Раздел III. Применение данных государственных кадастров природных ресурсов для анализа эффективности системы управления земельными ресурсами субъектов Российской Федерации
3.1
Для обработки различных экономических результатов лучше всего использовать так называемые точечные диаграммы или линейный тренд. Иначе это называется экстраполяцией. К таким экстраполяциям можно отнести пять видов: линейная, полиноминальная линия тренда, логарифмическая, экспоненциальная, степенная. Каждый вид таких линейных трендов, в том числе и полиноминальная линия тренда, может проводиться на гистограммах, графиках, а также линейчатых и точечных диаграммах. Для того, чтобы провести правильные вычисления и получить достоверный результат необходимо провести несколько экстраполяция, это даст возможность понять какой именно вид является более достоверным.
Линия тренда является одним из самых простых индикаторов технического аналитика, при этом ценность информации, которую она несет, огромна.
Линия тренда строится для того, чтобы выделить направление движения того или иного показателя или для того, чтобы определить момент изменения направления этого движения.
В данной курсовой работе мы построим линии тренда, используя данные об экономической ситуации в регионах и о количественном и качественном состоянии природных ресурсов данных регионов. Линии тренда строятся по:
Валовому региональному продукту субъекта РФ
Численности населения субъекта РФ
Объему заготовленной древесины
Рисунок 3.1.1 - Динамика изменений валового регионального продукта Пермского края на основе показателей за 2017-2019г.
Рисунок 3.1.2 - Динамика изменений валового регионального продукта Кировской области на основе показателей за 2017-2019г.
Рисунок 3.1.3 - Динамика изменений валового регионального продукта Ульяновской области на основе показателей за 2017-2019г.
На основе прогноза мы можем предположить уровень развития ВРП на 2020-2021 гг.:
В Пермском крае рост ВРП составит свыше 1 600 000 млн. руб.;
В Кировской области рост ВРП составит свыше 400 000 млн. руб.;
В Ульяновской области рост ВРП составит менее 350 000 млн. руб.
Рисунок 3.1.4 - Динамика изменений численности населения Пермского края на основе показателей за 2017 – 2019 гг.
Рисунок 3.1.5 - Динамика изменений численности населения Кировской области на основе показателей за 2017 – 2019 гг.
Рисунок 3.1.6 - Динамика изменений численности населения Ульяновской области на основе показателей за 2017 – 2019 гг.
На основе прогноза мы можем предположить уровень развития численности населения на 2020-2021 гг.:
В Пермском крае численность населения упадет, но останется свыше 2 500 тыс. чел.;
В Кировской области численность населения упадет, но останется свыше 1 200 тыс. чел.;
В Ульяновской области численность населения упадет, но останется свыше 1 200 тыс. чел.
Рисунок 3.1.7 - Динамика изменений объема заготовленной древесины Пермского края на основе показателей за 2017-2019 гг.
Рисунок 3.1.8 - Динамика изменений объема заготовленной древесины Кировской области на основе показателей за 2017-2019 гг.
Рисунок 3.1.9 - Динамика изменений объема заготовленной древесины Ульяновской области на основе показателей за 2017-2019 гг.
На основе прогноза мы можем предположить уровень объема заготовленной древесины на 2020-2021 гг.:
В Пермском крае объем заготовленной древесины будет выше 10 000 тыс. куб. метров;
В Кировской области объем заготовленной древесины будет выше 18 000 тыс. куб. метров;
В Ульяновской области объем заготовленной древесины будет выше 2 000 тыс. куб. метров.
3.2
Анализ условий использования земель и иных природных ресурсов субъекта Российской Федерации необходимо осуществлять для выявления проблем, возникающих при их использовании, а также для выявления факторов, оказывающих влияние на эффективность природопользования.
При постановке задачи анализа эффективности природопользования должен быть проведен анализ производства системы как единого целого, всех ее параметров, целей функционирования. В качестве основного, результативного, показателя эффекта регионального использования земель будет использоваться показатель валового регионального продукта исследуемых субъектов РФ.
Первоначально следует проанализировать динамику результативного показателя и отдельных факторов за ряд лет.
В результате анализ динамики результативного показателя и первоначально выбранных факторов должны быть определен анализируемый период, а также отобраны факторы для включения в математическую модель.
