Моделирование инвестиций на охрану окружающей среды
ЭКОНОМИКА / ECONOMICS
УДК 338
DOI: 10.24411/2413-693X^018-10307
Моделирование инвестиций на охрану окружающей среды
ОБОРИН Матвей Сергеевич
Пермский институт (филиал) ФГБОУ ВО «Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова»; ФГБОУ ВО «Пермский государственный аграрно-технологический университет им. ак. Д.Н. Прянишникова», г. Пермь, Российская Федерация;
ФГБОУ ВО «Сочинский государственный университет», г. Сочи, Российская Федерация, доктор экономических наук, профессор, recreachin@rambler.ru ФРОЛОВА Наталья Владимировна
ФГБОУ ВО «Пермский государственный национальный исследовательский университет»,
Пермский институт (филиал) ФГБОУ ВО «Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова»,
Пермь, Российская Федерация,
кандидат физико-математических наук, доцент, nvf_psu@mail.ru МАКАРОВА Елена Михайловна
ФГБОУ ВО «Пермский государственный национальный исследовательский университет», Пермь, Российская Федерация, студент, Elenmak96@gmail.com
Аннотация. Статья посвящена анализу факторов, влияющих на инвестиции, направленные на охрану окружающей среды. Экологические проблемы заслуживают пристального внимания со стороны государства, в связи с чем закономерно возникает необходимость в инструментах оценки и прогнозирования факторов, влияющих на устойчивость инвестиционного процесса и объемы вложений. Идея проведенного исследования заключается в выявлении взаимосвязей показателей области исследования, которые могут использоваться при разработке государственных и региональных программ по социально-экономическому развитию территорий и муниципалитетов с учетом экологического фактора; применяться в программно-целевом подходе к реализации крупных промыш-ленно-инвестиционных проектов, технопарков и кластеров, оказывающих влияние на природную окружающую среду. Цель исследования — разработка модели влияния социально-экономических факторов на инвестиции в охрану окружающей среды с точки зрения управления.
Научная новизна исследования заключается в выявлении взаимосвязи показателей, характеризующих размер планируемых инвестиций на охрану окружающей среды, с оценкой сумм, ежегодно фиксируемых отчетностью. Основные методы: эконометрическое моделирование. Основные результаты исследования: выделены факторы, которые могут влиять на формирование данного показателя. Предложена модель инвестиций, направленных на охрану окружающей среды с точки зрения факторов, являющихся значимыми при планировании величины этих инвестиций на следующий год.
Направления будущих исследований связаны с решением прикладных экономических задач, направленных на реализацию государственных и муниципальных программ по развитию регионов; адаптацию предложенной модели к проектам, реализуемым на определенных территориях с учетом воздействия на окружающую природную среду. Возможным ограничением является недостаточность статистических данных по регионам и проектам.
Ключевые слова: моделирование, эконометрическое моделирование, экология, инвестиции на охрану окружающей среды
2022 Vol. 12 Iss. 3
SCIENTIFIC JOURNAL
SERVICE plus
www.philosoph.ru
Моделирование инвестиций на охрану окружающей среды
Для цитирования: Оборин М.С., Фролова Н.В., Макарова Е.М. Моделирование инвестиций на охрану окружающей среды // Сервис Plus. 2022. Т.12. №3. С. 64-78. DOI: 10.24411/2413-693X-2022-10307. Статья поступила в редакцию: 18.06.2022. Статья принята к публикации: 27.07.2022.
Modeling of investments in environmental protection
Matvei S. OBORIN
Perm Institute (branch), Plekhanov Russian University of Economics;
Perm State Agro-Technological University named after Academician D.N. Pryanishnikov, Perm, Russian Federation; Sochi State University, Sochi, Russian Federation; Dr. Sc. (Economics), Prof., recreachin@rambler.ru Natalya V. FROLOVA
Perm State National Research University, Perm Institute (branch), Plekhanov Russian University of Economics, Perm, Russian Federation
Cand. Sci. (Physics and mathematics), Associate Prof., nvf_psu@mail.ru Elena M. MAKAROVA
Perm State National Research University, Perm, Russian Federation, student, Elenmak96@gmail.com
Abstract. The article analyzes the factors affecting investments aimed at environmental protection. Environmental problems deserve close attention from the government, which naturally necessitates tools to assess and predict the factors that affect the stability of the investment process and the volume of investments. The idea of the study is to identify the relationship between the indicators of the study area, which can be used in the development of state and regional programs for socio-economic development of territories and municipalities, taking into account the environmental factor; and which can be applied in the program-target approach to the implementation of large industrial and investment projects, technical parks and clusters that have an impact on the natural environment. The aim of the study is to develop a model of the impact of factors on investment in environmental protection. The scientific novelty of the study is to identify the relationship of indicators characterizing the size of the planned investment in environmental protection, with the evaluation of the amounts recorded annually by the reporting. The main method is econometric modeling. The main results of the study present the factors that can influence the formation of this indicator. The authors propose the model of investments aimed at environmental protection from the point of view of factors that are important in planning the size of these investments for the next year. The directions of future research are aimed at solving applied economic problems associated with the implementation of state and municipal programs for the development of regions as well as at adapting the proposed model to projects implemented in certain areas associated with the impact on the environment. A possible limitation is the lack of statistical data on regions and projects.
Keywords: modeling, econometric modeling, ecology, investments in environmental protection
For citation: Oborin, M. S., Frolova, N. V., & Makarova, E. M. (2022). Modeling of investments in environmental protection. Servis plus, 12(3), 64-78. doi: 10.24411/2413-693X-2022-10307. (In Russ.).
Submitted: 2022/06/18.
Accepted: 2022/07/27.
Поддержание оптимального экологического состояния в стране является одной из основных задач, как государства в целом, так и каждого гражданина страны, поэтому представляется актуальным анализ
инвестиций, выделяемых на охрану окружающей среды Российской Федерации и факторов, влияющих на эти инвестиции. Основным методом изучения в исследовании является моделирование инвестиций,
СЕРВИС plus
НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ
результатом которого будет разработка моделей, отражающих влияние наиболее информативных признаков на инвестиции в охрану окружающей среды.
Расчеты проводились в программах Prognoz Platform и Gretl. Данные программные продукты позволяют не только осуществить построение модели, но и проверить ее состоятельность с помощью подходящих тестов и статистик.
