Стратегические ориентиры устойчивого развития топливно-энергетического комплекса в региональной экономике России
Автор: Землячева Е.А.
Журнал: Вестник Академии права и управления @vestnik-apu
Рубрика: Вопросы экономики и управления
Статья в выпуске: 1 (82), 2025 года.
Бесплатный доступ
В статье представлены ориентиры укрепления теоретико-методической базы цифрового перехода топливно-энергетического комплекса (далее - ТЭК) в региональной экономике России на примере отрасли электроэнергетики Центрального федерального округа (далее - ЦФО). Проводится факторный анализ мощности электростанций и генерации электроэнергии в региональной экономике России посредством регрессионного анализа их зависимости от факторов, определяющих устойчивое развитие ТЭК в региональной экономике при переходе к Индустрии 4.0, - финансирования и массовости использования цифровых технологий. Проведенное эмпирическое исследование позволило составить системное представление о причинно-следственных связях устойчивого развития ТЭК в региональной экономике ЦФО России в условиях четвертой промышленной революции. Главный теоретический вывод состоит в том, что наиболее перспективной цифровой технологией для модернизации ТЭК в регионах ЦФО являются большие данные. С опорой на эконометрическую модель составлен прогноз устойчивого развития ТЭК в региональной экономике ЦФО России до 2030 года, который подкреплен стратегическими ориентирами устойчивого развития электроэнергетической отрасли в экономике округа в рассматриваемый временной период. Предложены финансовые (требуемый ежегодный объем затрат на модернизацию), технологические (необходимый масштаб увеличения доли организаций, использующих большие данные) и производственные (целевая мощность электростанций и объем генерации электроэнергии) стратегические ориентиры устойчивого развития ТЭК в каждом регионе ЦФО. Прикладные рекомендации, разработанные в статье, поддерживают реализацию стратегического направления в области цифровой трансформации топливноэнергетического комплекса до 2030 года. Внедрение авторских предложений обеспечит ускоренное продвижение региональной экономики России по стратегическому вектору устойчивого развития ТЭК, связанному с укреплением высокотехнологичности электроэнергетики.
Топливно-энергетический комплекс, стратегические ориентиры, публичное управление регионом, регулирование топливно-энергетического комплекса, электроэнергетика
Короткий адрес: https://sciup.org/14132926
IDR: 14132926
Текст научной статьи Стратегические ориентиры устойчивого развития топливно-энергетического комплекса в региональной экономике России
Forcitation: Zemlyacheva E.A. (2025) Strategic guidelines for sustainable development ofthe fuel and energy complex in the regional economy of Russia. Bulletin of the Academy of Law and Management . № 1. Pp. 99–106. (In Russian).
Т опливно-энергетический комплекс (далее – ТЭК) представляет собой одну из ведущих отраслей российской экономики, формирующих занятость, пополняющих государственный и региональные бюджеты. Отрасль также задействована во внешнеэкономической деятельности с положительным торговым сальдо России. Четвертая промышленная революция еще более консолидировала эту фундаментальную роль ТЭК в отечественной экономике, однако потребовал ее сущностного переосмысления, что объясняется следующими причинами.
Во-первых, еще большее возрастание значимости энергетических ресурсов для осуществления высокотехнологичных хозяйственных процессов и функционирования современных производств, которые в киберфизических системах характеризуются высоким и наращиваемым уровнем автоматизации. Несмотря на непрекращающиеся попытки наладить энергосбережение в цифровой экономике, емкость ее энергетических ресурсов продолжает оставаться очень высокой. Дальнейшее развитие Индустрии 4.0 сохранит тренд увеличения энергоемкости экономического роста в ближайшие годы.
Во-вторых, повышение значимости электроэнергетики как наиболее перспективной отрасли ТЭК в условиях четвертой промышленной революции. Прежде всего это касается экологичности электроэнергетики по сравнению с энергией ископаемого топлива – нефтегазовыми и угольными отраслями ТЭК, а также того, что именно электроэнергетические ресурсы приводят в действие и подпитывают умные производственно-распределительные и прочие хозяйственные комплексы.
