CC BY
26
МИ КРОЭ КОНОМИЧЕС КИЙ АНАЛИЗ: МЕТОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ
УДК 330.101.22
И. Ю. Блам
Институт экономики и организации промышленного производства СО РАН пр. Акад. Лаврентьева, 17, Новосибирск, 630090
ДИНАМИКА СПРОСА НА ЭКОЛОГИЧЕСКИЕ УСЛУГИ В РОССИИ 1
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, [1]), результаты исследований в этой области (к сожалению, отнюдь не многочисленных) указывают на наличие растущего спроса на экологические блага лучшего качества в этих странах. Ready, Malzubris и Senkane [2] в работе, посвященной анализу зависимостей между доходами домашних хозяйств Латвии и их желанием платить за улучшение экологического состояния водоемов, показали, что хотя в настоящее время это желание невысоко (что объясняется, в первую очередь, низкими доходами домашних хозяйств), так же как и невелика эластичность желания платить по доходу, но последняя 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 [3]. 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 меж-страновые различия. Оценка параметров линейной модели на основе объединенной польско-литовской выборки позволила авторам сделать вывод о том, что ни доход, ни прочие социальноэкономические характеристики респондентов не позволяют полностью объяснить «национальные особенности» желания платить за лучшее качество окружающей природной среды.
В нашей статье анализируется динамика желания домашних хозяйств России платить за лучшее качество экологических благ и услуг, а также «защитного» поведения (averting behavior) домашних хозяйств, направленного на снижение отрицательного воздействия загрязнения окружающей среды.
Обзор литературы
Теоретической основой анализа спроса индивида 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 см., например, в работах: [4; 5].
1 В статье представлены результаты исследовательского проекта, реализованного при поддержке Консорциума экономических исследований и образования (грант R02-1551).
ІББМ 1818-7862. Вестник НГУ. Серия: Социально-экономические науки. 2006. Том 6, выпуск 1 © И. Ю. Блам, 2006
Рассмотрим некоторого индивида, функция полезности и которого описывается уравнением
u = и (X, q),
где X - вектор количества потребляемых благ (х = х1, ..., хг-, ..., xn); q - качество окружающей природной среды. Включая переменную, отражающую качество окружающей среды в функцию полезности, мы основываемся на предположении о том, что индивид, по крайней мере, ощущает воздействие изменений качества окружающей природной среды.
Пусть индивид максимизирует полезность при бюджетном ограничении
=M
i
где M - денежный доход. Предполагается, что индивид принимает уровень q как «заданный» и не должен платить за это количество экологических благ. Решение задачи дает некоторый набор стандартных функций спроса
х = х ( р, M, q),
где P - вектор цен на потребляемые товары (P = pi, ., pi, .,pn).
Задача, двойственная к задаче максимизации полезности, может быть записана следующим образом. Необходимо минимизировать затраты
f \
Z PiX)
V - J
при условии того, что полезность не уменьшится ниже некоторого уровня и0. Решая задачу, получаем функцию затрат
e ( р, q, u0 ) = м. (1)
Производная функции затрат по цене какого-либо товара дает нам компенсированную по Хиксу функцию спроса (the Hicks-compensated demand function) на этот товар:
дг/dpг = h (P, q, u0).
Подобным же образом производная (1) 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 = -de (P, q, u0 )/dq. (2)
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,
u = v (M, P, q) ,
dv dv
du =-----dM +-----dq = 0
dM dq
и
dM dv / dq
dq dv / dM
где dP = 0, согласно нашему предположению.
Если значение производной правой части уравнения (2) может быть найдено на основе имеющихся наблюдений, тогда мы можем получить точечную оценку предельного желания платить за q. Пусть W - выгода индивида от некоторого непредельного (nonmarginal) увеличения предложения q. W есть интеграл этой функции:
W = - j eq (P, q, u )dq = e( P, q', u) - e( P, q , u) .
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 индивидов 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 индивидов 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 индивида 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 индивида и неизменности величины его полезности. Основная проблема здесь заключается в поиске практических методов вычисления суммы, которую индивид согласен заплатить или получить в качестве компенсации.
