CC BY
29
Общество: политика, экономика, право. 2023. № 2. С. 53-67. Society: Politics, Economics, Law. 2023. No. 2. P. 53-67.
Научная статья УДК 338.24(510)
https://doi.org/10.24158/pep.2023.2.8
Направления устойчивого развития нефтегазовой промышленности Китая, скоординированные с экономическими и экологическими приоритетами
Чжан Шулинь
МИРЭА - Российский технологический университет, Москва, Россия, [email protected], https://orcid.org/0000-0001-6897-6219
Аннотация. Являясь важной опорной отраслью национальной экономики, нефтегазовая промышленность внесла большой вклад в экономику Китая, но в то же время она неизбежно разрушает экологическую среду и серьезно ограничивает устойчивое развитие общества. В этих условиях большое значение имеет координация функционирования ключевых ее элементов. В данной работе предлагается алгоритм оценки индексов системы 3E (энергетика, экономика, окружающая среда). С помощью сочетания метода главных компонент с методом значений энтропии рассчитан уровень устойчивого развития нефтяной, экономической и экологической систем Китая с 2005 по 2020 гг. Разработана модель анализа уровня координации между указанными тремя структурами. Результаты ее применения свидетельствуют о том, что в обозначенный период индексы уровня устойчивого развития этих систем продемонстрировали общую тенденцию к росту. Этот период можно разделить на два этапа: с 2005 по 2012 гг. - несогласованное развитие, с 2013 по 2020 гг. - базовое согласованное развитие. Уровень координации между тремя системами повышается из года в год, а устойчивое развитие китайской системы 3E продолжается.
Ключевые слова: нефтегазовая промышленность, анализ главных компонент, метод значений энтропии, скоординированное развитие, устойчивое развитие, Китай
Для цитирования: Чжан Шулинь. Направления устойчивого развития нефтегазовой промышленности Китая, скоординированные с экономическими и экологическими приоритетами // Общество: политика, экономика, право. 2023. № 2. С. 53-67. https://doi.org/10.24158/pep.2023.2.8.
Original article
Directions for the Sustainable Development of China's Oil and Gas Industry, Coordinated with Economic and Environmental Priorities
Zhang Shulin
MIREA - Russian Technological University, Moscow, Russia, [email protected], https://orcid.org/0000-0001-6897-6219
Abstract. Being an important supporting branch of the national economy, the oil and gas industry has made a great contribution to the Chinese economy, but at the same time it inevitably destroys the ecological environment and seriously restricts the sustainable development of society. In these conditions, coordination of the functioning of its key elements is of great importance. In this paper, an algorithm for evaluating the indices of the 3E system (energy, economy, environment) is proposed. By combining the principal component method with the entropy weight method, the level of sustainable development of China's oil, economic and environmental systems from 2005 to 2020 is calculated. A model for analyzing the level of coordination between these three structures has been developed. The results of its application indicate that during the designated period, the indices of the level of sustainable development of these systems showed a general upward trend. This period can be divided into two stages: from 2005 to 2012 - uncoordinated development, from 2013 to 2020 - basic coordinated development. The level of coordination between the three systems is increasing from year to year, and the sustainable development of the Chinese 3E system continues.
Keywords: oil and gas industry, principal component analysis, entropy weight method, coordinated development, sustainable development, China
For citation: Zhang Shulin. (2023) Directions for the Sustainable Development of China's Oil and Gas Industry, Coordinated with Economic and Environmental Priorities. Society: Politics, Economics, Law. (2), 53-67. Available from: doi:10.24158/pep.2023.2.8 (In Russian).
Введение. Большая численность населения, нехватка ресурсов для обеспечения его потребностей, ухудшение экологической обстановки, энергетический кризис и другие проблемы серьезно ограничивают устойчивое развитие Китая. Чтобы реализовать гармоничное сосуществование человека и природы, на 75-й сессии Генеральной Ассамблеи Организации Объединенных
© Чжан Шулинь, 2023
Наций в сентябре 2020 г. председатель Китая Си Цзиньпин обнародовал новую национальную цель - «стремиться к пиковым выбросам углекислого газа до 2030 г. и достичь углеродной нейтральности до 2060 г.»1. Предложение придало дополнительный импульс устойчивому развитию Китая. Для его воплощения особенно важно координировать функционирование энергетической, экономической и экологической систем Китая (3E).
Что касается исследования возможностей реализации этой задачи, то ученые (Behzadi et al., 2018) обратились к поиску альтернативных источников энергии, способных минимизировать вредное воздействие на окружающую среду, сохранив при этом темпы экономического развития страны: они оптимизировали модель энергетической системы 3E, включив в нее солнечный и геотермальный виды энергии.
Y.L Chae и др. исследователи (Chae et al., 1998) оценили и проанализировали влияние ядерной отрасли экономики на глобальную окружающую среду, создав модель энергоэкономического взаимодействия с контролем выбросов углерода.
После 1980-х годов Международное энергетическое агентство и Агентство по охране окружающей среды усилили взаимодействие в сфере взаимной координации действий по оптимизации развития системы 3E.
Китай сначала опирался на опыт Советского Союза в энергетических и экономических вопросах. Позднее ученые Поднебесной провели серию исследований по осуществлению скоординированного развития энергетики, экономики и экологии. Ян Юнань и другие представители научного сообщества апробировали модель прогнозирования перспективного функционирования указанных систем в провинции Сычуань (Yan Yunan, Liu Yubang, 2020). Ян Чжицин объединил в своем исследовании метод анализа главных компонентов и метод установления значения энтропии для измерения и расчета уровня «зеленого» развития системы 3E в провинции Хэнань и создал собственную модель для анализа степени координации системы 3E (Yang Zhiqing, 2021). Чжан Лулу и другие исследователи выбрали Внутреннюю Монголию, богатую углем, в качестве объекта исследования, усовершенствовали систему 3E до системы «уголь - экономика - окружающая среда» и построили теоретическую модель координации ее элементов в избранном регионе (Zhang Lulu et al., 2022). Фань Чжунци и его единомышленники создали систему индексов уровня развития энергетики, экономики и окружающей среды и использовали анализ главных компонентов для измерения и оценки системы 3E Китая (Fan Zhongqi, Cao Ming, 2006). Су Цзин и др. использовали пространственный эконометрический анализ и непараметрическую ядерную модель плотности для проведения углубленного исследования географической пространственной структуры и механизма динамической эволюции степени координации элементов китайской системы 3E (Su Jing et al., 2013). Син Цинцин и др. применили метод главных компонент для уменьшения размерности и нечеткую математическую функцию принадлежности для изучения степени координации компонентов рассматриваемой триадной структуры (Xing Qingqing, Guo Cunzhi, 2014). Чжан Лимин объединил энтропийный метод с моделью степени координации связи, провел количественный анализ уровня согласованного развития системы 3E в провинции Хэнань и выдвинул соответствующие предложения по скоординированному развитию системы 3E в данном регионе (Zhang Liming, 2017).
Как видим, ученые часто использовали анализ главных компонент и метод энтропии при оценке степени координации системы 3E. Первый из названных может осуществляться через применение методов уменьшения размерности для замены нескольких исходных переменных общими, которые содержат в себе большую часть их информации. Однако, когда знаки факторных нагрузок главного компонента положительные или отрицательные, смысл комплексной функции оценки теряется. Хотя энтропийный метод не может уменьшить размерность оценочного индекса по сравнению с другими аналогичными способами, он не задействует субъективные факторы человека и является более объективным. Чтобы повысить научность результатов исследования, мы объединили в нем метод анализа главных компонентов и метод значения энтропии, отобрали необходимые данные, касающиеся развития системы 3Е Китая за период с 2005 по 2020 гг., и рассчитали уровень ее устойчивости. Затем использовали модель для измерения и анализа степени координации компонентов указанной системы в целях обеспечения эффективной научной основы для повышения уровня ее устойчивого развития.
