CC BY
39
re318.fm Page 132 Wednesday, September 19, 2018 11:35 AM
-Ф-
УДК 330.3; 504
ФИНАНСИРОВАНИЕ ПРОЕКТОВ СОЦИАЛЬНО-ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ РЕАБИЛИТАЦИИ В ДОБЫВАЮЩИХ РЕГИОНАХ
НА ОСНОВЕ ГОСУДАРСТВЕННО-ЧАСТНОГО
ПАРТНЕРСТВА
Б01: 10.24411/1728-323Х-2018-13132
A. Л. Новоселов, д. э. н,
профессор Российского экономического университета (РЭУ) им. Г. В. Плеханова, alnov2004@yandex.ru, И. Ю. Новоселова, д. э. н, профессор РЭУ им. Г. В. Плеханова, iunov2010@yandex.ru,
B. А. Лобковский, к. г. н., н. с., Институт географии РАН, v.a.lobkovskiy@igras.ru, Москва, Россия
В статье рассматривается проблема финансирования проектов социально-экологической реабилитации в регионах, на территории которых проводится добыча полезных ископаемых. Авторами предлагается методический инструментарий для экономической оценки прошлого ущерба, причиненного за период эксплуатации месторождений. В статье раскрыта система показателей, на основе которых обосновывается структура финансирования проектов социально-экологической реабилитации на основе государственно-частного партнерства. На основе приведенного методического базиса предлагается экономико-математическая модель, позволяющая определить оптимальное с позиции компромисса по Парето финансирование проектов в разрезе муниципальных округов (районов) субъекта Федерации. Приведен практический пример, демонстрирующий особенности реализации предложенной схемы решения поставленной задачи.
The article deals with the problem of financing the projects of social and environmental rehabilitation in the regions where mining is carried out. The authors propose methodological tools for the economic assessment of the past damage caused during the period of exploitation of the deposits. The article reveals the system of indicators that allow them to justify the structure of financing social and environmental rehabilitation projects on the basis of public-private partnership. The given methodological basis allows them to create the economic and mathematical model, that helps determine optimal financing of projects in terms of Pareto compromise in the framework of municipal districts of a subject of the Russian Federation. The article gives a practical example, demonstrating the features of the proposed scheme for solving the problem.
Ключевые слова: накопленный ущерб, добывающая Корпорация, муниципальный округ, финансирование, оптимальность, модель, компромисс по Па-рето.
Keywords: cumulative damage, a mining Corporation, municipality, financing, optimality model, Pareto compromise.
Постановка задачи. Добыча природных ресурсов, их первичная переработка и транспортировка приводят к значительному росту экологической нагрузки и социальной напряженности в регионе. Экологическая нагрузка приводит к загрязнению окружающей среды, сокращению биоразнообразия, утрате популяций охотничье-промысловых животных, сокращению мест обитания животных. Социальная напряженность обуславливается сокращением возможности использования части территории в регионе, разрушению промысловых угодий, угрозе культовых сооружений, историко-архитектурных памятников, росту экологически обусловленных заболеваний местного населения и др. При этом добывающие и перерабатывающие корпорации создают рабочие места для местного населения, производят отчисления в региональный бюджет, что обеспечивает рост доходов и благосостояния местного населения в целом [1].
Для проведения социально-экологической реабилитации в районе добычи полезных ископаемых необходимо провести комплекс мер, направленных на социальную и экологическую реабилитацию. Для реализации такого рода проектов необходимо значительное финансирование. Основную часть финансирования проектов социально-экологической реабилитации берут на себя добывающие корпорации, что является несомненно справедливым, исходя из принципа «загрязнитель платит». Другую часть финансирования может обеспечена из регионального бюджета, поскольку забота об экологическом благополучии и социальном развитии находится в ведении, прежде всего, региональных властей. Отсюда возникает проблема справедливого со-финансирования такого рода проектов в рамках государственно-частного партнерства.
В настоящее время значительный интерес у корпораций и региональных органов власти проявляется к обоснованию справедливых объемов финансирования проектов социально-экологической реабилитации в географическом разрезе, т. е. для субъекта Федерации в разрезе муниципальных округов (районов) с учетом структуры суммарного объема финансирования в рамках государственно-частного партнерства [2, 3].