Чтобы отвечать на вызовы нового времени и устойчиво развиваться, ТЭК каждой региональной хозяйственной системы России нуждается в цифровой модернизации, которая обеспечит электроэнергетическую основу становления и прогресса умных регионов в стране. Укрепление высокотехнологично-сти как стратегический вектор устойчивого развития ТЭК в региональной экономике России до 2030 года заявлено на государственном уровне [1].
Чтобы ускорить продвижение по заданному вектору, необходимы четкие стратегические ориентиры устойчивого развития ТЭК в региональной экономике России. На их определение и научное обоснование нацелено исследование, проводимое в данной статье.
В научной литературе устойчивое развитие ТЭК региональной экономической системы понимается как такое текущее состояние в сочетании с тенденциями его изменения, при котором наращивается производственная мощность ТЭК региона, полностью удовлетворяются нужды региона в электроэнергии, и при этом предотвращается пиковая нагрузка на электроэнергетические станции в регионе (поддерживается умеренная загрузка производственной мощности) [2-4].
В условиях четвертой промышленной революции устойчивое развитие ТЭК предполагает его технологический переход для сбалансированной цифровизации электроэнергетики и остальных областей хозяйственной деятельности в регионе [5; 6]. В качестве системно взаимосвязанных факторов, определяющих устойчивое развитие ТЭК в региональной экономике, при переходе к Индустрии 4.0 выступают, во-первых, финансирование цифровых технологий [7-9] (обозначим этот фактор в данной статье как
ФСЕ); во-вторых, практическое применение цифровых технологий: облачных сервисов [10] (ПЦТ1), больших данных [11] (ПЦТ2), интернета вещей [12] (ПЦТ3), искусственного интеллекта [13] (ПЦТ4) и цифровых платформ [14] (ПЦТ5).
Методология исследования предполагает факторный анализ мощности электростанций (далее – МЭСТ) и генерации электроэнергии (далее – ГРЭЭ) в региональной экономике России посредством регрессионного анализа их зависимости от совокупности вышеназванных факторов. Отбираются только те факторы, которые положительно влияют на результирующие переменные – способствуют наращению мощности электростанций и росту объема генерируемой электроэнергии в регионах России.
Дополнительно определяется регрессионная зависимость интенсивности использования отобранных цифровых технологий от финансирования технологической модернизации экономики в регионах России – зависимость ПЦТ от ФСЕ. Эмпирический анализ проводится с опорой на опыт регионов Центрального федерального округа (далее – ЦФО) России в объединенной выборке за 2020-2022 годы (см. Таблицы 1, 2).
Произведенный факторный анализ с опорой на статистику из Таблиц 1, 2 позволил получить следующие результаты (см. Таблицы 3, 4).
Результаты факторного анализа из Таблицы 3 позволяют сделать вывод, что мощность электростанций в регионах ЦФО России на 69,38 % определяется системным влиянием финансирования и использования рассмотренных цифровых технологий.
