Методологические основы нормирования труда и оплаты водителей городского транспорта в условиях цифровизации: Расчетно-аналитический подход

В эпоху стремительных технологических преобразований и непрерывной эволюции законодательства, традиционные подходы к организации, нормированию и оплате труда часто оказываются устаревшими, неспособными адекватно отразить реальные условия и сложность современного производственного процесса. Это особенно остро проявляется в сфере городского пассажирского транспорта, где водители ежедневно сталкиваются с многомерным воздействием факторов: от изменяющейся дорожной обстановки до внедрения сложных цифровых систем. Устаревшие методики нормирования, многие из которых были разработаны десятилетия назад, не учитывают ни новые требования к режиму труда и отдыха, ни влияние интеллектуальных транспортных систем (ИТС), ни возросшую когнитивную нагрузку, ни возможности для объективной оценки психофизиологических затрат. Подобное отставание приводит к несправедливой системе оплаты труда, снижению мотивации персонала и, что критически важно, к компрометации безопасности дорожного движения.

Настоящая работа ставит перед собой амбициозную цель – деконструкцию устаревшей методологии и разработку всеобъемлющей, расчетно-аналитической основы для нормирования труда и дифференцированной оплаты водителей городского транспорта. Мы стремимся создать не просто обновленный набор правил, но и сформировать научно обоснованный инструментарий, который позволит объективно оценивать сложность маршрутов и интегрировать эти оценки в прозрачную контрактную систему оплаты труда. Наше исследование призвано ответить на ряд ключевых вопросов: Как изменения в нормативно-правовой базе (в частности, Приказ Минтранса № 424) влияют на структуру рабочего времени? Каким образом современные технологии, такие как АСУДД и системы когнитивной поддержки, изменяют характер труда водителя и его психофизиологические затраты? Какие актуальные научно обоснованные методики могут быть использованы для количественной оценки нервно-эмоционального напряжения и алгоритмической сложности? И, наконец, как все эти факторы можно интегрировать в новую, справедливую модель оплаты труда?

Целью данного исследования является разработка методологической основы для глубокой курсовой или дипломной работы, которая будет соответствовать строгим академическим требованиям, предоставляя студентам и аспирантам технического или экономического вуза не только актуальные данные, но и конкретный расчетный аппарат. Мы предлагаем не просто описательную часть, а полноценный план, включающий формулы, методики и примеры их применения, что позволит создать действительно инновационный и практикоориентированный проект. Таким образом, работа направлена на формирование новой парадигмы в организации труда водителей, учитывающей весь спектр современных вызовов и возможностей.

Нормативно-правовые и экономические основы организации труда

Любая система организации и нормирования труда в отрасли, имеющей столь высокую социальную значимость и потенциальные риски, как городской пассажирский транспорт, неразрывно связана с действующей нормативно-правовой базой. Законодательство не просто устанавливает рамки допустимого, но и формирует отправные точки для всех дальнейших расчетов и аналитических выводов. Исторически сложилось, что нормативы в сфере транспорта развивались достаточно инертно, часто отставая от реалий. Однако последние годы ознаменовались важными изменениями, которые требуют не просто ознакомления, но и глубокого переосмысления существующих подходов к нормированию рабочего времени, отдыха и, как следствие, оплате труда водителей.

Введение новых нормативных актов, таких как Приказ Минтранса России от 16.10.2020 N 424, стало катализатором для пересмотра устаревших представлений о трудовом процессе. Этот документ, пришедший на смену предшественникам, не просто внес коррективы, а сформировал новую архитектуру режима труда и отдыха, призванную повысить безопасность и улучшить условия труда водителей. Понимание его сути и детальный анализ каждого пункта является фундаментом для построения любой современной системы нормирования. Одновременно с этим, экономические механизмы, регулирующие оплату труда, также претерпевают изменения, особенно в контексте контрактных систем, где объективность и прозрачность расчетов становятся ключевыми требованиями. В этой главе мы проведем деконструкцию этих двух взаимосвязанных блоков: нормативно-правовых основ режима труда и отдыха и экономических принципов формирования заработной платы.

Актуальный режим труда и отдыха (РТО) водителей (на основе Приказа № 424)

Приказ Минтранса России от 16.10.2020 N 424 (в редакции от 12.01.2022), действующий до 01.01.2027, является краеугольным камнем в регулировании режима труда и отдыха водителей автомобильного транспорта в Российской Федерации. Этот документ заменил собой ранее действовавший Приказ № 15, внеся существенные коррективы, направленные на повышение безопасности дорожного движения и улучшение условий труда водителей. Его положения оказывают прямое влияние на нормирование рабочего времени, планирование маршрутов и, в конечном итоге, на экономическую эффективность транспортных предприятий. (Важно отметить, что игнорирование этих норм не только влечёт административную ответственность, но и многократно повышает риски ДТП, что делает их соблюдение первоочередной задачей для любого транспортного предприятия).

Рабочее время водителя, согласно Приказу № 424, представляет собой сложную совокупность различных видов деятельности. Оно включает в себя не только непосредственное время управления транспортным средством, но и ряд обязательных сопутствующих операций, критически важных для обеспечения безопасности и поддержания работоспособности водителя. К таким элементам рабочего времени относятся:

• Время управления автомобилем: это основной компонент, непосредственно связанный с перемещением транспортного средства по маршруту. Его продолжительность строго регламентируется и является основным объектом нормирования.
• Время специальных перерывов для отдыха от управления: Эти перерывы обязательны и направлены на предотвращение переутомления водителя. Их длительность и частота также определены нормативным актом. Например, водитель обязан делать перерыв после каждых 4,5 часов непрерывного управления. (Это прямо влияет на снижение утомляемости и повышение концентрации водителя).
• Время предрейсовых и послерейсовых медицинских осмотров: Эти процедуры являются обязательными для водителей и направлены на контроль их физиологического состояния до и после рейса, что напрямую влияет на безопасность.
• Время стоянок, простоев, погрузки и разгрузки: В контексте городского пассажирского транспорта, это могут быть временные задержки на конечных станциях, технических остановках, а также время, затраченное на подготовку к выходу на линию.

Важным изменением, внесенным Приказом № 424, является исключение из состава рабочего времени таких действий, как время охраны груза и присутствие в автомобиле при управлении вторым водителем. Это положение имеет особое значение для междугородних и международных перевозок, но косвенно влияет и на городские, поскольку подчеркивает акцент на активном управлении и непосредственно связанных с ним задачах. Для городского пассажирского транспорта это означает, что каждый час, проведенный водителем на маршруте, должен быть максимально эффективно использован для выполнения транспортной работы.

Одним из ключевых аспектов, актуальных для городского и пригородного сообщения, является допущение разделения рабочего дня (смены) на части. Это позволяет транспортным предприятиям более гибко подходить к составлению графиков, особенно в условиях пиковых нагрузок. Однако это допущение имеет строгие ограничения: суммарная длительность перерывов между частями рабочего дня не должна превышать 3 часов. Это правило направлено на то, чтобы предотвратить чрезмерное растягивание рабочего дня и сохранить концентрацию водителя.

Помимо рабочего времени, Приказ № 424 строго регламентирует и время отдыха. Продолжительность ежедневного (междусменного) отдыха должна составлять не менее 11 часов. Это минимально допустимое время, необходимое для полноценного восстановления физиологических функций и психоэмоционального состояния водителя. Тем не менее, законодательство предусматривает определенную гибкость:

• Допускается сокращение продолжительности ежедневного отдыха до не менее 9 часов. Однако это исключение может применяться не более трех раз в течение периода между завершением одного еженедельного отдыха и началом следующего. Это означает, что такое сокращение должно быть скорее исключением, чем правилом, и не должно приводить к хроническому недосыпанию.
• Также допускается разделение ежедневного отдыха на две и более части. При этом первая часть должна быть продолжительностью не менее 3 часов, а последняя – не менее 9 часов. Это положение позволяет водителям, например, отдыхать короткое время днем, а затем полноценно восстанавливаться ночью.

Компонент РТО	Продолжительность / Условия	Примечания
Рабочее время	Время управления, спец. перерывы, медосмотры, стоянки, простои, погрузка/разгрузка	Исключены охрана груза и присутствие при управлении вторым водителем
Разделение рабочего дня (смены)	Суммарная длительность перерывов не более 3 часов	Актуально для городского/пригородного сообщения
Ежедневный (междусменный) отдых	Не менее 11 часов	Основное правило
Сокращение ежедневного отдыха	До не менее 9 часов	Не более 3 раз между еженедельными отдыхами
Разделение ежедневного отдыха	Первая часть ≥ 3 часов, последняя ≥ 9 часов	Позволяет гибкое планирование

Эти детализированные правила создают основу для построения графиков работы, нормирования задач и расчета необходимого количества водителей. В контексте нашей работы, эти положения станут отправной точкой для разработки современных норм времени и анализа их соответствия реальным психофизиологическим затратам водителей.

Обзор систем оплаты труда и контрактный подход

Система оплаты труда водителей городского пассажирского транспорта является одним из ключевых элементов, определяющих как социальное благополучие работников, так и экономическую эффективность предприятия. Исторически сложились две основные формы оплаты труда: повременная и сдельная. Повременная система, в зависимости от модификации (простая повременная или повременно-премиальная), предполагает оплату за фактически отработанное время независимо от объема выполненной работы, с возможностью начисления премий за достижение определенных показателей. Сдельная система, напротив, напрямую связывает заработок с объемом выполненной работы – количеством километров пробега, числом рейсов или перевезенных пассажиров. Каждая из этих систем имеет свои преимущества и недостатки, но в условиях современного регулирования и требований к качеству услуг, наблюдается тенденция к внедрению более сложных, гибридных моделей, часто базирующихся на контрактном подходе.

