ПОСТРОЕНИЕ ТЕОРЕТИЧЕСКИХ ПРОГНОЗНЫХ СЦЕНАРИЕВ РАЗВИТИЯ ЦИРКУЛЯРНОЙ ЭКОНОМИКИ В РОССИИ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ЭКОНОМИКА, ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВО И ПРАВО

Том 10 • Номер 8 • Август 2020 ISSN 2222-534Х Journal of Economics, Entrepreneurship and Law

>

Первое

экономическое издательство

построение теоретических прогнозных сценариев развития циркулярной экономики в россии

Гурьева М.А. 1

1 Тюменский индустриальный университет, Тюмень, Россия

АННОТАЦИЯ:_

В статье рассматривается развитие циркулярной экономики через применение подходов системного и когнитивного моделирования. Симбиотическое использование элементов когнитивного моделирования и системного анализа делает возможным изучение сложного процессного явления динамики циркулярной экономики в территориальном пространстве региона. Данный симбиоз наглядно демонстрирует эффективность и своевременность принятия управленческих решений на государственном уровне. Автор детально отобразил последовательность действий при разработке формулы на основе описываемой уравнением множественной регрессии динамической модели циркулярной экономики. Представлены основные описательные характеристики концептуальных элементов динамической модели циркулярной экономики, фрагментарно отображена структурная системная когнитивная карта и параметрическая когнитивная карта модели развития циркулярной экономики. Предлагаемая к использованию системная динамическая модель развития циркулярной экономики является гибким универсальным инструментом анализа и прогнозирования, что обуславливается его высокой адаптивностью, позволяя оперативно вносить в него необходимые усовершенствования, включая новые параметры и элементы анализа. Демонстрируется использование программных продуктов IBM SPSS Statistics и среды Vensim PLE. На основе представленных разработок автором осуществляется построение теоретических прогнозных сценариев развития циркулярной экономики в России - автором разработаны многовариантные теоретические сценарии оптимистического и пессимистического характера, с позиции социальной, экономической и экологической составляющих устойчивости. Приводятся сравнительные результаты построения теоретических прогнозных сценариев развития циркулярной экономики в России. Рассматриваемые результаты основных сценариев логически доказывают замкнутость взаимодействий и взаимосвязей различного порядка, возникающих при внедрении процессов, присущих концепту циркулярной экономики, что подтверждает верность теоретико-методического подхода по ее анализу и оценке. ФИНАНСИРОВАНИЕ. Исследование выполнено при финансовой поддержке Гранта Президента Российской Федерации для поддержки молодых ученых кандидатов наук в рамках исследования МК-587.2019.6 «Развитие теоретико-методических основ концепта циркулярной экономики как нового тренда формирования устойчивого социально-экономического пространства».

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: устойчивое развитие, зеленая экономика, циркулярная экономика, сценарное моделирование и прогнозирование, динамическая модель, когнитивная модель.

The theoretical forecast scenarios of the circular economy development in Russia

Gureva M.A. 1

1 Tyumen Industrial University, Russia

Введение

Развитие концепта циркулярной экономики требует применения новейших инструментов анализа, позволяющих осуществлять диагностику современного состояния циркулярности социально-экономического пространства. Получаемые в ходе моделирования и прогнозирования точные результаты применимы для актуализации стратегических программ регионального развития, что позволит повысить эффективность

ABSTRACT:_

The author of the article considers the development of the circular economy through the system and cognitive modeling approaches application. The symbiotic use of elements of cognitive modeling and system analysis makes it possible to study the complex process phenomenon of the dynamics of the circular economy in the territorial space of the region. This symbiosis clearly demonstrates the effectiveness and timeliness of management decision-making at the state level. The author shows in detail the sequence of actions when developing a formula based on the dynamic model of the circular economy described by the multiple regression equation. The basic descriptive characteristics of the conceptual elements of a dynamic model of circular economy are presented. The structural system cognitive map and cognitive map of a parametric model of the circular economy development are fragmentary shown. The proposed system dynamic model for the circular economy development is a flexible universal tool for analysis and forecasting, which is due to its high adaptability allows to quickly make the necessary improvements, including new parameters and analysis elements. The application of IBM SPSS Statistics software products and the Vensim PLE environment is demonstrated. Based on the presented innovations, the author builds theoretical forecast scenarios for the circular economy development in Russia. The author has developed multi-variant theoretical scenarios of optimistic and pessimistic characters from the position of social, economic and environmental components of sustainability. Comparative results of theoretical forecast scenarios for the circular economy development in Russia are presented. The considered results of the main scenarios logically prove the closeness of interactions and relationships of various orders that arise when implementing the processes inherent in the concept of circular economy which confirms the validity of the theoretical and methodological approach to its analysis and evaluation.

ACKNOWLEDGMENTS. The research was carried out with the financial support of the Grant of the President of the Russian Federation to support young scientists - candidates of science in the research MK-587.2019.6 "Development of theoretical and methodological foundations of the concept of circular economy as a new trend in the formation of a sustainable socio-economic space".

KEYWORDS: sustainable development, green economy circular economy scenario modelling and forecasting, dynamic model, cognitive model

JEL Classification: P59, 049, Q56 Received: 22.07.2020 / Published: 31.08.2020

© Author(s) / Publication: PRIMEC Publishers

For correspondence: Gureva M.A. (dorosheva_O60mail.ru)

CITATION:_

Gureva M.A. (2020) Postroenie teoreticheskikh prognoznyh stsenariev razvitiya tsirkulyarnoy ekonomiki v Rossii [The theoretical forecast scenarios of the circular economy development in Russia]. Ekonomika, predprinimatelstvo i pravo. 10. (8). - 2151-2178. doi: 10.18334/epp.10.8.1 10689

в достижении показателей устойчивого развития и, следовательно, значительно улучшить качество жизни населения.

Данное исследование проведено с целью построения теоретических прогнозных сценариев развития циркулярной экономики в России.

