Построение теоретических прогнозных сценариев развития циркулярной экономики в России

Гурьева М.А.1
1 Тюменский индустриальный университет

Статья в журнале

Экономика, предпринимательство и право
Том 10, Номер 8 (Август 2020)

Цитировать:
Гурьева М.А. Построение теоретических прогнозных сценариев развития циркулярной экономики в России // Экономика, предпринимательство и право. – 2020. – Том 10. – № 8. – С. 2151-2178. – doi: 10.18334/epp.10.8.110689.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=44028404

Аннотация:
В статье рассматривается развитие циркулярной экономики через применение подходов системного и когнитивного моделирования. Симбиотическое использование элементов когнитивного моделирования и системного анализа делает возможным изучение сложного процессного явления динамики циркулярной экономики в территориальном пространстве региона. Данный симбиоз наглядно демонстрирует эффективность и своевременность принятия управленческих решений на государственном уровне. Автор детально отобразил последовательность действий при разработке формулы на основе описываемой уравнением множественной регрессии динамической модели циркулярной экономики. Представлены основные описательные характеристики концептуальных элементов динамической модели циркулярной экономики, фрагментарно отображена структурная системная когнитивная карта и параметрическая когнитивная карта модели развития циркулярной экономики. Предлагаемая к использованию системная динамическая модель развития циркулярной экономики является гибким универсальным инструментом анализа и прогнозирования, что обуславливается его высокой адаптивностью, позволяя оперативно вносить в него необходимые усовершенствования, включая новые параметры и элементы анализа. Демонстрируются использование программных продуктов IBM SPSS Statistics и среды Vensim PLE. На основе представленных разработок автором осуществляется построение теоретических прогнозных сценариев развития циркулярной экономики в России - автором разработаны многовариантные теоретические сценарии оптимистического и пессимистического характеров, с позиции социальной, экономической и экологической составляющих устойчивости. Приводятся сравнительные результаты построения теоретических прогнозных сценариев развития циркулярной экономики в России. Рассматриваемые результаты основных сценариев логически доказывают замкнутость взаимодействий и взаимосвязей различного порядка, возникающих при внедрении процессов присущих концепту циркулярной экономики, что подтверждает верность теоретико-методического подхода по ее анализу и оценке

Ключевые слова: устойчивое развитие, зеленая экономика, циркулярная экономика, сценарное моделирование и прогнозирование, динамическая модель, когнитивная модель

JEL-классификация: P59, O49, Q56



Введение

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

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

В соответствии с этим обозначены следующие задачи:

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

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

- построение множественной регрессионной динамической модели оценки циркулярной экономики;

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

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

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

Методы и материалы

Для построения теоретических прогнозных сценариев развития циркулярной экономики в пространстве предлагается задействовать программные продукты IBM SPSS Statistics [1] и Vensim PLE [2]. В рамках проводимого исследования, используя их основные возможности, созданы динамическая и когнитивная модели циркулярной экономики, позволяющие разработать комплексные сценарии, взаимодополняющие друг друга и предполагающие возможность проведения сравнительного анализа.

При создании динамической модели циркулярной экономики использованы обновленные в 2019–2020 гг. статистические данные Росстата [3], представленные в сопоставимом временном периоде в интервале 2014–2018 гг. Информация для анализа соответствует составляющим показателям инструмента Macro-CEDI [1] (Gureva, 2020). Для исключения наиболее несвязанных показателей, имеющих минимальную значимость, используются расчетные показатели парной корреляции, в числе которых коэффициенты: Tay-b Кендалла (ранговая корреляция), Спирмена, Пирсона. При оценке полученных расчетных значений во внимание принималась только двусторонняя корреляционная значимость на уровне 0,01. На основе вычислений программного продукта IBM SPSS Statistics 26 через инструмент «Анализ-Корреляция-Парная» составлена таблица 1.

