Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Моделирование эколого-экономических рисков в регионе тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	кандидат экономических наук
Автор	Седова, Екатерина Николаевна
Место защиты	Оренбург
Год	2009
Шифр ВАК РФ	08.00.13

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Моделирование эколого-экономических рисков в регионе"

На правах рукописи

ода40" '

Седова Екатерина Николаевна

МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭКОЛОГО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ РИСКОВ В РЕГИОНЕ (НА ПРИМЕРЕ ОРЕНБУРГСКОЙ ОБЛАСТИ)

Специальность 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

^ Г-'СП 2Р09

Оренбург-2009

003482403

Работа выпонена на кафедре математических методов и моделей ГОУ ВПО Оренбургский государственный университет.

экономике

Научный руководитель: кандидат технических наук, доцент Рсннер Александр Георгиевич

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор Агафонова Валентина Васильевна

кандидат экономических наук, старший научный сотрудник Глухов Сергей Владимирович

Ведущая организация: Институт степи Уральского отделения Российской академии наук

Защита состоится 20 ноября 2009 г. в 12 часов на заседании диссертационного совета ДМ 212.215.01 при ГОУ ВПО Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П.Королева по адресу: 443086, г. Самара, Московское шоссе 34, ауд. 209.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО Самарский Государственный аэрокосмический университет имени академика С.П.Королева

Автореферат разослан л16 октября 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета,

доктор экономических наук, доцент

М.Г. Сорокина

Общая характеристика работы

Актуальность темы исследования. Современное состояние окружающей среды в Российской Федерации характеризуется масштабным загрязнением атмосферного воздуха, почв, поверхностных и подземных вод. Если в период 1990-2000 гг. экспертами отмечалось некоторое улучшение экологической ситуации, связываемое с пришедшимся на эти годы спадом промышленности, то начавшийся в 2000 г. некоторый подъем производства сопровождается ухудшением экологической ситуации, особенно на фоне изношенности основных фондов. Нередки случаи, когда предприятиям выгоднее платить штрафы за совершенные экологические нарушения, нежели предотвращать их. Приоритет принципа получения сиюминутной прибыли в условиях экстенсивного использования природных ресурсов приводит к увеличению давления на окружающую среду. Ухудшение экологической ситуации в регионе, усиление влияния человеческой деятельности на окружающую среду ведут к снижению устойчивости среды и увеличению ее ответного негативного влияния на экономику, выражающегося, например, в повышенной заболеваемости населения, что, в свою очередь, приводит к возрастанию экономических потерь, как па региональном уровне, так и на уровне отдельных предприятий. В связи с этим изучение и оценка эколого-экономических рисков, моделирование их влияния на экономическое и социальное развитие охватывает интересы всего общества, догосрочные выгоды которого заключаются в безопасности окружающей его среды.

Моделированием экономических процессов с учетом их влияния на окружающую среду, взаимосвязей экономических и экологических процессов на макроуровне занимались такие ученые как В. Леонтьев, Д. Медоуз, М. Месарович, H.H. Моисеев, Э. Пестель, Д. Форд, Д. Форресгер и др. На региональном уровне социо-эколого-экономическим моделированием, вопросами оценки экономического ущерба от экологических нарушений занимались отечественные ученые О. Ф. Балацкий, Э.В. Гирусов, А.Г. Горстко, В. И. Гурман, A.A. Гусев, В.И. Данилов-Данильян, М.Я. Лемешев, H.H. Лукьянчиков, Е. В. Рюмина, Г.А. Уголышцкий и др. Проблемам моделирования экологических и эколого-экономических рисков посвящены работы Т.Ю. Анопченко, Д.А. Диксона, Г.Г. Онищенко, И.М. Потравного, Н.П. Тихомирова, Т.М.Тихомировой и др.

Вместе с тем использование во многих исследованиях в качестве информационной базы только официально публикуемой информации о выбросах и сбросах загрязняющих веществ, которая поступает напрямую от предприятий и зачастую не учитывает, например, несанкционированные сбросы/выбросы, приводит к существенному искажению ситуации и обесцениванию практических результатов исследования. Набор показателей, используемых во многих работах для характеристики экологической составляющей, часто отражает только уровень антропогенного воздействия на окружающую среду, и не учитывает риски для населения. Несмотря на то, что исследуемые объекты (города/районы) подвергаются большому количеству разнообразных экологических и эколого-экономических рисков, отсутствуют работы, комплексно исследующие как сами эколого-экономические риски, так и их влияние на социально-экономическое состояние муниципальных образований с учетом неоднородности их развития. Остаются непроработанными многие из интересующих практиков задач ранжирования, сравнительного анализа объектов по уровню эколого-экономического риска. Все это обуславливает актуальность выбранной темы.

Цель и задачи исследования. Целью работы является разработка моделей комплексной оценки эколого-экономических рисков и мониторинга социо-эколого-экономического состояния региона. Достижение указанной цели требует решения следующих задач:

- изучить теоретические аспекты и подходы к моделированию экологических и эколого-экономических рисков,

- осуществить многомерную классификацию муниципалитетов для разбиения их на однородные по уровню антропогенной нагрузки и эколого-экономического риска населению группы;

- построить интегральные показатели, характеризующие антропогенную нагрузку и эколого-экономический риск, для проведения сравнительного анализа муниципальных образований региона по уровню антропогенной нагрузки и эколого-экономического риска;

- осуществить моделирование взаимосвязей эколого-экономического риска и показателей социально-экономического состояния региона для их сценарного прогнозирования.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования являются эколого-экономические риски. Предметом исследования выступают методы и модели оценки эколого-экономических рисков.

Область исследования. Диссертационная работа соответствует требованиям паспорта специальности ВАК 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики, п. 1.9 - Разработка и развитие математических методов и моделей анализа прогнозирования развития социально-экономических процессов общественной жизни: демографических процессов, рынка труда и занятости населения, качества жизни населения и др.

Информационное обеспечение работы составили официально опубликованные данные Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Оренбургской области и г. Оренбургу, данные ФГУЗ Центр гигиены и эпидемиологии по Оренбургской области, данные Министерства здравоохранения по Оренбургской области.

Теоретической н методологической базой исследования явились работы ведущих российских и зарубежных ученых по проблемам оценки эколого-экономических рисков. В качестве инструментария использовались методы математической статистики, многомерные статистические методы, в том числе непараметрической статисгики, методы эконометрического моделирования. Обработка данных проводилась с использованием табличного редактора Microsoft Excel, пакетов прикладных программ Statistica, SPSS, Stata, EVievvs, MathCad.

Научная новизна диссертационной работы заключается в совершенствовании методов и моделей оценки эколого-экономических рисков и их влияния на социально-экономическое состояние региона. Наиболее существенные научные результаты:

выявлены классы муниципальных образований региона с высоким, средним и низким уровнем эколого-экономического риска на основе классификации методом многомерного неметрического шкалирования, позволившего построить карты взаимного расположения муниципалитетов в пространстве эколого-экономических рисков;

- впервые предложена и построена модель интегрального показателя эколого-экономического риска в форме модели множественного выбора для уточнения классификации муниципалитетов;

предложена и реализована двухэтапная процедура ранжирования муниципалитетов по уровню эколого-экономического риска на основе моделей множественного выбора;

разработана методика исследования динамики рейтингов муниципальных образований по уровню эколого-экономического риска;

предложены и разработаны модели множественного выбора для прогнозирования уровня эколого-экономического риска в зависимости от социально-экономических показателей;

- предложены и построены системы одновременных пробит-моделей (двумерные пробит-модели), характеризующие взаимное влияние эколого-экономического риска, показателей социально-экономического развития муниципальных образований региона, позволяющие осуществлять сценарное прогнозирование.

Практическая значимость. Разработанная в диссертации методика и результаты моделирования эколого-экономических рисков могут быть использованы природоохранными, контролирующими органами с целью оценки степени эколого-экономического риска, определения перспектив и возможностей гармоничного эколого-экономического развития территорий, а также органами государственного управления для выработки научно обоснованной региональной программы и политики с целью обеспечения устойчивого развития региона.

Положения диссертации приняты к внедрению в Администрации Оренбургской области. Теоретические и практические результаты, полученные в ходе исследования, используются в учебном процессе при изучении дисциплин Моделирование эколого-экономических систем, Многомерные статистические методы, Методы социально-экономического прогнозирования в Оренбургском государственном университете.

Апробация результатов работы. Основные теоретические и практические положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на научных семинарах кафедры математических методов и моделей в экономике ГОУ ОГУ 20062009 гг. и конференциях: VII Международной научно-практической конференции Состояние биосферы и здоровье людей (г. Пенза, 2007 г.), IV Всероссийской научно-практической конференции Проблемы экономики и статистики в общегосударственном масштабе (г. Пенза, 2007), 30-й Юбилейной Международной школе-семинаре им. академика С.С.Шаталина (г. Руза, 2007), V Международной научно-практической конференции Экология человека: концепция факторов риска, экологической безопасности и управления рисками (г. Пенза, 2008), VIII Международной научно-методической конференции Информатика: проблемы, методология, технологии (г. Воронеж, 2008), Международной научно-практической конференции Современные проблемы региональной экономики, управления и юриспруденции (г. Мурманск, 2008), IV Международной научно-практической конференции Экономическое прогнозирование: методы и модели (г. Воронеж, 2008).

Публикации. Основные положения диссертационной работы нашли отражение в 10 научных публикациях общим объемом общим объемом 3,66 п.л., в том числе 3,12 п.л. автора.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений, в которых приведены информационно-справочные материалы, илюстрирующие и допоняющие основное содержание исследования, а также результаты расчетов. Диссертационная работа изложена на 173 страницах машинописного текста, содержит 23 рисунка и 61 таблиц. Список литературы

включает 151 наименование работ отечественных и зарубежных авторов. Приложения представлены на 33 страницах.

Основное содержание работы

Во введении обоснована актуальность темы исследования, дана характеристика степени изученности проблемы, сформулированы цель и задачи исследования, определены объект, предмет и методы исследования, раскрыты научная новизна и практическая значимость результатов исследования.

В первой главе Понятие эколого-экономического риска и подходы к его моделированию раскрыты понятия экологических и эколого-экономических рисков (ЭЭР), рассмотрены подходы к построению эколого-экономических моделей и показателей, характеризующих состояние окружающей среды.

Во взаимодействии человека и природы можно выделить три этапа. На первом рискам подвергася только человек, степень антропогенного воздействия на природу была сравнительно невелика. На втором этапе человек начал оказывать все более существенное влияние на природу - можно говорить о возникновении лэкологического риска (риска для окружающей среды); в целом экологический след пока не превышает потенциальной емкости биосферы, и допонительные риски для человека и экономики со стороны природы незначительны. На третьем этапе, начиная с 80-х годов XX века, потребности человека превышают возможности планеты, а загрязненная окружающая среда ограничивает возможности нормального функционирования промышленности, сельского хозяйства и самого человека. В результате человек начинает подвергаться рискам, связанным с ухудшением качества окружающей среды. Это этап возникновения лэколого-экономических рисков.

