Постоянно возрастающее негативное воздействие экономического роста на окружающую среду обусловливает необходимость внедрения бизнес-моделей циркулярной экономики, базирующихся на принципах промышленного симбиоза. Однако для развития промышленного симбиоза необходимо не только понимание его сущности и возможных выгод, но и оценка потенциала региональной экономики к реализации симбиотических взаимодействий. Статья направлена на разработку инструментария оценки регионального потенциала промышленного симбиоза. Методология исследования базируется на концепции промышленного симбиоза и системной парадигме Г. Б. Клейнера. В исследовании использованы индексный и матричный методы. Информационную базу составили данные Росстата и Федеральной службы по надзору в сфере природопользования за 2021–2022 гг. по регионам ЮФО. В результате предложен инструментарий оценки регионального потенциала промышленного симбиоза, представляющий собой систему показателей оценивания его основных компонентов и типологизацию регионов по уровню развития потенциала промышленного симбиоза. Определено, что Ростовская и Астраханская области, а также Республика Крым обладают наибольшим потенциалом к развитию симбиотических взаимодействий. Исследование вносит вклад в развитие теоретических представлений в области циркулярной экономики с точки зрения понимания факторов и условий, необходимых для реализации процессов промышленного симбиоза в регионе. Практическая значимость работы выражается в возможности использования полученных результатов при формировании методических подходов к разработке проектов промышленного симбиоза как элемента стратегии социально-экономического развития российских регионов
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
Идея устойчивого развития, обозначенная в докладе Г. Х. Брунтланн как развитие, которое не ставит под угрозу возможности будущих поколений удовлетворять свои потребности 1, во многом связана с проблемой управления промышленными отходами. Быстрый экономический рост приводит к загрязнению окружающей среды и дисбалансу региональных экосистем. Так, по данным Росприроднадзора, в 2022 г. в России было сгенерировано более 9 млрд т отходов, а их общий объем превысил 52,7 млрд т2.
Список литературы
1. Жоглина Е. В. (2008). Методические подходы к оценке экономического потенциала региона // Terra Economicus. Т. 6, № 1-2. С. 128-130. EDN: PLTODR
2. Клейнер Г. Б. (2023). Системная парадигма как теоретическая основа стратегического управления экономикой в современных условиях // Управленческие науки. № 13 (1). С. 6-19. DOI: 10.26794/2304-022X-2023-13-1-6-19 EDN: DKKPBT
3. Косолапова Н. А., Матвеева Л. Г., Никитаева А. Ю., Чернова О. А. (2023). Драйверы формирования циркулярной экономики: теория VS практика // Terra Economicus. Т. 21, № 2. С. 68-83. DOI: 10.18522/2073-6606-2023-21-2-68-83 EDN: OIZTTF
4. Марьев В. А., Смирнова Т. С., Гузь Л. В., Манкулова Ж. А. (2018). Промышленный симбиоз как инструмент устойчивого развития в современном мире // Экология промышленного производства. № 3 (103). С. 64-68. EDN: XYYCHZ
5. Митрофанова И. В., Чернова О. А. (2022). Проблемы и перспективы развития циркулярной экономики на основе повторного водопользования в регионах Южного федерального округа РФ // Теория и практика общественного развития. № 4. С. 55-61. DOI: 10.24158/tipor.2022.4.8 EDN: TSRIMC
6. Мочалова Л. А., Соколова О. Г., Подкорытов В. Н., Еремеева О. С. (2021). Организация циркулярного промышленного кластера в условиях минерально-сырьевого комплекса // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). № 11 (1). С. 374-387. DOI: 10.25018/0236_1493_2021_111_0_374 EDN: NVAOCA
7. Нестерова Н. Н. (2014). Управленческая составляющая экономического потенциала региона // Финансы: теория и практика. № 3. С. 41-47. EDN: SGMFXF
8. Никитаева А. Ю., Шестопалова О. С. (2022). Оценка уровня развития циркулярной экономики в регионах России // Региональная экономика. Юг России. Т. 10, № 3. С. 97-109. DOI: 10.15688/re.volsu.2022.3.10 EDN: SVHWTW
9. Преображенский Б. Г., Толстых Т. О., Шмелева Н. В. (2020). Промышленный симбиоз как инструмент циркулярной экономики // Регион: системы, экономика, управление. № 4 (51). С. 37-48. DOI: 10.22394/1997-4469-2020-51-4-37-48 EDN: GPXUMW
