RefMag.ru - Оценка. Помощь в решении задач, тестов, практикумов, курсовых, аттеста­ционных

RefMag.ru - Помощь в решении в учебе

Заказать:
- заказать решение тестов и задач
- заказать помощь по курсовой
- заказать помощь по диплому
- заказать помощь по реферату

Репетитор оценщика

Готовые работы заочников

Тесты:

Задачи:

Примеры работ по оценке

Примеры курсовых работ
Примеры аттест­ационных работ
Учебные дисциплины
Литература
Заказ работ:




Экспертная и репетиторская помощь по решению тестов, задач, практикумов и всех других видов работ. Сергей.
тел. +7(903)795-74-78, +7(495)795-74-78, [email protected], ,
,

Примеры выполненных работ: | контрольные | курсовые | дипломные | отзывы |




Методические материалы:

Список литературы по оценке земли > Прогнозирование стоимости сельскохозяйственных земель краснодарского края с учетом экологической ситуации

Прогнозирование стоимости сельскохозяйственных земель краснодарского края с учетом экологической ситуации

Сизов А.П., Хабаров Д.А. Прогнозирование стоимости сельскохозяйственных земель краснодарского края с учетом экологической ситуации // Модели и технологии природообустройства (региональный аспект). 2017. № 4. С. 96-103.

Скачать оригинал статьи

Фрагмент работы на тему "Прогнозирование стоимости сельскохозяйственных земель краснодарского края с учетом экологической ситуации"

