Вестник БГУ. Экономика и менеджмент
Библиографическое описание:
, , , , МЕТОДОЛОГИЯ ОЦЕНКИ «ЗЕЛЕНОГО» ВЕКТОРА РЕГИОНАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ // Вестник БГУ. Экономика и менеджмент. - 2022. №4. . - С. 78-89.
Заглавие:
МЕТОДОЛОГИЯ ОЦЕНКИ «ЗЕЛЕНОГО» ВЕКТОРА РЕГИОНАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ
Финансирование:
Исследование выполнено в рамках государственного задания Бай- кальского института природопользования СО РАН № АААА-А21-121011590039-6 (мнемо-код 0273-2021-0003).
Коды:
Аннотация:
В период изменения глобальной климатической повестки, возрастания антропогенной нагрузки на территории необходимы новые подходы и концепции управления регионами. Одним из важнейших инструментов сохранения баланса двух векторов регионального развития: экономического роста и сохранения природной среды — является зеленая экономика. Авторами статьи предпринята попытка разра- ботки методологии исследования и оценки особенностей формирования региональной политики в русле отражения траекторий перехода к «зеленой экономике» на примере регионов Северной Азии. Предлагаемый подход включает в себя оценку экологиче- ской эффективности регионального развития на основе анализа среды функциониро- вания (DEA), контент-анализ стратегий социально-экономического развития регионов для определения степени включения целей, приоритетов, направлений развития и ин- струментов, относящихся к «зеленой экономике» и связанным с ней концепциям, в стратегические планы развития. Расчеты с использованием предложенной методоло- гии были проведены на примере 22 российских регионов Северной Азии. Результаты контент-анализа стратегий социально-экономического развития регионов были сопо- ставлены с полученными оценками экологической эффективности регионального раз- вития. На основе полученных оценок были выявлены закономерности и взаимосвязи между текущим положением экологической траектории социально-экономического развития регионов и «зеленой» направленностью региональной политики.
Ключевые слова:
«зеленая» экономика, Северная Азия, стратегии социально-экономического развития, региональное развитие, экологическая эффективность.
Список литературы:
Pearce D., Markandya A., Barbier E. Blueprint for a Green Economy, Earthscan. London: UK, 1989.
Dogaru Lucretia Dogaru. Green Economy and Green Growth—Opportunities for Sus- tainable Development. Proceedings 2020, 63, 70; doi: 10.3390/proceedings2020063070
Merino-Saum A., Clement J., Wyss R., Baldi M. G. Unpacking the Green Economy concept: A quantitative analysis of 140 definitions (2020) Journal of Cleaner Production, 242, art. no. 118339.
Steblyanskaya A., Ai M, Bocharnikov V., Denisov A. (2021) Strategies for Green Economy in China. Foresight and STI Governance, 15(1), 74–85. DOI: 10.17323/2500– 2597.2021.1.74.85
Бочарников В. Н. России нужен новый вектор — «зеленая экономика» и природа // Социально-экономическая география. Вестник Ассоциации российских географов- обществоведов. 2020. № 1 (9). С. 106–113. Текст: непосредственный.
Weng Q., Xu H. and Ji Y. Growing a green economy in China. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, Vol.121, 2018. November 20-22, Sanya, China. https://doi.org/10.1088/1755-1315/121/5/052082.
Tarkhanova E. A., Chizhevskaya E. L., Fricler A. V., Baburina N. A., Firtseva S. V. 2020. Green economy in Russia: the investments’ review, indicators of growth and develop- ment prospects. Entrepreneurship and Sustainability Issues, 8(2), 649-661. http://doi.org/10.9770/jesi.2020.8.2(39). Текст: электронный.
Alia E. B., Anufriev V. P., Amfob B. Green economy implementation in Ghana as a road map for a sustainable development drive: A review // Scientific African. 2021. Vol. 12, e00756.
Zhang N., Kong F., Choi Y. Measuring sustainability performance for China: A sequential generalized directional distance function approach. Economic Modelling. Vol. 41. 2014. P. 392–397. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2014.05.038.
Лебедева М. А. Развитие зеленой экономики в регионе: оценка и перспективы (на материалах регионов Европейского севера России) // Актуальные проблемы экономи- ки и менеджмента. 2020. № 3 (27). С. 81–91.
Bilgaev A., Sadykova E., Li F., Mikheeva A., Dong S. Socio-Economic Factor Impact on the Republic of Buryatia (Russia) Green Economic Development Transition. Int. J. Environ. Res. Public Health 2021, 18, 10984. URL: https://doi.org/10.3390/ ijerph182010984.
Schaltegger S., & Sturm A. (1989). Ökologieinduzierte Entscheidungsprobleme des Managements: Ansatzpunkte zur Ausgestaltung von Instrumenten. Inst. f. Betriebswirtschaft.
Charnes A., Cooper W. W., Rhodes E., 1978 Measuring the efficiency of decision making units. Eur. J. Oper. Res. 2, 429-444. https://doi.org/10.1016/0377-2217(78)90138-8.
