ОЦЕНКА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЦИФРОВЫХ РЕШЕНИЙ В СТРОИТЕЛЬСТВЕ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ ДЛЯ СНИЖЕНИЯ ТРАВМАТИЗМА: АДАПТИРОВАННЫЙ ПОДХОД ДЛЯ РОССИИ

ASSESSMENT OF THE ECONOMIC EFFICIENCY OF DIGITAL SOLUTIONS IN THE CONSTRUCTION OF ENERGY FACILITIES AIMED AT REDUCING OCCUPATIONAL INJURIES: AN ADAPTED APPROACH FOR RUSSIA

Alexander Kiremetsky

Postgraduate Student, Moscow University of Finance and Law,

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

Предложена методика оценки экономической эффективности внедрения цифровых решений в строительстве энергетических объектов с учётом снижения уровня травматизма и повышения безопасности труда. Разработан интегрированный подход, объединяющий методы анализа затрат и выгод (CBA), полной стоимости владения (TCO) и оценки статистической стоимости жизни (VSL). Модель позволяет учитывать, как экономические, так и социальные выгоды, обосновывая инвестиции в цифровые технологии и интегрируя их в технико-экономические обоснования (ТЭО) и ESG-отчётность. Методика продемонстрирована на примере строительства энергоблока мощностью 500 МВт, подтвердило её применимость для расчёта эффекта от цифровизации в области безопасности труда.

ABSTRACT

A methodology for evaluating the economic effectiveness of implementing digital solutions in the construction of energy facilities, considering the reduction of injury rates and improvement of labor safety, is proposed. An integrated approach is developed, combining cost-benefit analysis (CBA), total cost of ownership (TCO), and the statistical value of life (VSL). The model allows for accounting both economic and social benefits, justifying investments in digital technologies and integrating them into feasibility studies (FS) and ESG reporting. The methodology is demonstrated through the example of constructing a 500 MW power unit, which confirmed its applicability for calculating the effect of digitalization in the field of labor safety.

Ключевые слова: цифровизация; строительство; энергетика; травматизм; безопасность; экономическая эффективность.

Keywords: digitalization; construction; energy; trauma; safety; economic efficiency.

Введение

Цифровизация энергетического строительства становится ключевым элементом современной промышленной политики, улучшая производительность, контроль затрат и минимизацию рисков [1]. Особое внимание уделяется безопасности труда, где цифровые технологии помогают значительно снизить травматизм и аварийность на стройплощадках. Согласно докладу Международного энергетического агентства (IEA), цифровые технологии позволяют сократить риски на энергетических объектах до 50–60% за счёт автоматизации контроля, предиктивной аналитики и использования носимых устройств [8].

В России также наблюдается активное внедрение цифровых решений в энергетическом строительстве, что подтверждается рядом государственных инициатив. Одной из таких является реализация национального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства», который нацелен на развитие цифровых технологий в ключевых секторах экономики, включая энергетику, до 2030 года [3]. Этот проект направлен на создание условий для использования новых технологий в различных отраслях, что способствует повышению эффективности работы предприятий и снижению рисков, в том числе в сфере безопасности труда.

Одной из важных отраслевых инициатив является проект Минэнерго России «Цифровая энергетика», который направлен на внедрение цифровых технологий в энергетическую инфраструктуру. Проект предполагает использование информационного моделирования зданий (BIM), автоматизированных систем управления, а также технологий мониторинга в реальном времени, что может существенно улучшить безопасность на энергетических объектах [2]. Внедрение таких технологий способствует не только улучшению качества строительства и эксплуатации объектов, но и снижению рисков аварийности и травматизма на рабочих местах.

Методологические подходы к оценке эффективности цифровизации чаще всего строятся на модели Total Cost of Ownership (TCO), которая позволяет учитывать совокупные затраты на весь жизненный цикл проекта, включая капитальные вложения и эксплуатационные расходы [7]. Однако такие модели редко учитывают нематериальные эффекты, такие как снижение травматизма, репутационные потери или потери производительности, связанные с несчастными случаями.

Международная практика предлагает использовать Value of Statistical Life (VSL) для оценки предотвращённых человеческих потерь [10]. Этот подход активно применяется в транспортной сфере, экологии и здравоохранении (например, в рекомендациях EPA США и OECD), но в энергетическом строительстве, особенно в российских условиях, он ещё недостаточно распространён [6].

Современные исследования также подчёркивают значимость интеграции подходов CBA (Cost-Benefit Analysis) и VSL для более объективной оценки инвестиционной привлекательности цифровых решений в инфраструктурных проектах [5], [9]. Российские авторы отмечают, что адаптация этих подходов с учётом национальной специфики (уровня цен, судебной практики, норм безопасности) позволяет применять их для расчётов в рамках технико-экономических обоснований (ТЭО) [4].

