutense de Madrid, Madrid, Spain Umberto Panniello Associate Professor of Business Intelligence and E-Business Models Politecnico di Bari, Italy Erwin Rauch Assistant Professor of Manufacturing Technologies and Systems at Free University of Bolzano, Italy Marina Solesvik PhD, Professor, Business School of NORD University, Norway Polona Tominc PhD, Professor at the Department of Quantitative Economic Analysis at the Faculty of Economics and Business, University of Maribor, Slovenia Marina Fedotova Doctor of Economics, Professor, Head of Corporate Finance and Governance Department, Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow Valeriy Tsvetkov Doctor of Economics, Professor, Corresponding Member of RAS, Director, Market Economy Institute, RAS, Moscow Shu-Heng Chen Distinguished Professor, Department of Economics, Director, AI-ECON Research Center, National Chengchi University, Taiwan Andrey Yudanov Doctor of Economics, Professor, Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow EDITORIAL BOARD PRESIDENT OF THE EDITORIAL BOARD Boris Porfiriev Doctor of Economics, Professor, RAS Academician, Scientifi c Director of the Institute for National Economic Forecasts, Head of Analysis and Forecasting of Natural and Technogenic Risks of Economics Laboratory, RAS, Moscow DEPUTY CHAIRMAN Mikhail Eskindarov Doctor of Economics, Professor, Chancellor, Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow EDITOR-IN-CHIEF Arkady Trachuk Doctor of Economics, Professor, Head of Management Department, Dean of the Faculty “Higher School of Management”, Financial University under the Government of the Russian Federation, Director general “Goznak” JSC, Moscow MEMBERS OF THE EDITORIAL BOARD
СОДЕРЖАНИЕ Стратегические решения и риск-менеджмент Т. 12, № 1/2021 68 Цифровая трансформация компаний как инструмент антикризисного управления: эмпирическая оценка влияния на эффективность Е.П. Кочетков, А.А. Забавина, М.Г. Гафаров 58 Метаорганизационный подход к стимулированию инноваций в профессиональных спортивных организациях Н.А. Осокин 50 Стратегическое управление футбольным клубом в условиях пандемии COVID-19 И.В. Солнцев 82 Риски внедрения корпоративных инноваций промышленных компаний: результаты эмпирического исследования М.О. Кузнецова 92 В поисках совершенства в управлении социально-предпринимательскими проектами: опыт и стандарты Европейского cоюза И.В. Катунина, Ю.А. Фомина 24 Корпоративный энвайронментализм: трансформация бизнес-моделей для соответствия стратегии, организационным возможностям и требованиям окружающей среды Григорио Мартин-де-Кастро 34 Стратегии университетов в управлении интеллектуальным капиталом в рамках концепции умного города: обзор литературы Д. Загулова, Е. Попова 8 Интеллектуальные системы учета электроэнергии: эмпирический анализ факторов восприятия технологии П.С. Кузьмин
CONTENTS Strategic Decisions and Risk Management Vol. 12, № 1/2021 68 Digital transformation of companies as a tool of crisis management: Аn empirical research of the impact on efficiency E.P. Kochetkov, A.A. Zabavina, M.G. Gafarov 58 A meta-organizational approach to facilitating innovations in professional sports organizations N.А. Osokin 50 Strategic management of football club during the COVID-19 pandemic I.V. Solntsev 82 Industry corporate innovation risks: Еmpirical research results M.O. Kuznetsova 92 In search of excellence in social entrepreneurship project management: Experience and standards of the European Union I.V. Katunina, Yu.A. Fomina 24 Corporate environmentalism: Redesigning business models to fit strategy, organizational capabilities and the natural environment Gregorio Martín-de Castro 34 Strategies of the universities in managing the intellectual capital within the smart city concept: Narrative literature review D. Zagulova, Y. Popova 8 Smart metering systems: Аn empirical analysis of technology perception factors P.S. Kuzmin