Zurano-Cervelló P., Pozo C., Mateo-Sanz J. M., Jiménez L., Guillén-Gosálbez G., 2018 Eco-efficiency assessment of EU manufacturing sectors combining input-output tables and data envelopment analysis following production and consumption-based accounting ap- proaches. Journal of Cleaner Production. Vol. 174, 1161-1189, https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.10.178.
Zhou H., Yang Y., Chen Y., Zhu J. Data envelopment analysis application in sustaina- bility: the origins, development and future directions. Eur J Oper Res 2018; 264: 1–16.
Ратнер С. В. Динамические задачи оценки эколого-экономической эффективно- сти регионов на основе базовых моделей анализа среды функционирования // Управление в медико-биологических и экологических системах. 2017. Вып. 67. C. 81–106. Текст: непосредственный.
Земцов С. П., Кидяева В. М., Баринова В. А., Ланьшина Т. А. Экологическая эф- фективность и устойчивое развитие регионов России за двадцатилетие сырьевого роста // Экономическая политика. 2020. Т. 15. № 2. С. 18-47. DOI 10.18288/1994-5124-2020-2-18-
— EDN WUZPOS. Текст: непосредственный.
Tone K. A. A slacks-based measure of efficiency in data envelopment analysis // Eu- ropean Journal of Operational Research. 130 (3). 2001. Р. 498–509. URL: https://doi.org/10.1016/S0377-2217(99)00407-5. Текст: электронный.
Yufeng Chen, Jiafeng Miao, Zhitao Zhu. Measuring green total factor productivity of China's agricultural sector: A three-stage SBM-DEA model with non-point source pollution and CO2 emissions // Journal of Cleaner Production. Volume 318, 2021. 128543. URL: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.128543. (дата обращения: 20.09.2022).
Yuan-Wei Du, Jing Jiang, Chun-Hao Li. Ecological efficiency evaluation of marine ranching based on the Super-SBM model: A case study of Shandong // Ecological Indicators. Vol. 131. 2021. URL: https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2021.108174. (дата обращения: 20.09.2022).
Regional environmental efficiency evaluation in China: Analysis based on the Su- perSBM model with undesirable outputs / L. Hong, K. Fang, Y. Wei, X. X. Hong // Mathemati- cal & Computer Modelling. 58 (5/6). 2013. Р. 1018–1031. URL: https://doi.org/10.1016/j.mcm.2012.09.007. (дата обращения: 20.09.2022).
Tyteca D. Linear Programming Models for the Measurement of Environmental Per- formance of Firms-Concepts and Empirical Results // J. Prod. Anal. 1997. Vol.8. Pp.183–197. DOI: https://doi.org/10.1023/A:1013296909029.
Eco-efficiency analysis of industrial system in China: A data envelopment analysis approach / B. Zhang, J. Bi, Z. Yuan, Z. W. Yuan, J. J. Ge // Ecol. Econ. 2008. Vol. 68. P. 306– 316. DOI: https://doi.org/10.1016/J.ECOLECON.2008.03.009.
Egilmez G., Kucukvar M., Tatari O. Sustainability assessment of U.S. manufacturing sectors: An economic input output-based frontier approach // J. Clean. Prod. 2013. Vol. 53. P. 91–102.
Guo L., Xu S. Q. Industrial eco-efficiency based on super-efficiency DEA: Take the data of six provinces in central China for 2003–2013 as an example // Econ. Geogr. 2016. Vol. 36. P. 116–121.
Dogaru Lucretia Dogaru. Green Economy and Green Growth—Opportunities for Sus- tainable Development. Proceedings 2020, 63, 70; doi: 10.3390/proceedings2020063070
Merino-Saum A., Clement J., Wyss R., Baldi M. G. Unpacking the Green Economy concept: A quantitative analysis of 140 definitions (2020) Journal of Cleaner Production, 242, art. no. 118339.
Steblyanskaya A., Ai M, Bocharnikov V., Denisov A. (2021) Strategies for Green Economy in China. Foresight and STI Governance, 15(1), 74–85. DOI: 10.17323/2500– 2597.2021.1.74.85
Бочарников В. Н. России нужен новый вектор — «зеленая экономика» и природа // Социально-экономическая география. Вестник Ассоциации российских географов- обществоведов. 2020. № 1 (9). С. 106–113. Текст: непосредственный.
Weng Q., Xu H. and Ji Y. Growing a green economy in China. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, Vol.121, 2018. November 20-22, Sanya, China. https://doi.org/10.1088/1755-1315/121/5/052082.
Tarkhanova E. A., Chizhevskaya E. L., Fricler A. V., Baburina N. A., Firtseva S. V. 2020. Green economy in Russia: the investments’ review, indicators of growth and develop- ment prospects. Entrepreneurship and Sustainability Issues, 8(2), 649-661. http://doi.org/10.9770/jesi.2020.8.2(39). Текст: электронный.
