Взгляд в будущее и вглубь проблем Черноморской миротворческой сети. Промежуточный технический отчет

О CMI и BSPN

О CMI

Crisis Management Initiative (CMI, Инициатива по урегулированию кризисов) – финская независимая некоммерческая организация, работающая по разрешению конфликтов и строительству устойчивого мира во всем мире. Основанная в 2000 г. Президентом, Лауреатом Нобелевском премии мира Марти Ахтисаари, CMI в настоящее время располагает командой из более чем 60-ти профессионалов, посвятивших себя делу предупреждения и разрешения конфликтов, и, помимо офисов в Хельсинки и Брюсселе, местными офисами во многих регионах мира.

Занимаясь неофициальной дипломатией, CMI работает по предупреждению и разрешению вооруженных конфликтов, привлекая для достижения мира всех подходящих для этого акторов. Мы это делаем, поддерживая потенциал и навыки медитации, имеющиеся в регионе, сводя друг с другом местных акторов и фасилитируя диалоги, направленные на установление доверия, укрепляя мир с помощью новых подходов и оказывая быструю и гибкую посредническую поддержку на разных стадиях миротворческого процесса. В основе всего, что мы делаем, лежат наша приверженность работе с длительными процессами и сотрудничество с местными партнерами.

О BSPN

Black Sea Peacebuilding Network (BSPN, Черноморская миротворческая сеть, ЧМС) была задумана для увеличения вклада гражданского общества в разрешение конфликтов в Черноморском регионе. BSPN позволила гражданским обществам Азербайджана, Армении, Грузии, Молдовы, России, Турции и Украины вместе работать для достижения общей цели, создавая положительные прецеденты. В рамках этого проекта были созданы сети, объединяющие национальные и региональные гражданские общества для наращивания региональных возможностей по трансформации конфликтов с привлечением инициативы снизу.

В каждой из семи стран-участниц есть свой Совет экспертов по трансформации конфликтов и миротворческим инициативам. Советы экспертов разрабатывают беспристрастные альтернативные рекомендации по разрешению конфликтов и миротворческим инициативам. Конечная цель проекта – сделать так, чтобы организации гражданского общества в этих семи черноморских странах достигли критической массы, необходимой для того, чтобы стать полноценными участницами урегулирования конфликтов и подталкивать региональные правительства к работе на достижение мира в регионе. Ожидаемый результат – рост миротворческого потенциала национальных гражданских обществ, что, в конечном итоге, будет создавать условия для устойчивого мира в Черноморском регионе.

В каждой стране Советам экспертов по трансформации конфликтов и миротворческим инициативам помогают местные партнеры CMI, работающие на национальном уровне в качестве ресурс-центров активного миротворческого сообщества.

Черноморская миротворческая сеть финансируется финским Министерством иностранных дел.

Информация о команде и партнерах

Команда CMI

Д-р Яри Кайво-оя, консультант по методам форсайт-анализа

Д-р Вилле Бруммер, консультант по методам форсайт-анализа

Г-н Эрно Миеттинен, администратор проекта

Г-н Михеил Мирзиашвили, руководитель проекта

Партнеры

Азербайджан: Хельсинкская гражданская ассамблея – Азербайджанский национальный комитет, http://www.hca-az.org

Армения: Международный центр человеческого развития, http://www.ichd.org

Грузия: Грузинский фонд стратегических и международных исследований, http://www.gfsis.org

Республика Молдова: Институт публичной политики, http://ipp.md

Российская Федерация: Московский центр Карнеги, http://www.carnegie.ru

Турция: Хельсинкская гражданская ассамблея, http://www.hyd.org.tr/

Украина: Ассоциация ближневосточных исследований, http://www.uames.org.ua

htpp://www.hca-az.org/

http://www.ichd.org/

http://www.gfsis.org/

http://ipp.md/

http://www.carnegie.ru/

http://www.hyd.org.tr/

http://www.uames.org.ua/

Содержание

1 Введение

2 Исследования и семинары по форсайт-анализу в Черноморской миротворческой сети

3 Результаты форсайт-анализа, полученные на семинарах (по странам)

3.1 Форсайт-анализ: Россия

3.2 Форсайт-анализ: Турция

3.3 Форсайт-анализ: Украина

3.4 Форсайт-анализ: Армения

3.5 Форсайт-анализ: Грузия

3.6 Форсайт-анализ: Азербайджан

3.7 Форсайт-анализ: Молдова

4 Сравнительный анализ переменных составляющих трендов

4.1 Социальные сети

4.2 Утечка мозгов

4.3 Беженцы и ВПЛ

4.4 Этнические меньшинства

4.5 Религиозные трения

4.6 Безработица

4.7 Энергобезопасность

4.8 Конец дешевой нефти

4.9 Загрязнение окружающей среды

4.10 Ядерная энергия

4.11 Сочинская олимпиада

4.12 Центры сил

4.13 Правосудие

4.14 Политическое участие

4.15 Экстремистские движения

4.16 Выводы анализа переменных трендов

5 Резюме доклада

6 Цитируемая литература

1

1 Введение

Проблемы безопасности сегодня – это уже не просто те проблемы, где основными действующими лицами являются государства и военные. Поэтому цель данного доклада – проанализировать те фоновые факторы, которые стоят за кровопролитными конфликтами в Черноморском регионе. Многие критические исследования показали, что так называемая модель биллиардных шаров с простыми причинно-следственными связями в международной политике не работает (Booth 2004). Сегодня процессы, приводящие к конфликтам – более или менее комплексные и многослойные (см., напр., Ohmae 1999, Buzan et al. 2007). Перед нами стоит сложная задача – выявить ключевые движущие факторы, которые со временем могут привести к увеличению вероятности кровопролитного конфликта. Кроме того, мы определим те тенденции, которые больше всего влияют на кровопролитный конфликт.

Как правило, форсайт-анализ вносит свой вклад в разработку политического курса по общественно значимых делам, предоставляя систематизированную информацию о значимых трендах и развитии событий в разных сферах. С его помощью можно получать полезную информацию и сведения для лиц, принимающих решения по общественно важным делам, на трех разных уровнях. Во-первых, результаты форсайт-анализа могут применяться в работе с информацией, цель которой – систематическое прогнозирование изменений трендов и появления потенциальных проблем и рисков, с которыми придется иметь дело при разработке общественной политики и стратегии. Во-вторых, результаты форсайт-анализа могут применяться для стимулирования процессов рефлективного социального взаимообучения лиц, принимающих решения. В-третьих, диагнозы и прогнозы, полученные методом форсайт-анализа, могут помогать этим лицам формировать лучше информированные и обоснованные взгляды на будущее и политические стратегии (Habegger 2010, 49-50, Kuosa 2012, 137-138). Вряд ли нужно добавлять, что международные агентства, НПО и правительства тоже могут использовать форсайт-анализ в разных контекстах международной политики.

В данном сообщении форсайт-анализ использовался как пусковой механизм для процессов рефлективного социального взаимообучения лиц, принимающих решения, стимулирующего разработку совместных взглядов на будущее по вопросам общественной политики. Но у нас была и вторая цель: поделиться полученной информацией и знаниями с организациями гражданского общества. Эта информация и знания, полученные в результате фосайт-анализа, сгруппированы в данном сообщении и по конкретным странам, и по трендам.

Мы суммируем основные результаты и выводы семинаров по форсайт-анализу, проведенных советами экспертов Черноморской миротворческой сети (Black Sea Peacebuilding Network, BSPN) в Турции, Молдове, России, Украине, Армении, Грузии и Азербайджане. Семинары состоялись в мае-июне 2012 г. в столицах всех этих стран, кроме Украины – украинский семинар состоялся в Симферополе, столице Крымской автономной области. Цель данного сообщения – познакомить лиц, участвующих в принятии решений, с инструментами, применимыми для анализа конфликта и вопросов безопасности. Цикл форсайт-анализа в Черноморской миротворческой сети (ЧМС) рассчитан на два года.

