Ратнер С.В.доктор экономических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории экономической динамики и управления инновациями, Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук (ИПУ РАН), Москва, Российская Федерация lanarat@mail.ru https://orcid.org/0000-0003-3485-5595 SPIN-код: 7840-4282
Иосифов В.В.кандидат технических наук, доцент кафедры наземного транспорта и механики, Кубанский государственный технологический университет (КубГТУ), Краснодар, Российская Федерация iosifov_v@mail.ru ORCID id: отсутствует SPIN-код: 3558-0754
Ратнер П.Д.программист компании CyberHULL, Москва, Российская Федерация ratner_p.d@gmail.com ORCID id: отсутствует SPIN-код: 2902-4701
Предмет. Преодоление дилеммы традиционной линейной модели экономического развития, в которой увеличение объемов производства неизбежно сопровождается увеличением объемов потребления ресурсов и увеличением выбросов различного рода отходов производства (газообразных, жидких, твердых) в окружающую среду, по мнению многих современных зарубежных и российских экономистов, возможно только при переходе к циркулярным моделям организации продукционных систем. В России концепция циркулярной экономики пока не получила существенного развития ни в теоретическом, ни в практическом плане. Цели. Разработка метода количественной оценки текущего уровня и потенциала развития циркулярной экономики в регионах России, использующего в качестве исходных данных статистические показатели, включенные в существующую систему государственного статистического учета. В основу метода положен анализ среды функционирования. Предложенный подход к измерению уровня развития циркулярной экономики был апробирован на данных регионов Центрального, Северо-Западного и Южного федеральных округов за 2017 г. Методология. Использованы общенаучные методы исследования. Результаты. В результате серии расчетов выявлено, что наиболее высокий уровень развития циркулярной экономики в 2017 г. демонстрировали Москва, Чеченская Республика, Республика Северная Осетия – Алания, Орловская и Брянская области, причем такой результат для Чеченской Республики объясняется тем, что регион имеет нулевые затраты на природоохранные мероприятия, в том числе на организацию системы обращения с отходами. Поэтому при практическом использовании разработанного метода измерения уровня развития циркулярной экономики предложено исключать из рассмотрения (из выборки данных) объекты, имеющие нулевые и крайне низкие затраты на экологический менеджмент. Выводы. Отсутствие достоверных данных о развитии циркулярной экономики создает существенные проблемы управленческого характера, затрудняющие выработку государственными ведомствами адекватной стратегии в области развития моделей организации продукционных систем, характерных для циркулярной экономики, и системы мер, направленных на ее стимулирование.
Ключевые слова: циркулярная экономика, моделирование, регион, анализ среды функционирования, непараметрическая оптимизация
Список литературы:
Ратнер С.В. Циркулярная экономика: теоретические основы и практические приложения в области региональной экономики и управления // Инновации. 2018. № 9. С. 2–10. URL: Link
Сочеева В.Е. Циркулярная модель экономики как новый подход к проблеме устойчивого развития // Экономика и бизнес: теория и практика. 2018. № 7. С. 122–124. URL: Link
Pearce D., Turner R.K. Economics of Natural Resources and the Environment. Baltimore, The Johns Hopkins University Press, 1990.
Andersen M.S. An Introductory Note on the Environmental Economics of the Circular Economy. Sustainability Science, 2007, vol. 2, iss. 1, pp. 133–140. URL: Link
Nelles M., Grünes J., Morscheck G. Waste Management in Germany – Development to a Sustainable Circular Economy? Procedia Environmental Sciences, 2016, vol. 35, pp. 6–14. URL: Link
Wuyts W., Miatto A., Sedlitzky R., Tanikawa H. Extending or Ending the Life of Residential Buildings in Japan: A Social Circular Economy Approach to the Problem of Short-Lived Constructions. Journal of Cleaner Production, 2019, vol. 231, pp. 660–670. URL: Link
Hua-Qing Wu, Yan Shi, Qiong Xia, Wei-Dong Zhu. Effectiveness of the Policy of Circular Economy in China: A DEA-Based Analysis for the Period of 11th Five-Year-Plan. Resources, Conservation and Recycling, 2014, iss. 83, pp. 163–175. URL: Link
Kristensen H.S., Mosgaard M.A. A Review of Micro Level Indicators for a Circular Economy – Moving Away from the Three Dimensions of Sustainability? Journal of Cleaner Production, 2020, vol. 243. URL: Link
Александрова В.Д. Экологические аспекты ядерной энергетики и особенности материального потока в циркулярной экономике // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2018. № 12-1. С. 6–9. URL: Link
Нечаева Е.О. Технологические и экологические аспекты ядерной энергетики в циркулярной экономике // Вестник современных исследований. 2019. № 1.5. С. 219–222.
