Концепция многофакторного анализа устойчивости железнодорожной компании в условиях изменяющегося спроса на грузовые перевозки

С овременная экономика характеризуется высокой степенью неопределенности, что оказывает значительное влияние на работу железнодорожных компаний. Снижение объёмов грузоперевозок и ужесточение требований к качеству предоставляемых услуг создаёт серьёзные вызовы для обеспечения их устойчивости. В условиях меняющегося спроса и повышения конкуренции в логистической сфере становится необходимым внедрение комплексных стратегий управления, способных укрепить финансовую и операционную устойчивость компаний. В 2023 году железнодорожные компании столкнулись с серьёзными проблемами, вызванными внутренними и международными экономическими пертурбациями, что привело к дестабилизации привычного потока поставок. Смена приоритетов в потребности на ключевые грузы, реорганизация логистических маршрутов привели к сокращению совокупного объёма грузоперевозок, создавая угрозу экономической устойчивости всей отрасли [1].

Цель настоящего исследования – разработка многофакторной модели, которая позволит не только оценить ключевые аспекты устойчивости железнодорожных предприятий, но и предложить эффективные пути их адаптации к новым условиям.

Внимание уделено интеграции экономических, экологических и социальных факторов, обеспечивающих сбалансированное развитие отрасли.

Материал и методы исследования

Гипотеза исследования заключается в том, что применение многофакторного анализа устойчивости позволяет железнодорожным компаниям повысить адаптивность к изменяющимся условиям рынка грузоперевозок, обеспечивая финансовую стабильность, операционную эффективность, экологическую устойчивость и социальную ответственность. Для проверки данной гипотезы в работе применены методы системного анализа, включающие обзор научной литературы и практических кейсов, а также методы количественного анализа для оценки ключевых показателей устойчивости.

Результаты исследования и их обсуждение

В статье Д.Е. Золотарева обстоятельно рассматриваются методики оценки финансовой устойчиво- сти предприятий, подчёркивается необходимость комплексного анализа при изучении различных финансовых показателей. Автор предлагает системный подход к расчёту ключевых индикаторов эффективности, что акцентирует значимость такого анализа для разработки финансовой стратегии, направленной на достижение стратегических целей организации [2]. Ю.О. Шаврина и её коллеги в своём исследовании уделяют внимание разработке инструментов диагностики финансовой устойчивости коммерческих структур, подчёркивая значимость многоуровневого подхода в оценке финансового состояния организаций. Акцентируя внимание на финансовой стабильности как критически важном элементе для всех участников рынка, авторы анализируют доступные и понятные аналитические инструменты, способные обеспечить адекватную оценку долгосрочной устойчивости бизнес-моделей [3]. В исследовании А.В. Агаджановой и О.А. Алексеевой подчеркивается значение интерпретации финансовых результатов, ликвидности и платёжеспособности как основных компонентов, необходимых для всестороннего понимания финансового положения предприятия [4]. К.Т. Пайтаева в своей статье акцентирует внимание на финансовой устойчивости организаций, опираясь на детальный анализ волатильности и структуры активов и обязательств. Автор раскрывает важность корреляций между различными финансовыми показателями, акцентируя внимание на их влиянии на экономическую безопасность бизнес-единиц [5]. В работе Е.А. Шитова и И.А. Кругловой рассматриваются методы оценки и стратегического управления инновационным развитием с использованием таких подходов, как FMEA и SWOT-анализ, в контексте железнодорожной индустрии [6].З.В. Чеботарева и С.В. Суховей внесли значительный вклад в область изучения финансовой устойчивости, анализируя крупные компании отрасли, такие как ОАО «РЖД» и ОАО «Первая грузовая компания». Основное внимание уделено выявлению факторов, определяющих финансовую устойчивость, и разработке стратегий для её укрепления. Исследование также подчёркивает роль тарифной и инвестиционной политики в обеспечении долгосрочного развития данных компаний [7]. А.Н. Чеснов, А.Е. Смир- нов и Н.Ю. Егорова исследуют различные экономические и количественные индикаторы, определяя инвестиции в инфраструктуру как ключевой элемент, необходимый для модернизации отрасли. Они подчёркивают широкий спектр факторов, способных оказывать влияние на объемы грузоперевозок, и предлагают методы оценки эластичности спроса, которые охватывают не только ценовые параметры, но и качество предоставляемых транспортных услуг [8]. В работе А.А. Широва и его соавторов анализируется связь между объемами перевозок и производственными показателями для конкретных категорий товаров с акцентом на прогнозирование спроса. Авторы предсказывают возможные изменения в структуре перевозок, включая ожидаемый рост внутренних перевозок строительных материалов [9]. Как отмечает Н. Бешиноич, устойчивость транспортной системы заключается в её способности адаптироваться к изменениям внешней среды,прогнозировать и реагировать на кризисные ситуации [10]. Автор определяет ключевую роль устойчивости транспортной системы, которая проявляется в ее способности эффективно прогнозировать, сопротивляться непредвиденным ситуациям, решать возникающие кризисы и приспосабливаться к изменениям. Отмечается, что железнодорожный транспорт не застрахован от сбоев, хотя подчиняется более строгому регулированию и обеспечивает повышенный контроль в условиях стандартной эксплуатации [11]. Железнодорожные перевозки находятся под более строгим регулированием по сравнению с автомобильными, обладают высокой степенью управляемости при стандартных условиях, однако остаются уязвимыми к сбоям, когда оперативное внесение изменений в расписание и маршруты усложняется.