Построение системы показателей оценки степени координации 3E системы «энергетика - экономика - экология» Китая. Чтобы более точно оценить уровень устойчивого развития национальной системы 3E и степень скоординированности функционирования основных ее компонентов, мы использовали метод индексации, позволяющий сравнить данные в
1 Си Цзиньпин подтвердил цель Китая достигнуть углеродной нейтральности к 2060 году [Электронный ресурс] // Интерфакс. URL: https://www.interfax.ru/business/762726 (дата обращения: 14.01.2023).
стране и за рубежом и получить комплексные характеристики нефтегазовой промышленности. Они эффективно отражают уровень координации элементов системы 3Е. При выборе показателей экономической подсистемы мы также учитывали состояние нефтегазовой отрасли для их проверки. Они в основном отражают уровень комплексного экономического развития. В ходе работы мы опирались на «Закон об охране окружающей среды Китайской Народной Республики»1, «Закон об оценке воздействия на окружающую среду»2 и другие соответствующие нормы и правила. В итоге мы получили 34 показателя для анализа, среди которых: характеризующие нефтегазовую подсистему А1 ~А11, экономическую - В1~В12, экологическую - С1~С11. Была выявлена их положительная или отрицательная статусность (табл. 1). При этом чем больше значение положительного показателя и меньше - отрицательного, тем лучше.
Таблица 1 - Система показателей оценки координации системы 3Е
«энергетика - экономика - экология» Китая
Системный уровень Показатели Единица Свойства показателей
Нефтегазовая подсистема A1 - общее потребление электроэнергии млрд кВтч Положительный показатель
A2 - коэффициент эластичности потребления энергии Отрицательный показатель
A3 - общая эффективность обработки и преобразования энергии % Положительный показатель
A4 - объем добычи сырой нефти 10 тыс. т Положительный показатель
A5 - общее потребление сырой нефти 10 тыс. т Положительный показатель
A6 - доля нефти в общем потреблении энергии % Положительный показатель
A7 - доля сырой нефти в общем производстве первичной энергии % Положительный показатель
A8 - объем добычи природного газа 100 млн м3 Положительный показатель
A9 - общее потребление природного газа 100 млн м3 Положительный показатель
A10 - доля природного газа в общем потреблении энергии % Положительный показатель
A11 - доля природного газа в общем производстве первичной энергии % Положительный показатель
Экономическая подсистема B1 - ВВП 100 млн юаней Положительный показатель
B2 - общие инвестиции в основные средства 100 млн юаней Положительный показатель
B3 - общий экспорт 100 млн юаней Положительный показатель
B4 - общий объем розничных продаж товаров социального потребления 100 млн юаней Положительный показатель
B5 - вклад обрабатывающей промышленности в ВВП % Отрицательный показатель
B6 - вклад третичной промышленности в ВВП % Положительный показатель
B7 -финансирование исследований, в том числе фундаментальных 100 млн юаней Положительный показатель
B8 - доход жителей на душу населения Юань Положительный показатель
B9 - инвестиции в очистку источников промышленного загрязнения 10 тыс. юаней Положительный показатель
B10 - промышленная добавленная стоимость 100 млн юаней Положительный показатель
B11 - рост ВВП % Положительный показатель
B12 - уровень зарегистрированной безработицы в городах % Отрицательный показатель
Подсистема окружающей среды C1 - всего промышленной воды 100 млн м3 Отрицательный показатель
C2 - безвредная скорость переработки бытовых отходов % Положительный показатель
C3 - выбросы диоксида серы 10 тыс. т Отрицательный показатель
C4 - выбросы ХПК 10 тыс. т Отрицательный показатель
C5 - городская зеленая зона 10 000 га Положительный показатель
C6 - водные ресурсы на душу населения м3/чел. Положительный показатель
C7 - лесистость % Положительный показатель
C8 - зеленая зона парка на душу населения м2/чел. Положительный показатель
C9 - объем вывоза бытовых отходов 10 тыс. т Отрицательный показатель
C10 - комплексная производственная мощность водоснабжения 10 000 м3/сутки Положительный показатель
C11 - общая площадь лесонасаждений тыс. га Положительный показатель
1 Закон КНР об охране окружающей среды [Электронный ресурс] // Бизнес в Китае. URL: https://asia-business.ru/law/law2/resources/environment/ (дата обращения: 14.01.2023).
2 Закон об оценке воздействия на окружающую среду (2018) [Электронный ресурс] // Портал законов
Китая - CJO. URL: https://ru.chinajusticeobserver.eom/law/x/environmental-impact-assessment-law-20181229 (дата обращения: 14.01.2023).
Построение модели оценки уровня устойчивого развития системы 3E Китая. Когда имеется много переменных в исследовании, существует определенная корреляция между показателями, а информация о данных имеет определенную степень перекрытия. При анализе главных компонентов она может быть устранена, а большинство показателей сведены лишь к нескольким репрезентативным (Zhang Xiangguo et al., 2017). Но в практических задачах собственное значение главного компонента намного выше, чем других, поэтому при расчете комплексного показателя установка веса является весьма субъективной (Xu Yongzhi, Hua Huichuan, 2009). Хотя метод значения энтропии не позволяет уменьшить размерность показателей оценки, с его помощью возможно определить их вес в соответствии со степенью вариации каждого значения показателя, что является объективным методом взвешивания. Использование энтропийного метода позволяет избежать отклонений, вызванных человеческим фактором (Zhang Liming, 2017). Мы комбинируем анализ основных компонентов с энтропией, чтобы усилить преимущества двух методов и избежать субъективности суждений. Рассмотрим алгоритм построения модели метода главных компонент - энтропии.
Предположим, что для анализа главных компонент имеется m индексных переменных: х1, х2,...хт, всего п объектов оценки, i-й объект оценки и j-е значение равны ху. Используем формулу х' = max (х) - х, чтобы выполнить прямое преобразование отрицательного показателя. Перечислим основные этапы анализа главных компонентов:
1) использование метода Z-оценки для стандартизации исходных показателей, чтобы исключить влияние переменных измерений;
2) реализация условного теста:
- проверка теста KMO и теста на сферичность Бартлетта для каждого показателя, чтобы определить, подходят ли данные для анализа главных компонентов;
- нахождение собственных значений: выбор первых k основных компонентов с собственными значениями больше 1 (или совокупной ставкой вклада больше 85 %) и использование их для расчета соответствующей единичной матрицы собственных векторов; формула выглядит следующим образом:
и«=% ■ (1)
где ukj - единичный собственный вектор,
Fkj - переменная, соответствующая y-му индексу k-го главного компонента в матрице факторной нагрузки,
Xk - начальное собственное значение, соответствующее k-му главному компоненту; 3) определение главных компонентов и осуществление комплексной оценки. Формула расчета выглядит следующим образом:
Fik=Yllk=iUkjZXij, (2)
где Fik - балл k-го главного компонента в ¿-м году,
ZXij - стандартизированное значение у-го показателя в ¿-м году.
