CC BY
88
ISSN 2311-8768 (Online) ISSN 2073-4484 (Print)
Экономико-статистические исследования
РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ РЕГИОНАЛЬНОГО ЭКОЛОГИЧЕСКОГО МЕНЕДЖМЕНТА В СООТВЕТСТВИИ С ИННОВАЦИОННЫМ ФОРМАТОМ ISO 14001:2015*
Светлана Валерьевна РАТНЕРа,\ Мария Дмитриевна РАТНЕРЬ
а доктор экономических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории экономической динамики и управления инновациями, Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, Москва, Российская Федерация lanaratner@ipu.ru
b студентка географического факультета, Кубанский государственный университет, Краснодар, Российская Федерация keep3up3@gmail. com
• Ответственный автор
История статьи:
Принята 05.08.2016 Принята в доработанном виде 10.08.2016
Одобрена 16.08.2016
УДК 004.94:006.025 JEL: Q51, Q58, R15
Ключевые слова:
экологический менеджмент, кластерный анализ, региональная социально-экономическая система, экологические эффекты
Аннотация
Предмет. Существующие в настоящее время подходы к управлению природоохранной деятельностью на уровне регионов недостаточно эффективны. Переход на инновационный формат систем экологического менеджмента в соответствии со стандартом ISO 14001:2015 актуализирует вопросы разработки моделей и методов согласования стратегий природоохранной деятельности отдельных предприятий и организаций со стратегиями развития региональных социо-эколого-экономических систем в целом и открывает ряд возможностей для совершенствования инструментов территориального экологического менеджмента.
Цели. Разработка типологии региональных экономических систем субъектов Российской Федерации по объему и специфике производимых негативных экологических эффектов для дальнейшей оптимизации стратегий природоохранной деятельности на уровне регионов. Методология. Основным методом исследования является кластерный анализ, проводимый по иерархическому алгоритму кластеризации методом k-средних. Численная реализация метода была обеспечена применением пакета прикладных программ Statistica. Кластеризация регионов проведена по набору статистических показателей, отражающих размер «экологической платы» за производимый в субъекте Российской Федерации общественно значимый продукт, а также показателей, отражающих интенсивность бытового потребления природных ресурсов населением региона и качество экологического менеджмента жилищно-коммунального комплекса. Информационной базой исследования послужили ежегодные Государственные доклады «О состоянии и об охране окружающей среды в Российской Федерации» за 2010-2014 гг.
Результаты. Результаты кластерного анализа свидетельствуют о возможности выделения нескольких характерных типов региональных социоэкономических систем, каждому из которых может быть поставлена в соответствие определенная модель регионального экологического менеджмента, учитывающая специфику негативного воздействия экономики и населения региона на окружающую среду. Для двух основных моделей регионального экологического менеджмента предложены конкретные инструменты стимулирования предприятий и организаций к более ответственному экологическому поведению. Выводы. Предложенные инструменты носят рыночный характер и стимулируют экономику региона к переходу на наилучшие доступные технологии производства, что в результате должно положительно сказаться не только на экологии региона, но и на его экономическом развитии.
© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2016
Двадцатилетняя мировая практика имплементации стандарта ISO 14001 «Системы экологического менеджмента» на предприятиях и организациях различных отраслей экономики продемонстрировала его достаточно высокую эффективность как
* Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, проект №16-06-00147 «Разработка моделей анализа среды функционирования для оптимизаций траекторий развития региональных экономических систем по экологическим параметрам».
инструмента стимулирования более ответственного поведения компаний по отношению к окружающей природной среде. Как показывают многочисленные эмпирические исследования, большинство предприятий, сертифицированных по ISO 14001, в течение нескольких первых лет действия системы экологического менеджмента (СЭМ) снижают объемы негативного воздействия на окружающую среду, что позволяет им сократить затраты на экологические платежи и штрафы,
улучшить имидж компании в глазах клиентов и партнеров, повысить качество общего менеджмента [1-2]. Начиная с первой версии стандарта, разработанной в 1996 г. на основе цикла Деминга, основным фактором его успеха была и остается гибкость предъявляемых требований к системе экологического менеджмента, которая позволяет любой компании создать СЭМ в соответствии с ее внутренними особенностями (отраслевой принадлежностью, типом управленческой системы, технологической оснащенностью и т.д.), выявить наиболее эффективные пути для улучшения экологических показателей своей работы. В то же время, позволяя компаниям фокусироваться на собственных интересах, стандарт показал свою малопригодность к решению конкретных задач регионального экологического менеджмента по сравнению с европейским стандартом EMAS (EU Eco-Management and Audit Scheme - европейская схема экоменеджмента и экоаудита), налагающим на предприятия достаточно жесткие экологические обязательства перед внешними заинтересованными сторонами.
В 2015 г. стандарт ISO 14001 был обновлен и приведен в соответствие инновационному формату ISO на разработку стандартов на системы менеджмента [3]. Одним из важных отличий версии стандарта 2015 г. от действующей в настоящее время в России версии 2007 г. является введение в нее понятий «заинтересованные стороны» и «контекст» организации, то есть предприятие в новой версии стандарта рассматривается не как изолированный объект, а как агент определенной социо-эколого-экономической системы, обязанный учитывать кумулятивные последствия хозяйственной деятельности всех агентов данной системы для экологии региона [4].
