Анализ проявления эффекта декаплинга в эколого-экономической деятельности региона

ЭКОНОМИКА природопользования

УДК 330:504

анализ проявления эффекта декаплинга в эколого-экономической деятельности

региона

н.н. яшалова,

кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики и управления E-mail:natalij2005@mail.ru Череповецкий государственный университет

Эффект декаплинга, заключающийся в разделении трендов экономического роста и загрязнения окружающей среды, является основой экологизации экономики.

Цель работы - выявление эффекта декаплинга в эколого-экономической деятельности Вологодской области.

В статье на основе эконометрического анализа выявлена зависимость между производством продукции ведущих промышленных предприятий региона и их влиянием на окружающую среду.

Проведенный анализ по выявлению эффекта декаплинга в базовых отраслях промышленного сектора Вологодской области позволяет сделать вывод, что металлургическое производство за период с 2000 по 2012 г. соблюдает эколого-экономические интересы в хозяйственной деятельности. В то же время в химическом производстве региона ориентация на улучшение экологических показателей проявляется незначительно. Кроме того, в статье рассчитаны показатели природоемкости по основным видам загрязнений в Вологодской области: выбросам загрязняющих веществ в атмосферный воздух, сбросам загрязненных сточных вод, отходам производства и потребления. Проведенный анализ показателей природоемкости и интенсивности загрязнений в Вологодской области выявил уменьшение загрязнений при росте валового регионального продукта за 2000-2012 гг. Для выявления дальнейших изменений региональных эколого-экономических показателей с помощью программного продукта Microsoft Excel составлен прогноз показателей природоемкости на 2015 и 2020 гг. на основе трендовых моделей.

Результаты проведенных прогнозов могут быть полезны и интересны как государственным органам власти для корректировки экологических программ, так и широкому кругу общественности.

Сформулирован вывод о том, что Вологодская область движется в нужном направлении, связанном с экологизацией экономической деятельности региона.

Ключевые слова: декаплинг, природоемкость, охрана окружающей среды, трендовый анализ, Вологодская область

Вологодская область является промышленным регионом с монопрофильной структурой экономики. Ведущую роль в развитии промышленности области играет металлургическая отрасль, представленная крупнейшим в мире интегрированным сталеплавильным заводом - Череповецким металлургическим комбинатом ОАО «Северсталь». В последние годы экономика региона диверсифицируется, при этом особенно активно в Вологодской области стала развиваться химическая промышленность. Химический комплекс ОАО «ФосАгро-Череповец» холдинговой компании ОАО «ФосАгро» занимается производством минеральных удобрений. Металлургические и химические сектора Вологодской области создают основную многолетнюю нагрузку на окружающую среду. Большая доля всех выбросов загрязняющих веществ в атмосферу, сбросов загрязненных сточных вод, производственных отходов

в регионе приходится на эти две отрасли. В то же время металлургическая и химическая промышленности обеспечивают ежегодно более половины величины валового регионального продукта. Сложившаяся ситуация послужила причиной изучения взаимосвязи экономического роста и экологических показателей в Вологодской области.

В ходе реализации устойчивого эколого-экономического развития российских регионов увеличение объемов произведенной продукции не должно приводить к росту антропогенного влияния на окружающую среду и к негативным изменениям экологических показателей. Такое явление, при котором происходит рост экономики, а экологические показатели не ухудшаются, называют эффектом декаплинга.

Значительную популярность концепция декап-линга получила в последние 10-15 лет. В переводе с английского языка decoupling - развязывание, развязка, расщепление, разъединение, отделение, нарушение связи. Следовательно, определение декаплинга связано с ситуацией, когда два показателя имеют обратную зависимость. В эколого-эко-номических отношениях декаплинг предполагает достижение экономического прогресса при более низких темпах ресурсопотребления и снижении деградации окружающей среды [1, 5, 7, 9].

