CC BY
18
RUDN Journal of Ecology and Life Safety ISSN 2313-2310 (Print); ISSN 2408-8919 (Online)
2021 Vol. 29 No. 4 355-370
Вестник РУДН. Серия: Экология и безопасность жизнедеятельности http //journals rndn ru/ecology
ПРОМЫШЛЕННАЯ ЭКОЛОГИЯ INDUSTRIAL ECOLOGY
DOI 10.223 63/2313-2310-2021 -29-4-3 55-370 УДК 913(571.16)
Научная статья / Research article
Ресурсный потенциал горной части Сибирского федерального округа как фактор устойчивого развития региона
Р.В. Кнауб 13,А .В. Игнатьева
Национальный исследовательский Томский государственный университет, Томск, Россия
Аннотация. Проведена оценка ресурсного и социально-экономического потенциала горной части Сибирского федерального округа, выбранного в качестве объекта исследования как один из самых больших федеральных округов России с уникальными природными ресурсами, сложными природными условиями проживания и достаточно развитыми экономическими условиями. Для расчетов принята методика, разработанная учеными Университета «Дубна». Отличие данной методики в том, чтобы на единой методической основе с использованием физически измеримых величин, выраженных в одной единице измерения, оценить ресурсный потенциал региона. Такой подход универсален для всех регионов мира. Установлены сценарии развития субъектов СФО в экономической, социальной и экологической сферах. Проведена классификация регионов по отношению к экстенсивному и инновационному развитию экономики и социума. Для перехода субъектов Сибирского федерального округа на рельсы устойчивого инновационного развития необходимо, чтобы повышалась эффективность производства согласовано с демографической, социальной и экологической политикой, необходимо снижение потребление природных энергоресурсов.
Ключевые слова: Сибирский федеральный округ, устойчивое инновационное развитие, горные территории, ресурсный потенциал, индикаторы устойчивого развития
История статьи: поступила в редакцию 20.06.2021; принята к публикации 30.09.2021.
Для цитирования: Кнауб Р.В., Игнатьева А.В. Ресурсный потенциал горной части Сибирского федерального округа как фактор устойчивого развития региона // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Экология и безопасность жизнедеятельности. 2021. Т. 29. № 4. С. 355-370. http://doi.org/10.22363/2313-2310-2021-29-4-355-370
© Кнауб Р.В., Игнатьева А.В., 2021
0 I This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License https://creativecomn10ns.0rg/licenses/by/4.O/
Resource potential of the mountain part of Siberian Federal District as factor of sustainable development of the region
Roman V. Knaub Anna V. Ignateva
National Research Tomsk State University, Tomsk, Russia EE [email protected]
Abstract. The article assesses the resource and socio-economic potential of the mountainous part of the Siberian Federal District - one of the largest federal districts of Russia with unique natural resources, difficult natural living conditions and sufficiently developed economic conditions. The methodology developed by the scientists of the Dubna University was adopted as a method for the calculations. This technique differs in that, on a single methodological basis, using physically measurable quantities and expressed in one unit of measurement, to assess the resource potential of the region. This approach is universal for all regions of the world. The scenarios for the development of the subjects of the Siberian Federal District in the economic, social and environmental spheres have been established. The classification of regions is carried out in relation to the extensive and innovative development of the economy and society. For the transition of the subjects of the Siberian Federal District to the rails of sustainable innovative development, it is necessary to increase the efficiency of production in accordance with the demographic, social and environmental policy, as well as to reduce the consumption of natural energy resources.
Keywords: Siberian Federal District, sustainable innovative development, mountain territories, resource potential, indicators of sustainable development
Article history: received 20.06.2021; revised 30.09.2021.
For citation: Knaub RV, Ignateva AV. Resource potential of the mountain part of Siberian Federal District as factor of sustainable development of the region. RUDN Journal of Ecology and Life Safety. 2021;29(4):355-370. (In Russ.) http://doi.org/10.22363/2313-2310-2021-29-4-355-370
Введение
Сибирский федеральный округ (СФО) был образован 13 мая 2000 г. В него входят 12 субъектов РФ: 4 республики - Алтай, Бурятия, Тыва, Хакасия, 3 края - Алтайский, Красноярский, Забайкальский, 5 областей -Иркутская, Томская, Кемеровская, Новосибирская, Омская). С 1 января 2007 г. Таймырский (Долгано-Ненецкий) и Эвенкийский автономные округа входят в состав объединенного Красноярского края. С 1 января 2008 г. Усть-Ордынский Бурятский автономный округ входит в состав объединенной Иркутской области. С 1 марта 2008 г. в результате объединения Читинской области и Агинского Бурятского автономного округа образован Забайкальский край1.
