Оценка устойчивости регионального природопользования на примере субъектов Северо-Западного федерального округа

В последние десятилетия концепция устойчивого развития сформировалась в качестве доминирующей парадигмы долгосрочного социально-экономического прогресса. При всей значимости этой концепции сохраняется методологическая неопределенность между целевыми ориентирами (устойчивое развитие) и инструментальными средствами их достижения (рациональное природопользование). Устойчивое

ГРНТИ 06.61.31

EDN STPHNT

Владимир Михайлович Разумовский – доктор географических наук, профессор, заведующий кафедрой региональной экономики и природопользования Санкт-Петербургского государственного экономического университета. ORCID 0009-0006-9122-6313

Елена Аркадьевна Боркова – доктор экономических наук, доцент, доцент кафедры общей экономической теории и истории экономической мысли Санкт-Петербургского государственного экономического университета. ORCID 0000-0001-5754-7195

развитие представляет собой развитие человечества, которое сохраняет ресурсы биосферы для будущих поколений, удовлетворяя современные потребности, и направлено на повышение качества жизни населения за счет рационального использования ресурсов и сохранения экосистем. Рациональное природопользование, в свою очередь, ориентировано на разумное освоение природных ресурсов, предотвращение возможных негативных последствий человеческой деятельности для биосферы, поддержание и повышение продуктивности природных комплексов [3, с. 16–19].

В период после пандемии COVID-19 и в условиях санкционного давления проблема оценки устойчивости территориальных социально-экономических систем выходит за рамки сугубо научного интереса и приобретает характер прикладной управленческой задачи [6; 11]. Классические модели регионального роста, делающие акцент на динамике валового регионального продукта, инвестиционной активности и уровне занятости, фиксируют лишь часть процессов, протекающих в системе «экономика – общество – природа» [4, с. 59–60]. За рамками таких моделей остаются социальные эффекты (качество жизни населения, доступность образования и здравоохранения), состояние среды обитания, характер использования природных ресурсов и степень антропогенной нагрузки на экосистемы.

Между тем, именно согласованность перечисленных составляющих определяет долгосрочную устойчивость регионального развития. В связи с этим цель работы заключается в разработке и практической апробации методического подхода к интегральной оценке устойчивости регионального природопользования. Предлагаемый подход интегрирует глобальную повестку Целей устойчивого развития ООН, данные современных рейтинговых систем («Зелёный патруль», ESG-рейтинги, ЭКГ-рейтинг) и инструментарий многокритериального анализа (метод анализа иерархий Т. Саати).

Материалы и методы исследования

Эмпирической базой исследования выступили официальные статистические данные Федеральной службы государственной статистики (Росстат) по одиннадцати субъектам Северо-Западного федерального округа (СЗФО) за период 2023–2025 гг., отражающие ключевые параметры экономического, социального и экологического развития территорий. Дополнительно были использованы данные Национального экологического рейтинга общероссийской общественной организации «Зеленый патруль» по итогам зимы 2026 года (см.: , включающие три субиндекса: природоохранный индекс, социально-экологический индекс и промышленно-экологический индекс, а также сводный интегральный индекс.

Привлечены результаты рейтинговых агентств: ESG-рейтинг российских регионов (рейтинговое агентство «Эксперт РА», 2025–2026 гг.) и рейтинг «ЭКГ-регион» (RAEX-Analytics, 2025 г. см.: . Указанные источники формируют информационную основу для оценки достижений в области устойчивого развития и рационального природопользования на региональном уровне. Также в исследовании использованы следующие общенаучные и специальные методы: системный анализ (для обоснования триединого подхода), статистический анализ (для обработки первичных данных Росстата и рейтингов), метод многокритериального принятия решений (метод Саати), кластерный анализ (для выделения типов регионов), метод визуализации многомерных данных (3D-моделирование), а также сравнительный анализ (для сопоставления полученных результатов с данными ESG- и ЭКГ-рейтингов).

