Московский экономический журнал 1/2017

УДК 519.862.6+504.062.2

Непоклонов Виктор Борисович,

доктор технический наук,

исполняющий обязанности проректора по научной работе

Московский государственный университет геодезии и картографии, Россия

Хабарова Ирина Андреевна,

аспирант кафедры Кадастра и основ земельного права

Московский государственный университет геодезии и картографии, Россия

Дручинин Сергей Станиславович,

аспирант кафедры Кадастра и основ земельного права

Московский государственный университет геодезии и картографии, Россия

Nepoklonov V.B.     vbnep@mail.ru

Khabarova I.A.       irakhabarova@yandex.ru

Druchinin S.S.        druchinin.sergei@yandex.ru

ПОСТРОЕНИЕ МНОГОФАКТОРНОЙ МОДЕЛИ ЭФФЕКТИВНОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЗЕМЕЛЬ СЕBЕРО-КАВКАЗСКОГО ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЙОНА С УЧЕТОМ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ

CONSTRUCTION OF A MULTIFACTOR MODEL OF EFFECTIVE USE OF LAND OF THE NORTH CAUCASUS ECONOMIC REGION WITH THE ENVIRONMENTAL COMPOSITION

Аннотация

Основной целью исследования является разработка многофакторной модели использования земель Северо-Кавказского экономического района, обеспечивающей адекватный учет факторов, оказывающих существенное влияние на формирование практики использования земель на территории Российской Федерации.

Summary

The main objective of the study is to develop a multi-factor model of land use of the North Caucasus economic region, providing adequate consideration of factors that have a significant influence on the practice of land use on the territory of the Russian Federation.

Ключевые слова: многофакторная модель, Северо-Кавказский экономический район, моделирование, землепользование, экология, эффективность.

Keywords: multifactor model, North Caucasus economic region, modeling, land use, ecology, efficiency.

Одним из главных факторов жизнеспособности и процветания государства являются принадлежащие ему земельные ресурсы. Объём земельных ресурсов Российской Федерации составляет 1709 миллионов гектар. В настоящее время именно деградация земель является одной из наиболее важных социально-экономических проблем, создающих угрозу экономической, а также экологической безопасности РФ. В южной части Российской Федерации широко распространены опасные экзогенные процессы, такие как: засоление почв, оползни, сели, водная и ветровая эрозия, переувлажнение почв и многое другое. В настоящее время во многих субъектах Российской Федерации, в частности, в Северо-Кавказском экономическом районе продолжается тенденция ухудшения состояния земель, снижения плодородия почв. Поэтому задачи управления земельными ресурсами стоят, как никогда остро. Эффективность использования земель  можно рассчитать с помощью математических моделей, которые начали применять достаточно давно и которые в середине XX века стали использовать во многих отраслях. Математические модели получили широкое применение во всех сферах человеческой деятельности: бизнесе, политике, экономике и др.

В настоящее время с помощью моделирования можно не только проследить ход самого процесса формирования использования земель, но и точно дать прогноз на основе ряда факторов.

Однако сегодня, к сожалению, в нашей стране многофакторные модели весьма редко применяются в сфере рационализации и оптимизации землепользования. По мнению авторов, подобная ситуация приводит к определённым проблемам при управлении использованием земель, прогнозировании динамики изменения земель, затрудняет своевременное внесение корректировок в схемы землеустройства и территориального планирования. Именно поэтому необходимо точное прогнозирование использования земель в краткосрочной, среднесрочной и долгосрочной перспективе.

Многие российские и зарубежные учёные уделяли значительное внимание данной проблематике. Среди российских авторов, вопросы планирования использования земель являются ключевыми в трудах С.Н. Волкова, А.А. Варламова, А.А. Рассказовой. Среди зарубежных авторов выделяются: Sivakumar M.V.K., Ndiangui N. Springer, D.L. Johnson and L.A. Lewis, Johnson, D.L., S.H. Ambrose, T.J. Bassett, M.L. Bowen, D.E. Crummey, J.S. Isaacson, D.N. Johnson, P. Lamb, M. Saul, and A.E. Winter-Nelson, Frederic P. Miller, Agnes F. Vandome, John McBrewster и др.

Необходимость прогнозирования использования земель вызвана тем, что будущее состояние земель имеет существенное  значение для решений, которые принимаются в настоящее время. Прогнозирование может быть как качественным, так и количественным. Качественный прогноз получают, используя показатели количественного анализа. Количественный прогноз связан с численными характеристиками  определённого события.