В работе эколого-экономические риски понимаются, в соответствии с данным Н.П. Тихомировым определением, как риски экономических потерь, ущербов, которые могут быть у объектов различного уровня общественной организации вследствие ухудшения состояния (качества) окружающей среды. Часть лэкономический в термине лэколого-экономический риск подчеркивает, что объекты, подвержешше данному риску, являются частью экономической подсистемы и понесенные ими потери имеют экономическую (стоимостную) оценку; часть лэкологический указывает на причину возникновения риска.

Объектами, подверженными эколого-экономическим рискам, выступают отдельные индивидуумы и население в целом, организации и предприятия, территориально-экологические (природные) комплексы и территориально-производственные системы различного уровня, регионы, государство и мировое сообщество в целом. Ухудшение качества окружающей среды может быть как относительно медленным, эволюционным (например, постоянное поступление загрязнителя в ту или иную сферу окружающей среды), и быстрым, катастрофическим (например, техногенная авария, стихийное бедствие). Вне рассмотрения данной работы останутся катастрофические нарушения. При этом известно, что сначала воздействие загрязнения на окружающую среду изменяет параметры ее состояния (и это воздействие сопряжено с возникновением экологического риска), в результате чего, функционируя в нарушенной среде, реципиенты подвергаются эколого-экономическому риску - прежде всего, риску ухудшения их здоровья, приводящего к сокращению продожительности трудовой жизни, снижению производительности труда, а в масштабах всей экономики и к потерям трудового потенциала.

При построении эколого-экономических моделей важным вопросом является выбор системы показателей, отражающих состояние/качество окружающей среды. Чаще

всего исследователями рассматривается какой-то один показатель: количество природных ресурсов, абсолютная величина выбросов/сбросов загрязняющих веществ, концентрация одного или нескольких загрязняющих веществ и т.д. Между тем, очевидно, что при оценке экологического состояния территорий необходимо принимать во внимание значительно большее количество показателей - встает задача построения интегрального показателя экологического качества, состояния, безопасности или экологической устойчивости окружающей среды территории того или иного уровня организации. В работе сделан обзор наиболее широко использующихся показателей и подходов к их построению. Также рассмотрены основные подходы к эколого-экономическому моделированию, обосновано моделирование эколого-экономического риска на основе одномерных и многомерных моделей множественного выбора.

Во второй главе Моделирование антропогенной нагрузки и эколого-экономического риска населению Оренбургской области осуществлена многомерная классификация муниципалитетов области за период 2000-2007 гг. по показателям, характеризующим латентные категории антропогенной нагрузки и эколого-экономического риска для выявления однородных по уровню нагрузки и риска муниципальных образований. На основе моделей множественного выбора построены интегральные показатели, характеризующие соответствующие латентные категории. Предложена двухэтапная процедура ранжирования, позволившая провести сравнительный анализ городов и районов области по уровню эколого-экономического риска Предложена и реализована методика исследования динамики рейтингов муниципалитетов по уровню эколого-экономического риска.

Поскольку возникновению эколого-экономического риска сопутствует снижение качества среды обитания, то в работе вводится показатель нагрузки антропогенной деятельности на окружающую среду, построенный на основе 4 показателей: сброс сточных вод в поверхностные водоемы на единицу территории (SB, мн. куб. м. на 1 тыс. кв. м); выбросы загрязняющих веществ от стационарных источников на единицу территории (ST, тыс. тонн на 1 тыс. кв.м.); количество автомобилей, находящихся в личной собственности граждан, па единицу территории (NEST, штук на 1 тыс. кв.м.); объем токсичных отходов на единицу территории (ТОХ, тыс. тонн на 1 тыс. кв.м.). Эти показатели характеризуют риски для окружающей среды.

Воздействие загрязненной окружающей среды на человека происходит за счет его контакта с загрязняющими веществами, содержащимися в окружающей среде, последствия воздействия которых зависят от их концентрации вещества и продожительности экспозиции. На основе данных о среднегодовых концентрациях основных химических веществ, содержащихся в питьевой воде и/или атмосферном воздухе 35 районов и 4 городов Оренбургской области в 2000-2007 гг. были рассчитаны оценки рисков возникновения канцерогенных (для веществ, относящихся к канцерогенам по классификации МАИР) и неканцерогенных эффектов для человека от систематического воздействия. Для характеристики риска развития неканцерогенных эффектов при комбинированном и комплексном воздействии был осуществлен переход от коэффициентов опасности HQ к индексам опасности HI различным системам организма человека.

Особенности географического положения, экономического и социального развития городов и районов Оренбургской области, обуславливают их межтерриториальную неоднородность по состоянию показателей, характеризующих антропогенную нагрузку на окружающую среду и эколого-экономический риск. Достаточно высокая динамика протекающих в области социально-экономических

процессов позволяет предполагать неоднородность и во времени, поэтому важным вопросом является изучение динамики состава и объема классов, то есть классификация но временным сечениям. Для выделения однородных но указанным категориям групп объектов в работе использован метод неметрического многомерного шкалировании, позволивший разделить нее муниципалитеты области на 3 класса по уровню антропогенной нагрузки и 3 класса по степени эко ло го-э ко пом и ческою риска на основе анализа карп их расположения в теоретическом стимульном пространстве (рисунок 1)

1,0 0.8 о,е ал

с* 040 -0,2 -0.4 -0.6

-0.8 -1

г МСДИОГОрСК

ар/Яш №. фойм-Д

Тсижий _ _

О , Грановский

{эуЭрт^ССН

о "г.Олек

Ч , _ _ Г.НМОТРОИЦ1Г

[д и классы]

-0.5 0 0

0.5 1.0

1 шкала

1,5 2.0 2.5

Рисунок [ - Карга взаимного расположения городов и районов Оренбургской области (расположение городов и районов в теоретическом пространстве, 2007 г, ЭЭР)

Необходимость ранжирования городов и районов области по уровню антропогенной нагрузки и степени эко лого-экономичсекого риска и отслеживания изменения их состояния приводит к задачам построения интегральных показателей (ИИ), характеризующих укачанные латентные категории. В качестве описывающих i-ый объект р частных критериев х, = f,,.,,хф) в модели ИП антропогенной нагрузки

использованы указанные выше показатели SB, ST, NEST, ТОХ; в модели эколого-зкономического риска - среднегодовые концентрации загрязняющих веществ, содержащихся п атмосферном воздухе и водопроводной воде.

ИП предложено строить в виде моделей множественного выбора;

7j-i < У; *

У\ >Тк-1 8

где у| = уГ8Г или у; = y"sk в зависимости от моделируемого интегрального

yrisk =

показателя;

1, если антропогенная нагрузка на ОС в городе/районе 1 высокая

2, если антропогенная нагрузка на ОС в городе/районе 1 средняя;

3, если антропогенная нагрузка на ОС в городе/районе 1 низкая

1, если уровень эколого - экон. риска в городе/районе 1 высокий

2, если уровень эколого - экон. риска в городе/районе 1 средний;

3, если уровень эколого - экон. риска в городе/районе 1 низкий

у, С...<1^ <... <ук_, - пороговые значения (или границы разделения) -неизвестные и подлежащие оцениванию параметры;

у - ненаблюдаемая вспомогательная переменная

у* =Р,хи+... + Ррх^+е1; - независимо и одинаково распределенные случайные величины с функцией распределения Р(и), учитывающие влияние неучтенных факторов

Полагая у0 = -со и ук = -ко, можно записать общее выражение для вероятности отнесения объекта \ к классу } = ^ }= Р(у; -х^Р)-?^,

Неизвестные р + к-1 параметров модели (1) оцениваются методом максимального правдоподобия (ММП). Логарифмическая функция правдоподобия в предположении независимости У; имеет вид:

1о8Ь<р,у)= к^-х^З-Р^-х^, (2)

и. Гм<У*

где Б; : = < ' .

-1 [0. У,

Поскольку распределение ошибок не удается хорошо описать с помощью одного из распространенных законов распределения Р(ч) (нормального, логистического и т.п.), то можно использовать аппроксимацию Рм(и), например, предложенную Стюартом:

и ( м v

| 1\Ихга ^х

. -да Чш=0 У

} ^mxm | f(x)dx

-ooVm=0

где f(x) - плотность стандартного нормального распределения; А. = (Х0Д,,...ДМ) - вектор допонительных подлежащих оцениванию SNP-параметров; М - количество SNP-параметров, определяемое путем перебора моделей с различным М на основе использования статистики отношения правдоподобия.

Использование в функции правдоподобия (2) функции FM(u) вместо F(u) приводит к полунепараметрическому методу оценивания (лsemi-nonparametric, или SNP), а соответствующую модель называют расширенной SNP-моделыо.

Оценки моделей методом максимального правдоподобия получены в пакете ЕУ^уэ, полунепараметрическим методом в пакете 51а1а (таблица 1). Преимущество расширенных БИР-модели перед обычными пробит-моделями в обоих случаях было подтверждено на основе теста отношения правдоподобия на уровне значимости 0,01. Величины индексов отношения правдоподобия Макфаддена (0,51 и 0,80 соответственно) позволяют сделать вывод об адекватности обеих построенных моделей.

Таблица 1 - Результаты оценивания порядковой модели, характеризующей эколого' экономический риск_______

Переменная (среднегодовая концентрация в-ва) Оценка Станд. ошибка Переменная (среднегодовая концентрация в-ва) Оценка Станд. ошибка

Коэффициенты

железо -0,681 0,479 взвешенные в-ва -15,251 0,842

мышьяк -179,722 27,057 диоксид азота -14,055 2,408

нитраты -0,017 0,009 сероводород -389,725 83,003

свинец -1,903 3,049 оксид углерода -0,178 0,064

хром -114,012 14,257 формальдегид -84,642 7,898

медь -1,699 0,931 аммиак -5,919 0,448

марганец -3,750 3,914 - - -

Пороговые значения

Г, -8,487 1,246 Уг -4,316 0,207

БЫР-коэс фициенты

1 - 0,091 0,189

X, -1,870 0,579 0,245 0,078

Коэффициенты при всех переменных имеют отрицательный знак, что отражает рост эколого-экономического риска (ухудшение ситуации) при увеличении концентраций всех рассматриваемых веществ; наибольшие по абсолютной величине коэффициенты соответствуют наиболее опасным веществам, даже небольшая концентрация которых опасна для человека.

Построенные модели позволили произвести окончательное отнесение городов и районов Оренбургской области к классам с той или иной степенью антропогенной нагрузки на окружающую среду и эколого-экономического риска, но в рамках класса объекты считаются неразличимыми. Такой информации часто недостаточно, требуется в рамках каждого класса выделить объекты, наиболее приоритетные, например, для реализации управленческих решений по снижению риска, или те, положение которых неустойчиво и также требует внимания со стороны органов власти.