Обзор современных подходов к оценке устойчивости регионального природопользования

Формирование современной парадигмы устойчивого развития прошло несколько этапов, включая публикацию доклада «Наше общее будущее» (МКОСР, 1987), принятие «Повестки дня на XXI век» в Рио-де-Жанейро (1992) и утверждение Целей устойчивого развития ООН (2015). В Российской Федерации в 2021 году утверждена Стратегия социально-экономического развития с низким уровнем выбросов парниковых газов до 2050 года, а также разработан национальный набор показателей ЦУР, включающий по состоянию на 2024 год 183 показателя (116 региональных) (см.: .

Успешность внедрения принципов устойчивого развития на национальном уровне непосредственно определяется эффективностью региональных экономических систем [1; 5]. Среди многообразия оценочных инструментов выделяется подход, базирующийся на трёх группах критериев: воздействие на природную среду (Environmental), социальная результативность (Social) и качество институционального управления (Governance). Аббревиатура ESG впервые была предложена в до- кладе «Who Cares Wins», подготовленном по инициативе Генерального секретаря ООН Кофи Аннана в 2004 году. В российской практике регулятором в области ESG-рейтингования выступил Центральный банк Российской Федерации, разработавший в 2021–2023 годах методические рекомендации по составлению отчётов об устойчивом развитии (Центральный банк РФ, 2021). Указанные рекомендации определили подходы к раскрытию нефинансовой информации для компаний, кредитных организаций и субъектов Российской Федерации.

Новым инструментом оценки устойчивого развития территорий стал рейтинг «ЭКГ-регион» («Экология», «Кадры», «Государство»), разработанный агентством RAEX и представленный на Петербургском международном экономическом форуме в 2025 году (RAEX-Analytics, см.: . В итоговой оценке «Экология» имеет вес 20%, а «Кадры» и «Государство» – по 40% каждый. Согласно данным рейтинга, Ленинградская область заняла первое место в Северо-Западном федеральном округе (53,62 балла), войдя в десятку лидеров по России.

Важным источником эмпирических данных для настоящего исследования выступает Национальный экологический рейтинг «Зеленый патруль» по итогам зимы 2026 года (табл. 1). Рейтинг включает три субиндекса: природоохранный (оценка усилий региональных властей), социально-экологический (оценка населением качества среды обитания) и промышленно-экологический (оценка воздействия промышленности). Сводный индекс позволяет ранжировать регионы по интегральной экологической характеристике («Зеленый патруль», см.: .

Таблица 1

Фрагмент Национального экологического рейтинга «Зеленый патруль» (зима 2026 г.) для регионов СЗФО

Субъект РФ	Природоохранный индекс	Социально-экологический индекс	Промышленно-экологический индекс	Сводный индекс
Мурманская    об ласть	73 (27% негат.)	94 (6% негат.)	76 (24% негат.)	86 (14% негат.)
Ненецкий АО	72 (28% негат.)	93 (7% негат.)	66 (34% негат.)	84 (16% негат.)
Новгородская   об ласть	66 (34% негат.)	92 (8% негат.)	73 (27% негат.)	82 (18% негат.)
Республика Коми	71 (29% негат.)	88 (12% негат.)	75 (25% негат.)	81 (19% негат.)
Вологодская    об ласть	67 (33% негат.)	88 (12% негат.)	77 (23% негат.)	81 (19% негат.)
Санкт-Петербург	65 (35% негат.)	90 (10% негат.)	75 (25% негат.)	81 (19% негат.)
Архангельская область	59 (41% негат.)	90 (10% негат.)	70 (30% негат.)	80 (20% негат.)
Псковская область	66 (34% негат.)	88 (12% негат.)	65 (35% негат.)	78 (22% негат.)
Калининградская область	57 (43% негат.)	88 (12% негат.)	61 (39% негат.)	75 (25% негат.)
Ленинградская область	54 (46% негат.)	89 (11% негат.)	58 (42% негат.)	74 (26% негат.)

Составлено авторами по данным «Зеленый патруль» (2026).

Данные «Зеленого патруля» показывают, что Мурманская область является безусловным лидером СЗФО по сводному экологическому рейтингу, что обусловлено высокими значениями социально-экологического и промышленно-экологического индексов. Ненецкий АО и Новгородская область также демонстрируют высокие показатели (84 и 82 балла, соответственно). Обращает на себя внимание Ленинградская область, которая при высоком промышленном развитии имеет самый низкий в округе природоохранный и промышленно-экологический индекс, а также минимальный сводный индекс, что отражает накопленные экологические проблемы индустриального региона и подтверждает необходимость перехода к более устойчивым моделям природопользования.

