Факторы резильентности арктических поселений на примере Арктической зоны Республики (Саха) Якутия

Никулкина И.В.1, Романова Е.В.2, Герарди Ж.3
1 Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации Северо-Восточный федеральный университет им. М.К. Аммосова
2 Северо-Восточный федеральный университет им. М.К. Аммосова
3 Лаборатория климатических и экологических наук (UVSQ-LSCE), Версальский университет Сен-Кантен-ан-Ивелин

Статья в журнале

Экономика, предпринимательство и право
Том 11, Номер 12 (Декабрь 2021)

Цитировать:
Никулкина И.В., Романова Е.В., Герарди Ж. Факторы резильентности арктических поселений на примере Арктической зоны Республики (Саха) Якутия // Экономика, предпринимательство и право. – 2021. – Том 11. – № 12. – doi: 10.18334/epp.11.12.114056.

Аннотация:
В статье проведен анализ факторов резильентности арктических поселений к экономическим шокам на примере арктических районов Республики Саха (Якутия), позволяющих оценить свойства резильентности экономических систем и в дальнейшем дать ответ на вопросы, как повысить резильентность и какой её фактор(ы) является определяющим, системообразующим? Также авторы считают, что современные реалии требуют переосмысления концепции резильентности с позиции поиска новых подходов устойчивого развития в условиях глобальных шоков и неопределенности. Авторами высказывается точка зрения, что в современных условиях (1) необходимо использовать принципы концепции резильентности при реализации современной политики в Арктике как на государственном, так и на муниципальном уровне; (2) при формировании документов стратегического планирования в сфере развития Арктики и выработки инструментария реализации необходимо использовать резильентный подход, адекватный настоящему времени и быстроменяющемся условиям.

Ключевые слова: резильентность, жизнеспособность, арктические поселения, районы Республики Саха (Якутия), корреляционно-регрессионный анализ, модель множественной регрессии

Финансирование:
Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ в рамках международного научного проекта 20-510-71001 Арктика_т «Осмысление, привязанность к месту и расширение взаимосвязей как источники обеспечения устойчивости в Арктике: российский северо-восточный вектор» / «Sense Making, Place attachment and Extended networks as sources of Resilience in the Arctic: the Russian northeast vector» (Russian Foundation for Basic Research, RFBR).

JEL-классификация: R11, R12, R13



Введение

Статья является продолжением цикла научных публикаций, объединенных одной общей темой в рамках международного научного проекта, предполагающего дать ответ на вопрос, что значит быть резильентным арктическим поселением в XXI веке [2, 15] (Nikulkina et al., 2020;Никулкина, Гордячкова, Герарди, 2020).

Мировая и российская «арктическая» повестка дня подогревает научный интерес к устойчивому развитию арктических регионов страны. В последние годы в фокусе научных интересов находиться концепция резильентности.

«Resilience» является относительно новым термином, несмотря на то, что достаточно давно используется в различных областях науки – в экологии, кибернетике, психологии (например, в экологии и кибернетике - еще с 1970-х г.). Изначально резильентность рассматривалась как свойство только экологических систем [10] (Holling, 1973). Впоследствии концепция резильентности получила свое развитие в междисциплинарных исследованиях в разных научных областях [1, 4, 11, 12, 13, 16] (Folke, 2006; Martin, 2012; Linkov, Trump 2019; Rogov, Rozenblat, 2018; Смородинская, Катуков, 2021).

Междисциплинарный характер исследований и пересечения множества научных направлений создают предпосылки для развития «обновленных» теорий, новых научных подходов и понятий [1, 11, 12, 13, 16] (Folke, 2006; Martin, 2012; Rogov, Rozenblat, 2018; Linkov, Trump 2019; Акбердина 2021).

В последние годы концепция резильентности получила новый импульс развития в общественных науках – в области экономики, менеджмента, политологии, педагогики, социальной психологии и т.д.

Повышенный интерес и востребованность концепции резильентности, как со стороны международных организаций – Всемирного банка (WB), Организации экономического сотрудничества и развития (OECD), так и со стороны научного сообщества обусловлена прежде всего поиском новых подходов к устойчивому развитию (к устойчивости национальных экономик) в условиях шоков и нарастающей неопределенности [9, 14] (Hallegatte, 2014; OECD, SIDA, 2017).