Для перехода к устойчивому развитию на принципах «зеленой» экономики достижение эффекта декаплинга должно стать первоочередной задачей.

Декаплинг служит стратегической основой движения к экологически устойчивой экономике и позволяет отделить темпы роста благосостояния людей от темпов роста потребления ресурсов и экологического воздействия [2]. Выделяют два типа декаплинга:

- относительный, при котором объемы производства увеличиваются, но темпы использования ресурсов и загрязнения окружающей среды растут заметно медленнее;

- абсолютный, при котором объемы производства возрастают, а объемы использования ресурсов и темпы загрязнения окружающей среды снижаются.

Установление зависимости между производством продукции промышленных предприятий и их влиянием на окружающую среду становится первостепенной задачей, позволяющей выявить проявление или отсутствие экологизации экономики в российских регионах. Так как основными источниками негативного влияния на окружающую среду в Вологодской области являются предприятия металлургического и химического производств, то рассмотрим проявление эффекта декаплинга в их хозяйственной деятельности.

Данные для выявления эффекта декаплинга в металлургическом комплексе Вологодской области сформированы и представлены для дальнейшего использования в качестве информационной базы при построении моделей парной регрессии (табл. 1).

Таблица 1

Основные показатели выявления эффекта декаплинга в металлургическом секторе

Вологодской области

Производство Сброс загрязненных Выбросы загрязняющих веществ Количество

Год стали П , сталь' сточных вод C, в атмосферу от стационарных производственных

млн т млн м3 источников В, млн т отходов О, млн т

2000 9,55 53,0 0,340 9 739

2001 9,31 54,6 0,337 9 654

2002 9,66 52,3 0,341 9 576

2003 9,89 44,9 0,336 9 497

2004 10,45 38,3 0,337 9 110

2005 10,83 29,0 0,338 9 030

2006 11,28 30,0 0,339 6 527

2007 11,88 29,1 0,337 6 633

2008 11,10 25,4 0,317 6 132

2009 9,49 20,6 0,291 5 423

2010 11,05 22,0 0,321 6 232

2011 11,28 22,0 0,318 6 137

2012 10,58 23,2 0,330 4 759

Источник: данные Департамента природных ресурсов и охраны окружающей среды Вологодской области и Росстата и территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Вологодской области.

Однофакторная модель линейной регрессии является наиболее распространенным видом зависимости между показателями. В данном случае независимой переменной будет объем производства стали за определенный момент времениX а экологические показатели / будут выступать зависимыми переменными У/. Однофакторная модель будет иметь следующий вид:

у; = аХ(+ ь, где а - коэффициент линейной регрессии;

Ь - константа.

Построение линейной регрессии сводится к оценке ее параметров а и Ь и их экономической интерпретации. Параметр а показывает значение У при X = 0. Параметр Ь является коэффициентом регрессии и показывает среднее изменение результата при изменении фактора на единицу.

Для характеристики тесноты связи между выбранными показателями используют линейный коэффициент корреляции гу, который может принимать значение от+1 до -1. Положительное значение коэффициента корреляции свидетельствует о прямой связи между X и У, а отрицательное - об обратной связи.

На основе результатов значений коэффициентов парной корреляции по шкале Чеддока устанавливается теснота связи [3, 6, 8]:

0,1 < г < 0,3- связь слабая;

' ху ' '

0,3 < гу < 0,5- связь умеренная;

0,5 < г < 0,7- связь заметная;

ху

0,7 < г < 0,9- связь высокая;

ху

0,9 < г < 1- связь весьма высокая.

ху

Влияние объема производства стали на каждый вид загрязнения, приведенный в табл. 1, представлено в виде однофакторных эконометрических моделей (табл. 2).