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

Таблица 1

Фрагмент полученных результатов парного корреляционного сравнения показателей, используемых для создания динамической модели циркулярной экономики*


Валовой внутренний продукт
Текущие (эксплуатационные) затраты на охрану окружающей среды
Потребление топливно-энергетических ресурсов на одного занятого в экономике страны
Затраты на капитальный ремонт основных фондов по охране окружающей среды
Инвестиции в основной капитал, направленные на охрану окружающей среды и рациональное использование природных ресурсов
Объем выбросов парниковых газов (тонн CO2) на единицу валового внутреннего продукта
Доля ликвидированных отходов в общем объеме отходов на объектах накопленного вреда окружающей среде по Российской Федерации

Количество посетителей объектов эколого-просветительской деятельности и познавательного туризма в государственных природных заповедниках и национальных парках
ВВП
Корреляция Пирсона
1
0,947*
-0,991**
0,965**
0,232
-0,930*
0,220

0,857
Знач. (двусторонняя)

0,014
0,001
0,008
0,707
0,022
0,723

0,063
N
5
5
5
5
5
5
5

5










Тау-b Кендалла
1,000
1,000*
-1,000*
1,000*
0,000
-1,000*
0,316

0,800
Знач. (двусторонняя)
.
.
.
.
1,000
.
0,448

0,050
N
5
5
5
5
5
5
5

5










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

0,900*
Знач. (двусторонняя)
.
.
.
.
0,873
.
0,553

0,037
N
5
5
5
5
5
5
5

5










* использован пакет IBM SPSS Statistics 26

Источник: составлено автором.

Таблица 2

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

Наименование показателя
Количество значимых корреляций по показателю
Коэффициент Пирсона
Коэффициент
Тау-b Кендалла
Коэффициент Ро Спирмена
Суммарное значение
Показатели экономического развития

Валовой внутренний продукт
3
0
9
12
Текущие (эксплуатационные) затраты на охрану окружающей среды
4
1
10
15
Потребление топливно-энергетических ресурсов на одного занятого в экономике страны
1
2
9
12
Затраты на капитальный ремонт основных фондов по охране окружающей среды
4
3
9
16
Инвестиции в основной капитал, направленные на охрану окружающей среды и рациональное использование природных ресурсов
1
0
0
1
Показатели экологического развития

Объем выбросов парниковых газов (тонн CO2) на единицу валового внутреннего продукта
4
4
10
18
Доля ликвидированных отходов в общем объеме отходов на объектах накопленного вреда окружающей среде по Российской Федерации
0
0
0
0
Доля твердых бытовых отходов, которые регулярно собираются и надлежащим образом удаляются, в общей массе городских отходов
1
5
9
15
Доля энергетических ресурсов, производимых с использованием возобновляемых источников энергии, в общем объеме производства энергоресурсов
0
0
0
0
Поступление загрязняющих веществ со сточными водами в водоемы по РФ
1
0
9
10
Показатели социального развития

Численность постоянного населения
1
6
9
16
Численность населения, проживающего в неблагоприятных экологических условиях (в городах с высоким и очень высоким уровнем загрязнения атмосферного воздуха (индекс загрязнения атмосферного воздуха более 7))
0
7
7
14
Численность населения, проживающего на территориях с неблагополучной экологической ситуацией, подверженных негативному воздействию, связанному с прошлой хозяйственной и иной деятельностью
0
0
1
1
Количество объектов эколого-просветительской деятельности и познавательного туризма в государственных природных заповедниках и национальных парках
3
8
9
20
Количество посетителей объектов эколого-просветительской деятельности и познавательного туризма в государственных природных заповедниках и национальных парках
2
0
1
1
* использован пакет IBM SPSS Statistics 26

Источник: составлено автором.

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

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

Таблица 3

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

Описательные статистики предикторов и критериального показателя

Среднее значение
Стандартная отклонения
N
ИТОГ**
0,11151244
0,035251984
4
Валовой внутренний продукт
0,01100075
0,000000957
4
Текущие (эксплуатационные) затраты на охрану окружающей среды
0,01875275
0,000164834
4
Потребление топливно-энергетических ресурсов на одного занятого в экономике страны
0,02400050
0,000000577
4
Затраты на капитальный ремонт основных фондов по охране окружающей среды
0,01724825
0,009946057
4
Объем выбросов парниковых газов (тонн CO2) на единицу валового внутреннего продукта
0,01100075
0,000000957
4
Доля твердых бытовых отходов, которые регулярно собираются и надлежащим образом удаляются, в общей массе городских отходов
0,02400150
0,000001291
4
Численность постоянного населения
0,01100238
0,000002488
4
Численность населения, проживающего в неблагоприятных экологических условиях (в городах с высоким и очень высоким уровнем загрязнения атмосферного воздуха (индекс загрязнения атмосферного воздуха более 7))
0,03424765
0,002165100
4
Количество объектов эколого-просветительской деятельности и познавательного туризма в государственных природных заповедниках и национальных парках
0,01475258
0,000164950
4
Расчетные значения коэффициентов множественной регрессионной динамической модели оценки циркулярной экономики
Модель
95,0% Доверительный интервал для B
Корреляции
Статистика коллинеарности
Нестандартизованные коэффициенты
Стандартизованные коэффициенты
Нижняя граница
Верхняя граница
Нулевого порядка
Частично
Компонент
Допуск
VIF
B
Стандартная Ошибка
Бета
1
(Константа)
-887,573
-887,573





