Влияние потребления газа и технологий на окружающую среду: опыт энергетического сектора Южной Африки (2024)
Остаточные выбросы от потребления ископаемого топлива свидетельствуют о долгосрочном воздействии прошлых выбросов углекислого газа (CO2) на современные объемы. Учитывая, что текущие уровни выбросов остаются на высоком уровне, необходимо обращать внимание на накопительный характер данного процесса. Представленное исследование направлено на изучение влияния потребления газа и остаточных выбросов CO2 на выбросы углекислого газа в Южной Африке с использованием модифицированной идентификации IPAT, а также скрытой модели Маркова. Внедрение дополнительных переменных в модифицированную идентификацию IPAT выявило доказательства влияния потребления газа на окружающую среду в энергетическом секторе Южной Африки. В модели динамической регрессии Маркова (MSDRM) использованы ежегодные данные из энергетического сектора Южной Африки с 1966 по 2020 г., собранные из различных источников. Результаты показывают, что вероятность модели (0,8475) будет сохраняться в состояниях с высокими выбросами с течением времени. Результаты MSDRM показали, что потребление газа указывает на статистически значимую отрицательную связь между потреблением газа (–0,0461) и выбросами CO2, означающую, что, несмотря на снижение выбросов CO2 при использовании газа, это не влечет за собой мгновенных обратных изменений в атмосфере. Вероятно, такие изменения вызваны другими источниками выбросов. Результаты MSDRM показали, что остаточные выбросы CO2 положительно влияют (I) на нынешние выбросы CO2 и что декаплинг (T) приводит к увеличению выбросов CO2. Полученные результаты подчеркивают необходимость разработки приоритетных «зеленых» стратегий, направленных на борьбу с источниками с устойчивыми высокими выбросами.
Legacy emissions from fossil fuel consumption signify the lasting impact of past carbon dioxide (CO2) emissions on present-day emissions. Given that the current emission levels are also high; it has become urgent to deal with this crisis. This study aims to examine the effects of gas consumption, legacy CO2 emissions, energy decoupling, and population on carbon dioxide emissions in South Africa using the modified IPAT identity and the Markov Switching Dynamic Regression analysis. Integrating additional variables into the modified IPAT identity uncovered evidence from the South African energy sector on the impact of gas consumption on the environment. The Markov Switching Dynamic Regression Model (MSDRM) utilised annual data from the South African energy sector from 1966 to 2020, collected from diverse sources. Results indicate that the Gas model’s probability (i.e., 0.8475) would persist in high-emissions states over time. The MSDRM results showed that gas consumption suggests a statistically significant negative relationship between gas consumption (–0.0461) and CO2 emissions, meaning that despite the decrease in CO2 emissions from using gas, it does not imply instant reversals in the ambient CO2 as to reduce the overall CO2, likely contributed from other CO2-emitting fuels. The MSDRM results showed that legacy CO2 emissions positively impact (I) current CO2 emissions and that decoupling (T) leads to increased CO2 emissions—the latter relationship indicating likely energy rebounding. These findings highlight the need to prioritise interventions and strategies targeting the factors with higher probabilities of contributing to sustained high emissions, which may involve implementing policies to transition away from high-emission sources while exploring alternatives and adopting cleaner energy sources. The results emphasise the challenge of decoupling economic growth from high CO2 emissions and underscore the importance of sustained efforts to address and mitigate climate change.
Идентификаторы и классификаторы
The creation of strategies to reduce disruption and guarantee a smooth integration process is necessary for the effective integration of renewable energy sources (Abas et al., 2015; Benli et al., 2020; Du et al., 2019; Neves, Marques, 2021; Stančin et al., 2020; Zou et al., 2016).
Список литературы
Abas, N., Kalair, A., & Khan, N. (2015). Review of fossil fuels and future energy technologies. Futures, 69, 31–49. https://doi.org/10.1016/j.futures.2015.03.003
Andrew, R., & Peters, G. (2021). The Global Carbon Project’s Fossil CO2 Emissions Dataset. Zenodo: Geneva, Switzerland.