Проблемы динамики инвестиций на охрану окружающей среды всегда были и остаются до сих пор в поле зрения теории и практики экономического анализа, как в нашей стране, так и в других странах мира. В особой степени эти проблемы приобрели актуальность в связи с ростом образования отходов в различных сферах деятельности человека, повлиявших, в том числе, на изменение климата из-за неправильной утилизации этих отходов.
В российской научной школе можно выделить ряд направлений экономического анализа инвестиций на охрану окружающей среды.
Одно из направлений связано с инвестициями в инновационные технологии, такие как биотехнологии, системы обезвреживания вредных химических веществ, при этом отмечен низкий уровень финансирования при наличии структурных проблем утилизации промышленных и бытовых отходов. В современных условиях интенсификации промышленного роста в России усиливается контроль за соблюдением природоохранного законодательства, растут объемы инвестиций на обеспечение требований охраны окружающей среды и рационального природопользования. О.А. Александрова [2], Р.У. Гусманов [2] выделяют высокую долю инвестиций, направляемых на охрану водных ресурсов (свыше 52%), второе место принадлежит охране атмосферного воздуха, затем земельного фонда (26% и 10% соответственно). Авторами отмечен программный подход к биотехнологиям, системам обезвреживания вредных химических веществ как перспективному направлению инвестирования. Другим важным направлением, выделенным К.А. Гулиным [5], является проблема утилизации отходов, которая носит полулегальный характер, наносит вред окружающей среде и должна быть решена за счет системного инвестиционного процесса в регионах
Безусловно, нельзя не отметить ведущую роль государства в стратегическом планировании и оценке целесообразности, экономической эффективности вложений. Как отмечает Н.Г. Жаворонкова [7], необходима единая нормативно-правовая база,
регулирующая инвестиции в охрану окружающей среды, с регламентацией прав инвесторов, преимуществ, которые они получат при участии в подобных проектах. Необходимо осуществлять контроль на основе программно-целевого подхода, системности социально-экономического и экологического критериев и принципов инвестирования.
Со стратегическим планированием инвестиций на охрану окружающей среды тесно связана другая цель — повышение качества окружающей среды и жизни человека. С.Н. Бобылевым [3] подробно обоснована значимость зеленой экономики, ее влияние на ресурсосбережение, кумулятивный экономический эффект для будущих поколений, основанный на минимальном ущербе для населения и природной среды; освещен механизм и условия перехода к данному типу воспроизводства. Аналогичного подхода придерживается О.В. Петко [11], акцентируя внимание на необходимости страхования в промышленности.
В отечественной научной литературе рассматривается также природоохранная модель бизнеса как новый вид ответственности перед обществом, основанный на природоохранном подходе к развитию предприятий и отраслей, зеленых технологиях. С.В. Вершинина [4] полагает, что экологоориентированный подход позволит бизнес-структурам получать доход вследствие ориентации потребителей на экологические свойства продукции, ее безопасность и высокие критерии качества. В.В. Зайцева [8], В.А. Ячменев [15] полагают, что необходимо сотрудничество в данной области с международными организациями на основе финансово-экономического, культурного обмена опытом и технологиями. Н.Н. Яшалова, Д.А. Рубан [16] рассматривают данную проблему с позиции этической и социальной ответственности руководства крупных промышленных компаний, которые вносят наибольший вклад в загрязнение природных вод, почв, атмосферного воздуха. Авторы обосновывают свою позицию необходимостью получения субъектами бизнеса коммерческих и технологических преимуществ на основе положительного имиджа. Здесь же необходимо отметить ряд зарубежных авторов, придерживающихся аналогичной позиции: Costea-Dunarintu A. [20], Kearins K. [23], Kirkwood J. [24], Lawler E.E. [30].
Актуальность исследований инвестиций в охрану окружающей среды подтверждается большим количеством зарубежных публикаций, которые можно разделить по нескольким основным направлениям.
2022 Vol. 12 Iss. 3
SERVICE plus
SCIENTIFIC JOURNAL
Моделирование инвестиций на охрану окружающей среды
Подчеркивается важная роль зеленой экономики, ее значимость в создании рабочих мест, устойчивом развитии отраслей и территорий. В современной экономике все больший упор делается на развитие экологически чистых предприятий, в любой сфере деятельности предполагается рассмотрение проектов, в том числе, с точки зрения экологии. Приобретает значение содействие созданию «зеленых» рабочих мест, которое все в большей степени поддерживается политикой и стратегиями в области занятости на национальном и Европейском уровнях. Как отмечает Aceleanu M.I. [17] на примере Румынии и других стран ЕС, данное направление становится основой устойчивого экономического развития, эффективного реагирования на глобальные вызовы охраны окружающей среды, социальной интеграции.
Boehnert J. [18] подчеркивает роль ученых-экологов в их влиянии на глобальную экономику и учете кризисных факторов при планировании производства, разработке промышленной инфраструктуры. Автор подвергает критике политику корпораций, глобальные интервенции которых пренебрегают природными факторами и направлены на извлечение необоснованной выгоды без учета последствий для населения и окружающей природной среды. Jia X. [22] рассматривает опыт развития зеленой экономики и природоохранных инвестиций на примере Китая. Основное внимание автора направлено на стимулированию «зеленой» экономики и «зеленого» роста с политической, социальной и экономической точек зрения, с тем чтобы можно было достичь устойчивого развития и сократить масштабы нищеты, а также экологические последствия.
Campiglio E. [19] рассматривает необходимость эффективного государственного управления, банковской и денежно-кредитной политики в системной поддержке экологически чистых технологий промышленного производства, а также регулирования ценообразования. На примере производства углерода им обсуждается потенциальная роль денежно-кредитной политики и макропруденциального финансового регулирования: изменение стимулов и ограничений, с которыми сталкиваются банки при принятии решения о своей кредитной стратегии. Путем дифференциации резервных требований в зависимости от назначения кредитования, можно плодотворно расширить линейку кредитов, направленных на низкоуглеродные сектора. Это представляется особенно целесообразным в странах с формирующейся рыночной экономикой, где система центральных банков обычно позволяет усилить государственный контроль за распределением
кредитов и использовать более широкий спектр инструментов денежно-кредитной политики, чем единственная процентная ставка.
