Российские территории устойчивого развития

Введение

Актуальность выявления определяющих территорий достижения российских целей устойчивого развития (далее – ЦУР) связана с признанием государствами – членами Организации Объединенных Наций (ООН) недостаточности применяемых мировым сообществом мер для обеспечения необходимых перемен. В 2015 г. была принята Повестка дня ООН в области устойчивого развития на период до 2030 г., призванная положить конец нищете и направить международное сообщество на путь обеспечения мира, процветания и возможностей для всех на здоровой планете. Для достижения 17 целей в области устойчивого развития (ЦУР) требуется преобразовать финансовые, экономические и политические системы, которые управляют сегодня обществом, в контексте с гарантиями прав человека для всех.

В этом контексте под определяющими территориями достижения российских целей устойчивого развития понимается регион, существенно влияющий на уровень социально-экономического развития страны. Для использования потенциала ООН (193 стран) и максимального достижения ЦУР необходимо выявить определяющие территории достижения российских ЦУР. Это позволит выделить внутренние резервы и определить направления сотрудничества с государствами – членами ООН в области ЦУР.

Обзор литературы

В современной научной литературе выделяются возможности и риски достижения разнообразных и многоплановых ЦУР. Н. Есино, Ф. Тагизаде-Хесари, М. Оцука выявили, что пандемия Covid-19 и глобальный экономический спад привели к утрате интереса к возобновляемой энергетике. Это ставит под угрозу достижение ЦУР и Парижского соглашения об изменении климата [1, с. 101695] (Yoshino, Taghizadeh-Hesary, Otsuka, 2021, р. 101695).

Дж. Кастор, К. Бача, Ф.Ф. Нерини показали, что энергетические проекты, направленные на достижение ЦУР 7, имеют многочисленные синергические связи с другими ЦУР и их задачами [2, с. 101556] (Castor, Bacha, Nerini, 2020, р. 101556).

Дж. Халкос, Э.-К. Гкампура считают, что связанные с экономикой цели ЦУР 8 (достойный труд и экономический рост), ЦУР 9 (промышленность, инновации и инфраструктуру) и ЦУР 12 (ответственное потребление и производство) близки к достижению. Для достижения целей и задач в отношении образования (ЦУР 4), устойчивости городов и сообществ (ЦУР 11) и изменения климата (ЦУР 13) необходимо ускорение [3, с. 94‒122] (Halkos, Gkampoura, 2021, р. 94–122).

Ш. Ламичхане, Г. Наклемез, Р. Гедик, М.Х.С. Бутта, Б. Эреней обнаружили, что ЦУР 1 (искоренение бедности), ЦУР 7 (доступная и чистая энергия), ЦУР 11 (устойчивые города и сообщества, партнерства) среди 17 ЦУР показывают динамику улучшения. С другой стороны, показатели качества образования в рамках ЦУР 4 и достойной работы, и экономического роста в рамках ЦУР 8 снижаются. Наивысшая эффективность была отмечена в ЦУР 8 «Достойный труд и экономический рост», а самая низкая ‒ в ЦУР 17 «Укрепление средств осуществления и активизация работы в рамках Глобального партнерства в интересах устойчивого развития» [4, с. 125040] (Lamichhane, Eğilmez, Gedik, Bhutta, Erenay, 2021, р. 125040).

Д. Кук, Б. Давидсдоттир указывают, что показатель инновационного развития является наиболее полным по охвату и учитывает рыночное благосостояние [5, с. 106996] (Cook, Davíðsdóttir, 2021, р. 106996).

Ю.-Дж. Цай, Ц.-М. Чой обнаружили, что среди ЦУР значительное внимание уделяется потреблению и производству, чистой воде и санитарии, мерам по борьбе с изменением климата. В то же время сокращению бедности и неравенства, рациональному использованию водных ресурсов и санитарии, сохранению и рациональному использованию океанов, морей и морских ресурсов уделяется недостатаочное внимание [6, с. 102010] (Cai, Choi, 2020, р. 102010).