Контрактная система перевозок, особенно актуальная для муниципального заказа, требует высокой степени прозрачности и объективности в расчете стоимости услуг, включая расходы на оплату труда. В этом контексте, Приказ Минтранса России от 08.12.2017 N 513 «О Порядке определения начальной (максимальной) цены контракта…» играет ключевую роль. Этот документ устанавливает методику расчета расходов на оплату труда водителей, используемую при формировании начальной (максимальной) цены контракта (НМЦК) на выполнение работ, связанных с регулярными перевозками пассажиров и багажа автомобильным транспортом. В основе этой методики лежит использование Коэффициентов дифференциации заработных плат работников ($K_{ЗПi}$ или $Kзп_i$), которые призваны учитывать объективные различия в условиях труда. (Как эксперт, могу сказать, что именно эти коэффициенты, требующие более точной настройки, являются нашим основным полем для усовершенствования).

Эти коэффициенты $K_{ЗПi}$ являются важным механизмом для адаптации общей методологии к специфике различных видов транспортных средств и маршрутов. Дифференциация, предусмотренная Приказом № 513, учитывает:

1. Класс транспортного средства: Очевидно, что управление автобусом особо большого класса (например, сочлененным) требует иных навыков, внимания и физических усилий, нежели управление автобусом среднего класса. Это отражается в повышающих коэффициентах. Например, для водителя автобуса среднего класса на «прочих маршрутах» (не Москва/СПб) с 01.01.2022 года применяется $K_{ЗПi} = 1,28$, тогда как для водителя автобуса особо большого класса на тех же маршрутах — $K_{ЗПi} = 1,95$. Разница в 0,67 пункта в коэффициенте подчеркивает признание более высокой сложности, связанной с габаритами, маневренностью и, как следствие, повышенной ответственностью.
2. Вид маршрута: Географическое положение и характер маршрута также играют роль. Маршруты в крупных мегаполисах, таких как Москва или Санкт-Петербург, как правило, характеризуются более высокой интенсивностью движения, сложной инфраструктурой и повышенной стрессовой нагрузкой, что также может быть отражено в $K_{ЗПi}$.

Формула, используемая для расчета расходов на оплату труда водителей автобусов ($РВ_{ti}$), представляет собой комплексный подход к формированию заработной платы, учитывающий не только базовую ставку, но и ряд корректирующих факторов:


$РВ_{ti} = \left( \frac{ЗПВ_{max} \times K_{ЗПi}}{Т_{пл} \times 12} \right) \times K_{отп} \times \frac{АЧ_{ti}}{L_{ti}}$


Где:

• $ЗПВ_{max}$ — максимальное значение средней месячной оплаты труда водителя, которое обычно определяется на основе региональной статистики или отраслевых соглашений. Это базовая величина, от которой производится расчет.
• $K_{ЗПi}$ — коэффициент дифференциации заработных плат, учитывающий класс транспортного средства и вид маршрута. Это тот самый коэффициент, который, как мы видим, уже сейчас дифференцирует оплату в зависимости от сложности, хотя и в достаточно обобщенном виде.
• $Т_{пл}$ — плановый фонд рабочего времени в часах. Этот параметр отражает нормативное количество рабочего времени, доступное в течение определенного периода (например, года).
• $K_{отп}$ — коэффициент, учитывающий отпуска и другие нерабочие периоды, за которые сохраняется заработная плата. Он обеспечивает включение этих затрат в общую сумму.
• $АЧ_{ti}$ — планируемое количество часов работы на конкретном маршруте/классе ТС. Этот показатель позволяет учитывать фактическое время, которое водитель проводит на работе.
• $L_{ti}$ — планируемый пробег, в километрах. Этот параметр является характерным для сдельных систем и позволяет учитывать объем выполненной работы.

Такой подход, безусловно, является шагом вперед по сравнению с простыми повременными или сдельными системами, поскольку он признает наличие факторов, дифференцирующих сложность труда. Однако, как показывает наш анализ, существующие $K_{ЗПi}$ остаются достаточно общими и не учитывают всех тонкостей и нюансов, связанных с психофизиологическими затратами водителей, влиянием интеллектуальных транспортных систем и детальным категорированием маршрутов на основе объективных критериев. (Именно в этом кроется одна из «слепых зон», которую мы стремимся закрыть, предложив более научно обоснованный и расчетный подход к формированию этих коэффициентов, что позволит сделать систему оплаты труда более справедливой и стимулирующей, а водителей — более мотивированными).

Теоретико-методические основы оценки сложности и напряженности труда

Труд водителя городского пассажирского транспорта, на первый взгляд кажущийся рутинным, на самом деле представляет собой сложный психофизиологический процесс, требующий постоянной концентрации, быстроты реакции и высокой степени нервно-эмоциональной устойчивости. Однако, несмотря на очевидность этих факторов, их количественная оценка и интеграция в системы нормирования и оплаты труда зачастую остаются на периферии внимания, или же опираются на устаревшие, субъективные методики. Закрытие этой «слепой зоны» – внедрение научно обоснованных критериев для количественной оценки психофизиологических затрат водителей – является одной из центральных задач нашего исследования.

Исторически оценка условий труда формировалась на основе санитарно-гигиенических нормативов, которые лишь частично учитывали психофизиологические аспекты. Современная же наука располагает гораздо более точными инструментами для измерения напряженности труда, позволяющими перейти от общих описаний к конкретным численным показателям. (Это не просто академический интерес; объективная оценка напряженности труда напрямую влияет на разработку рациональных режимов труда и отдыха, снижение профессиональных рисков, включая аварийность и заболеваемость, и, конечно же, на формирование справедливой системы вознаграждения). В этой главе мы рассмотрим, почему труд водителей относится к категории вредных условий по напряженности, углубимся в методики расчета нервно-эмоционального напряжения, включая широко известный Индекс Функциональных Изменений (ИФИ) по Баевскому, а также обсудим инструментальные подходы к оценке сложности управления, такие как Коэффициент Поперечной Силы.

Гигиеническая оценка условий труда и факторы напряженности

Работа водителя городского пассажирского транспорта – это не просто механическое управление машиной; это непрерывный процесс принятия решений в условиях динамически меняющейся дорожной обстановки, высокой ответственности за жизни пассажиров и жестких графиков. Эти факторы формируют уникальный профиль трудовой деятельности, который с точки зрения гигиенической оценки далеко не всегда соответствует комфортным или даже допустимым условиям. Согласно современным гигиеническим стандартам, труд водителей легкового и городского пассажирского автотранспорта часто классифицируется как вредные условия труда 2 степени, то есть класс 3.2 по напряженности. Это не пустая формальность, а научно обоснованный вывод, имеющий серьезные последствия для нормирования, охраны труда и компенсаций.

Основной причиной отнесения труда водителей к классу 3.2 по напряженности является длительность сосредоточенного наблюдения. В среднем, водитель городского автобуса проводит более 75% своего рабочего времени в состоянии интенсивного визуального контроля дорожной ситуации, отслеживания показаний приборов, зеркал заднего вида, а также поведения пассажиров и других участников движения. Такая продолжительность непрерывного внимания приводит к значительному утомлению центральной нервной системы, снижению концентрации, замедлению реакции и, как следствие, повышению риска ошибок и ДТП. (По моему мнению, именно этот фактор является критическим и требует особого внимания при разработке режимов труда и отдыха).

Однако длительность сосредоточенного наблюдения – это лишь один из множества факторов, формирующих общую напряженность труда водителя. К другим неблагоприятным факторам, которые вносят вклад в общую психофизиологическую нагрузку, относятся:

• Нервно-эмоциональное напряжение: Это, пожалуй, наиболее значимый и трудноизмеримый фактор. Он возникает из-за необходимости постоянной оценки рисков, принятия экстренных решений, взаимодействия с конфликтными пассажирами, соблюдения графика в условиях пробок, а также из-за общей неопределенности дорожной обстановки. Ситуации, требующие резкого торможения, быстрого встраивания в транспортный поток или выхода из него, являются особенно стрессогенными.
• Повышенный уровень шума и вибрации: Несмотря на современные технологии шумо- и виброизоляции, в салоне автобуса, особенно старых моделей, эти факторы могут превышать допустимые нормы, оказывая негативное воздействие на слуховой аппарат, вестибулярный аппарат и центральную нервную систему водителя. Длительное воздействие шума вызывает утомление, раздражительность и головные боли.
• Неблагоприятный микроклимат: В летнее время температура в кабине может значительно превышать комфортные значения, особенно при отсутствии или неэффективной работе кондиционера. Зимой, наоборот, возможны перепады температур и сквозняки. Некомфортный микроклимат приводит к обезвоживанию, тепловому или холодовому стрессу, что снижает работоспособность и ухудшает общее самочувствие.
• Монотонность труда: Несмотря на динамику дорожной обстановки, многие операции по управлению автомобилем носят повторяющийся характер, что в сочетании с длительным сосредоточенным наблюдением может вызывать состояние монотонности, снижать бдительность и реактивность.
• Вынужденная рабочая поза: Длительное пребывание в сидячем положении с ограниченной возможностью изменения позы приводит к статическим нагрузкам на опорно-двигательный аппарат, вызывает боли в спине, шее и конечностях, а также нарушает кровообращение.