Dixon S.E., Clifford A. [21] рассматривают проблемы, связанные с «зеленым» предпринимательством, необходимостью государственной поддержки бизнес-структур, создающих экологически чистые производства. Правительства и государственные регулирующие органы должны обеспечить благоприятные условия для экопренеуриальных действий в таких областях, как налогообложение, финансовая поддержка и обеспечение соблюдения более строгих экологических норм и правил.
Анализ структурных аспектов инвестиций на охрану окружающей среды применительно к России особенно важен в настоящее время, так как в последнее время существенно обострилась ситуация с загрязнением водоемов, воздуха и земли. В результате возникают многочисленные вопросы, в том числе в части качества жизни населения. Таким образом, изучение направлений экологической политики России является актуальной задачей современного экономического анализа.
Данное исследование построено следующим образом. На первой этапе была рассмотрена предметная область, поставлена проблема анализа структуры инвестиций, выделяемых на охрану окружающей среды. Для дальнейшего моделирования инвестиций необходимо понимать, что входит в данный показатель, под влиянием каких факторов он формируется. На втором этапе были описаны различные методы моделирования исследуемого объекта, предлагаемые в работах с аналогичной тематикой, также был произведен выбор факторов, которые впоследствии будут оказывать ключевое влияние на его развитие.
На третьем этапе представлены модели для инвестиций, объясняемые различными факторами и проанализированы результаты моделирования. В итоге, выбрана одна из построенных моделей в качестве опорной при моделировании инвестиций на охрану окружающей среды.
Указом Президента Российской Федерации от 05.01.2022 г. №7 «О проведении в Российской Федерации Года экологии» 2022 год был объявлен годом экологии. В соответствии с указом была разработана программа, целью которой является привлечение внимания к проблемам, существующим в экологической сфере, и повышение экологической безопасности страны.
В программе были определены первоочередные задачи в рамках проекта «Год экологии»:
1. Совершенствование нормативно-правовых
СЕРВИС plus
НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ
основ, регулирующих сферу охраны окружающей среды, и практическое применение тех поправок, которые уже были утверждены парламентским корпусом;
2. Улучшение экологических показателей;
3. Формирование активной гражданской позиции в сфере экологии у граждан РФ;
4. Развитие системы заповедников России.
В данном исследовании особое внимание обратим на второй пункт. Он связан с анализом следующих ситуаций:
• внедрение системы раздельного сбора мусора;
• решение проблемы чрезвычайно высокого уровня загрязнения окружающей среды: как водных ресурсов, так и атмосферных слоев.
Именно на решение этих задач были выделены деньги из инвестиций на охрану окружающей среды.
Анализируя в рамках данной статьи подходы к исследованию инвестиций в экологию, были рассмотрены работы таких авторов, как Александрова О.А. [2]; Гусманов Р.У. [2]; Бобылев С.Н. [3]; Вершинина С.В. [4]; Гулин К.А. [5]; Жаворонкова Н.Г. [7]; Петко О.В. [1l]; Яшалова Н.Н. [16]; Рубан Д.А. [16]; Aceleanu M.I. [17]; Campiglio E. [19]; Dixon S.E. [21]; Clifford A. [21]; Kirkwood J. [24]; Lawler E.E. [25] и др.
Практические материалы и методы исследования изучены в трудах, посвященных экономико-статистическому моделированию и оценке инвестиционного процесса в охрану окружающей среды таких авторов, как: Айвазян С.А., Бродский Б.Е. [1]; Дрейпер Н., Смит Г. [6]; Куций Н.Н. [9], Широков Л.А. [9], Широкова О.Л. [9]; Полищук Н.В. [12]; Мастицкий С.Э. [10], Шитиков В.К. [10] и др.
В анализе будем использовать методы эконо-метрического оценивания.
Анализ различных характеристик, описывающих взаимосвязи между предполагаемыми значимыми факторами, позволит отсеять показатели, которые с точки зрения модели не оказывают влияния на формирование инвестиций в охрану окружающей среды. Факторы, значимые для анализа, затем послужат критериями для моделирования инвестиций. Для оценки параметров моделей были использованы данные за 2000-2022 годы, большая часть из которых взята из статистики Росстата.
Для отыскания зависимостей между исследуемыми экономическими величинами были сформулированы следующие гипотезы:
Гипотеза 1. Инвестиции на охрану окружающей
среды России в текущем году зависят от значений инвестиций в предыдущем году.
Гипотеза 2. Инвестиции на охрану окружающей среды России зависят от инвестиций в основной капитал и штрафов за экологические нарушения.
Гипотеза 3. Инвестиции на охрану окружающей среды России зависят от инвестиций в основной капитал и наличия обязательного экологического сбора.
Гипотеза 4. Инвестиции на охрану окружающей среды России зависят от инвестиций в основной капитал, ВВП, государственных доходов бюджета, объема промышленного производства.
Гипотеза 5 Инвестиции на охрану окружающей среды России зависят от образования, использования и обезвреживания, а также от размещения отходов производства и потребления.
Для проверки данных гипотез были рассмотрены 9 показателей в годовой динамике с 2000 по 2022 годы (всего 17 значений):
• инвестиции в основной капитал (/ок);
• введение экологического сбора (как показатель сбора средств для увеличения инвестиций на охрану окружающей среды) (еоозЬог);
• наличие штрафов за нарушения в экологии (как показатель оплаты за нарушения экологических нормативов для предприятий) (вМга/);
• ВВП Иэ);
• образование отходов производства и потребления (оорр);
• государственные доходы бюджета (довс1оЬо$;
• объем промышленного производства (орр);
• использование и обезвреживание отходов производства и потребления (/оорр);
• размещение отходов производства и потребления на объектах, принадлежащих предприятию (горр);
При этом было принято во внимание, что реальные данные по образованию отходов производства и потребления значительно отличаются от статистических, также величины штрафов, назначаемых за нарушения в области экологии, не регламентированы. Существуют различные законы, описывающие экологические требования к предприятиям, например, Федеральный закон от 24.06.1998 № 89-ФЗ «Об отходах производства и потребления» (в ред. от 29.12.2022; далее — Федеральный закон № 89-ФЗ).