& решения рискcтратегические менеджмент Т. 12, № 1/2021 DOI: 10.17747/2618-947X-2021-1-8-23 Интеллектуальные системы учета электроэнергии: эмпирический анализ факторов восприятия технологии П.С. Кузьмин1 1 АО «Синтез Групп» АННОТАЦИЯ В недрение систем интеллектуального учета электроэнергии – одна из ключевых составляющих цифрового перехода в электроэнергетике. Интеллектуальные системы учета снабжены модулями сбора, обработки, хранения, отправки и получения данных, а их внедрение порождает широкий спектр эффектов для компаний электроэнергетики, потребителей электроэнергии, а также органов власти и регуляторов отрасли. Функционал систем интеллектуального учета может быть существенно расширен при применении счетчиков неинтрузивного мониторинга нагрузки. Целью настоящей работы является разработка перечня факторов, оказывающих как положительное, так и отрицательное воздействие на восприятие технологий интеллектуальных систем учета и среди компаний электроэнергетики, и среди конечных потребителей – участников розничных рынков электроэнергии. На первом этапе исследования на основе моделей Роджерса и Дэвиса был разработан перечень факторов, оказывающих влияние на принятие технологий интеллектуальных систем учета как энергокомпаниями, так и конечными потребителями электроэнергии. На основе глубинных интервью с экспертами проведена верификация факторов и разработка анкет для следующего этапа исследования. На втором этапе проведено количественное исследование, позволившее определить степень влияния факторов на принятие технологии интеллектуального учета пользователями. В завершение работы представлены рекомендации, призванные ускорить распространение систем интеллектуального учета электроэнергии и быстрее достичь положительных эффектов от их внедрения. КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: интеллектуальные системы учета, энергетический комплекс, цифровизация, неинтрузивный мониторинг нагрузки. ДЛЯ ЦИТИРОВАНИЯ: Кузьмин П.С. (2021). Интеллектуальные системы учета электроэнергии: эмпирический анализ факторов восприятия технологии // Стратегические решения и риск-менеджмент. Т. 12. № 1. С. 8–23. DOI: 10.17747/2618-947X-2021-1-8-23. 4.0
Vol. 12, № 1/2021 & decisions risk strategic management Smart metering systems: Аn empirical analysis of technology perception factors P.S. Kuzmin1 1 Sintez Grupp CJSC ABSTRACT T he use of smart metering systems for electricity is one of the key components of the digital transition in the power industry. Smart metering systems are equipped with modules for collecting, processing, storing, sending and receiving data, and their implementation generates a wide range of eff ects for electricity companies, electricity consumers, as well as authorities and industry regulators. The functionality of smart metering systems can be signifi cantly expanded when using non-intrusive load monitoring meters. The purpose of this work is to develop a list of factors that have both a positive and a negative impact on the perception of intelligent metering systems technologies both among power companies and end consumers - participants in retail electricity markets. At the fi rst stage of the study, based on the models of E. Rogers and F. Davis, a list of factors infl uencing the adoption of smart metering technologies by both energy companies and end consumers of electricity was developed. Based on in-depth interviews with experts, the factors were verifi ed and questionnaires were developed for the next stage of the study. At the second stage, a quantitative study was carried out, which made it possible to determine the degree of infl uence of factors on the adoption of smart metering technology by users. At the end of the work, recommendations were developed to accelerate the distribution of smart metering systems and quickly achieve positive eff ects from their implementation. KEYWORDS: smart metering systems, energy complex, digitalization, non-intrusive load monitoring. FOR CITATION: Kuzmin P.S. (2021). Smart metering systems: Аn empirical analysis of technology perception factors. Strategic Decisions and Risk Management, 12(1), 8-23. DOI: 10.17747/2618-947X-2021-1-8-23.
