КОНЦЕПТУАЛЬНА ОСНОВА УПРАВЛІННЯ ТА ТЕОРЕТИКО-ІГРОВА КООРДИНАЦІЯ ДЛЯ УПРАВЛІННЯ ДЕКАРБОНІЗАЦІЄЮ КРАЇН
DOI:
https://doi.org/10.33111/sedu.2026.58.355.368Ключові слова:
декарбонізація, теорія ігор, колаборативне управління, машинне навчання, кластеризація, нейронні мережі, ШI орієнтоване прогнозування, викиди CO₂Анотація
У статті досліджується роль теорії ігор та кооперативного управління в системах макроекономічного управління декарбонізацією країнами. Запропоновано концептуальну основу для декарбонізації – спільного планування, прогнозування та компенсування (D-CPFR), а також концептуальну інтеграцію кластеризації країн, механізмів прогнозування на основі штучного інтелекту та структур міждержавної співпраці.
У рамках запропонованого підходу процеси декарбонізації формалізуються як багаторівнева система стратегічної взаємодії, яка поєднує аналітичне групування країн за допомогою кластеризації та нелінійного прогнозування на основі моделей нейронних мереж. Це дозволяє краще дослідити приховані структурні зв'язки між економічними, енергетичними та інституційними факторами, а також адаптувати моделі до конкретних груп країн.
З точки зору теорії ігор, модель пропонується інтерпретувати як багаторівнева кооперативна гра з неповною інформацією, в якій країни формують стратегії декарбонізації з урахуванням власних обмежень, очікуваних вигод та стратегічної поведінки інших учасників системи. Водночас внутрішньокластерна взаємодія країн набуває форми коаліційної співпраці, тоді як міжкластерна співпраця країн характеризується асиметричною динамікою, включаючи трансфер технологій, інвестиційні потоки та розподіл ризиків. Науковий внесок дослідження полягає в розширені концепції CPFR орієнтоване на глобальне управління декарбонізацією та формалізації внутрішньокластерної та міжкластерної взаємодії як кооперативної гри між країнами. Практичне значення моделі полягає в підтримці міжнародної координації кліматичних питань, підтримці інвестиційної співпраці та розробці адаптивних стратегій низьковуглецевого розвитку на макрорівні.
Посилання
Axelrod, R. (1984). The evolution of cooperation. Princeton University Press. https://press.princeton.edu/books/paperback/9780691158200/the-evolution-of-cooperation
Barrett, S. (2003). Environment and statecraft: The strategy of environmental treaty-making. Management of Environmental Quality: An International Journal, 14(5), 622–623. https://doi.org/10.1108/meq.2003.14.5.622.3
Ben Belgacem, S., Tanveer, M., Alhumud, A. A., et al. (2026). Empowering green finance: The role of energy market competitiveness and green technological innovation under environmental regulation. The Journal of Environment & Development. Advance online publication. https://doi.org/10.1177/1070496526144328
Burzynska, K., Jonsson, S., Liu, L., & Dzieliński, M. (2026). Board networks and corporate carbon emissions: A cross-country analysis of causal effects. Business Strategy and the Environment. Advance online publication. https://doi.org/10.1002/bse.70878
Chen, R., Jianbu, F., Li, Z., & Wu, Q. (2026). How does supply chain shareholding affect corporate carbon emission? Evidence from China. Sustainability, 18(4), 4044. https://doi.org/10.3390/su18084044
Cheng, Z., & Jiang, L. (2026). Can carbon emissions trading increase corporate carbon risk premium? Journal of Cleaner Production, 456, 148322. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2026.148322
EnerData. (2024). World energy & climate statistics – Yearbook 2024 [Dataset]. https://yearbook.enerdata.net/total-energy/world-consumption-statistics.html
Fudenberg, D., & Maskin, E. (1986). The folk theorem in repeated games with discounting or with incomplete information. Econometrica, 54(3), 533–554. https://doi.org/10.2307/1911307
Fudenberg, D., & Tirole, J. (1991). Game theory. MIT Press. https://mitpress.mit.edu/9780262061414/game-theory/
Geopolitical Risk Index. (2025). Geopolitical Risk Index [Dataset]. https://www.geopriskindex.com/results-final-risk-index/
Harsanyi, J. C. (1967–1968). Games with incomplete information played by “Bayesian” players I–III. Management Science, 14(3), 159–182. https://doi.org/10.1287/mnsc.14.3.159
Kohonen, T. (2013). Essentials of the self-organizing map. Neural Networks, 37, 52–65. https://doi.org/10.1016/j.neunet.2012.09.018
Matviychuk, A. (2025, October 4). Як ми будували модель скорочення викидів CO₂ за допомогою SOM (Kohonen Self-Organizing Maps) [Forum post]. DOU. https://dou.ua/forums/topic/55663/
Musonda, I., Monko, R. J., & Onososen, A. (2026). Building infrastructure better: Digitalisation, decarbonisation and decentralisation. CRC Press. https://doi.org/10.1201/9781003644774
Nash, J. F. (1951). Non-cooperative games. Annals of Mathematics, 54(2), 286–295. https://doi.org/10.2307/1969529
Nordhaus, W. D. (2015). Climate clubs: Overcoming free-riding in international climate policy. American Economic Review, 105(4), 1339–1370. https://doi.org/10.1257/aer.15000001
Ostrom, E. (2010). Polycentric systems for coping with collective action and global environmental change. Global Environmental Change, 20(4), 550–557. https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2010.07.004
Salimian, S., & Salimian, S. (2026). A game theory approach to carbon pricing and subsidies for efficient clean energy deployment. Future Business Journal, 12(1). https://doi.org/10.1186/s43093-026-00790-0
Su, X., Zha, D., & Cao, Y. (2026). Exploring the trade-offs between household carbon emissions and welfare of China's personal carbon trading system. Energy Policy, 198, 115304. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2026.115304
Wei, H., & Wang, Y. (2026). Environmental regulation, corporate ESG environmental performance and the mediating role of green innovation: Evidence from China. Business Ethics, the Environment & Responsibility. Advance online publication. https://doi.org/10.1111/beer.70116
World Bank. (2024). World development indicators [Dataset]. https://datacatalog.worldbank.org/search/dataset/0037712
Zhang, Z., Yin, L., Wen, J., & Wu, Y. (2026). Can supply chain digitalization reduce corporate carbon emission intensity? Evidence from the annual reports of Chinese listed companies. Sustainability, 18(3), 3991. https://doi.org/10.3390/su18083991
Zhytkevych, O. (2025). Review and selection of clustering algorithms for datasets in the context of countries’ decarbonization. Economy of Ukraine, 68(11(768)), 43–55. https://doi.org/10.15407/economyukr.2025.11.043
Zhytkevych, O. (2025a). Step-by-step modeling of CO₂ emissions using Kohonen self-organizing maps. Modeling and Information System in Economics, 105, 87–96. http://doi.org/10.33111/mise.105.4
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Автор
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
