Analysis of modern foreign methods in the field of sustainable development assessment

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The purpose of this scientific article is to analyze modern foreign methods in the field of sustainable development assessment. Within the framework of the work, the main aspects related to foreign methods of assessing sustainable development were studied, their features were highlighted. In addition, differences between foreign and domestic methods were identified, as a result of which proposals for the introduction of certain aspects into Russian practice were described. The analysis of foreign experience allowed the author to formulate the following distinctive feature: the use of a large number of indicators, which is accompanied by a more thorough selection of the necessary indicators compared to Russian methods, as a result of which the entire structure is more complex and balanced. Conclusions. Most foreign methods for assessing sustainable regional development are based on the derivation of integral indicators based on the results of the analysis, which increases the effectiveness of the analysis and makes the process of interpreting the results simpler.

About the authors

Anatoly V. Denikin

Financial University under the Government of the Russian Federation

Email: andenikin@yandex.ru

Doctor of Philosophy, Professor, Professor at the Department of Philosophy

Russian Federation, Moscow

Zoya D. Denikina

Financial University under the Government of the Russian Federation

Email: zooden@mail.ru

Doctor of Philosophy, Professor, Professor at the Department of Philosophy

Russian Federation, Moscow

Alexander V. Sablukov

Moscow State Linguistic University

Author for correspondence.
Email: asablukov@mail.ru

Doctor of Sociology, Professor

Russian Federation, Moscow

References

  1. Alferova T.V. Sustainable development of the region: Approaches to the selection of evaluation indicators. Bulletin of Perm University. Series: Economics. 2020. Vol. 15. No. 4. Pp. 494–511. (In Rus.)
  2. Arkhipova L.S. Analytical aspects of assessing the economic security of regions in the context of sustainable develop- ment. Economic Relations. 2020. Vol. 10. No. 3. Pp. 699–718. (In Rus.)
  3. Grebenkina S.A., Khrustalev E.Yu., Slavyanov A.S. Methodological foundations for ensuring sustainable development of the region. Bulletin of the Moscow University. Series 5: Geography. 2020. No. 1. Pp. 63–72. (In Rus.)
  4. Zenkina E.V. Modern approaches to assessing the sustainable development of countries. Bulletin of the Russian State University. Series: Economics. Management. Right. 2021. No. 2. Pp. 111–125. (In Rus.)
  5. Kurganov M.A., Tretyakova E.A. Assessment of sustainable regional development from the perspective of the realization of the values of key stakeholders. Journal of New Economics. 2020. Vol. 21. No. 4. Pp. 104–130. (In Rus.)
  6. Odintsova T.M. Problematic aspects of strategizing sustainable development of regions under sanctions and restrictions. Bulletin of the Vitebsk State Technological University. 2021. No. 1 (40). Pp. 232–245. (In Rus.)
  7. Tambovtsev V.L. Sustainable regional development: Actual directions of institutional analysis. Journal of Institutional Research. 2019. Vol. 11. No. 3. Pp. 104–118. (In Rus.)
  8. Fattakhov R.V., Nizamutdinov M.M., Oreshnikov V.V. The as-sessment of the sustainability of socio-economic development of the regions of Russia. The World of the New Economy. 2019. No. 2. Pp. 97–110. (In Rus.)
  9. Barthoulot M. Estimation de la survie globale à partir des données administratives hospitalières avec intégration des données de décès de l’INSEE: l’expérience du Centre Oscar Lambret. Revue d’Épidémiologie et de Santé Publique. 2022. Т. 70. S. 96–99.
  10. Biotteau A.L. et al. Les personnes les plus aisées sont celles qui bénéficient le plus des mesures socio-fiscales mises en œuvre en 2018, principale-ment du fait des réformes qui concernent les détenteurs de capital. Insee, France, portrait social. France, portrait social. 2019. S. 133–155.
  11. Bonnet J., Coll-Martínez E., Renou-Maissant P. Evaluating sustainable development by Composite Index: Evidence from French Departments. Sustainability. 2021. Pp. 761–780.
  12. Emovon I., Oghenenyerovwho O.S. Application of MCDM method in material selection for optimal design: A review. Results in Materials. 2020. Vol. 7. Pp. 100–115.
  13. Engel R.S. et al. Examining the impact of Integrating Communications, Assessment, and Tactics (ICAT) de-escalation training for the Louisville Metro Police Department: Initial findings. Alexandria, VA: International Association of Chiefs of Police. Retrieved. 2020. Vol. 2. Pp. 194–202.
  14. Keen S. Initiative for Climate Action Transparency – ICAT sustainable development pilot case study: An assessment of the sustainable development impact of biodiversity policy in South Africa through the ICAT SD Guidance 2. Research Gate. 2019. Pp. 310–323.
  15. Lisboa S.N. et al. Applying the ICAT sustainable development methodology to assess the impacts of promoting a greater sustainability of the charcoal value chain in Mozambique. Sustainability. 2020. Vol. 12. No. 24. Pp. 103–118.
  16. Martín C.J., Carnero M.C. Evaluation of sustainable development in European Union Countries. Appl. Sci. 2019. No. 9. Pp. 880–890.
  17. Tan T. et al. Combining multi-criteria decision making (MCDM) methods with building information modelling (BIM): A review. Automation in Construction. 2021. Vol. 121. Pp. 103–112.
  18. Silvestre B.S., Ţîrcă D.M. Innovations for sustainable development: Moving toward a sustainable future. Journal of Cleaner Production. 2019. Vol. 208. Pp. 325–332.
  19. Yasmin M. et al. Big data analytics capabilities and firm performance: An integrated MCDM approach. Journal of Business Research. 2020. Vol. 114. Pp. 1–15.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Groups of indicators in the UN methodology. Source: compiled by the author based on UN materials

Download (12KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Blocks for assessing sustainable regional development. Source: compiled by the author based on [Biotteau, 2019: 140]

Download (33KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Algorithm of application of the INSEE methodology. Source: compiled by the author based on data from [Bartholot, 2022: 98]

Download (61KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Blocks of indicators for assessing sustainable regional development in the EU. Source: compiled by the author based on data from [Emovon, Oghenenyerovwho, 2020: 113]

Download (27KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. Algorithm of application of ICAT methodology. Source: compiled by the author based on data from [Engel, 2020: 199]

Download (49KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2023 Denikin A.V., Denikina Z.D., Sablukov A.V.

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».