Принципы зеленой экономики в системе обеспечения устойчивого развития стран Е7 и G7

Для первой кластеризации был осуществлен анализ исходных данных значений глобального индекса зеленой экономики за 2016 и 2018 годы [8]. Древовидная кластеризация и дендрограмма для 14 стран по 2 переменным представлена на рисунке 1.

На основании анализа можно сделать вывод о том, что определены 3 кластера и отдельный кластер составляет Германия. Для унификации полученных кластеров при проверке методом k-средних в поле «число кластеров» было задано число 3.

Таким образом, кластер № 1 состоит из Китая, США, Индии, Мексики, Турции; кластер № 2 Индонезии, России; кластер № 3 Германии, Франции, Великобритании, Канады, Японии, Италии, Бразилии. На основании изучения описательной статистики по каждому из кластеров можно сделать вывод о том, что кластер № 1 соответствует среднему уровню реализации зеленой экономики, кластер № 2 наихудшему уровню реализации зеленой экономики, кластер № 3 лучшему уровню реализации зеленой экономики.

Рисунок 1 Дендрограмма кластеризации стран Е7 и G7 по глобальному индексу зеленой экономики

Кластеризация по синтетическим показателям, а именно валовая добавленная стоимость промышленного производства (включая строительство) на 1 т выбросов СО2 с 2002 по 2016 г. и число занятых в промышленности на 1 т выбросов СО2 с 2002 по 2017 г. [9, 10] на основании 31 переменной для 14 стран, дала возможность построить дендрограмму с использованием метода Варда и Евклидового расстояния (рис. 2). Методом k-средних было определено, что кластер № 1 состоит из Бразилии, Индии, Индонезии; кластер № 2 Канады,

Китая, Мексики, России, Турции, США; кластер № 3 Франции, Германии, Италии, Японии, Великобритании. Оценка показателей описательной статистики по трем кластерам за 15-16 лет, а именно стандартного отклонения и величины дисперсии, позволяет сделать вывод о том, что кластер № 1 соответствует наихудшему уровню организации экономической деятельности в целях сокращения выбросов СО2, кластер № 2 среднему уровню, кластер № 3 наилучшему уровню.

Рисунок 2 Дендрограмма разброса синтетических показателей со знаменателем СО2 по странам Е7 и G7 с выделением кластеров

Кластеризация по показателям объемов производства электроэнергии из низкоуглеродных источников и потребления первичной энергии из возобновляемых источников с 2002 по 2017 г. для 14 стран по 32 переменным с использованием метода Варда, Евклидового расстояния и метода k-средних позволила выделить 4 кластера: кластер № 1 состоит из Китая и США; кластер № 2 Франции, Германии, Японии, России; кластер № 3 Бразилии, Канады; кластер № 4 Индии, Индонезии, Италии, Мексики, Турции, Великобритании [11]. На основании изучения описательной статистики, а именно значений средней, можно судить о том, что кластер № 1 соответствует наилучшему уровню использования энергии из зеленых источников, кластер № 2 ниже среднего уровня, кластер № 3 выше среднего уровня, кластер № 4 наихудшему уровню.

На основании 3 проведенных кластерных анализов была построена таблица 1.

Рисунок 3 Дендрограмма разброса показателей объема производства электроэнергии из низкоуглеродных источников и потребления первичной энергии из возобновляемых источников энергии по странам с выделением кластеров

Таблица 1 Полученные результаты трех этапов кластеризации

На основании изученного материала и уже проведенного кластерного анализа предлагается выделить такую страну, как Германия. Она вошла в группу стран с высоким уровнем эффективности зеленой экономики по глобальному индексу зеленой экономки, в группу стран с высоким уровнем организации экономической деятельности в целях сокращения выбросов СО2 и в группу стран с уровнем ниже среднего по использованию возобновляемых и низкокарбоновых источников энергии. Германия является лидером среди исследуемых стран по глобальному индексу зеленой экономики компании Dual Citizen LLC за все время его публикации. В связи с этим с целью исследования значения зеленой экономики в системе обеспечения экономического развития страны предлагается провести корреляционно-регрессионный анализ зависимости ВВП страны (табл. 2) от факторов, демонстрирующих реализацию концепцию зеленой экономики, на примере Германии.

В качестве количественных индикаторов состояния зеленой экономики в Германии предлагается использовать следующие статистические показатели за период с 2002 по 2017 г. (табл. 2):

Таблица 2 Исходные данные по Германии для построения

- потребление энергии из возобновляемых источников энергии (хі), ТВт-ч;

- инвестиции в развитие возобновляемых источников энергии (х2), млрд долл. США.