Модель решения задачи. Для решения задачи определения оптимальных объемов финансирования проектов социально-экологической реабилитации в районах (муниципальных ок-
-Ф-
-Ф-
ге318.6п Page 133 Fгiday, Septembeг 7, 2018 11:36 AM
-Ф-
-Ф-
ругах) с учетом государственно-частного партнерства необходимо.
Введем обозначения:
тт \ит »_,
У г — экономическая оценка накопленной величины причиненного ущерба окружающей среде в г-ом муниципальном округе (г = 1, 2, ..., п) вследствие функционирования добывающих предприятий Корпорации, млн руб.;
( — годовой объем производства в стоимостном выражении, полученный добывающими предприятиями в г-ом муниципальном округе, млн руб./год;
N — численность населения в г-ом муниципальном округе, тыс. чел.;
СI — численность занятых из местного населения в г-ом муниципальном округе, тыс. чел.;
Бг — запрос на объем инвестиций для реализации проектов социально-экологической реабилитации в г-ом муниципальном округе, млн руб./год;
— максимальный объем финансирования проектов социально-экологической реабилитации в субъект Федерации.
Искомыми в данной задаче являются:
Вб — объем финансирования проектов социально-экологической реабилитации в г-ом муниципальном округе из бюджета субъекта Федерации;
В к — объем финансирования проектов социально-экологической реабилитации со стороны Корпорации в г-ом муниципальном округе.
Экономическая оценка ущерба от загрязнения окружающей среды требует использования специального математического инструментария [4]. В настоящее время не существует методических рекомендаций для оценки накопленного (прошлого) ущерба [5]. Для оценки накопленной величины причиненного ущерба окружающей среде авторами разработан перспективный подход, особенностью которого является учет двух факторов: геофизического и экономического. Геофизический фактор (абсорбция) отражает способность природной среды разлагать вредные вещества и устранять их негативное воздействие. Экономический фактор позволяет учесть фактор времени на основе дисконтного множителя [6]. Разработанный метод экономической оценки прошлого (накопленного) ущерба одновременно учитывает влияние обоих факторов при переходе от одного года к другому [7]:
уАс = I (Уй х а - г х (1 + г)т- % (5)
^ = г
где Уй — причиненный за год г ущерб в г-ом муниципальном округе, приведенный с учетом вли-
яния на его величину абсорбции и инфляции к конечному году т;
а — коэффициент абсорбции; г — ставка дисконтирования (равный средней ставке пяти ведущих в год т );
(1 + г)т - 5 — дисконтный множитель, позволяющий перевести стоимостную оценку ущерба от года 5 к конечному (современному) году оценки т ;
г — год в рамках периода накопления ущерба,
г = г07Т;
5 — момент времени в рамках периода от г до Т; го — год, принимаемый за исходный (с которого начал накапливаться ущерб);
Т — год, принимаемый за конечный (для которого рассчитывается прошлый ущерб).
Для получения окончательной величины накопленного ущерба в г-ом муниципальном округе по всем годам г (с года го по год Т) необходимо просуммировать накопленный на каждый момент времени г ущерб по всем годам. Тогда исходя из (1) суммарная величина накопленного ущерба за все рассматриваемые годы рассчитывается по формуле:
уЗиш = V-1 уАсс =
у = 1 Угг =
Асс
г = гп
т т
= 11 (Уа х а5 - г х (1 + г)т- *). (6)
Руководство региона заинтересовано в росте занятости населения, т. е. в увеличении показателя доли занятых за счет функционирования добывающих предприятий:
С
Щ = N , г = 1, 2, ..., п.
^ г
(1)
С экономической точки зрения, региону интересен рост отчислений в бюджет с учетом увеличения добычи полезных ископаемых:
Р г = (, г = 1, 2, ..., п.
(2)
Экологическая ситуация в регионе может быть охарактеризована показателем удельного ущерба на единицу добычи природных ресурсов:
У
Ц = 77 , г = 1, 2, ..., п. (
(3)
Приведенные показатели, характеризующие социальные, экономические и экологические аспекты деятельности Корпорации в регионах (1—3),
№ 3, 2018
133
re318.fm Page 134 Friday, September 7, 2018 11:36 AM
-Ф-
следует нормировать, чтобы обеспечить сопоставимость данных показателей между регионами и между собой:
n
Z а
i = 1
i = 1, 2, ..., n.
