Дослідження впливу масштабів виробництва на екологічні характеристики регіону на основі стохастичного факторного аналізу

Размещено на http://www.allbest.ru/

Дослідження впливу масштабів виробництва на екологічні характеристики регіону на основі стохастичного

факторного аналізу

Исследование влияния масштабов производства на экологические характеристики региона

На основе стохастического факторного анализа

investigation of the impact of scale of production on the ecological characteristics of the region on the basis of stochastic factor analysis

Наталія Шадура-Никипорець, Юлія Никипорець

Наталия Шадура-Никипорец, Юлия Никипорец

Nataliia Shadura-Nykyporets, Yuliia Nykyporets

Стаття присвячена дослідженню взаємозв'язку економічних та екологічних параметрів функціонування регіональної господарської системи на основі використання прийомів кореляційно-регресійного аналізу. На прикладі Чернігівської області розроблено стохастичні моделі прямого зв 'язку в системі відносин «виробництво - довкілля», які дозволяють математично описати залежність екологічних характеристик регіону від рівня валового регіонального продукту.

Ключові слова: кореляційно-регресивний аналіз; стохастична модель; регіон; коефіцієнт еластичності; поле кореляції; еколого-економічний аналіз.

екологічний регіон валовий

Статья посвящена исследованию взаимосвязи экономических и экологических параметров функционирования региональной хозяйственной системы на основе использования приемов корреляционно-регрессионного анализа. На примере Черниговской области разработаны стохастические модели прямой связи в системе отношений «производство - окружающая среда», которые позволяют математически описать зависимость экологических характеристик региона от уровня валового регионального продукта.

Ключевые слова: корреляционно-регрессионный анализ; стохастическая модель; регион; коэффициент эластичности; поле корреляции; эколого-экономический анализ.

The article is devoted to the study of the interconnection of economic and environmental parameters of the functioning of a regional economic system on the basis of the use of correlation-regression analysis techniques. On the example of the Chernihiv region, stochastic models of direct communication in the system of relations “production - environment” were developed, which allow mathematically to describe the dependence of the ecological characteristics of the region on the level of gross regional product.

Keywords: correlation-regression analysis; stochastic model; region; coefficient of elasticity; correlation field; ecological-economic analysis.

Постановка проблеми

Еколого-економічний аналіз являє собою сучасну модерні- заційну компоненту традиційного економічного аналізу, що сформувалася протягом останніх десятиліть відповідно до вимог парадигми сталого розвитку. Сферою реалізації такого аналізу можуть бути всі сторони господарської діяльності у взаємозв'язку з її екологічними інтер- та екстерналіями (прямий зв'язок «виробництво - довкілля») чи причинно-наслідкові зв'язки між станом довкілля та економічними умовами й результатами діяльності господарюючих суб'єктів (зворотний зв'язок «довкілля - виробництво») на мікро-, мезо- чи макрорівнях. Така еколого-економічна оцінка суспільних явищ і процесів передбачає використання різноманітного методичного інструментарію, важливим компонентом котрого є стохастичні факторні моделі, розроблені з використанням кореляційно-регресійного аналізу.

Аналіз останніх досліджень І публікацій. Стохастичний аналіз являє собою узагальнену назву цілого комплексу методів дослідження (дисперсійний, регресійний, кореляційний, компонентний, багатовимірний тощо) взаємозалежностей результативного показника від одного чи кількох факторів. Стохастичні моделі відрізняються невизначеністю, адже на відміну від детермінованого аналізу, де взаємозв'язок «причина - результат» описуються функціональною залежністю, одному набору факторів можуть відповідати різні значення результативного показника, і навпаки. Найбільш затребуваними в математичному ймовірнісному моделюванні економічних процесів є кореляційний та регресійний методи.

Термін «кореляція» вперше застосував Ж. Кюв'є у праці «Лекції з порівняльної анатомії» (1800-1805), а математичні основи методу кореляції були викладені О. Браве у 1846 р. («кореляція» - від латинського correlation відношення, що означає співвідношення, відповідність предметів або понять) [3]. Однак у дослідженнях важливо вивчати не стільки міру кореляції, скільки її форму і характер зміни одного показника (результативного) залежно від зміни іншого (факторного). Такі завдання вирішуються методами регресійного аналізу. Перші спроби застосування цього методу в економіці були зроблені наприкінці XIX - на початку XX століття: у Росії - роботи Е. Е. Слуцького, А. А. Чупрова, на Заході - роботи В. Парето, Гукера та ін. [3].

Використання кореляційно-регресійного аналізу дозволяє встановити характер і тісноту зв'язку між досліджуваними явищами; визначити і кількісно виміряти ступінь впливу окремих факторів (чи їх сукупності) на рівень досліджуваного явища; на підставі фактичних даних моделі залежності розраховувати кількісні зміни аналізованого явища [3; 4].

