О влиянии финансирования исследований и разработок на повышение энергоэффективности национальных экономик Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 336:001.892:620.91:339.92 Даниил Юрьевич Череватский,

канд. техн. наук,

Мирослава Алексеевна Солдак,

канд. экон. наук Институт экономики промышленности НАН Украины, Киев

О ВЛИЯНИИ ФИНАНСИРОВАНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ И РАЗРАБОТОК НА ПОВЫШЕНИЕ ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОСТИ НАЦИОНАЛЬНЫХ ЭКОНОМИК

В мире активно ведется поиск решений, обеспечивающих повышение энергетической эффективности национальных хозяйств. Но прямое достижение успеха невозможно без знаний закономерностей и тенденций потребления первичных энергетических ресурсов (ПЭР).

Несмотря на пристальное внимание, уделяемое проблемам энергопотребления в экономически развитых странах, прежде всего достижению экономического роста без дополнительного привлечения топливно-энергетических ресурсов1, 74-процентный прирост мирового ВВП, достигнутый в последнее десятилетие, потребовал 22-процентного увеличения энергозатрат.

Попытки понять закономерности формирования спроса на энергоресурсы вынуждают исследователей к учету большого количества факторов. Удель-

1 В принятой в 2010 г. новой стратегии развития ЕС «Европа-2020» Еврокомиссия предложила государствам-членам ЕС трансформировать цели союза в свои национальные стратегии. Для этого были определены флагманские инициативы (направления деятельности), среди которых «Целесообразное использование ресурсов в Европе», чтобы сделать экономический рост не зависящим от ресурсов, способствовать переходу на экономику с низким содержанием углерода, увеличить использование источников возобновляемой энергии, провести модернизацию транспортного сектора и обеспечить разумное использование источников энергии.

ное (на душу населения) энергопотребление изучается в контексте уровня развития технологий, отраслевой структуры хозяйства, структуры энергобаланса, темпов экономического роста, прироста населения, вплоть до удельной численности автомобилей и влияния климатических условий [1-5]. И хотя решающая роль науки в повышении энергоэффективности не ставится под сомнение [6], этот фактор является скорее декларативным.

Автономный (отраслевой) научно-технический прогресс, по мнению украинских ученых [7, с. 46], оказывает влияние на энергопотребление по стране в соответствии с функцией Кобба-Дугласа

=-а)' ■ (1)

где t - время (год);

Е1: и Е1—1 - энергопотребление соответственно в год t и t — 1;

У^ и У1—1 - ВВП соответственно в год t и t — 1;

и Р{—1 - цены на энергию соответственно в год t и t — 1;

а - автономный прогресс в энергетических технологиях;

а = 0,01; а- эластичность потребления по доходам;

Р - ценовая эластичность энергопотребления.

Но это - гипотеза, предположение. Реальные количественные подтвержде-

© Д.Ю. Череватский, М.А. Солдак, 2015

ния действенного воплощения результатов исследований и разработок в сфере энергопотребления на макроэкономическом уровне отсутствуют.

Если нет внятных результатов, свидетельствующих об ожидаемых изменениях выходного звена триады энергоэффективность - НТП - финансирование исследований и разработок, то естественным представляется вопрос о достаточности и целесообразности исходного звена - самой инвестиционной деятельности на ниве науки.

В последнем докладе ЮНЕСКО о развитии мировой науки (UNESCO Science Report: towards 2030) отмечено, что за период с 2007 по 2013 г. затраты на науку и объем выполненных работ стабильно растут и опередили рост ВВП (31% против 20%). Показательной является все большая вовлеченность в поддержку научно-технического прогресса развивающихся стран. Если раньше развитые экономики несли около 70% мировых расходов на НИОКР, то теперь, несмотря на абсолютное увеличение расходов, их доля постепенно сокращается. А доля вложений государств Юго-Восточной Азии, напротив, растет и с 29 поднялась до 37% [8].

Естественно, что научные исследования и разработки ведутся не только за счет бюджетных источников, но и национальными, а еще больше - транснациональными корпорациями. Этот бизнес породил инновационные структуры, нацеленные на разрешение глобальных энергетических вызовов [9], создание новых энергетических технологий [10]. Но государственные отчисления на науку являются наиболее весомым и надежным источником ее развития, а сведения о бюджетных отчислениях на эти цели, публикуемые Мировым банком, - единственным достоверным информационным источником о развитии процессов.