10. Ратнер С. В., Иосифов В. В., Ратнер П. Д. (2020). Анализ и оценка уровня развития экономики замкнутого цикла в регионах России // Экономический анализ: теория и практика. Т. 19, № 2. С. 206-225. DOI: 10.24891/ea.19.2.206 EDN: PUDKHB
11. Титова Н. Ю. (2021). Промышленный симбиоз в условиях циркулярной экономики // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Экономика. № 4. С. 44-50. DOI: 10.24143/2073-5537-2021-4-44-50 EDN: JMOIQG
12. Тяглов С. Г., Шевелева А. В. (2022). Формирование зеленых кластеров: опыт европейских стран и Российской Федерации // Современная Европа. № 2 (109). С. 100-116. EDN: WUADPH
13. Уткина Е. Э. (2020). Анализ и классификация способов оценки промышленно-симбиотических взаимодействий // Вестник Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова. Т. 17, № 5 (113). С. 26-41. DOI: 10.21686/2413-2829-2020-5-26-41 EDN: IQHNHZ
14. Чернова О. А. (2021). Регионально-отраслевой подход к формированию стратегии развития водохозяйственного комплекса // Вестник Волгоградского государственного университета. Экономика. Т. 23, № 3. С. 38-50. DOI: 10.15688/ek.jvolsu.2021.3.4 EDN: EUDLVY
15. Agudo F., Bezerra B. S., Paes L. A. B., Gobbo Júnior J. A. (2022). Proposal of an assessment tool to diagnose industrial symbiosis readiness. Sustainable Production and Consumption, vol. 30, pp. 916-929. DOI: 10.1016/j.spc.2022.01.013 EDN: EYXUCY
16. Albino V., Fraccascia L., Giannoccaro I. (2016). Exploring the role of contracts to support the emergence of self-organized industrial symbiosis networks: an agent-based simulation study. Journal of Cleaner Production, vol. 112, part 5, pp. 4353-4366. DOI: 10.1016/j.jclepro.2015.06.070
17. Bilyaminu A. M., Rene E. R., Pandey A., Babel S., Clement Q. B., James A., Hernandez H. G. (2024). Industrial symbiosis and eco-industrial transformation opportunities for environmental protection in Nigeria. Sustainable Production and Consumption, vol. 49, pp. 219-235. DOI: 10.1016/j.spc.2024.06.010 EDN: IVHOWU
18. Cagno E., Negri M., Neri A., Giambone M. (2023). One framework to rule them all: An integrated, multi-level and scalable performance measurement framework of sustainability, circular economy and industrial symbiosis. Sustainable Production and Consumption, vol. 35, pp. 55-71. DOI: 10.1016/j.spc.2022.10.016 EDN: BHXSNA
19. Cervo H., Ogé S., Maqbool A. S., Mendez Alva F., Lessard L., Bredimas A., … Eetvelde G., van (2019). A case study of industrial symbiosis in the Humber region using the EPOS methodology. Sustainability, vol. 11, issue 24, 6940. DOI: 10.3390/su11246940
20. Chen L., Zhou Y., Zhou D., Xue L. (2017). Clustering enterprises into eco-industrial parks: Can interfirm alliances help small and medium-sized enterprises? Journal of Cleaner Production, vol. 168, pp. 1070-1079. DOI: 10.1016/j.jclepro.2017.09.104
21. Chernova O., Dolgova O., Ali B. (2023). The use of digital twins for elaboration of strategic guidelines to ensure sustainable development of industrial enterprises. In: Kumar V., Kyriakopoulos G.L., Akberdina V., Kuzmin E. (eds.) Digital Transformation in Industry. DTI 2022. Lecture Notes in Information Systems and Organisation, vol. 61 (pp. 353-364). Cham: Springer. DOI: 10.1007/978-3-031-30351-7_26
22. Chertow M., Gordon M., Hirsch P., Ramaswami A. (2019). Industrial symbiosis potential and urban infrastructure capacity in Mysuru, India. Environmental Research Letters, vol. 14, issue 7, 075003. DOI: 10.1088/1748-9326/ab20ed
23. Demartini M., Tonelli F., Govindan K. (2022). An investigation into modelling approaches for industrial symbiosis: A literature review and research agenda. Cleaner Logistics and Supply Chain, vol. 3, 100020. DOI: 10.1016/j.clscn.2021.100020
24. Dong L., Taka G. N., Lee D., Park Y., Park H. S. (2022). Tracking industrial symbiosis performance with ecological network approach integrating economic and environmental benefits analysis. Resources, Conservation and Recycling, vol. 185, 106454. DOI: 10.1016/j.resconrec.2022.106454
25. Fraccascia L. (2020). Quantifying the direct network effect for online platforms supporting industrial symbiosis: An agent-based simulation study. Ecological Economics, vol. 170, 106587. DOI: 10.1016/j.ecolecon.2019.106587 EDN: VLPAFZ
26. Fraccascia L., Magno M., Albino V. (2016). Business models for industrial symbiosis: A guide for firms. Procedia Environmental Science, Engineering and Management, vol. 3, issue 2, pp. 83-93.