Benli, B., Gezer, M., & Karakas, E. (2020). Smart City transformation for mid-sized cities: Case of Canakkale, Turkey. Handbook of smart cities, 1–20.
Berry, E.X. (2019). Human CO2 emissions have little effect on atmospheric CO2. International Journal of Atmospheric and Oceanic Sciences, 3(1), 13–26. https://doi.org/10.1007/978-3-030-15145-4_23-1. https:10.11648/j.ijaos.20190301.13
Caineng, Z.O. U., Xiong, B., Huaqing, X.U. E., Zheng, D., Zhixin, G.E., Ying, W.A. N.G., & Songtao, W.U. (2021). The role of new energy in carbon neutral. Petroleum exploration and development, 48(2), 480–491. https://doi.org/10.1016/S1876-3804 (21)60039-3
Chertow, M.R. (2000). The IPAT equation and its variants. Journal of industrial ecology, 4(4), 13–29. https://doi.org/10.1162/10881980052541927
Chovancová, J., & Tej, J. (2020). Decoupling economic growth from greenhouse gas emissions: The case of the energy sector in V4 countries. Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy, 15(2), 235–251.
Covert, T., Greenstone, M., & Knittel, C.R. (2016). Will we ever stop using fossil fuels? Journal of Economic Perspectives, 30(1), 117–138.
Du, K., Li, P., & Yan, Z. (2019). Do green technology innovations contribute to carbon dioxide emission reduction? Empirical evidence from patent data. Technological Forecasting and Social Change, 146, 297–303. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2019.06.010
Gielen, D., Boshell, F., Saygin, D., Bazilian, M.D., Wagner, N., & Gorini, R. (2019). The role of renewable energy in the global energy transformation. Energy strategy reviews, 24, 38–50. https://doi.org/10.1016/j.esr.2019.01.006
Granshaw, F.D. (2020). 5: The Carbon Cycle. Climate Toolkit 2.0.
Gujarati, D.N. (2004). Basic Econometrics, The McGraw. Hill Companies.
Hamilton, J.D. (1989). A new approach to the economic analysis of nonstationary time series and the business cycle. Econometrica: Journal of the econometric society, 357–384. https://doi.org/10.2307/1912559
Hubacek, K., Chen, X., Feng, K., Wiedmann, T., & Shan, Y. (2021). Evidence of decoupling consumption-based CO2 emissions from economic growth. Advances in Applied Energy, 4, 100074. https://doi.org/10.1016/j.adapen.2021.100074
M.M., Hasanuzzaman, M., Pandey, A.K., & Rahim, N.A. (2020). Modern energy conversion technologies. In Energy for sustainable development (pp. 19–39). Academic Press. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-814645-3.00002-X
Jacal, S., Straubinger, F.B., Benjamin, E.O., & Buchenrieder, G. (2022). Economic costs and environmental impacts of fossil fuel dependency in sub-Saharan Africa: A Nigerian dilemma. Energy for Sustainable Development, 70, 45–53. https://doi.org/10.1016/j.esd.2022.07.007
Li, R., & Li, S. (2021). Carbon emission post-coronavirus: continual decline or rebound? Structural Change and Economic Dynamics, 57, 57–67. https://doi.org/10.1016/j.strueco.2021.01.008
Lin, B., & Zhu, J. (2019). The role of renewable energy technological innovation on climate change: Empirical evidence from China. Science of the Total Environment, 659, 1505–1512. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.12.449
Martins, T., Barreto, A.C., Souza, F.M., & Souza, A.M. (2021). Fossil fuels consumption and carbon dioxide emissions in G7 countries: Empirical evidence from ARDL bounds testing approach. Environmental Pollution, 291, 118093. https://doi.org/10.1016/j.envpol.2021.118093
Neves, S.A., & Marques, A.C. (2021). The substitution of fossil fuels in the US transportation energy mix: Are emissions decoupling from economic growth?. Research in Transportation Economics, 90, 101036. https://doi.org/10.1016/j.retrec.2021.101036
Pham, N.M., Huynh, T.L. D., & Nasir, M.A. (2020). Environmental consequences of population, affluence and technological progress for European countries: A Malthusian view. Journal of environmental management, 260, 110143. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2020.110143
Project, G.C. 2021. Supplemental data of global carbon budget 2021 (version 1.0). Global Carbon Project.