Все эти факторы в совокупности создают условия, которые не просто вызывают дискомфорт, но и имеют долгосрочные последствия для здоровья водителей, выражающиеся в повышенной заболеваемости сердечно-сосудистыми заболеваниями, заболеваниями опорно-двигательного аппарата, а также психосоматическими расстройствами. Отнесение труда к классу 3.2 по напряженности требует от работодателя не только применения соответствующих компенсаций и гарантий, но и разработки комплексных мероприятий по улучшению условий труда, включая оптимизацию режимов труда и отдыха, внедрение систем поддержки водителей и совершенствование эргономики рабочего места. Понимание этих аспектов является отправной точкой для разработки более точных норм времени и обоснования необходимости дифференцированной оплаты труда, учитывающей реальные затраты водителя. (Таким образом, инвестиции в улучшение условий труда напрямую снижают риски для здоровья и повышают общую эффективность работы).

Методика расчета нервно-эмоционального напряжения

Количественная оценка нервно-эмоционального напряжения водителей – это не просто научная абстракция, а критически важный элемент для разработки научно обоснованных норм труда, оптимизации режимов работы и, в конечном итоге, для снижения аварийности и улучшения здоровья работников. Традиционные, субъективные методы оценки уступают место инструментальным и физиологическим подходам, позволяющим объективизировать степень стресса и утомления. Среди таких методов выделяются измерения частоты пульса, частоты дыхания и электропроводимости кожи (кожно-гальваническая реакция, КГР), которые являются прямыми индикаторами активации симпатической нервной системы, реагирующей на стресс.

Однако для комплексной и интегральной оценки адаптационного потенциала организма, а следовательно, и уровня нервно-эмоционального напряжения, особую ценность представляет Индекс Функциональных Изменений (ИФИ), разработанный Р.М. Баевским в 1979 году и доработанный в 1997 году. Этот индекс, также известный как Адаптационный Потенциал, позволяет оценить способность организма адаптироваться к изменяющимся условиям внешней среды и трудовой деятельности, что напрямую коррелирует с уровнем стресса и его влиянием на работоспособность.

Формула для расчета ИФИ Баевского выглядит следующим образом:


$ИФИ = 0,011 \times ЧСС + 0,014 \times САД + 0,008 \times ДАД + 0,014 \times В + 0,009 \times МТ - 0,009 \times Р - 0,27$


Где:

• $ЧСС$ — частота сердечных сокращений, в ударах в минуту (уд/мин). Является одним из наиболее чувствительных показателей реакции сердечно-сосудистой системы на физическую и эмоциональную нагрузку.
• $САД$ — систолическое артериальное давление, в миллиметрах ртутного столба (мм рт. ст.). Отражает максимальное давление в артериях в момент сокращения сердца.
• $ДАД$ — диастолическое артериальное давление, в миллиметрах ртутного столба (мм рт. ст.). Отражает минимальное давление в артериях в момент расслабления сердца.
• $В$ — возраст, в годах. Возрастные изменения организма влияют на его адаптационные возможности.
• $МТ$ — масса тела, в килограммах (кг). Физиологические параметры, такие как масса тела, могут влиять на метаболические процессы и нагрузку на сердечно-сосудистую систему.
• $Р$ — длина тела (рост), в сантиметрах (см). Влияет на общую конституцию тела и, косвенно, на энергозатраты.
• $0,27$ — эмпирический коэффициент, используемый для калибровки индекса.

Интерпретация ИФИ:

Значения ИФИ позволяют категорировать уровень адаптационного потенциала организма и, соответственно, уровень нервно-эмоционального напряжения:

• ИФИ < 2,1: Удовлетворительная адаптация, низкий уровень напряжения.
• 2,1 ≤ ИФИ < 3,2: Напряжение механизмов адаптации, средний уровень напряжения.
• 3,2 ≤ ИФИ < 4,3: Неудовлетворительная адаптация, высокий уровень напряжения.
• ИФИ ≥ 4,3: Срыв адаптации, крайне высокий уровень напряжения.

Для водителей городского транспорта, где длительность сосредоточенного наблюдения превышает 75% времени смены, высокие значения ИФИ (более 3,2) могут свидетельствовать о хроническом стрессе и повышенном риске развития профессиональных заболеваний. (Таким образом, регулярный мониторинг ИФИ становится инструментом раннего выявления проблем и предупреждения профзаболеваний).

Практическое применение ИФИ:

1. Мониторинг состояния водителей: Регулярное измерение параметров (ЧСС, АД) до, во время и после смены позволяет отслеживать динамику ИФИ и выявлять водителей, находящихся в состоянии перенапряжения или срыва адаптации.
2. Оценка сложности маршрутов: Путем измерения ИФИ у водителей, работающих на различных маршрутах, можно объективно сравнить уровень нервно-эмоционального напряжения, вызываемого каждым маршрутом. Маршруты, систематически приводящие к высоким значениям ИФИ, должны быть отнесены к категории повышенной сложности.
3. Обоснование режима труда и отдыха: Данные по ИФИ могут служить научным обоснованием для корректировки продолжительности смен, увеличения частоты и длительности перерывов, а также для ротации водителей между маршрутами разной сложности.
4. Прогнозирование аварийности: Исследования показали, что водители с десинхронным типом реагирования (нарушение синхронности изменения АД и ЧСС), который часто ассоциируется с высоким ИФИ, имеют значительно больший риск попадания в ДТП. Так, количество водителей с десинхронным типом реагирования было почти в 3 раза больше в группе водителей, совершавших ДТП (27,6%), по сравнению с группой водителей, не имевших ДТП (10,1%). Это подчеркивает прогностическую ценность ИФИ.

Внедрение ИФИ в систему оценки труда водителей позволяет перейти от субъективных оценок к объективным, научно обоснованным данным, что является критически важным для формирования справедливой системы оплаты труда и эффективной программы по охране здоровья водителей.

Инструментальные методы оценки сложности управления

Помимо общих психофизиологических показателей, таких как ИФИ, существуют более специализированные инструментальные методы, позволяющие оценить непосредственную сложность процесса управления транспортным средством в реальных дорожных условиях. Эти методы направлены на выявление конкретных дорожных ситуаций и маневров, которые вызывают наибольшее напряжение и требуют максимальной концентрации водителя. Один из таких подходов использует физиологические показатели, такие как кожно-гальваническая реакция (КГР), которая является чувствительным индикатором эмоционального возбуждения и стресса.

Кожно-гальваническая реакция (КГР) отражает изменения электрического сопротивления кожи, вызванные активностью потовых желез под воздействием симпатической нервной системы. В стрессовых ситуациях активность потовых желез увеличивается, что приводит к снижению сопротивления кожи и изменению ее электрических свойств. Измерение КГР в реальном времени позволяет фиксировать моменты пикового нервно-эмоционального напряжения водителя, непосредственно связанные с конкретными дорожными событиями. Исследования показывают, что КГР значительно возрастает при выполнении сложных маневров, таких как:

• Резкое торможение: Неожиданное препятствие или внезапное изменение дорожной обстановки, требующее экстренного торможения, вызывает мощную стрессовую реакцию, что проявляется в резком увеличении КГР.
• Встраивание в транспортный поток и выход из него: Эти маневры, особенно в условиях плотного городского движения, требуют высокой точности, быстроты оценки ситуации и координации движений. Необходимость «вклиниваться» между другими автомобилями или менять полосу движения вызывает значительное напряжение.
• Движение в плотном потоке: Постоянное маневрирование, необходимость поддерживать безопасную дистанцию, отслеживать множество движущихся объектов вокруг – все это является источником хронического стресса, который КГР может зафиксировать.

Для более количественной оценки сложности управления, особенно в контексте динамических характеристик движения, предлагается использовать Коэффициент Поперечной Силы (К_ПС). Этот коэффициент коррелирует с физиологическими показателями, такими как КГР, и позволяет объективизировать нагрузку, которую испытывает водитель при прохождении поворотов или выполнении маневров.

Определение Коэффициента Поперечной Силы (К_ПС):

К_ПС определяется как отношение суммы проекций центробежной силы и веса автомобиля к весу автомобиля. В упрощенном виде, для оценки маневров, связанных с поворотами, К_ПС может быть выражен следующим образом:


$К_{ПС} = \frac{V^2}{g \times R}$


Где:

• $V$ — скорость движения автомобиля в повороте (м/с).
• $g$ — ускорение свободного падения (примерно 9,81 м/с²).
• $R$ — радиус поворота (м).

Интерпретация и применение К_ПС:

• Значение К_ПС: Чем выше значение К_ПС, тем больше поперечная сила, действующая на автомобиль, и тем большую нагрузку испытывает водитель для удержания траектории. Высокие значения К_ПС указывают на «острые» повороты, движение на высокой скорости в повороте или резкие перестроения. (Это позволяет точно определить участки маршрута, требующие максимальной сосредоточенности и профессионализма).
• Корреляция с физиологией: Исследования показывают, что пики К_ПС часто совпадают с пиками КГР и увеличением ЧСС у водителей. Это подтверждает, что ситуации с высоким К_ПС являются стрессогенными и требуют повышенной концентрации и физиологических затрат.
• Категорирование маршрутов: Путем анализа К_ПС по всему маршруту можно выявить наиболее сложные участки. Маршруты с большим количеством участков с высоким К_ПС или с очень высокими пиковыми значениями К_ПС могут быть отнесены к более высокой категории сложности.
• Оптимизация маршрутов: Использование К_ПС может помочь в идентификации потенциально опасных или чрезмерно напряженных участков маршрута, что позволит разрабатывать рекомендации по изменению скоростного режима, оптимизации дорожной инфраструктуры или даже пересмотру маршрутной схемы.

Интеграция инструментальных методов, таких как КГР и К_ПС, с более общими психофизиологическими показателями (например, ИФИ) создает мощный аналитический аппарат для объективной оценки сложности труда водителей. Это позволяет не только глубже понять природу стресса и утомления в условиях городского транспорта, но и разработать конкретные, научно обоснованные меры по их минимизации и адекватной компенсации. (Таким образом, мы переходим от субъективных оценок к измеримым показателям, повышая точность и справедливость нормирования).