Pi = р
n
ZPi i = 1
Yi
_ Yi
n
Z Yi
i = 1
(4)
-i-if = 0 , 2 5 ( ex i + р i) + Yi = X
B б
0,25(аг- + р,-)
(5)
min
Bf + вб
^ max.
(6)
Bf + Вб < A, i = 1, 2, ..., n.
(7)
Ограничение по суммарному финансированию проектов социально-экологической реабилитации в муниципальных округах из регионального бюджета:
Z вб < В0
(8)
i = 1
Чем выше значения а; и Р;, тем больше составляющая финансирования проектов социально-экологической реабилитации, в то же время рост показателя у/ соответствует росту вклада в финансирование со стороны Корпорации. Исходя из этого соотношение объемов финансирования рекомендуется задать следующей пропорцией:
Структура финансирования определяется значением X из формулы (5):
Bf = X Вб, i = 1, 2, ..., n.
(9)
Область изменения искомых переменных:
Bf > 0, B6 > 0, i = 1, 2, ..., n.
(10)
Данная формула регламентирует структуру финансирования. Например, если для /-го муниципального округа а/ = 0,1, Р; = 0,2 и у/ = 0,1, то соотношение между финансирование от корпорации и регионального бюджета составит:
= 0 , 2 5 ( 0 , 1 + 0 , 2 ) + 0 , 1 = 0,7 вб 0,25 ( 0,1 + 0,2) 0 , 3,
т. е. от корпорации 70 %, а из регионального бюджета 30 %.
С учетом предложенной схемы регламентации структуры финансирования разработана следующая модель определения оптимальных объемов инвестиции и структуры финансирования в рамках государственно-частного партнерства.
В качестве критерия оптимальности целесообразно использовать выравнивание отношения объема финансирования к ущербу по всем муниципальным округам рассматриваемого субъекта Федерации:
Модель (6—10) позволяет отыскать компромиссное по Парето решение, в котором будет достигнуто равенство отношений финансирования проектов социально-экологической реабилитации к величине причиняемого ущерба от загрязнения окружающей среды для всех муниципальных округов, входящих в рассматриваемый субъект федерации. С целью решения данной задачи необходимо воспользоваться преобразованием Гермейера с тем, чтобы привести полученную модель (6—10) к эквивалентной модели линейного программирования. Для этого необходимо ввести искомый параметр 2, который следующим образом:
Z = min
'Bf + B6
Y:
(11)
В этом случае вместо критерия (6) следует записать критерий оптимальности эквивалентной задачи:
Z ^ max. (12)
Поскольку Z максимизируется, то вместо (11) можно записать эквивалентную систему неравенств:
Bf + B6
Z < i i
i = 1, 2, ..., n.
(13)
Суммарный объем финансирования проектов социально-экологической реабилитации в /-ом муниципальном округе не должен превышать априорно известного запроса потребности в инвестициях:
В результате получена модель линейного программирования (12—13, 7—10), решение которой можно найти с помощью симплекс-метода.
Численный пример и обсуждение результатов
Приведенная модель была апробирована на данных Ханты-Мансийского автономного округа, который располагает значительными запасами минерально-сырьевых ресурсов, среди кото-
ге318.йп Page 135 Fгiday, Septembeг 7, 2018 11:36 АМ
"Ф
-Ф-
Таблица 1
Экономическая оценка накопленного ущерба в разрезе районов ХМАО, млн руб.
Накоплен- Накоплен- Суммар-
ный ущерб ный ущерб ная вели-
Район от загряз- от загряз- чина на-
нения вод- нения зе- коплен-
ных объ- мельных ного
ектов ресурсов ущерба
Белоярский 4432,84 4336,38 8769,21
Березовский 2652,69 6259,64 8912,33
Кондинский 9763,85 4797,33 14 561,18
Нефтеюганский 14 416,66 13 704,49 28 121,15
Нижневартовский 24 700,90 14 556,22 39 257,12
Октябрьский 9814,93 5660,57 15 475,50
Советский 7568,59 6751,79 14 320,38
Сургутский 21 277,99 10 862,64 32 140,63
Ханты-Мансийский 14 608,62 7857,75 22 466,37
рых выделяется углеводородное сырье. Кроме того, в ХМАО добывается россыпное золото, жильный кварц и другие ресурсы. Добывающие корпорации действуют во всех девяти муниципальных округах (районах) ХМАО. Наибольший объем по добыче нефти принадлежит ПАО «НК «Роснефть», ОАО «Сургутнефтегаз», ПАО НК «ЛУКОЙЛ». Эти три компании добывают 78,8 % всей нефти автономного округа. За последние тридцать лет построены новые современные города и поселки городского типа, проложено более 1ооо км железных дорог и около 6 тыс. км авто дорог с твердым покрытием, построено более 1,5 тыс. км нефте- и газопроводов, ежегодно создается 2,5—3 тыс. новых рабочих мест. Следствием высокого динамичного в предыдущем десятилетии промышленного развития округа
явился жесткий техногенный прессинг на окружающую природную среду и резкое ухудшение экологической ситуации.
