Економічна оцінка наслідків забруднення ґрунтів у системі сталого управління землями

Висвітлення результатів економічного оцінювання наслідків забруднення ґрунтів важкими металами в системі сталого управління землями в аграрному секторі України. Економетричне моделювання економічних резервів та оцінку наслідків від забруднення ґрунтів.

Рубрика Экономика и экономическая теория
Вид статья
Язык украинский
Дата добавления 03.05.2023
Размер файла 1,7 M

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

У табл. 3 наведено різні варіанти регресії (стохастичних моделей), за якими вартість збитків розраховано для двох випадків, а саме - для випадків забруднення ґрунтів рухомими формами свинцю та кадмію.

Кожний забруднювач оцінювали за сімома варіантами регресій, таким чином, у табл. 3 наведено 14 варіантів. Зазначимо, що відбору показників і специфікації рівнянь регресії передували глибокий та детальний математичний і статистичний аналіз вибірок, для цього використано кореляційний, дисперсійний, варіаційний види обробки первинних даних, які піддано ретельному обґрунтуванню на достовірність і відповідність розподілу випадкових чисел нормальному закону розподілу як за параметричними, так і за непараметричними підходами здійснення оцінювань. Для кінцевої специфікації стохастичних моделей і виявлення найбільш істотних взаємозв'язків факторних ознак обчислено часткові коефіцієнти кореляції. Загальна кількість факторних ознак (проаналізованих вибірок) становить 69. Основні характеристики економетричних і статистичних оцінок наведено в роботі [24, с. 249-274].

Під час здійснення відбору стохастичних (регресійних) моделей виконано детальний аналіз на відповідність нормальному закону розподілу статистичних (вибіркових) величин, на підставі чого виявлено, що доцільно не окремо розглядати внутрішні групи, класифікуючи їх за відмінностями в питомій вазі площ забруднення важкими металами, а включити в цілому всі групи, на які поширено забруднення понад природний фон.

Так, усі тестові критерії на прийняття нульової гіпотези щодо нормального закону розподілу відібраних величин проявляє питома вага для всієї площі забруднення за рухомими формами свинцю, але стосовно кадмію відзначимо, що жодна з груп, крім загальної, не задовольнила хоча б найменше, як група за всією площі забруднення [24, с. 262-264]. Про доцільність вибору саме цього показника і включення його в подальше економетричне моделювання свідчить проведений розвідковий статистичний аналіз згідно з іншими непараметричними методами перевірки на прийнятність (відповідність) нульової гіпотези щодо нормального розподілу цієї вибірки. Згідно з результатами одержаних величин відповідно до Z-тесту Колмагорова-Смірнова та х2 розподілу вибірок за двома важкими металами, підтверджено необхідність прийняти сформульовані критерії за нульової гіпотези про достовірність розподілу вибірок нормальному закону розподілу, числова характеристика за предикторами та висновок про прийняття або відхилення нульової гіпотези наведені в роботі [24, с. 265-267].

Таблиця 3

Варіанти рівнянь регресії (стохастичних моделей) з дослідження впливу забруднення ґрунтів рухомими формами свинцю та кадмію в Україні за даними Х туру агрохімічного обстеження земель

Варіант регресії (стохастичної моделі) за вмістом рухомих форм свинцю в ґрунті

Набір показників (екзогенних факторів), включених до регресії

(ХЛ)

Результативна ознака (ендогенний фактор) регресії (Yj)

Варіант регресії (стохастичної моделі) за вмістом рухомих форм кадмію в ґрунті

Набір показників (екзогенних факторів), включених до регресії

(ХЛ)

Результативна ознака (ендогенний фактор) регресії (Y i;j)

1.1

1. Забруднено - усього

(Х1;5), %

2. Середньозважений вміст (Х2;б), мг/кг

НГО ріллі та перелогів (Y 1;1з), грн/га

2.1

1. Забруднено - усього

(Х1;11), %

2. Середньозважений вміст (Х2;12), мг/кг

НГО ріллі та перелогів (Y2;13), грн/га

1.2

1. Забруднено - усього

(Х1;5), %

2. ВП - усього (Х2;14),

грн/га

НГО ріллі та перелогів (Y 1;1з), грн/га

2.2

1. Забруднено - усього

(Х1;11), %

2. ВП - усього (Х2;14),

грн/га

НГО ріллі та перелогів (Y2;1з), грн/га

1.3

1. Забруднено - усього

(Х1;5), %

2. ВП - рослинництва

(Х2;15), грн/га

НГО ріллі та перелогів (Y 1;1з), грн/га

2.з

1. Забруднено - усього

(Х1;11), %

2. ВП - рослинництва

(Х2;15), грн/га

НГО ріллі та перелогів (Y2;13), грн/га

1.4

1. Середньозважений показник (Х1;б), %

2. ВП - усього (Х2;14),

грн/га

НГО ріллі та перелогів (Y 1;1з), грн/га

2.4

1. Середньозважений показник (Х1;12), %

2. ВП - усього (Х2;14),

грн/га

НГО ріллі та перелогів (Y2;13), грн/га

1.5

1. Середньозважений показник (Х1;б), %

2. ВП - рослинництва

(Х2;15), грн/га

НГО ріллі та перелогів (Y 1;1з), грн/га

2.5

1. Середньозважений показник (Х1;12), %

2. ВП - рослинництва

(Х2;15), грн/га

НГО ріллі та перелогів (Y2;1з), грн/га

1.6

1. Забруднено - усього

(Х1;5), %

2. Середньозважений уміст (Х2;б), мг/кг

ВП - усього (Y 1;14>, грн/га

2.6

1. Забруднено - усього

(Х1;11), %

2. Середньозважений уміст (Х2;12), мг/кг

ВП - усього (Y2;14), грн/га

1.7

1. Забруднено - усього

(Х1;5), %

2. Середньозважений уміст (Х2;б), мг/кг

ВП -

рослинництва (Y 1;15), грн/га

2.7

1. Забруднено - усього

(Х1;11), %

2. Середньозважений уміст (Х2;12), мг/кг

ВП -

рослинництва (Y2;15), грн/га

Джерело: авторські розрахунки

Крім того, додаткова перевірка за однорідністю вибірок відповідно до середніх значень у випадку відсутності відомостей про математичне сподівання та дисперсію генеральної вибірки доводить, що ці предиктори за відповідними вибірками теж приймають нульову гіпотезу [24, с. 268-271]. Основою для відбору конкретних факторів у стохастичні моделі слугували часткові коефіцієнти кореляції при фіксації предикторів та їхнього значення достовірності [24, с. 272-274].

