Кратко и по существу.
Краткосрочные последствия
- Снижение времени предупреждения и охвата оповещений → рост пострадавших, травм и паники.
- Увеличение времени реагирования служб, рост прямого ущерба объектам и инфраструктуре.
- Нарушение бизнеса и услуг (транспорт, медицина, энергоснабжение) → немедленные экономические потери и перебои.
- Падение доверия населения и рост социальных напряжений.
Долгосрочные последствия
- Увеличение частоты и серьёзности последствий мелких и средних ЧС → накопление хронических экономических потерь.
- Рост страховых премий, отток инвестиций, ухудшение кредитного рейтинга региона.
- Перемещение населения, депопуляция и рост безработицы в уязвимых зонах.
- Деградация систем реагирования и утрата капитала знаний/технологий (эффект «снижения готовности»).
Как количественно оценить риски и потери — пошаговая методика с формулами
1) Определить набор угроз и их годовые вероятности $P_i$ (шторм, наводнение, авария и т.д.) и сценарные уровни воздействия.
2) Оценить экспозицию (стоимость активов, численность населения) $E$ и уязвимость/функции потерь (fragility, vulnerability) $V_i(s)$ — доля потерь при сценарии $s$.
3) Расчёт ожидаемого годового ущерба (Expected Annual Loss, EAL):
$$EAL=\sum _i\sum _s{P}_{i,s}\cdot L_{i,s},L_{i,s}=E_{i,s}\cdot V_{i,s}$$ где $E_{i,s}$ — экспозиция под сценарием $s$.
4) Учесть прямые и косвенные потери:
- прямые: повреждения имущества, инфраструктуры;
- косвенные (business interruption, цепочки поставок): можно оценить через входно-выходную модель или мультипликаторы $m$:
$$Indirect=m\cdot Direct$$
5) Оценка влияния сокращения бюджета. Ввести показатель мощности оповещения/ГО $M$ (например, % охвата/время предупреждения). Модель влияния на вероятность/уровень потерь:
$$P_{i,s}(M)=P_{i,s}^0+f_{i,s}(\Delta M)$$ или приближенно
$$\Delta EAL\approx \alpha \cdot \Delta M$$ (оценить $\alpha$ эмпирически по данным).
6) Финансовая оценка потерь во времени (NPV):
$$NPV=\sum _{t=0}^T\frac{EA{L}_t-S_t}{(1+r{)}^t}$$ где $S_t$ — сбережения от сокращений в году $t$, $r$ — ставка дисконтирования.
7) Оценка экстремальных рисков: Value at Risk и Expected Shortfall:
$$Va{R}_p=\inf \{x:F_L(x)\ge p\},E{S}_p=E[L\mid L\ge Va{R}_p]$$
8) Социальные и здравоохранительные эффекты: использовать VSL (Value of a Statistical Life) или стоимость DALY:
$$HealthLoss=\#deaths\cdot VSL+\#DALY\cdot V_{DALY}$$
Практики моделирования и проверки
- Сценарный анализ + Monte Carlo для неопределённостей ($P_i,V_i$).
- Чувствительный анализ по ключевым параметрам ($\alpha ,m,r$).
- Калькуляция точки безубыточности сокращений: найти максимальное снижение бюджета $c\cdot B$, при котором дополнительный ожидаемый ущерб не превышает сбережений:
$$\Delta EAL(c)\le cB.$$
Неучтённые факторы и качественные показатели
- Утрата доверия, политические риски и долгосрочная уязвимость общества трудно переводятся в деньги; использовать прокси: миграция, отток инвестиций, рейтинги, опросы доверия.
Короткий чек-лист данных
- Исторические ЧС и потери, география и плотность населения, стоимость инфраструктуры, время/покрытие систем оповещения, показатели здравоохранения, экономические мультипликаторы, страховые убытки.
Итоговая рекомендация (количественно): рассчитать базовый $EA{L}_{base}$, смоделировать $EAL$ при сокращениях (разные $c$), посчитать $NPV$ и $VaR$; если при разумной ставке дисконтирования сокращение приводит к $NPV>0$ (т.е. дополнительные потери превышают сбережения) — сокращение экономически нецелесообразно.