Для решения указанной задачи предложена двухэтапная процедура ранжирования городов и районов области по степени эколого-экономического риска (рисунок 2).

На первом этапе оценивается описанная выше модель упорядоченного множественного выбора, на основе которой каждый город/район относится к одному из к классов, каждой группе объектов присваивается групповой рейтинг 1, 2, ...к в зависимости от степени риска. В нашем случае к было принято равным 3.

На втором этапе для каждого класса осуществляется выбор классов-эталонов и производится ранжирование объектов по возрастанию или убыванию IV* - вероятности

отнесения объекта 1 к одному из классов-эталонов. В ситуации неразличимости объектов по первому эталону используется второй эталон. Для каждого ^го класса естественными эталонами являются соседние ]+1 и ]-1 классы, хотя их выбор может предопределяться содержательной постановкой задачи.

1 этан: Рейтингование городов/районов по классам на основе модели упорядоченного множественного выбора

2 этап: Ранжирование городов/районов по местам на основе анализа вероятностей отнесения к каждому классу

Выбор классов-эталонов (для каждого класса)

Ранжирование городов/районов внутри каждого класса по возрастанию/убыванию величины Р,м

Составление общего рейтинга

Рисунок 2 - Схема двухэтапной процедуры ранжирования

Полученные с использованием указанной процедуры результаты ранжирования городов и районов Оренбургской области по степени эколого-экономического риска (за 2007 год) приведены в таблице 2. В качестве эталонов для 2-го класса были выбраны классы 3 и 1 соответственно; для 1-го класса - классы 2 и 1, а для 3 Чго - классы 3 и 2.

Таблица 2 Ч Ранжирование городов и районов Оренбургской области по уровню эколого-экономического риска за период 2000-2007 гг._

Город/район Ранг

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Абдулинский 14 16 17 18 17 12 5,5 4,5

Тоцкий 18 21 23 23 6 10 9 10

Тюльганский 22 28 13 16 16 18 17 37,5

Шарлыкский 23 30 25 26 27 30 27 18

Ясненский 17 19 24 21 28 22 21 25

г.Медногорск 1 1 1 2 1,5 1,5 8 4,5

г.Новотроицк 8 11 9 11 13 5 5,5 4,5

г.Оренбург 13 4 6 12 8 8 7 4,5

г.Орск 4 7 5 6,5 5 4 2 4,5

Для описания динамики вероятностей состояний объектов предлагается модель:

P(t + l)=n(t)P(t)

где P(t +1) и P(t)- векторы вероятностей нахождения в каждом из возможных состояний Sj, i = l,...,k в моменты времени t+1 и t, получаемые по обновляемой к моменту времени t модели интегрального показателя (1);

n(t) - искомая матрица переходных вероятностей: л^ (t)= Р

j=l,2,3.

Анализ приведенных ниже оценок матриц переходных вероятностей: (0,729 0,225 0,046^1 П(2004)= 0,262 0,285 0,453 П(2007)=

0 ОД 56 0,844

(0,824 0,176 0 0,094 0,797 0,109 0 0,272 0,728

показывает, что к концу исследуемого периода существенно снизились возможности перехода объектов в классы с более высоким рейтингом, перехода в новый класс через состояние за 1 период времени. Это связано с тем, что ранее разрыв в уровне риска был сравнительно невысок и для улучшения состояния административно-территориального образования было достаточно отдельных мероприятий, затем уровень риска в районах существенно увеличися, и его снижение, необходимое для перехода в класс меньшего риска, требует более длительного промежутка времени. Для объектов 1 и 2 классов увеличились вероятности объектов остаться в своих классах. Для объектов 3 класса (низкого риска) эта вероятность снизилась за счет увеличения вероятности перехода объектов класса 3 в класс более низкого рейтинга 2.

В определенной степени о положительной или отрицательной динамике в поведении i-ro объекта можно судить, определив ранг объекта в момент времени t по показателям, характеризующим его в момент времени t+j, j=l,...7. Обозначим полученные ранги rangit,t = l,2,...,T; Т = 8 - временной ряд рангов i-ro объекта, i=l,2,...n, п=39. В этом случае проверка гипотезы о несущественности ухудшения/улучшения ситуации в i-ом городе/районе сводится к проверке гипотезы об отсутствии в ряду rang тренда, одним из непараметрических критериев проверки которой является критерий, основанный на коэффициенте ранговой корреляции Спирмена. Использовшгие такой процедуры позволит выяснить тенденцию изменения уровня риска для каждого объекта, что представляется более обоснованным, нежели выводы по анализу изменений за отдельные годы, а также выявить города/районы, сходные по тенденции изменения уровня эколого-экономического риска (таблица 3). Для учета величины эколого-экономического риска, построим график взаимного расположения исследуемых городов и районов на плоскости rang,-xj3, где х] fi относится к последнему году исследуемого периода (рисунок 3).

Таким образом, из рисунка видно, что муниципалитетами, население которых стабильно подвергается высокому эколого-экономическому риску, являются объекты VII условного квадранта - город Медногорск и районы Пономаревский и Грачевский. Для объектов VI условного квадранта характерно наличие высокого уровня эколого-экономического риска и, более того, значимая тенденция к его росту. Это основные промышленные и торговые центры Оренбургской области: города Новотроицк, Орск и

Оренбург', а также Абдуликский, Бузулукский и Соль-Илецкий районы. Обращает на себя внимание почти пустота IX квадранта, в котором дожны находиться тс города и районы, характеризующиеся высоким эколого-экономическим риском, для которых наметилась тенденция к снижению уровня риска. Большая часть городов и районов области расположена в 1, IV и VII условных квадрантах, для которых характерно наличии значимой тенденции к росту риска, даже если для некоторых городов и районов такие изменения пока не привели к переходу объектов в другой класс.

Таблица 3 - Города и районы Оренбургской области, ранжированные но стспсни _проя влетая тенденции роста интегрального показателя гжоло го-э кон омического риска

1ksraime города/района Оценка коэфф.ранг коре Сиирмсна Набл. уровень знач. Название города/района Оценка козфф.ранг. коррСпирмсн а Набл. уровень знач.

Существенный рост уроиня эколого-экономического риска

Новосер гие вскнй -0,89 0,00 г.Оренбург -0,70 0,05

Светли с кий -0,87 0,00 г.Новогроиик -0,64 0,05

Октябрьский -0,84 0,0) Абдулинскин -0,63 0,10

Ьузулукский -0,77 0,03 г.Орек -0,57 0,14

Оренбургский -0,73 0,04 кбулакский -0,48 0,23

Несущественное изменение уровни эковосо-экономнческого риска

Северный -0,42 0,30 Новоорский -0,14 0,73

Грачевсккй -0,И 0,73 1 1ов<юрскнн -0,14 0,73

Уменьшение уровня эколого-экономического риска

Сарактащскнй 0,43 0,29 Бугуруеланский 0,68 0,06

Куеандыкский 0,63 0,10 Персты юцкий 0,86 0,01

I ^ i -8

I "10 I -42 i -1.л

-22 -24 -26

-1.0 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 о; о 0.2 0.4 0.6 d.3 1.q

Оценка коэффициента ранговой корреляции <г;лири<=на

Рисунок 3 - Расположение городов и районов Оренбургской области на плоскости

rang. j}

1 ^T*. ........- 11 г- 1-бЩ' о"д~о"'.Г1 .. \ - ___; 'Ч6Ч' в

Ч3t (v а ОЩ 0 v л.

'а* l . . .., ... .4. Х а >;.' vi! "-аЧ ухудшение ситуации 4 -о" viii -1 i; Irte - . "i . . i улучшение ситуации

Анализ динамики количества городов/районов в классах высокого, низкого и среднего риска также говорит о том, что за исследуемый период существенно увеличилось количество городов и районов области, население которых подвергается повышенному эколого-экономическому риску (рисунок 4). Для проверки предположения о том, что высокий эколого-экономический риска характерен для городов/районов с высоким уровнем антропогенной нагрузки был проведен анализ таблиц сопряженности (таблица 4)._

- 1 л1 шсс (аыевмйтжен}

-а "ее (средний (МсЦ

сс (икнмй риск)

Рисунок 4 - Динамика количества объектов в классах за 2000-2007 гг

Таблица 4 - Количество городов и районов Оренбургской области, характеризующихся высоким, средним и низким уровнями нагрузки и риска (в целом за период с 2000 по 2007 гг)____

Эколого-экономический риск Антропогенная нагрузка на окружающую среду

Низкая Средняя Высокая

Низкий 125 28 0

Средний 55 24 15

Высокий 33 7 25

Гипотеза об отсутствии связи между уровнем антропогенной нагрузки и уровнем эколого-экономического риска была отвергнута на уровне значимости 0,01 (значение отношения правдоподобия составило 74,573). В 63% городов и районов, характеризующихся высокой антропогенной нагрузкой, наблюдается высокий эколого-экономический риск, для 82% городов и районов, где наблюдается низкий эколого-экономический риск, антропогенная нагрузка также находится на минимальном уровне, и ни в одном городе/районе не наблюдается ситуация наличия низкого риска при высокой нагрузке.

Вместе с тем обращает на себя внимание тот факт, что в половине (51%) муниципалитетов с высоким уровнем эколого-экономического риска антропогенная нагрузка на окружающую среду находится на низком уровне. Кроме того, в работе показано, что за исследуемый период увеличение количества муниципалитетов с высоким уровнем риска не сопровождалось увеличением количества городов/районов с высоким уровнем антропогенной иагрузки. Это означает, что рост эколого-экономического риска либо вызван не только увеличением антропогенной нагрузки, либо масштабы этой нагрузки не в поной мере отражены в официальной информации.

В третьей главе Моделирование взаимосвязи эколого-экономического риска и показателей, характеризующих уровень социально-экономического развития

муниципальных образований региона построены модели, характеризующие взаимное влияние эколого-экономического риска, показателей социально-экономического развития муниципаьных образований региона, позволяющие осуществлять сценарное прогнозирование.