Моделирование устойчивости природопользования на примере регионов СЗФО

Практическая апробация предлагаемой методики выполнена на примере одиннадцати субъектов Северо-Западного федерального округа. Выбор округа обусловлен сочетанием различных типов природопользования: ресурсодобывающие (Республика Коми, Ненецкий АО), индустриально-аграрные (Вологодская, Ленинградская, Новгородская, Псковская области) и постиндустриальные (Санкт-Петербург, Калининградская область). В соответствии с триединым подходом сформированы три блока индикаторов, значения которых для пяти ключевых субъектов представлены в таблице 2. Показатели агрегируют набор частных статистических характеристик, приведенных к сопоставимой шкале (масштабирование выполнено по методу min-max).

Санкт-Петербург демонстрирует максимальные экономические и социальные показатели при относительно низком экологическом индексе. Ленинградская область, имея высокий экономический потенциал и социальное развитие, характеризуется одним из самых низких экологических показателей среди рассматриваемой группы. Наиболее высокий экологический индекс наблюдается у Псковской и Архангельской области без НАО, отражая меньшую антропогенную нагрузку и сохранение природных комплексов. Ненецкий АО, напротив, при самых высоких экономических и социальных показателях (65,28 и 42,19 соответственно) имеет самый низкий экологический индекс в округе (13,49), являясь классическим проявлением экстенсивного ресурсодобывающего природопользования.

Таблица 2

Экономический, социальный и экологический профиль регионов СЗФО

№	Регион	Экономические индикаторы	Социальные индикаторы	Экологические индикаторы
1	Республика Карелия	39,21	28,45	22,63
2	Республика Коми	37,77	25,37	20,37
3	Архангельская область (включая НАО)	44,03	26,56	28,30
4	Ненецкий АО (выделен)	65,28	42,19	13,49
5	Архангельская область (без НАО)	38,91	24,88	30,15
6	Вологодская область	38,53	26,59	20,33
7	Калининградская область	49,87	35,62	19,43
8	Ленинградская область	57,72	37,14	18,37
9	Мурманская область	54,36	29,88	18,04
10	Новгородская область	41,25	28,93	26,24
11	Псковская область	33,19	24,76	31,36
12	Санкт-Петербург	69,89	43,47	20,49

Примечание: Архангельская область представлена в двух вариантах – включая Ненецкий АО (официальная статистика) и без него (для корректного межрегионального сравнения, так как НАО обладает особой экономической спецификой).

Составлено авторами на основе данных Росстата (2023–2025), рейтинга «Зеленый патруль» (зима 2026) и расчетов Борковой Е.А., Бездудной А.Г. (2025) [5].

Для перехода к интегральной оценке устойчивости природопользования использован принцип суммарного социо-эколого-экономического профиля. Для каждого региона рассчитывается сумма трех блоковых индикаторов:

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

Для обеспечения сопоставимости и перехода к относительным оценкам выполняется нормализация : J S _EE =     ^ .

^j        max kS ^

где max kS _k =S _cn6 = 133,85 (Санкт-Петербург).

Результаты расчета суммарных индексов S j и нормированных интегральных индексов 1$^ЕЕ для всех одиннадцати регионов СЗФО представлены в таблице 3.

Таблица 3

Интегральные индексы социо-эколого-экономического устойчивого развития регионов СЗФО

№	Регион	S j	Нормированный индекс IfEE	Место в СЗФО
1	Республика Карелия	90,29	0,675	9
2	Республика Коми	83,51	0,624	11
3	Архангельская область (с НАО)	98,89	0,739	7
4	Ненецкий АО (выделен)	120,96	0,904	2
5	Архангельская область (без НАО)	93,94	0,702	8
6	Вологодская область	85,45	0,638	10
7	Калининградская область	104,92	0,784	4
8	Ленинградская область	113,23	0,846	3
9	Мурманская область	102,28	0,764	6
10	Новгородская область	96,42	0,720	8
11	Псковская область	89,31	0,667	10
12	Санкт-Петербург	133,85	1,000	1

Примечание: для Архангельской области без НАО и Новгородской области получены одинаковые значения индекса с округлением до трех знаков; Псковская область и Республика Карелия также имеют близкие значения.