Энтропийный метод расчета веса индекса реализовывался по следующему алгоритму:
1) расчет доли Р^ показателя j в ¿-м году:
РЦ = уТП 7„ , (3)
L 1=1 !1]
где Y^ - оценка главного компонента элемента пункта j в году i;
2) определение информационной энтропии ej и информационной избыточность dj, j-го показателя:
е1 = -1^£иРИ*1при), (4)
dj = l-ej ; (5)
3) расчет веса j-го показателя:
wi = ?h.; (6) b]=i а]
4) построение модели оценки методом анализа главных компонентов и энтропийного метода для расчета комплексной оценки; формула выглядит следующим образом:
Qi=Yk=iWjFik, (7)
где Qi - значение уровня устойчивого развития модели метода главных компонент - энтропийного метода в ¿-м году.
Уровень координации характеризуется установлением доброкачественной взаимосвязи между двумя или более системами (Sun Aijun et al., 2007). Далее подставим значение уровня устойчивого развития каждой системы, рассчитанное выше, в соответствующую формулу (Deng Julong, 2005). Рассчитаем уровень согласованного развития различных систем по формуле:
с = (8)
где X и У соответственно представляют значения уровня устойчивого развития любых двух систем в системе 3Е,
С - значение уровня координации между системами X и У в диапазоне от -1,414 до +1,414, что согласуется с развитием. Координация в основном положительно коррелирует. Критерии оценки, связанные с ее уровнем координации представлены в табл. 2.
Таблица 2 - Гармонизированный стандарт классификации
Уровень координации Х-система Y-система Координация Тип
I X > 0 Y > 0 1,414 Координация
II X > 0 Y > 0 1~1,414 Базовая координация
III X > 0 Y < 0 0~1 Слабая координация
X < 0 Y > 0
IV X > 0 Y < 0 -1~0 Отсутствие координации
X < 0 Y > 0
V X < 0 Y < 0 -1,414~-1 Несогласованный
VI X < 0 Y < 0 -1,414 Вне баланса
Результаты и анализ. В ходе анализа данных динамического развития компонентов три-адной системы 3Е с 2005 по 2020 гг. мы использовали модели оценки главных компонент-энтропии и координации, а также статистический программный пакет SPSS для выполнения соответствующих расчетов и анализы результатов оценки.
Рассмотрим нефтегазовую подсистему. Мы использовали метод Z-оценки в программном пакетом SPSS для стандартизации индексных данных. Чтобы определить, подходят ли они для анализа основных компонентов, мы провели тест значения Кайзера - Мейера - Олкина (KMO) и тест сферичности Бартлетта. Результаты испытаний представлены в табл. 3.
Таблица 3 - Индекс оценки энергетической подсистемы КМО
и критерий сферичности Бартлетта
Показатель адекватности выборки Кайзера - Мейера - Олкина (КМО) Тест Бартлетта на сферичность
приблизительный хи-квадрат степени свободы существенный
0,656 446,213 55 0,000
Значение КМО в результатах испытаний составляет 0,656 > 0,5, а теста сферичности Бартлетта - 0,000 < 0,005. Данные подходят для анализа главных компонент. Мы привлекли программный пакет SPSS для его реализации, результаты расчетов показаны в табл. 4.
Таблица 4 - Объяснение общей дисперсии показателей оценки нефтегазовой подсистемы_
Элемент Начальное собственное значение Извлеченные собственные значения
общее количество дисперсия,% накопление,% общее количество дисперсия, % накопление, %
п 8,434 76,671 76,671 8,434 76,671 76,671
f2 1,592 14,476 91,147 1,592 14,476 91,147
Собственные значения первых двух основных компонентов /1 и /2 больше 1, а кумулятивный вклад составляет 91,147 %. Он показывает, что данные А1 ~ А11 нефтегазовой подсистемы преобразуются из исходных 11 показателей в два главных компонента /1 и /2 после их анализа и уменьшения размерности. Два главных компонента могут использоваться для представления большей части информации в оригинальном формате. Коэффициенты корреляции между главными компонентами и исходными переменными показаны в табл. 5.
Таблица 5 - Матрица факторной нагрузки
Серийный номер показателя Название показателя /1 /2
1 2 3 4
A1 Общее потребление электроэнергии 0,996 -0,038
A2 Коэффициент эластичности потребления энергии 0,291 0,754
A3 Общая эффективность обработки и преобразования энергии (%) 0,916 0,283
A4 Объем добычи сырой нефти (10 000 т) 0,356 0,826
A5 Общее потребление сырой нефти (10 000 т) 0,996 -0,081
A6 Нефть как доля общего потребления энергии (%) 0,745 -0,457
Продолжение таблицы 5
1 2 3 4
А7 Доля сырой нефти в общем производстве первичной энергии (%) -0,968 -0,048
А8 Объем добычи природного газа (100 млн м3) 0,994 -0,047
А9 Общее потребление природного газа (100 млн м3) 0,983 -0,160
А10 Доля природного газа в общем потреблении энергии (%) 0,990 -0,116
А11 Доля природного газа в общем производстве первичной энергии (%) 0,985 -0,041
Подставили матрицы факторных нагрузок [1,[2 и начальные собственные значения Х1,Х2 в формулу (1) для расчета единичных матриц собственных векторов Е1,Е2. Создали стандартизированную матрицу данных индекса ТА(/ = 1, 2..... 9) через формулу (2), что позволило рассчитать
матрицу оценок главных компонентов Р1Р2 (табл. 6):
Р1=0,343гА1 + 0,100гА2 + 0,315гА3 + 0,1231А4 + 0,343ТА5 + 0,257гА6 - 0,333гА7 + 0,342гА8 + 0,338гА9 + 0,341гА10 + 0,339гА11]
¥2 = -0,030гА1 + 0,598гА2 + 0,224гА3 + 0,655гА4 - 0,064гА5 - 0,362гА6 - 0,038гА7 - 0,037гА8 - 0,127гА9 - 0,092гА10 - 0,032гА11.
Таблица 6 - Матрица оценок главных компонентов энергетической подсистемы
Год Оценка главного компонента F1 Оценка главного компонента F2
2005 -4,642 -2,260
2006 -4,059 -1,072
2007 -3,401 -0,411
2008 -2,708 0,686
2009 -2,218 0,462
2010 -1,271 0,443
2011 -0,956 0,375
2012 -0,300 1,268
2013 0,404 1,414
2014 1,040 1,629
2015 1,730 1,801
2016 2,108 0,566
2017 2,576 -0,731
2018 3,153 -1,175
2019 3,988 -1,145
2020 4,555 -1,849
В соответствии с принципом энтропийного метода формулы (3)-(6) используются для расчета веса матрицы оценки главного компонента Р1Р2 (табл. 7).
Таблица 7 - Веса главных компонентов энергетической подсистемы_
Показатель Матрица оценки главных компонентов Матрица оценки главных компонентов F2
Иформационная энтропия е1 0,919 0,934
Информационная избыточность ^ 0,081 0,066
Веса (%) 54,987 45,013
Подставив вес и матрицу оценок главных компонентов Р1_Р2 в формулу (7) для расчета уровня устойчивого развития нефтегазовой подсистемы, получим следующее выражение:
Снефтегаз = 0,550Р1 + 0,450Р2.
Для экономической подсистемы уровень устойчивого развития может быть рассчитан аналогично тому, как это было сделано для нефтегазовой. После положительной и стандартизированной обработки показателей сначала был проведен тест на надежность и валидность (табл. 8).