С. Цани, Ф. Кундури, Э. Акинсете считают, что необходимо разработать соответствующие вспомогательные методологии, учитывающие социально-экономические и экологические аспекты управления водными ресурсами. Политика должна быть нацелена на экологические соглашения, альтернативные сценарии изменения климата, прозрачные количественные меры, нацеленные на устойчивый спрос на воду, а также явную инфраструктуру и каналы передачи знаний, которые могут ускорить внедрение устойчивого управления водными ресурсами на региональном и глобальном уровне [7, с. 570‒579] (Tsani, Koundouri, Akinsete, 2020, р. 570–579).

С. Ян, В. Чжао, Я. Лю, Ф. Керубини, Б. Фу, П. Перейра выявили, что реализации стратегий по достижению ЦУР часто препятствует потенциальный компромисс между приоритетами в области защиты окружающей среды или благосостояния людей [8, с. 321‒330] (Yang, Zhao, Liu, Cherubini, Fu, Pereira, 2020, р. 321–330).

Т.Е.Т. Дантас, Э.Д. Соуза, И.Р. Дестро, Г. Хаммес, Н.М.Т. Родригес, С.Р. Соарес указывают на комбинацию практик циркулярной экономики (СЕ) и Индустрии 4.0 (I4.0), способствующих достижению ЦУР. Взаимосвязь CE-I4.0 напрямую способствует достижению ЦУР 7, ЦУР 8, ЦУР 9, ЦУР 11, ЦУР 12 и ЦУР 13. CE-I4.0 имеет решающее значение в усилиях по достижению ЦУР [9, с. 213‒227] (Dantas, Souza, Destro, Hammes, Rodriguez, Soares, 2021, р. 213–227).

С. Дахри, С. Слимани, А. Омри обнаружили, что открытое предпринимательство положительно влияет на устойчивое развитие [10, c. 120561] (Dhahri, Slimani, Omri, 2021, р. 120561).

Ф. Гюнцель-Йенсен, Н. Зибольд, А. Крюгер, Ш. Корсгаард выявили, что одним из основных факторов, вносящих вклад в достижение ЦУР, являются предприятия социального предпринимательства [11, e00162] (Günzel-Jensen, Siebold, Kroeger, Korsgaard, 2020).

Т. Яманэ, С. Канеко оценили неоднородное влияние личных характеристик и устойчивых взглядов на предпочтения заинтересованных сторон [12, c. 125291] (Yamane, Kaneko, 2021, р. 125291).

С. Эльмасса, М. Мохиелдин выявили, что локализация позволяет правительствам эффективно адаптировать стратегии устойчивого развития на местном уровне [13, c. 106490] (ElMassah, Mohieldin, 2020, р. 106490).

И. Хуань, Т. Лян, Х. Ли, Ч. Чжан считают, что оценка пространственно-временного прогресса в достижении ЦУР поможет отследить глобальный прогресс [14, c. 141875] (Huan, Liang, Li, Zhang, 2021, р. 141875).

Итак, мировое научное сообщество выделяет комплекс мер для ликвидации нищеты и ориентации международного сообщества на обеспечение мира, процветания и возможностей для всех в контексте эффективной адаптации ЦУР как в отдельной стране, так и на уровне определенных регионов.

Методология исследования

Целью исследования является выявить определяющие регионы, движущую силу и причину их связанности при достижении целей устойчивого развития. Для решения этой задачи применимы методы статистического, нейросетевого и кластерного анализа, включающие обработку статистических показателей, их систематизацию и представление в форме графиков и таблиц. Статистический анализ отразит по признакам изменение условий и выявит факторы, обусловливающие взаимосвязи данных, корреляцию пространственных и временных рядов.

Нейросетевой анализ позволит выявить закономерности изменения исследуемых факторов, устанавливающих региональную важность российских больших кластеров, определяя достаточные условия возниковения и сохранения взаимообусловленных связей.