Полученные интегральные индексы показывают, что лидером по уровню социо-эколого-экономического устойчивого развития в СЗФО является Санкт-Петербург, что обусловлено высокими экономическими и социальными показателями при умеренной экологической нагрузке. Второе место занимает Ненецкий АО, отражая высокую экономическую эффективность ресурсодобывающего региона, однако при этом экологический индекс НАО — самый низкий в округе, что сигнализирует о дисбалансе. Третье место – у Ленинградской области. Аутсайдерами выступают Республика Коми и Вологодская область, а также Псковская область и Республика Карелия.

Следующий шаг – формализация относительных преимуществ регионов в виде матрицы попарных сравнений Саати: элемент Z(A, B) матрицы Z для регионов A и B определяется как:

Z (A, B) = 1 + итах где Dmax = maxj,j ISj —Sj I — максимальная наблюдаемая разность интегральных сумм.

Для всей совокупности 11 регионов СЗФО в работе [6] было получено Dmax ~ 50,34. Там же описан метод расчета значений Z для пар регионов. В результате формируется матрица Zll размерностью 11×11, отражающая соотношение регионов СЗФО по совокупному социо-эколого-экономическому профилю. Фрагмент матрицы (для первых пяти регионов из таблицы 3) представлен в таблице 4.

Таблица 4

Фрагмент матрицы попарных сравнений Саати для регионов СЗФО (Z-матрица)

Регион	СПб	НАО	Ленинградская область	Калининградская область	Мурманская область
Санкт-Петербург	1,000	1,256	1,410	1,575	1,627
Ненецкий АО	0,744	1,000	1,154	1,319	1,371
Ленинградская область	0,590	0,846	1,000	1,165	1,218
Калининградская область	0,425	0,681	0,835	1,000	1,052
Мурманская область	0,373	0,629	0,782	0,948	1,000

Примечание: в таблице приведены округленные значения. Полная матрица включает все 11 регионов. Значения менее 1 соответствуют обратным отношениям (регион-«аутсайдер» по сравнению с регионом-«лидером»).

После нормализации строк и вычисления собственного вектора матрицы Zll получены веса регионов w = (wj), которые интерпретируются как вероятности выбора региона в качестве «образцового» по устойчивому развитию природопользования при случайном парном сравнении. Результаты расчета весов Саати представлены в таблице 5.

Таблица 5

Веса регионов СЗФО (главный собственный вектор матрицы Саати, нормализованный)

№	Регион	S i	ISEE	Вес Саати	Ранг
1	Санкт-Петербург	133,85	1,000	0,1523	1
2	Ненецкий АО	120,96	0,904	0,1267	2
3	Ленинградская область	113,23	0,846	0,1113	3
4	Калининградская область	104,92	0,784	0,0948	4
5	Архангельская область (с НАО)	98,89	0,739	0,0828	5
6	Мурманская область	102,28	0,764	0,0895	6
7	Новгородская область	96,42	0,720	0,0779	7
8	Архангельская область (без НАО)	93,94	0,702	0,0734	8
9	Республика Карелия	90,29	0,675	0,0651	9
10	Псковская область	89,31	0,667	0,0638	10
11	Вологодская область	85,45	0,638	0,0561	11
12	Республика Коми	83,51	0,624	0,0524	12

Корреляция между нормированным интегральным индексом I^SEE и весами Саати составила 1,000, что свидетельствует о полном совпадении ранжирования регионов по двум подходам и подтверждает согласованность выбранной системы индикаторов и корректность примененной методики. Для визуализации дифференциации регионов по типу природопользования построена трехмерная модель в пространстве «Экономика – Социум – Экология» (см. рис.), где каждая координата представляет нормированные интегральные показатели по соответствующему блоку индикаторов (данные из табл. 2). Построение выполнено в программной среде MS Excel с использованием инструментов трехмерной диаграммы.

Рис. 3D-модель дифференциации регионов СЗФО (разработано Борковой Е.А.)

На представленной модели выделяются следующие кластеры:

• 1.    Гармоничный тип (сбалансированное природопользование). Формируется Санкт-Петербургом, чья точка расположена в правой верхней части пространства (высокие экономические и социальные показатели при умеренных экологических). Данный тип может служить эталоном для других регионов с точки зрения триединой сбалансированности.