Регрессионная модель имеет следующий вид:
МЭСТ = 2,3777 0,0039 ФСЕ – 0,0625 ПЦТ1 0,0501 ПЦТ2
0,1403 ПЦТ3 – 0,0608 ПЦТ4 – 0,0461 ПЦТ5. (1)
В факторной модели (1) только три независимые переменные приняли положительные значения: ФСЕ, ПЦТ2 и ПЦТ3. Достоверность модели (1) подтверждает пройденный на уровне значимости 0,01 F-тест. Это позволяет утверждать, что рост финансирования цифровых технологий на 1 млрд руб. вызывает в регионах ЦФО России увеличение мощности электростанций на 0,0039 млн кВт. Увеличение доли организаций, использующих большие данные, на 1 % вызывает в регионах ЦФО России увеличение мощности электростанций на 0,0501 млн кВт. Повышение
Таблица 1
Характеристики электроэнергетики и финансирование цифровизации в регионах ЦФО России в 20202022 годах
|
Область ЦФО |
Мощность электростанций (МЭСТ), млн кВт |
Производство электроэнергии (ГРЭЭ), млрд кВт/ч |
Затраты на внедрение и использование цифровых технологий (ФСЕ), млрд руб. |
||||||
|
2020 |
2021 |
2022 |
2020 |
2021 |
2022 |
2020 |
2021 |
2022 |
|
|
Белгоpодская |
0,3 |
0,3 |
0,3 |
1,1 |
1,1 |
1,3 |
5,4677 |
8,2117 |
10,6354 |
|
Бpянская |
0,0 |
0,1 |
0,1 |
0,1 |
0,1 |
0,1 |
4,6926 |
7,7411 |
7,1673 |
|
Владимиpская |
0,7 |
0,7 |
0,7 |
2,0 |
2,6 |
2,4 |
7,0223 |
7,8217 |
7,6712 |
|
Воpонежская |
4,7 |
4,4 |
4,5 |
28,7 |
29,8 |
29,6 |
6,1457 |
10,2466 |
12,2868 |
|
Ивановская |
0,9 |
0,8 |
0,8 |
1,5 |
2,0 |
1,5 |
7,2558 |
2,9724 |
5,3213 |
|
Калужская |
0,2 |
0,2 |
0,2 |
0,3 |
0,3 |
0,3 |
6,5066 |
9,3455 |
8,8545 |
|
Костpомская |
3,8 |
3,8 |
3,9 |
10,4 |
15,7 |
17,1 |
14,3114 |
11,8481 |
12,6451 |
|
Куpская |
4,7 |
3,4 |
3,3 |
27,7 |
26,5 |
21,8 |
3,5365 |
4,7609 |
5,0569 |
|
Липецкая |
1,2 |
1,2 |
1,2 |
5,7 |
5,9 |
5,9 |
7,209 |
8,6741 |
11,0112 |
|
Московская |
6,4 |
6,1 |
5,9 |
18,0 |
20,5 |
21,3 |
77,5072 |
100,967 |
111,9 |
|
Оpловская |
0,4 |
0,4 |
0,4 |
1,1 |
1,3 |
1,6 |
2,1944 |
3,1939 |
3,4066 |
|
Рязанская |
3,9 |
3,8 |
3,7 |
4,3 |
6,2 |
6,0 |
5,6584 |
7,8412 |
9,4495 |
|
Смоленская |
4,0 |
4,0 |
4,0 |
24,6 |
26,1 |
24,0 |
3,0218 |
5,2448 |
5,1202 |
|
Тамбовская |
0,4 |
0,4 |
0,3 |
0,9 |
1,0 |
1,0 |
3,1367 |
3,6039 |
3,2558 |
|
Твеpская |
6,9 |
6,9 |
6,8 |
35,8 |
42,9 |
40,4 |
16,3586 |
12,0514 |
9,3932 |
|
Тульская |
1,7 |
1,7 |
1,7 |
5,2 |
5,6 |
5,5 |
9,0228 |
9,3622 |
9,1657 |
|
Яpославская |
2,0 |
1,7 |
1,7 |
7,1 |
7,1 |
7,2 |
5,3319 |
6,3796 |
8,6682 |
|
Москва |
10,7 |
10,7 |
10,8 |
48,2 |
54,7 |
54,5 |
1522,66 |
2284,94 |
2380,21 |
|
ЦФО |
52,8 |
50,6 |
50,4 |
222,6 |
249,6 |
241,5 |
1707,04 |
2505,21 |
2621,22 |
Источник: составлено автором с опорой на материалы [15]
Таблица 2
Доля организаций, использующих цифровые технологии, в регионах ЦФО России в 2020-2022 годах, %
Источник: составлено автором с опорой на материалы [15]
|
Область ЦФО |
Облачные сервисы (ПЦТ 1 ) |
Большие данные (ПЦТ 2 ) |
Интернет вещей (ПЦТ 3 ) |
Искусственный интеллект (ПЦТ 4 ) |
Цифровые платформы (ПЦТ 5 ) |
||||||||||
|