Основним типом регресії (моделі) виступає двофакторна квадратична функція, загальний вигляд рівняння регресії подано як запис (1), табл. 4 і 5:

де Yv - оцінне значення /-го порядку в моделі та j-го номера в загальному списку факторів;

а() 5 оцінювальні коефіцієнти регресії за відповідним фактором (екзогенною змінною);

X - екзогенний (пояснювальний) фактор при і-му порядку в моделі та jму номері в загальному списку факторів.

Таблиця 4

Статистична оцінка здобутих характеристик регресії (моделей) за варіантами забруднення ґрунту рухомими формами свинцю в Україні

Показник

Варіанти регресії (стохастичні моделі)

1.1

1.2

1.3

1.4

1.5

1.6

1.7

1. Коефіцієнт множинної кореляції (r)

0,466

0,487

0,469

0,446

0,535

0,612

0,598

2. Коефіцієнт детермінації (R2)

0,217

0,237

0,220

0,199

0,286

0,374

0,358

3. F-критерій розподілу ФішераСнедекора

176,86

181,51

177,49

172,79

194,19

74,21

96,56

4. р-рівень при достовірності 95 % за F-критерію розподілу

<0,05

<0,05

<0,05

<0,05

<0,05

<0,05

<0,05

5. х2 розподілу за алгоритмом Фаррара-Глобера1)

0,18

0,78

0,48

5,57

7,70

0,18

0,18

6. Середня похибка апроксимації (MAPE - Mean Absolute Percent Error), %

10,7

10,2

10,4

10,6

9,6

17,0

14,3

7. Скореговане значення середньої похибки апроксимації, %

10,2

9,8

10,1

10,3

9,3

16,2

13,6

Примітка. ^Критичне значення х2-розподілу при а = 0,01 і степені вільності df = 1/2 m(m -- 1) = 1, де m - кількість пояснювальних змінних, становить 6,63.

Джерело: авторські розрахунки

Вибрані стохастичні моделі статистично адекватні, що підтверджують високі значення F-критерію Фішера-Снедекора, а також критерій p-value (рівень), що свідчить про достовірність оцінки моделей за ймовірності 0,95. Незважаючи на відбір найбільш істотних факторів за стохастичними моделями, величина детермінації залишається недостатньо вичерпною, щоб можна було говорити про повноту такого врахування. Зокрема, найбільше пояснення у варіації ряду характерно для моделей 1.6 і 1.7 за свинцем, а для кадмію аналогічними є теж ці набори факторів, що досягається за стохастичними моделями 2.6 і 2.7.

Перевірку на мультиколінеарність не пройшла єдина модель - 1.5, що видно з табл. 4. Згідно з показником середньої похибки апроксимації всі моделі мають добру та відмінну якість, де остання характеризує моделі 1.5, 2.2, 2.3, а враховуючи скореговане значення, додаємо ще й моделі 1.2 і 2.1.

Таблиця 5

Статистична оцінка здобутих характеристик регресії (моделей) за варіантами забруднення ґрунту рухомими формами кадмію в Україні

Показник

Варіанти регресії (стохастичні моделі)

2.1

2.2

2.3

2.4

2.5

2.6

2.7

1. Коефіцієнт множинної кореляції (r)

0,564

0,533

0,528

0,404

0,441

0,658

0,615

2. Коефіцієнт детермінації (R2)

0,318

0,284

0,279

0,163

0,194

0,433

0,379

3. F-критерій розподілу ФішераСнедекора

203,35

193,65

192,39

165,39

171,81

82,24

99,87

4. р-рівень при достовірності

95 % за F-критерію розподілу

<0,05

<0,05

<0,05

<0,05

<0,05

<0,05

<0,05

5. х2 розподілу за алгоритмом Фаррара-Г лобера1}

0,22

0,51

0,78

1,82

5,67

0,22

0,22

6. Середня похибка апроксимації (MAPE - Mean Absolute Percent Error), %

10,2

9,6

9,8

11,1

10,5

16,3

12,9

7. Скореговане значення середньої похибки апроксимації, %

9,7

9,3

9,6

10,9

10,3

15,2

12,6

Примітка. ^Критичне значення х2-розподілу при а = 0,01 і степені вільності df = 1/2 m(m -- 1) = 1, де m - кількість пояснювальних змінних, становить 6,63

Джерело: авторські розрахунки

Ключовий набір статистичних оцінок для стохастичних моделей за відповідними показниками, у тому числі перевірку нульової гіпотези на однорідність частотного розподілу значень вибірок, наведено в табл. 6-7.

Лінійне відхилення залишків за стохастичною моделлю 1.1, тобто для НГО, становить 2803 грн/га, що перевищує цей показник для моделі 1.7, тим самим підтверджує більший розмах НГО, ніж за валовою продукцією рослинництва. Хоча слід звернути увагу, що останній показник має більшу величину варіації, ніж перший. Така ситуація притаманна й варіанту з економетричними моделями, якими описано забруднення ґрунтів кадмієм (табл. 7). За показником середнього квадрата похибки вимірювання в моделях зі свинцем значення для 1.1 перевищено у двох випадках, коли для моделі 2.1 є більшими, крім єдиної моделі 2.7.

Згідно з критеріями статистичної оцінки частотного розподілу величин за вибірками, жодна з моделей як для свинцевого, так і для кадмієвого забруднення ґрунтів не виявилася характерною початковій величині (близько нуля), а тому в усіх випадках (серед моделей) нульова гіпотеза про відсутність відмінностей не приймається (відхиляється).

Таблиця 6

Статистична оцінка здобутої результативної (ендогенної) ознаки за варіантами моделей забруднення ґрунту рухомими формами свинцю в Україні

Показник

Варіанти регресії (стохастичні моделі)

1.1

1.2

1.3

1.4

1.5

1.6

1.7

1. MAE (Mean Absolute Error), грн/га

2803

2691

2780

2823

2536

3045

1950

3. SSE (Sum

Squared Error)

250456052

244133059

249580110

256264928

228412951

285772452

126249857

4. MSE (Mean Squared Error)

11384368

11096961

11344553

11648407

10382407

12989652

5738627

5. RMSE (Root Mean Squared

Error), грн/га

3374

3331

3368

3413

3222

3604

2396

6. x2-distribution

{ У і 1У і }

9163,65

9052,88

9206,81

9420,67

8260,34

15165,66

8785,43

7. p-level

«0,05

<<0,05

<<0,05

<<0,05

<<0,05

<<0,05

<<0,05

8. Ho: F({ v;|v;})=0

(за відповідністю частот)

-

-

-

-

-

-

-

9. MAPE (Mean Absolute Percent Error), %

10,7

10,2

10,4

10,6

9,6

17,0

14,3

10. V({ >' 1 >' }), %

12,3

12,1

12,3

12,4

11,8

19,2

16,7

Джерело: авторські розрахунки.

