Статистическое изучение окружающей среды и использования природных ресурсов

Таблица 3.1.3 - Сопоставление структуры производства по отраслям промышленности и структуры выбросов вредных веществ в атмосферу от стационарных источников (по Федеральным округам РФ), 2001 г.

	Выбросы вредных веществ в атмосферу от стационарных источников	Объем продукции промышленности в фактически действующих ценах по подотраслям
		Электро-энергет-ика	Топливная промышлен-ность	Черная металлур-гия	Цветная металлур-гия	Химия и нефте-химия	Машино-строение и металообра-ботка	Промыш-ленность строитель-ных материалов
РФ	100	100	100	100	100	100	100	100
Центральный федеральный округ	8,1	22,6	4,14	22,4	2,8	24,5	28,6	35,7
Северо-Западный федеральный округ	12,1	11,4	6,9	16,9	4,1	9,4	9,3	8,4
Южный федеральный округ	4,8	9,3	4,2	4,4	1,2	7,4	5,0	9,9
Приволжский федеральный округ	15,0	20,7	24,7	9,8	4,6	43,9	36,3	20,7
Уральский федеральный округ	25,4	14,0	49,5	34,5	10,8	3,6	9,9	12,4
Сибирский федеральный округ	29,6	14,3	7,2	11,5	31,5	10,5	6,9	9,7
Дальневосточный федеральный округ	5,0	7,9	3,3	0,6	45,0	0,6	4,0	3,2
Jr		0,3097	0,3636	0,2956	0,4928	0,5090	0,4770	0,4520

По остальным подотраслям (цветная металлургия, химия и нефтехимия, машиностроение и металлообработка, промышленность строительных материалов) зависимость территориальной структуры производства и загрязнения атмосферы оказалась менее значимой. Расчетные значения Jr в этих случаях варьируют от 0,4520 до 0,5090.

Следует также обратить внимание на тот факт, что Jr =0,2914 по промышленности в целом (таблица3.1.2) выходит за пределы вариации Jr по отдельным подотраслям (0,2956-0,5090, таблица 3.1.3). Это приводит к выводу, что негативное воздействие промышленного производства на состояние воздушного бассейна регионов связано не только с его объемом и отраслевой структурой, но и с другими экономическими факторами.

Результаты проведенного анализа приводят к выводу: на начальном этапе исследования статистических закономерностей воздействия экономической деятельности на загрязнение атмосферы с учетом территориальной специфики этого воздействия в качестве достаточной информационной базы выступают данные статистики в разрезе регионов - субъектов РФ. Однако для углубления этого этапа исследования и продолжения его в обозначенном направлении (рисунок 3.1.1) - уровень региона - субъекта РФ как единицы наблюдения оказывается недостаточным. При выполнении социо-, эколого-, экономического исследования статистическими методами следует учитывать неравномерность выбросов вредных веществ в атмосферу по территории регионов - субъектов РФ, значительную концентрацию их объемов, а также численности населения и объемов производства в городах и прилегающих к ним территориях. Из этого следует, что необходимым и обоснованным уровнем комплексного исследования экономических факторов, экологических и социальных результатов антропогенного загрязнения атмосферы является уровень городов в составе субъектов Федерации.

Таблица 3.1.4- Основные характеристики объемов, концентрации и результатов антропогенной нагрузки на атмосферу по городам Самарской области в 2000 г.

Город	Террит-ория, Кв. км	Численность наличия населения на 01.01.2001, тыс. человек	Числен-ность занятых в экономике, тыс. человек	Объем пром. продукции в фактически действующих ценах, млрд. рублей	Выбросы загрязняю-щих веществ в атмосферу, тыс. тонн	Число заболевших с диагнозом, установленным впервые в жизни, тыс. человек	Число умерших, тыс. человек
Самара	466,0	1162,5	562,0	44,06	55,5	999,9	20,8
Тольятти	314,8	740,0	334,7	89,27	49,9	645,5	7,5
Сызрань	117,0	185,4	79,6	6,80	41,8	137,8	3,6
Новокуйбышевск	263,3	117,7	60,2	4,15	75,1	110,4	2,0
Чапаевск	187,5	81,8	28,6	1,35	2,1	71,2	1,9
Отрадный	42,0	53,3	21,2	2,03	9,3	43,3	0,9
Жигулевск	68,4	61,1	25,7	1,72	4,8	43,1	1,1
Октябрьск	22,9	31,2	10,4	0,06	1,2	12,3	0,7
Кинель	36,8	51,7	19,1	0,52	1,0	37,7	1,0
Похвистнево	64,8	28,3	13,6	0,12	16,3	75,8	0,6
Всего	1583,5	2513,0	1155,1	150,08	257,0	2177,0	40,1
В % к Самарской области	2,95	76,6	78,5	93,2	78,5	83,1	74,4

Статистический анализ по данным городов Самарской области за 1991-2001 гг. показал увеличение территориальной вариации нагрузки загрязнения воздушного бассейна в расчете на 1 кв. км территории как в целом, так и по отдельным ингредиентам (таблица 3.1.5). Вариация загрязняющей нагрузки в расчете на одного жителя по городам области к концу указанного периода стабилизировалась, оставаясь весьма существенной, превышающей 100% от среднего уровня по большинству ингредиентов. Значительная вариация по городам области нагрузки загрязнения в расчете на единицу территории и одного жителя подтвердила необходимость комплексного статистического исследования экономических факторов данной вариации, а также е демографических и социальных последствий.

Таблица 3.1.5- Коэффициенты вариации значений выбросов вредных веществ в атмосферу в расчете на 1 кв. км территории по городам Самарской области за 1991-2001 гг. (в процентах)

год	Выбросы вредных веществ в атмосферу
	всего	Твердых веществ	Диоксида серы	Оксидов углерода	Оксида азота	Углеводо-родов	Летучих органических соединений
1991	104	125	112	74	141	184	159
1992	131	166	134	98	112	256	207
1993	130	180	125	101	110	272	207
1994	117	187	116	93	103	274	197
1995	116	177	96	96	104	262	217
1996	15	261	187	197	261	204	152
1997	186	250	168	193	163	178	150
1998	175	223	137	191	260	182	151
1999	155	201	119	162	257	209	149
2000	169	230	99	183	259	204	159
2001	166	206	110	181	256	217	147

Для углубления исследования динамических взаимосвязей был применен метод декомпозиции динамического ряда на три составляющие: 1 - основная тенденция (тренд); 2 - периодические колебания, связанные с влиянием сезонности и (или) цикличности развития изучаемого явления; 3 - случайные, или нерегулярные колебания (флуктуации).