96 УДК 330.43 Сизов А.П., д.т.н., с.н.с., профессор Хабаров Д.А. Московский государственный университет геодезии и картографии (МИИГАиК) ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СТОИМОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ЗЕМЕЛЬ КРАСНОДАРСКОГО КРАЯ С УЧЕТОМ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ СИТУАЦИИ Земля является незаменимым и уникальным природным ресурсом. Именно по- этому земля всегда находилась и находится в центре интересов человеческого общества, которые «группируются» вокруг использования, распределения, пере- распределения, а также восстановления ее полезных потребительских свойств, правил и норм владения и пользования. Однако сегодня в данном сегменте, как показывает обзор существующих методов оценки, они не совсем корректны, так как в них не всегда учитывается экологическая ситуация. Экономико- математические методы оценки сельскохозяйственных земель (в частности с применением многофакторных моделей), не учитывающие региональные осо- бенности земель, не дают возможности эффективно управлять процессом ис- пользования земель, а также, проводить точную экономическую оценку сельско- хозяйственных и иных категорий земель. Проблемы экономической оценки зем- ли сельскохозяйственного назначения включают довольно сложную систему финансово-экономических, нормативно-правовых, социально- экономических и межнациональных отношений. Накопленный временами опыт оценки земель сельскохозяйственного назначения позволяет сделать очередной существенный шаг в совершенствовании методики экономической оценки сельскохозяйствен- ных земель с учетом экологической ситуации. Целью настоящего исследования является совершенствование методики экономической оценки сельскохозяй- ственных земель с учетом экологической ситуации. Количественные и каче- ственные показатели, влияющие на стоимость сельскохозяйственных земель, яв- ляются инструментом проведения экономической оценки этих земель с учетом экологической ситуации. Для достижения цели научной статьи необходимо про- вести корреляционный анализ на основе отобранных экологических факторов, построить математическую модель стоимости сельскохозяйственной земли Краснодарского края с учетом экологической ситуации, построить прогноз сто- имости сельскохозяйственных земель Краснодарского края с учетом экологиче- ской ситуации. Сельскохозяйственные земли Краснодарского края являются объектом исследования данной научной статьи. Предмет исследования – эколо- гические факторы, влияющие на стоимость сельскохозяйственных земель Крас- нодарского края. Ключевые слова: Краснодарский край, стоимость сельскохозяйственных земель, экологические факторы, корреляционный анализ, многофакторная модель, урав- нение регрессии. Краснодарский край – субъект Российской Федерации, входящий в состав Юж- ного федерального округа. Общая площадь Краснодарского края составляет 74485 км2 (41-е место по площади среди всех субъектов РФ). По официальным данным, взятым из государственных докладов о состоянии и использовании земель в Краснодарском крае за ряд лет, земли сельскохозяйственного назначения занимают площадь, равную 63% общей площади земельного фонда Краснодарского края. Приведем динамику измене- 97 ния площади земель сельскохозяйственного назначения по отношению к общей площа- ди земельного фонда Краснодарского края [1]. Таблица 1 - Доля площади земель сельскохозяйственного назначения в общей площади земельного фонда Краснодарского края Годы Площадь земель сель- скохозяйственного назначения, тыс. га Общая площадь земель, тыс. га Доля площади земель сельско- хозяйственного назначения в общей площади земельного фонда Краснодарского края, % 1990 5426,4 8327,7 65,16 1995 4795,2 7548,5 63,52 2000 4793,5 7548,5 63,50 2005 4767,5 7548,5 63,15 2010 4750,5 7548,5 62,93 2011 4749,6 7548,5 62,92 2012 4749,6 7548,5 62,92 Анализируя таблицу 1, видим, что большую часть земельного фонда Краснодар- ского края занимают земли сельскохозяйственного назначения. Актуальность исследования обуславливается возможностью проведения рацио- нального прогнозирования стоимость земель сельскохозяйственного назначения с уче- том экологической составляющей, которая является обязательной компонентой при проведении данного исследования. Сельскохозяйственные земли Краснодарского края достаточно плодородны и имеют значительную стоимость за 1 гектар земли, что вызы- вает особый интерес к выявлению экологических факторов, способных повлиять на стоимость таких земель. Данная модель позволяет приблизить стоимость сельскохозяй- ственной земли к объективному стоимостному показателю. Целью настоящего иссле- дования является совершенствование методики экономической оценки сельскохозяй- ственных земель с учетом экологической ситуации. Определим показатели, характеризующие использование хозяйственной терри- тории: 1. Структура земельных угодий – процентное соотношение отдельных ви- дов угодий к общей