Диссертация (1090191), страница 29

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 29)

На рисунке 4.8 представлены аппроксимации кривыми различных типовежегодных наблюдений социально-экономических показателей, усредненных постранам. По оси абсцисс приведен порядковый номер года, начиная от 1975 г.В таблице 4.3. приведены коэффициенты детерминации и стандартная ошибкаоценки.152Рисунок 4.8 – Аппроксимация динамических рядов социально-экономических показателей153Таблица 4.3 – Результаты аппроксимации социально-экономических показателейразличными регрессионными моделямиМодельПоказательНаселениеВВППараметрЛогарифЛинейнаяОбратнаямическаяКоэффициент0,905корреляции RКоэффициент0,813детерминации R2Стандартная25,185ошибка оценкиКоэффициент0,85корреляции RКоэффициентдетерминации R20,722Квадра- КубичеСоставная Ростатичнаяская0,9350,9280,9160,9720,9040,9040,9040,8750,8610,840,9440,8170,8170,81720,94022,11824,08714,4620,0050,0050,0050,8240,7580,8520,8640,8520,8520,8520,6780,5740,7270,7470,7260,7260,7260,0810,0810,0810,7530,7530,7530,5660,5660,5660,0790,0790,0790,9030,9030,9030,8150,8150,8150,0830,0830,083Стандартная8366,057 9007,173 10362,007 8438,989 8264,393ошибка оценкиКоэффициентДобыча ре0,7580,790,7510,8130,817корреляции RсурсовКоэффициент0,5740,6240,5640,6620,668детерминации R2Стандартная7,4276,9857,5176,7316,782ошибка оценкиПотребление Коэффициент0,8940,9360,9140,9410,942корреляции RресурсовКоэффициент0,8000,8750,8350,8860,887детерминации R2Стандартная10,5878,3649,6198,1278,220ошибка оценкиДобыча энер- Коэффициентгоносителей корреляции RКоэффициентдетерминации R2Стандартнаяошибка оценкиПроизводство Коэффициентсырой нефти корреляции RКоэффициентдетерминации R2Стандартнаяошибка оценкиПотребление Коэффициенткорреляции RтопливаКоэффициентдетерминации R2Стандартнаяошибка оценкиКоэффициентГрузооборот корреляции RКоэффициентдетерминации R2Стандартнаяошибка оценкиЭкспоненциальная0,9520,9380,8480,9620,9910,9600,9600,9600,9060,8800,7200,9250,9830,9220,9220,9222,1022,3683,6271,9110,9310,1250,1250,1250,8610,8660,8360,8630,8870,8600,8600,8600,7420,7500,6990,7440,7860,7400,7400,7400,1040,1030,1130,1060,0980,2720,2720,2720,9510,9720,9210,9830,9880,9670,9670,9670,9050,9440,8480,9650,9760,9350,9350,9353,5902,7464,5412,1981,8600,0990,0990,0990,8850,8730,7860,8980,9480,8850,8850,8850,7830,7620,6170,8060,8980,7830,7830,7830,1570,1570,1573166,358 3317,6514208,1073042,881 2243,317154Окончание таблицы 4.3МодельПоказательПараметрЭлектроэнер- Коэффициенткорреляции RгияКоэффициентдетерминации R2ПоставкиэнергииЛинейнаяЛогарифОбратнаямическаяКвадра- КубичеСоставная РостатичнаяскаяЭкспоненциальная0,5790,4910,4010,6980,70,5610,5610,5610,3360,2410,1610,4870,490,3150,3150,315Стандартнаяошибка оценки2,3572,5182,6482,1042,1340,0930,0930,093Коэффициенткорреляции R0,5920,5250,4450,6480,6510,5840,5840,584Коэффициентдетерминации R20,3510,2760,1980,4190,4240,3420,3420,342Стандартнаяошибка оценки0,9871,0431,0970,9490,9620,0520,0520,0520,9120,9170,8570,9270,9360,90,90,90,8320,8400,7340,860,8760,810,810,811,3011,2671,6361,2081,1530,0610,0610,061Потребление Коэффициенткорреляции RэнергииКоэффициентдетерминации R2Стандартнаяошибка оценкиРезультаты анализа приведенных авторегрессионных зависимостей свидетельствуют, что такие модели, как составная, экспоненциальная и роста показываютодинаковые результаты по уровню корреляции с реальными данными для всех рассматриваемых факторов, при этом стандартная ошибка оценки у них самая низкая.На втором месте по эффективности стоит аппроксимация полиномом второй степени.

Максимальную корреляцию демонстрирует кубическая модель, что говорит омонотонно возрастающем процессе. Это соответствует смысловой интерпретациивременнόго изменения рассматриваемых социально-экономических параметров,которые имели в целом тенденцию к росту в течение 40-летнего периода.Так как в 18 странах из 45 рассмотренных нефть не производится либо нет обэтом статистической информации, а еще в 9 странах производится менее 1 млн т,то этот экономический показатель был исключен при дальнейшем изучении.

