CC BY
58
ISSN 2311-9438 (Online) Экономико-статистические исследования
ISSN 2073-8005 (Print)
НЕПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ В РЕШЕНИИ ЗАДАЧ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ СИСТЕМ РЕГИОНАЛЬНОГО ЭКОЛОГИЧЕСКОГО МЕНЕДЖМЕНТА*
Светлана Валерьевна РАТНЕР^, Мария Дмитриевна РАТНЕР"
a доктор экономических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории экономической динамики и управления инновациями
Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, Москва, Российская Федерация
lanaratner@ipu.ru
b студентка отделения геоинформатики Кубанского государственного университета, Краснодар, Российская Федерация keep3up3@gmail. com
• Ответственный автор
История статьи:
Принята 25.10.2016 Принята в доработанном виде 14.11.2016
Одобрена 28.11.2016
УДК 338.45+519.237 JEL: Q01, 044
Ключевые слова:
экологический менеджмент, экологические эффекты, моделирование, непараметрическая оптимизация
Аннотация
Предмет. В работе исследуются вопросы эффективности реализации комплексов природоохранных мероприятий на региональном уровне. По аналогии с определением системы экологического менеджмента предприятия, приведенным в ГОСТ Р ИСО 14001:2007 «Системы экологического менеджмента. Требования и руководство по применению», вводится понятие региональной системы экологического менеджмента, обосновывается возможность и целесообразность оценки эффективности региональных систем экологического менеджмента по отношению в некоторому эталонному региону-лидеру. Методология. Для решения задачи оценки сравнительной эффективности региональных систем экологического менеджмента предлагается использовать методологию анализа среды функционирования (Data Envelopment Analysis) и развитый аппарат непараметрических методов оптимизации. Основным преимуществом предлагаемого подхода является его комплексность и отсутствие необходимости детализации производственных процессов на уровне отдельных продуктовых систем, как это требуется в методах оценки жизненного цикла продукции и услуг (Life Cycle Analysis). Приведена формулировка ориентированной по выходам задачи анализа среды функционирования с постоянной отдачей на масштаб, в которой в качестве единственного входа рассмотрены суммарные затраты на охрану окружающей среды за исследуемый период (2004-2012 гг.), а в качестве выходов -сокращение основных негативных экологических эффектов по отношению к базовому уровню.
Результаты. Предложенный подход апробирован при решении задачи оценки сравнительной эффективности региональных систем экологического менеджмента регионов Южного федерального округа (в границах до 2014 г.). Выявлено, что наиболее эффективной в течение исследуемого периода может быть признана региональная система экологического менеджмента Республики Адыгея, позволившая достичь наибольшего сокращения негативных экологических эффектов при наименьших затратах.
Выводы. Предложенный метод может быть использован для повышения качества управленческих решений в задачах регионального экологического менеджмента.
© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2016
В последние годы проблемам экологии в России на федеральном уровне уделяется достаточно большое внимание. В рамках реализации государственной программы «Охрана окружающей среды» на 20122020 гг. происходит совершенствование нормативно-правовой базы института государственной экологической экспертизы, экологического надзора, формируются условия для разработки и внедрения экономическими агентами различных форм собственности и отраслевой принадлежности экологически эффективных инновационных
технологий, обеспечивающих снижение удельных показателей выбросов и сбросов вредных (загрязняющих) веществ, размещения отходов. В различных регионах страны проводятся масштабные мероприятия по ликвидации прошлого экологического
* Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, проект № 16-06-00147 «Разработка моделей анализа среды функционирования для оптимизаций траекторий развития региональных экономических систем по экологическим параметрам».
ущерба, расширяются территории некоторых государственных природных заповедников, создаются новые национальные природные парки1.
Тем не менее официальные результаты ежегодного экологического мониторинга Минприроды РФ свидетельствуют о том, что качество атмосферного воздуха городов РФ является неудовлетворительным: в 44 городах страны с общим населением 18,5 млн человек в 2014 г. отмечены максимальные показатели концентрации загрязняющих веществ, выше 10 ПДК (предельно допустимая концентрация), в 174 городах с населением 60,7 млн жителей средняя за год концентрация какой-либо примеси превышала 1 ПДК, в 46% городов России, где проводятся наблюдения,
1 Годовой отчет о ходе реализации и оценке эффективности государственной программы «Охрана окружающей среды на 20122020» за 2015 год. Москва: Министерство природных ресурсов Российской Федерации. 2016. С. 61.