Таблиця 7

Статистична оцінка здобутої результативної (ендогенної) ознаки за варіантами моделей забруднення ґрунту рухомими формами кадмію в Україні

Показник

Варіанти регресії (стохастичні моделі)

2.1

2.2

2.3

2.4

2.5

2.6

2.7

1. MAE (Mean Absolute Error), грн/га

2671

2549

2629

2985

2823

2865

1796

3. SSE (Sum

Squared Error)

218247146

229032948

230520925

267556129

257699545

258745453

122177390

4. MSE (Mean Squared Error)

9920324

10410586

10478221

12161644

11713619

11761156

5553517

5. RMSE (Root Mean Squared

Error), грн/га

3150

3227

3237

3487

3423

3429

2357

6. x2-distribution

{ У і 1У і }

8048,54

8555,56

8540,21

9966,37

9544,21

14034,81

8481,62

7. p-level

«0,05

<<0,05

<<0,05

<<0,05

<<0,05

<<0,05

<<0,05

8. Ho: F({ v;|v;})=0

(за відповідністю частот)

-

-

-

-

-

-

-

9. MAPE (Mean Absolute Percent Error), %

10,2

9,6

9,8

11,1

10,5

16,3

12,9

10. V({ >' 1 >' }), %

11,5

11,8

11,8

12,7

12,5

18,2

16,5

Джерело: авторські розрахунки

Умовою оптимального вибору стохастичних моделей за показниками забруднення ґрунтів України важкими металами слугують критерії мінімізації квадратів залишків, і навпаки, їх наявність свідчить про неповноту врахування факторів та/або особливості специфікації самих моделей. Наприклад, за даними табл. 6-7 видно, що суми квадратів похибки моделей є досить близькими між собою як у розрізі моделей, так і між варіантами забрудників. Однак хоча моделі 1.7 і 2.7 близькі між собою за величиною цього показника, вони суттєво відрізняються від інших моделей.

Аналогічні відмінності між стохастичними моделями є характерними з огляду на середній квадрат похибки, оскільки для них однакова кількість вибіркових даних. Отже, за проаналізованими критеріями статистичної оцінки стохастичних моделей усі вони набувають достатніх значень для того, щоб можна було використовувати їх для моделювання процесів, пов'язаних із забрудненням ґрунтів свинцем і кадмієм.

Для підтвердження однорідності генерального розподілу емпіричних і теоретичних даних стохастичних моделей забруднення свинцем і кадмієм ґрунтів України проведено перевірку на двовибірковому попарному тесті Вілкоксона, результати розрахунку наведено в табл. 8.

Таблиця 8

Двовибірковий попарний тест Вілкоксона з перевірки нульової гіпотези про однорідність генерального розподілу емпіричних і теоретичних даних регресії (стохастичних моделей) забруднення свинцем та кадмієм ґрунтів України

Варіант регресії (стохастична модель)

Гр *

1 -статистика

Z-статистика нормального розподілу

p-value

Но: Z(yi|yt )=0

За свинцем

1.1

122

0,146

0,884

-

1.2

121

0,179

0,858

-

1.3

121

0,179

0,858

-

1.4

124

0,081

0,935

-

1.5

126

0,016

0,987

-

1.6

121

0,179

0,858

-

1.7

125

0,049

0,961

-

За кадмієм

2.1

123

0,114

0,909

-

2.2

119

0,244

0,808

-

2.3

120

0,211

0,833

-

2.4

122

0,146

0,884

-

2.5

124

0,081

0,935

-

2.6

126

0,016

0,987

-

2.7

122

0,146

0,884

-

Примітка. *Критичне значення Т-статистики при N = 22 тар = 0,05 становить 75. Джерело: авторські розрахунки

Порівняння розрахункових даних Т-статистики з критичним значенням доводить, що для всіх вибраних стохастичних моделей задовольняється умова нульової гіпотези. Таким чином, приймається твердження згідно з останньою, що для всіх стохастичних моделей характерна однорідність генерального розподілу між вибірковими даними та даними, одержаними відповідно до моделей (теоретичними).

З даних табл. 8 також випливає, що показник Z-статистики нормального розподілу має незначну абсолютну величину, що на підставі обчисленого значення достовірності за p-value (рівень) для цього показника (критерію) суттєво перевищує 0,05. Отже, цей критерій не є значущим, що тим самим показує на прийняття у всіх варіантах моделей сформульованої нульової гіпотези про наявність однорідності попарних величин за одержаними емпіричними і теоретичними даними цих стохастичних моделей. При цьому слід констатувати досить високий рівень критерію ймовірнісної оцінки, яка перевищує 0,95 для стохастичних моделей забруднення свинцем -1.5 і 1.7, а за забрудненням кадмієм виявлено лише для 2.6.

Розроблені стохастичні моделі, які описують різні варіанти економічних наслідків через забруднення свинцем і кадмієм у ґрунтах України, мають універсальне порівняння між собою за окремими факторами завдяки обчисленню такого показника, як еластичність (табл. 9). При цьому серед усіх стохастичних моделей вони як за одноманітними факторними (екзогенними) ознаками, так і відмінними їх різновидами достатньою мірою відрізняються.

Згідно з параметрами (коефіцієнтами) одержаних рівнянь регресії було обчислено значення показника еластичності для кожного з екзогенних (пояснювальних) факторів (ознак), які ввійшли до відповідних моделей. А саме - за сімома варіантами моделей та за двома випадками забруднення ґрунтів: свинцем та кадмієм. Еластичність у % приросту (зменшення) залежної ознаки від зміни пояснювальної на 1 %, а також оцінка можливих варіантів оптимізації вхідних параметрів моделі розкривають суттєвий економічний резерв змін параметрів моделей, відображений у відсотках (табл. 9).

