INTEGRAL ANALYSIS OF THE CONDITIONS OF A REGIONAL SOCIO-ENVIRONMENTALLY-ECONOMIC SYSTEM EXEMPLIFIED WITH NISHEGORODSKAYA OBLAST

С.Д. Синюшкина, Н.И. Зазнобина, Д.Б. Гелашвили, И.Н. Калашников

Abstract


In order to assess the state of affairs in a region with account for the economic, socio-demographic and environmental aspects, to find out the causes of backwardness, and to work out ameliorating measures, it is reasonable to regard each administrative-territorial unit (ATU) as an integral socio-environmentally-economic system (SEES). ATUs in the Nizhegorodskaya Oblast were chosen to evaluate the suggested approach to integral analysis of SEES conditions and developmental degree. The approach implies calculating the values of the generalized desirability function (GDF) and their assessment using principal components and SWOT analyses. The calculated GDF values for the years 2016–2018 made it possible to distinguish leaders and outsiders among ATUs. Among all ATUs, 78% fall into the two lower classes of GDF gradation, which means that conditions are poor there. The results were confirmed by statistical analysis and were interpreted analytically using SWOT analysis. The suggested methodology makes it possible to distinguish “pain spots” and “points of increase” and correct decision making aimed to promote sustainable development at a regional level.

Keywords


socio-environmentally-economic system, desirability function, principal component analysis, SWOT analysis, rating, Nizhegorodskaya Oblast.

References


1. Адлер ЮА, Маркова ЕВ, Грановский ЮВ. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. М.: Наука; 1976.

2. Булгаков НГ. Индикация состояния природных экосистем и нормирование факторов окружающей среды: Обзор существующих подходов. Успехи современной биологии. 2002;122(2):115-35.

3. Воробейчик ЕЛ, Садыков ОФ, Фарафонтов МГ. Экологическое нормирование техногенных загрязнений. Екатеринбург: Наука; 1994.

4. Гелашвили ДБ, Зазнобина НИ, Лисовенко АВ. Количественные методы оценки состояния урбоэкосистем. В кн.: Экологический мониторинг. Методы биологического и физико-химического мониторинга. Ч. VII. Н. Новгород: ННГУ; 2011, с. 80-110.

5. Зазнобина НИ, Молькова ЕД, Якимов ВН, Гелашвили ДБ. Сравнительная динамика социо-эколого-экономических систем регионов Приволжского федерального округа на основе обобщенной функции желательности. Известия Самарского НЦ РАН. 2016;18(2):675-80.

6. Зазнобина НИ, Молькова ЕД, Басуров ВА, Гелашвили ДБ. Рейтинговый анализ стран «БРИКС» по социо-эколого-экономическим показателям на основе обобщенной функции желательности. Проблемы региональной экологии. 2018;(3):137-42.

7. Королев АА, Розенберг ГС, Гелашвили ДБ, Панютин АА, Иудин ДИ. Экологическое зонирование территории Волжского бассейна по степени нагрузки сточными водами на основе бассейнового принципа (на примере Верхней Волги). Известия Самарского НЦ РАН. 2007;9(1):265-9.

8. Носов ВН, Булгаков НГ, Максимов ВН. Построение функции желательности при анализе данных экологического мониторинга. Известия РАН Сер биол. 1997;(1):69-74.

9. Розенберг ГС, Черникова СА, Краснощеков ГП, Крылов ЮМ, Гелашвили ДБ. Мифы и реальность «устойчивого развития». Проблемы прогнозирования. 2000;(2):130-54.

10. Федоров ВД, Сахаров ВБ, Левич АП. Количественные подходы к проблеме оценки нормы и патологии экосистем. В кн.: Человек и биосфера. М.: Изд-во МГУ; 1982, с. 3-42.

11. Фрумин ГТ, Баркан ЛВ. Комплексная оценка загрязненности Ладожского озера по гидрохимическим показателям. Водные ресурсы. 1997;24(1):315-9.

