CC BY
36
УДК 332.1
МОДЕЛИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ
МЕЖОТРАСЛЕВЫХ И МЕЖРЕГИОНАЛЬНЫХ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ РАЗВИТИЯ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОГО СЕКТОРА РОССИИ
Никита Иванович Суслов
Институт экономики и организации промышленного производства СО РАН, 630090, Россия, г. Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 17, доктор экономических наук, профессор, зав. отделом анализа и прогнозирования развития отраслевых систем, тел. (383)330-85-16, e-mail: [email protected]
Владимир Федорович Бузулуцков
Институт экономики и организации промышленного производства СО РАН, 630090, Россия, г. Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 17, старший научный сотрудник отдела анализа и прогнозирования развития отраслевых систем, тел. (383)330-36-82, e-mail: [email protected]
Обсуждается подход к межотраслевому межрегиональному анализу взаимодействий энергетики и национальной экономики для долгосрочной перспективы. Представлена народнохозяйственная модель прогнозирования России и е регионов до 2030 г. с натуральным блоком секторов топливно-энергетического комплекса. Расчеты осуществляются для оценки последствий для экономики страны реализации крупных инвестиционных проектов в области ТЭК, а также воздействия возможных изменений в геополитической ситуации.
Ключевые слова: экономическая система, энергетика, моделирование, прогнозирование, оценка эффективности, энерготехнологии.
MODELING AND ANALYSIS OF INTER-INDUSTRY AND INTERREGIONAL RELATIONS OF ENERGY SECTOR OF RUSSIA
Nikita I. Suslov
Institute for Economics and Industrial Engineering, Siberian Branch of RAS, 630090, Russia, Novosibirsk, 17 Аkademik Lavrentiev Prospect, Doctor of economics, Professor, Head of department of analysis and forecasting of development of industrial systems, tel. (383)330-85-16, e-mail: [email protected]
Vladimir F. Buzulutskov
Institute for Economics and Industrial Engineering, Siberian Branch of RAS, 630090, Russia, Novosibirsk, 17 Аkademik Lavrentiev Prospect, senior research fellow in department of analysis and forecasting of development of industrial systems, tel. (383)330-36-82, e-mail: [email protected]
An approach of interregional inter-sector long run analysis of national economy and energy sector links is discussed. A forecasting national economy model including a natural block for energy sector for the period of 2030 is presented. Calculations to estimate consequences for the economy of the country of both the large investment energy projects and the possible influences of the geopolitical conditions changes are discussed.
Key words: economic system, energy sector, modeling, forecasting, efficiency estimation, energy technologies.
1. Введение
В представленной статье обсуждается подход межотраслевого межрегионального анализа взаимодействий энергетики и национальной экономики для долгосрочной перспективы. Он основан на использовании оптимизационной межотраслевой межрайонной модели с натуральным блоком топливно-энергетического комплекса (ОМММ-ТЭК). В свою очередь, эта модель является развитием классической модели ОМММ, разработанной известным советским и российским экономистом Александром Гранбергом, внесшим значительный вклад в теорию и практику региональной экономики. Главное достоинство ОМММ-ТЭК в совмещении нескольких подходов: межотраслевого анализа, межрегионального анализа и метода топливно-энергетического баланса. По этой причине она рассматривается как эффективный инструмент оценки социально-экономических последствий реализации мер политики в области производства, переработки и потребления топливно-энергетических ресурсов.
Исторически данная модель использовалась для анализа большого круга проблем взаимодействия экономики и энергетики, наиболее заметными из которых являлись следующие:
- оценка последствий размещение энергоемких производств на юге Сибири,
- оценка экономической эффективности газификации южной зоны Сибири,
- оценка экономических последствий более интенсивного развития ядерной энергетики,
- оценка экономической эффективности усиления энергосбережения в регионах и отраслях российской экономики.