Анализ данных, представленных в табл. 2, подтверждает проявление эффекта декаплига в

2000-2012 гг. в металлургической отрасли Вологодской области. Так, положительная динамика производства стали за исследуемый период не привела к увеличению сброса загрязненных сточных вод и объемов производственных отходов. Снижение экологической нагрузки металлургического сектора на окружающую среду Вологодской области связано с эффективной модернизацией очистных сооружений на ОАО «Северсталь», применением оборотного водоснабжения на предприятии, комплексной переработкой производственных отходов.

Полученный коэффициент корреляции между объемом произведенной стали и величиной выбросов в атмосферу позволяет сделать вывод об отсутствии статистически значимой связи между этими показателями. Рост производства стали не влияет на выбросы в атмосферный воздух, так как между этими показателями взаимосвязь отсутствует (табл. 2). Следовательно, существует реальная возможность достижения эффекта декаплинга между производством стали и выбросами в атмосферу. Такая ситуация может возникнуть, если будут расти объемы производства стали, а выбросы останутся на том же уровне или снизятся. На предприятии ОАО «Северсталь» в настоящее время реализуется крупный проект экологической направленности -строительство установки улавливания неорганизованных выбросов от конверторов стоимостью около 3,6 млрд руб. Это позволит снизить выбросы пыли от конвертеров более чем в 3 раза.

Металлургическое предприятие ОАО «Северсталь» ориентировано в основном на экспорт своей продукции, а для выхода на зарубежные рынки обязательно требуется экологическая сертификация, которая является стимулом для внедрения ресурсосберегающих технологий и осуществления природоохранной деятельности на предприятии. Следовательно,

Таблица 2

Однофакторные линейные регрессионные модели влияния объемов производства стали

на экологические показатели

Загрязнение Модель Линейный коэффициент корреляции гу Коэффициент детерминации К2

С YtC =-10,19 • Xt +141,08 -0,66 - связь заметная К2 = 0,436 - в 43,6% случаев изменения объемов производства стали приводят к изменению объемов сброса загрязненных сточных вод

В Y t B = 0,000б • Xt + 0,32 0,038 - связь отсутствует К2 = 0,001 - в 0,1% случаев изменения объемов производства стали приводят к изменению выбросов загрязняющих веществ в атмосферу

О YO =-1 187,47 • Xt + 20 027,7б -0,53 - связь заметная К2 = 0,2814 - в 28,14% случаев изменения объемов производства стали приводят к изменению производственных отходов

система экологической сертификации способствует проявлению эффекта декаплинга в экономической деятельности хозяйствующих субъектов.

Рассмотрим взаимосвязь объема производства удобрений в химическом комплексе Вологодской области с показателями загрязнения окружающей среды (табл. 3).

Линейные коэффициенты корреляции между объемом производства удобрений и экологическими показателями представлены в табл. 4

Анализ данных, представленных в табл. 4, подтверждает, что эффект декаплинга в химическом комплексе Вологодской области наблюдается только по производственным отходам. Показатели сброса сточных вод и выбросов загрязняющих веществ в атмосферу имеют положительную корреляционную связь с объемом произведенных удобрений. Более сильная теснота связи наблюдается по сбросам за-

грязненных сточных вод: каждый произведенный 1 млн т удобрений увеличивает сброс загрязненных сточных вод на 2,26 млн м3, т.е. эффекта декаплинга не наблюдается. Химическим предприятиям в Череповце необходимо возводить новые и модернизировать старые очистные сооружения.

Проведенный анализ по выявлению эффекта де-каплинга в базовых отраслях промышленного сектора Вологодской области позволяет сделать вывод, что металлургическое производство в 2000-2012 гг. идет по пути экологизации хозяйственной деятельности. В то же время в химическом производстве региона ориентация на улучшение экологических показателей проявляется в незначительной мере. Руководители предприятий химической промышленности должны учесть положительный опыт проведения и финансирования экологической политики в металлургии.