Бутузова А.С. Применение концепции циркулярной экономики в рамках ядерной энергетики // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2019. № 5-4. С. 98–100. URL: Link
Пластинина Ю.В., Теслюк Л.М., Дукмасова Н.В. Реализация принципов циркулярной экономики при региональном обращении с твердыми коммунальными отходами (ТКО) в Российской Федерации // Инновационное развитие экономики. 2018. № 5. С. 129–139. URL: Link
Алмастян Н.А., Ратнер С.В. Анализ системы и поведенческих практик обращения с отходами в Краснодарском крае // Вестник УРФУ. 2019. Т. 18. № 4. С. 483–504. URL: Link
Bin Guo, Yong Geng, Jingzheng Ren et al. Comparative Assessment of Circular Economy Development in China's Four Megacities: The Case of Beijing, Chongqing, Shanghai and Urumqi. Journal of Cleaner Production, 2017, vol. 162, pp. 234–246. URL: Link
Кривоножко В.Е., Лычев А.В. Моделирование и анализ деятельности сложных систем. М.: URSS, 2013. 256 с.
Березовский В.С., Матюнина Ю.В. Сравнительный анализ эффективности российских электросетевых компаний с помощью метода анализа среды функционирования (DEA) // Новое в российской электроэнергетике. 2018. № 8. С. 58–67.
Qingsong Wang, Yue Sun, Xueliang Yuan et al. Addressing the Efficiency of the Core Ecological Industrial Chains: A DEA Approach. Journal of Cleaner Production, 2017, vol. 156, pp. 235–243. URL: Link
Torregrossa D., Marvuglia A., Leopold L. A Novel Methodology Based on LCA + DEA to Detect Eco-Efficiency Shifts in Wastewater Treatment Plants. Ecological Indicators, 2018, vol. 94, part 1, pp. 7–15. URL: Link
Xiaohong Liu, Junfei Chu, Pengzhen Yin, Jiasen Sun. DEA Cross-Efficiency Evaluation Considering Undesirable Output and Ranking Priority: A Case Study of Eco-Efficiency Analysis of Coal-Fired Power Plants. Journal of Cleaner Production, 2017, vol. 142, part 2, pp. 877–885. URL: Link
Liuguo Shao, Xiao Yu, Chao Feng. Evaluating the Eco-Efficiency of China's Industrial Sectors: A Two-Stage Network Data Envelopment Analysis. Journal of Environmental Management, 2019, vol. 247, pp. 551–560. URL: Link
Jianhui Xie, Shengchao Zhou, Ya Chen. Integrated Data Envelopment Analysis Methods for Measuring Technical, Environmental, and Eco-Efficiencies. Journal of Cleaner Production, 2019, vol. 238. URL: Link
Hailu A., Veeman T. Non-Parametric Productivity Analysis with Undesirable Outputs: An Application to the Canadian Pulp and Paper Industry. American Journal of Agricultural Economics, 2001, vol. 83, iss. 3, pp. 605–616. URL: Link
Kirchherr J., Piscicelli L. et al. Barriers to the Circular Economy: Evidence from the European Union (EU). Ecological Economics, 2018, vol. 150, pp. 264–272. URL: Link
Ratner S., Ratner P. DEA-Based Dynamic Assessment of Regional Environmental Efficiency. Applied Computer Science, 2017, vol. 13, iss. 2, pp. 48–60. URL: Link
Cooper W.W., Seiford L.M., Tone K. Introduction to Data Envelopment Analysis and Its Uses. Springer, New York, 2006.
Jianhuan Huang, Jiejin Xia, Yantuan Yu, Ning Zhang. Composite Eco-Efficiency Indicators for China Based on Data Envelopment Analysis. Ecological Indicators, 2018, vol. 85, pp. 674–697. URL: Link
