Последствия государственного регулирования цен на товары в государствах – членах ЕАЭС для корпоративной ответственности и устойчивого развития

Созинова А.А.1, Метелева О.А.1, Калинин П.А.1
1 Вятский государственный университет

Статья в журнале

Экономические отношения (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 12, Номер 3 (Июль-сентябрь 2022)

Цитировать:
Созинова А.А., Метелева О.А., Калинин П.А. Последствия государственного регулирования цен на товары в государствах – членах ЕАЭС для корпоративной ответственности и устойчивого развития // Экономические отношения. – 2022. – Том 12. – № 3. – doi: 10.18334/eo.12.3.116310.

Аннотация:
В статье рассмотрены вопросы государственного регулирования цен на товары, возникающие в государствах-членах ЕАЭС, и последствия их наступления. Нарушение естественного механизма ценообразования может приводить к увеличению экологических издержек экономического роста. При определении последствий государственного регулирования для устойчивого развития для получения наиболее достоверных результатов были использованы экономико-математические методы. По результатам исследования было построено три сценария развития ситуации и доказана необходимость дальнейшего применения мер регулирования в постпандемийный период.

Ключевые слова: государственное регулирование цен, ЕАЭС, «зеленая» экономика, экономико-математические методы, устойчивое развитие

JEL-классификация: E31, F15, Q01



Введение.

Актуальность исследования обусловлена возросшей необходимостью во введении временного государственного ценового регулирования на товары в государствах-членах евразийского экономического союза (ЕАЭС) на фоне усилившейся экономической цикличности и пандемии COVID-19. Поддержка целей устойчивого развития (ЦУР) в ЕАЭС диктует необходимость уделять повышенное внимание его последствиям именно для корпоративной ответственности и устойчивого развития, так как это инструменты поддержания «здоровой» конкуренции на товарных рынках и последствия государственного регулирования цен могут быть связаны с рисками для таких инструментов, что требует изучения и управления.

Государственное регулирование цен на товары и его последствия рассмотрены в научных трудах Алимбетова У.С. [1], Савельевой Н.К., Альпидовской М.Л. [2], Набоких А.А. [6], Созиновой А.А. [8,9], Зоидова K.H. [13], Касеновой А.Ж. [5], Фокиной О.В. [10] и других исследователей.

Целью исследования является проведение анализа последствий государственного регулирования цен на товары для корпоративной ответственности и устойчивого роста. Исследование проводится на примере стран ЕАЭС.

Научная новизна исследования состоит в обосновании концептуальных подходов оценки и анализа последствий государственного ценового реагирования на товары как значимого фактора развития корпоративной ответственности и устойчивого развития в условиях усиления глобалистических угроз.

Авторская гипотеза базируется на научном предположении, что государственное регулирование цен на товары целесообразно и необходимо в периоды усиления глобалистических угроз, такие как пандемия. Кроме того, авторы предполагают, что влияние последствий государственного регулирования цен на товары на корпоративную ответственность и устойчивое развитие имеет позитивную направленность.

Основу методического аппарата исследования составляют методы экономической статистики (эконометрики), а именно метод корреляционного анализа, метод регрессионного анализа, дисперсионный анализ. Расчеты производятся с помощью средств автоматизации на базе стандартных функций пакета «Анализ данных» Microsoft Excel.

Основная часть.

Влияние государственного регулирования цен на товары не прямое, а опосредованное корпоративной ответственностью. Проблема заключается в том, что государственное регулирование цен на товары усиливает риски снижения поддержки ЦУР в предпринимательстве. Экономический смысл этой проблемы состоит в том, что ограничение свободы предприятий в области ценообразования может быть связано для них с убытками, причем достаточно крупномасштабными и долгосрочными. Чтобы избежать убытков, предприятия могут диверсифицировать свою деятельность и/или снизить себестоимость. Наиболее простой способ снижения себестоимости кроется в сворачивания инициатив в области корпоративной социальной ответственности.

Снижение корпоративной социальной ответственности может проявляться в сокращении штата работников и ухудшении условий их труда. В ЕАЭС трудовые права работников серьезно защищены государством, уменьшение корпоративной социальной ответственности может быть связано с сокращением высокооплачиваемых, знаниеемких и творческих рабочих мест при переводе работников на менее оплачиваемую и рутинную работу, отменой части дополнительных социальных гарантий с сохранением занятости [7].