Таблица 8 - Индекс оценки экономической подсистемы КМО и критерий сферичности Бартлетта
Показатель адекватности выборки Кайзера - Мейера - Олкина (КМО) Тест Бартлетта на сферичность
приблизительный хи-квадрат степени свободы существенный
0,649 539,115 66 0,000
Результаты испытаний показывают, что значение КМО составляет 0,649 > 0,5, а значение теста сферичности Бартлетта - 0,000 < 0,005, что считается подходящим для анализа главных компонентов. Результаты изучения общей дисперсии показателей оценки представлены в табл. 9.
Таблица 9 - Объяснение общей дисперсии показателей оценки экономической подсистемы_
Элемент Начальное собственное значение Извлеченные собственные значения
общее количество дисперсия,% накопление,% общее количество дисперсия,% накопление,%
п 9,525 79,371 79,371 9,525 79,371 79,371
Г2 1,265 10,542 89,913 1,265 10,542 89,913
Собственные значения первых двух главных компонент [1 и [2 больше 1, а кумулятивная ставка взноса составляет 89,913 %, что указывает на то, что индексные данные экономической подсистемы В1~В12 уменьшены. Оригинальные 12 показателей трансформируются в 2 главных компонента, Коэффициенты корреляции между ними и исходными переменными, составляющие матрицу факторной нагрузки, показаны в табл. 10.
Таблица 10 - Матрица факторной нагрузки_
Серийный номер индекса Название показателей п п
В1 Общая стоимость производства ВВП (100 млн юаней) 0,988 -0,141
В2 Общий объем инвестиций в основной капитал (100 млн юаней) 0,990 -0,107
В3 Общий экспорт (100 млн юаней) 0,957 -0,167
В4 Общий объем розничных продаж социальных потребительских товаров (100 млн юаней) 0,995 -0,080
В5 Вклад обрабатывающей промышленности в ВВП 0,874 0,389
В6 Вклад третичной промышленности в ВВП 0,805 0,549
В7 Финансирование научных исследований и фундаментальных исследований (100 млн юаней) 0,965 -0,178
В8 Располагаемый доход жителей на душу населения (юаней) 0,988 -0,140
В9 Инвестиции в контроль источников промышленного загрязнения (10 000 юаней) 0,469 0,376
В10 Добавленная стоимость в промышленности (100 млн юаней) 0,976 -0,160
В11 Рост ВВП, % -0,863 0,444
В12 Уровень зарегистрированной безработицы в городах 0,652 0,576
Выражение оценки главного компонента экономической подсистемы имеет вид: Р1=о,32огв1 + о,321гв2 + о,31огв3 + о,322гв4 + о,28згв5 + 0,2в1гв6 + о,31згв7 + о,32огв8 + о,152гв9 + о,31вгв10 - о,28огв11 + о,2игв12;
Р2 = -0,125гв1 - 0,095гв2 - 0,148гвз - 0,071гв4 + 0,34вгв5 + 0,488гВ6 - 0,158гв7 -о,124гв8 + 0,зз4гв9 - ом2гв10 + о,395гв11 + о,512гв12.
В целом матрица оценок главных компонентов экономической подсистемы по результатам расчетов значений главных компонентов экономической подсистемы за выбранный период приведена в табл. 11.
Таблица 11 - Матрица оценок главных компонентов экономической подсистемы
Год Оценка главного компонента F1 Оценка главного компонента F2
2005 -4,173 0,344
2006 -3,733 0,867
2007 -3,244 1,399
2008 -2,657 0,014
2009 -2,976 -0,851
2010 -2,600 -0,963
2011 -1,451 -0,713
2012 -0,656 -0,859
2013 0,253 -0,179
2014 1,086 0,171
2015 1,667 0,230
2016 2,499 0,879
2017 3,264 0,813
2018 3,961 0,749
2019 4,996 1,209
2020 3,766 -3,110
Согласно принципу метода значений энтропии мы использовали формулы (3)-(6) для расчета веса матрицы оценки главных компонентов Р1Р2 (табл. 12).
Таблица 12 - Веса главных компонентов экономической подсистемы
Показатель Матрица оценки главных компонентов Р1 Матрица оценки главных компонентов Р2
Информационная энтропия еу 0,892 0,967
Информационная избыточность 0,108 0,033
Веса Л (%) 76,51 23,49
Выражением для определения уровня устойчивого развития экономической подсистемы является следующее:
^экономика = 0,765Р1 + ,235Р2.
Расчет значений показателей экологической подсистемы осуществлялся по алгоритму нефтегазовой и экономической подсистем и аналогичным образом использовался для расчета уровня ее устойчивого развития. Показатели были положительно преобразованы и стандартизированы, проведен тест на определение их надежности и валидности (табл. 13).
Таблица 13 - Индекс оценки экологической подсистемы.
Значение КМО и критерий сферичности Бартлетта_
Показатель адекватности выборки Кайзера - Мейера - Олкина (КМО) Тест Бартлетта на сферичность
приблизительный хи-квадрат степени свободы существенный
0,777 275,888 55 0,000
Результаты теста показывают, что значение КМО составляет 0,777 > 0,5, а значение теста сферичности Бартлетта - 0,000 < 0,005, что считается подходящим для анализа главных компонентов. Результаты изучения общей дисперсии показателей оценки представлены в табл. 14.
Таблица 14 - Объяснение общей дисперсии показателей оценки
экологической подсистемы_
Элемент Начальное собственное значение Извлеченные собственные значения
общее количество дисперсия,% накопление,% общее количество дисперсия,% накопление,%
п 7,773 70,661 70,661 7,773 70,661 70,661
f2 1,218 11,075 81,736 1,218 11,075 81,736
Собственные значения первых двух основных компонентов [1 и [2 больше 1, а кумулятивный вклад составляет 81,736 %. Он показывает, что индексные данные подсистем окружающей среды С1 ~ С11 сокращаются с исходных 11 показателей до 2 главных компонентов после уменьшения размерности. Коэффициенты корреляции между ними и исходными переменными, составляющие матрицу факторной нагрузки, показаны в табл. 15.
Таблица 15 - Матрица факторной нагрузки_
Серийный номер индекса Название показателей п f2
С1 Объем промышленной воды 0,680 0,323
С2 Безвредная скорость переработки бытовых отходов (%) 0,939 -0,266
С3 Выбросы диоксида серы 0,953 0,217
С4 Выбросы ХПК 0,189 0,789
С5 Городская зеленая зона (10 000 га) 0,980 -0,153
С6 Водные ресурсы на душу населения (м3/чел.) 0,336 0,474
С7 Коэффициент лесного покрова (%) 0,937 -0,194
С8 Зеленая зона парка на душу населения (м2/чел.) 0,953 -0,262
С9 Объем вывоза бытового мусора -0,962 -0,129
С10 Комплексная производственная мощность водоснабжения (10 000 м3/сутки) 0,966 0,017
С11 Общая площадь лесонасаждений (тыс. га) 0,875 -0,049
Выражение матрицы оценки основного компонента подсистемы окружающей среды имеет
вид:
Р1= о,244гс1 + о,зз7гс2 + о,342гс3 + 0,0б8гс4 + 0,з52гс5 + о,121гс6 + о,ззбгс7 + о,342гс8 -0,345гс9 + 0,34бгс10 + 0,314гС11;
Р2 = 0,293гс1 - 0,24ИС2 + 0,1971С3 + 0,715гС4 - 0,139гС5 + 0,429гс6 - 0,176!С7 - 0,237гС8 - 0,117гСд + 0,015гс1О - 0,044гс11.
В целом матрица оценок главных компонентов экономической подсистемы по результатам расчетов значений главных компонентов экологической подсистемы за выбранный период приведена в табл. 1 6.