Таблиця 9

Еластичність факторних ознак та очікуваний вплив на економічний резерв від їх оптимізації в розрізі варіантів регресії (стохастичних моделей) за граничною зміною рівня забруднення ґрунтів свинцем і кадмієм в Україні

Варіант регресії (стохастична модель)

Еластичність ендогенної змінної у % за впливом

Економічний резерв збільшення (зменшення) від оптимізації екзогенної змінної за еластичністю ( - , -), %

Сукупний економічний резерв змін ( - , -), %

Xj

Х2

Xj

Х2

За свинцем

1.1

-0,035

-0,042

3,5

2,2

5,7

1.2

-0,018

0,076

1,8

2,3

4,1

1.3

-0,00066

0,233

0,1

5,7

5,8

1.4

0,0348

0,125

-1,8

3,7

1,9

1.5

0,071

0,287

-3,6

7,0

3,4

1.6

-0,088

-0,408

8,8

20,9

29,7

1.7

-0,049

-0,381

4,9

19,5

24,4

За кадмієм

2.1

0,019

-0,124

-1,9

6,2

4,3

2.2

0,031

0,160

-3,1

5,2

2,1

2.3

0,046

0,243

-4,6

6,2

1,6

2.4

0,118

0,287

-5,9

9,2

3,3

2.5

0,073

0,304

-3,7

7,8

4,1

2.6

-0,061

-0,522

6,1

26,1

32,2

2.7

-0,057

-0,396

5,7

19,8

25,5

Примітка. До розрахунку прийнято зменшення рівня забруднення ґрунтів ВМ (Xj) до граничного значення І групи, за якої забруднення вважається неістотним (природний фон).

Джерело: авторські розрахунки

Згідно з моделлю 1.1, зменшення до прийнятних норм забрудненості свинцем ґрунтів України дозволить підвищити НГО ріллі та перелогів на 5,7 % від середнього рівня, а моделі 1.6 і 1.7 указують на те, що резерв (потенціал) збільшення валової продукції сільського господарства та рослинництва в постійних цінах 2016 р. з розрахунку на 1 га с.-г. угідь (усі категорії господарств) відповідно становить 29,7 і 24,4 %.

За варіантом, пов'язаним із забрудненням ґрунтів кадмієм (моделі 2.6 і 2.7), резерв виявився дещо більшим, ніж у попередньому випадку, становлячи відповідно 32,2 і 25,5 %. При цьому в разі подолання забрудненості кадмієм очікуване збільшення НГО ріллі становить 4,3 % (модель 2.1). Варіант підвищення НГО ріллі за свинцевого впливу має найбільший очікуваний резерв у 5,8 % (модель 1.3), але у випадку подальшого (потенційного) зростання продукції рослинництва, де вартість економічних резервів наведено в табл. 1011.

Таблиця 10

Очікувані абсолютні зміни вартості економічного резерву згідно з оптимізацією екзогенних факторів (відповідно до граничної зміни вмісту рухомих форм ВМ до природного фону) у розрізі варіантів регресії (моделей) залежно від забруднення ґрунтів свинцем та кадмієм в Україні

Варіант

регресії

(стохастична

модель)

Абсолютна зміна вартості економічного резерву з розрахунку на 1 га с.-г. угідь (за всіма категоріями господарств) за екзогенної змінної ( - ,-), грн

Загальний економічний резерв ( - ,-), грн/га

Xu

Х2

За свинцем

1.1

960

603

1563

1.2

494

631

1125

1.3

27

1563

1590

1.4

-494

1015

521

1.5

-987

1919

932

1.6

1655

3931

5586

1.7

701

2789

3490

За кадмієм

2.1

-521

1700

1179

2.2

-850

1426

576

2.3

-1261

1700

439

2.4

-1618

2523

905

2.5

-1015

2139

1124

2.6

1147

4909

6056

2.7

815

2832

3647

Примітка. До розрахунку прийнято зменшення рівня забруднення ґрунтів ВМ (Х 2j) до граничного значення І групи, за якої забруднення вважається неістотним (природний фон).

Джерело: авторські розрахунки

Таблиця 11

Очікувані абсолютні зміни вартості економічного резерву згідно з оптимізацією екзогенних факторів (відповідно до граничної зміни вмісту рухомих форм ВМ до величини ГДК) у розрізі варіантів регресії (моделей) залежно від забруднення ґрунтів свинцем та кадмієм в Україні

Варіант

регресії

(стохастична

модель)

Абсолютна зміна вартості економічного резерву з розрахунку на 1 га с.-г. угідь (за всіма категоріями господарств) за екзогенної змінної ( - ,-), грн

Загальний економічний резерв ( - ,-), грн/га

Х1

Х2

За свинцем

1.1

960

-247

713

1.2

494

0

494

1.3

27

-219

-192

1.4

219

0

219

1.5

439

-274

165

1.6

1655

-1674

-19

1.7

701

-1187

-486

За кадмієм

2.1

-521

-8501

-9022

2.2

-850

-5457

-6307

2.3

-1261

-6225

-7486

2.4

8089

-9789

-1700

2.5

5018

-7788

-2770

2.6

1147

-24543

-23396

2.7

815

-14161

-13346

Примітка. До розрахунку прийнято зменшення рівня забруднення ґрунтів ВМ (X2j) до граничного значення за величиною ГДК, за якого забруднення вважається критичним. Джерело: авторські розрахунки

Проте слід зазначити, що співвідношення економічних резервів між факторними ознаками є неоднорідним і може в одному випадку мати більший вплив (внесок), ніж в іншому. Зокрема, серед стохастичних моделей щодо забруднення ґрунтів свинцем найбільший вплив на формування НГО ріллі та перелогів має площа поширення забруднень - 3,5 % порівняно з величиною вмісту цього важкого металу в ґрунті, яка становить 2,2 %, що тим самим явно підкреслює протиріччя з одержаними результатами згідно з групуванням земель за площами їх забруднення свинцем, що наведено в табл. 1. І навпаки, у варіанті з кадмієм модель 2.1 доводить відсутність такого протиріччя, пов'язаного з практичними числовими розбіжностями показників з даними табл. 2, оскільки економічний резерв при зменшенні площі забруднення кадмієм зменшується на 1,9 %.