Прокси-методы определения суммы, которую индивид 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 «индивид'^е11-теаш^ов». В этом случае применяются методы условной оценки (contingent valuation methods) или методы экспериментальной экономики. Метод условной оценки предполагает проведение опроса, в рамках которого 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, наиболее близкому к теме предлагаемого исследования, индивиду 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. [6]. С тех пор реализовано множество исследовательских проектов, в ходе которых совершенствовалась и применялась данная методология 2. Упомянем, в частности, работу R. T. Carson [7], посвященную экономической оценке чистой воды; исследование D. Whittington, D. T. Lauria, X. Mu [8], целью которого было определение оптимальных цен на питьевую воду, снабжение которой стремились наладить местные органы управления в одном из городов Нигерии; статью
2 К 1994 г. насчитывалось около 1 700 научных публикаций, связанных с применением метода условной оценки [7].
R. J. Kopp, V. K. Smith [9], поднимающую вопросы оценки ущерба, наносимого природным ресурсам; а также исследование W. D. Schulze, и др. [10], 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 Е. Гнеденко, З Горбуновой и Г Сафоновым [11]. 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 Е. Гнеденко, З Горбуновой [12] 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 %.
Гипотезы исследования
Из рассмотренной выше теоретической модели следует, что с увеличением дохода индивида 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; степень загрязнения окружающей природной среды оказывает положительное влияние на «защитное» поведение и желание платить за улучшение качества воздуха и питьевой воды.
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.
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.
Факторы информированности о вредных последствиях влияния загрязненной окружающей среды - наличие высшего образования и уверенность респондента в том, что загрязнение окружающей среды является причиной заболеваний его самого, и членов его семьи - оказывают влияние на вероятность «защитного» поведения и желания платить за улучшение качества воздуха и питьевой воды.
Вероятность «защитного» поведения и желания платить за лучшее качество окружающей среды выше для индивидов с большей ожидаемой продолжительностью жизни, поскольку инвестиции в лучшее качество окружающей природной среды, индивидам с большей ожидаемой продолжительностью жизни позволят предотвратить больший ущерб, ежегодно наносимый плохим качеством окружающей среды, по причине более длительного физически возможного срока их окупаемости.
Наличие в семье детей увеличивает склонность респондентов к «защитному» поведению и желанию платить за лучшее качество питьевой воды и воздуха (в силу заботы о здоровье детей).
Спецификация модели
Для реализации проекта в качестве основного источника информации были использованы результаты второго панельного опроса Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения (RLMS) 3. 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
3 Подробное описание RLMS приводится на сайте http://www.cpc.unc.edu/rlms.
«защитного» поведения респондентов и их желания платить за улучшение качества вдыхаемого воздуха и питьевой воды в течение 1994-1998 гг. Однако преимуществом КЬМ8 является широкий спектр социально-экономических характеристик респондентов, что позволяет изучать факторы, определяющие эти изменения.
В данном исследовании для панельного анализа использованы результаты опросов индивидов старше 18 лет и их семей, заполнивших «взрослый вопросник» пятой волны и еще хотя бы одной из трех оставшихся интересующих нас волн КЬМ8: шестой, седьмой или восьмой 4. Для кросс-секционного анализа использована сбалансированная панель.
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. Денежные доходы на одного члена домохозяйства, так же как и денежные расходы, снизились в течение 1994-1998 гг., несмотря на то, что в 1996 г. наблюдалось небольшое увеличение по сравнению с 1995 г.
Как показывают данные официальных источников 5, 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 динамики выбросов загрязняющих атмосферу веществ, отходящих от стационарных источников. Так, если в Алтайском крае, КабардиноБалкарской Республике, Калужской области выбросы за период с 1994 по 1998 г. снизились на 60-70 %, то в Республике Коми, Оренбургской и Волгоградской областях и Красноярском крае они, напротив, в течение того же периода увеличились на 5-20 %.
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 Госкомстата 6 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, 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 % 7.
4 Рассматриваются только результаты опросов У-УШ волн, проводившиеся в 1994-1998 гг., поскольку в вопросниках этих раундов есть пункты, касающиеся качества окружающей природной среды и предоставляемых услуг, а также готовности платить за улучшение качества этих услуг.
5 См.: Государственные доклады «О состоянии окружающей природной среды Российской Федерации» (1998 и 1999) // http://www.ecocom.ru/; Охрана окружающей среды в России: Стат. сб. 1998; Охрана окружающей среды в России: Стат. сб. 2001.
6 См. Охрана окружающей среды в России: Стат. сб. 1998. С. 125-127; Охрана окружающей среды в России: Стат. сб. 2001. С. 128-129.
7 Охрана окружающей среды в России: Стат. сб. 2001. С. 26.
