Целью исследования является определение эффективных механизмов, позволяющих снизить углеродный след ведущих промышленных холдингов черной металлургии РФ посредством интеграции кластерной концепции, технологии блокчейн, углеродного рынка и построения прогностических моделей. В процессе работы были использованы общенаучные методы анализа и синтеза, системного анализа, сценарного моделирования. В статье представлено концептуальное описание решения создания углеродного рынка на блокчейне в рамках экокластера, консолидирующего ресурсы ведущих промышленных холдингов черной металлургии РФ. Обозначены структурные элементы экокластера, приоритетные направления и их особенности. Отдельным элементом выделен углеродный рынок на блокчейне, представлены группировка и подробное описание факторов, подчеркивающих преимущества углеродного рынка на основе технологии блокчейн. Разработаны сценарии траектории движения углеродоемкости и потенциальной емкости углеродного рынка с учетом ограничений по масштабированию.
экокластер, черная металлургия, углеродный рынок, блокчейн, модель Ферхюльста, климатическая политика, углеродоемкость
1. Агапов Д.А. Углеродный рынок и перспективы его развития в России // Аграрное и земельное право. №1(217). 2023. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/uglerodnyy-rynok-i-perspektivy-ego-razvitiya-v-rossii
2. Заколдаев Д.А., Ямщиков Р.В., Ямщикова Н.В. Технология блокчейн в России: достижения и проблемы // Вестник Московского государственного областного университета (электронный журнал). 2018. №2. С. 1-15. URL: https://www.websoftshop.ru/pdf/the_blockchain_technology_in_russia.pdf
3. Зеленова А.А., Сесорова О.В., Смирнов С.А. Развитие цифровой экономики с технологией блокчейн // Экономика и предпринимательство. №10. 2024. URL: http://www.intereconom.com/rekviziti/10-2024/50-19%204_Зеленова,%20Сесорова,%20Смирнов%20%20=РОМ=%20Развитие%20цифровой.pdf
4. Костырин Е.В., Дрынкин С.Г. Уравнение Ферхюльства как инструмент демографического прогнозирования // Научные труды Вольного экономического общества России. 2023. №2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/uravnenie-ferhyulsta-kak-instrument-demograficheskogo-prognozirovaniya
5. Куричев Н.К, Птичников А.В., Шварц Е.А., Кренке А.Н. Природно-климатические проекты в России: ключевые проблемы и условия успеха. 2023. Т. 87. №4. URL: https://sciencejournals.ru/view-article/?j=izvgeo&y=2023&v=87&n=4&a=IzvGeo2304004Kurichev
6. Ледок А.С., Жавненко Д.А. Создание экологических кластеров: значение и направления формирования в условиях цифровизации // Экология. Человек. Бизнес. 2021. С. 303-306. URL: http://edoc.bseu.by:8080/bitstream/edoc/96983/1/Ledok_303_306.pdf
7. Попова И.М., Колмар О.И. Низкоуглеродное развитие России: вызовы и возможности в новых условиях // Вестник международных организаций. 2023. Т. 18. №4. URL: https://iorj.hse.ru/data/2024/03/15/2111453951/3%20Попова_Колмар%2062-95.pdf
8. Стародубец Н. В., Грищенко Ю. О., Белик И. С., Никулина Н. Л. Экономическая оценка последствий введения трансграничного углеродного регулирования для регионального промышленного комплекса (на примере Свердловской области) // Journal of Applied Economic Research. 2022. Т. 21, № 4. С. 708–733. URL: https://elar.urfu.ru/bitstream/10995/122414/1/jaer_2022_21_4_005.pdf
9. Tong M, Duan H, He L. A novel Grey Verhulst model and its application in forecasting CO2 emissions. Environ Sci Pollut Res Int. 2021 Jun;28(24):31370-31379. URL: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33608789/
10. Xiaoling W., Qinglong Sh. Decomposing the decoupling of CO2 emissions and economic growth in China’s iron and steel industry. URL://www.researchgate.net/publication/336735492_Decomposing_the_decoupling_of_CO2_emissions_and_economic_growth_in_China's_iron_and_steel_industry