Значение Сибирского федерального округа усиливается его особым геополитическим положением, в силу которого регион является не только инте-
1 Региональный бизнес-портал Сибирского Федерального округа. URL: http://sfo.ru/region (дата обращения: 22.03.2017).
грирующим звеном между Дальневосточным экономическим районом и европейской частью страны, но и «мостом» между зарубежной Европой и Азиатско-Тихоокеанским регионом. При этом значительная часть СФО занимают горные территории (рис. 1).
Рис. 1. Карта субъектов Сибирского федерального округа2 Figure 1. Map of subjects of Siberian Federal District3
В административном плане к ним относятся Республики Тыва, Хакасия, Алтай, Бурятия, Красноярский и Забайкальский края, Иркутская область. Большую часть этих регионов - от половины до двух третей - занимают горные территории.
Отсюда вытекает цель нашего исследования - системно-энергетические исследования ресурсного и социально-экономического потенциала СФО.
Для реализации поставленной цели решались следующие задачи:
1) расчет ресурсного потенциала Сибирского федерального округа России;
2) расчет ресурсного потенциала горной части Сибирского федерального округа России;
3) оценка вклада горной части Сибирского федерального округа в устойчивость развития всего Сибирского федерального округа.
2 Официальный сайт Росстата. URL: www.gks.ru
3 Official website of Rosstat. Available from: www.gks.ru
Методика исследования
Международное экспертное сообщество для оценок разнообразных социальных, экономических и экологических ресурсов и процессов (в том числе и ресурсного потенциала) использует три вида разнородных мер:
- денежные меры;
- натуральные единицы;
- безразмерные единицы.
В работах Б.Е. Большакова [1-3] показывается, что, используя эти меры в качестве измерителей разнородных процессов, мы неизбежно получаем искаженную картину мира и, в частности, иллюзию его роста или развития.
Если мера отсутствует, то имеет место интуитивное, но отсутствует научное решение проблемы. Если мера существует, то ее нужно предъявить и установить, «является ли она универсальной и выражает ли она действительные (а не мнимые) свойства реального мира?» [1].
Естественно, возникает вопрос: «Существует ли такая универсальная система мер, использование и развитие которой дает возможность измерять, соразмерять и соизмерять разнородные процессы и понятия, определяющие содержание общепринятого глобального принципа „устойчивого развития"»?
Б.Е. Большаков [1-3] показывает связь мощности со всеми телесными и безтелесными потоками реального мира: информационными, вещественными, энергетическими на всех уровнях мироздания: микро-, макро-и мегамира.
Закон сохранения мощности - это утверждение о том, что в определенной системе координат (классе систем) сохраняется величина мощности как качественно-количественная определенность, как единство качества и количества. Последнее означает, что сохранение величины мощности как качества - это сохранение системы координат (класса систем), или имени с размерностью [L5T"5]. Тогда закон сохранения мощности как качество записывается так:
[L5r5] = const.
Границей применимости закона является система координат - класс систем как качество с размерностью [L5T"5]. Однако закон - не только качество, но и количество. И как количественная определенность закон сохранения мощности записывается как сохранение равенства:
N = P + G, [L5r5].
Любое количественное изменение полезной мощности Р влечет инверсное изменение мощности потерь G при сохранении численного значения полной мощности N. При этом качество системы, то есть ее LT-размерность, остается неизменным и равным [L5T5].
Существует глубокая причинно-следственная связь между законом развития жизни и принципом устойчивого развития общества. Эта связь определяется понятием «процесс жизнедеятельности» в системе «общество -природа». Система «общество - природа» объединяет в себе два сопряжен-
ных процесса: а) активное воздействие на окружающую среду; б) использование обществом потока ресурсов, полученных в результате этого воздействия. Данные процессы являются сущностью жизнедеятельности общества [4-6] (рис. 2).
Рис. 2. Схема жизнедеятельности общества во взаимодействии с природной средой [1]: N - полная мощность; P - полезная мощность; G - мощность потерь; tn - мера потенциальной способности общества; to - время Figure 2. The scheme of activity of society in interaction with the environment [1]: N - full capacity; P - useful power; G - power of losses; tn - a measure of potential ability of society; to - time
Затрачивая поток энергии (мощность) P, общество по прошествии времени получает в свое распоряжение поток ресурсов, измеряемый величиной N. Отношение P к N есть мера эффективности использования обществом ресурсов за время t0, обозначаемое 0 < t0 < 1. Отношение полученной мощности N к затраченной на ее получение P есть мера потенциальной способности общества к расширенному воспроизводству, обозначаемая Ы > 1. Величина находящейся в распоряжении общества полной мощности N является мерой потенциальных возможностей, величина P - мерой реальных возможностей оказывать воздействие на окружающую среду, а величина G -мерой потерь.
