Obiective prevazute/realizate - roecoserv.ase.ro fileStudiu privind cadrul metodologic pentru...
Transcript of Obiective prevazute/realizate - roecoserv.ase.ro fileStudiu privind cadrul metodologic pentru...
Instrumente eco-economice viabile pentru cuantificarea serviciilor
ecosistemelor de pe teritoriul Romaniei
ROECOSERV Director proiect:
prof. dr. Elvira Nica
Obiective prevazute/realizate
Obiective
prevazute
Obiective
realizate
Gradul de
atingere a
rezultatelor
estimate
Modul de diseminare
Relaţii dintre
serviciile
ecosistemelor şi
componentele
bunăstării
Relaţii dintre
serviciile
ecosistemelor şi
componentele
bunăstării
Integral
- lucrări ştiinţifice:
Giani Grădinaru (autor capitol), Environmental Indicators, capitolul Environment Benefits
Quantification Through Statistical Indicators, Editura Springer Netherlands, 2015, pp. 225-236, 1047 pg. Print
ISBN978-94-017-9498-5, Online ISBN978-94-017-
9499-2, http://link.springer.com/book/10.1007/978-94-017-9499-2 Giani Gradinaru, Efficient and Equitable Utilization of
Ecosystem Services, International Journal of Innovation,
Management and Technology, Vol. 6, No. 4, August
2015, DOI: 10.7763/IJIMT.2015.V6.620, pp. 305-308,
ISSN 2010-0248 http://www.ijimt.org/vol6/vol6no4-Contents.pdf, http://www.ijimt.org/vol6/620-S002.pdf,
Abstracting/ Indexing: Google Scholar, Ulrich's
Periodicals Directory, Engineering & Technology Digital Library, Crossref and ProQuest, Electronic
Journals Library Giani Gradinaru , Synthetic ecosystem risk index from the perspective of economy-environment
interaction, International Conference on
Multidisciplinary Research (ICMR 2015), Universiti Sains Malaysia, 19-21 August, 2015
Giani Gradinaru, Scenarios, quantitative models and
indicators for evidence the importance of ecosystem services on human welfare, 8th International Conference
on Applied Statistics, ICAS 2014
GREEN WORK PLACES AND THE NECESSITY OF
MEASURING GREEN ECONOMY
Ghenadie CIOBANU, PhD., National Scientific Research Institute For Labour
and Social Protection, Bucharest, Romania,
[email protected] Florentina Olivia BĂLU
University of Geneva, Elvetia
Irina Elena PETRESCU Lecturer Ph.D., Bucharest University of Economic
Studies, Bucharest, Romania, Quality – Access to
Success, 18(S2) http://www.srac.ro/calitatea/arhiva/supliment/2017/Q-
asContents_Vol.18_S2_March-2017.pdf
www.roecoserv.ase.ro
http://195.82.131.197:83
- platforma, disponibila online,
care permite cuantificări ale
Elaborarea
modelului
conceptual
Elaborarea
modelului
conceptual
Integral
Dezvoltarea
cadrului pentru
analiza metodelor
de cuantificare
economică
Dezvoltarea
cadrului pentru
analiza metodelor
de cuantificare
economică
Integral
Analiza
metodelor de
cuantificare
economica
Analiza
metodelor de
cuantificare
economica
Integral
Studiu privind
cadrul
metodologic
pentru
identificarea
serviciilor de
ecosistem
cuantificabile
Studiu privind
cadrul
metodologic
pentru
identificarea
serviciilor de
ecosistem
cuantificabile
Integral
Analiza
modelului
functional:
structura
sistemului,
ergonomie,design
interfata
utilizator, format
date de intare
Analiza
modelului
functional:
structura
sistemului,
ergonomie,design
interfata
utilizator, format
date de intare
Integral
Identificarea
modelelor de
cuantificare
Identificarea
modelelor de
cuantificare
Integral
serviciilor oferite de
ecosistemele de pe teritoriul
Romaniei
- instrument pentru autoritatile
publice, centrala si locala de a
dezvolta politicile de
monitorizare si protejare a
ecosistemelor pe teritoriul
României
- instrument util agentilor
economici cu activitate
orientata catre serviciile
ecosistemelor dar si societatii
civile
Identificare
serviciilor de
ecosistem
cuantificabile
prin metode de
piata si nonpiata
Identificare
serviciilor de
ecosistem
cuantificabile
prin metode de
piata si nonpiata
Integral
Fundamentarea si
realizarea
sistemului de
indicatori
sintetici
Fundamentarea si
realizarea
sistemului de
indicatori
sintetici
Integral
Finalizarea
analizei
modelului
functional:
structura BD,
algoritmi folositi,
structura datelor
necesare, rapoarte
Finalizarea
analizei
modelului
functional:
structura BD,
algoritmi folositi,
structura datelor
necesare, rapoarte
Integral
Implementarea
modelelor şi
algoritmilor de
cuantificare:
Prima Parte
(Proiectare)
Implementarea
modelelor şi
algoritmilor de
cuantificare:
Prima Parte
(Proiectare)
Integral
Actualizarea
modelului
conceptual
Actualizarea
modelului
conceptual
Integral
Finalizarea
implementarii
modelelor şi
algoritmilor de
cuantificare
Finalizarea
implementarii
modelelor şi
algoritmilor de
cuantificare
Integral
Experimentare
modelului
functional,
testare, bug
fixing, optimizare
Experimentare
modelului
functional,
testare, bug
fixing, optimizare
Integral
Impactul rezultatelor obtinute, cu sublinierea celui mai semnificativ rezultat obtinut
Tipologia serviciilor ecosistemelor de pe teritoriul României
Serviciile ecosistemului sunt reprezentate de: servicii de furnizare a resurselor materiale
pentru viaţă (alimente, apă dulce, cherestea, fibre etc.), servicii de regularizare (climat, invazii,
polenizare, hazarde naturale, eroziune etc.), servicii culturale (valori spirituale şi religioase,
educaţie şi inspiraţie, valori estetice şi recreaţionale etc.) şi servicii suport (producţie primară,
cicluri biogeochimice, formarea solului etc.):
Starea ecosistemelor este numai unul din factorii care afectează bunăstarea umană.
