CC BY
18
ВЕСТНИК ПЕРМСКОГО УНИВЕРСИТЕТА
2022
ЭКОНОМИКА
Том 17. № 3
УДК 657.922, 657.6.012.16; ББК 65.052; JEL Code M49 DOI: 10.17072/1994-9960-2022-3-351-368
©CD
© Лобова Е. С., Таскаева А. А., Пащенко Т. В., Жуковская С. Л., 2022
ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ ИНТЕГРАЛЬНЫХ ПАРАМЕТРОВ ПОПАРНОЙ ОЦЕНКИ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНА В УСЛОВИЯХ РЕАЛИЗАЦИИ КОНЦЕПЦИИ «НИЗКОУГЛЕРОДНОЙ» ЭКОНОМИКИ
Лобова Елена Сергеевна a
ORCID ID: 0000-0002-7232-8297, Researcher ID: H-6672-2018, e-mail: elena.bykova555@yandex.ru
Таскаева Алёна Андреевна b
ORCID ID: 0000-0002-2313-674X, Researcher ID: CAG-1480-2022, e-mail: alenka.tas@yandex.ru
Пащенко Татьяна Васильевна c
ORCID ID: 0000-0002-0524-8342, Researcher ID: P-8062-2016, e-mail: econ317psu@yandex.com
Жуковская Светлана Львовна c
ORCID ID: 0000-0003-4844-5431, Researcher ID: CAG-1949-2022, e-mail: svlvzh@yandex.ru
a Пермский национальный исследовательский политехнический университет (Россия, 614990, г. Пермь, Комсомольский проспект, 29)
b Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Пермскому краю
(Россия, 614016, г. Пермь, ул. Революции, 66)
c Пермский государственный национальный исследовательский университет (Россия, 614990, г. Пермь, ул. Букирева, 15)
Аннотация. Вопросы устойчивого развития становятся все более актуальными в повестке не только мирового сообщества, но и регионального развития, что находит отражение в показателях социально-экономического развития разных регионов. Однако включение таких показателей требует использования макро-аналитического инструментария для обоснования параметров социально-экономической, эколого-экономи-ческой и социально-экологической составляющих элементов устойчивого развития региона в условиях реализации концепции «низкоуглеродной» экономики. В статье рассматривается социо-эколого-экономическая система показателей, используемая на разных уровнях экономической системы, методика выбора и расчета таких показателей для оценки уровня устойчивого развития. Целью исследования является разработка методики оценки социально-эколого-экономических последствий реализации целей «низкоуглеродной» экономики для регионов. В качестве рабочей принята гипотеза о том, что сокращение выбросов газа при проведении ремонтных работ на линейной части газопровода за счет выработки газа с ремонтируемого участка при помощи использования мобильной компрессорной станции и разработка методики экономической оценки уровня выбросов позволят улучшить социо-эколого-экономическое состояние региона. В результате исследования предложен механизм формирования системы показателей оценки эффективности проектов с целью реализации концепции устойчивого развития и экономической модели «низкоуглеродной» экономики и разработана методика комплексной оценки влияния проектной деятельности на региональный индекс устойчивого развития. Работа базируется на исследованиях в области устойчивого развития, социально-экономического прогнозирования развития регионов и использования макроэкономического анализа для оценки показателей эффективности развития социально-экономических систем. Использованы методы индексных оценок для построения комплексного показателя уровня устойчивого развития, метод эконометрического моделирования для оценки достоверности полученных результатов и прогнозирования. Методологическая значимость полученных результатов заключается в разработке методики экономической оценки уровня выбросов. Изложенный авторами подход и его результаты могут быть использованы учеными и методологами в области прогнозирования социально-экономического развития регионов в соответствии с целями устойчивого развития.
Ключевые слова: устойчивое развитие, прогноз социально-экономического развития региона, концепция «низкоуглеродной» экономики, индекс устойчивого развития региона
Для цитирования:
Лобова Е. С., Таскаева А. А., Пащенко Т. В., Жуковская С. Л. Проектирование системы интегральных параметров попарной оценки устойчивого развития региона в условиях реализации концепции «низкоуглеродной» экономики // Вестник Пермского университета. Сер. «Экономика». 2022. Т. 17, № 3. С. 351-368. DOI: 10.17072/1994-99602022-3-351-368
351
THE SYSTEM OF INTEGRAL PARAMETERS FOR PAIRWISE ASSESSMENT OF THE REGION'S SUSTAINABLE DEVELOPMENT
FOR LOW-CARBON ECONOMY
Elena S. Lobova a
ORCID ID: 0000-0002-7232-8297, Researcher ID: H-6672-2018. e-mail: elena.bykova555@yandex.ru
Alyona A. Taskaeva b
ORCID ID: 0000-0002-2313-674X. Researcher ID: CAG-1480-2022, e-mail: alenka.tas@yandex.ru
Tatiana V. Pashchenko c
ORCID ID: 0000-0002-0524-8342. Researcher ID: P-8062-2016, e-mail: econ317psu@yandex.com
Svetlana L. Zhukovskaya c
ORCID ID: 0000-0003-4844-5431. Researcher ID: CAG-1949-2022, e-mail: svlvzh@yandex.ru
a Perm National Research Polytechnic University (29. Komsomolsky Prospekt, Perm. 614990. Russia) b Regional Office of the Federal State Statistics Service for Perm Krai (66. Revolyutsii st.. Perm. 614016. Russia) c Perm State University (15. Bukireva st.. Perm. 614990. Russia)
Abstract. Sustainable development issues are becoming more and more relevant on the agenda of both global community and regional development. which is reflected in the performance indicators of different regions. However. these indicators need macroanalytical tools to substantiate the parameters of socio-economic. ecological-economic. and socio-ecological components in the region's sustainable development for low-carbon economy. This article examines the socio-ecological and economic system of indicators used at different levels of the economic system. as well as the methodology for selecting and calculating these indicators to assess the level of sustainable development. The purpose of the study is to develop an assessment methodology for socio-ecological and economic consequences of low-carbon economy for the regions. The operational hypothesis of the study was that socio-ecological and economic situation in the region could be improved by designing a methodology for economic assessment of gas emissions and less gas emission during repairs at the linear pipeline section. The latter can be achieved by generating gas from the repaired section with a portable compressor station. The research shows how to develop a system of indicators aimed at assessing the projects' effectiveness for sustainable development and the economic model of low-carbon economy. The paper describes the methodology for a comprehensive assessment of the impact of project activities on the regional index of sustainable development. The work originates from studies in sustainable development. socio-economic forecasting of regional development and the application of macroeconomic analysis to assess the performance indicators of the development of socio-economic systems. The methods of index estimates were used to construct a comprehensive indicator of sustainable development. and the method of econometric modeling was applied to assess the reliability of the results and forecasting. The methodological significance of the results lies in the development of a methodology for the economic assessment of emission levels. The approach outlined by the authors and its results can be used by scientists and methodologists in forecasting socio-economic development of regions under sustainable development goals.
Keywords: sustainable development, region's socio-economic development forecast, low-carbon economy concept, region's sustainable development index
For citation:
Lobova E. S.. Taskaeva A. A.. Pashchenko T. V. Zhukovskaya S. L. The system of integral parameters for pairwise assessment of the region's sustainable development for low-carbon economy. Perm University Herald. Economy. 2022. vol. 17. no. 3. pp. 351-368. DOI: 10.17072/1994-9960-2022-3-351-368
ВВЕДЕНИЕ
Разные аспекты вопросов устойчивого развития проявляют свою актуальность с каждым годом все сильнее. И становится очевидным, что все они - синергетиче-ский результат жизнедеятельности человека,
технологического развития и природных изменений. Это приводит к тому, что прогнозирование развития стран и территорий должно быть комплексным, взаимосвязанным и взаимообусловленным предполагаемыми социаль-
ными, экологическими и экономическими изменениями.
Важным является и то, что для разных регионов характерна разная отраслевая специфика, накладывающая отпечаток как на цели устойчивого развития, так и на показатели социально-экономического развития региона и обусловливающая в итоге специализацию пространственного развития страны в целом, о чем в своей работе пишет Н. С. Козырь [1]. Разная отраслевая направленность регионов и их разное социально-экологическое положение (обусловленное в том числе природно-климатическими условиями, запасами ресурсов, этническими особенностями местности) приводят к необходимости использования разных наборов факторов, влияющих на социально-экономическое и устойчивое развитие (СЭР и УР соответственно), и их параметров. Так, для предприятий нефтегазового сектора экономики важным является процесс реализации 17 целей ООН по устойчивому развитию, которые нашли свое отражение и в Национальных целях развития РФ на период до 2030 г.