Исследуемый авторами Северо-Кавказский экономический район расположен на крайнем юге европейской части РФ и простирается от Нижнего Дона до Большого Кавказского хребта. Площадь района составляет 355,1 тыс. км² и занимает 2 % территории Российской Федерации. Район имеет очень выгодное экономико-географическое положение, его окружают три моря: Черное, Азовское и Каспийское. Именно по этим морям осуществляются межрайонные хозяйственные связи. Не следует забывать о том, что выход к морям, безусловно, оказывает сильное влияние на специализацию и размещение хозяйства Северо-Кавказского района. Важным преимуществом является то, что на территории данного района проходят важнейшие автомобильные, железнодорожные, а также трубопроводные магистрали, которые связывают Россию со странами Закавказья. Именно этот район располагает богатыми природными ресурсами: например, почвами с высоким уровнем плодородия (каштановые, горно-лесные, горно-луговые, черноземы) [1]. На территории Северо-Кавказского района имеются богатые запасы полезных ископаемых. На Северном Кавказе ещё с прошлого столетия ведётся добыча нефти и газа. В Республике Дагестан сосредоточены запасы природного газа — на шельфе Чёрного и Каспийского морей, в Ставропольском и Краснодарском краях, Чеченской Республике, Республике Дагестан располагаются основные запасы нефти. При этом  выделяются две нефтегазоносные области: Грозненская и Дагестанская. Причём нефти Ставропольского края малосернистые и бессернистые, в основном легкие. Недра Ростовской области богаты коксующимся углем. В Кабардино-Балкарии разрабатываются месторождения вольфрамо-молибденовых и свинцовых руд,  в Карачаево-Черкессии и Северной Осетии – месторождения полиметаллических руд,  также в Карачаево-Черкесии и Республике Дагестан сосредоточены месторождения медных руд. По территории Северо-Кавказского экономического района протекает около 35 тыс. больших и малых рек, здесь расположено 4,5 тыс. озер, а также несколько десятков водохранилищ. Насчитывается более 1400 ледников, их  общая  площадь составляет  приблизительно 1 тыс. км. Однако необходимо обратить внимание на то, что степная часть района находится в зоне недостаточного увлажнения. Поэтому для получения высоких урожаев постоянно требуется  орошение. К сожалению, лесные ресурсы Северного Кавказа значительно сократились. Сейчас общая площадь лесов района составляет около 3 млн. га.

Поскольку в данном районе ведётся активная нефте- и газодобыча, следовательно, необходимо также отметить значимость соблюдения вопросов охраны окружающей среды. Важное значение при этом имеет соответствие документов территориального планирования требованиям охраны окружающей среды. Выполнение требований в области охраны окружающей среды является обязательным при проектировании, размещении, строительстве, реконструкции, вводе в эксплуатацию и эксплуатации объектов нефтегазодобывающих производств, а также объектов транспортировки, переработки, хранения и реализации нефти и газа, а также и продуктов их переработки[2].

Не следует забывать, что Северный Кавказ является сейсмоопасным регионом европейской части Российской Федерации. Причем сейсмотектоника данного региона определяется коллизионным типом геодинамического режима, генетической связью с активностью Большого Кавказа (т.е. она обусловлена современной историей развития всего Кавказского региона с его альпийской складчатостью, которая сформировалась в обстановке общего субмеридионального сжатия в результате продолжающегося сближения Аравийской и Восточно-Европейской (Скифской) плит.

Необходимо отметить, что такие экзогенные геологические явления как обвалы, оползни, обвалы и др., а также землетрясения на территории этого  густонаселенного района чреваты серьезными экономическими и социальными бедствиями. Опасность для объектов капитального строительства обусловлена сложным тектоническим строением и наличием сейсмоактивных разрывных зон. Именно поэтому мониторинг геофизических полей в этом районе является жизненно важной задачей.

Следует обратить внимание на то, что именно Северо-Кавказский район имеет наилучшие условия для дальнейшего развития санаторно-курортного хозяйства, а также многих других видов отдыха и туризма. В первую очередь это связано с благоприятными природными условиями в этом районе. Территория Черноморского побережья является крупнейшей курортной зоной РФ. В рекреационном комплексе Северного Кавказа вторым по значению является район Минеральных Вод.

Северо-Кавказский экономический район имеет большое значение для обеспечения продовольственной безопасности Российской Федерации. Именно в данном районе исторически хорошо развито сельское хозяйство, которое при эффективном моделировании использования земель создаст предпосылки для дальнейшего развития всего сельскохозяйственного комплекса региона. Необходимо учитывать уникальное экономико-географическое положение района, его рекреационное значение, его граничное положение с Поволжским и Центрально-Чернозёмным районами[3].