Таким образом, возникает потребность в разработке комплексной модели, учитывающей как прямые экономические выгоды цифровых решений по снижению травматизма, так и эффекты от предотвращения инцидентов. В статье предлагается такая модель с адаптацией к специфике российской энергетики.

Методология

Для оценки экономической эффективности цифровизации в строительстве энергетических объектов с учётом снижения травматизма предлагается интегрированная модель, которая комбинирует подходы Cost-Benefit Analysis (CBA), Total Cost of Ownership (TCO) и Value of Statistical Life (VSL). Все эти компоненты модели связаны только с цифровыми решениями в области безопасности труда и снижением травматизма, и все инвестиции также фокусируются только на этой части цифровизации. Уравнение (1) Net Safety-Adjusted Benefit (NSAB) является основой модели:

NSAB=(C_s+R_b+VSL_e+Reg_b)×DelayCurve(t)−(CAPEX_s+OPEX_s)                                                           (1)

где: C_s (экономия на предотвращённых инцидентах) – это общая экономия, которая получается за счёт снижения травматизма и инцидентов. Включает в себя такие компоненты, как снижение расходов на лечение, компенсации, восстановление повреждённого оборудования и уменьшение времени простоя. Формула (2) учитывает ключевые компоненты C_s:

C_s=∑_i(P_i×C_i×K_r)                                                                                               (2​)

где: P_i — вероятность инцидента типа i, то есть вероятность возникновения конкретного события (например, травмы, аварии или несчастного случая); C_i​ — средние затраты на инцидент типа i — это усреднённая сумма всех связанных расходов (лечение, компенсации, ремонт, потери производительности и др.); K_r — региональный коэффициент — поправочный множитель, отражающий специфику региона (стоимость лечения, компенсаций, ремонта и др.).

R_b(снижение страховых и репутационных рисков) – элемент модели, отражающий экономию на страховых премиях и снижение репутационных потерь за счёт уменьшения травматизма, что может снизить WACC. Формула (3) учитывает ключевые компоненты R_b:

R_b=Saving_i+Saving_r                                                                                           (3)

где: Saving_i — экономия на страховых взносах за счёт снижения рисков благодаря цифровым технологиям, уменьшающим вероятность инцидентов; Saving_r — снижение репутационных рисков, что способствует снижению WACC. Репутационные выгоды также включают рост доверия инвесторов и улучшение имиджа компании на рынке.

VSL_e (эффект от предотвращённой утраты жизни/здоровья) – компонент модели, оценивающий экономический эффект от предотвращения инцидентов, которые могут привести к потере жизни или серьёзному ущербу здоровью сотрудников. Формула (4) учитывает ключевые компоненты VSL_e:

VSL_e=N_f×VSL                                                                                                 (4)

где: N_f​ — количество предотвращённых смертельных случаев (или серьёзных повреждений здоровья); VSL (value of statistical life) — экономическая оценка предотвращённой смерти или травмы, рассчитываемая на основе госоценки или WTP (готовности платить).

Reg_b (выгоды от снижения проверок и штрафов) – выгоды от сокращения проверок и штрафов, связанных с безопасностью труда, благодаря цифровизации, что снижает административные расходы и штрафы. Формула (5) учитывает ключевые компоненты Reg_b:

Reg_b=Saving_p+Saving_i                                                                                          (5)

где: Saving_p — экономия на штрафах за несоответствие требованиям безопасности; Saving_i — экономия на расходах на проверки, сокращаемых благодаря цифровизации.

CAPEX_e – эффективные капитальные расходы на цифровые решения в безопасности с учётом масштаба проекта. Формула (6) описывает суть CAPEX_e:

CAPEX_e = CAPEX×f_s                                                                                           (6)

где: CAPEX — капитальные расходы на внедрение цифровых технологий в безопасности; f_s — эффект масштаба, отражающий снижение стоимости на крупных проектах.

OPEX_e – операционные расходы на поддержку цифровых решений с учётом роста стоимости ПО и переобучения персонала. Формула (7) описывает суть OPEX_e:

OPEX_e=OPEX+Annual Update Cost                                                                           (7)

где: OPEX — базовые операционные расходы на поддержку цифровых решений в безопасности; Annual Update Cost — ежегодные затраты на обновление ПО и обучение персонала для использования новых технологий.

DelayCurve(t) — функция задержки, отражающая, что эффект от внедрения цифровых технологий в сфере безопасности проявляется не сразу, а со временем. Формула (8) учитывает запаздывание эффектов во времени:

DelayCurve(t)=1−e^−kt                                                                                       (8)

где: k — коэффициент скорости адаптации, определяющий скорость проявления эффектов цифровизации: чем выше k, тем быстрее адаптация и внедрение технологий; t — количество лет после внедрения технологий, показывающее, когда начинают проявляться все положительные эффекты.