Об актуализации системы метрик устойчивого развития и включенности «зеленых» вопросов в СЭР в своих работах писали
A. И. Агеев и О. А. Золотарева [2], В. А. Че-решнев, А. А. Куклин и А. И. Боярских [3], P. T. Anastas и J. C. Warner [4], T. Busch и G. Friede [5], E. S. Tasri [6], D. Alexander, V. Blum [7], Y. Qiu, A. Shaukat и R. Tharyan [8], M. A. Diaye, S. H. Ho и R. Oueghlissi [9], V. Brühl [10]. В их работах отмечается рост актуальности экологизации и гуманизации экономики при обеспечении экономического роста и сохранении природного богатства Земли.
Ряд исследователей углубляет эти вопросы, анализируя энергетические аспекты производства и жизнедеятельности, в том числе парниковые эффекты. Такой подход можно увидеть в работах В. П. Ануфриева [11],
B. И. Данилова-Данильяна и Н. А. Пискуло-вой1, В. И. Данилова-Данильяна, М. Ч. Зали-
1 Устойчивое развитие: новые вызовы: учебник для вузов / под общ. ред. В. И. Данилова-Данильяна, Н. А. Пискуловой. М.: Издательство «Аспект Пресс», 2015. 336 с.
2 Данилов-Данильян В. И., ЗалихановМ. Ч., Лосев К. С.
Экологическая безопасность: общие принципы и рос-
ханова и К. С. Лосева2. В большей степени решение этих задач направлено на экологическую безопасность и сокращение выбросов метанолов и углеводородов в атмосферу.
А. Д. Выварец с соавторами3 в своих методиках предполагают учитывать экологический эффект как предотвращенный ущерб при расчетах экономической эффективности. При этом отмечается ряд методологических трудностей. Например, они характеризуют показатель экологической эффективности общественного производства в качестве величины экологического ущерба от функционирования экономического комплекса страны в целом в расчете на единицу полученного в результате этого эффекта. Рост рассматриваемого показателя демонстрирует повышение экологической эффективности народного хозяйства, а его снижение - рост экологического ущерба. Однако результаты исследований указанных авторов не снижают актуальности вопросов оценки углеродных выбросов и их влияния на социально-эколого-экономические показатели.
МЕТОДЫ ФОРМИРОВАНИЯ МЕХАНИЗМА ОЦЕНКИ РЕАЛИЗАЦИИ «НИЗКОУГЛЕРОДНОЙ» ЭКОНОМИКИ В ИНДИКАТОРАХ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ
Одним из инструментов, с помощью которого государство регулирует устойчивое развитие промышленного сектора, И. А. Иванова и М. В. Игнатьева называют эконометрическое моделирование, позволяющее охватывать в комплексе множество действующих факторов [12]. А. Р. Дауров к методам оценки устойчивого развития экономики регионов относит методы шкалирования и одноступенчатые методы взвешивания, анализ на основе теории графов и многоступенчатые методы взвешивания и др. [13]. Однако отмечаются некоторые ограничения этих методов, такие как субъективность оценки,
сийский аспект: учеб. пособие. 2-е изд., дораб. М.: МППА БИМПА, 2007. 288 с.
3 Выварец А. Д., Федоренко О. В., Карелов С. В. Экономика природопользования: учеб. пособие / Уральский гос. техн. ун-т; под ред. А. Ю. Кузьменко. М.: ЦНИИцветмет экономики и информации, 1994. 264 с.
сложность и иерархичность при построении многоступенчатых задач.
Как указывает В. В. Кисилев, экономет-рическая модель содержит эндогенные и экзогенные группы переменных, значения которых устанавливаются вне эконометрической модели [14].
Иностранные ученые также работали над системой оценки ЦУР, что нашло отражение, в частности, в работе M. Kühnen, S. Silva, J. Beckmann и др. [15].
Вопреки традиционному подходу, характеризующемуся выбором и расчетом показателей в каждой из групп (социальной, экологической и экономической), в настоящем исследовании применяется подход, базирующийся на расчете показателей, находящихся на стыке указанных групп. Выбор соответствующих «парных» показателей должен быть сформирован в зависимости от значимости корреляции статистических показателей регионального уровня устойчивого развития. В целом этот подход уже использовался авторами в их предыдущих исследованиях на примере Пермского края [16; 17].
В данном исследовании выдвигается ряд гипотез.
Н1. Для региональных структур, сходных по основным параметрам развития, можно сформировать единую систему параметров социал ьно-эколого-экономического развития.
Н2. Существует механизм влияния инвестиционных программ предприятий - лидеров нефтегазового сектора, направленных на реализацию целей «низкоуглеродной» экономики, на интегральные показатели устойчивого развития региона.
Чтобы доказать гипотезу Н1, предлагаем использовать метод индексных оценок, основным достоинством которого является принцип стандартизации каждого фактического значения показателя за выбранный промежуток времени по отношению к наилучшему достигнутому значению в исследуемом периоде.
Для раскрытия результатов гипотезы Н2 будем применять методы эконометрического и регрессионного анализа и моделирования, методы индексирования, трендового анализа и интегральной параметризации.
4 Green Growth Indicators 2014 // OECD Green Growth Studies / OECD Library. doi: 10.1787/9789264202030-en
Отметим, что большинство методов оценки формируются относительно показателя валового внутреннего продукта (ВВП). OECD в разделе «Индикаторы "зеленого" роста» предложила два показателя углеродной эффективности: «углеродная эффективность, привязанная к производству ВВП на единицу выбросов СО2, связанных с потреблением энергии, и углеродная эффективность, привязанная к спросу»4. Для целей формирования показателей устойчивого развития на региональном уровне целесообразно адаптировать данные показатели и проводить их расчет относительно показателя валового регионального продукта (ВРП).
При этом опыт формирования экологической политики в регионах свидетельствует о целесообразности использования показателя природоемкости ВРП, который позволяет характеризовать уровень эколого-экономическо-го развития как на региональном уровне, так и на уровне страны. Уменьшение значения данного показателя в динамике выступает эффективным критерием устойчивого развития. Дополнительными показателями, уточняющими динамику развития, можно принять показатели углеродной эффективности и интенсивности выбросов, скорректированные с учетом особенностей информационной базы.
Показатели углеродной эффективности оценивают относительное устранение зависимости между экономической деятельностью и загрязнением атмосферы. Показатель интенсивности выбросов дает возможность показать долю выбросов, приходящихся на одного человека, и должен иметь тенденцию к уменьшению.
ВЫБОР МЕТОДОВ ОЦЕНКИ УСТОЙЧИВОГО СОЦИАЛЬНО-ЭКОЛОГО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНА В УСЛОВИЯХ РЕАЛИЗАЦИИ КОНЦЕПЦИИ «НИЗКОУГЛЕРОДНОЙ» ЭКОНОМИКИ
Для построения модели устойчивого развития необходимо каждый из выбранных показателей привести к сопоставимому виду. Для этого в работе использу-
= Показатели зеленого роста 2014 (русская версия). doi: 10.1787/9789264256767-ru
ется методика, изложенная в исследованиях Е. А. Третьяковой с соавторами [18; 19]. После приведения всех показателей к сопоставимому виду рассчитывается индекс устойчивого развития каждой из групп показателей, а затем формируется итоговый комплексный (интегральный) показатель уровня устойчивого развития региона.
Индекс устойчивого развития, характеризующий уровень развития определенной группы, рассчитывается по формуле средней арифметической.
На заключительном этапе производится расчет интегральной оценки уровня устойчивого развития по формуле
1ур = ^Л^г^ (1)
где 11, /2, 13 - показатели социально-экономического, социально-экологического и эко-лого-экономического развития региона соответственно.
Трактовка полученных результатов осуществляется на основе критериев, разработанных Е. Б. Головановым [20].
Итак, показатели устойчивого развития подразделяются на три группы: социальные, экономические и экологические. Для оценки уровня устойчивого развития было взято по два показателя, находящихся на стыке каждой из групп и характеризующих ее.
К первой группе отнесены показатели, характеризующие экономическое развитие и социальный прогресс:
1) ВРП на душу населения, млн руб. на 1 чел.;
2) инвестиции в основной капитал в сфере образования (Ио) на душу населения, тыс. руб. на 1 чел.:
Инвестиции в основной капитал в сфере образования, тыс. руб. (2)
Численность населения, чел.
Рассматриваемый показатель дает возможность понять, какой объем средств, направленных на приобретение основных средств в сфере образования, приходится на одного человека, и должен показывать тенденцию к росту.
Ко второй группе отнесены показатели, характеризующие социальный прогресс и состояние окружающей среды:
1) интенсивность производственных выбросов (Ипв) углеводородов (УВ), тыс. т на одного человека:
Объем выбросов УВ
от стационарных
источников, тыс. т (3) Ипв =-.
Численность населения, чел.
Данный показатель иллюстрирует долю выбросов, приходящихся на одного человека, и должен иметь тенденцию к сокращению значения, потому как, с точки зрения общества, чем меньше выбросов приходится на одного человека, тем лучше;
2) число заболеваний органов дыхания на душу населения (Зод), ед./на одного человека:
Число заболеваний органов дыхания, выявленных впервые, ед. (4)
Зод = Численность населения, чел/
Данный показатель характеризует уровень заболеваемости, вызванный вредным воздействием выбросов от стационарных источников, на одного человека. В связи с тем что показатель отражает уровень общественного здоровья, он должен иметь тенденцию к спаду.