Утверждение российского национального стандарта в соответствии с новой версией ИСО 14001:2015 ожидается в ближайшее время, а переход на нее должен быть осуществлен предприятиями в течение трех лет. Поэтому в настоящее время проблемы разработки методов и инструментов оценки кумулятивных экологических эффектов от функционирования региональных социально-экономических систем и согласования стратегий природоохранной деятельности предприятий и организаций на уровне регионов приобретают особую актуальность.
Целью исследования является разработка типологии региональных экономических систем
субъектов Российской Федерации по объему и специфике производимых негативных
экологических эффектов для дальнейшей оптимизации стратегий природоохранной деятельности на уровне регионов. Информационной базой исследования послужили ежегодные Государственные доклады «О состоянии и об охране окружающей среды в Российской Федерации» за 2010-2014 гг.1 Основным методом исследования является кластерный анализ, проводимый по иерархическому алгоритму кластеризации методом ^-средних. Важным достоинством метода ^-средних по сравнению с другими алгоритмами кластеризации является возможность непосредственного установления количества кластеров исследователем, исходя из теоретических соображений и целей исследования [5]. В контексте данного исследования оптимальное число кластеров может быть выбрано таким образом, чтобы обеспечить возможность реализации вариативной региональной политики в сфере экологического менеджмента. Численная реализация метода была обеспечена применением пакета прикладных программ Statistica.
При проведении кластерного анализа нами были использованы следующие статистические показатели, отражающие размер «экологической платы» за производимый в субъекте Российской Федерации общественно значимый продукт:
1) интенсивность выбросов загрязняющих веществ в атмосферу от стационарных источников на единицу валового регионального продукта (ВРП);
2) интенсивность выбросов загрязняющих веществ в атмосферу от автомобильного транспорта на единицу ВРП;
3) интенсивность сброса загрязненных сточных вод на единицу ВРП;
4) интенсивность сброса недостаточно очищенных сточных вод на единицу ВРП;
5) интенсивность образования отходов на единицу ВРП;
6) интенсивность водопотребления (объем забора свежей воды из природных источников всех типов) на единицу ВРП.
Кроме того был использован ряд статистических показателей, отражающих интенсивность бытового
1 Государственные доклады «О состоянии и об охране окружающей среды в Российской Федерации» в 2009-2014 гг. URL: http://www.mnr.gov.ru/regulatory/list.php?part= 1101
потребления природных ресурсов населением региона и качество экологического менеджмента жилищно-коммунального комплекса:
1) объем выбросов веществ в атмосферу от автомобильного транспорта на одного жителя;
2) объем сброса загрязненных сточных вод на одного жителя;
3) объем сброса недостаточно очищенных сточных вод на одного жителя;
4) объем образования твердых бытовых отходов на одного жителя;
5) интенсивность водопотребления (объем забора свежей воды из природных источников всех типов) на одного жителя.
Все включенные в анализ статистические показатели были приведены к сопоставимым шкалам измерений для того, чтобы обеспечить равнозначность экологических эффектов при распределении регионов по группам (кластерам). Для того чтобы обеспечить надежность кластеризации и исключить вероятность ошибочной идентификации типа региональной экономической системы вследствие выброса по какому-либо из показателей, происшедшего в силу форс-мажорных природных или техногенных явлений, использовались усредненные значения каждого из показателей за исследуемый период (2010-2014 гг.).
Результаты проведенного в процессе кластеризации теста ANOVA показали, что значимыми (на уровне статистической значимости р выше 0,05) статистическими показателями для разбиения регионов по пяти кластерам являются все анализируемые показатели за исключением интенсивности сброса недостаточно очищенных сточных вод на единицу ВРП и объема выбросов от автомобильного транспорта на одного жителя. Анализируя график средних значений по каждому из показателей (рис. 1), нетрудно заметить, что основным отличием объектов третьего кластера от всех остальных региональных экономических систем является чрезмерно высокое водопотребление (в большей мере - на единицу ВРП, в меньшей - на одного жителя).
Наиболее важным признаком четвертого кластера является также высокое водопотребление, однако все же более умеренное, нежели у объектов третьего кластера. Объекты второго кластера выделяются чрезмерно интенсивным сбросом
загрязненных сточных вод на одного жителя. Объекты первого кластера характеризуются также достаточно высокой интенсивностью сброса загрязненных сточных вод в расчете на одного жителя, однако этот негативный экологический эффект проявляется у них все же в меньших размерах, нежели у объектов второго кластера. Объекты отнесенные к пятому кластеру оказывают минимальное (по сравнению с объектами других кластеров) удельное воздействие на окружающую среду по всем анализируемым статистическим показателям.
Распределение регионов2 по кластерам представлено в табл. 1.
При кластеризации на 4 группы статистически незначимыми показателями разбиения (уровень статистической значимости р > 0,05) оказались следующие:
1) интенсивность выбросов загрязняющих веществ от стационарных источников на единицу ВРП (р = 0,14);
2) интенсивность сброса недостаточно очищенных сточных вод на единицу ВРП (р = 0,29);
3) интенсивность выбросов загрязняющих веществ от автомобильного транспорта на душу населения (р = 0,64);
4) интенсивность сброса недостаточно очищенных сточных вод на душу населения (р = 0,39).
Результаты анализа средних каждого из показателей по кластерам (рис. 2) позволяют выделить следующие различия между объектами, принадлежащим разным кластерам:
— объекты первого кластера характеризуются наиболее интенсивным сбросом загрязненных сточных вод на душу населения и повышенным водопотреблением на единицу ВРП;
— объекты второго кластера имеют наиболее интенсивное водопотребление на единицу ВРП и на душу населения;
— объекты третьего кластера характеризуются умеренным и сбалансированным негативным воздействием на окружающую среду (нет ярко
2 Из расчетов были исключены Москва и Санкт-Петербург, в силу того, что являясь городами - субъектами Федерации, они имеют несопоставимые показатели по экологическим параметрам с другими регионами и могут вносить существенные искажения в результаты модели. Кроме того, исключены Республика Крым и Севастополь, для которых приводятся данные только за 2014 г.