Под факторами, влияющими на развитие и эффективность, следует понимать внешние и внутренние условия, обусловливающие результат и перспективы хозяйственной деятельности. Значительное влияние оказывают экономические, социальные, правовые, экологические, технические и технологические факторы.
Последующие экономические расчеты следует проводить с использованием корреляционно-регрессионного анализа. На данном этапе следует выделить факторы, оказывающие наибольшее влияние на результативный показатель. При этом используются результаты парной корреляционной зависимости.
При отборе факторов следует исключить те из них, которые оказывают слабое влияние на результативный показатель, а также факторы, тесно коррелирующие друг с другом.
В качестве основного (результативного) показателя эффекта регионального использования земель предлагается использовать показатель валового регионального продукта субъекта Российской Федерации.
Для проведения анализа эффективности системы управления природными ресурсами субъектов Российской Федерации необходимо определить факторы, влияющие на результативный показатель.
В качестве факторных показателей предлагается использовать следующие данные:
Площадь лесных земель, тыс. га
Лесистость территории, %
Общий запас древесины млн. куб. м
Площадь санитарно-оздоровительных мероприятий куб. м
Объем санитарно-оздоровительных мероприятий куб. м
Площадь выборочных санитарных рубок, га
Объем выборочных санитарных рубок, куб. м
Площадь сплошных санитарных рубок, га
Объем сплошных санитарных рубок, куб. м
Площадь очистки леса от захламления и негативного воздействия, га
Объем очистки леса от захламления и негативного воздействия, куб. м
Выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух из стационарных источников тыс. т
Выбросы от автомобильного транспорта, тыс. т
Объем образованных отходов производства и потребления, млн. т
Объем обезвреженных отходов производства и потребления, млн. т
На данном этапе выявим факторы, оказывающие наибольшее влияние на результативный показатель.
В таблице 3.2.1 были отражены значения факторных показателей Пермского края за 2017-2019 гг. и был посчитан коэффициент корреляции.
Таблица 3.2.1 – Показатели расчета парной корреляции по Пермскому краю
Факторы |
Коэффициент корреляции, r |
Использование фактора для построения модели (да/нет) |
Площадь лесных земель, тыс. га |
0,90665 |
да |
Лесистость территории, % |
- |
нет |
Общий запас древесины млн. куб. м |
0,21698 |
нет |
Объем заготовленной древесины, тыс. куб. м |
0,86237 |
да |
Площадь санитарно-оздоровительных мероприятий, га |
0,35599 |
да |
Объем выполненных санитарно-оздоровительной мероприятий, куб. м |
0,80373 |
да |
Площадь выборочных санитарных рубок, га |
-0,01656 |
нет |
Объем выборочных санитарных рубок куб. м |
0,44607 |
да |
Площадь сплошных санитарных рубок, га |
0,76435
|
да |
Объем сплошных санитарных рубок, куб. м |
0,83618
|
да |
Площадь очистки леса от захламления и негативного воздействия, га |
-0,99735
|
да |
Объем очистки леса от захламления и негативного воздействия, куб. м |
-0,19061
|
нет |
Выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух из стационарных источников тыс. тонн |
-0,82349
|
да |
Выбросы от автомобильного транспорта, тыс. тонн |
-0,87330
|
да |
Объем образованных отходов производства и потребления, млн. тонн |
0,88983
|
да |
Объем обезвреженных и использованных отходов производства и потребления млн. тонн |
-0,22954 |
нет |
По данным таблицы для дальнейших расчетов необходимо выбрать 5 фактором с наибольшим значением коэффициентов корреляции. Были выбраны следующие факторы: площадь лесных земель, тыс. га; объем заготовленной древесины, тыс. куб. м.; площадь очистки леса от захламления и негативного воздействия, га; выбросы от автомобильного транспорта, тыс. тонн; объем образованных отходов производства и потребления, млн. тонн.
В таблице 3.2.2 были отражены значения факторных показателей Кировской области за 2017-2019 гг. и был посчитан коэффициент корреляции.
