CC BY
20УДК 620.9:338.27 Ю.Д. Кононов1
ПОДХОДЫ К КОЛИЧЕСТВЕННОЙ ОЦЕНКЕ СТРАТЕГИЧЕСКИХ УГРОЗ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ
Задача количественной оценки стратегических угроз рассматривается как важная составляющая прогнозных исследований развития ТЭК. Приводится схема поэтапного решения этой задачи с выделением в прогнозной области зоны нестабильности и определением инвестиционных рисков проектов и вариантов. Предлагается система показателей (индикаторов) для комплексной характеристики угроз возможного дефицита мощностей и неприемлемого роста цен на энергоносители.
Ключевые слова: прогнозирование, энергетика, экономика, неопределенность, риски, угрозы, энергетическая безопасность, моделирование.
Введение
В [1] энергетическая безопасность определяется как состояние защищенности личности, общества, государства, а также экономики от угроз дефицита в обеспечении их потребностей в энергии экономически доступными ТЭР приемлемого (стандартного) качества и от угроз нарушения бесперебойности энергоснабжения. Близкое по смыслу определение энергетической безопасности используется и в зарубежных публикациях. Она трактуется как адекватное безопасности энергоснабжение, обеспечивающее устойчивое функционирование и развитие экономики при приемлемых и стабильных ценах [2].
Из этих трактовок энергетической безопасности (ЭБ) следует, что основополагающими, главными стратегическими угрозами являются угроза долговременного дефицита энергоносителей и неприемлемо высокие для экономики цены на топливо и энергию. Количественная оценка этих и других стратегических угроз означает определение их вероятности и значимости, времени и условий возможного появления и преодоления. Сложность такой оценки во многом обусловлена большой и растущей неопределенностью внешних и внутренних условий развития энергетики, неоднозначностью будущего. Несмотря на усилившееся в последнее время внимание к выявлению стратегических угроз развитию ТЭК, удовлетворительных и общепризнанных методов их количественной оценки еще нет.
Данная статья отражает некоторые новые результаты ведущихся в ИСЭМ СО РАН исследований в этом направлении. Содержащиеся в ней предложения по развитию методического подхода к количественной оценке стратегических угроз основываются на рассмотрении этой задачи как одной из основных целей долгосрочного прогнозирования, решаемой в рамках прогнозных исследований и поэтапного сужения области неопределенности [3]. При этом основное внимание уделяется угрозе возможного отставания ввода мощностей в ТЭК от растущей потребности в них.
Схема анализа и оценки стратегических угроз в прогнозных исследованиях
Количественная оценка стратегических угроз требует решения ряда взаимосвязанных задач (рис. 1).
Одной из основных стратегических угроз является угроза дефицита мощностей - возможное отставание развития топливных баз, электроэнергетики и транспортной инфраструктуры от растущих потребностей в топливе и энергии. Она может быть вызвана инерционностью ТЭК из-за большой продолжительности сооружения энергетических объектов, значительными затратами времени на развитие инфраструктуры и сопряженных производств (строительной базы, машиностроения, металлургии), освоение новых территорий. Другим препятствием своевременному вводу требуемых мощностей могут
1 Юрий Дмитриевич Кононов - заведующий отделом Института систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН, д.э.н., профессор, e-mail: [email protected].
2 Работа отражает результаты исследований, выполняемых по гранту РФФИ (№ 12-06-00090а).
Рис. 1. Задачи, решаемые при исследовании основных стратегических угроз
быть ресурсные ограничения (финансовые, материальные, трудовые). Из них в рыночной экономике часто наиболее серьезными являются финансовые барьеры - недостаток инвестиций для реализации тех или иных крупномасштабных проектов. Инвестиционные риски во многом связаны с неопределенностью цен и спроса в период будущего функционирования рассматриваемого объекта.
