Методология оценки устойчивости социо-эколого-экономического развития территорий на основе ЦУР

В последние десятилетия устойчивое развитие территорий сформировалось в качестве одной из ключевых рамок осмысления долгосрочных траекторий экономического роста и трансформации систем природопользования. В условиях нарастающей пространственной дифференциации социально-экономического развития, усиления антропогенной нагрузки на природную среду и усложнения глобальной повестки устойчивости, закреплённой в Целях устойчивого развития ООН, проблема теоретико-методологического обоснования социо-эколого-экономического устойчивого развития территорий приобретает не только научное, но и прикладное, управленческое значение. При этом, традиционные модели регионального роста и управления природными ресурсами оказываются недостаточными для адекватного описания и регулирования взаимосвязанных процессов в системе «экономика – общество – природа» [1].

Сложившийся в западной и отечественной научной традиции спектр теорий пространственного и регионального роста включает неоклассические, кумулятивные, институциональные, новые экономико-географические и иные подходы, ориентированные, преимущественно, на экономические параметры развития. В то же время, развитие концепции устойчивого развития и эволюция идей рационального природопользования потребовали переосмысления методологического инструментария в направлении интеграции социального и экологического измерений. Становится очевидным, что социальные эффекты, качество среды жизни и режим использования природных ресурсов не могут рассматриваться как внешние по отношению к экономическому росту факторы; напротив, именно их согласованность определяет устойчивость территориальных систем в долгосрочной перспективе.

Одним из методологически продуктивных направлений в этом контексте выступает триединый подход к устойчивому развитию территорий, трактующий их как социо-эколого-экономические системы, в которых экономические, социальные и природно-ресурсные подсистемы не только взаимосвязаны, но и взаимно обуславливают друг друга [2]. Такой подход позволяет отказаться от редукционистских схем, предполагающих приоритет исключительно экономических критериев, и перейти к оценке сбалансированности развития с учётом качества человеческого капитала, социальной справедливости, состояния экосистем и эффективности природопользования. В результате устойчивое развитие территорий предстает как процесс поддержания динамического равновесия между целями экономического роста, требованиями социальной устойчивости и ограничениями экологической ёмкости среды.

Наряду с этим, особую актуальность приобретает анализ инструментария, используемого для измерения устойчивости. Глобальная система индикаторов Целей устойчивого развития (ЦУР), будучи изначально ориентированной на страновой и наднациональный уровни, демонстрирует ограниченную применимость при оценке территориальных систем мезоуровня [3]. Проблемы сопоставимости данных, неполнота статистики, игнорирование региональной специфики природопользования и локальных социально-экономических контекстов приводят к тому, что формально единые индикаторы оказываются слабо чувствительными к реальным дисбалансам и рискам на уровне конкретных территорий. Это обстоятельство обуславливает необходимость разработки адаптированных, «персонализированных» систем показателей, согласованных с логикой ЦУР, но конструируемых с учётом особенностей российских регионов и муниципальных образований.

Дополнительное измерение сложности вносит постпандемический и санкционный контекст. Экзогенные шоки последних лет не только изменили параметры экономического роста и структуру спроса на природные ресурсы, но и актуализировали вопросы устойчивости социально-экологической инфраструктуры, уязвимости групп населения, устойчивости региональных бюджетов и институтов природопользования [4, 6, 7]. Эти процессы продемонстрировали ограниченность линейных моделей развития и усилили запрос на переход к моделям, ориентированным на устойчивость и адаптивность территориальных систем в условиях высокой неопределённости. В таких условиях концепция социо-экологоэкономического устойчивого развития территорий приобретает характер не абстрактной теоретической конструкции, а методологической основы для переосмысления приоритетов региональной политики и природоресурсного управления.

Материалы и методы

Эмпирической базой исследования выступают официальные статистические данные Росстата по субъектам Российской Федерации, отражающие ключевые параметры экономического, социального и экологического развития территорий, а также международные и национальные массивы данных по ЦУР. Дополнительно использованы результаты аналитических докладов и специализированных баз данных, формирующих информационную основу для оценки достижений в области устойчивого развития и рационального природопользования на глобальном, национальном и региональном уровнях, что позволило сформировать репрезентативный набор показателей, релевантных для анализа социо-эколого-экономических систем.

