Анализ среды функционирования циркулярной экономики в странах Латинской Америки и Карибского бассейна

Гомонов К.Г.1
1 Российский университет дружбы народов, Россия, Москва

Статья в журнале

Вопросы инновационной экономики (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 11, Номер 4 (Октябрь-декабрь 2021)

Цитировать:
Гомонов К.Г. Анализ среды функционирования циркулярной экономики в странах Латинской Америки и Карибского бассейна // Вопросы инновационной экономики. – 2021. – Том 11. – № 4. – С. 2019-2040. – doi: 10.18334/vinec.11.4.113966.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=48125331

Аннотация:
Последние десятилетия показали важность отделения экономического роста и социального развития от эксплуатации ресурсов и создания отходов. Пандемия COVID-19 выявила значительные недостатки линейной экономики - уязвимость глобальных цепочек создания стоимости, истощение природных ресурсов и обострение социального неравенства в странах Латинской Америки и Карибского Бассейна. Циркулярная экономика предлагает альтернативную основу для более устойчивой и инклюзивной экономической модели в странах Латинской Америки и Карибского Бассейна. Цель данной работы состояла в определении уровня развития циркулярной экономики в странах Латинской Америки и Карибского бассейна методом анализа среды функционирования. Научная новизна исследования заключается в методологическом подходе, а именно в применении модели CCR-I (модель ориентирована на входы, с постоянным эффектом масштаба). В результате проведенного исследования, наиболее эффективными странами в области энергоэффективности и зеленой энергетики, как первых этапов циркулярных процессов, являются Барбадос, Гренада и Уругвай. Самые низкие показатели эффективности, согласно расчетам, оказались у Боливии, Гватемалы, Гондураса и Никарагуа

Ключевые слова: циркулярная экономика, Латинская Америка, экономика замкнутого цикла, модель DEA

Финансирование:
Представленные в статье результаты получены при финансовой поддержке проекта Российской Федерации в лице Минобрнауки России (номер соглашения 075-15-2021-955)

JEL-классификация: F63, F64, O54, Q01



Введение

Последние десятилетия показали важность отделения экономического роста и социального развития от эксплуатации ресурсов и создания отходов. По прогнозам Всемирного банка, население Земли достигнет 10 млрд уже к 2050 году. Поэтому одним из основных вызовов XXI века становится совмещение экономического развития конкурирующих стран и непрерывного увеличения жизненного уровня населения с ограниченными природными ресурсами, при этом не подвергая опасности устойчивость глобальной экосистемы. Специалисты Фонда Ellen MacArthur [1] оценили, что «циркулярная экономика» (ЦЭ) к 2025 может ежегодно обеспечивать прирост дохода мировой экономики свыше 1 трлн долл. США, за счет промышленных инноваций обеспечить прирост производительности на 3% и, как следствие, прирост мирового ВВП на 7%. По оценкам McKinsey [2], переход к ЦЭ принесет экономике Европейского союза 1,8 трлн долл. к 2030 г., приведет к снижению потребления первичных ресурсов на 53% и снижению выбросов углекислого газа на 83% к 2050 г.

Циркулярная экономика представлена процессами, которые требуют минимальной добычи природных ресурсов, не оказывают угнетающего воздействия на окружающую среду из-за повторного использования материалов. Срок полезного использования материалов продлевается за счет повторного использования в производстве новых продуктов, современных технологических разработок, ориентированных на долговечность ресурсов и минимизацию отходов, а также на совместное использование экономики. В то же время модель циклической экономики предусматривает, что отходы не только минимизируются, но и возвращаются обратно в производственные процессы. В литературе есть примеры метауровневых обзоров или сравнений политики ЦЭ. Большинство исследований ориентированы на конкретный случай или отрасль и фокусируются на стандартах качества, государственных закупках, рыночных механизмах, образовании и повышении квалификации, финансовых стимулах инфраструктуры и маркировке, связанной с качеством повторно используемых и переработанных продуктов [3, 4] (Hartley, Santen, Kirchherr, 2020; Turker, Aktepe, Inal, Ersoz, Das, Birgoren, 2019). Экономика замкнутого цикла представляет собой попытку концептуально интегрировать экономическую деятельность и экологическое благополучие, основываясь на снижении природоемкости экономического роста, сокращении выбросов парниковых газов, более рациональном производстве, продлении жизненного цикла товаров, сокращении объема отходов, сохранении природных ресурсов, создании новых рабочих мест и др., что определяет актуальность исследования.

Основные принципы циркулярной экономики дополняют биоэкономику и должны способствовать переработке и повторному использованию материалов. Технологическая, социально-политическая и экономическая перестройка имеет основополагающее значение для включения новых технологий и подходов, которые будут способствовать циркулирующей экономике и непрерывному экономическому циклу [5] (Maina, Kachrimanidou, Koutinas, 2017). Таким образом, можно выделить 9 (9R – от англ. “re”- повтор действия) основных принципов экономики замкнутого цикла (табл. 1).

Таблица 1

Основные принципы экономики замкнутого цикла (9R)

Категория принципов ЦЭ
Принцип
Описание

a) использовать и создавать продукт более разумно

R0 Refuse
Делать продукт избыточным, отказавшись от его функции или снабдив его радикально другим продуктом

R1 Rethink
Активизировать использование продукта (например, путем обмена продуктами или многофункциональными продуктами)

R2 Reduce
Производство продукта более эффективно за счет использования меньшего количества сырья в продукте или его использования

б) продление срока службы продукта и деталей

R3 Re -use
Повторное использование все еще хорошего продукта для той же функции другим пользователем

R4 Repair
Ремонт и обслуживание сломанного продукта для использования в его старой функции

R5 Refurbish

Обновить или модернизировать старый продукт

R6 Remanufacture
Использовать части б/у продукта в новом продукте с той же функцией

R7 Repurpose
Использовать части б/у продукта в новом продукте с другой функцией

в) полезное применение материалов

R8 Recycle
Обрабатывать материалы одинакового: высокого и низкого качества

R9 Recover

Сжигание материалов для восстановления энергии

г) замещение

Substitution
Замена невозобновляемых материалов
Источник: составлено автором по данным: Индикаторы циркулярной экономики [Электронный ресурс] https://www.cbs.nl/en-gb/background/2019/02/economic-indicators-circular-economy-2001–2016 (дата обращения: 20.11.2021 г.).

