Структурное моделирование взаимосвязей целей устойчивого развития регионов

Бесплатный доступ

Статья посвящена установлению взаимосвязей между целями устойчивого развития (ЦУР) региона на основе структурного моделирования. Цель исследования - разработка инструмента анализа и систематизации сложных взаимодействий ЦУР регионов как основы для формирования региональной политики в области устойчивого развития. Актуальность темы обусловлена тем, что используемые для этих целей количественные методы объективны, но трудоемки и, опираясь только на измеримые показатели, могут искажать суть ЦУР. Качественные же методы учитывают больше нюансов, но субъективны. Следовательно, необходим инструмент, объединяющий сильные стороны и нивелирующий недостатки данных подходов. Таким инструментом, по нашему мнению, является структурное моделирование - подход, пока не имеющий широкого применения и поэтому требующий серьезной методической проработки, которая и составляет важную часть данного исследования. Методические основы исследования: экспертные оценки применялись для выявления наличия и направленности взаимосвязей ЦУР; методы математической статистики использовались для объективизации мнений экспертов путем выявления наиболее значимых взаимосвязей; иерархический и логический анализ - для формирования структуры взаимосвязей; метод матричного позиционирования - для выявления силы влияния и зависимости между ЦУР. Новизна исследования заключается как в синтезе данных методов, так и в полученной в результате этого структурной модели взаимосвязи ЦУР регионов. Практическая значимость авторской методики заключается в ее способности переводить сложные, субъективные и разрозненные качественные представления о взаимодействии ЦУР в измеряемый, визуальный и понятный формат для лиц, принимающих решения. К наиболее значимым выводам, полученным с помощью авторской модели взаимодействия ЦУР, также имеющим научную новизну, можно отнести установление в качестве «входов» системы взаимосвязей ЦУР 16, ЦУР 17 и ЦУР 4 как детерминант устойчивого развития региона, а в качестве «выхода» - ЦУР 11 как его результат. Это необходимо учитывать при разработке региональной политики в области устойчивого развития.

Еще

Регион, устойчивое развитие, структурное моделирование, взаимосвязь цур, влияние, зависимость, иерархия, приоритеты, программы развития

Короткий адрес: https://sciup.org/147243944

IDR: 147243944   |   DOI: 10.14529/em240201

Список литературы Структурное моделирование взаимосвязей целей устойчивого развития регионов