Работа А. Виджеуиры, Х. То и М.Б. Чарльза демонстрирует применение эконометрических моделей для оценки влияния макроэкономических факторов на спрос в железнодорожной отрасли, закладывая основу количественного анализа устойчивости [12]. Исследование В. Мальцевой, Ч. На, Г. Кима и Х.-К. Ха, в свою очередь, показывает эффективность использования модели DEA для оценки операционной устойчивости российских компаний, учитывая как внутренние ресурсы, так и внешнюю рыночную динамику [13]. А. Саксена и А.К. Ядав применили модель ARIMA и метод оценки устойчивости к пандемийным шокам, выделив гибкость планирования и предиктивную аналитику как факторы выживания [14].

Дополнительное внимание в литературе уделено логистическим и стратегическим аспектам устойчивости в глобальном контексте. Публикации, посвящённые евразийским маршрутам (материалы с сайтов New Silk Road Discovery [15] и Asia News Network [16]), подчёркивают роль трансграничной инфраструкту- ры, геополитических факторов и кризисных событий в поддержании или снижении устойчивости международных грузоперевозок. В работе В. Гизольфи и соавторов показано, что декарбонизация транспорта невозможна без развития железнодорожных перевозок как наиболее энергоэффективного и экологически безопасного вида транспорта [17]. В целом во всех работах подчеркивается необходимость комплексного, многофакторного подхода к анализу устойчивости, включающему экономические, операционные, логистические и экологические переменные.

Международный опыт демонстрирует, что железнодорожные компании используют различные подходы для укрепления финансовой устойчивости. В Европе, например, широко внедряются цифровые технологии для контроля и оптимизации работы подвижного состава, что способствует снижению затрат и повышению рентабельности.

В России ОАО «РЖД» сосредоточивается на минимизации инфраструктурных затрат, что позволяет компании поддерживать прибыльность, несмотря на колебания объёмов перевозок. Кроме того, ОАО «РЖД» улучшает тарифную политику, предлагая скидки за крупные заказы, что укрепляет долгосрочные связи с основными клиентами. Операционная устойчивость и наличие ресурсов – основополагающие аспекты, которые определяют способность железнодорожной компании адаптироваться к изменчивым рыночным условиям и поддерживать стабильное качество услуг. Эффективное управление этими факторами требует всестороннего анализа загруженности инфраструктуры и локомотивно-вагонного парка, а также тщательной оценки гибкости поставок и минимизации возможных операционных рисков. От уровня контроля над этими элементами зависит успешное функционирование железнодорожного бизнеса и его способность удовлетворять запросы клиентов.