Указанные независимые переменные являются ключевыми элементами достижения устойчивого развития экономики Германии. С целью обнаружения явления автокорреляции и мультиколлинеарности были рассчитаны парные коэффициенты корреляции Пирсона (табл. 3).

Таблица 3 Коэффициенты корреляции Карла Пирсона переменных и зависимой

На основании рассчитанных показателей корреляции установлено следующее: связь между объемом потребления энергии из возобновляемых источников энергии (xj) и величиной ВВП Германии (y) сильная и прямая. Данное свидетельствует о том, что при увеличении объема потребления энергии из возобновляемых источников энергии объем ВВП будет увеличиваться;

-связь между объемом инвестиций в развитие возобновляемых источников

энергии (х2) и величиной ВВП Германии (y) средняя и прямая. Данное свидетельствует о том, что при увеличении объема инвестиций в развитие возобновляемых источников энергии величина ВВП будет увеличиваться.

На основе сопоставления описательных статистик уравнений регрессии наиболее адекватным является зависимость, представленная в виде множественной степенной функции (табл. 4).

Таблица 4 Индикаторы значимости полученной модели

Совокупный коэффициент корреляции равен 0,952, следовательно, степень тесноты связи между зависимой переменной (ВВП) и всеми объясняющими переменными (потребление энергии из возобновляемых источников энергии и инвестиции в развитие возобновляемых источников энергии) вместе взятыми сильная.

Коэффициент детерминации равен 0,906. Данное свидетельствует о том, что на 90,6% колебания величины ВВП Г ермании объясняется независимыми переменными (потребление энергии из возобновляемых источников энергии и инвестиции в развитие возобновляемых источников энергии), включенными в модель.

С помощью критерия Фишера была осуществлена проверка значимости уравнения в целом на уровне а = 0,05.

Наблюдаемое значение критерия было рассчитано с помощью MS Excel:

По таблице распределения Фишера было найдено критическое значение критерия Фишера:

Таким образом, Енабл. > FKр.. Следовательно, с надежностью, большей 0,95, и риском ошибиться, меньшим 0,05, можно утверждать, что Y (ВВП) зависит от всех Х (потребление энергии из возобновляемых источников энергии и инвестиции в развитие возобновляемых источников энергии), включенных в модель.

Итак, полученное уравнение является качественным, следовательно, можем воспользоваться результатами расчетов коэффициентов уравнения MS Excel. Для построения уравнения множественной степенной функции предварительно необходимо провести процедуру потенцирования свободного члена:

С помощью MS Excel было получено следующее уравнение:

Интерпретация оценок его параметров:

- bo = 648,14 млрд долл. США. В условиях потребления энергии из возобновляемых источников энергии на 1 ТВт-ч и инвестиций в развитие возобновляемых источников энергии на 1 млрд долл. США величина ВВП Германии в среднем в год будет составлять 648,14 млрд долл. США;

- b1 = 0,19%. При увеличении объема потребления энергии из возобновляемых источников энергии на 1% величина ВВП Германии в среднем в год будет увеличиваться на 0,19% при прочих равных условиях;

- b2 = 0,18%. При увеличении объема инвестиций в развитие возобновляемых источников энергии на 1% величина ВВП Германии в среднем в год будет увеличиваться на 0,18% при прочих равных условиях.

Графическая интерпретация зависимости ВВП Германии от факторов зеленой экономики (потребление энергии из возобновляемых источников энергии и инвестиции в их развитие) представлена на рисунке 4.

Рисунок 4 Динамика фактического и сценарные прогнозы ВВП Германии за период с 2002 по 2020 г., млрд долл. США

В результате проведенного статистического анализа валового внутреннего продукта Германии потребление энергии из ВИЭ и инвестиции в развитие ВИЭ, а также экономико-математического моделирования потенциальных зависимостей с применением корреляционно-регрессионного анализа был построен сценарный прогноз макроэкономической динамики:

- сценарий_1 предусматривает сохранение ежегодных темпов прироста потребления энергии из ВИЭ и инвестиций в развитие ВИЭ на уровне 9,9% и 12,7% соответственно, что обеспечивает приращение ВВП Германии на уровне 2,6% ежегодно на прогнозируемый период;

- сценарий_2 предусматривает сохранение ежегодных темпов прироста потребления энергии из ВИЭ на уровне 9,9% без увеличения объемов инвестиций в развитие ВИЭ, что может обусловливать прирост ВВП Германии на уровне 1,2% ежегодно на прогнозируемый период;

- сценарий_3 предусматривает сохранение ежегодных темпов инвестирования проектов в развитие ВИЭ на уровне 12,7% при сохранении потребления энергии из

ВИЭ на уровне 2017 г., что может обусловливать прирост ВВП Германии на уровне 1,5% ежегодно на прогнозируемый период.