2. Подходы к межрегиональному межотраслевому анализу
Россия по территории является самой большой страной мира и занимает около 12% всей поверхности суши земли. В широтном отношении она включает четыре климатически пояса, а ее протяженность с Запада на Восток составляет около 10 тыс. км. Это определяет очень различающиеся климатические условия в разных районах страны, на которые также воздействуют различия в ландшафтах и степени удаленности от морских территорий. Средние температуры января, по разным регионам, колеблются от 6 до -50 °С, июля -от 1 до 25 °С; осадков от 150 до 2000 мм в год. Вечная мерзлота (районы Сибири и Дальнего Востока) занимает 65 % территории России. К этому добавляется большая неравномерность в расположении природных ресурсов, сконцентрированных в большей мере в восточных районах страны (в Сибири и на Дальнем Востоке) - около 80%. С другой стороны, близость к морским границам, европейским рынкам, наряду с историческими причинами, определили большее экономическое развитие европейских районов страны. Здесь, на территории, составляющей лишь около 23% всей площади России проживает около 82% населения, которые производят более % всего ВВП страны.
Столь сильная гетерогенность территории по природным и экономическим условиям делает для России разработку и проведение региональной политики
одним и ключевых факторов развития. Осознание этого обстоятельства обусловило интенсивное развитие в Советском Союзе и России региональной экономической науки. В середине 1960х годов в нашей стране началось использование межотраслевых межрегиональных моделей. Такой подход в западной литературе получил название мульти-региональный инпут-аутпут анализ (MultiRegion Input-Output Analysis - MRIO).
За рубежом исследования в области построения межрегиональных межотраслевых балансовых моделей начались в начале-середине 1950-х годов [1-3] и далее в Европе [4]. В 1960-х годах Я. Гордоном была разработана межрегиональная модель для Великобритании. Дальнейшие исследования в западной литературе относятся к 1970-1980-м годам (ряд моделей, разработанных в США, Европе, Японии, модель мировой экономики, разработанная под руководством В. Леонтьева [5] по заказу ООН, международный проект INFORUM. В настоящее время подход MRIO применяется для анализа регионального роста и межрегиональных взаимодействий [6-15]. Важнейшим направлением применения моделей MRIO является также исследование последствий реализации и эффективности региональных проектов [16-17]
3. Отечественный подход: оптимизационная межотраслевая межрайонная модель
Оптимизационная межрегиональная межотраслевая модель была предложена и развита в 60х гг. предыдущего столетия и получила систематическое описание в работах А.Г. Гранберга [18]. Первые прогнозные расчеты для экономики Советского Союза для периода 1966-1975 гг. для 16 отраслей производства и 11 экономических регионов страны были осуществлены в 1967 г.
К 1978 г. была осуществлена еще одна серия прогнозных расчетов - уже для периода 1975-1990 гг. Далее в 1978-1982 гг. по приглашению Секретариата Генеральной Ассамблеи ООН сибирские межрайонные межотраслевые модели, развивавшиеся под руководством А.Г. Гранберга, были привлечены для реализации проекта ООН «Будущее мировой экономики» [5]. В середине 1980-х гг. были предложены и далее развиты две системы моделей - СИРЕНА (СИстема РЕгион НАциональная экономика) и СОНАР (Согласование Отраслевых и Народнохозяйственных Решений), основу которых составляли различные версии ОМММ. Первая система моделей акцентируется на проблемах взаимодействия национальной экономики и отдельных регионов, вторая - на анализе и прогнозировании взаимодействий между национальной экономикой и важнейшими многоотраслевыми комплексами (в первую очередь - с энергетическим комплексом: модель ОМММ-ТЭК). С тех пор ОМММ используется как для анализа и прогноза экономики страны в разрезе регионов и экономических секторов, так и для анализа межрегиональных и межотраслевых взаимодействий. Она также является полезным инструментом для оценки последствий реализации инвестиционных проектов.