выраженных негативных экологических эффектов);
— объекты четвертого кластера имеют достаточно высокое водопотребление как на единицу ВРП, так и на душу населения, но меньше, чем объекты второго кластера.
Анализируя распределение регионов по кластерам (табл. 2), нетрудно заметить, что по сравнению с предыдущим случаем разбиения регионов на 5 групп, при кластеризации на 4 кластера исчезают различия между самыми представительными группами регионов с умеренной нагрузкой на окружающую среду и регионами с повышенной интенсивностью сброса загрязненных сточных вод на одного жителя.
Группы регионов с чрезвычайно высоким водопотреблением (кластер 3 при разбиении на 5 групп и кластер 2 при разбиением на 4 группы), высоким водопотреблением (кластер 4) и интенсивным сбросом загрязненных сточных вод на душу населения (кластер 2 при разбиении на 5 групп и кластер 1 при разбиении на 4 группы) остаются неизменными.
При кластеризации регионов на 3 группы наиболее характерными отличиями проявляются интенсивность водопотребления на единицу ВРП и на душу населения и интенсивность сброса сточных вод на душу населения (рис. 3). При этом кластеры 3 и 4, полученные при разбиении на четыре группы, объединяются в один.
Таким образом, эксперимент с количеством кластеров показывает, что на основе статистических показателей, отражающих интенсивность различных негативных экологических эффектов социально-экономической деятельности человека, можно выделить несколько характерных типов региональных систем (рис. 4):
— тип региональной социально-экономической системы с критически высоким уровнем водопотребления экономикой и жилищно-коммунальным сектором (тип 1);
— тип региональной социально-экономической системы с высокой интенсивностью сброса загрязненных сточных вод жилищно-коммунальным сектором (тип 2);
— тип региональной социально-экономической системы с умеренным сбалансированным негативным воздействием экономики и ЖКХ на экосистему региона (тип 3).
При этом тип 3 может быть, в свою очередь разбит на несколько менее выраженных, однако все же отличающихся друг от друга подтипов:
— подтип региональной социально-экономической системы с повышенным водопотреблением (подтип 3.1);
— подтип региональной социально-экономической системы с повышенной интенсивностью сброса загрязненных сточных вод жилищно-коммунальным сектором (подтип 3.2);
— подтип региональной социально-экономической системы с минимальным уровнем удельных негативных экологических эффектов (подтип 3.3).
Возможно и дальнейшее разбиение типа 3 на подтипы в зависимости от характера преобладающих негативных экологических эффектов. Уровень детализации разбиения регулируется заданием количества кластеров и определяется из практических соображений.
Предложенная типология может быть использована для разработки моделей регионального экологического менеджмента, учитывающих специфику негативного воздействия экономики и населения региона на окружающую среду. Очевидно, модель регионального экологического менеджмента 1, отвечающая первому типу региональной социально-экономической системы, должна, в первую очередь, предусматривать систему
стимулирующих и ограничительных мер административного и рыночного характера, направленных на рациональное водопотребление предприятий и организаций региона, в том числе относящихся к жилищно-коммунальному комплексу (ЖКХ). Модель регионального экологического менеджмента 2, соответствующая второму типу региональной социально-экономической системы, должна стимулировать внедрение новых технологий очистки сточных вод, модернизацию существующих и строительство новых очистных сооружений. Модели экологического менеджмента, соответствующие подтипу 3.1. и подтипу 3.2. региональной социально-экономической системы, могут быть аналогичны по характеру воздействия уже описанным моделям 1 и 2, но отличаться от них жесткостью регулирующих норм и требований, а также интенсивностью стимулирующих и дестимулирующих мер.
Анализ мирового опыта практического внедрения систем экологического менеджмента, позволяет
выделить следующие популярные инструменты стимулирования предприятий и организаций к более ответственному экологическому поведению, в том числе, на региональном уровне:
— требования по мониторингу определенного набора экологических показателей (соответствующих наиболее острым экологическим проблемам региона) деятельности предприятия и предоставлению их либо в специализированные органы по сертификации, либо в открытый доступ [6, 7];
— разработка и предоставление в открытый доступ перечня наилучших доступных технологий, позволяющих снизить негативное воздействие предприятий различных отраслей экономики на окружающую среду [8-10];
— поддержка инвестиционных программ и проектов предприятий по переходу на наилучшие доступные технологии [11-13];
— создание площадок, в том числе, электронных, для обмена опытом по внедрению наилучших доступных технологий в экономике и ЖКХ [14-16].
По нашему мнению, выделенные модели регионального экологического менеджмента 1 и 2 могут включать все перечисленные популярные и доказавшие свою эффективность инструменты стимулирования экологически ответственного поведения компаний, отличие между ними будет состоять в фокусировке стимулирующих усилий либо на снижении водопотребления (для модели 1), либо на снижении интенсивности сброса сточных вод ЖКХ (модель 2, табл. 3).
Следует заметить, что предложенные меры стимулирования носят рыночный, а не административный характер и направлены на формирование экологически ответственного поведения бизнеса и населения. При таком подходе эффект от предложенных мер может носить отложенный характер, однако, как отмечается в работах [17, 18], в долгосрочной перспективе он является более результативным, нежели чем использование только ограничительных мер, таких как экологические платежи и штрафы.
