Механизмы и инструменты управления рисками внешнеэкономической деятельности промышленных компаний тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Гриднев Данил Сергеевич

• Гриднев Данил Сергеевич
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Гриднев Данил Сергеевич

ВВЕДЕНИЕ

1. ТЕОРЕТИКО-КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ ОСНОВЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ВНЕШНЕЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРОМЫШЛЕННЫХ КОМПАНИЙ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВОЙ РЕВОЛЮЦИИ

1.1. Характеристика новой глобализации, ее структурной связи с цифровой революцией и рисками внешнеэкономической деятельности промышленных компаний

1.2. Теоретические основы управления рисками цепочек поставок в рамках внешнеэкономической деятельности промышленных компаний

1.3. Анализ понятий резильентности и устойчивости цепочек поставок в контексте внешнеэкономической деятельности промышленных компаний

2. МОДЕЛЬНЫЙ ИНСТРУМЕНТАРИЙ ОЦЕНКИ РИСКОВ ВНЕШНЕЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КОМПАНИЙ КОФЕЙНОГО СЕГМЕНТА ПРОМЫШЛЕННОСТИ

2.1. Формирование эмпирической базы исследования как предварительный этап моделирования рисков цепочек поставок промышленных компаний

2.2. Разработка и валидация модели машинного обучения для оценки рисков цепочек поставок в аспекте внешнеэкономической деятельности компаний кофейной отрасли промышленности

2.3. Интерпретация результатов модели машинного обучения для оценки рисков цепочек поставок в рамках внешнеэкономической деятельности кофейных компаний промышленности

3. ОРГАНИЗАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКИЙ АППАРАТ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ВНЕШНЕЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

ПРОМЫШЛЕННЫХ КОМПАНИЙ КОФЕЙНОЙ ОТРАСЛИ

3.1. Цифровые механизмы повышения резильентности и устойчивости цепочек

поставок промышленных компаний кофейного сектора промышленности

3.2 Проблемы и перспективы механизмов устойчивого развития стоимостных цепочек как части внешнеэкономической деятельности предприятий

промышленности (на примере кофейного сегмента)

3.3. Будущее глобальных цепочек поставок и цепочек создания ценности: новые

механизмы, тренды и угрозы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЯ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Механизмы и инструменты управления рисками внешнеэкономической деятельности промышленных компаний»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Управление рисками внешнеэкономической деятельности промышленных предприятий актуализируется по множеству направлений.

Современный технологический уклад (в первую очередь как результат цифровой революции) привел к растущей фрагментации производства и формированию глобальных стоимостных цепочек. Это означает, что для своего долгосрочного развития промышленное предприятие должно участвовать в глобальной экономике и пользоваться выгодами всеобщего разделения труда. Это может проявляться как в виде импорта материальных благ, так и в задействовании зарубежных услуг.

Поскольку цифровая революция все еще продолжается и ускоряется как в области вычислений, так и в области коммуникаций, глобальные стоимостные цепочки будут сохранять свое значение. Более того, подъем новых экономик глобального Юга (речь уже идет не о Китае или Мексике, а о Вьетнаме, Колумбии, Индии, Нигерии и др.) приводит к расширению и углублению этих цепочек на новые пространства. Таким образом, мы обосновываем фундаментальные (объективные) причины актуальности изучения рисков внешнеэкономической деятельности (ВЭД) в современной промышленности: развитие сквозных цифровых технологий и рост компетенций новых игроков мирового рынка. Поскольку современная внешнеторговая стратегия России связана с развитием сотрудничества с глобальным Югом, изучение рисков ВЭД промышленных предприятий именно в рамках стоимостных цепочек приобретает особую актуальность.

Выше была описана фундаментально-экономическая мотивация исследования. Существует также обоснование важности проводимой экономической политики в контексте актуальности выбранной темы: уровень политических и геополитических рисков стал очень высоким по историческим меркам. Нарративы протекционизма и экономического национализма нарастали

после 2008 года, и к нынешнему моменту политические решения правительств могут серьезно осложнять экономическую деятельность промышленных предприятий. Но нужно помнить и о том, что политические риски распространены и на глобальном Юге. Так или иначе, промышленные предприятия действуют в очень сложной политической обстановке, которую мир не знал, возможно, еще с довоенных времен.

Кроме этого, учитывая возросшие социальные и экологические угрозы, особую актуальность сегодня имеет парадигма устойчивого развития. Промышленное предприятие должно или само строить устойчивые производственные модели, или поощрять их строительство в фирмах поставщиков. Оно также должно мониторить различные экологические риски и упреждать их возникновение, или хотя бы помогать своим поставщикам к ним адаптироваться. В рамках ВЭД промышленных компаний, таким образом, концепт устойчивости приобретает важнейшее по историческим меркам значение.

С научной точки зрения, актуальность проблемы управления рисками ВЭД промышленных предприятий связана с необходимостью, во-первых, количественной оценки различных рисков ВЭД и, во-вторых, комплексного и многоуровневого их изучения.

Степень разработанности проблемы. Проблемой промышленного развития в эпоху новой глобализации, включая различные аспекты формирования механизма устойчивого развития промышленности на макро- и мезоуровнях в условиях цифровой революции, занимались такие отечественные исследователи как В.Е. Дементьев, М.В. Ершов, Т.А. Макареня, Л.Г. Матвеева, А.Ю. Никитаева, А.П Портанский, Ю.В Развадовская, С.В. Свиридова, Е.Н.. Смирнов, И.В.Сомина, В. А. Фурсов, И.К. Шевченко и др. Среди зарубежных ученых данной проблематикой занимались Пол Самуэльсон, Алан Блайндер, Пол Патрик Стритен, Джин Гроссман, Эстебан Росси-Хансберг, Рикардо Хаусманн, Дэни Родрик, Ричард Болдуин, Хавьер-Лопес Гонсалес, Джагдиш Бхагвати, Пол

Антрас Пучал, Арвинд Субраманьян и др. Их исследования легли в основу самой общей методологии данной работы.

Проблемами анализа и развития глобальных стоимостных цепочек в промышленности занимались Гэри Джеррефи, Джон Хамфри, Тимоти Стерджен, Джанина Грабс, Стефано Понте, Стефани Баррьентос, Арианна Росси, Пенни Бамбер, Андреас Дюр, Менг Бо и др.

Компонентой стоимостных цепочек являются цепочки поставок промышленной продукции. Проблемами управления цепочками поставок и развития их резильентности занимались Майкл Харви, Уильям Хо, Крейг Картер, Шри Таллури, Тина Камз, Андреас Виланд, Стефан Никель, Луц Кауфман и др.

На наш взгляд, в обозначенной выше области исследований недостаточно освещается аспект взаимодействия страновых (институциональных, географических, фундаментально-экономических) различий капиталистических систем с трансграничными промышленными стоимостными цепочками, которые тоже являются своего рода системами. И хотя производственные сети, изучаемые нами, не помещаются строго в границы национальных государств, нельзя полагать, что национальные факторы не имеют никакого влияния на работу стоимостных цепочек и цепочек поставок. Поэтому в данной работе имеется цель каким-то образом опосредовать отношения двух этих систем.

Ради этого наше исследование добавляет к наработкам перечисленных исследователей новую перспективу — разноплановый анализ страновых рисков стоимостных цепочек в контексте деятельности промышленных предприятий. Мы концентрируемся на связях между промышленными предприятиями и поставщиками, с одной стороны, и на связях между национальными и глобальными окружениями, с другой. Таким образом, через оригинальное понимание странового риска рассматривается многоуровневый контекст внутри стоимостных цепочек, связываются в комплексы макро- и микрориски, что и является новшеством в данной области исследований.

Это имеет важное значение для анализа рисков внешнеэкономической деятельности промышленных предприятий, в том числе пищевой отрасли, учитывая ее роль в обеспечении продовольственной безопасности страны. Ведь для предприятий, зависящих от импорта (как, например, компании кофейного сегмента пищевой промышленности) кратко- и долгосрочные особенности государств, с которыми они имеют дело, оказывают большое воздействие на резильентность и устойчивость их цепочек поставок, а также на структуру их стоимостных цепочек. Из этого могут следовать финансовые и иные потери для промышленных предприятий, ведущих ВЭД.