Применение кластерного анализа обусловлено дополнением вероятностного понимания причинности со связанностью изменений оцениваемых действий. Кластерный анализ систематизирует данные, содержащие информацию о выборке факторов, и упорядочивает их в однородные группы, что позволяет классифицировать исследуемые территории, выявить схемы их группирования и сформулировать гипотезы. При этом положения, выведенные с помощью статистического, нейросетевого и кластерного анализа, позволят выявить определяющие территории достижения российских ЦУР.

Авторская гипотеза связана с требованиями целесообразной кластеризации определяющих территорий по приоритетам: обеспечение здорового образа жизни и содействие благополучию для всех в любом возрасте, заложенными в национальных проектах «Наука», «Образование», «Цифровая экономика», «Производительность труда», «Безопасные и качественные автомобильные дороги»; повсеместной ликвидации нищеты во всех ее формах.

Анализ

Анализ темпов прироста российских показателей целей устойчивого развития (табл. 1) выявил:

1) низкие значения:

- отрицательные средние: «ЦУР 2. Доля домохозяйств, указавших при оценке своего материального положения на нехватку денег на еду, %» и «ЦУР 16. Позиция России в рейтинге проекта «Doing business» Всемирного банка по показателю «Getting credit»;

Таблица 1

Темпы прироста российских показателей целей устойчивого развития (ЦУР), 2017‒2019 гг.

- отрицательные медианные: «ЦУР 16. Позиция России в рейтинге проекта «Doing business» Всемирного банка по показателю «Getting credit» и «ЦУР 17. Чистый объем официальной помощи в целях развития (как суммарной, так и выделяемой наименее развитым странам) в процентном отношении к валовому национальному доходу доноров – членов Комитета содействия развитию Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР)»;

- дисперсия выборки: «ЦУР 1. Доля населения, живущего за национальной чертой бедности, за год, предшествующий предыдущему» и «ЦУР 15. Площадь земельных участков, расположенных в границах лесничеств, лесопарков, в процентном отношении к площади земель всех категорий»;

2) высокие значения:

- средние и медианные: «ЦУР 7. Инвестиции в основной капитал по направлениям инвестирования по виду экономической деятельности "Производство электроэнергии, получаемой из возобновляемых источников энергии, включая выработанную солнечными, ветровыми, геотермальными электростанциями, в том числе деятельность по обеспечению их работоспособности"» и «ЦУР 16. Доля населения, использующего сеть Интернет для получения государственных и муниципальных услуг, в процентах от общей численности населения, в % от общей численности населения в возрасте 15–72 лет»;

- дисперсия выборки: «ЦУР 7. Инвестиции в основной капитал по направлениям инвестирования по виду экономической деятельности "Производство электроэнергии, получаемой из возобновляемых источников энергии, включая выработанную солнечными, ветровыми, геотермальными электростанциями, в том числе деятельность по обеспечению их работоспособности"» и «ЦУР 15. Площадь рекультивированных земель за год».

Расчет среднего арифметического является одной из наиболее распространенных мер центральной тенденции. Медиана ‒ число, характеризующее выборку. Если все элементы выборки различны, то медиана ‒ это такое число выборки, что ровно половина из элементов выборки больше него, а другая половина меньше него). Дисперсия ‒ наиболее употребительная мера рассеивания, т.е. отклонения от среднего.

Например, среднее и медиана темпов прироста российских показателей целей устойчивого развития за 2017 ‒ 2019 гг. по ЦУР 1 «Доля населения, живущего за национальной чертой бедности, за год, предшествующий предыдущему, %» равны (дисперсия =0), следовательно темпы прироста доли населения, живущего за национальной чертой бедности, равномерно снижаются на 2,3%.