Raihan, A., Muhtasim, D.A., Farhana, S., Pavel, M.I., Faruk, O., Rahman, M., & Mahmood, A. (2022). Nexus between carbon emissions, economic growth, renewable energy use, urbanization, industrialization, technological innovation, and forest area towards achieving environmental sustainability in Bangladesh. Energy and Climate Change, 3, 100080. https://doi.org/10.1016/j.egycc.2022.100080
Rehman, A., Rauf, A., Ahmad, M., Chandio, A.A., & Deyuan, Z. (2019). The effect of carbon dioxide emission and the consumption of electrical energy, fossil fuel energy, and renewable energy, on economic performance: evidence from Pakistan. Environmental Science and Pollution Research, 26, 21760–21773. https://doi.org/10.1007/s11356-019-05550-y
Ripple, W.J., Wolf, C., Lenton, T.M., Gregg, J.W., Natali, S.M., Duffy, P.B., & Schellnhuber, H.J. (2023). Many risky feedback loops amplify the need for climate action. One Earth, 6(2), 86–91.
Skånberg, K., & Svenfelt, Å. (2022). Expanding the IPAT identity to quantify backcasting sustainability scenarios. Futures & Foresight Science, 4(2), e116. https://doi.org/10.1002/ffo2.116
Sorrell, S., Gatersleben, B., & Druckman, A. (2020). The limits of energy sufficiency: A review of the evidence for rebound effects and negative spillovers from behavioural change. Energy Research & Social Science, 64, 101439. https://doi.org/10.1016/j.erss.2020.101439
Stančin, H., Mikulčić, H., Wang, X., & Duić, N. (2020). A review on alternative fuels in future energy system. Renewable and sustainable energy reviews, 128, 109927. https://doi.org/10.1016/j.rser.2020.109927
Wang, Q., & Su, M. (2020). Drivers of decoupling economic growth from carbon emission–an empirical analysis of 192 countries using decoupling model and decomposition method. Environmental Impact Assessment Review, 81, 106356. https://doi.org/10.1016/j.eiar.2019.106356
Wang, Q., & Zhang, F. (2020). Does increasing investment in research and development promote economic growth decoupling from carbon emission growth? An empirical analysis of BRICS countries. Journal of Cleaner Production, 252, 119853. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.119853
Wang, Q., & Zhang, F. (2021). The effects of trade openness on decoupling carbon emissions from economic growth–evidence from 182 countries. Journal of cleaner production, 279, 123838. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.123838
Wooldridge, J.M. (2010). Econometric analysis of cross section and panel data. MIT press.
Wooldridge, J.M. (2015). Control function methods in applied econometrics. Journal of Human Resources, 50(2), 420–445. https://doi.org/10.3368/jhr.50.2.420
Zou, C., Zhao, Q., Zhang, G., & Xiong, B. (2016). Energy revolution: From a fossil energy era to a new energy era. Natural Gas Industry B, 3(1), 1–11. https://doi.org/10.1016/j.ngib.2016.02.001
Выпуск
Другие статьи выпуска
Актуальность вопросов международной интеграции вытекает из тенденции схожих экономических систем к объединению с целью достижения взаимовыгодного эффекта на фоне деглобализационных процессов, ставших неотъемлемой частью капиталистического мира в последние десятилетия. Напряженная геополитическая обстановка, затронувшая весь мир на фоне кризиса международной торговли, ставит под сомнение дальнейшую гегемонию западного мира в контексте неэквивалентного обмена капитала. Одним из подходов для анализа эффективности сложившегося общемирового способа ведения хозяйства является мир-система. В данной статье Евразийский экономический союз рассматривается сквозь призму мир-системного подхода. Целью исследования является выявление проблем и возможных перспектив для развития интеграции в контексте мир-системы. Кроме того, рассмотрены вопросы взаимных инвестиций и трудовой миграции в государствах — членах ЕАЭС, раскрыта специфика экономики Союза, указаны имеющиеся проблемы, стоящие перед ним, и возможные пути решения данных проблем с целью дальнейшего развития интеграционных процессов между странами-участницами.