Основой ОМММ являются интра-региональные Ю матрицы по всем выделяемым регионам. Для моделирования межрегиональных взаимодействий вместо использования торговых коэффициентов в уравнения по балансам продуктов вводятся перевозки этих продуктов со смежными регионами: ввоз и вывоз. Таким образом, в модели присутствуют не только производственные Ю матрицы, но также и матрицы интер-регионального транспорта продукции. При этом международный экспорт и импорт представляется только для тех из них, через которые они в действительности физически могут осуществляться, т.е. для приграничных районов.
Введение в модель транспортных матриц делает возможным и желательным ее оптимизационную постановку. Это, в свою очередь, делает структуру производства и перевозок более гибкой, что важно при формировании на основе применения модели долгосрочных прогнозов. Становится возможным анализ сравнительной эффективности производства в различных районах, а также введение дополнительных альтернативных способов выпуска одной и той же продукции (например, сравнение разных технологий производства одной и той же продукции). С другой стороны, поскольку модель остается линейной, возникает необходимость введения ограничений на отдельные переменные выпуска -условия модели.
Инвестиционный блок модели связан с представлением в ней динамики производства. Все перемене выпуска, конечного спроса, объемов промежуточного спроса и спроса на факторы определяются на последний год выделяемого периода для каждого из регионов. Дополнительно рассчитываются общие объемы инвестиций по видам основного капитала. Это достигается заданием закона роста инвестиций - также по видам. Обычно мы используем степенной закон и вводим в модель функциональные зависимости между объемами инвестиций в последнем году периода и общими и объемами за период. Эти зависимости вводятся в модель как линейные аппроксимации. С моделированием инвестиционного процесса связано выделение двух типов Ю переменных: производство на мощностях, имевшихся на начало периода и производство на мощностях, вводимых в течение прогнозного периода, коэффициенты капиталоемкости для которых рассчитываются по различным методикам.
В качестве целевой функции оптимизации используется общий объем потребления хозяйств, включая потребление населением общественных благ. Как правило, применяется постановка с фиксированной структурой общего объема потребления по секторам и регионам.
4. ОМММ-ТЭК: модель с натуральным блоком ТЭК
ОМММ-ТЭК - оптимизационная межотраслевая, межрегиональная модель с представлением энергетического сектора и производства энергии в натуральных единицах была развита на основе описанной выше канонической ОМММ [19-20]. Современная версия этой модели включает 45 секторов экономической деятельности (из них 8 продуктов энергетики), и 6 экономических зон России -
Европейская зона, Тюменская область, Западная Сибирь, Восточная Сибирь и Дальний Восток. Она наследует основные достоинства и недостатки базовой ОМММ, но при этом отличается от нее по целому ряду аспектов.
Во-первых, это двухпериодная модель с прямой рекурсией. Она включает две подмели - для периода 2008-2020 гг. и для периода 2021-2030 гг. Отражение динамики и инвестиционной деятельности в каждой из них реализуется как в базовой ОМММ, т.е. задается нелинейный закон роста инвестиций, который линеаризуется. По результатам решения первой модели формируются базовые показатели для второй.
Во-вторых, проведена детализация отраслей ТЭК. Она имела целью в том числе представление энергетических продуктов в натуральных показателях. Текущая версия модели включает 8 энергетических продуктов: добыча твердого топлива, переработка угля, добыча нефти и попутного газа, добыча газа и газового конденсата, производство темных нефтепродуктов, производство светлых нефтепродуктов, производство электроэнергии, производство тепла. Как следствие была получена возможность отслеживания в процессе оптимизации соотношения между первичными энергетическими ресурсами и конечной энергией.
В-третьих, в модели дополнительно выделены некоторые неэнергетические сектора производства, имеющие, тесные связи с секторами ТЭК: производство оборудования энергетического оборудования, бурение, трубопроводный транспорт и некоторые другие.
В-четвертых, модель была модифицирована для учета некоторых важных особенностей функционирования ТЭК.