Серьезной стратегической угрозой, влияющей на национальную безопасность, может стать неблагоприятная для развития производственной и социальной сферы динамика цен на энергоносители. Причиной их роста могут быть: растущие затраты на ввод и эксплуатацию новых топливно-энергетических баз, выгодная для экспорта конъюнктура на мировых энергетических рынках, ошибки в ценовой и налоговой политике и другие факторы. Удорожание энергоносителей стимулирует энергосбережение, но этого может оказаться недостаточно для сдерживания инфляции, снижения конкурентоспособности и рентабельности некоторых энергоемких производств, поддержания желаемого роста уровня жизни населения. Оценка этой угрозы, возможностей ее своевременного демпфирования, поиск ценового компромисса
интересов государства, производителей и потребителей топлива и энергии - важная и пока еще не решенная в должной мере методическая проблема прогнозных исследований. Задачи оценки угроз дефицита мощности и чрезмерного роста цен должны решаться с учетом взаимосвязи этих угроз (рис. 1).
Важной составляющей оценки стратегических угроз является выделение из прогнозной области инвариантов и зоны нестабильности. Под инвариантными понимаются устойчивые, наиболее вероятные решения, получаемые в многовариантных расчетах при возможных изменениях исходных данных. В прогнозных исследованиях ТЭК выделение инвариантов относится как к поиску устойчивых структур в топливно-энергетическом балансе, так и к определению нижней границы взаимосвязанных значений потребностей в отдельных энергоносителях, их стоимости, минимально необходимого ввода новых мощностей в электроэнергетике и топливной промышленности в рассматриваемой перспективе.
Инварианты ввода мощностей в первом приближении можно оценить, используя результаты оптимизационных расчетов ТЭК и его отраслевых систем. Объекты, попадающие лишь
в некоторые из множества рассматриваемых вариантов и решений, формируют зону нестабильности прогнозной области. Ее анализу должно быть уделено особое внимание на начальном этапе исследования стратегических угроз для развития энергетики. При этом важно выделить задачу количественной оценки инвестиционных рисков - одну из основных причин возможного дефицита мощностей.
В системе решаемых задач при количественной оценке стратегических угроз важное значение имеет определение индикаторов энергетической безопасности и их пороговых значений. Эти индикаторы - обобщенные показатели развития его подсистем и объектов, а также потребителей энергии, отобранные так, что в совокупности они достаточно полно характеризуют ситуацию с обеспечением энергобезопасности, состав и характер угроз, глубину и территориальные рамки их реализации [4].
Методические подходы к решению задачи количественной оценки угрозы дефицита мощностей
При использовании в прогнозных исследованиях оптимизационных детерминированных моделей ограничения на ввод мощностей в отраслях ТЭК задаются однозначно, хотя на них влияют не только временные и ресурсные барьеры, но и инвестиционные риски, которые сами зависят от вариантов развития ТЭК, прогнозов спроса и цен. Эти взаимозависимости и делают необходимым итерационные расчеты системы моделей сверху-вниз (ТЭК - отрасли - региональные энергетические рынки - энергетические компании) и снизу-вверх (рис. 2). При этом корректируются и уточняются как сами ограничения, так и решения, получаемые в оптимизационных моделях.
Стадия 1
Стадия 2
Стадия 3
Результаты прогнозов подготовительного этапа
Сценарий развития экономики, конъюнктуры мировых рынков, экспорт топлива, спрос на энергоносители, цены самофинансирования, НТП, потенциальные возможности развития топливных баз, АЭС, новых источников энергии
Перспектива более 25 лет
Перспектива до 25 лет
Перспектива до 20 лет
ч-Н
3
2
Условные обозначения моделей: 1 - ТЭК, 2 - конъюнктура региональных энергетических рынков (спрос и цены), 3 - угрозы и барьеры, 4 - отрасли ТЭК, 5 - макроэкономика, 6 - энергетические компании.
Рис. 2. Состав и взаимодействие моделей на разных стадиях формирования и исследования вариантов долгосрочного развития ТЭК
Совершенствованию методов оценки угрозы отставания ввода мощностей от растущей потребности в них способствуют как происходящее развитие моделей отраслевых систем за счет включения в них финансовых блоков и связей [5], так и предлагаемое включение в иерархическую схему прогнозных расчетов ТЭК уровня энергетических компаний.