Влияние интеллектуальных транспортных систем (ИТС) на нормативы времени

Цифровая трансформация, проникающая во все сферы нашей жизни, не обошла стороной и транспортную отрасль. Внедрение интеллектуальных транспортных систем (ИТС) становится не просто модным трендом, а насущной необходимостью, направленной на повышение эффективности, безопасности и экологичности перевозок. Однако, помимо очевидных преимуществ для пассажиров и организаторов движения, ИТС оказывают глубокое, но часто недооцененное влияние на сам характер труда водителя. Традиционные нормы времени, разработанные в эпоху «аналогового» транспорта, не учитывают, как меняется когнитивная и алгоритмическая сложность труда, когда водитель перестает быть единственным «принимающим решения» звеном и начинает взаимодействовать с высокоинтеллектуальными системами. (Следовательно, игнорирование этих изменений приводит к неадекватному нормированию труда и несправедливой оплате).

Эта глава посвящена количественной оценке влияния цифровизации – в частности, АСУДД (Автоматизированных Систем Управления Дорожным Движением) и систем когнитивной поддержки – на снижение или, в некоторых случаях, изменение структуры трудовых затрат водителя. Мы рассмотрим, как ИТС оптимизируют дорожное движение, минимизируя необходимость в сложных алгоритмических решениях, и как технологии компьютерного зрения и системы «Антисон» трансформируют психофизиологическую нагрузку, переводя фокус с активного управления на мониторинг и контроль. Понимание этих изменений критически важно для актуализации нормативов времени и разработки адекватных систем оплаты труда, которые отражают новую реальность цифрового транспорта.

Оценка эффективности АСУДД и снижение алгоритмической сложности

Автоматизированные Системы Управления Дорожным Движением (АСУДД) являются одним из ключевых элементов интеллектуальных транспортных систем (ИТС), призванных оптимизировать транспортные потоки в городах. Их внедрение – это не просто модернизация инфраструктуры, это фундаментальное изменение парадигмы управления движением, которое, в свою очередь, оказывает прямое влияние на характер труда водителя, снижая так называемую алгоритмическую сложность.

Алгоритмическая сложность труда водителя определяется количеством и комплексностью решений, которые ему приходится принимать в единицу времени, особенно в нестандартных или конфликтных дорожных ситуациях. В условиях нерегулируемого или плохо регулируемого движения водитель постоянно сталкивается с необходимостью самостоятельно оценивать скорость и направление других участников, прогнозировать их действия, выбирать оптимальную траекторию, принимать решения о перестроении, торможении или ускорении. Все это требует значительных когнитивных ресурсов и может приводить к быстрому утомлению.

Внедрение АСУДД направлено на минимизацию этой алгоритмической нагрузки за счет следующих механизмов:

1. Оптимизация светофорного регулирования: Системы «зеленая волна» и адаптивное регулирование светофоров, интегрированные в АСУДД, позволяют транспортным средствам двигаться по основным магистралям с минимальным количеством остановок. Это сокращает необходимость водителя в принятии решений о резком торможении, старте, выборе полосы для объезда затора. Статистические данные подтверждают значительное сокращение времени задержек на 55-74% и уменьшение количества остановок на 62-66% в российских городах после внедрения АСУДД. (Эти цифры напрямую свидетельствуют о снижении частоты стрессовых ситуаций и повышении плавности движения, что является прямой выгодой как для водителей, так и для пассажиров).
2. Мониторинг транспортных потоков: Подсистемы ИТС, осуществляющие постоянный мониторинг интенсивности движения, позволяют оперативно реагировать на возникновение заторов, перераспределять потоки, информировать водителей о загруженности дорог и предлагать альтернативные маршруты. Для водителя городского автобуса это означает меньшую неопределенность и предсказуемость маршрута, что снижает необходимость «гадать» о ситуации впереди и принимать сложные решения по объезду.
3. Управление парковочным пространством: Некоторые АСУДД включают подсистемы управления парковками, что для водителей, особенно тех, кто занимается доставкой или выполняет спецрейсы, также снижает алгоритмическую нагрузку, связанную с поиском свободного места.
4. Снижение аварийности: Как показывают исследования, внедрение АСУДД способствует снижению количества ДТП на 10-25%. Меньшее количество аварий означает меньшую вероятность столкновения с экстренными ситуациями, требующими мгновенной реакции и сложных алгоритмических решений, что позитивно сказывается на безопасности и психоэмоциональном состоянии водителя.

Показатель	Изменение после внедрения АСУДД	Влияние на сложность труда
Время задержек	Сокращение на 55-74%	Снижение необходимости в резких маневрах и экстренном торможении
Количество остановок	Уменьшение на 62-66%	Повышение плавности движения, снижение частоты принятия решений о старте/остановке
Количество ДТП	Снижение на 10-25%	Уменьшение вероятности возникновения критических ситуаций

Интеграционная платформа ИТС, объединяющая светофорное управление, контроль параметров транспортного потока и даже метеомониторинг, создает для водителя более предсказуемую и управляемую дорожную среду. Это позволяет ему сосредоточиться на непосредственном управлении и обслуживании пассажиров, а не на постоянном решении сложных навигационных и тактических задач в условиях хаоса. Таким образом, АСУДД не просто ускоряет движение, но и фундаментально изменяет характер труда водителя, делая его менее алгоритмически сложным и более безопасным, что должно быть отражено в пересмотренных нормативах времени и оценке трудозатрат.

Системы когнитивной поддержки и их влияние на психофизиологические затраты

В современном транспортном мире водитель перестает быть просто оператором механического устройства. Он становится звеном сложной человеко-машинной системы, где все большую роль играют технологии когнитивной поддержки. Эти системы, основанные на искусственном интеллекте и компьютерном зрении, направлены на снижение когнитивной и психофизиологической нагрузки, предотвращение ошибок, связанных с усталостью и невнимательностью, и, как следствие, повышение безопасности движения. Их внедрение меняет не только нормативы времени, но и саму структуру психофизиологических затрат водителя. (Это означает, что мы можем существенно снизить риски, связанные с человеческим фактором, повысив при этом комфорт и продуктивность водителей).

Что такое когнитивная поддержка?

Когнитивная поддержка — это набор технологий и интерфейсов, которые помогают водителю в процессе принятия решений, восприятии информации и поддержании оптимального психофизиологического состояния. В отличие от систем, снижающих алгоритмическую сложность (например, АСУДД), системы когнитивной поддержки напрямую работают с состоянием водителя и его вниманием.

Одним из ярких примеров таких систем является технология «Антисон», разработанная ООО «Импульс» (входит в «Росэлектронику»). Эта система, активно внедряемая в пассажирский автопарк, включая весь пассажирский автопарк ГУП «Мосгортранс», использует передовые алгоритмы компьютерного зрения для постоянного мониторинга состояния водителя. Как она работает и какое влияние оказывает?

1. Контроль усталости: Система анализирует микровыражения лица водителя, движение век (частоту моргания, длительность закрытия глаз), положение головы и другие признаки, свидетельствующие о наступающей усталости или засыпании. При обнаружении этих признаков «Антисон» подает звуковые и/или вибрационные сигналы, призванные разбудить водителя и привлечь его внимание.
2. Контроль отвлечения внимания: Помимо усталости, система отслеживает моменты, когда водитель отвлекается от дороги (смотрит в сторону, использует телефон, разговаривает). В этих случаях также активируются предупреждающие сигналы.
3. Снижение стрессовой нагрузки: Постоянное присутствие такой системы снижает субъективную нагрузку водителя, поскольку он знает, что в случае критического снижения внимания, система его «подстрахует». Это позволяет уменьшить фоновый уровень тревожности и страха допустить ошибку.

Влияние на психофизиологические затраты и нормирование:

• Снижение когнитивной нагрузки: Водителю не нужно постоянно держать себя в состоянии максимальной «боевой готовности» к проявлениям усталости. Часть функций по мониторингу его собственного состояния перекладывается на автоматику. Это освобождает когнитивные ресурсы, которые могут быть направлены на более эффективное восприятие дорожной обстановки. (Водитель может сосредоточиться на выполнении маршрута, зная, что система мониторит его состояние).
• Предотвращение десинхронного реагирования: Ранее мы говорили о том, что количество водителей с десинхронным типом реагирования (нарушение синхронности изменения АД и ЧСС) было почти в 3 раза больше в группе водителей, совершавших ДТП (27,6% против 10,1%). Системы когнитивной поддержки, предотвращая пиковые состояния усталости и стресса, напрямую способствуют поддержанию синхронности физиологических показателей, тем самым снижая риск аварийности и улучшая адаптационный потенциал.
• Корректировка ИФИ: Если Индекс Функциональных Изменений (ИФИ) по Баевскому объективно измеряет уровень нервно-эмоционального напряжения, то системы когнитивной поддержки могут служить фактором, корректирующим этот индекс. То есть, при прочих равных условиях, водитель, работающий с системой «Антисон», будет иметь более низкий ИФИ по сравнению с водителем без такой системы, благодаря снижению фонового стресса и предотвращению критических состояний.
• Изменение нормативов перерывов: В долгосрочной перспективе, при доказанной эффективности систем когнитивной поддержки, может быть пересмотрена необходимость в некоторых видах специальных перерывов, или же их длительность. Если система постоянно мониторит состояние водителя и дает рекомендации, это может изменить оптимальный режим труда.
• Технологии V2X (Vehicle-to-everything): Эти технологии, позволяющие транспортному средству обмениваться информацией не только с инфраструктурой, но и с другими участниками движения, могут в будущем передавать данные о состоянии здоровья водителя в центр управления. Это станет основой для еще более продвинутой когнитивной поддержки и персонализированного нормирования труда. Например, при выявлении чрезмерной усталости система может предложить сократить маршрут, перенаправить водителя на отдых или даже вызвать сменного водителя.

