Определение детерминант площади рубок главного пользования на примере районов Красноярского края

Размещено на http://www.allbest.ru/

Научно-учебная лаборатория экономики природных ресурсов и окружающей среды,

Сибирский федеральный университет

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ДЕТЕРМИНАНТ ПЛОЩАДИ РУБОК ГЛАВНОГО ПОЛЬЗОВАНИЯ НА ПРИМЕРЕ РАЙОНОВ КРАСНОЯРСКОГО КРАЯ

ЧУГУНКОВА А.В.

В настоящее время в международном сообществе продолжаются дискуссии о том, что экономическое развитие происходит за счет деградации окружающей среды. При этом взгляды на решение данной проблемы существенно разнятся среди сторонников слабой и сильной устойчивости. Вопреки мнению экологов, выступающих за сохранение окружающей среды и отказ от экономического роста, экономисты настаивают на приоритетности развития экономики с целью увеличения общественного благосостояния. Возникший со временем интерес к проблеме противоречия между экономическими и экологическими индикаторами побудил ряд исследователей к более детальному изучению характера взаимоотношений между ними. Результатом стало получение доводов в пользу перевернутой U-образной зависимости ухудшения состояния окружающей среды от доходов населения. Суть указанной зависимости сводится к тому, что на первых этапах развитие экономики обеспечивается за счет нанесения ущерба окружающей среде. Как только доходы населения достигают некоторого определенного значения (точка перегиба кривой), степень нагрузки на окружающую среду начинает снижаться, обеспечивая тем самым развитие благоприятной экологической обстановки.

Наряду с большинством работ, использующих в качестве объясняемой переменной преимущественно выбросы загрязняющих веществ, исследование Х. Чжао и др. было направлено на изучение характера взаимосвязи между экономическим ростом и изменением доли лесопокрытой площади в одной из китайских провинций. Цель исследования заключалась в том, чтобы выявить наличие нелинейной U-образной зависимости между указанными показателями, а также определить, на какой именно стадии исчерпания запасов лесных ресурсов находится экономика китайской провинции.

За объясняемую переменную, отражающую деградацию окружающей среды, в зависимости от используемого типа модели, были взяты доля покрытой лесом площади, а так же ее изменение за фиксированный промежуток времени. Сбор данных осуществлялся с применением топографических снимков с Landsat, сделанных при помощи дистанционного зондирования Земли. Как указали авторы исследования, этот метод сбора данных отличается повышенной точностью, качеством и надежностью по сравнению с данными, полученными в результате инвентаризации лесов. Группу факторных признаков модели сформировали такие показатели, как ВВП на душу населения, численность населения, расстояние до ближайшей дороги/шоссе, расстояние до ближайшего населенного пункта, климатические и геофизические переменные. Климатические переменные включали среднегодовую температуру и годовое количество осадков, а геофизические составляющие учитывали ландшафтные особенности территории (склоны, возвышенности и др.). Поскольку геофизические данные, полученные авторами из базы данных Китайской академии наук, характеризовались размерностью 1х1 км, то было решено привести все остальные показатели к единому виду. С этой целью был задействован программный продукт компании ESRI ArcGIS версии 9.2, который авторы использовали для построения и наложения на имеющиеся слои изображений сетки с ячейками площадью 1 кв. км (=1 пиксель). Распределив изначально представленные в целом по провинции данные в разрезе ячеек площадью 1 кв. км, авторы получили дезагрегированные значения для всех переменных. Таким образом, объем полученных данных составил более четырехсот тысяч наблюдений за 1995 и 2000 годы. Дальнейший эконометрический анализ был проведен с использованием трех регрессионных моделей. Первая модель оценивалась обычным МНК для объединенной выборки, во втором случае была проведена оценка модели с первыми разностями во избежание допущения ошибок из-за невключения ненаблюдаемых переменных, в последнем случае были применены методы пространственной эконометрики и приведены модель пространственных ошибок и модель пространственного лага. Результаты поведенного анализа, невзирая на несущественные различия в значениях коэффициентов, во всех случаях подтвердили наличие U-образной зависимости лесных ресурсов от экономического роста. Также авторы выяснили, что экономика провинции находится на начальной стадии экономического роста, поэтому на политическом уровне необходима разработка комплекса мер, направленных на замедление темпов исчерпания лесных ресурсов [1].

В настоящем исследовании планируется применить cформулированную авторами Х. Чжао и др. идею и выяснить, наблюдается ли перевернутая U-образная зависимость между площадью вырубок и показателями экономического роста на примере территорий Красноярского края, а также попытаться спрогнозировать динамику вырубок на краткосрочный и долгосрочный период. В качестве исследуемых территорий рассматриваются Богучанский и Кежемский муниципальные районы как одни из районов наиболее интенсивной лесозаготовительной деятельности Красноярского края. За зависимую переменную предлагается взять площадь рубок главного пользования.

Начальным этапом работы стало оконтуривание границ вырубок лесных насаждений в виде полигонов, которое проводилось в программе ArcGIS версии 10.4.1. с использованием снимков с Landsat, сделанных при помощи дистанционного зондирования Земли. На рисунке 1 визуально представлено два слоя данных: первый слой отображает границы участков вырубок в виде полигонов, а второй слой содержит информацию о расположении границ районов края (тоже в виде полигонов).