Описанные показатели Б.Е. Большаков4 [6] предлагает использовать как индикаторы устойчивого развития региона. Рассмотрим их подробнее.
1. Полная мощность N - это суммарное энергопотребление за определенное время (год, квартал, месяц, сутки, час, секунду), включая:
- продукты питания;
- электроэнергию;
- топливо для машин, механизмов,
4 Электронный атлас параметров устойчивого инновационного развития. URL: http://lt-gis.ru/ (дата обращения: 05.05.2021).
выраженных в единицах мощности (тВт - терраватт, гВт - гигаватт, мВт -мегаватт, кВт - киловатт, Вт - ватт).
Пример расчета полной мощности приведен в табл. 1.
Таблица 1
Расчет полной мощности, потребление в сутки, мВт [4]
Потребляемый ресурс Количество единиц измерения Переводные коэффициенты Полная мощность, мВт
Продукты питания
Хлеб Мясо Рыба Овощи 400 Гкал 600 Гкал 800 Гкал 600 Гкал 1 Вт = 20 ккал/сут. 1 кВт = 1000 Вт 1 мВт = 1000 кВт 20 30 40 30
Сумма 120
Топливо для машин
Нефть Газ Уголь Электроэнергия Вода 1000 т 2000 т 5000 т 1000 т 10000 л 1 т = 11 х 106 ккал 1 т = 11 х 106 ккал 1 т = 3х 106 ккал 1 Вт/ч = 0,9 ккал 1 Вт 110 200 150 100 10
Сумма 570
Calculation of full capacity, the consumption in days, mW [4] Table 1
Consumed resource Number of units Conversion factors Apparent power, mW
Food
Bread Meat Fish Vegetables 400 Gcal 600 Gcal 800 Gcal 600 Gcal 1W = 20 kcal/day 1 kW= 1000W 1 mW = 1000 kW 20 30 40 30
Sum 120
Fuel for cars
Oil Gas Coal Electricity Water 1000 t 2000 t 5000 t 1000 t 10 000 l 1 t = 11х106 kcal 1 t = 11х106 kcal 1 t = 3х106 kcal 1 W/h = 0.9 kcal 1 W 110 200 150 100 10
Sum 570
Полная мощность выбранного объекта в сутки составит
N = 120 + 570 = 690 мВт.
Перейдем к определению полезной мощности системы. 2. Годовая полезная мощность системы:
P(t) = nN (t -1), (1)
где P(t) - полезная мощность, Вт; n - КПД технологий; N(t-1) - полная мощность прошлого года, Вт.
Уравнение полезной мощности Р, связывающее полную мощность предыдущего года с полезной мощностью текущего года посредством коэффициента полезного использования полной мощности (КПД).
КПД - это отношение полезной мощности на выходе системы к полной мощности на входе системы.
П = (2)
N (t -1)
где п - КПД технологий; P(t) - полезная мощность, Вт; N(t-1) - полная мощность прошлого года, Вт.
КПД - один из основных показателей, на основе которого мы можем судить о степени развития исследуемой системы «общество - природа», будь то регион, страна, континент, Земля в целом.
Коэффициенты совершенства технологий приняты [1]:
1) для электроэнергии - 100 %;
2) для топлива (нефти, газа, угля) - 25 %;
3) для продуктов питания - 5 %.
Разность между полной и полезной мощностями текущего и предыдущего года называется мощностью потерь. Расчет мощности потерь приведен далее.
3. Годовые значения потерь мощности. Уравнение мощности потерь как разность между полной и полезной мощностями текущего и предыдущего года:
G (t) = N (t -1) - P(t), (3)
где G(t) - мощность потерь, Вт; N(/-1) - полная мощность прошлого года, Вт; Р(/) - полезная мощность, Вт.
Используя данные показатели, можно определить ресурсный потенциал горных территорий СФО в измеримых величинах.
4. Качество (КЖ, Вт) - прямое произведение средней нормированной продолжительности жизни ТМ(/), уровня жизни Ц/) и качества природной среды д(/):
КЖ(Г) = 7м(Г)Ц>М0. (4)
5. Среднее нормированное время активной жизни человека Тм(рассчитывается по формуле
™ (<)=100, (5)
где Тм(/) - средняя нормированная продолжительность жизни; т - средняя продолжительность жизни, лет.