Появление и активное развитие цифровых экосистем определяет новый объект изучения менеджмента, интегрирующий в себе управление знаниями, управление инновациями, управление операциями, цепями поставок и организационных изменений. В условиях конкуренции и рыночных барьеров экономические субъекты активно используют цифровые экосистемы как ключевой фактор успеха. Сами цифровые экосистемы являются особым, сложным объектом управления, свойства которого меняются по мере прохождения им различных этапов жизненного цикла. При этом жизненные циклы цифровых экосистем находятся под влиянием функционирующих в их контуре объектов и субъектов и связанных с ними экономических систем. На основании наблюдения за экономическими системами и влиянием на них различных факторов авторами были определены этапы жизненного цикла цифровых экосистем. Базируясь на результатах анализа специфики поведения цифровых экосистем на этапах их жизненных циклов, авторами были сделаны выводы о наиболее значимых особенностях управления ими.
Введение экономических санкций против России привело к массовому уходу западных компаний с российского рынка, что создало благоприятные возможности для расширения деятельности китайских автомобильных компаний. Цель исследования состоит в том, чтобы выявить особенности деятельности китайских автопроизводителей как давно присутствующих на российском рынке, так и впервые выходящих на него. По оценкам авторов, на конец 2022 г. на российском рынке присутствовали 38 китайских компаний, что составило около 60 % от всех функционирующих китайских автопроизводителей. В результате проведенного исследования была предложена авторская классификация китайских компаний на российском рынке по способу выхода на рынок, которая включает в себя «серый» экспорт, косвенный экспорт через дилеров и дистрибьюторов, собственный сбытовой филиал, прямые инвестиции, портфельные инвестиции. Авторы приходят к выводу, что косвенный экспорт, наряду с собственными сбытовыми филиалами, является наиболее распространенным способом выхода китайских автомобильных компаний на российский рынок. При этом прямые иностранные инвестиции выступают важнейшим методом закрепления китайских компаний на российском автомобильном рынке. Такие компании, как Chery, Great Wall, Geely, являются лидерами среди китайских компаний по продажам в Р россии: их совокупная доля составляет около 93 %, что означает высокую концентрацию продаж. К ключевым особенностям деятельности китайских компаний с прямыми иностранными инвестициями относятся наличие мощной дилерской сети, а также производство автомобилей китайских марок на совместных предприятиях (инвестиции brownfield), где ведущую роль играет российское предприятие «Автотор». Единственным исключением является компания Great Wall Motor, которая построила завод Haval в Т туле «с нуля» (инвестиции greenfield). Авторы высказывают предположение, что малые объемы китайских инвестиций в российскую автомобильную промышленность объясняются в том числе превалированием brownfield инвестиций над инвестициями greenfield. На основе проведенного исследования авторы полагают, что важнейшими факторами продвижения китайских автомобильных компаний в Р россии выступят разворачивающиеся процессы цифровизации, а также растущий спрос на электромобили. При этом китайским автопроизводителям придется столкнуться с серьезной конкуренцией как со стороны российских, так и корейских компаний.