В данном районе требуется решить ряд экологических проблем, а именно:

— загрязнение Чёрного моря,

— экологические проблемы Каспийского и Азовского морей,

— проблема деградации земель,

— проблема дефляции почв,

— вторичное засоление почв и т.д.

Необходимо помнить о том, что неправильное землепользование всегда является основной причиной деградации и истощения почв. К сожалению, в настоящее время при прогнозировании использования земель не учитываются многие факторы.

Именно осуществление правильного прогнозирования позволяет обеспечить оптимальное использование земель. Правильный прогноз делает точную оценку развития объекта или процесса в будущем. Без осуществления предварительного прогнозирования процесс территориального планирования не может быть эффективным.

При прогнозировании использования земель необходимо рассматривать факторы, связанные с экологией, экономикой и охраной окружающей среды. Данные факторы, в свою очередь, должны дополнять друг друга.

В настоящее время при прогнозировании учитываются следующие критерии:

1. Вероятность наступления прогнозируемого события.
2. Время наступления этого события.
3. Возможное изменение экосистемы и д. р..
4. Ограничения уровня воздействия на природную среду.
5. Прогнозирование возможных последствий, которые могут возникнуть  при наступлении прогнозируемого события.
6. Величина затрат, необходимых для реализации этого события.
7. Величина затрат, необходимая для предотвращения прогнозируемого события.
8. Возможные альтернативные пути решения возможных проблем.

Выбор модели зависит от ряда факторов:

• объёма имеющихся сведений;
• «степени искаженности» сведений об определённом объекте изучения;
• наличия аналогичных объектов и процессов, а также уровне их изученности [4].

Для осуществления прогнозирования использования земель в Северо-Кавказском экономическом районе авторами была избрана регрессионная модель, математическое описание которой представлено ниже (формула 1).

Эффективность использования земель Северо-Кавказского экономического района = -59584,903+(1,465*Х₁)+(157,535*Х₂)+ (62,272*Х₃) — (776,414*Х₄) + (1,514*Х₅) + (881,873*Х₆) + (608,021*Х₇) + (0,619*Х₈) + (8,903*Х₉)+(0,025*Х₁₀) + (0,015*Х₁₁) — (0,027*Х₁₂) +(1,125*Х₁₃) + (0,243*Х₁₄) — (0,018* Х₁₅) — (0,379* Х₁₆),                                                           (1)

где:

У – Эффективность использования земель Северо-Кавказского экономического района.

Х₁ – Ввод в действие жилых домов, тыс. м² общей площади: Республика Дагестан.

Х₂ – Посевные площади зерновых культур (в хозяйствах всех категорий; тысяч гектаров): Республика Дагестан._.

Х₃ – Численность безработных, тыс. человек: Республика Дагестан.

Х₄ – Структура посевных площадей сельскохозяйственных культур в хозяйствах всех категорий, в процентах от всей посевной площади (зерновые культуры): Республика Дагестан.

Х₅ – Поступление налогов, сборов и иных обязательных  платежей в бюджетную систему Российской Федерации, млн. руб.: Республика Дагестан.

Х₆ – Структура посевных площадей сельскохозяйственных культур в хозяйствах всех категорий, в процентах от всей посевной площади: кормовые культуры: Республика Северная Осетия – Алания.

Х₇ – Структура посевных площадей сельскохозяйственных культур в хозяйствах всех категорий, в процентах от всей посевной площади: кормовые культуры: Ставропольский край.

Х₈ – Инвестиции в основной капитал (в фактически действовавших ценах), млн. руб.: Ставропольский край.  

Х₉ – Животноводство: поголовье крупного рогатого скота (в хозяйствах всех категорий; на конец года; тысяч голов): Краснодарский край.

Х₁₀ – Оборот розничной торговли (в фактически действовавших ценах; миллионов рублей): Краснодарский край.

Х₁₁ – Оборот розничной торговли (в фактически действовавших ценах; миллионов рублей): Ростовская область_.

Х₁₂ – Объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами  по видам экономической деятельности (в фактически действовавших ценах; миллионов рублей): Краснодарский край.

Х₁₃ – Продукция сельского хозяйства в хозяйствах всех категорий (в фактически действовавших ценах), млн. руб.: Карачаево-Черкесская Республика.

Х₁₄ – Продукция сельского хозяйства в хозяйствах всех категорий (в фактически действовавших ценах), млн. руб.: Ставропольский край.

Х₁₅ – Продукция сельского хозяйства в хозяйствах всех категорий (в фактически действовавших ценах), млн. руб.: Ростовская область.