Методологический каркас исследования опирается на синтез современных теорий регионального роста, пространственной экономики и устойчивого развития, включая классические и неоклассические модели, теории кумулятивного роста и новые экономико-географические подходы (П. Ромер, Р. Барро, Г. Мэнкью, П. Кругман, М. Фуджита и др.) [8-11], а также концепции рационального природопользования и экологической экономики. Важное место занимает триединый подход к устойчивому развитию, в рамках которого территория рассматривается как социо-эколого-экономическая система с взаимосвязанными экономической, социальной и природно-ресурсной подсистемами. Теоретико-методологические положения концепции устойчивого развития базируются на работах, посвящённых эволюции её содержания, роли экологических ограничений и институциональных механизмов обеспечения устойчивости, а также на анализе международных договоров и стратегий в области устойчивого развития.

С целью адаптации глобальной повестки устойчивого развития к российскому контексту проводится критический анализ применимости системы глобальных индикаторов ЦУР к оценке устойчивого развития территорий. На основе сопоставления требований ЦУР и доступного статистического обеспечения выделяются индикаторы, которые могут быть интерпретированы на региональном уровне, а также фиксируются зоны дефицита данных и методологические разрывы. В результате формируется авторская система показателей, ориентированная на измерение устойчивости территорий в логике триединого подхода (экономика – общество – природа) и позволяющая учитывать специфику российских регионов с точки зрения структуры экономики, состояния социальной сферы и характера природопользования.

Моделирование социо-эколого-экономического устойчивого развития территорий на основе адаптированных индикаторов ЦУР

Практическая апробация предлагаемого подхода выполнена на примере субъектов Северо-Западного федерального округа (СЗФО) с использованием, рассчитанных ранее интегральных экономических, социальных и экологических индикаторов, построенных по данным Росстата и рейтинга «Зелёный патруль» [12]. Индикаторы интерпретируются как территориальные проекции ЦУР: экономический блок соотносится, прежде всего, с ЦУР 8 и 9, социальный – с ЦУР 1, 3, 4, 10, экологический – с ЦУР 6, 13, 15, позволяя увязать региональный анализ с глобальной повесткой устойчивого развития.

Для иллюстрации дальнейших процедур детализируются пять субъектов СЗФО: Республика Коми, Архангельская область, Вологодская область, Ленинградская область и Санкт-Петербург. Значения их экономических, социальных и экологических индикаторов приведены в таблице 1 (это – фрагмент из ранее сформированного массива по 11 регионам).

Таблица 1

Экономический, социальный и экологический профиль выбранных регионов СЗФО

Регион	Экономические индикаторы	Социальные индикаторы	Экологические индикаторы
Республика Коми	37,77	25,37	20,37
Архангельская область	44,03	26,56	28,30
Вологодская область	38,53	26,59	20,33
Ленинградская область	57,72	37,14	18,37
Санкт-Петербург	69,89	43,47	20,49

Составлено Е.А. Борковой на основе данных Росстата и рейтинга «Зелёный патруль».

Показатели агрегируют набор частных статистических характеристик (ВРП на душу населения, структура экономики, доходы населения, демографические параметры, состояние окружающей среды и др.), согласованных с соответствующими ЦУР и приведённых к сопоставимой шкале. Проведенное масштабирование позволяет трактовать их как укрупнённые блоковые индексы, интегрируемые далее в модель социо-эколого-экономической устойчивости. Для перехода к интегральной оценке устойчивого развития территорий СЗФО используем принцип суммарного социо-эколого-экономического профиля при построении Саати-матрицы Z11. Для каждого региона рассчитывается сумма трёх блоковых индикаторов:

Sj = Ej + Sf0C + Ecj, где Ej - экономический, Sj0C - социальный, ECj - экологический индикаторы региона j.

Для пяти рассматриваемых субъектов получены следующие значения:

• •    Республика Коми: S _Komu = 37,77 + 25,37 + 20,37 = 83,51;

• •    Архангельская область: S _Apx = 44,03 + 26,56 + 28,30 = 98,89;

• •    Вологодская область: S _Вол = 38,53 + 26,59 + 20,33 = 85,45;

• •    Ленинградская область: S _Лен = 57,72 + 37,14 + 18,37 = 113,23;

• •    Санкт-Петербург: S c _Пб = 69,89 + 43,47 + 20,49 = 133,85.

Эти суммы можно интерпретировать как первичный интегральный индекс устойчивого развития Ij^EE ^Sj для каждого региона, отражающий совокупный вклад экономической, социальной и экологической составляющих в устойчивое развитие территорий. Для обеспечения сопоставимости и перехода к относительным оценкам (таблица 2) выполняется нормализация по максимуму:

Е^ = S , j max Sb к к где maxkSk =SCh6 = 133,85.

Таблица 2

Интегральные индексы социо-эколого-экономического устойчивого развития

Регион	S j	Нормированный индекс 1 ? ЕЕ
Республика Коми	83,51	0,62
Архангельская обл.	98,89	0,74
Вологодская обл.	85,45	0,64
Ленинградская обл.	113,23	0,85
Санкт-Петербург	133,85	1,00

Расчитано Е.А. Борковой на основе данных таблицы 1.

