Экологический  мониторинг и экологическая экспертиза

Содержание

9.2. Количественные методы оценки экономического ущерба от загрязнения природной среды

Основные количественные методы определения экономического ущерба от загрязнения окружающей природной среды следующие:

– метод прямого счета (контрольного, условно-чистого района);

– методы математического моделирования (прежде всего корреляционного и регрессионного анализа);

– комбинированный метод.

Метод прямого счета

Из такого подхода следует, что данный метод может использоваться лишь для определения фактически нанесенного ущерба и неприменим для оценки прогнозируемого ущерба, например в результате реализации какого-либо инвестиционного проекта.

Наиболее сложным при применении данного метода является правильный подбор условно-чистого (контрольного) района. Он должен удовлетворять требованиям по всем основным природно-географическим и социально-экономическим параметрам, должен соответствовать анализируемому региону, за исключением уровня загрязнения природной среды.

Контрольный и анализируемый районы должны находиться в аналогичных природно-климатических зонах; для городского района контрольным может быть только район, расположенный в урбанизированной зоне. Они должны иметь примерно одинаковый возрастной состав населения и т. д. Можно воспользоваться архивными данными (по заболеваемости населения, продуктивности сельскохозяйственных угодий, состоянию особо охраняемых территорий и ресурсов биоразнообразия) по тому же району.

Методы корреляционного и регрессионного анализа

Источником такой информации являются контрольные районы (регионы, города), в которых в течение определенного времени использовались виды деятельности, аналогичные (сходные) рассматриваемому виду.

Рассмотрим анализ влияния загрязнения окружающей среды на здоровье человека. В этом случае корреляционный анализ дает возможность установить направление, силу, степень и достоверность влияния факторов среды на уровень здоровья населения.

Направление связи оценивается по алгебраическому знаку коэффициента корреляции. Оно может быть прямым (при положительном знаке этого коэффициента) и обратным (при отрицательном).

Силу связи оценивают по коэффициенту линейной корреляции r, при значении r = 0,1 – 0,29 связь считается слабой, в интервале 0,3-0,69 – средней (умеренной), а при r = 0,70-0,99 – сильной.

Коэффициент линейной корреляции бывает трех видов – парный, парциальный и множественный.

Парный коэффициент свидетельствует о «грубой» неочищенной связи между каким-либо фактором хi и уровнем здоровья Y, так как на значение этого коэффициента оказывают влияние и другие факторы среды, особенно тесно связанные с х.

Рекомендуется чаще использовать парциальные коэффициенты корреляции. Они отражают связь между исследуемыми факторами и уровнем здоровья в чистом виде, исключая влияние других факторов.

Что касается множественного коэффициента корреляции, то он отражает одновременно связь всех исследуемых факторов со здоровьем человека.

Степень влияния факторов характеризуется так называемыми коэффициентами детерминации. Они представляют собой увеличенные в 100 раз (для перевода в проценты) квадраты парциальных коэффициентов корреляции. Эти коэффициенты отражают в процентах долю (удельный вес) влияния на здоровье населения данного фактора среди прочих других.

Достоверность влияния факторов определяется по средней ошибке коэффициента корреляции. Последний должен не менее чем в 2,5-3 раза превышать свою среднюю ошибку. Достоверность коэффициента корреляции обычно обеспечивается достаточно большим количеством лет наблюдения или числом одновременно исследуемых зон (населенных пунктов), т. е. длиной соответствующих динамических рядов исходных данных.

Регрессионный анализ, как правило, проводится одновременно с корреляционным. В этом случае метод называют корреляционно-регрессионным. Основным назначением данного метода является получение уравнения регрессии, которое в нашем случае может быть использовано для описания «поведения» здоровья населения при изменении интенсивности анализируемых факторов окружающей среды и уровня ее загрязнения. В общем виде уравнение регрессии имеет следующий вид:

,

где Y – уровень здоровья (заболеваемости) населения;

хi(i - 1,2,..., n) – включенные в модель факторы, влияющие на уровень заболеваемости, включая параметры, характеризующие загрязнение природной среды.

Функция чаще всего является линейной или приведенной к линейной путем логарифмирования всех исходных данных. В этом случае уравнения регрессии имеют следующий вид:

Имея значение этих коэффициентов, можно при любых значениях Xi определить прогнозируемый уровень здоровья (заболеваемости) населения. Затем, сравнивая его значение с уровнем заболеваемости в контрольном районе, можно установить величину заболеваемости, вызванной экологическими причинами, возникшими в данном районе.

Следующим этапом является оценка ущерба от этой повышенной заболеваемости в денежной форме, т. е. определение экономического ущерба от повышенной заболеваемости населения вследствие загрязнения окружающей природной среды.