воздух загрязнен бенз(а)пиреном2. В связи с недостаточной модернизацией, нестабильной и малоэффективной работой очистных сооружений, непрекращающимся сбросом неочищенных или недостаточно очищенных сточных вод предприятий и объектов ЖКХ на большинстве водных объектов по ряду ингредиентов наблюдалось превышение 10 и 30 ПДК, в меньшей степени 50 и 100 ПДК. Объем образования отходов всех классов опасности из года в год в два раза превышает объем их использования и обезвреживания. В результате за последние пять лет накопленный объем размещенных отходов увеличился втрое. Кроме того, в последние годы наблюдается рост потерь свежей воды при транспортировке: потери в 2014 г. составили более 11% забранной для использования воды (в предыдущие годы - 10%)3.
Одной из основных проблем недостаточной эффективности проводимых мероприятий в сфере охраны окружающей среды является традиционно высокая ресурсоемкость (в том числе, энергоемкость) производственных систем, износ и моральное устаревание используемого производственного оборудования, очистных сооружений. Существующая институциональная среда пока не стимулирует экологически ответственного поведения предприятий и инвестиций в природоохранную деятельность [1-2]. Инвестиции в основной капитал, направленные на охрану окружающей среды и рациональное использование природных ресурсов, в 2015 г. снизились по отношению к 2007 г. и составили 99,4%, тогда как плановые показатели государственной программы «Охрана окружающей среды» на 2012-2020 гг. составляют 138,5%. Сокращение инвестиций эксперты Минприроды России связывают с отсутствием четкой экономической политики, колебаниями курса рубля и геополитической напряженностью4. В то же время постоянно растут текущие затраты на охрану окружающей среды, к которым относятся затраты по содержанию и эксплуатации основных фондов природоохранного назначения, затраты на мероприятия по сохранению и восстановлению качества природной среды, нарушенной в результате производственной деятельности, на мероприятия по снижению вредного воздействия производственной деятельности на окружающую среду, затраты по обращению с отходами производства и потребления, затраты на организацию контроля за выбросами (сбросами), отходами производства и потребления по отношению к окружающей среде и за качественным состоянием компонентов природной среды (рис. 1).
Поэтому закономерно встает вопрос о рациональности и эффективности использования имеющихся ресурсов на охрану окружающей среды. Так как финансовые ресурсы на охрану окружающей среды, поступающие в
2 Государственный доклад «О состоянии и об охране окружающей среды в Российской Федерации в 2014 году». М.: Росгидромет, 2015.
3 Там же
4 Годовой отчет о ходе реализации и оценке эффективности
государственной программы «Охрана окружающей среды на 20122020» за 2015 год. Москва: Министерство природных ресурсов Российской Федерации. 2016. С. 61.
качестве платы за негативное экологическое воздействие, штрафов и т.д., аккумулируются и расходуются на региональном уровне, а также на региональном уровне происходит основной процесс регулирования негативного экологического воздействия экономических объектов через установление предельно допустимых уровней воздействия (ПДВ) на окружающую среду и выдачу разрешений на выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух и сбросы загрязняющих веществ в водные объекты5, то данный вопрос об эффективности использования ресурсов трансформируется в вопрос об эффективности региональной системы экологического менеджмента.