В соответствии с этим обозначены следующие задачи:

• проведение парного корреляционного сравнения показателей, используемых для создания динамической модели циркулярной экономики;

• осуществление отбора наиболее значимых показателей на основе совокупной оценки значений двусторонних корреляций по ряду расчетных коэффициентов для определения уровня развития циркулярной экономики;

• построение множественной регрессионной динамической модели оценки циркулярной экономики;

• разработка структурной системной и параметрической когнитивных карт динамической модели развития циркулярной экономики (с использованием программного пакета Vensim PLE);

• создание системной динамической модели развития циркулярной экономики в пакете Vensim PLE;

• прогнозирование развития циркулярной экономики в России и проведение сравнительного анализа результатов построения теоретических прогнозных сценариев развития циркулярной экономики в России.

методы и материалы

Для построения теоретических прогнозных сценариев развития циркулярной экономики в пространстве предлагается задействовать программные продукты IBM SPSS Statistics1 и Vensim PLE2. В рамках проводимого исследования, используя их основные возможности, созданы динамическая и когнитивная модели циркулярной экономики, позволяющие разработать комплексные сценарии, взаимодополняющие друг друга и предполагающие возможность проведения сравнительного анализа.

1 Приложение IBM SPSS Statistics: официальный сайт. - 2020. [Электронный ресурс]. URL: https:// www.ibm.com/ru-ru/analytics/spss-statistics-software (дата обращения: 21.04.2020).

2 Приложение Vensim PLE: официальный сайт. - 2020. [Электронный ресурс]. URL: https://vensim. com/ (дата обращения: 22.04.2020).

ОБ АВТОРЕ:_

Гурьева Мария Андреевна, доцент кафедры экономики и организации производства, кандидат экономических наук, доцент (dorosheva_O60mai[.ru)

цитировать СТАТЬЮ:_

Гурьева М.А. Построение теоретических прогнозных сценариев развития циркулярной экономики в России // Экономика, предпринимательство и право. - 2020. - Том 10. - № 8. - С. 2151-2178. doi: 10.18334/epp.10.8.1 10689

При создании динамической модели циркулярной экономики использованы обновленные в 2019-2020 гг. статистические данные Росстата3, представленные в сопоставимом временном периоде в интервале 2014-2018 гг. Информация для анализа соответствует составляющим показателям инструмента Macro-CEDI [1] (Gureva, 2020). Для исключения наиболее несвязанных показателей, имеющих минимальную значимость, используются расчетные показатели парной корреляции, в числе которых коэффициенты: Tay-b Кендалла (ранговая корреляция), Спирмена, Пирсона. При оценке полученных расчетных значений во внимание принималась только двусторонняя корреляционная значимость на уровне 0,01. На основе вычислений программного продукта IBM SPSS Statistics 26 через инструмент «Анализ-Корреляция-Парная» составлена таблица 1.

Для оптимизации проведения процедуры отбора осуществлен расчет количества выявленных совпадений с высоким уровнем значимости, под которым понимаются значения двусторонней корреляции на уровнях 0,01 и 0,05. Показатели с суммарным значением 12 и выше признаны как оказывающие максимальное воздействие на оценку уровня развития циркулярной экономики (табл. 2).

Полученный набор показателей обладает строгим логическим построением, например, интересна связка в блоке, характеризующем социальное развитие: «численность постоянного населения - численность населения, проживающего в неблагоприятных экологических условиях - количество объектов эколого-просветительской деятельности и познавательного туризма». В экологическом блоке наиболее значимыми выступают ключевые индикаторы в привязке к мониторингу показателей устойчивого развития, описывающие состояние атмосферного воздуха и степень утилизации отходов. Показателем с максимальной значимостью в экономическом блоке являются затраты на капитальный ремонт основных фондов по охране окружающей среды, тем самым опережая показатели ВВП и текущие (эксплуатационные) затраты на охрану окружающей среды.

Далее с помощью инструмента «Анализ-Регрессия-Линейная» (пакет IBM SPSS Statistics 26) и с указанием множественных переменных получены расчеты линейной регрессии, демонстрирующие влияние наиболее значимых частных показателей на итоговое значение элемента инструментария комплексной оценки уровня развития циркулярной экономики на макроуровне, - Macro-CEDI, наделенного ролью критериального показателя. Роль предикторов выполняют девять отобранных показателей на этапе корреляционного анализа. В таблице 3 представлен фрагмент проведенного регрессионного анализа.

3 Федеральная служба государственной статистики. Росстат: официальный сайт. - 2020. [Электронный ресурс]. URL : https://gks.ru/sdg (дата обращения: 19.04.2020).

Таблица 1

Фрагмент полученных результатов парного корреляционного сравнения показателей, используемых для

создания динамической модели циркулярной экономики*

Cl> О

Валовой внутренний продукт Текущие (эксплуатационные) затраты на охрану окружающей среды Потребление топливно-энерге-тических ресурсов на одного занятого в экономике страны Затраты на капитальный ремонт основных фондов по охране окружающей среды Инвестиции в основной капитал, направленные на охрану окружающей среды и рациональное использование природных ресурсов Объем выбросов парниковых газов (тонн СО2) на единицу валового внутреннего продукта Доля ликвидированных отходов в общем объеме отходов на объектах накопленного вреда окружающей среде по Российской Федерации Количество посетителей объектов эколого-просветительской деятельности и познавательного туризма в государственных природных заповедниках и национальных парках

ВВП Корреляция Пирсона 1 5 0,947* -0,991** 0,965** 0,232 -0,930* 0,220 0,857

Знач. (двусторонняя) 0,0U 0,001 0,008 0,707 0,022 0,723 0,063

N 5 5 5 5 5 5 5

Тау-Ь Кен-далла 1,000 5 1.000* -1,000* 1,000* 0,000 -1,000* 0,316 0,800

Знач. (двусторонняя) 1,000 0,Ш 0,050

N 5 5 5 5 5 5 5

Ро Спирмена 1,000 5 1,000** -1,000** 1,000** -0,100 -1,000** 0,359 0,900*

Знач. (двусторонняя) 0,873 0,553 0,037

N 5 5 5 5 5 5 5

"О m I=i

ь

сг о

—I

го о

"О >

го о

ISJ CD ISJ

CD >

ГО

* использован пакет IBM SPSS Statistics 26

Источник: составлено автором.