Таблица 3

Основные показатели для выявления эффекта декаплинга в химическом секторе Вологодской области

Производство Сброс загрязненных Выбросы загрязняющих Количество

Год удобрений П . , г удобр' сточных вод С, веществ в атмосферу производственных

млн т млн м3 от стационарных источников В, тыс. т отходов О, млн т

2000 1,45 9,4 10,2 4 039

2001 1,50 8,6 8,8 4 100

2002 1,64 8,6 9,5 4 409

2003 1,61 7,5 9,5 4 390

2004 1,70 7,7 10,9 4 283

2005 1,80 8,9 12,1 4 194

2006 1,77 9,1 12,6 3 946

2007 1,83 9,1 10,4 3 883

2008 1,72 9,8 11,5 3 582

2009 1,89 9,2 10,3 3 787

2010 1,95 9,5 9,4 3 962

2011 2,02 9,5 8,8 3 996

2012 2,16 10,4 12,4 3 755

Таблица 4

Однофакторные линейные регрессионные модели влияния объемов производства удобрений на экологические показатели

Загрязнение Модель Линейный коэффициент корреляции г Коэффициент детерминации Е2

С YtC = 2,26 • X, + 5,02 0,58 - связь заметная К2 = 0,336 - только в 33,6% случаев изменения объемов производства удобрений приводят к изменению объемов сброса загрязненных сточных вод

В YtB = 1,84 • X, + 7,23 0,28, - связь слабая К2 = 0,078 - только в 7,8% случаев изменения объемов производства удобрений приводят к изменению выбросов загрязняющих веществ в атмосферу

О YO =-580,13 • X, + 5 053,25 -0,47 - связь умеренная К2 = 0,221 - только в 22,1% случаев изменения объема производства удобрений приводят к изменению производственных отходов

Природоемкость ВРПс по образованию отходов производства и потребления П , ,, т/тыс. врп (отходы)' руб. 0,147 0,236 0,250 0,227 0,185 0,160 0,219 0,170 0,144 0,198 0,175 0,154 0,162

Природоемкость ВРП с по сбросам сточных вод п (б), врп (сброс)' м3/тыс. руб. 3,433 4,218 3,793 2,801 2,033 1,681 1,711 1,483 1,298 1,776 1,797 1,600 1,517

Природоемкость ВРПс по выбросам в воздух Пврп (выброс)' кг/тыс. руб. 6,809 8,366 7,783 6,079 4,838 4,672 4,949 4,401 4,080 5,501 5,603 4,781 4,660

Количество отходов производства и потребления ' млн т Волог ' 10,3 13,4 15,2 16,6 17,7 16,4 21,4 17,9 16,2 ,8 4, 14,8 15,1 16,4

Сброс загрязненных сточных вод С„ ' млн м3 Волог <N 0 <N m <N 5 о <N 5 СЛ 2 t-- 7 ЧО ЧО «л ЧО m m <N 7

Выбросы загрязняющих веществ в атмосферу от стационарных источников В , тыс. т Волог' 8 7 4 6 7 4 4 7 4 ЧО 8 7 4 m OO m ЧО 9 5 4 <N 4 7 4 9 6 4 3 7 4

Валовой региональный продукт ВРПс в сопоставимых к 2000 г. ценах, млрд руб. 70,2 56,9 60,9 73,2 95,9 102,3 97,6 ,2 5, 0 112,5 74,9 84,6 98,1 101,5

Индекс цен (инфляции) I по отношению к 2000 г. 1,000 8 8 1,367 1,531 1,711 1,897 2,068 2,313 2,621 2,851 01 3, 3,291 3,507

Валовой региональный продукт ВРПт в текущих ценах, млрд руб. 70,2 67,6 83,3 112,1 164,0 194,0 201,9 243,3 294,9 213,4 262,4 323,0 356,0

Год 12000 12001 |2002 |2003 |2004 |2005 |2006 |2007 |2008 |2009 12010 12011 2012

£

J Я

ё о

о «

О К

X

£ 1)

Решение задачи повышения благосостояния населения не обеспечивает необходимый уровень качества жизни. Возникает необходимость модернизации экономики на основе обеспечения технологического прогресса для экономического развития и поддержания благоприятной окружающей среды.