Расхождение между желаемым и реальным в энергетике может означать либо недостаточность вкладываемых в данную отрасль науки финансовых ресурсов, либо ошибочный путь ее (науки) развития. «Многочисленные дилеммы, стоящие сегодня перед многими странами, похоже, приобретают все более общий характер. К их числу относится стремление найти равновесие между местным и международным участием в научных исследованиях, между фундаментальными и прикладными исследованиями, между генерацией новых знаний и производством знаний, пользующихся спросом на рынке, между наукой в интересах общественного блага и наукой как движущей силой коммерческой деятельности» (Люк Соэт, Сузан Шнеганс, Дениз Эрекал, Баскаран Ангатевар и Раджа Ра-сия [8]).

Мы далеки от мысли об ошибочности научных поисков в сфере экономии энергоресурсов и повышения эффективности их использования, скорее, присутствует ошибочность в распределении ограниченных инвестиционных ресурсов, а также институциональные моменты, прежде всего предвзятое отношение к нововведениям со стороны подавляющей части персонала, главным образом нижнего и среднего звена [11].

Изложенное побудило авторов поставить в качестве цели исследований проверку гипотезы о существовании статистически значимого влияния бюджетного финансирования исследований и разработок на потребление национальными экономиками энергетических ресурсов.

Исходя из цели исследований в качестве мерила эффективности указанных процессов логично взять динамику удельного энергопотребления, обусловленную изменением величины, именуемой в среде международных экспертов R&D (от Research and development expen-

diture), представляющей собой измеренные в процентах к ВВП расходы на исследования и разработки.

Важным моментом статистических исследований является правильный выбор зависимой и независимой переменных, поскольку нередко отсутствие положительного эффекта в проводимом математическом анализе (неподтвер-жденность статистически значимых связей) обусловлено некорректной постановкой задачи.

Для оценки динамики потребления энергетических ресурсов в качестве зависимой переменной нами предложено использовать свойственное каждой национальной экономике ускорение (вторую производную) от кумулятивного потребления первичных энергетических ресурсов как функции времени.

d Ситт (Ет )

'-mV-'m^j ~dtT

(2)

(3)

где wm - вторая производная функции Ситт (Етг), ускорение изменения функции в m-й макроэкономике;

Ситт (Еш) - кумулятивное за ряд лет потребление ПЭР m-й макроэкономикой;

Еш - потребление ПЭР m-й макроэкономикой в год ^

t - текущее значение года. Ситт(Еш) = аС2 + Ы + с =

= 5(5!, 52.........., О,

где a, Ь, c - коэффициенты полинома второй степени, аппроксимирующего значения ряда S(Em, t): S\=Em\; S2=S 1 +Ет2; Sk=Sk-l+Emi и т.д.

Если значение второй производной положительно, то макроэкономика с той или иной степенью интенсивности продолжает из года в год увеличивать потребление ПЭР, если ускорение отрицательно, то происходит замедление расхода энергоресурсов.

Целью анализа является установление статистической значимости связей межу ускорением в некоей экономике кумулятивного потребления ПЭР и финансированием в ней научных разработок.

В результате рассуждений авторы пришли к мысли о том, что специфика инвестиций в научные исследования, дающая себя знать в виде временного лага между моментом вложения средств и получением результата, требует особого учета инвестиционных процессов. Имеет смысл использовать при проведении статистического анализа не текущие инвестиции в научно-техническую сферу, а накопленные (кумулятивные) в срезе отдельной макроэкономики вложения.

Годовая инвестиция в научную сферу составляет

= /100, (4)

где ¥ш - инвестиции в сферу науки по т-й национальной экономике в год ^

ОПРт( - ВВП на душу населения по т-й национальной экономике в год ^

ЯОт( - процент бюджетных отчислений на исследования и разработки по т-й национальной экономике в год t.

Накопленные за период времени Т бюджетные отчисления по рассматриваемому национальному хозяйству представляют собой составляющую независимой переменной, участвующей в статистическом анализе.

CumFrr,

— ^^ Fmt'

(5)

где Рт - кумулятивные за Т лет отчисления на исследования и разработки по т-й национальной экономике.

