Экономико-статистический анализ экологического потенциала России

 

Среди регионов России наиболее богатыми ресурсно – сырьевым потенциалом  являются: Кемеровская область – 8,68% общероссийских запасов, Красноярский край – 8,16%, Республика Саха (Якутия) – 7,76%, Пермская область – 4,62%, Тюменская – 4,54%, Свердловская – 4,28%.

Мощный и разнообразный  природно-ресурсный потенциал Российской Федерации, способный обеспечить необходимые  объемы внутриреспубликанского потребления и экспорта, характеризуется крайне неравномерным размещением по территории – значительная его часть сосредоточена преимущественно в восточных районах страны и в малоосвоенных удаленных северных районах. Для природных ресурсов России в целом характерна диспропорция в их распределении между западными и восточными районами.

Россия располагает  значительными запасами нефти и  газа. Основные их залежи расположены  в Западно-Сибирской, Волго-Уральской, Тимано-Печорской нефтегазоносных  провинциях, а также на Северном Кавказе и Дальнем Востоке. [25, c.94]

Что касается экологии, то в последние годы на территории Российской Федерации напряженность экологической  ситуации существенно не снизилась, несмотря на то, что в целом по стране несколько сократился выброс вредных веществ в атмосферу и сброс загрязненных сточных вод в поверхностные водоемы. Более чем для 40% субъектов Российской Федерации характерны проблемы загрязнения атмосферного воздуха городов и промышленных центров, обезвреживания и утилизации промышленных отходов, рациональной безопасности; на 30% территории остро стоят вопросы загрязнения поверхностных вод, загрязнения и истощения подземных вод; задачи сохранения плодородия почв и земель актуальны для всей территории Российской Федерации. В отдельных районах Российской Федерации обострилась проблема сохранения биологического разнообразия и ресурсов растительного и животного мира.

В ряде регионов антропогенные  нагрузки давно превысили установленные  нормативы, и сложилась критическая  ситуация, при которой возникают значительные изменения ландшафтов, происходит истощение и утрата природных ресурсов, значительно ухудшаются условия проживания населения.

К числу таких регионов относятся крупнейшие городские  агломерации – Московская и Санкт-Петербургская, промышленные центры Центральной России, промышленные и горнодобывающие центры Крайнего Севера, Сибири и Дальнего Востока, Среднего Поволжья, Северного Прикаспия, Среднего и Южного Урала. Они также оказывают заметное негативное влияние на экологическое состояние соседних регионов.

В тоже время обширные территории Российской Федерации еще  обладают малоизмененными человеком  природными условиями и большим  природно-ресурсным потенциалом: в  Европейской части – это, прежде всего, северо-восточные территории, в Азиатской части – почти весь север Восточной Сибири и Дальнего Востока, а также районы Западной Сибири. Сохранение их естественного состояния является одной из приоритетных задач.

Решение задач охраны окружающей среды и обеспечения  экологически устойчивого развития осуществляется путем совершенствования действующих, разработки и внедрения новых механизмов экологической политики. Экологическая политика должна быть совместима с экономической политикой и обеспечивать ее результатами эколого-экономического учета и оценки природных ресурсов; стимулировать эффективные экономические, финансовые, а также институциональные механизмы управления и формирования рынка, чтобы сделать выгодным для хозяйствующих субъектов переход на принципы ресурсосбережения; стимулировать экологически ориентированное и экономически эффективное управление предприятий.

Целью государственной  экологической политики является создание необходимых условий для реструктуризации и снижения антропогенного воздействия  на окружающую среду до экологически допустимого уровня, поддержания жизнеобеспечивающих функций биосферы, для охраны и воспроизводства природных ресурсов.

На современном уровне развития производительных сил специализация  и хозяйственный комплекс регионов зависят, прежде всего, от наличия минерального сырья и топлива, гидоэнергоресурсов, а также биологических ресурсов. Однако следует помнить, что возможности поддержания темпов экономического роста за счет увеличения масштабов использования природных ресурсов уже практически исчерпаны. Все очевиднее становится ограниченность энергетических, водных, лесных, земельных и других естественных ресурсов. В этих условиях разработка и реализация мероприятий по охране и оздоровлению окружающей среды рациональному использованию природных ресурсов является одним из стратегических направлений обеспечения экологической безопасности национальной экономики и обеспечения благоприятного качества окружающей среды для настоящего и будущего поколений [26, c.93].