Interpretarea tendinţelor pentru indicatorii de bunăstare trebuie să ţină cont de cât mai mulţi
din factorii de influenţă. Impactul schimbării ecosistemelor asupra bunăstării umane este
adesea subtil, adică greu de sesizat, dar nu mai puţin important; pentru a fi semnificativ
impactul nu trebuie să fie şi drastic. Pentru a corela starea ecosistemelor şi bunăstarea umană
se pot adopta două direcţii. Se poate corela direct tendinţa stării ecosistemelor cu schimbarea
bunăstării umane sau se poate urmări impactul la nivelul unui grup afectat de procesele bio-
fizice şi social-economice.
Modelele conceptuale au fost un instrument util în etapele iniţiale ale cercetării. În
momentul formulării modelelor conceptuale, cunoaşterea elementelor considerate este
incompletă. Modelele conceptuale formulate pentru reprezentarea mentală a relaţiei om-natură
sunt numeroase şi diverse, exprimând viziuni contradictorii. Relaţia om-natură este grevată de
numeroase incertitudini ştiinţifice chiar şi după mai multe decenii de concentrare a eforturilor
de cercetare în această direcţie. Cunoaşterea acestor modele conceptuale este utilă în contextul
în care conservarea naturii a devenit a problemă în care dimensiunea socială este cel puţin la
fel de importantă ca şi dimensiunea ecologică. Modelele conceptuale ale relaţiei om-natură pot
fi împărţite în patru categorii – eco-centrice, antropocentrice, interdisciplinare şi ale sistemelor
complexe.
Societatea de astăzi are ca barometru piaţa, în calitatea de structură instituţională ideală
pentru asigurarea celei mai bune utilizări a resurselor. Totuşi există încă foarte multe lucruri
care au valoare pentru noi, dar care nu sunt distribuite prin piaţă, între acestea serviciile de
ecosistem ocupând un loc prioritar. Deşi, argumentele economice sunt importante pentru a crea
instrumente care să ne ajute la o mai bună protejare a ecosistemelor prin măsuri cu eficienţă
sporită, ele nu trebuie să intervină în formularea obiectivelor, în special a celor pe termen lung.
Valoarea serviciilor de ecosistem a fost interpretată diferit. Majoritatea abordărilor consideră
că acestea au un comportament aditiv.
Instrumenete economice pentru cuantificarea serviciilor ecosistemelor
Cuantificare economică depinde de posibilitatea ca serviciile de ecosistem să fie sau nu
tranzacţionate pe piaţă, respectiv de componenta valorii care este măsurată. Una din cele mai
frecvent folosite tipologii ale metodelor şi tehnicilor aplicabile pentru cuantificarea serviciilor
de ecosistem este prezentată în continuare.
Cuantificarea valorii
serviciilor de ecosistem
Valoare de utilizare Valoare de non-utilizare
Preţuri
de
piaţă
Modelul
utilităţii
aleatoare
Costurile
de
călătorie
Preţuri
hedonice
Compor-
tament
de evitare
Evaluare
contingentă
Modelarea
alegerii
Transferul de beneficii
Cuantificarea serviciilor de ecosistem se realizează folosind o varietate de metode şi
tehnici. Cele mai cunoscute criterii se bazează, pe de o parte de existenţa sau nu a preţurilor de
piaţă şi pe de altă parte de modul în care sunt exprimate preferinţele. Metodele bazate pe
mecanisme de piaţă iau în considerare preferinţe relevate, în timp ce metodele care cuantifică
servicii de ecosistem fără preţuri de piaţă se folosesc, în principal, de preferinţele declarate în
raport cu o serie de scenarii care descriu o piaţă ipotetică.
Cuantificarea serviciilor de ecosistem prin metode si tehnici bazate pe mecanisme
de piata
Metodele şi tehnicile de cuantificare a serviciilor de ecosistem bazate pe mecanisme de
piaţă cuprind: metoda preţurilor de piaţă, metoda productivităţii, metoda preţurilor hedonice şi
metoda costurilor de călătorie.
Metoda preţurilor de piaţă
Metoda preţurilor de piaţă este o metodă care estimează valoarea serviciilor de
ecosistem care sunt cumpărate şi vândute pe piaţă. Metoda poate fi folosită pentru a evalua
schimbarea atât în cantitate, cât şi în calitate pentru un serviciu de ecosistem. Se folosesc tehnici
economice standard pentru măsurarea beneficiilor economice ale serviciilor comercializate, pe
baza cantităţilor cumpărate la diferite preţuri şi a canităţilor furnizate la diferite preţuri.
Metoda productivităţii
Metoda productivităţii se foloseşte pentru a cuantifica serviciile de ecosistem care
contribuie la producerea unui bun sau serviciu care se tranzacţionează pe piaţă. Se aplică în
cazul în care produsele sau serviciile asigurate de ecosisteme contribuie, alături de alte input-
uri la producţia unui bun comercial. Dacă un serviciu de ecosistem este factor de producţie,
schimbarea cantităţii sau calităţii sale va conduce la schimbări ale costului de producţie şi/sau
productivităţii altor input-uri. În continuare, aceasta va avea efect asupra preţurilor şi/sau
cantităţii furnizate ca bun finit. De asemenea, poate afecta veniturile pe unitate de input.
Preţurile hedonice (Hedonic Price Method – HPM)
Preţurile hedonice atribuie o valoare serviciilor de ecosistem prin estimarea relaţiei
statistice dintre atributele sistemului evaluat şi un alt bun sau serviciu pentru care există o
valoare de piaţă. Astfel, valoarea unui teren va fi influenţată de starea ecosistemelor din
vecinătate. Analiza urmăreşte să evalueze serviciile de ecosistem prin cuantificarea efectului
pe care îl au acestea asupra preţului unui teren. Acest lucru se bazează pe conceptul economic
conform căruia valoarea proprietăţii este raportată direct la valoarea prezentă a fluxului de
beneficii considerat a deriva din proprietate (Rojanschi şi colab., 1997).
