MODELING CARBON DIOXIDE CO2 EMISSIONS FROM THE FOSSIL FUELS COMBUSTION OF OIL AND GAS IN CORRELATION TO THE MACROECONOMIC AND INDUSTRY INDICATORS

Authors

  • S. A. Karkhova Baikal State University
  • L. B. Mihailova Baikal State University
  • E. R. Muravyeva Baikal State University

DOI:

https://doi.org/10.22213/2618-9763-2026-2-40-53

Keywords:

greenhouse gas emissions, Macroeconomic and Industry Indicators, oil&gas budget revenues, energy consumption, Multiple Linear Regression, forecasting

Abstract

The article discusses the problem of achieving the goals of the Russian Federation to reduce greenhouse gas emissions. The purpose of thе study is to establish quantitative correlations of the CO2 emissions from the fossil fuels oil and gas combustion with the industry indicators of the Energy sector, especially the Oil&Gas, as well as with Russian macroeconomic indicators. An econometric model has been developed in the form of a hierarchical system of interconnected multiple linear regression equations.The created model makes it possible to evaluate the correlations of the key indicator “Share of CO2 emissions from the fossil fuels oil and gas combustion in total greenhouse gas emissions of the Russian Federation” with several energy and macroeconomics indicators. CO2 emissions the fossil fuels oil and gas combustion in the Russia are analyzed in correlation with the oil and gas production, the primary energy consumption and its structure by energy sources. Cumulative greenhouse gas emissions are considered depending on the factor of electricity production by type of generation, and on the factor of federal budget revenues and budget structure. The forecast of key indicator values through 2030 was conducted using the developed model. A general upward trend in the change of the key indicator has been established, with a forecast increase in the share of emissions from the fossil fuels oil and gas combustion. A conclusion was made about the colossal difficulties in achieving the indicators of Russia's climate doctrine. Mathematical modeling of forecasting to the inertial scenario has made it possible to prove that the drive to reduce greenhouse gas emissions has a negative impact on Russia's macroeconomics. To overcome this, it is necessary to a restructurе the economy by reducing the Oil&Gas sector, implement a technological shift in industrial development, and change the sources of revenue for the Federal budget.

Author Biographies

S. A. Karkhova, Baikal State University

PhD in Economics, Associate Professor

L. B. Mihailova, Baikal State University

Student

E. R. Muravyeva, Baikal State University

Student

References

Муфтохтдинова А. А. Применение ESG-принципов в государственном управлении // Global and Regional Research. 2025. Т. 7. № 2. С. 222-229. EDN: PYBNRH

Ефимова Е. Г., Мальцев А. А., Чупина Д. А. «Зеленая» повестка в современной практике стран и регионов: в поисках единого подхода // Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика. 2023. Т. 39. № 1. С. 55-72. DOI: 10.21638/spbu05.2023.103. EDN: DZBCYY

Каницкая Л. В., Горбунова О. И. Новые вызовы нефтегазовому сектору России при переходе к низкоуглеродной экономике // Известия Байкальского государственного университета. 2022. Т. 32, № 1. С. 29-38. DOI: 10.17150/2500-2759.2022.32(1).29-38

Xuguang Wang, Romesa Bilal, Jamshaid ur Rehman. Economic development and carbon emissions across world regions: Exploring heterogeneous drivers // Journal of Environmental Management. 2025. Vol. 396. DOI: 10.1016/j.jenvman.2025.128048

Сечин И. И. Альтернативы мировой энергетики: трансформационные тренды и риски // Мировая экономика и международные отношения. 2021. Т. 65. № 10. С. 33-44. DOI: 10.20542/0131-2227-2021-65-10-33-44. EDN: PEWBXR

Волченко О. В., Широканова А. А. Применение многоуровневого регрессионного моделирования к межстрановым данным (на примере генерализованного доверия) // Социология: методология, методы, математическое моделирование. 2016. № 43. С. 7-62. EDN: ZDEEIP

Волченко О. В., Широканова А. А. Применение многоуровневого регрессионного моделирования к межстрановым данным (на примере генерализованного доверия) // Социология: методология, методы, математическое моделирование. 2016. № 43. С. 7-62. EDN: ZDEEIP

Fredj Jawadi, Philippe Rozin, David Bourghelle. Insights into CO2 emissions in Europe in the context of COVID-19: A panel data analysis // International Economics. 2023. Vol. 173. Рр. 164-174. DOI: 10.1016/j.inteco.2022.11.006

Зайнулин C. М., Сторожева А. Е. Оценка эффективности применения метода CO2-EOR для увеличения нефтеотдачи на месторождении шельфа о. Сахалин // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2025. № 3. С. 51-62. DOI: 10.18799/24131830/2025/3/4656

Невежин В. П., Шувариков М. Д. Исследование факторов, влияющих на выбросы углекислого газа // Управленческий учет. 2022. № 3-3. С. 618-625. DOI: 10.25806/uu3-32022618-625. EDN: EXZKUY

Углеродный след энергетического сектора / Л. Р. Гайнуллина, А. Р. Фасыхов, Н. Ф. Тимербаев, В. Р. Ибрагимова // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Экология и безопасность жизнедеятельности. 2024. Т. 32, № 4. С. 365-384. DOI: 10.22363/2313-2310-2024-32-4-365-384. EDN: MYOVNQ

Бирюкова А. И., Дзизинская Д. В. Санкционное регулирование нефтяного сектора России: комплексный анализ воздействия и стратегий адаптации // Baikal Research Journal. 2025. Т. 16. № 3. С. 1191-1202. DOI: 10.17150/2411-6262.2025.16(3).1191-1202. EDN: PTOXHX

Кулагин В. А., Грушевенко Д. А., Галкина А. А. Прогноз развития энергетики мира и России до 2050 года // Современная мировая экономика. 2024. Т. 2. № 1 (5). С. 6-22. DOI 10.17323/2949-5776-2024-2-1-6-22. EDN: NFEMPD

Published

30.06.2026

How to Cite

Karkhova С. А., Mihailova Л. Б., & Muravyeva Е. Р. (2026). MODELING CARBON DIOXIDE CO2 EMISSIONS FROM THE FOSSIL FUELS COMBUSTION OF OIL AND GAS IN CORRELATION TO THE MACROECONOMIC AND INDUSTRY INDICATORS. Social’no-Ekonomiceskoe Upravlenie: Teoria I Praktika, 22(2), 40–53. https://doi.org/10.22213/2618-9763-2026-2-40-53

Issue

Section

Articles