Полученные индексы показывают, что в рассматриваемой группе регионов безусловным лидером по уровню социо-эколого-экономического устойчивого развития выступает Санкт-Петербург, далее следуют Ленинградская и Архангельская области, тогда как Республика Коми и Вологодская область демонстрируют существенно более низкий интегральный потенциал устойчивого развития.

Следующий шаг – формализация относительных преимуществ регионов в виде Саати-матрицы попарных сравнений. В духе ранее реализованного подхода, элемент Z(A, В) матрицы Z для регионов А и В определяется как:

Z(A, В) = 1 + ,

^тах где Dmax = max tj \St-Sj I - максимальная наблюдаемая разность интегральных сумм. Для всей совокупности 11 регионов СЗФО в предыдущей работе [12] было получено Dmax « 50,34. Используем это значение, чтобы обеспечить сопоставимость шкалы.

В рассматриваемой пятёрке минимальная сумма Smin = 83,51 (Коми), максимальная - 133,85 (Санкт-Петербург), при этом глобальный Dmax обеспечивает «вписанность» частичной матрицы в пол ную Z11. Тогда, например, для пары «Санкт-Петербург - Республика Коми» верно: Z(СПб,Коми) = 1 + 133,85 83,51 ^ 1 + 50,34 = 2,00, а обратный элемент: 4             '             50,34             50,34                г

83,51 - 133,85 Z(Коми,СПб) = 1 +----——----« 1 - 1,00 = 0,00.

50,34

Для практических расчётов Z(Коми,СПб) далее заменяется на минимально допустимое положи- тельное значение (например, 0,01), чтобы избежать нулей в матрице.

Аналогично вычисляются элементы для других пар:

113,23 - 83,51

Z(Лен, Коми) = 1 +----——----« 1,59,

50,34

98,89 - 85,45 Z(Apx, Вол) = 1 +----——----« 1,27, и т. д.

50,34

В результате формируется 11^11 матрица Z11 отражающая СЗФО по совокупному социо-эколого-экономическому профилю. После нормализации строк и вычисления собственного вектора матрицы Z11 получаем оценку весов регионов w = (w,), которые можно интерпретировать как вероятности выбора региона в качестве «образцового» по устойчивому развитию при случайном сравнении.

Таблица 3

Матрица СЗФО по совокупному социо-эколого-экономическому профилю

Регион	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11
1	1,000	0,694	0,256	0,599	0,961	0,575	0,410	0,627	0,744	0,885	0,010
2	1,306	1,000	0,562	0,904	1,267	0,880	0,715	0,933	1,049	1,190	0,306
3	1,744	1,438	1,000	1,343	1,705	1,319	1,154	1,371	1,487	1,629	0,744
4	1,401	1,096	0,657	1,000	1,363	0,976	0,811	1,028	1,145	1,286	0,401
5	1,039	0,733	0,295	0,637	1,000	0,613	0,448	0,666	0,782	0,923	0,039
6	1,425	1,120	0,681	1,024	1,387	1,000	0,835	1,052	1,169	1,310	0,425
7	1,590	1,285	0,846	1,189	1,552	1,165	1,000	1,218	1,334	1,475	0,590
8	1,373	1,067	0,629	0,972	1,334	0,948	0,782	1,000	1,116	1,258	0,373
9	1,256	0,951	0,513	0,855	1,218	0,831	0,666	0,884	1,000	1,141	0,256
10	1,115	0,810	0,371	0,714	1,077	0,690	0,525	0,742	0,859	1,000	0,115
11	2,000	1,694	1,256	1,599	1,961	1,575	1,410	1,627	1,744	1,885	1,000

Обозначения: 1. Республика Коми; 2. Архангельская область; 3. Ненецкий АО; 4. Архангельская обл. без Ненецкого автономного округа; 5. Вологодская область; 6. Калининградская область; 7. Ленинградская область; 8. Мурманская область; 9. Новгородская область, 10. Псковская область; 11. Санкт-Петербург.

В терминах модели это означает переход от абсолютных индексов 1^ЕЕЕ к вероятностной интерпретации устойчивости, учитывающей относительное положение региона в макрорегиональной системе СЗФО. Такой подход более чувствителен к межрегиональным различиям и лучше подходит для задач приоритезации и ресурсного распределения (таблица 4). Корреляция между нормированным интегральным индексом I ^SEE и весами Саати составила 1,000, что свидетельствует о полном совпадении ранжирования регионов по двум подходам.