Предложенный подход к построению системы регионального экологического менеджмента имеет еще одно важное отличие от применяемых в настоящее время на практике технологий регулирования негативного воздействия предприятий и организаций на окружающую среду. В нем никак не учитывается способность экосистем к «амортизации» негативных воздействий и к самовосстановлению, тогда как главным критерием для расчета различных действующих нормативов допустимого воздействия является способность экосистемы к переработке выбросов и восполнению ресурсов без критической потери своего качества3. Такие критерии, как правило, являются достаточно расплывчатыми, могут меняться со временем4, и никак не стимулируют экономику к переходу на наилучшие доступные технологии производства (которые в своем большинстве являются инновационными и наукоемкими), что в результате отрицательно сказывается не только на экологии, но и на самом экономическом развитии.
Возможности доработки и развития предлагаемого подхода лежат как в плоскости детализации типологии региональных социально-экономических систем и, соответственно, выделении новых моделей регионального экологического менеджмента, так и в плоскости оптимизации интенсивности управленческих воздействий, направленных на снижение тех или иных негативных экологических эффектов, для достижения наилучшего результата по всему комплексу экологических показателей. При этом, если первое направление развития предложенного подхода осуществимо за счет использования метода кластеризации, то второе требует применения более сложных математических методов, таких как непараметрическая оптимизация [19, 20] и ее различные модификации [21, 22].
3 Ратнер С.В., Алмастян Н.А. Рыночные и административные методы управления негативным воздействием объектов электроэнергетики на окружающую среду // Экономический анализ: теория и практика. 2015. № 16. С. 2-15.
4 Например, в 2014 г. были существенно повышены предельно допустимые концентрации по формальдегиду (более чем в 3 раза относительно ранее установленных значений), что привело к резкому «улучшению» экологической ситуации в 33% городов России (Государственные доклады «О состоянии и об охране окружающей среды в Российской Федерации в 2014 г. URL: http://www.mnr.gov.ru/regulatory/Hstphp?part=n01
Таблица 1
Распределение регионов по группам при кластеризации по пяти кластерам Table 1
Distribution of regions by group when clustering in five clusters
Кластер Количество субъектов Субъект Российской Федерации
1 18 Архангельская, Вологодская, Калининградская, Ленинградская, Новгородская области; Республика Калмыкия; Республика Татарстан; Удмуртская Республика; Пермский край; Кировская, Свердловская, Челябинская области; Забайкальский край; Красноярский край; Иркутская область; Хабаровский край; Магаданская, Сахалинская области
2 7 Республика Карелия, Мурманская область, Краснодарский край, Кемеровская область, Камчатский край, Приморский край, Чукотский автономный округ
3 1 Карачаево-Черкесская Республика
4 5 Костромская, Тверская области; Республика Дагестан; Кабардино-Балкарская Республика; Республика Северная Осетия - Алания
5 47 Белгородская, Брянская, Владимирская, Воронежская, Ивановская, Калужская, Курская, Липецкая, Московская, Орловская, Псковская, Рязанская, Смоленская, Тамбовская, Тульская, Ярославская области; Республика Коми; Республика Адыгея; Астраханская, Волгоградская, Ростовская области; Республика Ингушетия; Чеченская Республика; Ставропольский край; Республика Башкортостан; Республика Марий Эл; Республика Мордовия; Чувашская Республика; Нижегородская, Оренбургская, Пензенская, Самарская, Саратовская, Ульяновская, Курганская, Тюменская области; Республика Алтай; Республика Бурятия; Республика Тыва; Республика Хакассия; Алтайский край; Новосибирская, Омская, Томская области; Республика Саха (Якутия); Амурская область; Еврейская автономная область
Источник: расчеты авторов
Source: Authoring
Таблица 2
Распределение регионов по группам при кластеризации по четырем кластерам
Table 2
Distribution of regions by group when clustering in four clusters
Кластер Количество субъектов Субъект Российской Федерации
1 7 Республика Карелия, Мурманская область, Краснодарский край, Кемеровская область, Камчатский край, Приморский край, Чукотский автономный округ
2 1 Карачаево-Черкесская Республика
3 65 Архангельская, Вологодская, Калининградская, Ленинградская, Новгородская области; Республика Калмыкия; Республика Татарстан; Удмуртская Республика; Пермский край; Кировская, Свердловская, Челябинская области; Забайкальский край; Красноярский край; Иркутская область; Хабаровский край; Магаданская, Сахалинская, Белгородская, Брянская, Владимирская, Воронежская, Ивановская, Калужская, Курская, Липецкая, Московская, Орловская, Рязанская, Смоленская, Тамбовская, Тульская, Ярославская, Псковская области; Республика Коми; Республика Адыгея; Астраханская, Волгоградская, Ростовская области; Республика Ингушетия; Чеченская Республика; Ставропольский край; Республика Башкортостан; Республика Марий Эл; Республика Мордовия; Чувашская Республика; Нижегородская, Оренбургская, Пензенская, Самарская, Саратовская, Ульяновская, Курганская, Тюменская области, Республика Алтай; Республика
Бурятия; Республика Тыва; Республика Хакассия; Алтайский край; Новосибирская, Омская, Томская области; Республика Саха (Якутия); Амурская область; Еврейская
_автономная область_
4 5 Костромская, Тверская области; Республика Дагестан; Кабардино-Балкарская _Республика; Республика Северная Осетия - Алания_
Источник: расчеты авторов
Source: Authoring
Таблица З
Перечень стимулирующих инструментов систем регионального экологического менеджмента
Table 3