-887,573
0,000

Затраты КФОС***
1,683
1,683
0,350
1,000
0,450
0,899
1,113
1,683
0,000
0,475
Доля ТБО
37173,181
37173,181
0,359
1,000
0,860
0,400
2,503
37173,181
0,000
1,361
Количество
объектов
-308,838
-308,838
-0,239
-1,000
-0,893
0,382
2,616
-308,838
0,000
-1,445
Расчетные значения корреляции коэффициентов множественной регрессионной динамической модели оценки циркулярной экономики
Модель
Затраты КФОС
Доля ТБО
Количество объектов
1
Корреляции
Затраты КФОС
1,000
-0,208
-0,758
Доля ТБО
-0,208
1,000
0,000
Количество объектов
-0,758
0,000
1,000
Диагностика коллинеарности коэффициентов множественной регрессионной динамической модели оценки циркулярной экономики
Модель
Измерение
Собственное значение
Показатель обусловленности
Доли дисперсии
(Константа)
Затраты_КФОС
Доля_ТБО
Количество_объектов
1
1
3,845
1,000
0,00
0,01
0,00
0,00
2
0,155
4,979
0,00
0,89
0,00
0,00
3
5,618E-5
261,600
0,00
0,10
0,00
0,43
4
4,351E-10
94007,605
1,00
0,00
1,00
0,57
* при расчете использован программный пакет IBM SPSS Statistics 26
** зависимая переменная: ИТОГ, обозначающая значение элемента инструментария комплексной оценки уровня развития циркулярной экономики на макроуровне – Macro-CEDI
*** используются следующие условные обозначения:
Затраты КФОС – это затраты на капитальный ремонт основных фондов по охране окружающей среды.
Доля ТБО – это доля твердых бытовых отходов, которые регулярно собираются и надлежащим образом удаляются, в общей массе городских отходов).
Количество объектов – это количество объектов эколого-просветительской деятельности и познавательного туризма в государственных природных заповедниках и национальных парках.

Источник: составлено автором.

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

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

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

T-Macro-CEDI = 1,361 * ХДоля_ТБО + 0,475 * ХЗатраты_КФОС – 1,445 * ХКоличество_объектов,

где T-Macro-CEDI – значения элемента инструментария комплексной оценки уровня развития циркулярной экономики на макроуровне;

ХДоля_ТБО – доля твердых бытовых отходов, которые регулярно собираются и надлежащим образом удаляются, в общей массе городских отходов;

ХЗатраты_КФОС – затраты на капитальный ремонт основных фондов по охране окружающей среды;

ХКоличество_объектов – количество объектов эколого-просветительской деятельности и познавательного туризма в государственных природных заповедниках и национальных парках.

Подпись: Условные обозначения
«Затраты КФОС» – затраты на капитальный ремонт основных фондов по охране окружающей среды;
 «Доля ТБО» – доля твердых бытовых отходов, которые регулярно собираются и надлежащим образом удаляются, в общей массе городских отходов;
 «Количество объектов» – количество объектов эколого-просветительской деятельности и познавательного туризма в государственных природных заповедниках и национальных парках;
ИТОГ – значения элемента инструментария комплексной оценки уровня развития циркулярной экономики на макроуровне - «Macro-CEDI».

Рисунок 1. Выявленная регрессионная зависимость предикторов и критериального показателя, используемых при создании динамической модели циркулярной экономики (программный пакет IBM SPSS Statistics 26)

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

- кривая развития циркулярной экономики;

- линия тренда, описывающая линейную зависимость;

- полиномиальная линия тренда

Рисунок 2. Визуализация расчетных значений по формуле динамической модели циркулярной экономики в России

Источник: составлено автором.

Кривая имеет ярко выраженный волнообразный характер, стоит отметить, что наблюдается положительная динамика с 2018 г. Произошедшее изменение, вероятнее всего, связано с увеличением значимости роли природной среды в российском обществе [4]. Явно прослеживаются положительные влияния от обширного комплекса мероприятий, приуроченных в 2017 г. к Году экологии в России [5], и начатой в 2018 г. реализации национального проекта «Экология» [6]. На 22 апреля 2020 г. доля запланированных расходов в федеральном бюджете страны на охрану окружающей среды составляет порядка 1,7% (358,1 млрд руб.) [7], а общий рост затрат на охрану окружающей среды, включая оплату услуг природоохранного назначения, с 2014 г. включительно до 2019 г. увеличился в 1,57 раз [8].