Тому два цих порівняння мають більше спільного, ніж протилежного, між собою. І якщо зменшення площі забруднення кадмієм викликає подальше звуження економічного резерву зростання (збільшення) розміру НГО ріллі та перелогів, то стосовно ВП сільського господарства і рослинництва навпаки, резерв підвищення їх величини залежить від подальшого зменшення площі забруднення кадмієм. Такі розбіжності за кадмієм пов'язані з тим, що сам підхід до НГО земель (ріллі), очевидно, не враховує цього виду забруднення, тобто не одержаний згідно з емпіричними даними, пов'язаними із забрудненням ґрунтів важкими металами.

Отже, проведено розрахунки економічної оцінки умовно завданих збитків (шкоди) за такими показниками, як НГО ріллі та перелогів, а також вартості валової продукції в постійних цінах 2016 р. як у цілому для сільського господарства, так і конкретно для рослинництва. При цьому повний економічний резерв відображає спроможність зменшення наявного (досягнутого) рівня забруднення важкими металами ґрунтів до припустимого його рівня, який є безпечним, що методично (рекомендаційно) приймається з огляду на природний фон. Ці розрахунки резервів наведено в табл. 10.Оцінка оптимізації негативних наслідків від забруднення свинцем і кадмієм ґрунтів України розкриває можливість використати додаткові резерви в сільському господарстві та в цілому в економіці країни, збільшивши очікувану величину НГО ріллі та перелогів як основного засобу виробництва. Зокрема, повнота використання можливостей завдяки мінімізації свинцевого забруднення дозволить збільшити НГО ріллі на 1563 грн/га і дещо більше, якщо розглядати через зростання ВП рослинництва, що становить 1590 грн/га, а виробництво продукції рослинництва сягатиме 2789 грн на 1 га с.-г. угідь. До речі, ефект у цілому по сільському господарству тут більший, що є логічним з огляду на взаємозв'язок показників (параметрів моделі та їхньої економічної сутності).

Досить наближеними є прирости ВП рослинництва у зв'язку з оптимізацією параметрів забрудненості ґрунтів як свинцем (модель 1.7), так і кадмієм (модель 2.7). Завдяки подоланню (ремедіації ґрунтів) негативного впливу кадмію умовний економічний ефект, відображений у прирості вартості ВП рослинництва, становитиме 3647 грн/га, а приріст НГО ріллі збільшиться на 1179 грн/га, але все ж таки буде меншим порівняно з варіантом зі свинцем. Крім того, забруднення ґрунтів і свинцем, і кадмієм виявляє досить вагомий приріст економічного ефекту й формує потребу (необхідність) щодо шляхів подальшого вирішення цієї проблеми.

Іншим є умовний економічний ефект за скорочення забруднення ґрунтів важкими металами до певної критичної межі, якщо резерви обраховувати, відштовхуючись від точки відліку, яку прийнято на рівні гранично допустимої концентрації (ГДК) для конкретного забруднювача. Такі розрахунки наведено в табл. 11. Оскільки середнє значення вмісту рухомих форм свинцю і кадмію є меншим за ГДК, то економічний резерв за цією факторною ознакою відсутній, особливо це можна спостерігати за вагомими від'ємними величинами в розрізі стохастичних моделей щодо забруднення ґрунтів кадмієм. Тобто усереднені значення рівнів концентрації в ґрунтах України таких важких металів, як свинець та кадмій у цілому вказують на відсутність економічних резервів зменшення збитків (шкоди), підкреслюємо, одночасно за всіма групами, а не в окремих випадках, коли порівнюються рівні, що досягають ГДК, або вищі за нього. Цей підхід реалізовано в оцінці економічних втрат (збитків) за стохастичними моделями та порівняно з традиційним підходом (табл. 12).

Методику оцінювання вартості втрат (збитків) у зв'язку зі зниженням урожайності сільськогосподарських культур, що запропонована румунськими вченими C. Rauta та S. Carstea згідно з градацією ґрунтів за ступенем їхнього забруднення ВМ, було апробовано за статистичними даними 2019 р. У результаті виявлено варіативність збитків, де в середньому недоодержання ВП рослинництва в постійних цінах 2016 р. через забруднення свинцем понад рівень ГДК становить 4372 грн/га, а максимальний - 5561 грн/га.

При цьому економічний збиток за кадмієм виявився меншим, а згідно зі стохастичною моделлю 2.7 цей збиток (втрати) неістотний, він становить 583 грн/га. Тобто перевищення величини ГДК за рухомими формами кадмію в ґрунтах України оцінюється лише в 583 грн з розрахунку на 1 га с.-г. угідь, коли водночас середній рівень за традиційної методики оцінки втрат (недоодержання) урожаю сягає 2729 грн/га в групах, за якими рівень забруднення кадмієм перевищує величину ГДК, а максимально можливі збитки становлять 3756 грн/га.

Отже, отримані дані свідчать, що перевищення ГДК за кадмієм викликає не такий істотний економічний збиток, як це обчислюється за прямої оцінки втрат (недоодержання) врожаїв сільськогосподарських культур. У випадку із забрудненням ґрунтів свинцем понад рівень ГДК такі збитки відрізняються менше, ніж за попередньої ситуації, але, як виявлено, не перевищують рівня усереднених втрат (збитків) і є меншими на 1007 грн з розрахунку на 1 га сільгоспугідь.

Умовні економічні збитки через втрати врожаю, викликані забрудненням ґрунтів рухомими формами свинцю в Україні, у середньому можуть становити 8854 млн грн, а максимально - 11260 млн грн. Проте з урахуванням аналогічних вихідних умов для порівняння нового (новаційного) підходу за стохастичної моделі такі умовні (очікувані) збитки (економічні втрати) можуть становити 6814 млн грн, або на 2040 і 4446 млн грн менше, ніж за середнього та максимального значень, одержаних згідно з оцінками, обчисленими за методикою C. Rauta та S. Carstea.

Таблиця 12

Оцінка величини очікуваних щорічних економічних втрат (збитків) ВП рослинництва в постійних цінах 2016 р. з розрахунку на 1 га с.-г. угідь та в цілому на всю площу забруднення важкими металами ґрунтів України (у групах понад рівень ГДК) за варіантами забруднювачів та їх абсолютні відхилення порівняно з методикою зниження врожайності сільськогосподарських культур (C. Rauta, S. Carstea [33])

Показник

Оцінка економічних втрат (збитків) згідно з регресією (моделлю) за варіантом забруднення ВМ

Умовні економічні втрати (збитки) через зниження врожайності від забруднення ВМ (за методикою C. Rauta, S. Carstea)1)

Абсолютна зміна (відхилення, - , -) значень регресії (моделі) до методики C. Rauta,

S. Carstea в розрізі варіантів забруднення ВМ

свинцем

(1.7)

кадмієм

(2.7)

свинцем

кадмієм

свинцем

кадмієм

1. ВП рослинництва в

4372

2729

-1007

-2146

постійних цінах 2016 р.