Данное сообщение посвящено деятельности первого года, включающей в себя анализ ключевых тенденций (трендов), которые могли бы привести к кровопролитным конфликтам в Черноморском регионе. Конфликты могут быть локальными, национальными или более широкими, международными. Рассматривая ситуацию с этих различных точек зрения, мы хотим показать результаты, относящиеся как (1) ко всему Черноморскому региону и (2) к каждой из стран ЧМС, так и (3) к трансграничным конфликтам.

Анализируемые тренды получены на предыдущих семинарах и в диалогах по обсуждению совместной политики, проведенных Черноморской миротворческой сетью (ЧМС). В этом смысле форсайт-анализ является логическим системным продолжением этой важной работы и остальной деятельности ЧМС. На следующем этапе форсайт-анализа основное внимание будет уделяться

рекомендациям в поддержку конструктивных решений. Процесс форсайт-анализа в сети ЧМС носит, в основном, характер апробирования и проверки методов и инструментов этого анализа.

Одна из основных задач этого форсайт-анализа – выявление сходства и различий между странами в том, что касается пусковых механизмов конфликтов. Мы апробируем и демонстрируем методологию, которая могла бы быть пригодной для использования и в других процессах предупреждения и трансформации конфликтов. В данном случае мы хотим (1) проанализировать, какие тренды и рекомендации имеют решающее значение для развития конфликтов в Черноморском регионе, и (2) создать методику, пригодную для сравнения результатов из разных стран.

И мы хотели бы подчеркнуть, что на данном этапе не ставим перед собой цели получить окончательные, пригодные для использования результаты.

Материал нашего сообщения организован по следующему принципу. Во второй главе описаны условия, в которых проходили исследования. В третьей главе мы изложим результаты оценок (оценка вероятности и оценка влияния) и кросс-факторного анализа для каждой страны. В четвертой главе излагаются результаты для всех 15-ти трендов по отдельности. В пятой главе дано краткое резюме.

2 Исследования и семинары по форсайт-анализу в Черноморской миротворческой сети

Результаты форсайт-анализа для каждой страны будут вкратце прокомментированы в главе 4. Показаны результаты для России, Турции, Украины, Армении, Грузии, Азербайджана и Молдовы – для всех семи стран ЧМС. Семинары проводились в следующие дни:

Стамбул, Турция: 12 мая 2012 г.

Кишинев, Молдова: 14 мая 2012 г.

Москва, Россия: 17 мая 2012 г.

Ереван, Армения: 23 мая 2012 г.

Тбилиси, Грузия: 25 мая 2012 г.

Симферополь, Украина: 2 июня 2012 г.

Баку, Азербайджан: 5 июня 2012 г.

Рис. 2.1. Количество экспертов, заполнивших бланки оценки, по странам.

Таким образом, все семинары были проведены в мае-июне 2012 г. Больших временных разрывов или сильно различающихся контекстов для форсайт-анализа в Черноморской миротворческой сети не было. Цель данного сообщения – проанализировать экономические, экологические и социально-политические тренды (список этих трендов для Черноморского региона см. ниже) и проанализировать их связь с возможными конфликтами в Черноморском регионе.

Тренды

1.1 Растущее влияние социальных сетей и новые проблемы, с которыми сталкиваются СМИ в Черноморском регионе (1.1 Социальные сети)

1.2 Проблема растущей утечки мозгов (1.2 Утечка мозгов)

1.3 Проблемы беженцев и ВПЛ (1.3 Беженцы и ВПЛ)

1.4 Проблемы этнических меньшинств (1.4 Этнические меньшинства)

1.5 Напряженные отношения между религиями (1.5 Религиозные трения)

2.1 Безработица и проблемы, связанные с рынком труда (особенно молодежная безработица) (2.1 Безработица)

2.2 Энергобезопасность и напряженность, создаваемая политикой проведения нефтепроводов (2.2 Энергобезопасность)

2.3 Конец эры дешевой нефти (нестабильные цены на нефть/газ) (2.3 Конец дешевой нефти)

3.1 Загрязнение окружающей среды – Черного моря и побережья (рост рисков, связанных с качеством среды) (3.1 Загрязнение окружающей среды)

3.2 Рост рисков, связанных с ядерной энергией, в Черноморском регионе (3.2 Ядерная энергия)

0

2

4

6

8

10

12

14

16

Эксперты (по странам)

Россия Турция Украина Азербайджан Грузия Молдова Армения

4.1 Приближающиеся олимпийские игры в Сочи и приготовления к ним (4.1 Сочинская олимпиада)

4.2. Возрастание напряженности со стороны внешних центров сил (ЕС-Россия, США-Россия, Ближний Восток, Иран, Ирак и Сирия) (4.2 Центры сил)

4.3 Падение эффективности структур, обеспечивающих законность и правосудие (проблемы, связанные с коррупцией) (4.3 Правосудие)

4.4 Рост проблем, связанных с политическим участием и демократией (4.4 Политическое участие)

4.5 Появление национальных экстремистских движений (4.5 Экстремистские движения)

Таблица 2.1. Список трендов для оценки и кросс-факторного анализа

Тренды для анализа были идентифицированы заранее – на дискуссиях в советах экспертов. В данном докладе под наше определение конфликта подпадают (1) межгосударственные конфликты, т. е. государство против государства, (2) внутригосударственные конфликты или насилия – т. е. государство против общины и межобщинные конфликты или насилия, т. е. община против общины. В некоторых странах ЧМС эксперты хотели добавить дополнительные тренды, которые они считали имеющими отношение к внутренней политике их стран.

В некоторых странах эксперты хотели обсудить другие тренды, специфические для их страны. Эти тренды образуют 5-ую подгруппу трендов.

В Турции такими специфическими для страны трендами были: 5.1 Курдский конфликт, 5.2 Турецко-армянские отношения, 5.3 Правовая защита, 5.4 Система правосудия и демократия и 5.5. Отношения между государством, религией и обществом.

В Украине такими специфическими для страны трендами были: 5.1 Инфрарелигиозные трения, 5.2 Иностранное гражданство и меньшинства, 5.3 Слабость государственных институтов, 5.4 Упадок самоуправления, 5.5 Слабость общественных коммуникаций и 5.6 Кризис идентичности.

В Грузии такими специфическими для страны трендами были: 5.1 Северный Кавказ, 5.2 Отсутствие кооперации, 5.3 Социальные условия, 5.4 Политическое участие и 5.5 Трансформация ценностей.

В Молдове такими специфическими для страны трендами были: 5.1 Урегулирование приднестровского конфликта, 5.2 Незавершенность национального строительства, 5.3 Низкий уровень прямых иностранных инвестиций (ПИИ), 5.4 Переговоры по DCFTA, 5.5 Низкая политическая культура для коалиционного правительства и 5.6 Голосование по этническому принципу.

Понятие «тренд» определялось следующим образом: тренд – это социально-политическая, экономическая, экологическая или технологическая задающая функция (переменная), которая может внести свой вклад в развитие вооруженного конфликта.

Основная структура семинаров была следующей:

экономические, экологические и социально-политические тренды (на основании программных документов и других материалов ЧМС);

ранжирование (тренды – вероятность и влияние) и

кросс-факторный анализ (влияние трендов).

Оценка проводилась по двум ключевым вопросам: влияние и вероятность. Эти вопросы формулировались следующим образом:

влияние – насколько может повлиять этот тренд на развитие вооруженного (-ых) конфликта (-ов) в Черноморском регионе,

вероятность – какова вероятность, что этот тренд может иметь такое влияние.