Ввиду того, что наблюдаемый уровень эколого-экономического риска не может быть объяснен только изменениями антропогенной нагрузки на окружающую среду, предложена и построена многофакторная модель множественного выбора типа (1), описывающая зависимость введенной выше переменной ynskot показателей социально-экономического развития муниципального образования: р fy. = 1|х, }= ф(-2,32 -1,01 Х CITY, - 0,26 Х ROZN, - 0,0002 Х OBR, -1,10 Х LOGZP, +

INVD, DUB, M1GR, p= 2|Xj }= Ф(-0,83 -1,01 CITY; - 0,26 ROZN; - 0,0002Х OBR; -1,10Х LOGZP; + +Ш_+9б_+_т_ v 76 _ INVD; DUB; MIGR;

-Ф(-2,32-1,01-CITY; -0,26-ROZN; -0,0002-OBR, -1,10-LOGZP, +

+ + 0,34.NOV1-0,76-BER1)

INVD; DUB; MIGRj

p fr, = 3|JC, }= 1 - <(-0,83 -1,01 CITY, - 0,26 Х ROZN, - 0,0002 OBR, -1,10 Х LOGZP, +

INVD, DUB, MIGR, 1

где Ф(х) = -р= ]e 2 du V2n -л>

CITY Ч бинарная переменная, принимающая значение 1, если i-ый объект является городом, 0 - иначе; ROZN - оборот розничной торговли; OBR - объем продукции обрабатывающих производств; SZP - среднемесячная заработная пдата; DUB - доля убыточных предприятий; MIGR - миграционный прирост; NOV1 и BER1 -бинарные переменные, принимающие значение 1, если уровень заболеваемости новообразованиями (осложнений беременности) в i-ом городе/районе превышает среднеобластной, 0 - если нет.

Таким образом, можно сделать вывод, что для городов, а также районов с относительно большим розничным товарооборотом, высокой долей убыточных предприятий и повышенным по сравнению со среднеобластным уровнем заболеваемости новообразованиями, осложнений беременности и высоким уровнем детской инвалидности, характерен высокий уровень эколого-экономического риска населению. Повышенный миграционный прирост, высокий уровень заработной платы также влекут за собой повышение уровня эколого-экономического риска, что объясняется устремлением людей в более экономически активные города/районы, развитие которых, однако, пока идет по экстенсивному пути хозяйствования.

Поскольку ПР часто необходимо только различать объекты, для которых характерно наличие риска, и те, для которых риска нет или он минимален, то имеет смысл при моделирования взаимосвязи между эколого-экономическим риском и социально-экономическим состоянием муниципалитета в предыдущей модели рассматривать в качестве объясняемой переменную у-,, принимающую значение 1, если

объект i характеризуется низким уровнем риска, и 0 - если иначе. Исследования показали целесообразность введения в модель переменной TRAVMPR (травматизм на производстве, чел), а также, для учета пространственной и временной неоднородности, фиктивных переменных OSf2 (принимает значение 1 для городов и районов со средним уровнем нагрузки на окружающую среду и 0 - в остальных случаях) и Т04 (принимает значение 1 для 2005-2007 гт и 0 для 2003-2004 гг). В итоге вероятность принадлежности i-ro объекта классу высокого или среднего уровня эколого-экономического риска: Pfy, =1|х(}=Ф(2,59-1,01-С777;. - 0,37-ROZN, -1,98-LOGZP,-0,02-DUB, -

- 0,09 TRAMP 11 + - 0,49 Х BERl + 0,59- OS/2 - 0,44 T02) ' NOV,

Предельный анализ модели показал, что наибольшее влияние на уровень эколого-экономического риска оказывает величина заработной платы и розничный товарооборот.

Для учета влияния на уровень эколого-экономического риска некоторых специфических трудноизмеряемых факторов (ассимиляционный потенциал природной среды, качество управления природоохранной деятельностью и др.), в работе предложена модель бинарного выбора с учетом панельной структуры данных, в которой влияние соответствующих факторов учитывается через случайные эффекты а1(..., аД:

P{yit =1|хД }= Ф(1,01 -\fi\-CITY, -0M-ROZN, -3,36 LOGZP, -0,003-DUB,

- 0,09 Х TRAMPR,. + - 0,62 Х BERI + 0,59 OS/2 - 0,44 Г02 + а,) ' NOV, '

Построенные модели позволяют прогнозировать уровень эколого-экономического риска по уровню заболеваемости и показателей, характеризующих социально-экономическое состояние муниципалитета, но не учитывают того, что экстенсивное экономическое развитие, с одной стороны, сопровождается ростом эколого-экономических рисков, реализация которых приводит к изменению социально-экономического состояния региона, в частности, к повышению заболеваемости, а с другой стороны создает возможности для повышения качества медицинских услуг и быта и, соответственно, снижения заболеваемости. Для описания предполагаемых взаимосвязей предложена система:

P{RN; = 1| хц } = Ф{Р10 + рД Х IPERj + р12 Х OPIJN; + рД MIGRj} P{UOZj = 11 x2i} = ф{р20 + P21 Х RN, + p22 Х IOK; + P23 Х ZZPj + p24 IZKSj},

где RN - бинарная переменная, принимающая значение 0, если муниципалитет характеризуется низким эколого-экономическим риском, значение 1 - высоким гаи средним; UOZ - бинарная переменная, принимающая значение 0, если уровень заболеваемости в муниципалитете ниже среднеобластного, значение 1 - если выше; IPER - показатель, характеризующий нагрузку на окружающую среду; OPUN - объем платных услуг населению; MIGR - миграционный прирост; IOK - инвестиции в основной капитал; ZZP - задоженность предприятий и организаций по заработной плате; IZK.S - инвестиции в жилищно-коммунальное строительство.

Оценка параметров системы осуществляется на основе рекурсивной системы одновременных пробит-моделей (двумерной пробит-модели):

i RNi = l,y*RN,i > 0 i UOZ, = l,y*U0Zi > 0 [RNj = 0,y;Ni < 0 ' (UOZ, = oyUOZii < 0 ' 16

где X,; =(1РЕК; ,0РШ;,МЮК|) хЛОК^ггР^КК^) Ф(х) = -р= |е 2 с1и * *

У ИЫ 1 и У и02; - латентные переменные, причем

=Рю +Ри -1РЕК! +012 ОРШ! +Р,з -МЮ^ + | 1УШ2Л = Рго +р21 -ю*, +Р22 -гак, + р23 -ггц + р24 -гаи.

Анализ модели показал идентифицируемость системы, состоятельность и асимптотическую эффективность приведенных ниже ММП-оценок: Уад. =-0,656-0,027 1РЕЯ; +0,322-ОРШ; + 0,023 МКЖИ рзеш1о.2 =0,58

' (0,141) (0,010) (0,077) (0,011)

Уи02 = -0,513+1,028-Ю^ +0,037-ГОК; +0,12б ггР; - 0,255-ККЗ;, рБеиЛ)]*2 = 0,71

(0,201) (0,306) (0,016) (0,070) (0,090)

Снижение нагрузки на окружающую среду действительно будет вести к снижению эколого-экономических рисков населению. Высокие риски населению наблюдаются в городах и районах с высоким уровнем миграции и большим объемом платных услуг, оказываемых населению. В целом, на наличие риска населению оказывают значительное влияние состояние окружающей среды и показатели, отражающие привлекательность региона.

Среднее за период с 2000 по 2007 гг. значение вероятности того, что город/район области одновременно характеризуются наличием риска населению и повышенной по сравнению со среднеобластной заболеваемостью (Р(ШЧ=1,и02=1)) увеличилось более чем в два раза (а в среднем составляет 0,21). Наибольшие вероятности возникновения такой ситуации наблюдаются в Бузулукском, Кувандыкском, Оренбургском и Новоорском районах, городах Медногорск, Новотроицк и Орск. Наиболее проблемными за последние годы стали Адамовский, Гайский, Светлинский, Октябрьский, Соль-Илецкий, Сорочинский, Тоцкий и Ясненский районы. Снижение вероятности одновременного существования риска населению и превышения среднеобластной заболеваемости наблюдается лишь в отдельных районах - Новосергиевском, Переволоцком, Сакмарском и Первомайском.

В последнее время наиболее вероятной является ситуация, связанная с наличием значительного эколого-экономического риска населению и отсутствием превышения среднеобластной заболеваемости населения. Такая ситуация характерна для Бугурусланского, Саракташского, Северного, Ташлинского, Тюльганского районов и города Оренбурга. Учитывая, что предельная вероятность превышения среднеобластной заболеваемости для этих территорий значительно снижается с течением времени, а предельная вероятность высокого риска для населения возрастает, можно предположить повышение в рассмотренных районах качества предоставляемых медицинских услуг и условий быта.

Средняя вероятность превышения среднеобластной заболеваемости в сочетании с низкими эколого-экономическими рисками населению достаточно высока и составляет 0,32.Средняя вероятность того, что в городах и районах области низкий уровень эколого-экономического риска населению и пониженный по сравнению со среднеобластным уровень заболеваемости, составляет всего 0,16. По отношению к 2000

году вероятность возникновения такой ситуации в 2007 году существенно уменьшилась, что свидетельствует об ухудшении общей ситуации в регионе.

Анализ вероятности наличия повышенной по сравнению со среднеобластной заболеваемости при условии высокого эколого-экономического риска показал значительное усиление этого влияния по сравнению с началом исследуемого периода - в 2007 году эта вероятность составила 0,48. Получено, что вероятность повышенной заболеваемости в муниципалитете при наличии эколого-экономического риска увеличивается на 0,39 по сравнению с ситуацией, когда риска нет.

Построенная модель позволяет разделить все города и районы области на 4 группы (таблица 5). Согласно Программе государственных гарантий оказания гражданам РФ бесплатной медицинской помощи в 2007 году норматив объема амбулаторно-поликлинической помощи составляет 9,198 посещение. В выделенной на основе модели группе I городов и районов среднее число посещений (С1, на одного жителя в год) максимально превышает норматив. Также наибольшей является средняя длительность пребывания в круглосуточном стационаре (С2, дней) для населения тех муниципалитетов, где наблюдася высокий уровень эколого-экономического риска (группы I и II). С учетом того, что согласно Программе норматив финансовых затрат на 1 посещение амбулаторно-поликлинической организации составлял 116,9 рубля, а 1 койко-день в круглосуточном стационаре - 674,3 рубля, получаем: 1) для муниципалитетов I группы допонительные расходы на обслуживание амбулаторно-поликлиническое обслуживание населения составляют 35 рублей на одного жителя в год, то есть допонительно почти 30% от норматива; 2) средняя длительность пребывания в круглосуточном стационаре 1 пациента муниципалитета группы I на 0,585 дня дольше, чем пациента муниципалитета группы III; в стоимостном выражении это означает необходимость допонительных расходов в размере 394,7 рубля на 1 госпитализированного или с учетом среднего уровня госпитализации на 100 человек населения - 7845,9 рубля; 3) при сравнении муниципалитетов высокого уровня риска с муниципалитетами низкого уровня риска допонительные расходы составят 299 рубля на 1 госпитализированного или с учетом среднего уровня госпитализации на 100 человек населения 6070 рублей соответственно.