Приоритетами в развитии экономики должны стать:

- снижение энергоемкости и природоем-кости;

- широкое использование возобновляемых источников энергии;

« - модернизация производства на основе о инноваций.

§ Для достижения эффекта декаплинга

§ требуются изменения в государственной g политике, деятельности частных компаний, | поведенче ских моделях, темпах научно-тех-§ нического прогресса [2].

5 По мнению ученых С.Н. Бобылева и В.М. Захарова, эффект декаплинга можно

о

g интерпретировать в показателях природо-| емкости, которые должны отражать объемы

о ^

6 затрат природных ресурсов и загрязнений

0 на единицу конечного результата, в част-« ности, внутреннего валового продукта [2].

При этом можно выделить две модификации показателя «природоемкость» (nature intensity) [10]:

- удельные затраты природных ресурсов в расчете на единицу конечной продукции.

© Величина природоемкости в этом случае

| зависит от эффективности использова-

^ ния природных ресурсов на всех стадиях

8 производственного процесса;

3 - удельные величины загрязнений в рас-s чете на единицу конечной продукции

1

или интенсивность загрязнения. В ка-

^ честве загрязнений могут быть взяты

к загрязняющие вещества, отходы про-

се

изводства. Значение показателя будет зависеть от применения безотходных технологий, эффективности работы очистных сооружений. Рассмотрим показатели природоем-кости Вологодской области по расчету удельных величин загрязнений на единицу валового регионального продукта (табл. 5).

Таблица 6

Трендовые среднесрочные прогнозы показателей природоемкости по видам загрязнений в Вологодской области

Показатель Среднегодовое значение за 2000-2012 гг. Уравнение тренда и коэффициент детерминации Точечный прогноз

2015 г. 2020 г.

П (б ) врп (выброс) 5,579 y, = 7,9333 • Г0'2" (R2 = 0,5584) 4,347 4,098

П (б ) врп (сброс) 2,242 y, = 4,4883 • tЧ)'444 (R2 = 0,7552) 1,311 1,161

П ( ) врп (отходы) 0,187 y, = 0,2354• Г014 (R2 = 0,764) 0,162 0,155

Источник: авторская разработка.

Для возможности сравнения результатов анализа стоимостной показатель валового регионального продукта был приведен автором к ценам 2000 г.

В целом по Вологодской области показатели природоемкости имеют тенденцию к постепенному снижению, что является положительным моментом для перехода региона к устойчивому развитию. Уменьшение показателей природоемкости свидетельствует о проявлении эффекта декаплинга в Вологодской области.

Проведем аналитическое выравнивание временных рядов динамики в целях прогнозирования показателей природоемкости в Вологодской области на ближайшую перспективу. Расчеты будем проводить в стандартной компьютерной программе Microsoft Excel [4]. Графический анализ временных рядов показал, что лучше всего для описания моделей природоем-кости подходят полиноминальные функции 4-го и 5-го порядков, имеющие весьма высокие значения коэффициента детерминации. Однако, принимая во внимание физическую сущность изучаемых показателей и получаемых неадекватных результатов при прогнозировании показателей природоемкости, от полиномов высоких степеней пришлось отказаться.

В целях расчета точечных прогнозов для при-родоемкости по выбросам в атмосферный воздух и сбросам загрязненных сточных вод были выбраны степенные функции. Расчетные значения ^-крите-рия в этих случаях превышают табличное, следовательно, полученные модели значимы и адекватно описывают исходные данные (табл. 6).

Полученные уравнения тренда использовались для дальнейшего прогнозирования (для 2015 г. t = 16, для 2020 г. t = 21).