Как уже отмечалось в более ранних публикациях, в обобщенной трактовке под «резильентностью» понимается способность той или иной системы возвращаться к исходному состоянию, способность преодолевать шоки и адаптироваться к новым условиям [2, 15] (Nikulkina et al., 2020; Никулкина, Гордячкова, Герарди, 2020).

В основу понимания и определения дефиниции «resilience» положены различные подходы и научные направления [7, 8,12,13] (Martin, 2012; Linkov, Trump 2019; Carson and Peterson, 2016; Bruneckieneetal et al., 2019). Базисом послужил подход, предложенный исследователями, изучающих резильентность социально-экономической системы [7] (Bruneckieneetal et al., 2019). Для целей исследования применительно к экономическим системам и сообществам (на промежуточном этапе проекта) используется определение «Резильентность включает в себя взаимосвязанные способности и возможности её экономических субъектов использовать свои динамический потенциал и инфраструктуру, поддерживать ожидаемое развитие своей экономики сейчас и в будущем, оставаться нетронутыми или подвергаться воздействию экономического шока в наименьшей степени, и, соответственно, в кратчайшие сроки достичь прежнего состояния экономики (до экономического шока) за счет реализации стратегий восстановления, обновления или переориентации» [7] (Bruneckieneetal et al., 2019).

Жители Арктики сталкивались со многими изменениями за всю свою многовековую историю и всегда приспосабливались к ним. Современная Арктика меняется быстрее и постоянно сталкивается не только с климатическими, экологическими, но и с комплексными политическими, экономическими и социальными изменениями. Большинство этих изменений происходят под воздействием внешних шоков и, как правило, являются результатом или следствием событий и процессов, произошедших вне Арктики. Например, к шокам можно отнести геополитические и экономические вызовы, санкции, прорывные технологии, цифровизацию, и наконец, одним из последних – ковид-пандемию.

В условиях глобальных изменений современности возникает необходимость поиска новых подходов к решению проблемы повышения жизнеспособности (резильентности) экономических систем стратегически значимых арктических регионов России.

Важность исследования резильентности в Арктике наиболее полно была обоснована в научном докладе Арктического совета [8] (Carson and Peterson, 2016).

Резильентность экономических систем к шокам формируется под влиянием разнообразных факторов и условий среды.

Преломляя концепцию резильентности через призму «арктических» экономических систем логично предположить, что здесь будут свои «специфические» принципы резильентности; будут складываться более сложные связи между социально-экономическим развитием арктических поселений и средой, обусловленные экзогенными и эндогенными факторами.

В этой связи важно понимать какие факторы способны обеспечить резильентность экономической системы арктического поселения и какие из них будут объективно определяющими, системообразующими. То есть необходимо понимать какие факторы позволят экономике арктического поселения выдержать «удар» (поглотить шок), а какие факторы будут способствовать быстрому восстановлению экономике после шока. Понимание этого позволит оценить свойства и степень резильентности и, соответственно, предложить стратегию для политиков, направленную на то, чтобы экономика арктических поселений/арктических регионов могла предотвращать, противостоять, преодолевать и восстанавливаться после различных шоков и потрясений. Правильно выстроенная проактивная политика может снизить риск потрясений, подготовиться к ним и ускорить процесс восстановления.

Таким образом, необходимость выработки новых подходов к развитию концепции резильентности и формирования методологии резильентности экономических систем арктических поселений Северо-Востока России к экономическим шокам определили актуальность темы исследования.

Цель исследования заключалась в выявлении и оценке факторов резильентности арктических поселений на примере районов Арктической зоны Республики (Саха) Якутия, позволяющих комплексно и объективно оценить свойства резильентности экономических систем арктических поселений к экономическим шокам.

Научная новизна исследования состоит (1) в определении группы факторов резильентности, которые являются определяющими при оценке свойств резильентности экономических систем арктических поселений, а также (2) в обосновании «очевидной» и «неочевидной» взаимосвязи показателей, в частности: наличие обратной связи между показателями также может свидетельствовать (наряду с прямой связью) о проявлении свойства резильентности арктического поселения.

Методология исследования

Для выявления и оценки факторов резильентности арктических поселений на примере районов Арктической зоны Республики (Саха) Якутия (далее – РС(Я)) был использован корреляционно-регрессионный анализ. Результаты анализа явились основой для построения регрессионной модели взаимосвязи, позволяющей комплексно описать и выявить изменение численности населения Арктической зоны РС (Я) под влиянием разнообразных факторов.

