Моделирование социо-эколого-экономических взаимосвязей как способ оценки устойчивого развития регионов РФ
Автор: Шимановский Дмитрий Викторович, Третьякова Елена Андреевна
Журнал: Вестник Пермского университета. Серия: Экономика @economics-psu
Рубрика: Экономико-математическое моделирование
Статья в выпуске: 3 т.15, 2020 года.
Бесплатный доступ
Существующие на данный момент способы достижения экономического роста вызывают ряд вопросов у сторонников теории устойчивого развития. Суть этой концепции заключается в том, что экономический рост не должен приводить к увеличению загрязнений окружающей среды и росту социальной напряженности в обществе. Нерациональное использование природных ресурсов и недостаточный уровень инвестиций в человеческий капитал ведут к формированию неоптимальной траектории развития различных стран и их территорий. Данная статья посвящена моделированию трех составляющих устойчивого развития субъектов Российской Федерации, определяющих функционирование экономической, социальной и экологической сфер человеческой жизнедеятельности: темп роста ВРП, повышение качества жизни населения, измеряемое индексом социального благополучия, и снижение уровня загрязнений окружающей среды. Цель настоящего исследования - обоснование взаимообратных связей между тремя указанными составляющими устойчивого развития регионов РФ, формирование инструментария прогнозирования и разработки практических рекомендаций. В качестве основного метода исследования выступает методология использования открытых векторных авторегрессий. При этом особое внимание уделено поиску оптимальной величины максимального лага в модели и обоснование причинности по Грейнджеру между эндогенными переменными. Результаты исследования подтверждают, что экономическая, социальная и экологическая сферы человеческой жизнедеятельности связаны друг с другом. Для достижения устойчивого развития регионов РФ, согласно построенной модели, необходимы наращивание инвестиций в человеческий капитал и макроэкономическая стабильность. Предложенный инструментарий может быть применен для прогнозирования изменения экономической, социальной и экологической составляющих устойчивого развития регионов РФ. Его апробация на данных социально-экономического развития Пермского края дает прогнозы хорошего качества с невысоким значением ошибки прогноза. Дальнейшее совершенствование математического инструментария идентификации и прогнозирования социо-эколого-экономических взаимосвязей обеспечит основу для формирования оптимальных траекторий устойчивого развития регионов России и повысит качество разрабатываемых и реализуемых региональных стратегий социально-экономического развития.
Устойчивое развитие, социо-эколого-экономические взаимосвязи, экономический рост, загрязнение окружающей среды, социальное благополучие, региональная экономика, модель векторной авторегрессии, нормированные показатели, сценарное прогнозирование, динамический подход
Короткий адрес: https://sciup.org/147246817
IDR: 147246817 | DOI: 10.17072/1994-9960-2020-3-369-384
Список литературы Моделирование социо-эколого-экономических взаимосвязей как способ оценки устойчивого развития регионов РФ
- Mumtaz R., Zaman K., Sajjad F., Lodhi M.S., Irfan M., Khan I., Naseem I. Modeling the causal relationship between energy and growth factors: Journey towards sustainable development // Renewable Energy. 2014. № 63. Р. 353-365. DOI: 10.1016/j.renene.2013.09.033
- Yanase A. Pollution control in open economies: Implications of within-period interactions for dynamic game equilibrium // Journal of Economics. 2005. № 84. Р. 277-311. DOI: 10.1007/s00712-005-0120-3
- He C., Mao X., Zhu X. Industrial dynamics and environmental performance in urban China // Journal of Cleaner Production. 2018. № 195. Р. 1512-1522. DOI: 10.1016/j.jclepro.2017.10.142
- Tantau A.D., Maassen M.A. Fratila L. Models for analyzing the dependencies between indicators for a circular economy in the European Union // Sustainability. 2018. № 10. Р. 2141. DOI: 10.3390/su10072141
- Половян А.В., Вишневская Е.Н. Регулирование коэволюции экономико-экологических популяций в контексте устойчивого развития // Экономика и математические методы. 2017. Т. 53, № 2. С. 101-117.