& решения рискcтратегические менеджмент Т. 12, № 1/2021 1. ВВЕДЕНИЕ Четвертая промышленная революция, характеризующаяся взаимодействием цифровой, физической и биологической областей [Шваб, 2016], кардинально преобразует облик электроэнергетической отрасли как во всем мире, так и в России. Внедрение технологических инноваций помимо повышения результативности и эффективности деятельности компаний приводит к существенному изменению технико-экономических парадигм, рыночной среды, а также бизнес- и организационных моделей компаний [Freeman et al., 1982; Technical change.., 1987]. Исследователями показано, что одними из основных технологий цифрового перехода в электроэнергетической отрасли являются технологии интеллектуальных систем учета электроэнергии (ИСУ) [Трачук, 2010; Smart grids.., 2013]. Такие системы основываются на счетчиках электроэнергии, снабженных модулями сбора, обработки, хранения, отправки и получения данных. В отличие от традиционных счетчиков электроэнергии системы интеллектуального учета обладают более широким спектром функций: • мониторинг объема потребления в режиме реального времени; • возможность агрегации данных различных счетчиков в единую базу данных; • хранение статистических данных по электрическим характеристикам; • получение информации по перетокам электроэнергии и достоверное определение уровня технологических и коммерческих потерь в электросетях; • выявление безучетного энергопотребления и фактов воздействия на счетчики; • формирование энергосберегающих стратегий и оценка их реализации; • дистанционное ограничение энергопотребления. Однако, несмотря на текущий обширный функционал интеллектуальных систем учета, еще бо́льшими возможностями обладают ИСУ, построенные на основе технологии неинтрузивного мониторинга нагрузки (Non-Intrusive Load Monitoring, NILM). NILM – это метод анализа данных об общей электрической нагрузке, полученных путем измерения силы тока и напряжения в одной точке, с последующим разделением общей нагрузки на нагрузки отдельных устройств [Кузьмин, 2019]. Исследователи отмечают, что технология неинтрузивного мониторинга нагрузки может сыграть ключевую роль в цифровом переходе в электроэнергетике [Zoha et al., 2012]. Она способна не только улучшить текущую операционную деятельность компаний электроэнергетики, но и лечь в основу формирования новых отношений между субъектами энергорынков [Bergman et al., 2011; Lin, Wang, 2016; Zhuang et al., 2018]. ИСУ, основанные на неинтрузивном мониторинге нагрузки, обладают двумя ключевыми отличиями, обуславливающими специфику их применения: • неинтрузивность – счетчик такой ИСУ измеряет ток и напряжение в одном месте распределительной электросети здания и не требует прямого встраивания в сеть, при этом обеспечивая точность измерения, не уступающую традиционным счетчикам (в том числе оснащенным Wi-Fi и GSM-модулями); • дезагрегация данных – в настоящий момент, если необходимо выделить профили энергопотребления для каждого устройства, расположенного в помещении, на входе в каждое устройство устанавливается счетчик прямого включения. Счетчик NILM, используя облачные технологии и специальные методы машинного обучения, разбивает интегральные данные о потреблении энергии, собранные в одной точке сети, на профили потребления каждого устройства. Так как затраты на установку счетчиков прямого включения прямо пропорциональны их количеству, использование сенсоров NILM способствует существенной экономии [Naghibi, Deilami, 2014]. Данный эффект еще сильнее ощущается при оснащении счетчиками крупной коммерческой недвижимости, а также на производствах, использующих большое количество оборудования. Основываясь на своих технологических особенностях, ИСУ, использующие счетчики неинтрузивного мониторинга нагрузки, способны найти применение во множестве направлений: • дезагрегация суммарного энергопотребления и визуализация. При помощи сенсоров NILM потребители способны выделять энергопотребление каждого прибора. Результат дезагрегации в виде интерактивной инфографики отображается в мобильном приложении или в пользовательской онлайн-платформе. Количество полезных данных может быть значительно увеличено путем установки нескольких сенсоров (например, можно разделить энергопотребление между этажами в многоэтажном здании или собрать информацию по загруженности производственного оборудования в различных помещениях крупного предприятия); • выявление ненормативных режимов работы устройств и превентивный мониторинг поломок. Так как сенсоры в режиме реального времени собирают данные, система запоминает паттерны поведения приборов. При помощи методов нейросетевого анализа система распознает изменения в режиме работы устройства и оперативно направляет пользователю уведомление о выявленном нарушении; • разделение счета на покупку электроэнергии. При помощи функции поприборного разделения энергопотребления можно соответствующим образом разделить счет об оплате. При дифференцированной стоимости электроэнергии по зонам суток можно сформировать отчет о затратах на работу прибора в заданный промежуток времени. Таким образом, открывается возможность оптимизировать режим работы устройств, выработать график оптимального энергопотребления и снизить расходы на покупку электроэнергии; • встраиваемость в сторонние решения. Поприборное разделение нагрузки – одна из важнейших технологических особенностей NILM. Это решение может быть встроено и в традиционные приборы учета прямого включения;