Сопоставление коэффициентов линейных трендов связанных динамических рядов (17 лет) привело к следующим заключениям:

- В самарской области в целом и в ее наиболее крупных городах в е составе в долговременном периоде систематически возросла доля вредных выбросов, поступающих в атмосферу без очистки от стационарных источников;

- выявлено наличие устойчивой связи между многолетними трендами уровня загрязнения атмосферы городов и многолетними трендами индикаторов здоровья и продолжительности жизни проживающего в них населения.

Установлено, что случайные колебания (флуктуации) относительно многолетнего тренда вредных выбросов в атмосферу в расчете на единицу территории оказывают наибольшее статистическое влияние на изменение показателя смертности населения через 6-7 лет, младенческой смертности - через 4-5 лет. Данный характер статистической связи проявился по Самарской области в целом и по четырем наиболее крупным городам: Самаре, Тольятти, Сызрани, Новокуйбышевску (таблицы 3.1.6 и 3.1.7).

Таблица 3.1.6. - Значения парных коэффициентов корреляции случайных колебаний общего коэффициента смертности населения и количества веществ, выбрасываемых в атмосферу, в расчете на 1 кв. км территории при различных лагах запаздывающего влияния (по данным за 1985-2001 гг.)

	Лаги запаздывающего влияния случайных колебаний выбросов на колебания коэффициента смертности населения (L), лет
	L=0	L=1	L=2	L=3	L=4	L=5	L=6	L=7
Самарская область в целом	-0,24	-0,46*	-0,65*	-0,34	0,11	0,64*	0,82*	0,31
Г. Самара	-0,64*	-0,47	-0,25	-0,06	-0,11	0,69*	0,74*	0,46
Г. Тольятти	-0,76*	0,67*	-0,37	-0,00	0,51*	0,75*	0,89*	0,54
Г. Сызрань	-0,44*	-0,69*	-0,73*	-0,22	0,20	0,64*	0,38*	0,11
Г. Новокуйбышевск	-0,22	0,32	0,68*	0,74*	0,20	0,16	0,13	0,06

Таблица 3.1.7. - Значения коэффициентов корреляции случайных колебаний коэффициента младенческой смертности и количества веществ, выбрасываемых в атмосферу, в расчете на 1 кв. км территории при различных лагах запаздывающего влияния (по данным за 1985-2001 гг.)

	Лаги запаздывающего влияния случайных колебаний выбросов на колебания коэффициента младенческой смертности населения (L), лет
	L=0	L=1	L=2	L=3	L=4	L=5	L=6	L=7
Самарская область в целом	-0,55*	-0,09	0,26	0,31	0,52*	0,44*	0,42*	0,33*
Г. Самара	-0,36*	0,11	0,06	0,64*	0,70*	0,66*	0,42*	0,28
Г. Тольятти	-0,52*	0,20	0,21	0,31*	0,47*	0,53*	0,24	0,08
Г. Сызрань	-0,44*	0,07	-0,14	0,12	0,38*	0,61*	0,46*	0,13
Г. Новокуйбышевск	-0,32	0,14	0,20	0,06	0,42*	0,39*	0,06	0,02

В таблицах 3.1.6 и 3.1.7 «звездочкой» обозначены парные коэффициенты корреляции, значимые по t-критерию Стьюдента.

С помощью расчета непараметрического критерия Крускала-Уоллиса подтверждена однородность изменения во времени (синхронность и совпадение по амплитуде) объемов вредных выбросов в атмосферу и объемов промышленного производства в городах Самарской области. При этом выявлена тесная обратная статистическая значимость изменения объемов производства в отраслях промышленности и дифференциации загрязняющей нагрузки на единицу территории городов. Данная статистическая связь оказалась характерной для большинства отраслей промышленности и большей части ингредиентов вредных выбросов в атмосферу.

Разработанный массив панельных данных статистического моделирования влияния экономической деятельности на загрязнение воздушного бассейна включал результативные и полную систему факторных показателей по 10 городам Самарской области за 1996-2001 гг. Выполнен анализ эмпирических рядов распределения показателей данного массива, анализ их корреляционной связи и построены многофакторные регрессионные модели загрязнения атмосферы городов с включением различного набора факторных показателей.

В соответствии с содержанием факторных блоков исходной системы показателей были получены различные варианты регрессионных моделей, представляющие зависимость объема выбросов вредных веществ в атмосферу города от:

- наличия на его территории единиц антропогенного давления на воздушную среду;

- структуры промышленного производства;

- состояния основных фондов в отраслях экономики;

- уровня развития экономики города.

Оценка на основе статистических критериев подтвердила высокое качество разработанных моделей и их достаточные аппроксимирующие свойства (объясняемая вариация в каждом случае превышала 90%).

С использованием показателей всех факторных блоков разработана модель совокупного влияния факторов антропогенного воздействия на загрязнение воздушного бассейна города (таблица 3.1.8).

Таблица 3.1.8.- Параметры линейного уравнения регрессии, выражающего зависимость объема выбросов вредных веществ в атмосферу города от факторов экономической деятельности на его территории.

Зависимая величина и ее факторы-аргументы	Условное обознач-ение	Коэффициенты уравнения множественной регрессии	Частные коэффициенты эластичности	В-коэффици-енты
Выбросы загрязняющих веществ в атмосферу, тыс. тонн	Y
Число предприятий промышленности. имеющих выбросы вредных веществ в атмосферу, единиц	X4	0.0027	0.0599	1.0046
Число предприятий строительства, имеющих выбросы вредных веществ в атмосферу, единиц	X5	0.0029	0.0665	1.0196
Наличие в городе грузового автотранспорта, единиц	X11	0.0001	0.0064	0.0089
Наличие в городе пассажирского автотранспорта, единиц	X12	0.0008	0.0207	0.0256
Доля электроэнергетики в общем объеме промышлен-ного производства, коэф-фициент	X7	1.0225	0.0039	0.0050
Доля промышленности строительных материалов в бщем объеме промышленного производства, коэффициент	X8	0.6385	0.0049	0.0061
Доля химии и нефтехимии в общем объеме промышленного производства, коэффициент	X9	2.710	0.0139	0.0200
Доля машиностроения и металлообработки в общем объеме промышленного производства, коэффициент	X10	0.3615	0.0024	0.0029
Степень износа основных фондов в промышленности, коэффициент	X14	0.8264	0.0149	0.0018
Степень износа основных фондов в строительстве, коэффициент	X15	0.6975	0.0127	0.0026
Степень износа основных фондов транспорта, коэффициент	X16	0.0886	0.0016	0.0003
Соотношение собственных доходов и расходов бюджета города, коэффициент	X17	-0.965	-0.031	-0.038
Доля убыточных предприятий и организаций по всем видам деятельности, коэффициент	X18	-1.376	-0.017	-0.006
Численность основного персонала в промышленности, тыс. человек	X19	0.0144	0.0178	0.0285

Индивидуальные эффекты влияния скрытых и неучтенных факторов в модели представлены следующими слагаемыми:

1,74D₁+8.593D₂+18.63D₃+75.2D₄-28.03D₅-11.08D₆-23.86D₇-27.93D₈-29.40D₉-20.81D₁₀,

где D₁…D₁₀ - фиктивные переменные.