Costurile de călătorie (TCM – Travel cost method).
Metoda a fost propusă în 1947 de Harold Holding pentru evaluarea (estimarea valorii)
parcurilor naţionale. Este o metodă proiectată pentru a măsura în termeni monetari beneficiile
obţinute de oameni prin vizitarea zonelor de recreare.
Costul de călătorie este considerat o aproximare a preţului pe care vizitatorii sunt
dispuşi să îl plătească pentru serviciul de ecosistem. Ipoteza economică este faptul că cererea
este cu atât mai mică cu cât preţul este mai mare. Beneficiul total al resursei este dat de
suprafaţa situată sub curba cererii. Valoarea totală este, de fapt, surplusul consumatorului şi
cunoaşterea ei permite dimensionarea tarifelor pentru vizitare (Rojanschi şi colab., 2003).
Cuantificarea serviciilor ecosistemelor prin metode si tehnici bazate pe alte
mecanisme economice
Costurile de evitare
Costurile de evitare reprezintă denumirea generică a celor trei tehnici folosite pentru
cuantificarea serviciilor de ecosistem: costul pagubei evitate, costul înlocuirii şi costul de
substituire. Estimarea se face pe baza costurilor evitării pagubei datorate pierderii serviciului
de ecosistem, costurilor înlocuirii serviciilor de ecosistem, respectiv costurilor furnizării unor
substituenţi ai serviciilor de ecosistem.
Aceste tehnici folosesc costuri pentru a estima beneficii. Prin urmare, trebuie subliniat
faptul că nu furnizează o măsură corectă a valorii economice. Aceasta se obţine folosind suma
maximă de bani la care o persoană poate renunţa pentru a avea un bun din care se scade costul
bunului respectiv. Costul evitării pagubei, înlocurii sau substituirii furnizează estimări realiste
a valorii acestori bunuri sau servicii. Aceasta pleacă de la presupunerea că dacă oamenii suportă
costuri pentru a evita pagube determinate de pierderea serviciilor de ecosistem sau de înlocuirea
lor, aceste servicii ar trebui să valoreze cel puţin atât cât s-a plătit pentru a fi înlocuite. Această
presupunere poate sau nu să fie adevărată.
Metoda evaluării contingente (Contingent Valuation Method - CVM)
Metoda se aplică atunci când nu există piaţă pentru serviciile de ecosistem evaluate. În
astfel de situaţii, se foloseşte o aproximare directă, întrebând populaţia dacă şi cât este dispusă
să plătească pentru a obţine un profit şi cât revendică pentru a tolera o cheltuială. Metoda ia în
considerare evaluările personale ale celor care răspund de creşterile şi descreşterile în calitatea
serviciilor de ecosistem, probabile în raport cu o piaţă ipotetică. Ca urmare, aceste evaluări dau
şi o măsură a valorilor de opţiune şi de existenţă.
CVM determină valoarea serviciilor de ecosistem plecând de la preferinţele declarate
ale potenţialilor consumatori (cel mai adesea vizitatori). Premisa pe care se bazează metoda
este faptul că indivizii pot fi convinşi să îşi dezvăluie înclinaţia de a plăti (IP) pentru servicii
de ecosistem fără valoare monetară prin comportamentul lor pe o piaţă ipotetică. Piaţa ipotetică
poate fi modelată plecând de la piaţa bunurilor private sau de la piaţa politică.
Modelarea alegerii (Choice Modelling – CM)
Modelarea alegerii, cunoscută şi sub denumirea de metoda alegerii contingente
(Contingent Choice Method – CCM) sau experimentarea alegerii (choice experiment) este o
metodă dezvoltată iniţial pentru cercetările de marketing. În ultimele două decenii s-a aplicat
şi în alte domenii, folosirea ei fiind relativ recentă şi pentru evaluarea bunurilor şi serviciilor
de mediu. Aceste aplicaţii cuprind, conform Rolfe şi colab. (2004): evaluarea vegetaţiei native,
evaluarea atributelor calităţii râurilor, modelarea cererii de recreare pentru escaladă,
previzionarea taxelor de acces pentru destinaţiile publice de recreare, estimarea beneficiilor
conservării pădurilor tropicale, evaluarea protejării patrimoniului cultural şi evaluarea
bunurilor culturale, patrimoniului şi monumentelor. Metoda permite atât cuantificarea valorii
de utilizare, cât şi a valorii de non-utilizare.
Metode meta-analitice
Meta-analiza reprezintă utilizarea metodelor cantitative pentru a compara sau sintetiza
rezultatelor unei set de investigaţii empirice referitoare la o problemă comună. Comparativ cu
transferul de beneficii, aceste metode realizează o nouă analiza a datelor comparabile colectate
pentru studii empirice independente.
Tehnici de meta-analiză
Meta-analiza se realizează folosind o varietate de tehnici pe care Nijkamp şi colab.
(2008) le-au grupat în: tehnici statistice şi tehnici alternative.
Tehnici statistice. Pentru a compara rezultatele diferitelor studii referitoare la probleme
similare se pot folosi o varietate de tehnici statistice. Diferenţele dintre rezultate pot fi explicate
de diferenţele în proiectarea cercetării, volumul şi tipul datelor analizate, metoda statistică
folosită şi caracteristicile temporale şi geografice în care s-au realizat studiile analizate.
Folosirea tehnicilor multi-criteriale este de mare importanţă atunci când obiectivul
sintezei este compararea calitativă a studiilor şi atunci când rezultatele studiilor pot fi
interpretate în raport cu o serie de criterii. Importanţa creşte dacă studiile nu furnizează valori
similare pentru indicatori sau atunci când analizele vizează mai mulţi indicatori.
Tehnici alternative. Forma studiilor şi obiectivele sintezei în numeroase domenii ale
ştiinţelor sociale nu se bazează exclusiv pe cercetări experimentale ale fenomenelor empirice.
