CC BY
2
ЭКОНОМИКА Березюк О.В.
ЭКОНОМИКА И УПРАВЛЕНИЕ ТВЕРДЫМИ БЫТОВЫМИ
ОТХОДАМИ
Винницкий национальный технический университет
Ключевые слова: экономические затраты, затраты на управление, управление твердыми бытовыми отходами, математическое моделирование, парная регрессия, регрессионный анализ.
Keywords: economic expenses, expenses on management, solid domestic waste management, mathematical modeling, fresh regression, regression analysis.
Аннотация: Выявлены параметры, от которых зависят экономические затраты на управление твердыми бытовыми отходами. Получены регрессионные зависимости экономических затрат на управление твердыми бытовыми отходами от уровня доходов населения.
Abstract: Revealed parameters, from which hang the economic expenses on solid domestic waste management. Received regression dependencies of economic expenses on solid domestic waste management from level of income population.
В отличие от промышленных отходов [1-4], твердые бытовые отходы (ТБО) характеризуются большой неоднородностью, усложняющей их переработку. Ежегодный объем ТБО, образующихся в украинских населенных пунктах превышает 46 млн. м3 [5]. Преобладающее их большинство захоранивается на 4530 полигонах и свалках, занимающих площадь почти 7,7 тыс. гектаров и лишь частично утилизируются на мусоросжигательных заводах или перерабатываются. Лишь на протяжении 1999-2007 гг. общая площадь полигонов и свалок в Украине возросла в 2,5 раза. Кроме того, более чем в 2,5 раза возросла площадь перегруженных, а также в особенности полигонов и свалок, не отвечающих нормам экологической безопасности. Сбор ТБО является основной задачей санитарной очистки населенных пунктов и осуществляется более чем 4,1 тыс. специальными автомобилями (мусоровозами) [5], а потому связан со значительными финансовыми затратами. Лишь на перевозку ТБО мусоровозами к месту их утилизации при минимальном расстоянии 30 км, что отвечает размерам санитарной зоны,
расходуется большее 45 тыс. тонн горючего. Постановление Кабинета Министров Украины № 265 [6] сформировало базис для разработки Национальной стратегии обращения с твердыми бытовыми отходами в Украине. Поэтому определение регрессионных зависимостей экономических затрат на управление твердыми бытовыми отходами от уровня доходов население является актуальной задачей как одной из составляющих для решения проблемы создания научно-технических основ проектирования высокоэффективных рабочих органов машин для сбора и первичной переработки твердых бытовых отходов.
Автор [7] приводит статистические данные относительно экономических затрат на управление ТБО для групп жителей с низкими, средними и высокими годовыми доходами. В работе [8] определены экономические затраты на управление ТБО в Украине.
Целью исследования является определение регрессионных зависимостей экономических затрат на управление твердыми бытовыми отходами от уровня доходов населения для решения проблемы создания научно-технических основ проектирования высокоэффективных рабочих органов машин для сбора и первичной переработки твердых бытовых отходов.
В табл. 1 показаны средние показатели экономических затрат на управление ТБО в государствах с разными уровнями доходов населения: низкими, средними, высокими.
Таблица 1 - Экономические затраты на управление ТБО для групп жителей с разными доходами [7]
Годовые доходы, $/(год-чел) Низкие Средние Высокие
370 2400 22000
Годовая масса образования ТБО на душу населения, кг/(год-чел) 200 300 600
Затраты на сбор, $/т 10-30 30-70 70-120
Затраты на транспортирование, $/т 3-5 5-15 15-20
Затраты на захоронение, $/т 1-5 3-10 20-50
Общие затраты, $/т 14-40 38-95 105-190
Затраты как процент от доходов 0,8-2,2 0,5-1,2 0,3-0,5
На основе данных табл. 1 планировалось получить парные регрессионные зависимости экономических затрат на отдельные составляющие управления ТБО, затрат как процента от доходов и общих затрат от уровня доходов населения.
Выбор вида зависимостей парных регрессий проводился из 16 наиболее распространенных математических зависимостей по критерию максимального значения коэффициента корреляции. Регрессии проводились на основе линеаризирующих преобразований,
позволяющих свести нелинейную зависимость к линейной. Определение коэффициентов уравнений регрессии осуществлялось методом наименьших квадратов с помощью разработанной компьютерной программы "RegAmИz", защищенной свидетельством о регистрации авторского права на произведение и детально описанной в роботах [9, 10]. Результаты регрессионного анализа приведены в табл. 2, где серым цветом обозначены ячейки с максимальным значением коэффициентов корреляции Я.