27. Harfeldt-Berg L., Harfeldt-Berg M. (2023). Connecting organizational context to environmental sustainability initiatives and industrial symbiosis: Empirical results and case analysis. Sustainable Production and Consumption, vol. 40, pp. 210-219. DOI: 10.1016/j.spc.2023.06.023 EDN: JSUTHC
28. Hua L. (2024). The impact of environmental taxation on the structure and performance of industrial symbiosis networks: An agent-based simulation study. Heliyon, vol. 10, issue 3, e25675. DOI: 10.1016/j.heliyon.2024.e25675 EDN: SPQCVT
29. Inigo E. A., Ritala P., Albareda L. (2020). Networking for sustainability: Alliance capabilities and sustainability-oriented innovation. Industrial Marketing Management, vol. 89, pp. 550-565. DOI: 10.1016/j.indmarman.2019.06.010 EDN: TSXCQK
30. Kurdve M., Jönsson Ch., Granzell A.-S. (2018). Development of the urban and industrial symbiosis in western Mälardalen. Procedia CIRP, vol. 73, pp. 96-101. DOI: 10.1016/j.procir.2018.03.321
31. Lawrenz S., Nippraschk M., Wallat Ph., Rausch A., Goldmann D., Lohrengel A. (2021). Is it all about information? The role of the information gap between stakeholders in the context of the circular economy. Procedia CIRP, vol. 98, pp. 364-369. DOI: 10.1016/j.procir.2021.01.118
32. Martin M., Harris S. (2018). Prospecting the sustainability implications of an emerging industrial symbiosis network. Resources, Conservation and Recycling, vol. 138, pp. 246-256. DOI: 10.1016/j.resconrec.2018.07.026
33. Noori Sh., Korevaar G., Ramirez A. (2021). Assessing industrial symbiosis potential in emerging industrial clusters: The case of Persian Gulf Mining and Metal Industries Special Economic Zone. Journal of Cleaner Production, vol. 280, part 1, 124765. DOI: 10.1016/j.jclepro.2020.124765 EDN: XHIXBT
34. Pigosso D., Schmiegelow A., Andersen M. M. (2018). Measuring the readiness of SMEs for eco-innovation and industrial symbiosis: Development of a screening tool. Sustainability, vol. 10, issue 8, 2861. DOI: 10.3390/su10082861
35. Rabelo R., Zambiasi S. P., Romero D. (2023). Softbots 4.0: supporting cyber-physical social systems in smart production management. International Journal of Industrial Engineering and Management, vol. 14, issue 1, pp. 63-93. DOI: 10.24867/IJIEM-2023-1-325
36. Raimondo M., Di Rauso Simeone G., Coppola G. P., Zaccardelli M., Caracciolo F., Rao M. (2023). Economic benefits and soil improvement: Impacts of vermicompost use in spinach production through industrial symbiosis. Journal of Agriculture and Food Research, vol. 14, 100845. DOI: 10.1016/j.jafr.2023.100845
37. Ramin E., Faria L., Gargalo C. L., Ramin P., Flores-Alsina X., Andersen M. M., Gernaey K. V. (2024). Water innovation in industrial symbiosis - A global review. Journal of Environmental Management, vol. 349, 119578. DOI: 10.1016/j.jenvman.2023.119578
38. Rentería Núñez G., Perez-Castillo D. (2023). Business models for industrial symbiosis: A literature review. Sustainability, vol. 15, issue 12, 9142. DOI: 10.3390/su15129142 EDN: TAJNSC
39. Saghafi Z., Roshandel R. (2024). Agent-based simulation for technology implementation in an energy-based industrial symbiosis network. Resources, Conservation & Recycling Advances, vol. 21, 200201. DOI: 10.1016/j.rcradv.2023.200201
40. Santos V. E. N., Magrini A. (2018). Biorefining and industrial symbiosis: A proposal for regional development in Brazil. Journal of Cleaner Production, vol. 177, pp. 19-33. DOI: 10.1016/j.jclepro.2017.12.107
41. Silva M. G., Carvalho T. S. D., Castagna A. G., Strauhs F. D. R., Piekarski C. M. (2022). The role of online platforms to enable the process of industrial symbiosis: An analysis of tools available in the market. Cleaner Production Letters, vol. 3, 100021. DOI: 10.1016/j.clpl.2022.100021