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

а) полиномиальная функция 3-ей степени

б) полиномиальная функция 6-й степени

Рисунок 3. Прогнозирование развития циркулярной экономики в России по формуле динамической модели

Источник: составлено автором.

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

Главным достоинством когнитивного моделирования является возможность

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

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

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

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

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

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

На когнитивной карте отображено взаимовлияние между ее «вершинами», оказывающее положительное либо отрицательное воздействие в зависимости от интерпретации происходящих изменений в конкретный момент времени. Некоторая часть графов взаимодействий опущена по умолчанию в связи с очевидностью оказываемых ими прямых влияний и логичности последующих цепных изменений при нарастании степени композиционной значимости элементов.

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

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

Таблица 4

Основные описательные характеристики концептуальных элементов динамической модели циркулярной экономики, нанесенные на когнитивную карту

Условные обозначения укрупненных элементов
Условное обозначение концептуальных элементов динамической модели циркулярной экономики
Выявленная функциональная зависимость
Входные импульсы**
Выходные импульсы**
«+»
«-»
«+»
«-»
Уровень развития циркулярной экономики
T-Macro-CEDI
- макроуровень развития циркулярной экономики (Macro-CEDI) – A, обратное – A’;
- мезоуровень развития циркулярной экономики (Mezo-CEDI) – В, обратное, обратное – В’;
- микроуровень развития циркулярной экономики (Micro-CEDI) – С, обратное – С’

A,
B,
C
A,
B,
C
A’,
B’,
C’
-
Макроуровень развития циркулярной экономики
(Macro-CEDI)
А
- А1-3 – положительное либо отрицательное воздействие, оказываемое на укрупненные элементы;
- количество объектов эколого-просветительской деятельности и познавательного туризма в государственных природных заповедниках и национальных парках* – А14;
- объем выбросов парниковых газов (тонн CO2) на единицу валового внутреннего продукта* – А6;
- численность постоянного населения* – А11;
- затраты на капитальный ремонт основных фондов по охране окружающей среды* – А4;
- текущие (эксплуатационные) затраты на охрану окружающей среды* – А2;
- доля твердых бытовых отходов, которые регулярно собираются и надлежащим образом удаляются, в общей массе городских отходов* – А8;
- численность населения, проживающего в неблагоприятных экологических условиях (в городах с высоким и очень высоким уровнем загрязнения атмосферного воздуха (индекс загрязнения атмосферного воздуха более 7))* – А12;
- валовой внутренний продукт* – А1;
- потребление топливно-энергетических ресурсов на одного занятого в экономике страны* – А3;
- инвестиции в основной капитал, направленные на охрану окружающей среды и рациональное использование природных ресурсов – А5;
- доля ликвидированных отходов в общем объеме отходов на объектах накопленного вреда окружающей среде по Российской Федерации – А7;
- доля энергетических ресурсов, производимых с использованием возобновляемых источников энергии, в общем объеме производства энергоресурсов – А9;
- поступление загрязняющих веществ со сточными водами в водоемы по РФ – А10;
- численность населения, проживающего на территориях с неблагополучной экологической ситуацией, подверженных негативному воздействию, связанному с прошлой хозяйственной и иной деятельностью – А13;
- количество посетителей объектов эколого-просветительской деятельности и познавательного туризма в государственных природных заповедниках и национальных парках – А15

А1, А2, А3, А4, А5, А6, А7, А8, А9, А10, А11, А12, А13, А14,
А15,
В,
С
А1, А2, А3, А4, А5, А6, А7, А8, А9, А10, А11, А12, А13, А14,
А15, В,
С
А1-3
А1-3
Мезоуровень развития циркулярной экономики
(Mezo-CEDI)
В
- В1-3 – положительное либо отрицательное воздействие, оказываемое на укрупненные элементы
Показатели (индикаторы) экономического развития
- затраты предприятия экологического характера – В1;
- совокупные производственные затраты предприятия – В2;
- прибыль предприятия от внедренных экологических инноваций/инициатив – В3;
- чистая прибыль предприятия – В4;
Показатели (индикаторы) социального развития
- затраты предприятия на повышение квалификации/обучение персонала в экологической сфере – В5;
- совокупные затраты предприятия на повышение квалификации/обучение персонала – В6;
Показатели (индикаторы) экологического развития
- масса переработанных и (или) повторно использованных отходов на предприятии – В7;
- общая масса образованных отходов предприятия – В8;
- объем выработки возобновляемых источников энергии – В9;
- совокупный объем потребления электроэнергии предприятием – В10;
- объем оборотной, повторно-последовательно использованной воды на предприятии – В11;
- совокупный объем водопотребления на предприятии – В12