6. Совокупный уровень и - отношение Р(г) на душу населения:
г„ ч Р,(г)
и (г) = , (6)
м (г) v ;
где и(г) - совокупный уровень жизни, Вт; Р,(г) - полезная мощность, Вт; м(г) - численность населения региона, человек.
Результаты исследования
Потенциал в широком смысле - средства, запасы, источники, имеющиеся в наличии и могущие быть мобилизованы, приведены в действие, использованы для достижения определенной цели. Экономический потенциал страны - это ее ресурсы, которые при полном их использовании позволяют произвести максимальный валовой национальный продукт (ВНП)5. Составляющими экономического потенциала страны являются ее природно-ресурсный, производственный, трудовой, научно-технический, экспортный потенциал.
Природно-ресурсный потенциал характеризует природные богатства страны, уже вовлеченные в хозяйственный оборот, а также доступные для освоения при данных технологиях и социально-экономических отношениях.
Ресурсный потенциал и устойчивое развитие определяются с помощью показателей - индикаторов. Под индикатором понимается показатель (выводимый из первичных данных, которые обычно нельзя использовать для интерпретации изменений), позволяющий судить о состоянии или изменении экономической, социальной или экологической переменной [7].
Для оценки ресурсного потенциала горных территорий СФО нами использовались такие показатели, как полная, полезная мощность и мощность потерь, КПД территории, качества жизни.
Расчет полной мощности осуществлялся на основе потребления разнородных ресурсов: топлива для машин, электроэнергии, продуктов питания. Потребление ресурсов на примере Томской области за период с 2000 по 2013 г. представлено в табл. 2. Результаты расчета представлены на рис. 2.
Используя данные по всем остальным субъектам СФО был рассчитан показатель полной мощности.
Анализ рис. 2 показывает, что максимальных значений полная мощность достигла за период с 1998 по 2016 г. в Красноярском крае. Минимальные значения полной мощности отмечены в Иркутской области, Республиках Алтай и Тыва. Начиная с 2012 г. динамика полной мощности имеет тенденцию к увеличению. С 1998 г. в субъектах СФО полная мощность характеризуется периодами увеличения и уменьшения значений. Полная мощность РФ до 2005 г. росла, затем произошел резкий спад в 2006 г., а начиная с 2007 г. отмечается постепенный рост. Что касается федеральных округов, то в большинстве из них также отмечается рост полной мощности, за исключением Северо-Кавказского и Приволжского федеральных округов.
5 Экономический словарь. URL: http://www.economslov.ru/article_7764.htm (дата обращения: 10.06.2021).
Используя коэффициенты совершенства технологий (для электроэнергии - 100 %, для топлива - 25 %, для продуктов питания - 5 %) был рассчитан показатель полезной мощности. Результаты расчетов представлены на рис. 3.
Таблица 2
Потребление ресурсов Томской областью за период с 2000 по 2013 г.6
Единицы Год
измерения 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Электроэнергия
Тыс. кВт/ч 4086192 4183316 4273745 4578412 5049439 4937988 5303324 3088018 4490000 5141000 5251000 5060000 5877000 4871000
Угль
Тонн 1852006 1778806 1604315 1669575 1623828 1425845 1361986 1260992 1205642 1197860 1125676 1106678 1106589 1000675
Нефть
Т. у. т. 165258 126454 138040 96409 87053 57078 604S2 48888 40765 41789 39875 38789 37754 37787
Газ
Тыс. м3 1921040 2141235 2375532 2628384 2867018 2678542 2897119 2894344 2789800 2889778 2665677 2809000 2889899 2878776
Вода
Литров 78940 77180 73630 75100 69220 69540 65980 62840 60234 580789 51803 48156 51615 42510
Продукты питания на душу населения
Мясо, кг 38 40 52 52,1 53,2 52,6 55,8 60,4 66,7 67,9 65,2 72,5 80,5 82,3
Хлеб,кг 97 98 100 109,3 111,1 112,0 114,0 117,1 91 85 84 81 81 80
Рыба, кг 10 10 10 10,5 10,5 10,7 10,8 10,9 7,7 8,8 12,1 6,4 6,7 8,2
Овощи, кг 80 75 75 82,4 82,6 88,6 90,9 91,4 99,6 84,2 87,8 86,7 88,2 88,4