Необходимо обратить внимание и на последствия для «зеленой» экономики. Невзирая на достаточно высокие экологические стандарты в ЕАЭС, большинство ЦУР достигаются благодаря частнопредпринимательским «зеленым» инициативам, иными словами выходят за пределы государственных норм. Следствием нарушения рыночного механизма ценообразования являются повышение экологических издержек экономического роста из-за отказа предприятий от введения «зеленых» инноваций.

Для определения того, в какой степени риски устойчивого развития в действительности реализуются в ЕАЭС в настоящее время, и как их снизить в постпандемийный период, обратимся к статистике «зеленой» экономики. Показатели, используемые в исследовании, разработаны глобальным институтом «зеленого» роста и оценивают эффективность страны в достижении целей в области устойчивого развития, включая цели в области устойчивого развития, Парижское соглашение по климату и цели в области биоразнообразия, принятые в Айти по четырем параметрам зеленого роста: индекс защиты природного капитала (g1), индекс эффективности и устойчивости ресурсов (g2), зеленые экономические возможности (g3), социальные инклюзии (g4). Результирующим показателем является индекс зеленого роста (GG) (табл. 1).

Таблица 1

Динамика показателей «зеленой» экономики в странах ЕАЭС в 2013-2021 гг., баллы 1-100

Table 1

Dynamics of green economy indicators in the EAEU countries in 2013-2021, points 1-100

Год
GG
g1
g2
g3
g4
2013
40,84
60,21
48,13
14,79
74,64
2014
41,18
59,66
48,09
15,28
74,78
2015
41,34
59,71
48,69
15,20
69,25
2016
42,04
59,91
48,41
16,06
75,95
2017
41,86
60,26
48,25
15,79
76,03
2018
42,36
60,31
48,19
16,22
77,72
2019
42,51
60,32
48,22
16,24
78,37
2020
42,59
60,34
48,22
16,46
78,00
2021
42,59
60,34
48,22
16,48
78,00
Источник: составлено авторами на основе [11]

Дополнительно целесообразно рассмотреть корпоративную ответственность и устойчивое развитие, статистика которых в ЕАЭС в 2020 г. приведена в таблице 2.

Таблица 2

Статистика инфляции, конкуренции, корпоративной ответственности и устойчивого развития в ЕАЭС в 2020 г.

Table 2

Statistics on inflation, competition, corporate responsibility and sustainability in the EAEU in 2020

Страна
Свобода рыночной конкуренции, баллы 1-100 (x1)
Годовая инфляция, % (x2)
Индекс социального предпринимательства, баллы 1-100
Индекс борьбы с изменением климата на базе корпоративной экологической ответственности, баллы 1-10
Индекс устойчивого развития, баллы 1-100
Армения
73,60
1,230
34,665
1,012
71,79
Беларусь
н/д
5,536
52,280
н/д
78,82
Казахстан
60,00
6,799
38,420
5,428
71,64
Кыргызстан
56,50
6,323
32,926
1,189
74,00
Россия
70,90
3,378
61,147
6,247
73,75
В среднем по ЕАЭС
65,25
4,653
43,89
3,47
74,00
*н/д – данные отсутствуют в источнике

Источник: составлено авторами на основе [3,4,12]

В ЕАЭС в 2020 г. корпоративная социальная ответственность умеренно представлена и оценена в 43,89 баллов. Наиболее высокий уровень корпоративной социальной ответственности наблюдается в России (61,147 баллов), а наименьший – в Кыргызстане (32,926 баллов). Корпоративная экологическая ответственность и ее вклад в борьбу с изменением климата в ЕАЭС также умеренна и оценена в 3,47 баллов (из 10). Она наиболее высока в России (6,247 баллов), а наименьшая – в Армении (1,012 баллов). Индекс устойчивого развития в ЕАЭС в среднем составляет 74 балла – это достаточно высокое значение. Наиболее высокий уровень устойчивого развития в 2020 г. достигнут в Беларуси (78,82 балла), а наименьший – в Казахстане (74,64 балла).