сл сл

Таблица 2

Отбор наиболее значимых показателей на основе совокупной оценки значений двухсторонних корреляций по ряду расчетных коэффициентов для определения уровня развития циркулярной экономики*

Наименование показателя Количество значимых корреляций по

показателю

Коэф- Коэффи- Коэф- Сум-

фи- циент фици- мар-

циент Тау-b ент Ро ное

Пирсо- Кендал- Спир- зна-

на ла мена чение

Показатели экономического развития

Валовой внутренний продукт 3 0 9 12

Текущие (эксплуатационные) затраты на охрану окружающей среды 4 1 10 15

Потребление топливно-энергетических ресурсов на одного занятого в 1 2 9 12

экономике страны

Затраты на капитальный ремонт основных фондов по охране окружа- 4 3 9 16

ющей среды

Инвестиции в основной капитал, направленные на охрану окружаю- 1 0 0 1

щей среды и рациональное использование природных ресурсов

Показатели экологического развития

Объем выбросов парниковых газов (тонн С02) на единицу валового 4 4 10 18

внутреннего продукта

Доля ликвидированных отходов в общем объеме отходов на объектах 0 0 0 0

накопленного вреда окружающей среде по Российской Федерации

Доля твердых бытовых отходов, которые регулярно собираются и надлежащим образом удаляются, в общей массе городских отходов 1 5 9 15

Доля энергетических ресурсов, производимых с использованием возобновляемых источников энергии, в общем объеме производства 0 0 0 0

энергоресурсов

Поступление загрязняющих веществ со сточными водами в водоемы по РФ 1 0 9 10

Показатели социального развития

Численность постоянного населения 1 6 9 16

Численность населения, проживающего в неблагоприятных эколо- 0 7 7 14

гических условиях (в городах с высоким и очень высоким уровнем загрязнения атмосферного воздуха (индекс загрязнения атмосферного воздуха более 7))

Численность населения, проживающего на территориях с неблагопо- 0 0 1 1

лучной экологической ситуацией, подверженных негативному воздей-

ствию, связанному с прошлой хозяйственной и иной деятельностью

Количество объектов эколого-просветительской деятельности и по- 3 8 9 20

знавательного туризма в государственных природных заповедниках и

национальных парках

Количество посетителей объектов эколого-просветительской дея- 2 0 1 1

тельности и познавательного туризма в государственных природных

заповедниках и национальных парках

* использован пакет IBM SPSS Statistics 26

Источник: составлено автором.

Таблица 3

Фрагмент сводной таблицы расчетных значений, используемых при построении множественной регрессионной динамической модели оценки циркулярной экономики*

Описательные статистики предикторов и критериального показателя

Среднее значение Стандартная отклонения N

ИТОГ** 0,11151244 0,035251984 4

Валовой внутренний продукт 0,01 100075 0,000000957 4

Текущие (эксплуатационные) затраты на охрану окружающей среды 0,01875275 0,000164834 4

Потребление топливно-энергетических ресурсов на одного занятого в экономике страны 0,02400050 0,000000577 4

Затраты на капитальный ремонт основных фондов по охране окружающей среды 0,01724825 0,009946057 4

Объем выбросов парниковых газов (тонн С07) на единицу валового внутреннего продукта 0,01 100075 0,000000957 4

Доля твердых бытовых отходов, которые регулярно собираются и надлежащим образом удаляются, в общей массе городских отходов 0,024001 50 0,000001291 4

Численность постоянного населения 0,01 100238 0,000002488 4

Численность населения, проживающего в неблагоприятных экологических условиях (в городах с высоким и очень высоким уровнем загрязнения атмосферного воздуха (индекс загрязнения атмосферного воздуха более 7)1 0,03424765 0,002165100 4

Количество объектов эколого-просветительской деятельности и познавательного туризма в государственных природных заповедниках и национальных парках 0,01475258 0,000164950 4

Расчетные значения коэффициентов множественной регрессионной динамической модели оценки циркулярной экономики

Модель 95,0% Доверительный интервал для В Корреляции Статистика коллинеарности Нестандартизованные коэффициенты Стандартизованные коэффициенты

Нижняя граница Верхняя граница Нулевого порядка Частично Компонент Допуск У1Р В Стандартная Ошибка Бета

1 (Константа) -887,573 -887,573 -887,573 0,000

Затраты КФОС*** 1,683 1,683 0,350 1,000 0,450 0,899 1,113 1,683 0,000 0,475

Доля ТБО 37173,181 37173,181 0,359 1,000 0,860 0,400 2,503 37173,181 0,000 1,361

Количество объектов -308,838 -308,838 -0,239 -1,000 -0,893 0,382 2,616 -308,838 0,000 -1,445

Окончание табл. 3

Расчетные значения корреляции коэффициентов множественной регрессионной динамической модели оценки циркулярной экономики

Модель Затраты КФОС Доля ТБО Количество объектов

1 Корреляции Затраты КФОС 1,000 -0,208 -0,758

Доля ТБО -0,208 1,000 0,000

Количество объектов -0,758 0,000 1,000

Диагностика коллинеарности коэфс эициентов множественной регрессионной динамической модели оценки циркулярной экономики

Модель Измерение Собственное значение Показатель обусловленности Доли дисперсии

(Константа) Затраты_КФ0С Доля_ТБ0 Количество_ объектов

1 1 3,845 1,000 0,00 0,01 0,00 0,00

2 0,155 4,979 0,00 0,89 0,00 0,00

3 5,618Е-5 261,600 0,00 0,10 0,00 0,43

4 4,351 Е-10 94007,605 1,00 0,00 1,00 0,57

* при расчете использован программный пакет IBM SPSS Statistics 26 ** зависимая переменная: ИТОГ, обозначающая значение элемента инструментария комплексной оценки уровня развития циркулярной экономики на макроуровне - Macro-CEDI *** используются следующие условные обозначения: Затраты КФОС - это затраты на капитальный ремонт основных фондов по охране окружающей среды. Доля ТБО - это доля твердых бытовых отходов, которые регулярно собираются и надлежащим образом удаляются, в общей массе городских отходов). Количество объектов - это количество объектов эколого-просветительской деятельности и познавательного туризма в государственных природных заповедниках и национальных парках.

Источник: составлено автором.

Условные обозначения «Затраты КФОС» - затраты на капитальный ремонт основных фондов по охране окружающей среды;

«Доля ТБО» - доля твердых бытовых отходов, которые регулярно собираются и надлежащим образом удаляются, в общей массе городских отходов; «Количество объектов» - количество объектов эколого-просветительской деятельности и познавательного туризма в государственных природных заповедниках и национальных парках;

ИТОГ - значения элемента инструментария комплексной оценки уровня развития циркулярной экономики на макроуровне - «Macro-CEDI».