Третья группа включает показатели, характеризующие окружающую среду и экономическое развитие:
1) углеводородная эффективность производства (ЭПув), тыс. руб. на 1 т:
^^ ВРП, тыс. руб.
ЭПув =-.
Объем выбросов УВ (5)
от стационарных источников, т
Данный показатель оценивает относительное устранение зависимости между экономической деятельностью нефтегазовых предприятий и загрязнением атмосферы. Должен иметь тенденцию к росту.
2) инвестиции в основной капитал, направленные на охрану атмосферного воздуха (Иав), млн руб. на тыс. т:
Инвестиции в основной капитал на охрану атмосферного Иав = воздуха млн руб. (6)
Выбросы УВ от стационарных источников, тыс. т
Показатель Иав отражает, какой объем денежных средств был направлен на мероприятия по охране атмосферного воздуха. Должен иметь тенденцию к росту.
Выбранные показатели и критерии оценки их изменения представлены в ранних работах Е. С. Лобовой и Л. Н. Мамаевой [21].
На основе выбранных интегральных показателей и применения индексного метода расчета докажем гипотезу Н1. Для этого:
1) сформируем базу данных со статистическими показателями по показателям, кото-
рые используются для расчета попарных показателей;
2) проведем верификацию показателей, чтобы их значения были в диапазоне не более 1;
3) рассчитаем индексы экономико-социального, социально-экологического и эколого-экономического развития;
4) представим рад изменений интегрального индекса устойчивого развития по региональным объектам.
Апробация предложенной методики расчета показателей представлена для Пермского края и двух соседних регионов, а именно Свердловской области и Удмуртской Республики. Выбор данных регионов обусловлен тем, что на их территории размещаются активы лидера газовой отрасли - ПАО «Газпром». Результаты расчетов представлены в табл. 1, 2.
Таблица 1. Приведение показателей модели устойчивого развития к сопоставимому виду Table 1. Comparing the indicators of the sustainable development model
Год ВРП на душу населения Инвестиции в основной капитал в сфере образования Интенсивность производственных выбросов углеводородов Число заболеваний органов дыхания на душу населения Углеводородная эффективность производства Инвестиции в основной капитал, направленные на охрану
на душу населения окружающей среды
Пермский край
2011 0,556111988 0,427289262 1 0,975012053 0,640260517 0,391165375
2012 0,569412695 0,69697222 0,98188719 1 0,642979893 1
2013 0,5820361 0,796384747 0,712523757 0,954612157 0,47708598 0,868673948
2014 0,64382814 0,652133161 0,840027513 0,880223269 0,622287193 0,087491495
2015 0,703267832 0,724435685 0,854925813 0,896621279 0,692247153 0,090751645
2016 0,725226928 0,676314564 0,777840066 0,908176954 0,649454717 0,088248814
2017 0,790095842 0,631896107 0,794642813 0,863251174 0,723755998 0,057031951
2018 0,947295695 1 0,915158559 0,85535519 1 0,118678542
2019 1 0,752271344 0,769942483 0,871742247 0,888983757 0,561236182
Удмуртская Республика
2011 0,461154731 1 0,724097383 0,993974569 0,454394474 0,127628835
2012 0,512117597 0,670933182 0,691384283 1 0,482114324 0,454559993
2013 0,556740941 0,889880186 0,625547441 0,941823248 0,47417606 0,356076287
2014 0,619203028 0,851648526 0,532544251 0,928576967 0,449128083 0,38888295
2015 0,711880965 0,430918661 0,933260289 0,889355771 0,904657451 1
2016 0,731078864 0,554847017 1 0,853392572 0,995482988 0,69896563
2017 0,760218107 0,253088023 0,967131429 0,878132904 1 0,466027343
2018 0,938825543 0,530194764 0,479424755 0,90641435 0,611802515 0,255855767
2019 1 0,612427357 0,606124575 0,974239825 0,820477674 0,327379885
Свердловская область
2011 0,530522039 1 0,924055031 0,974506995 0,614858557 0,685911905
2012 0,608869198 0,998091676 0,747914313 1 0,571006686 0,681285645
2013 0,642247272 0,996972002 0,889557007 0,931074696 0,716093845 0,897049552
2014 0,679315164 0,995406556 1 0,955417882 0,850810459 0,844355254
2015 0,744506633 0,994824026 0,813022385 0,945321318 0,758487875 0,78221727
2016 0,812947687 0,994976834 0,833617959 0,919323104 0,848881982 0,847490693
2017 0,870623389 0,995916542 0,759596761 0,90152649 0,828055535 0,781470057
2018 0,932017194 0,998121973 0,857444249 0,873116894 1 1
2019 1 0,999283872 0,633531417 0,802732431 0,778552244 0,773349111
Источник: рассчитано авторами (= compiled by authors) по данным основных показателей охраны окружающей среды // Федеральная служба государственной статистики. URL: http://old.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/doc 11400
94699578 (дата обращения: 13.01.2020)
На основе указанных данных рассчитывается индекс устойчивого развития, характеризующий состояние выбранного региона в области устойчивого развития, и формируется интегральный показатель, объединяющий все сферы развития общества (социальную, экономическую и экологическую).
Таблица 2. Расчет индекса устойчивого развития исследуемых групп
Table 2. Calculation of the sustainable development index for the examined groups
Год Экономическое развитие + социальный прогресс Социальный прогресс + окружающая Окружающая среда + экономическое
среда развитие
Пе )мский край
2011 0,491700625 0,987506027 0,515712946
2012 0,633192458 0,990943595 0,821489946
2013 0,689210423 0,833567957 0,672879964
2014 0,647980651 0,860125391 0,354889344
2015 0,713851758 0,875773546 0,391499399
2016 0,700770746 0,84300851 0,368851766
2017 0,710995974 0,828946994 0,390393975
2018 0,973647848 0,885256875 0,559339271
2019 0,876135672 0,820842365 0,72510997
Удмуртская Республика
2011 0,730577365 0,859035976 0,291011655
2012 0,59152539 0,845692141 0,468337159
2013 0,723310563 0,783685345 0,415126173
2014 0,735425777 0,730560609 0,419005517
2015 0,571399813 0,91130803 0,952328725
2016 0,64296294 0,926696286 0,847224309
2017 0,506653065 0,922632167 0,733013671
2018 0,734510154 0,692919553 0,433829141
2019 0,806213678 0,7901822 0,57392878
Свердловская область
2011 0,765261019 0,949281013 0,650385231
2012 0,803480437 0,873957156 0,626146166
2013 0,819609637 0,910315852 0,806571699
2014 0,83736086 0,977708941 0,847582857
2015 0,86966533 0,879171851 0,770352573
2016 0,903962261 0,876470531 0,848186338
2017 0,933269965 0,830561626 0,804762796
2018 0,965069583 0,865280572 1
2019 0,999641936 0,718131924 0,775950678
Источник: рассчитано авторами (= compiled by authors) по дан-
ным основных показателей охраны окружающей среды // Феде-
ральная служба государственной статистики. URL: http://old.gks. ru/wps/wcm/connect/rosstat main/rosstat/ru/statistics/publications/cat
alog/doc 1140094699578 (дата обращения: 13.01.2020)
Результаты расчета уровня устойчивого развития каждого из исследуемых регионов представлены в виде лепестковой диаграммы (рис. 1).
Таким образом, состояние развития всех исследуемых регионов можно охарактеризовать как «устойчивое развитие региональной экономики». Однако, опираясь на данные рис. 1, нужно отметить, что состояние устойчивого
развития Пермского края и Свердловской области максимально приближено к состоянию «высокий уровень устойчивого развития региональной экономики», в отличие от Удмуртской Республики.
2011
• Удмуртская Республика
• Свердловская область
Рис. 1. Модель оценки уровня устойчивого развития регионов
Fig. 1. An assessment model for regions' sustainable development
Предложенное соотношение параметров социально-эколого-экономического развития для региональных структур, сходных по основным параметрам развития, можно использовать при формировании программы социально-экономического развития края не только для мониторинга социально-экономических факторов развития, но и для оценки влияния экологических факторов реализации «низкоуглеродной» стратегии развития страны.
РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ ВЛИЯНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ РЕАЛИЗАЦИИ КОНЦЕПЦИИ «НИЗКОУГЛЕРОДНОЙ» ЭКОНОМИКИ НА УСТОЙЧИВОЕ РАЗВИТИЕ РЕГИОНОВ
Для доказательства существования механизма влияния инвестиционных программ предприятий - лидеров нефтегазового сектора, направленных на реализацию целей «низкоуглеродной» экономики, на
интегральные показатели устойчивого развития региона авторы исследования разработали методику оценки, в процессе применения которой необходимо:
1) построить линейные регрессионные модели влияния «парных» параметров социально-эколого-экономического развития на индекс устойчивого развития региона;
2) выявить «парные» параметры, имеющие наибольшее влияние на индекс устойчивого роста региона;
3) рассчитать промежуточные показатели, которые применяются в расчете «попарных» показателей по данным трендовых моделей и с учетом влияния на них результатов производственно-сбытовой деятельности предприятия;
4) найти прогнозное значение индекса устойчивого развития, основываясь на сценарном подходе и трендовых моделях показателей;
5) построить эконометрическую модель с учетом факторов, демонстрирующих наибольший уровень корреляции;
6) провести апробацию моделей, учитывающую реальные результаты инвестиционной деятельности, направленной на реализацию «низкоуглеродной» стратегии развития.
На основе расчетных значений «парных» показателей, отраженных в табл. 2, и статистических данных об уровне устойчивого развития выбранных для исследования регионов с помощью метода регрессионного анализа проводится расчет оценки влияния полученных показателей на данный индекс. Анализируется влияние как всех выбранных показателей на индекс устойчивого развития одновременно, так и каждого показателя в отдельности, чтобы оценить степень воздействия на индекс. Анализ осуществляется с помощью MS Excel. Результаты представлены в табл. 3-6.
Показатель Модель Линейный коэффициент корреляции г Коэффициент детерминации R = г2 F-критерий Фишера Средняя ошибка аппроксимации А, % Среднее квадратичное отклонение о Доверительный интервал
расч. табл.
Все Y = 0, 28296 --0 х X + + 0,10644 х X2 - - 0,00120 х X3 - - 0,24216 х X4 - - 0,03228 х X5 + + 0,03942 х X6 0,99 (связь сильная) R = 0,9999 (99,99 % случаев изменения всех исследуемых показателей приводят к изменению ИУР) 3127,460 3,87 0,100 0,00100 -
ВРП на душу населения, млрд руб. Y = 0,53115 + + 0,00000 х X 0,37 (связь слабая) R = 0,1388 (13,88 % случаев изменения объемов ВРП на душу населения вызывают изменение ИУР) 1,130 5,59 10,840 0,92060 ± 0,22
Инвестиции в ОК в сферу образования на душу населения, тыс. руб. на 1 чел. Y = 0,43625 + + 0,26456 х X 0,58 (связь средней силы) R = 0,3336 (33,36 % случаев изменения объемов инвестиций в ОК в сферу образования на душу населения вызывают изменение ИУР) 3,505 5,59 9,060 0,08098 ± 0,19
Интенсивность производственных выбросов УВ Y = 0,75653 - - 0,00161 х X 0,09 (связь слабая) R = 0,0075 (0,75 % случаев изменения интенсивности производственных выбросов УВ вызывают изменение ИУР) 0,053 5,59 12,290 0,09880 ± 0,23
Число заболеваний органов дыхания на душу населения, ед. на 1 чел. Y = 0,91524 -- 0,52513 х X 0,14 (связь слабая) R = 0,0191 (1,91 % случаев изменения числа заболеваний органов дыхания на душу населения вызывают изменение ИУР) 0,136 5,59 11,920 0,09820 ± 0,23
Таблица 3. Линейные регрессионные модели влияния выбранных показателей на индекс устойчивого развития Пермского края, оценка качества и надежности моделей
Table 3. Linear regression models of the impact of the selected indicators on the sustainable development index for Perm Krai, assessment of models' quality and reliability
Окончание табл. 3
Показатель Модель Линейный коэффициент корреляции г Коэффициент детерминации R = г2 F-критерий Фишера Средняя ошибка аппроксимации А, % Среднее квадратичное отклонение о Доверительный интервал
расч. табл.
УВ-эффек- тивность производства Y = 0,50106 + + 0,01941 х X 0,44 (связь слабая) R = 0,1912 (19,12 % случаев изменения УВ-эффективности производства вызывают изменение ИУР) 1,655 5,59 10,618 0,08920 ± 0,21
Инвестиции в ОК, направленные на охрану атмосферного воздуха, млн руб. на тыс. т Y = 0,62414 + + 0,03133 х X 0,67 (связь средней силы) R = 4538 (45,38 % случаев изменения объемов инвестиций в ОК, направленных на охрану атмосферного воздуха, вызывают изменение ИУР 5,815 5,59 7,387 0,07330 ± 0,17
Примечание. Здесь и далее в таблицах использованы сокращения: ОК - основной капитал, УР - устойчивое развитие, ИУР - индекс устойчивого развития и УВ - углеводороды. Источник: рассчитано авторами (= compiled by authors) по данным основных показателей охраны окружающей среды // Федеральная служба государственной статистики. URL: http://old.2ks.ru/wps/wcm/connect/rosstat main/msstat/m/statistics/publications/catalog/doc 1140094699578 (дата обращения: 13.01.2020)
Таблица 4. Линейные регрессионные модели влияния выбранных показателей на индекс устойчивого развития Удмуртской Республики, оценка качества и надежности моделей
Table 4. Linear regression models of the impact of the selected indicators on the sustainable development index of the Udmurt Republic, assessment of models' quality and reliability
Показатель Модель Линейный коэффициент Коэффициент детерминации F-критерий Фишера Средняя ошибка аппроксимации Среднее квадратичное от- Доверительный
корреляции г R = г2 расч. табл. А, % клонение о
Все Y = 0,36212 -- 0 х X + + 0,05473 х X2 - - 0,00405 х X3 - - 0,59430 х X4 - - 0,01956 х X5 + + 0,01210 х X6 0,99 (связь сильная) R = 0,9913 (99,13 % случаев изменения всех исследуемых показателей приводят к изменению ИУР) 38,036 3,87 0,960 0,0085 -
R = 0,1729
ВРП на душу населения, Y = 0,53421 + + 0,00000 х X 0,42 (связь слабая) (17,29 % случаев изменения объемов ВРП на душу насе- 1,460 5,59 8,520 0,0827 ± 0,20
млрд руб. ления вызывают изменение ИУР)
Инвестиции R = 0,4342
в ОК в сферу об- 0,66 (связь средней силы) (43,42 % случаев изменения объемов
разования на душу населения, Y = 0,82043 -- 0,08117 х X инвестиций в ОК в сферу образования на душу населения 5,370 5,59 7,243 0,06840 ± 0,16
тыс. руб. вызывают измене-
на 1 чел. ние ИУР)
R = 0,4498
Интенсив- (44,98 % случаев
ность 0,67 (связь средней силы) изменения интен-
производственных выбросов Y = 0,8862 -- 0,00954 х X сивности производственных выбросов УВ 5,720 5,59 7,723 0,06744 ± 0,16
УВ вызывают изменение ИУР)
Число R = 0,4533
заболеваний (45,33 % случаев из-
органов дыхания на душу Y = - 0,34957 + + 2,31214 х X 0,67 (связь средней силы) менения числа заболеваний органов дыхания на душу 5,804 5,59 7,912 0,06722 ± 0,16
населения, населения вызывают
ед. на 1 чел. изменение ИУР)
R = 0,8015
УВ-эффек- тивность производства Y = 0,45048 + - 0,01406 х X 0,90 (связь сильная) (80,15 % случаев изменения УВ-эф-фективности произ- 28,260 5,59 4,417 0,04051 ± 0,10
водства вызывают изменение ИУР)
Окончание табл. 4
Показатель Модель Линейный коэффициент корреляции r Коэффициент детерминации R = г2 F-критерий Фишера Средняя ошибка аппроксимации А, % Среднее квадратичное отклонение о Доверительный интервал
расч. табл.
Инвестиции в ОК, направленные на охрану атмосферного воздуха, млн руб. на тыс. т Y = 0,54337 + + 0,01704 х X 0,84 (связь сильная) R = 0,7045 (70,45 % случаев изменения объемов инвестиций в ОК, направленных на охрану атмосферного воздуха, вызывают изменение ИУР) 16,690 5,59 5,490 0,04942 ± 0,12
Источник: рассчитано авторами (= compiled by authors) по данным основных показателей охраны окружающей среды // Федеральная служба государственной статистики. URL: http://old.2ks.ru/wps/wcm/connect/rosstat main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/doc 1140094699578 (дата обращения: 13.01.2020)
Таблица 5. Линейные регрессионные модели влияния выбранных показателей на индекс устойчивого развития Свердловской области, оценка качества и надежности моделей
Table 5. Linear regression models of the impact of the selected indicators on the sustainable development index of Sverdlovsk Region, assessment of models' quality and reliability
Показатель Модель Линейный коэффициент корреляции г Коэффициент детерминации R = г2 F-критерий Фишера Средняя ошибка аппроксимации А, % Среднее квадратичное отклонение о Доверительный интервал
расч. табл.