В "классической" версии ОМММ производство продукции каждой отрасли осуществляется с использованием технологических способов "старых" и "новых" мощностей. Под старыми мощностями, с которых снимается продукция в последнем году прогнозного периода, понимаются те, что уже действовали на его начало. На новых мощностях осуществляется прирост производства за счет капиталовложений на расширение мощностей. Понятие "старые мощности" для чисто добывающих отраслей не имеет того же смысла, что для обрабатывающих, поскольку их деятельность заключается в извлечении невоспроизводимых ресурсов. В этих условиях каждая новая порция капитальных вложений связана с вовлечением в производство дополнительной доли промышленных запасов нефти и газа и может считаться затратами на новые мощности. Кроме того в нефте- и газодобыче относительно велики годовые объемы выбытия мощностей.
Названные особенности обусловили иной подход к описанию процесса воспроизводства мощностей в рассматриваемых отраслях, чем применявшийся в традиционной схеме построения ОМММ. Суть его заключается в том, что параметры удельных капитальных вложений представляются как нелинейные функции от общего объема ввода мощностей за весь прогнозный период. Эти функции, во-первых, отражают удорожание новых мощностей в связи с переходом от более эффективных месторождений нефти и газа к менее эффективным,
во-вторых, позволяют учесть повышенные объемы выбытия мощностей по добыче данных ресурсов.
Введение специфических условий по отображению добычи нефти и газа дополняется формированием блока запасов нефти и газа, отражающем связи между вводом новых мощностей по добыче и вводом промышленных запасов в данном районе или по отрасли в целом. Это необходимо сделать ввиду важности отслеживания в прогнозах кратности запасов нефти и газа годовой добыче.
5. Примеры применения ОМММ-ТЭК: распространение новых энерготехнологий и вытеснение с внешних рынков отечественных энергоресурсов
В качестве иллюстрации возможности использования модели для оценки эффективности различных мероприятий приведем результаты анализа последствий распространения тепловых насосов. Для этого использовалась предыдущая версия ОМММ-ТЭК, охватывающая период с 1999 по 2010 гг., но в остальном мало отличающаяся от версии, описанной выше.
Тепловой насос - это устройство, которое служит для преобразования теплового потока, полученного от источника тепловой энергии (природного или техногенного характера), имеющего низкую температуру, в высокотемпературный поток. Переданное потребителю тепло может в несколько раз превосходить энергию источника, то есть иметь коэффициент преобразования (трансформации) энергии в диапазоне от 3 до 7 раз. Масштабное распространение тепловых насосов, с одной стороны, сокращает использование традиционных технологий выработки тепла и соответственно органического топлива для его выработки, а с другой - требует дополнительных затрат электроэнергии.
При проведении прогнозных расчетов в качестве условий используются следующие предположения: 1) предполагается, что производственные программы наращивания гидро- и атомной энергетики не меняются при распространении новой технологии 2) предполагается ограниченность уровней добычи нефти и газа в крупнейших функционирующих в настоящее время топливных базах страны в пределах целевых ориентиров Энергетической стратегии России на 2010 г.
Общий вывод состоит в том, что эффективность использования тепловых насосов, во-первых, тем выше, чем выше коэффициент трансформации. Во -вторых, в данном регионе она тем выше, чем менее напряженным является баланс электроэнергии при условии, что заменяемое тепло, наоборот, обходится здесь достаточно дорого. Мы приводим здесь лишь часть результатов -одну серию расчетов, и то лишь фрагментарно, имеющую «пороговый» характер. При коэффициенте трансформации на уровне 3 тепловые насосы становятся эффективными в Сибири, но остаются не рентабельными в других областях страны, в частности в Европейской России, где использование данных технологий становится экономически целесообразным лишь при значении данного коэффициента на уровне 5. Причем в Западной Сибири эффект
от вытеснения тепловыми насосами традиционных технологий производства тепла выше, чем в Восточной Сибири. Такие результаты объясняются следующим образом. В Европе внедрение тепловых насосов означает снижение производства тепла на источниках, использующих газ, который высвобождается и может быть использован для обеспечения работы тех же тепловых насосов. Однако, лишь частично, поскольку прирост потребности в электроэнергии только этот газ обеспечить не может. Это значит, что для полного покрытия возрастающей потребности в топливе для выработки электроэнергии требуется завезти дополнительный уголь из Сибири при средней дальности перевозок составляющей 3-4 тыс. км. Сказывается также и тот факт, что КПД на угольных станциях останется ниже, чем на газовых.