Для определения характера и силы связи свободы рыночной конкуренции и инфляции с корпоративной ответственностью и устойчивым развитием обратимся к результатам корреляционного анализа, проведенным с помощью стандартных функций MS Excel данных из таблицы 2 (рис. 1).

Рисунок 1. Корреляция рыночной конкуренции и инфляции с корпоративной ответственностью и устойчивым развитием в ЕАЭС в 2020 г., %

Figure 1. Correlation of market competition and inflation with corporate responsibility and sustainable development in the EAEU in 2020, %

Источник: составлено авторами

Согласно рисунку 1, свобода рыночной конкуренции позитивно влияет на корпоративную социальную (корреляция 80,84%) и экологическую (84,44%) ответственность, а также на устойчивое развитие (48,02%). Влияние инфляции более сдержанно и противоречиво. В частности, рост инфляции снижает корпоративную социальную ответственность (-11,47%). При этом снижение уровня инфляции приводит к росту корпоративной экологической ответственности, сворачиванию предпринимательских инициативы по борьбе с изменением климата (24,31%), а также заметному замедлению темпа устойчивого развития (26,26%).

Более точные связи показателей не могут быть установлены из-за малой выборки данных (дефицита статистики), что не позволяет применить метод регрессионного анализа. Однако, полученных результатов корреляционного анализа достаточно, чтобы убедиться, что введение государственных ценовых лимитов на товарных рынках должно сопровождаться усиленным экологическим риск-менеджментом в ЕАЭС.

При определении последствий государственного регулирования цен на товары в государствах-членах ЕАЭС для устойчивого развития (с позиций «зеленой» экономики) для получения наиболее точных, достоверных результатов экономико-математического моделирования осуществим проверку надежности регрессионных моделей в соответствие с Теоремой Гаусса-Маркова. Первоначально проведем тест на мультиколлинеарность входных (x1, x2) и выходных (GG и q1-q4) переменных, который предполагает построение матрицы парных коэффициентов корреляции, которые приведены в таблице 3.

Таблица 3

Тест на мультиколлинеарность: коэффициенты корреляции (r2), %

Table 3.

Multicollinearity test: correlation coefficients (r2), %

r2
x1
x2
GG
g1
g2
g3
g4
x1
1
-
-
-
-
-
-
x2
-0,61
1
-
-
-
-
-
GG
68,60
-82,48
1
-
-
-
-
g1
57,53
-76,27
63,78
1
-
-
-
g2
9,72
29,85
-7,60
-44,83
1
-
-
g3
60,73
-79,83
98,95
58,82
-11,62
1
-
g4
30,22
-78,95
73,46
76,72
-69,83
75,58
1
Источник: составлено авторами

Тест на мультиколлинеарность не выявил коллинеарные переменные (коэффициент корреляции r≥99%) – все переменные уникальны (r≤99%), что позволяет их использовать для целей моделирования. В результате регрессионного анализа выявлено, что все зависимости выходных переменных от входных статистически значимы на уровне значимости α=0,10, кроме зависимости индекса эффективности и устойчивости использования ресурсов (g2). Следовательно, выходная переменная g2 исключается из дальнейшего рассмотрения в данном исследовании. Рассмотрим полученные результаты регрессионного анализа с подтвержденной статистической значимостью.

Во-первых, установлено, что индекс зеленого роста определяется рыночной конкуренцией и инфляцией. Множественная корреляция достаточно высока: колебания значений GG на 85,60% объясняются динамикой входных переменных (x1, x2). Стандартная ошибка минимальна (она составляет 0,39), регрессионная статистика практически полностью объясняет закономерность формирования значения входной переменной. Это позволяет перейти к дисперсионному анализу (табл. 4).