Кроме того, участники семинаров обсуждали, как именно эти тренды могут привести к конфликтам, идентифицировали и обсуждали цепочку событий, приводящую от тренда к конфликту.

Тренды на этих семинаров оценивались по 5-балльной шкале Ликерта:

0 – отсутствие влияния / невероятно,

1 – слабое влияние / малая вероятность,

2 – среднее влияние / средняя вероятность,

3 – довольно сильное влияние / довольно вероятно,

4 – сильное влияние / вероятно,

5 – очень сильное влияние / очень вероятно.

Анализ взаимного влияния факторов – общее название для целого семейства методов форсайт-анализа, применяемых для оценки вероятности какого-либо ряда событий, следующих за появлением одного из них. В данном случае мы применили этот метод к критически важным трендам, релевантным для вооруженных конфликтов в Черноморском регионе. Основная польза от этого анализа – то, что он позволяет показывать, как один тренд (одна переменная) влияет на другой тренд (другую переменную).

С помощью АВФ мы можем выявлять так называемые драйверы – сильно влияющие тренды (переменные) – и так называемые зависимые тренды *driven trends+ (или буферные переменные) – сильно зависимые переменные. Для лиц, принимающих решения, ключевыми переменными являются критически важные драйверы, потому что это они порождают события. Зависимые тренды более проблематичны, поскольку сильно зависят от других трендов. Мы можем также выявлять, так сказать, «промежуточные» тренды – промежуточные между задающими драйверами и зависимыми функциями – менее влиятельные независимые переменные (активные переменные) и влиятельные, но зависимые переменные (реактивные переменные) (Gordon & Hayward 1968, 100-116).

Критически важные драйверы

Зависимые переменные

Мало влияющие Влияющие

Зависимые

Независимые

Реактивные переменные

Активные

Max sum, активные

Max sum, пассивные

Рис. 2.2. Интерпретация переменных

Мы можем дать следующую интерпретацию переменных (см., напр., Alter 1979). Активные переменные не препятствуют эффективным изменениям в системе и, таким образом, обладают потенциалом, необходимым для ее рестабилизации в новом состоянии. Они представляют большой интерес для стратегического процесса.

С критически важными драйверами надо обращаться осторожно, потому что они обладают большим потенциалом для подталкивания и изменения процессов, но легко могут выйти из-под контроля или дестабилизировать систему. Эти драйверы играют очень важную роль в возникновении конфликта.

Реактивные переменные в реактивной зоне служат важными индикаторами, но не обладают потенциалом, чтобы направлять за собой процесс.

Зависимые буферные переменные обладают ограниченным влиянием на систему, и нейтральная зона создает переменные для саморегуляции, но они тоже не являются хорошими кандидатами в рулевые.

В главах 3 и 4 мы изложим ключевые результаты семинаров в сети BSPS. Основное внимание мы уделяем критически важным драйверам и зависимым буферным переменам.

3. Результаты форсайт-анализа, полученные на семинарах (по странам)

3.1 Форсайт-анализ: Россия

На рис. 3.1.1 показаны результаты анализа вероятности и влияния для России. Мы можем видеть, что самые высокие значения вероятностей и влияния получили переменные 4.5 Экстремистские движения, 4.2 Центры силы и 4.6 Коррупция. Самые низкие значения вероятностей и влияния получили переменные трендов 4.3 Правосудие и 1.3 Беженцы и ВПЛ.

Переменная тренда 2.3 Конец дешевой нефти имеет очень высокое значение влияния, но очень низкую вероятность. Этот результат, по-видимому, сенситивен для российского общества, потому что Россия имеет богатые запасы нефти и газа. Переменная тренда 3.2 Ядерная энергия имеет крайне низкие уровни вероятности и влияния. Переменная тренда 1.2 Утечка мозгов, по оценкам экспертов, имеет крайне высокое значение вероятности, но низкий уровень влияния.

Остальные переменные трендов находятся между этими крайними точками. К ним относятся переменные таких трендов, как 2.1 Безработица, 2.2 Энергобезопасность и 1.5 Религиозные трения.

Рис. 3.1.1. Вероятности и влияние ключевых трендов на вооруженный конфликт в России.

На рис. 3.1.2 показаны зависимые переменные и переменные-драйверы для России. Ключевые драйверы: 2.3 Конец дешевой нефти, 4.3 Правосудие, 4.6 Коррупция, 1.3 Беженцы и ВПЛ и 3.2. Ядерная энергия. Заметим, что в России переменная тренда 2.3 Конец дешевой нефти – в самом деле мощный драйвер.

Остальные переменные трендов – зависимые переменные. Наиболее зависимые переменные – 1.4 Этнические меньшинства, 1.1 Сетевые СМИ, 4.5 Экстремистские движения, 4.2 Центры силы, 1.5 Религиозные трения и 4.1 Сочинская олимпиада. Наименее зависимые переменные: 1.2 Утечка мозгов, 2.1 Безработица, 2.2 Энергетическая безопасность и 3.1 Загрязнение окружающей среды.

1.1. Социальные сети

1.2. Утечка мозгов

1.3. Беженцы и ВПЛ

1.4. Этнические меньшинства

1.5. Религиозные трения

2.1. Безработица

2.2. Энергобезопасность

2.3. Конец дешевой нефти

3.1. Загрязнение окружающей среды

3.2. Ядерная энергия

4.1. Сочинская олимпиада

4.2. Центры сил

4.3. Правосудие

4.4. Политическое участие

4.5. Экстремистские движения

4.6. Коррупция

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

3,50

4,00

4,50

5,00

0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50 4,00 4,50 5,00

Вл

иян

ие

Вероятность

Рис. 3.1.2. Россия. Результаты кросс-факторного анализа: зависимые функции и драйверы.

3.2 Форсайт-анализ: Турция

На рис. 3.2.1 показаны результаты анализа вероятности и влияния для Турции. Мы можем видеть, что самые высокие значения вероятностей и влияния получили переменные 1.4 Этнические меньшинства, 5.1 Курдский конфликт и 5.2 Турецко-армянские отношения. Самые низкие

-10 -5 0 5 10 15 20 25 30 35
















4.6 Коррупция

значения вероятностей и влияния получила переменная тренда 4.1 Сочинская олимпиада. Все остальные переменные находятся между этими точками.

Переменные 1.2 Утечка мозгов и 3.2 Ядерная энергия имеют низкие значения вероятности и влияния. 4.4 Политическое участие, 1.5 Религиозные трения и 4.3 Правосудие имеют вполне высокие значения вероятности и влияния.

Переменная тренда 5.5 Отношения между государством, религией и обществом достигает вполне заметного уровня влияния, но уровень вероятности невысок.

Остальные переменные – 2.3 Конец дешевой нефти, 3.1 Загрязнение окружающей среды, 5.3 Правовая защита и 1.3 Беженцы и ВПЛ – находятся между этими точками. При этом уровень влияния у них вполне заметен, и уровень вероятности тоже довольно высок.

Рис. 3.2.1. Вероятности и влияние ключевых трендов на вооруженный конфликт в Турции.
















5.1 Курдский конфликт

5.2 Турецко-армянские отношения

5.3 Правовая защита

5.5. Отношения между

государством, религией и обществом.

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

3,50

4,00

4,50

5,00

0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50 4,00 4,50 5,00

Вл

иян

ие


Рис. 3.2.2. Турция. Результаты кросс-факторного анализа: зависимые функции и драйверы.

На рис. 3.2.2 показаны драйверы и зависимые переменные. Ключевым драйвером в Турции является переменная 2.2 Энергетическая безопасность. За ней идут другие драйверы – в следующем порядке: 1.1 Социальные сети, 4.3 Правосудие, 2.3 Конец дешевой нефти, 2.1 Безработица, 4.2 Центры силы, 5.3 Правовая защита, 5.4 Система правосудия и демократия и 3.2 Ядерная энергия.