Vol. 12, № 1/2021 & decisions risk strategic management • отправка оповещений и уведомлений. С использованием мобильного приложения или пользовательской онлайн-платформы система NILM способна направлять пользователю уведомления о нарушении режимов работы устройств или при превышении заданных пользователем отметок (например, если время работы плиты превысит установленное или при превышении заданной планки энергопотребления). Ряд исследователей делают вывод, что влияние цифровой трансформации электроэнергетики, и в том числе влияние внедрения интеллектуальных систем учета, будет наиболее сильным для конечных потребителей электроэнергии [Трачук, 2010; Цифровой переход.., 2017; Хохлов и др., 2018], притом наиболее значительные изменения будут претерпевать конечные потребители на розничном рынке. Внедрение интеллектуальных систем учета электроэнергии (в том числе на основе технологии NILM) порождает широкий спектр эффектов как для конечных потребителей, так и для компаний электроэнергетической отрасли [Трачук, 2010; Кузьмин, 2019]. Сопоставление эффектов, создаваемых ИСУ с участниками рынка электроэнергии и мощности, представлены в табл. 1. Теме внедрения систем интеллектуального учета посвящено большое количество работ. Однако они представляют собой преимущественно научно-технические публикации, в фокусе внимания которых находятся технологические аспекты создания и внедрения интеллектуальных систем учета электроэнергии, статьи, исследующие положительные эффекты внедрения и возможности коммерциализации данных, собранных при помощи ИСУ [McKenna et al., 2012; Devlin, Hayes, 2018]. Другие исследователи оценивали при менимость ИСУ при внедрении управления спросом и моделей активных потребителей [Bergman et al., 2011; Lin, Wang, 2016; Zhuang et al., 2018]. Однако среди научных работ недостает публикаций, исследующих характер восприятия технологий ИСУ потенциальными пользователями, что напрямую влияет на скорость распространения технологии. Таким образом, задачей настоящей работы является выявление и систематизация факторов, оказывающих как положительное, так и отрицательное воздействие на восприятие технологий интеллектуальных систем учета и среди компаний электроэнергетики, и среди конечных потребителей – участников розничных рынков электроэнергии. 2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ АНАЛИЗА ПРИНЯТИЯ ИННОВАЦИЙ Принятие инновационных технологий промышленными компаниями описывается небольшим числом исследований. Наиболее распространены модели факторов принятия инноваций, изложенные в работах [Molla, Licker, 2002; 2005]: • модель POER – для исследования внутриорганизационных факторов, влияющих на восприятие инновации. Эта модель призвана оценить факторы внутриорганизационной среды: как сотрудники воспринимают инновационные технологии, имеют ли они тенденцию к их принятию, как оценивают риски и сложности при внедрении; • модель PEER – для оценки факторов внешней среды, а именно давления других игроков рынка, органов-регуляторов, а также технологических изменений в отрасли. Таблица 1 Сопоставление эффектов, создаваемых ИСУ с участниками рынка электроэнергии и мощности Участник рынка электроэнергии и мощности Эффект от внедрения интеллектуальной системы учета электроэнергии Домохозяйства Разделение счета на электроэнергию и выявление энергозатратных приборов Оптимизация профиля потребления при использовании многозонного тарифа на покупку электроэнергии, как следствие – снижение затрат Превентивный контроль поломок и неисправностей Родительский контроль и социальный мониторинг Производства и крупная коммерческая недвижимость Разделение счета на электроэнергию и выявление энергозатратных приборов Оптимизация профиля потребления при использовании многозонного тарифа на покупку электроэнергии, как следствие – снижение затрат Превентивный контроль поломок и неисправностей Разделение энергопотребления по помещения (особенно актуально для девелоперов недвижимости) Контроль за несанкционированным доступом к оборудованию Управляющие компании и жилищно-коммунальные хозяйства Повышение энергоэффективности многоквартирных домов и коммерческой недвижимости Выявление незаконного присоединения к электросетям и снижение риска хищения электроэнергии Электросетевые организации Превентивный контроль поломок и неисправностей Повышение скорости и точности формирования энергобалансов Повышение эффективности по борьбе с безучетным энергопотреблением Снижение объемов технологических и коммерческих потерь в сетях Энергосбытовые организации и гарантирующие поставщики Повышение эффективности деятельности на оптовом и розничном рынках электроэнергии Повышение эффективности участия в проектах по внедрению концепции агрегатора нагрузки Государственное управление и органы-регуляторы Возможность анализа больших данных об энергопотреблении Повышение качества и точности принимаемых решений по стратегическому развитию отрасли электроэнергетики Источник: составлено автором.