Таблица 5 - Характеристики групп муниципалитетов

IV - повышенная заболеваемость без риска С1=9,371;С2=10,043 I - повышенная заболеваемость и риск С1=9,497; С2=10,385

Ш-невысокая заболеваемость без риска С1=8,867 ; С2=9,800 И - невысокая заболеваемость и риск С1=9,189; С2=10,344

По аналогии построена модель, связывающая уровень социально-экономического развития муниципального образования и степень эколого-экономического риска: У ад = - 0,873 + 0,494 Х СЕКТ1 - 0,025 1РЕЯ + 0,710 1п БгР + 0,039 Х МГОК, рзеЫоЙ2 =0,41

(0,291) (0,154) (0,010) (0,298) (0,012)

УСЕЯ = 2,166 +1,434 Х КЛ - 0,177 507 + 0,002 У7.П> - 0,074 КО, рБеиёоК2 =0,70

(1,021) (0,295) (0,049) (0,001) (0,043)

где СЕЯ - бинарная переменная, характеризующая уровень социально-экономического развития муниципалитета и принимающая значение 0, если он имеет низкий уровень развития, значение 1 - высокий; СЕЮТ - бинарная переменная, характеризующая уровень социально-экономического развития города/района в предшествующий момент времени; 87Р - средняя заработная плата;; Я02 - средняя

обеспеченность жильем; VZD - ввод в действие жилых домов; КВ - количество безработных.

Анализ модели показывает, что для территорий с высоким уровнем социально-экономического развития характерно наличие высоких эколого-экономических рисков. Это означает, что развитие Оренбургской области еще не вошло в ту стадию, когда высокий уровень социально-экономического развития подразумевает в качестве обязательной своей составляющей стратегию минимизации уровня риска.

В заключении диссертационной работы обобщены результаты проведенного исследования, сформулированы основные выводы и предложения.

Основные результаты и выводы по работе

1. Выделены классы муниципальных образований, характеризующихся высоким, средним и низким уровнем эколого-экономического риска; высокой, средней и низкой антропогенной нагрузкой на окружающую среду; построены карты взаимного расположения городов и районов области в пространстве эколого-экономических рисков и показателей, характеризующих антропогенную нагрузку на среду по годам.

2. Предложена и построена модель интегрального показателя эколого-экономического риска в форме модели множественного выбора для уточнения классификации муниципалитетов по уровню эколого-экономического риска.

3. Предложена и реализована двухэтапная процедура ранжирования, позволившая провести сравнительный анализ муниципалитетов по уровню эколого-экономического риска

4. Предложена методика исследования динамики рейтингов муниципалитетов, реализация которой показала уменьшение вероятностей перехода объектов в классы более высокого рейтинга

5. Доказано наличие связи между уровнем эколого-экономического риска и уровнем антропогенной нагрузки на окружающую среду.

6. Построены системы одновременных пробит-моделей (двумерные пробит-модели), характеризующие взаимное влияние эколого-экономического риска и показателей социально-экономического развития региона, позволяющие осуществлять сценарное прогнозирование. В частности, показало, что на уровень эколого-экономического риска оказывают существенное влияние состояние окружающей среды и показатели, отражающие экономическую привлекательность муниципального образования.

7. Показано, что допонительные расходы на здравоохранение увеличиваются с ростом эколого-экономического риска

Список публикаций по теме диссертационного исследования

В изданиях, рекомендуемых ВАК РФ:

1. Рсннср А.Г., Седова E.II. Методы прогнозирования экономических показателей на основе временных рядов с учетом пространственной неоднородности данных и нелинейной взаимосвязи между факторами // Вестник ОГУ, № 4. -Оренбург: РИК ГОУ ОГУ, 2007, с. 104-111. (0,71 п.ч./ 0,35 пл.)

2. Седова E.H. Модели бинарного и множественного выбора в задачах управления эколого-экономическими рисками. // Вестник ОГУ, № 8. - Оренбург: РИК ГОУ ОГУ, 2008, с. 96-102. (0,8 п.л.)

3. Репнер А.Г., Седова E.H. Оценка динамики уровня эк0Л0ГО-эк0Н0Мическ01 риска (на примере Оренбургской области) // Вестник ОГУ, № 9. - Оренбург: РИ ГОУ ОГУ, 2009, с. 45-48. (0,35 п.л./0Д7 п.л.)

В других изданиях:

4. Седова E.H. Многомерная классификация городов и районов Оренбургскс области по показателям, характеризующим риски для населения от поздсйстм окружающей среды // Сборник статей VII Международной научно-практическс конференции Состояние биосферы и здоровье людей. - Пенза: РИО ПГСХА, 2007, 180-184. (0,25 п. л.)

5. Седова E.H. Построение интегрального показателя экологического риска i основе порядковой пробит-модели // Сборник статей IV Всероссийской науч практической конференции Проблемы экономики и статистики общегосударственном масштабе. - Пенза: РИО ПГСХА, 2007, с. 210-213. (0,25 п.л.)

6. Седова E.H. Моделирование экологических рисков на основе порядковь пробит-моделей // Системное моделирование социально-экономических процессов систем. Сборник трудов 30-й Юбилейной Международной школы-семинара и академика С.С.Шаталина. - Воронеж, Издательско-полиграф. Центр Воронежско государственного университета, 2007 - часть 2, с. 243-248. (0,3 п.л.)

7. Седова E.H. Анализ динамики экологической ситуации в Оренбурге области // Сборник статей V Международной научно-практической коиференщ Экология человека: концепция факторов риска, экологической безопасности управления рисками. - Пенза: РИО ПГСХА, 2008, с. 143-146. (0,25 п.л.)

8. Седова E.H. Моделирование взаимосвязи экологического риска социально-эколого-экономического профиля региона // Материалы VIII Международог научно-методической конференции Информатика: проблемы, методолоп технологии (7-8 февраля 2008 г). - Воронеж, Издательско-полиграф. Цен Воронежского государственного университета, 2008, - часть 2, с.216-220. (0,25 п.л.)

9. Седова E.H. Анализ предельных эффектов влияния социальных экономических факторов на уровень риска для населения от воздействия окружающ среды // Материалы Международной научно-практической конференции Современн проблемы региональной экономики, управления и юриспруденции. - Мурмаш МГТУ, 2008 (электронный ресурс), с.881-886. (0,25 п.л.)

10. Седова E.H. Моделирование экологических рисков и заболеваемости основе двумерной пробит-модели // Сборник статей IV Международной науч! практической конференции Экономическое прогнозирование: методы и модели. Воронеж: Издательско-полиграфический центр Воронежского государственнс университета, 2008, - часть 1, с.286-289. (0,25 п.л.)

Подписано в печать 02.10.09. Тираж 100 экз. Отпечатано с готового оригинала - макета в СГАУ 443086, Самара, Московское шоссе, 34.

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Седова, Екатерина Николаевна

Введение.

Глава 1 Понятие эколого-экономического риска и подходы к его моделированию.

1.1 Эколого-экономический риск как предмет исследования.

1.2 Обзор подходов к построению показателей, характеризующих состояние окружающей среды.

1.3 Обзор подходов к построению эколого-экономических моделей.

Глава 2 Моделирование антропогенной нагрузки и эколого-экономического риска населению Оренбургской области.

2.1 Многомерная классификация административно-территориальных образований Оренбургской области по показателям, характеризующим антропогенную нагрузку и эколого-экономический риск населению.

2.2 Построение интегральных показателей антропогенной нагрузки и эколого-экономического риска населению на основе моделей множественного выбора

2.3 Моделирование динамики уровня эколого-экономического риска в муниципальных образованиях Оренбургской области.

Глава 3 Моделирование взаимосвязи эколого-экономического риска и показателей, характеризующих уровень социально-экономического развития муниципальных образований региона

3.1 Моделирование и прогнозирование эколого-экономического риска на основе одномерных моделей бинарного и множественного выбора.

3.2 Моделирование эколого-экономического риска с учетом пространственной и временной неоднородности данных.

3.3 Моделирование взаимного влияния эколого-экономического риска и показателей социально-экономического развития муниципалитетов на основе систем одновременных пробит-моделей (двумерных пробит-моделей).

Диссертация: введение по экономике, на тему "Моделирование эколого-экономических рисков в регионе"

Актуальность темы исследования. Современное состояние окружающей среды в Российской Федерации характеризуется масштабным загрязнением атмосферного воздуха, почв, поверхностных и подземных вод. Если в период 1990Ч2000 гг. экспертами отмечалось некоторое улучшение экологической ситуации, связываемое с пришедшимся на эти годы спадом промышленности, то начавшийся в 2000 г. некоторый подъем производства сопровождается ухудшением экологической ситуации, особенно на фоне изношенности основных фондов. Нередки случаи, когда предприятиям выгоднее платить штрафы за совершенные экологические нарушения, нежели предотвращать их. Приоритет принципа получения сиюминутной прибыли в условиях экстенсивного использования природных ресурсов приводит к увеличению давления на окружающую среду. Ухудшение экологической ситуации в регионе, усиление влияния человеческой деятельности на окружающую среду ведут к снижению устойчивости среды и увеличению ее ответного негативного влияния на экономику, выражающегося, например, в повышенной заболеваемости населения, что, в свою очередь, приводит к возрастанию экономических потерь, как на уровне отдельных предприятий, так и на уровне региона. В связи с этим изучение и оценка эколого-экономических рисков, моделирование их влияния на социально-экономическое состояние региона охватывает интересы всего общества, догосрочные выгоды которого заключаются в безопасности окружающей его среды.

Моделированием экономических процессов с учетом их влияния на окружающую среду, взаимосвязей экономических и экологических процессов на макроуровне занимались такие ученые как В. Леонтьев, Д. Медоуз, М. Месарович, H.H. Моисеев, Э. Пестель, Д. Форд, Д. Форрестер и др. На региональном уровне социо-эколого-экономическим моделированием, вопросами оценки экономического ущерба от экологических нарушений занимались отечественные ученые О. Ф. Балацкий, Э.В. Гирусов, А.Г. Горстко, В. И. Гурман, A.A. Гусев, В.И. Данилов-Данильян, М.Я. Лемешев, H.H. Лукьянчиков, Е. В. Рюмина, Г.А. Угольницкий и др. Проблемам моделирования экологических и эколого-экономических рисков посвящены работы Т.Ю. Анопченко, Д.А. Диксона, Г.Г. Онищенко, И.М. Потравного, Н.П. Тихомирова, Т.М.Тихомировой и др.

Вместе с тем использование во многих исследованиях в качестве информационной базы только официально публикуемой информации о выбросах и сбросах загрязняющих веществ, которая поступает напрямую от предприятий и зачастую не учитывает, например, несанкционированные сбросы/выбросы, приводит к существенному искажению ситуации и обесцениванию практических результатов исследования. Набор показателей, используемых во многих работах для характеристики экологической составляющей, часто отражает только уровень антропогенного воздействия на окружающую среду, и не учитывает риски для населения. Несмотря на то, что исследуемые объекты (города/районы) подвергаются большому количеству разнообразных экологических и эколого-экономических рисков, отсутствуют работы, комплексно исследующие как сами эколого-экономические риски, так и их влияние на социально-экономическое состояние региона с учетом неоднородности развития муниципалитетов. Остаются непроработанными многие из интересующих практиков задач ранжирования, сравнительного анализа объектов по уровню эколого-экономического риска. Все это обуславливает актуальность выбранной темы.