Богучанского и Кежемского районов Красноярского края

В общей сложности было построено 10 976 полигонов для двух районов, отражающих общую картину распределения результатов лесозаготовительной деятельности с 2006 по 2016 годы. При этом каждому полигону на основе дополнительных сведений были присвоены свой собственный номер, район расположения и год вырубки. После оконтуривания границ всех участков при помощи таблицы атрибутов слоя был проведен расчет их площадей.

Для того, чтобы сформировать наблюдения по всем переменным модели, в ArcGIS была построена сетка с ячейками размерностью 1х1 км. Аналогично работе Х. Чжао и др. в качестве наблюдения выступит пиксель, соответствующий площади 1 кв. км.

Рисунок 1 - Полигоны участков вырубки древесины на территории

Поскольку для районов Красноярского края также действительно предположение о перевернутой U-образной кривой зависимости между площадью вырубок и экономическим ростом, то планируемая для построения эконометрическая модель будет иметь следующий вид:

,

где в качестве показателя, отражающего экономическое развитие, выступает оборот организаций (Turn). Кроме того, в модели будут учтены численность населения (Pop), годовое количество осадков (Prec), а также инвариантные во времени данные по ландшафтным особенностям территорий (E), дистанции до ближайшего населенного пункта (Dist_c) и расстоянию до ближайшей дороги (для каждого пикселя) (Dist_r).

Данные оборота организаций по каждому району планируется взять из автоматизированной информационной системы мониторинга муниципальных образований Красноярского края (АИС ММО). Для того, чтобы получить разбивку указанного показателя по пикселям, будет использован метод, описанный в работе К. Долла и др. Указанный метод предполагает использование данных спутниковой ночной съемки для выявления признаков экономической активности [2].

Распределение показателя «численность населения» по каждому квадратному километру предполагается провести согласно методике, приведенной в статье Т. Юи. В этом исследовании авторы использовали следующие индикаторы, свидетельствующие о специфики распределения населения по территории Китая: данные по пространственному размещению городов, данные по транспортной инфраструктуре, данные о чистой первичной продуктивности (NPP), а также данные о рельефе территории. Для расчета плотности населения на каждый квадратный километр территории был осуществлен ряд алгебраических преобразований с использованием упомянутых выше индикаторов [3]. вырубка оборот экономический

Климатические данные по метеостанциям приводятся на сайте Единого государственного фонда данных Росгидромета, где можно получить информацию о годовом количестве осадков [4].

Расчет инвариантных переменных (средней высоты над уровнем моря, расстояния до ближайшей дороги и до ближайшего населенного пункта по каждому наблюдению) планируется вести в программе ArcGis с использованием соответствующих спутниковых снимков.

Список использованной литературы

1. Zhao, H., Uchida, E., Deng, X., Rozelle, S., 2011. Do Trees Grow with the Economy? A Spatial Analysis of the Determinants of Forest Cover Change in Sichuan, China. Environmental and Resource Economics, 50(1), 61-82.

2. Doll, Ch. N. H., Muller, J.-P., Morley, J. G., 2006. Mapping regional economic activity from night-time light satellite imagery. Ecological Economics, 57(1), 75-92.

3. Yue, T. X., Wang, Y. A., Liu, J. Y., Chen, S. P., Qiu, D. S., Deng, X. Z., Liu, M. L., Tian, Y. Z., Su, B. P., 2005. Surface modeling of human population distribution in China. Ecological Modelling, 181(4), 461-478.

Аннотация

Одной из самых распространенных точек зрения является то, что экономическое развитие не может происходить без нанесения ущерба окружающей среде. Однако не так давно в ходе проведенных Дж. Гроссманом и А. Крюгером исследований было выявлено, что по достижении определенного уровня общественного благосостояния нагрузка на окружающую среду может начать снижаться.

В данной работе на примере районов Красноярского края предпринимается попытка выяснить, существует ли перевернутая U-образная взаимосвязь между площадью вырубок (прокси деградации окружающей среды) и оборотом организаций (прокси экономического роста). Также в модель добавлены другие переменные, которые могут повлиять на результаты лесозаготовительной деятельности. Заключительным этапом планируется провести построение прогноза площади вырубок на краткосрочный период.

Ключевые слова: лесозаготовительная промышленность, экономический рост, экологическая кривая Кузнеца

According to some viewpoints, economic growth is accompanied by environmental damage. However, G. Grossman and A. Krueger in their recent study found out that in the early stages of economic growth environmental quality may deteriorate, but beyond a certain level of income the environment may improve as a result of social welfare increase.

This paper aims to examine whether inverted U-relationship between cut-over area (as a proxy of environmental degradation) and turnover of goods and services (as a proxy of economic growth) exists in the districts of Krasnoyarsk kray. Some other external variables of population, elevation and distance features, that can affect logging industry operation results, were added to the developed model. The final step is to make forecast for the cut-over area in the short run.

Keywords: logging industry, economic growth, environmental Kuznets curve

Размещено на Allbest.ru