В1,
В3,
В5,
В7,
В9,
В11, В2,
В4,
В6,
В8,
В10,
В12, А,
С
В2,
В4,
В6,
В8,
В10,
В12, В1,
В3,
В5,
В7,
В9,
В11, А,
С
В1-3
В1-3
Микроуровень развития циркулярной экономики
(Micro-CEDI)
C
- С1-3 – положительное либо отрицательное воздействие, оказываемое на укрупненные элементы;
- блок «Экономические индикаторы» С1;
- блок «Экологические индикаторы» С2;
- блок «Социальные индикаторы» С3

С1, С2,
С3,
В,
А
С1, С2,
С3,
В,
А
С1-3
С1-3
* отмечены наиболее значимые показатели на основе совокупной оценки значений двусторонних корреляций по ряду расчетных коэффициентов для определения уровня развития циркулярной экономики

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

Источник: составлено автором.

Таблица 5

Матрица смежной конфигурации параметрической когнитивной карты динамической модели развития циркулярной экономики

Название «вершин» и декомпозиционных элементов когнитивной карты
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
1. Уровень развития циркулярной экономики
-
P
P
P
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
2. Macro-CEDI
P
M
-
P
M
P
M
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
3. Micro-CEDI
P
M
P
M
-
P
M
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
4. Mezo-CEDI
P
M
P
M
P
M
-
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
5. Экономическая устойчивость
Z
P
Z
Z
-
P
P
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
6. Социальная устойчивость
Z
P
Z
Z
P
-
P
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
7. Экологическая устойчивость
Z
P
Z
Z
P
P
-
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
Z
8. Валовой внутренний продукт
Z
P
Z
Z
P
P
Z
-
P
M
P
P
Z
P
M
P
9. Текущие (эксплуатационные) затраты на охрану окружающей среды
Z
P
Z
Z
P
P
P
Z
-
P
P
P
P
Z
P
P
10. Потребление топливно-энергетических ресурсов на одного занятого в экономике страны
Z
M
Z
Z
M
Z
Z
M
M
-
M
M
Z
M
M
Z
11. Затраты на капитальный ремонт основных фондов по охране окружающей среды
Z
P
Z
Z
P
Z
P
Z
P
P
-
P
P
Z
P
P
12. Объем выбросов парниковых газов (тонн CO2) на единицу валового внутреннего продукта
Z
M
Z
Z
Z
Z
M
M
M
Z
M
-
Z
M
Z
Z
13. Доля твердых бытовых отходов, которые регулярно собираются и надлежащим образом удаляются, в общей массе городских отходов
Z
P
Z
Z
Z
P
P
Z
Z
Z
Z
Z
-
P
P
Z
14. Численность постоянного населения
Z
Z
Z
Z
Z
P
Z
Z
Z
M
Z
M
M
-
Z
Z
15. Численность населения, проживающего в неблагоприятных экологических условиях (в городах с высоким и очень высоким уровнем загрязнения атмосферного воздуха (индекс загрязнения атмосферного воздуха – более 7))
Z
M
Z
Z
Z
M
M
M
Z
Z
Z
Z
M
Z
-
Z
16. Количество объектов эколого-просветительской деятельности и познавательного туризма в государственных природных заповедниках и национальных парках
Z
P
Z
Z
Z
P
P
Z
Z
Z
Z
P
Z
P
P
-
«P» – положительный импульс (равен 1); «M» – отрицательный импульс (равен -1); «Z» – отсутствие прямой связи (равен 0)

Источник: составлено автором.

HBceyjr 6 - cfvsq gjcktlybq jhbubyfkДля построения прогнозных сценариев развития циркулярной экономики в программном пакете VensimPLE разработана ее системная динамическая модель (рис. 4). При осуществлении непосредственного построения в качестве основы заложена ранее представленная когнитивная карта.

Рисунок 4. Системная динамическая модель развития циркулярной экономики

Источник: разработано автором в программном пакете VensimPLE.