В КоАП РФ, статья 8.2 даны примерные значения штрафов для физических и юридических лиц. Однако, конкретные суммы подсчитываются индивидуально для каждого. Следовательно, точные величины
2022 Vol. 12 Iss. 3
SERVICE plus
SCIENTIFIC JOURNAL
Моделирование инвестиций на охрану окружающей среды
получить затруднительно. Поэтому данный показатель представлен в виде фиктивной переменной. Аналогичная ситуация с экологическим сбором.
Согласно статистическим данным, взятым с сайта федеральной службы государственной статистики, инвестиции на охрану окружающей среды присутствуют в государственных бюджетах подавляющего большинства стран мира, в нашей стране их величина варьируется от года к году и составляет от 0,2% до 0,3% внутреннего валового продукта.
После того, как товар реализуется, основной капитал возвращается к предпринимателю по частям в виде прибыли, часть которой может быть извлечена для инвестиций в экологию [13]. Основываясь на статистической информации федеральной службы государственной статистики, инвестиции, направленные на охрану окружающей среды, составляют в различные годы от 0,9% до 1,9% от инвестиций в основной капитал. Поэтому возникает необходимость проверить влияние инвестиций в основной капитал на моделируемый показатель.
Следующий возможный показатель, выбранный для моделирования и оказывающий влияние на инвестиции, это — введение штрафов. Так как все уплаченные штрафы за нарушения в экологической сфере деятельности идут, в конечном счете, на инвестиции в экологическую сферу, то можно предположить, что при введении штрафов, инвестиции, предназначенные для охраны окружающей среды, будут увеличиваться.
Ниже приведен ряд моделей, построенных в соответствии с выдвинутыми гипотезами. В качестве объясняемой переменной рассмотрены инвестиции, выделяемые на охрану окружающей среды (млрд. руб.).
Модели проверены с помощью следующих тестов и статистик: тест на стационарность — расширенный тест Дики-Фуллера; ¿-статистика — значимость
коэффициентов; коэффициент детерминации, в том числе скорректированный; критерий Акаике; критерий Шварца; матрица корреляции; тест на избыточные переменные; тест на пропущенные переменные; тест на гетероскедастичность — тест Уайта; тест на функциональную форму — тест Рамсея; тест на нормальность остатков; наличие причинно-следственной связи — тест Гранжера [1, 10, 14].
В первой модели рассмотрена переменная «инвестиции, выделяемые на охрану окружающей среды», зависящая от своих предыдущих значений (с некоторым лагом). Здесь использовались два типа моделей: тренд и ARIMA.
Во второй модели рассмотрена переменная «инвестиции, выделяемые на охрану окружающей среды» как зависящая от инвестиций в основной капитал и наличия штрафов за нарушения в экологии.
В третьей модели рассмотрена переменная «инвестиции, выделяемые на охрану окружающей среды» как зависящая от инвестиций в основной капитал и наличия экологического сбора.
В четвертой модели рассмотрена переменная «инвестиции, выделяемые на охрану окружающей среды» как функция от инвестиций в основной капитал, ВВП, государственных доходов бюджета, объема промышленного производства.
В пятой модели рассмотрена переменная «инвестиции, выделяемые на охрану окружающей среды» как функция от образования, использования и обезвреживания, а также от размещения отходов производства и потребления.
Данные являются временными рядами, что определило методы их исследования [1, 10]. Стоит отметить, что рассмотрены короткие временные ряды экономических показателей, семантика которых раскрыта выше. Начальные шаги в исследовании опираются на визуализацию исходных данных (Рис. 1).
Рис. 1. Исходный ряд моделируемой переменной Fig. 1. The original series of the output variable
СЕРВИС plus
НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ
2022 Том 12 №3
Modeling of investments in environmental protection
2000A1 2001A1 2002Д1 2003A1 2S04A1 2005Д1 2QQ6A1 2007A1 2DDBAL 2009A1 2022A1 201IA1 2022A1 2022A1 2022A1 2022A1 2022A1 2022A1 201ВД1 2022AI 2020A1
Рис. 2. Прирост моделируемой переменной Fig. 2.. The increase of the output variable
По графику исходного ряда можно наблюдать наличие тренда, основной тенденции временного ряда, очищенной от случайностей. Это означит, что ряд не является стационарным, следовательно, перейдем к исследованию прироста инвестиций на охрану окружающей среды (Рис. 2).
Данный ряд стационарен, поэтому при моделировании будем использовать в качестве изучаемого показателя Y прирост инвестиций на охрану окружающей среды. В таблицах 1-7 приведены оценки показателей и результаты тестирования для построенных моделей.
Модель 1. Тренд
Получено следующее оценочное уравнение регрессии инвестиций на охрану окружающей среды
(Рис.3):
Инвестиции на охрану окружающей среды всего, млрд руб (тренд)|А
D
Рис. 3. Модель 1. Тренд Fig. 3. Model 1. Trend
У = 5,8531 8,5994, (1)
где: t — время.
Модель обладает следующими
характеристиками (Таблица 1).
Таблица 1
Данные по инвестициям на охрану окружающей среды в модели 1 Table 1
Data on investments in environmental protection in a model 1_
Тренд t-статистика R2 R2adj критерий Акаике критерий Шварца RSS
Критерий оценивания | |>2,5 ^•min ^•min ^min
Инвестиции на охрану окружающей среды (млрд. руб.) При t =15,9136 0,944 0,94 7,73 7,83 2001,15
Судя по приведенным данным, коэффициент модели значим на уровне 0,05. По коэффициенту детерминации и скорректированному коэффи-циенту детерминации можно определить, на сколько процентов изменение правой части влияет на изменение моделируемого показателя, таким образом, данная модель описывает инвестиции на охрану окружающей среду на 94%.
По критериям Акаике и Шварца можно сравнить модели при разном количестве объясняющих переменных. Чем их значения меньше, тем модель лучше. Эти значения пригодятся при сравнении данной модели с другими. Сумма квадратов остатков
Я55= 1787,11. При сравнении нескольких моделей, лучшей будет считаться та, у которой меньше. Модель может быть использована для определения основной тенденции динамики инвестиций на охрану окружающей среды.
Рассмотрим вторую модель, ARIMA.