В действующей нормативно-правовой документации само понятие «региональная система экологического менеджмента» пока не закреплено, и основным «носителем» системы экологического менеджмента, согласно ГОСТ Р ИСО 14001:2007 «Системы экологического менеджмента. Требования и руководство по применению», является предприятие или организация. В научный оборот в русскоязычной литературе введено понятие «территориальный экологический менеджмент», под которым понимается «.. .территориальная многоуровневая система управления отношениями между субъектами, потребляющими природные ресурсы в процессе производственной и непроизводственной деятельности и утилизирующими отходы от этой деятельности, ориентированная в целом на инновационные и экономически эффективные способы достижения динамического баланса между потребностями общества и возможностями природы» [3]. Однако данное определение не получило широкого распространения, что, по мнению авторов, обусловлено его расплывчатостью и отсутствием понимания, кто в данном случае является субъектом, а кто - объектом управления. Поэтому мы предлагаем по аналогии с ГОСТ Р ИСО 14001:2007 понимать под системой регионального экологического менеджмента часть системы менеджмента региона, используемую для разработки и внедрения экологической политики и управления ее экологическими аспектами. При этом под экологическим аспектом, согласно используемой аналогии, будем понимать элемент деятельности региональной экономической системы, ее продукции или услуг, который может взаимодействовать с окружающей средой. Такой подход позволит применять те же общие принципы и методы выстраивания системы экологического менеджмента (СЭМ) на уровне региона, которые заложены в серии стандартов ИСО: принцип непрерывного улучшения, принцип лидерства, принцип информационной прозрачности, ресурсной обеспеченности и т.д. [4]. Кроме того, в пользу предложенного подхода говорит также и тот факт, что в новой версии стандарта ISO 14001:2015, национализация которой ожидается в России в ближайшие месяцы, региональный аспект экологических эффектов деятельности организаций и предприятий занимает ведущее место при оценке
5 URL:
http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publ ications/catalog/doc_1139919459344
эффективности СЭМ [5]. В новой версии стандарта предприятие рассматривается не как изолированный объект, а как элемент в целостной региональной социально-экономической системе, производящий часть кумулятивного негативного воздействия на экологию и потому обязанный учитывать общие цели региональной экологической политики.
Оценка эффективности СЭМ отдельного предприятия предполагает использование широкого набора показателей, примеры которых приведены в ГОСТ Р ИСО 14031:2013 «Экологический менеджмент. Оценка экологической результативности. Руководящие указания». Речь идет о показателях внедрения экологической политики, финансовых показателях, показателях отношений с общественностью, показателях ресурсоемкости производства, некоторых экологических характеристиках выпускаемой продукции. Представленный набор показателей отражает лучшие мировые практики измерения степени достижения целей устойчивого развития [6-8]. Тем не менее, он позволяет оценивать эффективность СЭМ только по сравнению с предыдущими периодами деятельности предприятия и не предполагает проведения сравнительной оценки эффективности СЭМ различных предприятий. Если в случае предприятий такой подход является полностью оправданным в силу различий в отраслевой принадлежности, доступе к различным видам ресурсов и т.д., то в случае оценки эффективности региональных СЭМ представляется целесообразным использовать сравнительные оценки для выделения регионов-лидеров и их лучших практик экологического менеджмента с целью дальнейшего тиражирования.
Сравнительный анализ успешности регионов, с точки зрения сохранения экосистем, создания благоприятных условий для жизни населения и элиминирования негативного воздействия экономики на окружающую среду, очевидно, необходимо проводить по нескольким направлениям [7]. Поэтому задача получения комплексной оценки эффективности системы экологического менеджмента региона является многокритериальной. Кроме того, на уровне региональной социо-экономической системы проследить ход всех производственных процессов, как это предполагает стандарт ГОСТ Р ИСО 14040:2010 «Экологический менеджмент. Оценка жизненного цикла. Принципы и структура» для оценки жизненного цикла продукции и услуг, не представляется возможным. Поэтому задача оценки эффективности системы экологического менеджмента региона является непараметрической. Исходя из данных соображений в более ранних работах авторами были предприняты попытки применения известного метода непараметрической оптимизации - анализа среды функционирования (в англоязычном варианте Data Envelopment Analysis [9]) - к решению задач оценки комплексной эколого-экономической эффективности различных производственных систем мезо-уровня: региональных экономических систем, отраслевых систем, крупных корпоративных образований [10-11].
Другие авторы использовали метод анализа среды функционирования (АСФ) для решения задач оценки бюджетной эффективности, эффективности
инвестиционной деятельности, энергоэффективности [12-14]. Во всех ранее перечисленных классах задач, решения, полученные с помощью АСФ, адекватно отражали действительную ситуацию, давали легко интерпретируемые, с экономической точки зрения, результаты, позволяющие существенно повысить качество управленческих решений [11, 13]. Поэтому для оценки эффективности системы регионального менеджмента как части общей системы менеджмента региона, использующей определенные ресурсы, в первую очередь финансовые, для достижения целей экологической политики региона, мы предлагаем также использовать метод анализа среды функционирования (АСФ).