List of tools enabling a regional environmental management systems
Инструмент Модель 1 Модель 2
Мониторинг 1. Требования по мониторингу водопотребления предприятий и организаций, в том числе, относящихся к ЖКХ (объем забора пресной воды из всех типов источников, расчет «водяного следа» различных типов продукции, доля повторного и оборотного водопотребления). 2. Требования по предоставлению в открытый доступ (на специализированных сайтах) информации по результатам мониторинга 1. Требования по мониторингу образования и степени очистки сточных вод в ЖКХ (объемы водоотведения, доля очищенных, недостаточно очищенных и неочищенных сточных вод). 2. Требования по предоставлению в открытый доступ (на специализированных сайтах) информации по результатам мониторинга, а также информации по используемым технологиям очистки воды и их соответствию мировому уровню
Технологии 1. Разработка (или адаптация существующих федеральных и отраслевых) перечня наилучших доступных технологий по снижению водопотребления в различных видах производств и ЖКХ 1. Разработка (или адаптация существующих федеральных и отраслевых) перечня наилучших доступных технологий по очистке сточных бытовых вод
Налоги, льготы 1. Разработка мер налогового стимулирования ускоренного перехода предприятий и организаций (в том числе ЖКХ) на наилучшие доступные технологии, позволяющие снизить водопотребление. 2. Льготное кредитование проектов по переходу предприятий и организаций (в том числе ЖКХ) на наилучшие доступные технологии, позволяющие снизить водопотребление. 3. Тарифное регулирование водопотребления 1. Разработка мер налогового стимулирования ускоренного перехода предприятий ЖКХ на наилучшие доступные технологии, позволяющие улучшить очистку сточных вод. 2. Льготное кредитование проектов по переходу предприятий ЖКХ на наилучшие доступные технологии, позволяющие улучшить очистку сточных вод. 3. Развитие регионального рынка оборудования для очистки сточных вод при индивидуальной застройке, в том числе, с помощью регулирования регионального коэффициента для торговых предприятий на вмененной системе налогообложения
Информация 1. Проведение информационных кампаний по популяризации наилучших доступных технологий по снижению водопотребления в быту. 2. Проведение региональных форумов и конференций по промышленному внедрению наилучших доступных технологий в области водопотребления 1. Проведение информационных кампаний по популяризации наилучших доступных технологий по очистке сточных вод, предназначенных для индивидуального пользования
Источник: расчеты авторов Source: Authoring
Рисунок 1
График средних при кластеризации по пяти кластерам Figure 1
Chart of averages when clustering in five clusters
400
300
200 ■
100 ■
>
Показатель
-Кластер 1
4 5 6 7 3
-Кластер 2 —о—Кластер 3 —&—Кластер 4
10
-Кластер 5
11
Примечание. 1 - интенсивность выбросов загрязняющих веществ в атмосферу от стационарных источников на единицу ВРП;
2 - интенсивность выбросов загрязняющих веществ в атмосферу от автомобильного транспорта на единицу ВРП;
3 - интенсивность сброса загрязненных сточных вод на единицу ВРП; 4 - интенсивность сброса недостаточно очищенных сточных вод на единицу ВРП; 5 - интенсивность образования отходов на единицу ВРП; 6 - интенсивность водопотребления (объем забора свежей воды из природных источников всех типов) на единицу ВРП; 7 - объем выбросов веществ в атмосферу от автомобильного транспорта на одного жителя; 8 - объем сброса загрязненных сточных вод на одного жителя; 9 - объем сброса недостаточно очищенных сточных вод на одного жителя; 10 - объем образования твердых бытовых отходов на одного жителя; 11 - интенсивность водопотребления (объем забора свежей воды из природных источников всех типов) на одного жителя.
Источник: авторская разработка
Note. 1 - the intensity of pollutant emissions in the atmosphere from stationary sources per unit of GRP; 2 - the intensity of pollutant emissions from road transport per unit of GRP; 3 - the intensity of the dumping of contaminated waste water per unit of GRP; 4 - the intensity of insufficient treated waste water discharge per unit of GRP; 5 - the waste intensity per unit of GRP; 6 - the water use intensity (the amount of fresh water from natural sources of all types) per unit of GRP; 7 - the emission of substances in the atmosphere from vehicles per inhabitant; 8 - the amount of the dumping of contaminated waste water per inhabitant; 9 - the amount of insufficient treated waste water discharge per inhabitant; 10 - the amount of municipal solid waste per inhabitant; 11 - the water use intensity (the amount of fresh water from natural sources of all types) per inhabitant.
Source: Authoring
Рисунок 2
График средних при кластеризации по четырем кластерам Figure 2
Chart of averages when clustering in four clusters
Примечание. 1 - интенсивность выбросов загрязняющих веществ в атмосферу от стационарных источников на единицу ВРП;
2 - интенсивность выбросов загрязняющих веществ в атмосферу от автомобильного транспорта на единицу ВРП;
3 - интенсивность сброса загрязненных сточных вод на единицу ВРП; 4 - интенсивность сброса недостаточно очищенных сточных вод на единицу ВРП; 5 - интенсивность образования отходов на единицу ВРП; 6 - интенсивность водопотребления (объем забора свежей воды из природных источников всех типов) на единицу ВРП; 7 - объем выбросов веществ в атмосферу от автомобильного транспорта на одного жителя; 8 - объем сброса загрязненных сточных вод на одного жителя; 9 - объем сброса недостаточно очищенных сточных вод на одного жителя; 10 - объем образования твердых бытовых отходов на одного жителя; 11 - интенсивность водопотребления (объем забора свежей воды из природных источников всех типов) на одного жителя.