Таблица 4

Дисперсионный анализ для двух переменных (m=2)

Table 4

Analysis of variance for two variables (m=2)

Степень свободы
df
Дисперсия
SS
Наблюдаемое значение Fн
Регрессия
2
2,57
11,67
Остаток
6
0,94
Итог
8
3,51
Источник: составлено авторами

Согласно таблице 4, факторная дисперсия (Sфакт=3,51) на 1 степень свободы: Dф=Sф/m=3,51/2=1,75. Остаточная дисперсия (Sо=94,57) на 1 степень свободы: Dо=Sо/(n–m-1)=0,94/(9-2-1)=0,94/6=0,15. Это позволяет определить наблюдаемое значение F-критерия Фишера, которое составляет: Fн=Dф/Dо=1,75/0,15=11,67. Табличное значение этого критерия при α=0,10 и v1=m=2 и v2=n–m–1=9–2–1=6 является следующим: Fт=3,46. Учитывая соотношение Fн>Fт (11,67>3,46), F-тест пройден. Параметры регрессионной модели приведены в таблице 5.

Таблица 5

Параметры регрессионной модели

Table 5

Parameters of the regression model

Коэффициенты
Стандартная ошибка
t-статистика
p-значение
Нижние 95%
Верхние 95%
const
41,66
1,65
25,27
0,00
37,63
45,70
coef1
0,02
0,02
1,09
0,32
-0,03
0,08
coef2
-0,19
0,08
-2,43
0,05
-0,38
0,00
Источник: составлено авторами

Стандартная ошибка невелика для обеих переменных и составляет 0,02 для x1 и 0,08 для x2. Подсчитанные коэффициенты означают, что рост свободы рыночной конкуренции на 1 балл приводит к ускорению зеленого роста на 0,02 балла. При этом рост уровня инфляции на 1% вызывает замедление зеленого роста на 0,19 балла.

Во-вторых, установлено, что индекс защиты природного капитала определяется рыночной конкуренцией и инфляцией. Множественная корреляция достаточно высока: колебания значений g1 на 77,49% объясняются динамикой входных переменных (x1, x2). Стандартная ошибка минимальна (он составляет 0,20), регрессионная статистика практически полностью объясняет закономерность формирования значения входной переменной. Это позволяет перейти к дисперсионному анализу (табл. 6).

Таблица 6

Дисперсионный анализ для двух переменных (m=2)

Table 6.

Analysis of variance for two variables (m=2)

Степень свободы
df
Дисперсия
SS
Наблюдаемое значение Fн
Регрессия
2
0,37
7,75
Остаток
6
0,25

Итог
8
0,62

Источник: составлено авторами

Факторная дисперсия (Sфакт=0,62) на 1 степень свободы: Dф= 0,62/2=0,31. Остаточная дисперсия (Sо=0,25) на 1 степень свободы: Dо= 0,25/(9-2-1)=0,04. Это позволяет определить наблюдаемое значение F-критерия Фишера, которое составляет: Fн=Dф/Dо=7,75. Табличное значение этого критерия при α=0,10 и v1=m=2 и v2=n–m–1=6 является следующим: Fт=3,46. Учитывая соотношение Fн>Fт (7,75>3,46), F-тест пройден. Параметры регрессионной модели приведены в таблице 7.

Таблица 7

Параметры регрессионной модели

Table 7

Parameters of the regression model

Коэффициенты
Стандартная ошибка
t-статистика
p-значение
Нижние 95%
Верхние 95%
const
60,26
0,85
70,84
0,00
58,17
62,34
coef1
0,01
0,01
0,53
0,61
-0,02
0,03
coef2
-0,08
0,04
-2,01
0,09
-0,18
0,02
Источник: составлено авторами

Стандартная ошибка минимальна для обеих переменных и составляет 0,01 для x1 и 0,04 для x2. Подсчитанные коэффициенты означают, что рост свободы рыночной конкуренции на 1 балл приводит к увеличению индекса защиты природного капитала на 0,01 балла. При этом рост уровня инфляции на 1% вызывает снижению индекса защиты природного капитала на 0,08 балла.

В-третьих, установлено, что зеленые экономические возможности определяются рыночной конкуренцией и инфляцией. Множественная корреляция достаточно высока: колебания значений g3 на 81,23% объясняются динамикой входных переменных (x1, x2). Стандартная ошибка минимальна (он составляет 0,41), поэтому регрессионная статистика практически полностью объясняет закономерность формирования значения входной переменной. Это позволяет перейти к дисперсионному анализу (табл. 8).