Prin urmare, s-au dezvoltat o serie de tehnici alternative care permit sintetizarea rezultatelor
din diferite studii. Tehnicile complementare non-statistice şi statistice non-parametrice utilizate
pentru sinteză pot fi clasificate în trei categorii: analiza seriilor brute, analiza seriilor fuzzy şi
analiza de conţinut. Acestea permit deducţii cantitative şi pe baza unei colecţii de rezultate
calitative.
Transferul de beneficii (Benefit Transfer Method – BTM)
Aplicarea TCM, CVM, dar şi a HPM reprezintă eforturi de cercetare importante, ale
căror costuri nu pot fi acoperite întotdeanu de disponibilităţile financiare şi de timp alocate. În
aceste condiţii, s-a dezvoltat o motivaţie puternică pentru extinderea aplicabilităţii rezultatelor
obţinute în evaluări empirice realizate pentru alte ecosisteme mai mult sau mai puţin similare.
În literatura de specialitate această tehnică este cunoscută sub denumirea de transfer de
beneficii (benefit transfer method – BTM) sau transfer de valoare.
Datorită vastei literaturi cu privire la valoarea bunurilor şi serviciilor ecosistemice şi
limitărilor acestui material, ne-am concentrat pe trei tipuri de ecosisteme: ecosistemele zonelor
umede, cele de pădure şi agro-ecosisteme.
Bunuri şi servicii oferite de ecosistemele zonelor umede:
- Creşterea animalelor şi culturi agricole
- Pescuitul
- Materie primă pentru construcții, producție artizanală şi lemn de foc
- Vânătoare
- Valoarea estetică a zonelor umede, recreere
- Atenuarea furtunilor
- Depozitarea apei din inundații şi reglarea cursului râurilor
- Scurgerea apei pe versanţi în mod natural
- Sedimente, reciclarea nutrienților - îmbunătățirea calității apei
- Controlul eroziunii solului
- Captarea şi stocarea carbonului – schimbări climatice, adaptare şi atenuare
- Utilizarea viitoare directă sau indirectă a bunurilor şi serviciilor sus-menţionate
- Valoarea existenţială a speciilor şi habitatelor zonelor umede; Cultură şi tradiţii
Bunuri şi servicii furnizate de ecosistemele forestiere
- Produse forestiere
- material de construcții
- combustibil/ cărbune
- produse forestiere nelemnoase
- Informaţie genetică
- medicină tradiţională
-produse farmaceutice
- cercetare
- Recreere şi turism
- Regularizarea ploilor nivel regional
- Regularizarea debitelor râurilor şi inundaţiilor
- Controlul eroziunii solului
- Stocarea şi reținerea carbonului
- Sănătate
- Utilizarea viitoare directă sau indirectă a bunurilor şi serviciilor sus-menţionate
- Valoarea existenţială, Cultură şi tradiţii
Bunuri şi servicii oferite de ecosistemele agrare:
- Plante/hrană
- Creşterea animalelor/hrană
- Agreabilitatea vizuală a peisajelor agricole
- Controlul dăunătorilor şi epidemiilor
- Procese la nivelul solului
- reciclarea nutrienţilor
- menţinerea structurii şi porozităţii solului
- menţinerea fertilităţii solului
- Polenizare
- Reciclarea nutrienţilor
- Calitatea şi cantitatea apei
- Stocarea carbonului
- Diversitatea genetică
- Utilizarea viitoare directă sau indirectă a bunurilor şi serviciilor sus-menţionate
- Valoarea existenţială. Cultură şi tradiţii
În vederea găsirii unui sistem de indicatori sintetici pentru cuantificarea serviciilor de
ecosistem de pe teritoriul României, procedeele formale utilizate au vizat realizarea listelor de
verificare a disponibilităţii datelor şi metodologiilor de obţinere a acestora pentru serviciile de
ecosistem identificate în etapele anterioare ale cercetării. Pentru analiza acestora s-au aplicat
metodele statistice specifice: verificarea calităţii datelor, sistematizarea datelor organizate în
timp şi în profil teritorial, transformarea datelor în informaţii prin utilizarea sistemelor de
indicatori specifici seriilor cronologice şi teritoriale.
In această fază a cercetării s-a identificat o serie de modele econometrice utile pentru
cuantificarea serviciilor de ecosistem pe teritoriul României.
Dependenţa dintre producția agricolă, numărul de familii de albine, cantitatea de
îngrășăminte naturale utilizate, suprafața agricolă existentă
Variabile utilizate în modelele econometrice:
Producția agricolă totală la nivel județean – variabilă dependentă
Numărul de familii de albine la nivel județean – variabilă independentă
Cantitatea de îngrășăminte naturale utilizate – variabilă independentă
Suprafața agricolă existentă la nivel județean – variabilă dependentă
Datele aferente acestor indicatori au fost descărcate din baza de date TEMPO,
disponibilă pe pagina web a Institutului Național de Statistică. Valoarea producției agricole a
fost deflatată cu Deflatorul PIB descărcat din baza de date AMECO.
Model econometric:
ititititit SUPRINGRALBFAGRPROD 3210 __ (1)
Modelul va fi estimat în trei variante: no effects, random effects și fixed effects.
Variabilă dependentă: Producția agricolă totală
Perioadă: 2001 - 2008
Unitătți teritoriale: 42
Model I Model II Model III
Var. independente No effects RandomEffects FixedEffects
F_ALB 0,0381 0,091* 0,094*
INGR 0,0038* 0,0014** 0,00069
SUPR 0,0257* 0,0241* 0,0097
C 2820,30* 3152,03** 8408
R square 0,535 0,18 0,846
Adj R square 0,5308 0,17 0,822
Durbin - Watson 0,75 1,91 2,22
Notă:* reprezintă nivel de semnificație statistic de 1%, ** de 5% și *** de 10%.
Testul Hausman, la un nivel de semnificație de 5% (Prob = 0,06) indică faptul că
modelul cu RandomEffects nu poate fi considerat a fi nepotrivit. De asemenea, faptul că testul
DW indică lipsa autocorelării susține ipoteza utilizării acestui model. Totuși, principala limitare
a modelului este dată de valoarea foarte mică a coeficientului R pătrat și R pătrat ajustat. În
aceste condiții poate fi luat în considerare și modelul Fixedeffects (testul Redundant
Fixedeffects – LikelihoodRatio indică faptul că modelul fixedeffects este potrivit în dauna celui
noeffects).