Все остальные переменные – это зависимые переменные. Наиболее сенситивная зависимая переменная в Турции – это 4.5 Экстремистские движения. Другие очень сенситивные переменные – 5.2 Турецко-армянские отношения, 1.2 Утечка мозгов, 1.3 Беженцы и ВПЛ, 1.4 Этнические меньшинства, 5.1 Курдский конфликт и 4.1 Сочинская олимпиада. Менее сенситивны переменные 3.1 Загрязнение окружающей среды и 1.5 Религиозные трения.

-10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8
















5.1 Курдский конфликт

5.2 Турецко-армянские отношения

5.3 Правовая защита

5.4 Система правосудия и демократия

5.5. Отношения между государством, религией и …

3.3 Форсайт-анализ: Украина

Результаты анализа вероятности и влияния показаны на рис. 3.3.1. В общем, особого разброса данных не наблюдается. Очень высокие вероятности и высокие уровни влияния имеют следующие переменные: 4.3 Правосудие, 5.3 Слабость государственных институтов, 5.6 Кризис идентичности, 2.2 Энергобезопасность, 1.4 Этнические меньшинства, 5.5 Слабость общественных коммуникаций, 2.1 Безработица, 5.4 Упадок самоуправления, 2.3 Конец дешевой нефти и 2.1 Центры силы.

Переменная тренда 4.1 Сочинская олимпиада имеет низкое значение вероятности и низкое значение влияния. Переменные трендов 3.2 Ядерная энергия, 1.4 Утечка мозгов, 3.1 Загрязнение окружающей среды и 1.1 Социальные сети тоже имеют низкие значения влияния и низкие уровни вероятности.

Промежуточные значения имеют переменные 1.5 Религиозные трения, 1.3 Беженцы и ВПЛ, 5.2 Иностранное гражданство и меньшинства, 5.1 Инфрарелигиозные движения и 4.5 Экстремистские движения.

Рис. 3.3.1. Вероятности и влияние ключевых трендов на вооруженный конфликт в Украине.









3.1. Загрязнение окружающей среды 3.2. Ядерная

энергия






5.1 Инфрарелигиозные

трения 5.2 Иностранное гражданство и меньшинства

5.3 Слабость государственных

институтов

5.4 Упадок самоуправления

5.5 Слабость общественных коммуникаций

5.6 Кризис идентичности

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

3,50

4,00

4,50

5,00

0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50 4,00 4,50 5,00

Вл

иян

ие


Рис. 3.3.2. Украина. Результаты кросс-факторного анализа: зависимые функции и драйверы.

На рис. 3.3.2 показаны драйверы и зависимые переменные в случае Украины. Ключевой драйвер на Украине – 4.4 Политическое участие. Другие мощные драйверы – 4.3 Правосудие, 2.3 Конец дешевой нефти, 5.3 Слабость государственных институтов, 5.2 Иностранное гражданство и меньшинства, 5.4 Упадок самоуправления, 4.1 Сочинская олимпиада, 4.2 Центры силы и 2.2 Энергобезопасность.

-10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8

1.1. Социальные сети 1.2. Утечка мозгов

1.3. Беженцы и ВПЛ 1.4. Этнические меньшинства

1.5. Религиозные трения 2.1. Безработица

2.2. Энергобезопасность 2.3. Конец дешевой нефти

3.1. Загрязнение окружающей среды 3.2. Ядерная энергия

4.1. Сочинская олимпиада 4.2. Центры сил 4.3. Правосудие

4.4. Политическое участие 4.5. Экстремистские движения 5.1 Инфрарелигиозные трения

5.2 Иностранное гражданство и меньшинства 5.3 Слабость государственных институтов

5.4 Упадок самоуправления 5.5 Слабость общественных коммуникаций

5.6 Кризис идентичности.

3.4 Форсайт-анализ: Армения

На рис. 3.4.1 изображены результаты анализа вероятности и влияния в случае Армении. Мы можем видеть, что наивысших значений вероятности и влияния достигают следующие переменные: 4.2 Центры силы, 2.2 Энергобезопасность и 2.3 Конец дешевой нефти. Самое низких значений вероятности и влияния достигают 4. Политическое участие, 1.3 Беженцы и ВПЛ и 4.3 Правосудие.

Так называемые переменные среднего ранга – это 1.1 Социальные сети, 3.1 Загрязнение окружающей среды, 1.5 Религиозные трения, 1.2 Утечка мозгов, 2.1 Безработица и 4.5 Экстремистские движения.

Переменные трендов с низкими уровнями как вероятности, так и влияния – это 4.1 Сочинская олимпиада и 1.4 Этнические меньшинства.

Рис. 3.4.1. Вероятности и влияние ключевых трендов на вооруженный конфликтв Армении.

На рис. 3.4.2 даны результаты оценок в том, что касается драйверов и зависимых переменных. Ключевые драйверы: 2.3 Конец дешевой нефти, 4.2 Центры силы, 4.1 Сочинская олимпиада, 4.5 Экстремистские движения и 4.3 Правосудие.

Зависимые переменные: 3.1 Загрязнение окружающей среды, 1.5 Религиозные трения, 1.2 Утечка мозгов, 2.1 Безработица, 1.4 Этнические меньшинства и 1.1 Социальные сети.

1.1. Социальные сети 1.2. Утечка мозгов














0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

3,50

4,00

4,50

5,00

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5

Вл

иян

ие


Рис. 3.4.2. Армения. Результаты кросс-факторного анализа: зависимые функции и драйверы.

3.5 Форсайт-анализ: Грузия

На рис. 3.5.1 показаны результаты оценки вероятностей и влияний в случае Грузии.

Наиболее высоко были оценены уровни влияния и вероятности для трендов 4.4 Политическое участие, 4.2 Центры силы, 5.2 Отсутствие кооперации, 1.3 Беженцы и ВПЛ, 4.5 Экстремистские движения, 2.2 Энергобезопасность, 5.3 Социальные условия, 4.3 Правосудие, 1.4 Этнические меньшинства, 5.5 Трансформация ценностей, 1.5 Религиозные трения и 5.1 Напряженность на Северном Кавказе.

-20 -15 -10 -5 0 5 10 15
















Особняком стоит в этих экспертных оценках переменная тренда 3.1 Загрязнение окружающей среды.

Средние значения имели переменные трендов 4.1 Сочинская Олимпиада, 3.2 Ядерная энергия, 1.1 Социальные сети, 2.1 Безработица, 2.3 Конец дешевой нефти и 1.2 Утечка мозгов.

В случае Грузии разница в оценках переменных трендов была невелика.

Рис. 3.5.1. Вероятности и влияние ключевых трендов на вооруженный конфликт в Грузии.

На рис. 3.5.2 показаны результаты кросс-факторного анализа. Самые мощные драйверы – это 2.3 Конец дешевой нефти, 4.2 Центры силы, 4.3 Правосудие, 4.4 Политическое участие, 3.2 Ядерная энергия и 2.2 Энергобезопасность.

Зависимые переменные располагаются в следующем порядке: 1.4 Этнические меньшинства, 1.3 Беженцы и ВПЛ, 5.3 Социальные условия, 5.1 Северный Кавказ, 1.2 Утечка мозгов, 3.1 Загрязнение окружающей среды, 4.4 Экстремистские движения, 5.2 Отсутствие кооперации, 4.1 Сочинская олимпиада, 1.1 Социальные сети, 1.5 Религиозные трения, 5.4 Политическое участие и 2.1 Безработица.




