ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ УЯЗВИМОСТИ СТРАН ЦЕНТРАЛЬНОЙ АЗИИ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВОЙ И СТРУКТУРНОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.21982761Abstract
Статья посвящена количественной оценке энергетической уязвимости стран
Центральной Азии в условиях цифровой и структурной трансформации. Актуальность работы
обусловлена различиями энергетических систем региона и необходимостью комплексной оценки их
устойчивости. Цель исследования — сформировать интегральный индекс энергетической уязвимости
(EV) и оценить его связь с экономической сложностью, цифровизацией и природной ресурсной рентой.
Эмпирическая база включает данные World Development Indicators и Harvard Growth Lab; исходная
статистическая выгрузка содержит наблюдения до 2025 г. Сопоставимый расчёт EV выполнен по
наблюдениям, для которых одновременно доступны все компоненты индекса. Для нормализации
применён метод min–max, для эконометрической оценки — панельные модели с фиксированными
и случайными эффектами и тест Хаусмана. Результаты показывают существенную межстрановую
дифференциацию энергетической уязвимости и статистически значимую положительную связь EV с
экономической сложностью. Коэффициент цифровизации имеет отрицательное направление, но не
достигает статистической значимости в основной спецификации. Полученные результаты обосновывают
необходимость сочетания цифровой модернизации с диверсификацией энергетического баланса,
развитием возобновляемых источников энергии и повышением энергоэффективности.
Keywords
энергетическая уязвимость; Центральная Азия; экономическая сложность; цифровизация; возобновляемая энергетика; панельные данные; эконометрикаReferences
1. Hidalgo C. A., Hausmann R. The Building Blocks of Economic Complexity // Proceedings of the National
Academy of Sciences of the United States of America. – 2009. – Vol. 106, No. 26. – P. 10570–10575. –
DOI: 10.1073/pnas.0900943106.
2. Gatto A., Busato F. Energy Vulnerability Around the World: The Global Energy Vulnerability Index (GEVI)
// Journal of Cleaner Production. – 2020. – Vol. 253. – Art. 118691. – DOI: 10.1016/j.jclepro.2019.118691.
3. Machado J. A. F., Santos Silva J. M. C. Quantiles via Moments // Journal of Econometrics. – 2019. – Vol.
213, No. 1. – P. 145–173. – DOI: 10.1016/j.jeconom.2019.04.009.
4. Rodrik D. Structural Change, Fundamentals, and Growth: An Overview. – Princeton, NJ: Institute for
Advanced Study, 2013. – 23 p.
5. Auty R. M. Sustaining Development in Mineral Economies: The Resource Curse Thesis. – London; New
York: Routledge, 1993. – 284 p.
6. Gulyamov S. S. Raqamli iqtisodiyot: strategiya va raqamli transformatsiya. – Toshkent: [nashriyot
ko‘rsatilmagan], [nashr yili ko‘rsatilmagan].
7. Xodiev B. Yu. Raqamli iqtisodiyot va mehnat bozorini rivojlantirishning maqsadli yo‘nalishlari. – Toshkent:
Fan va texnologiyalar, [nashr yili ko‘rsatilmagan].
8. Lewbel A. Using Heteroscedasticity to Identify and Estimate Mismeasured and Endogenous Regressor
Models // Journal of Business & Economic Statistics. – 2012. – Vol. 30, No. 1. – P. 67–80. – DOI:
10.1080/07350015.2012.643126.
9. World Bank. World Development Indicators [Electronic resource]. – Washington, DC: World Bank. – URL:
https://wdi.worldbank.org/ (accessed: 17.08.2026).
10. Harvard Growth Lab. The Atlas of Economic Complexity [Electronic resource]. – Cambridge, MA: Harvard
Kennedy School. – URL: https://atlas.hks.harvard.edu/ (accessed: 17.08.2026).
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 GREEN ECONOMY AND DEVELOPMENT
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
