Проблемы и перспективы риск-ориентированного управления объектом строительства: обзор современных исследований

Введение. Строительная отрасль играет ключевую роль в мировой экономике благодаря мультипликативному эффекту, высокой волатильности и сложности производственных взаимосвязей, однако существующие методики управления рисками, особенно на этапе инвестиционного обоснования, остаются недостаточно разработанными. Цель исследования — систематизировать современные подходы к риск-ориентированному управлению жизненным циклом строительных объектов, выявив пробелы и перспективные направления развития, включая применение цифровых технологий. Основные задачи включают анализ нормативной базы, обзор методик оценки рис ков и разработку стратегий их минимизации для различных типов недвижимости.

Материалы и методы. Проведено комплексное библиометрическое исследование современных подходов к управлению строительными рисками с использованием программного обеспечения VOSviewer. Для анализа ото браны наиболее авторитетные публикации из международных баз Scopus и Web of Science, а также значимые российские научные работы. Исследование охватило рецензируемые статьи, монографии и диссертации послед него десятилетия, что обеспечило репрезентативность выборки. Особое внимание уделено критическому анализу методологических подходов к оценке рисков на предпроектной стадии, где традиционные методы показывают наибольшие ограничения. В работе применен системный подход, сочетающий количественный анализ публика ционной активности с качественной оценкой содержания исследований. Дополнительно рассмотрены успешные кейсы внедрения современных риск-ориентированных практик в реальных строительных проектах.

Результаты исследования. Проведенный анализ позволил выявить ключевые тенденции в области управления строительными рисками за последнее десятилетие. Результаты анализа демонстрируют устойчивую взаимосвязь между качеством системы управления рисками и успешностью реализации строительных проектов, что особенно заметно при рассмотрении современных цифровых технологий, включая методы искусственного интеллекта и машинного обучения, которые находят все более широкое применение при обработке больших массивов данных в строительной отрасли. Наибольшие методологические сложности сохраняются на этапе инвестиционного обос нования, где традиционные экспертные подходы требуют обязательного дополнения цифровыми инструментами анализа, что подтверждается рассмотренными в исследовании практическими кейсами внедрения риск-ориенти рованных подходов. Особую актуальность приобретает разработка адаптивных методик, способных учитывать как традиционные виды строительных рисков, так и новые вызовы, связанные с цифровой трансформацией отрасли и учетом ESG-факторов, при этом ключевым условием успешной модернизации риск-менеджмента становится преодоление существующего разрыва между научными разработками и их практическим внедрением, что требует согласованных действий всех участников строительной отрасли и совершенствования нормативной базы в соответствии с современными технологическими возможностями.

Обсуждение и заключение. Библиометрический анализ показал переход от традиционных методов управления рисками к цифровым решениям, выявив при этом сохраняющийся разрыв между теорией и практикой, особенно на этапе инвестиционного обоснования. Современные подходы активно интегрируют BIM, системы поддержки решений и ИИ, но сталкиваются с проблемой нехватки квалифицированных кадров. Особую актуальность при обретают гибридные методы, сочетающие экспертные оценки с машинным обучением, и учет новых факторов риска, таких как санкции и экологические требования, для чего требуется модернизация нормативной базы и профессиональных стандартов.

1. Yu Y, Yazan DM, Junjan V, Iacob ME. Circular economy in the construction industry: A review of decision sup port tools based on Information & Communication Technologies. Journal of Cleaner Production. 2022;349:131335. https://doi.org/10.1016/J.JCLEPRO.2022.131335

2. Грабовый П.Г., Болотин С.А., Грабовый К.П. Управление рисками в недвижимости. Москва: Проспект; 2012. 424 с.

3. Altman EI, Iwanicz-Drozdowska M, Laitinen EK, Suvas A Financial Distress Prediction in an International Con text: A Review and Empirical Analysis of Altman’s Z-Score Model. Journal of International Financial Management & Accounting. 2017;28:131–171. https://doi.org/10.1111/JIFM.12053

4. Altman EI, Hotchkiss E Predict and Avoid Bankruptcy, Analyze and Invest in Distressed Debt Third Edition Cor porate Financial Distress and Bankruptcy. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons Edition; 2006. 368 p.

5. Бернстайн П.Л. Против богов: Укрощение риска. Москва: Олимп-бизнес; 2008. 400 с.

6. Найт Ф.Х. Риск, неопределенность и прибыль. Москва: Дело; 2003. 355 с.

7. Бригхем Ю., Гапенски Л. Финансовый менеджмент: полный курс в 2-х т. Санкт-Петербург: Экономическая школа; 1997.