Внедрение систем когнитивной поддержки, таких как «Антисон», представляет собой не просто техническое улучшение, а качественный скачок в организации труда водителей. Они активно снижают психофизиологические затраты, изменяя структуру рабочего процесса и повышая безопасность. Эти изменения должны быть немедленно интегрированы в методологии нормирования времени и оценки сложности труда, чтобы система оплаты труда адекватно отражала реальную нагрузку и ответственность водителя в условиях цифровой эры. (Это создаёт условия для более безопасной и эффективной работы, а также для справедливого вознаграждения).

Разработка многофакторной методики категорирования маршрутов по сложности

Объективное категорирование маршрутов городского пассажирского транспорта по сложности – это не просто бюрократическая процедура, а фундаментальный элемент эффективного управления, обеспечения безопасности и справедливой оплаты труда. Традиционные подходы часто опираются на субъективные оценки или крайне ограниченный набор критериев, что приводит к значительным погрешностям и недовольству водителей. Реальная сложность маршрута – это комплексное явление, формируемое множеством взаимосвязанных факторов: от особенностей инфраструктуры до динамики транспортного потока и психофизиологической нагрузки на водителя.

Отсутствие единых, научно обоснованных критериев для категорирования маршрутов по уровню сложности и безопасности является одной из ключевых проблем отрасли. Эта «слепая зона» приводит к тому, что маршруты с высоким уровнем стресса и повышенным риском аварийности могут быть оценены как «обычные», что сказывается на безопасности, здоровье водителей и, в конечном итоге, на качестве предоставляемых услуг. Цель данной главы – разработать такую многофакторную методику, которая объединит инфраструктурные, эксплуатационные и, что особенно важно, психофизиологические факторы в единый, прозрачный и расчетный подход к категорированию. Мы предложим не только набор количественных критериев, но и методологию их интеграции для создания объективного Интегрального Коэффициента Сложности Маршрута. (Это позволит нам перейти от интуитивных оценок к строгому, измеримому анализу).

Инфраструктурные и эксплуатационные факторы сложности

Сложность маршрута городского пассажирского транспорта является многогранным понятием, которое формируется не только динамикой движения и психологической нагрузкой, но и множеством объективных факторов, связанных с транспортной инфраструктурой и условиями эксплуатации. Эти факторы, будучи количественно измеримыми, могут служить основой для первичной оценки и категорирования маршрутов.

Ключевые инфраструктурные и эксплуатационные факторы, влияющие на сложность и качество услуг, включают:

1. Число маневров поворота автобуса вправо и влево на трассе маршрута: Каждый поворот – это потенциальная точка конфликта, требующая от водителя повышенной концентрации, снижения скорости, оценки расстояний до других участников движения, использования зеркал и маневрирования габаритным транспортным средством. Чем больше поворотов на маршруте, тем выше алгоритмическая и когнитивная нагрузка. Маршрут с 50 поворотами за рейс будет значительно сложнее, чем маршрут с 10.
   • Метод учета: Прямой подсчет всех поворотов с учетом их «остроты» (радиуса) и интенсивности движения на перекрестке.
2. Наличие выделенных полос для общественного транспорта: Выделенные полосы, безусловно, повышают скорость и регулярность движения общественного транспорта, снижают время в пути для пассажиров и, казалось бы, должны упрощать работу водителя. Однако, их наличие создает и специфические сложности:
   • Соблюдение правил: Водитель должен строго следить за тем, чтобы не нарушать правила использования выделенной полосы, а также контролировать, чтобы другие участники движения не заезжали на нее.
   • Конфликтные ситуации: Часто возникают ситуации, когда водители личного транспорта пытаются незаконно использовать выделенную полосу или резко пересекают ее, что создает внезапные угрозы и требует от водителя экстренного реагирования.
   • Перестроения: Участки маршрута, где выделенная полоса прерывается или требуется съезд с нее (например, для поворота или заезда на остановку), требуют сложных и часто стрессовых перестроений в общий поток.
   • Метод учета: Процентное соотношение длины маршрута, проходящего по выделенным полосам, и анализ частоты перестроений на таких участках.
3. Качество дорожного покрытия: Неровности, ямы, колеи, люки – все это не только вызывает дискомфорт у пассажиров и ускоренный износ транспортного средства, но и существенно увеличивает нагрузку на водителя.
   • Физическая нагрузка: Постоянная езда по неровностям приводит к вибрационной нагрузке на водителя, вызывая утомление и боли в спине.
   • Когнитивная нагрузка: Водитель вынужден постоянно отслеживать состояние дороги, выбирать оптимальную траекторию, чтобы минимизировать тряску и избежать повреждений, что отвлекает от контроля за дорожной обстановкой.
   • Риск ДТП: Плохое покрытие увеличивает тормозной путь, снижает сцепление колес с дорогой и повышает риск потери управления.
   • Метод учета: Индекс ровности дорожного покрытия (IRI) или субъективная оценка состояния покрытия по участкам маршрута, выраженная в баллах.
4. Интенсивность движения (загруженность дорог): Один из самых очевидных и мощных факторов сложности. Высокая интенсивность движения означает:
   • Постоянное маневрирование: Частые перестроения, необходимость поддерживать минимальную дистанцию, движение «в колонне».
   • Низкая скорость и пробки: Увеличение времени в пути, нарушение графика, что приводит к нервно-эмоциональному напряжению.
   • Высокая плотность конфликтных точек: Большое количество потенциальных столкновений с другими участниками движения.
   • Метод учета: Средняя скорость движения на маршруте (чем ниже, тем сложнее), а также количество автомобилей на километр дороги (или аналогичный показатель плотности потока), полученный с помощью данных ИТС.
5. Общая планировка улично-дорожной сети: Сложные развязки, узкие улицы, отсутствие достаточного места для маневра, наличие одностороннего движения, пешеходных зон, зон с плотной застройкой – все это усложняет движение.
   • Метод учета: Количество пересечений дорог, ширина проезжей части, количество нерегулируемых пешеходных переходов.
6. Коэффициент Пересадочности и Коэффициент Непрямолинейности Поездок: Эти критерии, используемые при формировании оптимальных маршрутных схем, также косвенно влияют на сложность. Высокий коэффициент пересадочности означает, что водитель чаще вынужден останавливаться и маневрировать на остановках, а непрямолинейность маршрута (множество изгибов и объездов) увеличивает число маневров и время в пути.

Таблица факторов сложности маршрута

Фактор	Единица измерения / Описание	Влияние на сложность
Число поворотов	Количество поворотов за рейс	Прямая зависимость: чем больше, тем сложнее
Длина выделенных полос	% от общей длины маршрута	Ускорение, но увеличение конфликтных ситуаций и перестроений
Качество дорожного покрытия	Баллы (1-5) или ИРИ	Обратная зависимость: чем хуже, тем сложнее
Интенсивность движения	Единиц ТС/км/час или средняя скорость	Обратная зависимость: чем выше интенсивность/ниже скорость, тем сложнее
Сложность УДС	Количество развязок, узких мест	Прямая зависимость: чем больше, тем сложнее

Эти инфраструктурные и эксплуатационные факторы формируют объективную базу для оценки сложности маршрута. Их количественный анализ, предпочтительно с использованием данных ИТС и ГЛОНАСС/GPS-мониторинга, позволяет перейти от субъективных ощущений к измеримым показателям, которые затем могут быть интегрированы в единый коэффициент сложности. (Это даёт нам надёжный фундамент для дальнейшей дифференциации оплаты труда).

Расчет интегрального Коэффициента Сложности Маршрута

Для того чтобы перейти от разрозненных факторов к единой, объективной оценке сложности маршрута, необходимо разработать интегральный показатель. Такой показатель должен синтезировать как инфраструктурные и эксплуатационные характеристики, так и динамику движения, отражая реальные условия работы водителя. В качестве основного экономического критерия, интегрирующего динамику движения и коррелирующего с интенсивностью, предлагается использовать Коэффициент сложности маршрута движения по топливу ($К_{КСЛ(У)}$). Этот коэффициент не только экономически обоснован, но и является косвенным индикатором сложности: чем сложнее условия движения (пробки, частые остановки, маневры), тем выше расход топлива.

Методика расчета Коэффициента сложности маршрута движения по топливу ($К_{КСЛ(У)}$):


$К_{КСЛ(У)} = \frac{ФРТ}{НРТ}$


Где:

• $ФРТ$ — Фактический расход топлива на маршруте (литры). Этот показатель должен быть получен путем реальных измерений или с помощью ��ортовых систем мониторинга (ГЛОНАСС/GPS-трекеры, CAN-шины автобуса) за определенный период времени и усреднен по нескольким рейсам и водителям.
• $НРТ$ — Нормативный (базовый) расход топлива на маршруте (литры). Этот показатель рассчитывается исходя из паспортных данных транспортного средства, длины маршрута и базовых нормативов расхода топлива для данного типа автобуса в идеальных условиях (например, движение по ровной дороге без пробок, с минимальным количеством остановок). Нормативный расход может быть скорректирован на климатические условия, но без учета динамических факторов сложности.

Интерпретация $К_{КСЛ(У)}$:

• Если $К_{КСЛ(У)} = 1$, это означает, что фактический расход топлива соответствует нормативному, что указывает на относительно простые условия движения.
• Если $К_{КСЛ(У)} > 1$, это свидетельствует о повышенном расходе топлива по сравнению с нормативом, что прямо указывает на более сложные условия движения – пробки, частые остановки, маневрирование, низкая средняя скорость и т.д. Чем выше значение $К_{КСЛ(У)}$, тем выше экономическая и эксплуатационная сложность маршрута.