Для точной оценки экономической эффективности проекта необходимо учитывать фактор времени, применяя дисконтирование, что отражено в формуле (9) для расчёта приведённой (дисконтированной) стоимости.

                                                                                                (9)

где: PV — приведённая стоимость (Present Value); FV — будущая стоимость (Future Value); r — ставка дисконтирования; t — количество периодов (лет) до получения выгоды или возникновения затрат.

Обсуждение

Для обоснования применимости модели к условиям российской энергетической отрасли была составлена сводная таблица (табл. 1), содержащая источники данных для оценки каждого компонента модели, а также ориентировочные количественные параметры, использованные в расчётах.

Таблица 1.

Источники и количественные ориентиры для расчёта компонентов модели (адаптация для РФ)

Цифровизация в рамках жизненного цикла энергетических инфраструктурных проектов может внедряться поэтапно — от проектирования до эксплуатации, при этом каждый этап формирует специфические эффекты, влияющие на экономику и безопасность. Эти взаимосвязи представлены в таблице 2.

Таблица 2.

Этапы цифровизации и соответствующие эффекты

Модель учитывает прямые и косвенные выгоды цифровизации в строительстве энергетических объектов, позволяя выстраивать обоснованную инвестиционную стратегию на всех стадиях проекта. Ключевые преимущества предлагаемой модели заключаются в следующем:

• Комплексная оценка эффектов: учёт экономических выгод и нематериальных эффектов (снижение травматизма, рисков);
• Адаптация к российским условиям: соответствие нормативам и стандартам для ТЭО и программ;
• Гибкость и масштабируемость: применимость к различным цифровым решениям на всех этапах жизненного цикла.
•  

Для оценки экономической эффективности внедрения цифровых технологий использован пример энергетической станции мощностью 500 МВт, строящейся в России. Снижение травматизма на 20-40% позволяет сэкономить до 10 млн руб. в первый год за счёт сокращения затрат на лечение, компенсации и простои. Капитальные расходы составили 3 млн руб., ежегодные затраты — 1 млн руб. При ставке дисконтирования 10% итоговый дисконтированный поток составил 7 523 тыс. руб. Результаты расчёта приведены в таблице 3.

Таблица 3.

Расчёт экономической эффективности цифровых решений для снижения травматизма в строительстве энергетического объекта

Заключение

Цифровизация в строительстве энергетических объектов улучшает безопасность и снижает эксплуатационные риски. Разработанная модель оценивает экономические и социальные эффекты цифровых решений, включая снижение травматизма, репутационных издержек и сохранение трудовых ресурсов. Подход, основанный на синтезе моделей TCO, CBA и VSL, адаптирован к российским реалиям и охватывает все стадии жизненного цикла проекта. Пример расчёта подтвердил значительный экономический эффект от цифровизации, ориентированной на безопасность, что делает модель полезной для специалистов энергетической отрасли.

Список литературы:

1. Киремецкий А.В. Исследование вопросов управления энергопотреблением в зданиях посредством цифровизации: стратегии, проблемы и возможности // Экономика и управление: проблемы, решения. 2024. № 9. Т. 13, С. 118-131.
2. Минэнерго России. Проект «Цифровая энергетика». URL: https://www.digital-energy.ru (дата обращения: 25.04.2025).
3. Паспорт национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации». URL: https://digital.gov.ru/uploaded/files/natsionalnaya-programma-tsifrovaya-ekonomika-rossijskoj-federatsii_NcN2nOO.pdf (дата обращения: 25.04.2025).
4. Петров, И.А., Гришин, А.А. Адаптация методов оценки экономической эффективности цифровизации в энергетическом строительстве: российский опыт // Журнал Технологий Строительства. 2022. Т. 18, № 4. С. 54-67.
5. Andersen, S., Kjølstad, H. A Comparative Analysis of CBA and VSL in Energy Projects // Energy Policy. 2020. Vol. 147. P. 103-115.
6. Baicker, K., Chandra, A., Pizer, E. The Effect of Malpractice Litigation on Healthcare Quality // Journal of Economic Perspectives. 2010. Vol. 24, No. 3. P. 127-149.
7. Edwards, R. The Total Cost of Ownership Model in the Construction Industry // Journal of Construction Economics. 2018. Vol. 33, No. 4. P. 45-62.
8. International Energy Agency. Digitalisation in Energy: IEA Report [Electronic resource]. – URL: https://www.iea.org/reports/digitalisation-in-energy (accessed: 25.04.2025).
9. Mørch, S., Weitzel, T. Cost-Benefit Analysis of Digital Infrastructure in Construction Projects // Construction Management and Economics. 2021. Vol. 39, No. 1. P. 12-24.
10. Viscusi, W.K., Aldy, J.E. The Value of a Statistical Life: A Critical Review of the Literature // The Review of Environmental Economics and Policy. 2003. Vol. 7, No. 2. P. 121-138.