В Сибири при распространении тепловых насосов экономится не газ, а уголь; соответственно, для полного покрытия потребностей в дополнительной электроэнергии используется только уголь, как высвобождаемый, так и привозимый на тепловые электростанции Сибири из районов Кузнецкого и Канско-Ачинского угольных бассейнов. Но дальность этих перевозок существенно ниже, чем предыдущем случае - в 3-4 и более раз. Оказывается, что уже при данном уровне коэффициента трансформации экономия на уменьшении выработки тепла на традиционных источниках, вытесняемых тепловыми насосами, перекрывает рост полных издержек, связанных с дополнительным производством электроэнергии.
Другой пример оценки эффективности распространения новых энерготехнологий - увеличение использования нетрадиционных возобновляемых источников энергии. Последние расчеты, проведенные нами на основе ОМММ-ТЭК, были нацелены на определение допустимых границ стоимости вводимых мощностей производства электроэнергии с использованием ВИЭ, при которых их использование является экономически оправданным. Мы получили, что таким уровнем во всех выделяемых в модели регионах является 2100 долларов США за 1 кВт. Это значит, что исходя из средних условий, ожидаемых в перспективе, технологии производства электроэнергии, основанные на использовании ВИЭ, требующие удельных инвестиций выше указанного уровня, не являются экономически оправданными. В то же время полученная оценка предельной стоимости мощности оказалась несколько меньше среднего ожидаемого уровня стоимости мощностей электрогенерации с использованием ВИЭ, названного в Государственной программе РФ «Энергоэффективность и развитие энергетики» и определенного на уровне 75 тыс. руб. за 1 кВт. Данный факт подтверждает, что развитие ВИЭ в России требует особых мер поддержки со стороны государства.
Примером оценки последствий для экономики России вероятных негативных изменений в геополитике является усиление конкуренции нв внешних рынках энергоресурсов. В таблице представлены результаты 2- х серий расчетов: без адаптивных мероприятий по созданию импортозамещающих производств инвестиционного машиностроения и с их учетом. Параметры изменения экспорта показаны в столбце 1 таблицы. Отметим некоторые полученные результаты.
Таблица
Распределение потерь ВВП по макрорегионам в зависимости от уровней снижения экспорта трубопроводного газа из Тюменской области и угля из Кузбасса в западном направлении
Величина снижения экспорта: уголь - млн. т, газ - млрд. куб. м. Европейская Россия Западная Сибирь* Восточная Сибирь Дальний Восток Тюменская обл. Урал** РФ
I. Без адаптивных мероприятий по импортозамещению
Ы. Региональная структура потерь ВВП , %
20 уголь, 30 газ 57.0 22.6 -4.7 1.8 19.4 3.9 100
40 уголь, 50 газ 59.6 17.0 -4.3 2.5 20.4 4.8 100
60 уголь, 70 газ 67.2 13.5 -3.1 3.2 12.0 7.3 100
80 уголь, 90 газ 72.6 9.5 -3.7 2.2 13.0 6.3 100
!.2. Потери ВВП (ВРП) в процентных пунктах от уровня Центрального варианта
20 уголь, 30 газ -1.0 -4.3 0.8 -0.5 -3.6 -0.8 -1.2
40 уголь, 50 газ -1.8 -5.6 1.3 -1.2 -6.6 -1.6 -2.1
60 уголь, 70 газ -2.9 -6.4 1.4 -2.2 -5.6 -3.5 -3.0
80 уголь, 90 газ -4.0 -5.9 2.1 -2.0 -7.8 -3.9 -3.9