Цель исследования — разработать авторский подход и реализующие его механизм и инструментарий оценки страновых рисков стоимостных цепочек внешнеэкономической деятельности промышленных предприятий для достижения устойчивости ресурсного обеспечения всей промышленной отрасли.

Задачи исследования представлены в пяти пунктах:

1. Раскрыть теоретические основы управления рисками цепочек поставок как компоненты стоимостных цепочек ВЭД в промышленной сфере.

2. Проанализировать понятия резильентности и устойчивости цепочек поставок в рамках ВЭД промышленных предприятий, а также их структурную взаимосвязь и факторы, способствующие их формированию.

3. Расширить существующие методологические критерии оценки рисков ВЭД промышленных предприятий (в том числе кофейной отрасли) с учетом условий цифровой революции, развития глобальных (региональных) стоимостных цепочек и парадигмы устойчивого развития.

4. Разработать и валидировать модель машинного обучения для количественного анализа страновых рисков цепочек поставок ВЭД предприятий кофейной промышленности (в сегменте производства кофе), используя в качестве эмпирической базы авторский набор данных и проинтерпретировать полученные результаты в рамках методологии стоимостных цепочек и теории устойчивого развития.

5. Проанализировать возможности использования механизмов цифровизации как способа повышения резильентности и устойчивости в стоимостных цепочках ВЭД промышленных предприятий кофейной отрасли.

Объект исследования — компании кофейной промышленности как субъекты внешнеэкономической деятельности.

Предметом исследования являются системные (макроэкономические, политические, социокультурные) условия функционирования промышленного сектора, структура которого рассматривается в форме стоимостных цепочек, а также методы, модели и инструменты поддержки принятия решений в сфере управления внешнеэкономической деятельностью промышленных компаний.

Область исследования соответствует пунктам 2.1. Теоретико-методологические основы анализа проблем промышленного развития;2.9. Внешнеэкономическая деятельность промышленных компаний и предприятий; 2.11. Формирование механизмов устойчивого развития промышленных отраслей, комплексов, предприятий Паспорта специальности 5.2.3. Региональная и отраслевая экономика: экономика промышленности.

Научная новизна исследования заключается в разработке авторского системного и комплексного подхода, механизма и инструментария оценки рисков внешнеэкономической деятельности предприятий кофейной промышленности, отвечающих особенностям современной мировой экономической ситуации.

Конкретно элементы научной новизны состоят в следующем:

1. По результатам теоретического анализа показано, что исследование страновых рисков цепочек создания стоимости в промышленной сфере призвано заполнить пробел в изучении макрорисков и системных рисков глобальных цепочек поставок. Страновые риски в соответствии с их оригинальным пониманием в диссертации представлены как: 1) слой абстракции между глобальными и микроуровневыми явлениями; 2) инструмент формирования сценарных контекстов; 3) система взаимодействия рисков разных уровней. Таким образом, в данной работе страновой риск как концепт повышается в статусе и

выходит за рамки чисто финансовой области. Страновой риск объясняет то, как актуализирующиеся взаимосвязанные различия между экономическими системами приводят к росту издержек в рамках стоимостных цепочек. Благодаря развитию данного концепта была более содержательно описана рисковая ситуация в ВЭД пищевой промышленности и ее кофейном сегменте. Кроме того, разработанный в диссертации фреймворк анализа страновых рисков ВЭД промышленных предприятий помогает понять место национальных государств и публичного управления в условиях развития транснациональных стоимостных цепочек и фрагментации производства.

2. По результатам теоретического анализа резильентности и устойчивости цепочек поставок были выявлены важнейшие нематериальные факторы резильентности и устойчивости внешнеэкономической деятельности промышленного предприятия в современной экономике: неявное знание, (междисциплинарное) смыслообразование и неформальная коммуникация. Оригинальность понятия смыслообразования в рамках конкретно данной работы заключается в его "метанарративном", парадигмальном характере: смыслообразование не просто источник неопределенности, а то, что предшествуют любому анализу и во многом определяет его результаты.

3. В рамках исследования теоретических основ управления цепочками поставок ВЭД промышленных предприятий кофейной отрасли обосновано, что междисциплинарность, многоуровневость (микро-, мезо-, макроуровни) и системность (требование взаимосвязанности частных видов риска в комплексах) должны выступать как методологические и критериальные требования при оценке резильентности-устойчивости внешнеэкономической деятельности промышленного предприятия в контексте глобальных стоимостных цепочек. Оригинальность авторского подхода проявляется в том, что указанные критерии связываются не только с контекстом стоимостных цепочек, но и с: 1) смыслообразованием; 2) страновыми рисками; 3) модельными рисками.

4. В ходе разработки инструментария оценки страновых рисков цепочек поставок впервые предложено введение модельного риска в сферу анализа рисков внешнеэкономической деятельности промышленных предприятий кофейной отрасли в качестве самостоятельного вида риска. Имеется в виду, что неправильно специфицированные или структурно ограниченные модели могут привести не только к финансовым убыткам, но и к неэффективному размещению реальных ресурсов в стоимостных цепочках, что соответствующим образом скажется на ресурсообеспечении устойчивого функционирования промышленного предприятия (кофейной отрасли). В данном контексте в исследование вошли в качестве обязательных такие компоненты как «рассмотрение» и «контроль» модельного риска.

5. Предложен, разработан, валидирован новый, оригинальный инструментарий оценки страновых рисков цепочек поставок в рамках ВЭД предприятий пищевой промышленности (кофейная отрасль) на основе алгоритмов машинного обучения (совместное применение экстремального градиентного бустинга и анализа векторов Шепли для установления важности факторов риска цепочек поставок). Обоснованы преимущества предложенного инструментария перед традиционными инструментами и учтены модельные риски. Предложенный инструментарий оценки рисков также был использован для валидации пункта о страновых рисках: были выявлены не только разнородные риски цепочек поставок, связанные со страновыми контекстами, но и их комплексность.

6. По итогам анализа современных тенденций в развитии стоимостных цепочек в кофейной промышленности показано возможное будущее взаимодействие процесса цифровизации со страновыми рисками стоимостных цепочек отечественной пищевой промышленности (в сегменте производства кофе). Таким образом впервые выявлены угрозы внешнеэкономической деятельности предприятий кофейного сегмента пищевой промышленности России в связи с глобальной цифровизацией.

Теоретическая значимость исследования заключается в дополнении теории устойчивого развития промышленности и теории стоимостных цепочек промышленных предприятий предложенной оригинальной методологией анализа рисков стоимостных цепочек. Основное внимание в этой методологии уделяется так называемым страновым рискам, которые помогают сформировать холистическое и междисциплинарное видение, анализ и оценку рисковой ситуации на региональных и национальных уровнях промышленной системы.

Практическая значимость исследования заключается в возможности использования предложенных механизмов и инструментов как в практике отраслевого управления российской кофейной промышленности, так и в практике стратегического управления глобальными стоимостными цепочками промышленной продукции, связанными с российской экономикой. Целью такого управления, если следовать за практическими результатами данной работы, будет повышение полноты (достаточности) ресурсного обеспечения устойчивого развития и резильентности промышленной отрасли России.

Материалы диссертации могут применяться в учебном процессе образовательных учреждений высшего и дополнительного образования в рамках курсов «Экономика промышленности», «Управление устойчивым развитием промышленности».

Методологию исследования сформировала теория глобальных цепочек стоимости как часть более общей теории промышленного развития (Гэри Джереффи, Рафаэль Каплински, Тимоти Дж. Стерджен и др.). В рамках этой методологии в диссертации активным образом используются многие ее положения. Особый интерес представляет анализ различных структур рыночного управления и теория социоэкономической модернизации. Теория сложных систем также является важной частью теоретико-методологической базы исследования, поскольку автором широко привлекаются к анализу такие понятия как открытость, сложность, нелинейность систем, критические переходы (бифуркации), множественные равновесия, сети и др.

Методы исследования. В работе главными методами исследования являются машинное обучение деревьев решений и вычисление векторов Шепли для установления важности рисковых факторов цепочек поставок промышленной продукции. Эти методы использовались для количественного анализа промежуточных и итоговых результатов в рамках поставленной научной проблемы. То, что было выявлено количественными методами, подверглось дальнейшей разработке и синтезу в рамках выбранной теоретической методологии.

