Economics and Mathematical MethodsEconomics and Mathematical MethodsЭкономика и математические методы0424-73883034-6177The Russian Academy of Sciences65331210.31857/S0424738824010056Regional problemsРегиональные проблемыResearch ArticleComparative effectiveness of Arctic region development projectsСравнительная эффективность проектов развития арктических регионовPotravnyI. M.ПотравныйИ. М.
Russian Federation
ecoaudit@bk.ruNovoselovA. L.НовоселовА. Л.
Russian Federation
alnov2004@yandex.ruNovoselovaI. Yu.НовоселоваИ. Ю.
Russian Federation
iunov2010@yandex.ruPlekhanov Russian University of EconomicsРЭУ им. Г. В. ПлехановаNational University of Oil and Gas “Gubkin University”РГУ нефти и газа (НИУ) имени И. М. ГубкинаFinancial University under the Government of the Russian Federation MoscowФинансовый университет при Правительстве Российской Федерации03072024601597103022025Copyright ©; 2024, Russian Academy of SciencesCopyright ©; 2024, Российская академия наук2024Russian Academy of SciencesРоссийская академия наукhttps://journals.eco-vector.com/0424-7388/article/view/653312

The article deals with the design and development of scientific tools for evaluating investment projects in the Arctic zone of Russia, taking into account the specific features of their application in the region. The necessity is substantiated and a mechanism is proposed for a comprehensive assessment of the effectiveness of investment projects implemented in the Arctic zone to select the highest priority projects, which is based on specific indicators that allow taking into account the peculiarities of the development of the Arctic regions. The system of component indicators for evaluating the effectiveness of projects is proposed. It is based on federal methods and supplemented with special indicators characterizing the regions of the Arctic zone, which allows describing the economic, social, environmental components of efficiency, ensuring state income, regional development, contribution to the national project and the country’s defence capability. The recommended set of indicators can be adjusted, which will not affect the developed algorithm for assessing the priority of projects. The authors developed a mechanism for determining the comparative effectiveness of projects based on their cost characteristics and expert assessments that allow determining the developed set of indicators. Experts’ assessments in the form of interval numbers are used for calculations. An algorithm for such an assessment of the effectiveness of development projects in the Arctic regions is proposed, including calculation of indicators that make up the assessment of the comparative effectiveness of the projects, determination of the integral assessment of such projects, as well as calculation of the comparative effectiveness of the analyzed projects. A numerical example is given, which makes possible to implement the developed mechanism for calculating the comparative effectiveness of projects in the Arctic zone of the country, taking into account environmental, social, ecological and other factors. The scientific results of the study include the development of economic and mathematical tools for ranking and selecting projects in assessing comparative efficiency in the industrial development of the Arctic. An approach to accounting and evaluating ethnological aspects in determining the effectiveness of projects in the Arctic is proposed.

В статье рассматриваются вопросы разработки и развития научного инструментария для оценки инвестиционных проектов в арктической зоне России с учетом специфических особенностей их реализации в регионе. Обосновывается необходимость и предлагается механизм комплексной оценки эффективности инвестиционных проектов, реализуемых в арктической зоне, для выбора наиболее приоритетных проектов, который базируется на учете специфических показателей, позволяющих провести их анализ с учетом особенностей освоения арктических регионов. Предлагается система составляющих показателей для оценки эффективности проектов, основывающихся на федеральных методиках и дополненных специальными показателями, характеризующими регионы арктической зоны, что позволяет охарактеризовать экономическую, социальную, экологическую составляющие эффективности, обеспечение дохода государства, развитие региона, вклад в национальный проект и обороноспособность страны. Рекомендуемый комплекс показателей может быть скорректирован, что не повлияет на разработанный алгоритм оценки приоритетности проектов. Разработан механизм определения сравнительной эффективности проектов, основанный на их стоимостных характеристиках и экспертных оценках. Для расчетов используются оценки экспертов в виде интервальных чисел. Предложен алгоритм такой оценки эффективности проектов развития арктических регионов, включая расчет показателей, которые составляют оценку сравнительной эффективности проектов, определение интегральной оценки таких проектов, а также вычисление сравнительной эффективности анализируемых проектов. Приводится численный пример, позволяющий реализовать в практике управления разработанный механизм расчета сравнительной эффективности проектов в арктической зоне страны с учетом экологических, социальных и других факторов. Научные результаты исследования включают развитие экономико-математического инструментария для ранжирования и выбора проектов при оценке сравнительной эффективности при промышленном освоении Арктики. Предложен подход к учету этнологических аспектов при определении эффективности проектов в Арктике.