Виділення недосліджених частин загальної проблеми. Методичний інструментарій стохастичного факторного аналізу на сьогодні є детально розробленим, однак поява нових сфер наукових інтересів та проблем прикладного характеру, що спричинені тенденціями міждисциплінарних досліджень, орієнтацією на багатоаспектність у вивченні явищ і процесів, вимогами щодо гармонізації складових розвитку суб'єктів на мікро-, мезо- чи макрорівнях, актуалізує питання вивчення можливостей використання традиційних прийомів кореляційно-регресійного аналізу у вирішенні питань нової сучасної проблематики. Однією з таких сфер є еколого-економічний аналіз, що передбачає дослідження економічних та екологічних характеристик у своїй холістичній залежності та зумовленості.

Мета статті. Метою цієї статті є дослідження можливостей застосування стохастичних моделей аналізу на прикладі оцінки взаємозв'язків економічних та екологічних параметрів функціонування регіональної господарської системи.

Виклад основного матеріалу

Скориставшись методом кореляційно-регресійного аналізу проведемо дослідження прямих еколого-економічних зв'язків («виробництво - довкілля») між економічними (валовий регіональний продукт (ВРП)) та екологічними (викиди забруднюючих речовин в атмосферне повітря, утворення та утилізація відходів, капітальні інвестиції та поточні витрати на охорону навколишнього природного середовища (ОНПС)) характеристиками на прикладі Чернігівської області (табл. 1).

Таблиця 1

Динаміка економіко-екологічних характеристик Чернігівської області

Джерело: [1; 5; 7].

Початковим етапом нашого дослідження є визначення форми зв'язку між результативними (екологічними) та факторним (економічним) параметрами. Скориставшись графічним методом можемо виявити параметри, тенденції зміни яких носять синхронізований характер, тобто можуть бути описані рівнянням регресії. Серед досліджуваних екологічних характеристик (табл. 1) зміна обсягів утилізації відходів та капітальних інвестицій характеризуються динамікою, що не узгоджуються з варіюванням ВРП.

Для отримання кращого попереднього уявлення про наявність кореляційних залежностей та математичну форму зв'язку між досліджуваними показниками еколого- економічного розвитку чернігівського регіону доцільно скористатися графічним прийомом побудови поля кореляції, яке являє собою «точкову діаграму двовимірного розсіювання об'єктів спостереження в системі координат x; у» [2].

Побудова поля кореляції ведеться за такими правилами:

градація осей у і х не обов'язково розпочинається з нуля, вона повинна узгоджуватися з абсолютним розмахом варіації: початок і кінець шкал на осях повинен включати відповідно утіп і ymax та хтіп i Xmax, порожніх областей на діаграмі не повинно бути;

співвідношення сторін поля кореляції (довжини шкал на осях) повинне приблизно відповідати співвідношенню коефіцієнтів варіації змінних. Ці вимоги необхідні для бачення розсіювання об'єктів спостереження на діаграмі таким, яким воно є в дійсності [2].

Візуальний аналіз побудованих полів кореляції (рис. 1) дає підстави для проведення подальших досліджень для трьох екологічних характеристик: викиди забруднюючих речовин в атмосферне повітря (рис. 1, а), поточні витрати на ОНПС (рис. 1, б) та обсяги утворення відходів (рис. 1, д).

Що ж стосується показників обсягів утилізації відходів та капітальних інвестиції на ОНПС, то як і за попереднім порівнянням характеристик динамічного ряду, можна констатувати відсутність кореляційних залежностей, що зумовлено наявністю аномальних об'єктів спостереження та розшаруванням полів кореляції як прояву неоднорідності об'єктів спостереження.

Виявлені кореляційні залежності доцільно описати аналітичними формами лінійного (рис. 1, а та б), та параболічного (рис. 1, д) типу.

Рис. 1. Поля кореляції ВРП з екологічними параметрами регіону:

а - викиди забруднюючих речовин в атмосферне повітря; б - поточні витрати на ОНПС; в - утилізація відходів; г - капітальні інвестиції на ОНПС; д - утворення відходів

Розпочнемо розрахунки з парних лінійних моделей регресії. Для кількісного вимірювання щільності лінійної залежності використовують коефіцієнт лінійної парної кореляції (correlation coefficient) [2; 6]:

Розраховані значення коефіцієнтів кореляції (табл. 2) дозволяють нам виявити, з якими екологічними показниками існує найвища щільність зв'язку динаміки ВРП лінійного типу: викиди забруднюючих речовин в атмосферне повітря (-0,93) та поточні витрати на ОНПС (0,85).

Для показника обсягів утворення відходів коефіцієнт кореляції набуває достатньо високого значення (0,61), однак зважаючи на попередні висновки, зроблені на основі поля кореляції, для цього індикатора використаємо криволінійну модель.