Информационно-эмпирическую основу исследования обеспечивают количественные и качественные данные таких авторитетных международных организаций как Международный торговый центр, Международный валютный фонд, Всемирная торговая организация, Всемирный Банк, Организация Объединенных Наций, Организация экономического сотрудничества и развития, Центр исследований по эпидемиологии катастроф, Международная организация по кофе, Международный союз электросвязи, Fairtrade International. Мы также привлекали материалы государственных учреждений и органов, таких как Федеральная таможенная служба РФ, Правительство РФ, Евробанк, Европейский Совет, Гронингенский университет. Использовались и другие авторитетные источники информации (СМИ и консалтинговые агентства): Российская Газета, РБК, Bloomberg, Capgemini, McKinsey & Company, E&Y.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту.

1. Обоснована мотивация введения предложенного нового концепта страновых рисков в сферу анализа рисков внешнеэкономической деятельности промышленных предприятий кофейной отрасли. Страновой риск —множество взаимосвязанных макроэкономических, финансовых, институциональных и социополитических факторов, характерных для конкретной страны в рамках глобальной экономики, которые могут отрицательно повлиять на отечественных и зарубежных экономических агентов относительно их сбережений, инвестиций и кредитных операций. Введенное в научный оборот понятие имеет важное

методологическое значение. Если при анализе рисков (как на внутреннем, так и на мировом уровне) берется за основу взаимосвязанность всех страновых различий и если это виртуальное поле различий принимается во внимание при разработке событийных сценариев и стратегий (промышленного) развития, тогда получаемое знание о рисках будет более полным и полезным. Оно будет более полным, поскольку продукт анализа будет содержать в себе больше установленных связей, больше определенных акторов, стратегий, пространств, событий. Таким образом, было расширено представление об управлении рисками ВЭД промышленных предприятий кофейного сегмента, но не только на уровне методологии, но и на практическом уровне, поскольку: 1) были определены количественные уровни различных факторов странового риска в исследуемой стоимостной цепочке; 2) на основе данного анализа были сделаны стратегические предложения и предсказания о развитии рисковой ситуации в кофейной отрасли российской промышленности. Авторский подход к страновым рискам стал теоретической платформой для последующей разработки аналитического инструментария оценки рисков ВЭД кофейных компаний.

2. Показана роль смыслообразования в формировании механизма управления рисками ВЭД в глобальных стоимостных цепочках промышленной продукции пищевой отрасли (ее кофейного сегмента). Смыслообразование — процесс построения сложных моделей в условиях неопределенности. В диссертации выявлено, как выбор парадигмы анализа может влиять на сам уровень риска (яркие примеры: построение моделей циркулярной экономики, анализ экологических угроз, природных решений). Более полный (инклюзивный) анализ связан с меньшим уровнем риска, поскольку не оставляет за кадром потенциальные события, способные принести финансовый ущерб. Доказано, что внедрение элементов парадигмы устойчивого развития в анализ рисков ВЭД предприятий кофейной промышленности очень перспективно в этом отношении.

3. Междисциплинарность, многоуровневость (микро-, мезо-, макроуровни) и системность (требование взаимосвязанности частных видов риска в комплексах)

должны выступать методологическими критериями (и основой для механизма управления рисками) как при анализе рисков ВЭД промышленных предприятий кофейной отрасли, так и при построении стратегий развития стоимостных цепочек в промышленности. Отказ от данных критериев приводит к получению неполного знания. Многоуровневость и междисциплинарность позволяют выделить, с одной стороны, полную структуру экономических агентов и сил, с другой — полный перечень проблем в промышленной отрасли и возможные инструменты их решения. Системность позволяет установить все связи между перечисленными элементами. Обозначенные критерии формируют современный механизм управления рисками ВЭД промышленных предприятий.

4. К расширению концепции смыслообразования в данной работе добавляется также понятие модельного риска. Модельный риск —риск ошибки вследствие неадекватности измерительных моделей. Поскольку ошибки моделирования (вследствие неполной парадигмы, технических ошибок, переобучения модели, неполных измерений, нереалистичных предпосылок и т.п.) могут привести к неэффективному размещению ресурсов или финансовым потерям, то модельные риски заслуживают пристального внимания и самостоятельной роли в перечне рисков цепочек поставок, в частности, в кофейной промышленности (производство кофе), и рисков ВЭД промышленных предприятий в общем.

5. В работе обосновано, что применение комплементарных методов машинного обучения при анализе рисков ВЭД промышленных предприятий кофейного сегмента имеет свои особенные преимущества: 1) масштабируемость применяемых методов (способность применяться на больших данных); 2) возможность включения разнородных и взаимосвязанных данных, произведенных нелинейно развивающимися процессами (что отвечает выделенным выше критериям анализа); 3) агностический характер многих методов (имеется в виду независимость от когнитивных предпосылок аналитической модели, что позволяет лучше контролировать модельный риск; ярким примером такого метода

является анализ векторов Шепли, который и был использован в данной работе на примере одной из подотраслей пищевой промышленности - производства кофе). Таким образом, разработанный в рамках работы инструментарий (XGBoost, анализ векторов Шепли и последующий содержательный мультидисциплинарный анализ результатов) имеет теоретические и практические перспективы.

6. В работе установлено, что цифровизация может приносить промышленному сектору не только пользу, но и вред. Знание об этом проявляется в рамках анализа страновых рисков стоимостных цепочек промышленной продукции: концентрация лишь на одном повышении эффективности производственных процессов игнорировала бы рисковые моменты, связанные с человеческим капиталом, неравенством, политической стабильностью и глобальным обменом. Поскольку страновые риски понимаются в работе как комплексы взаимосвязанных рисков, содержание цифровизации в промышленности проявляется более полно и глубоко; наблюдается ее противоречивый характер. Контролировать негативные аспекты цифровизации в пищевой промышленности (производство кофе) необходимо в рамках трех видов глобального управления стоимостными цепочками (публичное, социальное, частное), которые были описаны в данной работе.

Степень достоверности и апробация результатов исследования.

В теоретическом отношении достоверность полученных результатов достигнута благодаря обращению к современным экономическим теориям (главным образом, к теории устойчивости промышленного развития и глобальных стоимостных цепочек), а также к эмпирическим материалам в виде статистических данных и отчетов международных организаций.

В практическом отношении достоверность полученных результатов достигнута путем контроля модельного риска (была проведена валидация модели машинного обучения и описаны все ее ограничения и предпосылки).

Результаты диссертационного исследования были представлены и обсуждены на ряде научно-практических конференций: XVII Международной

конференции «Российские регионы в фокусе перемен», проводимой на базе Уральского федерального университета (Екатеринбург, 15 ноября 2023); IX, X и XI-й международных научно-практических онлайн-конференций «Цифровая экосистема экономики» (Ростов-на-Дону, 25 апреля 2022 г.,25 апреля 2023 г., 27 апреля 2024 г.); VI Всероссийской научно-практической конференции «Россия в фокусе перемен: институты, механизмы, технологии развития» (Ростов-на-Дону, 26 мая 2023).

На основе результатов диссертационного исследования разработаны и проведены лекции и семинары в рамках курса "Управление инновациями в цифровой экономике".

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 14 научных работ общим объемом 35,85 п. л. (авторский вклад - 6,35 п.л.), в т.ч. 1 статья в журнале, индексируемом в международной базе Scopus, 5 статей в периодических научных изданиях из перечня журналов ВАК.

Структура исследования. Диссертационная работа состоит из введения, 3-х глав, включающих 9 параграфов, заключения, списка литературы, содержащего 203 источника, и 2 приложения Общий объем диссертации составляет 192 страницы и содержит 9 таблиц, 21 рисунок.

1. ТЕОРЕТИКО-КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ ОСНОВЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ВНЕШНЕЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРОМЫШЛЕННЫХ КОМПАНИЙ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВОЙ

РЕВОЛЮЦИИ

1.1. Характеристика новой глобализации, ее структурной связи с цифровой революцией и рисками внешнеэкономической деятельности промышленных

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Гриднев Данил Сергеевич, 2025 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Дементьев В.Е. Технологический суверенитет и приоритеты локализации производства // Пространство экономики. 2023. 21(1). С. 6-18.