Интеграция других факторов в $К_{КСЛ(У)}$:

Хотя $К_{КСЛ(У)}$ хорошо отражает динамическую сложность, его можно дополнительно корректировать с учетом других инфраструктурных и эксплуатационных факторов, рассмотренных ранее. Для этого предлагается ввести Коэффициент корректировки на инфраструктурные и эксплуатационные факторы ($К_{инфр}$).


$К_{инфр} = 1 + \sum_{j=1}^{N} (w_j \times f_j)$


Где:

• $w_j$ — весовой коэффициент $j$-го фактора сложности (например, число поворотов, наличие выделенных полос, качество покрытия). Весовые коэффициенты определяются экспертным путем или методом иерархий, отражая относительную важность каждого фактора.
• $f_j$ — нормированное значение $j$-го фактора сложности (например, количество поворотов на 1 км маршрута, процент участков с плохим покрытием). Эти значения должны быть переведены в безразмерную шкалу от 0 до 1 или от 0 до N, чтобы обеспечить сопоставимость.

Тогда скорректированный Коэффициент сложности маршрута движения по топливу может быть выражен как:


$К'_{КСЛ(У)} = К_{КСЛ(У)} \times К_{инфр}$


Этот $К’_{КСЛ(У)}$ становится более полным интегральным показателем, который учитывает не только динамику расхода топлива, но и статичные характеристики маршрута. (Такой комплексный подход повышает точность оценки сложности маршрута и, как следствие, справедливость оплаты труда).

Пример применения:

Рассмотрим два маршрута:

• Маршрут А: Длинный, прямолинейный маршрут с минимальным количеством остановок и поворотов, преимущественно по выделенной полосе. $ФРТ = 100 \text{ л}$, $НРТ = 90 \text{ л}$. $К_{КСЛ(У)} = 100/90 \approx 1,11$. Инфраструктурные факторы: низкое число поворотов ($f_1 = 0,1$), высокая доля выделенных полос ($f_2 = 0,8$), хорошее покрытие ($f_3 = 0,1$). При весовых коэффициентах $w_1 = 0,2$, $w_2 = 0,1$, $w_3 = 0,1$. $К_{инфр} = 1 + (0,2 \times 0,1) + (0,1 \times 0,8) + (0,1 \times 0,1) = 1 + 0,02 + 0,08 + 0,01 = 1,11$. Тогда $К’_{КСЛ(У)} = 1,11 \times 1,11 \approx 1,23$.
• Маршрут Б: Короткий, извилистый маршрут через центр города с большим количеством светофоров, поворотов и плотным движением. $ФРТ = 80 \text{ л}$, $НРТ = 50 \text{ л}$. $К_{КСЛ(У)} = 80/50 = 1,6$. Инфраструктурные факторы: высокое число поворотов ($f_1 = 0,8$), низкая доля выделенных полос ($f_2 = 0,1$), среднее покрытие ($f_3 = 0,5$). При тех же весовых коэффициентах. $К_{инфр} = 1 + (0,2 \times 0,8) + (0,1 \times 0,1) + (0,1 \times 0,5) = 1 + 0,16 + 0,01 + 0,05 = 1,22$. Тогда $К’_{КСЛ(У)} = 1,6 \times 1,22 \approx 1,95$.

Как видим, маршрут Б оказывается значительно сложнее по интегральному показателю, что объективно отражает его реальную нагрузку. Этот подход позволяет создать прозрачную и объективную систему оценки сложности, которая может быть использована для дальнейшего категорирования и дифференциации оплаты труда. (Именно такой подход обеспечивает справедливость и стимулирует водителей к работе на всех типах маршрутов).

Интеграция психофизиологического фактора в категорию маршрута

Даже самый детальный анализ инфраструктурных и эксплуатационных факторов, а также экономические показатели, такие как коэффициент расхода топлива, не могут полностью отразить всю глубину сложности труда водителя без учета его психофизиологических затрат. Человеческий фактор, стресс, нервно-эмоциональное напряжение – это не просто «дополнительные» условия, а ключевые детерминанты безопасности и работоспособности. Именно поэтому интеграция психофизиологического фактора в систему категорирования маршрутов является критически важным шагом. (Без этого мы рискуем недооценить реальную нагрузку и её последствия для здоровья водителей).

Предлагается разработать систему, в которой маршруты с пиковыми значениями расчетного Индекса Функциональных Изменений (ИФИ) или Коэффициента Поперечной Силы (К_ПС) автоматически переводятся в более высокую категорию сложности, независимо от их «экономической» или «инфраструктурной» оценки. Это позволит создать по-настоящему человеко-ориентированную систему нормирования.

Методология интеграции психофизиологического фактора:

1. Сбор данных по ИФИ и К_ПС:
   • ИФИ: Для каждого маршрута необходимо провести серию замеров физиологических показателей (ЧСС, САД, ДАД) у группы водителей до, во время и после прохождения маршрута. Эти данные позволят рассчитать средний и пиковый ИФИ для каждого маршрута. Особое внимание следует уделить пиковым значениям, поскольку они отражают моменты максимального напряжения.
   • К_ПС: Используя данные телеметрии (скорость, радиус поворотов) или специализированное оборудование, необходимо рассчитать значения К_ПС по всей длине маршрута, выявляя участки с максимальными поперечными силами, которые, как мы помним, коррелируют с физиологическими показателями стресса (КГР).
2. Определение пороговых значений:
   • На основе медицинских и эргономических исследований, а также статистических данных об аварийности, необходимо установить пороговые значения ИФИ и К_ПС, превышение которых свидетельствует о недопустимо высоком уровне психофизиологической нагрузки.
   • Пример пороговых значений:
     • ИФИ > 3.2: Соответствует неудовлетворительной адаптации или высокому уровню напряжения. Маршруты, на которых средний ИФИ водителей регулярно превышает это значение, или где наблюдаются частые пики выше 3.8 (критические значения), должны быть помечены как «психофизиологически сложные».
     • К_ПС > X: (значение X определяется на основе эмпирических данных и характеристик ТС) Маршруты, имеющие более Y участков с К_ПС > X (например, более 5 участков с К_ПС > 0.4 для городского автобуса), или участки, где К_ПС превышает критическое значение (например, 0.6), также должны быть отнесены к категории повышенной сложности.
3. Разработка шкалы категорирования с учетом психофизиологических рисков:
   • Предлагается система многоуровневого категорирования маршрутов (например, 1-я, 2-я, 3-я категории сложности).
   • Базовая категория: Определяется на основе $К’_{КСЛ(У)}$ (интегрального коэффициента сложности по топливу и инфраструктуре).
   • Повышение категории за счет психофизиологии: Если маршрут, оцененный как «средней сложности» по $К’_{КСЛ(У)}$, демонстрирует систематическое превышение пороговых значений ИФИ или К_ПС, он автоматически переводится в следующую, более высокую категорию сложности.
   • Пример: Маршрут, имеющий $К’_{КСЛ(У)} = 1,3$ (что соответствует средней сложности), но при этом средний ИФИ водителей на нем составляет 3.5, или на маршруте наблюдается 7 участков с К_ПС > 0.4, автоматически переводится из «Средней сложности» в «Повышенную сложность».

Пример шкалы категорирования маршрутов:

Категория сложности	Диапазон $К’_{КСЛ(У)}$	Психофизиологический фактор (дополнительный критерий)
I (Низкая)	$1,00 — 1,20$	Средний ИФИ < 2.5; Отсутствие пиков КПС > 0.3
II (Средняя)	$1,21 — 1,50$	Средний ИФИ < 3.2; До 3 участков с КПС > 0.4
III (Повышенная)	$1,51 — 1,80$	Средний ИФИ ≥ 3.2 ИЛИ более 3 участков с КПС > 0.4 ИЛИ наличие пиков ИФИ > 3.8 / КПС > 0.6
IV (Высокая)	> $1,80$	В любом случае, высокая категория; дополнительно средний ИФИ > 3.5 / значительное количество пиков КПС > 0.5

Такой подход позволяет создать гибкую, но при этом объективную систему категорирования, которая не только учитывает экономические и инфраструктурные аспекты, но и ставит во главу угла человеческий фактор – здоровье, безопасность и уровень стресса водителя. Маршруты, попадающие в более высокие категории за счет психофизиологического фактора, могут потребовать пересмотра графиков работы, увеличения перерывов или применения дополнительных компенсаций, что напрямую ведет к следующему этапу – модели дифференцированной оплаты труда. (Это обеспечивает справедливое распределение нагрузки и вознаграждения, улучшая условия труда).

Модель дифференцированной оплаты труда на основе объективного индекса сложности

Разработка справедливой и стимулирующей системы оплаты труда водителей городского транспорта – это краеугольный камень в обеспечении их профессиональной мотивации, снижении текучести кадров и, что самое главное, повышении безопасности дорожного движения. Существующие подходы, часто базирующиеся на общих коэффициентах дифференциации (как в Приказе Минтранса № 513), безусловно, являются шагом в правильном направлении, но не учитывают всей глубины и многофакторности реальной сложности труда. Они могут принимать во внимание класс транспортного средства или общий вид маршрута (городской/пригородный), но игнорируют тонкие нюансы, связанные с психофизиологической нагрузкой, влиянием интеллектуальных транспортных систем и детальным категорированием маршрутов.

Эта глава призвана закрыть эту критическую «слепую зону», предлагая новую модель дифференцированной оплаты труда. Ключевым синтезом станет разработка Скорректированного Коэффициента Сложности Труда ($К_{ССТ}$), который будет объективно отражать реальные затраты водителя, интегрируя в себя как экономические и инфраструктурные параметры маршрута, так и психофизиологические показатели напряженности. Мы покажем, как этот новый, научно обоснованный коэффициент может быть интегрирован в уже существующую формулу расчета расходов на оплату труда, обеспечивая прозрачную и справедливую привязку переменной части заработной платы к реальной сложности работы. (Наш подход гарантирует, что каждый водитель будет вознаграждён адекватно своей реальной нагрузке).

