Заинтересованность домашних хозяйств России в повышении экологических стандартов

Консорциум экономических исследований и образования Серия "Научные доклады" ISSN 1561-2422 № 05/08 Заинтересованность ...

Author: Блам И.Ю.

7 downloads 148 Views 426KB Size Report

This content was uploaded by our users and we assume good faith they have the permission to share this book. If you own the copyright to this book and it is wrongfully on our website, we offer a simple DMCA procedure to remove your content from our site. Start by pressing the button below!
Report copyright / DMCA form

DOWNLOAD PDF

Консорциум экономических исследований и образования Серия "Научные доклады" ISSN 1561-2422

№ 05/08

Заинтересованность домашних хозяйств России в повышении экологических стандартов И.Ю. Блам

Проект (№ 02-155) реализован при поддержке Консорциума экономических исследований и образования Мнение авторa может не совпадать с точкой зрения Консорциума Доклад публикуется в рамках направления Рынки труда и социальная политика

Классификация JEL: D12, Q53

БЛАМ И.Ю. Заинтересованность домашних хозяйств России в повышении экологических стандартов. — Москва: EERC, 2005.

В работе проводится эмпирический анализ динамики готовности домашних хозяйств России платить за лучшее качество окружающей среды, а также "защитного" поведения (averting behavior) домашних хозяйств, направленного на снижение отрицательного воздействия загрязненного воздуха и питьевой воды низкого качества в течение 1994–1998 гг. на основе данных Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения (RLMS). Полученные результаты подтверждают, что решение платить за лучшее качество экологических благ определяется экологическими условиями региона проживания, уровнем дохода домашнего хозяйства, ожидаемой продолжительностью жизни и информированностью индивидуума о возможных негативных последствиях воздействия загрязненной окружающей природной среды.

Ключевые слова. Россия, желание платить за лучшее качество окружающей среды, "защитное" поведение.

Благодарности. Автор выражает признательность Дэвиду Брауну, Эркки Коскеле, Кларе Сабирьяновой и участникам семинаров EERC за содержательную критику и полезные рекомендации.

Инна Юрьевна Блам Институт экономики и организации промышленного производства Сибирское отделение РАН 630090 Новосибирск, просп. академика Лаврентьева, 17 Тел.: (3832) 30 09 62 Факс: (3832) 39 72 16 E-mail: [email protected]

 И.Ю. Блам 2005

СОДЕРЖАНИЕ

ОСНОВНЫЕ ПРЕДПОСЫЛКИ И ВЫВОДЫ

4

1. ВВЕДЕНИЕ

5

2. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ

6

3. ГИПОТЕЗЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

10

4. СПЕЦИФИКАЦИЯ МОДЕЛИ

10

5. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

16

5.1. Субъективные оценки качества питьевой воды и атмосферного воздуха 5.2. Субъективные оценки изменения качества питьевой воды и атмосферного воздуха 5.3. Оценка достоверности субъективных оценок качества питьевой воды и атмосферного воздуха 5.4. "Защитная" деятельность 5.5. Оценка желания платить за лучшее качество окружающей среды

16 18 19 19 26

6. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

29

ПРИЛОЖЕНИЕ

32

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

44

Консорциум экономических исследований и образования, Россия и СНГ

4

ОСНОВНЫЕ ПРЕДПОСЫЛКИ И ВЫВОДЫ Исследование посвящено эмпирическому анализу динамики желания домашних хозяйств России платить за лучшее качество окружающей среды, а также "защитного" поведения (averting behavior) домашних хозяйств, направленного на снижение отрицательного воздействия загрязненного воздуха и питьевой воды низкого качества в течение 1994–1998 гг. Теоретической основой работы является стандартная модель поведения потребителя, одним из аргументов функции полезности которого является переменная, описывающая качество окружающей природной среды. Для эмпирического анализа были использованы данные Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения (RLMS). Полученные результаты подтверждают выводы теоретической модели о том, что вероятность "защитного" поведения и желания платить за лучшее качество экологических благ определяется локальными экологическими условиями и уровнем дохода домашнего хозяйства. Регрессионный анализ также показал наличие зависимости между принятием дополнительных мер, направленных на улучшение качества питьевой воды и благоустройством жилого фонда. Городские жители чаще принимают дополнительные меры для снижения отрицательного воздействия загрязненного воздуха и выражают готовность платить за лучшее качество окружающей среды. Кроме того, на вероятность "защитного" поведения и желания платить за улучшение качества воздуха и питьевой воды воздействуют факторы информированности о вредных последствиях влияния загрязненной окружающей среды: наличие высшего образования и уверенность респондента в том, что загрязнение окружающей среды является причиной заболеваний либо его самого, либо членов его семьи. Гипотеза о наличии прямой зависимости между "экологической активностью" и ожидаемой продолжительностью жизни подтвердилась лишь частично. Действительно, о своем желании платить за лучшее качество окружающей среды заявляют люди с большей ожидаемой продолжительностью жизни. Однако на решение о принятии дополнительных мер, направленных на улучшение качества питьевой воды (реальную "защитную активность") ожидаемая продолжительность жизни не оказывают влияния. Вероятность "защитного" поведения, направленного на предотвращение воздействия загрязненного воздуха, напротив, увеличивается с возрастом. Этот факт, скорее всего, связан с включением разработчиками RLMS в перечень мер предотвращения вредного воздействия загрязненного воздуха "проведение большего времени в доме", что свойственно более пожилым людям. Не подтвердилась гипотеза о том, что наличие в семье детей оказывает влияние на "защитное" поведение и желание респондентов платить за лучшее качество питьевой воды и воздуха.


5

1. ВВЕДЕНИЕ Актуальность предложенного исследования обусловлена тем, что в настоящее время в России органы управления различного уровня столкнулись с проблемой финансирования природоохранной деятельности. В стране, возможно, сформировались группы населения, готовые платить за улучшение качества потребляемых экологических благ и услуг. Но до сих пор не существует количественных оценок потенциального участия населения в финансировании экологической политики, так же как и механизма формирования спроса домашних хозяйств на высококачественные товары и услуги, поставляемые окружающей природной средой. Несмотря на то, что вопросы, связанные с улучшением качества окружающей среды, безусловно, отступили в странах с переходной экономикой на второй план ввиду остроты текущих экономических проблем (см., например, Zamparutti, 1999), результаты исследований в этой области (к сожалению, отнюдь не многочисленных) указывают на наличие растущего спроса на экологические блага лучшего качества в странах с переходной экономикой. Ready, Malzubris и Senkane (2002) в своей работе, посвященной анализу зависимостей между доходами домашних хозяйств Латвии и их желанием платить за улучшение экологического состояния водоемов, показали, что хотя в настоящее время желание домашних хозяйств Латвии платить за улучшение качества водных объектов невысоко (этот факт объясняется, в первую очередь, низкими доходами домашних хозяйств), так же как и невелика эластичность желания платить по доходу, эластичность желания платить по доходу будет увеличиваться по мере роста дохода, причем с высокой скоростью. Сравнительный анализ желания домашних хозяйств различных стран (в том числе и стран с переходной экономикой) платить за снижение евтрофизации Балтийского моря был осуществлен Markowska и Zylicz (1999). Основу упомянутого исследования составили данные, собранные в ходе серии скоординированных опросов, проведенных в Литве, Польше и Швеции. Авторы показали, что существует зависимость между желанием платить за снижение евтрофизации Балтийского моря, выявленным в различных странах, и величиной соответствующего валового внутреннего продукта, приходящегося на душу населения. Однако проведенный анализ также показал, что уровень душевых доходов сам по себе не является фактором, позволяющим учесть в модели межстрановые различия. Оценка параметров линейной модели на основе объединенной польско-литовской выборки позволила авторам сделать вывод о том, что ни доход, ни прочие социально-экономические характеристики респондентов не позволяют полностью объяснить "национальные особенности" желания платить за лучшее качество окружающей природной среды. Целью предлагаемого проекта является анализ изменений желания домашних хозяйств России платить за лучшее качество экологических благ и услуг, а также "защитного" поведения


6

(averting behavior) домашних хозяйств, направленного на снижение отрицательного воздействия загрязнения окружающей среды. Достижению этой цели подчинены следующие задачи исследования: •

оценка влияния снижения загрязнения окружающей среды в России на субъективную оценку домашних хозяйств качества потребляемых ими экологических благ и услуг;

•

изучение влияния снижения загрязнения окружающей среды в России на желание домашних хозяйств России платить за лучшее качество воздуха и питьевой воды, а также на "защитное" поведение домашних хозяйств;

•

изучение влияния реальных денежных доходов домашних хозяйств на желание домашних хозяйств России платить за лучшее качество воздуха и питьевой воды, а также на "защитное" поведение домашних хозяйств;

•

выявление характеристик, определяющих желание платить за лучшее качество воздуха и питьевой воды, а также "защитное" поведение домашних хозяйств.

Данная работа организована следующим образом: во втором разделе рассмотрена модель поведения потребителя, одним из аргументов функции полезности которого является переменная, описывающая качество окружающей природной среды, и ее эмпирические приложения; в третьем разделе описана информационная база исследования и спецификация эмпирических моделей; в заключительном, четвертом разделе дается оценка результатов регрессионного анализа.

2. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ Теоретической основой анализа спроса индивидуума на качественные экологические блага и услуги является модель поведения потребителя, одним из аргументов функции полезности которого является переменная, описывающая качество окружающей природной среды. Упомянутая модель широко применяется при исследовании проблем экологической экономики. Подробное описание модели может быть найдено заинтересованным читателем, например, в работах Freeman III (1993), Cropper, Oates (1992). Рассмотрим некоторого индивидуума, функция полезности u которого описывается уравнением u = u(X, q),

(1)

где X — вектор количества потребляемых благ (X = x1, …, xi, …, xn), q — качество окружающей природной среды. Включая переменную, отражающую качество окружающей среды в функцию полезности мы основываемся на предположении о том, что индивидуум, по крайней мере, ощущает воздействие изменений качества окружающей природной среды.


7

Пусть индивидуум максимизирует полезность при бюджетном ограничении

∑ p x = M, i i

(2)

i

где M — денежный доход. Предполагается, что индивидуум принимает уровень q как "заданный" и не должен платить за это количество экологических благ. Решение задачи дает некоторый набор стандартных функций спроса xi = xi (P, M, q),

(3)

где P — вектор цен на потребляемые товары (P = p1, …, pi, …, pn). Задача, двойственная к задаче максимизации полезности, может быть записана следующим образом: необходимо минимизировать затраты

(∑ pi xi )

(4)

i

при условии того, что полезность не уменьшится ниже некоторого уровня u0. Решая задачу, получаем функцию затрат e(P, q, u0) = M.

(5)

Производная функции затрат по цене какого-либо товара дает нам компенсированную по Хиксу функцию спроса (the Hicks-compensated demand function) на этот товар: ∂e/∂pi = hi(P, q, u0).

(6)

Подобным же образом производная (5) по q (с соответствующей заменой знака) дает компенсированную по Хиксу обратную функцию спроса (the Hicks-compensated inverse demand function) или предельное желание платить за изменение качества окружающей среды q. Пусть wq — предельное желание платить за изменение качества окружающей среды или предельная цена спроса на q. Тогда wq = –∂e(P, q, u0)/∂q.

(7)

Предельное желание платить за изменение качества окружающей среды может быть также выражено путем приравнивания полного дифференциала непрямой функции полезности (the indirect utility function) к нулю и последующего определения компенсирующего изменения дохода соответствующего изменению q. В частности,

du =

u = v(M, P, q),

(8)

∂v ∂v dq = 0 , dM + ∂q ∂M

(9)

и

∂ v / ∂q dM =− , ∂ v / ∂M dq где dP = 0 согласно нашему предположению.