2. Ершов М.В., Танасова А.С. Новые проблемы в мире: нарастание неопределенности // Современная Европа. 2022. № 7. С. 120-134.

3. Колоскова О.И., Сомина И.В. Оценка эффективности инновационной деятельности промышленных предприятий: методический каркас и конфигурация результатов в разрезе уровней технологичности отраслей // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2024. Т. 14. № 1-1. С. 34-42.

4. Косолапова Н.А., Матвеева Л.Г., Никитаева А.Ю., Чернова О.А. Условия и драйверы формирования циркулярной экономики: теория vs практика// TerraEconomicus. 2023. №20(3). С. 6-31.

5. Кущ Е. Н., Фурсов В.А. Цифровая трансформация российской экономики в условиях санкционного давления // Вестник ОрелГИЭТ. 2022. № 3(61). С. 21-25. DOI 10.36683/2076-5347-2022-3-61-21-25.

6. Макареня Т.А. др. Устойчивое развитие промышленности в условиях цифровой трансформации. Севастополь, 2022.

7. Матвеева Л.Г, Гриднев Д.С., Бакаев А.А. Высокотехнологичный сектор как новая индустриальная модель, базовый код развития региона: адаптивное управление рисками // Вестник академии знаний. 2024. №2 (61). С.33-38.

8. Матвеева Л.Г., Черненко М.А. Циркулярная платформа ресурсообеспечения инноватизации машиностроительного комплекса // Друкеровский вестник. 2023 № 6. С.111-120.

9. Матвееева Л.Г., Гриднев Д.С Циркулярная парадигма резильентности российской промышленности к политическим рискам и эффективного ответа на большие вызовы // Вестник Академии знаний. 2022. № 49(2). С.159-168.

10.Никитаева А.Ю. Устойчивое развитие и технологические фронтиры: совпадение или противоречие ориентиров В сборнике: Стратегии развития

общества и экономики в новой реальности. // Сборник трудов пятой международной научно-практической конференции. Ростов-на-Дону, 2023. С. 38-44.

11.Портанский А. П. Опасность фрагментации глобальной экономики нарастает // Вестник международных организаций: образование, наука, новая экономика. 2024. №2. DOI: 10.17323/1996-7845-2024-02-01.

12.Правительство России. Распоряжение от 4 июля 2023 года №1788-р. URL: http://government.ru/news/49054/

13.Российская газета. URL: https://rg.ru/2023/08/23/reg-szfo/chestnaia-organika.html

14.Свиридова С.В. и др. Повышение устойчивости развития промышленных социально-экономических систем на основе инновационного потенциала и цифровых технологий // ФЭС: Финансы. Экономика. Стратегия. 2023. Т. 20. № 1. С. 11-17.

15.Смирнов Е. Н. Посткризисная регионализация глобальных цепочек создания стоимости в стратегиях транснациональных компаний // Экономика региона. 2022. 18(4). С. 1003-1015.

16.Сомина И.В., Колоскова О.И. Актуальные проблемы и методологические особенности исследования инновационной деятельности промышленных предприятий // Белгородский экономический вестник. 2022. № 4 (108). С. 64-68.

17.Союз органического земледелия. URL: https://soz.bio/markirovka-organicheskoy-produkcii-v-rossii-i-mire/

18.Федеральная служба государственной статистики. Промышленное производство. URL: https://rosstat.gov.ru/enterprise_industrial

19.Федеральная таможенная служба — Таможенная статистика. URL: https://customs.gov.ru/statistic

20.Федеральная таможенная служба. Внешняя торговля Российской Федерации. URL: https://customs.gov.ru/press/federal/document/385906

21.Федеральный закон "Об органической продукции и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации" от 03.08.2018 N 280-ФЗ (последняя редакция) // СПС "Консультант".

22.Федеральный закон от 18.07.1999 N 183-Ф3 (ред. от 26.03.2022) "Об экспортном контроле" // СПС КонсультантПлюс.

23.Электронный фонд нормативно-технической и нормативно-правовой информации Консорциума «Кодекс». URL:

https://docs.cntd.ru/document/1200170125

24.Alamsyah A., Widiyanesti S., Wulansari P., Nurhazizah E. et al. Blockchain traceability model in the coffee industry // Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity. 2023. Vol. 9(1). DOI: 10.1016/jjoitmc.2023.100008.

25.Aldrighetti R., Battini D., Ivanov D. Increasing supply chain resilience through efficient redundancy allocation: a risk-averse mathematical model // IFAC PapersOnLine. 2021. Vol.54(1). Pp. 1011-1016.

26.Algrano. URL: https://www.algrano.com/en/about-us

27.AnalyticResearchGroup (ARG), 2022. URL: https://marketing.rbc.ru/articles/13673/

28.Anderer C., Lechner L., Dur A. Trade Policy in a "GVC World" // Multinational Corporations and Trade Liberalization. Business and Politics. 2020. Vol. 22(4). Pp. 639-666.

29.Andersen P. H., Christensen P. R. Bridges over Troubled Water: Suppliers as Connective Nodes in Global Supply Networks // Journal of Business Research. 2005. Vol. 58(9). Pp. 1261-73.

30.Antras P. De-globalization? Global Value Chains in the Post-COVID-19 Age // National Bureau of Economic Research. 2020. Working Paper 28115. DOI: 10.3386/w28115.

31.Baldwin R. The Great Convergence Information Technology and the New Globalization. - Harvard University Press, 2016. 344 p.

32.Baldwin R., Lopez-Gonzalez J. Supply-chain Trade: A Portrait of Global Patterns and Several Testable Hypotheses // The World Economy. 2015. Vol. 38(11). Pp. 1682-1721.

33.Bamber P., Guinn A., Gereffi G., Burundi in the Coffee Global Value. - Center on Globalization, Governance & Competitiveness, Duke University. 2014. 71 p.

34.Bank of Canada. URL: https://www.bankofcanada.ca/rates/price-indexes/bcpi/

35.Barrientos S., Gereffi G., Rossi A. Economic and Social Upgrading in Global Production Networks: A New Paradigm for a Changing World // International Labour Review. 2011. Vol. 150. Pp. 319-340.

36.Bastien B., Conte M., Dong X., Briceno T. et al. Unequal climate impacts on global values of natural capital // Nature. 2023. Vol. 625. Pp. 1-6.

37.Bergstra J., Bardenet R., Kégl B., Bengio Y. Algorithms for Hyper-Parameter Optimization // Advances in Neural Information Processing Systems 24. 2011. Pp. 2546-2554.

38.Bergstra J., Yamins D., Cox D. D. Making a Science of Model Search: Hyperparameter Optimization in Hundreds of Dimensions for Vision Architectures // Proc. of the 30th International Conference on Machine Learning. 2013. Vol. 28(1). Pp. 115-123.

39.Bhagwati J. A Stream of Windows: Unsettling Reflections on Trade, Immigration, and Democracy. - Cambridge: MIT Press, 1998. 372 p.

40.Blinder A.S. Offshoring: The Next Industrial Revolution? // Foreign Affairs. 2006. Vol. 85(2). Pp. 113-128.

41.Bloomberg. The Crop Software Behind Your Daily Cup of Coffee. URL: https://www.bloomberg.com/news/features/2020-02-20/crop-app-cropster-wants-to-save-coffee-and-the-global-food-supply

42.Bouchet M. H. Managing Country Risk in an Age of Globalization. - Palgrave Macmillan, 2018. 554 p.

43.Bracken P., Burgess P., Girkin N. Opportunities for enhancing the climate resilience of coffee production through improved crop, soil and water

management // Agroecology and Sustainable Food Systems. 2023. Vol. 47. Pp. 1125-1157.

44.Breiman L., Friedman J. H., Olshen R. A., Stone C. J. Classification and regression trees. - Chapman and Hall, 1984. 368 p.

45.Caldarelli C., Gilio L., Zilberman D. The Coffee Market in Brazil: challenges and policy guidelines. // Revista de Economia. 2019. DOI: 10.5380/re.v39i69.67891.