На основе данных о загрязнении окружающей среды за период с 2о1о по 2о17 г. были проведен расчет накопленного (прошлого) ущерба от загрязнения водной среды и земельных ресурсов в разрезе районов ХМАО (табл. 1).
Для построения численной модели используются найденные значения прошлого ущерба окружающей среде из табл.1, запрашиваемые объемы инвестиций для реализации проектов в районах ХМАО (вторая колонка табл. 2), а также рассчитанные коэффициенты а I, в, у I и максимальный объем финансирования проектов социально-экологической реабилитации в ХМАО, равный 140,2 млн. руб. Результаты расчета с помощью модели (12—13, 7—10) приведены в табл. 2 (колонки 3—5).
Полученный результат является оптимальным по Парето, поскольку значения отношения выделенных средств к накопленному ущербу (колонка 6 табл. 2) для Белоярского, Березовского и Кондинского равны между собой (0,4 %), а по остальным меньше 0,4 %. Это связано с тем, что по районам 4—9 объем финансирования проектов социально-экологической реабилитации ограничивается запрошенным объемом инвестиций, который оказался меньше возможной суммы выделяемых в процессе оптимизации средств.
Предложенный математический инструментарий позволяет определять справедливые объемы финансирования проектов социально-экологической реабилитации в разрезе муниципальных округов (районов), исходя из экономических оценок прошлого (накопленного) ущерба и формировать оптимальную структуру финансового потока по источникам финансирования — реги-
Таблица 2
Результаты расчета оптимального финансирования проектов социально-экологической реабилитации в муниципальных округах (районах) ХМАО
Район Запрашиваемый объем инвестиций, млн руб. Оптимальный объем финансирования, млн руб. Отношение выделенных средств к накопленному ущербу, %
Суммарный объем от Корпорации Бюджет ХМАО
1. Белоярский 50,00 35,08 25,56 9,52 0,40
2. Березовский 50,00 35,65 28,65 7,00 0,40
3. Кондинский 60,00 58,24 39,25 18,99 0,40
4. Нефтеюганский 80,00 80,00 61,17 18,83 0,28
5. Нижневартовский 80,00 80,00 53,47 26,53 0,20
6. Октябрьский 55,00 55,00 43,72 11,28 0,36
7. Советский 50,00 50,00 34,73 15,27 0,35
8. Сургутский 60,00 60,00 37,68 22,32 0,19
9. Ханты-Мансийский 60,00 60,00 49,54 10,46 0,27
№ 3, 2018
135
-Ф-
-Ф-
re3l8.fm Pagel36 Friday,September7,20l8 ll:36AM
ональному бюджету и средствам Корпорации. Проведенные расчеты наглядно показали работоспособность математической модели и возможность применения полученных результатов в практике управления.
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ, проект «Разработка экономического механизма согласования интересов государства и бизнеса для реализации региональных природоохранных проектов и программ» № 17-02-00010а ОГОН.
Библиографический список
1. Маковецкий А. С., Киселева С. П. Перспективы разработки газосланцевых месторождений в Российской Федерации в условиях технологического развития // Вестник Университета (Государственный университет управления). 2016. № 3. С. 84—91.
2. Потравный И. М., Вега А. Ю., Гассий В. В., Жалсараева Е. А. Возможности применения государственно-частного партнерства в сфере природопользования и охраны окружающей среды // Плехановский научный бюллетень. 20l2. № 2 (2). С. 164—176.
3. Потравный И. М., Генгут И. Б., Баглаева В. О. О разработке механизма согласования интересов и потребностей заинтересованных сторон нри реализации проектов но реабилитации нарушенных земель // В сб.: Экология. Экономика. Информатика Институт аридных зон, Южный научный центр РАН, Южный федеральный университет. Ростов-на-Дону, 2016. С. 350—357.