Таблица 8

Дисперсионный анализ для двух переменных (m=2)

Table 8

Analysis of variance for two variables (m=2)

Степень свободы
df
Дисперсия
SS
Наблюдаемое значение
Fн
Регрессия
2
1,96
8,7
Остаток
6
1,01

Итог
8
2,97

Источник: составлено авторами

Факторная дисперсия (Sфакт=2,97) на 1 степень свободы: Dф= 2,97/2=1,48. Остаточная дисперсия (Sо=1,01) на 1 степень свободы: Dо= 1,01/(9-2-1)0,17. Это позволяет определить наблюдаемое значение F-критерия Фишера, которое составляет: Fн=Dф/Dо=8,7. Табличное значение этого критерия при α=0,10 и v1=m=2 и v2=n–m–1=6 является следующим: Fт=3,46. Учитывая соотношение Fн>Fт (8,7>3,46), F-тест пройден. Параметры регрессионной модели приведены в таблице 9.

Таблица 9

Параметры регрессионной модели

Table 9

Parameters of the regression model

Коэффициенты
Стандартная ошибка
t-статистика
p-значение
Нижние 95%
Верхние 95%
const
16,11
1,71
9,40
0,00
11,91
20,30
coef1
0,01
0,02
0,63
0,55
-0,04
0,07
coef2
-0,18
0,08
-2,27
0,06
-0,38
0,01
Источник: составлено авторами

Стандартная ошибка невелика для обеих переменных и составляет 0,02 для x1 и 0,08 для x2. Подсчитанные коэффициенты означают, что рост свободы рыночной конкуренции на 1 балл приводит к наращению зеленых экономических возможностей на 0,33 балла. При этом рост уровня инфляции на 1% вызывает сокращение зеленых экономических возможностей на 0,18 балла.

В-четвертых, установлено, что социальная инклюзия определяется рыночной конкуренцией и инфляцией. Множественная корреляция достаточно высока: колебания значений g4 на 82,19% объясняются динамикой входных переменных (x1, x2). Стандартная ошибка невелика (он составляет 1,88), регрессионная статистика практически полностью объясняет закономерность формирования значения входной переменной. Это позволяет перейти к дисперсионному анализу (табл. 9).

Таблица 9

Дисперсионный анализ для двух переменных (m=2)

Table 9

Analysis of variance for two variables (m=2)

Степень свободы
df
Дисперсия
SS
Наблюдаемое значение Fн
Регрессия
2
44,12
9,25
Остаток
6
21,18

Итог
8
65,30

Источник: составлено авторами

Факторная дисперсия (Sфакт=65,30) на 1 степень свободы: Dф= 65,30/2=32,65. Остаточная дисперсия (Sо=21,18) на 1 степень свободы: Dо=21,18/6=3,53. Это позволяет определить наблюдаемое значение F-критерия Фишера, которое составляет: Fн=Dф/Dо=9,25. Табличное значение этого критерия при α=0,10 и v1=m=2 и v2=n–m–16 является следующим: Fт=3,46. Учитывая соотношение Fн>Fт (9,25>3,46), F-тест пройден. Параметры регрессионной модели приведены в таблице 10.

Таблица 10

Параметры регрессионной модели

Table 10

Parameters of the regression model

Коэффициенты
Стандартная ошибка
t-статистика
p-значение
Нижние 95%
Верхние 95%
const
89,45
7,84
11,41
0,00
70,27
108,62
coef1
-0,10
0,10
-0,98
0,36
-0,36
0,15
coef2
-1,22
0,37
-3,29
0,02
-2,13
-0,31
Источник: составлено авторами

Стандартная ошибка невелика для обеих переменных и составляет 0,10 для x1 и 0,37 для x2. Подсчитанные коэффициенты означают, что рост свободы рыночной конкуренции на 1 балл приводит к снижению социальной инклюзии на 0,10 балла. При этом рост уровня инфляции на 1% вызывает снижение социальной инклюзии на 1,22 балла.

На основании полученных результатов можно заключить, что последствия государственного регулирования цен на товары в государствах-членах ЕАЭС для устойчивого развития (с позиций «зеленой» экономики) описывает следующая система уравнений:

Принимая во внимание установленную регрессионную зависимость рыночной конкуренции от инфляции, можно составить три альтернативных сценария при определении последствий этих сценариев в соответствии с системой уравнений (1) (табл. 11).