Коэффициент множественной корреляции данной модели составил R=0,994; коэффициент детерминации R2=0,9880. Удельный вес объясняемой вариации составляет 98,8%, что превышает аналогичное значение по каждой из вышеуказанных моделей, включающих в качестве регрессоров отдельные блоки факторов.

Прогноз, полученный в трех вариантах (оптимистическом, пессимистическом и реалистическом) на основе многофакторной регрессионной модели совокупного влияния факторов антропогенного загрязнения атмосферы городов (таблица 3.1.9), показал, что как в случае стагнации экономики городов, так и в случае их ускоренного экономического развития следует ожидать увеличения вредных выбросов в атмосферу (в целом по городам Самарской области - до 306-313 тыс. тонн в год).

Таблица 3.1.9 - Прогноз объемов антропогенного загрязнения атмосферы городов Самарской области на основе многофакторной регрессионной модели (тыс. тонн)

Город	Объемы выбросов вредных веществ в атмосферу
	Фактически в 2001г.	Прогноз
		Оптимистический	Пессимистический	Реалистический
Самара	55,5	55,3	63,7	59,3
Тольятти	49,9	51,1	54,1	52,2
Сызрань	41,8	51,3	52,4	51,8
Новокуй- бышевск	71,1	106,8	108,3	107,4
Чапаевск	2,1	3,9	6,9	4,2
Отрадный	9,3	19,3	19,6	19,4
Жигулевск	4,8	6,3	7,3	5,8
Октябрьск	1,2	2,3	2,5	2,4
Кинель	1,0	0,79	2,7	1,5
Похвистнево	16,3	9,1	9,6	9,3
Итого	257,0	306,2	327,1	313,3

На основе полученных результатов статистического моделирования и прогнозирования определены приоритеты в управлении экологическим состоянием городов Самарской области, важнейшие из которых - обеспечение правовых, административных и экономических мер воздействия на повышение удельного веса улавливаемых и обезвреживаемых вредных выбросов в атмосферу в их общем объеме [10].

3.2 Статистическая оценка влияния природных ресурсов на основные

показатели результатов деятельности региона на основе индексного

метода

Статистическая оценка влияния природных ресурсов на основные показатели результатов деятельности региона будет осуществляться на основе индексного метода, а именно будет производиться определение финансового климата, созданного региональным природным капиталом.

В связи с процессом интенсивного развития регионального устройства в России, недостаточной степенью исследования этих процессов и отражения их в системе показателей финансового состояния регионов данная работа приобретает актуальность и практическую значимость. Целью является разработка методики определения финансового климата, созданного природным капиталом на уровне макрорегиона и его регионов. Предметом исследования является Южный федеральный округ (ЮФО) и входящие в него регионы: республики Адыгея, Дагестан, Ингушетия, Кабардино-Балкарская, Калмыкия, Карачаево-Черкесская, Северная Осетия-Алания, Чеченская, Ставропольский и Краснодарский края, Астраханская, Волгоградская и Ростовская области.

Результатам проведенного исследования будут присущи некоторые условность и неточность, которые обусловлены следующими объективными причинами: 1) несовершенство самой статистики, 2) не все формы капиталов в явной форме можно выявить из всей совокупности статистических данных, 3) показатели каждой формы капитала должны отражать в себе интегральные свойства проявления капитала, что требует проведения сложных расчетов. Но наиболее важной причиной неточности является то, что существующие методики, которые должны формировать реальное отражение элементов регионального богатства и его использования, далеки от совершенства. Многое требует доработки и усовершенствования.

Разработка методики условно может быть разбита на 3 этапа, которые обусловлены отражением статического и динамического состояния региона. На первом этапе определяются размеры финансов регионов ЮФО, формирование и использование которых обусловлено природной формой регионального капитала; на втором - доходность и расходность бюджетов; на третьем - динамика финансового состояния каждого региона и влияние этой динамики на динамику макрорегиона.

Размеры бюджетов регионов ЮФО, формирование и использование которых обусловлены природной формой регионального капитала, определяются как совокупные доходы и расходы. Совокупные доходы составляют сумму платежей статей доходов консолидированного бюджета отдельного региона от использования природных ресурсов, которая рассчитывается по следующей формуле:

(1.1)

где t - период времени; n - регион; i - виды доходов природного капитала, i= 1…9 (таблица 3.2.1), - сумма поступлений i-го вида доходов региона n в периоде времени t; - совокупные налоговые и неналоговые доходы от использования природного капитала.

Совокупные расходы, связанные с природным капиталом, составляют сумму платежей расходов бюджета, направляемых на воспроизводство и охрану природных ресурсов, которая рассчитывается по следующей формуле:

, (1.2)

где k - виды расходов на природный капитал, k=1…6 (таблица 3.2.1), - сумма по k-му виду расходов региона n в периоде времени t, - в целом расходов по разным видам природного капитала.

Выделить в статьях бюджета доходы и расходы, которые однозначно были бы обусловлены той или иной, в том числе природной, формой регионального каптала, достаточно сложно: отдельные виды статей доходов и расходов не всегда в полном объеме выражают непосредственное участие природной, как и другой формы капитала, в формировании и использовании регионального капитала.

В этом случае можно воспользоваться присвоением этим статьям весовых значений. Подход, в котором используются веса факторов производства, нашел отражение в работах отечественных исследователей, например А. Фоломьева и В. Ревазова, которые роль каждого фактора обозначают в значениях соответствующих весов. Такой подход позволяет представить роль природного капитала на основе экспертной (авторской) оценки с помощью удельного веса участия этого капитала в совокупных объемах доходов и расходов консолидированных бюджетов регионов и экспертные веса природного капитала показаны в таблице 3.2.1.

Таблица 3.2.1 - Наименование статей, условное обозначение доходов (I) и расходов (R) бюджета и весовое значение в них природного фактора.