Основанные на циркулярной экономике бизнес-модели являются общим термином для широкого спектра бизнес-моделей, которые стремятся использовать меньше материалов и ресурсов для производства продуктов и/или услуг. Одним из механизмов реализации таких бизнес-моделей является оценка жизненного цикла и бережливое производство [6] (Geissdoerfer, Savaget, Bocken, Hultink, 2017).

Для эффективного регулирования ЦЭ на национальном и международном уровне очень важно иметь унифицированную и информативную систему показателей, по которым можно оценить, насколько различные продукционные системы и производственные процессы соответствуют принципам 9R и каков их прогресс в данном направлении. Многие ученые в настоящее время пытаются разработать набор индикаторов, адаптированных из существующих, который гарантирует простоту и информативность оценки прогресса в области формирования ЦЭ [7] (Mazur-Wierzbicka, 2021).

Цель настоящего исследования заключается в том, чтобы определить уровень развития циркулярной экономики в странах Латинской Америки и Карибского бассейна методом анализа среды функционирования (DEA). Научная новизна исследования заключается в методологическом подходе, а именно в применении модели CCR-I (модель ориентирована на входы, с постоянным эффектом масштаба). Гипотеза научного исследования заключается в том, что исходя из структуры «классических» показателей замкнутости экономических циклов можно определить страны, эффективно внедряющие циркулярные процессы.

Литературный обзор

Учет и анализ материальных потоков в масштабах экономических систем разного уровня считается достаточно удобным инструментом для анализа ЦЭ. Исследователи из Европейского союза [8] (Haas, Krausmann, Wiedenhofer, Heinz, 2015) оценили круговорот материалов во всем мире, измерив соотношение между извлечением отходов и поступлением материалов для бытовых нужд. Их результаты показали низкую степень материальной замкнутости во всем мире. 44% переработанных материалов повторно используются для электрогенерации, также ежегодно растут социально-экономические запасы на 17 Гт в год. Установлено, что в ЕС уровень циркулярности невысокий, однако достаточно высокий уровень утилизации отходов. Грдиц З.С. и др. [9] (Grdic, Nizic,, Rudan, 2020) показали, что применение концепции циркулярной экономики может обеспечить экономический рост и рост ВВП при сокращении природных ресурсов и обеспечении более надежной защиты окружающей среды. Бусу К. и др. [10] (Busu, Busu, 2018) предложили методологию изучения процессов циркулярной экономики, основанную на математическом моделировании. Процесс моделирования состоит из построения составного индикатора, состоящего из взвешенной суммы всех индикаторов, разработанных с помощью алгоритма, основанного на энтропии Шеннона. Их результаты аналогичны международным рейтингам, консолидируя и подтверждая точность и надежность этого подхода. В статье Стерев Н. и др. [11] (Sterev, Ivanova, 2021) доказано, что некоторые страны ЕС полностью линейны и задерживают фактический переход от линейной к циркулярным бизнес-моделям. Теоретическая модель ЦЭ для развивающихся больших городов в странах с низким и средним уровнем дохода описана в исследовании Ферронато Н. и др. [12] (Ferronato, Rada, Portillo, Cioca, Ragazzi, Torretta, 2019). Санчес-Ортис Дж. и др. [13] (Sánchez-Ortiz, Rodríguez-Cornejo, Del Río-Sánchez, García-Valderrama, 2020) проанализировали предложения различных исследователей по индикаторам для измерения эффективности применения принципов ЦЭ. Они выделили три проблемы: проблемы с установлением показателей, сложность определения показателя и невозможность получения данных. Кованда Дж. и др. [14] (Kovanda, 2014) на базе общеэкономического учета и анализа материальных потоков провели анализ рециркуляции отходов в Чехии и доказали, что его можно рассчитать и для других стран, несмотря на то, что возникают некоторые неясные методологические проблемы. Анализ авторов Краусман Ф. и др. [15] (Krausmann, Lauk, Haas, Wiedenhofer, 2018) показал на значительное ускорение мировых материальных потоков с начала XXI века. Авторы обращают внимание на серьезную проблему, требующую немедленных действий. Ринкон-Морено Дж. и др. [16] (Rincón-Moreno, Ormazábal, Álvarez, Jaca, 2021) провели анализ существующих индикаторов циркулярной экономики, определенных Европейским cоюзом. Кайзер С. и др. [17] (Cayzer, Griffiths, Beghetto, 2017) исследуют эксплуатационные характеристики продукта через концепцию ЦЭ. Основываясь на принципах ЦЭ, авторы попытались определить, каковы подходящие характеристики индикаторов для измерения производительности продукции. Линдер М. и др. [18] (Linder, Sarasini, van Loon, 2017) в своей статье анализирует достоинства и недостатки применения метрик циркулярной экономики. Счеепенс А. и др. [19] (Scheepens, Vogtländer, Brezet, 2016) рассмотрели модель соотношения экологической эффективности, которая оценивает устойчивость по трем параметрам: затраты, рыночная стоимость и «экологические затраты» (т. е. внешние эффекты).

Индекс циркулярной экономики измеряет цикличность с точки зрения соотношения стоимости переработанного материала из продуктов с истекшим сроком эксплуатации по сравнению с общей стоимостью материала в процессах переработки, необходимых для производства новых версий того же продукта [20] (Di Maio, Rem, 2015). Исходя из этого, выделяется метрика, основанная на соотношении между рециркулируемой и общей экономической стоимостью продукта. Хаупт М. и Хеллвег С. [21] (Haupt, Hellweg, 2019) сделали попытку измерить экологическую устойчивость ЦЭ. Они предложили дополнительный показатель, основанный на воздействии на окружающую среду, который измеряет экологическую ценность, сохраняемую в результате повторного использования, восстановления, ремонта или переработки. В работе Гианнакитсидоу О. и др. [23] (Giannakitsidou, Giannikos, Chondrou, 2020) представлен целостный подход к оценке результатов стран в управлении и использовании их твердых бытовых отходов (ТБО). В частности, авторы утверждают, что использование только таких критериев, как рециркуляция и/или цикличность использования материалов, может привести к переоценке или недооценке истинных показателей страны. Это связано с тем, что уровень образования отходов не учитывается, несмотря на тот факт, что низкий уровень образования отходов является важной экологической задачей, как и истинный потенциал стран, что отражается в их экономическом и социальном прогрессе.