Среди опрошенных в рамках RLMS домашних хозяйств доли имеющих централизованное водоснабжение в городах и сельских населенных пунктах отличаются не столь значительно. В течение рассматриваемого периода централизованное водоснабжение было у 95-96 % семей, проживающих в областных центрах, у 83-85 % семей, проживающих в городах, и у 36-40 % жителей сельских населенных пунктов. 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.
Для учета уровня благоустройства жилого фонда в эконометрическую модель была включена дамми 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 введена дамми 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 индивида 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.
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 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 лабораторными 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, данные Госкомстата о выбросах загрязняющих веществ по областям России были скорректированы на основе Перечня промышленных центров с особо высоким уровнем загрязнения атмосферного воздуха 8. 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.
8 В 1994-1998 гг. из городов, в которых проводились опросы КЬМБ, 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. (См.: Охрана окружающей среды в России: Стат. сб. 1998. С. 27-28; Охрана окружающей среды в России: Стат. сб. 2001. С. 187-188).
Переменная WATER, характеризующая уровень загрязнения питьевой воды в соответствии с первичной единицей отбора RLMS, 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. 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 семьи.
Переменная LIFE описывает ожидаемую на момент проведения интервью продолжительность жизни респондента. 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 семье 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 семье 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 «Принимали 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, 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.
Основные результаты
Доля респондентов, применявших в течение 12 месяцев, предшествовавших опросу, какие-либо дополнительные приемы для очищения питьевой воды, которые не использовали ранее (кипячение, отстаивание, фильтрование или что-либо другое), значительно превышала долю респондентов, принимавших какие-либо дополнительные меры, чтобы меньше дышать уличным воздухом (чаще сидевших дома, ставивших сетки или фильтры на окна или делавших что-либо другое). 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 4 663 наблюдений. В моделях это число было немного ниже из-за пропущенных ответов. Поскольку в нашем кросс-секционном анализе зависимые переменные описывают весь исследуемый период, то и переменным доходов и расходов респондентов присвоены средние значения за период с 1994 по 1998 г. Оценки лучших моделей приведены в табл. 1 и 2. Значимость большинства переменных при незначительных вариациях детерминант модели практически не менялась.
Таблица 1
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, загрязне- 0,4896** 0,4716** 0,6111** 0,5906**
ние окружающей среды является (0,0843) (0,0842) (0,0826) (0,0827)
причиной заболеваний либо его са-
мого, либо членов его семьи (ILL)
Ожидаемая продолжительность - 0,0083* - 0,0076* - 0,0080* - 0,0075*
жизни (LIFE) (0,0035) (0,0035) (0,0034) (0,0034)
Наличие высшего образования 0,4212** 0,3676** 0,3643** 0,3108**
(EDUC) (0,1028) (0,1037) (0,1017) (0,1027)
Наличие централизованного водо- 1,1611** 1,0856** 1,1706** 1,0952**
снабжения в доме респондента (WS) (0,0757) (0,0773) (0,0744) (0,0759)
Наличие у респондента родных де- 0,0987 0,1414 0,1417 0,1882*
тей младше 14 лет (CHILD) (0,0907) (0,0913) (0,0899) (0,0907)
Средние денежные доходы на одно- 0,5347** 0,4860**
го члена домохозяйства, тыс. руб. (0,0895) (0,0884)
(INC)
Средние денежные расходы на од- 0,1745** 0,1462**
ного члена домохозяйства, тыс. руб. (0,0346) (0,0323)
(EXP)
По мнению респондента, питьевая 0,8180** 0,8093**
вода стала грязнее (WMP) (0,0827) (0,0828)
Качество источников питьевого во- 0,0494** 0,0487**
доснабжения (WATER) (0,0050) (0,0051)
Constant - 0,5752** - 0,7234** - 1,6302** - 1,7491**
(0,0973) (0,1056) (0,1528) (0,1556)
Число наблюдений 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
Log likelihood - 2589,5375 - 2570,4525 2705,3982 - 2684,9118
Примечание: В скобках приведены robust standard errors; * - уровень значимости 5 %; ** - уровень значимости 1 %.