Рассмотрим постановку задачи АСФ в приложении к оценке эффективности регионального экологического менеджмента. Пусть рассматривается несколько региональных систем экологического менеджмента (РСЭМ), преобразующих финансовые ресурсы (входы системы) в некоторые позитивные экологические эффекты (выходы системы). Предположим, что каждая РСЭМ задана N-входами и M-выходами. В коэффициентной форме задача оценки эффективности РСЭМ с индексом 0 записывается следующим образом [9]:
M
max Е Um У m0
u,v m = 1
при ограничениях:
M N
Е итУтк-Е VnXnk<° K = 1,2,„. K ;
m= 1 n = 1
N
Е VnXn0=1,
n=1
um,vn>0m = 1,2,...M n = 1,2,...N
где X = ( X 1o,... XNo)>0 - вектор входов размерности N;
Y =( У i o, ■■■ У Mo) >0 - вектор выходов размерности M;
К - количество рассматриваемых РСЭМ;
um,vn - неизвестные неотрицательные веса, подлежащие определению.
Или в двойственной форме:
min в
х
при ограничениях:
N
Е Xnkхк<вхпо, n = 1,2,...N;
n = 1
M
Е У mk xk> ymo, m=1,2,...M .
m = 1
Xk>0, k =1,2,...K
Для каждой РСЭМ решается дробно-линейная задача математического программирования, в которой максимизируется отношение следующего вида:
maxh =
i Vk xkj
которое называется коэффициентом (или мерой) эффективности. РСЭМ, для которых коэффициент эффективности равен единице, признаются эффективными, а остальные - неэффективными. Неэффективные РСЭМ, посредством
пропорционального сокращения входов либо посредством пропорционального увеличения выходов, могут приблизиться к границе эффективности [15-16]. Эффективная точка получается из исходной с помощью дополнительных переменных £+ (,... s+N) и £- (,... £ М) посредством сдвига по ним (кX 0-£- ^ 0 + £+) [17]. В некоторых научных источниках расчет дополнительных переменных также называется методом задания цели [16, 17], так как определенный таким образом потенциал повышения эффективности является целевым параметром.
Проведем апробацию предложенного метода оценки эффективности РСЭМ на примере регионов Южного федерального округа. Выбор регионов ЮФО в качестве объекта исследования обусловлен тем, что на настоящий момент они испытывают существенную антропогенную нагрузку на экосистемы за счет сравнительно высокой плотности населения, роста туристических потоков и активизации экономической деятельности. Динамика экологических показателей по регионам ЮФО за 2006-2014 гг. представлена на рис. 2-4.
Анализируя первые два показателя - интенсивность выбросов от стационарных источников и интенсивность образования сточных вод (рис. 1-2), можно отметить, что практически все регионы демонстрируют снижение негативных экологических воздействий, однако с разной скоростью и постоянством. Наиболее заметные сокращения интенсивности выбросов от стационарных источников за рассматриваемый период произошли в Астраханской и Волгоградской областях, а также Республике Калмыкия. В Республике Адыгея, наоборот, отмечается увеличение интенсивности выбросов от стационарных источников. К 2014 г. наиболее благополучным в смысле интенсивности выбросов в атмосферу от стационарных источников на юге России является Краснодарский край (рис. 2).
Наиболее заметные сокращения интенсивности сброса сточных вод за рассматриваемый период произошли в Республике Калмыкия, Краснодарском крае, а также в Астраханской и Волгоградской областях, которые к 2014 г. стали наиболее благополучными среди регионов ЮФО по интенсивности негативного воздействия на водные объекты.
Анализируя динамику показателя интенсивности образования отходов в регионах ЮФО, сложно
отметить какие-либо определенные тенденции (рис. 3). Незначительное и немонотонное снижение интенсивности образования отходов происходит в Краснодарском крае, более существенное, но скачкообразное - в Волгоградской области. Кардинальные изменения интенсивности образования отходов в Республике Адыгея, по-видимому, можно объяснить только нарушениями в системе учета и контроля процессов отходообразования на территории республики.
Динамика затрат на охрану окружающей среды в исследуемых регионах представлена на рис. 5-6. В Краснодарском крае, Ростовской, Волгоградской и Астраханской областях затраты растут, однако наблюдаются существенные скачки в их объемах (рис. 5). При этом, если скачок объемов затрат вниз в 2009 г. может быть объяснен воздействием экономического кризиса, то скачок 2005 г. может быть объяснен только нарушениями в системе статистического учета. В динамике затрат Республик Адыгея и Калмыкия не прослеживается никакой явной тенденции (рис. 6).