Динамику образования отходов производства и потребления не удалось описать в виде уравнения, соответствующего характеру изменения показателя во временном ряде. Значения величин отходов

производства и потребления имеют сильные колебания с неясным характером тренда. Составленные с помощью Microsoft Excel функции имеют очень низкие значения коэффициента детерминации, т.е. недостаточно описывают поведение временного ряда. Следовательно, для прогноза такие функции не подходят, поэтому был применен метод трехчленной скользящей средней для получения сглаженного ряда [4]. Выведенное на основе сглаженного ряда уравнение тренда в виде степенной функции использовалось для дальнейшего прогнозирования (для 2015 г. t = 15, для 2020 г. t = 20).

Трендовый анализ позволил выявить позитивную тенденцию изменения показателей природоем-кости по выбросам в атмосферный воздух, сбросам сточных вод и отходам производства и потребления. Согласно прогнозным данным показатели природо-емкости по всем видам загрязнений в Вологодской области к 2020 г. будут снижаться с равномерным замедлением.

Таким образом, о переходе региона на путь устойчивого эколого-экономического развития свидетельствует эффект декаплинга. Проведенный анализ показателей природоемкости и интенсивности загрязнений в Вологодской области выявил факторы уменьшения загрязнений при росте объемов произведенной продукции и валового регионального продукта за 2000-2012 гг., т.е. в регионе проявляется эффект декаплинга. Для его дальнейшего проявления необходимо внедрять инновационные ресурсосберегающие и безотходные технологии на промышленных предприятиях области, своевременно осуществлять экологический мониторинг хозяйствующих субъектов и региона.

Список литературы

1. АкуловА.О. Эффект декаплинга в индустриальном регионе (на примере Кемеровской области) //

Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2013. № 4. С. 177-185.

2. Бобылев С.Н., Захаров В.М. «Зеленая» экономика и модернизация. Эколого-экономические основы устойчивого развития // Бюллетень Центра экологической политики России. 2012. № 60. 90 с.

3. Громыко Г.Л. Теория статистики: практикум. М.: ИНФРА-М, 2004. 205 с.

4. Макарова Н.В., Трофимец В.Я. Статистика в Excel: уч. пособ. М.: Финансы и статистика. 2003. 386 с.

5. Приоритеты национальной экологической политики России / под ред. В.М. Захарова. М.: Наука. 1999. 152 с.

6. Салин В.Н., Чурилова Э.Ю. Курс теории статистики для подготовки специалистов финансово-

экономического профиля: учебник. М.: Финансы и статистика. 2006. 480 с.

7. Самарина В.П. Эффект декаплинга в экономическом развитии Мурманской области // Север и рынок: формирование экономического порядка. 2014. Т. 2. № 39. С. 24-30.

8. Теория статистики: учебник: под ред. Р.А. Шмой-ловой. М.: Финансы и статистика. 2005. 656 с.

9. Терешина М.В., Дегтярева И.Н. «Зеленый рост» и структурные сдвиги в региональной экономике: попытка теоретико-методологического анализа // Теория и практика общественного развития. 2012. № 5. С. 246-248.

10. Устойчивое природопользование: постановка проблемы и региональный опыт. М.: Институт устойчивого развития, 2010. 192 с.

Regional economics: theory and practice Nature management economy

ISSN 2311-8733

ANALYSIS OF THE DECOUPLING EFFECT IN ECOLOGICAL AND ECONOMIC ACTIVITY OF A REGION

Natal'ya N. YASHALOVA

Abstract

Importance The decoupling effect, i.e. a separation of the economic growth trends and environment pollution, is the green economy basis.

Objectives My research aims to identify the decoupling effect in ecological and economic activity of the Vologda region.