Источник: авторская разработка
Note. 1 - the intensity of pollutant emissions in the atmosphere from stationary sources per unit of GRP; 2 - the intensity of pollutant emissions from road transport per unit of GRP; 3 - the intensity of the dumping of contaminated waste water per unit of GRP; 4 - the intensity of insufficient treated waste water discharge per unit of GRP; 5 - the waste intensity per unit of GRP; 6 - the water use intensity (the amount of fresh water from natural sources of all types) per unit of GRP; 7 - the emission of substances in the atmosphere from vehicles per inhabitant; 8 - the amount of the dumping of contaminated waste water per inhabitant; 9 - the amount of insufficient treated waste water discharge per inhabitant; 10 - the amount of municipal solid waste per inhabitant; 11 - the water use intensity (the amount of fresh water from natural sources of all types) per inhabitant.
Source: Authoring
Рисунок 3
График средних при кластеризации по трем кластерам Figure 3
Chart of averages when clustering in three clusters
Примечание. 1 - интенсивность выбросов загрязняющих веществ в атмосферу от стационарных источников на единицу ВРП;
2 - интенсивность выбросов загрязняющих веществ в атмосферу от автомобильного транспорта на единицу ВРП;
3 - интенсивность сброса загрязненных сточных вод на единицу ВРП; 4 - интенсивность сброса недостаточно очищенных сточных вод на единицу ВРП; 5 - интенсивность образования отходов на единицу ВРП; 6 - интенсивность водопотребления (объем забора свежей воды из природных источников всех типов) на единицу ВРП; 7 - объем выбросов веществ в атмосферу от автомобильного транспорта на одного жителя; 8 - объем сброса загрязненных сточных вод на одного жителя; 9 - объем сброса недостаточно очищенных сточных вод на одного жителя; 10 - объем образования твердых бытовых отходов на одного жителя; 11 - интенсивность водопотребления (объем забора свежей воды из природных источников всех типов) на одного жителя.
Источник: авторская разработка
Note. 1 - the intensity of pollutant emissions in the atmosphere from stationary sources per unit of GRP; 2 - the intensity of pollutant emissions from road transport per unit of GRP; 3 - the intensity of the dumping of contaminated waste water per unit of GRP; 4 - the intensity of insufficient treated waste water discharge per unit of GRP; 5 - the waste intensity per unit of GRP; 6 - the water use intensity (the amount of fresh water from natural sources of all types) per unit of GRP; 7 - the emission of substances in the atmosphere from vehicles per inhabitant; 8 - the amount of the dumping of contaminated waste water per inhabitant; 9 - the amount of insufficient treated waste water discharge per inhabitant; 10 - the amount of municipal solid waste per inhabitant; 11 - the water use intensity (the amount of fresh water from natural sources of all types) per inhabitant.
Source: Authoring
Рисунок 4
Типы региональных экономических систем по интенсивности негативного воздействия на окружающую среду Figure 4
Types of regional economic systems in accordance with the intensity of negative impact on the environment
Источник: авторская разработка Source: Authoring
Список литературы
1. Molina-Azorín J.F., Tarí J.J., Claver-Cortés E., López-Gamero M.D. Quality management, environmental management and firm performance: a review of empirical studies and issues of integration // International Journal of Management Reviews. 2009. Vol. 11. Iss. 2. P. 197-222. doi: 10.1111/j.1468-2370.2008.00238.x
2. Franchetti M. ISO 14001 and solid waste generation rates in US manufacturing organizations: an analysis of relationship // Journal of Cleaner Production. 2011. № 19. P. 1104-1109.
3. Белобрагин В.Я. Рубикон перейден. Анализ отчета The ISO Survey - 2014 // Стандарты и качество. 2016. № 1. P. 90-96.
4. Алмастян Н.А. Системы экологического менеджмента: ISO 14001:2015 и EMAS // Управление качеством: избранные научные труды пятнадцатой Международной научно-практической конференции 10-11 Марта 2016 г., Московский авиационный институт. М.: ПР0БЕЛ-2000, МАИ, 2016. 384 с.
5. Кэмерон Э.К., Триверди П.К. Микроэконометрика: методы и их применение: кн. 2 / пер. с англ. под научн. ред. Б. Демешева. М.: Дело, 2015. 664 с.
6. Testa F., Rizzi F., Daddi T, Gusmerotti N.M., Frey M., Iraldo F. EMAS and ISO 14001: the differences in effectively improving environmental performance // Journal of Cleaner Production. 2014. № 68. P. 165-173. doi: 10.1016/j.jclepro.2013.12.061
7. Comoglio C., Botta S. The use of indicators and the role of environmental management systems for environmental performances improvement: a survey on ISO 14001 certified companies in the automotive sector // Journal of Cleaner Production. 2012. Vol. 20. № 1. Р. 92-102. doi: 10.1016/j.jclepro.2011.08.022
8. Березюк М.В., Румянцева А.В., Мерзликина Ю.Б., Макарова Д.Н. Выбор наилучших доступных технологий: экономические аспекты // Вестник УрФУ. Сер. Экономика и управление. 2014. № 2. С.109-121.
9. Скобелев Д.О., Мезенцева О.В. НДТ - элемент контроля и предотвращения негативного воздействия на окружающую среду // Контроль качества продукции. 2014. № 6. С. 7-12.