Таблица 3.2.2 – Показатели расчета парной корреляции по Кировской области
Факторы |
Коэффициент корреляции, r |
Использование фактора для построения модели (да/нет) |
Площадь лесных земель, тыс. га |
0,12361 |
нет |
Лесистость территории, % |
-0,99233 |
да |
Общий запас древесины млн. куб. м |
-0,84645 |
да |
Объем заготовленной древесины, тыс. куб. м |
0,44622 |
да |
Площадь санитарно-оздоровительных мероприятий, га |
-0,99045 |
да |
Объем выполненных санитарно-оздоровительной мероприятий, куб. м |
0,84729 |
да |
Площадь выборочных санитарных рубок, га |
-0,98912 |
да |
Объем выборочных санитарных рубок куб. м |
-0,99453 |
да |
Площадь сплошных санитарных рубок, га |
0,91218 |
да |
Объем сплошных санитарных рубок, куб. м |
0,93062 |
да |
Площадь очистки леса от захламления и негативного воздействия, га |
-0,99017 |
да |
Объем очистки леса от захламления и негативного воздействия, куб. м |
-0,65249 |
да |
Выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух из стационарных источников тыс. тонн |
-0,99982 |
да |
Выбросы от автомобильного транспорта, тыс. тонн |
-0,75765 |
да |
Объем образованных отходов производства и потребления, млн. тонн |
-0,99343 |
да |
Объем обезвреженных и использованных отходов производства и потребления млн. тонн |
-0,79758 |
да |
По данным таблицы для дальнейших расчетов необходимо выбрать 5 фактором с наибольшим значением коэффициентов корреляции. Были выбраны следующие факторы: лесистость территории, %; площадь санитарно-оздоровительных мероприятий, га.; объем выборочных санитарных рубок куб. м.; выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух из стационарных источников тыс. тонн; объем образованных отходов производства и потребления, млн. тонн.
В таблице 3.2.3 были отражены значения факторных показателей Ульяновской области за 2017-2019 гг. и был посчитан коэффициент корреляции.
Таблица 3.2.3 – Показатели расчета парной корреляции по Ульяновской области
Факторы |
Коэффициент корреляции, r |
Использование фактора для построения модели (да/нет) |
Площадь лесных земель, тыс. га |
-0,17886 |
нет |
Лесистость территории, % |
-0,93086 |
да |
Общий запас древесины млн. куб. м |
-0,85813 |
да |
Объем заготовленной древесины, тыс. куб. м |
-0,88083 |
да |
Площадь санитарно-оздоровительных мероприятий, га |
-0,75874 |
да |
Объем выполненных санитарно-оздоровительной мероприятий, куб. м |
-0,98378 |
да |
Площадь выборочных санитарных рубок, га |
0,77025 |
да |
Объем выборочных санитарных рубок куб. м |
0,75672 |
да |
Площадь сплошных санитарных рубок, га |
-0,99289 |
да |
Объем сплошных санитарных рубок, куб. м |
-0,99999 |
да |
Площадь очистки леса от захламления и негативного воздействия, га |
-0,96563 |
да |
Объем очистки леса от захламления и негативного воздействия, куб. м |
-0,68920 |
да |
Выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух из стационарных источников тыс. тонн |
-0,99170 |
да |
Выбросы от автомобильного транспорта, тыс. тонн |
-0,75651 |
да |
Объем образованных отходов производства и потребления, млн. тонн |
0,98322 |
да |
Объем обезвреженных и использованных отходов производства и потребления млн. тонн |
0,95488 |
да |
По данным таблицы для дальнейших расчетов необходимо выбрать 5 фактором с наибольшим значением коэффициентов корреляции. Были выбраны следующие факторы: объем выполненных санитарно-оздоровительной мероприятий, куб. м.; площадь сплошных санитарных рубок, га; объем сплошных санитарных рубок, куб. м.; выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух из стационарных источников тыс. тонн; объем образованных отходов производства и потребления, млн. тонн.
3.3
Множественная регрессия – это уравнение статистической связи с несколькими независимыми переменными.
Построение уравнения множественной регрессии начинается с решения вопроса о спецификации модели. Он включает в себя два круга вопросов: отбор факторов и выбор вида уравнения регрессии.
Результативным показателем в данной работе является показатель валового регионального продукта, таким образом, общий вид уравнения регрессии будет иметь вид:
ППрасчет=r+k1 x1+k2 x2+k3 x3+k4 x4+k5 x5, (1)
Для получения данного уравнения необходимо провести анализ данных в Excel.