В качестве комплексного показателя уровня развития циркулярных процессов в экономике в исследованиях последних лет все чаще используется коэффициент, расчет которого осуществляется с помощью анализа среды функционирования (или оболочечного анализа данных от англоязычного Data Envelopment Analysis, DEA). Так, например, в статье Динг Л., Леи Л. и др. [24] (Ding, Lei, Wang, Zhang, Calin, 2020) предложена сетевая модель DEA для оценки эффективности экономических объектов с точки зрения морской циркулярной экономики (marine circular economy). Предлагаемая модель рассматривает двунаправленную связь между подсистемами экономического производства и обработки окружающей среды в системе производительности морской циркулярной экономики.

Динг Л. и др. [22] (Ding, Lei, Wang, Zhang, 2020) исследовали показатели эффективности и динамической эволюции ЦЭ также с помощью методологии DEA. Они предложили метод расширенного индекса Мальмквиста для определения динамической эволюции показателей эффективности с течением времени.

Методологические подходы к оценке среды функционирования модели DEA

Подход, называемый методом оболочечного анализа данных, или анализом среды функционирования (Data Envelopment Analysis – DEA), был предложен Чарнсом А., Купером В. и Родсом И. [25] (Charnes, Cooper, Rhodes, 1978), основываясь на идее, которая касается оценки технической эффективности и эффективных границ [26] (Yun, Nakayama, Tanino, 2004). Назначение DEA – оценка и сопоставление по эффективности единиц принятия решения. Данный подход, «ориентированный на данные», используется для оценки производительности набора одноранговых объектов, называемых блоками принятия решений (Decision Making Units – DMU), которые преобразуют несколько входов в несколько выходов. Данный подход открыл возможности для использования в случаях, которые были устойчивы к другим подходам из-за сложной (часто неизвестной) природы отношений между множественными входами и множественными выходами, задействованными в DMU [27] (Cooper, Seiford, Zhu, 2011). DEA используется для измерения эффективности, когда имеется несколько входов и выходов и нет общепринятых весов для агрегирования входов и выходов. В случае одного входа и одного выхода соотношение «выход – вход» показывает эффективность [28] (Mcmillan, Datta, 1998). На основе исходной модели были разработаны различные теоретические расширения. Банкер Р. и др. [29] (Banker, Charnes, Cooper, 1984) разработали переменную вариацию отдачи от масштаба; мультипликативная модель была разработана Чарнес А. и др. [25] (Charnes, Cooper, Rhodes, 1978), в которой данные преобразуются с использованием логарифмической структуры. Сейфорд Л. и Тралл Р. [30] (Seiford, Seiford,, Thrall, 1990) предоставляют полезное обсуждение и сравнение всех основных моделей, доступных на сегодняшний день в DEA. Адлер Н. и др. [31] (Adler, Friedman, Sinuany-Stern, 2002) уточнили, что DEA особенно подходит, когда исследователь заинтересован в изучении эффективности преобразования нескольких входных данных в несколько выходных. Например, DEA может идентифицировать альтернативные конфигурации входов, которые могут привести к более высоким выходам, не обязательно увеличивая общее использование ресурсов. DEA – это метод линейного программирования, который позволяет сравнивать лучшие практики среди производственных объектов (DMU – decision making unit). Кроме того, DEA предоставляет оценки потенциальных улучшений для неэффективных DMU [32] (Avkiran, 2001). Чарнес А. и др. описали DEA как модель математического программирования, применяемую к данным наблюдений, которая обеспечивает новый способ получения эмпирических оценок экстремальных отношений, таких как производственные функции и/или поверхности эффективных производственных возможностей, которые являются краеугольным камнем современной экономики [31] (Adler, Friedman, Sinuany-Stern, 2002).

Технический анализ DEA имеет определенную последовательность. Из проанализированного набора DMU определяется эффективная группа. Однако есть возможность повысить техническую эффективность даже тех эффективных единиц, которые были лучшими известными производственными возможностями. Однако фактическая производственная функция неизвестна и не предполагается. Эффективные единицы в DEA – самые эффективные из наблюдаемых, а не по сравнению с каким-то идеалом. Таким образом, эффективная группа DEA – это подмножество, демонстрирующее «лучшие практики» среди группы операционных единиц. Неэффективные DMU сравнивают с теми, которые демонстрируют превосходную производительность [28] (Mcmillan, Datta, 1998). В качестве эффективного пограничного метода DEA выявляет неэффективность в конкретном DMU, сравнивая его с аналогичными DMU, которые считаются эффективными, вместо того чтобы пытаться связать производительность DMU со средними статистическими данными, которые могут быть неприменимы к этому DMU [32] (Avkiran, 2001). Путем математического программирования DEA находит систему взвешивания, которая позволяет агрегировать входы и выходы, а также рассчитывать оценки эффективности. Никакого единого набора гирь не требуется. Вместо этого DEA путем повторения решений находит набор весов для каждого DMU. Веса – это те, которые наиболее подходят для устройства; то есть дать ему наивысшую оценку эффективности при условии, что весовые коэффициенты не являются отрицательными, и чтобы веса, примененные к любому устройству, не приводили к тому, что какой-либо из них имел оценку эффективности, превышающую 1,0 (по шкале от нуля до единицы, где 1,0 означает эффективный DMU) [28] (Mcmillan, Datta, 1998).