II. С учетом адаптивных мероприятий по импортозамещению продукции машиностроения
П.1. Региональная структура потерь ВВП , %
20 уголь, 30 газ 194.5 -60.9 7.0 2.4 -34.5 -8.6 100
40 уголь, 50 газ 23.4 40.2 -6.9 2.5 40.7 0.0 100
60 уголь, 70 газ 55.9 21.6 -5.1 2.9 23.4 1.3 100
80 уголь, 90 газ 67.1 15.8 -3.0 4.0 12.5 3.6 100
П.2. Потери ВВП (ВРП) в п эоцентных пунктах от уровня Центрального варианта
20 уголь, 30 газ 0.4 -1.5 0.2 0.1 -0.8 -0.2 0.2
40 уголь, 50 газ -0.2 -4.5 0.7 -0.4 -4.4 0.0 -0.7
60 уголь, 70 газ -1.3 -5.5 1.2 -1.1 -5.8 -0.3 -1.6
80 уголь, 90 газ -2.4 -6.3 1.1 -2.4 -4.9 -1.5 -2.5
* Западная Сибирь без Тюменской области.
** Урал - Уральский федеральный округ без Тюменской области. Источники: Решение ОМММ-ТЭК.
Из таблицы следует, что в первой серии расчетов (без учета импортозаме-щения) доли регионов экспортеров в общих потерях ВВП, с одной стороны сопоставимы между собой, с другой, вместе составляют значительную величину от 42% до 23%. Наибольшую долю потерь ВВП среди регионов несет Евро-
пейская Россия, она увеличивается с каждым параметрическим шагом от 57% до 73%. Интересным, с нашей точки зрения, результатом является отсутствие потерь ВВП в Восточно-Сибирском экономическом районе. ВРП региона за счет перераспределения капитальных и материальных ресурсов из ближайших регионов экспортеров: ВРП региона увеличивается на 0,8-2,1% по отношению к Центральному варианту. В то же время диапазон снижения ВРП Западной Сибири составляет 4-6%, а Тюменской области 4-8%. В масштабе страны снижение ВВП равномерно нарастает от первой до последней итерации от 1,2% до 3,9% (см. раздел I.2 таблицы).
Во второй серии расчетов (см. раздел II таблицы) предполагается, что осуществление адаптивных мероприятий по развитию собственного производства (в масштабе всей экономики) позволяет заместить недопоставки по импорту продукции инвестиционного машиностроения, возникающие из-за снижения экспорта энергоносителей (при прочих равных условиях). Как и в первой серии рассчетов наибольшие относительные потери несут регионы экспортеры: диапазон снижения ВРП Западной Сибири составляет 1,5-6%, а Тюменской области 0,8-6%.
В то же время можно видеть, что относительно небольшие конъюнктурные колебания экспорта (на первой итерации) не приводят к потерям в ВВП в целом по стране: их несут лишь регионы экспортеры и Урал. Компенсирующие машиностроительные производства развиваются в 4-х регионах в следующих территориальных пропорциях: Европейская Россия (79,5%), Западная Сибирь (6,5%), Урал (13,6). Тюменская область (0,4%). Хотя такая региональная структура приростов машиностроительных производств с определяющим ролью Европейской России сохраняется на всех итерациях, уже на второй там возникают потери ВВП (см. II.2 таблицы). В целом по стране при развитии импортозамещающих производств потери на каждой итерации, начиная со второй ниже на 1.4 процентных пункта (п.п.) по сравнению с ситуациями, когда адаптивные мероприятия не осуществляются.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Izard, W. (1951), Interregional and regional input-output analysis: a model of space economy, The Review of Economics and Statistics, 33, PP. 318 -328.