Пермский край
Таблица 3.3.1 – Вывод итогов множественной регрессии по Пермскому краю
|
Коэффициенты |
Станд. ошибка |
t-статист. |
P-Значение |
Нижние 95% |
Верхние 95% |
Y-пересечение |
934340,3 |
0 |
65535 |
#ЧИСЛО! |
934340,3 |
934340,3 |
Переменная X 1 |
0 |
0 |
65535 |
#ЧИСЛО! |
0 |
0 |
Переменная X 2 |
45,85733 |
0 |
65535 |
#ЧИСЛО! |
45,85733 |
45,85733 |
Переменная X 3 |
-1020,84 |
0 |
65535 |
#ЧИСЛО! |
-1020,84 |
-1020,84 |
Переменная X 4 |
0 |
0 |
65535 |
#ЧИСЛО! |
0 |
0 |
Переменная X 5 |
0 |
0 |
65535 |
#ЧИСЛО! |
0 |
0 |
Уравнение регрессии для Пермского края имеет вид:
ППрасчет=r+k1 x1+k2 x2+k3 x3+k4 x4+k5 x5, где
ППрасчет – расчетное значение;
Х1 – Площадь лесных земель, тыс. га;
Х2 – Объем заготовленной древесины, тыс. куб. м;
Х3 – Площадь очистки леса от захламления и негативного воздействия, га;
Х4 – Выбросы от автомобильного транспорта, тыс. тонн;
Х5 – Объем образованных отходов производства и потребления, млн. тонн.
Из данных вычислений получим уравнение расчетного показателя валового регионального продукта Пермского края:
Кировская область
Таблица 3.3.2 – Вывод итогов множественной регрессии Кировской области |
Коэффициенты |
Станд. ошибка |
t-статистика |
P-Значение |
Нижние 95% |
Верхние 95% |
Y-пересечение |
-93180,7 |
0 |
65535 |
#ЧИСЛО! |
-93180,7 |
-93180,7 |
Переменная X 1 |
0 |
0 |
65535 |
#ЧИСЛО! |
0 |
0 |
Переменная X 2 |
61,06764 |
0 |
65535 |
#ЧИСЛО! |
61,06764 |
61,06764 |
Переменная X 3 |
-1,42127 |
0 |
65535 |
#ЧИСЛО! |
-1,42127 |
-1,42127 |
Переменная X 4 |
0 |
0 |
65535 |
#ЧИСЛО! |
0 |
0 |
Переменная X 5 |
0 |
0 |
65535 |
#ЧИСЛО! |
0 |
0 |
Уравнение регрессии для Кировской области имеет вид:
ППрасчет=r+k1 x1+k2 x2+k3 x3+k4 x4+k5 x5, где
ППрасчет – расчетное значение;
Х1 – Лесистость территории, %;
Х2 – Площадь санитарно-оздоровительных мероприятий, га;
Х3 – Объем выборочных санитарных рубок куб. м;
Х4 – Выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух из стационарных источников тыс. тонн;
Х5 – Объем образованных отходов производства и потребления, млн. тонн.
Из данных вычислений получим уравнение расчетного показателя валового регионального продукта Кировской области:
Ульяновская область
Таблица 3.3.3 – Вывод итогов множественной регрессии Ульяновской области |
Коэффициенты |
Станд. ошибка |
t-стат-ка |
P-Значение |
Нижние 95% |
Верхние 95% |
Y-пересечение |
353827 |
0 |
65535 |
#ЧИСЛО! |
353827 |
353827 |
Переменная X 1 |
-0,00195 |
0 |
65535 |
#ЧИСЛО! |
-0,00195 |
-0,00195 |
Переменная X 2 |
0 |
0 |
65535 |
#ЧИСЛО! |
0 |
0 |
Переменная X 3 |
-0,07769 |
0 |
65535 |
#ЧИСЛО! |
-0,07769 |
-0,07769 |
Переменная X 4 |
0 |
0 |
65535 |
#ЧИСЛО! |
0 |
0 |
Переменная X 5 |
0 |
0 |
65535 |
#ЧИСЛО! |
0 |
0 |
Уравнение регрессии для Ульяновской области имеет вид:
ППрасчет=r+k1 x1+k2 x2+k3 x3+k4 x4+k5 x5, где
ППрасчет – расчетное значение;
Х1 – Объем выполненных санитарно-оздоровительных мероприятий, куб. м;
Х2 – Площадь сплошных санитарных рубок, га;
Х3 – Объем сплошных санитарных рубок, куб. м;
Х4 – Выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух из стационарных источников тыс. тонн;
Х5 – Объем образованных отходов производства и потребления, млн. тонн.
