1. 5.9. Макроэкономические переменные и модели

Проекты развития часто воздействуют на качество окружающей среды и восполняемость ресурсов на региональном уровне, а не только на площадке реализации проекта. Аналогично на макроэкономическом уровне могут быть приняты решения, которые имеют далеко идущие (если не являются преднамеренными) последствия воздействия на окружающую среду. Несмотря на то что в прошлом большая часть работы по оценке была ориентирована на последствия воздействия на уровне проекта, сейчас происходит осознание роли более широких макроэкономических переменных и их потенциала с точки зрения как положительных, так и отрицательных воздействий на окружающую среду. Этот последний раздел посвящен указанным вопросам, и в нем рассматриваются три подхода. Линейное программирование, которое является формализованным подходом к моделированию производственных решений и определению их влияния на экономику, вполне можно использовать при оценке разнообразных воздействий на окружающую среду. Его применение для этой цели имеет ряд ограничений, хотя сам метод является в достаточной степени обоснованным. (Мы не включили анализ баланса производства в данную работу, так как его применимость к проблемам окружающей среды в развивающихся странах еще более ограничена.)

Вторым подходом является быстроразвивающаяся область учета природных ресурсов (УПР). Он заключается в применении более традиционного метода учета национального дохода, который широко используется в разных странах для отслеживания общих экономических условий. Несмотря на существование ряда конкурирующих методик, подход УПР главным образом ориентирован на определение запасов экологических благ — степени их использования и на изменениях во времени. Оценка экологических благ и услуг играет важную роль в процессе УПР.

Третий из рассматриваемых здесь подходов представляет собой расширенный анализ влияния политических изменений на макроэкономическом уровне в масштабах всей экономики. При помощи этого подхода делается попытка определить воздействие на окружающую среду макрополитических изменений, которые призваны содействовать общему экономическому росту. Хотя выгоды реформ в области макроэкономической политики могут быть очень существенными, их может сопровождать непреднамеренное негативное воздействие на окружающую среду. Для решения этих вопросов необходимо разработать более целенаправленную политику.

10. Модели линейного программирования

В сложных ситуациях, которые сопряжены с множественным выбором и большим числом переменных, модели математического программирования являются удобным средством для анализа воздействий на окружающую среду. Линейное программирование и его обобщенные модели являются задачами математического программирования, которые широко применимы к оптимизации качества окружающей среды.

Линейное программирование в первую очередь используется для решения задач распределения редких (ограниченных) ресурсов. Модель предназначена для оптимизации заданного критерия при заданных ограничениях. Лица, уполномоченные принимать решения, должны заранее задать весовые коэффициенты для каждого из критериев. Неявными свойствами общей модели линейного программирования являются линейность функциональных взаимосвязей, аддитивность, сепарабильность и детерминированность переменных и критериев.

Когда линейное программирование применяется для решения проблем окружающей среды, это, как правило, достигается за счет максимизации экономических выгод производства с одновременным сохранением или улучшением качества окружающей среды или минимизируются региональные приростные капитальные затраты на управление выбросами в атмосферу. Свойство двойственности каждой задачи линейного программирования является ее наиболее полезным свойством, позволяющим определить теневые цены для ограничений в прямой задаче.

Расчетные значения теневых (двойственных) цен особенно важны для проведения анализа чувствительности. Теневая цена ограничения показывает, насколько изменяется значение целевой функции при изменении правой части ограничения на одну единицу. Теневые цены определяются из двойственной задачи и позволяют лицам, принимающим решения, увидеть, какие конкретно ограничения оказывают наибольшее влияние на изменение целевой функции прямой задачи. Это особенно важно при управлении и планировании качеством окружающей среды, потому что теневые цены используются вместо реальных рыночных цен в качестве ориентиров при стоимостной оценке экологических услуг, не имеющих рыночной цены.

Учет качества окружающей среды возможно осуществить в модели линейного программирования различными способами: в зависимости от целей управления природопользованием, существующих технологий для снижения уровня загрязнения и стимулов для их внедрения. В тех случаях, когда экономически приемлемых технологий контроля не существует, воздействие на качество окружающей среды можно осуществлять “структурными” методами. Если экономически приемлемые альтернативные технологии имеются, тогда снижения уровня загрязнения можно достичь “техническими” средствами.

Применение линейного программирования для решения природоохранных задач не является простым делом. Такие присущие ему недостатки, как невозможность учета нелинейности затрат и эффекта (экономии) масштабов, ограничивают применимость линейного программирования для корректного решения реальных задач. Необходимость назначения относительных весов экономическим факторам и факторам экологического качества может создать трудности для разработчиков и тех лиц, которые уполномочены принимать решение.

Решение задач линейного программирования зависит от ограничений, поскольку число переменных в задаче не может превышать числа ограничений. Недостаточный учет ограничений приводит к излишнему упрощению задачи, однако включение дополнительных произвольных ограничений может привести к тому, что действительные ограничения не будут достигнуты. Теневые цены в пределах двойственной задачи могут также оказаться искаженными, и, следовательно, это может привести к серьезным ошибкам в их интерпретации.

И последнее: подобно большинству моделей общего равновесия данный метод требует сбора и обработки большого объема информации и сложных вычислений. Разработчик должен решить, достаточно ли сложна реальная проблема, чтобы для ее решения использовалась тщательно разработанная и сложная модель линейного программирования.