Данное исследование построено на анализе статистических данных, характеризующих страны мира как экономики и энергетики. Объектом, подлежащим изучению в ходе проводимых статистических исследований, является пара переменных, а именно wm (ряд ускорений,

wm —

Т

1

- Економжа промисловост1 Экономика промышленности -

ISSN 1562-109X 19

характеризующих динамику энергопотребления странами) и Cum Fm (ряд кумулятивных инвестиций в науку, также составленный из показателей отдельных макроэкономик), показатели которых определены на основании обработки данных многолетних наблюдений по каждой из включенных в анализ национальных экономик.

Описание исходных данных и их первичный анализ

Принимая во внимание существенные межстрановые различия экономического и энергетического свойства, в базу данных было решено включить показатели широкого круга государств, находящихся на разных континентах и в отличающихся климатических поясах. Наиболее полно представлены станы ЕС и государства постсоветского пространства. Выбор объектов, принятых к исследованию, с одной стороны, достаточен, чтобы характеризовать основные регионы мира, отобразить существующее разнообразие уровня благосостояния, обеспеченности энергетическими ресурсами, отраслевой структуры и стадии развития экономики.

С другой стороны, анализируемая выборка стран ограничена имеющимся набором достоверных данных и возможностями исследователей. Поэтому в выборку не были включены такие страны, как Канада, Израиль, имеющие неполные наборы статистических характеристик, и были исключены Исландия, Тринидад и Тобаго с энергетическими показателями столь отличными от других, что свойственные им наблюдения, пользуясь языком теории вероятностей, выглядят грубыми промахами. Изо всех стран мира, среди которых самые богатые и самые обеспеченные энергоресурсами, именно эти две экономики потребляют больше всего энергии на душу населения. Исландия - богатая страна, широко использующая гидро- и геотермальные виды энергии. Тринидад и Тобаго - одна из

самых богатых стран Карибского региона, которая, кроме прочего, является мощным добытчиком нефти и газа. На территории страны находится одна из крупнейших установок подготовки газа, что делает Тринидад и Тобаго крупнейшим экспортером сжиженного природного газа в Западном полушарии.

Исследования проведены на основании данных Мирового банка о 44 странах мира [12-17].

Набор показателей составлен таким образом, чтобы они в достаточной степени характеризовали и экономический, и энергетический уровень развития страны. Некоторые из нижеописанных переменных уже встречались в формулах, но здесь дано их более детальное определение.

Em - потребление энергетических ресурсов в кг нефтяного эквивалента (н.э.) на душу населения - Energyuse (kg of oil equivalent per capita);

RDm - расходы на исследования и разработки в процентах к ВВП - Research and development expenditure (% of GDP) ;

Indm - объем промышленного производства на душу населения, рассчитанный как отношение объема промышленного производства в стране - Industry, valueadded (constant 2005 US$) на душу населения в стране (Population, total);

GDPm - ВВП страны на душу населения по паритету покупательной способности в международных долларах -GDP percapita, PPP (current international $);

T- средняя температура января в градусах Цельсия (Average January temperature).

Энергопотребление по представленной совокупности стран, как показал статистический анализ, выполненный с использованием модуля Multiply Regression пакета Statistica for Windows® [18], дает основание считать, что из четырех переменных, изначально принятых к рассмотрению (ВВП на душу населения,

выпуск промышленной продукции на душу населения, затраты на исследования и разработки, средняя температура января по данным многолетних наблюдений) статистически незначимым по отношению к удельному энергопотреблению является только удельный объем выпуска промышленной продукции. Уравнение регрессии имеет вид

(6)

Ems — 0.558GDPms + 0.371RDms -0A00Tms, где Ems — стандартизованный расход ПЭР в течение года в m-й стране

GDPms - стандартизованное значение валового внутреннего продукта, исчисленного на душу населения по m-й стране;

RDms - стандартизованное значение затрат на финансирование исследований и разработок в m-й стране;

Tms - стандартизованное значение температурного показателя.

Характеристики модели: коэффициент множественной корреляции R=0.879; R2=0.773; скорректированный R2=0.757; критерий Фишера F(3,42)=47,753; p<0.0000; стандартная ошибка аппроксимации (Standard Error of estimate): 0,510.

Принцип стандартизации переменных - приведение их к значениям от минус 1 до плюс 1 (вне зависимости от природы величины) применительно к характеристикам выборки.