Таблица 2
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
По мнению респондента, загрязнение 0,2447** 0,2582** 0,3055** 0,3182**
окружающей среды является причиной (0,0866) (0,0866) (0,0836) (0,0837)
заболеваний либо его самого, либо чле-
нов его семьи (ILL)
Ожидаемая продолжительность жизни -0,0081* -0,0084* -0,0095* -0,0099**
(LIFE) (0,0039) (0,0039) (0,0038) (0,0038)
Наличие высшего образования (EDUC) 0,1026 0,1114 0,0845 0,0911
(0,0978) (0,0969) (0,0965) (0,0957)
Респондент проживает в городе 1,2992** 1,3195** 1,2983** 1,3104**
{URBAN) (0,1144) (0,1135) (0,1160) (0,1156)
Наличие у респондента родных детей 0,1179 0,1095 0,1596 0,1524
младше 14 лет (CHILD) (0,1013) (0,1011) (0,0997) (0,0995)
Средние денежные доходы на одного 0,1486** 0,1327**
члена домохозяйства, тыс. руб. (INC) (0,0506) (0,0498)
Средние денежные расходы на одного 0,0646** 0,0613**
члена домохозяйства, тыс. руб. (EXP) (0,0194) (0,0190)
По мнению респондента, воздух стал 0,3181** 0,3173**
грязнее (AMP) (0,0840) (0,0841)
Выбросы загрязняющих веществ в ат- 0,0215* 0,0229*
мосферу (ENO) (0,0102) (0,0101)
Constant -2,5293** -2,5020** -2,4914** -2,4710**
(0,1305) (0,1301) (0,1256) (0,1252)
Число наблюдений 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
Log likelihood -2112,5393 -2113,2875 -2201,7374 -2202,2586
Примечание: 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 снизилось, если респондент считает, что 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.» (табл. 1, модель 4).
Теперь перейдем к анализу «защитного» поведения на основе панельных данных. Оценки влияния изменения состояния окружающей среды, прироста доходов и расходов на «защитное» поведение респондентов приведены в табл. 3 и 4.
Значения переменных «изменение средних денежных доходов на одного члена домохозяйства по сравнению с предыдущим годом» CHINC, «изменение средних денежных расхо-
дов 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.
Таблица 3
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 3 Модель 4
По мнению респондента, загрязнение окру- 0,6982** 0,5808** 0,5586**
жающей среды является причиной заболеваний (0,0401) (0,0418) (0,0438)
либо его самого, либо членов его семьи (ILL)
Ожидаемая продолжительность жизни (LIFE) 0,0022 0,0021 0,0019
(0,0018) (0,0019) (0,0019)
Наличие высшего образования (EDUC) 0,4762** 0,4465** 0,4212**
(0,0501) (0,0513) (0,0537)
Наличие централизованного водоснабжения в 1,1010** 1,0620** 1,0329**
доме респондента (WS) (0,0554) (0,0560) (0,0592)
Наличие у респондента родных детей младше 0,0182 - 0,0029 - 0,0168
14 лет (CHILD) (0,0470) (0,0483) (0,0506)
Изменение денежного дохода на одного члена - 0,0140*
домохозяйства, % (CHINC) (0,0069)
Изменение денежных расходов на одного - 0,0076** -0,0076**
члена домохозяйства, % (CHEXP) (0,0028) (0,0032)
По мнению респондента, питьевая вода стала 0,8353** 0,7845**
грязнее (WMP) (0,0382) (0,0402)
Изменение сброса загрязненных сточных вод 0,0048**
по отношению к предыдущему году, % (0,0012)
(SEWAGE)
YEAR 1995 0,3117** 0,2949** 0,2802**
(0,0376) (0,0389) (0,0413)
YEAR 1996 0,0828* 0,0389 0,0630
(0,0369) (0,0379) (0,0414)
Constant - 2,1362** - 2,3122** - 2,2330**
(0,0696) (0, 0714) (0,0754)
Число наблюдений (panel A) 18281 17608 15347
Wald chi2 (9) 962,48 1362,01 1107,28
Pseudo R2 0,0618 0,0829 0,0744
Log likelihood - 10626,986 - 10035,267 - 8937,7624
Примечание: В скобках приведены cluster robust standard errors (clustering on the respondent); * - уровень значимости 5 %; ** - уровень значимости 1 %. Панель A охватывает раунды 6-8. YEAR 1995 и YEAR 1996 - дамми, указывающие на год проведения интервью (1998 г. является базовой переменной).
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 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 принимают дополнительные меры для снижения отрицательного воздействия загрязненного воздуха.
