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,

Gciobanu01@gmail.com 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.

Implementarea modelelor şi algoritmilor de cuantificare

Se încarcă prima pagina a portalului:

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.