2020 |
2021 |
2022 |
2020 |
2021 |
2022 |
2020 |
2021 |
2022 |
2020 |
2021 |
2022 |
2020 |
2021 |
2022 |
|
|
Белгоpод-ская |
31,2 |
30,9 |
34,0 |
24,4 |
26,4 |
35,4 |
15,4 |
14,0 |
11,8 |
9,1 |
7,9 |
7,9 |
20,7 |
16,4 |
17,0 |
|
Бpянская |
22,3 |
23,1 |
23,5 |
16,4 |
19,6 |
18,2 |
9,2 |
9,6 |
4,7 |
5,0 |
6,0 |
3,4 |
12,8 |
12,5 |
11,1 |
|
Владимиp-ская |
30,3 |
29,9 |
32,8 |
20,9 |
25,0 |
36,4 |
14,8 |
15,4 |
10,2 |
7,5 |
8,7 |
11,8 |
21,6 |
17,2 |
19,1 |
|
Воpонеж-ская |
25,8 |
27,4 |
30,5 |
19,4 |
21,9 |
30,4 |
12,4 |
12,4 |
9,0 |
6,2 |
6,3 |
10,6 |
18,0 |
13,9 |
14,7 |
|
Ивановская |
26,3 |
27,4 |
30,0 |
19,9 |
23,6 |
31,0 |
12,0 |
13,2 |
9,4 |
6,8 |
7,1 |
9,6 |
17,9 |
14,0 |
14,7 |
|
Калужская |
31,8 |
31,2 |
32,2 |
20,4 |
23,3 |
34,1 |
16,1 |
15,7 |
10,8 |
8,2 |
8,5 |
10,1 |
19,3 |
15,6 |
17,8 |
|
Костpомская |
17,4 |
20,3 |
23,1 |
22,2 |
25,7 |
31,3 |
10,5 |
12,8 |
9,2 |
5,6 |
6,8 |
8,3 |
13,8 |
12,4 |
12,6 |
|
Куpская |
22,2 |
25,2 |
29,0 |
18,5 |
18,7 |
23,0 |
6,3 |
8,6 |
6,9 |
3,8 |
5,4 |
3,8 |
15,3 |
12,5 |
12,7 |
|
Липецкая |
25,7 |
28,2 |
28,8 |
21,5 |
24,0 |
23,5 |
11,4 |
12,7 |
7,8 |
4,9 |
6,7 |
6,5 |
16,3 |
14,9 |
14,2 |
|
Московская |
33,5 |
32,2 |
33,6 |
29,2 |
30,3 |
48,3 |
23,0 |
21,9 |
12,7 |
11,1 |
10,6 |
12,6 |
27,6 |
21,8 |
22,9 |
|
Оpловская |
20,0 |
20,0 |
22,2 |
14,7 |
15,8 |
22,0 |
9,6 |
9,6 |
5,6 |
5,6 |
5,9 |
5,3 |
16,4 |
12,6 |
11,6 |
|
Рязанская |
26,0 |
28,4 |
28,2 |
18,0 |
16,9 |
23,3 |
12,1 |
11,3 |
7,1 |
5,7 |
6,0 |
7,2 |
16,8 |
14,4 |
13,8 |
|
Смоленская |
30,7 |
29,8 |
26,3 |
17,1 |
19,3 |
24,5 |
17,7 |
17,9 |
7,0 |
11,2 |
11,2 |
5,4 |
20,9 |
17,5 |
11,8 |
|
Тамбовская |
31,7 |
31,7 |
32,8 |
16,0 |
19,6 |
28,3 |
11,6 |
12,3 |
8,4 |
5,9 |
6,1 |
7,4 |
16,4 |
16,1 |
15,6 |
|
Твеpская |
25,7 |
27,1 |
28,9 |
18,3 |
21,3 |
26,8 |
11,4 |
11,5 |
7,4 |
5,8 |
5,8 |
4,8 |
14,8 |
12,4 |
12,4 |
|
Тульская |
23,5 |
24,6 |
26,9 |
25,8 |
29,8 |
37,2 |
15,8 |
16,2 |
11,8 |
5,8 |
7,1 |
7,7 |
18,6 |
20,2 |
20,1 |
|
Яpославская |
26,7 |
28,9 |
30,2 |
21,3 |
25,9 |
36,5 |
13,5 |
14,2 |
10,9 |
5,9 |
7,8 |
9,0 |
18,8 |
15,3 |
16,1 |
|
Москва |
29,6 |
29,4 |
30,3 |
24,0 |
25,5 |
28,6 |
11,9 |
11,8 |
9,7 |
3,5 |
3,9 |
5,6 |
15,6 |
13,0 |
12,6 |
|
ЦФО |
28,5 |
28,9 |
30,3 |
22,8 |
25,0 |
32,4 |
14,3 |
14,2 |
9,8 |
6,4 |
6,6 |
7,8 |
18,8 |
15,5 |
15,5 |
Таблица 3
Результаты факторного анализа МЭСТ
|
Регрессионная статистика |
Коэффициенты |
F-тест |
|||
|
Множественный R |
0,6938 |
Y-пересечение |
2,3777 |
Значимость F |
0,00002 |
|
R2 |
0,4813 |
ФСЕ |
0,0039 |
Уровень значимости |
0,01 |
|
Нормированный R2 |
0,4151 |
ПЦТ 1 |
-0,0625 |
F-табл. |
1,9592 |
|
Стандартная ошибка |
2,1817 |
ПЦТ 2 |
0,0501 |
F-набл. |
7,2695 |
|
Наблюдения |
54 |
ПЦТ 3 |
0,1403 |
k 1 |
54 |
|
ПЦТ 4 |
-0,0608 |
k 2 |
47 |
||
|
ПЦТ 5 |
-0,0461 |
||||
Источник: рассчитано и составлено автором доли организаций, использующих интернет вещей, вызывает в регионах ЦФО России увеличение мощности электростанций на 0,1403 млн кВт.