Y -Xi—Mi л —

D,

(7)

где Хп - стандартизованное значение ¡-го показателя по т-й стране;

X - натуральное значение ¡-го показателя по т-й стране;

М\ - математическое ожидание ¡-го показателя по т-й стране;

А - стандартное отклонение показателя по выборке.

Представление переменных в стандартизованном виде дает принципиальную возможность по значению коэффициента регрессии оценить степень влия-

ния каждой из них на функцию отклика. Так, по силе влияния на энергопотребление по стране переменные распределяются следующим образом: объем ВВП, температурный режим и финансирование научно-технических разработок. Отрицательное значение коэффициента регрессии при климатическом факторе означает, что потребление энергоресурсов больше в странах с холодным климатом.

Следующее уравнение позволяет оценить удельное потребление по стране и в натуральном выражении Ет = 2982 + 850СОРт5 + +553ЙДт5 591Тт5.

Несмотря на то что, судя по уравнениям регрессии, существует статистически значимая связь между энергопотреблением в стране и финансированием науки, она трудно поддается интерпретации: затраты на стимулирование научно-технического прогресса, как правило, ассоциируются с ожиданиями достижений в сфере энерго- и ресурсосбережения. Здесь же - положительный знак перед соответствующим коэффициентом -все наоборот, чем больше делается вложений в научные исследования, тем больше расход ПЭР по макроэкономике.

Парадокс, свойственный регрессионной модели (8), косвенно подтверждает правильность предложенного подхода, позволяющего раскрыть более тонкие эффекты в связях переменных.

Принятию к детальному изучению ограниченного числа объектов из достаточно обширной выборки предшествовала группировка национальных экономик с использованием методов кластерного анализа.

Группировка регионов

Пять факторов в стандартизованном исчислении (четыре упомянутых и годовой расход ПЭР) были использованы для формирования кластеров из числа рассматриваемых стран. Серия статистических исследований методом сочетания

кластерного и дисперсионного анализа привела к выводу о том, что три кластера есть то сочетание стран, которое обеспечивает их статистическое различие по

энергопотреблению (рис. 1). Статистические характеристики показателей выборки представлены в табл. 1.

,,,000,,,, 0 5 0 5 0 5 0 5 0 5 Plot of Means for Each Cluster

>-f--< -0

-e- Cluster 1 -в- Cluster 2 Cluster 3

Ens GDPs Inds RDs Ts Variables

Источник данных: [12-17], расчеты авторов.

Рис. 1. Соотношение данных по кластерам

Таблица 1

Статистические характеристики показателей выборки_

Значение по показателям E Em GDPm Indm RDm T 1 m

Максимальное значение 6815 76988 21126 3,9 26,3

Минимальное значение 637 2921 96 0,2 -26,4

Математическое ожидание 2982 27501 4692 1,3 0,3

Источник данных:[12-17], расчеты авторов.

Предложенная на основе проведенного анализа классификация групп представлена в табл. 2, а в табл. 3 дана описательная статистика по кластерам.

Группировка стран, выполненная в автоматическом режиме, привела к тому, что в первой группе оказались страны-локомотивы мировой экономики, имеющие самые высокие показатели ВВП на душу населения (наибольший показатель

у Сингапура - 76988 дол., наименьший -у Кореи - 32022 дол.). Расходы на науку в среднем по этой группе стран - в сопоставлении с второй и третьей группами - являются отличительно высокими (2,5% ВВП).

Регрессионный анализ, проведенный по данным каждого кластера, позволил установить, что в первом кластере на энергопотребление значимо влияют

Таблица 2

Основные показатели групп стран в соответствии с предложенной классификацией (по данным 2012 г.)_

Тип Страны Em, кг н.э./чел. GDPm, дол./чел. Indm, дол./чел. RDm, проц. T 1 m, град. С

Первая группа (п =13) Австрия, Бельгия, Германия, Финляндия, Великобритания, Ирландия, Япония, Корея, США, Нидерланды, Норвегия, Сингапур 4584 46028 10230 2,5 0,9

Вторая группа (п =9) Аргентина, Куба, Испания, Гонконг, Индия, Италия, Мексика, Панама, Португалия 1741 24130 2785 0,9 15,0

Третья группа (п=22) Армения, Азербайджан, Болгария, Беларусь, Китай, Чешская Республика, Эстония, Венгрия, Казахстан, Киргизская Республика, Литва, Латвия, Македония, Монголия, Польша, Румыния, Россия, Сербия, Словения, Словацкая Республика, Турция, Украина 2543 17932 2200 0,8 -6,2

Источник данных: [12-17], расчеты авторов.