DEA особенно привлекательна тем, что имеет дело с множественными выходами и множественными входами и не требует априорных или субъективных компромиссов между различными типами выходов или использования цен для агрегирования ресурсов. Кроме того, в этом методе используются стандартные коды для идентификации одноранговых групп для каждой оцениваемой единицы. Применение этого метода анализа эффективности DEA имеет очень широкий спектр использования и демонстрирует высокую гибкость [33, 34] (Banker, Morey, 1986; Quanling, 2001).

Модель CCR DEA была первой моделью DEA, представленной Чарнсом А., Купером В. и Родсом Е. (ССR – аббревиатура по первым буквам фамилий). Предположим, существует n DMU, а именно: DMU1, DMU2, DMU3,. . . , DMUn. Каждый DMUj, (j = 1, ..., n) использует m входов xij (i = 1, ..., m) генерирует s выходов yrj (r = 1, ..., s). Пусть входные веса vi (i = 1, 2, ..., m) и выходные веса ur (r = 1, 2, ..., s) являются переменными. Пусть DMUj, оцениваемый в любом испытании, обозначен как DMUo (o = 1, 2, ..., n). Таким образом, эффективность каждого DMUo, eo, определяется путем решения приведенного ниже линейного программирования, которое в DEA известно как форма множителя. Модель запускается n раз для определения показателей эффективности всех DMU. Каждый DMU выбирает набор входных весов vi и выходных весов ui, которые максимизируют его оценку эффективности. Как правило, DMU эффективен, если он получает максимальную оценку 1, иначе DMU неэффективен.

Циркулярная экономика в странах Латинской Америки и Карибского бассейна

В последние годы циркулярная экономика приобрела известность в Латинской Америке и Карибском бассейне как подход к устойчивому развитию. Страны региона либо внедрили, либо планируют новую политику ЦЭ, общественные инициативы и дорожные карты. Пандемия COVID-19 выявила значительные недостатки линейной экономики – уязвимость глобальных цепочек создания стоимости, истощение природных ресурсов и обострение социального неравенства. Циркулярная экономика предлагает альтернативную основу для более устойчивой и инклюзивной экономической модели в странах Латинской Америки и Карибского бассейна. Успешный переход к экономике замкнутого цикла в странах Латинской Америки и Карибского бассейна будет зависеть от повсеместного внедрения технологий Индустрии 4.0. Индустрия 4.0 является ключевым фактором циркулярной экономики, позволяя новым бизнес-моделям быть прибыльными при одновременном снижении воздействия на окружающую среду. Правительствам стран Латинской Америки и Карибского бассейна необходимо поддерживать переход к экономике замкнутого цикла через призму технологий, чтобы гарантировать как добавленную стоимость, так и устойчивость. Страны Латинской Америки и Карибского бассейна должны больше инвестировать в исследования и разработки, чтобы в полной мере использовать технологии Индустрии 4.0 и применять их для перехода к экономике замкнутого цикла. Инвестиции в науку и технологии по-прежнему сравнительно низки, составляя в среднем всего 0,66% ВВП по региону, при этом предприятия (государственные и частные) финансируют лишь около 36% этой доли. Подход к экономике замкнутого цикла в регионе Латинской Америки и Карибского Бассейна, основанный на социальных инновациях, может сократить бедность, одновременно способствуя человеческому развитию и устойчивым моделям потребления для создания более устойчивого и инклюзивного общества. Надлежащее управление и создание прозрачных, основанных на правилах институтов на национальном уровне имеют решающее значение для успешного и всеобъемлющего перехода к экономике замкнутого цикла в регионе. Обеспечение стабильной инвестиционной среды и функционирующих рынков для бизнеса, а также устранение неравенства имеют решающее значение для успеха. На региональном уровне могут быть разработаны стратегии, обеспечивающие координацию стран для поддержки национальных и субнациональных регионов в переходный период. Текущая ситуация с финансированием циркулярной экономики в регионе Латинской Америки и Карибского бассейна ограничивается в основном предоставлением международного финансирования развития для управления отходами и их вторичной переработки, которые находятся на нижнем конце иерархии валоризации внутри замкнутой экономики. В течение следующего десятилетия в регионе могут произойти существенные изменения в управлении отходами, которые необходимо будет финансировать. Важно привлечь как внутренние, так и иностранные инвестиции помимо сектора управления отходами, чтобы сделать возможным переход к экономике замкнутого цикла.

В последние годы модель экономики замкнутого цикла получила политическое внимание и поддержку на высоком уровне в странах Латинской Америки и Карибского бассейна. В регионе уже реализовано более 80 общественных инициатив, связанных с циркулярной экономикой [35]. Эти политики являются важными инструментами, которые необходимы для ускорения и расширения круговых практик в экономике, таких как изменения в дизайне продуктов, в цепочках поставок и процессах промышленного производства, а также в том, как продукты используются и утилизируются в конце их жизненного цикла [36]. В контексте восстановления региона после COVID-19 экономика замкнутого цикла привлекает дополнительное внимание как решение для повышения устойчивости и смягчения последствий сбоев в будущем [37] (Kechichian, Mahmoud, 2020). Большинство стран региона Латинской Америки и Карибского Бассейна ввели один или несколько из шести различных типов политических мер, способствующих переходу к экономике замкнутого цикла:

- национальные дорожные карты и стратегии замкнутой экономики: правительства ряда стран, в том числе Колумбии, Чили, Эквадора, Перу и Уругвая, разработали или находятся в процессе разработки специальных дорожных карт или стратегий замкнутой экономики. Многие страны включили элементы экономики замкнутого цикла в свои национальные планы развития и/или свои программы по окружающей среде и климату, включая цели по переработке и повторному использованию отходов, а также по увязке экономики замкнутого цикла с действиями в области климата, планы по стимулированию инноваций и созданию рабочих мест за счет перехода к экономике замкнутого цикла, а также процессы объединения важных национальных заинтересованных сторон;