Итак, статистический анализ темпов прироста российских показателей ЦУР выявил противоречие ‒ приоритет «ЦУР 7. Инвестиции в основной капитал по направлениям инвестирования по виду экономической деятельности "Производство электроэнергии, получаемой из возобновляемых источников энергии, включая выработанную солнечными, ветровыми, геотермальными электростанциями, в том числе деятельность по обеспечению их работоспособности"» и отставание по «ЦУР 16. Позиция России в рейтинге проекта «Doing business» Всемирного банка по показателю «Getting credit». Это противоречие оказывает существенное влияние на значение дисперсии выборки ЦУР 7.

В результате кластерного анализа темпов прироста российских показателей целей устойчивого развития (табл. 2) выявлены большие кластеры: «ЦУР 1. Доля населения, живущего за национальной чертой бедности, за год, предшествующий предыдущему»; «ЦУР 1. Реальные денежные доходы населения, в процентах к предыдущему периоду»; «ЦУР 3. Ожидаемая продолжительность жизни при рождении».

Таблица 2

Большие кластеры темпы прироста российских показателей целей устойчивого развития (ЦУР), 2017 ‒ 2019 гг.

Источник: рассчитано с применением «IBM SPSS Statistics» по данным © 1999‒2022 Copyright Федеральная служба государственной статистики. https://rosstat.gov.ru (Access: 13.01.2022).

Наибольшей плотностью связей (квадрат евклидова расстояния меньше 10) обладают: «ЦУР 3. Ожидаемая продолжительность жизни при рождении» и «ЦУР 9. Доля исследователей в возрасте до 39 лет в общей численности российских исследователей», «ЦУР 9. Доля домашних хозяйств, имеющих доступ к сети «Интернет», в общем числе домашних хозяйств», «ЦУР 9. Плотность автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием на 1000 кв. км территории, км на 1000 кв. км территории», «ЦУР 8. Индекс производительности труда, % к предыдущему году», «ЦУР 4. Доля молодежи, обладающей навыками в области информационно-коммуникационных технологий, в % от общей численности населения в возрасте 15–24 лет», «ЦУР 4. Доля взрослых, обладающих навыками в области информационно-коммуникационных технологий, в % от общей численности населения в возрасте 15–74 лет, до 2017 г. ‒ в возрасте 15–72 лет».

Критерием отнесения к определенному кластеру является среднее расстояние между кластерами (квадрат евклидова расстояния). Признаком отнесения являются ЦУР.

Итак, кластерный анализ показывает приоритет в отношении «ЦУР 3. Ожидаемая продолжительность жизни при рождении», который реализуется посредством национальных проектов «Наука», «Образование», «Цифровая экономика», «Производительность труда», «Безопасные и качественные автомобильные дороги».

Проводя анализ государственных программ и стратегий различных стран, Н.П. Любушин, Н.Э. Бабичева, А.И. Лылов, Е.И. Пуляхин обнаружили, что значительным пробелом в управлении непрерывностью деятельности субъектов хозяйствования является отсутствие предметных, отраслевых и технологических показателей, направленных на обеспечение непрерывности и устойчивости их функционирования при наступлении критических точек, называемых «большими вызовами» [15, с. 2253‒2275] (Lyubushin, Babicheva, Lylov, Pulyakhin, 2020, р. 2253–2275).

Нейросетевой анализ региональной важности российских больших кластеров (табл. 3) выявил наибольшую среднюю важность «ЦУР 3. Ожидаемая продолжительность жизни при рождении, лет», в которой выделяются: г. Санкт-Петербург, Архангельская область (без АО), Кемеровская область, Московская область, Республика Карелия и Пермский край.

Таблица 3

Нейросетевой анализ региональной важности российских больших кластеров, 2012 ‒ 2019 гг., %.

Источник: рассчитано с применением «IBM SPSS Statistics» по данным © 1999‒2022 Copyright Федеральная служба государственной статистики. https://rosstat.gov.ru (Access: 13.01.2022).