Из данных вычислений получим уравнение расчетного показателя валового регионального продукта Ульяновской области:
3.4
Коэффициент эффективности (К) деятельности органов государственной власти при использовании данных информационных систем государственных кадастров природных ресурсов о качественном и количеством состоянии природных ресурсов на территории субъекта РФ может быть определен как отношение фактического значения ВРП субъекта РФ к расчетному значению этого показателя по формуле:
,
К – коэффициент эффективности;
ВРПфакт – фактическое значения;
ВРПрасчет – расчетное значение.
Используя полученное уравнение множественной корреляции, рассчитываем коэффициент системы управления природными ресурсами субъекта Российской Федерации при применении данных государственных кадастров природных ресурсов за выбранный период в три года в отдельности.
Пермский край
Рассчитаем коэффициент системы управления природными ресурсами Пермского края ППрасчет2017, ППрасчет2018 и ППрасчет2019 по формуле:
Для сравнения расчетного и фактического показателя валового регионального продукта, в том числе определения коэффициента эффективности системы управления земельными ресурсами необходимо занести показатели в таблицу 3.4.1.
Таблица 3.4.1 – Определение коэффициента эффективности системы управления земельным фондом Пермского края
Период |
ВРП, млн. руб |
Коэффициент эффективности, К |
|
фактический |
расчетный |
||
2017 |
1091268,700 |
1091269,481 |
1 |
2018 |
1191101,500 |
1191101,886 |
1 |
2019 |
1318500,000 |
1318499,993 |
1 |
Сравнение расчетного и фактического ВРП Пермского края показано на рисунке 3.4.1.
Рисунок 3.4.1 – Сравнение расчетного и фактического ВРП Пермского края
Из рисунка 3.4.1 можем сделать вывод, что расчетный валовый региональный продукт практически равен фактическому, что подтверждает эффективное управление земельным фондом Пермского края.
Кировская область
Рассчитаем коэффициент системы управления природными ресурсами Кировской области ППрасчет2017, ППрасчет2018 и ППрасчет2019 по формуле:
290990,931
307307,142
332600,449
Для сравнения расчетного и фактического показателя валового регионального продукта, в том числе определения коэффициента эффективности системы управления земельными ресурсами необходимо занести показатели в таблицу 3.4.2.
Таблица 3.4.2 – Определение коэффициента эффективности системы управления земельным фондом Кировской области
Период |
ВРП, млн. руб |
Коэффициент эффективности, К |
|
фактический |
расчетный |
||
2017 |
290990,300 |
290990,931 |
1 |
2018 |
307306,600 |
307307,142 |
1 |
2019 |
332600,000 |
332600,448 |
1 |
Сравнение расчетного и фактического ВРП Кировской области показано на рисунке 3.4.2.
Рисунок 3.4.2 – Сравнение расчетного и фактического ВРП Кировской области
Из рисунка 3.4.2 можем сделать вывод, что расчетный валовый региональный продукт практически равен фактическому, что подтверждает эффективное управление земельным фондом Кировской области.
Ульяновская область
Рассчитаем показатель коэффициент системы управления природными ресурсами Ульяновской области ППрасчет2017, ППрасчет2018 и ППрасчет2019 по формуле:
328246,993
340637,939
347899,108
Для сравнения расчетного и фактического показателя валового регионального продукта, в том числе определения коэффициента эффективности системы управления земельными ресурсами необходимо занести показатели в таблицу 3.4.3.
Таблица 3.4.3 – Определение коэффициента эффективности системы управления земельным фондом Ульяновской области
Период |
ВРП, млн. руб |
Коэффициент эффективности, К |
|
фактический |
расчетный |
||
2017 |
328249,300 |
328246,993 |
1 |
2018 |
340639,200 |
340637,939 |
1 |
2019 |
347900,000 |
347899,108 |
1 |
Сравнение расчетного и фактического ВРП Ульяновской области показано на рисунке 3.4.3.
Рисунок 3.4.3 – Сравнение расчетного и фактического ВРП Ульяновской области
Из рисунка 3.4.3 можем сделать вывод, что расчетный валовый региональный продукт практически равен фактическому, что подтверждает эффективное управление земельным фондом Ульяновской области.