Актуальность темы исследования обусловлена необходимостью определения научно обоснованного подхода к устойчивому развитию Российской Федерации и ее субъектов, экономика которых находится под постоянным воздействием множества различных факторов, оказывающих на нее в том числе и латентное влияние. Одним из таких факторов является электроэнергия, точнее ее потребление, характеризующееся в корреляционных моделях линейной связи зависимостью между переменными: электропотреблением и валовым региональным продуктом. В свою очередь на потребление электроэнергии оказывают влияние устанавливаемые органами власти цены, которые могут как стимулировать, так и снижать электропотребление в регионе, а значит, и темп роста региональных экономик. В статье в отличие от иных публикаций по данной теме посредством территориального подхода, метода группировок и корреляционно регрессионного анализа определяется возможность принятия органами власти инцидентных решений в части повышения или снижения стоимости электроэнергии в регионе (типологической группе регионов), что представляет собой определенные элементы новизны. В результате проведенного исследования были сформированы три основные группы регионов: две – с положительной корреляционной связью между электропотреблением в регионе и валовым региональным продуктом и одна – с отрицательной. По каждой группе сделаны выводы и даны практические рекомендации в отношении тарифной политики. Для оценки точности полученных результатов и их апробации используются доверительные интервалы (с уровнем доверия 99%). Результаты исследования в теоретическом плане вносят свой оценочный вклад в устойчивое развитие региона с учетом использования электроэнергии как одного из факторов экономического роста, в практическом плане выводы и рекомендации могут быть полезны органам региональной власти при осуществлении ими тарифной политики
Ключевые слова
валовой региональный продукт, спрос на электроэнергию, тарифная политика, энергосбережение, корреляционная связь, территориально отраслевой баланс, регионы России, регрессионный анализ