Москва, г. Москва и Московская область, Россия
Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова
Актуальность исследования определена тем, что сложившаяся геополитическая обстановка делает особо значимой проблему обеспечения энергоэффективности национальной экономики России. В качестве ключевого показателя, характеризующего эффективность использования энергетических ресурсов, использован показатель «энергоемкость ВВП». Показано, что в период 2012-2022 гг. сформировалась позитивная тенденция к снижению энергоемкости ВВП за счет энергосбережения и повышения энергетической эффективности. Для оценки и прогнозирования энергоэффективности экономики России был применен метод регрессионного анализа. Сформированная регрессионная модель, включающая восемь факторных показателей, показывает, что технологический фактор является ключевым драйвером снижения энергоемкости ВВП Российской Федерации. Выполненные прогнозные оценки позволяют утверждать, что в среднесрочной перспективе следует ожидать возвращения к позитивному тренду снижения показателя, имевшему место в период 2012-2022 гг. Текущие и перспективные оценки энергоемкости ВВП позволяют вести речь о вероятном росте эффективности экономики России с точки зрения использования энергетических ресурсов.
энергоэффективность национальной экономики, энергоемкость ВВП, документ стратегического планирования, среднесрочное прогнозирование, санкционные ограничения
1. Чемезов А.В., Яхина Е.Р., Шамарова Н.А. К вопросу определения понятия «Энергоэффективность»//Вестник ИрГТУ. 2015. №10. С. 258-262. EDN: https://elibrary.ru/VCPCXV
2. Пономарев-Степной Н.Н., Цибульский В.Ф. Энергоемкость как критерий энергоэффективности // Журнал прикладных исследований. 2010. №1-3. С. 41-43. EDN: https://elibrary.ru/HLWTNM
3. Федеральный закон от 28.06.2014 N 172-ФЗ «О стратегическом планировании в Российской Федерации». URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_164841/fe7140d7cfc6c641ae322fe648d99702d8b2a8f1/
4. Геращенко И.П. Методы прогнозирования в регрессионных и адаптивных моделях при анализе динамических рядов // Математические структуры и моделирование. 2000. № 5. С. 140-154. EDN: https://elibrary.ru/VQFYXF
5. Кумратова А. М., Плотников В.А. Применение методов нелинейной динамики и машинного обучения для прогнозирования экономических волатильных процессов // π-Economy. 2024. Т. 17, № 3. С. 81-95. DOIhttps://doi.org/10.18721/JE.17306. EDN: https://elibrary.ru/BPTKWE
6. Указ Президента РФ от 07.05.2024 N 309 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года». URL: https://www.consultant.ru/law/hotdocs/84648.html
7. Технологическое развитие отраслей экономики. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/11189
8. Измайлов М. К. Способы повышения эффективности использования основных средств // Вестник Московского университета имени С. Ю. Витте. Серия 1: Экономика и управление. 2019. №3 (30). С. 95-101. DOI: https://doi.org/10.21777/2587-554X-2019-3-95-101; EDN: https://elibrary.ru/EORMFX
9. Смирнов В.В. Эффективное развитие экономики России // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2014. №33. С.16-28. EDN: https://elibrary.ru/SKABIH
10. Альбитер Л.М., Чечина О.С. Оценка изменения фондоотдачи под влиянием основных технико-экономических факторов // Вестник СамГУ. 2014. №2 (113). С. 174-179.
11. Жаров В.С. Инвестиционно-инновационный анализ деятельности производственных систем // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. 2018. Т. 11, № 6. С. 142–152. DOI:https://doi.org/10.18721/JE.11612 EDN: https://elibrary.ru/YUKCLJ
12. О состоянии энергосбережения и повышении энергетической эффективности в Российской Федерации в 2022 году. Государственный доклад. URL: https://www.economy.gov.ru/material/file/d81b29821e3d3f5a8929c84d808de81d/energyefficiency2019.pdf?ysclid=m5a1a76gx3588919825
13. Ponomarev-Stepnoy N.N., Tsibulsky V.F. Energy intensity as a criterion of energy efficiency // ZHurnal prikladnyh issledovanij [Journal of Applied Research], 2010, no. 1-3, pp. 41-43. (in Russian). EDN: https://elibrary.ru/HLWTNM
14. Federal Law No. 172-FZ dated 06/28/2014 "On Strategic Planning in the Russian Federation". URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_164841/fe7140d7cfc6c641ae322fe648d99702d8b2a8f1/
15. Kumratova A.M., Plotnikov V.A. Application of nonlinear dynamics and machine learning methods for forecasting economic volatile processes // π-Economy [π-Economy], 2024, vol. 17, no. 3, pp. 81-95. DOIhttps://doi.org/10.18721/JE.17306. (in Russian).
16. Decree of the President of the Russian Federation No. 309 dated 05/07/2024 "On the National Development Goals of the Russian Federation for the period up to 2030 and for the future up to 2036". URL: https://www.consultant.ru/law/hotdocs/84648.html