(10)


8

Если значение производной правой части уравнения (7) может быть найдено на основе имеющихся наблюдений, тогда мы можем получить точечную оценку предельного желания платить за q. Пусть W — выгода индивидуума от некоторого непредельного (nonmarginal) увеличения предложения q. W есть интеграл этой функции: q ''

W = − ∫ eq ( P, q, u )dq = e( P, q ' , u ) − e( P, q '' , u ) .

(11)

q'

Для потребителя ценность изменения q определяется, прежде всего, распределением прав собственности. Если предполагается, что потребители обязаны оплатить улучшение качества окружающей среды с q′ до q″, то максимальная сумма, которую им бы следовало хотеть заплатить за это изменение определяется снижением затрат, необходимых для достижения исходного уровня полезности индивидуумов при улучшении q. Если же, напротив, предполагается, что потребители имеют право на более высокий уровень качества окружающей среды и должны получить компенсацию за снижение q, тогда минимальная сумма компенсационных выплат, на которую они могли бы согласиться, определяется дополнительными затратами индивидуумов для достижения исходного уровня полезности в случае ухудшения качества окружающей среды q. Оценка выгод от улучшения качества окружающей природной среды необходима для выработки и реализации направлений экологической политики. Однако выгоды от улучшения качества окружающей среды измерить достаточно сложно, поскольку значительная часть этих выгод должна быть задана тем или иным путем. Основой оценки выгод от изменений качества окружающей среды является желание индивидуума платить за некоторое повышение качества окружающей среды или согласие получить компенсацию (the willingness to accept) за снижение качества окружающей среды. Как желание платить, так и согласие получить компенсацию определяются, как было показано выше, исходя из функции полезности индивидуума и неизменности величины его полезности. Основная проблема здесь заключается в поиске практических методов вычисления суммы, которую индивидуум согласен заплатить или получить в качестве компенсации. Прокси-методы определения суммы, которую индивидуум согласен заплатить или получить в качестве компенсации, предполагают использование связанных со спросом на качественные экологические блага и услуги рыночных показателей. Среди применяемых способов — модель "защитного" поведения (averting behavior), модель выявленных предпочтений, гедонические оценки, подходы, основанные на анализе транспортных издержек и т.п. Альтернативный подход предполагает получение информации о желании платить за некоторое повышение качества окружающей среды или согласие получить компенсацию за снижение качества окружающей среды непосредственно от индивидуумов. В этом случае применяются методы условной оценки (contingent valuation methods) или методы экспериментальной экономики. Метод условной оценки предполагает проведение опроса, в рамках которого


9

респондентам предполагается оценить некоторую гипотетическую ситуацию и заявить, какую сумму они согласны заплатить или получить в качестве компенсации за некоторое изменение качества окружающей среды. Экспериментальные исследования предполагают использование денег и/или реальных объектов, а также обмен ими в ходе изменения гипотетической ситуации. Несмотря на то, что в отечественной литературе не представлены исследования, связанные со стоимостной оценкой природных активов, что, возможно, объясняется отсутствием какого-либо интереса к этой проблеме со стороны органов управления, за рубежом, как уже отмечалось, этим вопросам в экономической литературе уделяется достаточно большое внимание. В частности, многие работы были направлены на получение количественной оценки желания платить за достижение или сохранение определенного качества окружающей среды путем прямых опросов населения. Так, согласно методу условной оценки (the contingent valuation method), наиболее близкому к теме предлагаемого исследования, индивидууму предлагается ряд гипотетических ситуаций с целью получения информации о его желании платить за улучшение качества окружающей среды, либо о величине компенсации за его согласие принять некоторое ухудшение качества окружающей среды. Первое упоминание метода условной оценки относится к 1947 г. (Ciriacy-Wantrup, 1947). С тех пор реализовано множество исследовательских проектов, в ходе которых совершенствовалась и применялась данная методология1. Упомянем, в частности, работу Carson and Mitchell (1993), посвященную экономической оценке чистой воды; исследование Whittington, Lauria, and Mu (1991), целью которого было определение оптимальных цен на питьевую воду, снабжение которой стремились наладить местные органы управления в одном из городов Нигерии; статью Kopp and Smith (1989), поднимающую вопросы оценки ущерба, наносимого природным ресурсам; а также исследование Schulze, Brookshire, Walther et al. (1983), направленное на определение экономической ценности прозрачности воздуха в парковых зонах. Среди исследований, направленных на получение количественной оценки желания домашних хозяйств России платить за улучшение качества окружающей среды отметим проект, реализованный Гнеденко, Горбуновой и Сафоновым (1999). Целью упомянутого исследования явилась оценка желания домашних хозяйств платить за улучшение качества питьевой воды в Самаре. Результаты социологического опроса, проведенного авторами в Самаре, сравнимы с полученными Гнеденко и Горбуновой (1998) оценками в Новгородской области: домашние хозяйства изъявили готовность платить в среднем 5 и 6 рублей за каждого человека соответственно. Однако следует заметить, что в 1998 г. 6 рублей составляли около 2% среднего дохода домашнего хозяйства, а в 1999 г. — 5 рублей — только 0.5%.

1

К 1994 г. насчитывалось около 1700 научных публикаций, связанных с применением метода условной оценки (Carson et al., 1994).


10

3. ГИПОТЕЗЫ ИССЛЕДОВАНИЯ 1. Из рассмотренной выше теоретической модели поведения потребителя следует, что с увеличением дохода индивидуума увеличивается вероятность применения им каких-либо дополнительных мер, направленных на снижение отрицательного воздействия загрязненной питьевой воды и воздуха, и его склонность платить за улучшение качества воздуха и питьевой воды. 2. Исходя из рассмотренной выше теоретической модели поведения потребителя можно ожидать, что степень загрязнения окружающей природной среды оказывает положительное влияние на "защитное" поведение и желание платить за улучшение качества воздуха и питьевой воды. 3. Более 40% действующих российских систем водоснабжения и канализации требуют полной замены. Поскольку химический и биологический состав питьевой воды заметно ухудшается в изношенных трубах системы водоснабжения, то существует прямая зависимость между наличием централизованного водоснабжения в доме респондента и дополнительной очисткой питьевой воды в домашнем хозяйстве. Этот фактор также оказывает позитивное влияние на желание домашних хозяйств платить за улучшение качества питьевой воды. 4. Поскольку уровень загрязнения атмосферы в городах и поселках городского типа значительно выше, чем в сельской местности, то городские жители чаще принимают дополнительные меры для снижения отрицательного воздействия загрязненного воздуха и выражают готовность платить за лучшее качество окружающей среды. 5. Факторы информированности о вредных последствиях влияния загрязненной окружающей среды — наличие высшего образования и уверенность респондента в том, что загрязнение окружающей среды является причиной заболеваний либо его самого, либо членов его семьи, — оказывают влияние на вероятность "защитного" поведения и желания платить за улучшение качества воздуха и питьевой воды. 6. Вероятность "защитного" поведения и желания платить за лучшее качество окружающей среды выше для индивидуумов с большей ожидаемой продолжительностью жизни, поскольку инвестиции в лучшее качество окружающей природной среды индивидуумам с большей ожидаемой продолжительностью жизни позволят предотвратить бóльший ущерб, ежегодно наносимый плохим качеством окружающей среды по причине более длительного физически возможного срока их окупаемости. 7. Наличие в семье детей оказывает влияние на "защитное" поведение и желание респондентов платить за лучшее качество питьевой воды и воздуха (в силу заботы о здоровье детей).

4. СПЕЦИФИКАЦИЯ МОДЕЛИ Для реализации проекта в качестве основного источника информации предполагается использовать первичные результаты Российского мониторинга экономического положения и


11

здоровья населения (RLMS) и данные официальных источников. Данный общенациональный репрезентативный опрос систематически проводится с 1992 г. с целью наблюдения влияния экономических реформ на благосостояние домашних хозяйств при финансовой поддержке Мирового банка. Всего было организовано одиннадцать волн обследования (или два панельных опроса). В предлагаемом проекте будут использованы результаты только второго панельного опроса (V–VIII волны, проводившиеся в 1994–1998 гг.), поскольку именно в вопросниках этих раундов есть пункты касающиеся оценки респондентом качества окружающей природной среды и предоставляемых ее услуг, а также готовности платить за улучшение качества этих услуг. Количественная оценка желания домашних хозяйств платить за повышение качества окружающей среды или согласия получить компенсацию за снижение качества окружающей среды не входила в задачи RLMS. Результаты опроса содержат лишь субъективные оценки качества окружающей природной среды, информацию о "защитном" поведении респондентов, а также об их желании платить за улучшение качества вдыхаемого воздуха и питьевой воды. На основе данных RLMS мы можем оценить только изменения "защитного" поведения респондентов и их желания платить за улучшение качества вдыхаемого воздуха и питьевой воды в течение 1994–1998 гг. Однако преимуществом RLMS является широкий спектр социально-экономических характеристик респондентов, что позволяет изучать факторы, определяющие эти изменения. В 1994 г. персоналом RLMS была сделана выборка адресов домашних хозяйств, репрезентирующих население России. В дальнейшем сотрудники RLMS старались опросить любое домашнее хозяйство, проживающее по адресу первоначальной выборки. Кроме того, в последующих волнах осуществлялся поиск и опрос домашних хозяйств, участвовавших в исследовании ранее, но сменивших место жительства (поиск осуществлялся в пределах только одного и того же населенного пункта). В данном исследовании для панельного анализа использованы результаты опросов индивидуумов старше 18 лет (и их семей), заполнивших "взрослый вопросник" пятой волны и еще хотя бы одной из трех оставшихся интересующих нас волн RLMS: шестой, седьмой или восьмой. Для кросс-секционного анализа использована сбалансированная панель. Описательные статистики используемой выборки представлены в табл. 12 и 13. В сельской местности проживали около четверти опрошенных, доля респондентов мужского пола составляла от 42.7 до 43.3%. Высшее образование на момент проведения интервью имели от 15.9% до 17.3% опрошенных. Средняя ожидаемая продолжительность жизни женщин составляла в течение всего периода около 30 лет, а средняя ожидаемая продолжительность жизни мужчин увеличилась с 23.79 лет в 1994 г. до 26.15 лет в 1998 г. Дефлированные денежные доходы на одного члена домохозяйства, так же как и дефлированные денежные расходы, снизились в течение 1994–1998 гг., несмотря на то, что в 1996 г. наблюдалось небольшое увеличение по сравнению с 1995 г.