1. Adler YuA, Markova EV, Granovskiy YuV. Planirovaniye Eksperimenta pri Poiske Optimalnykh Usloviy. Moscow: Nauka; 1976. (In Russ.)

2. Bulgakov NG. [Indication of the state of natural ecosystems and regulation of environmental factors: An overview of existing approaches]. Uspekhi Sovremennoy Biologii. 2002;122(2):115-35. (In Russ.)

3. Vorobeychik EL, Sadykov OF, Farafontov MG. Ekologicheskoye Normirovaniye Tekhnogennykh Zagryazneniy. Yekaterinburg: Nauka; 1994. (In Russ.)

4. Gelashvili DB, Zaznobina NI, Lisovenko AV. [Quantitative methods for assessing the state of urban ecosystems]. In: Ekologicheskiy Monitoring. Metody Biologicheskogo i Fiziko-Khimicheskogo Monitoringa. Ch. VII. Nizhniy Novgorod: NNGU; 2011. p. 80-110. (In Russ.)

5. Zaznobina NI, Molkova ED, Yakimov VN, Gelashvili DB. [The comparative dynamics of social-ecologicaleconomic systems of Privolzhskiy federal district regions on the basis desirability generalized function]. Izvestiya Samarskogo Nauchnogo Tsentra RAN. 2016;18(2):675-80. (In Russ.)

6. Zaznobina NI, Molkova ED, Basurov VA, Gelashvili DB. [Rating analysis of the BRICS countries, socioecological-economic indicators on the basis of the generalized desirability function]. Problemy Regionalnoy Ekologii. 2018;(3):137-42. (In Russ.)

7. Korolev AA, Rozenberg GS, Gelashvili DB, Panyutin AA, Iudin DI. [Ecological zoning of the Volga basin territory on the sewage loading degree on the basin principle basis (by the top Volga example)]. Izvestiya Samarskogo Nauchnogo Tsentra RAN. 2007;9(1):265-9. (In Russ.)

8. Nosov VN, Bulgakov NG, Maksimov VN. [Construction of the desirability function in the analysis of environmental monitoring data]. Izvestiya RAN Seriya Biologicheskaya. 1997;(1):69-74. (In Russ.)

9. Rozenberg GS, Chernikova SA, Krasnoshchekov GP, Krylov YuM, Gelashvili DB. [Myths and reality of «Sustainable development»]. Problemy Prognozirovaniya. 2000;(2):130-54. (In Russ.)

10. Fedorov VD, Sakharov VB, Levich AP. [Quantitative approaches to the problem of assessing the norm and pathology of ecosystems]. In: Chelovek i Biosfera. Moscow: Izdatelstvo MGU; 1982. P. 3-42. (In Russ.)

11. Frumin GT, Barkan LV. [Comprehensive assessment of pollution of Lake Ladoga by hydrochemical indicators]. Vodnye Resursy. 1997;24(1):315-9. (In Russ.)

12. Akteke-Öztürk B, Weber GW, Köksal G. Optimization of generalized desirability functions under model uncertainty. Optimization J Math Programm Operat Res. 2017;66(12):2157-69.

13. Akteke-Öztürk B, Weber GW, Köksal G. Generalized desirability functions: a structural and topological analysis of desirability functions. Optimization J Math Programm Operat Res. 2020;69(1):115-30.

14. Padilla-Atondo JM, Limon-Romero J, Perez-Sanchez A, Tlapa D, Baez-Lopez Y, Puente C, Ontiveros S. The impact of hydrogen on a stationary gasoline-based engine through multi-response optimization: a desirability function approach. Sustainability. 2021;13(3):1385.

15. Weihrich H. The TOWS Matrix – A tool for situational analysis. Long Range Planning. 1982;15(2):54-66.




DOI: http://dx.doi.org/10.24855/biosfera.v13i4.645

© ФОНД НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ "XXI ВЕК"