Рисунок 1. Выявленная регрессионная зависимость предикторов и критериального показателя, используемых при сотдании динамической модели циркулярной экономики (программный

пакет 1ВМ БР88 Би^к* 26)

На рисунке 1 представлены элементы частной регрессии по показателям, формирующим динамическую модель циркулярной экономики: затраты на капитальный ремонт основных фондов по охране окружающей среды (условное обозначение -«Затраты КФОС»), доля твердых бытовых отходов, которые регулярно собираются и надлежащим образом удаляются, в общей массе городских отходов («Доля ТБО»), количество объектов эколого-просветительской деятельности и познавательного туризма в государственных природных заповедниках и национальных парках («Количество объектов»).

Стоит отметить, что отобранные в ходе анализа показатели имеют наиболее высокое количество суммарных значений по параметру значимых корреляций, рассчитанных на предыдущем этапе.

Динамическая модель циркулярной экономики описывается уравнением множественной регрессии и представлена формулой 1.

Т-Масго-СЕШ = 1,361 * ^ТБО + 0,475 * ХЗатраты_КФОС - 1,445 * ^ол™^^.^

где Т-Масго-СЕБ1 - значения элемента инструментария комплексной оценки уровня развития циркулярной экономики на макроуровне; Хдоля ТБО - доля твердых бытовых отходов, которые регулярно собираются и надлежащим образом удаляются, в общей массе городских отходов; ХЗатраты КФОС - затраты на капитальный ремонт основных фондов по охране окружающей среды; ХКоличество_объектов - количество объектов эколого-просветительской деятельности и познавательного туризма в государственных природных заповедниках и национальных парках.

На рисунке 2, согласно полученным расчетным данным, визуализирована кривая динамической модели циркулярной экономики, описывающая ее развитие в России. Временной период анализа датируется 2014-2019 гг. Из-за отсутствия статистической полноты переменная Хдоля ТБО рассмотрена с учетом отходов, отправленных на обработку, что повышает сопоставимость данных, не нарушая логичность построения.

Кривая имеет ярко выраженный волнообразный характер, стоит отметить, что наблюдается положительная динамика с 2018 г. Произошедшее изменение, вероятнее всего, связано с увеличением значимости роли природной среды в российском обществе4. Явно прослеживаются положительные влияния от обширного комплекса мероприятий, приуроченных в 2017 г. к Году экологии в России5, и начатой в 2018 г.

4 О Целях устойчивого развития. - Текст: электронный // Федеральная служба государственной статистики. Росстат: официальный сайт. - 2020. [Электронный ресурс]. URL: https://gks.ru/sdg (дата обращения: 19.04.2020).

5 Министерство природных ресурсов и экологии Российской Федерации: официальный сайт. -2020. [Электронный ресурс]. URL : http://www.mnr.gov.ru/activity/year_of_ecology/ (дата обращения: 29.04.2020).

1,2

2014 2015 2016 2017 2018 2019

- - кривая развития циркулярной экономики;

- линия тренда, описывающая линейную зависимость; - ■ ■ ■ - полиномиальная линия тренда

Рисунок 2. Визуализация расчетных значений па формуле динамич еской модели циркулярной

элономики в России Источник: составлено автором.

реализации национального проекта «Экология»6. На 22 апреля 2020 г. доля запланированных расходов в федеральном бюджете страны на охрану окружающей среды составляет порядка 1,7% (358,1 млрд руб.)7, а общий рост затрат на охрану окружающей среды, включая оплату услуг природоохранного назначения, с 2014 г. включительно до 2019 г. увеличился в 1,57 раз8.

Учитывая выявленные тенденции, предпринята попытка прогнозирования развития циркулярной экономики в России на основе разработанной ее динамической модели. Используя инструменты математического моделирования программного пакета MS Excel, построена линия тренда с горизонтом планирования на 5 лет, что обусловлено сроком завершения национального проекта «Экология» в 2024 г. (рис. 3 (а, б)). Выбранная полиномиальная зависимость является более предпочтительной для осуществления построения на его основе прогностического сценария развития циркулярной экономики, что объясняется более высокой степенью точности аппроксимации R2 = 0,96, нежели чем у линейной зависимости R2 = 0,88.

6 Национальный проект «Экология»: официальный сайт. - 2020. [Электронный ресурс]. URL : http://government.ru/rugovclassifier/848/events/ (дата обращения: 29.04.2020).

7 Единый портал бюджетной системы Российской Федерации. Электронный бюджет: официальный сайт. - 2020. [Электронный ресурс]. URL : http://budget.gov.ru (дата обращения: 29.04.2020).

8 Охрана окружающей среды. Сведения о достижении показателей госпрограммы: официальный сайт. [Электронный ресурс]. 2020. - URL : https://programs.gov.ru/Portal/programs/reportIndicators? gpId=12&year=2019 (дата обращения: 01.04.2020).

12 10 8 6 4 2 0 -2

500 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0 -50

e-

y = 0,0242x3 - 0,2185x2 + 0,2929x + 0, R2 = 0,9639

8 6 166

/

2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024

а) полиномиальная функция 3-ей степени

-у = 0,0226х5 - 0,4052х4 + 2,7462х3 - 8,643х2 + 12,02х - 4,7706

-R2 = 1 /

2 45 8 66

31 5 21 'Г

94 ,08 01 -0 ,0

0, ■ =°

/

/

2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024

б) полиномиальная функция 6-й степени

Рисунок 3. Пр огнозирование ра звития циркулярной экономики в России по формуле

динамической! модели Источник: составлено автором.