Избыточная нагрузка на железнодорожные участки может приводить к задержкам, росту операционных издержек и увеличению вероятности отказов в системе. Отслеживание наиболее загруженных участков и выявление узких мест, которые могут ограничивать пропускные возможности при возрастании спроса, становится ключом к повышению эффективности. Своевременное реагирование на такие проблемы, например, через модернизацию или корректировку графиков движения поездов позволяет железнодорожным компаниям избежать значительных препятствий в будущем.

Ещё одним значимым аспектом операционной устойчивости является оптимизация использования подвижного состава. Компании необходимо соблюдать баланс, при котором вагоны и локомотивы задействуются в достаточной мере для обеспечения эф- фективных операций, но не перегружаются, что даёт возможность оперативно реагировать на рост спроса. Наличие резервных мощностей, которые можно активировать при необходимости, способствует гибкости в ответ на изменения в грузопотоке, укрепляя общую операционную устойчивость. Такое распределение ресурсов позволяет не только эффективно контролировать затраты на содержание подвижного состава, но и предотвращать излишние расходы, связанные с чрезмерной эксплуатацией техники при внезапном увеличении объёмов перевозок.

Резервирование производственных мощностей является одной из ключевых стратегий для поддержания операционной устойчивости. В межсезонные периоды часть вагонов и локомотивов может оставаться в резерве, а в периоды пикового спроса, например, осенью для транспортировки сельскохозяйственных грузов или зимой для увеличения объёмов перевозки топлива, эти резервы используются для поддержания стабильного уровня обслуживания. Резервирование позволяет не только гибко и оперативно адаптироваться к изменяющимся условиям рынка, но и снижает износ оборудования, так как оно не эксплуатируется на пределе своих возможностей круглый год. Это, в свою очередь, снижает расходы на ремонт и продлевает срок службы подвижного состава, что позитивно отражается на общей операционной устойчивости компании.

Интегрированные логистические системы, соединяющие железнодорожные рельсы, шоссейные магистрали и морские пути, стали неотъемлемой частью эффективной и синхронизированной поставки товаров. Важность таких интермодальных сетей особенно проявляется, когда стандартные пути перевозок сталкиваются с неожиданными препятствиями, например, из-за аварий или необходимости экстренного ремонта. В таких случаях нарушение потока грузов сводится к минимуму благодаря быстрой реорганизации маршрутов с помощью заранее подготовленных планов пересечения видов транспорта, предотвращая задержки и остановки.

Современное развитие логистики характеризуется активным внедрением передовых технологий, в числе которых выделяются системы мониторинга с элементами искусственного интеллекта (далее – ИИ). Эти системы не только непрерывно отслеживают перемещение грузов, обеспечивая точность и контроль в реальном времени, но и предоставляют инструменты для мгновенного реагирования на любые отклонения от запланированных процессов. Эффекты от подобных усовершенствований значительны. В исследовании McKinsey подчеркивается, что использование ИИ в логистике открывает возможности для снижения операционных затрат на30 %, одновременно улучшая скорость и надежность доставки [18].

Данные Всемирного банка свидетельствуют о том, что инвестиции в цифровую трансформацию железнодорожного сектора способствуют росту объемов грузоперевозок и улучшению экономических показателей на макроуровне. В результате происходит повышение общей производительности и укрепление конкурентного положения в сфере железнодорожных логистических услуг.