10. Evrard D., Laforest V., Villot J., Gaucher R. Best Available Technique assessment methods: a literature review from sector to installation level // Journal of Cleaner Production. 2016. Vol. 121. P. 72-83. doi: 10.1016/j.jclepro.2016.01.096
11. Parry I., Evans D., Oates W. Are energy efficiency standards justified? // Journal of Environmental Economics and Management. 2014. Vol. 67. Iss. 2. Р. 104-125. doi: 10.1016/j.jeem.2013.11.003
12. Во^рикова С.М. Современные методы стимулирования предприятия внедрения экологически чистьк теxнологий производства // Актуальные проблемы гуманитарные и естественный наук. 2015. № 12-6. С. 29-32.
13. Клочков В.В., Раmнер C.B. Управление развитием «зеленый» теxнологий: экономические аспекты. М.: ИПУ РАН, 2013. 291 с.
14. Hegger D, Van Vliet J, Van Vliet B. Niche management and its contribution to regime change: The case of innovation in sanitation // Technology Analysis & Strategic Management. 2007. Vol. 19. Iss. 6. Р. 729-746. doi: 10.1080/09537320701711215
15. Hyysalo S., Juntunen J., Freeman S. User innovation in sustainable home energy technologies // Energy Policy. 2014. Vol. 55. Iss. C. Р. 490-500. doi: 10.1016/j.enpol.2012.12.038
16. Ornetzeder M., Rohracher H. User-led innovations and participation processes: lessons from sustainable energy technologies // Energy Policy. 2006. № 34. Iss. 2. Р. 138-150. doi: 10.1016/j.enpol.2004.08.037
17. Brennan T.J., Palmer K.L. Energy efficiency resource standards: economic and policy // Utilities Policy. 2013. Vol. 25. Р. 58-68. doi: 10.1016/jjup.2013.02.001
18. Nawrocka. D., Parker T. Finding the connection: environmental management systems and environmental performance // Journal of Cleaner Production. 2009. Vol. 17. Iss. 6. Р. 601-607. doi: 10.1016/jjclepro.2008.10.003
19. Хру^алев Е.Ю., Раmнер П.Д. Эко-инновации в электроэнергетике: оценка сравнительной эффективности // Инновации. 2015. № 9. С. 8-14.
20. Хру^алёв Е.Ю., Раmнер П.Д. Выбор оптимальной стратегии переxодa региональной энергетической системы на низкоуглеродные теxнологии // Аудит и финансовый анализ. 2015. № 5. С. 395-400.
21. Castelli L., Pesenti R., Ukovich W. DEA-like models for the efficiency evaluation of hierarchically structured units // European Journal of Operational Research. 2004. Vol. 154. Iss. 2. P. 465-476. doi: 10.1016/jjclepro.2008.10.003
22. Пеmрущенкo B.B. Учет неоднородности в оболочечном анализе данный // Проблемы управления. 2013. № 5. С. 2-11.
Финансовая аналитика: Financial Analytics:
проблемы и решения 30 (2016) 19-32 Science and Experience
ISSN 2311-8768 (Online) Economic and Statistical Research
ISSN 2073-4484 (Print)
DEVELOPMENT OF REGIONAL ENVIRONMENTAL MANAGEMENT MODELS IN ACCORDANCE WITH ISO 14001:2015 INNOVATION FORMAT
Svetlana V. RATNERa\ Mariya D. RATNERb
a Trapeznikov Institute of Control Sciences of Russian Academy of Sciences, Moscow, Russian Federation lanaratner@ipu.ru
b Kuban State University, Krasnodar, Russian Federation keep3up3@gmail. com
• Corresponding author
Article history:
Received 5 August 2016 Received in revised form 10 August 2016 Accepted 16 August 2015
JEL classification: Q51, Q58, R15
Keywords: environmental management, cluster analysis, regional socio-economic system, environmental effects
Abstract
Subject The article deals with the issues of development of models and methods of harmonizing the environmental policies of individual enterprises and organizations with the development strategies of regional socio-ecological-economic systems, in general.
Objectives The purpose of the study is to develop a typology of regional economic systems of subjects of the Russian Federation by volume and specificity of produced negative environmental effects, for further optimization of strategies for environmental activities at the regional level. Methods The main method of research is a cluster analysis. To carry out the analysis, we used a hierarchical algorithm for k-means clustering and STATISTICA software package. The annual State reports On Environmental Conditions and Protection in the Russian Federation for 2010-2014 served the research database.
Results The cluster analysis results show that it is possible to select several specific types of regional socio-economic systems; a particular model of regional environmental management can be assigned to each of them. For the two main models of regional environmental management, we offer specific tools to stimulate enterprises and organizations to more responsible environmental behavior Conclusions The proposed instruments are market-oriented, and they stimulate the regional economy to the best available technology, which should have a positive impact not only on the ecology of the region, but also on its economic development.
© Publishing house FINANCE and CREDIT, 2Q16
Acknowledgments
The work was supported by the Russian Foundation for Basic Research, project No. 16-06-00147 Modelling
the Environment Functioning Analysis for Optimization of Trajectories of Regional Economic Systems
Development by Environmental Parameters.
References
1. Molina-Azorín J.F., Tarí J.J., Claver-Cortés E., López-Gamero M.D. Quality Management, Environmental Management and Firm Performance: A Review of Empirical Studies and Issues of Integration.