При сохранении и стимулировании сложившихся предпосылок дальнейшее внедрение принципов циркулярной экономики в российскомпространстве имеет высокий потенциал развития. Особенную значимооть вооявленный факт приобретает в непростых условиях олобальногт экономическоио вызова, оОусловленного пандемическим распространениемСОУШ-19, нарушающего привычное функционирование экономической системы. Внедрение новых бизнес-моделей циркулярного характера способно оказать «реанимирующее» воздействие и породить запуск качественно нового витка в циклическом развитии экономики, тем самым обеспечив эффективное разрешение совокупности чрезвычайно сложных социальных вопросов, и сформировать новую модель устойчивости в обществе. Описанная возможность нашла отражение в потребительском поведении: ряд источников и различные исследователи многократно отмечали стремительно возникшие изменения в структуре спроса на товары и услуги - значительно уменьшилось приобретение излишнего, «пустого». Вполне допустимо, что произошедшее кардинальное изменение взглядов общества и пересмотр ценностей породят новый ориентир, определяющий цивилизационное развитие.

Главным достоинством когнитивного моделирования является возможность осуществлять построение прогностических сценариев развития процессов, трудно поддающихся прогнозированию и (или) невозможных в режиме реального времени; к среде таких процессов причислена циркулярная экономика [2-9] (Martyshina, 2014; Ginis, 2005; Gurman, 2012; Costanza, Cumberland, Daly, Goodland, Norgaard, 1997; Korableva, 2016; Lavrik, 2002). Для обеспечения повышения степени достоверности теоретических прогнозных сценариев развития циркулярной экономики в России принято решение использовать инструмент Vensim PLE, позволяющий осуществить системный анализ и когнитивное моделирование изучаемого процессного явления.

В его основу заложена инновационная модель концепта циркулярной экономики [10] (Gureva, 2019). Описываемая система стремится к состоянию сбалансированной устойчивости, т.е. к максимально возможному для достижения уровню развития циркулярной экономики (T-Macro-CEDI).

Первоначальное действие заключалось в формировании описательных характеристик концептуальных элементов ее динамической модели, основанных на предшествующих результатах. Далее зафиксирован тип инерционных импульсов («входящие» и «выходящие», с оказываемым положительным либо отрицательным влиянием прямого или обратного действия), прослеживающийся при связанности элементов когнитивной карты (табл. 4).

Построенная когнитивная карта доступно визуализирует структурные декомпозиционные уровни: циркулярная экономика представлена взаимодействиями положительного и отрицательного характера на трех уровнях своего проявления -микро-, мезо- и макро- - агрегированные вершины Macro-CEDI, Mezo-CEDI и Micro-CEDI, «наполненные» 30 факторами меньшего порядка. Под факторами понимаются показатели, используемые в одноименных инструментах оценки [1] (Gureva, 2020). Вследствие высокой плотности сетки взаимосвязанности ряда элементов не представляется возможным отобразить их полную картину.

При построении подробной параметрической когнитивной карты динамической модели развития циркулярной экономики за основу взята совокупная оценка значений двусторонних корреляций и исключены концептуальные элементы качественных инструментов оценки Micro-CEDI и Mezo-CEDI для повышения сопоставимости, масштабности и снижения субъективности анализируемых данных.

Ранее описанные группировки задействованных элементов получили названия: «Социальная устойчивость», «Экологическая устойчивость» и «Экономическая устойчивость», совокупность их взаимодействий образует «треугольник» устойчивости, в центральной части которого располагается изучаемое явление - циркулярная экономика, - таким образом, прослеживается ее фундаментальная роль в построении нового концепта устойчивости.

На когнитивной карте отображено взаимовлияние между ее «вершинами», оказывающее положительное либо отрицательное воздействие в зависимости от интер-

Таблица 4

Основные описательные характеристики концептуальных элементов динамической модели циркулярной

экономики, нанесенные на когнитивную карту

Условные обозначения Условное обозначение концептуальных элементов динамической модели циркулярной экономики Выявленная функциональная зависимость Входные импульсы** Выходные импульсы**

укрупненных элементов «+» «-» «+» «-»

Уровень развития циркулярной экономики Т-Масго-СЕ01 - макроуровень развития циркулярной экономики (Масго-СЕ01) - А, обратное - А'; - мезоуровень развития циркулярной экономики (Мего-СЕ01) - В, обратное, обратное - В'; - микроуровень развития циркулярной экономики (Мкго-СЕ01) - С, обратное - С' А1г я^ £ А1г 1 = 1, ¡1 A, B, С A, B, С А', В', С'

Макроуровень развития циркулярной экономики (Масго-СЕ01) А - А1-3 - положительное либо отрицательное воздействие, оказываемое на укрупненные элементы; - количество объектов эколого-просветитель-ской деятельности и познавательного туризма в государственных природных заповедниках и национальных парках* - Аи; - объем выбросов парниковых газов (тонн С02) на единицу валового внутреннего продукта* " А6; - численность постоянного населения* - Ап; - затраты на капитальный ремонт основных фондов по охране окружающей среды* - А4; - текущие (эксплуатационные) затраты на охрану окружающей среды* - А2; - доля твердых бытовых отходов, которые регулярно собираются и надлежащим образом удаляются, в общей массе городских отходов* - А„- А,, А2, А3, а^, А5, А6, А А А 7' 8' 9' А10, Ап, А12| А13, Аи, ^15, в, С А3, А4, А5,А6, А7, А8, А9, А10, А А н11' 12, А13, Аи, А15В, С Д1-3 Д1-3

8' - численность населения, проживающего в неблагоприятных экологических условиях (в

Условные обозначения укрупненных элементов Условное обозначение концептуальных элементов динамической модели циркулярной экономики Выявленная функциональная зависимость Входные импульсы** Выходные импульсы**

«+» «+»

городах с высоким и очень высоким уровнем загрязнения атмосферного воздуха (индекс загрязнения атмосферного воздуха более 7))* А12; - валовой внутренний продукт* - А,; - потребление топливно-энергетических ресурсов на одного занятого в экономике страны* - А3; - инвестиции в основной капитал, направленные на охрану окружающей среды и рациональное использование природных ресурсов - А5; - доля ликвидированных отходов в общем объеме отходов на объектах накопленного вреда окружающей среде по Российской Федерации " А7; - доля энергетических ресурсов, производимых с использованием возобновляемых источников энергии, в общем объеме производства энергоресурсов - А9; - поступление загрязняющих веществ со сточными водами в водоемы по РФ - А10; - численность населения, проживающего на территориях с неблагополучной экологической ситуацией, подверженных негативному воздействию, связанному с прошлой хозяйственной и иной деятельностью - А13; - количество посетителей объектов эколого-просветительской деятельности и познавательного туризма в государственных природных заповедниках и национальных парках - А1й