42. Tziva M., Negro S. O., Kalfagianni A., Hekkert M. P. (2021). Alliances as system builders: On the conditions of network formation and system building in sustainability transitions. Journal of Cleaner Production, vol. 318, 128616. DOI: 10.1016/j.jclepro.2021.128616 EDN: VPINXV
43. Wadström Ch., Johansson M., Wallén M. (2021). A framework for studying outcomes in industrial symbiosis. Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 151, 111526. DOI: 10.1016/j.rser.2021.111526
44. Wei Y., Du M., Huang Z. (2024). The effects of energy quota trading on total factor productivity and economic potential in industrial sector: Evidence from China. Journal of Cleaner Production, vol. 445, 141227. DOI: 10.1016/j.jclepro.2024.141227
Выпуск
Другие статьи выпуска
Экономико-математическое моделирование и прогнозирование котировок акций компаний необходимы для формирования и успешной реализации торговых стратегий на фондовых рынках. Однако на текущий момент эти процессы не всегда приносят удовлетворительные результаты, так как осложнены недостатком информации и методик изучения сложившихся тенденций экономического развития. Статья посвящена построению моделей полиномиального тренда второго порядка котировок акций компании для формирования соответствующего прогноза с учетом фактора цикличности экономики. Методологической базой исследования послужили фундаментальные положения теории экономических циклов. Методы работы включали анализ рядов динамики, экономико-математические методы моделирования и прогнозирования. Информационную базу составили статистические данные о котировках обыкновенных акций ПАО «Сбербанк» за февраль 1998 г. – август 2024 г., полученные с финансового портала Investing. com. Построено пять полиномиальных моделей котировок обыкновенных акций ПАО «Сбербанк». Выявлено, что котировки обыкновенных акций ПАО «Сбербанк» достигнут максимальных уровней через полтора года. По истечении указанного периода целесообразно продать данные инвестиционные активы. Полученные результаты могут быть использованы инвесторами и топ-менеджерами для прогнозирования и оценки рисков наступления экономических кризисов
Times of crises underscores the importance of guarding against deteriorations in the quality of loan portfolio through effective credit risk management. The purpose of the study is to examine the credit risk resilience of Namibia’s banking sector and forecast the quality of its loan portfolio. Methodologically, the study is hinged on the theories related to information asymmetry, moral hazard, and adverse selection. The methods include a VAR and an ARIMA out of sample dynamic forecasting model. The study employs secondary time-series data for the period 1996Q1–2021Q4 from various sources including the Bank of Namibia, the Namibia Statistics Agency, the World Bank and some others. The stress-testing results analysed via the VAR’s impulse responses show that Namibia’s banking sector is highly susceptible to various shocks with the early warnings emanating primarily from the non-performing loan itself, followed by the monetary, institutional, bank-specific, and interest rate indicators. The forecast for 2023Q4–2025Q4 obtained from the ARIMA model reveals that the riskiness of its loan portfolio is predicted to persist beyond the benchmark of 4 % set by the Bank of Namibia. The findings highlight important policy interventions, including the need to strengthen the mechanisms for monitoring the share of non-performing loans, re-evaluate existing policies, continue to ensure a sound macroeconomic and financial environment, and require banks to maintain a minimum capital adequacy ratio.