Результаты факторного анализа из Таблицы 4 позволяют сделать вывод, что генерация электроэнергии в регионах ЦФО России на 64,67 % определяется системным влиянием финансирования и использования рассмотренных цифровых технологий.
Регрессионная модель имеет следующий вид:
ГРЭЭ = 2,16,6889 0,0190 ФСЕ 0,0137 ПЦТ1 0,0984 ПЦТ2
0,5876 ПЦТ3 – 0,0220 ПЦТ4 – 0,9628 ПЦТ5. (2)
В факторной модели (2) четыре независимые переменные приняли положительные значения: ФСЕ, ПЦТ1, ПЦТ2 и ПЦТ2. Достоверность модели (2) подтверждает пройденный на уровне значимости 0,01 F-тест. Объединяя результаты моделей (1) и (2), можно заключить, что комплексное позитивное влияние на устойчивость ТЭК в регионах ЦФО России оказывают
Таблица 4
Результаты факторного анализа ГРЭЭ
|
Регрессионная статистика |
Коэффициенты |
F-тест |
|||
|
Множественный R |
0,6467 |
Y-пересечение |
16,6889 |
Значимость F |
0,0002 |
|
R2 |
0,4182 |
ФСЕ |
0,0190 |
Уровень значимости |
0,01 |
|
Нормированный R2 |
0,3439 |
ПЦТ 1 |
0,0137 |
F-табл. |
1,9592 |
|
Стандартная ошибка |
12,3510 |
ПЦТ 2 |
0,0984 |
F-набл. |
5,6310 |
|
Наблюдения |
54 |
ПЦТ 3 |
0,5876 |
k 1 |
54 |
|
ПЦТ 4 |
-0,0220 |
k 2 |
47 |
||
|
ПЦТ 5 |
-0,9628 |
||||
Источник: рассчитано и составлено автором три совпавшие (имеющие положительные коэффициенты регрессии в обеих моделях) независимые переменные: ФСЕ, ПЦТ2 и ПЦТ3.
Это позволяет утверждать, что рост финансирования цифровых технологий на 1 млрд руб. вызывает в регионах ЦФО России увеличение объема генерируемой электроэнергии на 0,0190 млрд кВт/ч. Увеличение доли организаций, использующих большие данные, на 1 % вызывает в регионах ЦФО России увеличение объема генерируемой электроэнергии на 0,0984 млрд кВт/ч. Повышение доли организаций, использующих интернет вещей, вызывает в регионах ЦФО России увеличение объема генерируемой электроэнергии на 0,15876 млрд кВт/ч.
Проведенный дополнительный анализ показал, что коэффициент регрессии при независимой переменной в модели для ПЦТ3 принял отрицательное значение и составил минус 0,0002, а сама модель оказалась статистически незначимой. В отличие от нее модель для ПЦТ2 оказалась надежной, и в ней наблюдается положительное значение коэффициента регрессии при независимой переменной.