Судя по графикам АКФ (для скользящего среднего) и ЧАКФ (для авторегрессии) можно сделать вывод, что присутствует авторегрессия первого порядка ^(1)], скользящее среднее второго порядка ^(2)]. Также учитываем интегрирование первого порядка по указанным ранее тестам (Рис.4):
2022 Vol. 12 Iss. 3
SERVICE plus
SCIENTIFIC JOURNAL
Моделирование инвестиций на охрану окружающей среды
Следовательно, моделируем ARIMA(1,1,2)
(Рис.5):
Инвестиции на охрану окружающей среды всего, млрд ру& (АН1МА)|А
D
Рис. 4. АКФ и ЧКФ для инвестиций на охрану окружающей среды
Fig. 4. ACF and CHKF for investment in environmental protection
Таблица 2
Данные по инвестициям на охрану окружающей среды в модели 2 Table 2
Data on investments in environmental protection in a model 2
Рис. 5. Модель 2. ARIMA Fig. 5. Model 2. ARIMA
— 0,7696* Y = 9,0490- 0,9148* £ (2).
ARIMA(1,1,2) t-статистика R2 R2adj критерий Акаике критерий Шварца RSS
Критерий оценивания I 1>2,5 ^•min ^•min ^min
Инвестиции на охрану окружающей среды (млрд руб.) -5,06 при AR(1) -10,33 при MA(2) 0,42 0,32 7,944 8,085 1659,37
Коэффициенты при авторегрессии и скользящем среднем значимы. По полученным статистикам для данной модели можно сделать вывод, что величина инвестиций на охрану окружающей среды в текущем году зависит от величины за предыдущий год. Возможно, это объясняется тем, что существуют программы, в которых распределение инвестиций прописано на несколько лет вперед, а новый год корректируется исходя из итогов предыдущего. Данная модель может быть использована для описания инвестиций на охрану окружающей среды.
Модель 3. Моделирование зависимости инвестиций на охрану окружающей среды (далее инвестиции) от инвестиций в основной капитал и наличия штрафов
Вторая гипотеза утверждает, что инвестиции на охрану окружающей среды зависят от инвестиций в
основной капитал и наличия штрафов за нарушения в сфере экологии. При построении получена следующая модель (Рис. 6).
Инвестиции на охрану окружающей среды всего, млрд руб|А
Рис. 6. Модель 3. Линейная регрессия Fig. 6. Model 3. Linear regression
Y= -0.8046 0.0097*Xj — 0.3014*X2, (3) где: X -первая разность инвестиций в основной капитал, Х2 -первая разность наличия штрафов за нарушения в экологии.
СЕРВИС plus
НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ
2022 Том 12 №3
71
Таблица 3
Данные по инвестициям на охрану окружающей среды в модели от инвестиций в основной капитал и наличия
штрафов
Table 3
Data on investments for environmental protection in a model of investment in fixed capital and the availability of fines
t-статистика R2 R2adj критерий Акаике критерий Шварца RSS
Критерий оценивания | |>2,5 ^•min ^•min ^•min
Инвестиции (млрд. руб.) 2,33 при X -0,02 при X? 0,296 0,199 8 ,04 8,19 2001,15
По данным критериев оценки качества модели видно, что коэффициенты при Х и Х2 незначимы.
Для корректировки данной модели в инструменте Gretl добавили следующие переменные: d_ios (Y) — дифференцированный ряд инвестиций на охрану окружающей среды, d_iok (Х1) -дифференцированный ряд инвестиций в основной капитал, d_shtraf (Х2) — дифференцированный ряд наличия штрафов за нарушения в экологии. Проведенные тесты показали, что использование этой модели для моделирования инвестиций на охрану также нецелесообразно.
Модель 4. Моделирование зависимости инвестиций на охрану окружающей среды от инвестиций в основной капитал и наличия экологического сбора.
При моделировании инвестиций на охрану окружающей среды от инвестиций в основной капитал и наличия экологического сбора получены следующие результаты (Рис.7).
Y= -4.1873 0.0112X 33.9678X2, (4) где Х1 -первая разность инвестиций в основной капитал, Х2 -первая разность наличия экологических
Таблица 4
Данные по инвестициям на охрану окружающей среды в модели от инвестиций в основной капитал и наличия экологических сборов Table 4
Data on investments for environmental protection in a model of investment in fixed capital and the availability of environmental charges______
t-статистика R2adj критерий Акаике критерий Шварца RSS
Критерий оценивания I 1>2,5 ^•min ^•min ^•min
Инвестиции на охрану окружающей среды (млрд руб) 3,9 при Х1 3,8 при Х2 0,62 7,29 8,5 939,06
2022 Vol. 12 Iss. 3 SERVICE plus
SCIENTIFIC JOURNAL
www.philosoph.ru
сборов.
Рис. 7. Модель 4. Линейная регрессия Fig. 7. Model 4. Linear regression
По данным критериев оценки качества модели видно, что коэффициенты при X и Х2 значимы. Модель на 67% описывает изменение инвестиций на охрану окружающей среды в зависимости от совместного изменения влияющих факторов. Построим матрицу корреляций, для подтверждения линейной зависимости между анализируемыми показателями (Табл. 5).
Моделирование инвестиций на охрану окружающей среды
Таблица 5
Коэффициенты корреляции, наблюдения 2001-2022 гг. На уровне 5% критические значения (двухсторонние) = 0,4973 для n = 16 Table 5
The coefficients of correlation, observation, 2001- 2022. At 5% critical value (two-sided) = 0.4973 for n = 16
d_ios d_iok d_ecosbor
1,0000 0,5443 0,5325 d_ios
1,0000 -0,1343 d_iok
1,0000 d_ecosbor
Между У и X корреляция = 0,5443 (есть). Между У и Х2 корреляция = 0,5325 (есть). Мультиколлинеарности не обнаружено (-0,1343).
Далее проведем тест на избыточные переменные для определения ненужных использованных показателей в модели: последовательное исключение с использованием двухстороннего р-значения = 0,10. Ни одна переменная не была исключена.
Следующий тест проверяет на достаточное количество переменных в модели, были добавлены показатели наличие экологического сбора (е^Ьог) и инвестиции в основной капитал (/ок).
Нулевая гипотеза: параметры регрессии
нулевые для следующих переменных е^Ьог, /ок.
Тестовая статистика: F(2, 11) = 2,1365, р-значение = Р^(2, 11) > 2,1365) = 0,164466. Таким образом, ни одну переменную не добавили к текущей модели.