Methods On the basis of econometric analysis, I demonstrate a relationship between the production manufacture of the region's leading industrial enterprises and their impact on the environment. Results The analysis of the decoupling effect identification in the basic branches of the industrial sector of the Vologda region enabled me to come to a conclusion that the metallurgical production within the period of 2000-2012 had complied with the ecological and economic interests in the economic activity. At the same time, I focused on the region's chemical industry, the improving of the environmental performance of which appears as insignificant. Besides, I have calculated the nature intensity indicators of the Vologda region by the main types of pollution: emissions of pollutants into the atmospheric air, wastewater discharges, wastes of

production and consumption. The analysis of the indicators of natural resource intensity and an intensity of pollution in the Vologda region have demonstrated the signs of the pollution reduction in the growth of gross regional product for the period of 2000-2012. In order to identify the future changes in the regional ecological and economic indicators with aid of the Microsoft Excel software product, I have compiled the forecast of the nature intensity indicators for the period of 2015 -2020 on the basis of the trend models. The results of the forecasts may be useful and attractive both to the State authorities to adjust environmental programs and to a wide range of public.

Conclusions and Relevance I have summarized that the Vologda region is moving in the direction towards the greening of the region's economic activity.

Keywords: decoupling, nature, intensity, environmental protection, trend analysis, Vologda region

References

1. Akulov A.O. Effekt dekaplinga v industrial'nom regione (na primere Kemerovskoi oblasti) [The de-

coupling effect in the industrial region (the case of the Kemerovo region)]. Ekonomicheskie i sotsial'nye peremeny: fakty, tendentsii, prognoz - Economic and social changes: facts, trends, forecast, 2013, no. 4, pp.177-185.

2. Bobylev S.N., Zakharov V.M. "Zelenaya" ekonomika i modernizatsiya. Ekologo-ekonomicheskie osnovy ustoichivogo razvitiya [Green economy and modernization. Ecological and economic basis for the sustainable development]. Byulleten' Tsentra ekolog-icheskoi politiki Rossii - Bulletin of Centerfor Russian environmental policy, 2012, no. 60, 90 p.

3. Gromyko G.L. Teoriya statistiki: praktikum [Theory of statistics: a practical course]. Moscow, INFRA-M Publ., 2004, 205 p.

4. Makarova N.V., Trofimets V.Ya. Statistika v Excel [Statistics in Excel]. Moscow, Finansy i statistika Publ., 2003, 386 p.

5. Prioritety natsional'noi ekologicheskoi politiki Rossii [The priorities of the national ecological policy of Russia]. Moscow, Nauka Publ., 1999, 152 p.

6. Salin V.N., Churilova E.Yu. Kurs teorii statistiki dlya podgotovki spetsialistov finansovo-ekonom-icheskogo profilya [The course of the theory of statistics for training the financial-economic profile specialists]. Moscow, Finansy i statistika Publ., 2006, 480 p.

7. Samarina V.P. Effekt dekaplinga v ekonom-icheskom razvitii Murmanskoi oblasti [The decoupling effect in the Murmansk region's economic development]. Sever i rynok: formirovanie ekonomicheskogo poryadka - North and market: formation of economic order, 2014, vol. 2, no. 39, pp. 24-30.

8. Teoriya statistiki [Theory of statistics]. Moscow, Finansy i statistika Publ., 2005, 656 p.

9. Tereshina M.V., Degtyareva I.N. "Zelenyi rost" i strukturnye sdvigi v regional'noi ekonomike: popytka teoretiko-metodologicheskogo analiza [Green growth and structural changes in the regional economy: an attempt of theoretical-methodological analysis]. Teoriya i praktika obshchestvennogo razvitiya - Theory andpractice of social development, 2012, no. 5, pp. 246-248.

10. Ustoichivoe prirodopol'zovanie: postanovka problemy i regional'nyi opyt [The sustainable natural resource management: a problem statement and regional experience]. Moscow, Institute of Sustainable Development Publ., 2010, 192 p.

Natal'ya N. YASHALOVA

Cherepovets State University, Cherepovets, Vologda region, Russian Federation natalij2005@mail.ru