Межотраслевой межрегиональный анализ развития энергетического сектора России д.э.н., профессор Никита Суслов, ИЭОПП СО РАН

Много-региональный межотраслевой анализ(MRIO) По крайней мере в больших гетерогенных странах: БРИК, США, Австралия, Япония, Великобритания, Китай; Первая и наиболее фундаментальная модель: Модель Айзарда – межрегиональные коэффициенты затрат (Isard, 1951); Модели Ченери-Мозеса: коэффициенты торговли, так что, где - внутрирегиональные коэффициенты (Chenery, 1954; Moses, 1955); Балансовая территориальная модель Леонтьева: выделяются блага разных уровней национального, регионального и локального (Leontief, 1965)

Модели с региональными межотраслевыми блоками (Гранберг А. Г., 1973, Оптимизация территориальных пропорций народного хозяйства- Москва: «Экономика», – 248 с. OMMM Краткая история выполнены первые прогнозные расчеты для периода для Советского Союза по 16 секторам хозяйства и 11 регионам, – прогнозные расчеты для периода , моделирование мировой экономики с использованием сибирских моделей и базы данных проекта ООН Будущее мировой экономики : две системы моделей: СИРЕНА и СОНАР 5.Сегодня: сценарный анализ экономики России Много-региональный межотраслевой анализ(MRIO)

MRIO для регионального роста и межрегиональных взаимодействий: Lahr (1993); Yamada (1996); Israilevich et al. (1997); Granberg and Zaitseva (2001) MRIO для анализа экологии: McGregor et al. (2008); Turner et al. (2007); Wiedmann (2009); Wiedmann et al. (2007); Ha, Hewings, and Turner (2010). MRIO для анализа региональных проектов: Horridge, Madden, and Wittwer (2005); Horridge, and Glyn (2007): The Enormous Regional Model (TERM) Много-региональный межотраслевой анализ(MRIO)

Подход к моделированию Межотраслевой анализ: каждый регион представлен своей матрицей; коэффициентов текущих материальных затрат Межрегиональный анализ: перевозки между смежными регионами Максимизация потребления домашних хозяйств; Решение для последнего года периода: все макроэкономические и структурные переменные; Задается закон роста инвестиций по регионам: инвестиции определяются для последнего года и в целом за период

Описание модели Балансы продуктов: Балансы транспортных услуг:

Описание модели Балансы труда: Инвестиции : Целевая функция: Z max

Источники информации Отчетный межотраслевой баланс 1995 года по 100 секторам, Агрегированные таблицы МОБ до 2004 года для 20 секторам, Таблицы использования товаров и услуг в ценах потребления, Мы поддерживаем информацию по региональным различиям коэффициентов затрат с конца 1980х гг., И другие источники (Росстат)

OMMM-ТЭК– (MRIO Model) с натуральным блоком ТЭК, Представление динамики: две модели для периодов и ; 6 регионов: Европейская Россия, Урал, Тюменская область, Западная Сибирь, Восточная Сибирь, Дальний Восток Включает 45 продуктов из них 8 энергетических: Сырая нефть Газ уголь Темные нефтепродукты, Светлые нефтепродукты Продукты переработки угля, Электроэнергия Тепло OMMM-ТЭК: современная версия

ОМММ-ТЭК: современная версия Также включает неэнергетические продукты, важные с позиции энергетики: Бурение на нефть и газ, Трубопроводный транспорт, Производство специального оборудования для ТЭК, нефтехимия Модель учитывает особенности ТЭК: Фиксируется соотношение между запасами нефти и газа и годовой добычей нефти и газа; Учитывается удорожание добычи нефти и газа в зависимости от масштабов добычи, Учитывается возможность взаимозамены между энергоносителями: 20 типов производства тепла и электроэнергии

Использование ОМММ-ТЭК: сценарный подход Модель позволяет оценивать последствия и эффективность реализации мероприятий в области производства и потребления энергии. История: Эффективность концентрации энергоемких производств в южной зоне Сибири, Эффективность газификации южной зоны Сибири, Эффективность снижения энергоемкости производства в РФ, Эффективность распространения технологии компрессионных тепловых насосов.

Результаты анализа модели спроса на энергию для условий Сибири

Энергетическая стратегия России до 2030 г.: сокращение энергоемкости ВВП более, чем в 2 раза к 2030 г. по отношению к 2005 г. При этом к 2015 – на 22% Доклад Президиуму Госсовета РФ «О повышении энергоэффективности российской экономики», ЦЭНЭФ, 2008 г. Технический потенциал энергосбережения – 45% ( млн. ту.т) Экономический потенциал энергосбережения – 34% ( млн. ту.т) Рыночный потенциал энергосбережения – 29% ( млн. ту.т.)