Таблица 3

Статистические данные по кластерам (стандартизованное исчисление)_

E Ems GDPms Indms RDms T 1 ms

Первая группа

Математическое ожидание 1,038 1,149 1,272 1,243 0,060

Стандартное отклонение 0,783 0,785 0,839 0,762 0,815

Дисперсия 0,614 0,616 0,704 0,581 0,665

Вто )ая группа

Математическое ожидание -0,805 -0,209 -0,438 -0,455 1,340

Стандартное отклонение 0,467 0,875 0,472 0,485 0,647

Дисперсия 0,218 0,765 0,222 0,286 0,419

Третья группа

Математическое ожидание -0,284 -0,593 -0,573 -0,549 -0,584

Стандартное отклонение 0,764 0,446 0,363 0,514 0,617

Дисперсия 0,584 0,199 0,131 0,263 0,380

Источник данных: [12-17], расчеты авторов.

переменные ОВРт!1 и Ттв. Уравнение регрессии имеет вид Етз = 0.623СОРт5 - 0.655Тт,. (9) Характеристики модели: коэффициент множественной корреляции Я=0.671; 2 2 Я =0.451; скорректированный Я =0.341;

критерий Фишера Б(2,10)=4,106; р<0.0499; стандартная ошибка аппроксимации: 0,636.

На рис. 2 представлена общая картина зависимости уровня энергопотребления от переменных ОПРШц и ТШ8.

- Економжа промисловост1 Экономика промышленности -

ISSN 1562-109X 23

2015, №4 (72)

J* ^

Источник данных: [12-17], расчеты авторов.

Рис. 2. Зависимость энергопотребления от переменных в первом кластере

Среди стран в этой группе наибольшее потребление ПЭР имеет США. Вместе с тем по удельному энергопотреблению эта страна, одна из самых богатых в мире, занимает 9 место после Исландии, Катара, Тринидада и Тобаго, Кувейта, Брунея, Люксембурга, ОАЭ и Канады (по указанным ранее причинам не вошедших в выборку). США принадлежит 4 место в мире по территории

о

(9,5 млн км ). В работе [19] указаны разные причины, по которым крупные государства потребляют больше энергии. Размеры территории обусловливают повышенные расходы энергии на транспорт. В США на единицу валового продукта расход ПЭР на 20% превышает показатели европейских стран.

За США следует Финляндия, более трети территории которой находится за Полярным кругом, а средняя температура января составляет -10,5 оС.

Развитость экономики и достигнутый высокий уровень жизни позволяют странам первого кластера вкладывать значительные средства в научные исследования и разработки. Так, по данным 2012 г. в Финляндии расходы на научные разработки составляют 3,5% ВВП, в Германии - 2,9, в США - 2,8%. Значительное увеличение расходов по этой статье произошло в Республике Корея, где показатель увеличился с 2,5% в 1997 г. до 4,0% в 2011 г.

В последние годы страны ЕС, США, Япония, Республика Корея ужесточили национальное законодательство в плане сокращения выбросов углерода, что стимулировало освоение альтернативных источников энергии и работы по повышению энергоэффективности. В США с 2007 г. функционирует агентство прорывных исследовательских проектов в области энергетики - ARPA-E. Объем

финансирования организации в 20092011 гг. составил 700 млн дол. Западная Европа дотирует как исследования, так и производство оборудования в области возобновляемых источников энергиии в сфере новых энергетических технологий [20].

Правительство Южной Кореи разработало и приняло перспективную программу развития науки - так называемую «Программу 577», которая предусматривает ежегодное выделение 5% ВВП на научно-технические разработки по семи технологическим направлениям и достижение мирового уровня в семи научно-технических отраслях. Основные государственные ресурсы, а также частные инвестиции направляются на: энергосберегающие и экологически чистые технологии; аэрокосмические технологии; атомную энергетику; военную промышленность; фундаментальные науки; подготовку высококвалифицированных научных кадров. В стране уже действует ряд современных, основанных на высоких технологиях, энергосберегающих объектов. К 2030 г. запланировано довес-

ти долю возобновляемых источников в общей структуре потребления электроэнергии до 13%. На разработку альтернативных источников энергии в последние годы выделено более 2 млрд дол. [6; 21].