Arcticsocio-economic developmentefficiency componentseconomic efficiencycomparative efficiencyindigenous peoples of the Northeconomic assessment of damagestate incomeproject prioritiesinterval estimatesАрктикасоциально-экономическое развитиесоставляющие эффективностиэкономическая эффективностьсравнительная эффективностькоренные народы Севераэкономическая оценка ущербадоход государстваприоритеты проектовинтервальные оценкиБежан А. В., Коновалова О. Е. (2022). Оценка эффективности внедрения микро-гидроэлектростанций для развития экотуризма в удаленных районах Арктической зоны Российской Федерации (на примере Мурманской области) // Арктика: экология и экономика. Т. 12. № 2. С. 288–297. DOI: 10.25283/2223-4594-2022-2-288-297 [Bezhan A. V., Konovalova O. E. (2022). The effectiveness evaluation of implementing micro-hydroelectric power plants for the ecotourism development in remote areas of the Arctic zone of the Russian Federation (on the example of the Murmansk region. Arctic: Ecology and Economy, l, 12 (2), 288–297. DOI: 10.25283/2223-4594-2022-2-288-297 (in Russian).]Благова Л. А., Десяцкова А. И., Дорохова К. В., Чернышова Е. С. (2017). Экономические критерии выбора рекомендуемого варианта разработки месторождений углеводородного сырья // Интерэкспо Гео-Сибирь. T. 2. № 1. С. 295–299. [Blagova L. A., Desyatskova A. I., Dorokhova K. V., Chernyshova E. S. (2017). Economic criteria for choosing the recommended option for the development of hydrocarbon deposits. Interexpo Geo-Siberia, 2 (1), 295–299 (in Russian).]Бурцева И. Г., Тихонова Т. В., Бурцев И. Н. (2022). Экономическая оценка минерально-сырьевого потенциала арктических территорий Республики Коми // Арктика: экология и экономика. Т. 12. № 1. С. 87–98. DOI: 10.25283/2223-4594-2022-1-87-98 [Burtseva I. G., Tikhonova T. V., Burtsev I. N. (2022). Economic assessment of mineral resource potential of the Komi Republic Arctic territories. Arctic: Ecology and Economy, 12, 1, 87–98. DOI: 10.25283/2223-4594-2022-1-87-98 (in Russian).]Зубарева В. Д., Саркисова А. С., Хатьков В. Ю., Субрий А. А., Оздоева А. Х. (2019). Экономические критерии выбора вариантов разработки нефтяных месторождений // Нефтяное хозяйство. № 8. С. 76–79. [Zubareva V. D., Sarkisova A. S., Khatkov V. Yu., Subri A. A., Ozdoeva A. H. (2019). Economic criteria for choosing options for the development of oil fields. Oil Economy, 8, 76–79 (in Russian).]Исаев А. П., Фомина И. А. (2018). Приоритетные проекты развития зоны Арктики. Восстановление Северного морского пути // Управленческое консультирование. № 8. С. 96–105. DOI: 10.22394/1726-1139-2018-8-96-105 [Isaev A. P., Fomina I. A. (2018). Priority projects for the development of the Arctic zone. Restoration of the Northern Sea Route. Administrative Consulting, 8, 96–105. DOI: 10.22394/1726-1139-2018-8-96-105 (in Russian).]Ларичкин Ф. Д., Фадеев А. М., Череповицын А. Е., Шишкин А. И. (2014). Экологический менеджмент при освоении морских месторождений углеводородов в Арктике // Север и рынок: формирование экономического порядка. № 1 (38). С. 126–133. [Larichkin F. D., Fadeev A. M., Cherepovitsyn A. E., Shishkin A. I. (2014). Environmental management in developing offshore fields in the Arctic. The North and the Market: Forming the Economic Order, 1 (38), 126–133 (in Russian).]Лексин В. Н., Порфирьев Б. Н. (2022). Другая Арктика: опыт системной диагностики // Проблемы прогнозирования. Т. 1. № 190. С. 34–44. DOI: 10.47711/0868-6351-190-34-44 [Leksin V. N., Porfiriev B. N. (2022). The other Arctic: Experience in system diagnostics. Studies on Russian Economic Development, 33, 1, 22–28. DOI: 10.1134/S1075700722010105 (in Russian).]