Utilizare modelului fixedeffects cât și valoarea foarte redusă a statisticii R pătrat pentru
modelul randomeffects indică faptul că există o serie de caracteristici neobservate ale județelor
României care explică într-un grad mult mai mare producția agricolă a acestora.
Important de menționat este faptul că toate variabilele independente au coeficienți
pozitivi, în toate cele trai modele, lucru care indică foarte clar faptul că județele cu un nivel
ridicat al oricăreia dintre cele trai variabile independente vor avea o producție agricolă mai
ridicată.
Dependenţa dintre numărul de înnoptări, numărul de turiști, numărul de pensiuni
Variabile utilizate în modelele econometrice
Numărul de înnoptări – variabilă dependentă
Numărul de turiști – variabilă independentă
Numărul de pensiuni – variabilă independentă
Datele aferente acestor indicatori au fost descărcate din baza de date TEMPO,
disponibilă pe pagina web a Institutului Național de Statistică. Datele aferente seriei 2009 –
2013 au fost transformate prin următorul procedeu, pentru a elimina autocorelarea erorilor:
1*955,0* ititit XXX (2)
Prin realizarea acestei transformări seria de date a fost redusă cu o perioadă, modelele
econometrice fiind rulate pe seriile 2009 -2013.
Dintre cele 42 de unități teritoriale (41 de județe +municipul București) au fost eliminate
județele Giurgiu și Municipiul București, datorită indisponibilității datelor.
Model econometric:
itititit PENSTURISTIINNOPTARI 210 (3)
Modelul va fi estimat în trei variante: no effects, random effects și fixed effects.
Variabilă dependentă: Numărul de înnoptări
Perioadă: 2009 - 2013
Unitătți teritoriale: 40
Model I Model II Model III
Var. independente No effects RandomEffects FixedEffects
TURISTI 1,835* 1,897* 1,91*
PENS 81,81* 80,32* 86,71*
C -952,14 -1513,38 -1,885,7*
R square 0,957 0,942 0,993
Adj R square 0,957 0,941 0,991
Durbin - Watson 0,258 1,28 1,6
Notă:* reprezintă nivel de semnificație statistic de 1%, ** de 5% și *** de 10%.
Testul Hausman, la un nivel de semnificație de 5% (Prob = 0,49) indică faptul că
modelul cu RandomEffects nu poate fi considerat a fi nepotrivit. De asemeneatestul DW indică
faptul că nu se mai poate discuta de o evientă autocorlare a erorilor. Modelul Fixedeffects poate
fi și el luat în coniderare (testul Redundant Fixedeffects – LikelihoodRatio indică faptul că
modelul fixedeffects este potrivit în dauna celui noeffects).
Utilizare modelului fixedeffects indică faptul că există o serie de caracteristici
neobservate ale județelor României care explică într-un grad mult mai mare producția agricolă
a acestora.
Important de menționat este faptul că toate variabilele independente au coeficienți
pozitivi, în toate cele trei modele, lucru care indică foarte clar faptul că județele cu un nivel
ridicat al oricăreia dintre cele trei variabile independente vor avea un număr de înnoptări mai
ridicat.
Cel mai important rezultat al proiectului este realizarea modelul functional
ROECOSERV
Pentru cuantificarea serviciilor de ecosistem pe teritoriul României principala
provocare o constituie calitatea şi disponibilitatea datelor. Calitatea datelor înregistrate
reprezintă factorul determinant pentru obţinerea unor informaţii reale despre serviciile de
ecosistem pe teritoriul României. Păstrarea caracterului de autenticitate totală a datelor este
greu de realizat deoarece, chiar prin respectarea tuturor principiilor ştiinţifice de pregătire şi de
organizare a înregistrării, nu se pot înregistra date în totală concordanţă cu manifestările reale
ale fenomenului investigat. Aceasta înseamnă că în observarea statistică se înregistrează şi
erori. În general, prin eroare de înregistrare (observare) statistică se înţelege diferenţa dintre
rezultatul obţinut prin înregistrare şi mărimea reală a caracteristicilor (variabilelor) observate.
Aceste diferenţe (erori) sunt determinate de volumul înregistrărilor, de precizia mijloacelor de
înregistrare şi de diverse alte surse (cunoscute sau necunoscute).
Pentru aprecierea posibilităţilor de cuantificare a serviciilor de ecosistem pe teritoriul
României şi evidenţierea legităţilor de manifestare este necesară exprimarea cantitativă şi
aprecierea evoluţiei în timp şi spaţiu a dimensiunii componentelor identificate în etapele
anterioare ale demersului ştiinţific întreprins. Aceste componente vizează următoarele relaţii:
Agricultura – producția vegetală (D1)
Agricultura – producția animală (D2)
Sivicultura (D3)
Turism (D4)
S-au dezvoltat patru module, specifice principalelor tipuri de ecosisteme de pe teritoriul
României, fiecare cu indicatori specifici. Acesti indicatori reprezintă datele de intrare în
platforma ROECOSERV:
Agricultura - producţie vegetala
AGR116A - Producţia medie de fructe pe specii de pomi
AGR108A - Suprafaţa cultivată cu principalele culturi, pe forme de proprietate
AGR110A - Producţia medie la hectar, la principalele culturi - cereale
Agricultura - producţie animala
AGR201A - Efectivele de animale, pe categorii de animale - Bovine
AGR201A - Efectivele de animale, pe categorii de animale - Ovine
AGR201A - Efectivele de animale, pe categorii de animale - Pasari
AGR201A - Efectivele de animale, pe categorii de animale - familii de albine
Silvicultura
AGR301A - Suprafaţa fondului forestier pe categorii de terenuri şi specii de
păduri – Răşinoase
AGR301A - Suprafaţa fondului forestier pe categorii de terenuri şi specii de
păduri – Foioase
AGR306A - Volumul de lemn recoltat pe specii
Turism
TUR105D - Înnoptări în structuri de primire turistică
TUR104B - Sosiri ale turiştilor în structuri de primire turistica cu funcţiuni de
cazare turistică
TUR101C - Structuri de primire turistică cu funcţiuni de cazare turistică
Pe baza acestor indicatori s-a construit Indicele Calitatii Serviciilor de Ecosistem
(ICSE). Indicele ICSE este un indice agregat care include patru dimensiuni:
1. Agricultura – producția vegetală (D1)
2. Agricultura – producția animală (D2)
3. Sivicultura (D3)
4. Turism (D4)
Fiecare dintre indicatorii consideraţi este rescalat prin următorul procedeu:
INDICE (i) = (Valoare (i) – MING )/ (MAXG – min)
Valoarea MAXG este o valoare superioară valorii maxime înregistrate pentru
respectiva variabilă, pentru toate județele incluse în analiză, de-a lungul întregii perioade
incluse în analiza. MAXG = 1,2 * MAX (Utilizarea valorii MAXG este necesară pentru ca
indicatorii individuali să nu atingă valoarea 1).