Таблиця 2

Коефіцієнти кореляції екологічних характеристик Чернігівської області з ВРП

Джерело: розраховано автором за даними [1; 5; 7].

Враховуючи, що для лінійної регресії коефіцієнт кореляції (r) є не лише критерієм тісноти зв'язку, але і критерієм точності апроксимації (підбору формули, що виражає залежність), можна за спрощеною схемою визначити параметри лінійного парного рівняння регресії [4, с. 240]:

Екзогенний параметр (а) лінійного парного рівняння регресії, що характеризує вплив на обсяг викидів забруднюючих речовин в атмосферне повітря, не внесених до моделі факторів, становить: а _ 41,3625 + 0,5954 * 29,7575 ^ а _ 59,0792 тис. т. Це означає, що за відсутності регіонального виробництва (ВРП = 0) обсяг викидів забруднюючих речовин в атмосферне повітря становить 59,0792 тис. т, тобто забруднення повітря спричиняє не лише господарська діяльність регіону.

Регіональна функція залежності викидів забруднюючих речовин в атмосферне повітря від ВРП набула вигляду:

Це свідчить про те, що обсяги викидів забруднюючих речовин в атмосферне повітря на 86 %, а розмір поточних витрат на ОНПС на 72 % залежать від розміру ВРП, тобто зв'язок між результативними та факторною ознакою є суттєвим і розраховані лінійні моделі є достовірними.

З метою виявлення порівняльної сили впливу обраного економічного фактора (ВРП) на екологічні характеристики регіону обчислимо часткові коефіцієнти еластичності за формулою [3]:

Порівнявши значення кореляційного відношення (п = 0,976) та коефіцієнта кореляції (r = 0,6147), можемо чітко зазначити, що крива точніше апроксимує залежність, ніж пряма. Про повноту рівняння зв'язку можна судити за індексом детермінації, значення котрого (R2 = 0,9526) свідчить, що розрахована модель є достовірною, оскільки обсяг утворення відходів на 95 % визначається варіацією ВРП.

Висновки і пропозиції

Проведене дослідження вказує, що масштаби регіонального виробництва тісно пов'язані з формування регіональних екологічних характеристик, що вимагає при плануванні динаміки ВРП урахування прогнозів їх зміни. Використання методів кореляційно-регресійного аналізу виявляється дієвим інструментом у процесі проведення еколого-економічного аналізу як прямих («виробництво - довкілля»), так і обернених («довкілля - виробництво») зв'язків на мікро-, мезо- чи макрорівнях і може використовуватися як у теоретичних наукових дослідженнях, так і дослідженнях прикладного характеру, зокрема під час проведення стратегічного екологічного оцінювання.

Список використаних джерел

Головне управління статистики у Чернігівській області. URL: http://www.chernigivstat.gov.ua/ books/silgosp .php.

Доля В. Т. Економетрія: навчальний посібник. Харків: ХНАМГ, 2009. 208 с.

Купалова Г. І. Теорія економічного аналізу: навчальний посібник. Київ, 2008. 639 с.

Опря А. Т. Статистика (модульний варіант з програмованою формою контролю знань). Київ: Центр учбової літератури, 2012. 448 с.

Офіційний сайт Державної служби статистики України. URL: http://www.ukrstat.gov.ua.

Приймак В. І. Математичні методи економічного аналізу. Київ: Центр учбової літ., 2009. 296 с.

Статистичний збірник «Довкілля України» за 2017 рік / за ред. О. М. Прокопенко. Київ: Державна служба статистики України, 2018. 225 с.

References

Holovne upravlinnia statystyky u Chernihivskii oblasti [Main Department of Statistics in Chernihiv region]. Retrieved from http://www.chernigivstat.gov.ua/books/silgosp.php.

Dolia, V. T. (2009). Ekonometriia [Econometrics]. Kharkiv: KhNAMH [in Ukrainian].

Kupalova, H. I. (2008). Teoriia ekonomichnoho analizu [The theory of economic analysis]. Kyiv [in Ukrainian].

Opria, A. T. (2012). Statystyka (modulnyi variant z prohramovanoiu formoiu kontroliu znan) [Statistics (modular version with programmable knowledge control form)]. Kyiv: Tsentr uchbovoi literatury [in Ukrainian].

Ofitsiinyi sait Derzhavnoi sluzhby statystyky Ukrainy [The State Statistics Service of Ukraine]. Retrieved from http://www.ukrstat.gov.ua.

Pryimak, V. I. (2009). Matematychni metody ekonomichnoho analizu [Mathematical methods of economic analysis]. Kyiv: Tsentr uchbovoi literatury [in Ukrainian].

Prokopenko, O. M. (2018). Statystychnyi zbirnyk «Dovkillia Ukrainy» za 2017 rik [Environmental Statistics for 2017]. Kyiv: Dcrzhavnu siuzhbu statystyky Ukrainy [in Ukrainian].

Размещено на Allbest.ru