статистический анализ эффективности экологического менеджмента рыбных ресурсов

куб. м; - сброшено в водоемы сульфатов, млн. т; - сброшено в водоемы хлоридов, млн. т; - сброшено в водоемы общего азота, тыс. т; - сброшено в водоемы нитратов, тыс. т; - сброшено в водоемы жиров и масел, тыс. т; - сброшено в водоемы фенола, т; - сброшено в водоемы свинца, т; - сброшено в водоемы ртути, т; - выпуск молоди водных биологических ресурсов.Выполним анализ взаимосвязи показателей на основе матрицы парных коэффициентов корреляции (рисунок 6).Рисунок 6 - Матрица парных коэффициентов корреляцииКак показывает анализ, все факторные признаки оказывают сильное влияние на показатель объема производства продукции рыболовства. При этом обратным влиянием характеризуется сброс в водоемы нитратов и выпуск молоди биологических ресурсов.Для оценки влияния показателей на результативный признак выполним построение модели регрессии (рисунок 7).Рисунок 7 – Модель множественной регрессииВыполним оценку качества модели для проверки ее адекватности.Значение показателя R-квадрат, равное 0,86 свидетельствует о высоком качестве уравнения регрессии. Таким образом, 86% вариации показателя объема производства продукции рыболовства объясняется факторами, вошедшими в модель.На основе критерия Фишера выполним проверку статистической значимости модели в целом. Критическое значение критерия при заданных степенях свободы 5 и 11 и уровне значимости равноВыполним сравнение критического значения с расчетным:Таким образом, модель в целом следует признать статистически значимой.Выполним проверку коэффициентов при переменных на основе критерия Стьюдента. Критическое значение t-статистики при заданных условиях равно Таким образом, превышение наблюдается только по показателям затраты на искусственное воспроизводство водных биологических ресурсов, сброшено в водоемы хлоридов, сброшено в водоемы нитратов, что позволяет сделать вывод об их статистической значимости.На основе указанных выводов выполним модификацию модели (рисунок 8).Рисунок 8 – Модель множественной регрессииВ результате модификации модели получена статистически значимая взаимосвязь показателей, которая выражается уравнением регрессии:Выполним проверку остатков на наличие автокорреляции по критерию Дарбина-Уотсона. Статистику рассчитаем по формуле:Составим расчетную таблицу (таблица 2).Таблица 2 – Расчетная таблица для критерия Дарбина-Уотсонаyy(x)18261796,28129,71928883,235918941831,30562,694833930,6421087,38717221804,468-82,46796800,95821072,2317381707,5630,43988926,586112748,1716721636,13435,865851286,3629,4412416111500,027110,972812314,955641,04715821462,901119,099514184,6866,0431314221467,209-45,20912043,86326997,312371446,225-209,22543775,1426901,2511921173,96518,03536325,274351647,3211511430,032-279,03277858,888248,9613951332,84462,155663863,326116408,913991309,0589,950468091,085772,550714611305,518155,48224174,664294,38611681298,256-130,25616966,5381646,0111761175,5910,4090710,16733917073,2713411309,63531,36503983,7654958,2716Сумма218410455592,6Выполним расчет статистики:Выполним проверку условий:При заданных условиях: Таким образом:Неравенства выполняются, автокорреляция в остатках отсутствует. Таким образом, модель следует признать качественной.Коэффициенты уравнения регрессии можно интерпретировать следующим образом:рост затрат на искусственное воспроизводство водных биологических ресурсов на 1 млн. руб. приводит к снижению производства продукции рыболовства на 0,015 тыс. тонн;рост сброшенных в водоемы хлоридов на 1 млн. т приводит к росту производства продукции рыболовства на 69,69 тыс. тонн;рост сброшенного в водоемы общего азота на 1 тыс. т – к снижению производства продукции рыболовства на 1,46 тыс. тонн.Выполним построение прогноза показателей, характеризующих эффективность экологического менеджмента рыбных ресурсов на основе линий тренда, подбор которых выполним средствами табличного процессора Excel. Результаты построения линий тренда представлены в приложении.На основе линий тренда выполним построение прогноза исследуемых показателей. Построение интервального прогноза выполним на основе следующих формул: (41)(42)где – границы интервала – отклонение границ интервала от точечного значения прогноза;L - период упреждения; - точечный прогноз по модели;n - количество наблюдений во временном ряду; - стандартная ошибка прогнозируемого показателя; - табличное значение критерия Стьюдента.Выполним расчет стандартной ошибки прогнозируемого показателя по формуле:(43)Результаты представлены в таблице 3.Таблица 3 – Прогноз показателей эффективности экологического менеджмента рыбных ресурсовПоказательВид уравненияУравнение трендаТочечный прогноз на 2017-2018 гг.Интервальный прогнозЗатраты на искусственное воспроизводство водных биологических ресурсов, млн. руб.