Таблица 16 - Матрица оценок главных компонентов экологической подсистемы
Годы Оценка главного компонента F1 Оценка главного компонента F2
2005 -3,434 1,533
2006 -3,891 0,812
2007 -3,602 0,381
2008 -2,634 0,695
2009 -1,668 -0,311
2010 -1,129 0,686
2011 -1,582 -2,180
2012 -0,724 -0,804
2013 -0,318 -1,245
2014 0,364 -1,481
2015 1,522 -1,344
2016 2,646 1,251
2017 3,042 0,671
2018 3,317 0,505
2019 3,748 0,921
2020 4,343 -0,090
В соответствии с принципом энтропийного метода формулы (3)-(6) используются для расчета веса матрицы оценок главных компонент Р1: Р2 (табл. 17).
Таблица 17 - Веса главных компонентов подсистемы окружающей среды
Показатели Матрица оценки главных компонентов Матрица оценки главных компонентов Р2
Информационная энтропия е 0,897 0,943
Информационная избыточность ^ 0,103 0,057
Веса (%) 64,523 35,477
Выражением для определения уровня устойчивого развития экологической подсистемы является следующее:
Сэкология = 0,645р1 + 0,355Р2.
Обобщив полученные данные по уровням устойчивого развития нефтегазовой, экономической и экологической систем Китая с 2005 по 2020 гг., мы получили полную картину динамики системы 3Е Поднебесной (табл. 18).
Таблица 18 - Комплексная оценка устойчивого развития системы 3Е Китая за период 2005-2020 гг._
Год Оценка энергетической подсистемы Оценка экономической подсистемы Оценка экологической подсистемы
2005 -3,570 -3,112 -1,671
2006 -2,715 -2,652 -2,221
2007 -2,056 -2,153 -2,188
2008 -1,181 -2,029 -1,452
2009 -1,012 -2,477 -1,186
2010 -0,500 -2,215 -0,485
2011 -0,357 -1,278 -1,794
2012 0,406 -0,704 -0,752
2013 0,859 0,151 -0,647
2014 1,305 0,871 -0,291
2015 1,762 1,329 0,505
2016 1,414 2,118 2,151
2017 1,088 2,688 2,200
2018 1,205 3,206 2,319
2019 1,678 4,106 2,744
2020 1,673 2,150 2,769
В ходе исследования было установлено, что три подсистемы нефтегазовой подсистемы, экономики и окружающей среды показали общую тенденцию к росту в период с 2005 по 2020 гг. (рис. 1).
5 4 3
2
1 0 -1 -2 -3 -4
—А— нефтегаз —•— экономика —■—оркужающая среда
Рисунок 1 - Тенденция устойчивого развития системы 3Е Китая за 2005-2019 гг.
Как видим, значение уровня развития всегда находилось на низком уровне среди трех подсистем. В 2011 г. началась реализация двенадцатого пятилетнего плана, Китай стал ускорять трансформацию своего режима экономического развития. Из рис. 1 видно, что уровень его достиг наивысшей точки в 2011 г. Высокие темпы роста экономики потребовали дополнительного потребления нефти, природного газа, пресной воду, железной руды, цветных металлов и т. д. Противоречие между нехваткой ресурсов и потребностями экономического и социального развития государства также становится все более и более серьезным. Усугубляет ситуацию прогрессирующее загрязнение окружающей среды: в 2011 г. количество химической потребности в кислороде (ХПК) в сбросе сточных вод Китая составило 24,9986 млн т, аммиачного азота - 2,604 млн т1. Это привело к резкому снижению индекса устойчивого развития экологической подсистемы Поднебесной в 2011 г. 8 ноября 2012 г. в Пекине состоялся 18-й Национальный конгресс Коммунистической партии Китая, на котором в докладе Ху Цзиньтао подчеркивалась необходимость «решительного содействия строительству экологической цивилизации, зеленого и низкоуглеродного развития»2 страны. Данные показывают, что индекс устойчивого развития экологической подсистемы Китая в 2012 г. значительно увеличился по сравнению с 2011 г. Это свидетельствует о том, что после 18-го Национального конгресса Коммунистической партии Китая Китай усилил надзор за окружающей средой, и строительство экологической цивилизации было успешным. С 2012 по 2015 гг. уровень устойчивого развития системы 3Е Китая значительно улучшился. Это во многом связано с постоянной корректировкой экономических показателей. В сочетании с исходными данными видно, что в 2012 г. добавленная стоимость третичной промышленности Китая в текущих ценах составила 45,5 % ВВП. Впервые третичная промышленность превзошла вторичную и стала крупнейшей отраслью в национальной экономике с дальнейшим ростом на 55,9 % в 2015 г.3 За этот период были значительно улучшены как энергетическая, так и экологическая подсистемы, что тесно связано с оптимизацией и корректировкой структуры энергопотребления, повышением эффективности использования энергии и развитием экологически чистой энергетики. В 2015 г. потребление чистой энергии (гидроэнергия, энергия ветра, атомная энергия и природный газ) составило 17,9 % от общего потребления энергии, что на
1 йМ+ЛЛй'л^Т^^&ВДШгййШ^ = Интерпретация доклада 18-го Национального съезда партии о строительстве экологической цивилизации [Электронный ресурс] // Institute of Ecological Civilization. URL: http://stwm.jxufe.edu.cn/news-show-149.html (дата обращения: 15.01.2023). (на кит. яз.)
2 Ху Цзиньтао. Твердо продвигаться вперед по пути социализма с китайской спецификой и бороться за полное построение среднезажиточного общества : доклад на XVIII Всекитайском съезде Коммунистической партии Китая 8 ноября 2012 года [Электронный ресурс] // Russian.china.org. URL: http://russian.china.org.cn/exclusive/txt/2012-11/16/content_27138205.htm (дата обращения: 15.01.2023).
3 - "+—Щ."вШШВ£Ш±<кЖШШШШ = Новая норма, новая стратегия, новое развитие -экономическое и социальное развитие нашей страны достигло замечательных достижений в период «Двенадцатой пятилетки» [Электронный ресурс] // National Bureau of Statistics of China. URL: http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/201510/t20151013_1255154.html (дата обращения: 15.01.2023). (на кит. яз.)
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
4,5 % больше, чем в 2010 г. Доля потребления угля составляет 64 %, что на 5,2 % ниже, чем в 2010 году, а доля потребления неископаемой энергии достигает 12 %. В 2015 году потребление энергии в Китае на 10 000 юаней ВВП составило около 7,2 т условного топлива, что на 18,2 % меньше, чем в 2010 году1. В 2015 г. национальная потребность в химическом кислороде, выбросы двуокиси серы, аммиачного азота и оксида азота снизились на 12,9 %, 18 %, 13 % и 18,6 % соответственно по сравнению с 2010 г., а показатель лесного покрова увеличился с 21,6 % в 2010 г. до 23 % в 2015 г.2 С 2016 по 2020 гг. среднегодовой темп экономического роста Поднебесной составил 5,8 %. Уровень устойчивого развития экономической подсистемы быстро увеличивался в первые четыре года, а затем снизился в 2020 г. С 2016 по 2019 гг. среднегодовой темп роста экономики Китая составил 6,7 %3. С точки зрения промышленности экономическая структура продолжает оптимизироваться. На первичную, вторичную и третичную промышленность приходилось 7,1 %, 39 % и 53,9 % ВВП соответственно. Вклад первичной, вторичной и третичной промышленности в рост ВВП составлял 3,8 %, 36,8 % и 59,4 % соответственно4. Кроме того, технологические инновации стали важным аспектом стремительного экономического развития, что также является важным проявлением качественного экономического развития. В 2019 г. Китай инвестировал в исследования и экспериментальные разработки (НИОКР) в общей сложности 2 214,36 млрд юаней, а отношение расходов на НИОКР к ВВП составило 2,23 %5. В 2020 г. из-за эпидемии коронарной пневмонии замедлился экономический рост, несколько увеличился вклад промышленности в его значения, увеличился уровень безработицы, спровоцированный неблагоприятной эпидемиологической обстановкой, что снизило уровень устойчивого развития экономической подсистемы. С 2016 по 2020 гг. общая экологическая подсистема демонстрировала восходящую динамику, постепенно формировался зеленый режим развития. В экологической подсистеме общий сброс основных загрязняющих веществ, таких как химическая потребность в кислороде, аммиачный азот, диоксид серы и оксиды азота, был сокращен, опустынивание пастбищ, опустынивание и каменистое опустынивание были первоначально остановлены, а степень покрытия лесами превысила 23 %6. С 2016 по 2020 гг. уровень устойчивого развития нефтегазовой подсистемы испытал кратковременное снижение в связи с сокращением добычи сырой нефти, вызванным падением цен на нефть, в 2018 г. он начал постепенно восстанавливаться, и в целом динамика развития осталась положительной.