46.Capgemini Research Institute. Advancing through headwinds. URL: https://prod.ucwe.capgemini.com/wp-content/uploads/2023/01/Final-Web-Version-Report-Davos-2023.pdf

47.Carol N., Rand J., Talbot T., Tarp F. Technology Transfers, Foreign Investment and Productivity Spillovers // European Economic Review. 2015. Vol. 76. Pp. 168-187.

48.Carter C. R., Kaufmann L., Michel A. Behavioral supply management: a taxonomy of judgment and decision-making biases // International Journal of Physical Distribution & Logistics Management. 2007. Vol. 37(8). Pp. 631-669.

49.Cavusgil S. T. et al. Risk in international business and its mitigation // Journal of World Business. 2020. Volume 55(2). 101078. DOI: https://doi.org/10.1016/ijwb.2020.101078.

50.CBI. The European market potential for certified coffee. URL: https://www.cbi.eu/market-information/coffee/certified-coffee/market-potential

51.Chan J., Tong T. Multi-criteria material selections and end-of-life product strategy: Grey relational analysis approach // Materials & Design. 2007. Vol. 28. Pp. 1539-1546.

52.Choudhary N., Singh S., Schoenherr T., Snsn Z. Risk assessment in supply chains: a state-of-the-art review of methodologies and their applications // Annals of Operations Research. 2022. Vol. 322. DOI: 10.1007/s10479-022-04700-9.

53.Christopher M, Peck H. Building the Resilient Supply Chain // The International Journal of Logistics Management. 2004. Vol. 15. Pp. 1-14.

54.Coffee Barometer, 2020. URL: https://hivos.org/assets/2021/01/Coffee-

Barometer-2020.pdf

55.Cohen-Shacham E., Walters G., Maginnis S., Janzen C. Nature-based Solutions to address global societal challenges. - Gland: IUCN, 2016. 97 p.

56.Columbia Climate School URL: https://news.climate.columbia.edu/2018/12/13/whats-climate-guatemalas-coffee/

57.Council of Europe. Study on the impact of digital transformation. URL: https://rm.coe.int/study-on-the-impact-of-digital-transformation-on-democracy-and-good-go/1680a3b9f9

58.Dixit V., Verma P., Tiwari M. K. Assessment of pre and post-disaster supply chain resilience based on network structural parameters with CVaR as a risk measure // International Journal of Production Economics. 2020. Vol. 227. 107655. DOI: 10.1016/j.ijpe.2020.107655.

59.Eakin H., Benessaiah K., Barrera J., Cruz B. G., Morales H. Livelihoods and landscapes at the threshold of change: Disaster and resilience in a Chiapas coffee community // Regional Environmental Change. 2012. Vol. 12. Pp. 1-14.

60.ECB. Central bank digital currency and global currencies. URL: https://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/ire/article/ecb.ireart202106_02~3d3d13a6eb. en.pdf

61.ECB. Financial Stability Review, 2007. URL: https://www.ecb.europa.eu/pub/financial-stability/fsr/focus/2007/pdf/ ecb~12db3d156b.fsrbox200712_14.pdf

62.Edgerton David E.H. The Contradictions of Techno-Nationalism and Techno-Globalism: A Historical Perspective // New Global Studies. 2007. Vol. 1(1). D0I:10.2202/1940-0004.1013.

63.Elkington J. Cannibals with forks: the triple bottom line of 21st century business. - Oxford: Capstone, 1999. 407 p.

64.Ellegaard C., Schibsbye A.H. The Management of Disruption Supply Risks at Vestas Wind Systems // In: Zsidisin G., Henke M. (eds) Revisiting Supply Chain Risk. Springer Series in Supply Chain Management. Springer, Cham. 2019. Vol

7. Pp. 393-406.

65.Elleuch H., El M. D., El M. A., Chabchoub H. Resilience and Vulnerability in Supply Chain: Literature review // IFAC-PapersOnLine. 2016. Vol. 49. Pp. 14481453.

66.Ellis S. C., Shockley J., Henry, R. M. Making sense of supply disruption risk research:A conceptual framework grounded in enactment theory // Journal of Supply Chain Management. 2011. Vol. 47(2). Pp. 65-96.

67.EM-DAT. The international disaster database. URL: https://www.emdat.be

68.Eurofound. Digitalisation and working time. URL: https://www.eurofound.europa.eu/en/digitalisation-and-working-time

69.European Comission. Climate Action. URL: https://climate.ec.europa.eu/news-your-voice/news/how-climate-change-disrupting-rainfall-patterns-and-putting-our-health-risk-2023-08-03_en

70.European Investment Bank. URL: http://web.archive.org/web/20230701173927/https://www.eib.org/en/stories/ ecosystem-service-nature

71.EY: How sustainable supply chains are driving business transformation. URL: https://www.ey.com/en_gl/supply-chain/supply-chain-sustainability-2022

72.Fairtrade. About coffee. URL: https://www.fairtrade.org.uk/farmers-and-workers/coffee/about-coffee/

73.Fairtrade. Coffee Risk Map. URL: https://riskmap.fairtrade.net/commodities/coffee

74.Fairtrade. Fairtrade Premium overview. URL: https://www.fairtrade.net/impact/fairtrade-premium-overview

75.Fairtrade. News. URL: https://www.fairtrade.net/news/fairtrade-increases-coffee-minimum-price-as-farmers-face-mounting-economic-and-climate-pressures

76.Fairtrade. Oromia Coffee Farmers Co-operative Union, Ethiopia. URL: https://www.fairtrade.org.uk/farmers-and-workers/coffee/oromia-coffee-farmers-co-operative-union-ethiopia/

77.Feenstra R. C., Robert I., Marcel P. T. The Next Generation of the Penn World Table // American Economic Review. 2015. Vol. 105(10). Pp. 3150-3182.

78.Ferreira C., Cardoso C., Travassos M., Paiva M., Pestana M., Lopes J., Oliveira M. Logistics Disorders, Vulnerabilities and Resilience in the Supply Chain in Pandemic Times // Logistics. 2021. Vol. 5(3). Pp. 1-16.

79.Feurer M., Hutter F. Hyperparameter Optimization // In: Hutter F., Kotthoff L., Vanschoren J. Automated Machine Learning. Springer, Cham. 2019. Pp. 3-33.

80.Fiksel J. Resilient by Design. - Island Press Washington, 2015. 242 p.

81.Folorunso O., Ojo O., Busari M., Adebayo M., et al. Exploring Machine Learning Models for Soil Nutrient Properties Prediction: A Systematic Review // Big Data and Cognitive Computing. 2023. Vol. 7(2):113. DOI: 10.3390/bdcc7020113.

82.Food and agriculture organization of the United Nations. URL: https://www.fao.org/3/cc5064en/cc5064en.pdf

83.Friedman J. Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine // The Annals of Statistics. 2000. Vol. 29(5). Pp. 1189-1232.

84.Gereffi G. Global Value Chains and Development: Redefining the Contours of 21st Century Capitalism. - Cambridge University Press, 2018. 494 p.

85.Gereffi G. International Trade and Industrial Up-Grading in the Apparel Commodity Chain // Journal of International Economics. 1999. Vol. 48. Pp. 3770.

86.Gereffi G. The Organization of Buyer-Driven Global Commodity Chains: How U.S. Retailers Shape Overseas Production Networks // In: Gereffi G. and Korzeniewicz M. Commodity Chains and Global Capitalism. 1994. Praeger, Westport. Pp. 95-122.

87.Gereffi G., Humphrey J., Sturgeon T. The Governance of Global Value Chains // Review of International Political Economy. 2005. Vol. 12. Pp. 78-104.

88.Gereffi G., Lee J. Economic and Social Upgrading in Global Value Chains and Industrial Clusters: Why Governance Matters // Journal of Business Ethics. 2016. Vol. 133. Pp. 25-38.

89.Ghemawat P. Globalization in the age of Trump // Harvard Business Review. 2017. Vol. 95(4). Pp. 113-123.

