IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/a/zbw/espost/251963.html
   My bibliography  Save this article

Детерминанты Пространственного Распределения Заброшенных Сельскохозяйственных Земель В Европейской Части России
[Determinants of the spatial distribution of abandoned agricultural lands in the European part of Russia]

Author

Listed:
  • Prishchepov, Alexander
  • Müller, Daniel
  • Dubinin, Maxim
  • Baumann, Mattias
  • Radeloff, Volker C.

Abstract

Распад социализма в Восточной Европе и России, переход от плановой экономики к рыночной вызвал значительные социально-экономические и институциональные изменения, которые, в свою очередь, оказали влияние на изменение сельскохозяйственного землепользования, включая выведение из оборота (забрасывание) сельскохозяйственных земель. В данной работе проанализированы детерминанты / факторы, которые обусловили пространственное распределение заброшенных сельскохозяйственных земель в России в 1990–2000 гг. Объект исследования – территория около 150 550 км², включающая Калужскую, Рязанскую, Смоленскую, Тульскую и Владимирскую области в европейской части России. Для работы были использованы спутниковые классификации изменения сельскохозяйственного землепользования для 1990–2000 гг., а также пространственно выраженные (spatially explicit) социально-экономические и агроклиматические данные. С помощью статистических логит-регрессионных моделей были оценены факторы, которые обусловили пространственное распределение заброшенных сельскохозяйственных земель на уровне единицы пространственого разрешения полученных спутниковых классификаций изменения землепользования –30 м. Результаты показали, что вероятность пространственного распределения заброшенных сельскохозяйственных земель статистически связана со следующими факторами: а) низкая урожайность зерновых в конце 1980-х гг.; б) удаленность от населенных пунктов – муниципальных центров, а также населенных пунктов с населением более 500 чел.; в) низкая естественная пригодность сельскохозяйственных угодий; г) низкая плотность сельского населения в конце 1980-х гг. Ранжирование в соответствии с вкладом статистически значимых переменных в объясненную дисперсию с использованием метода иерархического разбиения (hierarchical partitioning) показало, что средняя урожайность зерновых в конце 1980-х гг. внесланаибольший вклад, за ней следовали характеристики местоположения сельскохозяйственных земель. Оцененные факторы, обуславливающие процесс забрасывания сельскохозяйственных земель, соответствуют теории земельной ренты фон Тюнена. Однако можно предположить, что не менее значимы макроэкономические факторы, такие как государственная поддержка сельского хозяйства, размеры которой сократились более чем на 90% в рассматриваемый период, особенно для земель с низкой продуктивностью. Проведенное исследование показало возможности применения пространственно выраженных эконометрических моделей на основе использования карт изменения землепользования, полученных с помощью спутниковых данных, для изучения факторов изменения землепользования и земного покрова для больших территорий.

Suggested Citation

  • Prishchepov, Alexander & Müller, Daniel & Dubinin, Maxim & Baumann, Mattias & Radeloff, Volker C., 2013. "Детерминанты Пространственного Распределения Заброшенных Сельскохозяйственных Земель В Европейской Части России [Determinants of the spatial distribution of abandoned agricultural lands in the Euro," EconStor Open Access Articles and Book Chapters, ZBW - Leibniz Information Centre for Economics, vol. 9(3), pages 30-62.
    • Handle: RePEc:zbw:espost:251963
    DOI: 10.14530/se.2013.3.030-062
    as

    Download full text from publisher

    File URL: https://www.econstor.eu/bitstream/10419/251963/1/Prishchepov_2013_determinants_spatial_distribution.pdf
    Download Restriction: no
    File URL: https://libkey.io/10.14530/se.2013.3.030-062?utm_source=ideas
    LibKey link: if access is restricted and if your library uses this service, LibKey will redirect you to where you can use your library subscription to access this item
    ---><---

    References listed on IDEAS

    as
    1. Nicolas Vuichard & Philippe Ciais & Adam Wolf, 2009. "Soil Carbon Sequestration or Biofuel Production: New Land-Use Opportunities for Mitigating Climate over Abandoned Soviet Farmlands," Post-Print hal-00716746, HAL.
    2. Daniel Müller & Darla K. Munroe, 2005. "Tradeoffs between Rural Development Policies and Forest Protection: Spatially Explicit Modeling in the Central Highlands of Vietnam," Land Economics, University of Wisconsin Press, vol. 81(3).
    3. Muller, Daniel & Zeller, Manfred, 2002. "Land use dynamics in the central highlands of Vietnam: a spatial model combining village survey data with satellite imagery interpretation," Agricultural Economics, Blackwell, vol. 27(3), pages 333-354, November.
    4. White, Halbert, 1982. "Maximum Likelihood Estimation of Misspecified Models," Econometrica, Econometric Society, vol. 50(1), pages 1-25, January.
    Full references (including those not matched with items on IDEAS)