Consumption of resources by the Tomsk region from 2000 for 20137 Table 2
Unit Year
measurements 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Electricity
Thousand kWh 4086192 4183316 4273745 4578412 5049439 4Э37988 5303324 3088018 44S0000 5141000 5251000 5060000 5877000 4871000
Coal
Tons 1852006 1778806 1604315 1669575 1623828 1425845 1361986 1260992 1205642 1197860 1125676 1106678 1106589 1000675
Oil
Tons of reference fuel 165258 126454 138040 96409 87053 57078 60492 48888 40765 41789 39875 38789 37754 37787
Gas
Thousand m3 1921040 2141235 2375532 2628384 2867018 2678542 2897119 2894344 2789800 2889778 2665677 2809000 2889899 2878776
Water
Liters 78940 77180 73630 75100 69220 69540 65980 62840 60234 580789 51803 48156 51615 42510
Food per capita
Meat, kg 38 40 52 52,1 53,2 52,6 55,8 60,4 66,7 67,9 65,2 72,5 80,5 82,3
Bread, kg 97 98 100 109,3 111,1 112,0 114,0 117,1 91 85 84 81 81 80
Fish, kg 10 10 10 10,5 10,5 10,7 10,8 10,9 7,7 8,8 12,1 6,4 6,7 8,2
Vegetables, kg 80 75 75 82,4 82,6 88,6 90,9 91,4 99,6 84,2 87,8 86,7 88,2 88,4
6 Официальный сайт Росстата. URL: www.gks.ru
7 Official website of Rosstat. Available from: www.gks.ru
Altai Republic (Республика Алтай) Republic of Buryatia (Республика Бурятия) Tyva Republic (Республика Тыва) Republic of Khakassia (Республика Хакасия) Altai region (Алтайский край)
Novosibirsk region (Новосибирская область) Omsk region (Омская область) Tomsk region (Томская область)
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Рис. 3. Динамика полной мощности субъектов СФО за период с 1998 по 2016 г. Figure 3. Dynamics of full capacity of subjects of the SFD from 1998 for 2016
-Altai Republic (Республика Алтай)
_Republic of Buryatia (Республика Бурятия)
-Tyva Republic (Республика Тыва)
-Republic of Khakassia (Республика Хакасия)
Altai region (Алтайский край) -Krasnoyarsk region (Красноярский край)
— Taimyr (Dolgano-Nenets) Autonomous Okrug (Таймырский (Долгано-Ненецкий) автономный округ)
-Evenk Autonomous Okrug
(Эвенкийский автономный округ) -Irkutsk region (Иркутская область)
— Ust-Orda Buryat Autonomous Okrug (Усть-Ордынский Бурятский автономный округ) Kemerovo region (Кемеровская область)
Novosibirsk region (Новосибирская область)
Omsk region (Омская область)
Tomsk region (Томская область)
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Рис. 4. Динамика полезной мощности субъектов СФО за период с 1998 по 2016 г. Figure 4. Dynamics of useful power of subjects of the SFD from 1998 for 2016
Анализ динамики полезной мощности показал, что максимальных значений она достигает в Красноярском крае, а минимальные значения наблюдаются в Республиках Тыва и Алтай, Агинском Бурятском автономном округе. Начиная с 2012 г. полезная мощность постепенно увеличивается. В регионах
за наблюдаемый временной отрезок отмечаются периоды как со снижением, так и с увеличением значений полезной мощности. Данный показатель в РФ имел тенденцию к росту с 2000 по 2005 г., и после резкого падения в 2006 г. также наблюдается тенденция роста. Что касается федеральных округов, то в большинстве из них отмечается рост полезной мощности, за исключением Северо-Кавказского и Приволжского федеральных округов.
Разность между полной и полезной мощностями текущего и предыдущего годов называется мощностью потерь. Расчет мощности потерь приведен на рис. 4.
Рис. 5. Динамика мощности потерь субъектов СФО за период с 1998 по 2016 г.
Figure 5. Dynamics of power of losses of subjects of the SFD from 1998 for 2016
Анализ мощности потерь субъектов СФО показал, что максимальных значений она достигает в Красноярском крае, а минимальных - в Омской и Читинской областях, Усть-Ордынском Бурятском автономном округе. С 2012 г. в субъектах отмечается рост мощности потерь. В целом в субъектах наблюдается чередование периодов снижения и повышения значений мощности потерь (рис. 5).
