Диссертация (1090191), страница 28
Текст из файла (страница 28)
Одной из региональных проблем, оказывающих непосредственное влияние на природную среду, является образование и размещение отходов производства и потребления.На рисунке 4.1 представлено распределение отходов по федеральным округамза 2013 г. Данные по югу России объединяют два округа – Южный и СевероКавказский.
На рисунке указаны доли округов (в процентах) от соответствующихпоказателей по России в целом. Для сравнения приведены данные по валовомурегиональному продукту и количеству населения. Из рисунка наглядно видно, чтодоли вывезенных ТБО и численности населения для всех округов либо практически совпадают, либо очень близки, что и понятно, так как количество бытовыхотходов напрямую зависит от количества людей, их образующих. Но картина зна-145чительно усложняется при сравнении вклада федерального округа в общий объемотходов производства и потребления и в создание ВВП. Для Северо-Западногоокруга эти значения равны, а для других значительно отличаются, причем разницаможет быть в несколько раз. Если Центральный федеральный округ создаетбольше трети суммарного ВРП страны, а отходов производит менее 5 % (аналогичная ситуация и в Поволжье, и на Урале), то в Сибири, наоборот, очень значителен вклад округа в образование отходов, что опять-таки, можно объяснить тем,что там сосредоточены предприятия добывающей отрасли страны.Рисунок 4.1 –Виды и количество отходовв России в2015 г.Для удобства сравнения различных показателей на рисунках 4.2 и 4.3 данные пообразованию отходов и социально-экономическим показателям как для федеральных округов, так и для отдельных регионов, представлены в виде диаграмм.
Графики наглядно демонстрируют, что для отходов производства и потребления кластеризация страны по федеральным округам не подходит – полученный коэффициент корреляции с другими показателями варьирует от –0,067 (ВРП) до +0,031(городское население). Наиболее тесная связь наблюдается между вывозом ТБО иВРП (r = 0,937), численностью населения – общего (r = 0,961), городского (r =0,975) и занятого в экономике (r = 0,977). В промышленных (но не добывающих)регионах, таких как крупные города (рисунок 4.3), где развита обрабатывающаяпромышленность, доля отходов производства, по сравнению с весом региона встране по другим показателям, вообще очень низка – менее 0,16 %, в то время каквклад их в создание ВРП гораздо более значителен – до 21 % (для Москвы).146100%80%60%40%20%0%ТерриторияОбразованиеотходовпроизводстваи потребленияВывезенобытовогомусораВРПСредняячисленностьработниковВсе населениеГородскоенаселениеСельскоенаселениеЦентральныйфедеральный округСеверо-Западныйфедеральный округЮжныйфедеральный округСеверо-Кавказскийфедеральный округПриволжскийфедеральный округУральскийфедеральный округСибирскийфедеральный округДальневосточныйфедеральный округВсего в РФ:• 5,15 млрд т отходов• 55,6 млн т ТБО• 49,9 трлн руб.
ВВП• 143,7 млн чел.97,7 % образующихся отходов – неопасные отходы 5-го классаопасности по ФККО117 млн т являются опасными (примерно 810 кг на душу населения), в том числе I–III классов опасности – порядка 0,3 %Рисунок 4.2 – Вклад федеральных округов в социально-экономические показателиОбразование отходов производства ипотребленияВывезено бытового мусораДоля региона в общемпоказателе по стране, %25,0020,00ВРП15,00Средняя численность работников10,00Все население5,000,00г. Москваг. СанктПетербургРеспубликаТатарстанг. КазаньРисунок 4.3 – Вклад отдельных регионов в социально-экономические показатели4.1.2 Социально-экономические показатели и отходыЧтобы уточнить, какой параметр оказывает наиболее существенное влияние наобразование отходов в нашей стране, мы провели анализ некоторых социальноэкономических показателей по России и Татарстану на основе данных, опубликованных в официальных статистических материалах за соответствующие годы.
Вслучае однонаправленных показателей и их тесной корреляции между собой (об-147щее или городское население – рисунок 4.4 а, валовой продукт или промышленное производство – рисунок 4.4 б) мы выбирали только один, например, валовойпродукт (внутренний – для всей страны, региональный – для Татарстана). Из рисунков 4.4 а и б также видно, что численность населения как в Татарстане, так и вРоссии колебалась за рассматриваемые годы незначительно, в то время как экономические показатели выросли почти в 2,5 раза.
Поэтому мы сочли целесообраз-ГодЧисленность населения РоссииЧисленность городского населения РоссииЧисленность населения ТатарстанаЧисленность городского населения Татарстана2013020132011200920072005200320011999199790,050201192,0200994,0100200796,0200598,01502003100,02001102,02001999104,01997106,0Экономика2501995Динамика изменения показателя, в % к1995 г. (базовый год)Население108,01995Динамика изменения численности, в % к1995 г. (базовый год)ным не включать в дальнейший анализ численность населения.ГодФизический объем ВВП РоссииПромышленное производство РоссииФизический объем ВРП ТатарстанаПромышленное производство ТатарстанаабРисунок 4.4 – Изменение демографических (а) и экономических (б) показателейНа рисунке 4.5 показана сравнительная динамика изменения социальноэкономических показателей и образования отходов производства и потребления ивывоза ТБО по стране в целом и по Татарстану.Более подробно сопоставление социально-экономических показателей и отходов будет рассмотрено далее.Знание ВВП может быть полезно для выявления тренда отходообразования,так как изделие тем дороже, чем оно тяжелее, если смотреть с позиций его материалоемкости, то есть затраченного сырья.