12

Как показывают данные официальных источников, приведенные в табл. 14, период с 1994 по 1998 г. характеризовался значительным снижением выбросов (около 32%) загрязняющих веществ в атмосферный воздух отраслями промышленности, что в значительной мере было обусловлено снижением объемов производства. Однако, в целом по Российской Федерации, снижение выбросов загрязняющих веществ в атмосферный воздух было не столь велико (около 16%). Это объясняется, прежде всего, тем, что транспортный комплекс является крупнейшим загрязнителем окружающей среды среди отраслей экономики России. В масштабах страны доля транспорта в суммарных выбросах загрязняющих веществ в атмосферу от всех источников достигает 45%. При этом основная масса (80%) вредных веществ выбрасывается автотранспортом на территориях населенных пунктов. В крупных городах на долю автотранспорта приходится более половины объема выбросов вредных веществ в атмосферу, например, в Санкт-Петербурге — 71%, Москве — 88%. Значительна региональная дифференциация выбросов загрязняющих атмосферу веществ, отходящих от стационарных источников. Так, если в Алтайском крае, Кабардино-Балкарской Республике, Калужской области выбросы за период с 1994 по 1998 г. снизились на 60–70%, то в Республике Коми, Оренбургской области, Волгоградской области и Красноярском крае они, напротив, в течение того же периода увеличились на 5–20% (табл. 15). Для исследования объективных изменений качества водной среды также необходим как можно более дезагрегированный анализ динамики сброса загрязненных сточных вод в поверхностные объекты: даже на уровне областей Российской Федерации отличия очень велики. Данные, приведенные в табл. 16, указывают на некоторое снижение объемов сброса загрязненных сточных вод по России в целом в период с 1994 по 1998 г. (примерно на 20%). Однако если в Томской области снижение объемов сброса загрязненных сточных вод за указанный период составило 70%, в Алтайском крае, Тульской области и Удмуртской Республике 35–45%, то в Приморском крае и Челябинской области, они, напротив, в течение того же периода увеличились на 5–7%, а в Оренбургской области прирост объемов сброса загрязненных сточных вод составил более 100%. По данным Госкомстата, приведенным в табл. 17, в течение 1994–1998 гг. водопровод имелся в 21–23% сельских населенных пунктов России, а канализация — только в 3–4% от их общего числа. При этом пропуск воды через очистные сооружения в общем объеме поданной водопроводной воды в городской местности составил около 60%, а в сельской — только 12%2. Среди опрошенных в рамках RLMS домашних хозяйств доли имеющих централизованное водоснабжение в городах и сельских населенных пунктах отличается не столь значительно. В течение рассматриваемого периода централизованное водоснабжение было у 95–96% се-

2

Статистический сборник (2001) Охрана окружающей среды в России, стр. 26.


13

мей, проживающих в областных центрах, у 83–85% семей, проживающих в городах и у 36–40% жителей сельских населенных пунктов (табл. 18). В вопросники пятого и шестого раундов RLMS был включен вопрос об основном источнике воды для питья и приготовления пищи. В качестве такого источника водопровод указали около 75% семей (табл. 19). Для учета уровня благоустройства жилого фонда в модель предполагается включить даммипеременную WS (если WS = 1, то в домашнем хозяйстве есть централизованное водоснабжение). Поскольку по уровню загрязнения атмосферы города и поселки городского типа резко отличаются от сельских населенных пунктов, важным является учет в моделях для зависимой переменной "принимал ли респондент дополнительные меры для снижения отрицательного воздействия загрязненного воздуха" типа населенного пункта. С этой целью в модель предполагается включить дамми-переменную URBAN (если URBAN = 1, то респондент является городским жителем). На основе анализа теоретической модели можно сделать вывод о том, что доход является одним из основных факторов, влияющих на "защитное" поведение индивидуума и его желание платить за улучшение качества окружающей среды. Поэтому в эконометрическую модель должна быть включена либо переменная IN, отражающая душевой денежный доход, полученный домашним хозяйством из всех источников в течение последних 30 дней, предшествовавших моменту опроса, либо "более надежная" переменная EXP, равная величине расходов на одного члена домашнего хозяйства за тот же период. Для того чтобы элиминировать влияние инфляции на основе региональных цепных индексов потребительских цен, рассчитываемых Госкомстатом, были определены региональные ценовые дефляторы для пятого, шестого и седьмого раундов RLMS (см. табл. 20). Определение значений переменных, описывающих уровень загрязнения окружающей среды, затруднено ввиду отсутствия качественных данных. Показатели Госкомстата, которыми мы располагаем, позволяют нам только косвенным образом судить о загрязнении питьевой воды и атмосферного воздуха в местах проживания респондентов. Так, в качестве объективных индикаторов загрязнения питьевой воды могут быть использованы: (1) данные об удельном весе проб воды из водных объектов, используемых в качестве источников питьевого и хозяйственно-бытового водопользования населения, не отвечающих гигиеническим нормативам по санитарно-химическим и микробиологическим показателям; (2) статистика сброса загрязненных сточных вод в поверхностные водные объекты. Однако качество питьевой воды определяется не только уровнем загрязнения водоемов, из которых осуществляется водозабор, но и технологией водоподготовки, применяемой в данном конкретном населенном пункте. Нельзя забывать и о том, что химический и биологический состав питьевой воды претерпевает заметные изменения и в трубах системы водоснабжения. Субъективные оценки качества питьевой воды также не отражают качество питьевой воды в полной мере, поскольку наличие многих загрязняющих веществ в питьевой воде может быть определено лишь лаборатор-


14

ными способами. Введение в модель как субъективных, так и объективных оценок качества питьевой воды и атмосферного воздуха позволит, вероятно, точнее отразить реальное состояние окружающей среды. Для определения значений переменной ENO, характеризующей уровень загрязнения атмосферы в соответствии с первичной единицей отбора RLMS (табл. 21), данные Госкомстата о выбросах загрязняющих веществ по областям России были скорректированы на основе Перечня промышленных центров с особо высоким уровнем загрязнения атмосферного воздуха3. Кроме того, для городов, не включенных в Перечень с населением, превышающим один миллион человек, коэффициенты определялись путем увеличения соответствующих областных значений в 1.5 раза с целью отражения загрязнения атмосферы крупных городов автотранспортом. Как упоминалось выше, в крупных городах, по данным официальных источников, на долю автотранспорта приходится более половины объема выбросов вредных веществ в атмосферу. Переменная WATER, характеризующая уровень загрязнения питьевой воды в соответствии с первичной единицей отбора RLMS (табл. 22), построена на основе данных Госкомстата об удельном весе проб воды из водных объектов, используемых в качестве источников питьевого и хозяйственно-бытового водопользования населения, не отвечающих гигиеническим нормативам по санитарно-химическим и микробиологическим показателям. Дамми WMP и AMP отражают субъективные оценки изменения качества питьевой воды и воздуха соответственно. Переменные построены на основе ответов на вопросы "Как изменилась питьевая вода в месте Вашего жительства?"; "Как изменился воздух в месте Вашего жительства?" и равны единице, если, по мнению респондента, качество питьевой воды или воздуха ухудшилось. В отличие от переменных WMP и AMP, которые построены на данных V–VIII волн, переменные "субъективная оценка качества питьевой воды" (WQ) и "субъективная оценка качества атмосферного воздуха" (AQ) построены только для пятой волны, поскольку только вопросник пятой волны RLMS содержит пункты "Расскажите о качестве питьевой воды" и "Расскажите о качестве воздуха, которым Вы дышите". От 42.3 до 49.4% опрошенных заявили о наличии частых или хронических болезней у себя или у членов своей семьи, при этом более половины из них считают, что причиной этих болезней являются загрязнение воды, воздуха и другие плохие условия внешней среды

3

В 1994–1998 гг. среди городов, в которых проводились опросы RLMS, в Перечень промышленных центров с особо высоким уровнем загрязнения атмосферного воздуха Росгидрометом были включены Владивосток, Краснодар, Красноярск, Курган, Липецк, Москва, Санкт-Петербург, Саратов, Сыктывкар, Челябинск. Источники: Статистический сборник (1998) Охрана окружающей среды в России, стр. 27–28; Статистический сборник (2001) Охрана окружающей среды в России, стр. 187–188.


15

(табл. 23). Значения дамми ILL были определены на основе ответов респондентов на вопросы RLMS о наличии у респондента или у кого-нибудь из членов его семьи хронических или частых болезней и причинах этих заболеваний. ILL = 1, если респондент указывал на наличие болезней и на загрязнение воды, воздуха и другие плохие условия внешней среды как причину частых или хронических заболеваний у себя или членов домашнего хозяйства. Переменная LIFE описывает ожидаемую в момент проведения интервью продолжительность жизни респондентов. Она призвана отразить различную величину ущерба, который плохое качество окружающей среды может нанести респонденту в зависимости от ожидаемой продолжительности жизни и построена на основе данных Госкомстата. Предполагая влияние на решение респондента о дополнительных расходах с целью улучшения качества питьевой воды и воздуха наличия в домашнем хозяйстве детей, в модель предполагается включить дамми CHILD (CHILD = 1 в случае наличия у респондента родных детей младше 14 лет) или KIDS (KIDS = 1, если в домашнем хозяйстве есть дети младше 14 лет). Переменная EDUC принимает значение 1, если респондент имеет высшее образование и значение 0 в любом другом случае. Предполагается, что наличие высшего образования означает большую информированность респондента о негативном воздействии загрязненной окружающей природной среды. Для выявления влияния независимых переменных как на вероятность решения респондента платить за улучшение качества экологических благ и услуг, так и на вероятность наличия "защитной" активности была применена логистическая регрессионная модель. Зависимые дамми-переменные были построены для отражения применения респондентом дополнительных мер, направленных на то, чтобы меньше дышать уличным воздухом (ABA) или для очищения питьевой воды (ABW), а также желания платить за лучшее качество окружающей среды (WTP) на основе ответов на вопросы RLMS "Применяли ли Вы какие-то дополнительные приемы для очищения питьевой воды?"; "Применяли ли Вы какие-то дополнительные меры, чтобы меньше дышать уличным воздухом?"; "Согласны ли Вы платить дополнительно государству или местным властям для того, чтобы воздух и питьевая вода у Вас стали чище?". Поскольку некоторые респонденты ошибочно сообщали о применении новых (дополнительных) мер, направленных на снижение отрицательного воздействия загрязненной окружающей среды неоднократно в течение исследуемого периода (табл. 23), то были созданы еще две зависимые переменные. Дамми SABW принимает значение, равное 1, если респондент принимал дополнительные меры для улучшения качества питьевой воды хотя бы один раз с 1994 по 1998 г., и равна 0 в противном случае. Дамми SABA принимает значение, равное 1, если респондент принимал дополнительные меры для снижения отрицательного воздействия загрязненного воздуха хотя бы один раз с 1994 по 1998 г., и равна 0, если "защитные" меры не применялись в течение всего периода.

16


5. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ 5.1. Субъективные оценки качества питьевой воды и атмосферного воздуха Как уже отмечалось, на основе данных пятой волны, в отличие от данных шестой, седьмой и восьмой волн RLMS, существует возможность определения субъективных оценок качества питьевой воды и атмосферного воздуха. Ответы респондентов основаны на следующей шкале: 1 = "очень чистая (ый)"; 2 = "чистая (ый)"; 3 = "средняя (ий)"; 4 = "грязная (ый)"; 5 = "очень грязная (ый)". В табл. 1 представлены средние значения и стандартное отклонение значений субъективных оценок качества питьевой воды и атмосферного воздуха, сгруппированные по типам населенных пунктов и в региональном разрезе. Субъективные оценки качества питьевой воды и атмосферного воздуха в сельской местности значительно выше, чем в областном центре (2.69 и 2.88 против 3.35 и 3.77 соответственно). В зависимости от региона субъективные оценки качества питьевой воды изменяются от 3.96 (Тюменская область) до 2.04 (Кабардино-Балкария); субъективные оценки атмосферного воздуха варьируют от 4.31 (Пермская область) до 1.97 (Кабардино-Балкария). Таблица 1. Субъективные оценки качества окружающей среды.1994 г. Оценки качества питьевой воды