Расчет показателя КПД показал, что абсолютно во всех регионах за период с 1998 по 2016 г. он составил 0,29 и не менялся за весь период, за исключением 2010 г., когда достигал значений 0,3 (рис. 6). Для сравнения: за этот же период данный показатель в РФ изменялся с 0,29 до 0,30. Такая же тенденция характерна для всех федеральных округов, за исключением Северо-Кавказского, где значения КПД в Республике Ингушетия изменялись с 0,18 до 0,32.
Ресурсный потенциал региона напрямую связан с социально-экономическим потенциалом. Наиболее полно социально-экономический потенциал отражает такой показатель, как качество жизни (см. (4)). В значительном ко-
личестве зарубежных работ [8; 9] проводится оценка качества жизни через различные показатели (отношение к здоровью, заболеваемость, психическое здоровье и т. д.)8. Многие из этих оценок базируются на опросе экспертов, то есть имеют субъективный характер. Наши расчеты основаны на использовании таких показателей, как качество среды, уровень жизни и продолжительность жизни при рождении. Эти показатели имеют под собой научное обоснование и относятся к физически измеримым величинам. Результаты расчета качества жизни в СФО представлены в табл. 3.
^—Siberian Federal District
(Сибирский федеральный округ)
-Altai Republic (Республика Алтай) - Republic of Buryatia (Республика Бурятия) Tyva Republic (Республика Тыва) -■■ Republic of Khakassia (Республика Хакасия) "" Altai region (Алтайский край)
-Kemerovo region (Кемеровская область) -Novosibirsk region (Новосибирская область) Omsk region (Омская область) Tomsk region (Томская область)
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Рис. 6. Динамика качества жизни в субъектах СФО за период с 1999 по 2016 г. Figure 6. Dynamics of quality of life in subjects of the SFD from 1999 for 2016
Анализ графика качества жизни в субъектах СФО показал, что в регионах СФО наблюдаются периоды увеличения и уменьшения качества жизни.
8 The World Health Organization quality of life assessment (WHOQOL): position paper from the World Health Organization // Social Science & Medicine. 1995, November. Vol. 41. Issue 10. Pp. 1403-1409. The WHOQOL Group. http://doi.org/10.1016/0277-9536(95)00112-k
Наибольшие значения качества жизни отмечаются в Красноярском крае и Кемеровской области, а наименьшие - в Республиках Хакасия и Тыва, в Омской области. В РФ отмечается рост качества жизни до 2006 г., однако уже в 2007 г. произошел резкий спад, после чего с 2007 до 2016 г. наблюдается постепенный рост качества жизни. В регионах за рассматриваемый период качество жизни остается на едином уровне, за исключением Приволжского и Северо-Кавказского федеральных округов, в которых фиксируется снижение качества жизни населения.
Заключительным этапом нашего исследования была идентификация существующего состояния и анализ целевого состояния субъектов СФО. Результаты исследования представлены в табл. 3.
Анализ табл. 3 показал, что большинство субъектов СФО относятся к энергосырьевому, или экстенсивному, сценарию развития, а 4 субъекта -Томская область, Забайкальский, Красноярский и Алтайский края - к индустриально-инновационному сценарию. Для энергосырьевого, или экстенсивного, сценария характерно снижение качества окружающей среды, а для индустриально-инновационного - повышение качества окружающей среды.
Что касается горной части СФО, то Республики Тыва, Хакасия, Алтай, Бурятия и Иркутская область имеют энергосырьевой, или экстенсивный, сценарий развития, а Красноярский и Забайкальский края - индустриально-инновационный сценарий.
Таблица 3
Идентификация существующего состояния и анализ целевого состояния субъектов СФО
Субъект СФО Численность населения, чел. Полезная мощность, гВт Полная мощность, гВт Совокупный уровень жизни, кВт/чел. Качество окружающей природной среды Сценарий
Республика Алтай 12000t 0,467! 0,139! 0,68! 0,14!
Республика Бурятия 15000! 3,6! 1,09! 1,08! 0,7!
Республика Тыва 9000t 0,28t 0,17t 0,27t 0,9! Энергосырьевой, или
Республика Хакасия 18000! 0,16t 0,06t 0,21t 0,8!
Кемеровская область 226000! 2,1t 0,24 t 1,53! 0,4! экстенсивный
Новосибирская область 47000t 3,6t 0,75t 1,3t 0,5!
Омская область 139000! 5,3t 1,22 t 0,24! 0,6!