2. Leontief, W. and A. Strout (1963) "Multiregional Input-Output Analysis", in T. Barna, eds., Structural Interdependence and Economic Development, London, St. Martin's Press
3. Moses, L. M. (1955), The stability of interregional trading patterns and input-output analysis, American Economic Review, 45, PP. 803-832.
4. Chenery, H. (1953) The Structure and Growth of the Italian Economy, Regional Analysis (Chenery, H., Clark, P. eds.) United States Mutual Security Agency, Rome.
5. Будущее мировой экономики. Доклад группы экспертов ООН во главе с В. Леонтьевым. Пер. с англ. Москва: Международные отношения, 1979, с. 21.
6. Lahr, Michael L., "A Review of Literature Supporting the Hybrid Approach to Constructing Regional Input-Output Models," Economic Systems Research, 5, 1993, pp. 277-293.
7. Mitsuo Yamada, "An Interregional Input-Output Table of Mie Prefecture, Japan:
8. Estimation and Applications", Journal of Applied Input-Output Analysis, Vol. 3, 1996, pp. 64-79.
9. Israilevich, P.R., Hewings, G.J.D., Sonis, M., and Schindler, G.R., 1997, Forecasting Structural Change with a Regional Econometric Input-Output Model, Journal of Regional Science 37, 565-590.
10. Granberg, A.G., Zaitseva, J., 2001, Multiregional Aanalysis with Use of Regional Accounts and Input-Output Tablles, Paper presented at The 41TH Congress of the European Regional Science Association, 29 August - 1 September, 2001, Zagreb, Ctoatia.
11. McGregor, P.G., Swales, J.K. and Turner, K.R., 2008, The CO2 'trade balance' between Scotland and the rest of the UK: Performing a multi-region environmental input-output analysis with limited data, Ecological Economics 66, 662-672.
12. Turner, K.R., Lenzen, M., Wiedmann,T. and Barrett, J., 2007, Examining the global environmental impact of regional consumption activities-Part1:A technical note on combining input-output and ecological footprint analysis. Ecological Economics 62, 37-44.
13. Wiedmann, T. 2009. A review of recent multi-region input-output models used for consumption-based emission and resource accounting, Ecological Economics, doi: 10.1016/ j.ecolecon.2009.08.026.
14. Wiedmann, T., Lenzen, M., Barrett, J. and Turner, K., 2007. Examining the Global Environmental Impact of Regional Consumption Activities - Part 2: Review of input-output models for the assessment of environmental impacts embodied in trade, Ecological Economics, 61(1): 15-26.
15. Ha, S. J., Hewings, G., Turner, K., 2010. An interregional input-output analysis of the pollution content of trade flows and environmental trade balances between five states in the US Mid-West, STRATHCLYDE Discussion Papers in Economics, NO. 09-20.
16. Horridge, M. and Glyn, W., 2007, The economic impact of a construction project, using, SINO TERM, a multi-region CGE model. Center of Policy Studies, Monash University, General Working Paper, No. G-164.
17. Horridge, M., Madden, J. and Wittwer, G, 2005, Using a highly disaggregated multiregional single country model to analyze the impacts of 2002-03 droughts on Australia, Journal of Policy Modeling, 27, 258-308.
18. Гранберг А.Г. Оптимизация территориальных пропорций народного хозяйства. -М.: Экономика, 1973.
19. Суслов Н.И., Чернышов А.А. Использование ОМММ для анализа развития межотраслевых комплексов // Оптимизационные межрегиональные межотраслевые модели / отв. ред. А.Г. Гранберг, И.С. Матлин. - Новосибирск: Наука. Сиб. отд-е, 1989. - Гл. 7. -
20. С. 210-244.
21. Суслов Н.И. Народнохозяйственный подход к построению и анализу региональных топливно-энергетических балансов (ТЭБ) // Методология и практика построения и использования региональных топливно-энергетических балансов / ИЭОПП СО РАН. - Новосибирск, 2010. - Гл. 1. - С. 7-70.
© Н. И. Суслов, В. Ф. Бузулуцков, 2017