Наименование статей консолидированного бюджета региона	Обозна- чение	Вес, В %
Платежи за пользование природными ресурсами	I Rn1	95
Арендная плата за земли с/х назначения	I Rn2	75
Арендная плата за земли городов и поселков	I Rn3	50
Арендная плата за другие земли не с/х назначения	I Rn4	50
Возмещение потерь с/х производства, связанных с изъятием с/х угодий	I Rn5	20
Платежи за пользование недрами	I Rn6	100
Доходы от продажи земли, участков и права аренды земельных участков, находящихся в государственной собственности	I Rn7	70
Доходы от продажи земли, участков и права аренды земельных участков, находящихся в государственной собственности, на которых расположены приватизированные предприятия	I Rn8	70
Территориальный фонд воспроизводства минерально-сырьевой базы	I Rn9	90
Охрана окружающей среды и природных ресурсов, гидрометеорология, картография и геодезия	R Rn1	65
Воспроизводство минерально- сырьевой базы	R Rn2	90
Земельные ресурсы	R Rn3	80
Рыболовное хозяйство	R Rn4	75
Территориальный фонд воспроизводства минерально-сырьевой базы	R Rn5	90
Территориальный экологический фонд	R Rn6	80

Корректирование каждой статьи доходов и расходов на присвоенный вес осуществляется по следующим формулам:

, (2.1)

, (2.2)

где - сумма доходов i-го вида региона n в периоде времени t с учетом веса природного фактора; - сумма расходов k-го вида региона n в периоде времени t с учетом веса природного фактора; d_i - весовое значение k-го вида расходов.

Итоговое значение доходов и расходов по регионам ЮФО представляют собой суммы статей доходов и расходов рассматриваемых регионов и рассчитываются по формулам:

, (3.1)

, (3.2)

где - сумма доходов по регионам, - сумма расходов по регионам.

В результате расчетов были определены показатели, которые являются характеристиками финансового состояния региона. Эти показатели характеризуют размеры финансов регионов ЭФО, формирование и использование которых обусловлено природной формой регионального капитала. Отклоняясь от строгой научной терминологии с целью образного представления полученных результатов, проведем параллельные ассоциации между финансовым состоянием и финансовым климатом, между размерами финансов и финансовой массой.

Таблица 3.2.2 - Финансовая масса ЮФО за 2002-2003 гг. (тыс. рублей)

Регион ЮФО	Доходы	Расходы
	2002	2003	2002	2003
1	Республика Адыгея	50065	82684	20572	13819
2	Республика Дагестан,	216684	283303	45337	32267
3	Республика Ингушетия	65467	38901	5803	4232
4	Кабардино-Балкарская Республика	49255	86623	15808	5156
5	Республика Калмыкия	72325	116062	13013	16572
6	Республика Карачаево-Черкесская	71440	105852	27797	14393
7	Республика Северная Осетия-Алания	74972	156677	27492	27840
8	Чеченская Республика	260456	236974	0	0
9	Ставропольский край	2095051	3553466	661977	772937
10	Краснодарский край	870516	1633313	347699	364500
11	Астраханская область	561578	724160	33932	60321
12	Волгоградская область	1474122	2264326	96903	95645
13	Ростовская область	1060735	1951258	245230	230054
Итого	6922665	11233598	1541563	1637735

На втором этапе создания предполагаемой методики определяется территориальная и социальная доходность (расходность) бюджетов регионов ЮФО, которые обусловлены природной формой регионального капитала. Этот этап необходим потому, что в сопоставительном анализе финансовых показателей по различным регионам обнаруживается высокая корреляция этих показателей с численностью населения, например высокая степень тесноты связи между инвестиционным потенциалом региона и численностью занятых в экономике.

Из этого можно предположить, что данные доходов и расходов будут в высокой степени связаны с численностью населения региона, а также с размером его территории. Это подтверждается при сравнении доходов и расходов бюджетов со статистическими данными о площади и численности населения субъектов ЮФО (таблица 3.2.3). Устранение такого эффекта и выявление непосредственной роли доходов и расходов бюджета, в том числе и той его части, которая связана с природным капиталом региона, обусловливают использование в анализе относительных величин. Поэтому на следующем этапе скорректированные данные об исполнении бюджета соотносятся с площадью соответствующего региона и численностью его населения.

Таблица 3.2.3 - Статистические данные о площади и численности населения регионов ЮФО

Регион ЮФО	Площадь, тыс. кв. км	Численность населения, тыс. человек
Республика Адыгея	7,6	447,0
Республика Дагестан,	50,3	2584,2
Республика Ингушетия	3,6	468,9
Кабардино-Балкарская Республика	12,5	900,5
Республика Калмыкия	76,1	292,4
Республика Карачаево-Черкесская	14,1	439,7
Республика Северная Осетия-Алания	8,0	709,9
Чеченская Республика	15,7	1100,3
Ставропольский край	76,0	5124,4
Краснодарский край	66,5	2730,5
Астраханская область	44,1	1007,2
Волгоградская область	113,9	2702,5
Ростовская область	100,8	4406,7

Расчет доходов региона от природного капитала, получаемых с единицы территории, и расходов региона на природный капитал, направляемых на единицу территории, осуществляется по следующим формулам:

, (4.1)

, (4.2)

где Sn - площадь n-го региона, тыс. кв. км.

Расчет доходов региона от природного капитала, получаемых с одного человека, и расходов региона на природный капитал, приходящихся на одного человека, осуществляется по нижеприведенным формулам:

, (5.1)

, (5.2)

где P(n)-численность населения n- го региона, тыс. человек.

Итоги по регионам ЮФО представляют собой суммы соответствующих статей доходов и расходов, которые соотнесены с площадью и численностью населения рассматриваемых регионов. Эти итоги рассчитываются по таким же формулам, как (3.1), (3.2).

Скорректированные с учетом присвоенного веса значения показателей исполнения бюджетов, соотнесенные с площадью и численностью населения соответствующего региона ЮФО, служат в дальнейшем для расчета аналитических показателей. Такой расчет ведется раздельно по показателям, соотнесенным с площадью регионов и численностью их населения.

Все эти показатели, как и ранее полученные, являются характеристиками финансов региона. Они показывают доходность и расходность бюджетов регионов ЮФО, которые обусловлены природной формой регионального капитала. Какие впоследствии этим показателям будут присвоены названия, это решится в ходе дальнейших исследований, здесь же предварительно назовем их территориальной и социальной доходностью и расходностью. В финансовом климате эти показатели более подходят для того, чтобы показать территориальное и социальное давление финансов.

Таблица 3.2.4 - Территориальное и социальное давление региональных финансов в ЮФО.