Valoarea MING este o valoare inferioara valorii minime înregistrate pentru respectiva
variabilă, pentru toate județele incluse în analiză, de-a lungul întregii perioade incluse în
analiza. MING= 0,8 * MIN (Utilizarea valorii MING este necesară pentru ca indicatorii
individuali să nu atingă valoarea 0).
Indicii individuali sunt agregați în 4 dimensiuni, după cum urmează:
D1 = I1.1*1/3+ I1.2*1/3+ I1.3*1/3
D2 = I2.1*1/4+ I2.2*1/4+ I2.3*1/4+ I2.4*1/4
D3 = I3.1*1/3+ I3.2*1/3+ I3.3*1/3
D4 = I4.1*1/3+ I4.2*1/3+ I4.3*1/3 Cele 4 dimensiuni sunt agregate în ICSE, dupa cum urmează:
D1 * 0.25 + D2 * 0.25 + D3* 0.25 + D4 *0.25 = ICSE (Indicele Calitatii Serviciilor de
Ecosistem)
Indicele Calitatii Serviciilor de Ecosistem are la randul lui 4 submodule:
Indicatori individuali unde sunt afisati tabelar toti indicatorii individuali adaugati in
aplicatie
Indice I unde sunt afisati într-un tabel Indicii I calculati
Indice D unde sunt afisaţi într-un tabel Indicii D calculaţi
Model functional ICSE unde sunt afisaţi într-un tabel Indicii ICSE calculaţi
Adaugă indicatori unde se pot adauga indicatorii individuali
Pentru toate datele din secţiunea Indicatori individuali se calculeaza automat Indicele
I, Indicele D si ICSE dupa algoritmii prezentaţi mai sus. Aceştia sunt afişati sub formă de
tabel în secţiunile corespunzatoare din ROECOSERV.
Utilizatorul care poate introduce indicatori şi vizualiza indicatorii agregati trebuie sa
aiba asociat un rol care să îi permita accesul la aceste funcţionalităţi.
ROECOSERV este construita modular astfel încât să acopere, prin componente
dedicate, cerințele utilizatorului beneficiar.
Modulele rulează în cadrul platformei Liferay 6.2 Community Edition, beneficiind
astfel de mecanismele native puse la dispoziție de aceasta, cum ar fi:
sistem de autentificare si autorizare bazat pe permisiuni,
funcționalități CMS – Content Management System.
Motor integrat pentru execuție fluxuri de lucru
Model de date si nivel servicii extensibile
Portalul este organizat în trei secțiuni, după cum urmează:
secțiune publică, accesibilă din internet utilizatorilor neautentificați
secțiune de management a conținutului
accesibilă administratorului platformei
Accesul din internet la secțiunea privată sau secțiunea de management de conținut va
fi restricționat și prin politici și reguli de acces. Zona privată va fi accesată de administrator și
editorul de conținut, și se va face prin introducerea datelor de utilizator și a parolei.
Portalul, in ansamblul sau, reprezintă o soluție la cheie construită pe baza cerințelor
specifice exprimate și care utilizează o tehnologie pentru generarea interfeței grafice (HTML
și CSS). Acest portal web tratează în mod unitar toate clasele de informații prezente in structura
portalului, având o arhitectura flexibila, modulara care permite viitoare extinderi.
Toate informațiile care se regăsesc in cadrul portalului sunt cuprinse in baza de date
structurate pe categoriile de informații prezentate in portal. Sistemul permite administrarea
centralizata.
Arhitectura distribuită suportată de sistem prezintă avantajele utilizării optime a
resurselor hardware şi software, prin împărţirea funcţionalităţilor între servere fizice diferite:
serverul de aplicaţii care urmăreşte structura logic-funcţională a sistemului şi serverul de baze
de date care stochează informaţiile şi asigura managementul cererilor de date.
Din punct de vedere tehnic componentele funcţionale definite anterior se sprijină pe
anumite componente tehnice: servere de aplicaţii (Tomcat), sistem de gestiune a bazelor de
date, platformă Java (Java 7 sau 8).
Accesul în sistem se face prin intermediul unui browser Web şi nu va necesita instalări
suplimentare pe maşinile client.
Din punct de vedere structural, sistemul este compus din:
servere baze de date relaţionale cu capabilităţi extinse; Sistemul propus poate utiliza
baze de date relaţionale (RDBMS) ce implementează limbajul de interogare SQL, într-
o arhitectura pe trei nivele. Soluția propusă va utiliza sistemul de baze de date MySQL.
servere de aplicaţii ce oferă suport sigur şi scalabil de rulare pentru toate componentele
sistemului ;
Arhitectura logică a portalului inclus în soluția tehnică este descrisă în figura de mai
jos:
Portalul este organizat în trei secțiuni, după cum urmează:
secțiune publică, accesibilă din internet utilizatorilor neautentificați
secțiune de management a conținutului
accesibilă administratorului platformei
Accesul din internet la secțiunea privată sau secțiunea de management de conținut va fi
restricționat și prin politici și reguli de acces. Zona privată va fi accesată de administrator și
editorul de conținut, și se va face prin introducerea datelor de utilizator și a parolei.