Надежность в сфере железнодорожных перевозок напрямую зависит от контроля и управления операционными рисками, что является ключевым для стабильного функционирования транспортных компаний. Регулярная проверка состояния железнодорожной инфраструктуры и техобслуживание – от путей до подвижного состава – присутствуют в числе мер, направленных на предотвращение неполадок там, где сценарии износа оборудования, несчастных случаев или ошибок операторов неизбежно возникают.

Компания Cordel в 2022 году продемонстрировала прогресс в сфере мониторинга инфраструктуры, внедрив на британских железных дорогах системы бортового мониторинга, основанные на лидарных сканерах, видеоаналитике и ИИ. Это позволило оператору Network Rail перейти от планового технического обслуживания к модели, ориентированной на текущее состояние инфраструктуры. Вместе с тем следует отметить, что аналогичные технологии, включая автоматизированные диагностические комплексы и цифровые платформы контроля состояния пути, применяются ОАО «РЖД» уже более двадцати лет. В ряде направлений отечественная практика опережает зарубежные аналоги, демонстрируя высокую степень зрелости в области цифровизации контроля инфраструктуры.

Цифровизация и автоматизация данных – это ключевые составляющие, обеспечивающие компетентный анализ и своевременное принятие управленческих решений. Примером решительных шагов в этом направлении служит ОАО «РЖД», которое в 2019 году инициировало стратегию цифровизации с акцентом на внедрение инновационных технологий, улучшение управления и повышение качества клиентского сервиса. В рамках этой стратегии в области грузовых перевозок были внедрены смарт-контракты на основе блокчейна, что существенно упрощает взаимодействие с различными звеньями логистической цепочки. Крометого, было расширено использование электронной торговой площадки «Грузовые перевозки», которая уже объединяет около 9 тыс. пользователей, и запущена технология «Интертран» для безбумажной международной мультимодальной доставки, подтверждённая более чем 98 тыс. отправлений [19]. Подобные инновации позволяют не просто повысить эффективность процессов, но и предложить каждому клиенту персонализированные решения, тем самым улучшая пользовательский опыт и наращивая клиентскую базу за счёт высококачественного сервиса.

Передовые аналитические инструменты, базирующиеся на технологиях обработки больших объемов данных и машинном обучении, играют революционную роль в прогнозировании потребностей железнодорожной отрасли. Они обеспечивают комплексный анализ, учитывая множество переменных, – от цикличности экономических процессов и специфических отраслевых параметров до данных прошлых логистических операций. В дополнение использование вариабельных данных, таких как сезонные колебания, погодные условия и ожидаемые урожаи, дает возможность с высокой долей вероятности спрогнозировать требования к локомотивам и вагонам.

Интернет вещей (далее – IoT) кардинально изменяет ландшафт железнодорожной отрасли, синтезируя физические элементы с цифровыми системами, что расширяет горизонты автоматизации и эффективности. Сенсоры на базе IoT в сочетании с сотовыми IoT-сетями и технологиями «машина – машина» (M2M) позволяют неуклонно следить за состоянием объектов и инфраструктуры, предоставляя данные в режиме реального времени, что обеспечивает своевременное обнаружение признаков износа и неисправностей, сокращая время простоя и издержки на техобслуживание. Технологии компьютерного зрения и умные камеры значительно повышают безопасность, автономно идентифицируя возможные аварийные ситуации и оперативно уведомляя о них. Используя рельсы, колеса, тормоза в качестве ключевых точек слежения, IoT-датчики транслируют информацию для детального анализа на облачные серверы и посредством этого оказывают поддержку в антиципации техобслуживания и минимизации риска аварий. Устройства IoT также незаменимы в контроле потребления энергии, что, в свою очередь, способствует энергоэкономии, особенно важной для электрических поездов. Интеллектуальное управление затратами энергии в зависимости от эксплуатационных требований дает возможность сокращения операционных издержек и рационального использования ресурсов. Помимо этого системы, интегрированные с IoT-технологиями, предлагают актуальную информацию о расписании движения и изменениях, повышая уровень комфорта и координации пассажирских и грузовых перевозок.