Цель и задачи исследования. Целью работы является разработка моделей комплексной оценки эколого-экономических рисков и мониторинга социо-эколого-экономического состояния региона. Достижение указанной цели требует решения следующих задач:

- изучить теоретические аспекты и подходы к моделированию экологических и эколого-экономических рисков,

- осуществить многомерную классификацию муниципалитетов для разбиения их на однородные по уровню антропогенной нагрузки и эколого-экономического риска населению группы;

- построить интегральные показатели, характеризующие антропогенную нагрузку и эколого-экономический риск, для проведения сравнительного анализа муниципальных образований региона по уровню антропогенной нагрузки и эколого-экономического риска;

- осуществить моделирование взаимосвязей эколого-экономического риска и показателей социально-экономического состояния региона для их сценарного прогнозирования.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования являются эколого-экономические риски. Предметом исследования выступают методы и модели оценки эколого-экономических рисков.

Область исследования. Диссертационная работа соответствует требованиям паспорта специальности ВАК 08.00.13 Ч Математические и инструментальные методы экономики, п. 1.9 - Разработка и развитие математических методов и моделей анализа прогнозирования развития социально-экономических процессов общественной жизни: демографических процессов, рынка труда и занятости населения, качества жизни населения и ДР-

Информационное обеспечение работы составили официально опубликованные данные Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Оренбургской области и г. Оренбургу, данные ФГУЗ Центр гигиены и эпидемиологии по Оренбургской области, данные Министерства здравоохранения по Оренбургской области.

Теоретической и методологической базой исследования явились работы ведущих российских и зарубежных ученых по проблемам оценки эколого-экономических рисков. В качестве инструментария использовались методы математической статистики, многомерные статистические методы, в том числе непараметрической статистики, методы эконометрического моделирования. Обработка данных проводилась с использованием табличного редактора Microsoft Excel, пакетов прикладных программ Statistics SPSS, Stata, EViews, MathCad.

Научная новизна диссертационной работы заключается в совершенствовании методов и моделей оценки эколого-экономических рисков и их влияния на социально-экономическое состояние региона. Наиболее существенные научные результаты:

- выявлены классы муниципальных образований региона с высоким, средним и низким уровнем эколого-экономического риска на основе классификации методом многомерного неметрического шкалирования, позволившего построить карты взаимного расположения муниципалитетов в пространстве эколого-экономических рисков;

- впервые предложена и построена модель интегрального показателя эколого-экономического риска в форме модели множественного выбора для уточнения классификации муниципалитетов;

- предложена и реализована двухэтапная процедура ранжирования муниципалитетов по уровню эколого-экономического риска на основе моделей множественного выбора;

- разработана методика исследования динамики рейтингов муниципальных образований по уровню эколого-экономического риска;

- предложены и разработаны модели множественного выбора для прогнозирования уровня эколого-экономического риска в зависимости от социально-экономических показателей;

- предложены и построены системы одновременных пробит-моделей (двумерные пробит-модели), характеризующие взаимное влияние эколого-экономического риска, показателей социально-экономического с развития муниципальных образований региона, позволяющие осуществлять сценарное прогнозирование.

Практическая значимость. Разработанная в диссертации методика и результаты моделирования эколого-экономических рисков могут быть использованы природоохранными, контролирующими органами с целью оценки степени эколого-экономического риска, определения перспектив и возможностей гармоничного эколого-экономического развития территорий, а также органами государственного управления для выработки научно обоснованной региональной программы и политики с целью обеспечения устойчивого развития региона.

Положения диссертации приняты к внедрению в Администрации Оренбургской области. Теоретические и практические результаты, полученные в ходе исследования, используются в учебном процессе при изучении дисциплин Моделирование эколого-экономических систем, Многомерные статистические методы, Методы социально-экономического прогнозирования в Оренбургском государственном университете.

Апробация результатов работы. Основные теоретические и практические положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на научных семинарах кафедры математических методов и моделей в экономике ГОУ ОГУ 2006-2009 гг. и конференциях: VII Международной научно-практической конференции Состояние биосферы и здоровье людей (г. Пенза, 2007 г.), IV Всероссийской научно-практической конференции Проблемы экономики и статистики в общегосударственном масштабе (г. Пенза, 2007), 30-й Юбилейной Международной школе-семинаре им. академика С.С.Шаталина (г. Руза, 2007), V Международной научно-практической конференции Экология человека: концепция факторов риска, экологической безопасности и управления рисками (г. Пенза, 2008), VIII Международной научно-методической конференции Информатика: проблемы, методология, технологии (г. Воронеж, 2008), Международной научно-практической конференции Современные проблемы региональной экономики, управления и юриспруденции (г. Мурманск, 2008), IV Международной научно-практической конференции Экономическое прогнозирование: методы и модели (г. Воронеж, 2008).

Публикации. Основные положения диссертационной работы нашли отражение в 10 научных публикациях общим объемом общим объемом 3,66 п.л., в том числе 3,12 п.л. автора.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений, в которых приведены информационно-справочные материалы, илюстрирующие и допоняющие основное содержание исследования, а также результаты расчетов. Диссертационная работа изложена на 173 страницах машинописного текста, содержит 23 рисунка и 61 таблицу. Список литературы включает 151 наименование работ отечественных и зарубежных авторов. Приложения представлены на 33 страницах.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Седова, Екатерина Николаевна

Проведенное диссертационное исследование позволило сделать ряд выводов.Выделены классы муниципальных образований, характеризующихся высоким, средним и низким уровнем эколого-экономического риска; высокой, средней и низкой антропогенной нагрузкой на окружающую среду; построены карты взаимного расположения городов и районов области в пространстве эколого-экономических рисков и показателей, характеризующих антропогенную нагрузку на окружающую среду по годам. Состав и количество объектов в классах изменялись в течение анализируемого периода, в большинстве случаев за счет перехода объектов в классы с более высоким уровнем риска.Предложена и построена модель интегрального показателя эколого экономического риска в форме модели множественного выбора для уточнения классификации муниципалитетов по уровню эколого-экономического риска.Предложена и реализована двухэтапная процедура ранжирования, позволившая провести сравнительный анализ муниципалитетов по уровню эколого экономического риска. Показано, что к концу исследуемого периода году высоким уровнем эколого-экономического риска характеризовались не только наиболее крупные и промышленно развитые города Оренбургской области, но и ряд других муниципальных образований.Предложена методика исследования динамики рейтингов муниципалитетов, реализация которой показала уменьшение вероятностей перехода объектов в классы, характеризующиеся более низким уровнем эколого-экономического риска. Показано, что более чем для половины муниципальных образований области характерна значимая тенденция к росту эколого-экономического риска.Доказано наличие связи между уровнем эколого-экономического риска и уровнем антропогенной нагрузки на окружающую среду.Построены модели, связывающие уровень эколого-экономического риска с показателями, характеризующими социально-экономическое состояние муниципальных образований региона. В частности, на уровень эколого экономического риска оказывают существенное влияние состояние окружающей среды и показатели, отражающие экономическую привлекательность муниципального образования. Показано, что с ростом эколого-экономического риска увеличиваются допонительные расходы на здравоохранение.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Седова, Екатерина Николаевна, Оренбург

1. Baltagi В.Н. Econometric analysis of panel data. - Chichester: John Wiley& Sons, 2001-304 с

2. Borg I, P. Groenen J.F. Modern Multidimensioal scaling: Theory andApplications. 2nd ed.- Springer, New York, NY, 2005. - 614 p.

3. Cameron A.C., Trivedi P.K. Microeconometrics: methods andapplications.-Cambridge: Cambridge University Press, 2005. - 1034 p.

4. Cox T.F., Cox M.A.A. Multidimensional Scaling. - Chapman &Hall/CRC, 2000 - 328 p.

5. Johnson, P.A. A test of the normality assumption in the ordered probitmodel // METRON - 1996, LIV, №3-4. - pages 213-221

6. Fabbri D., Monfardini C , Radice R. Testing exogeneity in the bivariateprobit model: Monte Carlo evidence and an application to health economics. // preprint, Departmant of Economics, University of Bologna. - 2004. - 35 p.

7. Hosmer D.W., Lemeshow S. Applied logistic regression.Ч2nd ed.WILEY SERIES in PROBABILITY AND STATISTICS,2000

8. Hsiao C. Analysis of Panel Data. - Cambridge: Cambridge UniversityPress, 2004. - 366 с

9. Greene W.H. Econometric Analysis.- 5 ed. - Prentice Hall, 2002. Ч1026 p.

10. Kruskal J.B., Wish M. Multidimensional Scaling (QuantitativeApplications in the Social Sciences). Ч Publisher: Sage Publications, Inc, 1978. 96 p.

11. Renewables-Based Technology: Sustainability Assessment. // Jo Dewulfand Herman Van Langenhove, eds. - Chichester, UK: John Wiley and Sons , Inc., 2006-384 p.

12. Stewart M. B. A Comparison of Semiparametric estimators for theOrdered Response Model// Stata Journal - 2004, vol. 4(1), pages 27-39

13. Stewart, M. B. Semi-nonparametric estimation of extended ordered probitmodels// Predprint submitted to Elsevier Sience, 2004, 23 p.

14. Stewart, M. B. Pensioner financial well-being, equivalence scales andordered response models. // 2002. - 34 p.

15. Wooldridge J.M. Econometric analysis of cross section and panel data /J.M. Wooldridge. - Cambridge: The MIT Press, 2001 - 776 p.

16. Абдрашитов P.T., Влацкая И.В., Гузенко А.П., Евдокимов А.ЮУстойчивое развитие и глобализация.- Оренбург: печ. дом. Димур, 2002. 202 с.

17. Айвазян А., Исакин М.А. Интегральные индикаторы качестважизни населения региона как критерии эффективности социальноэкономической политики, проводимой органами региональной власти // Прикладная эконометрика. - 2006. - №1 с.

18. Айвазян А. Эконометрическое моделирование: учебное пособие- Выпуск 3: Сравнительный анализ интегральных характеристик качества жизни населения субъектов РФ - М.: МЭСИ, 2002. - 74 с.

19. Айвазян А., Мхитарян В. С . Прикладная статистика и основыэконометрики, учебник для ВУЗов. - М.: ЮНИТИ, 1998. - 1022 с.

20. Айвазян А. Эмпирический анализ синтетических категорийкачества жизни населения // Экономика и математические методы. Ч 2003. Ч Т. 39, № 3 . - С . 19-53.

21. Айвазян А. К методологии измерения синтетических категорийкачества жизни населения //Экономика и математические методы.-2003.Ч Т.39,№2.-С.33-53.