Для построения модели взаимосвязи показателя численности населения, как основного индикатора человеческого капитала, в модель были включены эндогенные и экзогенные факторы (объясняющие переменные).

В качестве результативного показателя (зависимой переменной) был выбран показатель численности населения 13-ти арктических муниципальных районов Республики Саха (Якутия), как показателя, отражающего влияние различных факторов на резильентность экономических систем арктических поселений к экономическим шокам. Эмпирическая база включала значения изучаемых показателей за период 2016-2018 гг.

По каждой группе факторов была проведена оценка наличия/отсутствия мультиколлинеарности на основе расчета матрицы парных коэффициентов корреляции между факторами:

(1)

где - определитель матрицы парных коэффициентов корреляции,

- парный коэффициент корреляции

Близость определителя матрицы к 0 свидетельствует о наличии мультиколлинеарности между факторами, а близость к 1 - об отсутствии мультиколлинеарности.

Для устранения явления мультиколлинеарности использовался прием поэтапного исключения факторов из модели с использование оценки статистической значимости параметров модели множественной регрессии и экономической сущности взаимосвязи между факторами.

Корреляционный анализ по модели множественной регрессии был проведен с использованием индекса множественной корреляции и индекса множественной детерминации:

(2)

где - остаточная сумма квадратов регрессии; - общая сумма квадратов дисперсии.

Индекс множественной детерминации ( ) показывает долю вариации численности населения, обусловленную включенными в модель факторами, в общей вариации.

Регрессионный анализ и построение модели множественной регрессии были проведены с использование инструмента РЕГРЕССИЯ пакета анализа данных программы MS Excel, который позволил получить основные характеристики модели и оценку статистической значимости модели.

При анализе полученных результатов важно было учесть особенности взаимосвязей между показателями в части направления и тесноты этой взаимосвязи (эти особенности являются определяющими в рабочей гипотезе исследования).

Рабочая гипотеза исследования заключается в предположении, что наличие обратной связи между показателями также может свидетельствовать (наряду с прямой связью) о проявлении свойства резильентности арктического поселения под воздействием тех или иных факторов. Например, уменьшение числа врачей в арктических поселениях гипотетически может привести к уменьшению численности населения (в силу невозможности обеспечения и сохранения здоровья населения) и наоборот – это прямая связь и это очевидно. Однако, по мнению авторов, наличие обратной связи также может являться проявлением резильентности. Например, уменьшение числа врачей в арктических поселениях гипотетически не приводит к сокращению численности населения, а наоборот к увеличению – это обратная связь. И это может свидетельствовать о проявлении резильентности (жизнеспособности) арктического поселения – о способности выживать населения в сложных арктических условиях несмотря ни на что и вопреки сложившимся условиям.

Решение вопроса спецификации регрессионной модели было связано с определением ключевых факторов (объясняющих переменных), состав которых был сформирован методом экспертного анализа [2] (Никулкина, Гордячкова, Герарди, 2020). При этом основным источником сведений послужили данные основных показателей социально-экономического положения муниципальных образований (13 арктических муниципальных районов) Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Республике Саха (Якутия) [5].

Таким образом, изначально в модель были включены следующие факторы:

– транспортная доступность территории (доля населения, проживающего в населенных пунктах, не имеющих регулярного автобусного и (или) железнодорожного сообщения с административным центром городского округа в общей численности населения городского округа (муниципального района; протяженность автодорог с твердым покрытием, км);

– экологии (кол-во объектов, имеющих стационарные источники загрязнения атмосферного воздуха, ед.; выброшено загрязняющих веществ, всего, тыс.тонн; количество загрязняющих веществ, отходящих от всех стационарных источников, тыс.тонн; затраты на охрану окружающей среды, тыс.руб.);

– традиционных видов хозяйствования (поголовье оленей, г.; поголовье лошадей, г.; улов рыбы; поголовье крупного рогатого скота, г.);

– самообеспеченность и возможность автономного проживания населения (количество негазифицированных населенных пунктов, ед.; число источников теплоснабжения, ед.);

– возможность поддержания и сохранения здоровья (мощность амбулаторно- поликлинических учреждений, посещений/смену; число врачей, чел., число среднего медицинского персонала, чел.).