площади угодий; 2. Структура сельскохозяйственных угодий – процентное отношение доли пашни к общей площади сельскохозяйственных угодий. Приведем официальные данные на 2012 год. Общая площадь сельскохозяй- ственных угодий составила 4246 тыс. га, площадь пашни – 3754,4 тыс. га, площадь пастбищ – 341 тыс. га. Таким образом, Структура земельных угодий в 2012 году соста- вила 88%. Одним из показателей уровня использования земли является производство кар- тофеля в расчете на 100 га пашни. В 2012 году Краснодарский край вырастил 577 тыс. тонн картофеля. Получаем, что на 100 га пашни Краснодарский край выращивает 15,37 тонн картофеля, что является очень высоким показателем [4]. Стоимость сельскохозяйственных земель можно смоделировать, применяя мно- гофакторную регрессионную модель (экономико-математические методы). Благодаря данному подходу, можно понять, за счет чего цена на землю увеличивается или умень- шается. Основные этапы построения регрессионной модели: 1) проведение предварительного исследования (на данном этапе описывает- ся суть анализируемой проблемы, исследуется рынок акций); 98 2) формирование перечня факторов (как количественных, так и качествен- ных); 3) формирование таблицы исходных данных (в данную таблицу включаются количественно измеримые факторы); 4) отбор итоговых факторов при помощи проведения корреляционного ана- лиза; 5) построение уравнения регрессии (зависимости итоговой величины от со- вокупности анализируемых факторов); 6) проведение прогноза (осуществление краткосрочных, среднесрочных и долгосрочных прогнозов) [2]. На стоимость сельскохозяйственных земель влияет множество групп факторов, таких как внутренние, внешние, макроэкономические, микроэкономические и так да- лее. В данной модели можно рассматривать только количественно измеримые факторы. Безусловно, качественные факторы способны изменить стоимость земли, но в модель они включены быть не могут. В данной статье будут рассмотрены экологические, чис- ленно измеримые факторы влияния. К таким факторам можно отнести: динамику вы- бросов загрязняющих веществ от стационарных источников в Краснодарском крае, уровень заболоченности Краснодарского края, процент опустынивания и деградации почв Краснодарского края, наличие или отсутствие карстовых процессов. Применим математическое моделирование стоимости сельскохозяйственных земель на примере Краснодарского края. Общий вид модели этой регрессии будет иметь вид: R=?ci?xi, где c – полученные коэффициенты регрессии, а x – значения отобранных факторов. Са- мо уравнение регрессии будет выглядеть так: y= m0+ m1?x1+m2?x2+…+mn?xn, где y – исследуемая величина (стоимость сельскохозяйственных земель Краснодарского края»), m – коэффициенты регрессии, x – отобранные факторы, влияющие на стоимость сельскохозяйственных земель [3]. Перечислим факторы, которые будут рассмотрены в данной многофакторной ре- грессионной модели: 1) x1 - динамика выбросов загрязняющих веществ от стационар- ных источников, тыс. тонн; 2) x2 - валовой сбор плодов и ягод в хозяйствах всех катего- рий, тыс. тонн; 3) x3 - индексы производителей сельскохозяйственной продукции и приобретения товаров и услуг сельскохозяйственными организациями, %; 4) x4 - уро- жайность подсолнечника в хозяйствах всех категорий, центнеры с одного гектара убранной площади; 5) x5 – площадь болот и заболоченной территории, км2. Коэффициент корреляции – влияние исследуемых факторов друг на друга. Зна- чение коэффициента корреляции находится в интервале от [-1;1]. При этом степень за- висимости определял ученный Чеддок, построивший шкалу зависимости факторов друг от друга. При отрицательном значении коэффициента корреляции зависимость стано- вится обратной. Таблица 2 – Проведение корреляционного анализа по выбранным факторам [5-6] Год y x1 x2 x3 x4 x5 2011 50000 204,9 295 98 23,1 1824 2012 56000 200,8 312 97,8 23,3 1890 2013 80000 187,6 388 111,3 25,8 1815 2014 70000 200,4 344 104,6 24,6 1809 2015 94000 186 395 116,8 27,2 1802 Коэффициент корреляции - -0,93 0,97 0,98 0,99 -0,6 99 0 50000 100000 150000 200000 250000 300000 350000 400000 450000 500000 0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000 90000 100000 2012 2013 2014 2015 Тонны Цена, руб. Период цена с/х земли Краснодарского края, руб. за гектар валовой сбор плодов и ягод в хозяйствах всех категорий, тонны Рисунок 1. Зависимость цены с.-х. земель Краснодарского края от валового сбора плодов и ягод в хозяйствах всех категорий 0 50000 100000 150000 200000 250000 300000 350000 400000 450000 500000 2012 2013 2014 2015 Тонны Динамика валового сбора плодов и ягод в хозяйствах всех категорий, тонны Рисунок 2. Динамика валового сбора плодов и ягод в хозяйствах всех категорий 100 0 500 1000 1500 2000 2500 0 2 4 6 Y Переменная X 1 Переменная X 1 График подбора Y Предсказанное Y Рисунок 3. График подбора, где y- цена c.