Томская область 22000t 2,08t 4,5t 0,04! 0,06t
Забайкальский край 167000 ! 0,3t 0,11t 2,1t 0,2t Индустриально-
Красноярский край 135000! 8,3! 2,18! 5,2t 0,18t инновационный
Алтайский край 265000! 0,91t 0,32t 2,14t 0,01t
Иркутская область 211000! 0,3t 2,24 t 0,01t 0,8! Энергосырьевой, или экстенсивный
Table 3
Identification of the existing state and the analysis of a target condition of subjects of the SFD
Subject of the Siberian Federal District Population, persons Useful power, gW Full power, gW Cumulative standard of living, kW/person Quality of the natural environment Script
Altai Republic 12000! 0.4674 0.1394 0.684 0.144 Energy resource, or extensive
Republic of Buryatia 150004 3.64 1.094 1.084 0.74
Tyva Republic 9000! 0.28! 0.17! 0.27! 0.94
Republic of Khakassia 180004 0.16! 0.06! 0.21! 0.84
Kemerovo region 2260004 2.1! 0.24! 1.534 0.44
Novosibirsk region 47000! 3.6! 0.75! 1.3! 0.54
Omsk region 1390004 5.3! 1.22! 0.244 0.64
Tomsk region 22000! 2.08! 4.5! 0.044 0.06! Industrial and innovative
Zabaykalsky region 1670004 0.3! 0.11! 2.1! 0.2!
Krasnoyarsk region 1350004 8.34 2.184 5.2! 0.18!
Altai region 2650004 0.91! 0.32! 2.14! 0.01!
Irkutsk region 2110004 0.3! 2.24! 0.01! 0.84 Energy resource, or extensive
Таким образом, и горная, и равнинная части СФО имеют одинаковые сценарии развития, за исключением таких регионов, как Томская область, Забайкальский, Красноярский и Алтайский края. Для перехода субъектов СФО на рельсы устойчивого инновационного развития необходимо согласованное с демографической, социальной и энергоэкологической политикой повышение эффективности производства и снижение потребления природных энергоресурсов.
Заключение
1. Результаты исследования показали, что на всей территории Сибирского федерального округа (включая горную часть) не отмечается хроноце-лостный процесс устойчивого инновационного развития.
2. Полная мощность достигла максимальных значений за период с 1998 по 2016 г. в Красноярском крае. Минимальные значения полной мощности отмечены в Иркутской области, Республиках Алтай и Тыва. С 2012 г. динамика полной мощности имеет тенденцию к увеличению. С 1998 г. в субъектах СФО полная мощность имеет периоды увеличения и уменьшения значений.
3. Полезная мощность достигает максимальных значений в Красноярском крае. Минимальные значения наблюдаются в Республиках Тыва и Алтай, Агинском Бурятском автономном округе. Начиная с 2012 г. полезная мощность постепенно увеличивается. В регионах за наблюдаемый временной отрезок отмечаются периоды как снижения, так и увеличения значений полезной мощности.
4. Полезная мощность достигает максимальных значений в Красноярском крае, а минимальных - в Омской и Читинской областях, Усть-Ордынском
Бурятском автономном округе. С 2012 г. в субъектах отмечается рост мощности потерь. В целом в субъектах чередуются периоды снижения и повышения значений мощности потерь.
5. Расчет показателя КПД показал, что абсолютно во всех регионах с 1998 по 2016 г. он составил 0,29 и не менялся за весь период, за исключением 2010 г., когда достигал значений 0,3.
6. Анализ графика качества жизни в субъектах СФО показал, что в регионах СФО наблюдаются периоды увеличения и уменьшения качества жизни. Наибольшие значения качества жизни отмечаются в Красноярском крае и Кемеровской области, наименьшие - в Республиках Хакасия и Тыва, в Омской области.
7. Большинство субъектов СФО относятся к энергосырьевому, или экстенсивному, сценарию развития, а 4 субъекта - Томская область, Забайкальский, Красноярский и Алтайский края - к индустриально-инновационному сценарию. Для энергосырьевого, или экстенсивного, сценария характерно снижение качества окружающей среды, а для индустриально-инновационного - повышение ее качества.
8. Для перехода субъектов СФО на рельсы устойчивого инновационного развития необходимо повышение эффективности производства согласовано с демографической, социальной и энергоэкологической политикой, а также снижение потребления природных энергоресурсов.
Список литературы
[1] Большаков Б.Е. Наука устойчивого развития. Введение. М.: РАЕН, 2011. 272 с.
[2] Большаков Б.Е. Закон природы или как работает Пространство-Время / Российская академия естественных наук, Международный университет природы, общества и человека «Дубна». М., 2002. 265 с.
