CC BY
10УДК 620.9:338.21 Ю.Д. Кононов1
ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ НА ЭНЕРГЕТИЧЕСКУЮ БЕЗОПАСНОСТЬ ПРОГНОЗНОГО РОСТА ЦЕН НА ЭНЕРГОНОСИТЕЛИ
Обоснована важность и возможность учета ценового фактора при определении стратегических угроз и при разработке способов повышения энергетической безопасности. Показаны возможные негативные макроэкономические последствия значительного удорожания энергоносителей. Описаны подходы к количественной оценке в прогнозах влияния разной динамики стоимости топлива и энергии на их потребителей и производителей.
Ключевые слова: энергетическая безопасность, цены на энергоносители, стратегические угрозы, индикаторы, ТЭК, макроэкономика, модели.
Введение
Множество стратегических угроз энергетической безопасности можно объединить в две основные группы: угрозу отставания ввода мощностей от растущей потребности в ней и угрозу негативного влияния удорожания энергоносителей на развитие экономики страны. Эти угрозы взаимосвязаны, поскольку прогнозная динамика цен на энергетических рынках влияет, с одной стороны, на инвестиционные возможности энергетических компаний, а с другой - на экономику потребителей топлива и энергии.
Количественная оценка угроз энергетической безопасности должна включать определение времени, условий и вероятности их появления, а также величины возможного ущерба при реализации этих угроз
К индикаторам энергетической безопасности, отражающим ценовые риски, можно отнести следующие соотношения: рыночных цен на энергоносители и цен самофинансирования, региональных и среднероссийских цен, цен на топливо в России и в странах-импортерах этого топлива, темпов роста цен на энергоносители и темпов ВВП. В качестве индикатора можно принять и соотношение затрат на потребляемую в стране энергию и ВВП. В [1] даже дается пороговое значение этого показателя, отмечается, что как только доля этих затрат превысит 10% валового продукта, в экономике многих стран начинают развиваться кризисные явления. В России это соотношение в 2013 г. было около 8,5%.
Стабильность (как для разных стран, так и во времени) отношения (доли) расходов энергии к ВВП (8-11%) или к валовому выпуску (4-5%) в долгосрочном плане в [2] рассматривается как один из законов трансформации энергетической базы цивилизации. Автор (И.А. Башмаков) отмечает: «Когда из-за роста цен на энергию имеет место существенный «заступ» за верхнюю границу (порог) платежной способности, экономическая недоступность энергии замедляет экономический рост. Подобные пороговые значения способности потребителей платить за энергоресурсы существуют и в отдельных секторах: в промышленности (10-15%), на транспорте (2-4%) и в жилищной сфере (2-4%) от доходов».
В группу индикаторов, отражающих зависимость экономики и социальной сферы от изменения стоимости продукции ТЭК, может входить ценовая эластичность спроса на топливо и энергию на региональных рынках. Но основными должны быть показатели снижения абсолютной величины или темпов роста макропоказателей (ВВП, конечного потребления, инвестиций в основной капитал) на каждый процент удорожания топлива или электроэнергии для потребителей.
Методы и результаты оценки макроэкономических последствий удорожания энергоносителей
Количественная оценка влияния изменения стоимости топлива и энергии на динамику макроэко-
1 Юрий Дмитриевич Кононов - заведующий отделом Института систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН, д.э.н., профессор, e-mail: [email protected]
номических показателей требует учета основных взаимосвязей энергетики и экономики (рис. 1).
Эконометрические модели, использующие данные статистики, не удовлетворяют этим требованиям, давая слишком грубые и малопригодные для прогнозов оценки2. Более обоснованно применение моделей межотраслевого баланса. Они позволяют оценить эффект распространения ценовых импульсов по всей экономике, но неспособны определить изменение спроса на энергоносители в ответ на изменения их цены.
Применение комплекса экономико-математических моделей способствует повышению обоснованности прогнозных оценок возможных
макроэкономических последствий изменения цен на топливо и энергию.