    Most related items

    These are the items that most often cite the same works as this one and are cited by the same works as this one.
    1. Tran Ty & Kengo Sunada & Yutaka Ichikawa & Satoru Oishi, 2012. "Scenario-based Impact Assessment of Land Use/Cover and Climate Changes on Water Resources and Demand: A Case Study in the Srepok River Basin, Vietnam—Cambodia," Water Resources Management: An International Journal, Published for the European Water Resources Association (EWRA), Springer;European Water Resources Association (EWRA), vol. 26(5), pages 1387-1407, March.
    2. Das, Debojyoti & Bhatia, Vaneet & Kumar, Surya Bhushan & Basu, Sankarshan, 2022. "Do precious metals hedge crude oil volatility jumps?," International Review of Financial Analysis, Elsevier, vol. 83(C).
    3. P.A.V.B. Swamy & I-Lok Chang & Jatinder S. Mehta & William H. Greene & Stephen G. Hall & George S. Tavlas, 2016. "Removing Specification Errors from the Usual Formulation of Binary Choice Models," Econometrics, MDPI, vol. 4(2), pages 1-21, June.
    4. Carlo Altavilla & Raffaella Giacomini & Giuseppe Ragusa, 2017. "Anchoring the yield curve using survey expectations," Journal of Applied Econometrics, John Wiley & Sons, Ltd., vol. 32(6), pages 1055-1068, September.
    5. Fernando Rios-Avila & Gustavo Canavire-Bacarreza, 2018. "Standard-error correction in two-stage optimization models: A quasi–maximum likelihood estimation approach," Stata Journal, StataCorp LP, vol. 18(1), pages 206-222, March.
    6. Sandy Fréret & Denis Maguain, 2017. "The effects of agglomeration on tax competition: evidence from a two-regime spatial panel model on French data," International Tax and Public Finance, Springer;International Institute of Public Finance, vol. 24(6), pages 1100-1140, December.
    7. Ai, Chunrong & Chen, Xiaohong, 2007. "Estimation of possibly misspecified semiparametric conditional moment restriction models with different conditioning variables," Journal of Econometrics, Elsevier, vol. 141(1), pages 5-43, November.
    8. Ayouz, Mourad K. & Remaud, Herve, 2003. "The Internationalization Determinants Of The Small Agro-Food Firms: Hypotheses And Statistical Tests," International Food and Agribusiness Management Review, International Food and Agribusiness Management Association, vol. 5(2), pages 1-27.
    9. Broze, Laurence & Gourieroux, Christian, 1998. "Pseudo-maximum likelihood method, adjusted pseudo-maximum likelihood method and covariance estimators," Journal of Econometrics, Elsevier, vol. 85(1), pages 75-98, July.
    10. Sridhar, Shrihari & Naik, Prasad A. & Kelkar, Ajay, 2017. "Metrics unreliability and marketing overspending," International Journal of Research in Marketing, Elsevier, vol. 34(4), pages 761-779.
    11. Yen, Steven T. & Chern, Wen S. & Lee, Hwang-Jaw, 1991. "Effects Of Income Sources On Household Food Expenditures," 1991 Annual Meeting, August 4-7, Manhattan, Kansas 271167, American Agricultural Economics Association (New Name 2008: Agricultural and Applied Economics Association).
    12. Ruoxuan Xiong & Allison Koenecke & Michael Powell & Zhu Shen & Joshua T. Vogelstein & Susan Athey, 2021. "Federated Causal Inference in Heterogeneous Observational Data," Papers 2107.11732, arXiv.org, revised Apr 2023.
    13. Posch, Olaf, 2009. "Structural estimation of jump-diffusion processes in macroeconomics," Journal of Econometrics, Elsevier, vol. 153(2), pages 196-210, December.
    14. Koutmos, Dimitrios, 2012. "An intertemporal capital asset pricing model with heterogeneous expectations," Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, Elsevier, vol. 22(5), pages 1176-1187.
    15. Gregory, Allan W. & McCurdy, Thomas H., 1986. "The unbiasedness hypothesis in the forward foreign exchange market: A specification analysis with application to France, Italy, Japan, the United Kingdom and West Germany," European Economic Review, Elsevier, vol. 30(2), pages 365-381, April.
    16. Lanot, Gauthier & Walker, Ian, 1998. "The union/non-union wage differential: An application of semi-parametric methods," Journal of Econometrics, Elsevier, vol. 84(2), pages 327-349, June.
    17. Magnus, Jan R., 2007. "The Asymptotic Variance Of The Pseudo Maximum Likelihood Estimator," Econometric Theory, Cambridge University Press, vol. 23(5), pages 1022-1032, October.
    18. Özlem Onaran & Engelbert Stockhammer, 2006. "The effect of FDI and foreign trade on wages in the Central and Eastern European Countries in the post-transition era: A sectoral analysis," Department of Economics Working Papers wuwp094, Vienna University of Economics and Business, Department of Economics.
    19. Pan, Wei & Louis, Thomas A., 1999. "Two semi-parametric empirical Bayes estimators," Computational Statistics & Data Analysis, Elsevier, vol. 30(2), pages 185-196, April.
    20. Frank X. Zhang, 2003. "What did the credit market expect of Argentina default? Evidence from default swap data," Finance and Economics Discussion Series 2003-25, Board of Governors of the Federal Reserve System (U.S.).

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:zbw:espost:251963. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    If CitEc recognized a bibliographic reference but did not link an item in RePEc to it, you can help with this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: ZBW - Leibniz Information Centre for Economics (email available below). General contact details of provider: https://edirc.repec.org/data/zbwkide.html .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.