Таблица 11

Сценарный анализ последствий государственного регулирования цен на товары в государствах-членах ЕАЭС для устойчивого развития (с позиций «зеленой» экономики) в постпандемийный период

Table 11

Scenario analysis of the effects of state regulation of commodity prices in the EAEU member states on sustainable development (from the perspective of the "green economy") in the post-pandemic period

Переменная
Базовые значения
Пессимистический
Оптимистический
Реалистический
Сценарий повышения инфляции при снижении свободы рыночной конкуренции
Сценарий снижения инфляции при повышении свободы рыночной конкуренции
Сценарий снижения инфляции при уменьшении свободы рыночной конкуренции
значение
прирост, %
значение
прирост, %
значение
прирост, %
x1
65,95
57,36
-13,03
68,47
3,82
62,65
-5,00
x2
6,05
7,00
15,74
5,00
-17,33
5,00
-17,33
GG
42,59
41,71
-2,07
42,68
0,21
42,71
0,28
g1
60,34
60,03
-0,51
60,40
0,10
60,41
0,12
g3
16,48
15,65
-5,04
16,61
0,79
16,62
0,85
g4
78,00
74,98
-3,87
79,78
2,28
79,68
2,15
* Значение показателя чем меньше, тем лучше;

** Жирным шрифтом выделены ухудшающиеся значения показателей.

Источник: составлено авторами

Результаты показали, что при пессимистическом сценарии, предполагающем отказ от государственного регулирования цен на товары – инфляция в ЕАЭС возрастает до 7%, то есть на 15,74% при снижении уровня рыночной конкуренции до 57,36 баллов, то есть на 13,03% – ухудшаются абсолютно все показатели зеленого роста:

- Индекс зеленого роста снижается с 42,59 баллов до 41,71 балла (-2,07%);

- Индекс защиты природного капитала уменьшается с 60,34 баллов до 60,03 баллов (-0,51%);

- Зеленые экономические возможности уменьшается с 16,48 баллов до 15,65 баллов (-5,04%);

- Социальная инклюзия снижается с 78 баллов до 74,98 баллов (-3,87%).

Дополнительным негативным последствием этого сценария является снижение уровня корпоративной социальной и экологической ответственности и замедление темпа устойчивого развития. В связи с этим в постпандемийный период необходимо сохранение государственного регулирования цен на товары в ЕАЭС в интересах недопущения перечеркивания результатов, достигнутых в области устойчивого развития (в аспекте «зеленой» экономики) за последние пять лет (первые пять лет после принятия ЦУР: 2015-2020 гг.). Ключевое значение для развития «зеленой» экономики в постпандемийный период имеет сдерживание инфляции при незначительной разнице между снижением и увеличением конкуренции на товарных рынках. Об этом свидетельствуют минимальные отличия следующих двух сценариев.

При оптимистическом сценарии, предполагающем снижение инфляции до 5%, то есть на 17,33% и возрастании свободы рыночной конкуренции возрастает до 61,70 балла, то есть на 6,44% – улучшаются все показатели «зеленой» экономики:

- Индекс зеленого роста повышается до 42,68 баллов (+0,21%);

- Индекс защиты природного капитала увеличивается до 60,40 баллов (+0,10%);

- Зеленые экономические возможности возрастают до 16,61 баллов (+0,79%);

- Социальная инклюзия увеличиваются до 79,78 баллов (+2,28%).

Преимуществом оптимистического сценария является то, что корпоративная ответственность и устойчивое развитие остаются на прежнем уровне. При реалистическом сценарии, предполагающем снижение инфляции до 5%, то есть на 17,33%, но уменьшение свободы рыночной конкуренции снижается до 62,65 балла, то есть на 5% – также улучшаются все показатели «зеленой» экономики, причем практически до такого же уровня:

- Индекс зеленого роста повышается до 42,71 баллов (0,28%);

- Индекс защиты природного капитала увеличивается до 60,41 баллов (+0,12%);

- Зеленые экономические возможности возрастают до 16,62 баллов (+0,85%);

- Социальная инклюзия увеличиваются до 79,68 баллов (+2,15%).