В США одним из таких комплексов является система моделей, разработанных Data Research Incorporation (DRI). Он включает: динамическую модель экономического роста, базирующуюся на неоклассических принципах общего равновесия; оптимизационную модель энергоснабжения и статическую модель межотраслевого баланса. Обратная связь между энергетикой и макроэкономикой осуществляется через цены (двойственные оценки) на топливо и энергию, получаемые через оптимизацию структуры энергоснабжения.
Рис. 1. Упрощенная схема влияния изменения стоимости энергоносителей на динамику макропоказателей
2 Профессор А.И. Кузовкин на заседании коллегии НП «НТС ЕС» (апрель 2013 г.) привел следующие противоречивые по значимости результаты эконометрических расчетов: рост реальной (сверх инфляции) цены электроэнергии на 1% ведет к снижению ВВП на 0,06-0,2%.
В исследованиях, которые проводил в 1994 г. на этом комплексе Electric Power Research Institute (EPRI), оценивалось возможное влияние на экономику США неизбежного повышения стоимости энергоносителей при попытке снизить эмиссию СО2 через введение с 1997 г. налога на содержание в используемом топливе углерода (carbon taxes). В сравнении с базовым сценарием развития энергетики и экономики США рассматривались три сценария углеродного налога: 50, 100 и 200 долларов на тонну углерода.
Введение этого налога вызвало бы значительное удорожание топлива (особенно угля) и электроэнергии (табл. 1) и, несмотря на сни-
жение спроса на энергоносители (в среднем на 6-12% при налоге 100 долл./т), привело бы к серьезному росту цен: во всей экономике на 3,3%, а в промышленности на 7,4% (в 2000 г. при 100 долл./т). Результирующее негативное влияние на экономику США удорожания энергоносителей при введении углеродного налога отражено в табл. 2.
И в России разного рода комплексы моделей все шире разрабатываются и применяются для определения ценовых взаимосвязей энергетики и макроэкономики (например, [4-6]).
Такого рода комплекс (ИНТЭК) разработан и в ИСЭМ СО РАН (рис. 2). Расчеты на нем ведутся по следующей схеме:
Таблица 1
Ожидаемое удорожание энергоносителей в США при введении налога на углерод
(100 долл./т), %
Сектор экономики Энергоноситель 2000 г. 2010 г.
Домашние хозяйства Газ 23,4 18,3
Электроэнергия 27,1 23,9
Коммерческий сектор Газ 27,6 21,4
Электроэнергия 27,2 25,2
Промышленность Газ 42,7 39,9
Уголь 167,0 149,0
Электроэнергия 37,2 34,2
Транспорт Бензин 18,4 15,6
Дизельное топливо 22,1 17,8
Электроэнергетика Газ 52,3 36,8
Уголь 190,0 166,0
Показатели 2000 г. 2010 г.
ВВП -0,7 -2,3
Потребление товаров и услуг -0,3 -1,9
Капиталовложения в производственную сферу -2,5 -4,6
Капиталовложения в непроизводственную сферу -2,3 -3,2
Экспорт -0,4 -1,9
Импорт -1,2 -2,9
Инфляция (дефлятор ВВП) 2,3 3,9
Источник: [3].
Источник: [3].
Таблица 2
Ожидаемое влияние на экономику США налога на углерод (100 долл./т), %
Рис. 2. Система моделей для приближенной оценки макроэкономических последствий ценовой политики в ТЭК
1. Макроэкономическая модель, модель энергопотребления и модель МАКРОТЭК настраивается на базовый вариант условий развития экономики и энергетики, предполагающий определенную динамику цен на энергоносители. Задаются варианты изменения этой динамики.
2. Определяется возможное ответное изменение цен в отраслях производственной сферы (модель ИНФЛЯЦИЯ). При этом объемы производства и коэффициенты материалоемкости на этом (первом) этапе расчетов принимаются как в базовом варианте.