Регион ЮФО	Территориальное давление финансов	Социальное давление финансов
	Доходы	Расходы	Доходы	Расходы
	2002	2003	2002	2003	2002	2003	2002	2003
1	Республика Адыгея	0,094	0,0823	0,1713	0,0868	0,059	0,0564	0,1343	0,0688
2	Республика Дагестан	0,0541	0,0468	0,046	0,0296	0,0456	0,043	0,0484	0,0314
3	Республика Ингушетия	0,208	0,1366	0,0489	0,0535	0,0584	0,0417	0,0171	0,0189
4	Кабардино-Балкарская Республика	0,0523	0,0512	0,0732	0,0322	0,0308	0,0329	0,0537	0,0239
5	Республика Калмыкия	0,0154	0,0117	0,0094	0,0075	0,1423	0,119	0,1087	0,0879
6	Республика Карачаево-Черкесская	0,062	0,0592	0,0994	0,0574	0,0752	0,0786	0,1505	0,088
7	Республика Северная Осетия-Алания	0,1426	0,1364	0,2058	0,1327	0,0619	0,0647	0,1115	0,0727
8	Чеченская Республика	0,137	0,1492	0	0	0,1273	0,1514	0	0
9	Краснодарский край	0,3524	0,3501	0,4584	0,3623	0,1977	0,2148	0,3211	0,2566
10	Ставропольский край	0,1588	0,1774	0,2345	0,2055	0,1471	0,1797	0,2715	0,2404
11	Астраханская область	0,1602	0,1373	0,0531	0,041	0,2577	0,2415	0,1066	0,0832
12	Волгоградская область	0,1754	0,1546	0,0512	0,0324	0,2797	0,2701	0,1019	0,0654
13	Ростовская область	0,1371	0,1408	0,13	0,0905	0,119	0,1337	0,1408	0,0992
Итого	1,7493	1,6336	1,5812	1,1314	1,6017	1,6278	1,5663	1,364

Размеры бюджетов регионов ЮФО, а также их доходность и расходность - это статические финансовые характеристики региона. Динамичность можно исследовать способом сравнения, то есть измерить показателями роста и прироста. В данном случае лучше применить субиндексный анализ.

Он является более сложным в расчетах, чем сравнение показателей, но позволяет определить не только финансовую динамику региона, но и влияние этой динамики на динамику всего макрорегиона. С позиций системного подхода можно сказать, что субиндексный анализ - это анализ динамики элемента системы и динамики самой системы.

Субиндексный анализ проводится в следующем порядке. Вначале рассчитываются годовые приросты, средние значения и скорости прироста доходов (расходов) каждого региона на основе следующих показателей:

- годовой прирост доходности (расходности) n-го региона, определяемый как разница между соответствующими его значениями в рассматриваемом и предыдущем периодах:

(6.1)

, (6.2)

- Средние значения доходности (расходности), исчисляемые по формуле средней арифметической (простой):

, (7.1)

, (7.2)

- Скорость прироста доходности (расходности), представляющая отношение годового прироста к среднему значению данного показателя:

, (8.1)

, (8.2)

Рассчитанные показатели по социальной и территориальной доходности (расходности) служат определению финансовой динамик региона посредством следующих показателей:

- индекс годовых приростов доходности (расходности) n-го региона, рассчитываемый как отношение значения годового прироста в рассматриваемом периоде к его значению в предшествующем периоде:

, (9.1)

, (9.2)

- индекс средних значений доходности (расходности) n-го региона, представляющий отношение среднего значения соответствующего вида доходов (расходов) в рассматриваемом периоде к среднему значению в предшествующем периоде:

, (10.1)

, (10.2)

- индекс скорости приростов, определяемый как отношение скорости прироста соответствующего вида доходности (расходности) в рассматриваемом периоде к значению в предшествующем периоде:

, (11.1)

, (11.2)

Значение индексов по доходности (расходности), соотнесенных с площадью и численностью населения регионов, совпадают. В данном случае это объясняется тем, что при соотнесении показателя с какой-либо величиной (в данном случае 0 с площадью региона и численностью его населения), темпы (индексы) изменения получаемого соотношения определяются темпами (индексами) изменения самого показателя. Экономическое толкование этих индексов состоит в том, что они являются характеристикой финансового состояния регионов, раскрывающей динамичность территориальной и социальной доходности (расходности) отдельного региона как элемента макрорегиона.

Поскольку значения доходов и расходов бюджетов, соотнесенных с площадью и численностью населения рассматриваемых регионов, различны и, следовательно, различно их влияние на сумму доходов и расходов в целом по рассматриваемым регионам, то оценка влияния каждого региона на общую сумму определяется через субиндексы годовых приростов, средних значений и скорости приростов. Под субиндексами в данном случае понимаются частные индексы рассматриваемых регионов, определяемые с учетом доли показателя в его общем объеме по рассматриваемым регионам, и значения индекса, характеризующего динамику объема доходов и расходов бюджета.

Расчет субиндексов ведется по следующим формулам:

- субиндекс годовых приростов доходности (расходности) n-го региона, рассчитываемый как произведение доли годового прироста соответствующих показателей доходности (расходности) n-го региона в общей сумме приростов по рассматривамым регионам на индекс годовых приростов в целом:

, (12.1)

, (12.2)

При этом сумма субиндексов соответствующего показателя годовых приростов доходности (расходности) равна индексу годовых приростов данного показателя по регионам в целом:

, (13.1)

, (13.2)

- субиндекс средних значений доходности (расходности) n-го региона, определяемый как производственные доли средних значений соответствующих показателей доходности (расходности) n-го региона в их общей сумме по рассматриваемым регионам на индекс средних значений в целом:

, (14.1)

, (14.2)

При этом сумма субиндексов средних значений соответствующего показателя доходности (расходности) также равна индексу средних значений данного показателя по регионам в целом:

, (15.1)

, (15.2)

- субиндекс скорости прироста, рассчитываемый как отношение субиндекса годового прироста соответствующего вида доходности (расходности) к индексу среднего значения данного показателя в целом по рассматриваемым регионам:

, (16.1)

, (16.2)

Сумма всех субиндексов скорости прироста соответствующего показателя доходности (расходности) равна индексу скорости прироста данного показателя по регионам в целом:

, (17.1)

, (17.2)

Поскольку исходные данные представлены за четыре периода (2000-2003), это позволяет рассчитать значения субиндексов показателей за 2002 и 2003 гг., а именно субиндексы показателей формирования и использования бюджета, обусловленных природной формой капитала, соотнесенных с площадью и численностью населения регионов ЮФО. Эти субъекты раскрывают динамичность территориальной и социальной доходности (расходности) макрорегиона (ЮФО) за 2002-2003 гг.

Ассоциация при толковании индексов и субиндексов с показателями характеристик финансового климата наилучшим образом приводят к термину «температура», то есть «температура» финансов региона. Индексы можно толковать как внутреннюю (эндогенную) «температуру» финансов региона, а субиндексы - как внешнюю (экзогенную) «температуру» финансов региона (таблица 3.2.5).

Все характеристики финансового климата региона: финансовая масса, давление и «температура», представлены на лепестковых диаграммах (Приложение Б).