Таблица 4
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
По мнению респондента, загрязнение 0,5337** 0,5450** 0,3952** 0,4014**
окружающей среды является причиной (0,0695) (0,0739) (0,0729) (0,0778)
заболеваний либо его самого, либо
членов его семьи (ILL)
Ожидаемая продолжительность жизни -0,0041 -0,0034 -0,0032 -0,0016
(LIFE) (0,0033) (0,0035) (0,0034) (0,0035)
Наличие высшего образования (EDUC) 0,1936* 0,2056* 0,1507 0,1583
(0,0870) (0,0932) (0,0882) (0,0942)
Респондент проживает в городе 1,1417** 1,1816** 1,0408** 1,1001**
(URBAN) (0,1325) (0,1469) (0,1346) (0,1499)
Наличие у респондента родных детей 0,0087 0,0236 -0,0022 0,0086
младше 14 лет (CHILD) (0,0879) (0,0937) (0,0895) (0,0952)
Изменение денежного дохода на одно- 0,0124 0,0148
го члена домохозяйства, % (CHINC) (0,0081) (0,0086)
Изменение денежных расходов на од- -0,0075 -0,0091
ного члена домохозяйства, % (CHEXP) (0,0042) (0,0050)
По мнению респондента, воздух стал 0,8050** 0,8045**
грязнее (AMP) (0,0662) 0,0711
Изменение выбросов загрязняющих 0,8574** 0,7795**
веществ в атмосферу по отношению к (0,1740) (0,1985)
предыдущему году, % (CHENO)
YEAR 1995 0,4643** 0,4231** 0,4626** 0,4194**
(0,0701) (0,0753) (0,0710) (0, 0764)
YEAR 1996 0,3026** 0,2682** 0,3227** 0,2950**
(0,0715) (0,0771) (0,0716) (0,0772)
Constant -3,9078** -3,9879** -4,1655** -4,2764**
(0,1515) (0,1636) (0,1584) (0,1708)
Число наблюдений (panel 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
Log likelihood -4265,7166 -3754,7076 -4032,7219 -3552,7269
Примечание: В скобках приведены cluster robust standard errors (clustering on the respondent); * - уровень значимости 5 %; ** - уровень значимости 1 %. Панель A охватывает раунды 6-8. YEAR 1995 и YEAR 1996 - дамми, указывающие на год проведения интервью (1998 г. является базовой переменной).
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 (см. табл. 4). В моделях для зависимой переменной «принимал ли респондент дополнительные меры для улучшения качества питье -вой воды в году t» ABW переменные прироста расходов, так же как и переменная изменения дохода в 4 модели (см. табл. 3) 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) так же, как и переменная «ожидаемая продолжительность жизни» LIFE, незначимы во всех моделях.
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 %. 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.
Logit-модели для зависимой переменной «желание платить за лучшее качество окружающей среды» (WTP) были оценены на основе несбалансированных панельных данных. Выборка состоит из 32 095 наблюдений (в моделях это число несколько меньше из-за пропущенных значений). В 13 427 случаях (41,8 %) респонденты заявили о готовности платить дополнительно государству или местным, властям для того чтобы воздух и питьевая вода стали чище. Оценки параметров моделей приведены в табл. 5.
Таблица 5
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
По мнению респондента, загрязнение 0,3972** 0,4032** 0,3558** 0,3588**
окружающей среды является причи- (0,0308) (0,0315) (0,0318) (0,0325)
ной заболеваний либо его самого, ли-
бо членов его семьи (ILL)
Ожидаемая продолжительность жиз- 0,0161** 0,0167** 0,0163** 0,0168**
ни (LIFE) (0,0012) (0,0013) (0,0013) (0,0013)
Наличие высшего образования 0,3051** 0,2710** 0,3169** 0,2824**
(EDUC) (0,0405) (0,0419) (0,0412) (0,0426)
Респондент проживает в городе 0,1971** 0,1630** 0,2310** 0,1858**
(URBAN) (0,0389) (0,0402) (0,0369) (0,0385)
Наличие у респондента родных детей 0,0402 0,0582 0,0086 0,0265
младше 14 лет (CHILD) (0,0338) (0,0348) (0,0344) (0,0355)
Денежный доход на одного члена до- 0,1320** 0,1313**
мохозяйства, тыс. руб. (INC) (0,0203) (0,0208)
Денежные расходы на одного члена 0,0365** 0,0362**
домохозяйства, тыс. руб. (EXP) (0,0077) (0,0080)
По мнению респондента, воздух стал 0,1152** 0,1129**
грязнее (AMP) (0,0323) (0,0331)
По мнению респондента, питьевая 0,1748** 0,1820**
вода стала грязнее (WMP) (0,0324) (0,0334)
Выбросы загрязняющих веществ в 0,0240** 0,0212**
атмосферу (ENO) (0,0041) (0,0042)
YEAR 1994 0,7181** 0,6681** 0,6795** 0,6259**
(0,0321) (0,0337) (0,0337) (0,0353)