3. Определяется возможное влияние изменения цен на доходы отраслей, населения и бюд-
жета и соответственно на изменения предельных уровней конечного потребления товаров и услуг и на располагаемые ресурсы для капиталовложений (модель ОГРАН).
4. С учетом этих изменений корректируются ограничения в макроэкономической модели МИДЛ и проводятся ее повторные расчеты.
5. Сопоставляются полученные результаты расчетов макроэкономической модели с предыдущими. При их существенном отличии корректируются (с учетом изменения соотношения существующих и новых производственных мощностей) коэффициенты материалоемкости и энергоемкости (матрицы А).
Таблица 3
Минимальное повышение цен в некоторых отраслях народного хозяйства при удорожании электроэнергии
Отрасли Рост тарифов, %
в 1,2 раза в 1,5 раза в 2 раза
2010 г. 2030 г. 2010 г. 2030 г. 2010 г. 2030 г.
Машиностроение и металлообработка 0,07 0 0,52 0 1,27 0,25
Строительство 0,02 0 0,56 0,12 1,46 0,65
Электроэнергетика 20 20 50 50 100 100
Нефтедобыча 0 0 0,6 0,6 1,99 1,92
Нефтепереработка 0,16 0 1,36 0,96 3,52 2,73
Газовая промышленность 0 0 0 0 1,13 0,74
Угольная промышленность 0,67 0,32 2,4 1,64 5,31 3,88
Черная металлургия 0,77 0,23 2,57 1,24 5,6 2,94
Цветная металлургия 1,61 0,71 4,31 2,05 8,82 4,38
Химическая и нефтехимическая промышленность 0,88 0,41 2,44 1,22 5,1 2,64
Лесная, деревообрабатывающая и целлюлозно-бумажная промышленность 0,27 0 1,18 0,41 2,72 1,19
Промышленность стройматериалов 0,63 0,19 2,16 1,1 4,76 2,71
Источник: экспериментальные расчеты автора.
6. Вносятся соответствующие изменения в модели энергопотребления, ИНФЛЯЦИЯ и ОГРАН и начинается новая итерация их расчетов.
Результаты расчетов по этой схеме, выполненные в 2010 г. для оптимистического сценария развития экономики (среднегодовые темпы ВВП 5,6%), приведены в табл. 3 и 4.
Полученные количественные оценки, при всей их условности, показывают характер и значимость негативного влияния на экономику удорожания электроэнергии. Это влияние нелинейно зависит от темпов удорожания и снижается во времени. Последняя тенденция объясняется предполагаемым уменьшением электроемкости в большинстве отраслей, а также структурными изменениями в экономике.
К аналогичным выводам приводят и результаты модельных исследований зависимости ВВП от удорожания топлива и энергии, проводимые в ИНЭИ РАН [5, 6]. Согласно результатам этих расчетов текущая эластичность темпов роста ВВП по цене электроэнергии в нашей экономике составляет -0,16, а в средне- и долгосрочной
перспективе эта чувствительность снижается до -0,12. Для газа этот показатель, составляющий сейчас -0,038, в дальнейшем снизится до -0,022.
Авторы Аналитического доклада ФЭК [7] утверждают, что значения эластичности ВВП по ценам естественных монополий находятся в диапазоне от -0,12 до -0,20, то есть при росте относительных цен на энергию на 10% рост ВВП замедляется на 1,2-2% в год.
Для оценки возможной реакции потребителей и инвесторов на изменение стоимости энергоносителей в ИСЭМ СО РАН разработаны оригинальные модели, объединяющие оптимизацию с методом статистических испытаний Монте-Карло [8]. При этом определяется и учитывается ценовая эластичность спроса на топливо и энергию.
Выводы
Адаптация экономики к возможному значительному росту цен в ТЭК требует времени на изменения в отраслевой структуре, в техноло-
Таблица 4
Изменение макроэкономических показателей при удорожании электроэнергии, %
Показатели Рост тарифов
в 1,2 раза в 1,5 раза в 2 раза
2010 г. 2030 г. 2010 г. 2030 г. 2010 г. 2030 г.