Во вторую группу вошли государства с наименьшим потреблением энергии (в среднем 1741 кг н.э. на душу населения), со средним по сравнению с первой и третьей группой стран уровнем ВВП на душу населения (24130 дол.) и расходами на R&D в размере 0,9% ВВП. В этих странах энергопотребление, как показал статистический анализ, зависит от одного фактора - исчисленного на душу населения объема промышленного производства.

Уравнение регрессии Ems = -0,399 + 0,925Indms. (10) Характеристики модели: коэффициент множественной корреляции R=0.934;

2 2 R =0.873; скорректированный R =0.854;

критерий Фишера F(1,7)=48,156; p<0.00022; стандартная ошибка аппроксимации: 0,178.

Характер влияния переменной на энергопотребление представлен на рис. 3.

0.0

0.6

1.6

Стандартизованный выпуск промышленной продукции на душу

населення

Источник данных: [12-17], расчеты авторов.

Рис. 3. Зависимость энергопотребления во втором кластере

Главной чертой стран второго кластера является теплый климат. Низкий уровень энергопотребления в этих странах во многом объясняется отсутствием расхода энергии на отопление. Существует мнение, что при высоких температурах следует ожидать возрастания энергопотребления в связи с увеличившимися расходами энергии на кондиционирование воздуха. Однако, как отмечено в работе [19]: «в действительности ничего подобного не происходит или во всяком случае пока не было зафиксировано».

Страны второго кластера резко отличаются между собой по объемам выпуска промышленной продукции на душу населения: наибольший - в Италии (6426 дол.), наименьший - в Индии (284). В Италии, Португалии, Испании этот показатель снижается в последние годы, что связано со структурными преобразованиями в промышленности. Индия, Куба, Панама - государства, которые наращивают темпы промышленного производства, вместе с этим стремительно растет и ВВП на душу населения. В Индии и Панаме этот показатель вырос почти в 3 раза, на Кубе - в 2,6 раза. Можно сказать, что в этих странах состояние насыщения энергией еще не наступило.

Существенные отличия среди экономик второго кластера и в объемах финансирования науки. В Италии, Испании и Португалии этот показатель находится на уровне 1,3-1,5% ВВП. Что касается остальных стран, то, несмотря на постоянное усиление финансирования науки и исследований, расходы на R&D остаются низкими: в Аргентине 0,6% ВВП, в Панаме - 0,2, на Кубе - 0,4%. Амбициозными являются планы Индии, где уже сейчас расходы на науку составляют 0,8% ВВП - к этому году планировали довести до 2% от ВВП, но были вынуждены отложить достижение поставленного целевого показателя до 2018 г. [8].

В третью группу вошли индустриальные страны. В большинстве своем это представители бывших европейских и азиатских социалистических стран и республик СССР. Исключение составляет лишь Турция. Несмотря на относительно суровый климат, энергопотребление в этих странах в 2 раза ниже, чем в развитых государствах, однако гораздо выше, чем в странах второй группы. Особенностью членов этого кластера служит то, что большая часть их основного капитала сформирована при исключительно низких ценах на энергию. Это, а также отсутствие свободных инвестиционных ресурсов не располагает к борьбе за энергоэффективность.

Странам, которые входят в третий кластер, присуща зависимость энергопотребления от объема ВВП на душу населения

Ет5 = 0,439 + 1,219СОРтБ. (11)

Характеристика модели: коэффициент множественной корреляции Я=0,712;

22 Я =0.509; скорректированный Я =0.482;

критерий Фишера Б(1,20)=20,574; р<0.00020; стандартная ошибка аппроксимации: 0,550.

Диаграмма, характеризующая зависимость энергопотребления от указанного фактора, представлена на рис. 4.

В Азербайджане ВВП за период 1997-2014 гг. вырос почти в 7 раз, в Китае - в 6, в России - в 4,5, в Беларуси - в 4, в Казахстане - в 3,7, в Румынии - в 3,5, в Турции - в 3 раза. Если в странах первого кластера уже произошло некоторое «насыщение» энергией, то в развивающихся странах идет интенсивный подъем спроса на энергию - по старому «западному» образцу.