Оценки качества воздуха

Среднее значение

Стандартное отклонение



Россия

3.12

0.87

3.47

0.92

Областной центр

3.35

0.83

3.77

0.79

Город

3.14

0.83

3.64

0.84

Поселок городского типа

3.02

0.86

2.95

0.89

Село

2.69

0.81

2.88

0.90

г. Санкт Петербург

3.66

0.77

3.85

0.68

г. Москва

3.36

0.83

3.83

0.85

Московская область

2.99

0.83

3.36

0.88

Коми АССР, г. Сыктывкар

3.38

0.83

3.37

0.82

Коми АССР, Усинский район

3.43

0.82

3.38

0.78

Ленинградская область, Волосовский район

2.85

0.69

3.25

0.78

г. Смоленск

3.30

0.85

3.64

0.63

Калининская область, Ржевский район

2.98

0.64

3.11

0.73

г. Тула

3.53

0.82

3.93

0.69

17


Оценки качества питьевой воды

Оценки качества воздуха





Калужская область, Куйбышевский район

2.63

0.72

3.24

0.89

г. Нижний Новгород

3.50

0.75

3.79

0.76

Чувашская АССР, Шумерлинский район

2.83

0.81

3.22

0.86

Пензенская область, Земетчинский район

2.52

0.73

2.72

0.84

г. Липецк

2.78

0.71

3.83

0.72

Тамбовская область, Уваровский район

2.89

0.72

3.19

0.85

г. Казань

3.08

0.73

3.30

0.85

г. Саратов

3.64

0.87

3.96

0.86

Саратовская область, Вольский район

3.25

0.87

4.04

0.72

Волгоградская область, Руднянский район

2.96

0.85

2.36

0.66

Кабардино-Балкария, Зольский район

2.04

0.53

1.97

0.68

Ростовская область, г. Батайск

3.33

0.69

3.34

0.74

г. Краснодар

3.31

0.87

3.44

0.76

Ставропольский край, Георгиевский район

2.88

0.81

3.37

0.78

Краснодарский край, Кущевский район

2.88

0.72

3.02

0.74

г. Челябинск

3.34

0.75

3.97

0.72

г. Курган

3.59

0.77

3.81

0.74

Удмуртская АССР, Глазовский район

2.81

0.72

3.51

0.85

Оренбургская область, г. Орск

3.35

0.86

3.83

0.90

Пермская область, Соликамский район

2.42

0.76

4.31

0.76

Челябинская область, Октябрьский район

3.22

0.79

3.17

0.77

г. Томск

3.36

0.80

3.84

0.74

Тюменская область

3.96

0.60

3.47

0.80

Алтайский край, Бийский район

2.85

0.74

3.77

0.70

Алтайский край, Курьинский район

2.55

0.71

3.04

0.85

г. Красноярск

2.89

0.80

4.17

0.66

г. Владивосток

3.41

0.71

3.68

0.78

Красноярский край, Назаровский район

3.23

0.85

3.64

0.96

Амурская область, Тамбовский район

2.76

0.82

2.89

0.77

Missing values N

84

131 8346

18


5.2. Субъективные оценки изменения качества питьевой воды и атмосферного воздуха Субъективные оценки изменения качества питьевой воды и атмосферного воздуха за год, предшествовавший опросу, представлены в табл. 2 и 3. Таблица 2. Субъективные оценки изменения качества питьевой воды, % респондентов.

Россия


Город


Село

N

1994 г.

1995 г.

1996 г.

1998 г.

Стала чище

3.4

2.1

1.7

3.0

Осталась без изменений

57.5

64.5

63.8

64.2

Стала грязнее

35.2

27.8

27.5

27.4

Стала чище

2.4

1.8

1.3

1.9


47.0

57.2

58.4

56.5


45.6

33.9

32.9

37.1

Стала чище

3.9

2.1

2.0

6.0


58.3

64.8

63.9

66.6


34.0

28.7

27.1

21.5

Стала чище

2.4

1.6

1.5

0.7


64.8

73.2

66.6

59.5


30.3

20.6

26.1

33.1

Стала чище

4.9

2.7

1.9

2.0


73.6

74.3

71.4

74.3


19.2

18.3

20.0

18.1

8346

7918

7812

8019

Результаты в целом по России значительно отличаются от средних оценок, сгруппированных по типам населенных пунктов, однако большая часть респондентов в 1994 г. заявила, что качество питьевой воды не изменилось. Такого мнения придерживалось 57.5% населения России, 47% жителей областных центров и 73.6% сельских жителей. Число респондентов, полагавших, что питьевая вода стала грязнее, значительно превысило количество интервьюируемых, считавших, что питьевая вода стала чище (35.2%, 45.6% и 19.2% против 3.4%, 2.4% и 4.9% соответственно). По сравнению с 1994 г., в 1998 г. заметно меньшее количество респондентов заявило, что за последние 12 месяцев воздух стал грязнее: 49.6% и 26.2% соответственно. Однако число респондентов полагающих, что в течение того же периода воздух стал чище, увеличилось незначительно, с 3 до 3.8%.

19


Таблица 3. Субъективные оценки изменений качества воздуха, % респондентов.

Россия


Город


Село

N

1994 г.

1995 г.

1996 г.

1998 г.

Стал чище

3.0

2.6

2.8

3.8

Остался без изменений

43.3

60.1

61.2

64.9

Стал грязнее

49.6

31.7

29.0

26.2

Стал чище

2.9

1.7

2.8

3.4


33.0

52.2

53.8

58.2


59.4

40.1

36.7

34.2

Стал чище

5.4

5.4

4.2

7.0


43.4

58.0

60.3

64.1


47.8

31.2

28.9

23.8

Стал чище

1.1

2.2

1.3

0.6


51.7

73.6

73.3

67.7


42.6

20.8

20.0

25.3

Стал чище

1.0

1.2

1.5

1.7


59.6

72.3

70.6

74.8


36.1

20.8

19.3

17.1

8346

7918

7812

8019

5.3. Оценка достоверности субъективных оценок качества питьевой воды и атмосферного воздуха Оценки уравнений линейной регрессии, приведенные в табл. 24 и 25, позволяют говорить о наличии прямой зависимости между субъективными оценками качества атмосферного воздуха и питьевой воды и соответствующими объективными показателями — выбросами загрязняющих веществ в атмосферу ENO и качеством источников питьевого водоснабжения WATER. 5.4. "Защитная" деятельность В табл. 4 представлена динамика "защитной" деятельности (averting behavior) в течение 1994–1998 гг. Доля респондентов, применявших в течение 12 месяцев, предшествовавших опросу, какие-либо дополнительные приемы для очищения питьевой воды, которые не использовали раньше: кипячение, отстаивание, фильтрование или что-либо другое4 значительно превышала долю респондентов, применявших какие-либо дополнительные меры, чтобы

4

Несмотря на то, что потребление бутилированой воды прямо не упоминается в вопросе RLMS, использующие ее респонденты могли указать на наличие "защитного" поведения ввиду того, что в вопросе есть сентенция "или использовали что-либо другое для очищения питьевой воды".

20


меньше дышать уличным воздухом: чаще сидевших дома, ставивших сетки или фильтры на окна или делавших что-либо другое. Таблица 4. Характеристика "защитной" деятельности респондентов. 1994 г.

1995 г.

1996 г.

1998 г.

1994–1998 гг.*

Доля респондентов, применявших в течение последних 12 месяцев какие-либо дополнительные приемы для очищения питьевой воды, которые не использовали раньше: кипячение, отстаивание, фильтрование или что-либо другое, %. Россия

48.2

34.2

28.9

29.5

56.7


59.5

45.5

41.0

41.7

71.9

Город

51.3

35.4

30.3

29.2

59.1


45.6

32.2

24.6

21.0

54.5

Село

25.1

14.7

9.7

13.2

32.3

Доля респондентов, применявших в течение последних 12 месяцев какие-либо дополнительные меры, чтобы меньше дышать уличным воздухом: чаще сидевших дома, ставивших сетки или фильтры на окна или делавших что-либо другое, %. Россия

10.8

7.8

6.7

5.0

16.1


14.0

9.5

8.0

6.7

20.1

Город

12.5

10.0

9.1

5.6

20.7


5.2

6.2

5.2

1.9

11.0

Село

4.4

2.7

2.5

2.4

6.5

8346

7918

7812

8019

8019

N

* — доля респондентов, применявших дополнительные меры по снижению отрицательного воздействия загрязненной окружающей среды хотя бы один раз в течение указанного периода.

Тем не менее, описательные статистики показывают наличие общей тенденции снижения защитной активности: доля респондентов, очищавших питьевую воду снизилась с 48.2% в 1994 г. до 56.7% в 1998 г., а доля респондентов, применявших дополнительные меры, направленные на то, чтобы меньше дышать уличным воздухом снизилась с 10.8% до 5% соответственно. Модели для зависимых переменных "принимал ли респондент дополнительные меры для снижения отрицательного воздействия загрязненного воздуха или улучшения качества питьевой воды хотя бы раз в период с 1994 по 1998 г." (SABA и SABW) были оценены для совокупности респондентов 8 раунда, имевших "взрослый вопросник" в каждом из четырех интересующих нас раундов, т.е. выборка состоит из 4663 наблюдений. В моделях это число было

21


немного ниже из-за пропущенных ответов. Описательные статистики для сбалансированной панели, характеризующие "защитное" поведение респондентов, приведены в табл. 23. Поскольку в данных кросс-секционных моделях зависимые переменные описывают весь исследуемый период, то и переменным дохода и расходов респондентов присвоены средние значения за период с 1994 по 1998 г. Оценки лучших моделей приведены в табл. 5 и 6. Значимость большинства переменных при незначительных вариациях детерминант модели практически не менялась. Таблица 5. Оценки параметров logit-моделей для зависимой переменной "принимал ли респондент дополнительные меры для улучшения качества питьевой воды хотя бы раз в период с 1994 по 1998 г." (SABW). Независимые переменные

Модель 1

Модель 2

Модель 3

Модель 4

По мнению респондента загрязнение окружающей среды является причиной заболеваний либо его самого, либо членов его семьи (ILL)

0.4896** (0.0843)

0.4716** (0.0842)

0.6111** (0.0826)

0.5906** (0.0827)

Ожидаемая продолжительность жизни (LIFE)

–0.0083* (0.0035)

–0.0076* (0.0035)

–0.0080* (0.0034)

–0.0075* (0.0034)

Наличие высшего образования (EDUC)

0.4212** (0.1028)

0.3676** (0.1037)

0.3643** (0.1017)

0.3108** (0.1027)

Наличие централизованного водоснабжения в доме респондента (WS)

1.1611** (0.0757)

1.0856** (0.0773)

1.1706** (0.0744)

1.0952** (0.0759)

Наличие у респондента родных детей младше 14 лет (CHILD)

0.0987 (0.0907)

0.1414 (0.0913)

0.1417 (0.0899)

0.1882* (0.0907)

Средние денежные доходы на одного члена домохозяйства, тыс. руб. (INC)

0.5347** (0.0895)

Средние денежные расходы на одного члена домохозяйства, тыс. руб. (EXP)

0.1745** (0.0346)

По мнению респондента питьевая вода стала грязнее (WMP)

0.8180** (0.0827)

0.1462** (0.0323) 0.8093** (0.0828)

Качество источников питьевого водоснабжения (WATER) Константа

0.4860** (0.0884)

0.0494** (0.0050)

0.0487** (0.0051)

–0.5752** (0.0973)

–0.7234** (0.1056)

–1.6302** (0.1528)

–1.7491** (0.1556)

4465

4458

4663

4654

Wald chi2(7)

470.41

463.32

510.10

506.44

Pseudo R2

0.0981

0.1033

0.1005

0.1054

–2589.5375

–2570.4525

–2705.3982

–2684.9118

Число наблюдений

Log likelihood Примечания: В скобках приведены robust standard errors.

* — уровень значимости 5%; ** — уровень значимости 1%.

22


Таблица 6. Оценки параметров logit-моделей для зависимой переменной "принимал ли респондент дополнительные меры для снижения отрицательного воздействия загрязненного воздуха хотя бы раз с 1994 по 1998 г." (SABA).