Пусть выходами модели АСФ оценки эффективности РСЭМ исследуемых регионов являются следующие показатели:
Уу - объем выбросов в атмосферу на единицу ВРП в 2006 г. по отношению к объему выбросов на единицу ВРП в 2014 г. (%);
У2,- - интенсивность сброса сточных вод в 2006 г. по отношению к интенсивности сброса сточных вод в 2014 г. (%);
Уу - интенсивность отходообразования в 2014 г. по отношению к интенсивности отходообразования в 2006 г. (%).
Здесь, как и ранее, у=1,...К, где К - количество анализируемых РСЭМ. Единственным входом модели является суммарный объем затрат на охрану окружающей среды в каждом из исследуемых регионов за рассматриваемый период. Такой выбор входов и выходов модели позволит оценить эффективность РСЭМ за достаточно длительный период действия, что исключает возможные колебания анализируемых величин под воздействием факторов
несистематического характера. Заметим также, что периоды наблюдения за динамикой негативных экологических эффектов и динамикой затрат на охрану окружающей среды сдвинуты относительно друг друга на два года. Это обусловлено тем, что позитивные экологические эффекты от природоохранных мероприятий зачастую проявляются только через определенный период времени, который во многих работах оценивается в среднем в 1-3 года [18-20].
Значения входных и выходных параметров модели, а также результаты расчета мер эффективности РСЭМ регионов ЮФО, выполненные в пакете прикладных программ MaxDEA, приведены в табл. 1.
и
Согласно результатам расчета мер эффективности РСЭМ регионов ЮФО, за исследуемый период эффективной можно признать только региональную систему экологического менеджмента Республики Адыгея, которая демонстрирует наибольшие сокращения негативных экологических эффектов при наименьших затратах.
Полученные результаты могут быть использованы в практике регионального экологического менеджмента, как в рамках разработки и реализации региональных программ по охране окружающей среды, так и для формирования общих целей социально-экономического развития по устойчивому типу.
Таблица 1
Входные данные и результаты решения ориентированной по выходам задачи АСФ для РСЭМ регионов ЮФО Table 1
Input data and results of performance-based tasks of Data Envelopment Analysis for purposes of the Regional System for Environmental Management in the regions of the Southern Federal District
Регион Затраты, тыс. руб. Сокращение интенсивности выбросов, % Сокращение интенсивности сброса сточных вод, % Сокращение интенсивности отходообразования, % Коэффициент эффективности
Республика Адыгея 65 801,9 631,25 106,87 942,86 1
Республика Калмыкия 184 679,4 180 284,28 1 500 0,948
Краснодарский край 18 444 708,3 294,83 403,41 218,06 0,013
Астраханская область 7 818 202,4 99,24 145,86 202,7 0,011
Волгоградская область 19 311 397,9 144,17 176,68 48,39 0,006
Ростовская область 16 990 045,3 89,52 103,45 42,04 0,004
Источник: расчеты авторов Source: Authoring
Рисунок 1
Текущие затраты на охрану окружающей среды в РФ c 2006-2013 гг., млн руб. Figure 1
Current environmental expenses in the Russian Federation, 2006-2013, million RUB
Источник: составлено авторами по данным статистического сборника «Охрана окружающей среды в России» за 2010-2014 гг. URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/doc_1139919459344
Source: Authoring based on the statistical yearbook, Environmental Protection in Russia, for 2010-2014.
Available at: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/doc_1139919459344
Рисунок 2
Динамика интенсивности выбросов загрязняющих веществ в атмосферу от стационарных источников на единицу ВРП в регионах ЮФО c 2006-2014 гг., т/ млн руб.
Figure 2
Intensity trends in polluting emissions from point sources per unit of GRP in the regions of the Southern Federal District, 2006-2014, tonne/million RUB
Источник: составлено авторами Source: Authoring
Рисунок 3
Динамика интенсивности сброса загрязненных сточных вод на единицу ВРП в регионах ЮФО с 2006-2014 гг., тыс. м3/млн руб.