В результате проведенной работы построена система показателей. При ее апробации рассчитаны размеры, доходность и расходность бюджетов, динамика финансового состояния каждого региона и влияние этой динамики на динамику макрорегиона, то есть, разработана и апробирована методика определения финансового климата, созданного региональным природным климатом [4].

Таблица 3.2.5 - Эндогенная и экзогенная «температура» финансов регионов ЮФО

Регион ЮФО	Эндогенная «температура»	Экзогенная «температура»
	доходы	расходы	доходы	расходы
1	Республика Адыгея	1,5879	4,7623	0,0272	-0,0837
2	Республика Дагестан	0,4281	-0,8921	0,0112	-0,0327
3	Республика Ингушетия	-0,5776	-0,1566	-0,208	-0,0183
4	Кабардино-Балкарская Республика	1,1368	-10,449	0,0177	-0,0752
5	Республика Калмыкия	12,8474	1,1618	0,0541	0,0655
6	Республика Карачаево-Черкесская	0,5582	-1,5588	0,0299	-0,1733
7	Республика Северная Осетия-Алания	4,2599	0,4705	0,0447	0,0028
8	Чеченская Республика	-0,0474	0	-0,014	0
9	Краснодарский край	0,8923	0,5054	0,1086	0,123
10	Ставропольский край	0,8449	0,0669	0,1072	0,0352
11	Астраханская область	0,4079	-2,3177	0,0598	0,1445
12	Волгоградская область	0,9771	-0,7917	0,1118	-0,0027
13	Ростовская область	1,1158	-0,2356	0,0774	-0,0196
Итого		0,5406	-0,1269	0,6148	-0,0345

Заключение

Статистика природных ресурсов, являющаяся одной из отраслей социально-экономической статистики, разрабатывает свою специальную систему показателей. Эта система позволяет отразить наличие, состав природных ресурсов, динамику и их использование. С помощью системы показателей статистика природных ресурсов дают всестороннюю технико-экономическую их характеристику, отображают воспроизводство природных ресурсов и их использование. Основными составными частями статистики природных ресурсов являются статистика земельных фондов, лесных ресурсов, полезных ископаемых, водных ресурсов, гидроэнергетических ресурсов и т.д. [1].

Краткие выводы и предложения:

1. Анализ официальных данных не дает исчерпывающих статистических оснований говорить об адекватности за последние годы динамики экономического роста и вредного воздействия на ОПС по всем параметрам.

2. Статистические данные по приведенным показателям загрязнения (деградации) ОПС в целом по Российской Федерации не всегда убедительны, нуждаются в логическом обосновании и развернутых комментариях. В этой области уже давно наметился аналитический застой. Имеется целый ряд серьезных вопросов к качеству и надежности информации. К сожалению, создается впечатление, что описанным выше тенденциям не придается серьезного управленческого значения (ситуация, немыслимая 15-20 лет назад). Следует учитывать также и то, что возможности статистики по сопоставлению данных в динамике в 2005 г. объективно ухудшились из-за перехода с ОКОНХ на ОКВЭД.

3. Вся практика работы со статистической информацией в целом, и статистикой ОПС в частности, предостерегает от скоропалительных выводов о достоверности/недостоверности данных. Подобные выводы можно делать только после всестороннего анализа, учитывающего не только явные, но и скрытые причинно-следственные связи. Поэтому на сегодняшнем этапе нет достаточных оснований считать все имеющиеся данные, также как и их динамику, недостоверными. Для комплексной оценки объективности имеющейся информации требуется получить минимум дополнительных сведений, выполнить прямые и косвенные расчеты, сопоставить большой массив разнообразных данных, проанализировать мнения экспертов, осуществить контрольные проверки на некоторых предприятиях-природопользователях и т.д. Целесообразно было бы также провести рабочее совещание по рассматриваемой проблематике.

4. Первоочередного внимания требует улучшение организации статистики обращения отходов производства и потребления. Необходимы также полномасштабные сведения, в том числе стоимостного характера, о проводимых мероприятиях, имеющих прямой (целевой) и косвенный (опосредствованный) природоохранный эффект. Давно пора попытаться статистически оценить влияние конкретных факторов, в том числе природоохранной деятельности, налогово-фискальной системы и т. д., на конечные показатели загрязнения и деградации ОПС. Это тем более важно в связи с предлагаемым расширением системы эколого-экономического механизма (введением соответствующих налогов на производство и продукты, залоговой цены на ряд товаров и т. д. при одновременном создании режима льгот).

5. При необходимости корректировки (досчетов) данных, полученных в результате официальных статистических наблюдений, необходимо разработать и согласовать унифицированную систему подобных корректировок, то есть методологию оценки воздействия на ОПС в ходе скрытой и неформальной деятельности, методику других поправок и уточнений. В данном случае могут присутствовать как элементы макроэкономических подходов, так и перекрестное использование результатов мониторинга качества ОПС, итогов контрольно-надзорных проверок и т д.

6. Решительного укрепления требует взаимодействие различных государственных структур (природоохранных, статистических, налоговых, контрольно-надзорных) по повышению достоверности статистических данных, усилению дисциплины учета и отчетности, а также ответственности, в том числе финансового характера.

7. Следует рассмотреть вопрос о включении некоторых особо важных показателей статистики ОПС в состав инструментариев организуемых на общефедеральном уровне статистических переписей. Прецедентом здесь могли бы явиться два-три показателя, характеризующих водопользование и образование (поступление в ОПС) отходов производства, для включения в инструментарий Всероссийской сельскохозяйственной переписи, намеченной к проведению в 2006 г. Целесообразно было бы рассмотреть вопрос об организации целевой экологической (природоохранной) переписи.

8. Необходимо обратить внимание на повышение уровня аналитической подготовки работников, собирающих, обобщающих и использующих данные о загрязнении (деградации) ОПС.

9. Целесообразно изучить общие принципы и практику работы статистических и природоохранных органов в других странах по повышению достоверности соответствующей информации.

10. Весьма актуально попытаться оценить степень достоверности официальных данных о загрязнении (деградации) и охране ОПС, публикуемых за рубежом.

Очевидно, что вопрос достоверности достиг известной государственной остроты. Дальнейшее игнорирование проблемы способно усугубить ситуацию. Отсутствие достаточной ясности оставляет широкий простор для различных статистических инсинуаций, когда под заранее сделанные выводы подгоняются любые удобные авторам цифры (по меткому выражению классика, происходит «статистическая стряпня»). Не следует забывать также и то, что задача повышения объективности статистики ОПС так или иначе стоит перед всеми государствами. Преимущества получит тот, кто быстрее и полнее решит упомянутую задачу [7].

