2409-1634Научный результат. Экономические исследования2409-163410.18413/2409-1634-2016-2-2-58-63683ЭКОНОМИКА,УПРАВЛЕНИЕ И УЧЕТ НА ПРЕДПРИЯТИИИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА МОДЕЛИРОВАНИЯ ВЫБОРА НАИЛУЧШИХ ДОСТУПНЫХ ТЕХНОЛОГИЙINSTRUMENTAL TOOLS FOR MODELING THE PROBLEM OF SELECTING THE BEST AVAILABLE TECHNOLOGIESПтускинАлександр СоломоновичPtuskinAlexander S.aptuskin@mail.ruЛевнерЕвгений ВениаминовичLevnerEugene V.eli_levner@bezeqint.net20162200

Одним из ключевых элементов в решении природоохранных задач является внедрение принципов наилучших доступных технологий, на основании которых производится нормирование негативного воздействия на окружающую среду и регулирование деятельности промышленных предприятий, оказывающих значительное загрязнение окружающей среды. Проблема состоит в определении того, какая из альтернативных технологий является практически и экономически наиболее выгодной в случаях, когда отсутствуют явные предпочтения в отношении какой-либо конкретной технологии. Применение традиционных оптимизационных эколого-экономических и экономико-математических моделей для выбора наилучших технологий практически не находит достаточного отражения в современных исследованиях. Поэтому разработка нового инструментария, позволяющего успешно решать реальные слабоструктурированные задачи выбора наилучших технологий и адекватно учитывать неопределенность, является актуальной проблемой. Предлагается инструментальный и функциональный набор модельных конструкций для решения задач определения наилучшей доступной технологии.

A key element in solving of environmental and resource-saving problems is the introduction of principles of the best available technologies which provide the restriction of the negative impact on the environment and the regulation of the activity of industrial enterprises bringing considerable environmental pollution. The problem is to determine which of alternative technologies is the most practical and economically advantageous in the case when there is evident preference for a particular technology. The application of traditional ecological-economic and economic-mathematical optimization models for a scientifically-motivated choice of the best technologies is very rare in modern researches. Therefore, it is a crucial problem to develop new tools allowing to successfully solve real-life weakly-structured problems of the best technologies choice with the data uncertainty being taken into account. We suggest a new instrumental set of tools for modeling and solving the problem of determining the best available technology.

экологиянаилучшие доступные технологииэколого-экономические модели и методыecologythe best available technologiesenvironmental and economic models and methodsСписок литературыГОСТ Р 54097-2010 «Ресурсосбережение. Наилучшие доступные технологии. Методология идентификации».Directive 2008/1/ЕС of the European Parliament and of the Council of 15 January 2008 concerning integrated pollution prevention and control.Белозерский, А. Ю. Адаптация справочных документов по наилучшим доступным технологиям к условиям высокого риска // Успехи в химии и химической технологии. 2011. Т. 25. № 13 (129). С. 57-62.BREF Economics and Cross-media Effects [Electronic resource]: URL: http://eippcb.jrc.ec.europa.eu/reference/ecm.html, 2006 (date of access: 30/03/2016).Панова, С. А., Тишаева, И. Р. Системная модель наилучшей доступной технологии // Вестник МИТХТ. 2014. Т. 9. № 5. С. 83-85.Журавель, Н. М. Экспертная система оценки эколого-экономической эффективности наилучших доступных технологий при совершенствовании природопользования Сибири // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2014. Т. 3. № 1. С. 95-99.Иванушкин, С. В., Чечеватова О.Ю. Методический подход к определению отечественных наилучших доступных технологий // Известия Института инженерной физики. 2015. Т. 2. № 36. С. 77-79.Samarakoon S.M.S.M.K., Gudmestad O.T. The IPPC Directive and technique qualification at offshore oil and gas installations // Journal of Cleaner Production. 2011. 19. Pp. 13-20.Ayag, Z., Ozdemir, R.G. A fuzzy AHP approach to evaluating machine tool alternatives // Journal of Intelligent Manufacturing. 2006. 17. Pp. 179-190.Belton, V., Stewart, T. Multiple criteria decision analysis. An integrated approach (second ed.). Dordrecht, Netherlands: Kluwer Academic Publishers, 2002.Giner-Santonja, G., Aragonés-Beltrán, P., Niclós-Ferragut, J. The application of the analytic network process to the assessment of best available techniques // Journal of Cleaner Production. Vol. 25. April 2012. Pp. 86–95.Doukas, H., Patlitzianas, K.D., Psarras, J. Supporting sustainable electricity technologies in Greece using MCDM // Resources Policy. 2006. 31. Pp. 129-136.Bollinger, D., Pictet, J. Multiple criteria decision analysis of treatment and land-filling technologies for waste incineration residues // OMEGA The International Journal of Management Science. 2008. 36. Pp. 418-428.Gómez-López, M. D., Bayo, J., García-Cascales, M. S., Angosto, J. M. Decision support in disinfection technologies for treated wastewater reuse // Journal of Cleaner Production. 2009. 17. Pp. 1504-1511.Dijkmans, R. Methodology for selection of best available techniques (BAT) al the sector level // Journal of Cleaner Production. 2000. 8. Pp. 11-21.Schultmann, F., Jochum, R., Rentz, O. A methodological approach for the economic assessment of best available techniques // LCA Methodology. 2001. 6(1). Pp. 19-27.Geldermann, J., Rentz, O. Integrated technique assessment with imprecise information as a support for the determination of best available techniques (BAT) // OR Spektrum. 2001. 23. Pp. 137-157.Клейнер, Г. Б. Экономико-математическое моделирование и экономическая теория // Экономика и математические методы. 2001. Т. 37. № 3. С. 111-126.Прангишвили, И. В. Энтропийные и другие системные закономерности: Вопросы управления сложными системами. М.: Наука, 2003.Levner, E., Ptuskin, A. An Entropy-Based Approach to Identifying Vulnerable Components in a Supply Chain // International Journal of Production Research. 2014. DOI: 10.1080/00207543.2014.934400.Hwang, C. L., Yoon K. Multiple attributes decision making methods and applications. Heidelberg, Berlin: Springer, 1981.Kellerer, H., Pferschy, U., Pisinger, D. Knapsack Problems. Berlin: Springer Verlag, 2003.Левнер, Е. В., Птускин, А. С., Фридман, А. А. Размытые множества и их применение. М.: ЦЭМИ РАН, 1998.Птускин, А.С. Решение стратегических задач в условиях размытой информации. М.: Дашков и К, 2003.Chen, C. T., Lin, C. T., Huang S.F. A fuzzy approach for supplier evaluation and selection in supply chain management // International Journal of Production Economics. 2006. 102. Pp. 289-301.Sakawa, M., Kato, K., Sunada, H., Shibano, T. Fuzzy programming for multiobjective 0-1 programming problems through revised genetic algorithms // European Journal of Operational Research. 1997. 97(1-4). Pp. 149-158.Птускин, А. С. Задача бюджетирования капитала с размытыми параметрами // Экономика и математические методы. 2005. Т. 41. № 2. С. 95-101.