Экспоненциальныйy = 329,62e0,1736x7497,88(7497,197498,57)8919,14(8918,43;8919,85)Объем сброса загрязненных сточных вод, млрд. куб. мЛинейныйy = -0,3706x + 20,413,7292(12,91;14,5513,3586(12,52;14,2)Выпуск молоди водных биологических ресурсовПолином 3-ей степениy = -5,3929x3 + 133,88x2 - 653,47x + 7421,57584,767(7512,34;7638,29)6346,349(6237,93;6433,48)Производство продукции рыболовства, тыс. тоннПолином 3-ей степениy = 0,2247x3 - 2,561x2 - 58,482x + 1955,61383,61(1277,38;1452,4)1461,138(1383,45;1511,28)ЗаключениеВ рамках настоящего исследования в соответствии с целью и поставленными задачами была обоснована значимость экологической составляющей в деятельности рыбохозяйственной отрасли России. С целью изучения особенностей развития отрасли был выполнен анализ основных показателей, характеризующих ее эффективность. На основе указанного анализа можно сделать следующие выводы:Положительный прирост показателей числа предприятий отрасли и числа работников наблюдается лишь в 2015 году. При этом максимальное сокращение числа предприятий зафиксировано в 2012 году (-4,4%), а максимальное снижение числа работников в 2011 году (-8,4%).Объем добычи (производства) основных видов продукции рыболовства в России неуклонно снижается в период 2013-2016 гг.. Снижение показателя 2016 года по сравнению с 2010 годом составило 21,6%.Несмотря на снижение объема добычи (производства) в отрасли наблюдается рост экспорта продукции и снижение показателей импорта.По сравнению с показателем 2010 года наблюдается снижение показателя выпуска молоди водных биологических ресурсов в 2016 году. При этом в структуре показателя наибольшая доля принадлежит группе частиковых рыб.В период с 2000 по 2015 гг. наблюдается значительный рост инвестиций, направленных на охрану и рациональное использование водных ресурсов. В 2016 году произошло снижение показателя, что, наш взгляд, в первую очередь, связано с экономической ситуацией в стране.Для выявления влияния факторов на результаты деятельности отрасли выполнено построение модели регрессии, модификация которой позволила выявить значимое влияние на объем производства продукции рыболовства таких факторов, как затраты на искусственное воспроизводство водных биологических ресурсов, сброшено в водоемы хлоридов, сброшено в водоемы нитратов.Список использованной литературыАйвазян С.А. Методы эконометрики: учебник. - М.: Магистр: ИНФРА-М, 2010.Балдин К.В. Общая теория статистики: Учебное пособие / К.В. Балдин, А.В. Рукосуев. - М.: Дашков и К, 2012. - 312 c.Власов Ю.С. Эколого-экономическая оценка благосостояния населения в регионах России. Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. экон. наук. Москва, 2013. C.182.Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы.- М.: Финансы и статистика, 2011.Дж. Диксон, Ж. Бэккес, К. Гамильтон, А. Кант, Э. Латц, С. Педжиола, Ж. Хи. Новый взгляд на богатство народов. Индикаторы экологически устойчивого развития / Перевод с англ. В.Н. Сидоренко, Т.А. Глушко. – М.: Центр подготовки и реализации международных проектов технического содействия, Проект ГЭФ «Сохранение биоразнообразия», 2000. – 175 с.Елисеева, И. И. Статистика: учебник для бакалавров / И. И. Елисеева; отв. ред. И. И. Елисеева. — 3-е изд., перераб. и доп. — М. : Издательство Юрайт, 2013. — 558 с.Илинбаева Е.А., Беляев В.Н. Экологизация социально-экономического развития регионов России как инструмент реализации государственной политики в сфере природопользования // Экономика региона. – Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН. – 2011. – № 1 (25). – С. 147-153Индикаторы устойчивого развития России (эколого-экономические аспекты) / Под ред. С.Н. Бобылева, П.А. Макеенко – М.: ЦПРП, 2001. - 220 с.Логинов В.Г. Методические подходы к экономической оценке природных ресурсов северных территорий, как основы для определения ущерба при разработке месторождений// Интерэкспогеосибирь. Изд.: Сибирского госуд.гео.ак., Новосибирск. Т 2. - № 2. – 2012 , с 208-212.Новый взгляд на богатство народов. Индикаторы экологически устойчивого развития. Дж. Диксон, Ж. Бэккес, К. Гамильтон, А. Кант, Э. Латц, С. Педжиола, Ж. Хи [Электронный ресурс] Режим доступа: http://documents.worldbank.org/curated/en/155071468739138996/pdf/170461RU1ver1Exp10the0Measure0of0Wealth.pdfОфициальный сайт Федеральной службы государственной статистики [Электронный ресурс]. Режим доступа: www.gks.ru.Павликова О.В. Методика оценки интегрального потенциала устойчивого развития региона// Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права. Изд-во: Белгородский университет. - №1. – 2014. – С.374-382.Показатели устойчивого развития: теория, метод, практическое использование. Отчет, представленный на рассмотрение Балатонской группы / авт. Х. Боссель: пер. с англ. Перевод с английского Г. В. Коротаевой. - Тюмень, Изд-во ИПОС СО РАН, 2001. 123 сРаспоряжение Правительства РФ от 31.08.2002 N 1225-р <Об Экологической доктрине Российской ФедерацииРеймерс Н.Ф. Природопользование. Словарь-справочник. М., 1990. 637 с.Распоряжение Правительства РФ от 17.11.2008 N 1662-р (ред. от 08.08.2009) <О Концепции долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года> (вместе с "Концепцией долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года")Приложение