Для расчета степени координации между системами «энергетика - экономика», «энергетика - экология», «экономика - экология» мы использовали модель определения степени координации. По результатам расчетов обнаружено согласованное развитие подсистем (табл. 19).
Таблица 19 - Координация энергетической, экономической
и экологической подсистем Китая
Энергетика - экономика Энергетика - экология Экономика - экология
Годы показатель уровень показатель уровень показатель уровень
координации координации координации координации координации координации
1 2 3 4 5 6 7
2005 -1,411 V -1,330 V -1,354 V
2006 -1,414 VI -1,407 V -1,409 V
2007 -1,414 VI -1,414 VI -1,414 VI
2008 -1,367 V -1,407 V -1,395 V
1 ФВЩШ = Ву Бинвэй. Анализ текущей ситуации и тенденций потребления энергии в Китае [Электронный ресурс] // Chinanecc. URL: https://clck.ru/33NFHZ (дата обращения: 15.01.2023). (на кит. яз.)
2 = Отчет Государственного совета о состоянии окружающей среды и достижении целей в области охраны окружающей среды в 2015 году [Электронный ресурс] // The National Peoples Congress of Peoples Republic of China. 2016. 04. 25. URL: http://www.npc.gov.cn/npc/c12491/201604/50df5afd16994e649450898527c6c646.shtml (дата обращения: 15.01.2023). (на кит. яз.)
3 + = = Какие исторические достижения были достигнуты в экономическом и социальном развитии нашей страны за период «13-й пятилетки»? [Электронный ресурс] // Zqcn.com. URL: http://www.zqcn.com.cn/135/9368.html (дата обращения: 15.01.2023). (на кит. яз.)
4 = Рен Цзепин: Взгляд на будущее Китая из статистического бюллетеня за 2019 год [Электронный ресурс] // Sina. URL: http://finance.sina.cn/zl/2020-02-29/zl-iimxxstf5310409.d.html?from=wap (дата обращения: 15.01.2023). (на кит. яз.)
5 2019^:ВШШЙЙЛШ+^Й = Национальный статистический бюллетень инвестиций в науку и технологии за 2019 год [Электронный ресурс] // National Bureau of Statistics of China. 2020. URL: http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjgb/rdpcgb/qgkjjftrtjgb/202107/t20210720_1819716.html (дата обращения: 15.01.2023). (на кит. яз.)
6 = Какие исторические достижения были достигнуты в экономическом и социальном развитии нашей страны за период "13-й пятилетки"? ...
Продолжение таблицы 19
1 2 3 4 5 6 7
2009 -1,304 V -1,410 V -1,334 V
2010 -1,196 V -1,414 VI -1,191 V
2011 -1,232 V -1,176 V -1,395 V
2012 -0,367 IV -0,406 IV -1,413 V
2013 1,159 II 0,197 III -0,746 IV
2014 1,387 II 0,758 III 0,632 III
2015 1,401 II 1,237 II 1,290 II
2016 1,387 II 1,385 II 1,414 I
2017 1,302 II 1,340 II 1,407 II
2018 1,288 II 1,349 II 1,396 II
2019 1,304 II 1,375 II 1,387 II
2020 1,403 II 1,373 II 1,403 II
Расчеты показали, что согласованное развитие китайской системы 3Е с 2005 по 2020 гг. можно разделить на два этапа. Первый - несогласованное развитие с отрицательной степенью согласованности с 2005 по 2012 гг., а второй - базовое согласованное развитие с положительной степенью согласованности с 2013 по 2020 гг. На первом этапе, с 2005 по 2012 гг., степень согласованности двух систем экономики и энергетики находилась в основном в состоянии У-образного несогласованного развития. В 2006 и 2007 гг. - в стадии развития нарушений класса VI, и ситуация развития не была оптимистичной. На данном этапе развитие экономики Китая сильно зависит от роста энергообеспечения и энергопотребления. Устаревшее оборудование, отсталая технология переработки, неправильный менеджмент и другие причины приводят к низкоэффективному использованию энергии и большому количеству отходов. Таким образом, возникает явление несогласованности между двумя системами - энергетикой и экономикой.
Система «энергетика - экология» на данном этапе находится в основном в состоянии несогласованного развития класса V. В 2007 и 2010 гг. она была в состоянии развития нарушений VI класса. В качестве источников энергии в Китае преобладал уголь, а предложение и спрос на нефтяные ресурсы не были сбалансированы. Чистая энергия, такая как природный газ и гидроэнергия, составляет небольшую долю в структуре энергопотребления. Большое количество добычи угля привело к разрушению земельные ресурсов и загрязнению водных ^ Qiuran, 2016). Вкупе с несовершенством технологии экологического управления это в итоге спровоцировало нескоординированное развитие системы «энергетика - экология». В этот период подсистемы находились в основном в состоянии несогласованного развития класса V. В 2007 г. - в состоянии развития нарушения VI класса. На данном этапе Китай находится в процессе быстрой индустриализации и урбанизации, характеризующихся высоким потреблением энергии, большими объемами выбросов, сильным загрязнением окружающей среды, постоянным укреплением энергетической структуры на основе угля. Усложнение контроля загрязнения и недостаточные инвестиции в охрану окружающей среды привели к низкому уровню скоординированного развития экономики и экологии (Ы Qiuran, 2016). Китаю необходимо уделять больше внимания качеству экономического роста, рационально использовать ресурсы на основе принципов защиты окружающей среды и сосредоточиться на технологических инновациях для этого.
Второй этап - с 2013 по 2020 гг. На втором этапе степень координации между различными системами начала существенно меняться. В 2013 г. степень согласованности подсистем «энергетика» и «экономика» впервые достигла базового уровня координации II типа. До 2020 г. он сохранялся. В 2013 и 2014 годах степень координации между системами «энергетика» и «экология» достигла уровня слабой координации III типа. В 2013 и 2014 гг. степень координации между системами «экономика» и «экология» характеризовалась IV классом недосогласованности и III классом слабой координации соответственно. С 2015 по 2020 гг. степень координации между системами «энергетика» - «экология» и «экономика» - «экология» достигла базового уровня координации типа II, а в 2016 году - уровня типа I. Причина улучшения в основном связана с постоянной оптимизацией экономической структуры, ростом доли сферы услуг в ВВП и снижением зависимости экономического развития страны от традиционной энергетики.