Portalul, in ansamblul sau, reprezintă o soluție la cheie construită pe baza cerințelor
specifice exprimate și care utilizează o tehnologie pentru generarea interfeței grafice (HTML
și CSS). Acest portal web tratează în mod unitar toate clasele de informații prezente in structura
portalului, având o arhitectura flexibila, modulara care permite viitoare extinderi. Toate
informațiile care se regăsesc in cadrul portalului sunt cuprinse in baza de date structurate pe
categoriile de informații care este prezentată in portal. Sistemul permite administrarea
centralizata.
Arhitectura distribuită suportată de sistem prezintă avantajele utilizării optime a
resurselor hardware şi software, prin împărţirea funcţionalităţilor între servere fizice diferite:
serverul de aplicaţii care urmăreşte structura logic-funcţională a sistemului şi serverul de baze
de date care stochează informaţiile şi asigura managementul cererilor de date. În cadrul acestei
arhitecturi exista trei nivele între client şi serverul de baze de date. Primul nivel este reprezentat
de serverul de baze de date, baza de date executând doar servicii de gestiune a datelor.
Al doilea nivel este nivelul de aplicaţii.
Ultimul nivel este nivelul utilizatorilor. La acest nivel se afla interfaţa utilizator, oferita
acestora sub forma de pagini web. Acest nivel este reprezentat de clientul browser web.
Avantajele imediate ale acestei soluţii sunt flexibilitatea (este suficient un browser web pentru
utilizarea platformei), ergonomia (elementele de interfaţă sunt familiare utilizatorilor) şi
portabilitatea (platforma se poate accesa de oriunde).
Pentru fiecare utilizator sau grup de utilizatori sunt alocate drepturi de utilizare a
sistemului. Drepturile de utilizare sunt stabilite la nivel de baza de date, înregistrări în baza de
date sau la nivel de aplicaţie, modul, funcţionalitate utilizată.
Arhitectura funcţională a sistemului propus va fi definită pe baza unei diagrame de
ansamblu a întregului sistem în care se vor pune în relaţie în special utilizatorii finali, serviciile
oferite precum şi resursele necesare / subsisteme. Ea furnizează o trecere în revistă a
elementelor şi relaţiilor conceptuale de bază, care pot include subsisteme, conexiuni, grupări
de date, utilizatori, sisteme externe ca în figura de mai jos.
Utilizatorul se autentifică în aplicaţie apasănd pe butonul Autentificare.
Se încarca fereasta de autentificare:
Utilizatorul completază câmpurile email adress şi password. Daca combinaţia de câmpuri
este validă se face autentificarea în aplicaţie, în caz contrar se afișează un mesaj de eroare.
Din meniul încarcat dupa autentificare, se selectează sectiunea ICSE
Sectiunea ICSE are la randul ei 4 subsecţiuni:
Indicatori individuali unde sunt afisati tabelar toti indicatorii individuali adaugati in
aplicatie
Indice I unde sunt afisati într-un tabel Indicii I calculati
Indice D unde sunt afisaţi într-un tabel Indicii D calculaţi
Model functional ICSE unde sunt afisaţi într-un tabel Indicii ICSE calculaţi
Adaugă indicatori unde se pot adauga indicatorii individuali
Accesând Adaugă indicatori se încarca pagina de adîugare, formata din doua secţiuni: o
secţiune pentru adaugarea indicatorilor individuali şi o secţiune sub formă de tabel unde sunt
afisaţi indicatorii adăugaţi.
Se completeaza campurile Judet, An si fiecare din cei 13 indicatori si se apasa butonul
Salvare.
Dupa salvare indicatorii adăugati vor fi vizibili în tabelul Indicatori nepublicaţi.
Pentru acelasi an, se adauga pe rând indicatori pentru fiecare judeţ. Odata adăugat un judeţ, el
nu mai apare în bara de selecţie. Datele adaugate vot fi vizibile în tabelul Indicatori
nepublicati pana cand sunt completate toate judeţele.
In momentul în care sunt completate date pentru toate judeţele într-un an calendaristic, datele
sunt şterse din tabelul Indicatori nepublicaţi şi sunt afişate în tabelul Indicatori Individuali.
Pentru toate datele din secţiunea Indicatori individuali se calculeaza automat Indicele I,
Indicele D si ICSE dupa algoritmii prezentaţi mai sus. Aceştia sunt afişati sub formă de tabel
în secţiunile corespunzatoare din interfaţă.
Pentru testarea şi experimentarea modelului functional al platformei ROECOSERV a
fost conceput şi executat un plan de testare pe baza căruia s-a realizat testarea functională a
modelului. Planul de testare realizat este:
Nr
Crt
Nr scenariu de
test
Denumire scenariu de test Rezultat
Trecut/Picat
1. TC.001 Accesare prima pagină a portalului trecut
2. TC.002 Autentificare în portal trecut
3. TC.003 Recuperare parola trecut
4. TC.004 Deconectare din portal trecut
5. TC.005 Creare cont in portal trecut
6. TC.006 Accesare secţiune Acasa trecut
7. TC.007 Accesare secţiune Parteneri trecut
8. TC.008 Accesare secţiune Contact trecut
9. TC.009 Accesare secţiune ICSE trecut
10. TC.010 Accesare secţiune Indicatori
Individuali
trecut
11. TC.011 Accesare secţiune Indice I trecut
12. TC.012 Accesare secţiune Indice D trecut
13. TC.013 Accesare secţiune Model
functional ICSE
trecut
14. TC.014 Editare Indicatori Individuali trecut
15. TC.015 Adăugare Indicatori trecut
16. TC.016 Vizualizare Indicatori Nepublicaţi trecut
17. TC.017 Editare Indicatori Nepublicaţi trecut
18. TC.018 Publicare Indicatori trecut
19. TC.019 Verificare calcul indicator indice I trecut
20. TC.020 Verificare calcul indicator indice D trecut
21. TC.021 Verificare calcul indicator ICSE trecut
Portalul se aceseaza la adresa: http://195.82.131.197:83.