Таким образом, очевидными становятся две гипотезы, которые могут стать отправной точкой будущих исследований. Первая состоит в том, что устойчивое развитие и имплементация принципов зеленой экономики могут обеспечить достижение положительной динамики ВВП Германии при условии неизменной структуры экономики, которая, на наш взгляд, не должна рассматриваться как константа как минимум по двум причинам: реализация газотранспортного проекта международного консорциума Nord Stream-2 AG и рамочные соглашения государств членов ЕС с третьими странами по вопросам энергетики.

Вторая гипотеза определяет возможность формирования энергетической подушки/профицита по ВИЭ как источника будущей экономической динамики, при условии что речь идет именно о возобновляемых, но не альтернативных источниках энергии, рентабельность которых еще некоторое время будет оставаться вне экономической категории прибыльности.

Обсуждение

Согласно полученным результатам трех этапов кластерного анализа, можно сделать вывод, что в настоящее время ни одна из стран, входящих в E7 и G7, не реализует концепцию зеленой экономики одинаково эффективно с двух позиций:

- сокращение эмиссии СО2;

- наращивание использования возобновляемых и низкокарбоновых источников энергии.

Также необходимо отметить, что общих тенденций развития для групп стран Е7 и G7 не было выявлено. Тем не менее среди 14 стран, входящих в выборку, можно обозначить общие закономерности, демонстрирующие одинаковый уровень реализации принципов зеленой экономики для таких стран, как: Китай и США; Франция, Германия и Япония; Италия и Великобритания; Мексика и Турция.

Опыт реализации принципов зеленой экономики такими странами, как Индия, Бразилия, Россия и Индонезия, является уникальным. Для Индии свойствен средний уровень эффективности реализации принципов зеленой экономики, но худшие усилия по организации экономической деятельности в целях сокращения выбросов СО2 и низкая популярность использования зеленых источников энергии. Бразилия является представителем экономики с высокой эффективностью реализации принципов зеленой экономики, что, видимо, обусловлено большими объемами использования возобновляемых и низкокарбоновых источников энергии, несмотря на низкие усилия по организации экономической деятельности в целях сокращения выбросов СО2. Для России и Индонезии характерен сравнительно низкий уровень эффективности реализации принципов зеленой экономики. Россия относится к числу стран со средними усилиями по организации экономической деятельности в целях сокращения выбросов СО2 и с уровнем ниже среднего по использованию возобновляемых и низкокарбоновых источников энергии.

В качестве страны, максимально близкой к потенциальному образцу реализации принципов зеленой экономики, была выбрана Германия. Данное условие обусловлено тем, что Германия лидер среди исследуемых стран по глобальному индексу зеленой экономики компании Dual Citizen LLC. На основании полученных результатов корреляционно-регрессионного анализа Германии можно сделать вывод о том, что в настоящее время развитие такого направления зеленой экономики в Германии, как возобновляемые источники энергии, положительно сказывается на экономически устойчивом развитии страны. Но тем не менее величина приращения ВВП страны за счет развития возобновляемых источников энергии является сравнительно незначительной.

Заключение

Таким образом, можно констатировать, что усилия в направлении «озеленения» экономики, даже в странах с высоким рейтингом по глобальному индексу зеленой экономики, являются слабо результативными в экономическом плане. Иными словами, зеленая экономика в системе обеспечения устойчивого развития экономики страны способствует незначительному приращению ВВП страны. Данное обстоятельство свидетельствует о том, что в целях наращивания масштабов экономического развития первостепенную роль обосновано занимают ископаемые источники топлива и неэкологичная промышленность.

Библиографический список

1. Альбеков А.У. Зеленая экономика. Модернизация социально-экономической системы юга России: моногр. / А.У. Альбеков, Н.Г. Вовченко и др; под науч. ред. А.У. Альбекова, Г.Г. Матишова. Ростов н/Д: ИПК РГЭУ (РИНХ), 2017. C. 15-16.