Продолжение табл. 4

Условные обозначения укрупненных элементов Условное обозначение концептуальных элементов динамической модели циркулярной экономики Выявленная функциональная зависимость Входные импульсы** Выходные импульсы**

«+» «-» «+» «-»

Мезоуровень развития циркулярной экономики (Мего-СЕ01) В - В1"3 - положительное либо отрицательное воздействие, оказываемое на укрупненные элементы Показатели (индикаторы) экономического развития - затраты предприятия экологического характера - В,; - совокупные производственные затраты предприятия - В2; - прибыль предприятия от внедренных экологических инноваций/инициатив - В3; - чистая прибыль предприятия - В4; Показатели (индикаторы) социального развития - затраты предприятия на повышение квалификации/обучение персонала в экологической сфере - В5; - совокупные затраты предприятия на повышение квалификации/обучение персонала - В6; Показатели (индикаторы) экологического развития - масса переработанных и (или) повторно использованных отходов на предприятии - В7; - общая масса образованных отходов предприятия - В8; - объем выработки возобновляемых источников энергии - В9; - совокупный объем потребления электроэнергии предприятием - В10; - объем оборотной, повторно-последовательно использованной воды на предприятии - Вп; - совокупный объем водопотребления на предприятии - В1? ^ ^ ? ^ 3' ^ ' ^ 3 В1. Вз, В5, Ву, \ В11, 2, Вд В, В8, В,о, в12, А, С В2 Вд В6, В8, вю В12, В,, Вз, в5, Ву, В9, В,, А, С В1"3 в1"3

Окончание табл. 4

о о

Условные обозначения укрупненных элементов Условное обозначение концептуальных элементов динамической модели циркулярной экономики Выявленная функциональная зависимость Входные импульсы** Выходные импульсы**

«+» «+» «-»

Микроуровень развития циркулярной экономики (Мкго-СЕ01) С - С1"3 - положительное либо отрицательное воздействие, оказываемое на укрупненные элементы; - блок «Экономические индикаторы» С,; - блок «Экологические индикаторы» С2; - блок «Социальные индикаторы» В, А "с?' В, А С1"3 С1"3

"О т 1=|

ь

сг о

—I

го о

"О >

го о

* отмечены наиболее значимые показатели на основе совокупной оценки значений двусторонних корреляций по ряду расчетных коэффициентов для определения уровня развития циркулярной экономики

** основной особенностью изучаемых импульсов является непредсказуемость характера их влияния, т.е. конкретно рассматриваемое значение ьго параметра способно оказывать как положительное, так и отрицательное воздействие, что подчеркивает одну из главных особенностей концепта циркулярной экономики - ее замкнутость (цикличность)

Источник: составлено автором.

143 <=>

<=> >

ГО

-3

Таблица 5

Матрица смежной конфигурации параметрической когнитивной карты динамической модели развития

циркулярной экономики

Название «вершин» и декомпозиционных элементов когнитивной карты 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 и 12 13 и 15 16

1. Уровень развития циркулярной экономики - Р р р г г г г г г г г г г г г

2. Масго-СЕР1 Р м - р м р м г г г г г г г г г г г г

3. М¡его-СЕ01 Р м Р м - р м г г г г г г г г г г г г

4. Мего-СЕР1 Р м Р м р м - г г г г г г г г г г г г

5. Экономическая устойчивость г Р г г - р р г г г г г г г г г

6. Социальная устойчивость г Р г г р - р г г г г г г г г г

7. Экологическая устойчивость г Р г г р р - г г г г г г г г г

8. Валовой внутренний продукт г Р г г р р г - р м р р г р м р

9. Текущие (эксплуатационные) затраты на охрану окружающей среды г Р г г р р р г р р р р г р р

10. Потребление топливно-энергетических ресурсов на одного занятого в экономике страны г м г г м г г м м м м г м м г

11. Затраты на капитальный ремонт основных фондов по охране окружающей среды г р г г р г р г р р р р г р р

12. Объем выбросов парниковых газов (тонн С02) на единицу валового внутреннего продукта г м г г г г м м м г м г м г г

Окончание табл. 5

Название «вершин» и декомпозиционных злементов когнитивной карты 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 и 12 13 н 15 16

13. Доля твердых бытовых отходов, которые регулярно собираются и надлежащим образом удаляются, в общей массе городских отходов г Р г г г р Р г г г г г р Р г

14. Численность постоянного населения г г г г г р г г г м г м м - г г

15. Численность населения, проживающего в неблагоприятных экологических условиях (в городах с высоким и очень высоким уровнем загрязнения атмосферного воздуха (индекс загрязнения атмосферного воздуха - более 7)) г м г г г м м м г г г г м г г

16. Количество объектов эколого-просветитель-ской деятельности и познавательного туризма в государственных природных заповедниках и национальных парках г р г г г р р г г г г р г р р

о о

"О т 1=|

ь

сг о

—I

го о

"О >

го о

N3 <=>

<=> >

го

«Р» - положительный импульс (равен 1); «М» - отрицательный импульс (равен -1); «2» - отсутствие прямой связи (равен 0) Источник: составлено автором.

\ Ч *> ч

<— С

Г 1

1 г

I * Я »

о

Дола твердых бшсвых «кодов, которые регуларао сжираются и надлежащим «•разом удшпюкя, в обшен насгс городски* етсяов'

затрат на шпггальяып ремонт иьр>т*аышеЯ среды*

Потртедсвис «ш-заергетичесип ресурсов на "о занятого в жокгашве страны*

о с

70 >

I-

о

о о

о

СП

то

■О 70

70 СП I

■О >

■г. о

г-

>

Рисунок 4. Системная динамическая модель развития циркулярной экономики Источник: разработано автором в программном пакете УепвппРЬЕ.

*

оо о

143

о

претации происходящих изменений в конкретный момент времени. Некоторая часть графов взаимодействий опущена по умолчанию в связи с очевидностью оказываемых ими прямых влияний и логичности последующих цепных изменений при нарастании степени композиционной значимости элементов.

В таблице 5 отображены в формате матрицы смежной конфигурации найденные взаимосвязи между рассматриваемыми «вершинами» и элементами, разгруппированные на три вида: обладающие положительным и (или) отрицательным импульсом и с отсутствием прямой связи, что позволяет повысить степень восприятия информации.