Bibliografie
1. Andow, D.A. (1991), “Vegetational diversity and arthropod population response”,
Annual Review of Entomology, 36:561-586;
2. Allen-Wardell, G., Bernhardt, P., Bitner, R., Burquez, A., Buchmann, S., Cane, J., Cox,
P., Dalton, V., Feinsinger, P., Ingram, M., Inouye, D., Jones, C., Kennedy, K., Kevan, P.,
Koopowitz, H., Medellin, R., Medellin-Morales, S., Nabhan, G., Pavlik, B., Tepedino, V.,
Torchio, P., and Walker, S. (1998), "The potential consequences of pollinator declines on the
conservation of biodiversity and stability of food crop yields", Conservation Biology 12(1):8-
17;
3. Buchmann, S. and G. Nabhan (1996), “The Forgotten Pollinators”, Island Press,
Washington, D.C.;
4. Ceballos-Lascuráin H. (1996), „Tourism, Ecotourism, and Protected Areas: The State
of Nature-Based Tourism Around the World and Guidelines for Its Development”, Island
Press, 301 p.;
5. Chivian, E. (2003), “Biodiversity: Its Importance to Human Health”, Centre for Health
and the Global Environment, Harvard Medical School, Cambridge, MA;
6. Daily, G.C. (1997), “Introduction: What are Ecosystem Services?” in Daily, G.C.,
“Nature's Services: Societal Dependence on Natural Ecosystems”, Island Press, Washington,
D.C.;
7. Drăgoi, M., Economia şi management forestier, Suceava, Editura Universităţii din
Suceava, 2008. 334 p.;
8. FAO (2001), “Reducing Agricultural Vulnerability to Storm-Related Disasters”
Committee on Agriculture, Food and Agriculture Organisation, Rome, 26-30 March;
9. Grădinaru G., Conceptul „servicii de ecosistem” – abordare economică, Romanian
Statistical Review nr. 8/2012;
10. Grădinaru G., Metode şi tehnici pentru cuantificarea valorii serviciilor de ecosistem,
Romanian Statistical Review nr. 5/2013;
11. International Energy Agency, (1998), “Energy Statistics and Balances of Non-OECD
Countries 1995-1996”, International Energy Agency, Paris;
12. IIED (2003), “Valuing Forests: A Review of Methods and Applications in Developing
Countries”, Environmental Economics Programme, International Institute for Environment and
Development, London;
13. IPCC, (2014), Climate Change 2014: Synthesis Report,
http://www.ipcc.ch/pdf/assessment-report/.....pdf;
14. Kevan P.G. and Phillips T.P. (2001), „The Economic Impacts of Pollinator Declines:
An Approach to Assessing the Consequences”, Ecology and Society, vol.5, no.1,
http://www.ecologyandsociety.org/vol5/iss1/art8/;
15. Nabhan, G.P. and Buchmann, S.L. (1997), “Services provided by pollinators” in Daily,
G.C., “Nature's Services: Societal Dependence on Natural Ecosystems”, Island Press,
Washington, D.C.;
16. Nijkamp, P., Vindigni, G., Nunes, P.A.L.D. (2008), Economic valuation of
biodiversity: A comparative study, Ecological economics, 67, pp.217-231.
17. Parton W.J. and Rasmussen P.T. (1994), „Long-Term Effects of Residue Management
in Wheat-Fallow: I. Inputs, Yield, and Soil Organic Matter”, SSSAJ, Vol.58, No.2, p. 523-530,
https://www.soils.org/publications/sssaj/...pdf;
18. Paustian, K., W. J. Parton, and J. Persson. (1992), „Modeling soil organic matter in
organic-amended and nitrogen-fertilized long-term plots”, Soil Science Society of America
Journal 56:476–488;
19. Pearce, D.W. and Pearce, C.G.T. (2001), “The Value of Forest Ecosystems”, A Report
to The Secretariat, Convention on Biological Diversity, University College London, London;
20. Pimentel, D., Acquay, H., Biltonen, M., Rice, P., Silva, M., Nelson, J., Lipner, V.,
Giordani, S., Horowitz, A. and D'Amore, M. (1993), “Assessment of environmental and
economic impacts of pesticide use” in Pimentel, D. and Lehman, H., “The Pesticide Question:
Environment, Economics, Ethics”, Chapman and Hall, London;
21. Ramsar (1971), “Convention on Wetlands of International Importance Especially as
Waterfowl Habitat”, (http://www.ramsar.org);
22. Rolfe, J., Alam, K., Windle, J., Whitten, S. (2004), Designing the Choice Modelling
Survey Instrument for Establishing Riparian Buffers in the Fitzroy Basin, Central Queensland
University, Emerald.
23. Rojanschi, V., Bran, F., Diaconu, G., Iosif, G.N., Toderoiu, F. (1997), Economia şi
protecţia mediului, Editura Tribuna economică, Bucureşti.
24. Rojanschi, V., Bran, F., Grigore, F., Diaconu, S. (2003), Abordări economice în
protecţia mediului, Editura ASE, Bucureşti.
25. Southwick E.E., SouthwickL.Jr. (1992), Estimating the economic value of honey bees
as agricultural pollinatorsin the US, J. Econ. Entomol, 85:621-633;
26. Tonhasca, A. and Byrne, D.N. (1994), “The effects of crop diversification on
herbivorous insects: a metaanalysis approach”, Ecological Entomology, 19, 239-244;
27. UNECE/FAO, 2013, Forest and Economic Development, http://www.unece.org...;
28. Watanabe, M. E. (1994), "Pollination worries as honeybees decline", Science,
265:1170;
29. WRI, (2001), World Resources 2000-2001 People and ecosystems: The fraying web of
life, http://www.wri.org/publication/world-resources-2000-2001;
30. WWF (2004), “The Economic Values of the World’s Wetlands”, report prepared with
support from the Swiss Agency for the Environment, Forests and Landscape (SAEFL),
Gland/Amsterdam.