Х₁₆ – Продукция сельского хозяйства в хозяйствах всех категорий (в фактически действовавших ценах), млн. руб.: Республика Адыгея.

Результаты вычислений с применением вышеназванной модели представлены на рис 1 и рис. 2

Рисунок 1. Результаты вычислений в соответствии с описанной регрессионной моделью

Полученную математическую модель можно эффективно применять, как при краткосрочном планировании, так и при долгосрочном. Она позволяет учесть достаточно большое количество различных факторов, а также изменение основных сегментов рынка.

Рисунок 2. Результаты вычислений в соответствии с описанной регрессионной моделью

К числу основных преимуществ данной модели можно отнести:

1. Учитывается взаимовлияния различных факторов.
2. Получение прогнозов с помощью большого количества показателей.
3. Можно увеличивать размерность модели.
4. Автоматизация процесса ведения расчётов.
5. Экономичность (в отличие от физических моделей, математические модели требуют меньше затрат).
6. Данные модели  дают возможностью изучить процесс во времени.
7. Модель позволяет выводить общие закономерности.
8. Наглядность.
9. Выделяются только существенные факторы, все остальные отбрасываются.
10. С помощью данных моделей можно лучше понять реально существующие  проблемы.
11. Математические модели являются связующим  звеном между теорией и практикой.

Основные недостатки математических моделей:

1. Неопределенность будущего (будущих показателей), которую устранить невозможно.
2. Плохое качество данных, полученных при прогнозировании.
3. Ошибки метода моделирования.
4. Ошибки, связанные с квалификацией персонала или исследователя;
5. Недостаточность внимания человека, занимающегося процессом исследования.
6. Дефицит данных.
7. Несовершенство теорий.
8. Отсутствие возможности для дачи достоверного и точного прогноза на длительный период времени [5].

Подводя итог вышесказанному, можно сделать следующий вывод: наука значительно продвинулась вперёд в разработке различных технологий прогнозирования. Сегодня многие проблемы можно успешно решить, применяя трендовые модели и регрессионный анализ. При этом все более существенное значение при планировании и прогнозировании использования земель будут иметь предотвращение нерационального использования  земельных ресурсов и комплекс природоохранных факторов, в частности,  необходимость выполнения требований в области охраны окружающей среды при проектировании, размещении, строительстве, реконструкции, а также  вводе в эксплуатацию и эксплуатации объектов нефтегазодобывающих производств, объектов переработки, транспортировки, хранения и реализации нефти, газа и продуктов их переработки. Оценки, полученные с использованием разработанной модели, позволяют говорить о том, что сегодня необходимо совершенствовать методику рационального использования земель. Созданные до этого теории и методические положения нуждаются в уточнении. Основные вопросы по обеспечению экологической устойчивости землепользования необходимо решать с учетом специфических свойств земли. Рациональное использование земель может осуществляться только с учётом природно-климатических и региональных особенностей. Необходимо управлять процессом использования земель, прогнозировать динамику изменения земель, вносить корректировки, определяемые с использованием, в том числе, предлагаемых экономико-математических моделей. Рациональной и эффективной может считаться такая практика использования земель, при которой вместе с производством экономически целесообразного количества продукции сохраняется и экологическое равновесие всех природных факторов. Именно поэтому необходимо сохранить существующие экологических системы и обеспечить их стабилизацию, и, вместе с этим, необходимо учитывать факторы, отражающие эстетические и социальные потребности человека.

ЛИТЕРАТУРА

1. Москаленко А. П., Гутенев В. В., Москаленко С. А., Денисов В. В.;   под ред. А. П. Москаленко «Экономика природопользования и  ресурсосбережения»: Учеб. пособие– Ростов н/Д : Феникс, 2014. 479 с.
2. Шныпарков А.Л., Колтерман П.К., Селиверстов Ю.Г., Сократов С.А., Перов В.Ф. Селевой риск на Черноморском побережье Кавказа. //Геориск, 2013, №4, с.20-25.
3. Хабарова И.А., Дручинин С.С. Разработка многофакторной модели использования земель.// Сборник Славянский форум, 2016, № 4 (14)  с. 237-249.
4. Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. М.: Физматлит, 2001. — 320 с.
5. Берндт Э.Р. Практика эконометрики: классика и современность. М.: Юнити-Дана , 2012.- 867 с.
6. Фомин А., Волков С., Черкашина Е., Черкашин К. Землеустроительное обеспечение перехода от категорий земель к территориальному зонированию в Российской Федерации. // Международный сельскохозяйственный журнал №5,2015. — С. 3-8.