Региональные различия в накоплении запасов произведенных черных металлов и металлолома в экономике России

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье анализируются региональные различия в накоплении запасов произведенных черных металлов и металлолома в экономике России. Для оценки металлофонда черных металлов российских регионов применен авторский метод, основанный на статистическом изучении региональных особенностей распределения черных металлов в разных отраслях экономической деятельности. Результаты оценки обнаружили региональную вариацию запасов произведенных черных металлов. Значительные запасы черных металлов сконцентрированы в регионах Урала, Поволжья и Центра с развитой промышленностью и высокой численностью населения. Выявлено, что распределение регионов по накоплению лома черных металлов не идентично их распределению в соответствии с запасами произведенных черных металлов. Отклонения обусловлены разными факторами. Например, в металлургических регионах более интенсивное накопление металлолома связано с спецификой производственных процессов в черной металлургии. Результаты проведенного в работе корреляционного анализа подтвердили наличие сильной зависимости между металлофондом черных металлов в 2016 г. и накоплением отходов и лома черных металлов в 2016–2023 гг. Обнаружены группы регионов, для которых корреляционная зависимость между анализируемыми показателями отсутствует по причине особенностей экономического развития территорий и методики расчета показателей. Сопоставление ресурсной базы и масштабов развития ломозаготовительной деятельности в российских регионах позволило выявить несоответствие количества ломозаготовительных организаций ресурсным возможностям территорий, что подчеркивает необходимость дальнейшего анализа развития сферы рециклинга во взаимосвязи с другими факторами.

Об авторах

Л. Р. Имангулов

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: linar.imangulov.1999@mail.ru
г. Москва, Россия

Список литературы

  1. Амоша А.И., Марченко В.М., Ляшенко В.И. Особенности потенциала рынка лома черных металлов для развития металлургии России и Украины // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2009. № 18. С. 55–71.
  2. Буданов И.А. Роль рынка металлолома в решении ресурсных проблем металлургии // Проблемы прогнозирования. 2002. № 2. С. 43–57.
  3. Горячко М.Д., Имангулов Л.Р. Оценка оптимальности сырьевых зон предприятий черной металлургии России в области закупок металлолома // Региональные исследования. 2022. № 2. С. 40–52. https://doi.org/10.5922/1994-5280-2022-2-4
  4. Зусман Л.Л. Металлический фонд народного хозяйства СССР. М.: Металлургия, 1975. 407 с.
  5. Козлов Г.И., Райков Ю.Н. Металлический фонд черных металлов России (методика и результаты расчетов) // Экономика в промышленности. 2013. № 2. С. 13–17.
  6. Мазеин Н.В. Крупнейшие ареалы черной металлургии мира: иерархия и факторы размещения // Региональные исследования. 2009. № 2. С. 59–73.
  7. Родионова И.А. Географические особенности проявления процессов миграции производства в металлургии мира // Вестн. РУДН. Экономика. 1999. № 1. С. 71–82.
  8. Структура металлофонда РФ с разделением на черный и цветной лом : интернет-портал маркетингового агентства «MegaResearch». [2008]. URL: https://www.megaresearch.ru/knowledge_library (дата обращения: 20.01.2025)
  9. Ткачев С.А., Гольм Д.А. Трансформация факторов территориальной организации черной металлургии в России и за рубежом // Вестник КРАГСиУ. 2014. № 13. С. 99–104.
  10. Угренинов С.В. Функционирование и взаимодействие региональных рынков лома и отходов черных металлов. Таганрог : Изд-во ЧОУ ВО ТИУиЭ, 2020. 96 с.
  11. Федеральная служба государственной статистики : федер. интернет-портал. [1999]. URL: https://rosstat.gov.ru (дата обращения: 20.01.2025)
  12. Хрущев А.Т. География промышленности СССР. М. : Мысль, 1986. 415 с.
  13. Drakonakis K., Rostkowski K., Rauch J., Graedel T.E., Gordon R.B. Metal capital sustaining a North American city: Iron and copper in New Haven, CT // Resources, Conservation and Recycling. 2007. Vol. 49. №. 4. P. 406-420. https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2006.05.005
  14. Giarratani F., Gruver G., Richmond C. The US Regional Ferrous Scrap Model. In book: Trade, Networks and Hierarchies. 2002. P. 159–175.
  15. Graedel T.E., Reck B., Ciacci L., Passarini F. On the Spatial Dimension of the Circular Economy. Resources. 2019. № 8. P. 10. https://doi.org/10.3390/resources8010032
  16. Gruver G., Giarratani F. Modeling Geographic Ferrous Scrap Markets: Regional Prices and Interregional Transactions in the United States. Journal of Regional Science. 2005. № 2. P. 313–341. https://doi.org/10.1111/j.0022-4146.2005.00373.x
  17. Hattori R., Horie S., Hsu F., Elvidge C., Matsuno Y. Estimation of in-use steel stock for civil engineering and building using nighttime light images // Resources, Conservation and Recycling. 2013. № 83. P. 1–5. https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2013.11.007
  18. Lyons D., Rice M., Wachal R. Circuits of scrap: Closed loop industrial ecosystems and the geography of US international recyclable material flows 1995–2005. The Geographical Journal. 2009. № 4. https://doi.org/10.1111/j.1475-4959.2009.00341.x
  19. Metal stocks in society: a scientific synthesis (2010). Report of the UN program UNEP. [Electronic resource]. Access mode: https://www.resourcepanel.org (access date: 06/11/2024)
  20. Pauliuk S., Wang T., Müller D.B. Steel all over the world: Estimating in-use stocks of iron for 200 countries // Resources, Conservation and Recycling. 2013. Vol. 71. P. 22-30. https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2012.11.008

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».