-х. земли Краснодарского края, x1- ва- ловой сбор плодов и ягод в хозяйствах всех категорий. На основании поля корреляции можно выдвинуть гипотезу (для генеральной со- вокупности) о том, что связь между всеми возможными значениями x и y носит линей- ный характер. Линейное уравнение регрессии имеет вид: y=bx+a, где a и b- параметры регрессии. Для расчета параметров регрессии принято строить расчетную таблицу. Приведем пример ручного построения уравнения регрессии. В качестве значения yi возьмем значение цены сельскохозяйственной земли за ряд лет (руб. за га), в качестве xi - урожайность подсолнечника в хозяйствах всех категорий (центнеры с одного гектара убранной площади). Таблица 3 - Ручной расчет уравнения регрессии Год yi xi xiyi yi 2 xi 2 2011 50 23,1 1155 2500 533,61 2012 56 23,3 1304,8 3136 542,89 2013 80 25,8 2064 6400 665,64 2014 70 24,6 1722 4900 605,16 2015 94 27,2 2556,8 8836 739,84 Сумма: 350 124 8802,6 25772 3087,14 Воспользуемся системой нормальных уравнений, где ; Имеем: . Умножим уравнения (1) системы на (-24,8), полу- чив при этом систему, которую можем решить методом алгебраического сложения. Имеем: ; 11,94b=122,6; b=10,268; a=-184,6466. Найденные значения b1 и b0 подставим в уравнение регрессии: y*=10,268x-184,6466. Аналогичное уравнение регрессии получается и при построении его с помощью программы Microsoft Excel. Совокупность расчетных значений, называемых также предсказанными, образу- ют прямую регрессии (рис. 4), отражающую зависимость цены с.-х. земли Краснодар- ского края от урожайности подсолнечника в хозяйствах всех категорий, при условии, что остальные неучтенные факторы и случайности не оказывают влияния на цену с.-х. земель Краснодарского края. 101 Рисунок 4. График рассеяния точек С помощью программы Microsoft Excel построим уравнение регрессии. Для удобства отберем три фактора из корреляционного ряда. Отберем факторы x2,x3,x5. Рисунок 5. Построение многофакторной регрессионной модели Уравнение регрессии имеет вид: Цена с.-х. земли Краснодарского края = - 244444,17+(43,17?x2)+(2025,6?x3)+(46,70?x5). При помощи данного уравнения можно с высоким уровнем точности смоделировать стоимость с.-х. земли Краснодарского края. Рассмотрим, например, влияние отобранного фактора x1. Допустим, что валовой сбор плодов и ягод в хозяйствах всех категорий увеличится на 20000 тонн и составит 415 тыс. тонн. Тогда стоимость с.-х. земель Краснодарского края будет = -244444,17+ (43,17?415)+(2025,6?116,8)+(46,70?1802) = -244444,17+17915,6+236590,08+84153,4= 94214,87 руб. Потенциальная стоимость земель с.-х. назначения выросла на 215 рублей за га, о чем и свидетельствовал коэффициент корреляции. Для более детального анализа рекомендуется переводить значения в абсолютные значения. Также следует не забывать о том, что высокое значение коэффициента кор- реляции не является основанием наличия причинно-следственной связи между пере- менными, а свидетельствует о согласованности их изменений (проверка путем исполь- зования распределения Стьюдента). 102 Таблица 4 - матрица зависимости отобранных факторов, переведенных в абсо- лютные значения y x2 x3 x5 y 1 x2 0,973994676 1 x3 0,9880495 0,972950484 1 x5 -0,607446768 -0,581812961 -0,674326198 1 Состояние экологической обстановки в Краснодарском крае в значительной сте- пени обусловлено уровнем антропогенной нагрузки на природную среду, определяемой уровнем выбросов загрязняющих веществ в атмосферный воздух от предприятий и ав- томобильного транспорта, сбросов сточных вод, объемом образования и размещением отходов производства и потребления. Продолжающееся увеличение численности транспортных средств, высокая плотность дорожной сети, большой объем грузоперево- зок и высокая интенсивность движения легкового и грузового транспорта способству- ют росту уровня загрязнения атмосферного воздуха на территории Краснодарского края. Существенный вклад в загрязнение атмосферного воздуха вносит сжигание рас- тительных остатков на сельскохозяйственных угодьях и в городах (в осенний период). По-прежнему главной проблемой бассейнов рек и морей Краснодарского края остается загрязнение поверхностных водных объектов и деградация степных рек, испытываю- щих значительную антропогенную нагрузку. Так, в 2013 году в природные поверхност- ные водные объекты было сброшено 2677,86 млн. м? сточных вод, в том числе 839,31 млн. м 3 – загрязненных сточных вод (в 2012 году – 1007,5 млн. м3), из них загрязнен- ных (без очистки) – 712,75 млн. м3 , загрязненных (недостаточно очищенных) – 126,56 млн. м3. При этом, в составе требующих очистки сточных вод объёмом 962,57 млн. м3в водные объекты Краснодарского края поступило 44645,03 тонн химических веществ (в 2012 году – 53658,0 тонн). Оценка земель сельскохозяйственного назначения делается на основании дан- ных о практической урожайности сельскохозяйственных культур, сенокосов, произво- дительности пастбищ, насаждений, структур земель для посева. Существует множество методов: статистический, экономико-математический, расчетно-конструктивный, рас- четно-нормативный. Кроме того, при оценке учитываются сложившийся уровень цен в регионе на сельхозпродукцию и уровень затрат на выращивание сельскохозяйственных культур. Также оценка земель сельскохозяйственного назначения проводится в дачных кооперативах и садовых товариществах с учетом анализа цен по сделкам с землей, транспортной инфраструктуры, газоснабжения, водоснабжения, электроснабжения и иных факторов. Стоимость земли зависит от месторасположения, формы собственно- сти, прав на землю, окружающей инфраструктуры. Все вышеперечисленные факторы, безусловно, очень важны, но они не измеримы численно. Рыночная стоимость с.