В курсовой работе все поставленные задачи были выполнены, а именно, были определенны теоретические аспекты статистического изучения окружающей среды и использования природных ресурсов; выявлены основные проблемы в статистическом изучении окружающей среды и использовании природных ресурсов; был проведен анализ состояния и охраны окружающей среды и рационального использования природных ресурсов в Российской Федерации; была произведена статистическая оценка факторов влияющих на уровень использования природных ресурсов.

Список использованной литературы

1. Курс социально-экономической статистики: Учебник/ М.Г. Назаров, В.Е. Адамов, И.К. Беляевский и др. : Под ред. проф. Н.Г. Назарова. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 1985-607 с.

3. Курс социально-экономической статистики: Учебник для вузов/Под ред. проф. Назарова. - М.: Финстатинформ, ЮНИТИ-ДАНА, 2000.-771с.

2. Статистика: Учеб. пособие/ Харченко К.П., Долженкова В.Г., Ионин В.Г. и др.; Под ред. канд. экон. наук В.Г. Ионина.- изд.2-е, перераб. и доп. - М.: ИНФРА-М, 2006,-384 с.

4. Аникеева А.А., Щекочихин В.В. Методика определения финансового климата, созданного региональным природным климатом// вопросы статистики №11: 2005, с. 29-35.

5. Гаврилов В.П. О показателях экологической статистики// вопросы статистики №1: 2005, с.32-34.

6. Думнов А.Д., Учет использования воды: методология, статистический анализ// вопросы статистики, №6: 2004, с.

7. Думнов А.Д. Статистические оценки вредного воздействия на окружающую природную среду// Вопросы статистики №10: 2005, с. 18-26.

8. Думнов А.Д. Комплексный анализ экологических затрат в Российской Федерации: основные элементы и направления// вопросы статистики №1: 2005, с. 21-32.

9. Думнов А.Д. Учет отходов: прорыв или движение по кругу?// вопросы статистики №1: 2004.

10. Зарова Е.В. Статистическое исследование антропогенного загрязнения воздушного бассейна региона в рамках концепции устойчивого развития// Вопросы статистики №6: 2004, с. 13-20.

11. О состоянии окружающей среды в Российской Федерации в 2003 году (по материалам Госкомстата России)// вопросы статистики №1: 2004, с. 49-51.

12. http://www.minfin.ru/ispsub/2001/reg2001.zip - отчет субъектов РФ за 2001 год

13. http://www.minfin.ru/ispsub/2002/reg2002.zip - отчет субъектов РФ за 2002 год

14. http://cci.glasnet.ru/mc/iegis//2_8/txt.

Приложение А

Таблица А 1 - Затраты на охрану окружающей природной среды в Российской Федерации

Показатели	1985	1990	1995	2000	2001	2002	2003
В текущих ценах (млрд. рублей; 2000 г. - млн рублей)
Текущие затраты	3,60	5,45	30150	76240	88580	101746	129069
В том числе без учета оплаты посреднических услуг1	3,04	4,68	24430	67250	76830	89365	111642
Капитальный ремонт	0,43	0,77	4210	8520	11470	10888	11911
Инвестиции в основной капитал (капитальные вложения)	1,502	1,942	6400	22340	277103	252703	359933
Содержание государственных природных заповедников и национальных парков 4	0,017	0,034	62,5	421	672	1131	1163
Охрана животного мира суши (охотничьих ресурсов)	…	0,034	69,0	1605	199	2755	3015
Итого затрат на охрану окружающей среды (из всех источников финансирования)	5,6*	8,3	40892	107681	128631	1393105	177851
В том числе без учета оплаты посреднических услуг 1	5,0*	7,5	35172	98691	116881	126929	160424
Из общего объема затрат - расходы всех видов на: охрану и рациональное использование водных ресурсов - всего	3,98	5,47	25620	61310	75420	83998	104945
В том числе без учета оплаты посреднических услуг 1	3,47	4,72	20260	53840	65210	73556	90847
Охрану атмосферного воздуха	0,90	1,67	10017	27780	28910	28213	40393
Охрану и рациональное использование земельных ресурсов (включая рекультивацию нарушенных земель)	0,19	0,44	1457	5290	6910	7794	9658
Упорядоченное обращение отходов производства и потребления - всего	…	….	3300*	12290	15540*	17295	20269
В том числе без учета оплаты посреднических услуг 1	…	…	2900*	10780	14110*	15356	16940
Содержание особо охраняемых природных территорий и охрану животного мира суши (охотничьих ресурсов)4	…	0,07	132	581	871	1406	1464
В постоянных ценах 1991 г. (расчет, млрд. рублей)
Текущие затраты	10,6	13,1	8,6	9,2	9,8	10,2	11,8
В том числе без учета оплаты посреднических услуг1	8,9	11,2	6,9	8,1	8,5	9,0	10,2
Капитальный ремонт	…	2,4	4,7	4,9	6,1	5,3	5,3
Инвестиции в основной капитал (капитальные вложения)	2,6	3,3	1,6	1,1	1,3	1,0-1,1	1,3-1,4
Содержание государственных природных заповедников и национальных парков 4	0,05	0,08	0,03	0,06	0,075	0,11	0,11
Охрана животного мира суши (охотничьих ресурсов)	…	0,08	0,04	0,02	0,02	0,03	0,03
Итого затрат на охрану окружающей среды (из всех источников финансирования)	…	18,9	15,0	15,3	17,3	16,7	18,6
В том числе без учета оплаты посреднических услуг 1	…	16,9	13,3	14,2	16,0	15,4	17,0
Из общего объема затрат - расходы всех видов на: охрану и рациональное использование водных ресурсов - всего	…	12,5	9,5	9,3	10,9	10,5	11,7
В том числе без учета оплаты посреднических услуг 1	…	10,7	7,8	8,4	9,8	9,5	10,4
Охрану атмосферного воздуха	…	4,0	3,9	3,9	3,9	3,7	4,2
Охрану и рациональное использование земельных ресурсов (включая рекультивацию нарушенных земель)	…	0,9	0,4	0,4	0,5	0,5	0,5
Упорядоченное обращение отходов производства и потребления - всего	…	1,2	1,1	1,6	1,9*	2,0	2,1
В том числе без учета оплаты посреднических услуг 1	…	1,0	0,8	1,4	1,8*	1,8	1,8
Содержание особо охраняемых природных территорий и охрану животного мира суши (охотничьих ресурсов)4	…	0,16	0,07	0,08	0,1	0,14	0,14

*Оценка

1- Без расходов предприятий на оплату услуг сторонним организациям за прием и очистку сточных вод, а также удаление, переработку и хранение отходов производства и потребления

2 - Исходя из сметных цен 1984 г.