[3] Большаков Б.Е, Шамаева Е. Ф. Технологические основы управления региональным и отраслевым устойчивым инновационным развитием с использованием измеримых величин: уч.-мет. пособие // Научная школа устойчивого развития. 2011. 108 с. URL: http://window.edu.ru/resource/302/73302 (дата обращения: 10.06.2021).
[4] Большаков Б.Е. Моделирование основных тенденций мирового технологического развития // Устойчивое инновационное развитие: проектирование и управление. 2010. T. 6. № 4 (9). C. 3. URL: http://www.rypravlenie.ru/?p=880 (дата обращения: 10.06.2021).
[5] Искаков Н.И. Устойчивое развитие: наука и практика. М.: РАЕН, 2008. 464 с.
[6] Искаков Н.И. Стратегия устойчивого развития: прорывные идеи технологии. М.: РАЕН, 2009. 511 с.
[7] Тарасова Н.П., Кручина Е.Б. Индексы и индикаторы устойчивого развития // Устойчивое развитие: природа - общество - человек: в 2 т. T. 1. М., 2006. С. 127-144.
[8] Smith K. W., Avis N.E., Assmann S.F. Distinguishing between quality of life and health status in quality of life research: a meta-analysis // Quality of Life Research. 1999. Vol. 8. Issue 5. Рр. 447-459. http://doi.org/10.1023/A:1008928518577
[9] Fassio O., Rollero C., De Piccoli N. Health, quality of life and population density: a preliminary study on "contextualized" quality of life // Social Indicators Research. 2013. Vol. 110. No. 2. Рp. 479-488. http://doi.org/10.1007/s11205-011-9940-4
References
[1] Bolshakov BE. Science of sustainable development. Book I. Introduction. Russian Academy of Natural Sciences. Moscow: Russian Academy of Natural Sciences; 2011. (In Russ.)
[2] Bolshakov BE. The law of the nature or as the Space-Time works. The Russian Academy of Natural Sciences, the International University of The Nature, Society and the Person "Dubna" Moscow; 2002. (In Russ.)
[3] Bolshakov BE, Shamayeva EF. Technological bases of management of regional and branch sustainable innovative development with use of measurable quantities. School of Sciences of Sustainable Development. 2011. (In Russ.) Available from: http://window.edu.ru/resource/302/73302 (accessed: 10.06.2021).
[4] Bolshakov BE. Modeling of the main tendencies of world technological development. Sustainable Innovative Development: Design and Management. 2010;6(4(9)):3. (In Russ.) Available from: http://www.rypravlenie.ru/?p=880 (accessed: 10.06.2021).
[5] Iskakov NI. Sustainable development: science and practice. Moscow: Russian Academy of Natural Sciences; 2008. (In Russ.)
[6] Iskakov NI. Strategy of sustainable development: breakthrough ideas of technology. Moscow: Russian Academy of Natural Sciences; 2009. (In Russ.)
[7] Tarasova NP, Sorrow EB. Indexes and indicators of sustainable development. Sustainable Development: Nature - Society - Person. 2006;(1):127-144. (In Russ.)
[8] Smith KW, Avis NE, Assmann SF. Distinguishing between quality of life and health status in quality-of-life research: a meta-analysis. Quality of Life Research. 1999;8(5): 447-459. http://doi.org/10.1023/A:1008928518577
[9] Fassio O, Rollero C, De Piccoli N. Health, quality of life and population density: a preliminary study on "contextuali/cd quality of life. Social Indicators Research. 2013; 110(2):479-488. http://doi.org/10.1007/sli205-011-9940-4
Сведения об авторах:
Кнауб Роман Викторович, кандидат географических наук, доцент, доцент кафедры природопользования, Национальный исследовательский Томский государственный университет, Российская Федерация, 634050, Томск, пр-кт Ленина, д. 36. ORCID: 0000-00034909-7547. E-mail: [email protected]
Игнатьева Анна Владимировна, ассистент, кафедра природопользования, Национальный исследовательский Томский государственный университет, Российская Федерация, 634050, Томск, пр-кт Ленина, д. 36. ORCID: 0000-0002-3620-7252. E-mail: [email protected]
Bio notes:
Roman V. Knaub, Candidate of Geographical Sciences, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Nature Management, National Research Tomsk State University, 36 Prospekt Lenina, Tomsk, 634050, Russian Federation. ORCID: 0000-0003-4909-7547. E-mail: [email protected]
Anna V. Ignatyeva, assistant, Department of Nature Management, National Research Tomsk State University, 36 Prospekt Lenina, Tomsk, 634050, Russian Federation. ORCID: 00000002-3620-7252. E-mail: [email protected]