Все Y = 0,18704 - - 0 х X1 - - 1,16516 х X2 + + 0,00118 х X3 + + 0,07448 х X4 + + 0,02107 х X5 + + 0,00462 х X6 0,99 (связь сильная) R = 0,9999 (99,99 % случаев изменения всех исследуемых показателей приводят к изменению ИУР) 14 758,99 3,87 0,020 0,00030 -
ВРП на душу населения, млрд руб. Y = 0,69608 + + 0,00000 х X 0,56 (связь средней силы) R = 0,3164 (31,64 % случаев изменения объемов ВРП на душу населения вызывают изменение ИУР) 3,24 5,59 4,250 0,04850 ± 0,11
Инвестиции в ОК в сферу образования на душу населения, тыс. руб. на 1 чел. Y = 12,98261 -- 9,90971 х X 0,42 (связь слабая) R = 0,1794 (17,94 % случаев изменения объемов инвестиций в ОК в сферу образования на душу населения вызывают изменение ИУР) 1,53 5,59 3,700 0,0531 ± 0,13
Интенсивность производственных выбросов УВ Y = 0,96404 -- 0,00417 х X 0,30 (связь слабая) R = 0,0910 (9,10 % случаев изменения интенсивности производственных выбросов УВ вызывают изменение ИУР) 0,7 5,59 4,511 0,055930 ± 0,13
Число заболеваний органов дыхания на душу населения, ед. на 1 чел. Y = 0,53306 + + 0,95566 х X 0,38 (связь слабая) R = 0,1464 (14,64 % случаев изменения числа заболеваний органов дыхания на душу населения вызывают изменение ИУР) 1,20 5,59 4,587 0,05420 ± 0,13
УВ-эффек- тивность производства Y = 0,52786 + + 0,02117 х X 0,97 (связь сильная) R = 0,9433 (94,33 % случаев изменения УВ-эф-фективности производства вызывают изменение ИУР) 116,41 5,59 0,992 0,01397 ± 0,03
Инвестиции в ОК, направленные на охрану атмосферного воздуха, млн руб. на тыс. т Y = 0,43848 + + 0,016085 х X 0,92 - связь сильная R = 0,8465 (84,65 % случаев изменения объемов инвестиций в ОК, направленных на охрану атмосферного воздуха, вызывают изменение ИУР) 38,61 5,59 1,854 0,02298 ± 0,05
Источник: рассчитано авторами (= compiled by authors) по данным основных показателей охраны окружающей среды // Федеральная служба государственной статистики. URL: http://old.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/doc 1140094699578 (дата обращения: 13.01.2020)
Таблица 6. Сводные результаты оценки качества и надежности полученных моделей Table 6. Overall assessment results of models' quality and reliability
Показатель оценки Пермский край Удмуртская Республика Свердловская область
Коэффициент корреляции между исследуемыми показателями и индексом устойчивого развития Наличие прямой зависимости. Наиболее сильная связь наблюдается с показателями «инвестиции в ОК, направленные на охрану атмосферного воздуха» (каждый вложенный 1 млн руб. в ОК, направленный на охрану атмосферного воздуха, приходящийся на 1 тыс. т выбросов, увеличивает индекс устойчивого развития на 0,65 ед.), и «инвестиции в ОК в сферу образования на душу населения» (каждый вложенный 1 млн руб. в ОК в сферу образования на душу населения увеличивает ИУР на 0,7 ед.) Наличие прямой зависимости. Наиболее тесная связь отмечается с показателями «УВ-эффективность производства» (каждая тонна выбросов УВ от стационарных источников увеличивает ИУР на 0,46 ед.), «инвестиции в ОК, направленные на охрану атмосферного воздуха» (каждый вложенный 1 млн руб. в ОК, направленный на охрану атмосферного воздуха, приходящийся на 1 тыс. т выбросов, увеличивает ИУР на 0,56 ед.) Наличие прямой зависимости. Наиболее тесная связь отмечается с показателями «УВ-эффективность производства» (каждая тонна выбросов УВ от стационарных источников увеличивает ИУР на 0,55 ед.), «инвестиции в ОК, направленные на охрану атмосферного воздуха» (каждый вложенный 1 млн руб. в ОК, направленный на охрану атмосферного воздуха, приходящийся на 1 тыс. т выбросов, увеличивает ИУР на 0,45 ед.
Оценка качества и надежности модели На основании _Р-критерия Фишера модель считается статистически значимой только в двух построенных моделях из семи. Поскольку _Ррасч > -Ртаел, то только модели оценки зависимости ИУР от показателя «инвестиции в основной капитал, направленные на охрану атмосферного воздуха, млн руб. на тыс. т» считаются статистически значимыми; кроме того, статистически значимой является модель оценки зависимости от всех шести рассматриваемых показателей одновременно На основании F-критерия Фишера модель считается статистически значимой в пяти построенных моделях из семи. Поскольку Fpасч > ^.айь то модели оценки зависимости ИУР от показателей «ВРП на душу населения, млрд руб.» и «инвестиции в ОК в сферу образования на душу населения, тыс. руб. на чел.» считаются статистически незначимыми На основании F-критерия Фишера модель считается статистически значимой лишь в трех построенных моделях из семи. Поскольку Fpасч > Fта6л, то модели оценки зависимости ИУР от показателей «УВ-эффективность производства» и «инвестиции в ОК, направленные на охрану атмосферного воздуха, млн руб. на тыс. т» считаются статистически значимыми; кроме того, к статистически значимым относится модель, основанная на всех шести исследуемых показателях
Средняя ошибка аппроксимации, А Допустимый предел составляет 8-10 %, что соответствует полученным результатам лишь по трем моделям: «все шесть показателей», «инвестиции в ОК в сферу образования на душу населения, тыс. руб. на чел.», «инвестиции в ОК, направленные на охрану атмосферного воздуха, млн руб. на тыс. т» Допустимый предел составляет 810 %, что соответствует всем полученным результатам Допустимый предел составляет 810 %, что соответствует всем полученным результатам
Среднее квадратичное отклонение, о Значение показателя по всем шести параметрам является наименьшим, а значит, его уравнение описывает зависимость точнее всего Значение показателя по всем шести параметрам является наименьшим, а значит, его уравнение описывает зависимость точнее всего Значение показателя по всем шести параметрам является наименьшим, а значит, его уравнение описывает зависимость точнее всего
Общий вывод Существует прямая связь между некоторыми из исследуемых показателей и ИУР Существует прямая связь между некоторыми из исследуемых показателей и ИУР Существует прямая связь между некоторыми из исследуемых показателей и ИУР
Источник: составлено авторами на основе результатов оценки приведенных расчетов (= compiled by authors)
АПРОБАЦИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ НА ОСНОВЕ РЕАЛИЗАЦИИ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРОГРАММЫ ПО СОКРАЩЕНИЮ ВЫБРОСОВ УГЛЕВОДОРОДОВ
Апробация математической модели проводится на основе предприятий Группы «Газпром», действующих на территории рассматриваемых регионов: ООО «Газпром Трансгаз Чайковский» и ООО «Газпром Трансгаз Югорск».
В первую очередь рассмотрим динамику изменения показателей «УВ-эффективность производства» и «инвестиции в основной капитал, направленные на охрану атмосферного воздуха» относительно показателей компании за период 2015-2019 гг. Резуль-
таты расчета данных показателей для группы предприятий «Газпром» на соответствующих территориях представлены в табл. 7.
На следующем шаге рассчитаем, как изменяются показатели «УВ-эффективность производства» и «инвестиции в основной капитал, направленные на охрану атмосферного воздуха» при изменении соответствующих показателей Газпрома на 1 %. Для этого необходимо рассчитать значение показателя УВ-эффективности для Газпрома. Ввиду того что расчет данного показателя базируется на значении показателя ВРП, что неприменимо для уровня предприятия, заменим его на выручку. Для расчетов оценки используем усредненные значения выбросов, УВ-эффек-тивности и инвестиций на охрану атмосферного воздуха (табл. 8).
Исходя из представленных в табл. 8 данных, спрогнозируем несколько вариантов индекса устойчивого развития на период до 2022 г. Первый - заключается в прогнозировании с помощью построения трендовых моделей для каждого из шести факторов. Второй - в прогнозировании при помощи эко-нометрической модели с учетом факторов,
значительно влияющих на исследуемый параметр - индекс устойчивого развития.
Рассчитаем прогнозные значения исследуемых показателей на период до 2022 г. Результаты расчетов представлены в табл. 9. Анализ проводился на основе построения линии тренда, конечная модель выбиралась с наибольшим значением Я2.