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

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

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

Источник: разработано автором в программном пакете VensimPLE.

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

Рисунок 6. Теоретический прогнозный сценарий развития циркулярной экономики через призму социальной устойчивости

Источник: разработано автором в программном пакете VensimPLE.

Представленный сценарий (рис. 7) демонстрирует, что доминирование исключительно только социальной устойчивости при неизменных значениях показателей в экологической и экономической сферах способно обеспечить их положительную динамику и поддерживать достаточно высокий уровень циркулярности экономики на протяжении примерно шести последующих лет, но не способно обеспечить ее более долгосрочный прирост.

Рисунок 7. Теоретический прогнозный сценарий развития циркулярной экономики через призму экономической устойчивости

Источник: разработано автором в программном пакете VensimPLE.

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

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

Рисунок 8. Теоретический прогнозный сценарий развития циркулярной экономики через призму экологической устойчивости

Источник: разработано автором в программном пакете VensimPLE.

Заключение. Сравнительные результаты построения теоретических прогнозных сценариев развития циркулярной экономики в России, полученные посредством двух разработанных инструментов анализа и прогнозирования (формула динамической модели (в IBM SPSS Statistics) и сама системная динамическая модель развития циркулярной экономики (в Vensim PLE)), представлены в таблице 6.

Таблица 6

Сравнительные результаты построения теоретических прогнозных сценариев развития циркулярной экономики в России


Исследуемый параметр / программный пакет
IBM SPSS Statistics
Vensim PLE

Сценарий 1

Сценарий 2
«Текущий» *
Сценарий 3
«Социальный»
Сценарий 4
«Экономический»

Сценарий 5
«Экологический»**
Социальная устойчивость
Нет данных




Экономическая устойчивость
Нет данных




Экологическая устойчивость
Нет данных




Циркулярная экономика





- отрицательная динамика; - положительная динамика.
* сценарий при сохранении значений текущих параметров.
** наиболее оптимальный сценарий развития.
Источник: составлено автором.

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

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

Симбиотическое использование элементов когнитивного моделирования и системного внализа делает возможным изучение сложного процессного явления динамики циркулярной экономики в территориальном пространстве региона. Данный симбиоз наглядно демонстрирует эффективность и своевременность принятия управленческих решений на государственном уровне.

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

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

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

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

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

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

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

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


Источники:

1. Гурьева М. А. Разработка и апробация методического инструментария комплексной оценки развития циркулярной экономики // Вопросы инновационной экономики. – 2020. – Том 10. – № 3. – doi: 10.18334/vinec.10.3.110517
2. Мартышина Т. В. Обеспечение устойчивости развития региона в условиях нестабильной внешней среды // диссертация ... кандидата экономических наук : 08.00.05 / Адыгейский государственный университет. Майкоп, 2014.
3. Гинис Л.А. Истоки современного когнитивного моделирования // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2005 [Электронный ресурс]. Доступ через: https://cyberleninka.ru/article/n/istoki-sovremennogo-kognitivnogo-modelirovaniya
4. Гурман, В.И. Системный анализ стратегий устойчивого развития // Вестник Бурятского государственного университета. - 2012. - № 1. - С.: 47-53.
5. Доргушаова А.К. Экономический каркас территории инновационно-ориентированного развития: структурная модель, институты и механизмы формирования // // диссертация ... доктора экономических наук : 08.00.05 / Майкопский государственный технологический университет. Майкоп, 2016.
6. Суркова С.А. Эколого-экономические аспекты научно-технической политики // [Электронный ресурс]. Доступ через: uran.ru/reports/2005/3dic_ 2004/section1.
7. Costanza R., Cumberland J., Daly H., Goodland R., Norgaard R. An Introduction to Ecological Economics. – Boca Raton, 1997.
8. Кораблева А.А. Межрегиональные сопоставления в контексте экономической безопасности [Текст] // Региональная экономика. - 2016. - № 10(144). - С. 18 - 27.
9. Лаврик Д.А. Типологизация регионов как основа формирования приоритетов регионального развития: Дис. ... канд. экон. наук : 08.00.05 : Уфа, 2002. 142 c.
10. Гурьева М. А. Циркулярная экономика как инновационная модель развития социально-экономического пространства // Вопросы инновационной экономики. – 2019. – Том 9. – № 4. – doi: 10.18334/vinec.9.4.41236

Страница обновлена: 09.10.2020 в 20:53:20