С точки зрения оптимизации структуры промышленности в 2020 г. на долю сельского хозяйства и промышленности приходилось 7,7 % и 37,8 % ВВП соответственно, при этом доля сферы услуг в нем достигла 54,5 %1. В 2020 г. в условиях пандемии коронавируса вклад промышленности в экономический рост несколько увеличился, но в целом сфера услуг осталась его ключевой движущей силой. В период «тринадцатой пятилетки» - с 2016 по 2020 гг. - среднегодовой
1 = Какие исторические достижения были достигнуты в эконо-
мическом и социальном развитии нашей страны за период "13-й пятилетки"? ...
темп роста потребления энергии в Китае на 2,8 % поддерживал среднегодовой экономический рост на 5,7 %, экономя энергетические ресурсы примерно на 650 млн т стандартного угля. Потребление энергии на единицу ВВП значительно снизилось1. Повышение уровня координации энергетики и экономики в основном связано с повышением эффективности использования энергии и постепенной оптимизацией структуры энергопотребления за счет эффективного использования угля, возобновляемых источников энергии и внедрения промышленных энергосберегающих технологий. Эти факторы привели к снижению потребления энергии на единицу ВВП. Доля потребления угля в китайском энергопотреблении снизилась с 65,8 % в 2014 г. до 56 % в 2021 г., при этом среднегодовое снижение составило 1,4 %, а доля потребления чистой энергии выросла с 16,9 до 25,5 % за тот же период2.
Повышение уровня координации системы «экономика - экология» связано с тем, что Китай увеличил инвестиции в фонды экологического управления и оптимизировал структуру расходов, чтобы максимизировать выгоду от вложенных средств. В 2020 г. специальные фонды центрального правительства, связанные с экологической цивилизацией Китая, увеличились на 8,5 % по сравнению с 2016 г. В период «тринадцатой пятилетки» центральное правительство выделило в общей сложности 97,4 млрд юаней на предотвращение и контроль загрязнения воздуха, из них 25 млрд юаней было освоено в 2020 году, что на 51,6 % больше, чем в 2016 г. (11,2 млрд юаней). Всего на предотвращение и контроль загрязнения воды было выделено 78,3 млрд юаней. Из них 31,7 млрд юаней - в 2020 г., что на 58,7 % больше, чем в 2016 г. (13,1 млрд юаней). С 2016 по 2019 гг. в расходах общегосударственного государственного бюджета расходы по трем основным направлениям: предотвращение и контроль загрязнения, охрана и восстановление окружающей среды, сохранение и использование энергетических ресурсов, - составляли 38,4 %, 35,9 % и 13,0 % соответственно3.
Заключение. Чтобы повысить уровень устойчивого развития системы 3Е Китая и уровень координации между ее тремя подсистемами, а также способствовать качественному экономическому развитию с экологическим приоритетом, необходимо анализировать соответствующие индикаторы, которые влияют на устойчивое развитие экономики страны. В настоящем исследовании мы установили систему индексов оценки. Затем использовали модель оценки метода анализа главных компонентов и энтропийный метод, а также модель оценки степени координации подсистем для анализа уровня устойчивого развития китайской системы 3Е с 2005 по 2020 гг. Результаты анализа следующие.
С 2005 по 2020 гг. уровни устойчивого развития трех подсистем - экономики, экологии и энергетики - в Китае колебались в отдельные годы, но общая тенденция была положительной. Показатели стали расти после 2010 г., однако вследствие негативного влияния пандемии Соуй-19 в 2020 г. динамика пошла на спад. Уровень устойчивого развития энергетической подсистемы снизился после 2015 г. в связи с падением цен на нефть, но постепенно восстановился в 2018 г., и общая тенденция роста сохранилась. Уровень устойчивого развития экологической подсистемы резко повысился после 18-го Всекитайского конгресса Коммунистической партии Китая в 2012 г., после 2016 г. темпы роста замедлились, однако в целом развитие подсистемы не вызывало опасений.
Скоординированный ход развития подсистем «энергетика - экономика», «энергетика - экология», «экономика - экология» Китая за период с 2005 по 2020 гг. можно четко разделить на два этапа:
1) 2005-2012 гг. - этап несогласованного развития;
2) 2013-2020 гг. - этап базового согласованного развития.
В 2013 г. степень согласованности системы «энергетика - экономика» изменилась с IV класса недосогласованности на II класс базовой координации; системы «энергетика - экология» - с недосогласованности IV класса на слабую координацию III класса; системы «экономика -экология» - с несогласованности V типа на недосогласованность IV типа. Система «энергетика -экономика» лидировала в достижении базового уровня координации типа II в 2013 г., а степень
1 : #--fiGDPföii^gTII = Эффективность энергосбережения и сокращения выбросов углекислого газа со времен «13-й пятилетки»: потребление энергии на единицу ВВП значительно снизилось [Электронный ресурс] // Stdaily. URL: http://stdaily.com/cehua/Aug25th/2021-08/25/content_1215243.shtml (дата обращения: 15.01.2023). (на кит. яз.)
2 ^föGDPföii^iTlffi^ÄMfflffiS? = Потребление энергии на единицу ВВП продолжает снижаться. Откуда берется движущая сила? [Электронный ресурс] // Baijiahao. 2022. 08. 05. URL: https://clck.ru/33NJoi (дата обращения: 15.0l.2023). (на кит. яз.)
3 "+ = Ж"Ш ЙПЛШШЛЙА^&М = В течение периода «13-го пятилетнего плана» центральное финансовое управление выделило в общей сложности 97,4 миллиарда юаней в фонды по предотвращению загрязнения воздуха и борьбе с ним, чтобы увеличить финансовые инвестиции, помогающие бороться с загрязнением [Электронный ресурс] // The Paper. URL: https://rn.thepaper.cn/baijiahao_11883366 (дата обращения: 15.01.2023). (на кит. яз.)
координации между системами «энергетика - экономика» оставалась на базовом уровне координации типа II с 2013 по 2020 гг. Степень координации между системами «энергетика - экология» и «экономика - экология» также достигла базового уровня координации класса II в 2015 г., в 2016 г. система «экономика - экология» достигла I уровня координации. В целом результаты исследования показали, что уровень координации между системами «энергетика - экономика», «энергетика - экология» и «экономика - экология» с каждым годом повышается, а устойчивое развитие китайской системы 3E неуклонно продолжается.
Список литературы:
Behzadi A., Gholamian E., Ahmadi P., Habibollahzade A., Ashjaee M. Energy, Exergy and Exergoeconomic (3E) Analyses and Multi-Objective Optimization of a Solar and Geothermal Based Integrated Energy System // Applied Thermal Engineering. 2018. Vol. 143. Р. 1011-1022. https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2018.08.034.
Chae Y.L, Byong W.L, Kun J.L. Nuclear Energy System for the Global Environmental Regulation in Korea-Energy-Economy Interaction Model Analysis // Progress in Nuclear Energy. 1998. Vol. 32, iss. 3-4. P. 273-279. https://doi.org/10.1016/s0149-1970(97)00072-3.
Li Qiuran. The Current Situation and Optimization of My Country's Energy Consumption Structure // China Business Theory. 2016. № 9. Р. 103-104.
П5 & ЯЫЙ. (2020). ЯЭДЛШ^^Я (24), 241-250. = Yan Yunan,
Liu Yubang. Evaluation of Coupling Coordination Degree of Sichuan 3E System Based on Distance Coordination Degree and GM Model // Practice and Understanding of Mathematics. 2020. № 24. Р. 241-250. (на кит. яз.).