1.4. Этнические меньшинства 1.5. Религиозные

трения









4.4. Политическое участие 4.5. Экстремистские

движения

5.1. Северный Кавказ

5.2. Отсутствие кооперации

5.3. Социальные условия

5.5. Трансформация ценностей


0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

3,50

4,00

4,50

5,00

0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50 4,00 4,50 5,00

Вл

иян

ие


Рис. 3.5.2. Грузия. Результаты кросс-факторного анализа: зависимые функции и драйверы.

-15 -10 -5 0 5 10 15 20



1.3. Беженцы и ВПЛ 1.4. Этнические меньшинства





3.1. Загрязнение окружающей среды 3.2. Ядерная энергия




4.4. Политическое участие 4.5. Экстремистские движения

5.1. Северный Кавказ

5.2. Отсутствие кооперации

5.3. Социальные условия

5.4. Политическое участие 5.5. Трансформация ценностей

3.6 Форсайт-анализ: Азербайджан

На рис. 3.6.1 показаны результаты экспертных оценок для Азербайджана. Наивысшие значения вероятностей и влияния имеют переменные трендов 4.2. Центры силы, 2.3 Конец дешевой нефти, 2.2 Энергобезопасность, 3.2 Ядерная энергия, 1.4 Этнические меньшинства, 4.4 Политическое участие, 1.5 Религиозные трения, 1.1 Социальные сети, 2.1 Безработица и 1.3 Беженцы и ВПЛ.

Промежуточные значения имеют переменные трендов 4.3 Правосудие и 3.1 Загрязнение окружающей среды.

Переменные с высокими уровнями вероятностями, но низким влиянием: 1.2 Утечка мозгов и 3.1 Загрязнение окружающей среды. Переменная тренда 4.5 Экстремистские движения имеет сильное влияние, но низкую вероятность.

Переменная тренда 4.1 Сочинская олимпиада имеют очень низкую вероятность и низкий уровень влияния.

Рис. 3.6.1. Вероятности и влияние ключевых трендов на вооруженный конфликт в Азербайджане.

На рис. 3.6.2 показаны результаты кросс-факторного анализа в Азербайджане.















0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

3,50

4,00

4,50

5,00

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5

Вл

иян

ие


Самый мощный драйвер – 2.3 Конец дешевой нефти. Другие драйверы – это 4.3 Правосудие, 4.2 Центры силы, 2.2 Энергобезопасность, 3.2 Ядерная энергия и 1.1 Социальные сети.

Остальные переменные трендов – это зависимые переменные. В Азербайджане зависимые переменные – это 1.4 Этнические меньшинства, 1.5 Религиозные трения, 3.1 Загрязнение окружающей среды, 1.2 Утечка мозгов, 1.3 Беженцы и ВПЛ, 4.5 Экстремистские движения, 4.4 Политическое участие, 4.1 Сочинская олимпиада и 2.1 Безработица.

Рис. 3.6.2. Азербайджан. Результаты кросс-факторного анализа: зависимые функции и драйверы.

-10 -5 0 5 10 15 20
















3.7 Форсайт-анализ: Молдова

Результаты оценки вероятности и оценки влияния, полученные на семинаре в Молдове, показаны на рис. 3.7.1. В качестве общего замечания отметим, что различия между переменными трендов невелики. Большинство переменных имеет высокие значения вероятности и влияния. Очень высоких уровней вероятности и уровней влияния достигают следующие переменные: 5.8 Отношения с Россией, 2.2 Энергобезопасность, 4.2 Центры силы, 4.4 Политическое участие, 5.6 Голосование по этническому принципу, 5.2 Незавершенное национальное строительство, 5.7 Проблемы гражданства, 5.11 Теневая экономика, 2.1 Безработица, 1.1 Социальные сети, 1.4 Этнические меньшинства, 5.9 Отношения со США и ЕС, 5.3 Низкий уровень прямых иностранных инвестиций, 2.3 Конец дешевой нефти, 5.10 Отношения с Украиной, 4.5 Экстремистские движения и 1.3 Беженцы и ВПЛ.

Промежуточное положение на рис. 3.7.1 занимают переменные трендов 5.5 Низкая политическая культура для коалиционного правительства, 1.5 Религиозные трения, 3.1 Загрязнение окружающей среды и 1.2 Утечка мозгов.

Низких уровней вероятности и уровней влияния достигают переменные трендов 4.1 Сочинская олимпиада, 5.1 Урегулирование приднестровского конфликта и 3.2 Ядерная энергия.

Рис. 3.7.1. Вероятности и влияние ключевых трендов на вооруженный конфликт в Молдове.













4.3. Правосудие 4.4. Политическое

участие 4.5. Экстремистские

движения

5.1. Урегулирование приднестровского

конфликта

5.2. Незавершенность

национального строительства

5.3 Низкий уровень ПИИ

5.5. Низкая политическая культура для

коалиционного правительства

5.6. Голосование по этническому

принципу 5.7. Проблемы

гражданства

5.8. Отношения с Россией

5.9. Отношения со США и ЕС

5.10. Отношения с Украиной

5.11. Теневая экономика

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

3,50

4,00

4,50

5,00

0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50 4,00 4,50 5,00

Вл

иян

ие


На рис. 3.7.2 показаны драйверы и зависимые переменные трендов.

Анализ взаимного влияния факторов показывает, что наиболее сильные драйверы, ведущие к вооруженному конфликту в Молдове – это 5.5 Низкая политическая культура для коалиционного правительства, 4.2 Центры силы, 1.1 Социальные сети, 5.1 Урегулирование приднестровского конфликта, 4.3 Правосудие, 5.2 Незавершенность национального строительства, 4.4 Политическое участие, 5.6 Голосование по этническому признаку, 2.3 Конец дешевой нефти и 1.2 Утечка мозгов.

Рис. 3.7.2. Молдова. Результаты кросс-факторного анализа: зависимые функции и драйверы.

Такие переменные, как 3.2 Ядерная энергия, 3.1 Загрязнение окружающей среды, 1.3 Беженцы и ВПЛ, 5.3 Низкий уровень ПИИ, 5.4 Переговоры по DCFTA, 2.1 Безработица, 1.4 Этнические меньшинства, 1.5 Религиозные трения и 4.5 Экстремистские движения, в Молдове являются зависимыми переменными.

Сравнительный анализ переменных трендов

В этом разделе мы сообщим основные результаты оценок и анализа взаимовлияния для каждой переменной тренда. Основная идея – дать сравнительный анализ стран ЧМС.


На рис. 4.1.1 показаны результаты оценки вероятности и влияния для 1.1 Социальные сети.

-15 -10 -5 0 5 10 15
















5.1. Урегулирование приднестровского конфликта

5.2. Незавершенность национального …

5.3. Низкий уровень прямых иностранных …

5.4. Переговоры по DCFTA

5.5. Низкая политическая культура для …

5.6. Голосование по этническому принципу

Рис. 4.1.1. Результаты оценки вероятности и влияния для 1.1. Социальные сети.

Оценки членов Черноморской миротворческой сети (ЧМС) несильно отличаются друг от друга – налицо довольно высокая кучность. Результаты оценки для России показывают довольно высокий уровень вероятности, но результат оценки влияния близок к оценкам для других стран сети ЧМС.

На рис. 4.1.2 показаны результаты кросс-факторного анализа для 1.1. Социальные сети.

Рис. 4.1.2. Кросс-факторный анализ для 1.1. Социальные сети.

Социальные сети являются драйвером в Молдове, Азербайджане, Украине и Турции. В остальных странах ЧМС социальные сети являются зависимой переменной – особенно в России, где эксперты решительно признали их таковой. В Армении и Грузии результаты были очень похожими.

4.2 Утечка мозгов

На рис. 4.2.1 показаны результаты оценки вероятности и влияния для 1.2 Утечка мозгов.