 

2.5 Корреляционно- регрессионный анализ выбросов в атмосферу загрязняющих веществ.

 

Объектами статистического  наблюдения воздействия хозяйственной  деятельности человека на атмосферный  воздух являются образование, улавливание (обезвреживание), утилизация и выброс стационарными источниками веществ, загрязняющих атмосферу. Выбросы загрязняющих атмосферу веществ, вызванные такими природными явлениями, как извержение вулканов, лесные пожары, пыльные бури и пр., статистическими наблюдениями не охватываются.  Выбросы в атмосферу загрязняющих веществ - поступление в атмосферный воздух загрязняющих веществ (оказывающих неблагоприятное действие на здоровье населения и на окружающую среду), отходящих от стационарных и передвижных источников выбросов. Учитываются все загрязнители, поступающие в атмосферный воздух как после прохождения пылегазоочистных установок (в результате неполного улавливания и очистки) на организованных источниках загрязнения, так и без очистки от организованных и неорганизованных источников загрязнения. Учет выбросов загрязняющих атмосферу веществ ведется как по агрегатному состоянию (твердые, газообразные, жидкие), так и по отдельным веществам (ингредиентам). В данной работе рассматривается следующие, факторные показатели, влияющие на уровень выбросов в атмосферу загрязняющих веществ (Приложение Б).

У- выбросы в атмосферу загрязняющих веществ, тыс.т.,;

х₁ – индекс физического объема продукции сельского хозяйства, в % к предыдущему году;

х₂ – индекс промышленного производства, в % к предыдущему году,;

х₃- инвестиции в основной капитал, в % к предыдущему году;

х₄- индекс строительства, в % к предыдущему году;

х₅- ВРП, млн. руб

Первая задача решается определением различных показателей  тесноты связей и называется собственно корреляционным анализом. Вторая задача решается определением уравнением регрессии и носит название регрессионного анализа.

Мультиколлинеарность - тесная корреляционная взаимосвязь между отбираемыми для анализа факторами, совместно воздействующими на общий результат, которая затрудняет оценивание регрессионных параметров. Корреляционная матрица, рассчитанная для исходных данных, представлена в таблице 2.5

Таблица 2.12- Матрица парных коэффициентов корреляции.

	У	Х1	Х2	Х3	Х4	Х5
У	1
Х1	-0,32864	1
Х2	-0,20485	0,27227	1
Х3	-0,26745	0,77886	-0,00143	1
Х4	0,09632	-0,45525	-0,04020	0,84598	1
Х5	0,09300	-0,28116	0,00756	0,93875	0,91765	1

При  расчете парных коэффициентов корреляции, оказалось, что между ВРП (х5) и индексом строительства (х4) его значение больше 0,8. Показатели х3, х4, х5-мультиколлинеарны, инвестиции в основной капитал (х3) оказывает большее влияние на показатель выбросы в атмосферу загрязняющих веществ (У). По правилам корреляции эти факторов необходимо исключить, так как это приведет к искажению результатов анализа. 

 

 

 

 

Таким образом были отобраны следующие факторы: индекс промышленного производства, инвестиции в основной капитал, индекс физического объема продукции сельского хозяйства. Корреляционная матрица, рассчитанная для исходных данных, представлена в таблице 2.5

Таблица 2.12- Матрица парных коэффициентов корреляции.