22. Акимива Т.А., Романов К.В. Предпосыки формированияиндикаторов устойчивого развития для промышленных предприятий // Экономика природопользования. - 2008. - № 6 - 3-17

23. Аникина A.M. Кластерный анализ регионов по уровню использованияприродно-ресурсного потенциала / А. М. Аникина, Е. В. Рюмина // Экономика природопользования. - 2006. - N 5. - 49-59

24. Аникина А. М. Анализ и модификация показателей экономическогоразвития // Экономика природопользования. - 2007. - № 5. - 35-41

25. Анопченко Т.Ю. Эко лого-экономические риски урбанизированныхтерриторий: концепция, причины, последствия : диссертация .. доктора экономических наук : 08.00.05. - Ростов-на-Дону, 2008. - 370 с.

26. Анопченко Т.Ю. Роль и место управления эколого-экономическимирисками в развитии системы национальной и региональной экономики и обеспечения экологической безопасности // Региональная экономика: теория и практика. - 2007 - №16. - с. 111 - 120.

27. Анопченко Т.Ю., Пашкова А.Ю. Разработка эконометрическоймодели оценки регионального экономического ущерба здоровью населения // Региональная экономика: теория и практика. - 2008 - №10. - с. 116 - 120.

28. Бакуменко Л.П., П.А. Коротков. Интегральная оценка качества истепени экологической устойчивости окружающей среды региона (на примере республики Марий Эл) // Прикладная эконометрика, 2008. - №1. с. 73-92

29. Балаш В.А., Балаш О.С. Модели линейной регрессии для панельныхданных: учебное пособие для ВУЗов. - М., 2002. - 65 с.

30. Баранов О.В. Методы оценки и управления эколого-экономическимирисками на предприятиях строительной индустрии: автореферат диссертации .. канд. экон. наук: 08.00.05 Москва, 2006. - 24 с.

31. Барвинко Н.Г. Состояние атмосферного воздуха и здоровьенаселения Удмуртии Электронный ресурс. Ч автореферат дис. на соискание ученой степени доктора медицинских наук : 03.00.16 Архангельск, 2007. - 52 с.

32. Бобылев Н., Медведева О.Е. Экономика и здоровье среды //Бюлетень Центра экологической политики России На пути к устойчивому развитию. - 2004. - №30.- с.3-8

33. Боев, В.М. Экология человека на урбанизированных и сельскихтерриториях / В.М. Боев, Н.Н. Верещагин, М.А. Скачкова, В.В. Быстрых, М.В. Скачкова. - Оренбург, 2003. - 392 с.

34. Боровиков В. STATISTICA. Искусство анализа данных накомпьютере: Для профессионалов. 2-е изд. - СПб.: Питер, 2003. - 688 с.

35. Бурков В.Н., Новиков Д.А., Щепкин А.В. Механизмы упрвленияэколого-экономическими системами /под ред. акад. Н. Васильева. - М.: Изд-во физ.-мат.лит., 2008. - 244 с.

36. Бушуев В.В., Голубев B.C., Тарко A.M. Индикаторысоциоприродного развития российских регионов. Ч М.: ООО ИАЦ Энергия, 2004 г. - 96 с : - 14 ил.

37. Буянова М.Э. Риски развития макрорегионального хозяйства:выявление и регулирование: автореферат диссертации ..доктора экономических наук: 08.00.05. -Вогоград, 2008. - 50 с.

38. Бьорн Э. Оценивание моделей дискретного выбора и моделей сцензурированием // Квантиль, 2009- №6, с.49-57

39. Вагапова Я.Я. Учет инвестиций в экологию и социальную сферу примоделировании экономического роста // Аудит и финансовый анализ, 2006 №3. - с.97-104

40. Вербик М. Модели, основанные на панельных данных // Прикладнаяэконометрика. - 2006. -№ 1. - 94-135.

41. Воищева О.С. Эконометрическое моделирование рейтинговых оценокв задачах обоснования маркетинговых решений: автореферат диссертации.. канд.экон. наук: 08.00.13. - Воронеж, 2007. - 25 с.

42. Воронцовский А.В. В.В. Леонтьев - выдающийся экономист XXстолетия // Вестник Санкт-Петербургского университета.- 2007.- сер.5, выпуск 1, с. 3-10

43. Гаврилова Т.В. Территориальная дифференциация качества жизнинаселения Ставропольского края. - Дисс.канд.геогр.наук.- Ставрополь, 2005

44. Географический атлас Оренбургской области. - М.: Изд-во ДИК,1999. - 96 с : ил., карт.

45. Голубев В. С , Зволинский В. П., Тарко A.M., Царюк Ю. Б.Индикаторы и индексы социоприродного развития (эргодинамический подход) // Экономика природопользования. - 2007. - № 2. - 3-21.

46. Голубев В. С, Зволинский В. П., Царюк Ю. Б. Безразмерныйсинтетический индекс развития: Россия и регионы // Экономика природопользования. - 2007. - № 2. - 21-29

47. Города и районы Оренбургской области: Стат.сб./Территориальныйорган Федеральной службы государственной статистики по Оренбургской области. - Оренбург, 1998-2007 гг.

48. Горстко А.Б., Угольницкий Г.А. Введение в моделирование экологоэкономических систем. - Ростов-на-Дону: изд-во РГУ, 1990. - 112 с.

49. Государственный доклад О санитарно-эпидемиологическойобстановке и состоянию здоровья населения Оренбургской области, Оренбург. - 2000-2006 гг.

50. Гринин, А.С. Математическое моделирование в экологии: учеб.пособие для вузов / А.С. Гринин, Н.А. Орехов, В.Н. Новиков. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 269 с.

51. Гусев А. А. Современные экономические проблемыприродопользования. -М.: Международ.отношения, 2004.- 208 с.

52. Гусев А. А., Бизяркина Е. Н., Гусева И. Г. Экономико-правовыеаспекты экологически устойчивого развития // Экономика природопользования. - 2007. - № 5. - 3-17

53. Давние В.В. , Тинякова В.В. Прогнозные модели экспертныхпредпочтений: монография. - Воронеж: Изд-во Воронеж, гос. ун-та, 2005. 248 с.

54. Данилов-Данильян В.И. Устойчивое развитие (теоретикометодологический анализ) // Экономика и математические методы. - 2003. Т.39,№2.-С.123-135

55. Дворецкий Л.М. Экологическая составляющая экономической оценкинедвижимости: автореферат диссертации..кандидата экономических наук: 0800.05 - Москва - 2006 г. -27 с.

56. Дворецкий Л.М. Особенности применения гедонистического методак оценке экологического фактора на рынке недвижимости // Экономика природопользования. - 2008. - № 1. - 77-83

57. Дедю И.И. Экологический энциклопедический словарь. Ч Кишинев,1989 г.

58. Диксон Д., Скура Л., Карпентер Р., Шерман П. Экономическийанализ воздействий на окружающую среду. Ч М.: Изд-во ВитаПресс, 2000. - 272 с.

59. Доклад о мировом развитии 2003 года. Устойчивое развитие вменяющемся мира. Преобразования институтов, рост и качество жизни / Пер. с ангд. - М.:Издательство Весь мир, 2003. Ч 280 с.

60. Доугерти, К. Введение в эконометрику: Учеб. для вузов: Пер. сангл. - М. : ИНФРА-М, 1999. - 402 с.

61. Дубров A.M., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рисковыхситуаций в экономике и бизнесе: Учебное пособие. - М.: Финансы и статистика, 1999. - 176 с : ил.

62. Дубров А. М., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерныестатистические методы: учебник. - М.: Финансы и статистика, 1998. - 352 с.

63. Дэйвисон М. Многомерное шкалирование: методы наглядногопредставления данных. Ч М.: Финансы и статистика, 1988. - 254 с.

64. Еклашева О. В. Моделирование экологического фактора вэкономической динамике города: автореферат диссертации .. кандидата экономических наук: 08.00.13 - Москва, 2004. - 25 с.

65. Елисеева И.И., Рукавишников В.О. Логика прикладногостатистического анализа. - М.: Финансы и статистика, 1982. Ч 192 с.

66. Желаева Э., Сактоев В.Е., Цыренова Е.Д. Институциональныеаспекты устойчивого развития социо-эколого-экономических систем различных типов. - Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2005 - 156 с.

67. Жукова Н.В. Индикаторы социального развития как инструментсоциального программирования: зарубежный опыт // Социология: методология, методы, математические модели. -1994. - №3-4. с. 110-126

68. Ивлева Е.С. Управление инновациями: факторный анализ //Ученыезаписки Санкт-Петербургской академии управления и экономики: сборник научных трудов. № 1(15)/ -Петерб. акад. упр. и экон; ред. В. А. Гневко. СПб.: Изд-во СПбАУЭ, 2007 - 180 с , с.38-44

69. Исакин М.А. Модификация метода ^-средних с неизвестным числомклассов. // Прикладная эконометрика. - 2006. - №4. с 62-73.

70. Карминский A.M., Пересецкий А.А. Модели рейтинговмеждународных агентств // Прикладная эконометрика, 2007. - №1. Ч с.3-19

71. Кашенкова О. В. Экологическая составляющая в оценке социальноэкономического развития // Экономика природопользования, 2009. - № 1. 14-24

72. Красе М.С., Чупрынов Б.П. Математические методы и модели длямагистрантов экономики: учебное пособие. - СПб., Питер, 2006. - 496 с.

73. Колесников СИ. Природопользование: учебно-методическое пособие.Ростов-на-Дону, 1999. - 40 с.

74. Леонтьев В. Межотраслевая экономика: пер. с англ. / В. Леонтьев.М.: Экономика, 1997. - 479 с.

75. Лопатников Л. И. Экономико-математический словарь: словарьсовременной экономической науки. Ч 5-е изд., перераб. и доп. Ч М.: Дело, 2003. Ч520 с

76. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозированиявременных рядов: учебное пособие / Ю. П. Лукашин. Ч М.: Финансы и статистика, 2003. - 416 с.

77. Лукьянчиков Н.Н., Потравный И.М. Экономика и организацияприродопользования: учеб. для вузов.- 2-е изд., перераб. и доп. - М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2002. - 454 с

78. Магнус Я.Р., Катышев П.К.,Пересецкий А.А. Эконометрика.Начальный курс: учебник для вузов . 5-е изд., испр. - М.:Дело, 2001. - 400 с.

79. Мамин Р.Г., Черепанова Е. В., Незамов И. М. Эколого-экономическиемеханизмы природопользования в городах России и возможности применения ГИС-технологий // Экономика природопользования. - 2008. №3. - 33-40.

80. Медоуз Д., Ранд ере Й., Медоуз Д. Пределы роста. 30 лет спустя:учебное пособие для вузов. - М.: Академкнига, 2007. - 342 с.

81. Методы оценки чувствительности здоровья человека и адаптацииобщественного здоровья к изменениям климата / Sari Kovats, Kristie L.Ebi, Bettina Menne и др. Ч Всемирная организация здравоохранения. Европейское региональное Бюро, 2005. -109 с.

82. Моделирование социо-эколого-экономической системы региона / подред. В.И. Гурмана, Е.В. Рюминой. - М. Наука, 2001. - 175 с.