Смоделированная когнитивная имитация развития циркулярной экономики способствует оперативному отображению текущей эффективности принятых и формированию новых управленческих решений в данном направлении.

Для построения прогнозных сценариев развития циркулярной экономики в программном пакете УештРЬЕ разработана ее системная динамическая модель (рис. 4). При осуществлении непосредственного построения в качестве основы заложена ранее представленная когнитивная карта.

Основными отличительными чертами является наличие замкнутых парных взаимодействий, присущих концепту циркулярной экономики, также введены наиболее значимые показатели уровня циркулярности при оценке развития экономики.

Результаты и их обсуждение. При введении в модель имеющихся статистических данных (согласно официальной информации Росстата на 2018 г.) текущие параметры оценены системой как неустойчивые. Наблюдается отрицательная динамика при осуществлении прогнозирования с горизонтом планирования на ближайшие 15 лет по трем типам устойчивости - социальной, экологической и экономической, что в конечном счете все же способно привести к росту циркулярной экономики до 27,5%, но, вероятнее всего, через путь недопустимого катастрофического разрушения существующих значений и результатов достигнутого частично устойчивого состояния. Представленный прогноз соответствует представленному ранее расчету по формуле динамической модели, демонстрирующей возможный рост циркулярной экономики, но не учитывающей снижение общей устойчивости экономической системы и ее потери при сохранении текущих параметров (рис. 5).

При программном, стратегическом планировании территориального пространства региона (и/или страны в целом) с целью укрепления положения концепта циркулярной экономики и решения сложных социально-экономических вопросов особую важность приобретает возможность моделирования процессов развития различных видов устойчивости. Представленная разработка системной динамической модели является эффективным управленческим инструментом, отображающим «в режиме реального времени» сменяемость множественности теоретических прогнозных сценариев социально-экономического развития, исходя из заданных расчетных параметров (рис. 6-8).

Представленный сценарий (рис. 7) демонстрирует, что доминирование исключительно только социальной устойчивости при неизменных значениях показателей в

о \w-ot ■ и» 804 ¡поиыг лкухи»: >«д ш ш ук« i ммм орьем йуМЬеИ!*!

О Я

£ $ —

Ё □

□

а? е

}» Л 0 ^ N 13

соцн&тьнля устойчивость

0

- 0025 00)75

-005

г 1 1 ii кя| 1 2 4 5« > 9 10 11 1 13 14 15

^ Э ••?

Щ1РКУ ЛЯРНАЯ ЭКОНОМ! ПСА

200

145

1175

90

0 1 ШМЛ'ЦОКАЯ 3456719 10 11 1 13 14 15

Экономическая устойчивость

\

О I 2 3 4 ! 6 т » 9 10 II и и 14 15 Г»е(У<«)

Экологически устойчивость

0

0001

-0002

0 23456789 10 11 1 ТавСГ») 13 14 15

ГО

о с

70 >

I-

о

о о

о

СП

■О

СП

■О >

■г. о

I-

>

Рисунок 5. Сценарий возможного развития циркулярной экономики на основе системной динамической модели при сохранении

значений текущих параметров Источник: разработано автором в программном пакете УепвгтРЬЕ.

*

оо

о ьо

о >

а ш а

(л

Рисунок 6. Теоретический прогнозный сценарий развития циркулярной экономики через

призму социальной устойчивости Источник: разработано автором в программном пакете УештРЬЕ.

экологической и экономической сферах способно обеспечить их положительную динамику и поддерживать достаточно высокий уровень циркулярности экономики на протяжении примерно шести последующих лет, но не способно обеспечить ее более долгосрочный прирост.

S Vensim® PLE 8.0.9 (Double Precision) x64 File Edit View Layout Model Options Windows Help

SyntheSim ^^ Simulation results file name яор i».». Экологическая устойчивость i SMup run» 1- ||

> е с* \ щ % ♦ m ъ ti f(,) a

<

Рисунок 7. Теоретический прогнозный сценарий развития циркулярной экономики через призму экономической устойчивости Источник: разработано автором в программном пакете УештРЬЕ.

Согласно данному прогнозному сценарию (рис. 9), превалирование исключительно экономической составляющей приведет к небольшому росту социальной и экономической устойчивости, при этом экологическая устойчивость будет постепенно снижаться, т.е. произойдет окончательное разрушение природной среды, что, возможно, приведет к новому облику планеты. Данный тип развития отчасти сопоставим с текущей ситуацией, когда в подавляющем количестве случаев экономические интересы, продиктованные потребительской моделью поведенияобщества, ставятся превыше экологических.

б) Уегвйпв Р1Е 6.0.9 (йоиЫе Ргесвюп) х64: И1е Е(№ V «ч 1эуои1 Мс<!Н ОрИоп« 1№т1п« Не1р

Зул№е51т ^ $1ти1апоп гки№$ Де пате Экологическая устойчивость 0 В

> а \ 53 % • а ^ я т> 0

<

ЦИРКУЛЯРНАЯ ЭКОНОМИКА

1000 __-

0 _1--1--— ■

0 1 2 ЦИРКУЛЯРНАЯ экономик«. 3 4 5 б 7 £ 9 10 И 12 13 14 15 ТюкОЧаг)

Социальная устойчивость

200

100

0

0 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Типе (Уеаг)

Экологическая устойчивость

9 -—Л_—4——-^-■-•х

\

2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Тши(Уеаг)

Экономическая устойчивость

3000

-.05 *""П ———

0 12 3 4 б 7 9 10 11 12 13 14 15

Тип? (Ус аг)

Рисунок 8. Теоретический прогнозный сценарий развития циркулярной экономики через призму экологической устойчивости Источник: разработано автором в программном пакете УештРЬЕ.

Следующий сценарий (рис. 8) показывает, как развитие экологической устойчивости взаимодействует с взаимосвязанными пурамлтрами системы. Ее рост оказывает положительное влияние на все типы устойчивости, что приводит к развитию циркулярной экономики на долгосрочную перспективу. Несмотря на то, что экологическая устойчивость будет иметь определенную отрицательную динамику по окончании временного интервала прогнозирования, данный вариант развития выступает наиболее предпочтительным.