Железнодорожные перевозчики сталкиваются с широким спектром рисков – от финансовых колебаний до стихийных бедствий, требующих обдуманной стратегии управления рисками для стабильной работы и снижения потенциальных убытков. Выработка таковой начинается с тщательной оценки угроз, как внешних, так и внутренних. Среди внешних факторов риска – экономические колебания, валютные скачки, увеличение инфляции и введение новых ограничительных мер, которые влияют на затраты и спрос на услуги железнодорожных грузоперевозок. Особенно остро эти условия отражаются в периоды экономической рецессии, когда сокращается объем перевозимых грузов, что, в свою очередь, снижает рентабельность бизнеса. Стихийные явления могут нанести ущерб железнодорожной инфраструктуре, что приведет к задержкам и остановке работы сети. В странах с суровыми климатическими условиями, например в России, эффективный мониторинг погоды и минимизация связанных с ним рисков особенно важны. Зимой морозы и сильные снегопады часто становятся причиной задержек в движении поездов, особенно в менее доступных северных и восточных районах, где требуется предварительное планирование и быстрая реакция на меняющуюся погоду для обеспечения своевременной транспортировки. Влияние экологически ответственной политики и социальной ответственности на процветание железнодорожных перевозок нельзя недооценивать. Приверженность к этим принципам укрепляет репутацию и устойчивость компаний в индустрии, улучшая восприятие бренда среди потребителей и партнёров.

Вложения в экосознательные технологии и социальные проекты улучшают работу не только команды, но и отношения компании с окружающими сообществами. Так, например, Deutsche Bahn в Германии со своими амбициозными целями электрификации и достижения углеродной нейтральности к середине века ярко иллюстрирует этот стремительный шаг вперёд. Переход на более экологичные транспортные решения, такие как электрификация, уже признан в регионах Европы и Азии как действенный метод борьбы с загрязнением окружающей среды. При этом ОАО «РЖД» обладает самой протяжённой электрифицированной железнодорожной сетью в Европе, что обеспечивает не только значительное снижение углеродного следа, но и стратегическое преимущество в развитии устойчивых грузовых перевозок.

Проводимая компанией модернизация электровозного парка направлена на реальное сокращение энергопотребления и уменьшение экологических выбросов, тем самым повышая экологическую безопасность отрасли. Среди недавно внедренных проектов – полная интеграция системы АПК «Эльбрус» в эксплуатационные процессы железных дорог. Система представляет собой совокупность программных и технических инструментов для составления оптимизированных графиков движения грузовых поездов с акцентом на экономию энергии. Система также позволяет гармонизировать расписания движения по различным участкам железнодорожной сети и упрощает автоматизированную трансляцию информации о наилучших маршрутах для управле- ния диспетчерских операций. Тщательное проектирование экономической устойчивости для железнодорожного транспорта под влиянием непостоянного потребительского спроса предполагает важность комплексного исследования и анализа вариативности бизнес-среды (см. Таблицу 1).

Для более полной оценки стабильности ОАО «РЖД» и разработки стратегии повышения устойчи- вости необходимо учитывать не только финансовые метрики, но и показатели операционной эффективности и экологической стратегии предприятия. В рамках последующего анализа будут рассмотрены доступные данные, чтобы выявить ключевые факторы, влияющие на финансовую устойчивость компании, и предложить пути для улучшения ее рентабельности и снижения финансовых рисков (см. Таблицу 2).