Для анализа мультиколлинеарности факторов был рассчитан определитель матрицы парных линейных коэффициентов корреляции, значение которого свидетельствовало о наличии сильной взаимосвязи между факторами (Det=0,2). Например, сильная взаимосвязь наблюдалась между показателями числа врачей и числа среднего медицинского персонала, количеством объектов со стационарными источниками загрязнения атмосферного воздуха и количеством выброшенных загрязняющих веществ и др.). Поэтому для устранения явления мультиколлинеарности между факторами поэтапно был исключен ряд факторов.

По итогам получения матрицы независимых (немультиколлинеарных) факторов, было принято решение оставить в модели следующие факторы:

Х1- затраты на охрану окружающей среды, тыс.руб. (экология);

Х2- протяженность автодорог с твердым покрытием, км. (транспортная доступность территории);

Х3- улов рыбы, т. (традиционные виды хозяйствования);

Х4- поголовье лошадей, г. (традиционные виды хозяйствования);

Х5- число негазифицированных населенных пунктов, ед. (самообеспеченность);

Х6- число врачей, чел. (возможность сохранения здоровья).

Таблица 1 – Показатели корреляционно-регрессионного анализа

Множественный R
0,977334
R-квадрат
0,955182
Нормированный R-квадрат
0,946778
Стандартная ошибка
639,8602
Наблюдения
39

Коэффициенты
Стандартная ошибка
t-статистика
затраты на охрану окружающей среды, тыс.руб. (Х1)
0,013216
0,005324
2,482204411
Протяженность автодорог с твердым покрытием, км. (Х2)
13,3759
5,613738
2,382708021
улов рыбы, т. (Х3)
2,212051
0,454304
4,869103011
поголовье лошадей, г. (Х4)
0,499848
0,16547
3,020785833
количество не газифицированных населенных пунктов, ед. (Х5)
85,4951
49,96246
1,711186863
число врачей, чел. (Х6)
141,234
18,47879
7,643032689
Источник: составлено авторами.

Как видно из таблицы 1, индекс множественной корреляции (0,98) свидетельствует о сильном совокупном влиянии факторов, включенных в модель, на изменение численности населения. Индекс множественной детерминации (0,955) показывает, что изменение численности населения исследуемых арктических поселений на 95,5% обусловлено совокупным влиянием включенных в модель факторов в общем объеме влияния всех возможных факторов.

Все параметры модели являются статически значимыми и надежными (коэффициенты при факторах Х1, Х2, Х3, Х4, Х6 возможно подтвердить с вероятностью 0,95, коэффициент при факторе Х5- с вероятностью 0,9).

Таким образом, общий вид модели множественной регрессии:

(3)

Таблица 2 - Экономическая интерпретация коэффициентов регрессионной модели

Параметр модели
Значение
Комментарий
Коэффициент при факторе Х1
0,013
Связь прямая: при увеличении затрат на охрану окружающей среды на 1 тыс.руб. численность населения увеличивается в среднем на 0,013 человек и наоборот.
Коэффициент при факторе Х2
13,38
Связь прямая: при увеличении протяженности автодорог с твердым покрытием на 1 км. Численность населения увеличивается в среднем на 13 человек и наоборот
Коэффициент при факторе Х3
2,21
Связь прямая: при увеличении объема улова рыбы на 1 т. численность населения увеличивается в среднем на 2 человека и наоборот
Коэффициент при факторе Х4
0,5
Связь прямая: при увеличении поголовья лошадей на 1г. численность населения увеличивается в среднем на 0,5 человека и наоборот
Коэффициент при факторе Х5
85,5
Связь прямая: при увеличении числа негазифицированных населенных пунктов на 1 н.п. численность населения увеличивается в среднем на 85,5 человека и наоборот
Коэффициент при факторе Х6
141,23
Связь прямая: при увеличении числа врачей на 1 специалиста численность населения увеличивается в среднем на 141 человека и наоборот
Источник: составлено авторами.

По итогам регрессионного анализа следует прокомментировать и отметить следующие особенности выявленной взаимосвязи между показателями. Так, наличие прямой взаимосвязи между показателем затрат государства на охрану окружающей среды и численности населения, с одной стороны, может свидетельствовать о том, что рост таких затрат приводит к увеличению численности населения арктических поселений. Но следует учесть тот факт, что подобные затраты связаны, прежде всего, с интенсивными промышленным освоением арктической территории республики и наращиванием темпов освоения природных полезных ископаемых добывающими предприятиями-недропользователями, что приводит к значительному ухудшению экологической ситуации в Арктической зоне.