Еще больший эффект в решении этой задачи могут дать новые подходы к определению инвестиционных рисков вариантов развития отраслевых и региональных систем энергетики в условиях неопределенности с выделением значимости и рискованности крупномасштабных инвестиционных проектов. Такие проекты характеризуются большой продолжительностью сроков строительства и эксплуатации и через систему обратных связей могут оказывать влияние на исходные показатели, принимаемые при оценке их эффективности. Часто эти показатели (цены, спрос, капиталоемкость) можно задать только в виде интервалов без представления о распределении вероятностей их значений внутри этих интервалов.
Методы количественной оценки рисков инвестиционных проектов (корректировка нормы дисконтирования, расчет критических точек, вероятностный анализ и другие) хорошо известны. В ИСЭМ СО РАН они дополнены двумя новыми подходами, позволяющими сравнивать проекты в условиях интервальной неопределенности исходных данных и определять уровень инвестиционного риска, который становится барьером для ввода мощностей [6-8].
Оценка инвестиционного риска отдельных проектов, исключение их из состава рассматриваемых в случае неприемлемого риска, внесение соответствующих корректив в исходные данные оптимизационной модели ТЭК и проведение новой серии расчетов - наиболее очевидный способ в первом приближении учесть возможную угрозу дефицита и снизить ее за счет структурных изменений в ТЭК. Однако этот способ не дает количественной оценки рискованности получаемого решения (варианта). Не определяется вероятность и серьезность появления угрозы дефицита мощностей в случае реализации варианта в иных условиях.
Теоретические разработки по оценке адаптивности вариантов в энергетике, принятию решений в условиях неопределенности, успешно развиваемые в СССР (например, [9, 10]) не получили должного практического применения. Да и за рубежом внимание к оценке рискованности вариантов развития энергетики усилились только в последние 15-20 лет, сопровождаясь усложнением методического инструментария для прогнозных исследований и расширением области применения метода статистических испытаний - метода Монте-Карло. Так, в [11] он используется при двухэтапном подходе к выбору рациональной структуры (инвестиционного портфеля) генерирующих мощностей для обеспечения заданной потребности в электроэнергии в условиях неопределенности. Метод статистических испытаний применяется и для риск-анализа уже сформированных производственно-инвестиционных программ развития газовой отрасли [12].
Процедура статистических испытаний используется и в предлагаемом подходе к количественной оценке угрозы дефицита мощности. Такая угроза сначала определяется для отдельных макрорегионов, а затем для страны в целом. При этом задача формируется как оценка надежности возможных рисков энерго- и топливоснабжения рассматриваемой территории в условиях неопределенности.
Применительно к оценке рисков электроснабжения региона в конкретном году (периоде) расчеты ведутся по следующей схеме.
1. Формируется оптимизационная модель, целевой функцией которой является минимум стоимости электроэнергии в регионе при заданной потребности в ней. Основные искомые переменные - мощность вводимых электростанций, а основные ограничения и условия включают: производство электроэнергии на действующих станциях, возможные экспорт и импорт электроэнергии, цены на топливо. Все исходные данные задаются интервалами своих возможных значений с указанием характера распределения вероятностей внутри интервалов. В первом приближении возможный диапазон цен могут формировать цены самофинансирования и цены равной доходности с мировыми. Более корректное значение этого диапазона дает прогноз конъюнктуры региональных энергетических рынков [13].
2. Процесс имитации при расчетах модели (сотни испытаний методом Монте-Карло) осуществляется таким образом, чтобы случайный выбор комбинации исходных данных не нарушал известных или предполагаемых отношений (корреляций) между переменными.