Таблица 1

Ключевые факторы обеспечения устойчивости железнодорожного транспорта при изменениях спроса

Фактор	Описание	Примеры показателей и методов анализа
Экономические факторы
Доходность и издержки	Контроль доходов и затрат для повышения устойчивости	Рентабельность активов (ROA), затраты на обслуживание инфраструктуры и подвижного состава
Ценообразование и тарифная политика	Адаптация тарифов для повышения привлекательности и гибкости	Гибкость тарифов, конкурентоспособность цен
Инвестиционная политика	Инвестиции в модернизацию, цифровизацию и расширение мощностей	Капитальные вложения, оценка окупаемости инвестиций (ROI)
Финансовая устойчивость
Ликвидность	Наличие средств для покрытия краткосрочных обязательств	Коэффициент текущей ликвидности, показатель быстрой ликвидности
Долговая нагрузка	Оптимизация соотношения заемного и собственного капитала	Долговое соотношение (debt-to-equity ratio)
Рентабельность	Эффективность использования активов и капиталов для получения прибыли	Коэффициенты рентабельности продаж, рентабельность активов
Эффективность затрат	Оптимизация затрат на эксплуатацию и обслуживание	Снижение издержек, анализ операционных расходов
Структура тарифов	Обеспечение конкурентоспособности и гибкости тарифной политики	Соотношение цены и качества, анализ ценовых эластичностей
Операционная устойчивость
Загруженность инфраструктуры	Анализ загруженности железнодорожных путей и станций	Процент загрузки инфраструктуры, коэффициенты занятости станций
Использование подвижного состава	Поддержание резервов и оптимизация работы подвижного состава	Коэффициент использования подвижного состава, процент простоя
Гибкость логистической цепочки	Способность перенаправлять грузы и маршруты при изменениях	Анализ альтернативных маршрутов, возможность интермодальных перевозок
Интермодальные перевозки	Интеграция с другими видами транспорта для повышения гибкости	Доля интермодальных перевозок, доступность мультимодальных решений
Снижение операционных рисков	Предотвращение простоев и минимизация аварийности	Уровень аварийности, частота технического обслуживания
Технологическая адаптация
Использование цифровых технологий	Повышение скорости и точности обработки данных	Платформы для анализа данных, автоматизированные системы управления
Системы предсказания спроса	Прогнозирование изменений на основе больших данных	Модели машинного обучения, анализ временных рядов
Отслеживание грузов	Мониторинг грузов в реальном времени	Системы GPS-мониторинга, IoT-датчики
Управление на основе больших данных	Оптимизация маршрутов и снижение затрат	Прогнозирование времени в пути, оценка затрат на каждом этапе

Продолжение Таблицы 1

Управление рисками
Внешние риски	Экономические колебания, природные катаклизмы, политические изменения	Мониторинг макроэкономических факторов, прогноз природных явлений
Внутренние риски	Износ инфраструктуры, уровень квалификации персонала	Оценка инфраструктуры, уровень текучести кадров
Страхование активов	Защита подвижного состава и инфраструктуры	Полисы страхования на случай аварий, катастроф
Стратегическое резервирование	Поддержание резервов на случай непредвиденных обстоятельств	Доля резервного подвижного состава, доступность ресурсов в случае увеличения спроса
Долгосрочные контракты	Защита от экономических колебаний и стабилизация дохода	Количество долгосрочных договоров, объём закреплённых контрактами перевозок
Экологическая устойчивость
Выбросы и энергоэффективность	Минимизация углеродного следа и энергоэффективность	Коэффициент выбросов, процент энергии от возобновляемых источников
Соблюдение экологических норм	Соответствие государственным и международным экологическим стандартам	Соответствие стандартам выбросов, участие в экологических программах
Технологии рекуперации энергии	Повышение энергоэффективности путём возврата энергии	Уровень энергосбережения, эффективность рекуперации
Социальная устойчивость и КСО
Поддержка сотрудников	Инвестиции в обучение, создание комфортных условий труда	Уровень текучести кадров, количество обучающих программ
Взаимодействие с местными сообществами	Поддержка социальной инфраструктуры и создание рабочих мест	Уровень инвестиций в регионы, количество социальных проектов
Открытость и прозрачность	Повышение доверия клиентов и партнёров через экологическую и социальную политику	Отчёты о социальной и экологической ответственности, прозрачность бизнес-процессов

Источник: таблица составлена автором.