Пересмотр коэффициента дифференциации заработной платы ($K_{ЗПi}$)

В действующей контрактной системе оплаты труда водителей, установленной, в частности, Приказом Минтранса России от 08.12.2017 N 513, уже предусмотрены Коэффициенты дифференциации заработных плат работников ($K_{ЗПi}$). Эти коэффициенты призваны учитывать класс транспортного средства и вид маршрута (например, Москва/СПб против «прочих маршрутов»). Безусловно, это важный механизм, позволяющий в общих чертах признать различия в сложности труда. Однако, как было показано в предыдущих главах, существующий $K_{ЗПi}$ является достаточно агрегированным и не отражает всех аспектов реальной сложности, включая тонкие нюансы психофизиологической нагрузки и влияние современных технологий.

Предлагается принципиально иной подход: заменить или значительно уточнить общий $K_{ЗПi}$ на Скорректированный Коэффициент Сложности Труда ($К_{ССТ}$). Этот новый коэффициент должен стать результатом глубокого, многофакторного анализа, объединяющего в себе как объективные параметры маршрута, так и измерения реального воздействия на водителя.

Разработка Скорректированного Коэффициента Сложности Труда ($К_{ССТ}$):

$К_{ССТ}$ должен быть рассчитан как функция от двух ключевых групп показателей:

1. Интегральный Коэффициент сложности маршрута движения по топливу, скорректированный на инфраструктурные и эксплуатационные факторы ($К’_{КСЛ(У)}$): Этот показатель, разработанный в предыдущей главе, уже объединяет фактический и нормативный расход топлива, число поворотов, наличие выделенных полос, качество дорожного покрытия и интенсивность движения. Он служит основой для экономической и эксплуатационной оценки сложности.
2. Скорректированный средний Индекс Функциональных Изменений (ИФИ) по маршруту ($ИФИ_{ср\_скор}$): Этот показатель отражает реальное психофизиологическое напряжение водителя. Важно, чтобы он был скорректирован на влияние интеллектуальных транспортных систем (ИТС) и систем когнитивной поддержки (например, «Антисон»).

Методика расчета $ИФИ_{ср\_скор}$:


$ИФИ_{ср\_скор} = ИФИ_{ср} \times (1 - К_{ИТС})$


Где:

• $ИФИ_{ср}$ — среднее значение Индекса Функциональных Изменений, полученное для водителей на данном маршруте без учета корректировки на ИТС.
• $К_{ИТС}$ — коэффициент снижения психофизиологической нагрузки за счет внедрения ИТС и систем когнитивной поддержки. Этот коэффициент должен быть определен эмпирически или экспертно на основе исследований эффективности систем (например, «Антисон», АСУДД). Предположим, если система «Антисон» снижает риск микросна на 20%, а АСУДД сокращает задержки на 50%, то $К_{ИТС}$ может быть разработан как функция от этих показателей. Например, $К_{ИТС}$ может варьироваться от 0 (нет ИТС) до 0.2 (высокая степень внедрения, значительное снижение нагрузки).

Предлагаемая формула для $К_{ССТ}$:


$К_{ССТ} = \alpha \times К'_{КСЛ(У)} + \beta \times ИФИ_{ср\_скор}$


Где:

• $\alpha$ и $\beta$ — весовые коэффициенты, отражающие относительную важность экономической/эксплуатационной сложности и психофизиологической напряженности в общей оценке труда. Эти коэффициенты могут быть определены экспертным путем или путем регрессионного анализа, связывающего сложность с аварийностью и заболеваемостью. Например, $\alpha = 0,6$ и $\beta = 0,4$. (Такая гибкая настройка позволяет адаптировать модель к специфике любого региона).

Пример расчета $К_{ССТ}$:

Возьмем наш Маршрут Б из предыдущей главы, где $К’_{КСЛ(У)} = 1,95$.
Предположим, что средний ИФИ на Маршруте Б до внедрения ИТС составлял $ИФИ_{ср} = 3,5$ (что соответствует высокому уровню напряжения).
Если на маршруте внедрены системы когнитивной поддержки и АСУДД, и экспертная оценка дает $К_{ИТС} = 0,15$ (снижение нагрузки на 15%), то:
$ИФИ_{ср\_скор} = 3,5 \times (1 — 0,15) = 3,5 \times 0,85 = 2,975$.
Теперь рассчитаем $К_{ССТ}$ при $\alpha = 0,6$ и $\beta = 0,4$:
$К_{ССТ} = (0,6 \times 1,95) + (0,4 \times 2,975) = 1,17 + 1,19 = 2,36$.

Этот $К_{ССТ}$ значительно выше базового $K_{ЗПi}$ (например, 1,28 или 1,95), что объективно отражает повышенную сложность маршрута Б с учетом всех факторов, включая психофизиологические затраты и их частичную компенсацию ИТС.

Преимущества $К_{ССТ}$:

• Объективность: Основан на измеримых параметрах и научно обоснованных методиках.
• Комплексность: Интегрирует экономические, инфраструктурные, эксплуатационные и психофизиологические факторы.
• Гибкость: Позволяет учитывать влияние новых технологий (ИТС) на сложность труда.
• Прозрачность: Формула расчета понятна и может быть проверена.

Внедрение $К_{ССТ}$ вместо общего $K_{ЗПi}$ или как его уточняющего множителя позволит транспортным предприятиям создать действительно справедливую и мотивирующую систему оплаты труда, которая адекватно вознаграждает водителей за их реальные трудозатраты и ответственность. (Это напрямую повышает удовлетворённость персонала и снижает текучесть кадров).

Расчет переменной части оплаты труда

После того как разработан и рассчитан Скорректированный Коэффициент Сложности Труда ($К_{ССТ}$), следующим логическим шагом является его интеграция в формулу расчета расходов на оплату труда водителей. Цель этого шага – обеспечить, чтобы переменная часть заработной платы водителя объективно отражала фактическую сложность его работы на конкретном маршруте, что должно стимулировать водителей к работе на более сложных участках и компенсировать повышенную нагрузку.

Вернемся к формуле расчета расходов на оплату труда водителей автобусов ($РВ_{ti}$), предложенной Приказом Минтранса России от 08.12.2017 N 513:


$РВ_{ti} = \left( \frac{ЗПВ_{max} \times K_{ЗПi}}{Т_{пл} \times 12} \right) \times K_{отп} \times \frac{АЧ_{ti}}{L_{ti}}$


В этой формуле $K_{ЗПi}$ является ключевым коэффициентом дифференциации. Предлагается заменить его на наш новый Скорректированный Коэффициент Сложности Труда ($К_{ССТ}$), или использовать $К_{ССТ}$ как мультипликатор к базовому $K_{ЗПi}$, если сохраняется необходимость учета класса ТС, не входящего в $К_{ССТ}$. Однако, для максимальной объективности и синтеза, лучше полностью заменить $K_{ЗПi}$ на $К_{ССТ}$.

Модифицированная формула расчета расходов на оплату труда водителей ($РВ’_{ti}$):


$РВ'_{ti} = \left( \frac{ЗПВ_{max} \times К_{ССТ}}{Т_{пл} \times 12} \right) \times K_{отп} \times \frac{АЧ_{ti}}{L_{ti}}$


Где:

• $ЗПВ_{max}$ — максимальное значение средней месячной оплаты труда водителя (определяется на основе региональной статистики).
• $К_{ССТ}$ — разработанный нами Скорректированный Коэффициент Сложности Труда, интегрирующий экономические, инфраструктурные, эксплуатационные и психофизиологические факторы, а также корректирующий влияние ИТС.
• $Т_{пл}$ — плановый фонд рабочего времени в часах.
• $K_{отп}$ — коэффициент, учитывающий отпуска.
• $АЧ_{ti}$ — планируемое количество часов работы на конкретном маршруте/классе ТС.
• $L_{ti}$ — планируемый пробег, в километрах.

Демонстрация интеграции $К_{ССТ}$ на примере:

Предположим, у нас есть следующие исходные данные для водителя автобуса среднего класса на «прочих маршрутах»:

• $ЗПВ_{max} = 80 000$ рублей (условное максимальное значение средней месячной оплаты труда).
• $Т_{пл} = 176$ часов (плановый фонд рабочего времени в месяц).
• $K_{отп} = 1,1$ (условный коэффициент отпусков).
• $АЧ_{ti} = 160$ часов (планируемое количество часов работы в месяц).
• $L_{ti} = 3000$ км (планируемый пробег в месяц).

Случай 1: Использование старого $K_{ЗПi}$ (по Приказу № 513)

Для водителя автобуса среднего класса на «прочих маршрутах» $K_{ЗПi} = 1,28$.


$РВ_{ti} \approx \left( \frac{80000 \text{ руб.} \times 1,28}{176 \text{ час.} \times 12} \right) \times 1,1 \times \frac{160 \text{ час.}}{3000 \text{ км.}} \approx 2,82 \text{ руб./км.}$


Таким образом, расходы на оплату труда составят примерно 2,82 рубля за километр пробега.

Случай 2: Использование нового $К_{ССТ}$ (на основе Маршрута Б)

Мы рассчитали $К_{ССТ} = 2,36$ для Маршрута Б, который объективно сложнее.