3. Результаты испытаний анализируются статистически для оценки вероятности попадания каждой электростанции (с определенной мощностью) в оптимальные решения. По этим результатам определяются риски для потенциальных инвесторов реализации проектов отдельных станций. В общем случае такой риск равен отношению количества случаев попадания объекта (проекта) в оптимальное решение и общему количеству решений (испытаний).
4. Определяется наиболее приемлемое решение по вводу мощностей (как среднее из всех испытаний или по одному из известных критериев принятия решений в условиях неопределенности - например, Гурвица) и соответствующие ему средняя и рыночная цена электроэнергии.
5. Оценивается рискованность этого решения (варианта) по инвестиционному риску станции, замыкающей баланс мощности региона, и по среднему из рисков всех вводимых станций.
Компьютерная программа для решения такой задачи (МИСС - модель имитационная стохастическая статистическая) разработана В.Н. Тыртышным [14]. Ее модификации могут быть использованы для оценки рискованности вариантов и проектов тепло- и топливоснабжения регионов, а также при прогнозировании конъюнктуры на региональных энергетических рынках.
Очевидно, что как исходные данные для решения такого рода задач, так и получаемые оценки рискованности вариантов энергоснабжения отдельных регионов должны быть увязаны (согласованы) с общими прогнозными исследованиями ТЭК страны (рис. 2). При этом на очередной итерации расчетов оптимизационной модели ТЭК могут быть изменены ее региональная структура и ограничения на ввод мощностей с неприемлемо высокими инвестиционными рисками. Могут быть также скорректированы направления и пропускные способности межрегиональных энергетических связей для снижения угрозы возможного дефицита мощностей.
Подходы к оценке серьезности стратегических угроз и пороговых значений индикаторов энергетической безопасности
Состав индикаторов, используемых в прогнозных исследованиях, зависит от характера ожидаемых угроз энергетической безопасности, особенностей развития энергетики страны или региона.
Большое внимание индикаторам ЭБ уделяется за рубежом. В основном они характеризуют угрозу поставкам импортируемого энергоносителя и способность противостоять этой угрозе. При этом конструируются комплексные индикаторы. Так, Международное энергетическое агентство для измерения риска зависимости страны от импорта использует индикатор, учитывающий: долю отдельных поставщиков, рейтинг политического риска страны-поставщика, долю импортируемого топлива в общем энергоснабжении [15]. Интерес представляет индикатор, показывающий процент от ВВП, который страна готова потратить для снижения риска перерыва в энергоснабжении [16].
Для российских условий широкий список индикаторов ЭБ представлен в [17]. Среди них: отношение прироста разведанных запасов углеводородов к их добыче; доля оборудования, вырабатывающего свой ресурс; коэффициент обновления основных производственных фондов; коэффициент диверсификации приходной части энергетического баланса. Этот список целесообразно расширить за счет показателей, характеризующих серьезность отдельных стратегических угроз: их вероятность, время возможного появления, ущербы в случае их реализации, а также требуемые затраты на предотвращение этих угроз.
Попытка учесть эти требования отражена в предлагаемых индикаторах, предназначенных для комплексной оценки стратегических угроз длительного дефицита топлива или энергии (табл. 1) и неприемлемо высоких для экономики страны темпов роста цен на энергоносители.
Для оценки угрозы для экономики от чрезмерного удорожания энергоносителей нужна своя система индикаторов. Среди них могут быть показатели, отражающие изменение во времени следующих соотношений: региональ-
Таблица 1
Индикаторы, характеризующие угрозу возможного дефицита мощности в региональных
и отраслевых системах ТЭК
Индикатор Формула Обозначения
Регион . Ni - новые мощности,
Риск варианта энергоснабжения (угроза дефицита) РДР] = X. г, N / X. N г. - инвестиционные риски,
Доля мощностей с недопустимым риском МНРР. = X ,N. /X. N. ] 1 1 1 1 N. - инвестиционные проекты с недопустимым риском,
Серьезность угрозы дефицита СУДР] = ХД - з)хТ Т - средневзвешенный риск проектов
Инвестиционный риск варианта развития отрасли или ТЭК (угроза дефицита) Доля мощностей с недопустимым риском Серьезность угрозы дефицита Страна, ТЭК РДС= X] РДР] х у. МНРС = X. X. N. . / X. X. N.. СУДС1 = X/. СУДР. х у. СУДС2 = ЛФ х ЛРДС 1 - ущерб от дефицита, 3 - затраты на его устранение, у. - доля региона. в суммарной мощности, ЛФ и ЛРДС - изменение функционала и риска в используемых моделях после ввода ограничений на N.