3365

583

з розрахунку на 1 га с.-г.

2)

5561

3756

-2196

-3173

угідь, грн

2. Загальна вартість на

8854,0

497,4

-2040,0

-391,2

всю площу забруднення

6814,0

106,2

ВМ ґрунтів, млн грн

11260,0

684,5

-4446,0

-578,3

Примітки. ^ У верхній частині наведено величини за середнього рівня зниження врожайності сільськогосподарських культур, а в нижній - за максимально допустимого значення

Очікувані збитки (втрати) згідно із запропонованою стохастичною моделлю 2.7, за умови перевищення ГДК за кадмієм, у цілому становлять 106,2 млн грн, через що явно поступаються величині за традиційного методичного підходу, коли оцінюється виключно зменшення врожайності сільськогосподарських культур. Такі зміни відповідно до середнього та максимального значень становлять 391,2 і 578,3 млн грн (див. табл. 12). Відзначимо, що такі розбіжності зі стохастичними моделями пов'язані зі специфікою проведення обчислень, коли до уваги беруться лише відсічні позначки, як це має місце з ГДК, а не обирається повне зменшення величини забруднення до природного фону [24, с. 206].

Отже, у результаті здійсненого економетричного моделювання економічних резервів та оцінки наслідків (збитків) від забруднення ґрунтів важкими металами (на прикладі рухомих форм свинцю та кадмію) в регіонах України розроблено 14 стохастичних моделей, які можуть бути використані в системі сталого управління забрудненими землями.

Нами вперше розроблено економетричні моделі, що дозволило здійснити кількісну оцінку впливу забруднення ґрунтів рухомими формами свинцю та кадмію на формування ефективності використання земель і нормативну грошову оцінку ріллі. Набули дальшого розвитку положення про формування системи сталого управління землями в аграрному секторі з урахуванням результатів економічного оцінювання наслідків забруднення ґрунтів. Це дослідження заповнює прогалини, виявлені в результаті бібліометричного й кластерного аналізу, а також сприяє кращому розумінню економічних резервів сталого управління землями в аграрному секторі України.

Результати нашого дослідження є певним внеском на національному та регіональному рівні в реалізацію глобального порядку денного дій, визначених на Глобальному симпозіумі із забруднення ґрунту [22], у частині кращого розуміння економічних резервів сталого управління землями на основі збору наукових фактів й уточнення інформації про економічні наслідки забруднення ґрунтів рухомими формами свинцю та кадмію в аграрному секторі України, що має спонукати до впровадження заходів для запобігання та зменшення забруднення ґрунтів і ремедіації забруднених важкими металами ґрунтів.

Економічну оцінку наслідків забруднення ґрунтів можна вважати першим етапом формування системи сталого управління забрудненими землями, наступні етапи мають передбачати розроблення та планування заходів з ремедіації, організування, мотивування та контролювання дій щодо їх реалізації на місцях для запобігання та зменшення забруднення ґрунту та рекультивації забруднених ґрунтів забруднених земельних ділянок [23].

Вибираючи можливу стратегію відновлення забруднених ґрунтів, слід ураховувати ступінь забруднення, цілі очищення, характеристики ділянки, економічну ефективність і придатність для населення [34]. Методи відновлення забрудненого ґрунту часто є дорогими й технічно складними, і для розроблення економічно ефективних та екологічно безпечних підходів необхідні постійні інновації [22]. Вважаємо, що здобуті нами результати й узагальнені висновки можуть бути корисними під час розроблення економічно ефективних інноваційних методів сталого управління забрудненими ґрунтами для зменшення ризику для довкілля та здоров'я людини.

Загалом дослідники підкреслюють важливість розгляду широкого спектра як природних, так і антропогенних факторів, які впливають на концентрацію свинцю та кадмію в ґрунтах [12]. Управління цими факторами має ґрунтуватися на кращих агроекологічних практиках та сприянні ефективному і сталому виробництву продукції рослинництва шляхом поліпшення планування та регулювання через сівозміни, диверсифікації культур, сорти, агротехніку, застосування добрив, сидеральні культури, циркулярну економіку, інкорпорацію пожнивних залишків, мінімізацію методів обробітку ґрунту, інтегровану боротьбу зі шкідниками та хворобами [12; 16]. Слід також наголосити на важливості управління поживними речовинами для пом'якшення забруднення ґрунту, акцентуючи на тому, що здоров'я ґрунтів є ключовим не лише для продуктивності сільського господарства, але й для всіх екосистемних послуг [35]. За належного управління поживними речовинами їх надходження в сільськогосподарські ґрунти сприяє здоров'ю ґрунту та запобігає його деградації. При неправильному управлінні та невідповідному застосуванні мінеральні чи органічні джерела поживних речовин можуть стати забруднювачами як у ґрунтах, так й у воді та повітрі. Тому управлінські рішення мають бути спрямовані на реалізацію прийнятих у світі принципів 4R Nutrient Stewardship, які гарантують, що правильне джерело поживних речовин вносять у потрібний час, у потрібному місці та в потрібному обсязі [35].

Застосовувані сільськогосподарські практики можуть спричиняти забруднення ґрунту або позитивно впливати на його якість. Тому слід брати до уваги у зворотному зв'язку між забрудненням ґрунту й економікою сільського господарства такі питання, як аграрна політика, сприйняття суб'єктами аграрного бізнесу, залучення зацікавлених сторін, багатофункціональність [16].

Протягом останнього десятиліття регулювальні органи спрямовували спільні зусилля на раціоналізацію політики стосовно забруднених земель, що базується на врахуванні концепції оцінювання ризику [8]. Одним зі складників такої політики (концепції) в аграрному секторі може бути оцінювання ризику недоотримання економічного ефекту (одержання збитку) через забруднення ґрунтів із використанням розроблених економетричних моделей.