Figure 3
Intensity trends in discharge of contaminated water per unit of GRP in the regions of the Southern Federal District, 2006-2014, thousand m3/million RUB
Источник: составлено авторами Source: Authoring
Рисунок 4
Динамика интенсивности образования отходов на единицу ВРП в регионах ЮФО с 2006-2014 гг., тонн/млн руб. Figure 4
Intensity trends in waste generation per unit of GRP in the regions of the Southern Federal District, 2006-2014, tonne/million RUB
Источник: составлено авторами Source: Authoring
Рисунок 5
Динамика затрат на охрану окружающей среды в регионах ЮФО с 2004-2012 гг., тыс. руб. Figure 5
Trends in environmental protection costs in the regions of the Southern Federal District, 2004-2012, thousand RUB
Источник: составлено авторами Source: Authoring
Рисунок 6
Динамика затрат на охрану окружающей среды в регионах ЮФО с 2004-2012 гг., тыс. руб. (продолжение) Figure 6
Trends in environmental protection costs in the regions of the Southern Federal District, 2004-2012, thousand RUB (Continued from Figure 5)
Источник: составлено авторами Source: Authoring
Список литературы
1. Рюмина Е.В. Почему предприятия не хотят и не могут охранять окружающую среду: количественный анализ // Экономическая наука современной России. 2009. № 3. С. 66-74.
2. Порфирьев Б.Н. Природа и экономика: риски взаимодействия. Эколого-экономические очерки. Под редакцией академика РАН В.В. Ивантера. М.: «Анкил», 2011. 352 с.
3. Тималина Е.Ю. Территориальный экологический менеджмент как новый инструмент развития промышленного производства // Наука и промышленность России. 2006. № 1. С. 34-38.
4. Алмастян Н.А. Вопросы эффективности систем экологического менеджмента // Стандарты и качество. 2016. № 5.
5. Белобрагин В.Я. Рубикон перейден. Анализ отчета The ISO Survey - 2014 // Стандарты и качество. 2016. № 1. C. 90-96.
6. Azar C., Holmberg J., Lindgren K. Socio-Ecological Indicators for Sustainability. Ecological Economics. 1996. Vol. 18. Iss. 2. P. 89-112. doi: 10.1016/0921-8009(96)00028-6
7. Bell S., Morse S. Sustainability Indicators: Measuring the Immeasurable? London: Earthscan Publication. 2008.
8. Dahl A.L. Achievements and Gaps in Indicators for Sustainability. Ecological Indicators. 2012. Vol. 17. P. 14-19. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.ecolind.2011.04.032
9. Charnes A., Cooper W.W., Rhodes E. Measuring the Efficiency of Decision Making Units. European Journal of Operational Research. 1978. Vol. 2. Iss. 6. P. 429-444. doi: 10.1016/0377-2217(78)90138-8
10. Ратнер С.В. Задачи оптимизации траекторий развития региональных экономических систем по экологическим параметрам // Друкеровский вестник. 2016. № 2. С. 30-41. doi: http://dx.doi.org/10.17213/2312-6469-2016-2-13-30-41
11. Ратнер С.В., Алмастян Н.А. Метод согласования экологических приоритетов энергетических компаний и региональных социо-экономических систем // Инновации. 2016. № 9. C. 40-47.
12. Пискунов А.А., Иванюк И.И., Данилина Е.П., Лычев А.В., Кривоножко В.Е. Система рейтингования регионов с использованием методологии АСФ // Вестник АКСОР. 2008. № 4. С. 24-30.
13. Пискунов А.А., Иванюк И.И., Лычев А.В., Кривоножко В.Е. Использование методологии АСФ для оценки эффективности расходования бюджетных средств на государственное управление в субъектах российской федерации // Вестник АКСОР. 2009. № 2. С. 28-36.