Примечание: индикаторы определяются для отдельных лет прогнозного периода, но учитывают особенности (в т.ч. ущербы) рассматриваемого варианта (сценария) в динамике.
ных и среднероссийских цен; рыночных цен и цен самофинансирования (минимальных цен предложения); цен в европейской и азиатской частях России и в странах, импортирующих российские энергоносители; темпов роста цен на энергоносители и ВВП.
В качестве индикаторов, отражающих чувствительность экономики к изменениям стоимости продукции ТЭК, можно использовать изменение доли затрат на топливо и энергию в себестоимости промышленной продукции и в расходах населения, а также показатель ценовой эластичности спроса на региональных энергетических рынках. Основными в этой группе индикаторов должны быть показатели, непосредственно характеризующие влияние на экономический рост изменения стоимости энергоносителей. К ним можно отнести снижение абсолютной величины или темпов роста макропоказателей (ВВП, конечного потребления, инвестиций) на каждый процент удорожания
топлива или энергии3. Интерес представляет и показатель, отражающий влияние на ВВП изменения стоимости нефти и газа на мировых энергетических рынках.
Основной исходной и уточняемой в ходе итерационных расчетов информацией для количественной оценки многих из предложенных индикаторов энергетической безопасности могут служить результаты поэтапного прогнозирования ТЭК (рис. 2).
Вероятность (риски) угрозы дефицита мощности можно оценить, дополняя существующие детерминированные оптимизационные модели методом Монте-Карло. Эти же модели можно использовать и для приближенной оценки затрат на предотвращение дефицита мощности в регионе или в стране.
Каждое оптимальное решение является сбалансированным и не предусматривает дефицита, но изменяя ограничения на ввод мощностей (исключив из них наиболее рискованные), можно определить различие в функционалах двух ре-
3 По оценкам ИНЭИ РАН [18], на каждые 10% роста цены электроэнергии потенциальный темп роста ВВП снижается на 1,2-1,6 процентных пункта. Такое же удорожание газа может снизить рост ВВП на 0,22-0,38 пункта.
Таблица 2
Возможное годовое снижение ВВП из-за дефицита мощности (1%) в отраслях ТЭК, %*
Дефицит Электро-энергия Газ Уголь Жидкое топливо
Годовой 0,15 0,15 0,2 0,3
Пятилетний 0,45 0,5 0,47 0,65
* По сравнению с базовым вариантом для ожидаемых условий на уровне 2015 года. Источник: [19].
шений. Оно дает представление об ориентировочных затратах на предотвращение дефицита в прогнозируемых условиях. Их можно трактовать и как минимальную цену этого дефицита.
Более обоснованное значение такой цены можно определить, если расчеты ведутся на системе моделей, а эффективность сравниваемых вариантов оценивается не по критерию минимума затрат, а по народнохозяйственному критерию (например, по влиянию на темпы ВВП). При этом надо учитывать как величину, так и продолжительность возможного дефицита. Важность такого учета видна из табл. 2, отражающей результаты экспериментальных расчетов на динамической оптимизационной межотраслевой модели. Базовым (бездефицитным) в этих расчетах был условный оптимистический вариант развития экономики и ТЭК страны.
Количественная оценка возможного ущерба для экономики и социальной сферы от дефицита мощностей в ТЭК или от чрезмерного удорожания энергоносителей является наиболее сложной задачей при определении стратегических угроз и соответствующих индикаторов ЭБ. Но без ее решения трудно рассчитывать на достоверность оценок пороговых значений индикаторов, превышение которых может привести к критической ситуации в ТЭК и экономике страны или региона.