Также проведен тест Уайта на гомоскедастичность для проверки неоднородности наблюдений:
Значение Вероятность Гипотеза о го-москедастично-сти остатков
Статистика Фишера 0,243440 0,864381 Принимается
Статистика Хи-квадрат 0,917898 0,821107 Принимается
Вероятность больше уровня значимости (0,05), следовательно, модель гомоскедастична.
Тест на проверку правильности функциональной формы (Тест Рамсея) показал, что функциональная форма приемлема. Вероятность больше уровня значимости (0,05), следовательно, функциональная форма принимается.
Тест на нормальность остатков показал, что распределение остатков нормальное: Хи-квадрат (2) = 0,504 р-значение 0,77706, следовательно, по текущей модели все МНК-оценки параметров состоятельны.
Рис. 8. График модельных и исходных данных Fig. 8. Model and source data graph
СЕРВИС plus
НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ
2022 Том 12 №3
По сравнению с предыдущей моделью, текущая учитывает поведение исходного ряда лучше (Рис. 8). Смоделированные данные точнее описывают поведение показателя. И для проверки наличия причинно-следственной связи между показателями был проведен тест Гранжера на обусловленность (Рис. 9).
Матрица вероятностей:
X1 X2
X1 — 0,06375
X2 0,087069 —
«
Матрица статистик: Х1
Х1 Х2
Х2 3,937244
3,424938
] а=
X’: Инвестиции на охрану окружающей среды всего. мпрдруВ|А
Рис. 9. Результаты теста Гоанжера для показателей инвестиции в охрану окружающей среды и экологический сбор Fig. 9. Results of Granger test for indicators of investment in environmental protection and environmental collection
Обусловленности нет, но это можно объяснить разными единицами измерения показателей и тем, что большая часть данных по моделируемому показателю существовала на момент отсутствия данных у введенной фиктивной переменной.
Обусловленность есть (Рис. 10): инвестиции в основной капитал являются причиной, а инвестиции на
охрану окружающей среды — следствием.
Х1: Инвестиции на охрану окружающей среды всего. млрдру8|А Х2: Инвестиции в основной капитал, млрд руб|А
Рис. 70. Результаты теста Гранжера между инвестициями в охрану окружающей среды и инвестициями в основной капитал Fig. 10. Results of Granger test between investments in environmental protection and investments in fixed assets
Модель прошла тест на причинность между Y и Х1, а также показатели оценки качества модели отвечают необходимым требованиям.
Модель 5. Зависимость инвестиций на охрану окружающей среды России от инвестиций в основной капитал, прироста ВВП, государственных доходов бюджета, объема промышленного производства.
При построении получена следующая модель (Рис 11).
После приведения рядов к стационарному виду исследуем наличие зависимости между показателями (Рис. 12).
Инвестиции в основной капитал, млрд руб|А
Государствен нн ые доходы бюджета, млрд руб|А
L
L
Объем промышленного производства, млрд руб|Д
ВВП. млрд руб|А
1
J
Инвестиции ha окрану окружающей среды всего, млрд руб|А
Рис. 81. Модель 5. Линейная регрессия
V X1 X2 X3 X4
Y 1,0000 0.67S9 0.5-3S 0.3715 0.5Э-2
X1 0.67 ЗЭ 1.0000 0.E533 0.7-24 0 9251
X2 0.5739 0.8533 1.0000 0.703S 0.8467
XI 0.3715 0.7424 0.703S 1.0000 0S25&
X4 0.5942 0 9251 0,8467 0.E259 1 ООО 01
| | Умеренная взаимосвязь | | Сильная взаимосвязь
XI — йНРоРйГосударственнные доходы бюджета, млрд ру5 АЩ}) Х2 — йНРоРДИнвестиции а основной капитал, млрд руб|А[Т[[) ХЗ — diffFoP({06beM промышленного производства, млрд руб|АЩ}) Х4 — diffPoP({BBn. млрд руй|ДРЮ
Рис. 92. Матрица корреляции для модели 5 Fig. 12. The correlation matrix for model 5
Fig. 11. Model 5. Linear regression
При анализе матрицы корреляции обнаружена мультиколлинеарность между показателями «Инвестиции в основной капитал», «Государственные доходы бюджета» и «ВВП», поэтому был оставлен только тот показатель, корреляция которого с моделируемым максимальна — «Инвестиции в основной капитал». Также не обнаружена корреляция между моделируемым показателем и объемом промышленного производства, поэтому данный показатель исключен из модели. Следовательно, необходимо оставить только один показатель «Инвестиции в основной капитал».
Так как после исключения незначимых показателей остался один, то необходимо проверить связь моделируемого показателя с этим фактором — модель 6.
2022 Vol. 12 Iss. 3
SERVICE plus
SCIENTIFIC JOURNAL
Моделирование инвестиций на охрану окружающей среды
Модель 6. Зависимость инвестиций на охрану
Рис. 13. Модель 6. Линейная регрессия Fig. 13. Model 6. Linear regression
Y= -0.8228 0.0091X, (5)
где: X -первая разность инвестиций в основной капитал.
По результатам моделирования сделан вывод, что текущая спецификация описывает только 30% моделируемого показателя, следовательно, текущая модель не является моделью, на основе которой можно делать состоятельные выводы о моделируемом факторе.
Модель 7. Инвестиции на охрану окружающей среды России зависят от образования, использования и обезвреживания, а также от размещения отходов производства и потребления (Рис. 14).
Ряды показателей были приведены к стационарному виду. Исследование матрицы корреляции показало отсутствие взаимосвязи между инвестициями на охрану окружающей среды и остальными факторами, из этого следует, что данная модель не является работоспособной.
Таблица 6
Результаты моделирования инвестиций на охрану окружающей среды в модели от инвестиций в основной
капитал
Table 6
Results of modeling investments in environmental protection in the model from investments in fixed assets_
t-статистика R2 R2adj критерий Акаике критерий Шварца RSS
Критерий оценивания I 1>2,5 ^•min ^•min ^•min
Инвестиции на охрану окружающей среды (млрд. руб.) 2,43 при Xi 0,3 0,25 7,92 8,01 2001,24
окружающей среды от инвестиций в основной капитал (Рис.13).