- политика обращения с отходами: все страны Латинской Америки и Карибского бассейна ввели законодательство об обращении с отходами. Необходимо синхронизировать политику управления отходами с концепцией экономики замкнутого цикла и согласовать ее с политикой местного и национального правительства. Политика управления отходами также должна учитывать стратегии снижения выбросов парниковых газов, что необходимо для достижения целей Парижского соглашения. В ряде стран уже действуют правила обращения с твердыми отходами, в которых принят принцип совместной ответственности [42] (Guarnieri, Cerqueira-Streita, Batista, 2020);

- расширенная ответственность производителя (РОП): этот политический подход возлагает на определенных производителей товаров ответственность за восстановление, обработку или утилизацию бытовых отходов, а не на национальные, субнациональные или местные органы власти. Такие схемы могут создать стимулы для минимизации отходов у источника, способствовать более экологически безопасному дизайну продукции и поддержать управление отходами в государственном секторе. Восемь стран – Бразилия, Колумбия, Чили, Коста-Рика, Гондурас, Мексика, Перу и Уругвай – в определенной степени ввели схему РОП для ряда категорий продуктов, включая электронные отходы, аккумуляторы и шины;

- целевые показатели эффективности использования материальных ресурсов и рециркуляции: эффективность использования материальных ресурсов относится к устойчивому использованию ресурсов – за счет сокращения использования, оптимизации и рециркуляции – для получения того же уровня продукции. Эффективность использования материальных ресурсов может поддерживаться такими эффективными методами, как бережливое производство и оптимизация срока службы, а также может помочь в решении ряда экологических проблем, включая смягчение последствий изменения климата и сокращение потребления воды и отходов. Государственная политика в странах Латинской Америки в целом не позволяла внедрять ресурсоэффективные методы производства, в результате чего экономика и промышленность региона характеризуются интенсивным использованием природных ресурсов. Из 33 стран Латинской Америки в 18 действуют правила по пластмассам, в целом направленные на сокращение использования сверхтонкой пластмассовой упаковки и повышение вторичной переработки;

- политика в отношении продуктов (включая экологический дизайн, запреты на одноразовые продукты и продление срока их службы): в странах Латинской Америки и Карибского бассейна не так много существующих примеров таких инициатив, помимо запретов на одноразовые продукты. Правительства ряда стран одобрили запреты на использование определенных типов одноразовых пластмасс, например, запрет Коста-Рики на импорт, маркетинг и распространение контейнеров из полистирола в рамках национальной стратегии по значительному сокращению использования одноразового пластика к 2021 году. Продление срока службы продукта и экологический дизайн – еще один шаг в направлении циркулярной экономики. Продление срока службы продукта относится к восстановлению и переработке продукта или компонента для возврата к его первоначальному качеству, тем самым продлевая срок его использования.

По мнению автора, наиболее важными политиками, способствующими переходу к циркулярной экономике в странах Латинской Америки и Карибского бассейна, являются внедрение усовершенствованных политик управления отходами, предотвращения образования отходов и налоговой политики. Важно подчеркнуть необходимость более широкой потребности в гармонизации политики в рамках программ замкнутой экономики, устойчивого развития и изменения климата, а также важность интеграции политических мер, поддерживающих замкнутую экономику, в другие сквозные стратегии на национальном уровне, такие как развитие инфраструктуры. В таблице 2 представлены целевые секторные возможности и проблемы циркулярной экономики в странах Латинской Америки и Карибского бассейна.

Таблица 2

Секторные возможности и проблемы циркулярной экономики в Латинской Америки и Карибского бассейна

Сектор
Возможности
Вызовы
Добыча и горнодобывающая промышленность
• устранение экологических и социальных рисков, связанных с добычей полезных ископаемых;
• растущий спрос на основные материалы, используемые в низкоуглеродных технологиях;
• разработка новых технологий и автоматизация горных работ.
• значительное экологическое и социальное воздействие горных работ;
• сильная зависимость национальных экономик от добывающих секторов и экспорта ресурсов;
• быстрое развитие бизнес-моделей «городской горнодобывающей промышленности», которые конкурируют с традиционными горнодобывающими предприятиями
Управление бытовыми отходами и переработка
• создание моделей сотрудничества, включающих неформальный сектор в сфере управления отходами и вторичной переработки;
• применение принципов циркулярной экономики к очистке сточных вод (повторное использование воды для орошения, биогаза и т. д.);
• использование технологий Индустрии 4.0 для улучшения сбора и восстановления ресурсов (например, автоматический сбор и сортировка)
• большие объемы бытовых отходов, которые в настоящее время не обрабатываются или выбрасываются на свалки;
• очень низкие показатели переработки и отсутствие рынков для переработанных материалов;
• высокий уровень неформальности в секторе сортировки и вторичной переработки;
• тенденция к увеличению образования отходов на душу населения в связи с изменением структуры потребления
Циркулярная биоэкономика
• экосистемы, богатые биоразнообразием, могут использоваться в качестве новых ресурсов для устойчивых биопродуктов;
• применение каскадных принципов для обеспечения эффективного использования ресурсов биомассы;
• контроль и предотвращение обезлесения
• управление компромиссом в отношении конкурирующих интересов в отношении ресурсов биомассы;
• обеспечение баланса между устойчивым использованием биомассы и защитой экосистем и биоразнообразия;
• переход от крупномасштабного сельского хозяйства к устойчивым продовольственным системам
Источник: составлено автором.

Представленные проблемы вполне решаемы при условии заинтересованности правительств стран. В большинстве стран принятые инициативы затрагивают все вышеизложенные сектора развития циркулярной экономики. Проекты циркулярной экономики, финансируемые Всемирным банком и Банком развития Латинской Америки, как правило, сосредоточены на финансировании программ управления отходами в таких странах, как Аргентина, Бразилия и Колумбия. В 2018 году Всемирный банк выступил с новой инициативой – проектом «Сточные воды: от отходов к ресурсам», который был направлен на повышение осведомленности лиц, принимающих решения во всем регионе Латинской Америки и Карибского Бассейна, относительно потенциала сточных вод как ресурса и нацелен на внедрение принципов экономики замкнутого цикла в управление сточными водами. В частности, цель инициативы заключалась в поощрении «смены парадигмы» в секторе санитарии, «в которой признается ценность предложения сточных вод в экономике замкнутого цикла». В странах региона существуют значительные различия в государственной поддержке проектов с экономикой замкнутого цикла. Это напрямую влияет на доступность финансирования от национальных и коммерческих банков. В таблице 3 приведены примеры типов поддержки, доступных в четырех основных странах.