Недостатком реалистического сценария является то, что корпоративная социальная ответственность существенно снижается, а также корпоративная экологическая ответственность и устойчивость в некоторой степени снижаются.

Заключение.

Таким образом, последствия государственного регулирования цен на товары в государствах-членах ЕАЭС для корпоративной ответственности и устойчивого развития в целом позитивны, и данное регулирование оправдано. Доказана острая необходимость дальнейшего применения мер данного регулирования в постпандемийный период.

Серия проведенных статистических исследований позволила определить, что дискуссионным вопросом, требующим дальнейшего изучения, является оценка эффективности и устойчивости использования ресурсов как последствий государственного регулирования цен, так как не выявлена статистическая связь с государственным регулированием цен на товары в государствах-членах ЕАЭС. Все остальные показатели зеленой экономики находятся в сильной зависимости от данного регулирования. Отказ от государственного регулирования нецелесообразен и может нарушить устойчивое развитие экономик государстве-членов ЕАЭС.


Источники:

1. Алимбетов У.С., Апышева А.А., Кенеспаева Г.Е. Внешнеторговая политика Республики Казахстан: проблемы, приоритеты и механизм реализации // Север и рынок: формирование экономического порядка. – 2016. – № 4. – c. 225-236.
2. Альпидовская М.Л., Савельева Н.К. Риск-ориентированный подход к маркетинговому управлению конкуренцией: концептуальные и методические аспекты // Вестник Тверского государственного университета. Серия: Экономика и управление. – 2020. – № 4. – c. 72-80.
3. Датасет «Корпоративная социальная ответственность, устойчивое развитие и борьба с изменением климата: имитационное моделирование и нейросетевой анализ в регионах мира – 2020»: Рейтинг устойчивого развития и борьбы с изменением климата на базе корпоративной социальной и экологической ответственности в странах мира в 2020 г. [Электронный ресурс]. URL: https://iscvolga.ru/dataset-climate-change (дата обращения: 28.11.2021).
4. Датасет «Социальное предпринимательство в мировой экономике: путь от виртуальных оценок к Большим данным – 2020»: Рейтинг социального предпринимательства. [Электронный ресурс]. URL: https://iscvolga.ru/dataset-social-predprinim (дата обращения: 28.11.2021).
5. Касенова А.Ж., Сагинова С.А. Зарубежный опыт государственного регулирования продовольственного рынка // Проблемы агрорынка. – 2016. – № 2. – c. 125-129.
6. Набоких. А.А., Ряттель А.В. Стратегический анализ среды торговой организации среды торговой организации с целью освоения нового рынка shape // Евразийский союз ученых. – 2019. – № 4-9(61). – c. 62-68.
7. Савельева Н.К. Разработка способа и инструментов управления ценовой и неценовой конкуренцией на рынке банковских услуг // Финансовая аналитика: проблемы и решения. – 2016. – № 6. – c. 16-26.
8. Созинова А.А. Аналитическое и методологическое сопровождение проектов развития региона // В мире научных открытий. – 2013. – № 11-10 (47). – c. 162-170.
9. Созинова А.А. Инструментарий управления реорганизацией предпринимательских структур // Вестник НГИЭИ. – 2017. – № 1. – c. 68-75.
10. Фокина О.В. Трансформация рынков и покупательского поведения в условиях цифровой экономики // Казанский социально-гуманитарный вестник. – 2017. – № 5. – c. 74-77. – doi: 10.24153/2079-5912-2017-8-5-74-77.
11. Green Growth Index. Global Green Growth Institute. [Электронный ресурс]. URL: https://gggi-simtool-demo.herokuapp.com/SimulationDashBoard/country-comparator (дата обращения: 28.11.2021).
12. Sustainable Development Report 2021. The Decade of Action for the Sustainable Development Goals. [Электронный ресурс]. URL: https://dashboards.sdgindex.org/rankings (дата обращения: 29.11.2021).
13. Zoidov K.H. Modeling of Crisis Cyclic Dynamics of the Evolution of Socio-Economic Systems of the Countries of the European Part of the CIS. Part II // Scientific Review. Series 1: Economics and Law. – 2018. – № 5. – p. 94-115. – doi: 10.26653/2076-4650-2018-5-10.

Страница обновлена: 27.09.2022 в 19:17:30