Представлен всесторонний анализ роли России на мировом рынке строительных услуг, освещены исторические и современные аспекты рынка, выявлены ключевые факторы, влияющие на текущее положение России, и обозначены основные вызовы и перспективы отрасли. Проведенное исследование основывается на анализе статистических данных, обзорах научных публикаций, отчетах правительственных и международных организаций, а также экспертных мнениях. Подробно рассмотрены экономическое значение строительного сектора для России, его интеграция в мировую экономику и влияние глобализации. Обсуждаются также важность строительства для создания инфраструктуры, жилья, занятости и поддержки смежных отраслей. Оценивается влияние экономических, политических и технологических факторов на строительную индустрию России, включая экономическую политику, курс национальной валюты, законодательные изменения и инновационные технологии в строительстве. Проанализированы проблемы и вызовы отрасли, в том числе воздействие международных санкций и политической обстановки, ключевые препятствия на пути развития, предложены возможные пути их преодоления. Особое внимание уделяется стратегиям и рекомендациям, направленным на улучшение позиций России на мировом рынке строительных услуг. В заключении подчеркивается, что позиция России на мировом рынке строительных услуг зависит от комплексного взаимодействия экономических, политических и технологических факторов. Эффективное управление этими аспектами требует глубокого понимания глобальных экономических тенденций и стратегического планирования на национальном уровне.
Основной целью исследования является рассмотрение повышения туристской привлекательности российских регионов на основе использования кластерного подхода с учетом формирования персонализированных технологий сервиса. Для выполнения поставленной цели приводится определение структурных компонентов туристских кластеров региона с учетом специфики предоставления туристских, рекреационных услуг, видов и факторов интеграционных процессов системы организации туристских кластеров. Результатом исследования является определение макроэкономического туристского кластера, позволяющего путем объединения последовательно или параллельно производимых технологических процессов профильных специализированных предприятий туристской территории или трансграничных территорий осуществлять создание, продвижение и предоставление кластерного турпродукта с учетом потребительских предпочтений. Макроэкономический туристский кластер отражает экономическую парадигму туристско-рекреационного комплекса, включающую системность, синергизм и институционализм, а также другие признаки организации функционирования комплексообразующих структур в туристской индустрии. В ходе исследования были уточнены виды и факторы интеграционных процессов системы организации туристских кластеров, проведено обоснование содержания системы стратегического планирования макроэкономических туристских кластеров, приведена оценка состояния российского рынка туристских услуг с учетом формирования персонифицированных технологий сервиса в условиях кластеризации, определены научно-прикладные аспекты диагностики и мониторинга функционирования туристских кластеров в условиях ограничения использования финансовых ресурсов, предложены рекомендации по важнейшим проблемам использования ресурсного обеспечения, ориентированных на максимальное предпочтение интересов и потребностей туристов в современный период развития кластеризации в туристской индустрии, а также развития интеграционно-производственных, координационных отношений деятельности профильных предприятий туристских кластеров. Отмечаются процессы, сдерживающие динамичное развитие кластерообразования в туристской индустрии, к которым следует отнести отсутствие организации по взаимодействию органов исполнительной власти трансграничных регионов, ограниченные возможности применения адаптированной методологической базы, позволяющей использовать кластерные технологии, недостаток подготовленных управленческих кадров и специалистов по вопросам формирования и использования туристских кластеров трансграничных регионов.
Производственный сектор находится на пороге цифровой революции, которая обещает коренным образом изменить его операционный ландшафт. Исследование посвящено цифровой интеграции в сфере производства и освещает процесс цифровой трансформации и его последствия. Дискуссия начинается с анализа текущего состояния цифровой трансформации в производственном секторе, с особым акцентом на технологиях Интернета вещей (IoT), искусственного интеллекта (AI), цифрового двойника (DT) и робототехники, которые находятся на переднем крае повышения эффективности и стимулирования инноваций. Значительное внимание уделено опыту Китая в цифровой трансформации производства и вызовам, с которыми могут столкнуться производители, включая культурную инертность и недостаток навыков. Описаны пути преодоления этих препятствий. Рассматриваются варианты выхода на перспективные траектории и инновации в цифровизации производства, прогнозируются последствия появления таких технологий, как передовая робототехника, связь 5G, устойчивые производственные практики и тенденции кастомизации. Акцентируется стратегическая важность цифровой трансформации производства и конкурентные преимущества, которые она предоставляет.