По оценкам населения арктических поселений в 2020 г. [6] можно отметить, что население поддерживает государственные меры по вопросам сохранения экологии и окружающей среды, но считает эти меры недостаточными [3, 6] (Романова, Калаврий, 2020). Поэтому рост затрат на охрану окружающей среды следует связывать с ухудшением экологии в Арктической зоне. При этом наличие прямой связи можно трактовать, как неочевидное и подтверждающее проявление свойства резильентности арктических поселений республики.

Наличие прямой взаимосвязи между показателем транспортной доступности (протяженность автодорог с твердым покрытием) и численности населения свидетельствует об очевидном ее проявлении: чем больше дорог и выше транспортная доступность, тем больше населения в арктических поселениях и наоборот, транспортная недоступность территории приводит к сокращению численности населения.

Наличие прямой взаимосвязи между факторами традиционного хозяйствования (улов рыбы, поголовье лошадей) также свидетельствует об очевидном ее проявлении: чем больше улов рыбы, поголовья лошадей, т.е. продуктов питания, тем более это способствует развитию народонаселения. Следует отметит, что традиционные виды хозяйствования также включают оленеводство, как исторически сложившийся на арктической территории. Однако данный фактор был исключен из модели ввиду статистической незначимости его оценки (коэффициента). Такой результат регрессионного анализа может быть связан с тем, что показатели развития оленеводства неоднородны по исследуемым арктическим поселениям. К тому же численность оленей во многом зависит от таких факторов, как травеж оленей волками; бруцеллез оленей, снижающий общий уровень здоровья поголовья и способствующий выкидышам важенок и особенно, моек. Также в последнее время наблюдается рост показателей развития коневодства в республике (мясо жеребятины является одним из приоритетных в мясной продукции среди жителей республики).

Прямая связь между показателем числа негазифицированных населенных пунктов и численностью населения не является очевидной по исследовательской гипотезе (чем больше не газифицированных поселков, тем больше численность населения) и она свидетельствует о проявлении свойства резильентности арктических поселений республики.

Зависимость населения от квалифицированной медицинской помощи проявляется в очевидной прямой взаимосвязи, свидетельствующей о том, что чем больше будет врачей и соответственно выше качество медицинских услуг, тем более это будет способствовать росту численности населения.

Таким образом, среди рассмотренных в регрессионной модели факторов возможно выделить две группы факторов согласно рабочей гипотезы.

Таблица 3 – Группы факторов регрессионной модели

Группа факторов «очевидной» взаимосвязи
Группа факторов «неочевидной» взаимосвязи
Протяженность автодорог с твердым покрытием
Затраты на охрану окружающей среды
Поголовье лошадей
Улов рыбы
Число негазифицированных населенных пунктов
Число врачей
Источник: составлено авторами.

Данные группы факторов по разному раскрывают проявление свойства резильентности арктических поселений: одна группа факторов свидетельствует о том, что чем выше уровень жизни, тем более это способствует развитию народонаселения в арктической зоне, другая группа факторов свидетельствует об обратном: ухудшение условий проживания не влияет на развитие народонаселения, т.е. свидетельствует о способности населения арктической зоны выживать в сложных условиях.

Заключение

Результаты проведенного анализа свидетельствуют о том, что имеются особенности выявленной взаимосвязи между показателями. В исследовании определена группа факторов резильентности «очевидной» и «неочевидной» взаимосвязи показателей, что подтверждает выдвинутую гипотезу о том, что наличие обратной связи между показателями также может свидетельствовать (наряду с прямой связью) о проявлении свойства резильентности арктического поселения. Определяющими факторами, при оценке свойств резильентности экономических систем арктических поселений к экономическим шокам на примере районов Арктической зоны Республики (Саха) Якутия на данном анализируемом этапе, являются:

· группа факторов «очевидной» взаимосвязи:

– транспортная доступность территории (протяженность автодорог с твердым покрытием);

– традиционные виды хозяйствования (поголовье лошадей, улов рыбы);

– возможность поддержания и сохранения здоровья (число врачей);

· группа факторов «неочевидной» взаимосвязи:

– экология (затраты на охрану окружающей среды);

– самообеспеченность и возможность автономного проживания населения (число негазифицированных населенных пунктов).