3 - Без НДС

4 - Их всех источников финансирования

5 - Кроме того, израсходовано на охрану и воспроизводство ценных видов рыб в 2000 г. млн рублей, в 2002 г - 643 и в 2004 г - 692 млн рублей

6 - Исходя из сметных цен 1991 г

Приложение В

Динамика образования и использования (обезвреживания) токсичных отходов в РФ.

образовалось токсичных отходов на предприятиях	использовано и обезврежено токсичных отходов	годы
74,6	13,7	1990
89,9	40,5	1996
107,1	42,2	1998
127,5	40	2000
139,2	50,8	2001

Соотношение динамики объема выбросов вредных веществ в атмосферу от стационарных источников и динамики физического объема промышленного производства по РФ за 1995-2002 гг.

Ряд1	Ряд2	Ряд3	годы
0,95	0,95	0,93	1995/1996
0,95	1,002	1	1997/1996
0,97	0,95	0,86	1998/1997
0,99	1,12	1,04	1999/1998
1,02	1,13	1,08	2000/1999
1,02	1,05	1,08	2001/2000
1,03	1,04	1,01	2002/2001

Соотношение динамики объема выбросов вредных веществ в атмосферу от стационарных источников и динамики показателей физического здоровья населения по РФ за 1995-2002гг

Ряд1	Ряд2	Ряд3	годы
0,95	0,95	0,95	1996/1995
0,95	1,04	0,96	1997/1996
0,97	0,99	0,98	1998/1997
0,98	1,06	1,07	1999/1998
1,02	1,03	1,05	2000/1999
1,02	0,98	1,04	2001/1999
1,03	1,03	1,03	2001/2000

Динамика ввода в действие основных природоохранных объектов в РФ (1991г)

Сооружения для очистки сточных вод	Системы оборотного водоснабжения	Установки для улавливания и обезвреживания вредных веществ из отходящих газов	годы
298	102	125	1976-1980*
186	146	122	1980-1985*
156	140	137	1986-1990*
100	100	100	1990
65	46	50	1991
40	17	34	1992
65	70	26	1993
70	24	36	1994
70	26	45	1995
40	11	38	1996
50	23	19	1997
30	30	7	1998
20	8	20	1999
12	2	19	2000
13	42**	22	2001
18	13	27	2002
27	14	27	2003

Динамика официальных и фактических (методологически однородных) природоохранных инвестиций в основной капитал в РФ (в постоянных ценах; 1990 г.)

общий объем капитальных инвестиций в экономику	объем капитальных инвестиций на природоохранные мероприятия (расчет на основе официальных данных)	фактический объем капитальных инвестиций на природоохранные мероприятия(оценка)	годы
75	75	75	1981-1985*
94	94	94	1986-1990*
100	100	100	1990
86	92	86	1991
50	73	69	1992
45	73	69	1993
34	52	48	1994
30	49	42	1995
24	38	29	1996
23	34	25	1997
20	34	23	1998
21	27	18	1999
26	34	20	2000
28	40	22	2001
30	32	19	2002
32	50	22	2003

Динамика некоторых видов негативного воздействия на окружающую среду в Российской Федерации (в % к 1995 г.)

Сброс загрязняющих сточных вод	выбросы вредных веществ в атмосферный воздух от стационарных источников	образование опасных отходов производства и потребления (I-IV класса опасности для окружающей среды; до 2002 г. - токсичных отходов)	Ежегодное нарушение земель в связи с несельскохозяйственной деятельностью (горным производством, строительством и т.д.)	выбросы вредных веществ в атмосферный воздух от автотранспорта	годы
100	100	100	100	100	1995
94	99	96	91	100	1996
94	91	107	81	103	1997
88	90	129	70	107	1998
84	87	130	63	111	1999
83	88	153	66	123	2000
81	90	167	75	129	2001
81	92	253	55	131	2002
78	93	345	75	135	2003
76	96	172	71	139	2004

Производство чугуна и стали и выбросы вредных веществ в атмосферный воздух предприятиями черной металлургии (в % к 1995 г.)

выплавка чугуна	выплавка стали	выбросы вредных веществ в атмосферу от стационарных источников в целом по отрасли	годы
100	100	100	1995
93	96	93	1996
94	94	87	1997
87	85	80	1998
103	100	85	1999
112	115	88	2000
113	113	83	2001
116	116	81	2002
122	122	80	2003
126	127	80	2004

Динамика выбросов в атмосферу и грузооборота автотранспорта, а также парка легковых автомобилей в РФ (в % к 1995 г.)

выбросы вредных веществ в атмосферный воздух	Грузооборот автотранспорта общего пользования (включая ведомственный, с 1996 г. - с дооценкой неформальной деятельности)	количество легковых автомобилей (с 1999 г. - без специальных автомобилей)	годы
100	100	100	1995
100	94	109	1996
103	88	124	1997
107	81	133	1998
111	90	138	1999
123	98	143	2000
129	103	149	2001
131	107	157	2002
135	111	164	2003
139			2004

Динамика использования воды и сброс загрязненных стоков по РФ (в % к 1995 г.)

Использование свежей воды	сброс загрязненных сточных вод в водоемы	оборотное и повторно-последовательное водопотребление	годы
100	100	100	1995
97	91	96	1996
93	94	94	1997
87	90	90	1998
89	84	92	1999
88	83	97	2000
88	81	97	2001
86	81	97	2002
85	78	98	2003
81	76		2004

Соотношение динамики объема выбросов вредных веществ в атмосферу от стационарных источников и динамики физического объема ВВП по РФ за 1995-2002 гг.

Ряд-1 цепные коэффициенты роста объема выбросов вредных веществ в атмосферу от стационарных источников;	Ряд-2 цепные коэффициенты роста физического объема ВВП	годы
0,95	0,95	1996/1995
0,95	1,01	1997/1996
0,97	0,94	1998/1997
0,99	1,06	1999/1998
1,02	1,1	2000/1999
1,02	1,05	2001/2000
1,02	1,04	2002/2001

Изменение реальных (в постоянных ценах) затрат на охрану окружающей природной среды в РФ (1990 - 1)

текущие затраты на содержание и эксплуатацию природоохранных объектов и др.	капитальный ремонт природоохранных объектов	содержание государственных природных заповедников и национальных парков, а также охрана животного мира суши	природоохранные инвестиции в основной капитал	годы
1	1	0,75	0,75	1985
0,66	2	1	1	1990
0,7	2	0,4	0,5	1995
0,75	2,5	0,5	0,3	2000
0,8	2,2	0,6	0,4	2001
0,9	2,2	0,9	0,3	2002
0,9	2,2	0,9	0,4	2003

Размещено на Allbest.ru