90.GitHub. Shap: A game theoretic approach to explain the output of any machine learning model. URL: https://github.com/shap/shap

91.Goosse T., Boelens L. Evaluation of the Belgian FRAMES pilots: an analysis through three perspectives. - AMRP Universiteit Gent, 2020. URL: https://northsearegion.eu/media/13296/200512-evaluation-of-the-belgian-frames-final-version.pdf

92.Grabs J. Assessing the institutionalization of private sustainability governance in a changing coffee sector // Regulation and Governance. 2018. Vol 14(2). Pp. 362387.

93.Grabs J. The rise of buyer-driven sustainability governance: Emerging trends in the global coffee sector // ZenTra Working Paper in Transnational Studies. 2017. No. 73. Pp. 1-43.

94.Grabs J., Ponte S. (2019). The evolution of power in the global coffee value chain and production network // Journal of Economic Geography. 2019. Vol. 19(4). Pp. 803-828.

95.Grossman G. M., Rossi-Hansberg E. A. Trading Tasks: A Simple Theory of Offshoring // American Economic Review. 2008. Vol. 98(5). Pp. 1978-97.

96.Gunderson L., Holling C. Panarchy: Understanding Transformations In Human And Natural Systems // Biological Conservation. 2003. Vol. 114(2). Pp. 308-309.

97.H. Bessemer. Sir Henry Bessemer, F.R.S.: an autobiography; with a concluding chapter. - London: Engineering, 1905. 500 p.

98.Harland C.M. Risk in Complex Supply Chains, Networks and Systems // In: Zsidisin G., Henke M. Revisiting Supply Chain Risk. Springer Series in Supply Chain Management. 2019. Vol 7. Springer, Cham. Pp 439-455.

99.Harrison A., Van Hoek R., Skipworth H. Logistics Management and Strategy: Competing through the Supply Chain. - England: Pearson Education Limited, 2014. 360 p.

100. Harvey C., Pritts A., Zwetsloot M., Jansen K. et al. Transformation of coffee-growing landscapes across Latin America. A review // Agronomy for Sustainable Development. 2021. Vol. 41. DOI: 10.1007/s13593-021-00712-0.

101. Hausmann R., Rodrik D. Economic development as self-discovery // Journal of Development Economics. 2003. Vol. 72. Pp. 603-633.

102. Heckerman D., Geiger D., Chickering D. M. Learning Bayesian networks: The combination of knowledge and statistical data // Machine Learning. 1995. Vol. 20. Pp. 197-243.

103. Heckmann I., Comes T., Nickel S. A Critical Review on Supply Chain Risk - Definition, Measure and Modeling // Omega. 2014. Vol. 52. Pp. 119-132.

104. Heizer J., Render B. and Munson C. Principles of Operations Management: Sustainability and Supply Chain Management. - England: Pearson Education Limited, 2017. 768 p.

105. Hejna A. Potential applications of by-products from the coffee industry in polymer technology -Current state and perspectives // Waste Management. 2021. Vol. 121. Pp. 296-330.

106. Hendricks K. B., Singhal V. R. An empirical analysis of the effect of supply chain disruptions on long-run stock price performance and equity risk of the firm // Production and Operations Management. 2005. Vol. 14(1). Pp. 35-52.

107. Hernández-Aguilera J., Conrad J., Gomez M., Rodewald A. The Economics and Ecology of Shade-grown Coffee: A Model to Incentivize Shade and Bird Conservation // Ecological Economics. 2019. Vol. 159. Pp. 110-121.

108. Hidalgo F., Bosch C., Quiñones-Ruiz X., Birkenberg A. et al. Digitalization, Sustainability and Coffee. Opportunities and Challenges for Agricultural Development // Agricultural Systems, Elsevier. 2022. Vol. 208(C). DOI:10.1016/j.agsy.2023.103660.

109. Ho W., Zheng T., Yildiz H., Talluri S. Supply chain risk management: A literature review // International Journal of Production Research. 2015. Vol. 53(16). Pp. 5031-5069.

110. Holling C. S. Resilience and Stability of Ecological Systems // Annual Review of Ecology and Systematics. 1973. Vol. 4. Pp. 1-23.

111. Iazzolino G. Infrastructure of compassionate repression: Making sense of biometrics in Kakuma refugee camp // Information Technology for Development. 2021. Vol. 27(1). Pp. 111-128.

112. ICO. Coffee Development Report, 2019. URL: https://www.ico.org/documents/cy2019-20/ed-2320e-coffee-development-report.pdf

113. ICT. The Coffee Guide Fourth edition. URL: https://intracen.org/file/itccoffee4threport20210930webpagespdf

114. IMF Climate Change Dashboard. URL: https://climatedata.imf.org/datasets/b1e6c0ea281f47b285addae0cbb28f4b_0/ about

115. Inklaar R., Woltjer P. What is new in PWT 9.1? URL: https://www.rug.nl/ggdc/docs/pwt91_whatsnew.pdf

116. Inklaar R., Woltjer P., Gallardo Albarran, D. The composition of capital and cross-country productivity comparisons // International Productivity Monitor, Centre for the Study of Living Standards. 2019. Vol. 36. Pp. 34-52.

117. Inoue T. Public Relations in Hyper-globalization. - Routledge, 2018. 321 p.

118. International Communication Union. ICT skills. URL: https://www.itu.int/itu-d/reports/statistics/2023/10/10/ff23-ict-skills/

119. International Communication Union. Internet use in urban and rural areas. URL: https://www.itu.int/itu-d/reports/statistics/2023/10/10/ff23-internet-use-in-urban-and-rural-areas/

120. International Communication Union. Measuring Digital Development. URL: https://www.itu.int/en/ITU-D/Statistics/Documents/facts/FactsFigures2020.pdf

121. International Communication Union. Mobile network coverage. URL: https://www.itu.int/itu-d/reports/statistics/2023/10/10/ff23-mobile-network-coverage/

122. ITC. Niche Markets for Coffee. URL: https://intracen.org/file/nichemarketsforcoffeeforwebpdf

123. Kaufmann D., Kraay A., Mastruzzi M. The Worldwide Governance Indicators: Methodology and Analytical Issues // Hague Journal on the Rule of Law. 2010. Vol. 3(2). DOI: 10.1017/S1876404511200046.

124. Key Statistics and Trends in International Trade for 2021. URL: https://unctad.org/system/files/official-document/ditctab2022d3_en.pdf

125. Kiessling T., Harvey M. and Akdeniz L. The evolving role of supply chain managers in global channels of distribution and logistics systems // International Journal of Physical & Distribution Management. 2014. Vol. 44(8/9). Pp. 671-88.

126. Koc-Michalska K., Lilleker D. Digital Politics: Mobilization, Engagement, and Participation // Political Communication. 2016. Vol. 34. Pp. 1-5.

127. Laboy M., Fannon D. Resilience Theory and Praxis: A Critical Framework for Architecture // Enquiry The ARCC Journal for Architectural Research, 2016. Vol. 13(1). DOI: https://doi.org/10.17831/ENQ%3AARCC.V13I2.405.

128. Laderach P., Ramirez-Villegas J., Navarro-Racines C., Zelaya C. et al. Climate change adaptation of coffee production in space and time // Climatic Change. 2017. Vol. 141. Pp. 47-62.

129. Lazzarini S. G., Chaddad F. R., Cook M. L. Integrating supply chain and network analyses: The study of netchains // Journal on Chain and Network Science. 2001. Vol. 1(1). Pp.7-22.

130. Lessard D. Incorporating country risk in the valuation of offshore projects // Journal of Applied Corporate Finance. 1996. Vol. 9(3). Pp. 52-63.

131. Lorentz H., Toyli J., Solakivi T., Ojala L. The effect of a geographically dispersed supply base on downside risk: Developing and testing the N-shaped theory // International Business Review. 2015. Vol. 25(4). Pp. 872-882.

132. Lugo-Pérez J., Hajian-Forooshani Z., Perfecto I., Vandermeer J. The importance of shade trees in promoting carbon storage in the coffee agroforest systems // Agriculture, Ecosystems & Environment. 2023. Vol. 355. 108594.

DOI: 10.1016/j.agee.2023.108594.

133. Lundberg S., Lee S. A Unified Approach to Interpreting Model Predictions // Proceedings of the 31st International Conference on Neural Information Processing Systems. 2017. Pp. 4768-77.