Россия Турция

Украина

Азербайджан

Грузия Молдова

Армения

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

5

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5

Вл

иян

ие


-10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8

Россия

Турция

Украина


Грузия

Молдова

Армения


Рис. 4.2.1. Результаты оценки вероятности и влияния для 1.2. Утечка мозгов.

Вероятность утечки мозгов оценивалась очень высоко в России. В других странах оценки вероятности были между 2,4 – 3,0, то есть не выходили за пределы среднего диапазона. В Турции эксперты оценили уровень вероятности для переменной утечка мозгов как очень низкий. Влияние на вооруженный конфликт оценивалось как вполне низкое – не выше 2,5.

Основные результаты кросс-факторного анализа для 1.2 Утечка мозгов изображены на рис. 4.2.2.

Рис. 4.2.2. Кросс-факторный анализ для 1.2. Утечка мозгов.

Во всех странах ЧМС, кроме Молдовы, переменная утечка мозгов была признана зависимой переменной. В Молдове утечку мозгов признали слабым драйвером, ведущим к вооруженному конфликту.

4.3 Беженцы и ВПЛ

На рис. 4.3.1 показаны результаты оценки вероятности и влияния для 1.3 Беженцы и ВПЛ.

Россия

Турция Украина



Армения

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

5

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5

Вл

иян

ие


-9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1

Россия

Турция

Украина


Грузия

Молдова

Армения


Рис. 4.3.1. Результаты оценки вероятности и влияния для 1.3. Беженцы и ВПЛ.

Уровень вероятности для 3.3 Беженцы и ВПЛ оценивался как вполне высокий в Грузии, Азербайджане, Армении и Турции. В России он был около 3,0, в Молдавии и Украине меньше 2,5. Самый высокий ожидаемый уровень влияния показала Грузия. Уровни влияния были оценены как высокие также в Азербайджане, Армении и Турции. Наиболее низко уровень влияния был оценен в России.

Результаты кросс-факторного анализа для 1.3 Беженцы и ВПЛ изображены на рис. 4.3.2.

Рис. 4.3.2. Кросс-факторный анализ для 1.3. Беженцы и ВПЛ.

Как правило, переменная 1.3 Беженцы и ВПЛ оценивалась как зависимая переменная. Драйвером вооруженного конфликта ее признали только в России. Это интересный результат.


Результаты оценки вероятности и влияния для 1.4 Этнические меньшинства изображены на рис. 4.4.1.

Россия

Турция

Украина


Грузия

Молдова

Армения

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

5

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5

Вл

иян

ие


-14 -12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4

Россия

Турция

Украина


Грузия

Молдова

Армения


Рис. 4.4.1. Результаты оценки вероятности и влияния для 1.4 Этнические меньшинства.

В Армении оценки вероятности и влияния для переменной 1.4. Этнические меньшинства были очень низкими. Совершенно другой результат был получен в Турции, где эта переменная была оценена как очень критическая переменная, которая в будущем с большой вероятностью станет причиной вооруженных конфликтов, существенно влияющих на ситуацию (уровень оценки влияния – около 5). В других странах ЧМС эта переменная – тоже очень критическая переменная в том, что касается потенциальных вооруженных конфликтов. В России и Турции уровень вероятности для этой переменной выше 4,0, то есть очень высокий.

Результаты кросс-факторного анализа для 1.4 Этнические меньшинства изображены на рис. 4.4.2.

Рис. 4.4.2. Кросс-факторный анализ для 1.4. Этнические меньшинства.

Почти во всех странах ЧМС эксперты признали переменную 1.4. Этнические меньшинства зависимой переменной. Драйвером ее признали только на Украине.

4.5 Религиозные трения

Результаты оценки вероятности и влияния для 1.5 Религиозные трения изображены на рис. 4.4.1.

Россия

Турция

Украина

Азербайджан Грузия

Молдова

Армения

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

5

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5

Вл

иян

ие


-15 -10 -5 0 5 10

Россия

Турция

Украина


Грузия

Молдова

Армения


Рис. 4.5.1. Результаты оценки вероятности и влияния для 1.5. Религиозные трения.

Переменная 1.5 Религиозные трения была признана очень важной для возникновения вооруженного конфликта в России. В среднем она получила высокие оценки вероятности и очень высокие оценки уровня влияния. Это значит, что в России есть необходимость заниматься специальным анализом и мониторингом этой переменной. Довольно высокие оценки уровней вероятности и влияния были получены также в Турции и Азербайджане. В Грузии эта переменная получила средние оценки. В Молдове и Украине переменная 1.5 Религиозные трения не была признана очень критической переменной, приводящей к вооруженным конфликтам.

Результаты кросс-факторного анализа для 1.5 Религиозные трения изображены на рис. 4.5.2.

Рис. 4.5.2. Кросс-факторный анализ для 1.5. Религиозные трения.

По вопросу о том, что переменная 1.5 Религиозные трения – это зависимая переменная, в странах ЧМС наблюдается прочный консенсус. Таким образом, религиозные трения – это не те процессы, которые подталкивают страны к вооруженным конфликтам. Эта оценка была особенно очевидна на Украине, Армении и в Азербайджане.

4.6 Безработица

Результаты оценки вероятности и влияния для 2.1 Безработица показаны на рис. 4.6.1.


Украина

Азербайджан Грузия

Молдова

Армения

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

5

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5

Вл

иян

ие


-9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0

Россия

Турция

Украина


Грузия

Молдова

Армения


Рис. 4.6.1. Результаты оценки вероятности и влияния для 2.1. Безработица.

Как правило, переменная 2.1 Безработица является критическим фактором, который может стать причиной вооруженных конфликтов в Черноморском регионе. Единственной страной, где вероятность и влияние этого фактора оценивалась ниже, была Армения.

Основные результаты кросс-факторного анализа для 2.1 Безработица изображены на рис. 4.6.2.

Рис. 4.6.2. Кросс-факторный анализ для 2.1. Безработица.

На рис. 4.6.2 мы можем видеть, что переменная 2.1 Безработица – зависимая переменная во всех странах ЧМС, кроме Турции. Таким образом, на семинаре в Турции эксперты расценили безработицы как мощный драйвер, ведущий к вооруженному конфликту.

4.7 Энергобезопасность

Результаты оценки вероятности и влияния для 2.2 Энергобезопасность показаны на рис. 4.7.1.

Россия

Турция

Украина



Армения

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

5

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5

Вл

иян

ие


-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5

Россия

Турция

Украина


Грузия

Молдова

Армения


Рис. 4.7.1. Результаты оценки вероятности и влияния для 2.2. Энергетическая безопасность.

На рис. 4.7.1 мы можем видеть, что для вооруженного конфликта в Черноморском регионе переменная 2.2 Энергобезопасность – очень критический фактор. Единственной страной, где уровни ее влияния и вероятности были оценены по принятым нормам оценки как менее важные, была Турция.

Результаты кросс-факторного анализа для 2.2 Энергобезопасность изображены на рис. 4.7.2.

Рис. 4.7.2. Кросс-факторный анализ для 2.2. Энергетическая безопасность.

Результаты, показанные на рис. 4.7.2, подтверждают общее впечатление от результатов. Энергобезопасность – драйвер, приводящий к вооруженным конфликтам в Черноморском регионе. Только в России эксперты признали ее зависимой переменной. В Турции и Грузии энергобезопасность расценили как очень мощный драйвер вооруженного конфликта.

4.8 Конец дешевой нефти

Результаты оценки вероятности и влияния для 2.3 Конец дешевой нефти изображены на рис. 4.8.1.