14. Lozano S., Gutiérrez E. Non-Parametric Frontier Approach to Modelling the Relationships among Population, GDP, Energy Consumption and CO2 Emissions. Ecological Economics. Vol. 66. Iss. 4. P. 687-699. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.ecolecon.2007.11.003
15. Fare R., Grosskopf S. Modeling Undesirable Factors in Efficiency Evaluation: Comment. European Journal of Operational Research. 2004. Vol. 157. Iss. 1. P. 242-245. doi: http://dx.doi.org/10.1016/S0377-2217(03)00191-7
16. Korhonen PJ., Luptacik M. Eco-Efficiency Analysis of Power Plants: An Extension of Data Envelopment Analysis. European Journal of Operational Research. 2004. Vol. 154. Iss. 2. P. 437-444. doi: http://dx.doi.org/10.1016/S0377-2217(03)00180-2
17. Zhou P., Ang B. W., Poh K.L. Slacks-Based Efficiency Measure for Modeling Environmental Performance. Ecological Economics. 2006. Vol. 60. Iss. 1. P. 111-118. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.ecolecon.2005.12.001
18. Иосифов В.В., Подворок И.И. Повышение энергетической эффективности транспортных средств: мировой опыт // Управление инновациями - 2015: материалы международной научно-практической конференции / Под ред. Р.М. Нижегородцева, Н.П. Горидько. Новочеркасск: ЮРГПУ(НПИ), 2015. C. 122-127.
19. Диброва С.С., Иосифов В.В. Проблемы имплементации стандартов моторного топлива // В книге: Управление инновациями-2015: материалы международной научно-практической конференции. Под ред. РМ. Нижегородцева, Н.П. Горидько. Новочеркасск: ЮРГПУ(НПи), 2015. С. 136-141.
20. Иосифов В.В., Подворок И.И. Развитие методов экономической оценки экологического ущерба от выбросов автомобильного транспорта // Друкеровский вестник. 2016. № 1(9). С. 255-264.
ISSN 2311-9438 (Online) Economic and Statistical Research
ISSN 2073-8005 (Print)
NONPARAMETRIC OPTIMIZATION FOR ADDRESSING EFFECTIVENESS ISSUES OF REGIONAL ENVIRONMENTAL MANAGEMENT SYSTEMS
Svetlana V. RATNERa% Mariya D. RATNERb
a VA. Trapeznikov Institute of Control Sciences of Russian Academy of Sciences, Moscow, Russian Federation lanaratner@ipu.ru
b Kuban State University, Krasnodar, Krasnodar Krai, Russian Federation keep3up3@gmail. com
• Corresponding author
Article history:
Received 25 October 2016 Received in revised form 14 November 2016 Accepted 28 November 2016
JEL classification: Q01, O44
Keywords: environmental management, environmental effects, modeling, nonparametric optimization
Abstract
Importance The article reviews effectiveness issues of environmental activities at the regional level. We also introduce a concept of the regional environmental management system and substantiate whether regional environmental management systems can be evaluated in relation to the ideal leading region.
Methods We used the methodology of data envelopment analysis and the elaborated framework of nonparametric optimization methods to address the issue of evaluating the comparative efficiency of regional environmental management systems.
Results The proposed approach was tested while addressing the issue of evaluating the comparative efficiency of regional environmental management systems in the Southern Federal District. The Republic of Adygea was found to have the most effective regional system for environmental management since it ensured the highest reduction in negative environmental effects at the lowest costs.
Conclusions and Relevance The proposed method can be used to improve the quality of managerial decisions concerning regional environmental management.
© Publishing house FINANCE and CREDIT, 2016
Acknowledgments
The research was supported by the Russian Foundation for Basic Research, project No. 16-06-00147, The Development of Operating Conditions Analysis Models to Optimize Paths for Developing Regional Economic Systems in Relation to Environmental Parameters.
References
1. Ryumina E.V. [Why are enterprises unwilling and incapable of protecting the environment? Quantitative analysis].
Ekonomicheskaya nauka sovremennoi Rossii = Economics of Contemporary Russia, 2009, no. 3, pp. 66-74. (In Russ.)
2. Porfir'ev B.N. Priroda i ekonomiki: riski vzaimodeistviya. Ekologo-ekonomicheskie ocherki [Nature and economy: interaction risks. Environmental and economic essays]. Moscow, Ankil Publ., 2011, 352 p.
3. Timalina E.Yu. [Local environmental management as a new tool to develop industrial production]. Nauka i promyshlennost' Rossii = Science and Industry of Russia, 2006, no. 1, pp. 34-38. (In Russ.)
4. Almastyan N.A. [Effectiveness issues of environmental management systems]. Standarty i kachestvo = Standards and Quality, 2016, no. 5. (In Russ.)