8. Lapidus A, Topchiy D, Kuzmina T, Chapidze O. Influence of the Construction Risks on the Cost and Duration of a Project. Buildings. 2022;12:484. https://doi.org/10.3390/BUILDINGS12040484/S1

9. Siraj NB, Fayek AR. Risk Identification and Common Risks in Construction: Literature Review and Content Analysis. Jour nal of Construction Engineering and Management. 2019;145:03119004. https://doi.org/10.1061/(ASCE)CO.1943-7862.0001685

10. Klinke A, Renn O. A New Approach to Risk Evaluation and Management: Risk-Based, Precaution-Based, and Discourse-Based Strategies 1. Risk Analysis. 2002;22. https://doi.org/doi:10.1111/1539-6924.00274

11. Keeney RL, Von Winterfeldt D. Eliciting Probabilities from Experts in Complex Technical Problems. IEEE Transaction on Engineering Management. 1991;38:191–201. https://doi.org/10.1109/17.83752

12. Bedford T, Quigley J, Walls L. Expert elicitation for reliable system design. Statistical Science. 2006;21:428–50. https://doi.org/10.1214/088342306000000510

13. Лапидус А., Чапидзе О. Анализ факторов риска в строительной отрасли. Русский Инженер. 2020;2(67):45–48. https://doi.org/10.22227/1997-0935.2021.12.1608-1619

14. Ulitko EV, Lapidus AA. Stochastic Model of Technical and Economic Efficiency of the Organization of Con struction of Housing Facilities. Строительное Производство. 2021:2–6. https://doi.org/10.54950/26585340_2021_4_1_2

15. Lapidus AA, Chapidze OD. Factors and Risks in Residential Construction. Строительное Производство. 2020:2–9. https://doi.org/10.54950/26585340_2020_3_2

16. Lapidus AA, Vorobyov AS. Identification and Analysis of Technical Risks in the Construction of Low-Rise Res idential Buildings. Строительное Производство. 2021:2–7. https://doi.org/10.54950/26585340_2021_2_2

17. Lapidus AA, Makarov AN. A risk-based approach to construction control applied by a developer. Vestnik MGSU. 2022:232–41. https://doi.org/10.22227/1997-0935.2022.2.232-241

18. De Marco A, Thaheem JM. Risk analysis in construction projects: a practical selection methodology. American Journal of Applied Sciences. 2013;11(1):74–84. https://doi.org/10.3844/AJASSP.2014.74.84

19. Chan APC, Chan DWM, Yeung JFY. Overview of the Application of «Fuzzy Techniques» in Construction Man agement Research. Journal of Construction Engineering and Management. 2009;135:1241–52. https://doi.org/10.1061/(ASCE)CO.1943-7862.0000099

20. Dey PK. Decision support system for risk management: A case study. Management Decision. 2001;39:634–49. https://doi.org/10.1108/00251740110399558/FULL/XML

21. Taroun A Towards a Better Modelling and Assessment of Construction Risk: Insights from a Literature Review. International Journal of Project Management. 2014;32:101–15. https://doi.org/10.1016/J.IJPROMAN.2013.03.004

22. Aven T Risk Assessment and Risk Management: Review of Recent Advances on their Foundation. European Journal of Operation Research. 2016;253:1–13. https://doi.org/10.1016/J.EJOR.2015.12.023

23. Li CZ, Zhong RY, Xue F, Xu G, Chen K, Huang GG et al. Integrating RFID and BIM Technologies for Mitigating Risks and Improving Schedule Performance of Prefabricated House Construction. Journal of Cleaner Production. 2017;165:1048–62. https://doi.org/10.1016/J.JCLEPRO.2017.07.156

24. Zhao X, Feng Y, Pienaar J, O’Brien D Modelling Paths of Risks Associated with BIM Implementation in Archi tectural, Engineering and Construction Projects. Architectural Science Review. 2017;60:472–82. https://doi.org/10.1080/00038628.2017.1373628

25. Deng X, Low SP Exploring Critical Variables That Affect Political Risk Level in International Construction Pro jects: Case Study from Chinese Contractors. Journal of Professional Issues in Engineering Education and Practice. 2013;140:04013002. https://doi.org/10.1061/(ASCE)EI.1943-5541.0000174

26. Chang T, Hwang BG, Deng X, Zhao X Identifying Political Risk Management Strategies in International Con struction Projects. Advances in Civil Engineering. 2018;2018:1016384. https://doi.org/10.1155/2018/1016384

27. Doloi H, Sawhney A, Iyer KC, Rentala S Analysing Factors Affecting Delays in Indian Construction Projects. International Journal of Project Management. 2012;30:479–89. https://doi.org/10.1016/J.IJPROMAN.2011.10.004

28. Ding LY, Zhou C, Deng QX, Luo HB, Ye XW, Ni YQ et al. Real-Time Safety Early Warning System for Cross Passage Construction in Yangtze Riverbed Metro Tunnel Based on the Internet of Things. Automation in Construction. 2013;36:25–37. https://doi.org/10.1016/J.AUTCON.2013.08.017

29. Fang Q, Zhang D, Wong LNY Environmental Risk Management for a Cross Interchange Subway Station Con struction in China. Tunnelling and Underground Space Technology. 2011;26:750–63. https://doi.org/10.1016/J.TUST.2011.05.003

30. Chen W, Zhang G, Jiao Y, Wang H Unascertained Measure-Set Pair Analysis Model of Collapse Risk Evaluation in Mountain Tunnels and Its Engineering Application. KSCE Journal of Civil Engineering. 2021;25:451–67. https://doi.org/10.1007/S12205-020-0627-8

31. Van Eck NJ, Waltman L Software Survey: VOSviewer, a Computer Program for Bibliometric Mapping. Scien tometrics. 2010;84:523–38. https://doi.org/10.1007/S11192-009-0146-3/FIGURES/7

32. Al Qudah SMA, Fuentes-Bargues JL, Ferrer-Gisbert PS Bibliometric Analysis of the Literature on Risk Manage ment in the Construction Sector: Exploring Current and Future Trends. Ain Shams Engineering Journal. 2024;15:102843. https://doi.org/10.1016/J.ASEJ.2024.102843