Россия

Турция

Украина Азербайджан Грузия Молдова

Армения

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

5

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5

Вл

иян

ие


-3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7

Россия

Турция

Украина


Грузия

Молдова

Армения


Рис. 4.8.1. Результаты оценки вероятности и влияния для 2.3. Конец дешевой нефти.

Переменная 2.3 Конец дешевой нефти была признана очень критической переменной для вооруженного конфликта в Азербайджане и Армении. В России ее признали существенно влияющей, но с невысоким уровнем вероятности. В Турции эксперты расценили уровень ее вероятности и уровень влияния как довольно низкие. В Украине, Молдове и Грузии результаты почти совпали: уровень вероятности вполне высок.

На рис. 4.8.2 изображены основные результаты кросс-факторного анализа для 2.3 Конец дешевой нефти.

Рис. 4.8.2. Кросс-факторный анализ для 2.3. Конец дешевой нефти.

Рис. 4.8.2 подтверждает, что переменная 2.3 Конец дешевой нефти может считаться одним из ключевых драйверов вооруженного конфликта в Черноморском регионе.


На рис. 4.9.1 показаны результаты оценки вероятности и влияния для 3.1 Загрязнение окружающей среды.

Россия

Турция

Украина



Армения

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

5

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5

Вл

иян

ие


0 5 10 15 20 25 30 35

Россия

Турция

Украина


Грузия

Молдова

Армения


Рис. 4.9.1. Результаты оценки вероятности и влияния для 3.1. Загрязнение окружающей среды.

Мы можем заметить, что в том, что касается возможности вооруженного конфликта, переменная 3.1 Загрязнение окружающей среды – это переменная, так сказать, среднего ранга. Уровень вероятности для нее высок во всех странах ЧМС, только в Турции он ниже, чем в остальных странах. Ее влияние, однако, оценивалось как вполне низкое (меньше 2,7). Это значит, что экологические проблемы вполне вероятны, но не окажут сильного влияния на вооруженные конфликты как таковые.

Основные результаты кросс-факторного анализа 3.1 Загрязнение окружающей среды показаны на рис. 4.9.2.

Рис. 4.9.2. Кросс-факторный анализ для 3.1. Загрязнение окружающей среды.

По оценкам ЧМС, переменная 3.1 Загрязнение окружающей среды – зависимая переменная, особенно в Армении и Молдове, но и в других странах ЧМС тоже.

4.10 Ядерная энергия

Результаты оценки вероятности и влияния для 3.2 Ядерная энергия показаны на рис. 4.10.1.

Россия



Грузия

Молдова

Армения

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

5

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5

Вл

иян

ие


-18 -16 -14 -12 -10 -8 -6 -4 -2 0

Россия

Турция

Украина


Грузия

Молдова

Армения


Рис. 4.10.1. Результаты оценки вероятности и влияния для 3.2. Ядерная энергия.

Что касается переменной 3.2 Ядерная энергия, наивысшие оценки влияния и вероятности были получены в Азербайджане и Грузии. В Молдове результаты были совсем другими: низкие уровни как вероятности, так и влияния. В остальных странах (в Украине, Турции, России и Армении) на шкале оценок результаты занимали среднее положение.

Основные результаты кросс-факторного анализа для 3.2 Ядерная энергия показаны на рис. 4.10.2.

Рис. 4.10.2. Кросс-факторный анализ для 3.2. Ядерная энергия.

Как правило, переменная 3.2 Ядерная энергия оценивалась как драйвер вооруженного конфликта в Черноморском регионе, но не сильный драйвер. В Молдове ядерная энергия была признана зависимой переменной.

4.11 Сочинская олимпиада

Результаты оценки вероятности и влияния для 4.1 Сочинская олимпиада показаны на рис. 4.11.1.


Украина


Грузия

Молдова

Армения

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

5

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5

Вл

иян

ие


-15 -10 -5 0 5 10

Россия

Турция

Украина


Грузия

Молдова

Армения


Рис. 4.11.1. Результаты оценки вероятности и влияния для 4.1. Сочинская олимпиада.

Результаты для переменной тренда 4.1 Сочинская олимпиада получились интересные. В России ей присвоили очень высокие уровни вероятности и влияния. В Грузии эксперты тоже присвоили Сочинской олимпиаде волне высокие уровни вероятности и влияния. В других странах ЧМС этой переменной тренда присвоили низкие уровни вероятности и влияния.

Основные результаты кросс-факторного анализа для 4.1 Сочинская олимпиада показаны на рис. 4.11.2.

Рис. 4.11.2. Кросс-факторный анализ для 4.1. Сочинская олимпиада.

Как правило, эксперты ЧМС считали 4.1 Сочинская олимпиада зависимой переменной. Однако в Армении и в Украине ее признали драйверной переменной, приводящей к вооруженным конфликтам.

4.12 Центры сил

Результаты оценки вероятности и влияния для 4.2 Центры силы показаны на рис. 4.12.1.

Россия

Турция

Украина Азербайджан

Грузия

Молдова; 0,23 Армения 0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

5

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5

Вл

иян

ие


-6 -4 -2 0 2 4 6

Россия

Турция

Украина


Грузия

Молдова

Армения


Рис. 4.12.1. Результаты оценки вероятности и влияния для 4.2. Центры силы.

По данным форсайт-анализа ЧМС, переменная 4.2 Центры силы – одна из ключевых переменных в процессах конфликтов. Это неудивительно. На семинарах стран ЧМС эта переменная получала высокие оценки вероятности и влияния. Для России, Армении, Грузии и Азербайджана эта переменная – ключевая переменная вооруженного конфликта. В Турции, Украине и Молдове она не так важна.

Основные результаты кросс-факторного анализа 4.2 Центры силы показаны на рис. 4.12.12.

Рис. 4.12.2. Кросс-факторный анализ для 4.2. Центры силы.

Переменная Центры силы была признана драйвером, приводящим к вооруженным конфликтам. Только на российском семинаре эксперты расценили ее как зависимую переменную.

4.13 Правосудие

Результаты оценок вероятности и влияния для 4.3 Правосудие показаны на рис. 4.13.1.

Россия



Грузия

Молдова

Армения

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

5

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5

Вл

иян

ие


-10 -5 0 5 10 15 20

Россия

Турция

Украина


Грузия

Молдова

Армения


Рис. 4.13.1. Результаты оценки вероятности и влияния для 4.3. Правосудие.

Переменной 4.3 Правосудие были присвоены очень высокий уровень вероятности и высокий уровень влияния во всех странах ЧМС, кроме России. В Грузии и в Украине это очень критическая переменная для вооруженных конфликтов.

Основные результаты кросс-факторного анализа для 4.3 Правосудие показаны на рис. 4.13.2.

Рис. 4.13.2. Кросс-факторный анализ для 4.3. Правосудие.

Показанные на рис. 4.13.2 результаты свидетельствуют, что переменная 4.3 Правосудие – переменная-драйвер, ведущая к вооруженным конфликтам в странах ЧМС. Результаты явственно свидетельствуют о различных проблемах с властью и демократией.

4.14 Политическое участие

Результаты оценки вероятности и влияния для 4.4 Политическое участие показаны на рис. 4.14.1.

Россия



Грузия

Молдова Армения

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

5

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5

Вл

иян

ие


0 2 4 6 8 10 12 14 16

Россия

Турция

Украина


Грузия

Молдова

Армения


Рис. 4.14.1. Результаты оценки вероятности и влияния для 4.4. Политическое участие.

Переменной 4.4 Политическое участие были присвоены очень высокий уровень вероятности и высокий уровень влияния во всех странах ЧМС. Проблемы демократии в странах ЧМС требуют большого внимания.

Основные результаты кросс-факторного анализа для 4.4 Политическое участие показаны на рис. 4.14.12.

Рис. 4.14.2. Кросс-факторный анализ для 4.4. Политическое участие.