Операционная устойчивость оценивается как высокая: показатели загрузки инфраструктуры (100 %) и использования подвижного состава (85 %) свидетельствуют о способности компании эффективно управлять производственными мощностями и оперативно адаптироваться к изменениям в потребительском спросе. Эти параметры обеспечивают не только стабильность логистических процессов, но и возможность повышения пропускной способности в условиях растущей нагрузки.

Технологическая и риск-ориентированная устойчивость достигается за счёт цифровизации и стратегического управления. Вложения в автоматизацию на сумму 47 млрд руб. подтверждают курс компании на повышение операционной эффективности и снижение издержек. Одновременно наличие значительного объёма долгосрочных контрактов (1,56 трлн руб.) и страховых активов (до 100 млрд руб.) формирует стабильную основу для снижения рыночных и операционных рисков, что особенно важно в условиях экономической турбулентности.

Экологические и социальные аспекты устойчивости играют важную роль в стратегии компании. Коэффициент выбросов парниковых газов (77,95 кг СО₂/1000 ткм) соответствует современным стандартам экологической эффективности и свидетельствует о реализации климатической повестки. Инвестиции в социальные проекты (свыше 1,3 млрд руб.) отражают активную позицию компании в области корпоративной социальной ответственности, способствуют укреплению репутации и повышению уровня доверия со стороны персонала и партнёров.

В рамках государственной поддержки железнодорожного транспорта крайне важно направить силы в решение следующих вопросов:

• •    обеспечение поддержки через государственные гарантии;

• •    предоставление субсидий для снижения процентных ставок по кредитам;

• •    выдача инвестиционных налоговых льгот для долгосрочных инновационных проектов в транспортной отрасли;

• •    финансирование отраслевых проектов из государственного бюджета;

• •    подготовка и реализация нормативных актов для регулирования тарифов на текущей и стратегической основе, включая их индексацию на средне- и долгосрочные периоды;

Таблица 2

Фактор	Показатель	Значение	Описание
Финансовая устойчивость	Рентабельность продаж (ROS)	6,47 %	Эффективность управления продажами. Высокий показатель повышает устойчивость компании
	Рентабельность активов (ROA)	1,3 %	Эффективность использования активов. Важен для устойчивости и управления ресурсами
	Рентабельность капитала (ROE)	1,9 %	Доходность собственного капитала. Показывает эффективность использования капитала компании
	Текущая ликвидность	0,23	Платёжеспособность компании для покрытия обязательств. Высокая ликвидность повышает гибкость компании
	Быстрая ликвидность	0,1	Способность погашать краткосрочные обязательства без учёта запасов. Важна для финансовой устойчивости
Операционная устойчивость	Процент загрузки инфраструктуры	100 %	Уровень использования инфраструктуры, что влияет на возможности реагирования на рост спроса
	Использование подвижного состава	85 %	Оптимизация использования подвижного состава снижает расходы и увеличивает операционную гибкость
Технологическая адаптация	Экономия от автоматизации	47 млрд руб.	Оценка экономии за счёт автоматизации и цифровизации процессов. Повышает эффективность и снижает издержки
Управление рисками	Доля доходов от долгосрочных контрактов	1,56 трлн руб. (теоретическое)	Долгосрочные контракты стабилизируют доходы и снижают зависимость от рыночных колебаний
	Страхование активов	80 млрд руб. из 100 млрд руб. (теоретическое)	Уменьшение рисков убытков при повреждении активов, защищая от непредвиденных расходов
Экологическая устойчивость	Коэффициент выбросов	77,95 кг CO₂/тонно-км	Показатель выбросов на единицу перевозки. Снижение выбросов снижает регуляторные риски и повышает устойчивость
Социальная устойчивость и КСО	Инвестиции в социальные проекты	1,3 млрд руб.	Вклад в социальные проекты укрепляет репутацию и повышает лояльность сотрудников и партнёров

Источник: таблица составлена автором.