2. Тяглов С.Г., Богданова Р.М., Парада Е.В. Развитие зеленой экономики в рамках реализации национального проекта «экология» // Финансовые исследования. 2019. №2 (63). С.13-27.

3. Таранов П.В. Пять ключевых тенденций глобальной архитектуры мировой экономики в условиях уменьшения последствий глобального экономического кризиса / П.В. Таранов, Э.А. Исраилова, Л.Н. Рощина, A.M. Басенко, С.И. Самыгин // Искусственный интеллект: антропогенная природа против социального происхождения. Волгоград, 2020. C. 565-573. URL:

4. Green Economy: A Transformation to Address Multiple Crises. URL: https:// www.undp.org/content/undp/en/home/pressce nter/articles/2009/06/25/green-economy-atransformation-to-address-multiplecrises.html (дата обращения 10.05.2021).

5. Медвекина Е.А., Ходоченко А.В., Федько Н.В. «Озеленение» экономической деятельности в странах E-7 и G-7 как вектор улучшения их экологической безопасности // Серия конференций IOP: Науки о Земле и окружающей среде. 2021. № 723. URL:

6. ICAP Emissions Trading Worldwide: Status. URL: http://www.globalcarbonatlas.org/ (дата обращения 10.05.2021).

7. IEA, Renewables 2018. Market analysis and forecast from 2018 to 2023 URL: https://www.iea.org/renewables2018/ (дата обращения 10.05.2021).

8. Официальный сайт компании Dual Citizen // Глобальный индекс зеленой экономики URL: https://dualcitizeninc.com/ global-greeneconomy-index/ (дата обращения 05.05.2021).

9. Официальный сайт Всемирного банка // Показатели мирового развития. URL: http://datatopics.worldbank.org (дата обращения 05.05.2021).

10. Официальный статистический ресурс Our world in data. URL: https://ourworld indata.org/ (дата обращения 05.05.2021).

11. Официальный сайт Международного агентства по возобновляемым источникам энергии. URL: https://www.irena.org/ (дата обращения 05.05.2021).

12. Официальный сайт Центра исследований солнечной энергии и водорода Баден-Вюртемберг. URL: https://www.zswbw.de/en.html (дата обращения 05.05.2021).

BIBLOGRAPHIC LIST

1. Albekov A.U. Green economy. Modernization of the socio-economic system of Southern Russia: monograph /

A.U. Albekov, N.G. Vovchenko et al. Rostov n/D: publishing and printing complex of Rostov State University of Economic (RSUE), 2017. PP. 15-16.

2. Tyaglov S.G., Bogdanova R.M., Parada E.V. Development of green economy within implementation of the national ecology project // Finansovye issledovania. 2019. №2 (63). PP.13-27.

3. Taranov P.V. Five key trends in the global architecture of the world economy under the conditions of reducing consequences of the global economic crisis / P.V. Taranov, E.A. Israilova, L.N. Roshina, A.M. Basenko, S.I. Samygin // Artificial Intelligence: Anthropogenic Nature vs. Social Origin. ISC Conference Volgograd, 2020. РР. 565-573. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-030-39319-9_63.

4. Green Economy: A Transformation to Address Multiple Crises. URL: https://www.undp.org/content/undp/en/home/ presscenter/articles/2009/06/25/greeneconomy-a-transformation-to-addressmultiple-crises.html (10.05.2021г.).

5. Medvedkina Y.A., Khodochenko A. V., Fedko N.V. Greening of business activities in the E-7 and G-7 countries as a vector for improving their environmental safety // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science 2021. Vol.723. URL: https://doi.org/10.1088/17551315/723/4/ 042076

6. ICAP Emissions Trading Worldwide: Status. URL: http://www.globalcarbonatlas.org/ (10.05.2021).

7. IEA, Renewables 2018. Market analysis and forecast from 2018 to 2023 URL: https://www.iea.org/renewables2018

8. Dual Citizen // The Global Green Economy Index. URL: https://dualcitizeninc. com/global -greeneconomy-index/

9. The World Bank // World Development Indicators. URL: http://datatop-ics.worldbank.org (05.05.2021).

10. Our world in data. URL: https://ourworldindata.org/ (05.05.2021).

11. International Renewable Energy Agency. URL: https://www.irena.org/.

12. Center for Solar Energy and Hydrogen Research Baden-Wьrttemberg. URL: https://www.zsw-bw.de/en.html_(05.05.2021).