Так, увеличение в 2 раза массы машины (оборудования) приводит (рисунок 4.6) к увеличению ее (его) стоимости в1,10–1,12 раза [399]. Но с внедрением современных технологий с использованиемновых материалов вес изделий уменьшается, хотя цена остается той же или дажерастет ввиду усложнения технологических операций и увеличения их количества.Год201302011201320112009Год2007200520032001199919970200950500200710010002005150200320015002001250199930020001997350Татарстан25001995400Динамика изменения показателя, в % к 1995 г.(базовый год)Россия4501995Динамика изменения показателей, в % к1995 г. (базовый год)148Физический объем ВРП ТатарстанаРеальные располагаемые денежные доходы населенияФизический объем оборота розничной торговлиОбразование отходовВывоз ТБОФизический объем ВВП РоссииРеальные располагаемые денежные доходынаселенияФизический объем оборота розничной торговлиОбразование отходовРисунок 4.5 – Изменение социально-экономических и экологических показателейВывоз ТБОЗдесь вполне применим ко всей высокотехнологичной продукции закон Мураоб удвоении производительности компьютеров каждые два года.
Следовательно,к росту ВВП ведут, с одной стороны, увеличение массы изделий (материалоемкости), и с другой стороны, прямо противоположная тенденция – уменьшение массыконструкции за счет повышения технологичности. Рост массы конструкции припрочих неизменных условиях увеличивает как добавленную стоимость в данныймомент, так и количество отходов в будущем.Рисунок 4.6 – Зависимость стоимости оборудования определенной группы конструктивнойсложности от массы [399]Следовательно, для получения математической модели отходообразования, отражающей действительную скорость превращения материалов и изделий в отходы и дающей в результате количество отходов, нужно руководствоваться не только ростом ВВП, но в модель должны быть заложены и параметры производственно-технологических факторов.1494.2 Страны мира4.2.1 Кластеризация стран по социально-экономическим показателямГруппировка исследуемых 45 стран проведена на основании усреднённых социально-экономических параметров x j ,country за период t наличия данных по каждой стране country:x j ,country =1 t∑ X j ,country , year ,t year =1где Xj, country, year – значение определенного j-го параметра для конкретной страныв определенном году year;t – количество лет наблюдений.Группировка стран выполнена методом k-средних, что позволило объединитьстраны по принципу минимальных различий между социально-экономическимипараметрами внутри кластера и максимальных – между кластерами.Так как рассматриваемые страны существенно отличаются друг от друга по занимаемой территории, численности населения и производимому ВВП, причемразница по любому из этих показателей может достигать 10 000 и более раз (территория Мальты – 0,316, России – 17125 тыс.
км2; население Исландии – 0,322,Китая – 1386 млн человек (данные за 2013 год); ВВП Хорватии – 0,026, США –14,5 трлн долларов (данные за 2013 год), то для сопоставимости стран и проведения адекватной кластеризации был использован показатель ВВП, нормированныйпо населению и площади страны:V=d ВВПd население ⋅ d площадьгде d – доля соответствующего показателя по стране в одноименном суммарномпоказателе по всем анализируемым странам.В результате кластеризации было выявлено 4 группы стран, представленные ввиде дендрограммы на рисунке 4.7. На графике отражено последовательное объединение объектов с указанием расстояния между ними. Список стран, входящих вкаждый кластер, приведен в таблице 4.2.150Рисунок 4.7 – Кластерный анализ странТаблица 4.2 – Группировка стран по комплексному показателю VНомер кластераЗначение VКоличествостран в кластереСтраны10 < V < 1002100 < V < 9003900 < V < 20004V > 20001016109ТурцияЧилиКолумбияРоссияКитайБразилияМексикаКанадаСШААвстралияКореяВенгрияГрецияВеликобританияНорвегияРумынияИспанияПольшаФранцияШвецияЯпонияИталияНовая ЗеландияГерманияФинляндияБолгарияИрландияЭстонияСловакияАвстрияИсландияПортугалияЛатвияЛитваЧехияХорватияМальтаЛюксембургКипрСловенияИзраильДанияНидерландыШвейцарияБельгия151В первый кластер (нумерация кластеров на рисунке – справа налево) попалисамые крупные страны с хорошо развитыми или набирающими темп экономиками и мощным добывающим и перерабатывающим сектором.
Второй кластер объединяет менее крупные страны с достаточно стабильным состоянием экономики.В третьем кластере сгруппированы в основном страны с развивающимися (посравнению с другими развитыми европейскими государствами) экономиками. Вчетвертую группу входят небольшие развитые европейские страны, у которыхпрактически отсутствует сырьевая база.Следовательно, на основе полученных результатов можно сделать вывод, что полученное разбиение стран на кластеры по социально-экономическим показателямвполне объективно и достаточно хорошо объясняется упомянутыми причинами.4.2.2 Аппроксимация социально-экономических показателейрегрессионными моделямиДалее исследовалось поведение определенных социально-экономических показателей внутри кластера с течением времени. Рассмотрим это на примере 3-ейгруппы.Величину отдельного показателя определяли как среднее значение по всемстранам группы за каждый год:x j , year =1 n∑ X j ,country , year ,n country =1где n – количество стран в группе.Аппроксимацию проводили по методу наименьших квадратов при уровне значимости 95 %.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