-х. земли, как правило, отличается от кадастровой стоимости. Полученное уравнение ре- грессии имеет большую практическую ценность и для риелторов, и для администрации всех субъектов Российской Федерации. Благодаря многофакторной модели можно про- гнозировать изменение стоимости земель любых категорий, корректировать показатели по тем показателям, которые напрямую влияют на стоимость с/х земель. Такой вид применения многофакторной модели уникален тем, что может рассматривать разные классификации факторов, например: социально-экономические факторы, экологиче- ские факторы. Организации, обладающие полным набором таких данных, могут пред- сказывать изменения уровня цен на рынке сельскохозяйственных земель. Практическая цель данной статьи достигнута. 103 СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. Доклад о состоянии природопользования и об охране окружающей среды Краснодарского края в 2016 году. – Краснодар : Министерство природных ресурсов Краснодарского края, 2016. - 427 с. 2. Носко В.П. Эконометрика. - Книга 1. - Ч. 1, 2. - М. : Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2011. - 672 с. 3. Орлова И.В. Экономико-математические методы и модели: компьютерное мо- делирование : учебное пособие / И.В. Орлова, В.А. Половников - 3-е изд., перераб. и доп. – М. : «Инфра - М», 2011. - 389 с. 4. Хабаров Д.А. Эффективность государственного кадастрового учета зон с осо- быми условиями использования / Хабаров Д.А., Давыдова А.А. // Славянский форум. - 2016. - № 4 (14). - С. 217-227. 5. Росстат : [сайт] [Электронный ресурс]. – Режим доступа: www.gks.ru 6. Аналитическая компания «Совэкон» : [сайт] [Электронный ресурс]. – Режим доступа: www.sovecon.ru. Sizov A. P., Doctor of Technical Sciences, Professor Khabarov D.A. Moscow state University of geodesy and cartography (MIIGAiK) PREDICTION OF THE COST OF AGRICULTURAL LAND OF KRASNODAR REGION IN VIEW OF THE ENVIRONMENTAL SITUATION Land is unique and irreplaceable natural resource. That is why the land locates (and always has been) in the center of the interests of human society, which are "grouped" around the use, distribution, redistribution, and the restoration of its useful consumer properties, rules and regulations of ownership and use. According to review existing estimation methods, these methods not quite correct because they do not always take into account the environmental situation. Economic-mathematical methods of estimation of agricultural land (in particular with the use of multifactorial models)do not take into account regional peculiarities of the land, so they do not allow to effectively manage the process of land use, as well as to carry out an accurate economic assessment of agricultural and other land categories. Problems of economic assessment of agricultural land include a fairly complex system of financial, economic, legal, social, economic and inter-ethnic relations. Accumulated by years experience of assessment of agricultural land allows us to make next significant step in the improvement of methods of economic valuation of agricultural land in view of the environmental situation. The purpose of this study is to improve the methods of economic evaluation of agricultural land in view of the environmental situation. Quantitative and qualitative indicators which affect the cost of agricultural land are a tool for the economic valuation of the land in view of the environmental situation. To achieve the goal of scientific article it is necessary to carry out a correlation analysis on the basis of selected environmental factors, to build a mathematical model of the value of agricultural land of Krasnodar Region in view of the environmental situation, to build a forecast of the cost of agricultural land of Krasnodar Region in view of the environmental situation. Agricultural lands of Krasnodar region are the object of study of the scientific article. Environmental factors that affect the value of the agricultural land of Krasnodar Region are the subject of research. Keywords: Krasnodar Region, the cost of agricultural land, environmental factors, correlation analysis, multifactorial model, regression equation.

Похожие разделы

заказать диплом





© 2002 - 2021 RefMag.ru