4. Тулупов А. С. Методологические вопросы оценки ущерба от загрязнения окружающей среды // Региональные проблемы преобразования экономики. 2014. № 9 (47). С. 133—140.
5. Вишняков Я. Д., Кирсанов К. А., Новоселов А. Л., Киселева С. П., Попова С. А., Тулупов А. С. К вопросу о рассмотрении теории ущерба как базы оценки экологических экстерналий в экономике // Вестник Университета (Государственный университет управления). 2011. № 26. С. 89—92.
6. Damodaran A. Valuation approaches and metrics: A survey of the theory and evidence. — 2006, NY, Stern School of Business, 77 p.
7. Novoselova, Irina Yurievna, Novoselov, Andrey Leonidovich (2016). Estimation of Accumulated Environmental Damage: Methods and Experience. Journal of Environmental Management and Tourism, Volume VII, Winter, 4 (16): 619—624. DOI: l0.l4505/jemt.v7.4(l6).08
SOCIAL-ECOLOGICAL REHABILITATION PROJECTS FINANCING IN THE MINING REGIONS ON THE BASIS OF STATE-PRIVATE PARTNERSHIP
A. L. Novosyolov, Dr. of Econ. Sc., Professor at the Plekhanov Russian University of Economics, alnov2004@yandex.ru, I. Yu. Novosyolova, Dr. of Econ. Sc., Professor at the Plekhanov Russian University of Economics, iunov2010@yandex.ru; V. A. Lobkovsky, Ph. D. (Geography), Researcher, Institute of Geography, Russian Academy of Sciences, v.a.lobkovskiy@igras.ru, Moscow, Russia
References
1. Makovetsky A. S., Kiseleva S. P. Perspektivy razrabotki gazoslancevyh mestorozhdenij v Rossijskoj Federacii v usloviyah tehnologicheskogo razvitiya. [Prospects of development of gas-shale fields in the Russian Federation in the conditions of technological development] Vestnik Universiteta (Gosudarstvennyj universitet upravleniya). 2016. No. 3. P. 84—91 [in Russian]
2. Potravny I. M., Vega A. Yu., Gassiy V. V., Zhalsaraeva E. A. Vozmozhnosti primeneniya gosudarstvenno-chastnogo part-nerstva v sfere prirodopolzovaniya i ohrany okruzhayushej sredy. [Possibilities of application of public-private partnership in the field of nature management and environmental protection]. Plehanovskij nauchnyj byulleten. 2012. No. 2 (2). P. 164—176 [in Russian]
3. Potravny I. M., Gengut I. B., Baglaeva V. O. O razrabotke mehanizma soglasovaniya interesov i potrebnostej zainteresovannyh storon pri realizacii proektov po reabilitacii narushennyh zemel. [On the development of a mechanism to coordinate the interests and needs of stakeholders in the implementation of projects for the rehabilitation of disturbed land] V sbornike: Ekologi-ya. Ekonomika. Informatika Institut aridnyh zon, Yuzhnyj nauchnyj centr RAN, Rostov-na-donu, Yuzhnyj federalnyj universitet. 2016. P. 350—357 [in Russian]
4. Tulupov A. S. Metodologicheskie voprosy ocenki usherba ot zagryazneniya okruzhayushej sredy. [Methodological issues of environmental damage assessment]. Regionalnyeproblemypreobrazovaniya ekonomiki. 2014. No. 9 (47). P. 133—140 [in Russian]
5. Vishnyakov Ya. D., Kirsanov K. A., Novosyolov A. L., Kiseleva S. P., Popova S. A., Tulupov A. S. K voprosu o rassmotrenii teorii usherba kak bazy ocenki ekologicheskih eksternalij v ekonomike. [On the issue of the consideration of the theory of damage as a basis for the assessment of environmental externalities in the economy]. Vestnik Universiteta (Gosudarstvennyj universitet upravleniya). 2011. No. 26. P. 89—92 [in Russian]
6. Damodaran A. Valuation approaches and metrics: A survey of the theory and evidence. 2006, NY, Stern School of Business. 77 p.
7. Novoselova, Irina Yurievna, Novoselov, Andrey Leonidovich (2016). Estimation of Accumulated Environmental Damage: Methods and Experience. Journal of Environmental Management and Tourism, Volume VII, Winter, 4 (16): 619—624. DOI: 10.14505/jemt.v7.4(16).08