Возможности экономии тепла Технический потенциал экономии – 53% или 840 млн. Гкал (120 млн. ту.т) Экономический потенциал - ? Рыночный потенциал - ? Сбросное тепло - ? Технический потенциал экономии тепла = 120 млн. ту.т. Более 13% всего энергопотребления Более 1/4 всего технического потенциала энергосбережения.

Годовой потенциал для компрессионных тепловых насосов – млн. ту.т. Распространение компрессионных тепловых насосов: - Снижение энергоемкости ВВП: сокращение расхода минерального топлива на традиционных установках производства тепла - Рост фондо- и капиталоемкости ВВП за счет: 1)по зарубежным данным мощности насосов в среднем дороже, 2)необходим ввод дополнительных мощностей на электростанциях с соответствующей инфраструктурой 3)может понадобиться ввод дополнительных мощностей газопроводов - Эффективно в Сибири при коэффициентах трансформации, начиная с 4 - Эффективно в Европе при коэффициентах трансформации, начиная с 5 - Чистая удельная экономия составляет лишь 270 г.у.т. /1 кВт-час

Эффекты сбережения тепла Междисциплинарный интеграционный проект СО РАН: «УТИЛИЗАЦИЯ ТЕПЛОВЫХ ОТХОДОВ В ВОСТОЧНЫХ РАЙОНАХ РОССИИ КАК ВАЖНЕЙШИЙ ФАКТОР ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЯ И РОСТА ЭФФЕКТИВНОСТИ РАЗВИТИЯ ЭКОНОМИКИ»

Серьезная проблема Как спрогнозировать изменения a ij ? – Это надо сделать до прогнозирования экономики! «Отладочные» расчеты – наиболее трудоемкий этап исследования: A*X base +Y base =X base Одновремееное определение X base, Y base и A

Наш подход: RAS-Метод I*A 0 *J=A, так что: A*X баз +Y баз =X баз, with I - диагональная матрица индексов по строкам, J - диагональная матрица индексов по столбцам Каждый прогнозный коэффициент: a ij =a 0 ij *I i *J j

Для коэффициентов энергоемкости: a r ij =f r ij (климат, уровень развития, реальная цена энергии) На основе международных статистических баз данных (IEA, climate database, WDI CD ROM), а также национальной статистики Предположение: все экономки проходят похожие стадии развития Душевые доходы представляют уровни развития

Another method ln(e)= DISTE + ln(P/p E ) ( 2 INST+ 3 )+ DISTE – climate variable : [June mean temperature] [January mean temperature], : IPCC: P/p E – output price to energy price ratio, IEA INST – index of institutional strength: [Government effectiveness] + [Control of corruption] - "Governance Matters VII: Governance Indicators for , [ 3 INST+ 4 ] – price elasticity of energy intensity as a function of institutional strength index

Variables2003, 77 observ. 2004, 74 observ. 2005, 75 observ. 2006, 77 observ. Constant term t-V.= t-V.= t-V.= t-V.=-2.49 Climate variable DISTE.0023 t-V.= t-V= t-V= t-V.=4.15 Real energy price ln(P/p E ) t-V.= t-V.= t-V.= t-V.=2.67 Interaction term: ln(P/p E ) INST.1005 t-V.= t-V.= t-V.= t-V.=2.54 R-squared F-value Hausman test, Chi2 * Estimated Energy Intensity of Production in the World Countries (dependent variable: ln[Energy Consumption in production sphere per a unit of GDP PPP], White covariance matrix method) * Instrumental variables are logarithm of import cost of oil and infant mortality rate

In aver. World in Average, 118 economies-0,546-0,519-0,506-0,278-0,317-0,433 OECD, 26 economies * -0,889-0,838-0,910-0,596-0,666-0,780 Former Socialist, 27 economies-0,451-0,436-0,406-0,212-0,243-0,349 Eastern Europe and Baltic, 14 economies-0,559-0,540-0,551-0,322-0,362-0,467 CIS, 11 economies-0,318-0,308-0,234-0,082-0,102-0,209 Russian Federation -0,374 -0,320-0,124-0,128-0,264 Coefficients of Price Elasticity of Energy Intensity by the Economies and the Groups of Economies of the World.

Спасибо за внимание!