Михайловский А. А., Мелехин Е. С., Новоселова И. Ю. (2019). Комплексная оценка приоритетности инвестиционных проектов развития уранодобывающих предприятий // Горный журнал. № 9. С. 83–88. DOI: 10.17580/gzh.2019.09.11 [Mikhailovsky A. A., Melekhin E. S., Novoselova I. Yu. (2019). Comprehensive assessment of the priority of investment projects for the development of uranium mining enterprises. Gornyi Zhurnal, 9, 83– 88. DOI: 10.17580/gzh.2019.09 (in Russian).]Новоселов А. Л., Потравный И. М., Новоселова И. Ю., Чавез Феррейра К. Й. (2018). Механизм реализации инвестиционных проектов экологической направленности на основе долевого финансирования // Экономика региона. № 4. С. 1488–1497. DOI: 10.17059/2018-4-33 [Novoselov A. L., Potravny I. M., Novoselova I. Yu., Chávez Ferreyra K. Y. (2018). The mechanism to implement environmental investment projects on the basis of equity financing, Economy of Region, 14 (4), 1488–1497. DOI: 10.17059/2018-4-33 (in Russian).]Потравная Е. В., Кривошапкина О. А. (2022). Оценка приоритетности компенсационных проектов различными группами населения при промышленном освоении Арктики // Вестник университета. Теоретический и научно-методический журнал. № 1. С. 176–188. DOI: 10.26425/1816-4277-2022-1-175-187 [Potravnaya E. V., Krivoshapkina O. A. (2022). Compensation projects priority assessment by various population groups in the arctic industrial development. Vestnik Universiteta. Scientific and Methodological Journal, 1, 176–188. DOI: 10.26425/1816-4277-2022-1-175-187 (in Russian).]Слепцов А. Н. (2021). Родовая община коренных малочисленных народов Севера в системе управления традиционным природопользованием // Арктика: экология и экономика. Т. 11. № 4. С. 568–581. DOI: 10.25283/2223-4594-2021-4-568-581 [Sleptsov A. N. (2021). The tribal community of the indigenous peoples of the North in the system of traditional nature management. Arctic: Ecology and Economy, 11, 4, 568–581. DOI: 10.25283/2223-4594-2021-4-568-58 (in Russian).]Тарасова О. В., Русяев С. М. (2022). Мультипликативные экономические эффекты в арктических рыбохозяйственных проектах // Арктика: экология и экономика. Т. 12. № 2. С. 211–223. DOI: 10.25283/2223-4594-2022-2-211-223 [Tarasova O. V., Rusyaev S. M. (2022). Multiplicative economic effects of the Arctic fish projects. Arctic: Ecology and Economy, 12, 2, 211–223. DOI: 10.25283/2223-4594-2022-2-211-223 (in Russian).]Ухоботов В. И., Стабулит И. С., Кудрявцев К. Н. (2019). Сравнение нечетких чисел треугольного вида // Вестник Удмуртского университета. Математика. Механика. Компьютерные науки. Т. 29. № 2. С. 197–210. DOI: 10.20537/vm190205 [Ukhobotov V. I., Stabulit I. S., Kudryavtsev K. N. (2019). Comparison of triangular fuzzy numbers citation. Bulletin of Udmurt University. ‘Mathematics. Mechanics. Computer Science’, 29, 2, 197–210. DOI: 10.20537/vm190205 (in Russian).]Фадеев А. М., Череповицын А. Е., Ларичкин Ф. Д., Федосеев С. В. (2018). Оценка приоритетности разработки месторождений российской Арктики как инструмент эффективного природопользования в современных макроэкономических условиях // Энергетическая политика. № 4. С. 34–47. [Fadeev A. M., Cherepovitsyn A. E., Larichkin F. D., Fedoseev S. V. (2018). Priority assessment of the development of deposits in the Russian Arctic as a tool for efficient nature management in modern macroeconomic conditions. Energy Policy, 4, 34–47 (in Russian).]