По «ЦУР 1. Доля населения, живущего за национальной чертой бедности, за год, предшествующий предыдущему, %» ‒ Республика Ингушетия, Московская область, Чеченская Республика, Республика Хакасия, Республика Мордовия и Карачаево-Черкесская Республика. «ЦУР 1. Реальные денежные доходы населения, в процентах к предыдущему периоду, %» ‒ Вологодская область, Курская область, Смоленская область, Республика Дагестан, Воронежская область и Забайкальский край.

Итак, результаты нейросетевого анализа региональной важности российских больших кластеров ваделяют Московскую область по «ЦУР 1. Доля населения, живущего за национальной чертой бедности, за год, предшествующий предыдущему, %» и «ЦУР 3. Ожидаемая продолжительность жизни при рождении, лет».

Нейросетевой анализ межрегиональных связей (кластеров) достижения российских целей устойчивого развития (табл. 4) выявил определяющие территории ‒ Брянская область, Республика Алтай, Республика Коми, Ростовская область, Ставропольский край и Ханты-Мансийский автономный округ – Югра.

Таблица 4

Определяющие межрегиональные связи (кластеры) достижения российских целей устойчивого развития (ЦУР)

Источник: рассчитано с применением «IBM SPSS Statistics» по данным таблицы 3 (Access: 13.01.2022).

Среди определяющих территорий по ВРП на душу населения выделяется Ханты-Мансийский автономный округ – Югра и Республика Коми.

Обсуждение результатов

В результате выявления определяющих территорий достижения российских ЦУР обнаружено противоречие ‒ приоритет «ЦУР 7. Инвестиции в основной капитал по направлениям инвестирования по виду экономической деятельности "Производство электроэнергии, получаемой из возобновляемых источников энергии, включая выработанную солнечными, ветровыми, геотермальными электростанциями, в том числе деятельность по обеспечению их работоспособности"» и отставание по «ЦУР 16. Позиция России в рейтинге проекта «Doing business» Всемирного банка по показателю «Getting credit». Разрешение этого противоречия является одним из основных факторов достижения ЦУР ООН.

Кластеризация определяющих территорий может осуществляться по приоритету «ЦУР 3. Ожидаемая продолжительность жизни при рождении», который реализуется посредством национальных проектов «Наука», «Образование», «Цифровая экономика», «Производительность труда», «Безопасные и качественные автомобильные дороги». По связанности российских регионов в контексте «ЦУР 1. Доля населения, живущего за национальной чертой бедности, за год, предшествующий предыдущему, %» и ЦУР 3. Ожидаемая продолжительность жизни при рождении, лет» выделяется Московская область, Брянская область, Республика Алтай, Республика Коми, Ростовская область, Ставропольский край и Ханты-Мансийский автономный округ – Югра.

Динамика развивающегося российского рынка существенно отстает от стран с развивающейся экономикой, тем более от развивающихся азиатских рынков. В то же время динамика российского рынка не отрывается от нефтегазового тренда.

А.Р. Садриев, Б.Н. Камаев установили, что восходящий тренд проявляется только у Китая и Индии. В модели для Индии этот тренд нельзя назвать устойчивым, поскольку в нем присутствуют многочисленные колебания с достаточно серьезной амплитудой. Тренд для Китая, напротив, имеет строго монотонную траекторию роста. Прогнозная динамика диверсификации экспорта у России и у Бразилии имеет сопоставимые черты и характеризуется определенным спадом с короткими периодами колебаний [16, с. 2154‒2182] (Sadriev, Kamaev, 2020, р. 2154–2182).