Подходы к приближенному решению задачи оценки возможных ущербов в прогнозных исследованиях ТЭК, основанные на использовании макроэкономических моделей, отражены, например, в [18, 19]. Все они требуют существенного развития не только моделей, но и способов учета сложных взаимосвязей между разными стратегическими угрозами. Особенно важно учитывать эти связи при определении пороговых значений индикаторов, характеризующих ценовую составляющую энергетической и национальной безопасности.
Ценовая политика, направленная на ограничение роста стоимости энергоносителей, снижая эффективность проектов и повышая инвестиционные риски, увеличивает угрозу дефицита мощности в ТЭК. Сопоставление возможных ущербов от этого дефицита и чрезмерного роста энергетической составляющей затрат потребителей топлива и энергии - необходимое условие определения значений ограничений на темпы роста цен в ТЭК.
Очевидно, что пороговые значения этих и других индикаторов энергетической безопасности должны быть разными для разных сценариев развития экономики и энергетики.
Заключение
Выявление стратегических угроз энергетической и национальной безопасности является одной из главных целей долгосрочного развития ТЭК. Из-за большой неопределенности будущих условий развития энергетики и экономики, растущей с увеличением горизонта прогнозирования, количественные значения угроз и барьеров должны определяться в виде интервалов. Для их сужения и повышения обоснованности прогнозов предлагается поэтапный подход, предусматривающий последовательное уточнение исходных данных, ограничений и результатов прогнозных исследований на каждом этапе. При этом выделяются особо важные задачи, и меняется состав используемых для их решения моделей. В ходе итерационных расчетов (сверху-вниз и снизу-вверх) для каждого сценария развития экономики и конъюнктуры мировых энергетических рынков уточняется прогнозная область развития ТЭК, определяются инварианты и зоны нестабильности. Анализ этих зон позволяет выявить стратегические угрозы.
Множество угроз энергетической безопасности можно объединить в две основные группы:
угрозу отставания ввода новых мощностей от потребностей в них и угрозу чрезмерного удорожания энергоносителей. Количественная оценка этих взаимосвязанных угроз должна включать определение времени, условий и вероятности их появления, а также значимости (величины возможного ущерба от реализации угроз и затрат на их предотвращение).
Эти комплексные характеристики угроз должны определяться для разных иерархических уровней, начиная, во многих случаях, с анализа безопасности энергоснабжения проблемных регионов.
При определении вероятности (риска) угрозы долговременного дефицита того или иного энергоносителя на рассматриваемой территории может быть использована разработанная
в ИСЭМ СО РАН компьютерная программа (МИСС), в которой оптимизация энергоснабжения сочетается с процедурой статистических испытаний (метод Монте-Карло).
Количественная оценка вероятности и значимости стратегических угроз должна найти отражение в индикаторах энергетической безопасности. Предложения по расширению их состава содержатся в данной работе.
В меняющихся условиях изменяются важность и вероятность отдельных угроз и барьеров, возможности и способы их преодоления. Очевидно, что предлагаемые в данной работе методические подходы к количественной оценке некоторых из них являются дискуссионными и требуют дальнейшего развития.
ЛИ ТЕ РА ТУ РА
1. Бушуев В.В., Воропай Н.И., Мастепанов А.М. и др. Энергетическая безопасность России
- Новосибирск: Наука, СИФ РАН, 1998. - 301 с.
2. Energy Security Initiative: Some Aspects of Oil Security. - APERC, 2003. - 60p.
3. Кононов Ю.Д., Кононов Д.Ю. Способы повышения эффективности долгосрочных прогнозов развития ТЭК // Энергетическая политика.
- 2013. - № 1. - С. 53-59.
4. Пяткова Н.И., Сендеров С.М., Славин Г.Б. и др. Энергетическая безопасность России: проблемы и пути решения. - Новосибирск: Из-во СО РАН, 2011. - 198 с.