Кроме того, проведенное исследование (в данной статье и в более ранних публикациях) позволяет обосновать использование резильентного подхода в теории и практике развития Арктической зоны Российской Федерации. В современных реалиях (в условиях непрекращающейся турбулентности мировой экономики, ковид-кризиса и применения санкций; изменения окружающей среды, климата, таяние вечной мерзлоты и др.) необходимо использовать принципы концепции резильентности при реализации современной политики в Арктике как на государственном, так и на муниципальном уровне. При формировании документов стратегического планирования в сфере развития Арктической зоны РФ и выработке инструментария воздействия необходимо использовать резильентный подход, адекватный настоящему времени и быстроменяющемся условиям.

Следует отметить, что в российской практике в настоящее время такой подход не применяется и принципы резильентности не учитываются при выработке документов стратегического развития в сфере развития Арктики.


Источники:

1. Акбердина В.В. Факторы резильентности в российской экономике: сравнительный анализ за период 2000–2020 гг // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. – 2021. – № 8. – c. 1412–1432. – doi: 10.24891/ni.17.8.1412.
2. Никулкина И.В., Гордячкова О.В., Герарди Ж. Факторы, определяющие резильентность социально-экономических систем арктических поселений // Экономика, предпринимательство и право. – 2020. – № 12. – doi: 10.18334/epp.10.12.111478.
3. Романова Е.В., Калаврий Т.Ю. Субъективная оценка экологического поведения недропользователей Арктической зоны (на примере Республики Саха (Якутия)) // Общество: социология, психология, педагогика. – 2020. – № 12(80). – c. 84-87.
4. Смородинская Н.В., Катуков Д.Д. Резильентность экономических систем в эпоху глобализации и внезапных шоков // Вестник Института экономики Российской академии наук. – 2021. – № 5. – c. 93–115.
5. Территориальный орган Федеральной службы государственное статистики по Республике Саха (Якутия). [Электронный ресурс]. URL: https://gks.ru/dbscripts/munst/munst98/DBInet.cgi (дата обращения: 10.12.2021).
6. База данных «Субъективная оценка благополучия и качества жизни. Интернет опрос». [Электронный ресурс]. URL: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfz7ph5M-zQ4D73PYu0YnMyA4KGE1uExcUn8lO0-_4o2P4Dag/viewform (дата обращения: 25.12.2021).
7. Bruneckiene Jurgita, Irena Pekarskiene, Oksana Palekiene, Zaneta Simanaviciene An Assessment of Socio-Economic Systems’ Resilience to Economic Shocks: The Case of Lithuanian Regions // Sustainability. – 2019. – doi: 10.3390/SU11030566.
8. Marcus C., Peterson G. Arctic Council. Arctic Resilience Report. - Stockholm: Stockholm Environment Institute and Stockholm Resilience Centre, 2016.
9. Hallegatte S. Economic Resilience: Definition and Measurement. / The World Bank - Climate Change Group – Office of the Chief Economist. Policy Research Working Paper 6852., 2014. – 44 p.
10. Holling C.S. Resilience and Stability of Ecological Systems // Annu. Rev. Ecol. Syst. – 1973. – № 4. – p. 1–23.
11. Folke C. Resilience: The emergence of a perspective for social–ecological systems analyses // Glob. Environ. Chang. – 2006. – № 16. – p. 253–267. – doi: 10.1016/j.gloenvcha.2006.04.002.
12. Linkov I., Trump B.D. The science and p ractice of resilience. - Cham: Springer, 2019.
13. Martin R. Regional economic resilience, hysteresis and recessionary shocks // Journal of Economic Geography. – 2012. – № 12(1). – p. 1–32. – doi: 10.1093/jeg/lbr019.
14. OECD, SIDA. Resilience systems analysis: Learning and recommendations report. Paris: OECD Publishing, 2017.
15. Nikulkina I.V., Gordyachkova O.V., Sukneva S.A., Romanova E.V., Gherardi J., Wardekker A., Antonova M.E. Resilience of Arctic Communities: Socio-Economic Aspect // International Journal of Criminology and Sociology. – 2020. – № 9. – p. 3066-3081. – doi: 10.6000/1929-4409.2020.09.373.
16. Rogov M.I., Rozenblat C. Urban resilience discourse analysis: towards a multi-level approach to cities // Sustainability. – 2018. – № 10(12). – p. 4431. – doi: 10.3390/su10124431.

Страница обновлена: 02.01.2022 в 00:01:10