& решения рискcтратегические менеджмент Т. 12, № 1/2021 Со стороны конечных потребителей чаще всего используются следующие методы анализа принятия потребителями инновационных технологий: • процессный подход. Направлен на анализ процесса принятия новшества – самостоятельного процесса, показывающего, как отдельный человек через несколько стадий вырабатывает отношение к новшеству, принимая или отвергая его; • факторный подход. Основан на выявлении и анализе факторов, оказывающих положительное или отрицательное влияние на восприятие инновационной технологии потребителем. Процессный подход рассматривает принятие инновации как череду последовательных этапов, сменяющих друг друга. Одними из наиболее популярных моделей для описания принятия инновации являются модель диффузии инноваций Эверетта Роджерса [Rogers, 2003] и модель технологического принятия Фрэнка Дэвиса [Davis, 1989]. Диффузия инноваций описывается Роджерсом как сочетание ключевых составляющих: инновация, человек, время, каналы связи и социальная система, а также череда стадий принятия инновационной технологии: осведомленность (awareness), заинтересованность (interest), оценка применимости (evaluation), тестирование (trial), принятие технологии (adoption) (рис. 1). Вначале потребитель получает первичную информацию о технологии, затем, исходя из этой информации, формирует свое отношение к ней. Если инновация заинтересует потребителя, он оценивает ее применимость и в случае принятия положительного решения переходит к стадии тестирования инновации, определяя для себя ее преимущества и недостатки. Финальным этапом выступает стадия принятия. В случае положительной оценки технологии человек принимает решение о ее дальнейшем использовании, а при отрицательной – отказывается от принятия. Важным положением в модели Роджерса является сегментация потенциальных потребителей по признаку индивидуальной предрасположенности к принятию инновационных технологий: 1) инноваторы (innovators, 2,5%): риск-ориентированные, склонны принимать инновации в первых рядах, способны воспринимать сложные технические знания, обладают достаточными финансовыми ресурсами для компенсации рисков; 2) ранние последователи (early adopters, 13,5%): составляют основной массив «лидеров мнений», именно на них ориентируются относительно поздние последователи; 3) раннее большинство (early majority, 34%): представители этого сегмента могут проявлять некоторую неуверенность до момента принятия инновации, в процессе принятия инновации предпочитают следовать за ранними последователями; 4) позднее большинство (late majority, 34%): скептически настроенная группа потребителей, принятие ими инновации происходит или под возрастающим социальным давлением, или при экономической необходимости; 5) опоздавшие (laggards, 16%): потребители консервативной ориентации, принимают инновацию только тогда, когда она полностью интегрирована в окружение, могут и вовсе отказаться от принятия. Модель технологического принятия Дэвиса (рис. 2) была создана с целью описания факторов воприятия работниками предприятия компьютерной техники на рабочем месте и основывалась на предположении, что использование конкретной технологической инновации зависит от отношения, сформированного к ней человеком, а также возможности и намерения ее использовать. В дальнейшем модель успешно использовалась для исследования инновационной деятельности компаний [Ребязина и др., 2011], а также распространения распределенной генерации [Трачук, Линдер, 2018]. Осведомленность Заинтересованность Тестирование Принятие технологии Оценка применимости Рис. 1. Процесс принятия потребителем инновационной технологии Источник: [Rogers, 2003]. Внешние условия Воспринимаемая полезность Отношение к технологии Намерение использования Использование технологии Простота (удобство) использования Рис. 2. Модель технологического принятия Дэвиса Источник: [Davis, 1989].