134. Marsland S. Machine Learning: An Algorithmic Perspective. - Chapman and Hall: NY, 2014. 457 p.

135. Mas-Colell A., Whinston M. D., Green J. R. Microeconomic theory. -Oxford University Press, 1995. 1008 p.

136. Mayer F., Gereffi G. Regulation and Economic Globalization: Prospects and Limits of Private Governance // Business and Politics. 2010. Vol. 12. Pp. 1-25.

137. McKinney W. Data Structures for Statistical Computing in Python // Proc. of the 9th python in Science Conf. 2010. Pp. 56-61.

138. McKinsey & Company. Taking the pulse of shifting supply chains. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/taking-the-pulse-of-shifting-supply-chains

139. Meng B., Ye M., Wei S-J. Measuring Smile Curves in Global Value Chains // Oxford Bulletin of Economics and Statistics. 2020. Vol. 82 (5). Pp. 988-1016.

140. Miller H.E., Engemann K.J. Resilience and Sustainability in Supply Chains // In: Zsidisin, G., Henke, M. Revisiting Supply Chain Risk. Springer Series in Supply Chain Management. 2019. Vol 7. Springer, Cham. Pp. 251-263.

141. Milliken F. J. Three types of perceived uncertainty about the environment: State, effect, and response uncertainty // Academy of Management Review. 1987. Vol. 12(1). Pp. 133-143.

142. Ming Y., Bo M., Shang-jin W. Measuring smile curves in global value chains // Institute of Developing Economies. Japan External Trade Organization (JETRO). 2015. IDE Discussion Papers 530. URL: https://rigvc.uibe.edu.cn/docs/20160329210052329340.pdf

143. Monostori J. Supply chains robustness: Challenges and opportunities //

Procedía CIRP. 2018. Vol. 67. Pp. 110-115.

144. Müller C. Innovation through Digitalization in Coffee Roasting // Proceedings. 2023. 89(1). DOI: 10.3390/ICC2023-14835.

145. Murthy P. Naidu M. Sustainable management of coffee industry by-products and value addition—A review // Resources, Conservation and Recycling. 2012. Vol. 66. Pp. 45-58.

146. Navidad Murrieta D.L., Marceleño Flores S.M.L., Nájera González A., Nájera González O., Ramírez Silva J.P. Effects of Land Cover and Land Use Change on Nature's Contributions to People of the Shade-Grown Coffee Agroecosystem: An Analysis of Cumbres de Huicicila, Nayarit, Mexico // Conservation. 2023. Vol. 3. Pp. 426-443.

147. Nescafe. Inspiring and training young coffee farmers of the future. URL: https://www.nescafe.com/make-your-world/our-world/future-coffee-farmers

148. Pengzhong L. Supply Chain Management. - InTech, 2011. 602 p.

149. Qureshi S. Digital transformation for development: a human capital key or system of oppression? // Information Technology for Development. 2023. Vol 29. Pp. 1-12.

150. Rainer L., Andreas M. Services and global value chains: Some evidence on servicification of manufacturing and services networks // World Trade Organization (WTO), Geneva. WTO Staff Working Paper. 2015. No. ERSD-2015-03. URL: https://www.econstor.eu/bitstream/10419/107675/1/819620912.pdf

151. Ritchie B., Brindley C. Supply chain risk management and performance: A guiding framework for future development // International Journal of Operations and Production Management. 2007. Vol. 27(3). Pp. 303-322.

152. Roberts L., Beel D., Philip L., Townsend L. Rural resilience in a digital society: Editorial // Journal of Rural Studies. 2017. Vol. 54. Pp. 355-359.

153. Roth A., Pinta F., Negny S., Monstastruc L. Importing participatory practices of the socio-environmental systems community to the process system

engineering community: An application to supply chain // Computers & Chemical Engineering. 2021. Vol. 155. DOI:

10.1016/j.compchemeng.2021.107530.

154. Rotz S., Gravely E., Mosby I., Duncan E., et al. Automated pastures and the digital divide: How agricultural technologies are shaping labour and rural communities // Journal of Rural Studies. 2019. Vol. 68. Pp. 112-122.

155. Rungi A., Prete D. The smile curve at the firm level: Where value is added along supply chains // Economics Letters. 2018. Vol. 164. Pp. 38-42.

156. Saaty T. L. Decision making—The analytic hierarchy and network processes (AHP/ANP) // Journal of Systems Science and Systems Engineering. 2004. Vol. 13(1). Pp. 1-35.

157. Salemink K., Strijker D., Bosworth G. Rural development in the digital age: A systematic literature review on unequal ICT availability, adoption, and use in rural areas // Journal of Rural Studies. 2017. Vol. 54. Pp. 360-371.

158. Samuelson P. A. Where Ricardo and Mill Rebut and Confirm Arguments of Mainstream Economists Supporting Globalization // Journal of Economic Perspectives. 2004. Vol. 18(3). Pp. 135-146.

159. Santana L., Ferraz G., Santos S., Dias J. Precision coffee growing: A review // Coffee Science. 2022. Vol. 17. DOI: 10.25186/.v17i.2007.

160. Santos Andrade T., Vakros J., Mantzavinos D., Lianos P. Biochar obtained by carbonization of spent coffee grounds and its application in the construction of an energy storage device // Chemical Engineering Journal Advances. 2020. Vol. 4. 100061. DOI: 10.1016/j.ceja.2020.100061.

161. Schneider H.. Failure mode and effect analysis: FMEA from theory to execution // Technometrics. 1996. Vol. 38(1). Pp. 80-80.

162. Scikit-learn Docs. Cross-validation. URL: https://scikit-learn.org/stable/modules/cross_validation.html

163. Scikit-learn Docs. Decision Trees. URL: https://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html

164. Shap API Reference. URL: https://shap.readthedocs.io/en/latest/example_notebooks/overviews/An %20introduction%20to%20explainable%20AI%20with%20Shapley %20values.html

165. Shevchenko I., Razvadovskaya Yu. Integration of structural and evolutionary approaches to assessment of structural changes in industrial sector russian economy // International Journal of Technology. 2022. T. 13. № 7. C. 1578-1587.

166. Skorupa A., Worw^g M., Kowalczyk M. Coffee Industry and Ways of Using By-Products as Bioadsorbents for Removal of Pollutants // Water. 2022. Vol. 15(1). DOI: 10.3390/w15010112.

167. Smith K.J., Dhillon G. Supply Chain Virtualization: Facilitating Agent Trust Utilizing Blockchain Technology // In: Zsidisin, G., Henke, M. Revisiting Supply Chain Risk. Springer Series in Supply Chain Management, 2019. Vol 7. Springer, Cham. Pp. 299-311.

168. Somina I.V., Falko A.I. Comparative and correlation analysis of the parameters of digitalization and innovation activity of business and transport organizations BcSopHHKe: Networked Control Systems for Connected and Automated Vehicles // Conference proceedings. Switzerland, 2023. C. 615-621.

169. Streeten P. P. Trade strategies for development: some themes for the seventies // World Development. 1973. Vol. 1(6). Pp. 1-10.

170. Suárez A.E., Gutiérrez-Montes I., Ortiz-Morea F.A., Ordoñez C., Suárez J.C., Casanoves F. Dimensions of social and political capital in interventions to improve household well-being: Implications for coffee-growing areas in southern Colombia // PLoS One. 2021. Vol. 16(1). DOI: 10.1371/journal.pone.0245971.

171. Subramanian A., Kessler M. The Hyperglobalization of Trade and its Future // Peterson Institute for International Economics. 2013. Working Paper No. 13-6. 66 pp.

172. Sumian P. Sharing economy and sustainable supply chain perspective the

role of environmental, economic and social pillar of supply chain in customer intention and sustainable development // Journal of Innovation & Knowledge. 2023. Volume 8(1). DOI: 10.1016/j.jik.2023.100316.