Таким образом, по результатам регрессионного анализа на основе данных табл. 2 как наиболее адекватные окончательно приняты такие регрессионные зависимости:
эЙ =-Д-; (1)
с6 19,63 + 0,009656Д
Зтр = 3,3071л Дг-15,62; (2)
Ззах = 2,702 + 0,001469Дг; (3)
Зобш =-Д-+ 3,3071л Д + 0,001469 Д -12,92; (4)
щ 19,63 + 0,009656Д
з% = 10,33 д;°,324, (5)
где Зс6, Зтр, Ззх Зо6щ - затраты на сбор, транспортирование, захоронение и общие, соответственно, $/т; З% - затраты как процент от доходов, %; Дг - годовые доходы, $/(год-чел).
Таблица 2 - Результаты регрессионного анализа
№ Вид регрессии коэффициент корреляции Я для парных регрессий
Зс6 = Мг) Зтр = . /Ш Ззо, = /(Дг) З% = /(Дг)
1 у = а + Ьх 0,94811 0,93070 0,99989 0,85610
2 у = 1 / (а+Ьх) 0,74505 0,73243 0,85726 0,98244
3 у = а + Ь / х 0,87313 0,89680 0,68369 0,95834
4 у = х / (а + Ьх) 0,99907 0,99950 0,91179 0,99906
5 у = аЬ 0,85778 0,83802 0,97417 0,93676
6 у = аеЬх 0,85778 0,83802 0,97417 0,93676
7 у = а-10Ьх 0,85778 0,83802 0,97417 0,93676
8 у = 1 / (а + Ье-х) 0,97134 0,97547 0,91081 0,71342
9 у = ахь 0,98874 0,98248 0,98692 0,99948
10 у = а + Ь \% х 0,99781 0,99987 0,93055 0,98825
11 у = а + Ь1п х 0,99781 0,99988 0,93055 0,98825
12 у = а / (Ь + х) 0,74505 0,73243 0,85726 0,98244
13 у = ах / (Ь + х) 0,99474 0,99648 0,95769 0,79903
14 у = аеЬ ' х 0,95741 0,96750 0,82249 0,88919
15 у = а-10Ь ' х 0,95741 0,96750 0,82249 0,88919
16 у = а + Ьх 0,92164 0,90070 0,99598 0,81500
При этом коэффициент корреляции составил 0,99907; 0,99988; 0,99989; 0,99696; 0,99948 соответственно, что свидетельствует о высокой точности и адекватности полученных уравнений.
3, $/т Ъ, 0,01%"
140
120
60
40
щ
1 1
■ \ ___
\ ч ^
s-
! ' г * ~ ~ - ~ ■ - ^ .
1 . - ■ " . . А
1 —г"- —- ж- — — ~ ~ --Ы
5000
10000
15000
20000 Дг, $/(год-чел)
Рисунок 1 - Зависимости экономических затрат на управление ТБО от годовых доходов населения:
фактические на сбор Ф, транспортирование □, захоронение общие •, как процент от доходов Ш; теоретические на сбор —, транспортирование —, захоронение---, общие---, как процент от доходов----
На рис. 1 показаны фактические и теоретические графические зависимости экономических затрат на управление ТБО от годовых доходов населения. Сравнение фактических и теоретических данных показало, что теоретические затраты на управление ТБО, рассчитанные с помощью регрессий (1-5), несущественно отличаются от фактических данных, что свидетельствует о высокой точности полученных зависимостей.
Как видно из рис. 1 при увеличении годовых доходов населения экономические затраты на управление ТБО возрастают таким образом: на сбор ТБО - гиперболически, на транспортирование ТБО -логарифмически, на захоронение ТБО - линейно, а процент от доходов населения, расходующийся на управление ТБО уменьшается по степенной зависимости.