й®, iUSft & (2007). -«ШЙЯ (02), 42-46. = Sun Aijun, Wu Jun, Liu
Guoguang, Pang Jinliang. Analysis of Coupling Degree of Traffic and Urbanization - Taking Jiangsu Province as an Example // Urban Traffic. 2007. № 2. Р. 42-46. (на кит. яз.).
фвйвй & (2014). SSffiE, (02), 15-20. = Xing Qingqing, Guo
Cunzhi. Empirical Analysis of the Coordination Degree of the New 3E System of Energy, Economy and Environment in My Country // Journal of Nanjing University of Finance and Economics. 2014. № 2. Р. 15-20. (на кит. яз.).
Ж», Ж», яа, ШШ & тлт. (2022). (11), 52-61. = Zhang Lulu,
Wan Zhijun, Zhang Yuan, Gou Hong, Peng Di, Yan Wanzi. Evaluation of Coal City 3E System Coordination Degree Combination Empowerment Cloud Model // China Mining. 2022. № 11. Р. 52-61. (на кит. яз.).
Ж#Я, m & ШФФ. (2017). 000 (018), 181. = Zhang
Xiangguo, Ding Rui, Jiang Xingxing. Research on Multivariate Evaluation Model Based on the Combination of Principal Component Analysis and Entropy Value Method // Electronic Journal of New Education Era: Teacher Edition. 2017. № 18. Р. 181. (на кит. яз.).
Ж тт. (2017). (03), 440-446. doi:10.16445/j.cnki.1000-
2340.2017.03.024. = Zhang Liming. Research on Coordinated Development of Energy, Economy and Ecological Environment System in Henan Province // Journal of Henan Agricultural University. 2017. № 3. Р. 440-446. https://doi.org/10.16445/j.cnki.1000-2340.2017.03.024 (на кит. яз.).
& ФШ1. (2009). ййешяй (06), 128-130. = Xu Yongzhi, Hua Huichuan. Improvements
to the Three Shortcomings of Principal Component Analysis // Science and Technology Management Research. 2009. № 6. Р. 128-130. (на кит. яз.).
ШШШ. (2021). Ш^Ш^Ш (3E) . (01), 180-190. doi:10.16445/j.cnki. 1000-
2340.20210122.013. = Yang Zhiqing. Evaluation and Analysis of Green Development of Energy, Economy and Environment (3E) System in Henan Province // Journal of Henan Agricultural University. 2021. № 1. Р. 180-190. https://doi.org/10.16445/j.cnki.1000-2340.20210122.013. (на кит. яз.).
ШШ, fflSX & (2013). штш—шт—ят (3E) ЙШ^ЯЙЙМ^Н'Ф^ЙЖШЙ. ШШШ (09), 19-24 = Su Jing, Hu
Zongyi, Tang Liwei. Geographical Spatial Distribution and Dynamic Evolution of My Country's Energy-Economy-Environment (3E) System Coordination Degree // Economic Geography. 2013. № 9. Р. 19-24. https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2013.09.004. (на кит. яз.).
жФШ & еде. (2006). ШЕ—гая (04), 66-70. = Fan Zhongqi, Cao Ming. Measurement and Evaluation of Energy-Economy-Environment System Sustainable Development Coordination State // Forecast. 2006. № 4. Р. 66-70. (на кит. яз.).
5Х:^Ф31**№й1987.1~27104~105. = Deng Julong. The Basic Method of the Gray System (Chinese - English Bilingual). Wuhan, 1987. 105 р. (на кит. яз.).
References:
Behzadi, A., Gholamian, E., Ahmadi, P., Habibollahzade, A. & Ashjaee, M. (2018) Energy, Exergy and Exergoeconomic (3E) Analyses and Multi-Objective Optimization of a Solar and Geothermal Based Integrated Energy System. Applied Thermal Engineering. 143, 1011-1022. Available from: doi:10.1016/j.applthermaleng.2018.08.034.
Chae, Y. L, Byong, W. L & Kun, J. L. (1998) Nuclear Energy System for the Global Environmental Regulation in Korea-Energy-Economy Interaction Model Analysis. Progress in Nuclear Energy. 32 (3-4), 273-279. Available from: doi:10.1016/s0149-1970(97)00072-3.
Deng Julong (1987). The Basic Method of the Gray System (Chinese - English Bilingual). Wuhan. 105 р. (In Chinese).
Fan Zhongqi & Cao Ming (2006). [Measurement and Evaluation of Energy-Economy-Environment System Sustainable Development Coordination State]. Forecast. (4), 66-70. (In Chinese).
Li Qiuran (2016). The Current Situation and Optimization of My Country's Energy Consumption Structure. China Business Theory. (9), 103-104.
Su Jing, Hu Zongyi & Tang Liwei (2013). [Geographical Spatial Distribution and Dynamic Evolution of My Country's Energy-Economy-Environment (3E) System Coordination Degree]. Economic Geography. (9), 19-24. Available from: doi:10.15957/j.cnki.jjdl.2013.09.004. (In Chinese).
Sun Aijun, Wu Jun, Liu Guoguang & Pang Jinliang (2007). [Analysis of Coupling Degree of Traffic and Urbanization - Taking Jiangsu Province as an Example]. Urban Traffic. (2), 42-46. (In Chinese).
Xing Qingqing & Guo Cunzhi (2014). [Empirical Analysis of the Coordination Degree of the New Energy-Economy-Environment (3E) System in My Country]. Journal of Nanjing University of Finance and Economics. (2), 15-20. (In Chinese).
Xu Yongzhi & Hua Huichuan (2009). [Improvements to the Three Shortcomings of Principal Component Analysis]. Science and Technology Management Research. (6), 128-130. (In Chinese).
Yan Yunan & Liu Yubang (2020). [Evaluation of Coupling Coordination Degree of Sichuan 3E System Based on Distance Coordination Degree and GM Model]. Practice and Understanding of Mathematics. (24), 241-250. (In Chinese).
Yang Zhiqing. (2021). [Evaluation and Analysis of Green Development of Energy, Economy and Environment (3E) System in Henan Province]. Journal of Henan Agricultural University (1), 180-190. Available from: doi:10.16445/j.cnki.1000-2340.20210122.013 (In Chinese).
Zhang Liming (2017). [Research on Coordinated Development of Energy, Economy and Environment System in Henan Province]. Journal of Henan Agricultural University. (3), 440-446. Available from: doi:10.16445/j.cnki.1000-2340.2017.03.024 (In Chinese).
Zhang Xiangguo, Ding Rui & Jiang Xingxing (2017). [Research on Multivariate Evaluation Model Based on the Combination of Principal Component Analysis and Entropy Weight Method]. Electronic Journal of New Education Era: Teacher Edition. (18), 181. (In Chinese).
Zhang Lulu, Wan Zhijun, Zhang Yuan, Gou Hong, Peng Di & Yan Wanzi (2022). [Evaluation of a Combined Cloud Model of Empowerment for 3E System in Coal Cities]. China Mining. (11), 52-61. (In Chinese).
Информация об авторе Чжан Шулинь - аспирант МИРЭА - Российский технологический университет, Москва, Россия.
Information about the author S. Zhang - PhD student, MIREA - Russian Technological University, Moscow, Russia.
Статья поступила в редакцию / The article was submitted 30.12.2022; Одобрена после рецензирования / Approved after reviewing 20.01.2023; Принята к публикации / Accepted for publication 14.02.2023.