З огляду на активізацію зеленого руху в США і сталого руху в Європі щодо відновлення забруднених земель вважаємо обґрунтованим твердження, що в Україні відновлення забруднених ґрунтів і земель має базуватися на принципах сталого управління ґрунтовими ресурсами. Ця пропозиція випливає з результатів власних емпіричних досліджень, а також кореспондує з міркуваннями закордонних учених стосовно того, що є, принаймні, три джерела (групи факторів), спрямовані на посилення мотивів і стимулів до розширення масштабів застосування практик сталого управління забрудненими землями [6]:

(1) посилення розпізнавання вторинних впливів на довкілля (наприклад, викиди парникових газів, забруднення повітря, споживання енергії та продукування відходів) від операцій з відновлення забруднених ґрунтів; (2) попит зацікавлених сторін на економічно стійке відновлення ґрунтів і «зелені» практики; (3) інституційний тиск (наприклад, соціальні норми та державна політика), що сприяють сталим практикам (наприклад, відновлювана енергія, перероблення відходів). Крім того, D. Hou та A. Al-Tabbaa наголошують на тому, що зростання вагомості концепції «сталої ремедіації» є критичним пунктом, що послугує в перспективі основою для встановлення й застосування нових норм і стандартів, що матиме важливі наслідки для регуляторів, власників, консультантів, підрядників і постачальників технологій [6]. Про значущість і актуальність порушеного питання додатково свідчить той факт, що в Китаї у 2018 р. ухвалено Закон про забруднення ґрунтів, що надало правового статусу цій проблемі у світлі створення стабільної та процвітаючої екологічної цивілізації [36].

Водночас виконане нами дослідження, як і його результати й можливості їх практичного застосування, характеризуються певними обмеженнями:

(1) обмеження щодо методології дослідження полягає в імовірнісному (а не прямому) оцінюванні наслідків забруднення ґрунтів сільськогосподарських угідь за допомогою методів економетричного моделювання. При цьому в ролі одного з результативних показників взято валову продукцію сільського господарства з розрахунку на 1 га с.-г. угідь, на величину якого впливає ціла система чинників (організаційно-економічних, техніко-технологічних, природно-кліматичних та ін.), що для цілей цього дослідження до уваги не брали. Крім того, ми досліджували забруднення ґрунтів лише двома забруднювачами - рухомими формами свинцю та кадмію. Отже, отримані результати можуть бути використані лише під час сталого управління ґрунтами сільгоспугідь, що забруднені вказаними важкими металами, для досягнення окремих цілей щодо нейтральної деградації земель;

(2) обмеження щодо доступності даних і вибірки досліджуваних об'єктів у цьому випадку є тісно взаємопов'язаними, оскільки як інформаційну базу використано саме наявні в публічному (вільному) доступі дані про забруднення ґрунтів на землях сільськогосподарського призначення в розрізі областей України за результатами Х туру агрохімічного обстеження земель. Тобто наші дослідження не враховують дані ХІ туру агрохімічного обстеження, узагальнення й оприлюднення яких очікується найближчим часом і може послугувати основою для майбутніх досліджень. Здобуті результати можуть бути використані на національному й регіональному рівнях сталого управління землями, проте на локальному рівні (адміністративні райони, територіальні громади, аграрні підприємства) є потреба в проведенні додаткових досліджень, результати й рекомендації за якими будуть більш точними й адресними з урахуванням ситуаційних особливостей;

(3) обмеження щодо (не)врахування сучасних факторів і наслідків забруднення ґрунтів, спричинених розв'язаною рф повномаштабною війною. У цьому дослідженні не враховано забруднення ґрунтів унаслідок збройної агресії та бойових дій під час дії воєнного стану [25], однак це не зменшує цінності здобутих результатів і можливості їх практичного використання під час сталого управління забрудненими ґрунтами, а відкриває можливості для майбутніх досліджень, у тому числі щодо економетричного моделювання збитків, завданих збройною агресією землям і ґрунтам унаслідок їх забруднення.

Визначені обмеження цієї роботи є підставою для подальшої наукової дискусії щодо економічного оцінювання наслідків забруднення ґрунтів і своєрідним мотивом для продовження досліджень, спрямованих на розроблення кращих сталих (більш екологічних та ефективних) методів управління й технологій відновлення забруднених важкими металами ґрунтів з урахуванням ключових принципів циркулярної економіки.

Висновки

Виконане дослідження заповнює прогалини, виявлені в результаті бібліометричного й кластерного аналізу, а також сприяє кращому розумінню економічних резервів сталого управління забрудненими землями в аграрному секторі України. У результаті дослідження на основі даних бази Scopus побудовано бібліометричні карти інтенсивності й хронології використання та взаємозв'язків найуживаніших термінів у публікаціях щодо забруднення ґрунтів; виокремлено й схарактеризовано сім тематично споріднених кластерів, які відображають основні напрями досліджень у світі.

На основі проведеного економетричного моделювання вперше розроблено стохастичні моделі (регресійні рівняння), які охоплюють два блоки досліджень за варіантами забруднення ґрунтів України рухомими формами свинцю (перший) і кадмію (другий), що дозволило здійснити кількісну оцінку впливу забруднення ґрунтів вказаними важкими металами на формування ефективності використання земель і нормативну грошову оцінку землі. При цьому кожний набір нараховує по сім різновидів цих моделей, а розрахунок величини економічних збитків здійснено за втратами валової продукції сільського господарства та рослинництва, а також за нормативною грошовою оцінкою ріллі й перелогів. Набули дальшого розвитку положення про формування системи сталого управління землями в аграрному секторі з урахуванням результатів економічного оцінювання наслідків забруднення ґрунтів.

Виявлено, що повні економічні резерви від скорочення забруднення ґрунтів рухомими формами свинцю та кадмію до природного рівня за валовою продукцією рослинництва становлять 24,4 і 25,5 % відповідно. Стосовно величини нормативної грошової оцінки ріллі визначено, що такі резерви умовно сягають за розрізнених моделей відповідно 5,7 і 4,3 %. При цьому економічні збитки понад ГДК за свинцем і кадмієм в Україні щорічно становлять 6814,0 і 106,2 млн грн відповідно. Отже, побудовані моделі створюють аналітичні передумови для формування системи сталого управління забрудненими землями й визначення еколого-економічної ефективності ремедіації забруднених важкими металами ґрунтів на макрорівні з урахуванням запобігання/мінімізації можливих втрат (збитків).

Установлено, що зменшення до прийнятних норм забрудненості свинцем ґрунтів України дозволить підвищити нормативну грошову оцінку ріллі на 3,2 % від середнього рівня, а резерв збільшення валової продукції сільського господарства та рослинництва в постійних цінах 2016 р. з розрахунку на 1 га с.-г. угідь відповідно становить 23,4 і 20,9 %. У разі подолання забрудненості кадмієм очікуване збільшення нормативної грошової оцінки ріллі дорівнює 5,7 %, а резерв валової продукції сільського господарства та рослинництва з розрахунку на 1 га с.-г. угідь відповідно становить 27,6 і 21,2 %.