Таблица 3

Основные схемы финансирования экономики замкнутого цикла в странах Латинской Америки и Карибского бассейна

Финансовый институт
Страны
Финансовые продукты
Практики и секторы циркулярной экономики
Мировой Банк
Аргентина, Боливия, Бразилия, Колумбия, Перу
Традиционные займы, гранты, финансирование, ориентированное на результат
Управление отходами и переработка, очистка сточных вод и восстановление
Межамериканский банк развития (МАБР)
Боливия, Бразилия, Чили, Уругвай
Традиционные займы, гранты, гарантии
Управление отходами и переработка; восстановление ресурсов
Глобальный экологический фонд (ГЭФ)
Перу
Малые гранты
Управление пластиковыми отходами, валоризация отходов
Уругвай
Национальное агентство развития (НАР)
Уругвай
Субсидии малому бизнесу; средства на прототипирование, валидацию идей циркулярной экономики и реализацию проектов
Переработка, внедрение технологий Индустрии 4.0
Министерство окружающей среды
Чили
Государственное софинансирование
Разработка и создание прототипов технологий циркулярной экономики
Государственный секретариат Швейцарии по экономическим связям
Колумбия, Перу
Зеленые кредитные линии для МСП
Более чистое производство и сокращение отходов на производстве
Банк Развития KfW
Боливия, Перу
Федеральные фонды
Удаление сточных вод и переработка осадка сточных вод
Источник: составлено автором.

Фонды восстановления COVID-19 по мере расширения предлагают правительствам стран Латинской Америки и Карибского бассейна возможность поддерживать более активную деятельность в сфере экономики замкнутого цикла, в частности посредством централизованной поддержки зеленых МСП и международных инвестиций в зеленые отрасли. Китай, крупный торговый и инвестиционный партнер в регионе, исторически инвестировал во многие высокоуглеродные горнодобывающие и нефтедобывающие проекты. Учитывая резкое падение цен на нефть, которое сопровождало пандемию, перенаправление инвестиций в сторону зеленых альтернатив могло бы помочь восстановлению экономики региона, а также сократить выбросы. Секторы возобновляемых источников энергии и экологически чистого транспорта уже выросли в регионе Латинской Америки и Карибского Бассейна за последние пять лет, отчасти благодаря китайским инвестициям – например, в развитие солнечного парка Каучари на севере Аргентины в рамках инициативы «Пояс и путь».

Результаты

Для оценки уровня развития циркулярной экономики в странах Латинской Америки и Карибского бассейна мы использовали подход, основанный на методологии DEA. Однако в силу ограниченности статистических данных по таким «классическим» показателям циркулярности процессов производства и потребления, как уровень образования отходов, уровень вторичного использования сырья и материалов, технологии обращения с отходами и т.д., набор входов и выходов модели DEA был ограничен следующими показателями:

· ВВП на душу населения (рассматривается в модели как положительный выход);

· доля возобновляемых источников энергии в энергобалансе страны (вход);

· общий объем выбросов СО2 (нежелательный выход, рассматривается в модели как вход);

· объем выбросов СО2 на душу населения (нежелательный выход, рассматривается в модели как вход)

Выбранный набор входов и выходов модели DEA позволяет оценить уровень развития технологий в сфере энергоэффективности и зеленой энергетики в странах Латинской Америки и Карибского бассейна, что является первым этапом построения циркулярной экономики. Результаты расчетов показателей эффективности стран Латинской Америки и Карибского бассейна до данным 2018 года приведены в таблице 4

Таблица 4

Показатели эффективности экономики стран ЛА в области энергоэффективности и зеленой энергетики на 2018 г.

Страна
Коэффициент эффективности
Целевой показатель по общим выбросам СО2
Целевой показатель выбросов СО2 на душу населения
Аргентина
0,658789
1,35384
2,628568
Барбадос
1
1,25
4,36
Белиз
0,612059
0,4162
1,095585
Боливия
0,323255
0,452483
0,64651
Бразилия
0,815355
4,28393
1,663325
Чили
0,818379
2,892313
3,780911
Колумбия
0,859646
2,474604
1,375434
Коста-Рика
0,843
4,122033
1,390951
Куба
0,70147
1,40335
1,543233
Доминиканская Республика
0,836223
1,547256
1,973487
Эквадор
0,504813
1,089823
1,166119
Сальвадор
0,449805
1,375749
0,476793
Гренада
1
0,3
2,72
Гватемала
0,358433
1,372514
0,397861
Гайана
0,835084
1,333942
2,613814
Гаити
0,527537
0,545959
0,158261
Гондурас
0,255335
0,898455
0,260442
Ямайка
0,454368
0,655909
1,317666
Мексика
0,778376
1,211627
2,911126
Никарагуа
0,275355
0,769421
0,223038
Панама
0,990713
2,287594
2,407434
Парагвай
0,552605
2,306673
0,668652
Перу
0,663761
1,86377
1,128393
Суринам
0,77004
1,601683
1,979002
Уругвай
1
6,52
1,89
Источник: составлено автором на основе модели CCR-I.

Как видно из таблицы 4, наиболее эффективными странами в области энергоэффективности и зеленой энергетики являются Барбадос, Гренада и Уругвай (коэффициент эффективности равен 1). Эти страны при сравнительно большом ВВП на душу населения и сравнительно низкой доле ВИЭ в энергобалансе производят минимальное количество выбросов СО2 (как общего объема, так и объема на душу населения) по сравнению с другими странами континента, участвующими в анализе. Самые низкие показатели эффективности, согласно расчетам, оказались у Боливии, Гватемалы, Гондураса и Никарагуа. Эти страны при низком ВВП на душу населения производят большое количество выбросов СО2. Такая ситуация может объясняться технологической отсталостью, использованием грязных энергетических технологий. Показатели по выбросам СО2 для всех неэффективных стран приведены в третьем и четвертом столбце таблицы.