Заключение

Сравнительные результаты построения теоретических прогнозных сценариев развития циркулярной экономики в России, полученные посредством двух

разработанных инструментов анализа и прогнозирования (формула динамической модели (в IBM SPSS Statistics) и сама системная динамическая модель развития циркулярной экономики (в Vensim PLE)), представлены в таблице 6.

Таблица 6

сравнительные результаты построения теоретических прогнозных сценариев развития циркулярной экономики в россии

IBM AWAA Statistics Vensim WLE

Исследуемый параметр / программный пакет Сценарий 1 Сценарий 2 «Текущий» * Сценарий 3 «Социальный» Сценарий 4 «Экономический» Сценарий 5 «Экологический» **

Социальная устойчивость Нет данных ,|Пп„ А А А

Экономическая устойчивость Нет данных |рП" А А А

Экологическая устойчивость Нет данных А А

Циркулярная экономика А inn- А

- отрицательная динамика; ^ - положительная динамика.

* сценарий при сохранении значений текущих параметров. ** наиболее оптимальный сценарий развития.

Источник: составлено автором.

Предлагаемая к использованию системная динамическая модель развития циркулярной экономики является гибким универсальным инструментом анализа и прогнозирования, что обуславливается его высокой! адаптивностею, позволяя оперативно вносить в него необходимые усовершенствования, включая новые параметры и элементы анализа.

Рассматриваемые результаты основных сценариев логически доказывают замкнутость взаимодействий и взаимосвязей различного порядка, возникающих при внедрении процессов, присущих концепту циркулярной экономики, что подтверждает верность теоретико-методического подхода по ее анализу и оценке. Выявлено, что наибольшим влиянием обладают экологическая и социальная устойчивость, чьи положительные изменения приводят к существенному росту циркулярной экономики.

Симбиотическое использование элементов когнитивного моделирования и системного внализа делает возможным изучение сложного процессного явления

динамики циркулярной экономики в территориальном пространстве региона. Данный

симбиоз наглядно демонстрирует эффективность и своевременность принятия

управленческих решений на государственном уровне.

ИСТОЧНИКИ:

1. Гурьева М. А. Разработка и апробация методического инструментария комплексной оценки развития циркулярной экономики // Вопросы инновационной экономики. - 2020. - № 3. - doi: 10.18334/vinec.10.3.110517.

2. Мартышина Т. В. Обеспечение устойчивости развития региона в условиях нестабильной внешней среды. / диссертация,.. кандидата экономических наук: 08.00.05 / Адыгейский государственный университет. - Адыгейский государственный университет. Майкоп, 2014.

3. Гинис Л.А. Истоки современного когнитивного моделирования // Известия Южного федерального университета. Технические науки. - 2005.

4. Гурман В.И. Системный анализ стратегий устойчивого развития // Вестник Бурятского государственного университета. - 2012. - № 1. - с. 47-53.

5. Доргушаова А.К. Экономический каркас территории инновационно-ориентированного развития: структурная модель, институты и механизмы формирования. / диссертация,.. доктора экономических наук: 08.00.05. - Майкопский государственный технологический университет. Майкоп, 2016.

6. Суркова С.А. Эколого-экономические аспекты научно-технической политики. [Электронный ресурс]. URL: uran.ru/reports/2005/3dic_ 2004/section1.

7. Costanza R., Cumberland J., Daly H., Goodland R., Norgaard R. An Introduction to Ecological Economics. - Boca Raton, 1997.

8. Кораблева А.А. Межрегиональные сопоставления в контексте экономической безопасности // Региональная экономика. - 2016. - № 10(44). - c. 18 - 27.

9. Лаврик Д.А. Типологизация регионов как основа формирования приоритетов регионального развития. / Дис.,.. канд. экон. наук : 08.00.05. - Уфа, 2002. - 142 c.

10. Гурьева М. А. Циркулярная экономика как инновационная модель развития социально-экономического пространства // Вопросы инновационной экономики. -2019. - № 4. - c. 1295-1316. - doi: 10.18334/vinec.9.4.41236.

REFERENCES:

Costanza R., Cumberland J., Daly H., Goodland R., Norgaard R. (1997). An Introduction

to Ecological Economics Dorgushaova A.K. (2016). Ekonomicheskiy karkas territorii innovatsionno-orien-tirovannogo razvitiya: strukturnaya model, instituty i mekhanizmy formirovaniya [Economic framework of the innovation-oriented development: structural model, institutions and mechanisms of formation] (in Russian).

Ginis L.A. (2005). Istoki sovremennogo kognitivnogo modelirovaniya [The origins of modern cognitive modeling]. Izvestiya Yuzhnogo federalnogo universiteta. Tekhnicheskie nauki. (in Russian).

Gureva M. A. (2019). Tsirkulyarnaya ekonomika kak innovatsionnaya model razvitiya sotsialno-ekonomicheskogo prostranstva [Circular economy as an innovative development model of socio-economic space]. Russian Journal of Innovation Economics. (4). 1295-1316. (in Russian). doi: 10.18334/vinec.9.4.41236.

Gureva M. A. (2020). Razrabotka i aprobatsiya metodicheskogo instrumentariya kom-pleksnoy otsenki razvitiya tsirkulyarnoy ekonomiki [Development and testing of methodological tools of comprehensive assessment of the circular economy development]. Russian Journal of Innovation Economics. (3). (in Russian). doi: 10.18334/ vinec.10.3.110517.

Gurman V.I. (2012). Sistemnyy analiz strategiy ustoychivogo razvitiya [System analysis of sustainable development strategies]. Vestnik of Buryat State University. (1). 47-53. (in Russian).

Korableva A.A. (2016). Mezhregionalnye sopostavleniya v kontekste ekonomicheskoy bezopasnosti [Interregional comparisons in the context of economic security]. Regional economy. (10(44)). 18 - 27. (in Russian).

Lavrik D.A. (2002). Tipologizatsiya regionov kak osnova formirovaniya prioritetov re-gionalnogo razvitiya [Typology of regions as a basis of regional development priorities] (in Russian).

Martyshina T. V. (2014). Obespechenie ustoychivosti razvitiya regiona v usloviyakh nestabilnoy vneshney sredy [Ensuring sustainable development of the region in the conditions of unstable external environment] (in Russian).