YEAR 1995 0,2982** 0,2729** 0,2950** 0,2668**
(0,0313) (0,0327) (0,0325) (0,0338)
YEAR 1996 0,2548** 0,2387** 0,2598** 0,2444**
(0,0305) (0,0329) (0,0318) (0,0341)
Constant -1,4328** -1,4428** -1,4362** -1,4412**
(0,0492) (0,0507) (0,0507) (0,0523)
Число наблюдений (panel B) 29600 27628 27804 25988
Wald chi2 1171,25 1095,61 1088,44 1023,27
Pseudo R2 0,0384 0,0394 0,0372 0,0384
Log likelihood -19593,497 -18293,607 -18437,534 -17236,242
Примечание: В скобках приведены cluster robust standard errors (clustering on the respondent); * - уровень значимости 5 %; ** - уровень значимости 1 %. Панель В охватывает раунды 5-8. YEAR 1994, YEAR 1995 и YEAR 1996 - дамми, указывающие на год проведения интервью (1998 г. является базовой переменной).
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 при 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 fixed-effects) logistic regressions) 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».
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.
Проведенные на основе данных RLMS расчеты в целом подтвердили выводы теоретической модели о влиянии на «защитное» поведение и желание платить за улучшение качества воздуха и питьевой воды уровня доходов индивидов 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. 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 оказывает 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, снизилась в течение рассматриваемого периода в меньшей степени, чем об этом свидетельствуют данные опросов. Некоторое число респондентов, отвечая на вопрос RLMS, могло сооб-
щать только о новом направлении защитной активности, тогда как остальные респонденты 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 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.
Видимо, основной причиной снижения защитного поведения стало падение реальных доходов в течение рассматриваемого периода. В таком случае, с ростом доходов спрос на качественные экологические блага и услуги будет увеличиваться, и это должно учитываться органами управления для успешной разработки и реализации экологической политики.
Список литературы
1. Zamparutti A. Environment in the Transition to a Market Economy: Progress in Central and Eastern Europe and the New Independent States. P.: Organization for Economic Cooperation and Development, 1999.
2. Ready R. C. et al. The relationship between environmental values and income in a transition economy: surface water quality in Latvia / R. C. Redy, J. Malzubris, S. Senkane // Environmental and Development Economics. Vol. 7, 1. Р. 147-156.
3. Markowska A., Zylicz T. Costing an international public good: the case of the Baltic Sea // Ecological Economics. 1999. Vol. 30, 2. Р. 301-316.
4. Freeman A. M. The Measurement of Environmental and Resource Values. Washington, D. C.: Resources for the Future, 1993.
5. Cropper M. L., Oates W. E. Environmental Economics: A Survey // Journal of Economic Literature. 1992. № 30. Р. 675-740.
6. Ciriacy-Wantr S. V. Capital Returns from Soil-Conservation Practices // Journal of Farm Economics. 1947. № 29. Р. 1188-1190.
7. Carson R. T. et al. A Bibliography of Contingent Valuation Studies and Papers. La Jolla, California: Natural Resources Damage Assessment, Inc., 1994.
8. Whittington D. et al. A Study of Water Vending and Willingness to Pay for Water in Onitsha, Nigeria / D. Whittington, D. T. Lauria, X. Mu // World Development. 1999. № 19. Р. 179-198.
9. Kopp R. J., Smith V. K. Benefit Estimation Goes to Court: The Case of Natural Resource Damage Assessments // Journal of Policy Analysis and Management. 1989. Vol. 8. Р. 593-612.
10. Schulze W. D. et al. The Economic Benefits of Preserving Visibility in the National Parklands of the Southwest // Natural Resources Journal. 1983. № 23 Р. 149-173.
11. Gnedenko E. et al. Contingent Valuation of drinking water quality in Samara city / E. Gnedenko, J. Gorbuhova, G. Safonov // EERC Final report 98-263E. Samara, 2001.
12. Gnedenko E., Gorbunova Z. A Contingent valuation study of projects improving drinking water quality // Modern Toxicological Problems. 1998. № 3.