Заключение

В исследовании удалось применить описанную методологию анализа среды функционирования (DEA) для оценки уровня развития циркулярной экономики. В странах Латинской Америки и Карибского бассейна четко прослеживаются эффективные страны по внедрению циркуляционных процессов. Однако данная оценка является недостаточной ввиду ограниченности статистической информации, и работа в изучении развития циркулярной экономики в Латинской Америки и Карибского Бассейна будет продолжена.

Результаты исследования демонстрируют принципиальную применимость классических статистических подходов к решению задач стратегического управления в развитии циркулярной экономики и их потенциальную эффективность с точки зрения наглядности и информативности отражения развития замкнутых процессов. Следующим этапом исследования будет проведение пространственного анализа распределения циклических процессов производства и потребления с использованием таких инструментов, как, например, ArcGIS – ArcMap.

Также следует отметить, что для детального анализа временных характеристик развития замкнутой экономики предпочтительнее иметь статистику по отдельным регионам, чем по странам. Особенно это актуально в случае анализа стран с большой территорией и характеризующихся высокой социально-экономической и/или природно-климатической неоднородностью. Отсутствие такой детализации является определенным ограничением нашего исследования, поскольку не позволяет выделить конкретные центры роста циркулярной экономики – региональные кластеры, экоиндустриальные парки, отдельные города и муниципалитеты.


Источники:

1. Circular Economy—UK, USA, Europe, Asia & South America—The Ellen MacArthur Foundation. [Электронный ресурс]. URL: https://www.ellenmacarthurfoundation.org (дата обращения: 14.05.2021).
2. The Circular Economy: Moving from Theory to Practice. McKinsey Center for Business and Environment. [Электронный ресурс]. URL: https://www.mckinsey.com (дата обращения: 14.05.2021).
3. Hartley K., Santen R., Kirchherr J. Policies for transitioning towards a circular economy // Expectations from the European Union (EU). Resour. Conserv. Recycl. – 2020. – № 155. – p. 104634. – doi: 10.1016/j.resconrec.2019.104634.
4. Turker A.K., Aktepe A., Inal A.F., Ersoz O.O., Das G.S., Birgoren B. A Decision Support System for Dynamic Job-Shop Scheduling Using Real-Time Data with Simulation // Mathematics. – 2019. – № 7. – p. 278. – doi: 10.3390/math7030278.
5. Maina S., Kachrimanidou V., Koutinas A. A roadmap towards a circular and sustainable bioeconomy through waste valorization // Curr. Opin. Green Sustain. Chem. – 2017. – № 8. – p. 18–23. – doi: 10.1016/j.cogsc.2017.07.007.
6. Geissdoerfer M., Savaget P., Bocken N.M.P., Hultink E.J. The Circular Economy—A new sustainability paradigm? // J. Clean. Prod. – 2017. – № 143. – p. 757–768. – doi: 10.1016/j.jclepro.2016.12.048.
7. Mazur-Wierzbicka E. Towards Circular Economy—A Comparative Analysis of the Countries of the European Union // Resources. – 2021. – № 10. – p. 49. – doi: 10.3390/resources10050049.
8. Haas W., Krausmann F., Wiedenhofer D., Heinz M. How Circular is the Global Economy?: An Assessment of Material Flows, Waste Production, and Recycling in the European Union and the World in 2005 // J. Ind. Ecol. – 2015. – № 19. – p. 765–777. – doi: 10.1111/jiec.12244.
9. Grdic Z.S., Nizic, M.K., Rudan E. Circular Economy Concept in the Context of Economic Development in EU Countries // Sustainability. – 2020. – № 12. – p. 3060. – doi: 10.3390/su12073060.
10. Busu C., Busu M. Modeling the Circular Economy Processes at the EU Level Using an Evaluation Algorithm Based on Shannon Entropy // Processes. – 2018. – № 6. – p. 225. – doi: 10.3390/pr6110225.
11. Sterev N., Ivanova V. Circular Economy: New Opportunities for Growth. / In Financial Environment and Business Development; Springer Science and Business Media LLC. - Berlin/Heidelberg, Germany, 2021. – 339–357 p.
12. Ferronato N., Rada E.C., Portillo M.A.G., Cioca L.I., Ragazzi M., Torretta V. Introduction of the circular economy within developing regions: A comparative analysis of advantages and opportunities for waste valorization // J. Environ. Manag. – 2019. – № 230. – p. 366–378. – doi: 10.1016/j.jenvman.2018.09.095.
13. ánchez-Ortiz J., Rodríguez-Cornejo V., Del Río-Sánchez R., García-Valderrama T. Indicators to Measure Efficiency in Circular Economies // Sustainability. – 2020. – № 12. – p. 4483. – doi: 10.3390/su12114483.
14. Kovanda J. Incorporation of recycling flows into economy-wide material flow accounting and analysis: A case study for the Czech Republic // Resour. Conserv. Recycl. – 2014. – № 92. – p. 78–84. – doi: 10.1016/j.resconrec.2014.08.006.
15. Krausmann F., Lauk C., Haas W., Wiedenhofer D. From resource extraction to outflows of wastes and emissions: The socio-economic metabolism of the global economy, 1900–2015 // Glob. Environ. Chang. – 2018. – № 52. – p. 131–140. – doi: 10.1016 / j.gloenvcha.2018.07.003.
16. Rincón-Moreno J., Ormazábal M., Álvarez M., Jaca C. Advancing circular economy performance indicators and their application in Spanish companies // J. Clean. Prod. – 2021. – № 279. – p. 123605. – doi: 10.1016/j.jclepro.2020.123605.
17. Cayzer S., Griffiths P., Beghetto V. Design of indicators for measuring product performance in the circular economy // Int. J. Sustain. Eng. – 2017. – № 10. – p. 289–298. – doi: 10.1080/19397038.2017.1333543.
18. Linder M., Sarasini S., van Loon P. A Metric for Quantifying Product-Level Circularity // J. Ind. Ecol. – 2017. – № 21. – p. 545–558. – doi: 10.1111/jiec.12552.
19. Scheepens A., Vogtländer J., Brezet J. Two life cycle assessment (LCA) based methods to analyze and design complex (regional) circular economy systems. Case: Making water tourism more sustainable // J. Clean. Prod. – 2016. – № 114. – p. 257–268. – doi: 10.1016 / j.jclepro.2015.05.075.
20. Di Maio F., Rem P.C. A Robust Indicator for Promoting Circular Economy through Recycling // J. Environ. Prot. – 2015. – № 06. – p. 1095–1104. – doi: 10.4236/jep.2015.610096.
21. Haupt M., Hellweg S. Measuring the environmental sustainability of a circular economy // Environ. Sustain. Indic. – 2019. – № 1. – p. 100005. – doi: 10.1016/j.indic.2019.100005.
22. Ding L., Lei L., Wang L., Zhang L. Assessing industrial circular economy performance and its dynamic evolution: An extended Malmquist index based on cooperative game network DEA // Science Of The Total Environment. – 2020. – № 731. – p. 139001. – doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.139001.
23. Giannakitsidou O., Giannikos I., Chondrou A. Ranking European countries on the basis of their environmental and circular economy performance: A DEA application in MSW // Waste Management. – 2020. – № 109. – p. 181-191. – doi: 10.1016/j.wasman.2020.04.055.
24. Ding L., Lei L., Wang L., Zhang L., Calin A. A novel cooperative game network DEA model for marine circular economy performance evaluation of China // Journal Of Cleaner Production. – 2020. – № 253. – p. 120071. – doi: 10.1016/j.jclepro.2020.120071.
25. Charnes A., Cooper W., Rhodes E. Measuring the Efficiency of Decision Making Units // European Journal of Operational Research. – 1978. – № 2.6. – p. 429-444.
26. Yun Y.B., Nakayama H., Tanino T. A Generalized Model for Data Envelopment Analysis // European Journal of Operational Research. – 2004. – p. 87-105.
27. Cooper W. W., Seiford L. M., Zhu J. Handbook on data envelopment analysis. - Springer, 2011.
28. Mcmillan M. L., Datta D. The Relative Efficiencies of Canadian Universities: A DEA Perspective // Canadian public policy – Analyse de politiques. – 1998. – № 24(4). – p. 487- 511.
29. Banker R.D., Charnes A., Cooper W.W. Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis // Management Science. – 1984. – № 30(9). – p. 1078-1092.
30. Seiford L.M., Seiford,, Thrall L.M. Recent developments in DEA: The Mathematical Programming Approach to Frontier Analysis // Journal of Econometrics. – 1990. – № 46. – p. 7-38.
31. Adler N., Friedman L., Sinuany-Stern Z. Review of Ranking Methods in the Data Envelopment Analysis Context // European Journal of Operational Research. – 2002. – p. 249–265.
32. Avkiran N. K. Investigating Technical and Scale E ciencies of Australian Universities through Data Envelopment Analysis // Socio- Economic Planning Sciences. – 2001. – p. 57–80.
33. Banker R.D., Morey R. C. The Use of Categorical Variables in Data Envelopment Analysis // Management Science. – 1986. – № 32(12). – p. 1613-1627.
34. Quanling W. Data Envelopment Analysis // Chinese Science Bulletin. – 2001. – № 46(16). – p. 1321-1332.
35. Cerna, L., Aravena, A., Castello, N. and Urrutia, R. (2019), Economía Circular y Políticas Públicas: Estado del arte y desafíos para la construcción de un marco político de promoción de economía circular en América Latina [Circular Economy and Public Policies: Best practice and challenges for the construction of a political framework to promote the circular economy in Latin America], Konrad-Adenauer-Stiftung, https://www.kas.de/es/web/energie-klima- lateinamerika/einzeltitel/-/content/economia-circular-y-politicas-publicas
36. World Business Council for Sustainable Development. Policy enablers to accelerate the circular economy: Scaling up actions across regions and stakeholders, Geneva: WBCSD. [Электронный ресурс]. URL: https://circulareconomy.europa.eu/platform/ sites/default/files/wbcsd_policy_enablers_to_accelerate_the_circular_economy.pdf. (дата обращения: 12.12.2021).
37. Kechichian E., Mahmoud N. ‘The circular economy can support COVID-19 response and build resilience’. World Bank Blogs, 18 May 2020. [Электронный ресурс]. URL: https://blogs.worldbank.org/psd/circular-economy-can-support- covid-19-response-and-build-resilience (дата обращения: 12.12.2021).
38. World Bank (n.d.), ‘World Bank Country and Lending Groups’. [Электронный ресурс]. URL: //datahelpdesk.worldbank.org/ knowledgebase/articles/906519-world-bank-country-and-lending-groups (дата обращения: 12.12..2021).
39. Méndez F. ‘What can the Internet of Things do for Latin America?’. Bbva. [Электронный ресурс]. URL: https://www.bbva.com/en/ can-internet-things-latin-america/ (дата обращения: 12.12.2021).
40. PérezColón R., Navajas S. Terry E. Inter-American Development Bank. IoT in LAC 2019: Taking the Pulse of the Internet of Things in Latin America and the Caribbean. [Электронный ресурс]. URL: https://publications.iadb.org/en/iot-lac- 2019-taking-pulse-internet-things-latin-america-and-caribbean.
41. Muruzábal C. ‘For Latin America to thrive in the digital era, it must first teachminds, then the machines. World Economic Forum. [Электронный ресурс]. URL: https://www.weforum.org/agenda/2018/03/here-s-how-latin-america- can-thrive-in-the-digital-era/ (дата обращения: 12.12..2021).
42. Guarnieri P., Cerqueira-Streita J., Batista L. Reverse logistics and the sectoral agreement of packaging industry in Brazil towards a transition to circular economy // Resources, Conservation and Recycling. – 2020. – p. 104541. – doi: 10.1016/j.resconrec.2019.104541.

Страница обновлена: 21.11.2022 в 22:31:44