83. Носко, В.П. Эконометрика для начинающих: доп. главы. Ч М. : Ин-тэкономики переход, периода, 2005. - 379 с.

84. Нугаев М.А., Нугаев P.M., Раймонов И.Т. Социально-экологическиефакторы в структуре качества жизни // Социологические исследования. 1998.- № П . - с . 112-117

85. Онищенко Г.Г. Основы оценки риска для здоровья населения привоздействии химических веществ, загрязняющих окружающую среду / под ред. Рахманина Ю.А., Онищенко Г.Г. - М.: НИИ ЭЧ и ГОС, 2002. - 408 с.

86. Оценка систем экологического контроля: измерять значимое.Материалы международного семинара по индикаторам соблюдения норм экологического права и правоприменения, проведенного под эгидой Сети

87. ECE и ОЭСР 3-4 ноября 2003 г, Париж (Франция)Электронныйисточник.: Ссыка на домен более не работаетindicators/proceedings/IndicatorsProceedings_ru.pdf

88. Охрана окружающей среды Оренбургской области. Под ред. к.м.н.В.Ф. Куксанова. Оренбург: ИПК ОГУ, 2002. - 256 с.

89. Пахомова Н. , Эндерс А, Рихтер К. Экологический менеджмент: учеб.пособие для вузов.- СПб.: Изд. дом. Питер, 2004. - 536 с.

90. Пашкова А.Ю. Экологический ориентир оценки человеческогокапитала в инновационной экономике // Экономика природопользования. 2008.-№3.-С. 77-86

91. Пашкова А.Ю. Оценка ущерба от загрязнения окружающей среды всистеме экологически безопасного развития экономики России. Ч автореферат диссертации . .канд. экон.наук, Ростов-на-Дону, 2008 - 26 с.

92. Пашкова А.Ю. Оценка ущерба здоровью в системе приоритетовгармонизации интересов экономического развития и обеспечения экологической безопасности // Проблемы современной экономики. - 2008. № 1 . - с . 417-419

93. Печчеи А. Человеческие качества. - М.: Прогресс, 1985. - 312 с

94. Протасов В.Ф. Экология, здоровье и охрана окружающей среды вРоссии: учебное и справочное пособие. - 2-е изд. - Финансы и статистика, 2000.-672 с : ил.

95. Прохоров Б.Б., Горшкова И.В., Тарасова Е.В. Зависимостьпродожительности жизни населения России от внешних факторов // Проблемы прогнозирования. - 2004. - № 6. - 114 - 124.

97. Руководство по оценке риска для здоровья населения привоздействии химических веществ, загрязняющих окружающую среду (Human Health Risk Assessment from Environmental Chemicals) - M.: Федеральный центр Госсанэпиднадзора Минздрава России, 2004. - 143 с.

98. Полоусова, Г.Ю. Статистический анализ влияния экологическихфакторов на здоровье населения Тульской области: дис. на соискание ученой степени канд. экон. наук : 08.00.12 Москва, 2003. - 170 с.

99. Ратникова Т. А. Введение в эконометрический анализ панельныхданных // Экон. журн. Высш. шк. экономики. - 2006. - Т. 10, 2. - 267-316; Т. 10, 3. - 492-519; Т. 10, 4. - 638-669.

100. Ревич Б.А., Сидоренко В.Н. Методика оценки экономическогоущерба здоровью населения от загрязнения атмосферного воздуха. Пособие по региональной экологической политике. - М.: Акрополь, ЦЭПР, 2006. 42 с.

101. Ревич Б.А., Сидоренко В.Н. Экономические последствия воздействиязагрязненной окружающей среды на здоровье населения. Пособие по региональной экологической политике // под ред. В.М Захарова, Н. Бобылева. - М.: Акрополь, ЦЭПР. - 2007. - 56 с.

102. Риск-анализ инвестиционного проекта: Учебник для вузов/ Под редМ.В. Грачевой. - М . : ЮНИТИ-ДАНА, 2001.

103. Роберте Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями ксоциальным, биологическим и экологическим задачам. Ч М.: Наука. Гл. ред.физ-мат.лит. - 1986. Ч 486 с.

104. Романов К. В. Использование корпоративной отчетности в целяхэкологической мотивации // Экономика природопользования. - 2008. - № 5. 8-21

105. Рюмина Е.В. Экологическая версия предназначения природной ренты// Экономическая наука современной России.- 2001. № 2., 11-22

106. Рюмина Е.В. Ущерб от экологических нарушений: больше вопросов,чем ответов // Экономика природопользования.- 2004. - №4, с.55-65.

107. Рюмина, Е. В. Отношение экономики к проблеме сохранениябиоразноообразия // Экономика природопользования, 2009. - N 1. - 5-10.

108. Рюмина, Е. В. Анализ эколого-экономических взаимодействий - М.:Наука, 2000.-158с

109. Рюмина Е. В. , Аникина A.M. Анализ влияния фактора природныхресурсов на уровень экономического развития регионов России // Проблемы прогнозирования. - 2007. - № 5. - 106-125

110. Рюмина Е. В., Аникина А. М. Оценка ущерба от загрязненияокружающей среды по регионам России // Экономика природопользования. -2006.-№5.

111. Рюмина Е.В. Проблемы устойчивого развития: экологическоенеблагополучие уступает место бедности // труды VI Международного российско-китайского симпозиума Государство и рынок. Секция III. Ч Екатеринбург, 2005.- 207-210.

112. Сарычева Л.В., Замковая Л.Д. Анализ сценариев развития региона всистеме эколого-экономического мониторинга // Научный вестник НГУ Украины, 2001 г, №5. - 47-48.

113. Сидоренко В.Н. Информационно-системный анализ экологоэкономических процессов: автореферат диссертации.. кандидата экономических наук: 08.00.19, 08.00.13. - Москва, 1998. - 28 с.

114. Суслов В.И., Ибрагимов Н.М., Талышева Л.П., Цыплаков А.А.Эконометрия. - Новосибирск: СО РАН, 2005. Ч 744 с.

115. Сухомлина Е.В. Статистическое исследование качества жизнинаселения регионов Российской Федерации: автореферат диссертации.. кандидата экономических наук: 08.00.12. - Самара, 2006. - 21 с.

116. Сынзыныс Б.И., Тянтова Е.Н., Мелехова О.П. Экологический риск:учеб. пособие для вузов. Ч М.: Логос, 2005. Ч 168 с.

117. Тамашевич В. Н., Сошникова, Уэбе Многомерный статистическийанализ в экономике: учебник для ВУЗов- М.: ЮНИТИ - ДАНА, 1999. - 598 с.

118. Тарасова Н.П., Кручина Е.Б. Индексы и индикаторы устойчивогоразвития // Материалы международной конференции Устойчивое развитие: природа - общество - человек. Том 1. М. 2006 г. электронный источник.: Ссыка на домен более не работаетi/docs/18/tarasova.pdf

119. Тарко А. М. Антропогенные изменения глобальных биосферныхпроцессов. Математическое моделирование. - М. : Физматлит, 2005. - 232 с.

120. Терехина А.Ю. Многомерное шкалирование в психологии. //Психологический журнал, Том 4, №1. Ч 1983. Ч 76-88

121. Терехина А.Ю. Анализ данных методами многомерногошкалирования.- М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1986. - 168 с.

122. Тихомиров Н.П., Потравный И.М., Тихомирова И.М. Методы анализаи управления эколого-экономическими рисками: учеб. пособие для вузов. Ч М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 350 с.

123. Тихомиров Н.П., Дорохина Е.Ю. Эконометрика: учебник длявузов. - М.: Экзамен, 2003. -512 с.

124. Тихомиров Н.П., Тихомирова Т.М. Методологические основы оценкиэкономических потерь от заболеваемости населения // Экономика природопользования. -2001.- №6. - с. 2-15

125. Тостова Ю.Н. Основы многомерного шкалирования: учебноепособие. - М.: КДУ, 2006 - 160 с.

126. Угольницкий Г. А., Усов А. Б. Информационно-аналитическаясистема управления эколого-экономическими объектами // Известия РАН. Теория и системы управления. - 2008. - № 2. - 168-176.

127. Угольницкий Г.А. Управление эколого-экономическими системами.Вузовская книга, 2004. Ч 132 с.

128. Форрестер Дж. Мировая динамика. - М.: Наука, 1978. - 168 с.

129. Хохлов Н.В. Управление риском: Учебное пособие для вузов. Ч М.:ЮНИТИ-ДАНА, 1999. - 239 с

130. Цыганов В. Статистический анализ и прогнозированиеантропогенного загрязнения окружающей среды в системе экологической безопасности региона (на примере республики Мордовия): автореферат диссертации . .канд экон.наук: 08.00.12. - Саранск, 2008. -21 с.

131. Цыцура А.А., Боев В.М., Куксанов В.Ф., Старокожева В.М.Комплексная оценка качества атмосферы промышленных городов Оренбургской области. Ч Оренбург, изд-во ОГУ, 1999. - 168 с.

132. Четыркин Е. М. Финансовая математика: учеб. М.: Дело, 2004.- 400 с.

133. Чижова А.С. Эконометрическая модель оценки матриц вероятностейпереходов кредитных рейтингов // Прикладная эконометрика, 2007.- № 7, с. 11-26

134. Чижова А.С. Математические модели оценки банковского кредитногориска с учетом динамики кредитных рейтингов заемщиков: автореферат диссертации.. кандидата экономических наук. - Москва, 2008. - 23 с.

135. Шакирова, Ю.А. Анализ пространственного распределениязаболеваемости населения как комплексного интегрального показателя качества окружающей среды (на примере Республики Татарстан): диссертация .. канд. геогр. наук : 25.00.23 Ярославль, 2006. - 133 с.

136. Шихова, О.А. Статистическая оценка социально-экономического иэкологического состояния территории: автореферат дис. на соискание ученой степени канд. экон.наук : 08.00.12 Москва, 2007. - 22 с.

137. Шоломицкий А.Г. Теория риска. Выбор при неопределенности имоделирование риска: учеб. пособие для вузов. Ч М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2005.-400с.

138. Экологическая информация и принципы работы с ней / под. Ред.Винниченко В.Н. М: Социально-Экологический Союз, 1998 - 244 с.

139. Эколого-экономические системы: модели, информация, эксперимент/ под ред. В.И. Гурмана, Л.Ю. Дамешек. - Новосибирск: Наука, 1987- 216 с.

Похожие диссертации

• Эколого-экономический анализ деятельности предприятий нефтегазовой отрасли
• Управление эколого-экономическим риском при проведении оценки воздействия на окружающую среду
• Совершенствование управления развитием эколого-экономической системы ресурсодобывающего региона
• Эколого-экономические риски урбанизированных территорий: концепция, причины, последствия
• Совершенствование методов оценки и оперативного управления эколого-экономическими рисками в сельском хозяйстве