Ключові результати дослідження можуть бути використані для: (і) удосконале...


Подобные документы

  • Дослідження окремих економічних та соціальних аспектів відміни спецрежиму оподаткування у сільському господарстві України в умовах реформування системи податкових пільг. Аналіз наслідків відміни спецрежиму оподаткування ПДВ у аграрному секторі.

    статья [53,4 K], добавлен 21.09.2017

  • Оцінка сталого розвитку в просторі економічного, екологічного та соціального вимірів. Ступінь гармонізації сталого розвитку. Оптимальне використання обмежених ресурсів. Характеристика та індикатори екологічного виміру. Стабільність соціальних систем.

    реферат [23,0 K], добавлен 30.05.2012

  • Визначення позицій сталого розвитку. Основні принципи, на яких базується державна політика України щодо сталого розвитку. Економічні, соціальні, екологічні індикатори сталого розвитку. Особливості інтегрування України в світовий економічний простір.

    реферат [22,5 K], добавлен 06.12.2010

  • Поняття економічних криз, їх циклічність та основні причини розвитку в світовій економіці. Механізм виникнення та закономірність розвитку цих явищ в економічній системі України, їх наслідки. Методи управління та особливості антикризового регулювання.

    реферат [32,5 K], добавлен 25.09.2014

  • Суть, економічна природа і система управління оборотного капіталу. Аналіз і оцінка впливу системи управління оборотним капіталом на фінансовий стан ВАТ "Полтавський тепловозоремонтний завод". Напрямки вдосконалення системі управління оборотним капіталом.

    дипломная работа [267,7 K], добавлен 12.09.2010

  • Еволюція і суть концепції сталого розвитку: цілі, завдання, критерії, механізми та інструменти фінансування. Економічний розвиток України: структура, тенденції, екологічний, соціальний і гуманітарний стан. Напрями стимулювання сталого розвитку України.

    реферат [433,8 K], добавлен 19.04.2012

  • Значення економічної інормації для корпоративного управління. Поняття "корпоративне управління". Стан корпоративного управління в Україні і економічна інформація. Теорія та практика корпоративного управління і використання в ньому економічної інформації.

    реферат [27,6 K], добавлен 08.12.2008

  • Місце України у світовій економічній системі. Участь України в міжнародному русі факторів виробництва та її роль в міжнародній торгівлі. Напрями підвищення рівня економічного розвитку України і удосконалення системи міжнародних економічних відносин.

    контрольная работа [290,2 K], добавлен 28.03.2012

  • Споживчий ринок в системі забезпечення сталого соціально-економічного розвитку України. Умови виникнення ринку. Поняття зовнішнього середовища. Основні ознаки кейнсіанської та монетарної теорій. Інформаційне та методичне забезпечення дослідження ринку.

    научная работа [71,6 K], добавлен 30.06.2013

  • Розглянуто сутність та особливості конкуренції в аграрному секторі економіки. Виявлено, що конкурентний потенціал сільського господарства є достатньо високим. Проведено оцінку конкурентоспроможності галузей рослинництва за методикою нормативних індексів.

    статья [155,1 K], добавлен 31.08.2017

  • Основні чинники міграції населення України, розповсюджені райони та напрямки. Дослідження позитивних і негативних наслідків даних процесів для держави. Класифікація та типи мігрантів, головні мотиви їх перебування закордоном та принципи захисту прав.

    статья [49,4 K], добавлен 19.09.2017

  • Зміст поняття та особливості аграрного сектора ринкової економіки. Визначення основних форм підприємництва в даній галузі. Дослідження тенденцій формування та розвитку підприємницької діяльності в аграрному секторі економіки України на сучасному етапі.

    курсовая работа [121,2 K], добавлен 28.09.2015

  • Поняття,функції,та принципи управління суб'єктами господарювання. Основні елементи та класифікація методів загальнодержавного управління. Аналіз та оцінка ефективності економічних методів управління підприємством на прикладі ЗАТ "Хмельницьклегпром".

    курсовая работа [57,0 K], добавлен 20.02.2011

  • Економічна характеристика прибутку, управління його розподілом і використанням. Відносні показники фінансових результатів діяльності підприємства ТОВ "Обербетон Інвест". Аналіз динаміки, структури і розподілу прибутку компанії, оцінка його рентабельності.

    курсовая работа [116,0 K], добавлен 14.12.2015

  • Значення і види економічних вишукувань. Роль і склад економічних досліджень. Проектування об'єктів транспорту. Польові методи вивчення фізико-механічних властивостей ґрунтів. Вивчення коливань рівнів води. Особливості вишукування ліній електропередач.

    реферат [1,6 M], добавлен 03.05.2012

  • Служба контролінгу в організаційній структурі підприємства. Принципова відмінність служби контролінгу від інших фінансово-економічних служб, її структура, особливості впровадження на підприємстві. Місце системи контролінгу в управлінні. Вирішення задачи.

    контрольная работа [42,2 K], добавлен 28.09.2009

  • Аналіз соціальних і економічних наслідків інфляції в умовах трансформації економічної системи України. Засади виникнення інфляції, методи запобігання її виникненню та розробка практичних рекомендацій. "Грошова ілюзія": зниження психологічного впливу.

    реферат [23,8 K], добавлен 28.05.2010

  • Сучасний стан проблеми сталого розвитку гірничодобувних підприємств. Особливості даної промисловості України. Природоохоронна діяльність та діагностика рівня забезпечення сталого розвитку ВАТ "Павлоградвугілля". Напрямки удосконалення його механізму.

    дипломная работа [246,7 K], добавлен 14.05.2011

  • Характер і оцінка впливу державного регулювання на розвиток національної економіки країни. Взаємозв’язок ефективного державного регулювання та сталого розвитку основних напрямів економічної й соціальної діяльності України, шляхи його моделювання.

    статья [22,5 K], добавлен 14.08.2017

  • Сутність і головні передумови економічної глобалізації, форми та етапи її реалізації, оцінка наслідків. Напрями міжнародної економічної глобалізації, її сучасний стан, тенденції даного процесу в світовій економіці. Проблема вибору вектору для України.

    аттестационная работа [457,3 K], добавлен 04.06.2016

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.