Alia E. B., Anufriev V. P., Amfob B. Green economy implementation in Ghana as a road map for a sustainable development drive: A review // Scientific African. 2021. Vol. 12, e00756.
Zhang N., Kong F., Choi Y. Measuring sustainability performance for China: A sequential generalized directional distance function approach. Economic Modelling. Vol. 41. 2014. P. 392–397. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2014.05.038.
Лебедева М. А. Развитие зеленой экономики в регионе: оценка и перспективы (на материалах регионов Европейского севера России) // Актуальные проблемы экономи- ки и менеджмента. 2020. № 3 (27). С. 81–91.
Bilgaev A., Sadykova E., Li F., Mikheeva A., Dong S. Socio-Economic Factor Impact on the Republic of Buryatia (Russia) Green Economic Development Transition. Int. J. Environ. Res. Public Health 2021, 18, 10984. URL: https://doi.org/10.3390/ ijerph182010984.
Schaltegger S., & Sturm A. (1989). Ökologieinduzierte Entscheidungsprobleme des Managements: Ansatzpunkte zur Ausgestaltung von Instrumenten. Inst. f. Betriebswirtschaft.
Charnes A., Cooper W. W., Rhodes E., 1978 Measuring the efficiency of decision making units. Eur. J. Oper. Res. 2, 429-444. https://doi.org/10.1016/0377-2217(78)90138-8.
Zurano-Cervelló P., Pozo C., Mateo-Sanz J. M., Jiménez L., Guillén-Gosálbez G., 2018 Eco-efficiency assessment of EU manufacturing sectors combining input-output tables and data envelopment analysis following production and consumption-based accounting ap- proaches. Journal of Cleaner Production. Vol. 174, 1161-1189, https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.10.178.
Zhou H., Yang Y., Chen Y., Zhu J. Data envelopment analysis application in sustaina- bility: the origins, development and future directions. Eur J Oper Res 2018; 264: 1–16.
Ратнер С. В. Динамические задачи оценки эколого-экономической эффективно- сти регионов на основе базовых моделей анализа среды функционирования // Управление в медико-биологических и экологических системах. 2017. Вып. 67. C. 81–106. Текст: непосредственный.
Земцов С. П., Кидяева В. М., Баринова В. А., Ланьшина Т. А. Экологическая эф- фективность и устойчивое развитие регионов России за двадцатилетие сырьевого роста // Экономическая политика. 2020. Т. 15. № 2. С. 18-47. DOI 10.18288/1994-5124-2020-2-18-
— EDN WUZPOS. Текст: непосредственный.
Tone K. A. A slacks-based measure of efficiency in data envelopment analysis // Eu- ropean Journal of Operational Research. 130 (3). 2001. Р. 498–509. URL: https://doi.org/10.1016/S0377-2217(99)00407-5. Текст: электронный.
Yufeng Chen, Jiafeng Miao, Zhitao Zhu. Measuring green total factor productivity of China's agricultural sector: A three-stage SBM-DEA model with non-point source pollution and CO2 emissions // Journal of Cleaner Production. Volume 318, 2021. 128543. URL: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.128543. (дата обращения: 20.09.2022).
Yuan-Wei Du, Jing Jiang, Chun-Hao Li. Ecological efficiency evaluation of marine ranching based on the Super-SBM model: A case study of Shandong // Ecological Indicators. Vol. 131. 2021. URL: https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2021.108174. (дата обращения: 20.09.2022).
Regional environmental efficiency evaluation in China: Analysis based on the Su- perSBM model with undesirable outputs / L. Hong, K. Fang, Y. Wei, X. X. Hong // Mathemati- cal & Computer Modelling. 58 (5/6). 2013. Р. 1018–1031. URL: https://doi.org/10.1016/j.mcm.2012.09.007. (дата обращения: 20.09.2022).
Tyteca D. Linear Programming Models for the Measurement of Environmental Per- formance of Firms-Concepts and Empirical Results // J. Prod. Anal. 1997. Vol.8. Pp.183–197. DOI: https://doi.org/10.1023/A:1013296909029.
Eco-efficiency analysis of industrial system in China: A data envelopment analysis approach / B. Zhang, J. Bi, Z. Yuan, Z. W. Yuan, J. J. Ge // Ecol. Econ. 2008. Vol. 68. P. 306– 316. DOI: https://doi.org/10.1016/J.ECOLECON.2008.03.009.
Egilmez G., Kucukvar M., Tatari O. Sustainability assessment of U.S. manufacturing sectors: An economic input output-based frontier approach // J. Clean. Prod. 2013. Vol. 53. P. 91–102.
Guo L., Xu S. Q. Industrial eco-efficiency based on super-efficiency DEA: Take the data of six provinces in central China for 2003–2013 as an example // Econ. Geogr. 2016. Vol. 36. P. 116–121.
Статья.pdf