Цветков В. А., Дудин М. Н., Ермилина Д. А. (2019). Управление развитием Арктики: финансовое обеспечение региона и выбор критериев оценки эффективности инвестиционных проектов для его освоения // Управленческие науки. Т. 9. № 2. С. 62–77. DOI: 10.26794/2404-022X-2019-9-2-62-77 [Tsvetkov V. A., Dudin M. N., Еrmilina D. A. (2019). Managing of the Arctic development: Financial support of the region and the criteria choice for evaluating the effectiveness of investment projects. Management Sciences in Russia, 9 (2), 62–77. DOI: 10.26794/2404-022X-2019-9-2-62-77 (in Russian).]Burtseva E., Sleptsov A., Bysyina A., Fedorova A., Dyachkovski G., Pavlova A. (2022). Mining Industry of the Republic of Sakha (Yakutia) and problems of environmental and social security of Indigenous Peoples. Land, 11, 105. DOI: 10.3390/ land11010105Dragan S. P., Darko I. B., Dejan V. K. (2016). Fuzzification of the Saaty’s scale and a presentation of the hybrid fuzzy AHP-TOPSIS model: An example of the selection of a brigade artillery group firing position in a defensive operation Vojnotehnički glasnik. Military Technical Courier, 64, 4, 966–986.Duhaime G., Everett K., Lévesque S., Wei T., Baribeau M., Caron A. (2021). Social and economic conditions and inequalities in the circumpolar Arctic. The Economy of the North. ECONOR, 20, 13–33.Gisselquist R. M. (2014). Paired comparison and theory development: Considerations for case selection. PS: Political Science & Politics, 47, 2, 477–484. DOI: 10.1017/S1049096514000419Gülin F. C., Pelin T. (2018). A novel fuzzy risk matrix based risk assessment approach. Kybernetes, 47, 9. DOI: 10.1108/K-12-2017-0497Kou G., Ergu D., Chen Y., Lin C. (2016). Pairwise comparison matrix in multiple criteria decision making. Technological and Economic Development of Economy, 22, 738–765. DOI: 10.3846/20294913.2016.1210694Loginov V. G., Balashenko V. V. (2016). Assessment of potential and problems of the Arctic development. Journal of New Economy, 6, 68, 99–108.Mhaske A. S. (2021). Ranking triangular fuzzy numbers using area of rectangle at different level of α-cut for fuzzy transportation problem. JETIR, 8, 3, 2202–2209.Nosov S. I., Bondarev B. E., Gladkov A. A., Gassiy V. (2019). Land resources evaluation for damage compensation to indigenous peoples in the Arctic (case-study of Anabar region in Yakutia). Resources, 8, 143. DOI: 10.3390/resources8030143Novoselov A., Potravny I., Novoselova I., Gassiy V. (2020). Sustainable development of the Arctic indigenous communities: The approach to projects optimization of mining company. Sustainability, 12, 19, 7963. DOI: 10.3390/su12197963Novoselov A., Potravny I., Novoselova I., Gassiy V. (2022a). Social investing modeling for sustainable development of the Russian Arctic. Sustainability, 14, 933. DOI: 10.3390/su14020933Novoselov A., Potravny I., Novoselova I., Gassiy V., Sharkova A. (2022b). Harmonization of interests during Arctic industrial development: The case of mining corporation and indigenous peoples in Russia. Polar Science, 35, 100915. DOI: 10.1016/j.polar.2022.100915Potravny I., Novoselov A., Novoselova I., Chávez Ferreyra K. Y., Gassiy V. (2022). Route selection for minerals’ transportation to ensure sustainability of the Arctic. Sustainability, 14 (23), 16039. DOI: 10.3390/su142316039-01Ramík J. (2020). Pairwise Comparison Matrices in Decision-Making. Pairwise Comparisons Method. Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, 690, 17–65. DOI: 10.1007/978-3-030-39891-0_2Voskoglou M. G. (2015). Defuzzification of fuzzy numbers for student assessment. American Journal of Applied Mathematics and Statistics, 3, 5, 206–210. DOI: 10.12691/ajams-3-5-5Yilmaz K., Ozkir V. (2018). Extended consistency analysis for pairwise comparison method. International Journal of the Analytic Hierarchy Process, 10, 1, 117–134. DOI: 10.13033/ijahp.v10i1.506