• •    инвестирование в приобретение новых активов и технологий, используя лизинговые схемы;

• •    разработка стратегии развития транспортных компаний;

• •    создание централизованного реестра поставщиков для отрасли.

• В    Таблице 3 представлены рекомендации по повышению устойчивости ОАО «РЖД» при изменении рыночного спроса.

Заключение

Проведённое исследование подтвердило актуальность многофакторной модели анализа устойчивости железнодорожной компании как инструмента стратегического планирования и антикризисного управления. Комплексный подход к оценке устойчивости позволил выделить критически важные параметры, подверженные влиянию изменений спроса и инфраструктурных ограничений. Применение циф-

ровых технологий, развитие интермодальных связей и управление производственными рисками выступают в качестве ключевых векторов повышения адаптивности железнодорожного транспорта. Предложенная модель может служить основой для формирования стратегий устойчивого развития и повышения конкурентоспособности компаний в условиях высокой волатильности логистических потоков. Перспективой дальнейших исследований является расширение количественной оценки устойчивости с включением макроэкономических и климатических факторов.

Выводы

На основе проведённого многофакторного анализа устойчивости железнодорожной компании в условиях изменяющегося спроса установлено, что ключевыми направлениями обеспечения устойчивости выступают финансовая стабильность, опера-

Таблица 3

Рекомендации по повышению устойчивости ОАО «РЖД» при изменении рыночного спроса

Направление	Выявленные проблемы / особенности	Рекомендации	Целевой эффект
Финансовая гибкость	Низкие коэффициенты текущей (0,23)и быстрой ликвидности (0,1)	Оптимизировать структуру краткосрочных обязательств. Повысить долю высоколиквидных активов. Ускорить оборачиваемость дебиторской задолженности	Повышение платёжеспособности и финансовой устойчивости
Управление активами и рентабельность	Умеренная рентабельность активов (1,3 %) и капитала (1,9 %)	Провести аудит операционных расходов. Внедрить систему KPI по эффективности использования активов. Перераспределить ресурсы в более доходные направления	Повышение отдачи от капитала и ресурсов
Технологическая адаптация	Инвестиции в автоматизацию составляют 47 млрд руб.	Расширить цифровизацию биз-нес-процессов. Внедрить интеллектуальные системы логистики и прогнозирования. Автоматизировать управление подвижным составом	Повышение операционной гибкости и снижение издержек
Управление рисками	Необходимость стабилизации доходов в условиях рыночных колебаний	Расширить портфель долгосрочных контрактов. Увеличить страховое покрытие, включая логистические риски	Снижение зависимости от конъюнктуры и повышение устойчивости
Экологическая устойчивость	Низкий уровень выбросов СО₂– конкурентное преимущество	Активно продвигать бренд как «зелёного перевозчика». Участвовать в ESG-инициативах и климатических проектах	Укрепление имиджа, привлечение зелёных инвестиций
Социальная политика	Инвестиции в социальные проекты: 1,3 млрд руб.	Расширить поддержку персонала (жильё, социальный пакет, обучение). Развивать корпоративные инициативы в регионах	Рост лояльности персонала и партнёров, снижение текучести

Источник: таблица составлена автором.

ционная гибкость, технологическая адаптация, экологическая ответственность и социальная ориентированность. Разработанная аналитическая модель позволила комплексно оценить внутренние и внешние факторы, влияющие на эффективность функционирования транспортного предприятия. Определены специфические управленческие решения, направ-

ленные на оптимизацию использования инфраструктурных мощностей и подвижного состава, повышение точности прогнозирования спроса, снижение операционных рисков и усиление цифрового контроля. Особое значение имеет интеграция логистических процессов и технологий, обеспечивающих адаптацию к нестабильной рыночной среде.