Публикации автора

Исследование посвящено анализу специфики и выявлению перспектив применения цифровых технологий в строительной отрасли в России и мире. Актуальность темы обусловлена тем, что мировая строительная отрасль является крупнейшей отраслью экономики: на нее приходится 13 % мирового ВВП, а совокупный объем мирового строительного рынка составляет 11,39 трлн. долл.; при этом ожидается, что среднегодовой темп роста отрасли достигнет 5,5 % в ближайшие пять лет (см. The Next Normal in Construction // McKinsey & Company. 2023). Драйверами развития данного рынка выступают рост численности населения планеты, прогрессирующая урбанизация, а также повышение качества жизни и государственная поддержка. В отдельных странах мира цифровизация строительства протекает в различных направлениях, в разном темпе, дифференцированы меры её государственной поддержки, что указывает на необходимость обобщения накопленного опыта и определения вариантов его применения российскими компаниями. В статье представлены государственные подходы к активизации цифровизации строительной отрасли в различных странах мира, в частности в США, Сингапуре, КНР и Российской Федерации. Установлено, что государственная поддержка и регламентация использования информационного моделирования зданий является одним из важнейших инструментов развития отрасли в эпоху цифровизации. Научная значимость полученных результатов состоит в том, что определены основные направления трансформации мировой строительной отрасли под влиянием цифровизации, в том числе: своевременные поставки строительных материалов; повышение безопасности и снижение рисков; применение цифровых технологий для управления трудоемкими изменениями; обеспечение более высокой точности цифровых данных в сравнении с традиционными. Предложены варианты использования искусственного интеллекта для создания стоимости инжиниринговыми и строительными компаниями, выявлены сдерживающие факторы цифровизации отечественного строительства, а также обозначены задачи цифровизации российских предприятий строительной отрасли на ближайшую перспективу.

Статья носит преимущественно теоретический характер, при этом теоретические положения иллюстрируются актуальными примерами из практики ведения бизнеса. Цель работы состоит в исследовании различий и сходства между кластерами и экосистемами, действующими в туризме. Основные положения настоящего исследования по сравнению кластеров и бизнес-экосистем опираются на фундамент результатов, полученных в разные периоды времени зарубежными и российскими учеными. Первая часть работы посвящена исследованию теоретических основ дефиниций «кластер» и «экосистема». Указано, что термин «экосистема» не является таким определенным и изученным, как кластер. Проведено сравнение и анализ нескольких классификаций кластеров, а также экосистем, предложены уточнения, сформулированы отличительные признаки общего порядка кластера и экосистемы. Во второй части обозначено, что бизнес-экосистемы могут рассматриваться в плоскости разных видов деятельности, введено понятие логистической экосистемы и очерчены ее параметры. Конкретизировано сравнение кластера и логистической экосистемы, представленной в виде логистического куста (мультипродуктовой мезоэкосистемы). В третьей части изложен современный взгляд на экосистему, уделено внимание цифровой основе взаимосвязей ее компонентов. Четыре компонента экосистемы (по Г. Б. Клейнеру) продемонстрированы в преломлении логистического куста в туризме. Логистическая экосистема в туризме трактуется как мультинодальная и гетерогенная, за редким исключением, поскольку ее слагаемые управляют ею больше, чем она ими, что обуславливает расширение спектра услуг. Научная новизна исследования состоит в формулировании понятия логистической экосистемы и ее параметров, а также представлении логистического куста в туризме как логистической экосистемы и сравнении ее с кластером.

Статья носит преимущественно теоретический характер, при этом абстрактные положения иллюстрируются примерами из современной практики ведения бизнеса. Цель исследования заключается в установлении соотношения между базовыми понятиями экономической науки - «продукция», «услуга», «продукт», «товар» применительно к сфере услуг. Основные положения настоящего исследования, с одной стороны, опираются на фундамент научных результатов, полученных в области исследования экономической терминологии в разные периоды времени зарубежными и российскими учеными, с другой стороны, - показывают принципиальные изменения, происходящие в подходах к рассмотрению услуг, в свете расширения использования технологичных устройств, в частности роботов и автоматов. Первая часть работы посвящена исследованию теоретических основ дефиниций «продукция», «услуга», «продукт», «товар» применительно к сфере услуг, подкрепленных актуальными примерами трансформации бизнес-процессов производителей продукции в технологии поставщиков услуг. Указано, что продукция или услуга, произведенные для себя, не выступают в качестве товара, а продукция и услуги не являются антиподами. Во второй части рассмотрен ряд классификаций услуг и обозначено, что часть из них носит субъективный характер, но может быть использована в контексте исследования сферы услуг. Выдвинуто и подкреплено примерами из практики положение о том, что услуги могут выполняться неодушевленными субъектами. Научная новизна исследования состоит в уточнении соотношения понятий «товар», «услуга», «продукция» и «продукт» в плоскости сферы услуг, а также в актуализации подхода к классификации услуг с учетом тенденций цифровизации в экономике.

В статье рассмотрены результаты исследования психологической подготовки студентов-психологов экстремального профиля к ситуациям особого риска посредством специально организованного тренинга с применением виртуальной реальности. Испытуемые: 38 студентов в возрасте от 20 до 24 лет, из них 29 — женского пола. Испытуемые были разделены на контрольную и экспериментальную группы случайным образом. Методы исследования: методика «Прогноз», методика дифференциальной диагностики депрессивных состояний В. А. Жмурова, методика «Оценка нервно-психического напряжения», диагностика замедления биологического старения с помощью программы «Антистарение XXI» (Т. Н. Березина). Методы математической статистики: вычисление описательных статистик, вычисление U-критерия Манна-Уитни, вычисление коэффициента корреляции Спирмана. Методы экспериментального воздействия: семь ВР-симуляторов разного воздействия (симулятор полета, глубины, высоты, скорости, темноты и др.).

Результаты. Существует взаимосвязь между мотивацией к деятельности в экстремальных условиях и личностными ресурсами: прямая взаимосвязь с ресурсом «достижения» и обратная — с уровнем риска. Разработанный нами ВР-тренинг актуализирует эти ресурсы. Повышение достижений обеспечивается тем, что респонденты успешно выполняют задания в экстремальных ситуациях, моделируемых в ВР. Снижение риска обеспечивается адаптацией в процессе тренинга к экстремальным ситуациям. После тренинга у испытуемых экспериментальной группы достоверно снизился уровень депрессии и повысились мотивационный и эмоциональный компоненты готовности к действиям в экстремальной ситуации.

Вывод: для повышения мотивации к деятельности в экстремальной среде необходимо повышать ресурс «достижения», а для ресурса «риск» нужно добиться смены его на осознанное отношение к ситуации. Технологии виртуальной реальности подтвердили свою эффективность для повышения личностных ресурсов и подготовки студентов психологов к деятельности в экстремальных условиях.