  • Miola A., Borchardt S., Neher F., Buscaglia D. Interlinkages and policy coherence for the Sustainable Development Goals implementation: An operational method to identify trade-offs and co-benefits in a systemic way, EUR 29646 EN, Publications Office of the European Union, Luxembourg. 2019. ISBN 978-92-79-995569. DOI: 10.2760/472928. JRC115163
  • Le Blanc D., Freire C., Vierros M. Mapping the linkages between oceans and other Sustainable Development Goals: A preliminary exploration. Department of Economic & Social Affairs. DESAWorkingPaper.2017. No. 149. ST/ESA/2017/DWP/149.
  • Le Blanc D. Towards integration at last? The sustainable development goals as a network of targets. Department of Economic & Social Affairs. DESA Working Paper. 2015. No. 141. ST/ESA/2015/DWP/141.
  • Vladimirova K., Le Blancb D. How well are the links between education and other sustainable development goals covered in UN flagship reports? A contribution to the study of the science-policy interface on education in the UN system. Department of Economic & Social Affairs. DESA Working Paper. 2015. No. 146. ST/ESA/2015/DWP/146.
  • Karnib A. Mapping the direct and indirect interlinkages across the sustainable development goals: A qualitative nexus approach // International Journal of Development and Sustainability. 2017. Vol. 6. No. 9. P. 1150-1158.
  • Oliveira A., Calili R., Almeida M.F., Sousa М. A Systemic and Contextual Framework to Define a Country's 2030 Agenda from a Foresight Perspective // Sustainability. 2019. No. 11. 6360. P. 1-28. DOI: 10.3390/su11226360
  • Nerini F.F., Tomei, J., To, L. S., Bisaga, I., Parikh, P., Black, M.Mulugetta, Y. Mapping synergies and trade-offs between energy and the Sustainable Development Goals // Nature Energy. 2017. No 3(1). P. 10-15. DOI: 10.1038/s41560-017-0036-5.
  • Weitz N., Carlsen H., Nilsson M., Skanberg K. Towards systemic and contextual priority setting for implementing the 2030 Agenda // Sustainability Science. 2018. No. 13(2). P. 1-29.
  • Bojtor, A., Czippan, K. The Synergies of the Sustainable Development Goals and the Good State and Governance Report in Hungary. 2019. URL: https://www.nispa.org/files/conferences/2019/e-procee-dings/system_files/papers/the-synergies-bojtor.pdf (дата обращения: 10.02.2024)
  • Mainali B., Luukanen J., Silveira S., Kaivo-Oja, J., Evaluating Synergies and Trade-Offs among Sustainable Development Goals (SDGs): Explorative Analyses of Development Paths in South Asia and Sub-Saharan Africa // Sustainability. 2018. Vol. 10. No 3. Р. 1-25.
  • Laumann F., Kugelgen J. von, Uehara T.H.K., Barahona M. Complex interlinkages, key objectives, and nexuses among the Sustainable Development Goals and climate change: a network analysis // Lancet Planet Health. 2022. Vol. 6 (5). P. e422-e430.
  • Cling J-P., Delecourt C. Interlinkages between the Sustainable Development Goals // World Development Perspectives. 2022. No. 25. P. 1-18.
  • Allen C., Metternicht G., Wiedmann T. National pathways to the Sustainable Development Goals (SDGs). A comparative review of scenario modelling tools // Environmental Science & Policy. 2016. Vol. 66. Р. 199-207.
  • Шаталов М.А. Исследование синергетических эффектов кластеризации в экономике регионов // Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права, 2017. № 6 (67). С. 119-129.
  • Побирченко В.В. Факторы устойчивого социально-экономического развития региона, синергия взаимодействия // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. 2017. № 4-3. С. 123-126.
  • Шевырев М.М. К методологии определения синергетического эффекта инновационных региональных кластеров // Экономика и управление, 2010. № 3 (53). С. 36-40.
  • Омаров Т. Д., Моргунова Н.В., Синявский Д.А. Подходы к оценке синергетического эффекта федеральных и региональных целевых программ (на примере Владимирской области) // Экономика и политика, 2013. № 6. С. 11-16.
  • Ярембаш А.И., Кохан Н.В. Эффект синергии в программах регионального социально-экономического развития // Механизмы управления экономическими, экологическими и социальными процессами в условиях инновационного развития: сб. матер. IV Межд. науч.-практич. конф.: в 2 ч. Алчевск: Донбасский государственный технический университет, 2018. С. 310-318
  • Паздникова Н.П. Моделирование регионального мониторинга государственных программ // Экономика и менеджмент систем управления. 2016. № 1-3(19). С. 337-342.
  • Warfield J.N. Developing Interconnection Matrices in Structural Modeling. IEEE Transcript on Systems, Men and Cybernetics. 1974. Vol. 4. No. 1. Pp. 81-87.
  • Shin N., Park S. Evidence-Based Resilience Management for Supply Chain Sustainability: An Interpretive Structural Modelling Approach // Sustainability. 2019. No. 11(2): 484. DOI: 10.3390/su11020484
  • Filho M.G., Monteiro L., de Oliveira Mota R., dos Santos Leite Gonella J., de Souza Campos L.M. The Relationship between Circular Economy, Industry 4.0 and Supply Chain Performance: A Combined ISM/Fuzzy MICMAC Approach. Sustainability. 2022.No.14. 2772. URL: https://doi.org/10.3390/su140527 (дата обращения: 12.03.2024)
  • Yin S., Wang Y. Establishment and Cluster Analysis of Performance Evaluation Index System for New Retail Enterprises Driven by Blockchain Technology // Journal of Service Science and Management. 2023. No. 16. Р. 535-566. DOI: 10.4236/jssm.2023.165029.
  • Chen J-K. Improved DEMATEL-ISM integration approach for complex systems // PLoS ONE. 2021. No. 16 (7): e0254694. URL: https://doi.org/10.1371/journal.pone.025469 (дата обращения: 12.03. 2024)
  • Mathiyazhagan K., Govindan K., NoorulHaq A., Geng Y. An ISM approach for the barrier analysis in implementing greensupply chain management // Journal of Cleaner Production. 2013. No. 47. P. 283-297.
  • Rezaeian A., Bagheri R. Modeling the Factors that Affect the Implementation of Knowledge Networks // Foresight and STI Governance. 2018. Vol. 12. No. 1. P. 56-67. DOI: 10.17323/2500-2597.2018.1.56.67
  • Ahmad N., Qahmash A. SmartISM: Implementation and Assessment of Interpretive Structural Modeling // Sustainability. 2021. No. 13. 8801. URL: https://doi.org/10.3390/su13168801(дата обращения: 12.03. 2024)
  • Luthra S., Kumar V., Kumar S., Haleem, A. Barriers to implement green supply chain management in automobile industry using interpretive structural modeling technique: An Indian perspective // Journal of Industrial Engineering and Management. 2011. No. 4(2). Р. 231-257. DOI: 10.3926/jiem.2011.v4n2.p231-257
  • Gabus A., Fontela E. World Problems, an Invitation to Further Thought within the Framework of DEMATEL. Battelle Geneva Res. Center, Geneva, Switz. 1972.
  • Hsieh Y-F., Lee Y-Ch., Lin Sh-B. Rebuilding DEMATEL threshold value: an example of a food and beverage information system // Springer Plus. 2016. No. 5:1385. DOI: 10.1186/s40064-016-3083-7
  • Shao J., Taisch M., Ortega-Mier M. A grey-DEcision-MAking Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL) analysis on the barriers between environmentally friendly products and consumers: practitioners' viewpoints on the European automobile industry // Journal of Cleaner Production. 2016. No. 112. P. 3185-3194.
  • Rajesh R., Ravi V. Modeling enablers of supply chain risk mitigation in electronic supply chains: A Grey-DEMATEL approach // Computers & Industrial Engineering. 2015. No. 87. P. 126-139.
  • Lenth R.V. Quick and Easy Analysis of Unreplicated Factorials // Technometrics. 1989. Vol. 31(4). P. 469-473. DOI: 10.1080/00401706.1989.10488595
  • Lohana Y.K. ISM and MICMAC Model for Construction Delay // Research Journal of Engineering and Technology. 2021. Vol. 8 (1). P. 1382-1391.
Еще
Статья научная