Разработка интегрированной многоуровневой модели оценки энергетической эффективности на примере регионов СЗФО

Цель. Разработка и апробация интегрированной многоуровневой модели на примере регионов Северо-Западного федерального округа (СЗФО), подтверждающая наличие стимулирующего воздействия повышения энергоэффективности на темпы социально-экономического развития территории.

Задачи. С помощью предложенной интегрированной многоуровневой модели провести количественный анализ энергетической эффективности в региональной экономике и выявить проблемы ее повышения в регионах СЗФО; рассчитать интегральный индекс энергоэффективности; сформировать типологию регионов и кластеров по энергоэффективности. Методология. Методологической основой стали научные положения теории моделирования, теории регионального развития и управления экономическими системами, отраженные в трудах известных российских и зарубежных ученых. Их применение позволило разработать интегрированную многоуровневую модель оценки энергоэффективности, объединяющую экономические, экологические и социальные параметры. Данная модель обеспечивает комплексный подход к оценке энергоэффективности, и ее используют для разработки стратегий, направленных на минимизацию негативного воздействия на окружающую среду и улучшение качества жизни населения. Автором статьи применены методы экономического моделирования и комплексной оценки, а также регрессионный, кластерный и индексный анализ.

Результаты. Апробация предложенной интегрированной многоуровневой модели на примере регионов СЗФО позволила провести исследование энергетической эффективности в региональной экономике, раскрыть проблемы ее повышения применительно к регионам, обосновать показатели для расчета интегрального индекса энергоэффективности и определить его. В соответствии с этим индексом сформированы типология и кластерные группы регионов СЗФО. Методическая основа, обеспечивающая комплексный подход к анализу и оценке энергетической эффективности в региональных экономических системах, учитывает уникальные социально-экономические и природные условия каждого региона.

Выводы. Территориально-дифференцированный подход, находящийся в основе предложенного моделирования, направлен на создание инструмента, обеспечивающего релевантность оценки энергетической ситуации в каждом регионе, что способствует разработке целевых стратегий по улучшению энергоэффективности и качества жизни населения в регионах СЗФО. Проведенное исследование подтверждает необходимость применения интегрированного подхода к анализу и оценке энергоэффективности, сочетающего экономико-математическое моделирование, системный анализ и территориально-дифференцированный подход. Это позволяет вырабатывать стратегические меры, которые помогают адаптироваться к изменяющимся условиям и обеспечивают долгосрочное социально-экономическое развитие регионов СЗФО и других регионов страны.

1. Description and evaluation of the MIT Earth System Model (MESM) / A. Sokolov, D. Kicklighter, A. Schlosser et al. // Journal of Advances in Modeling Earth Systems. 2018. Vol. 10. No. 8. P. 1759–1789. https://doi.org/10.1029/2018MS001277

2. Manne A., Mendelsohn R., Richels R. MERGE: A model for evaluating regional and global effects of GHG reduction policies // Energy Policy. 1995. Vol. 23. No. 1. P. 17–34. https://doi.org/10.1016/0301-4215(95)90763-W

3. Тупчиенко В. А. Энергетика и климатические изменения: моделирование взаимосвязей // Экономические стратегии. 2022. Т. 24. № 5. С. 138–145. https://doi.org/10.33917/es-5.185.2022.138-145

4. Cao W., Wei X. Regional differences and catch-up analysis of energy efficiency in China’s manufacturing industry under environmental constraints // Energy Informatics. 2024. Vol. 7. No. 1. Article 103. https://doi.org/10.1186/s42162-024-00408-1

5. Костинбой А. С. Региональная энергетическая политика: основные виды и направления // Российское предпринимательство. 2016. Т. 17. № 6. С. 763–774. https://doi.org/10.18334/rp.17.6.35048

6. Дружинин П. В., Щербак А. П., Тишков С. В. Моделирование взаимосвязи экономики и энергетики на основе мультипликативных двухфакторных функций // Проблемы прогнозирования. 2018. № 3. С. 75–84.

7. Регионы России: социально-экономические показатели. 2023: стат. сб. М.: Росстат, 2024. 1081 с.