Было очень интересно обнаружить, что политическое участие как переменная тренда было расценено как драйвер в Грузии, Украине, Армении и Молдове, но в России, Турции и Азербайджане переменная 4.4 Политическое участие была признана зависимым фактором. Этот результат показывает, что проблемы, с которыми сталкивается политическое участие в странах Черноморской миротворческой сети (BSPN), имеют свою специфику, различную для разных стран.


Результаты оценок вероятности и влияния для 4.5 Экстремистские движения показаны на рис. 4.15.1.

Россия

Турция

Украина


Грузия

Молдова

Армения

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

5

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5

Вл

иян

ие


-6 -4 -2 0 2 4 6 8 10 12 14

Россия

Турция

Украина


Грузия

Молдова

Армения


Рис. 4.15.1. Результаты оценки вероятности и влияния для 4.5. Экстремистские движения.

В том, что касается вооруженных конфликтов, для России переменная 4.5 Экстремистские движения – очень критическая переменная. Эта переменная имеет вполне стратегическое значение и для Грузии, и для Азербайджана. Для Армении, Молдовы, Украины и Турции она не так важна.

Основные результаты кросс-факторного анализа для 4.5 Экстремистские движения показаны на рис. 4.15.12.

Рис. 4.15.2. Кросс-факторный анализ для 1.1. Экстремистские движения.

Рис. 4.15.2 явственно свидетельствует, что в странах Черноморского региона экстремистские движения – зависимая переменная. Только в Армении она носит другой характер – признана драйвером. В Турции, России и Грузии это очень зависимая политическая переменная.

4.16 Выводы анализа переменных трендов

Основные результаты кросс-факторного анализа, приведенные в этой главе, можно свести в следующую таблицу (таблица 4.16.1).

Россия

Турция

Украина


Грузия

Молдова

Армения

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

5

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5

Вл

иян

ие


-8 -6 -4 -2 0 2 4 6

Россия

Турция

Украина


Грузия

Молдова

Армения


Переменная Драйвер (задающая функция) в следующих странах:

Зависимая переменная в следующих странах:

1.1 Социальные сети Молдова, Азербайджан, Украина, Турция

Армения, Грузия, Россия

1.2 Утечка мозгов Молдова Армения, Грузия, Азербайджан, Украина, Турция, Россия

1.3 Беженцы и ВПЛ Армения, Россия Молдова, Грузия, Азербайджан,

Украина, Турция


Украина Армения, Молдова, Грузия, Азербайджан, Турция, Россия

1.5 Религиозные трения - Армения, Молдова, Грузия,

Азербайджан, Украина, Турция,

Россия

2.1 Безработица Турция Армения, Молдова, Грузия, Азербайджан, Украина, Россия

2.2 Энергобезопасность Армения, Молдова, Грузия, Азербайджан, Украина, Турция

Россия

2.3 Конец дешевой нефти Армения, Молдова, Грузия, Азербайджан, Украина, Турция, Россия

-


- Армения, Молдова, Грузия, Азербайджан, Украина, Турция, Россия

3.2 Ядерная энергия Армения, Грузия, Азербайджан, Украина, Турция, Россия

Молдова

4.1 Сочинская олимпиада Армения, Украина Молдова, Грузия, Азербайджан, Турция, Россия

4.2 Центры силы Армения, Молдова, Грузия, Азербайджан, Украина, Турция

Россия

4.3 Правосудие Армения, Молдова, Грузия, Азербайджан, Украина, Турция, Россия

-

4.4 Политическое участие Армения, Молдова, Грузия, Украина

Азербайджан, Турция, Россия


Армения Молдова, Грузия, Азербайджан, Украина, Турция, Россия

Таблица 4.16.1. Сводка результатов кросс-факторного анализа в Черноморской миротворческой сети (ЧМС).

Таким образом, в Черноморском регионе драйверами (задающими функциями) являются:

2.2 Энергобезопасность,

2.3 Конец дешевой нефти,

2.4 Ядерная энергия,

4.2 Центры силы и

4.3 Правосудие.

Зависимыми переменными в Черноморском регионе являются:

1.2 Утечка мозгов,

1.3 Беженцы и ВПЛ,

1.4 Этнические меньшинства,

1.5 Религиозные трения,

2.1 Безработица,

3.1 Загрязнение окружающей среды и

4.5 Экстремистские движения.

Следующие переменные занимают более или менее среднее положение; в разных странах ЧМС это переменные разного характера:

Социальные сети,

4.1 Сочинская олимпиада и

4.4 Политическое участие.

Может быть, имеет смысл обратить особое внимание на некоторые переменные там, где та или иная страна в кросс-факторном анализе стояла особняком. Россия стояла особняком в анализе переменных 2.2 Энергобезопасность и 4.2 Центры силы. Молдова стояла особняком в анализе переменных 1.2 Утечка мозгов и 3.2 Ядерная энергия. Турция стояла особняком в анализе переменной 2.1 Безработица. Армения стояла особняком в анализе переменной 4.5 Экстремистские движения. В контексте диалога по общественно важным вопросам политики этих государств эти особые случаи заслуживают особого внимания.

Выводы доклада

Как известно, предсказывать будущее – трудное занятие. Форсайт-анализ служит полезному делу, стимулируя человеческие реакции, позволяющие избегать возможных кризисов и несчастий.

Если мы хотим суммировать полученные результаты и выделить факторы, наиболее важные для возникновения вооруженного конфликта и для его возможного разрешения, то можно сказать, что критическими факторами, стоящими за конфликтами в Черноморском регионе, являются такие проблемы, как производство и подача энергии, системы управления и демократические институты.

Переменные трендов, очень важные сами по себе, но с трудом поддающиеся контролю лиц и агентств, принимающих решения в Черноморском регионе, связаны с такими проблемами, как миграция, беженцы и ВПЛ, утечка мозгов, этнические меньшинства, религиозные трения, безработица и экстремистские движения.

Данный доклад содержит множество подробных результатов и находок. Все они требуют более подробного осмысления со стороны членов Черноморской миротворческой сети (BSPN). Эти

результаты пригодятся в качестве фона, на котором BSPN приступит к следующему этапу проекта форсайт-анализа – этапу обсуждения возможных вариантов политики по актуальным общественным вопросам и диалога по этим вопросам.

Цитируемая литература

Alter, S. (1979) The evaluation of generic cross-impact models. Futures, Vol. 11, No. 2, 132-150.

Booth, K. (2004) Critical Security Studies and World Politics. Boulder: Lynne Rienner Publishers.

Buzan, B., Ware, A. & Hoffman-Martinot, V. (2007) People, States and Fear: An Agenda for International Security Studies in the Post-Cold War Period. 2nd Edition. Colchester: ECPR Press.

Gordon, T.J. (1994) Cross-impact Method, United Nations University Millennium Project, pp. 1–2. Web: http://www.lampsacus.com/documents/CROSSIMPACT.pdf.

Gordon, T. J. & Hayward, H. (1968) Initial experiments with the cross-impact matrix method of forecasting. Futures, Vol. 1, 100–116.

Habegger, B. (2010) Strategic foresight in public policy: reviewing the experiences of UK, Singapore, and the Netherlands. Futures, Vol., 42, 49–58.

Hough, P. (2007) Understanding Global Security.2nd Edition. New York: Routledge.

Kuosa, T. (2012) The Evolution of Strategic Foresight. Navigating Public Policy Making. Surrey, England: Gower Publishing. Applied Research.

Ohmae, K. (1999) The Borderless World: Power and Strategy in the Interlinked World. London: Harper Paperbacks.

http://www.lampsacus.com/documents/CROSSIMPACT.pdf

Documents

Взгляд в будущее и вглубь проблем Черноморской миротворческой сети. Промежуточный технический отчет