Также не учитывался параметр «Поставки энергии», демонстрирующий наихудшуюаппроксимацию любой регрессионной моделью.4.2.3 Однофакторный дисперсионный анализ по кластерамДля выявления, можно ли применять использованный в работе подход при разбиении стран на кластеры к группировке стран и по экологическим параметрам,был проведен однофакторный дисперсионный анализ, позволивший показать адек-155ватность кластеризации по показателю V и для экологических факторов. Как видноиз рисунка 4.9, средние кластеров почти по всем показателям значимо отличаютсядруг от друга (95 %-ый доверительный интервал). Исключение составляют толькоТБО, приходящиеся на душу населения (MSW/Head), что может быть объясненотем, что по смыслу эта величина производная от общего количества вывезенныхТБО и численности населения.Рисунок 4.9 – Дисперсионный анализ по кластерам156Но исследование первичных статистических данных показывает, что ТБО надушу населения далеко не всегда равно частному от деления этих показателей.

Несовсем четкое распределение отходов (Waste) по кластерам может являться следствием укороченного временного ряда по отходам для многих стран, в которых имеются сведения, только начиная с 2004 г.Таким образом, кластеризацию по показателю V можно использовать для регрессионного анализа экологических показателей внутри каждой группы стран.4.2.4 Зависимость экологических показателей от социально-экономическихфакторов (корреляционный и регрессионный анализ)Для установления связей между экономическими и экологическими показателями был проведен парный корреляционный анализ внутри каждого кластера и вцелом для всех стран (таблица 4.4).

Исследование проводилось только для техвременных рядов, где имелся полный набор данных для всех стран. Поэтомунижней границей некоторых рядов, например, для отходов, служил 2004 г. Верхней границей являлся 2012 г. – последний год со всеми известными показателями.Из таблицы 4.4 видно, что особняком стоят страны 1-го кластера, где существует сильная корреляционная связь практически между всеми изученными факторами (самый низкий коэффициент корреляции r = 0,840 для пары «ВВП – захоронение отходов»). Отрицательная высокая связь наблюдается между процентом захораниваемых ТБО и всеми социально-экономическими параметрами.Численность населения сильнее всего влияет в 1 и 2-м кластерах на образованиесточных вод и количество захораниваемых ТБО (связь положительная).

Для стран3-го кластера эта связь становится отрицательной, но появляется положительнаясвязь с парниковыми газами и ТБО, хотя и менее сильная, чем в 1-м кластере. В 4-мкластере самое сильное влияние оказывается на количество образующихся отходови захораниваемых ТБО. Если рассматривать все страны в целом, то выявляется существенная связь между населением и используемой водой (r = 0,996, парниковыми газами (r = 0,980), захораниваемыми отходами (r = 0,978).157Размер ВВП оказывает значительное влияние на количество парниковых газови отходов в 1-ой группе, на сточные воды и ТБО во 2-ой группе, на ТБО и парниковые газы в 3-ей группе, на ТБО и отходы в 4-ой группе. При отсутствии разбиения на кластеры связь выявляется для отходов, воды, парниковых газов и ТБО (впорядке убывания коэффициента корреляции с 0,971 до 0, 920).Исходя из здравого смысла, все рассматриваемые экономические показателипрямо или косвенно воздействуют на поступление загрязняющих веществ в окружающую среду в любом виде.

Но на уровень переработки или захоронения отходов (ТБО) существенное влияние оказывает только ВВП (обусловленный, в томчисле, и уровнем развития технологий и использованием вторичных ресурсов).Поэтому отрицательные коэффициенты корреляции между временными рядамиВВП и процента захораниваемых ТБО, на наш взгляд, трудно объяснить логически, и это может свидетельствовать о недостаточности предоставляемой странамистатистической информации. Поэтому правомерно этот показатель рассматриватьна уровне отдельных стран, в которых ведется такое статистическое наблюдение,но не следует его использовать в ходе кластерного анализа.Объединенный показатель V теснее всего коррелирует во 2 кластере со сточными водами (r = 0,674), в 3 и 4 кластерах и в целом во всех странах – с ТБО (r =0,760; 0,867 и 0,942, соответственно).Производство энергии показывает наибольшую связь в 1-ой группе со сточными водами и отходами (r = 0,988 и 0,986, соответственно), во 2-ой группе – с захоронением ТБО и выбросами парниковых газов (r = 0,882 и 0,807, соответственно),в 3-ей группе – с отходами и захоронением ТБО (r = 0,775 и 0,987, соответственно), в 4-ой группе – с ТБО (r = 0,599).Потребление энергии в 1-ой группе сильнее всего отражается на заборе и сбросе воды (r = 0,892 и 0,983, соответственно), во 2-ой группе – на вывозе ТБО и воде, хотя коэффициенты корреляции и не очень высокие (r = 0,735 и 0,547, соответственно), в 3-ей группе – на отходах и захоронении ТБО (r = 0,898 и 0,908, соответственно), в 4-ой группе – на ТБО (r = 0,886).158Генерация электрической энергии лучше всего коррелирует в странах 1-3групп с парниковыми газами, в 4-ой группе – с ТБО.В целом для всех стран производство и потребление энергии и выработка электроэнергии наиболее тесно связаны с образованием отходов и выбросами парниковых газов.Добыча и потребление ресурсов вообще и энергетических в частности сильнеевсего коррелируют с парниковыми газами, отходами и ТБО во всех кластерах.Грузооборот показывает достаточно слабую связь с экологическими показателямиво всех группах, кроме первой.Из экологических показателей следует отметить три – парниковые газы и ТБО,по которым по всем странам имеются полные временные ряды, начиная с 1990 г.,и отходы – здесь ряды более короткие и с пропусками, которые были заполнены вданном исследовании методом интерполяции.

Характеристики

Список файлов диссертации