$РВ'_{ti} \approx \left( \frac{80000 \text{ руб.} \times 2,36}{176 \text{ час.} \times 12} \right) \times 1,1 \times \frac{160 \text{ час.}}{3000 \text{ км.}} \approx 5,21 \text{ руб./км.}$


Анализ результатов:

Введение $К_{ССТ}$ в формулу расчета приводит к увеличению расходов на оплату труда с 2,82 руб./км до 5,21 руб./км на сложном маршруте. Это означает, что водитель, работающий на Маршруте Б, будет получать значительно более высокую переменную часть заработной платы, что справедливо отражает повышенные требования к его квалификации, концентрации, психофизиологические затраты и ответственность. (Это не только повышает мотивацию водителей, но и обеспечивает более высокий уровень безопасности на сложных маршрутах).

Преимущества новой модели оплаты труда:

1. Справедливость: Оплата труда максимально приближена к реальной сложности и интенсивности работы. Водители на более сложных маршрутах получают адекватную компенсацию.
2. Мотивация: Повышается мотивация водителей к работе на любых маршрутах, поскольку каждый из них будет оплачиваться в соответствии с объективной сложностью.
3. Безопасность: Снижается риск переутомления и эмоционального выгорания, поскольку повышенная нагрузка компенсируется, что ведет к уменьшению аварийности.
4. Прозрачность: Методика расчета ясна и понятна, что минимизирует конфликты и недопонимания между администрацией и водителями.
5. Адаптивность: Модель легко адаптируется к изменениям в инфраструктуре (например, появление новых выделенных полос), внедрению новых ИТС, а также к динамике психофизиологических показателей водителей.

Эта модель дифференцированной оплаты труда представляет собой значительный шаг вперед по сравнению с устаревшими подходами. Она не только обеспечивает экономическую справедливость, но и способствует созданию более безопасной, эффективной и социально ответственной системы городского пассажирского транспорта. (Таким образом, мы формируем будущее, где труд водителя оценивается по достоинству).

Заключение и перспективы исследования

Настоящая работа представляет собой комплексный методологический каркас для деконструкции устаревших подходов к нормированию труда и оплаты водителей городского транспорта и построения новой, расчетно-аналитической модели, адаптированной к вызовам и возможностям XXI века. Мы начали с осознания того, что традиционные методики не способны адекватно отразить динамику современного законодательства, влияние цифровых технологий и многомерность психофизиологических затрат водителя.

Ключевые результаты исследования включают:

• Актуализацию нормативной базы: Детальный анализ Приказа Минтранса России № 424 позволил четко определить актуальные рамки режима труда и отдыха водителей, выявив особенности рабочего времени, перерывов и условий для сокращения ежедневного отдыха. Это стало основой для пересмотра стандартных норм времени.
• Внедрение научно обоснованных методик оценки напряженности труда: Мы успешно закрыли «слепую зону» в оценке психофизиологических затрат, предложив и детально описав применение Индекса Функциональных Изменений (ИФИ) по Баевскому и Коэффициента Поперечной Силы (К_ПС). Эти инструменты позволяют количественно измерять нервно-эмоциональное напряжение и сложность управления, переводя субъективные ощущения в объективные показатели.
• Оценку влияния интеллектуальных транспортных систем (ИТС): Проанализировано влияние АСУДД и систем когнитивной поддержки (например, «Антисон») на снижение алгоритмической и когнитивной сложности труда. Показано, как эти технологии не только повышают безопасность, но и корректируют психофизиологическую нагрузку, что должно быть учтено в нормировании.
• Разработку многофакторной методики категорирования маршрутов: Предложена система категорирования, интегрирующая инфраструктурные (число поворотов, выделенные полосы, качество покрытия), эксплуатационные (интенсивность движения, $К_{КСЛ(У)}$) и психофизиологические факторы. Особое внимание уделено тому, как маршруты с пиковыми значениями ИФИ или К_ПС могут быть переведены в более высокую категорию сложности.
• Модель дифференцированной оплаты труда на основе объективного индекса сложности: Кульминацией работы стала разработка Скорректированного Коэффициента Сложности Труда ($К_{ССТ}$), который синтезирует все ранее рассмотренные факторы. Продемонстрировано, как $К_{ССТ}$ может быть интегрирован в формулу расчета расходов на оплату труда, заменяя или уточняя существующий $K_{ЗПi}$, обеспечивая тем самым прозрачную и объективную привязку переменной части заработной платы к реальным трудозатратам водителя.

Таким образом, цель, заявленная в начале работы, – разработка методологической основы для глубокого, расчетно-аналитического исследования, адаптированного к современным условиям, – была полностью достигнута. Представленный материал предоставляет студентам и аспирантам не только актуальную базу знаний, но и конкретный математический аппарат, необходимый для создания инновационной дипломной или курсовой работы. (Это ценный вклад в развитие как академической науки, так и практического управления транспортной отраслью).

Перспективы дальнейших исследований:

1. Эмпирическая валидация $К_{ССТ}$: Необходимо провести масштабные пилотные исследования на реальных городских маршрутах для сбора данных по ИФИ, К_ПС и расходу топлива. Это позволит уточнить весовые коэффициенты ($\alpha$, $\beta$) и пороговые значения, а также эмпирически подтвердить корреляцию $К_{ССТ}$ с показателями аварийности и заболеваемости водителей.
2. Влияние технологий V2X на нормирование: С развитием коммуникационных систем «Vehicle-to-everything» (V2X), позволяющих обмениваться информацией между транспортными средствами и инфраструктурой, возникнет новая парадигма взаимодействия водителя с дорожной средой. Исследования могут быть направлены на оценку того, как V2X повлияет на когнитивную нагрузку, и как это должно быть отражено в будущих нормативах.
3. Персонализированное нормирование и РТО: Использование индивидуальных биометрических данных водителей (например, с носимых устройств) в сочетании с алгоритмами ИИ позволит разработать персонализированные режимы труда и отдыха, учитывающие уникальные физиологические особенности каждого работника.
4. Экономическая эффективность внедрения: Проведение детального технико-экономического обоснования внедрения новой модели оплаты труда. Расчет окупаемости инвестиций в ИТС, анализ снижения издержек от аварийности и текучести кадров.
5. Особенности нормирования труда в условиях автономного транспорта: По мере развития беспилотных технологий, роль водителя будет трансформироваться. Исследования могут быть посвящены нормированию труда операторов, контролирующих автономные транспортные средства, и разработке их функциональных обязанностей.

Наше исследование прокладывает путь к созданию не просто эффективной, но и гуманной системы организации труда в транспортной отрасли, где технологии служат не только целям экономической выгоды, но и благополучию человека.

Список использованной литературы

1. Приказ Минтранса России от 16.10.2020 N 424 (ред. от 12.01.2022) «Об утверждении Особенностей режима рабочего времени и времени отдыха, условий труда водителей автомобилей» (КонсультантПлюс)
2. Режим труда и отдыха водителей 2025: правила, штрафы, как соблюдать требования (arsa.pro)
3. Коваленко Н.В. Диссертация на тему: «Разработка методов учета сложности труда водителей городских автобусов для повышения эффективности и качества транспортного обслуживания населения», М., 1990г.
4. Нагаева И.Д., Улицкая И.М. Организация и оплата труда на автомобильном транспорте. –М.: Транспорт, 1989г.
5. Улицкая И.М. Организация, нормирование и оплата труда на предприятиях транспорта.- М.: 2005.
6. Улицкая И.М. «Методические указания к выполнению курсовой работы по научной организации труда», Москва, 1992г. (№ 405)
7. Оценка нервно-эмоционального напряжения водителей (EcoUniver.com)
8. Показатели оценки степени нервно-эмоционального состояния водителей (studfile.net)
9. Особенности труда водителей автобусов городских линий и нервно-эмоциональное напряжение (КиберЛенинка)
10. Нервно-эмоциональный фактор профессиональной надежности водителя (panor.ru)
11. Система оплаты труда водителей легковых и грузовых автомобилей (Кадровое Дело)
12. Таблица 1. Коэффициенты, учитывающие дифференциацию заработных плат работников в зависимости от класса транспортных средств и вида маршрутов (Кзпi) (КонсультантПлюс, Приказ Минтранса России от 08.12.2017 N 513)
13. Оплата труда водителя (Главбух)
14. Оплата труда водителей: актуальные вопросы (Profiz.ru)
15. ВЫЯВЛЕНИЕ СТРЕССОРОВ ПРИ РАБОТЕ ВОДИТЕЛЕЙ АВТОБУСОВ (naukaru.ru)
16. АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ДОРОЖНЫМ ДВИЖЕНИЕМ (АСУДД) (КиберЛенинка)
17. АНАЛИЗ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА КАЧЕСТВО УСЛУГ ГОРОДСКОГО ОБЩЕСТВЕННОГО ТРАНСПОРТА (Научный лидер)
18. ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ФАКТОРОВ НА РЕЗУЛЬТАТИВНОСТЬ РАБОТЫ ГОРОДСКОГО ПАССАЖИРСКОГО МАРШРУТИЗИРОВАННОГО ТРАНСПОРТА (БелГУТ)
19. ПРОБЛЕМЫ ПРИ ОРГАНИЗАЦИИ ДВИЖЕНИЯ ПАССАЖИРСКОГО ТРАНСПОРТА (ResearchGate)
20. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ СЛОЖНОСТИ МАРШРУТОВ ПРИ ПЕРЕВОЗКЕ ПАССАЖИРОВ С УЧЕТОМ УРОВНЯ БЕЗОПАСНОСТИ ТРАНСПОРТНЫХ СИТУАЦИЙ (КиберЛенинка)
21. Анализ опыта формирования оптимальных маршрутных схем городского пассажирского транспорта (КиберЛенинка)
22. Требованиям к «умным» дорогам придадут региональный оттенок (Транспорт России)
23. Подскажет и проконтролирует: в Самарской области строят «Умную дорогу (volga.news)