В исследовании очерчены стратегические рамки проблематики цифровой трансформации в производственном секторе, оно представляет интерес как для работников науки и образования, так и для практиков, задействованных в сфере цифровизации.
Актуальность исследуемой проблемы обусловлена необходимостью внедрения информационных технологий в различные сферы деятельности и их влиянием на развитие финансов домохозяйств. Цель исследования — выявление мер, повышающих влияние цифровизации на финансы домохозяйств, и разработка показателей, характеризующих эффективность доходов населения от использования цифровых технологий. Ведущим методом исследования данной проблемы выступает регрессивный анализ в качестве предлагаемого инструмента тестирования модели использования современных технологий в экономической и финансовой сферах. Используемый метод позволяет рассмотреть проблему как процесс изменения индикаторов, непосредственно влияющих на финансы домохозяйств. Cделан вывод о том, что доходы домохозяйств могут изменяться под воздействием различных переменных факторов, таких как информационно-коммуникационные технологии. Определено, что для оценки уровня ИКТ (Индекс развития информационно-коммуникационных технологий) используются показатели: индекс инновационного развития, индекс расходов правительства на инновации, индекс работоспособности технологических изобретений. Выявлена тенденция совершенствования показателей ИКТ и их позитивное влияние на развитие рынка труда и информационной среды. Определено, что на результативный показатель глобального инновационного индекса оказывают воздействие переменные факторы, характеризующие политическую, экономическую, социальную и информационную сферы деятельности. Сделан вывод о том, что цифровые технологии оказывают влияние на формирование финансов домохозяйств и могут способствовать повышению уровня доходов населения.
Человеческий капитал признается фундаментальной движущей силой экономического роста, по крайней мере, в инновационной, основанной на знаниях экономике. Этот тезис многократно обосновывается в работах ведущих экономистов, посвященных экономическому росту. Однако эмпирические исследования, связывающие человеческий капитал с экономическими результатами, не дают безусловного подтверждения этого тезиса как на макроэкономическом, так и микроэкономическом уровнях. В исследовании рассматривается вопрос о вкладе человеческого капитала в вероятность ухудшения экономических результатов домохозяйств на фоне кризисных явлений. Оценки, полученные на основе данных Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения (RLMS, НИУ ВШЭ), показывают, что условная вероятность ухудшения финансового положения для людей с высшим образованием значительно увеличилась в 2020 и 2022 гг. по сравнению с 2019 г. С помощью логит-анализа мы рассчитали отношения шансов ухудшения финансового положения для трех групп: работающие в настоящее время и неработающие, сообщившие о плохом здоровье по сравнению с группой респондентов с хорошим здоровьем, группа респондентов с высшим образованием по сравнению с тем, у кого нет диплома о высшем образовании. Люди с плохим здоровьем имеют на 20 % больше шансов снижения доходов, чем люди с хорошим здоровьем, что является негативным, но ожидаемым результатом. Однако вызывает тревогу то, что после 2020 г. для людей с высшим образованием шанс ухудшения финансового положения семьи также в 1,2 раза выше, чем у людей, не имеющих высшего образования. Эти оценки не ставят под сомнение положительное влияние человеческого капитала на экономику, основанную на знаниях. Но возникает вопрос, в какой степени черты экономики, основанной на знаниях, сохраняются во время кризисов. Возникает и другой вопрос, в какой степени высшее образование сегодня соответствует ожиданиям рынка труда и способна ли система образования обеспечить высокую отдачу от инвестиций в человеческий капитал.
Издательство
- Издательство
- РУДН
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 117198, г. Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6
- Юр. адрес
- 117198, г. Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6
- ФИО
- Ястребов Олег Александрович (РЕКТОР)
- E-mail адрес
- rector@rudn.ru
- Контактный телефон
- +7 (495) 4347027
- Сайт
- https://www.rudn.ru/