Независимые переменные

Модель 1

Модель 2

Модель 3

Модель 4


0.2447** (0.0866)

0.2582** (0.0866)

0.3055** (0.0836)

0.3182** (0.0837)


–0.0081* (0.0039)

–0.0084* (0.0039)

–0.0095* (0.0038)

–0.0099** (0.0038)


0.1026 (0.0978)

0.1114 (0.0969)

0.0845 (0.0965)

0.0911 (0.0957)

Респондент проживает в городе (URBAN)

1.2992** (0.1144)

1.3195** (0.1135)

1.2983** (0.1160)

1.3104** (0.1156)


0.1179 (0.1013)

0.1095 (0.1011)

0.1596 (0.0997)

0.1524 (0.0995)

Средние денежные доходы на одного члена домохозяйства, тыс. руб. (INC)

0.1486** (0.0506)

Средние денежные расходы на одного члена домохозяйства, тыс. руб. (EXP) По мнению респондента воздух стал грязнее (AMP)

0.1327** (0.0498) 0.0646** (0.0194)

0.3181** (0.0840)

0.3173** (0.0841)

Выбросы загрязняющих веществ в атмосферу (ENO) Константа

0.0613** (0.0190)

0.0215* (0.0102)

0.0229* (0.0101)

–2.5293** (0.1305)

–2.5020** (0.1301)

–2.4914** (0.1256)

–2.4710** (0.1252)

4442

4449

4654

4663

Wald chi2(7)

206.16

205.98

204.99

206.51

Pseudo R2

0.0564

0.0567

0.0564

0.0570

–2112.5393

–2113.2875

–2201.7374

–2202.2586

Число наблюдений

Log likelihood Примечания: В скобках приведены robust standard errors.

* — уровень значимости 5%; ** — уровень значимости 1%.

Теоретическая гипотеза о том, что величина дохода оказывает непосредственное влияние на вероятность "защитного" поведения подтвердилась: переменные денежного дохода и денежных расходов значимы во всех моделях. Кроме того, вероятность принятия респондентом положительного решения о "защитной активности" выше, если высок уровень загрязнения окружающей среды, либо, по мнению респондента, качество питьевой воды и воздуха снизи-

23


лось, если респондент считает, что о загрязнение окружающей среды является причиной заболеваний и если у респондента есть высшее образование. Оценки параметров модели указывают на наличие обратной зависимости между ожидаемой продолжительностью жизни респондента и "защитной" активностью. Наличие централизованного водоснабжения в доме респондента, судя по оценкам модели, увеличивает вероятность применения респондентом дополнительных мер для улучшения качества питьевой воды. Городские жители, как и предполагалось, чаще принимают дополнительные меры для снижения отрицательного воздействия загрязненного воздуха. Переменная наличия в домашнем хозяйстве детей младше 14 лет оказалась незначимой, а переменная, указывающая на наличие родных детей младше 14 лет значима только в одной из моделей для зависимой переменной "принимал ли респондент дополнительные меры улучшения качества питьевой воды хотя бы раз в период с 1994 по 1998 г." (модель 3, табл. 5). Теперь перейдем к анализу "защитного" поведения на основе панельных данных. Оценки влияния изменения состояния окружающей среды, прироста доходов и расходов на "защитное" поведение респондента приведены в табл. 7 и 8. Таблица 7. Оценки параметров logit-моделей для зависимой переменной "принимал ли респондент дополнительные меры для улучшения качества питьевой воды в году t" (ABW). Независимые переменные

Модель 1

Модель 2

Модель 3

Модель 4


0.6982** (0.0401)

0.6688** (0.0421)

0.5808** (0.0418)

0.5586** (0.0438)


0.0022 (0.0018)

0.0019 (0.0019)

0.0021 (0.0019)

0.0019 (0.0019)


0.4762** (0.0501)

0.4501** (0.0526)

0.4465** (0.0513)

0.4212** (0.0537)


1.1010** (0.0554)

1.0831** (0.0587)

1.0620** (0.0560)

1.0329** (0.0592)


0.0182 (0.0470)

0.0123 (0.0493)

–0.0029 (0.0483)

–0.0168 (0.0506)

Изменение денежного дохода на одного члена домохозяйства, % (CHINC) Изменение денежных расходов на одного члена домохозяйства, % (CHEXP)

–0.0105 (0.0067) –0.0076** (0.0028)

–0.0076** (0.0032)

По мнению респондента питьевая вода стала грязнее (WMP) Изменение сброса загрязненных сточных вод по отношению к предыдущему году, % (SEWAGE)

–0.0140* (0.0069)

0.8353** (0.0382) 0.0048** (0.0012)

0.0040** (0.0013)

0.7845** (0.0402)

24



Модель 1

Модель 2

Модель 3

Модель 4

YEAR1995

0.3117** (0.0376)

0.2933** (0.0402)

0.2949** (0.0389)

0.2802** (0.0413)

YEAR1996

0.0828* (0.0369)

0.0899* (0.0403)

0.0389 (0.0379)

0.0630 (0.0414)

Константа

–2.1362** (0.0696)

–2.0829** (0.0736)

–2.3122** (0, 0714)

–2.2330** (0.0754)

Число наблюдений (панель A)

18281

15925

17608

15347

Wald chi2 (9)

962.48

776.44

1362.01

1107.28

Pseudo R2

0.0618

0.0558

0.0829

0.0744

–10626.986

–9427.6405

–10035.267

–8937.7624

Log likelihood

Примечания: В скобках приведены cluster robust standard errors (clustering on the respondent). * — уровень значимости 5%; ** — уровень значимости 1%. Панель A охватывает раунды 6–8. YEAR1995 и YEAR1996-дамми, указывающие на год проведения интервью (1998 г. является базовой переменной).

Таблица 8. Оценки параметров logit-моделей для зависимой переменной "принимал ли респондент дополнительные меры для снижения отрицательного воздействия загрязненного воздуха в году t" (ABA). Независимые переменные

Модель 1

Модель 2

Модель 3

Модель 4


0.5337** (0.0695)

0.5450** (0.0739)

0.3952** (0.0729)

0.4014** (0.0778)


–0.0041 (0.0033)

–0.0034 (0.0035)

–0.0032 (0.0034)

–0.0016 (0.0035)


0.1936* (0.0870)

0.2056* (0.0932)

0.1507 (0.0882)

0.1583 (0.0942)


1.1417** (0.1325)

1.1816** (0.1469)

1.0408** (0.1346)

1.1001** (0.1499)


0.0087 (0.0879)

0.0236 (0.0937)

–0.0022 (0.0895)

0.0086 (0.0952)

Изменение денежного дохода на одного члена домохозяйства, % (CHINC) Изменение денежных расходов на одного члена домохозяйства, % (CHEXP) По мнению респондента воздух стал грязнее (AMP)

0.0124 (0.0081) –0.0075 (0.0042)

0.0148 (0.0086) –0.0091 (0.0050) 0.8050** (0.0662)

0.8045** 0.0711

25



Модель 1

Модель 2

Модель 3

Модель 4

Изменение выбросов загрязняющих веществ в атмосферу по отношению к предыдущему году, % (CHENO)

0.8574** (0.1740)

0.7795** (0.1985)

YEAR1995

0.4643** (0.0701)

0.4231** (0.0753)

0.4626** (0.0710)

0.4194** (0, 0764)

YEAR1996

0.3026** (0.0715)

0.2682** (0.0771)

0.3227** (0.0716)

0.2950** (0.0772)

Константа

–3.9078** (0.1515)

–3.9879** (0.1636)

–4.1655** (0.1584)

–4.2764** (0.1708)

Число наблюдений (панель A)

18435

16061

17586

15324

Wald chi2 (9)

201.27

162.11

329.76

285.00

Pseudo R2

0.0401

0.0366

0.0572

0.0544

–4265.7166

–3754.7076

–4032.7219

–3552.7269

Log likelihood

Примечания: В скобках приведены cluster robust standard errors (clustering on the respondent). * — уровень значимости 5%; ** — уровень значимости 1%. Панель A охватывает раунды 6–8. YEAR1995 и YEAR1996-дамми, указывающие на год проведения интервью (1998 г. является базовой переменной).

Значения переменных "изменение средних денежных доходов на одного члена домохозяйства по сравнению с предыдущим годом" CHINC, "изменение средних денежных расходов на одного члена домохозяйства по сравнению с предыдущим годом" CHEXP и "изменение выбросов загрязняющих веществ в атмосферу по отношению к предыдущему году" CHENO рассчитаны на основе переменных "доходы на одного члена домохозяйства" INC, "расходы на одного члена домохозяйства" EXP и "выбросы загрязняющих веществ в атмосферу" ENO соответственно. Поскольку значения переменной "качество источников питьевого водоснабжения" WATER являются средними за весь рассматриваемый период величинами, то для отражения объективных изменений качества питьевой воды на основе данных Госкомстата была построена новая переменная "изменение сброса загрязненных сточных вод в поверхностные водные объекты по отношению к предыдущему году" SEWAGE. Оценки параметров моделей подтвердили, что вероятность принятия респондентом решения о "защитной" активности выше, если уровень загрязнения окружающей среды повысился (переменные CHENO и SEWAGE), либо, по мнению респондента, качество питьевой воды (WMP) или воздуха (AMP) снизилось, если респондент считает, что о загрязнение окружающей среды является причиной заболеваний (ILL) и если у респондента есть высшее образование (EDUC). Наличие централизованного водоснабжения в доме респондента (WS), судя по оценкам модели, увеличивает вероятность применения респондентом дополнительных мер для улучшения качества питьевой воды. Городские жители (URBAN) чаще

26


принимают дополнительные меры для снижения отрицательного воздействия загрязненного воздуха. Переменные прироста денежного дохода (CHINC) и денежных расходов (CHEXP) оказались незначимыми во всех моделях для зависимой переменной "принимал ли респондент дополнительные меры для снижения отрицательного воздействия загрязненного воздуха в году t" ABA. Коэффициенты при переменой изменения дохода, по крайней мере, положительны, в отличие от коэффициентов при переменной расходов (табл. 8). В моделях для зависимой переменной "принимал ли респондент дополнительные меры для улучшения качества питьевой воды в году t" ABW переменные прироста расходов, так же как и переменная изменения дохода в 4 модели (табл. 7) значимы, однако во всех четырех представленных моделях коэффициенты при переменных изменения расходов и дохода отрицательны. Этот факт, однако, не отрицает теоретическую гипотезу о том, что величина дохода оказывает непосредственное влияние на вероятность "защитного" поведения. Видимо, доходы (расходы) домашних хозяйств в переходной экономике нестабильны настолько, что выявить зависимость между колебаниями дохода (расходов) и "защитным" поведением не представляется возможным. Переменная наличия у респондента родных детей младше 14 лет (CHILD), также как и переменная "ожидаемая продолжительность жизни" LIFE незначимы во всех моделях. 5.5. Оценка желания платить за лучшее качество окружающей среды Доля респондентов, выразивших желание платить дополнительно государству или местным властям для того, чтобы воздух и питьевая вода стали чище, составляла в 1994 г. 52.5%. К 1998 г. эта цифра снизилась до 34.4% (табл. 9). Интересно, что доля сельских жителей, выразивших желание платить за лучшее качество окружающей среды, постоянно превышала долю респондентов, проживающих в поселках городского типа. Вероятно, это отражает в какой-то мере желание сельских жителей иметь централизованное водоснабжение. Таблица 9. Доля респондентов, согласных платить за лучшее качество окружающей среды, % респондентов. 1994 г.

1995 г.

1996 г.

1998 г.