Таблица 7. Расчет показателей УВ эффективности и инвестиций в основной капитал на охрану атмосферного воздуха для предприятий Группы «Газпром»
Table 7. Calculation of indicators of environmental efficiency and investments in fixed assets for air protection in Gazprom Group
Год Пермский край Удмуртская Республика Свердловская область Пермский край Удмуртская Республика Свердловская область
УВ-эффективность производства Инвестиции в ОК, направленные на охрану атмосферного воздуха
2015 0,57 0,51 0,61 0,11 0,10 0,69
2016 0,51 0,56 0,60 0,09 0,10 0,66
2017 0,57 0,60 0,65 0,31 0,33 0,56
2018 0,64 0,26 0,66 0,01 0,003 0,55
2019 0,54 0,34 0,81 0,00 0,00 0,59
Среднее 0,56 0,45 0,67 0,10 0,11 0,61
Источник: составлено авторами (= compiled by authors) по данным, взятым из следующих открытых источников: 1) официальный сайт ПАО «Газпром» (https://www.gazprom.ru/about/marketing/russia); 2) официальный сайт ООО «Газпром МКС» (https://mks.gazprom.ru/ about/history); 3) Экологический отчет ПАО «Газпром» за 2019 г. (https://www.gazprom.ru/f/posts/77/885487/gazprom-environmental-report-
2019-ru.pdf): 4) Отчет Группы «Газпром» о деятельности в области устойчивого развития за 2020 г. (http://gazpromprofsovuz.ru/content/ docs files/1626170354- 14688pdf
Таблица 8. Влияние изменений показателей Газпрома на значения показателей регионального уровня
Table 8. The impact of changes in Gazprom's indicators on the regional indicators
Показатель Пермский край Удмуртская Республика Свердловская область Пермский край Удмуртская Республика Свердловская область
УВ-эффективность производства Инвестиции в ОК, направленные на охрану атмосферного воздуха
1% 0,0056 0,0045 0,0067 0,001 0,001 0,006
Изменение регионального показателя при изменении показателя на уровне Газпрома на 1 %, % 0,053 0,036 0,041 0,11 0,012 0,02
Источник: составлено авторами (= compiled by authors) по данным, приведенным в табл. 7
Таблица 9. Прогнозирование показателей устойчивого развития Пермского края, Удмуртской Республики и Свердловской области на 2020-2022 гг.
Table 9. Forecasting sustainable development indicators for Perm Krai, the Udmurt Republic, and the Sverdlovsk Region for 2020-2022
Год ВРП на душу населения Инвестиции в ОК в сферу образования на душу населения Интенсивность производственных выбросов УВ Число заболеваний органов дыхания на душу населения УВ-эффективность производства Инвестиции в ОК, направленные на охрану атмосферного воздуха
Пермский край
2020 645 363,00 1,1169 47,2799 0,4654 14,915 2,751
2021 718 063,60 1,1402 47,6886 0,4649 16,986 3,868
2022 798 058,00 1,1619 48,0647 0,4628 19,328 5,247
Удмуртская Республика
2020 523 146,52 1,6998 29,7350 0,4034 17,0326 8,8982
2021 575 340,24 1,9396 33,3723 0,3743 15,3527 9,2277
2022 632 741,26 2,2542 37,6242 0,3392 13,1316 9,5392
Свердловская область
2020 605 065,00 1,2342 37,5050 0,3826 15,9980 24,8270
2021 646 085,21 1,2388 41,2265 0,4028 13,1840 23,4547
2022 688 671,44 1,2442 45,4790 0,4254 10,1020 21,7312
Источник: рассчитано авторами на основе полученных моделей (= compiled by authors)
Прогноз по трендовым моделям выбранных для исследования показателей демонстрирует ряд следующих моментов:
1) во всех исследуемых регионах фиксируется устойчивый рост ВРП на душу населения и инвестиций в основной капитал в сфере образования на душу населения, что, конечно, является положительной динамикой;
2) интенсивность производственных выбросов углеводородов во всех исследуемых регионах имеет тенденцию к росту, что является отрицательным фактором, такую же динамику демонстрирует показатель числа заболеваний органов дыхания на душу населения, за исключением Удмуртской Республики, где начиная с 2017 г. у данного показателя наблюдается тенденция к спаду;
3) показатель УВ-эффективности в Удмуртской Республике и Свердловской области имеет тенденцию к спаду, что отрицательно характеризует экологическое состояние регионов; в Свердловской области показатель инвестиций в охрану атмосферного воздуха на душу населения тоже сокращается.
Спрогнозируем индекс устойчивого развития с помощью эконометрической модели с учетом следующих факторов:
• для Пермского края - инвестиции в основной капитал, направленные на охрану атмосферного воздуха;
• Удмуртской Республики - инвестиции в основной капитал, направленные на охрану атмосферного воздуха, и УВ-эф-фективность производства;
• Свердловской области - инвестиции в основной капитал, направленные на охрану атмосферного воздуха, и УВ-эффек-тивность производства.
Для всех регионов в качестве прогнозных значений факторов принимается прогноз по уравнению тренда, представленному ранее.
Для расчета прогнозных значений по Удмуртской Республике и Свердловской области нужно построить двухфакторные экономет-рические модели, так как при построении прогноза необходимо учитывать все наиболее значимые факторы. Результаты расчетов, а также оценка качества и надежности моделей представлены в табл. 10-11.
Таблица 10. Расчет прогнозных значений индекса устойчивого развития для Пермского края Table 10. Calculation of forecast values of the sustainable development index for Perm Krai
Год Инвестиции в ОК, натравленные на охрану атмосферного воздуха Прогнозная протяженность Доверительный интервал Оптимистичный прогноз Пессимистичный прогноз
2020 2,75100 0,62414 + 0,03133 х х 2,75100 = 0,71032 2,3646 х 0,07331 = = 0,17336 0,71032 + 0,17336 = 0,88 0,71032 - 0,17336 = 0,54
2021 3,86790 0,62414 + 0,03133 х х 3,86790 = 0,74532 2,3646 х 0,07331 = = 0,17336 0,74532 + 0,17336 = 0,92 0,74532 - 0,17336 = 0,57
2022 5,24680 0,62414 + 0,03133 х х 5,24680 = 0,78851 2,3646 х 0,07331 = = 0,17336 0,78851 + 0,17336 = 0,96 0,78851 - 0,17336 = 0,62
Источник: рассчитано авторами на основе полученных моделей (= compiled by authors)
Таблица 11. Результаты построения эконометрической модели от двух факторов по регионам Table 11. The results of developing an econometric two-factor model by region
Показатель Регион Модель Линейный коэффициент корреляции г Коэффициент детерминации R = г2 F-критерий Фишера Средняя ошибка аппроксимации А, % Среднее квадратичное отклонение о
расч. табл.
УВ-эффективность производства + инвестиции в ОК, направленные на охрану атмосферного воздуха Удмуртская Республика Y = 0,45145 + + 0,00956 х X5 + + 0,00937 х X6 0,97 (связь сильная) R = 0,9323 (93,23 % случаев изменения обоих факторов приводит к изменению ИУР) 41,33 5,14 0,044 0,026
Свердловская область Y = 0,46796 + + 0,01466 х X5 + + 0,00623 х X6 0,99 (связь сильная) R = 0,9811 (98,11 % случаев изменения обоих факторов приводит к изменению ИУР) 155,46 5,14 0,005 0,009
1,00 0,80 0,60 0,40
______
— * I >
2020 2021 2022 Трендовый прогноз ........ Оптимистичный прогноз
• Пессимистичный прогноз
Рис. 2. Прогнозные значения индекса устойчивого развития Пермского края
Fig. 2 Forecast values of Perm Krai sustainable development Index
1,00 0,80 0,60 0,40
2020 2021 2022 --•--Трендовый прогноз ........ Оптимистичный прогноз
—•— Пессимистичный прогноз
Рис. 3. Прогнозные значения индекса устойчивого развития Удмуртской Республики
Fig. 3. Forecast values of the sustainable development index of the Udmurt Republic
1,00 0,80
0,60 0,40
2020 2021 2022 --»--Трендовый прогноз ........ Оптимистичный прогноз
• Пессимистичный прогноз
Рис. 4. Прогнозные значения индекса устойчивого развития Свердловской области
Fig. 4. Forecast values of the sustainable development index of Sverdlovsk Region
Этап апробации модели, учитывающей результаты инвестиционной деятельности, направленной на реализацию «низкоуглеродной» стратегии развития, сформирован для двух регионов, продемонстрировавших высшую степень зависимости этих показателей от индекса устойчивого роста. В Пермском крае инвестиционная деятельность направлена на приобретение инновационного оборудования, в Удмуртской Республике и Свердловской области аналогичные проекты уже реализованы. Расчет основных показателей приведен в табл. 12.