	У	Х1	Х2	Х3	Х4	Х5
У	1
Х1	-0,32864	1
Х2	-0,20485	0,27227	1
Х3	-0,26745	0,77886	-0,00143	1
Х4	0,09632	-0,45525	-0,04020	0,84598	1
Х5	0,09300	-0,28116	0,00756	0,93875	0,91765	1

 

Построение уравнения  множественной регрессии сводится к оценке ее параметров а₀,а₁,..,а_m. а₀,а₁,..,а_m-  неизвестные параметры, которые оцениваются по методу МНК. На основе приведенных данных в приложении 2, были произведены необходимые расчеты. В результате получили уравнение регрессии:

y~=a₀+a₁x₁+a₂x₂+a₃x₃ 

при а₀=35,60, а₁=-0,63, а₂=-0,12, а₃=-0,23

Следовательно, у~=35,60-0,63х₁-0,12х₂-0,23х₃

         Анализ коэффициента уравнения регрессии показывает, что при изменении индекса физического объема продукции сельского хозяйства  на 1%, уровень выбросов в атмосферу загрязняющих веществ  уменьшится на 0,63 тыс.т., если индекс промышленного производства изменится на 1%, то уровень выбросов в атмосферу загрязняющих веществ  уменьшится на 0,12 тыс.т., уровень выбросов в атмосферу загрязняющих веществ уменьшится на 0,23, если инвестиции в основной капитал изменятся на 1%.

Важное место в анализе  регрессионной модели занимает оценка тесноты корреляционной связи между изучаемыми признаками.

Чем ближе коэффициент  корреляции к 1 (по модулю), тем связь теснее, чем ближе к нулю, тем связь слабее. Сила связи определяется по таблице Чеддока 2.6

Таблица 2.13 - Оценка тесноты корреляционной связи между признаками

Диапазон Измерения	0-0,3	0,3-0,5	0,5-0,7	0,7-0,9	0,9-1
Характеристика Связи	Слабая	Умеренная	Заметная	Высокая	Весьма высо-кая

 

Для определения степени  тесноты парной линейной зависимости  служит линейный коэффициент корреляции r_ху. Согласно оценке тесноты связи по нашим расчетам  получается r =0,34236 , корреляционная связь между признаками умеренная

Чтобы иметь общее суждение о качестве модели из относительных отклонений по каждому наблюдению, определяют среднюю ошибку аппроксимации. По нашим расчетам средняя ошибка аппроксимации равна 1,46%. Так как 1,46<4,то  модель пригодна для прогнозирования

           Оценку статистической значимости уравнения регрессии определяет критерий Фишера.

F=7,31

F_кр=4,76

           Так как F>F_кр (7,81>4,76), значит нулевая гипотеза об отсутствии связи признаков отклоняется и принимается конкурирующая гипотеза, то есть построенное уравнение регрессии достоверно.

Для оценки статистической значимости коэффициентов регрессии  и коэффициентов корреляции рассчитаем t- критерий Стьюдента.

t_r= 1,63; µ_r=0,47

t_кр= 1,44 (при α=0,05)

           Так как t_r>t_кр (1,63>1,44), то при заданном уровне значимости α=0,05, можно сделать вывод о достоверности коэффициента корреляции r.

  Для измерения тесноты корреляционной связи между результативным признаком и несколькими факторными при линейной форме связи рассчитывается множественный коэффициент корреляции. В нашем случае он равен R_yx1x2x3=0,69756

r_yx1= -0,45264, следовательно связь между у и х₁ прямая, слабая.

r_yx2=-0,30585, следовательно связь между у и х₂ прямая, слабая.

r_yx3=0,26223, следовательно связь между у и х₃ прямая, слабая.

r_x1x2=-0,24765, следовательно связь между х₁ и х₂ прямая, слабая.

r_x1x3=0,68563, следовательно связь между х₁ и х₃ прямая, высокая.

r_x2x3=-0,12465, следовательно связь между х₂ и х₃ прямая, слабая.

           Таким образом, на уровень выбросов в атмосферу загрязняющих веществ оказывает влияние факторы х₁ (индекс физического объема продукции сельского хозяйства) и х₃ (инвестиции в основной капитал), а меньшее х₂ (индекс промышленного производства).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3. Разработка  рекомендаций  по улучшению окружающей среды

 

Экологическая проблема сложна и многогранна. Для обсуждения с экологической общественностью  могут быть выделены несколько аспектов, решение которых требует широкой  общественной поддержки.

Первый и самый важный аспект экологической проблемы – питьевая вода. Большая часть населения области не знают о том, что болеют они из-за того, что пьют некачественную питьевую воду.