N

8346

7918

7812

8019

Россия

52.5

41.0

38.9

34.4


56.2

46.1

44.8

41.7

Город

55.6

40.7

40.3

33.6


40.0

33.7

23.8

23.8

Село

45.1

34.7

31.8

27.2

Logit-модели для зависимой переменной "желание платить за лучшее качество окружающей среды" (WTP) были оценены на основе несбалансированных панельных данных. Выборка состоит из 32095 наблюдений (в моделях это число несколько меньше из-за пропущенных значений). В 13427 случаях (или 41.8%) респонденты заявили о готовности платить дополни-

27


тельно государству или местным властям для того, чтобы воздух и питьевая вода стали чище. Оценки параметров моделей приведены в табл. 10. Таблица 10. Оценки параметров logit-моделей для зависимой переменной "желание платить за лучшее качество окружающей среды" (WTP). Независимые переменные

Модель 1

Модель 2

Модель 3

Модель 4


0.3972** (0.0308)

0.4032** (0.0315)

0.3558** (0.0318)

0.3588** (0.0325)


0.0161** (0.0012)

0.0167** (0.0013)

0.0163** (0.0013)

0.0168** (0.0013)


0.3051** (0.0405)

0.2710** (0.0419)

0.3169** (0.0412)

0.2824** (0.0426)


0.1971** (0.0389)

0.1630** (0.0402)

0.2310** (0.0369)

0.1858** (0.0385)


0.0402 (0.0338)

0.0582 (0.0348)

0.0086 (0.0344)

0.0265 (0.0355)

Денежный доход на одного члена домохозяйства, тыс. руб. (INC) Денежные расходы на одного члена домохозяйства, тыс. руб. (EXP)

0.1320** (0.0203) 0.0365** (0.0077)

0.1313** (0.0208) 0.0362** (0.0080)

По мнению респондента воздух стал грязнее (AMP)

0.1152** (0.0323)

0.1129** (0.0331)


0.1748** (0.0324)

0.1820** (0.0334)

Выбросы загрязняющих веществ в атмосферу (ENO)

0.0240** (0.0041)

0.0212** (0.0042)

YEAR1994

0.7181** (0.0321)

0.6681** (0.0337)

0.6795** (0.0337)

0.6259** (0.0353)

YEAR1995

0.2982** (0.0313)

0.2729** (0.0327)

0.2950** (0.0325)

0.2668** (0.0338)

YEAR1996

0.2548** (0.0305)

0.2387** (0.0329)

0.2598** (0.0318)

0.2444** (0.0341)

Константа

–1.4328** (0.0492)

–1.4428** (0.0507)

–1.4362** (0.0507)

–1.4412** (0.0523)

29600

27628

27804

25988

Wald chi2

1171.25

1095.61

1088.44

1023.27

Pseudo R2

0.0384

0.0394

0.0372

0.0384

–19593.497

–18293.607

–18437.534

–17236.242

Число наблюдений (панель В)

Log likelihood

Примечания: В скобках приведены cluster robust standard errors (clustering on the respondent). * — уровень значимости 5%; ** — уровень значимости 1%. Панель В охватывает раунды 5–8. YEAR1994, YEAR1995 и YEAR1996-дамми, указывающие на год проведения интервью (1998 г. является базовой переменной).

28


Регрессионный анализ показал, что вероятность принятия решения платить за улучшение качества питьевой воды и атмосферного воздуха выше, если респондент проживает в проблемном с экологической точки зрения регионе (коэффициенты как при объективных (ENO), так и субъективных (AMP и WMP) показателях качества окружающей среды отличны от нуля при однопроцентном уровне значимости). Являются значимыми и переменные "информированности" о вредных последствиях влияния загрязненной окружающей среды: наличие высшего образования (EDUC) и уверенность респондента в том, что загрязнение окружающей среды является причиной заболеваний либо его самого, либо членов его семьи (ILL). Материальные условия жизни (денежные душевые доходы (INC) и расходы (EXP)), судя по оценкам модели, оказывают влияние на желание платить за лучшее качество питьевой воды и воздуха, что соответствует выводам теоретической модели. Платить за лучшее качество окружающей среды склонны люди с большей ожидаемой продолжительностью жизни (LIFE), проживающие в городе (URBAN). Гипотеза о том, что забота о детях оказывает влияние на желание респондентов платить за лучшее качество питьевой воды и воздуха не подтвердилась. Оценки параметров моделей с фиксированными эффектами (conditional (respondent fixedeffects) logistic regressions, табл. 11) для зависимой переменной "желание платить за лучшее качество окружающей среды" (WTP) в целом подтверждают выводы, полученные на основе logit-моделей для зависимой переменной "желание платить за лучшее качество окружающей среды". Таблица 11. Оценки параметров логистических регрессионных моделей с фиксированными эффектами для зависимой переменной "желание платить за лучшее качество окружающей среды" (WTP). Независимые переменные

Модель 1

Модель 2


0.2255** (0.0321)

0.2997** (0.0330)


0.0127** (0.0013)

0.0164** (0.0013)


0.1865** (0.0377)

0.2170** (0.0386)


0.2314** (0.0378)

0.3396** (0.0411)


–0.0150 (0.0337)

0.0079 (0.0350)

Денежный доход на одного члена домохозяйства, тыс. руб. (INC) Денежные расходы на одного члена домохозяйства, тыс. руб. (EXP)

0.0764** (0.0121) 0.0204** (0.0058)

29



Модель 1

Модель 2

По мнению респондента воздух стал грязнее (AMP)

0.0967** (0.0340)

0.1209** (0.0350)


0.1051** (0.0345)

0.1185** (0.0355)

YEAR1994

0.5106** (0.0386)

0.6235** (0.0402)

YEAR1995

0.2462** (0.0409)

0.3041** (0.0427)

YEAR1996

0.2123** (0.0424)

0.2523** (0.0452)

Число наблюдений (панель B)

22710

21308

LR chi2(11)

971.89

1029.22

Pseudo R2

0.0324

0.0365

–14510.442

–13587.252

Log likelihood Примечания: Standard errors — в скобках. * — уровень значимости 5%; ** — уровень значимости 1%. Панель B охватывает раунды 5–8.

YEAR1994, YEAR1995 and YEAR1996-дамми, указывающие на год проведения интервью (1998 г. является базовой переменной).

6. ЗАКЛЮЧЕНИЕ Предпринятое эмпирическое исследование было направлено на выявление влияния уровня доходов и качества окружающей природной среды на "защитное" поведение и желание платить за улучшение качества экологических благ. Анализ был осуществлен на основе стандартной модели поведения потребителя, одним из аргументов функции полезности которого является переменная, описывающая качество окружающей природной среды. Проведенные на основе данных RLMS расчеты подтвердили выводы теоретической модели о влиянии на "защитное" поведение и желание платить за улучшение качества воздуха и питьевой воды уровня доходов индивидуумов и качества окружающей среды. Регрессионный анализ также показал наличие зависимости между принятием дополнительных мер, направленных на улучшение качества питьевой воды и наличием централизованного водоснабжения в доме респондента. Городские жители чаще принимают дополнительные меры для снижения отрицательного воздействия загрязненного воздуха и выражают готовность платить за лучшее качество окружающей среды.


30

Также на вероятность "защитного" поведения и желания платить за улучшение качества воздуха и питьевой воды воздействуют факторы информированности о вредных последствиях влияния загрязненной окружающей среды: наличие высшего образования и уверенность респондента в том, что загрязнение окружающей среды является причиной заболеваний либо его самого, либо членов его семьи. Гипотеза о наличии прямой зависимости между "экологической активностью" и ожидаемой продолжительностью жизни подтвердилась лишь частично. Действительно, о своем желании платить за лучшее качество окружающей среды заявляют люди с большей ожидаемой продолжительностью жизни. Однако на решение о принятии дополнительных мер, направленных на улучшение качества питьевой воды (реальную "защитную активность") ожидаемая продолжительность жизни не оказывают влияния. Вероятность "защитного" поведения, направленного на предотвращение воздействия загрязненного воздуха, напротив, увеличивается с возрастом. Этот факт, скорее всего, связан с включением разработчиками RLMS в перечень мер предотвращения вредного воздействия загрязненного воздуха "проведение большего времени в доме", что свойственно более пожилым людям. Не подтвердилась гипотеза о том, что наличие в семье детей оказывает влияние на "защитное" поведение и желание респондентов платить за лучшее качество питьевой воды и воздуха. Для определения приоритетов природоохранной политики в России, разработки стратегии и определения источников финансирования экологических программ чрезвычайно важным представляется поиск причин выявленных тенденций снижения защитной активности и желания платить за лучшее качество окружающей среды в течение 1994–1998 гг. Здесь нужно оговориться, что, возможно, доля респондентов, применявших дополнительные меры для очистки питьевой воды и предотвращения воздействия загрязненного уличного воздуха уменьшилась в течение рассматриваемого периода в меньшей степени, чем об этом свидетельствуют данные, приведенные в табл. 4. Некоторое число респондентов, отвечая на вопрос RLMS, могло сообщать только о новом направлении защитной активности, тогда как остальные респонденты только констатировали применение ими защитных мер, независимо от того, когда они впервые стали защищаться от негативного воздействия загрязненной окружающей среды. Проведенное исследование позволяет утверждать, что снижение защитного поведения и желания платить за лучшее качество питьевой воды и воздуха произошло не из-за улучшения качества окружающей среды, вызванного падением объемов промышленного производства. Хотя снижение негативного воздействия на окружающую среду действительно имело место в некоторых регионах Российской Федерации, по мнению респондентов RLMS, качество питьевой воды и воздуха не улучшилось. Напомним, что согласно приведенным в табл. 2 и 3 данным, около 60% респондентов заявило, что качество питьевой воды и воздуха не изменилось, а около 30% респондентов придерживались мнения, что питьевая вода и воздух стали грязнее.


31

Видимо, основной причиной снижения защитного поведения стало снижение реальных доходов в течение рассматриваемого периода (см. данные, приведенные в табл. 13). В таком случае, с ростом доходов спрос на качественные экологические блага и услуги будет увеличиваться и это должно учитываться органами управления для успешного осуществления экологической политики.

32


ПРИЛОЖЕНИЕ Таблица 12. Структура выборки, 1994–1998 гг., %. 5 волна 1994 г.

6 волна 1995 г.



N

8346

7918

7812

8019


42.86

41.30

40.00

38.60

Город

27.50

28.18

28.06

28.30


5.49

5.70

6.13

6.71

Село

24.16

24.83

25.81

26.40

Территориальная единица 1

4.23

3.36

2.70

2.54


4.23

5.99

5.59

4.78


4.92

4.95

4.94

5.25


2.30

2.39

2.29

2.44


2.24

2.12

1.98

2.26


2.19

2.35

2.41

2.19


2.60

2.55

2.74

2.61


2.26

2.39

2.42

2.44


2.53

2.12

2.34

2.42


2.08

2.03

2.09

2.00


2.59

2.65

2.29

2.42


2.25

2.40

2.61

2.78


2.36

2.39

2.59

2.76


2.61

2.78

2.91

2.78


2.11

2.10

2.32

1.88


2.83

2.79

2.87

2.57


2.36

2.48

2.46

2.93


2.44

2.36

2.37

2.41


2.50

2.59

2.71

2.74


3.22

3.11

3.53

4.05


2.77

2.66

2.85

2.83


2.14

2.21

1.89

1.63


2.37

2.55

2.44

2.26


2.41

2.74

2.87

2.98


2.55

2.50

2.51

2.36


2.34

2.29

2.24

2.78

33







2.18

2.44

2.27

2.38


2.32

2.65

2.59

2.58


2.18

2.37

2.53

2.33


2.29

2.20

2.14

2.14


2.07

1.91

2.20

2.18


2.66

2.64

2.11

2.36


2.49

2.48

2.52

2.51


2.42

2.45

2.60

2.97


2.43

2.32

2.01

1.91


2.59

2.97

2.96

2.24


2.19

2.29

2.48

2.52


2.25

2.45

2.62

2.78

Таблица 13. Описательные статистики. 5 волна 1994 г.