173. The Worldwide Governance Indicators (WGI) project: Documentation. URL: https://info.worldbank.org/governance/wgi/Home/Documents

174. The Worldwide Governance Indicators (WGI) project. URL: https://info.worldbank.org/governance/wgi/

175. The Yorkshire Integrated Catchment Solutions Programme (iCASP). URL: https://icasp.org.uk/

176. Trademap: Trade statistics for international business development. URL: https://www.trademap.org

177. Trollman H., Garcia-Garcia G., Jagtap S., Trollman F. Blockchain for Ecologically Embedded Coffee Supply Chains // Logistics. 2022. Vol. 6(43). DOI: 10.3390/logistics6030043.

178. U.S. International Trade Commission. Digital Currencies and Cross-Border Payments: An Overview. URL: https://www.usitc.gov/publications/332/executive_briefings/ebot_digital_currenc y.pdf

179. UN Compact. Supply Chain Sustainability: A Practical Guide for Continuous Improvement, Second Edition. URL: https://unglobalcompact.org/library/205

180. UN Comtrade Database. URL: https://comtrade.un.org

181. UN. Report of the World Commission on Environment and Development: Our Common Future. URL: http://www.un-documents.net/our-common-future.pdf

182. UNCTAD Investment Policy Hub. URL: https://investmentpolicy.unctad.org/international-investment-agreements

183. UNCTAD: The Entry into Force of Bilateral Investment Treaties (BITs). URL: https://unctad.org/system/files/official-document/webiteiia20069_en.pdf

184. United Nations Global Compact Office. Supply Chain Sustainability: A Practical Guide for Continuous Improvement. URL: https://d306pr3pise04h.cloudfront.net/docs/issues_doc%2Fsupply_chain %2FSupplyChainRep_spread.pdf

185. V-Hub. URL: https://v-hub.vollers.com/info-center/getting-started

186. Vakaryk N., Sachko A., Sema O., Kobasa I., Gubsky S. Roasting conditions and quality coffee: the empirically optimised process // Acta Innovations. 2023. Vol. 49. DOI: 10.32933/ActaInnovations.49.3.

187. Valencia V., García-Barrios L., Sterling E., West P. et al. Smallholder response to environmental change: Impacts of coffee leaf rust in a forest frontier in Mexico // Land Use Policy. 2018. Vol. 79. Pp. 463-474.

188. Weck O. L., Roos D., Magee C. L. Engineering systems: Meeting human needs in a complex technological world. - Cambridge: The MIT Press, 2011. 213 p.

189. Wieland A. Dancing the Supply Chain: Toward Transformative Supply Chain Management // Journal of Supply Chain Management. 2020. Vol. 57(1). Pp. 58-73.

190. World Bank. National accounts data. URL: https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.CD? end=2020&name_desc=false&start=1960&view=chart

191. WTO Regional Trade Agreements Database. URL: http://rtais.wto.org/UI/PublicMaintainRTAHome.aspx

192. WTO. Global Value Chain Development Report - Beyond Production. URL: https://www.wto.org/english/res_e/booksp_e/00_gvc_dev_report_2021_e.pdf

193. XGBoost Docs. XGBoost Parameters. URL: https://xgboost.readthedocs.io/en/stable/parameter.html

194. XGBoost Tutorials. Introduction to Boosted Trees. URL: https://xgboost.readthedocs.io/en/stable/tutorials/model.html

195. Xing Y. Decoding China's Export Miracle: A Global Value Chain Analysis.

- World Scientific Publishing, 2021. 200 p.

196. Yanis Varoufakis. Technofeudalism: What Killed Capitalism. - Bodley Head, 2023. 304 p.

197. Yawar S., Seuring S. Inside the world of stepsiblings: Linking global production networks to sustainable supply chain management // Business Strategy and the Environment. 2023. Vol. 33(3). DOI: 10.1002/bse.3516.

198. Yoav F., Robert E. S. A Decision-Theoretic Generalization of On-Line Learning and an Application to Boosting // Journal of Computer and System Sciences. 1997. Vol. 55(1). Pp. 119-139.

199. Zadeh L. A. Fuzzy logic // Computer. 1988. Vol. 21(4). Pp. 83-93.

200. Zhang A., Duong L., Seuring S., Hartley J. Circular supply chain management: a bibliometric analysis-based literature review // The International Journal of Logistics Management. 2023. Vol. 34(3). Pp. 847-872.

201. Zhao K., Kumar A., Harrison T. P., Yen J. Analyzing the Resilience of Complex Supply Network Topologies against Random and Targeted Disruptions // IEEE Systems Journal. 2011. Vol. 5(1). Pp. 28-39.

202. Zuboff S. Surveillance Capitalism and the Challenge of Collective Action // New Labor Forum. 2019. Vol. 28(1). Pp. 10-29.

203. Zuboff S. The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power. - New York: Public Affairs, 2019. 540 p.

190

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение 1

Распространенные методы оценки рисков цепочек поставок236

Наименование метода Описание работы метода

Нечеткие множества (нечеткие множества)237 Нечеткие множества отражают наличие разных степеней явления. Многозначная логика такого рода отражает нечеткое (размытое) мышление, поэтому подходит для оценки рисков, имеющих множество степеней тяжести (издержек, последствий), и носящих субъективный характер.

Метод анализа иерархий и метод анализа сетевых процессов238 Организация и анализ сложных решений на основе построения иерархий, анализа приоритетов и верификации. После построения иерархий, решения сравниваются друг с другом на основе некоторого критерия и весов. Метод анализа сетевых процессов — использование метода анализа иерархий, но уже в более абстрактном сетевом виде. Является расширением метода анализа иерархий.

Байесовские сети239 Графическая вероятностная модель, представленная ациклическим графом. Каждое рисковое событие в модели является узлом сети, который может быть активирован другим узлом. У каждого узла есть присущая ему вероятность. Для расчета этих вероятностей в модели могут быть использованы как исторические данные, так и экспертные оценки.

Анализ видов и " 240 последствий отказов Оценка рисков происходит на основе трех критериев: возможность наступления события, его последствия и возможность отслеживания. После этого числа перемножаются и получается так называемое ЯР^значение, которое и становится выражением приоритета того или иного рискового события.

236CocraBfleHonoMaTepHa^aMcraTbH: Choudhary N., Singh S., Schoenherr T., Snsn Z. Risk assessment in supply chains: a state-of-the-art review of methodologies and their applications // Annals of Operations Research. 2022. Vol. 322. DOI: 10.1007/s10479-022-04700-9.

237Zadeh L. A. Fuzzy logic // Computer. 1988. Vol. 21(4). Pp. 83-93

238Saaty T. L. Decision making—The analytic hierarchy and network processes (AHP/ANP) // Journal of Systems Science and Systems Engineering. 2004. Vol. 13(l). Pp. 1-35

239Heckerman D., Geiger D., Chickering D. M. Learning Bayesian networks: The combination of knowledge and statistical data // Machine Learning. 1995. Vol. 20. Pp. 197-243

240Schneider H.. Failure mode and effect analysis: FMEA from theory to execution // Technometrics. 1996. Vol. 38(1). Pp. 80-80

Продолжение приложения 1

Серый реляционный анализ241 Исследование взаимодействий между количественными и качественными рядами, которые независимы друг от друга. Серый цвет означает частичность информации в данной модели (белый — полная информация, черный — ее отсутствие).

Условный VaR242 Измерение стоимости под риском какого-то события. Метод, заимствованный из финансовой практики.

Метод "Дельфи" Экспертное оценивание, положением которого является превосходство коллективного интеллекта над индивидуальным.

TOPSIS Метод структурного моделирования взаимосвязей различных систем и подсистем. Сравнивает наборы альтернатив через расчет геометрических расстояний между альтернативами и идеалом.

Анализ дерева ошибок Использует графы (диаграммы) для описания взаимосвязей событий и переменных в модели. Помогает понять логику движения системы к отказу.

241Chan J., Tong T. Multi-criteria material selections and end-of-life product strategy: Grey relational analysis approach // Materials & Design. 2007. Vol. 28. Pp. 1539-1546

242Dixit V., Verma P., Tiwari M. K. Assessment of pre and post-disaster supply chain resilience based on network structural parameters with CVaR as a risk measure // International Journal of Production Economics. 2020. Vol. 227. 107655. DOI: 10.1016/j.ijpe.2020.107655

Приложение 2

Схематичный план проведенного моделирования методами машинного

обучения243