Дифференциация регионов Беларуси по уровню эколого-экономического состояния

Abstract

На основе построенного ранее интегрального индикатора эколого-экономического состояния регионов Беларуси проведена кластеризация регионов за 2008–2017 годы методом k-средних кластерного анализа. Выделено три достоверно различных кластера регионов по эколого-экономическому состоянию, проанализирован их состав, дана содержательная интерпретация, проанализирована динамика распределения регионов по кластерам и средние значения показателей в кластерах, сделаны соответствующие выводы и даны рекоменда- ции. Использовалась авторская система из семнадцати показателей, характеризующих эколого-экономическое состояние регионов и сгруппированных в четыре блока показателей антропогенной нагрузки на окружающую среду; показателей, характеризующих природоохранную деятельность в регионах; показателей экономических возможностей природоохранной деятельности; показателей эколого-экономической эффективности. Расчеты проводились с помощью программных средств Statistica и MS Excel.=In the article, on the basis of the previously constructed integral indicator of ecological and economic condition of the regions of Belarus, the clustering of the regions for 2008-2017 was carried out by the method of k-means cluster analysis. Identified three significantly different clusters of regions on environmental-economic condition, and analyzed their composition, given a meaningful interpretation, and there are analyzed of van distribution of regions by clusters and average values in the clusters and made appropriate conclusions and recommendations. We used the author's system of seventeen indicators characterizing the ecological and economic condition of the regions and grouped into four blocks: indicators of anthropogenic impact on the environment; indicators characterizing the environmental activity in the regions; indicators of economic opportunities for environmental activities; indicators of ecological and economic efficiency. Calculations were carried out using Statistica and MS Excel software.