Таблица 4

Веса регионов (главный собственный вектор Саати, нормализованный)

Регион	S sum	I Устойчивость	Вес Саати
Санкт-Петербург	133,85	1,000000	0,152294
Ненецкий АО	120,96	0,903698	0,126675
Ленинградская область	113,23	0,845947	0,111312
Калининградская область	104,92	0,783863	0,094796
Архангельская обл. без Ненецкого автономного округа	103,71	0,774823	0,092391
Мурманская область	102,28	0,764139	0,089549
Архангельская область	98,89	0,738812	0,082812
Новгородская область	96,42	0,720359	0,077903
Псковская область	89,31	0,667239	0,063771
Вологодская область	85,45	0,638401	0,056100
Республика Коми	83,51	0,623907	0,052396

3D модель отражает положение регионов СЗФО в трёхмерном пространстве «Экономика – Социальная сфера – Экология», где каждая координата представляет нормированный интегральный показатель по соответствующему блоку индикаторов, рассчитанный по методике матрицы Саати. Номера внутри трёхгранной призмы соответствуют регионам округа и позволяют сопоставить их с легендой, где указаны полные наименования субъектов.

На представленной на рисунке модели трёхмерного пространства видно, что верхний кластер устойчивого развития формируют Санкт-Петербург, Ленинградская и Калининградская области: их точки расположены в правой верхней части решётчатого параллелепипеда, что отражает сочетание относительно высоких экономических, социальных и экологических показателей. Ненецкий автономный округ и Архангельская область тяготеют к правой грани «Экономика» и плоскости «Социо», но при этом опускаются к нижним горизонтам оси «Экология», что указывает на опережающее развитие хозяйственного и социального блоков по сравнению с экологической составляющей.

Рис. 3D модель на основе матрицы Саати (разработано Борковой Е.А.)

Республика Коми, Вологодская и Псковская области, а также часть северных территорий группируются в нижней зоне модели, ближе к пересечению осей, что свидетельствует о более умеренном экономическом потенциале и одновременно ограниченных социально‑экологических результатах. Визуально траектория точек от левого нижнего угла к правой верхней части объёма демонстрирует градиент перехода от регионов с относительно низкими значениями по всем трём измерениям к территориям, где достигается более гармоничное сочетание экономики, социальных условий и экологического состояния, позволяя выделить устойчивые, догоняющие и проблемные группы субъектов Северо‑Запада России.

Таким образом, 3D‑модель на основе матрицы Саати демонстрирует дифференциацию регионов СЗФО по уровню социо‑эколого‑экономической устойчивости и позволяет выявить группы лидеров и аутсайдеров. Полученные результаты подтверждают выводы количественного анализа: ранги регионов по интегральному индексу и по весам Саати практически совпадают, свидетельству о согласованности выбранной системы индикаторов и корректности применённой методики.

Заключение

Комбинация интегральных индексов и Саати-модели позволяет сделать содержательные выводы, важные для региональной политики и природопользования.

Во-первых, Санкт-Петербург и Ленинградская область формируют устойчивое «ядро» макрорегиона, обладая наивысшими значениями как по экономическим и социальным, так и по интегральным показателям устойчивости; их вес в Саати-модели будет максимальным. Это обосновывает целесообразность концентрации в этих субъектах пилотных проектов по внедрению моделей «зелёной» и циркулярной экономики, а также инструментов регионального мониторинга ЦУР.

Во-вторых, Архангельская область, несмотря на средние экономические и социальные показатели, демонстрирует лучшие экологические характеристики среди рассматриваемой группы, что делает её ключевым участником политики рационального природопользования и сохранения природного капитала Севера. В рамках модели это проявляется в более высоком значении экологического блока и относительном «подтягивании» интегрального индекса.

В-третьих, Республика Коми и Вологодская область характеризуются более низкими интегральными индексами устойчивости, при этом уступая лидерам как по экономическим, так и по социальным параметрам. Для этих регионов модель позволяет чётко локализовать проблемные зоны — дефицит социального развития, недостаточная диверсификация экономики, экологические риски, связанные с ресурсно-сырьевой специализацией, — и использовать результаты Саати-ранжирования для обоснования приоритетного включения в федеральные и межрегиональные программы выравнивания.

Таким образом, построенная на основе адаптированных к ЦУР индикаторов и Саати-анализа модель социо-эколого-экономического устойчивого развития территорий СЗФО обеспечивает не только формирование интегральных рейтингов, но и задаёт методологическую рамку для селективной региональной политики, нацеленной на выравнивание дисбалансов и институционализацию принципов устойчивого развития в практике природопользования и территориального управления.