• 2.    Экстенсивный тип (ресурсодобывающее природопользование с экологическим дисбалансом). Представлен Ненецким автономным округом. Высокие экономические и социальные показатели (самые высокие после Санкт-Петербурга) сочетаются с минимальным экологическим индексом в округе. Точка региона существенно смещена в сторону высоких значений по осям «Экономика» и «Социум» при низком значении по оси «Экология», что визуально отражает опережающее развитие хозяйственного блока по сравнению с экологической составляющей.

• 3.    Индустриальный тип (развитая экономика при высокой экологической нагрузке). Образуют Ленинградская, Мурманская и Калининградская области. Эти регионы демонстрируют высокие экономические показатели (от 49,87 до 57,72) при относительно низких экологических значениях (от 18,04 до 19,43). На 3D-модели их точки расположены в зоне высоких значений по оси Z (экономика) и средних – по оси Y (социум), но смещены влево по оси X (экология).

• 4.    Средне-сбалансированный тип (умеренное природопользование). Включает Архангельскую область (как с НАО, так и без НАО), Новгородскую область и Республику Карелию. Для этих регионов характерны средние значения по всем трем группам индикаторов, без ярко выраженных дисбалансов. Их точки расположены в центральной части трехмерного пространства.

• 5.    Депрессивно-сырьевой тип природопользования представлен Псковской областью, Вологодской областью и Республикой Коми. Указанные регионы характеризуются низкими экономическими показателями при средних или высоких экологических индексах. Псковская область, имея самый высокий экологический индекс в округе, демонстрирует самые низкие экономические и социальные показатели. Данный регион является примером сохранённого природного капитала при неразвитой экономике. На трёхмерной модели точки указанных регионов смещены влево (низкая экономика) и вправо (высокая экология).

Траектория точек от левого нижнего угла (Псковская область, Республика Коми) к правой верхней части объёма (Санкт-Петербург) показывает градиент перехода от регионов с относительно низкими экономическими и социальными показателями, но высокой экологией, к территориям с высокими экономическими и социальными достижениями, достигаемыми ценой экологической нагрузки.

Заключение

Построенная на основе адаптированных к ЦУР индикаторов, актуальных данных Национального экологического рейтинга «Зелёный патруль» (зима 2026 г.) и Саати-анализа модель оценки устойчивости регионального природопользования обеспечивает формирование интегральных рейтингов и задаёт методологическую рамку для селективной региональной политики, нацеленной на выравнивание дисбалансов в системе «экономика – общество – природа».

Разграничение понятий «устойчивое развитие» и «рациональное природопользование» имеет принципиальное значение для выработки адекватной системы оценки. Устойчивое развитие выступает глобальной целью (сохранение биосферы для будущих поколений). Рациональное природопользование является конкретным механизмом её реализации на региональном уровне (экологически обоснованное использование ресурсов, минимизация негативного воздействия). Смешение этих понятий ведёт к ошибкам в оценке и выбору неадекватных инструментов управления [10].

На основе построенной 3D-модели выделены следующие типы регионов по характеру природопользования: гармоничный (сбалансированный) – Санкт-Петербург; экстенсивный (ресурсодобывающий с экологическим дисбалансом) – Ненецкий АО; индустриальный (развитая экономика при экологической нагрузке) – Ленинградская, Мурманская, Калининградская области; средне-сбалансированный (умеренное природопользование) – Архангельская, Новгородская области, Республика Карелия; депрессивно-сырьевой (низкая эффективность при сохранной экологии) – Псковская, Вологодская области, Республика Коми.

Для регионов СЗФО первоочередной задачей является разрыв связи «экономический рост – деградация природы», что особенно актуально для Ненецкого АО, Ленинградской и Мурманской областей.

Для этих регионов необходимы внедрение механизмов «зеленой» экономики, переход к наилучшим доступным технологиям (НДТ), усиление природоохранного контроля и увеличение инвестиций в экологическую модернизацию. Для Псковской области, Республики Карелия и Архангельской области приоритетом должно стать экономическое развитие с сохранением существующего природного капитала.