Инвестиции в основной капитал, млрд руб|А
I
Инвестиции на охрану окружающем среды всего, млрд ру6|А
Рис. 104. Модель 7. Линейная регрессия
Fig. 14. Model 7. Linear regression
Таблица 7
Table 7
t-статистика 2 R 2 R adj критерий Акаике критерий Шварца RSS MAE
Критерий оценивания I I> ti-a[St(n — m)] ^•min ^•min ^•min ^•min
Тренд При t =15,9136 0,944 0,94 7,73 7,83 1787,11 8,17
ARIMA -5,06 при AR(1) -10,33 при MA(2) 0,42 0,32 7,944 8,085 1659,37 8,08
Факторная модель 3,9 при Х1 3,8 при Х2 0,67 0,62 7,29 8,5 939,06 6,07
СЕРВИС plus
НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ
2022 Том 12 №3
Так как при моделировании получили три состоятельные модели, необходимо сравнить их и выбрать наилучшую по критериям отбора, для этого были вычислены средние абсолютные ошибки прогноза для этих моделей — MAE. Выбирая модели по MAE, необходимо выбрать ту, у которой ошибка прогноза будет меньше (Табл. 7).
Ориентируясь на сумму квадратов остатков и ошибку прогноза, была выбрана факторная модель, где Xi-инвестиции в основной капитал, а Х2 — введение экологического сбора.
В соответствии с проверенными гипотезами можно сделать вывод, что наиболее полно формирование величины инвестиций, направленных на охрану окружающей среды, отражает модель с факторами «инвестиции в основной капитал» и фиктивной переменной «наличие экологического сбора». Следовательно, можно утверждать, что если инвестиции в основной капитал увеличились, то можно ожидать и роста инвестиций на охрану окружающей среды. Также, если необходимо срочно скорректировать величину инвестиций для экологии, то можно пропорционально увеличить или уменьшить размер экологического сбора,
что повлечет за собой ожидаемые перемены.
Эмпирическое исследование, проведенное в данной работе, позволяет выдвинуть предположение, что большее влияние на инвестиции в охрану окружающей среды оказывает экологический сбор по сравнению с финансовыми поступлениями от штрафов за нарушение в экологии, поэтому с точки зрения управления инвестициями эффективнее стимулировать физических и юридических лиц вкладывать финансы в развитие охраны окружающей среды.
Чтобы не только полноценно использовать предыдущие модели, но и комбинировать их с целью прогнозирования в масштабах страны, необходимо обладать адекватной информацией о множестве взаимосвязанных показателей. В ходе исследования было выяснено, что статистики, связанной с экологическими проблемами, в открытом доступе недостаточно. Многие влияющие факторы, которые хотелось бы включить в модель, для оценки факторов влияния на инвестиции в окружающую среду, недоступны для статистического анализа. Требуются дополнительные усилия по оценке и анализу инвестиций, направленных на охрану окружающей среды.
Литература
1. Айвазян С.А., Бродский Б.Е. Макроэкономическое моделированное: подходы, проблемы, пример эконо-метрической модели российской экономики // Прикладная эконометрика. 2006. № 2. С. 85-111.
2. Александрова О.А., Гусманов Р.У. Вопросы российских инвестиций на охрану окружающей среды и рациональное использование природных ресурсов// Никоновские чтения. 2022. № 6. С. 85-96.
3. Бобылев С.Н. «Зелёная» экономика и модернизация. Эколого-экономические основы устойчивого развития // Бюллетень ЦЭПР «На пути к устойчивому развитию России». — 2022. — № 60. — 90 с.
4. Вершинина С.В. Экологическое предпринимательство как важнейшее направление экологизации регионального развития // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. — 2022. — № 1. — С. 128-131.
5. Гулин К.А. Проблема отходов в России и ее территориальные особенности // Проблемы развития территории. — 2022. — № 4. — С. 7-23.
6. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ: в 2-х кн. Кн. 2. М.: Финансы и статистика, 1987. — 351 с.
7. Жаворонкова Н.Г. Роль документов государственного стратегического планирования в обеспечении охраны окружающей среды и рационального использования природных ресурсов// Вестник Университета им. О. Е. Кутафина. 2022. № 8. С. 52-61.
8. Зайцева В.В. Партнерство Всемирного Банка в международном инвестиционном сотрудничестве с Российской Федерацией на региональном уровне // Вестник РАЕН. — 2022. — № 6. — С. 99-102.
9. Куций Н.Н., Широков Л.А., Широкова О.Л. Математическое моделирование и анализ инвестиционных затрат на экологический менеджмент //Вестник ИрГТУ. — 2022.-№11(70). — С.29-35.
10. Мастицкий С.Э., Шитиков В.К. Статистический анализ и визуализация данных с помощью R. М.: LVR Пресс, 2022. — 496 с.
11. Петко О.В. Инвестиции в охрану окружающей среды как необходимое условие улучшения качества природной среды и экологических условий жизни человека// Российское предпринимательство. 2022. № 9. С. 74-82.
2022 Vol. 12 Iss. 3
SERVICE plus
SCIENTIFIC JOURNAL
Моделирование инвестиций на охрану окружающей среды
12. Полищук Н.В. Оценивание составляющих результативности капитальных инвестиций региона на охрану окружающей среды// Проблемы экономики и менеджмента. 2022. № 8. С. 25-36.
13. Пидяшова О.П. Оценка инвестиций в основной капитал в современных условиях // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2022. №7. С.170-179.
14. Экономико-математическое моделирование экологии окружающей среды с учетом трансграничного загрязнения: коллективная монография / А.Ф. Рогачев, Н.Н. Скитер, А.Г. Гагарин и др; Под общ. ред. проф. А.Ф. Рогачева. — Волгоград: AU<JE ВПО Волгоградский ГАУ, 2022. -172 с.
15. Ячменев В.А. К вопросу о концепции формирования экологической культуры // Вестник Челябинского государственного университета. — 2022. — № 7. — С. 157-159.
16. Яшалова Н.Н., Рубан Д.А. Развитие экобизнеса как подход к финансированию экологизации экономики // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. — 2022. — № 5. — С. 219-237.
17. Aceleanu M.I. Green jobs in a green economy: Support for a sustainable development // Progress in Industrial Ecology. — 2022. — V. 9. — P. 341-355.