International Journal of Management Reviews, 2009, vol. 11, iss. 2, pp. 197-222. doi: 10.1111/j.1468-2370.2008.00238.x
2. Franchetti M. ISO 14001 and Solid Waste Generation Rates in US Manufacturing Organizations: An Analysis of Relationship. Journal of Cleaner Production, 2011, no. 19, pp. 1104-1109.
3. Belobragin V.Ya. [Rubicon. Analysis report The ISO Survey-2014]. Standarty i kachestvo = Standards and Quality, 2016, no. 1, pp. 90-96. (In Russ.)
4. Almastyan N.A. [Environmental management system: ISO 14001:2015 and EMAS]. Upravlenie kachestvom: izbrannye nauchnye trudy pyatnadtsatoi Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii [Proc. 15th Int. Sci. Conf. Quality Management, March 10-11, 2016]. Moscow, PROBEL-2000, MAI Publ., 2016, 384 p.
5. Cameron A.C., Trivedi P.K. Mikroekonometrika: metody i ikh primenenie [Microeconometrics: Methods and Applications]. Moscow, Delo Publ., 2015, 664 p.
6. Testa F., Rizzi F., Daddi T., Gusmerotti N.M., Frey M., Iraldo F. EMAS and ISO 14001: The Differences in Effectively Improving Environmental Performance. Journal of Cleaner Production, 2014, no. 68, pp. 165-173. doi: 10.1016/j.jclepro.2013.12.061
7. Comoglio C., Botta S. The Use of Indicators and the Role of Environmental Management Systems for Environmental Performances Improvement: A Survey on ISO 14001 Certified Companies in the Automotive Sector. Journal of Cleaner Production, 2012, vol. 20, no. 1, pp. 92-102. doi: 10.1016/jjclepro.2011.08.022
8. Berezyuk M.V., Rumyantseva A.V., Merzlikina Yu.B., Makarova D.N. [The choice of the best available technologies: economic aspects]. Vestnik UrFU. Ser. Ekonomika i upravlenie = Vestnik Ural Federal University/ Ser.: Economics and Management, 2014, no. 2, pp. 109-121. (In Russ.)
9. Skobelev D.O., Mezentseva O.V. [BAT-control and prevent negative impacts on our environment]. Kontrol' kachestvaproduktsii = Quality Control, 2014, no. 6, pp. 7-12. (In Russ.)
10. Evrard D., Laforest V., Villot J., Gaucher R. Best Available Technique Assessment Methods: A Literature Review from Sector to Installation Level. Journal of Cleaner Production, 2016, vol. 121, pp. 72-83. doi: 10.1016/jjclepro.2016.01.096
11. Parry I., Evans D., Oates W. Are Energy Efficiency Standards Justified? Journal of Environmental Economics and Management, 2014, vol. 67, iss. 2, pp. 104-125. doi: 10.1016/jjeem.2013.11.003
12. Vostrikova S.M. [Modern methods to stimulate enterprises cleaner production technologies]. Aktual'nye problemy gumanitarnykh i estestvennykh nauk = Actual Problems of Humanities and Natural Sciences, 2015, no. 12-6, pp. 29-32. (In Russ.)
13. Klochkov V.V., Ratner S.V. Upravlenie razvitiem 'zelenykh' tekhnologii: ekonomicheskie aspekty [Management of green technology development: economic aspects]. Moscow, IPM RAS Publ., 2013, 291 p.
14. Hegger D.L.T., Van Vliet J., Van Vliet B.J.M. Niche Management and Its Contribution to Regime Change: The Case of Innovation in Sanitation. Technology Analysis & Strategic Management, 2007, vol. 19, iss. 6, pp. 729-746. doi: 10.1080/09537320701711215
15. Hyysalo S., Juntunen J.K., Freeman S. User Innovation in Sustainable Home Energy Technologies. Energy Policy, 2014, vol. 55, iss. C, pp. 490-500. doi: 10.1016/j.enpol.2012.12.038
16. Ornetzeder M., Rohracher H. User-led innovations and participation processes: lessons from sustainable energy technologies. Energy Policy, 2006, vol. 34, iss. 2, pp. 138-150. doi: 10.1016/j.enpol.2004.08.037
17. Brennan T.J., Palmer K.L. Energy Efficiency Resource Standards: Economic and Policy. Utilities Policy, 2013, vol. 25, pp. 58-68. doi: 10.1016/jjup.2013.02.001
18. Nawrocka D., Parker Th. Finding the Connection: Environmental Management Systems and Environmental Performance. Journal of Cleaner Production, 2009, vol. 17, iss. 6, pp. 601-607. doi: 10.1016/jjclepro.2008.10.003
19. Khrustalev E.Yu., Ratner P.D. [Eco-Innovation in the electric power industry: assessing the comparative effectiveness]. Innovatsii = Innovation, 2015, no. 9, pp. 8-14. (In Russ.)
20. Khrustalev E.Yu., Ratner P.D. [Selection of the optimal strategy for the transition of the regional energy system on low-carbon technologies]. Audit i finansovyi analiz = Audit and Financial Analysis, 2015, no. 5, pp. 395-400. (In Russ.)
21. Castelli L., Pesenti R., Ukovich W. DEA-like Models for the Efficiency Evaluation of Hierarchically Structured Units. European Journal of Operational Research, 2004, vol. 154, iss. 2, pp. 465-476. doi: 10.1016/jjclepro.2008.10.003
22. Petrushchenko V.V. [Heterogeneity accounting in DEA]. Problemy upravleniya = Management Problems, 2013, no. 5, pp. 2-11. (In Russ.)