8346

7918

7812

8019

Дефлированный денежный доход на одного члена домохозяйства, полученный в течение тридцати дней, предшествовавших опросу, деноминированных руб.

1060.67 (1592.99)

840.15 (1341.62)

925.15 (1339.71)

556.24 (721.41)

Дефлированные денежные расходы на одного члена домохозяйства, осуществленные в течение тридцати дней, предшествовавших опросу, деноминированных руб.

1624.52 (4240.73)

1259.39 (3316.25)

1344.36 (3447.91)

1142.85 (3426.60)

43.3

43.0

42.7

42.9

Ожидаемая продолжительность жизни мужчин, лет

23.79 (9.92)

23.98 (10.11)

24.97 (10.52)

26.15 (11.03)

Ожидаемая продолжительность жизни женщин, лет

30.10 (14.43)

29.95 (14.63)

30.49 (14.93)

30.88 (14.94)

17.3

15.9

16.0

16.0

N

Доля респондентов мужского пола, %

Доля респондентов с высшим образованием, % Примечания: В скобках приведено стандартное отклонение.

Денежный доход и расходы на одного члена домохозяйства приведен в ценах 1998 г. Для того чтобы элиминировать влияние инфляции на основе региональных индексов потребительских цен, рассчитываемых Госкомстатом5 были определены региональные ценовые дефляторы для 5–7 раундов.

5

Статистический сборник (2001) Регионы России.

34

Консорциум экономических исследований и образования, Россия и СНГ Таблица 14. Динамика выбросов загрязняющих веществ в атмосферный воздух (1993 г. = 100%)6. 1994 г.

1995 г.

1996 г.

1997 г.

1998 г.

Российская Федерация (от стационарных источников)

88.46

85.80

81.79

77.99

75.28

Промышленность (от стационарных источников)

88.09

81.83

75.16

71.51

67.44

Транспортные средства (передвижные источники)

95.33

92.54

93.46

95.42

98.79

ВСЕГО

90.88

88.17

85.89

84.11

83.54

Таблица 15. Выбросы загрязняющих атмосферу веществ, отходящих от стационарных источников, по регионам Российской Федерации (1993 г. = 100%)7. Территориальная единица

1994 г.

1995 г.

1996 г.

1997 г.

1998 г.

Российская Федерация

88.3

85.8

81.8

78.0

75.3

Алтайский край

81.2

82.8

75.3

65.3

29.5

Кабардино-Балкарская Республика

71.4

62.9

60.0

35.7

31.4

Калужская область

69.2

64.1

51.3

43.6

38.5

Саратовская область

85.5

70.2

60.4

54.5

43.4

Томская область

64.5

59.2

45.7

45.1

46.7

Смоленская область

82.6

70.2

56.2

57.0

50.4


78.7

77.7

67.5

50.8

50.5

г. Санкт-Петербург

80.6

60.5

55.0

52.7

51.2

Ростовская область

92.1

78.3

70.4

57.3

52.0

Краснодарский край

80.9

69.1

55.9

53.9

52.6

Тульская область

81.3

68.8

55.2

51.9

53.2

Тамбовская область

80.4

73.9

60.9

58.7

54.3

Ставропольский край

73.0

66.7

58.9

55.3

58.9

Ленинградская область

74.1

67.6

66.3

59.1

59.6

г. Москва

89.5

79.5

78.1

68.9

59.8

Удмуртская Республика

84.8

82.5

76.1

69.7

59.9

Пензенская область

68.2

61.4

54.5

43.2

61.4

Челябинская область

76.2

73.1

61.9

67.2

62.3

Курганская область

83.2

75.7

65.9

65.9

66.5

Нижегородская область

88.7

78.6

69.4

70.0

68.5

6

Источники: Государственные доклады "О состоянии окружающей природной среды Российской Федерации" (1998 и 1999), http://www.ecocom.ru/.

7

Источники: Статистический сборник (1998) Охрана окружающей среды в России, стр. 143–145 и Статистический сборник (2001) Охрана окружающей среды в России, стр. 151–152.

35


Территориальная единица

1994 г.

1995 г.

1996 г.

1997 г.

1998 г.

Тверская область

87.8

83.3

66.7

76.7

71.1

Чувашская Республика

81.8

61.0

81.8

74.0

72.7

Приморский край

89.1

83.4

90.4

84.0

74.1

Амурская область

89.1

78.2

87.4

84.9

76.5

Республика Татарстан

80.4

82.4

81.1

71.5

78.3

Липецкая область

95.2

93.4

87.4

84.0

81.7


91.4

95.0

85.9

83.5

86.9

Пермская область

99.0

89.3

103.7

91.3

88.9

Оренбургская область

164.0

164.0

142.7

133.4

104.7

Красноярский край

96.7

100.4

104.7

106.9

104.8

Волгоградская область

76.7

71.4

129.8

111.1

111.1

Республика Коми

131.3

125.3

123.1

115.9

118.2

Таблица 16. Сброс загрязненных сточных вод в поверхностные водные объекты по регионам Российской Федерации (1993 г. = 100%)8. Территориальная единица

8

1994 г.

1995 г.

1996 г.

1997 г.

1998 г.

Российская Федерация

90.5

89.9

82.3

84.6

80.7


82.0

75.4

57.4

57.4

54.1


95.8

96.7

95.0

94.2

88.3


100.0

95.7

81.8

75.7

75.0

г. Москва

98.2

96.2

93.8

98.9

97.1


96.3

92.7

88.0

87.2

86.0


101.4

89.9

85.5

85.5

82.6


99.1

96.6

92.3

90.6

90.6


66.9

71.5

56.0

85.7

67.2


91.0

90.4

86.6

85.0

81.9


87.0

73.9

82.6

87.0

73.9


84.1

95.9

88.9

86.7

86.5


97.8

99.3

108.7

106.5

101.4


93.3

89.7

91.7

86.1

80.3


36



1994 г.

1995 г.

1996 г.

1997 г.

1998 г.


96.4

92.3

87.8

90.4

92.2


94.6

102.7

108.1

106.8

202.7


86.3

84.1

80.2

80.8

80.2


88.9

115.0

80.0

73.8

65.2


119.0

118.8

106.7

103.6

104.7


100.0

94.1

78.7

82.2

81.1


91.3

72.3

74.9

77.5

79.1


79.8

86.8

91.5

69.8

75.6


92.8

96.1

93.9

78.0

83.3


96.9

96.9

89.3

86.3

81.7


95.3

130.5

118.6

115.7

88.6


88.3

80.9

74.5

72.3

71.3


85.2

90.4

85.2

82.2

85.2


96.5

70.2

56.1

38.6

29.8


89.3

75.6

68.8

63.6

59.0


109.2

109.8

111.4

105.4

96.7


74.5

76.6

78.7

76.6

63.8


105.4

110.0

109.5

109.7

107.2


92.2

93.6

83.7

83.0

92.9

Таблица 17. Благоустройство населенных пунктов (по данным Госкомстата)9. Доля от общего числа населенных пунктов, %, имеющих Водопровод

Год

Канализацию

Город


Сельский населенный пункт

Город



1994 г.

98

81

21

95

61

3.7

1995 г.

98

83

22

95

61

3

1996 г.

98

84

23

95

63

3.4

1998 г.

99.6

88

22

96

66

3

9


37


Таблица 18. Благоустройство населенных пунктов (RLMS). Доля от общего числа опрошенных домашних хозяйств, %, имеющих Централизованное водоснабжение

Город




Город



N


Год

Канализацию

1994 г.

96.2

83.8

71.1

38.1

92.5

78.8

44.5

19.2

3975

1995 г.

96.0

85.5

74.0

36.5

92.3

79.4

45.6

18.7

3783

1996 г.

94.9

83.4

79.2

37.9

92.5

78.2

46.2

18.1

3750

1998 г.

95.3

83.0

77.0

40.1

91.8

79.0

52.7

19.3

3830

Таблица 19. Основной источник воды для питья и приготовления пищи (RLMS). 5 волна, 1994 г.

6 волна, 1995 г.

д/х

%

д/х

%

Водопровод в доме

3016

75.9

2867

75.8

Колодец или колонка

864

21.7

834

22.0

Родник

24

0.6

21

0.6

Река, озеро, пруд

15

0.4

8

0.2

Водовоз

38

1.0

37

1.0

Другой источник

12

0.3

5

0.1

3975

100

3783

100

N

Таблица 20. Региональные ценовые дефляторы (декабрь 1998 г. = 1).


Декабрь 1994 г.




0.005472

0.002279922

0.00190152


0.00516

0.002345297

0.0019208


0.005654

0.002355964

0.001947078

г. Москва

0.006809

0.002837146

0.002364288


0.005792

0.002518273

0.0020114


0.00637

0.002450016

0.001961582

38







0.006008

0.002310766

0.001917648


0.005704

0.002376555

0.001956012


0.00554

0.002130831

0.001745152


0.006265

0.002505841

0.002014342


0.005127

0.002229154

0.001833186


0.005891

0.002265685

0.00184803


0.004886

0.002326784

0.001961875


0.006076

0.002893349

0.002178727


0.005857

0.00234262

0.001965285


0.005833

0.0024303

0.00191513


0.006109

0.002545476

0.002029885


0.005067

0.002303362

0.001884912


0.005419

0.002167502

0.001775186


0.005903

0.002566619

0.002071525


0.005789

0.002516925

0.002109744


0.006332

0.002753107

0.002122673


0.005717

0.002382291

0.002000244


0.005829

0.002428875

0.002015664


0.005777

0.002407089

0.001916472


0.005383

0.002340436

0.001947118


0.006077

0.002531952

0.001946158


0.005279

0.002295316

0.001875258


0.005082

0.002310079

0.001925066


0.005322

0.002314054

0.0018424


0.004952

0.002358077

0.002032825


0.00587

0.002348055

0.001875443

Примечание: Региональные дефляторы рассчитаны на основе региональных цепных индексов потребительских цен10.

10

Источник: Статистический сборник (2001) Регионы России.

39

Консорциум экономических исследований и образования, Россия и СНГ Таблица 21. Выбросы загрязняющих атмосферу веществ, центнер/чел11. Территориальная единица

1994 г.

1995 г.

1996 г.

1998 г.


10.00

9.70

9.45

9.19

г. Москва

10.00

9.70

9.45

9.19


0.37

0.36

0.32

0.24

Коми АССР, г. Сыктывкар

10.00

9.70

9.45

9.19

Коми АССР, Усинский район

8.24

7.97

7.89

7.74

Ленинградская обл., Волосовский район

1.66

1.52

1.48

1.33

г. Смоленск

0.86

0.73

0.59

0.53

Калининская обл. Ржевский район

0.48

0.46

0.37

0.40

г. Тула

2.01

1.71

1.38

1.35

Калужская обл. Куйбышевский район

0.25

0.23

0.18

0.14

г. Нижний Новгород

1.20

1.06

0.94

0.94

Чувашская АССР, Шумерлинский район

0.46

0.34

0.46

0.41

Пензенская область, Земетчинский район

0.19

0.17

0.15

0.18

г. Липецк

10.00

9.70

9.45

9.19

Тамбовская обл., Уваровский район

0.28

0.26

0.21

0.19

г. Казань

0.85

0.87

0.85

0.82

г. Саратов

10.00

9.70

9.45

9.19

Саратовская обл. Вольский район

0.73

0.60

0.52

0.38

Волгоградская обл., Руднянский район

0.74

0.69

1.26

1.08

Кабардино-Балкария, Зольский район

0.06

0.06

0.05

0.03

Ростовская обл., г. Батайск

0.90

0.76

0.69

0.51

г. Краснодар

10.00

9.70

9.45

9.19

Ставропольский край, Георгиевский район

0.39

0.36

0.31

0.31

Краснодарский край, Кущевский район

0.24

0.21

0.17

0.16

г. Челябинск

10.00

9.70

9.45

9.19

г. Курган

10.00

9.70

9.45

9.19

11

Рассчитано на основе данных Госкомстата России: Статистический сборник (1998, 2001) Охрана окружающей среды в России, Статистический сборник (2001) Регионы России.

