Текущее состояние. На фоне глобального энергетического перехода атомная энергетика сохраняет статус одного из ключевых источников стабильной и низкоуглеродной генерации. Несмотря на высокие требования к безопасности, сложности утилизации отходов и социальную чувствительность, отрасль продолжает развиваться, особенно в странах с развитой технологической и научной базой. В России атомная энергетика играет важную роль в обеспечении энергетической безопасности и демонстрирует стабильные показатели роста, что отражается в технических и производственных достижениях ведущих компаний, таких как АО «Концерн Росэнергоатом».

Современное состояние отрасли характеризуется необходимостью более системного подхода к оценке устойчивого развития предприятий. Наблюдается дефицит комплексных методик, способных одновременно учитывать экологические, технические и социально-экономические параметры. При этом ужесточающиеся экологические требования, развитие международного сотрудничества и рост общественного интереса к вопросам устойчивости требуют совершенствования как системы показателей, так и методов прогнозирования. Одной из перспективных задач становится разработка подходов, позволяющих не только объективно оценивать текущее состояние компании, но и строить достоверные прогнозы её развития на основе взаимосвязанных факторов.

Решаемая научная проблема. Научная и практическая задача заключается в необходимости разработки универсальной и в то же время адаптированной к специфике отрасли методики оценки устойчивого развития атомной энергетики. Несмотря на наличие исследований, посвящённых устойчивости в энергетике в целом, большинство из них либо ограничиваются страновым уровнем анализа, либо используют усреднённые показатели, не отражающие реальных условий функционирования конкретных компаний. Кроме того, традиционные подходы зачастую не учитывают важные аспекты, такие как расходы на социальную политику, охрану окружающей среды, производственную безопасность, а также относительные характеристики, позволяющие сравнивать компании разных масштабов.

В качестве основной гипотезы в исследовании выдвинуто предположение о том, что сочетание методов многомерного анализа, регрессионного моделирования и числовой оптимизации позволит не только повысить точность оценки текущего состояния предприятия, но и обеспечить достоверный прогноз его устойчивого развития.

Цель исследования заключается в разработке и апробации комплексного подхода к оценке и прогнозированию показателей устойчивого развития на примере АО «Концерн Росэнергоатом» с использованием адаптированной методики Плюты. Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:

• обоснован выбор и дополнен перечень ключевых показателей устойчивого развития, релевантных для оценки деятельности энергетической компании;

• рассчитаны интегральные показатели эколого-технического и социально-экономического развития;

• построены регрессионные модели для прогноза значений ключевых показателей на среднесрочную перспективу;

• проведена проверка и сравнение эффективности методов оптимизации на основе Excel и алгоритма BFGS.

Методы исследования. Исследование базируется на сочетании методов многомерного анализа, регрессионного моделирования и числовой оптимизации. В качестве предмета анализа выбран АО «Концерн Росэнергоатом» — крупнейшая организация в российской атомной энергетике, объединяющая действующие атомные электростанции и обеспечивающая значительную долю электроэнергии в стране. Основой эмпирической базы послужили годовые отчёты компании за период 2013–2022 гг., содержащие данные по экологическим, техническим и социально-экономическим показателям.

Аналитический этап включал сбор и структурирование информации, её стандартизацию, а также переход к относительным величинам, что позволило нивелировать влияние масштаба предприятия и обеспечило возможность сравнивать энергогенерирующие компании. Для оценки уровня устойчивого развития использовалась методика интегральных показателей, основанная на подходе Плюты, с доработками, позволяющими учесть показатели, отражающие деятельность конкретной компании.

На этапе прогнозирования использовались регрессионные модели (линейные, логарифмические и экспоненциальные), среди которых отбирались статистически значимые уравнения по критериям коэффициента детерминации (R²), значимости коэффициентов (p-value), и значений F-статистики. Расчёт моделей и визуализация результатов осуществлялись в среде Microsoft Excel.

Для уточнения прогнозных значений параметров использовались два метода оптимизации: надстройка «Поиск решения» в Excel и алгоритм BFGS, реализованный с помощью библиотеки SciPy в Python. Выбор этих инструментов был обусловлен как практической доступностью Excel для пользователей с базовыми навыками, так и высокой точностью и гибкостью алгоритма BFGS для сложных нелинейных задач. Сравнительный анализ показал преимущество BFGS в точности оценки ключевых показателей, таких как чистая прибыль и расходы на топливо.

Таким образом, выбранная методология обеспечила системность, воспроизводимость и адаптируемость исследования для применения не только к АО «Росэнергоатом», но и к другим компаниям энергетического сектора.

Детали исследования. В работе проведена оценка устойчивого развития АО «Концерн Росэнергоатом» за период 2013–2022 гг. с использованием модифицированной методики Плюты. Были рассчитаны три интегральных показателя: эколого-технический (ET), социально-экономический (SE) и общий (OI), основанные на 19 факторах. Расчёты показали положительную динамику всех индексов, особенно с 2020 года.

Регрессионный анализ позволил выявить факторы, оказывающие наибольшее влияние на каждый из индексов. При этом стоит отметить, что некоторые выявленные зависимости, несмотря на их статистическую значимость, могут не в полной мере отражать реальные причинно-следственные связи и требуют дополнительной интерпретации. В частности, влияние отдельных экологических и экономических параметров на общую устойчивость оказалось выше ожидаемого, что может быть связано с особенностями методики или ограниченностью выборки.

Прогнозные расчёты на 2023 и 2024 годы выполнены с применением Excel и алгоритма BFGS. Последний показал более высокую точность при оценке ключевых показателей, таких как чистая прибыль и расходы на топливо.

Таблица 1. Сравнение расходов на топливо в 2023 году