Таблица 12. Сводная таблица экономического эффекта и ИУР
Table 12. Overall economic impact and sustainable development index
Показатель Значение
1. Количество приобретаемых установок для улавливания УВ, шт. 1
2. Годовое сокращение выбросов углеводородов, тыс. м3 15 569,767
3. Экономия затрат, связанных с потерей дополнительного объема газа для транспортировки, тыс. руб. 305 137,583
4. Стоимостная оценка инвестиций, млн руб. 26,4
5. Экономический эффект, тыс. руб. 278 737,583
6. Увеличение индекса устойчивого развития, после мероприятия, % 16,2
Источник: составлено авторами на основе результатов оценки приведенных расчетов (= compiled by authors)
Таким образом, согласно прогнозным значениям индекса устойчивого развития Пермского края, реализация даже одной про-
граммы сокращения выбросов углеводородов в атмосферу одним предприятием нефтегазового сектора приведет к росту экономики региона на 16,2 %.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В условиях роста уровня деградации окружающей среды, обусловленного расширением производственной деятельности крупных нефтегазовых предприятий, появляется потребность в поиске новых, альтернативных вариантов решения данной проблемы. Однако научное обеспечение управления вопросами в области охраны окружающей среды недостаточно не только в части практического инструментария, но и в плане теоретической и методологической проработки. Представленный в статье механизм формирования критериев оценки достижения целей устойчивого развития на базе «низкоуглеродной» экономики позволил разработать авторскую методику комплексной оценки влияния проектной деятельности на реализацию целей устойчивого развития региона. Методика может быть положена в основу разработки отдельных направлений в стратегии развития регионов, что соответствует одной из групп подходов, предложенных А. А. Волошинской [22]. Использование обоснованных с помощью макроэкономического анализа показателей стратегии позволит отразить и обосновать соответствие це-
левых индикаторов развития регионов и заложенных в стратегию их развития показателей в соотнесении с целями устойчивого развития.
Разработанная методика была апробирована на примере предприятий группы «Газпром» и показала хорошие результаты: с ее помощью составлен прогноз изменения параметров от инвестиционной деятельности в инновационные проекты [23].
Таким образом, авторский подход и разработанный на его основе методический инструментарий принципиально отличаются от предлагаемых в литературе разработок, пре-
дусматривающих выбор и формирование показателей оценки уровня устойчивого развития регионов. Они позволили сформулировать и доказать гипотезы о том, что для региональных структур, сходных по основным параметрам развития, можно сформировать единую систему параметров социально-эко-лого-экономического развития и что существует механизм влияния инвестиционных программ предприятий - лидеров нефтегазового сектора, направленных на реализацию целей «низкоуглеродной» экономики, на интегральные показатели устойчивого развития региона.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Козырь Н. С. Стратегия пространственного развития: проблемы идентификации перспективных экономических специализаций субъектов РФ // Экономические стратегии. 2021. Т. 23, № 2. С. 16-21. doi: 10.33917/es-2.176.2021.16-21
2. Агеев А. И., Золотарева О. А. Метрики устойчивости экономического развития ЕАЭС: проблема «ядра» системы показателей и пороговых значений // Экономические стратегии. 2021. № 5. С. 54-65. doi: 10.33917/es-5.179.2021.54-65
3. Черешнев В. А., Куклин А. А., Боярских А. И. Оценка «зеленого» потенциала территорий // Управленец. 2015. № 6/58. С. 57-65.
4. Anastas P. T., Warner J. C. Green Chemistry: Theory and Practice. New York: Oxford University Press, 1998. 30 p.
5. Busch T., Friede G. The Robustness of the Corporate Social and Financial Performance Relation: A Second-Order Meta-Analysis // Corporate Social Responsibility and Environmental Management. 2018. Vol. 25, iss. 4. P. 583-608. doi: 10.1002/csr.1480
6. Tasri E. S. Analysis of green economic growth concept in the ASEAN countries // International Journal of Management and Applied Science. 2016. Vol. 2, iss. 10. P. 13-17.
7. Alexander D., Blum V. Ecological economics: A Luhmannian analysis of integrated reporting // Ecological Economics. 2016. Vol. 129. P. 241-251. doi: 10.1016/j.ecolecon.2016.06.020
8. Qiu Y., Shaukat A., Tharyan R. Environmental and social disclosures: Link with corporate financial performance // The British Accounting Review. 2016. Vol. 48, iss. 1. Р. 102-116. doi: 10.1016/j.bar.2014.10.007
9. Diaye M. A., Ho S. H., Oueghlissi R. ESG performance and economic growth: A panel co-integration analysis // Empirica. 2022. Vol. 49. Р. 99-122. doi: 10.1007/s10663-021-09508-7
10. Brühl V. Green Finance in Europe - Strategy, Regulation and Instruments // Intereconomics. 2021. Vol. 56. Р. 323-330. doi: 10.1007/s10272-021-1011-8
11. Ануфриев В. П. Энергоэффективность - проблема комплексная // Академия энергетики. 2009. № 5 (31). C. 36-40.
12. Иванова И. А., Игнатьева М. В. Эконометрическое моделирование как инструмент регулирования устойчивости промышленного сектора экономики региона // Современные проблемы науки и образования. 2014. № 6. С. 394-400.
13. Дауров А. Р. Методы оценки устойчивого развития экономики регионов // Экономика и эффективность организации производства. 2011. № 15. С. 33-36.
14. Кисилев В. В. Экономико-математическое моделирование процессов устойчивого развития региона // Государственное и муниципальное управление. Ученые записки СКАГС. 2009. № 3. С. 73-77.
15. Kühnen M., Silva S., Beckmann J., Eberle U., Hahn R., Hermann Ch., Schaltegger S., Schmid M. Contributions to the sustainable development goals in life cycle sustainability assessment: Insights from the Handprint research project // Sustainability Management Forum. 2019. Vol. 27. Р. 65-82. doi: 10.1007/s00550-019-00484-y
16. Быкова Е. С., Пономарева С. В., Большакова А. В. Инструменты оценки уровня экологизации в стратегическом планировании предприятия химической промышленности // Россия в XXI веке: глобальные вызовы и перспективы развития: материалы Седьмого междунар. форума / под общ. ред. В. А. Цветкова. М.: Изд-во Ин-та проблем рынка РАН, 2018. С. 358-366.
17. Таскаева А. А. Прогнозирование показателей интенсивности выбросов и углеродной эффективности на трех уровнях экономической системы // Master's Journal (Журнал магистров). 2020. № 2. С.138-146.
18. Третьякова Е. А., Миролюбова Т. В., Мыслякова Ю. Г., Шамова Е. А. Методический подход к комплексной оценке устойчивого развития региона в условиях экологизации экономики // Вестник Уральского федерального университета. Серия: Экономика и управление. 2018. Т. 17, № 4. С. 651-669. doi: 10.15826/vestnik.2018.17.4.029
19. Третьякова Е. А., Алферова Т. В., ПуховаЮ. И. Анализ методического инструментария оценки устойчивого развития промышленных предприятий // Вестник Пермского университета. Сер. «Экономика». 2015. № 4 (27). С. 132-139.
20. Голованов Е. Б. Методический подход в оценке устойчивого развития региональной экономики // Современные технологии управления. 2015. № 3 (51). С. 23-29.
21. Лобова Е. С., Мамаева Л. Н. Методологическая основа формирования метрики стратегического управления предприятием относительно концепции низкоуглеродной экономики // Вестник Российского экономического университета им. Г. В. Плеханова. 2022. Т. 19, № 2 (122). С. 57-64. doi: 10.21686/24132829-2022-2-57-64
22. Волошинская А. А. Оценка качества стратегий социально-экономического развития: как выбрать лучший подход? // Экономические стратегии. 2019. № 8. С. 134-139. doi: 10.33917/es-8.166.2019.134-139
23. Mingaleva Z., Lobova E., Timofeev, G., Poroshin I. Implementation of Innovative Technologies and Directions of Digitalization ofthe Gas Transportation Sector // Antipova T. (eds.). Digital Science. DSIC 2021. Lecture Notes in Networks and Systems. Vol. 381. Springer, Cham., 2022. P. 26-37. doi: 10.1007/978-3-03093677-8 3
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ
Елена Сергеевна Лобова - кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики и управления промышленным предприятием, Пермский национальный исследовательский политехнический университет (Россия, 614990, г. Пермь, Комсомольский проспект, 29; e-mail: elena.bykova555@yandex.ru).
Алёна Андреевна Таскаева - ведущий специалист-эксперт отдела региональных счетов и балансов, Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Пермскому краю (Россия, 614016, г. Пермь, ул. Революции, 66; e-mail: alenka.tas@yandex.ru).
Татьяна Васильевна Пащенко - кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры учета, аудита и экономического анализа, Пермский государственный национальный исследовательский университет (Россия, 614990, г. Пермь, ул. Букирева, 15; e-mail: econ317psu@yandex.com).
Светлана Львовна Жуковская - кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры учета, аудита и экономического анализа, Пермский государственный национальный исследовательский университет (Россия, 614990, г. Пермь, ул. Букирева, 15; e-mail: svlvzh@yandex.ru).