18. Boehnert J. The Green Economy: Reconceptualizing the Natural Commons and Natural Capital // Environmental Communication. — 2022. — V. 10. — P. 395-417.
19. Campiglio E. Beyond carbon pricing: The role of banking and monetary policy in financing the transition to a low-carbon economy// Ecological Economics. — 2022. — V. 121. — P. 220-230.
20. Costea-Dunarintu A. Ecopreneurship// Quality — Access to Success. — 2022. — V. 17. — P. 340-342.
21. Dixon S.E., Clifford A. Ecopreneurship — A new approach to managing the triple bottom line // Journal of Organizational Change Management. — 2007. — V. 20. — P. 326-345.
22. Jia X. New approaches to the green economy of China in the multiple crises // Energy Procedia. — 2022. — V. 5. — P. 1365-1370.
23. Kearins K. Making Sense of Ecopreneurs’ Decisions to Sell Up// Business Strategy and the Environment. — 2022. — V. 21. — P. 71-85.
24. Kirkwood J. What motivates ecopreneurs to start businesses?// International Journal of Entrepreneurial Behaviour and Research. — 2022. — V. 16. — P. 204-228.
25. Lawler E.E. Designing organizations for sustainable effectiveness// Organizational Dynamics. — 2022. — V. 41. — P. 265-270.
References
1. Ajvazyan S.A., Brodskij B.E., Macroecometric modeling: modern trends, problems, an example of the econometric model of the Russian economy. Prikladnaya ehkonometrika, no. 2, 2006, pp. 85-111. (In Russ.)
2. Aleksandrova O.A., Gusmanov R.U., Issues of Russian investments in environmental protection and rational use of natural resources. Nikonovskie chteniya, no. 6, 2022, pp. 85-96. (In Russ.)
3. Bobylev S.N., «Green» economy and modernization. Environmental and economic foundations of sustainable development. Byulleten’ CEHPR «Na puti k ustojchivomu razvitiyu Rossii», no. 60, 2022, 90 p. (In Russ.)
4. Vershinina S.V., Ecological business as the major direction of the regional development’s ecologization. Ehko-nomicheskie i social’nye peremeny: fakty, tendencii, prognoz, no. 1, 2022, pp. 128-131. (In Russ.)
5. Gulin K.A., Waste issues and their regional specifics in Russia. Problemy razvitiya territorii, no. 4, 2022, pp. 723. (In Russ.)
6. Draper N., Smith H., Applied Regression Analysis: Volume 2. Moscow: Finansy i statistika, 1987, 351 p. (In Russ.)
7. Zhavoronkova N.G., The role of strategic planning documents of state in providing environmental protection Wednesday and the rational use of natural resources. Vestnik Universiteta im. O. E. Kutafina, no. 8, 2022, pp. 52-61. (In Russ.)
8. Zajceva V.V., The partnership between the World Bank and the Russian rederation throw the international lending at the regional level. Vestnik RAEN, no. 6, 2022, pp. 99-102. (In Russ.)
9. Kucij N.N., SHirokov L.A., SHirokova O.L. Matematicheskoe modelirovanie i analiz investicionnyh zatrat na ehkologicheskij menedzhment. Vestnik IrGTU, no. 11(70), 2022, pp.29-35. (In Russ.)
10. Mastickij S.Eh., Shitikov V.K. Statistical analysis and data visualization using R. Moscow: LVR Press, 2022, 496 p. (In Russ.)
СЕРВИС plus
НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ
‘, 12(3),
11.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.
21.
22.
23.
24.
25.
m
philosof
Petko O.V., Investment in Environmental Protection as a Necessary Condition for Improving the Environment and Environmental Conditions of Human Life. Rossijskoepredprinimatel’stvo, no. 9, 2022, pp. 74-82. (In Russ.) Polishchuk N.V., The estimation of the components of efficiency of the capital regional investments for the conservation of the environment. Problemy ehkonomikiimenedzhmenta, no. 8, 2022, pp. 25-36. (In Russ.) Pidyashova O.P., Capital investment evaluation in the modern context. Ehkonomika: vchera, segodnya, zavtra, no. 7, 2022, pp.170-179. (In Russ.)
Rogachev A.F., Skiter N.N., Gagarin A.G. et al., Economic and mathematical modeling of environmental ecology taking into account transboundary pollution: collective monograph. Volgograd: AU<JE VPO Volgogradskij GAU, 2022, 172 p. (In Russ.)
Yachmenev V.A., The concept of forming the ecological culture. Vestnik CHelyabinskogo gosudarstvennogo universiteta, no. 7, 2022, pp. 157-159. (In Russ.)
Yashalova N.N., Ruban D.A., Development of Green Business as an Approach to Financing the Greening of Economy. Ehkonomicheskie i social’nye peremeny: fakty, tendencii, prognoz, no. 5, 2022, pp. 219-237. (In Russ.)
Aceleanu M.I., Green jobs in a green economy: Support for a sustainable development. Progress in Industrial Ecology, vol. 9, 2022, pp. 341-355.
Boehnert J., The Green Economy: Reconceptualizing the Natural Commons and Natural Capital. Environmental Communication, vol. 10, 2022, pp. 395-417.
Campiglio E., Beyond carbon pricing: The role of banking and monetary policy in financing the transition to a low-carbon economy. Ecological Economics, vol. 121, 2022, pp. 220-230. Costea-Dunarintu A., Ecopreneurship. Quality — Access to Success, vol. 17, 2022, pp. 340-342. Dixon S.E., Clifford A., Ecopreneurship — A new approach to managing the triple bottom line. Journal of Organizational Change Management, vol. 20, 2007, pp. 326-345.
Jia X., New approaches to the green economy of China in the multiple crises // Energy Procedia, vol. 5, 2022, pp. 1365-1370.
Kearins K., Making Sense of Ecopreneurs’ Decisions to Sell Up. Business Strategy and the Environment, vol. 21, 2022, pp. 71-85.
Kirkwood J., What motivates ecopreneurs to start businesses? International Journal of Entrepreneurial Behaviour and Research, vol. 16, 2022, pp. 204-228.
Lawler E.E., Designing organizations for sustainable effectiveness. Organizational Dynamics, vol. 41, 2022, pp. 265-270.
2022 Vol. 12 Iss. 3
SERVICE plus
SCIENTIFIC JOURNAL