Модель приняла следующий вид:
ПЦТ2= 24,276 0,0012 ФСЕ. (3)
Модель (3) позволяет утверждать, что рост финансирования цифровых технологий на 1 млрд руб. вызывает в регионах ЦФО России увеличение доли организаций, использующих большие данные, на 0,0012 %. При системном учете моделей (1)–(3) определена перспектива устойчивого развития ТЭК в региональной экономике ЦФО России до 2030 года.
Согласно авторскому прогнозу для доведения доли организаций, использующих большие данные, до 100 % (в 3,09 раза) потребуется наращение объема финансирования цифровизации в 325,20 раз (до 8592419,60 млрд руб. к 2030 году). Благодаря этому будет достигнут рост мощности электростанций в 58,50 раз (до 2948,24 млн кВт к 2030 году), а также увеличение объема генерируемой электроэнергии в 60,21 раз (до 14541,77 млрд кВт/ч к 2030 году).
Для воплощения описанной перспективы на практике определены стратегические ориентиры устойчивого развития ТЭК в каждом отдельном регионе ЦФО России.
В Белгородской области потребуется наращение доли организаций, использующих большие данные, в 2,82 раза, что может быть достигнуто при условии доведения объема финансирования цифровизации до 3458,63 млрд руб. в год. Благодаря этому мощность электростанций к 2030 году повысится до 17,55 млн кВт, а объем генерируемой электроэнергии – до 78,27 млрд кВт/ч.
В Брянской области потребуется наращение доли организаций, использующих большие данные, в 5,49 раза, что может быть достигнуто при условии доведения объема финансирования цифровизации до 2230,81 млрд руб. в год. Благодаря этому мощность электростанций к 2030 году повысится до 5,85 млн кВт, а объем генерируемой электроэнергии – до 6,02 млрд кВт/ч.
Во Владимирской области потребуется наращение доли организаций, использующих большие данные, в 2,75 раза, что может быть достигнуто при условии доведения объема финансирования цифровизации до 2494,67 млрд руб. в год. Благодаря этому мощность электростанций к 2030 году повысится до 40,95 млн кВт, а объем генерируемой электроэнергии – до 144,50 млрд кВт/ч.
В Воронежской области потребуется наращение доли организаций, использующих большие данные, в 3,29 раза, что может быть достигнуто при условии доведения объема финансирования цифровизации до 3995,67 млрд руб. в год. Благодаря этому мощность электростанций к 2030 году повысится до 263,25 млн кВт, а объем генерируемой электроэнергии – до 1782,22 млрд кВт/ч.
В Ивановской области потребуется наращение доли организаций, использующих большие данные, в 3,23 раза, что может быть достигнуто при условии доведения объема финансирования цифровизации до 1730,49 млрд руб. в год. Благодаря этому мощ- ность электростанций к 2030 году повысится до 46,80 млн кВт, а объем генерируемой электроэнергии – до 90,32 млрд кВт/ч.
В Калужской области потребуется наращение доли организаций, использующих большие данные, в 2,93 раза, что может быть достигнуто при условии доведения объема финансирования цифровизации до 2879,48 млрд руб. в год. Благодаря этому мощность электростанций к 2030 году повысится до 11,70 млн кВт, а объем генерируемой электроэнергии – до 18,06 млрд кВт/ч.
В Костромской области потребуется наращение доли организаций, использующих большие данные, в 3,19 раза, что может быть достигнуто при условии доведения объема финансирования цифровизации до 4112,19 млрд руб. в год. Благодаря этому мощность электростанций к 2030 году повысится до 228,15 млн кВт, а объем генерируемой электроэнергии – до 1029,59 млрд кВт/ч.
В Курской области потребуется наращение доли организаций, использующих большие данные, в 4,35 раза, что может быть достигнуто при условии доведения объема финансирования цифровизации до 1644,50 млрд руб. в год. Благодаря этому мощность электростанций к 2030 году повысится до 193,05 млн кВт, а объем генерируемой электроэнергии – до 1312,58 млрд кВт/ч.
В Липецкой области потребуется наращение доли организаций, использующих большие данные в 4,26 раза, что может быть достигнуто при условии доведения объема финансирования цифровизации до 3580,84 млрд руб. в год. Благодаря этому мощность электростанций к 2030 году повысится до 70,20 млн кВт, а объем генерируемой электроэнергии – до 355,24 млрд кВт/ч.