Инфляция 0,7 0,3 2,2 0,95 4,8 2,3
Стоимость жизни 0,8 0,7 2,4 1,9 5,2 4,2
ВВП -2,0 -1,6 -3,6 -3,1 -6,3 -5,5
Прибыль -3,5 -1,9 -4,7 -2,8 -6,5 -3,9
Конечное потребление товаров и услуг -2,4 -1,6 -4,5 -3,2 -8,1 -5,9
Капиталовложения -1,9 -1,1 -2,6 -1,5 -3,4 -2,1
Источник: экспериментальные расчеты автора.
гиях, а также в образе жизни. Поэтому способы комплексной оценки этой ценовой угрозы - важная задача прогнозных исследований области допустимого развития ТЭК. Она является одной из основных и при разработке энергетической стратегии и политики.
Количественная оценка возможного ущерба для экономики и социальной сферы от чрезмерного удорожания энергоносителей или от дефицита мощностей в ТЭК - наиболее сложная проблема при определении стратегических угроз и соответствующих индикаторов энергетической безопасности. Но без такой оценки трудно рассчитывать на достоверность оценок пороговых
значений индикаторов, превышение которых может привести к критической ситуации в ТЭК и в экономике страны или региона.
Имеющийся методический инструментарий лишь в самом первом приближении позволяет оценить возможное влияние разной динамики стоимости энергоносителей на инвестиционную политику энергетических компаний, реакцию потребителей и макроэкономические показатели. Для повышения обоснованности таких оценок требуется существенное развитие не только моделей, но и способов учета сложных взаимосвязей между разными стратегическими угрозами.
ЛИТЕРАТУРА
1. Цибульский В. Метания в поисках волшебного зелья //Независимая газета. Энергия. 2014. № 2 (85). С. 9-10.
2. Башмаков И.А. Разработка комплексных долгосрочных программ энергосбережения и повышения энергоэффективности: методология и практика: автореферат докторской диссертации. М., 2013. 53 с.
3. Economic Impacts of Carbon Taxes: Detailed Results. EPRI TR-104430-V2, Project 3441-01, Final Report, November 1994. 320p.
4. Узяков М.Н. Влияние цен на энергетические ресурсы на динамику экономики России // Регионы и Федерация. Вопросы регулирования ТЭК. 2004. № 1. С. 14-29.
5. Макаров А.А., Малахов В.А., Шапот Д.В. Народнохозяйственные последствия роста цен энергоносителей // ТЭК. 2001. № 2. С. 51-52.
6. Малахов В.А. Оценка зависимости ВВП и спроса на энергоносители от удорожания топлива и энергии //ТЭК России. 2012. № 1. С. 32-37.
7. Аналитический доклад Правительству РФ «О влиянии цен и тарифов субъектов естественных монополий на экономику России и о мерах государственной тарифной политики в отношении естественных монополий на 2002 год и среднесрочную перспективу» // Вестник ФЭК России. 2002. № 6.
8. Кононов Ю.Д. Подходы к количественной оценке стратегических угроз энергетической безопасности // Энергетическая политика. 2014. № 2. С. 74-81.
Поступила в редакцию 26.02.2015 г.
Y. Kononov3
THE ASSESSMENT OF INFLUENCE OF FORECASTED COMMODITIES' PRICE INCREASE ON ENERGY SECURITY
The paper underlines the importance and possibility of price factor consideration in analysis of strategic threats and in development of energy security policy. The paper presents the possible negative macroeconomic consequences of commodities' price increase. The paper describes the approaches to numerical prediction of influence of different dynamics of oil and energy prices on its consumers and producers.
Key words: energy security, energy prices, strategic threats, indicators, macroeconomics, models.
3 Yury D. Kononov - Head of Department, RAS Melentiev Insitute for Energy Systems, Doctor of Economics, professor, e-mail: [email protected]