Существование цифровых разрывов значительно тормозит развитие платформенной модели в корпоративном секторе российской экономики, что не способствует активному проявлению положительных эффектов цифровизации. Недостаток методических и эмпирических работ, описывающих цифровые разрывы в корпоративном секторе экономики, не позволяет сформировать эффективные способы решения данной проблемы. Статья посвящена оценке цифровых разрывов, препятствующих становлению платформенной модели в корпоративном секторе национальной экономики. Методологическая база основывается на теории инноваций, концепции технологических укладов и концепции четвертой промышленной революции, которые обосновывают преимущества цифровизации и объясняют экономический рост с позиций технологического прогресса. Использован корреляционный анализ показателей, отражающих интенсивность применения организациями платформенных технологий и ряда других факторов. Информационную базу исследования составили данные НИУ ВШЭ об использовании в организациях программных средств и цифровых технологий за 2012–2022 гг. Результаты исследования показывают, что наибольшее значение для становления платформенной модели в корпоративном секторе экономики играет однородность цифровых технологий, используемых в отрасли. На втором месте по значимости стоит однородность в использовании программных средств, ориентированных на взаимодействие с партнерами, а также функционирование организаций в условиях доступа к широкополосному интернету. Полученные данные позволяют проводить диагностику становления платформенной модели путем описания цифровых и программных технологий, используемых потенциальными участниками цифровых платформ и бизнес-экосистем
В период кризисов возрастает значение фискальной политики в обеспечении макроэкономической стабильности и устойчивого экономического роста интеграционных объединений. Налоговая политика является значимым параметром в формировании государственных бюджетов и оказывает существенное влияние на доходы населения, что требует оценки процессов сближения налоговых систем в интеграционных союзах. Исследование направлено на проверку гипотезы о конвергенции налоговых систем для интегрирующихся государств: Армении, Белоруссии, Казахстана, Киргизии и России. Методологическую основу составила теория конвергенции экономических систем, процессный и системный подходы. Методика исследования базируется на концепции сигма-конвергенции и расчете индексов Франка. Информационной базой послужили статистические данные Евразийского банка развития за 2012–2022 гг. Результаты показывают, что до пандемии COVID-19 произошла сигма-конвергенция налоговой политики в группе стран, входящих в Евразийский экономический союз (ЕАЭС). С распространением пандемии страны проводили несогласованную налоговою политику по поддержке национальных экономик, что отразилось в дивергенции налоговых систем. Полученные результаты подтверждают необходимость создания на наднациональном уровне ЕАЭС автоматических механизмов кризисного управления в области фискальных интервенций. Это позволит более скоординировано реагировать на будущие гуманитарные и финансовые шоки и повысит способность государств-членов ЕАЭС быстрее их преодолевать
Междисциплинарный характер современных экономических исследований способствует росту научной популярности пространственной экономики, которая играет роль интегратора при изучении разнообразных объектов. Статья направлена на исследование объяснительного потенциала пространственной экономики в отношении экономического благополучия муниципальных образований. Методологической базой послужила совокупность теорий, формирующих фундамент пространственной экономики. В качестве методов использованы абстрактно-логический метод, дедукция и индукция. По результатам исследования выделены и проанализированы пять этапов в становлении теоретической базы пространственной экономики и показан пространственный аспект формирования экономического благополучия муниципального образования, который выражается в поддержании экономической активности территории, ее населенности и базируется на воспроизводственном процессе. При этом воспроизводственный процесс выступает в качестве пространственно-образующего, а такие параметры экономического пространства, как расстояние (связанность), преимущества/недостатки местоположения (размещение), распределение (концентрация) отражают, соответственно, пространственную инклюзивность территории местного самоуправления, наличие объектов, повышающих риски ее развития или увеличивающих ее привлекательность, а также пределы емкости территории и могут быть использованы для определения уровня экономического благополучия муниципального образования. Полученные выводы применимы для разработки методологии исследования и методики измерения уровня экономического благополучия муниципальных образований
Кризис современной экономической теории и модели рыночноцентричной экономики в частности включает в себя осмысление сущности, форм и пределов текущей трансформации отраслевых рынков. Экономическая наука и практика нуждаются в понимании особенностей взаимодействия акторов рынка, в преодолении энтропии существующих концепций и формировании комплексной модели экономического развития. Статья посвящена развитию положений концепции отраслевого квазирынка на мезоуровне и выявлению его соответствующих структурных особенностей. Методологической базой работы послужили неолиберальные и неоинституциональные теории. Методами выступили теоретико-методологический анализ, обобщение и сравнение. По результатам исследования выделены три ветви формирования концепции отраслевого квазирынка, в рамках которых предложены следующие его трактовки: как механизма взаимодействия бизнеса и государства; как механизма межфирменного и внутрифирменного взаимодействия на отраслевом рынке; как национального механизма организации производства, распределения и обмена. На основе ретроспективного анализа экономических теорий обоснована концепция отраслевого квазирынка, определены признаки, позволяющие формировать систему показателей для оценки его развития. Полученные результаты углубляют теоретические представления о развитии отраслевых рынков, прежде всего рынков сложной технологической продукции, позволяют разрабатывать методы измерения эффективности рыночных структур и методов промышленной политики
Издательство
- Издательство
- УрГЭУ
- Регион
- Россия, Екатеринбург
- Почтовый адрес
- 620144, Уральский ФО, Свердловская область, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной Воли, д. 62/45
- Юр. адрес
- 620144, Уральский ФО, Свердловская область, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной Воли, д. 62/45
- ФИО
- Силин Яков Петрович (РЕКТОР)
- E-mail адрес
- odo@usue.ru
- Сайт
- https://www.usue.ru/