40



1994 г.

1995 г.

1996 г.

1998 г.

Удмуртская АССР, Глазовский район

1.54

1.50

1.38

1.09

Оренбургская обл., г. Орск

2.85

2.85

2.48

1.82

Пермская обл., Соликамский район

2.05

1.86

2.17

1.87

Челябинская область, Октябрьский район

3.19

3.07

2.60

2.62

г. Томск

1.82

1.67

1.29

1.32

Ханты-Мансийский А.О., Тюменская обл., Сургутский район

5.69

5.89

5.31

5.29

Алтайский край, Бийский район

0.93

0.95

0.87

0.34

Алтайский край, Курьинский район

0.93

0.95

0.87

0.34

г. Красноярск

10.00

9.70

9.45

9.19

г. Владивосток

10.00

9.70

9.45

9.19

Красноярский край, Назаровский район

7.77

8.10

8.47

8.57

Амурская область, Тамбовский район

1.03

0.90

1.02

0.90

Таблица 22. Санитарно-гигиеническое состояние водных объектов, используемых в качестве источников питьевого и хозяйственно-бытового водопользования населения12.

1998 г.

1999 г.

2000 г.

1996 г.

1997 г.

1998 г.

1999 г.

2000 г.

Среднее (значение переменной WATER)

Удельный вес проб воды, не отвечающих гигиеническим нормативам

43.2

18.4

14.2

15.4

8.2

9.1

16.1

4.7

21.2

4.3

3.6

34.7

24.1

8.3

35.7

15

38.5

24

21.3

27.2

19.8

18.5

18.7

22.8

8.8

17.4

25.3

78.7

76.1

73.1

72.3

80.3

45.1

15.1

19.8

1996 г.

1997 г.

По санитарно-химическим показателям

34.2

48.6

27

11.3


20.7

23.8


14.5

4.8

Алтайский край Амурская область

Кабардино-Балкария*

По микробиологическим показателям

24.4

18.6


9.7

40.5

11.5

14.3

37.8

24.5

27

31.8

18.7

13.4

22.9


13.4

19.4

20.2

27

31.1

39.6

33.9

35.8

32

35.3

28.8

12

Рассчитано на основе данных Госкомстата России (Статистический сборник (2001) Охрана окружающей среды в России, стр. 130–135.).

41


1996 г.

1997 г.

1998 г.

1999 г.

2000 г.

1996 г.

1997 г.

1998 г.

1999 г.

2000 г.

Среднее (значение переменной WATER)

Удельный вес проб воды, не отвечающих гигиеническим нормативам


17.7

7.9

5.5

8

12

11.4

24.1

33

31.9

31

18.3


60

45.6

48

42.9

29.7

10.8

8.4

27.2

32

23.3

32.8


6.3

11.8

19.8

21.4

20.1

13.8

18.1

14.3

12.7

9.1

14.7

32.4

31.7

По санитарно-химическим показателям

Липецкая область*

По микробиологическим показателям

31


26.5

22.1

27.8

36.6

39.3

18.7

26.5

30.1

26.9

26.1

28.1


29.6

30.2

39.5

37

59.6

7.4

21.3

31.6

25

26.1

30.7


14.4

20.5

27.6

24.7

16

14.1

13.7

22.3

19.8

13.9

18.7


63.6

51.3

66.3

84.1

24.9

26.4

14.7

9.5

7.3

2.3

35.0


17.9

22.7

21.4

31.2

31.4

21.3

18.8

19.5

10

15.3

21.0

67.5

45.7

Приморский край*

23.9


16.8

29.4

25.9

26.1

29.6

8.2

16.3

12.1

10.6

6.7

18.2


15.9

34.7

35.3

56.8

60

8.7

43.4

6.9

7

15

28.4


25.9

34.7

36.9

34.7

30.6

25.1

32.6

25

23.2

27.1

29.6


14.2

32

24.1

34.8

34.5

29.7

27.9

26.5

18.7

23

26.5

60.7

38.8

31.2

20.7

25.8

26.7

25.3

19.4

Смоленская область* Ставропольский край

16.9 10.7

9.1

8.3

13.2

Тамбовская область*

6.3

39.3

38.2

22.9

28.1

27.6


23

10.8

18.6

13.3

28.7

16.9

17.2

16.9


35.7

55.9

31.3

31

45.7

8.6

29.4

20.6


12.9

50

25

16.7

20

21.4


26.4

21.6

26.3

14.2

9.4

11.9

18.8

14.5

Ханты-Мансийский АО

33.3

92.6

80

50

58.8

37.9

50


18.8

22.1

12.3

18

15.3

12


24.7

48.5

62

68.8

14.1

13.3

23.2

32.3 8.3

22.0

10.8

18.1

17.2

18.2

8.7

10

44.0

27.5

22

27.4

9.3

18.5

13.8

11.3

14.5

27.6

29.9

* — данные санитарного надзора за источниками нецентрализованного водоснабжения.

42


Таблица 23. Описательные статистики.





Доля респондентов, заявивших о наличии частых и/или хронических болезней у себя или у членов своей семьи, %

49.4

42.3

44.9

44.6

Доля респондентов, считающих, что загрязнение воды, воздуха и другие плохие условия внешней среды являются причиной либо их собственных болезней, либо болезней членов семьи, %

26.9

23.0

23.1

23.7

N

8346

7918

7812

8019

Доля респондентов, заявивших о применении каких-либо дополнительных приемов для очищения питьевой воды, %

46.4

32.7

27.5

27.9

Доля респондентов, впервые заявивших о применении каких-либо дополнительных приемов для очищения питьевой воды, %

46.4

9.7

4.7

4.2

Доля респондентов, "защитное" поведение (очистка питьевой воды) которых в раунде n не изменилось по отношению к раунду n–1, %

66.2

71.9

71.5

Доля респондентов, применявших "защитные" меры (очистка питьевой воды) в раунде n и не применявших их в раунде n–1, %

9.7

10.8

13.4

Доля респондентов, не применявших "защитные" меры (очистка питьевой воды) в раунде n и применявших их в раунде n–1, %

23.4

15.7

13.3

Доля респондентов, заявивших о применении каких-либо дополнительных мер, направленных на то, чтобы меньше дышать уличным воздухом, %

9.9

7.2

6.0

4.8

Доля респондентов, впервые заявивших о применении каких-либо дополнительных мер, направленных на то, чтобы меньше дышать уличным воздухом, %

9.9

5.3

2.7

1.9

Доля респондентов, "защитное" поведение (снижение воздействия загрязненного воздуха) которых в раунде n не изменилось по отношению к раунду n–1, %

85.3

89.5

91.0

Доля респондентов, применявших "защитные" меры (снижение воздействия загрязненного воздуха) в раунде n и не применявших их в раунде n–1, %

5.3

3.8

3.0

Доля респондентов, не применявших "защитные" меры (снижение воздействия загрязненного воздуха) в раунде n и применявших их в раунде n–1, %

8.0

4.8

4.4

N

4663 (результаты опросов индивидуумов старше 18 лет, заполнивших "взрослый вопросник" во всех четырех волнах)

43


Таблица 24. Линейная регрессия для зависимой переменной "субъективная оценка качества воздуха" (AQ). Unstandardized coefficients

Standardized coefficients

t

Sig.

144.894

0.000

B

Std. Error

2.754

0.019

2.854E-02

0.002

0.131

12.134

0.000


0.626

0.023

0.292

27.095

0.000


0.466

0.020

0.226

22.758

0.000

Константа Выбросы загрязняющих веществ в атмосферу (ENO)

Model summary

Beta

R

R square

Adjusted R square

Std. error of the estimate

0.449

0.201

0.201

0.82

Sum of squares

df

Mean square

F

Sig.

Regression

1393.636

3

464.545

689.744

0.000

Residual

5530.141

8211

0.674

Total

6923.778

8214

Таблица 25. Линейная регрессия для зависимой переменной "субъективная оценка качества питьевой воды" (WQ). Unstandardized coefficients

Standardized coefficients

t

Sig.

64.819

0.000

B

Std. error

2.168

0.033

1.930E-02

0.001

0.180

17.241

0.000


0.455

0.022

0.218

20.738

0.000


0.289

0.020

0.148

14.208

0.000

Константа Качество источников питьевого водоснабжения (WATER)

Model summary

Beta

R

R square

Adjusted R square

Std. error of the estimate

0.348

0.121

0.121

0.81

Sum of squares

df

Mean square

F

Sig.

Regression

753.129

3

251.043

379.663

0.000

Residual

5460.406

8258

0.661

Total

6213.535

8261


44

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ Государственный доклад (1998) О состоянии окружающей природной среды Российской Федерации http://www.ecocom.ru/. Государственный доклад (1999) О состоянии окружающей природной среды Российской Федерации http://www.ecocom.ru/. Статистический сборник (1998) Охрана окружающей среды в России (М.: Госкомстат России). Статистический сборник (2001) Охрана окружающей среды в России (М.: Госкомстат России). Статистический сборник (2001) Регионы России (М.: Госкомстат России). Carson, R.T. et al. (1994) A bibliography of contingent valuation studies and papers (La Jolla, California: Natural Resources Damage Assessment, INC). Ciriacy-Wantrup, S.V. (1947) Capital returns from soil-conservation practices, Journal of Farm Economics 29, 1188–1190. Cropper, M.L. and W.E. Oates (June 1992) Environmental economics: A survey, Journal of Economic Literature, No 30, 675–740. Freeman, A.M. III (1993) The measurement of environmental and resource values (Washington, D.C.: Resources for the Future). Gnedenko E. and Z. Gorbunova (1998) A Contingent valuation study of projects improving drinking water quality, Modern Toxicological Problems 3. Gnedenko E., Z. Gorbunova and G. Safonov (2001) Contingent valuation of drinking water quality in Samara city, EERC Final report 98-263E. Kopp, R.J. and V.K. Smith (1989) Benefit estimation goes to court: The case of natural resource damage assessments, Journal of Policy Analysis and Management 8, 593–612. Markowska, A. and T. Zylicz (1999) Costing an international public good: the case of the Baltic Sea, Ecological Economics 30, 2, 301–316. Mitchell, R.C. and R.T. Carson (1989) Using surveys to value public goods: The contingent valuation approach (Washington, D.C.: Resources for the Future). Ready R.C., J. Malzubris and S. Senkane (2002) The relationship between environmental values and INCome in a transition economy: surface water quality in Latvia, Environmental and Development Economics 7, 1, 147–156. Schulze, W.D. et al. (1983) The economic benefits of preserving visibility in the National Parklands of the Southwest, Natural Resources Journal 23, 149–173. Smith, V.K. (1992) Arbitrary values, good causes, and premature verdicts, Journal of Environmental Economics and Management 22, 71–89. Whittington, D., D. T. Lauria and X. Mu (1991) A study of water vending and willingness to pay for water in Onitsha, Nigeria, World Development 19, 179–198. Zamparutti, A. (1999), Environment in the transition to a market economy: progress in Central and Eastern Europe and the new independent states (Paris: Organization for Economic Cooperation and Development).

Заинтересованность домашних хозяйств России в повышении экологических стандартов

Recommend Documents