5. Belobragin V.Ya [The Rubicon crossed. Report analysis. The ISO Survey-2014]. Standarty i kachestvo = Standards and Quality, 2016, no. 1, pp. 90-96. (In Russ.)
6. Azar C., Holmberg J., Lindgren K. Socio-Ecological Indicators for Sustainability. Ecological Economics, 1996, vol. 18, iss. 2, pp. 89-112. doi: 10.1016/0921-8009(96)00028-6
7. Bell S., Morse S. Sustainability Indicators: Measuring the Immeasurable? London, Earthscan Publication, 2008.
8. Dahl A.L. Achievements and Gaps in Indicators for Sustainability. Ecological Indicators, 2012, vol. 17, pp. 14-19. doi: http://dx.doi.org/10.1016Zj.ecolind.2011.04.032
9. Charnes A., Cooper W.W., Rhodes E. Measuring the Efficiency of Decision Making Units. European Journal of Operational Research, 1978, vol. 2, iss. 6, pp. 429-444. doi:10.1016/0377-2217(78)90138-8
10. Ratner S.V. [Issues of optimizing development paths of regional economic systems in relation to environmental aspects]. Drukerovskij vestnik, 2016, no. 2, pp. 30-41. (In Russ.) doi: http://dx.doi.org/10.17213/2312-6469-2016-2-13-30-41
11. Ratner S.V., Almastyan N.A. [The method for correlating environmental priorities of energy companies and regional systems]. Innovatsii = Innovations, 2016, no. 9, pp. 40-47. (In Russ.)
12. Piskunov A.A., Ivanyuk I.I., Danilina E.P., Lychev A.V., Krivonozhko V.E. [The regions rating system through the Data Envelopment Analysis methodology]. Vestnik AKSOR = Journal of Research and Practice AKSOR, 2008, no. 4, pp. 24-30. (In Russ.)
13. Piskunov A.A., Ivanyuk I.I., Lychev I.I., Krivonozhko V.E. [The use of the Data Envelopment Analysis methodology to evaluate the efficiency of budgetary spending on governmental control]. Vestnik AKSOR = Journal of Research and Practice AKSOR, 2009, no. 2, pp. 28-36. (In Russ.)
14. Lozano S., Gutiérrez E. Non-Parametric Frontier Approach to Modelling the Relationships among Population, GDP, Energy Consumption and CO2 Emissions. Ecological Economics, 2008, vol. 66, iss. 4, pp. 687-699. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.ecolecon.2007.11.003
15. Färe R., Grosskopf S. Modeling Undesirable Factors in Efficiency Evaluation: Comment. European Journal of Operational Research, 2004, vol. 157, iss. 1, pp. 242-245. doi: http://dx.doi.org/10.1016/S0377-2217(03)00191-7
16. Korhonen P.J., Luptacik M. Eco-Efficiency Analysis of Power Plants: An Extension of Data Envelopment Analysis.
European Journal of Operational Research, 2004, vol. 154, iss. 2, pp. 437-444. doi: http://dx.doi.org/10.1016/S0377-2217(03)00180-2
17. Zhou P., Ang B.W., Poh K.L. Slacks-Based Efficiency Measure for Modeling Environmental Performance. Ecological Economics, 2006, vol. 60, iss. 1, pp. 111-118. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.ecolecon.2005.12.001
18. Iosifov V.V., Podvorok I.I. [Increasing energy efficiency of transport: global practices]. Upravlenie innovatsiyami-2015: materialy mezhdunarodnoi konferentsii [Proc. Int. Sci. Conf. Innovation Management 2015]. Novocherkassk, Platov South-Russian State Polytechnic University Publ., 2015, pp. 122-127.
19. Dibrova S.S., Iosifov V.V. [Issues of implementing the motor oil standards]. Upravlenie innovatsiyami-2015: materialy mezhdunarodnoi konferentsii [Proc. Int. Sci. Conf. Innovation Management 2015]. Novocherkassk, Platov South-Russian State Polytechnic University Publ., 2015, pp. 136-141.
20. Iosifov V.V., Podvorok I.I. [Developing methods of economic evaluation of environmental damage from emissions of motor vehicles]. Drukerovskij vestnik, 2016, no. 1, pp. 255-264. (In Russ.) doi: http://dx.doi.org/10.17213/2312-6469-2016-1-255-264