REFERENCES
1. Kozyr' N. S. Strategiya prostranstvennogo razvitiya: problemy identifikatsii perspektivnykh ekonomicheskikh spetsializatsii sub"ektov RF [Spatial development strategy: Identification problems of the Russian promising economic specializations]. Ekonomicheskie strategii [Economic Strategies], 2021, vol. 23, no. 2, pp. 16-21. (In Russian). doi: 10.33917/es-2.176.2021.16-21
2. Ageev A. I., Zolotareva O. A. Metriki ustoichivosti ekonomicheskogo razvitiya EAES: problema «yadra» sistemy pokazatelei i porogovykh znachenii [Sustainability metrics of EAEU economic development: Issues of core for indicators and thresholds]. Ekonomicheskie strategii [Economic Strategies], 2021, no. 5, pp. 54-65. (In Russian). doi: 10.33917/es-5.179.2021.54-65
3. Chereshnev V. A., Kuklin A. A., Boyarskikh A. I. Otsenka «zelenogo» potentsiala territorii [Assessment of green territory potential]. Upravlenets [The Manager], 2015, no. 6/58, pp. 57-65. (In Russian).
4. Anastas P. T., Warner J. C. Green Chemistry: Theory and Practice. New York, Oxford University Press, 1998. 30 p.
5. Busch T., Friede G. The Robustness of the Corporate Social and Financial Performance Relation: A Second-Order Meta-Analysis. Corporate Social Responsibility and Environmental Management, 2018, vol. 25, iss. 4, pp. 583-608. doi: 10.1002/csr.1480
6. Tasri E. S. Analysis of green economic growth concept in the ASEAN countries. International Journal of Management and Applied Science, 2016, vol. 2, iss. 10, pp. 13-17.
7. Alexander D., Blum V. Ecological economics: A Luhmannian analysis of integrated reporting. Ecological Economics, 2016, vol. 129, pp. 241-251. doi: 10.1016/j.ecolecon.2016.06.020
8. Qiu Y., Shaukat A., Tharyan R. Environmental and social disclosures: Link with corporate financial performance. The British Accounting Review, 2016, vol. 48, iss. 1, pp. 102-116. doi: 10.1016/j.bar.2014.10.007
9. Diaye M. A., Ho S. H., Oueghlissi R. ESG performance and economic growth: A panel co-integration analysis. Empirica, 2022, vol. 49, pp. 99-122. doi: 10.1007/s10663-021-09508-7
10. Brühl V. Green finance in Europe - strategy, regulation and instruments. Intereconomics, 2021, vol. 56, pp. 323-330. doi: 10.1007/s 10272-021-1011-8
11. Anufriev V. P. Energoeffektivnost' - problema kompleksnaya [Energy efficiency - a multifaceted problem]. Akademiya energetiki [Academy of Energy], 2009, no. 5 (31), pp. 36-40. (In Russian).
12. Ivanova I. A., Ignat'eva M. V. Ekonometricheskoe modelirovanie kak instrument regulirovaniya ustoichivosti promyshlennogo sektora ekonomiki regiona [Econometric modeling for stability control industrial sector ofthe region]. Sovremennyeproblemy nauki i obrazovaniya [Modern Problems of Science and Education], 2014, no. 6, pp. 394-400. (In Russian).
13. Daurov A. R. Metody otsenki ustoichivogo razvitiya ekonomiki regionov [Assessment methods for sustainable development of regional economies]. Ekonomika i effektivnost' organizatsiiproizvodstva [Economy and Efficiency of Production Management], 2011, no. 15, pp. 33-36. (In Russian).
14. Kisilev V. V. Ekonomiko-matematicheskoe modelirovanie protsessov ustoichivogo razvitiya regiona [Economic mathematical modeling of region's sustainable development processes]. Gosudarstvennoe i muni-tsipal'noe upravlenie. Uchenye zapiski SKAGS [State and Municipal Management. Scientific Notes of SKAGS], 2009, no. 3, pp. 73-77. (In Russian).
15. Kühnen M., Silva S., Beckmann J., Eberle U., Hahn R., Hermann Ch., Schaltegger S., Schmid M. Contributions to the sustainable development goals in life cycle sustainability assessment: Insights from the Handprint research project. Sustainability Management Forum, 2019, vol. 27, pp. 65-82. doi: 10.1007/s00550-019-00484-y
16. Bykova E. S., Ponomareva S. V., Bol'shakova A.V. Instrumenty otsenki urovnya ekologizatsii v strategicheskom planirovanii predpriyatiya khimicheskoi promyshlennosti [Greening assessment tools in strategic planning for a chemical enterprise]. Rossiya v XXI veke: global'nye vyzovy i perspektivy razvitiya [Russia in XXI century: Global Challenges and Development Prospects]. Moscow, Izd-vo In-ta problem rynka RAN Publ., 2018, pp. 358-366. (In Russian).
17. Taskaeva A. A. Prognozirovanie pokazatelei intensivnosti vybrosov i uglerodnoi effektivnosti na trekh urovnyakh ekonomicheskoi sistemy [Forecasting emission intensity and carbon efficiency indicators at three levels of the economic systems]. Master's Journal, 2020, no. 2, pp. 138-146. (In Russian).
18. Tretyakova E. A., Mirolyubova T. V., Myslyakova Yu. G., Shamova E. A. Metodicheskii podkhod k kompleksnoi otsenke ustoichivogo razvitiya regiona v uslovii ekologizatsii ekonomiki [Methodological approach to the complex assessment of the sustainable region development in the condition of greening the economy]. Vestnik Ural'skogo federal'nogo universiteta. Seriya: Ekonomika i upravlenie [Bulletin of Ural Federal University. Series Economics and Management], 2018, vol. 17, no. 4, pp. 651-669. (In Russian). doi: 10.15826/vestnik.2018.17.4.029
19. Tretyakova E. A., Alferova T. V., Pukhova Yu. I. Analiz metodicheskogo instrumentariya otsenki ustoichivogo razvitiya promyshlennykh predpriyatii [Assessment of industrial enterprises' sustainable development: analysis of methods]. Vestnik Permskogo universiteta. Ser. "Ekonomika" [Perm University Herald. Economy], 2015, no. 4 (27), pp. 132-139. (In Russian).
20. Golovanov E. B. Metodicheskii podkhod v otsenke ustoichivogo razvitiya regional'noi ekonomiki [Methodological assessment approach to sustainable development of regional economy]. Sovremennye tekhnologii upravleniya [Modern Management Technologies], 2015, no. 3 (51), pp. 23-29. (In Russian).
21. Lobova E. S., Mamaeva L. N. Metodologicheskaya osnova formirovaniya metriki strategicheskogo upravleniya predpriyatiem otnositel'no kontseptsii nizkouglerodnoi ekonomiki [Methodological basics for shaping metrics of strategic management by the enterprise in view of low-carbon economy concept]. Vestnik Rossiiskogo ekonomicheskogo universiteta im. G. V. Plekhanova [Vestnik of the Plekhanov Russian University of Economics], 2022, vol. 19, no. 2 (122), pp. 57-64. (In Russian). doi: 10.21686/2413-2829-2022-2-57-64
22. Voloshinskaya A. A. Otsenka kachestva strategii sotsial'no-ekonomicheskogo razvitiya: kak vybrat' luchshii podkhod? [Assessing the quality of socio-economic development strategies: How to choose the best approach?]. Ekonomicheskie strategii [Economic Strategies], 2019, no. 8, pp. 134-139. (In Russian). doi: 10.33917/es-8.166.2019.134-139
23. Mingaleva Z., Lobova E., Timofeev G., Poroshin I. Implementation of Innovative Technologies and Directions of Digitalization of the Gas Transportation Sector. In a book: Digital Science. DSIC 2021. Lecture Notes in Networks and Systems. Ed. by T. Antipova, Springer, Cham., 2022, vol. 381., pp. 26-37. doi: 10.1007/978-3-030-93677-8 3
INFORMATION ABOUT THE AUTHORS
Elena Sergeevna Lobova - Candidate of Economic Sciences, Associate Professor of the Department of Economics and Industrial Management, Perm National Research Polytechnic University (29, Komsomolsky Prospekt, Perm, 614990, Russia; e-mail: elena.bykova555@yandex.ru).
Alyona Andreevna Taskaeva - Leading Specialist-Expert at the Department of Regional Accounts and Balances, Regional Office of the Federal State Statistics Service for Perm Krai (66, Revolyutsii st., Perm, 614016, Russia; e-mail: alenka.tas@yandex.ru).
Tatiana Vasilevna Pashchenko - Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Associate Professor at the Department of Accounting, Audit and Economic Analysis, Perm State University (15, Bukireva st., Perm, 614990, Russia; e-mail: econ317psu@yandex.com).
Svetlana Lvovna Zhukovskaya - Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Associate Professor at the Department of Accounting, Audit and Economic Analysis, Perm State University (15, Bukireva st., Perm, 614990, Russia; e-mail: svlvzh@yandex.ru).
CmambH nocmymrn epedaKU,uK> 31.05.2022, npunnma k nenamu 24.08.2022
Received May 31, 2022; accepted August 24, 2022