В Московской области потребуется наращение доли организаций, использующих большие данные, в 2,07 раза, что может быть достигнуто при условии доведения объема финансирования цифровизации до 36389,78 млрд руб. в год. Благодаря этому мощность электростанций к 2030 году повысится до 345,15 млн кВт, а объем генерируемой электроэнергии – до 1282,47 млрд кВт/ч.
В Орловской области потребуется наращение доли организаций, использующих большие данные, в 4,55 раза, что может быть достигнуто при условии доведения объема финансирования цифровизации до 1107,83 млрд руб. в год. Благодаря этому мощность электростанций к 2030 году повысится до 23,40 млн кВт, а объем генерируемой электроэнергии – до 96,34 млрд кВт/ч.
В Рязанской области потребуется наращение доли организаций, использующих большие данные, в 4,29 раза, что может быть достигнуто при условии доведения объема финансирования цифрови- зации до 3072,98 млрд руб. в год. Благодаря этому мощность электростанций к 2030 году повысится до 216,45 млн кВт, а объем генерируемой электроэнергии – до 361,26 млрд кВт/ч.
В Смоленской области потребуется наращение доли организаций, использующих большие данные, в 4,08 раза, что может быть достигнуто при условии доведения объема финансирования цифровизации до 1665,09 млрд руб. в год. Благодаря этому мощность электростанций к 2030 году повысится до 234,00 млн кВт, а объем генерируемой электроэнергии – до 1445,04 млрд кВт/ч.
В Тамбовской области потребуется наращение доли организаций, использующих большие данные, в 3,53 раза, что может быть достигнуто при условии доведения объема финансирования цифровизации до 1058,79 млрд руб. в год. Благодаря этому мощность электростанций к 2030 году повысится до 17,55 млн кВт, а объем генерируемой электроэнергии – до 60,21 млрд кВт/ч.
В Тверской области потребуется наращение доли организаций, использующих большие данные, в 3,73 раза, что может быть достигнуто при условии доведения объема финансирования цифровизации до 3054,67 млрд руб. в год. Благодаря этому мощность электростанций к 2030 году повысится до 397,80 млн кВт, а объем генерируемой электроэнергии – до 2432,48 млрд кВт/ч.
В Тульской области потребуется наращение доли организаций, использующих большие данные, в 2,69 раза, что может быть достигнуто при условии доведения объема финансирования цифровизации до 2980,69 млрд руб. в год. Благодаря этому мощность электростанций к 2030 году повысится до 99,45 млн кВт, а объем генерируемой электроэнергии – до 331,16 млрд кВт/ч.
В Ярославской области потребуется наращение доли организаций, использующих большие данные, в 2,74 раза, что может быть достигнуто при условии доведения объема финансирования цифровизации до 2818,90 млрд руб. в год. Благодаря этому мощность электростанций к 2030 году повысится до 99,45 млн кВт, а объем генерируемой электроэнергии – до 433,51 млрд кВт/ч.
В Москве потребуется наращение доли организаций, использующих большие данные, в 3,50 раза, что может быть достигнуто при условии доведения объема финансирования цифровизациидо774044,10млрд руб. в год. Благодаря этому мощность электростанций к 2030 году повысится до 631,80 млн кВт, а объем генерируемой электроэнергии – до 3281,45 млрд кВт/ч.
Таким образом, в результате проведенного исследования углубленно проработаны эмпирические вопросы устойчивого развития ТЭК в региональной экономике ЦФО России, благодаря чему раскрыты ра- нее неизвестные причинно-следственные связи данного развития в условиях четвертойпромышленной революции.Выявлена наиболее перспективная цифровая технология для модернизации ТЭК в регионах ЦФО России – большие данные, в чем заключается теоретическая значимость авторских выводов.
Практической значимостью наделен составленный прогноз устойчивого развития ТЭК в региональной экономике ЦФО России до 2030 года, а управленческой значимостью (практической пользой для публичного управления модернизацией ТЭК) – рекомендованные в поддержку общенационального курса [1] стратегические ориентиры устойчивого развития электроэнергетической отрасли в экономике каждого ЦФО России до 2030 года.