Согласно данным социологической компании GfK в 2017 г. средний годовой доход гражданина Российской Федерации составил 7279 $/(год-чел), для которого согласно зависимостям (1-5) экономические затраты на управление ТБО в Российской Федерации
должны составлять: Зсб = 80,95 $/т, Зтр = 13,79 $/т, Ззах = 13,39 $/т, Зобщ = 108,13 $/т, З% = 0,58 %.
Итак, определены регрессионные зависимости экономических затрат на управление твердыми бытовыми отходами от уровня доходов населения, которое могут быть использованы при решении проблемы создания научно-технических основ проектирования высокоэффективных рабочих органов машин для сбора и первичной переработки твердых бытовых отходов. Установлено, что при увеличении годовых доходов населения экономические затраты на управление твердыми бытовыми отходами возрастают таким образом: на сбор ТБО - гиперболически, на транспортирование ТБО -логарифмически, на захоронение ТБО - линейно, а процент от доходов населения, расходующийся на управление ТБО уменьшается по степенной зависимости.
Список литературы
1. Очеретний В.П., Ковальський В.П., Машницький М.П. АктивацГя компонента цементнозольних композицш лужними вГдходами глиноземного виробництва // Вюник Вшницького полггехшчного шституту. 2006. № 4. С. 5-19.
2. Очеретний В.П., Ковальський В.П. Дрiбноштучнi стiновi матерiали з використанням вiдходiв промисловосп // Вюник Вшницького полггехшчного шституту. 2005. № 1. С. 16-21.
3. Сердюк В.Р., Лемешев М.С., Христич О.В. Комплексне в'яжуче з використанням мшеральних добавок та вщходГв виробництва // БудГвельш матерГали, вироби та саштарна техшка. 2009. № 33. С. 5762.
4. Христич О.В., Лемешев М.С. Формування мжроструктури бетошв для захисту вiд юшзувального випромiнювання // Вiсник Вiнницького полiтехнiчного iнституту. 1998. № 2. С. 18.
5. Портал Украши з поводження з твердими побутовими вгдходами. - Режим доступу: http://www.ukrwaste.com.ua.
6. Постанова Кабшету МшютрГв Украши вгд 4 березня 2004 року № 265 "Про затвердження Програми поводження з твердими побутовими выходами".
7. Cointreau (2005). Waste Collection Systems in Developing Countries. Презентационные материалы. World Bank. URL: http://www.worldbank.org/
urban/urbanforum2005/ulwpresentations/sw/cointreau2.pdf.
8. Березюк О.В. Визначення регресшних залежностей витрат на управлшня твердими побутовими вГдходами вГд рГвня доходГв
населения // Вюник Вшницького полиехшчного шституту. 2012. № 5. С. 24-26.
9. Березюк О.В. Определение регрессии коэффициента уплотнения твердых бытовых отходов от высоты полигона на основе компьютерной программы "RegAnaliz" // Автоматизированные технологии и производства. 2015. № 2 (8). С. 43-45.
10. Березюк О.В. Встановлення регресш парамегрiв захоронення вiдходiв та потреби в ущ№нювальних машинах на основi комп'ютерно! програми "RegAnaliz" // Вiсник Вшницького полпехшчного iнституту. 2014. № 1. С. 40-45.
Будилов А.П.
СИСТЕМА РАССЕЛЕНИЯ И ВНУТРЕННЯЯ МИГРАЦИЯ В
РОССИИ
Вологодский научный центр Российской академии наук
Ключевые слова: демография, миграция, внутренняя миграция, миграционная политика
Key words: demography, migration, internal migration, migration policy Аннотация: В статье рассматривается тенденция концентрации населения России в Европейской части, анализируется вклад внутренней миграции в демографическую динамику регионов страны, формулирования миграционной политики в сфере внутренней миграции в России, даны предложения по совершенствованию миграционной политики в области внутренней миграции населения
Abstract: The article deals with the problem of formulating migration policy in the field of internal migration in Russia, offers suggestions for improving migration policy in the field of internal migration of the population
Вопросы перемещения населения внутри страны стали волновать политиков и ученых с зарождением государственности и с того момента их актуальность только возрастала. Сегодня в период высоко выросшей транспортной доступности, информационной и технологической открытости, количество перемещений на территории государства постоянно растет, что влечет за собой нарушение демографического баланса территорий, количественное и качественное изменение населения [3].
Важность указанной области и сложность возникающих в ней проблем должно обязательно учитываться государством при