О.В. Шимко выявил практически соразмерный рост добычи жидких углеводородов и природного газа. Большая часть совокупной добычи приходилась именно на жидкие углеводороды. По темпам прирост добычи жидких углеводородов и природного газа на уровне ведущих публичных нефтегазовых корпораций мира опережал наращивание соответствующих доказанных запасов, а потому произошло общее снижение уровня обеспеченности компаний ресурсами. Присущие биржевому сектору нефтегазовой отрасли показатели обеспеченности составляют в основном от 10 до 15 лет. Указанный временной диапазон и является ориентиром при оценке величины обеспеченности публичных нефтегазовых корпораций доказанными запасами жидких углеводородов и природного газа. Свое положение в отрасли по операционным показателям сумели упрочить крупнейшие публичные нефтегазовые корпорации из России и Канады. У большинства независимых компаний США и корпораций КНР ситуация с показателями по добыче и доказанным запасам стала заметно хуже [17, с. 1916‒1944] (Shimko, 2020, р. 1916–1944).

К.А. Ермолаев, М.С. Кузьмин утверждают, что экспорт наряду со спецификой страны и спецификой временного периода вносит важный вклад в ВВП ‒ увеличение экспорта приводит к экономическому росту страны [18, с. 2050‒2067] (Ermolaev, Kuzmin, 2020, р. 2050–2067).

А.А. Никонова полагает, что модернизация и преобразование энергетической системы должны рассматриваться как управляемые процессы, организуемые по системным правилам, и направлены на адаптивную настройку системы управления к изменению объектов и среды их функционирования в процессе трансформации [19, с. 1840‒1869] (Nikonova, 2020, р. 1840–1869).

В.В. Акбердина, О.П. Смирнова, Л.М. Аверина считают, что индустриально развитые регионы являются основой развития российской экономики. Именно в этих регионах происходит сетизация технологической структуры экономики, смена укладов, рост высокотехнологичного сектора промышленности, модернизация производства и потребления. В то же время локальная неэффективность промышленного производства в мирное время сглаживается рынком, но в условиях мобилизации и военного времени эта проблема может стать серьезным ограничением развертывания непрерывного многосменного производства [20, с. 2186‒2209] (Akberdina, Smirnova, Averina, 2020, р. 2186–2209).

Заключение

В результате исследования выявлена движущая сила достижения российских ЦУР, которая связана с увеличением доли населения, использующего сеть Интернет для получения государственных и муниципальных услуг, обусловленная низкой стоимостью (в 5–6 раз меньше, чем в среднем по миру) безлимитного интернета, а также 1 ГБ мобильного и в четыре раза ниже, чем в Евросоюзе, стоимостью электроэнергии.

Низкая стоимость электроэнергии вписывается в «ЦУР 7. Инвестиции в основной капитал по направлениям инвестирования по виду экономической деятельности "Производство электроэнергии, получаемой из возобновляемых источников энергии, включая выработанную солнечными, ветровыми, геотермальными электростанциями, в том числе деятельность по обеспечению их работоспособности"». В то же время приоритетное использование населением интернета для получения государственных и муниципальных услуг в общем объеме интернет-услуг существенно ограничивает достижение «ЦУР 16. Содействие построению миролюбивого и открытого общества в интересах устойчивого развития, обеспечение доступа к правосудию для всех и создание эффективных, подотчетных и основанных на широком участии учреждений на всех уровнях». Это ограничение связано с недостаточной грамотностью населения относительно возможностей защиты своих интересов, используя ресурсы Европейского суда по правам человека (ЕСПЧ), Международной федерации по правам человека, Международного Комитета Красного Креста, правозащитной организации Human Rights Watch, Организации Объединенных Наций и др.

Для российской действительности целесообразно осуществлять кластеризацию определяющих территорий по приоритету «ЦУР 3. Обеспечение здорового образа жизни и содействие благополучию для всех в любом возрасте», основание которого заложено в национальных проектах «Наука», «Образование», «Цифровая экономика», «Производительность труда», «Безопасные и качественные автомобильные дороги». В этом контексте («ЦУР 3. Обеспечение здорового образа жизни и содействие благополучию для всех в любом возрасте» и «ЦУР 1 Повсеместная ликвидация нищеты во всех ее формах») выделяется Московская область, Брянская область, Республика Алтай, Республика Коми, Ростовская область, Ставропольский край и Ханты-Мансийский автономный округ – Югра.