5. Макаров А.А. Методы и результаты прогнозирования развития энергетики России // Известия РАН. Энергетика. - 2010. - № 4.
- С. 26-40.
6. Кононов Ю.Д., Локтионов В.И. Учет инвестиционных рисков при сравнении экономической эффективности крупномасштабных проектов // Управление риском. - 2010. - № 1.
- С. 48-51.
7. Кононов Ю.Д., Кононов Д.Ю. Влияние характера неопределенности на инвестиционные риски и конкурентоспособность крупномасштабных проектов и вариантов развития систем // Проблемы анализа риска. - 2012. -№ 4. - С. 48-53.
8. Кононов Ю.Д., Тыртышный В.Н. Оценка влияния характера неопределенности будущих условий на конкурентоспособность вариантов топливоснабжения // Энергетическая политика. - 2011. - № 4. - С. 50-56.
9. Лукьянов А.С., Эскин В.И., Шевчук Л.М. Количественная оценка риска при выборе стратегий инвестирования в системах энергетики // Изв. РАН. Энергетика - 1995. - № 6. - С. 57-62.
10. Смирнов В.А. Проблемы повышения гибкости в энергетике. - М: Наука. - 1989. - 192 с.
11. Vithayasrichareon P., McGill J. Monte Carlo based decision-support tool for assessing generation portfolios in future carbon constrained electricity industries // Energy Policy. - 2012. - V. 41. - № 2. - С. 374-392.
12. Тарасов А.Э. Пути снижения рисков при расширении ЕСГ РФ в восточном направлении / Энергетика России в XXI веке: стратегия развития - восточный вектор. [Электронный ресурс]. - Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2010. - С. 6.
13. Кононов Ю.Д. Методы прогнозирования конъюнктуры региональных энергетических рынков и результаты первого этапа прогноза цен на топливо. - Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2011. - 33 с.
14. Кононов Ю.Д., Тыртышный В.Н. Методический подход к оценке влияния характера не-
определенности на эффективность и устойчивость вариантов энерго- и топливоснабжения //Проблемы прогнозирования. - 2013. - № 1. - С. 90-94.
15. Energy Security and Climate Change: assessing interactions. International Energy Agency. - Paris, 2007. - 145 p.
16. Kruyt B., Vuuren D., Vries H. Indicators for Energy Security //Energy Policy. - 2009. - V. 37. -№ 6. - С. 2166-2191.
17. Воропай Н.И., Клименко С.М., Ковалев Г.Ф. и др. Основные положения и методология мониторинга и индикативного анализа энергетической безопасности России и ее регионов. - Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 1998. - 57 с.
18. Малахов В.А. Оценка зависимости ВВП и спроса на энергоносители от удорожания топлива и энергии // ТЭК России. - 2012. - № 1. - С. 32-37.
19. Кононов Ю.Д., Гальперова Е.В., Кононов Д.Ю. и др. Методы и модели прогнозных исследований взаимосвязей энергетики и экономики. - Новосибирск: Наука. - 2009. - 178 с.
Поступила в редакцию 23.09.2013 г.
Yu. Kononov4
APPROACHES TO THE QUALITATIVE ESTIMATION OF STRATEGIC THREATS TO ENERGY SECURITY
The problem of qualitative estimation of the strategic threats is considered to be an essential component of the prognostic research into the energy sector development. The paper presents a scheme of staged problem-solving process which involves the identification of an instability zone in the band of forecasts and the determination of investment risks for the projects and variants. Also, a system of indices (indicators) is suggested to comprehensively characterize the threats of possible capacity shortage and unacceptable rise in the prices of energy carriers.
Key words: forecasting, energy sector, economy, uncertainty, risks, threats, energy security, modeling.
4 Yuri D. Kononov - Head of Department, RAS Melentiev Insitute for Energy Systems, Doctor of Economics, professor, e-mail: kononov@isem. sei.irk.ru.