Размеры финансирования науки в странах третьего кластера разнятся: наибольший показатель в Словении - 2,5%, что соответствует уровню развитых стран, а наименьший - в Казахстане и

2.0

Стандартизованный ВВП на душу населения

■2.0

0.2

Источник данных: [12-17], расчеты авторов.

Рис. 4. Зависимость энергопотребления в третьем кластере

Киргизии. Низкий уровень валовых расходов на научные исследования и разработки (ВРНИОКР) не способствует снижению энергоемкости экономики.

В третий кластер входит и Украина. Для неё характерна крайне низкая эффективность использования энергетических ресурсов. Одна из причин - структура промышленного производства с преобладанием энергоемких отраслей - черной металлургии и химической промышленности, а также сохранившейся производственно-технической базы, ориентированной на некогда низкие внутренние цены на газ. По данным Международного энергетического агентства энергоемкость ВВП составляет 0,34 кг нефтяного эквивалента на 1 дол. США. Этот показатель, если не делать поправки на развитость в отечественной экономике теневого сектора, значительно превышает уровень энергоемкости развитых стран мира (0,10,2 кг н.э. на 1 дол. США) [22]. В 2013 г. Украина обновила Энергетическую стратегию на период до 2030 года. В страте-

гических документах признается важность роста производительности труда на инновационной основе, но в свете последних событий намеченные в ней планы, скорее, благие пожелания. Доля ВРНИОКР в ВВП значительно снизилась за последние годы - с 1,2% в 1997 г. до 0,7% в 2014 г.

Для решения поставленной аналитической задачи из состава кластеров было выбрано по несколько представителей, для которых были построены кумулятивные кривые потребления ПЭР. На рис. 4 как примеры приведены графики, отражающие динамику энергетических процессов в Германии и Польше.

1 Указ Президента Укра!ни «Про Стра-тепю сталого розвитку «Укра1на-2020» вщ 12.01.2015 [Електронний ресурс] // Офщшний сайт Верховно! Ради Украши. - Режим доступу: http://zakon3. rada. gov.ua/laws/show/5/2015/paran10 #n10; Постанова КМУ «Про затвердження Державно! стратеги репонального розвитку на перюд до 2020 року» вщ 06.08.2014 № 385 [Електронний ресурс] // Офщшний сайт Верховно! Ради Украши. - Режим доступу: http://zakon0.rada.gov.ua/ laws/show/385-2014-n/paran11#n11.

о К К о Ч

ю о Л н о к

о о К я к

н «

70000 60000 50000 40000 30000 20000 10000 0

у = -10,22х2 + 4233,х -114,0

ФОЬ IDEU

R2 = 1

10

12

14

16

18

Годы

Источник данных: [13], расчеты авторов.

Рис. 5. Графики, отражающие динамику энергетических процессов

в Германии и Польше

Германия является страной из первого кластера, Польша - из третьего. Кумулятивную кривую германского накопленного потребления ПЭР отражает зависимость

СитЕ0Еи = -10?2 + 4233t - 114 . (12) Для Польши характерна регрессионная модель

СитЕроь = Ш2 + 2255t + 537 . (13)

Вторая производная указанных функций для немецкого национального хозяйства равна «минус» 20 кг н.э. на 1 чел./год2 (замедление кумулятивного потребления), для польского - «плюс» 24 кг н.э. на 1 чел./год2 (ускорение).

В табл. 4 приведены параметры динамики энергопотребления и финансирования науки для макроэкономик из различных кластеров.

Расчетные данные о развитии энергетики и финансировании науки

Таблица 4

Страна Номер кластера Кумулятивные бюджетные вложения в исследования и разработки, тыс. дол./чел. Ускорение (замедление) кумулятивного расхода ПЭР, кг н.э. на 1 чел./год2

Польша 3 1,6 +24,0

Нидерланды 1 11,4 +15,6

Словения 3 6,3 +35,0

Корея 1 10,4 +101,4

Сингапур 1 18,1 -49,6

Италия 2 2,3 -15,6

Испания 2 5,0 -21,0

Турция 3 1,1 +17,7

Япония 1 14,1 -26,4

Германия 1 13,6 -20,0

Мексика 2 0,7 +14,5

Источник данных: [12, 13], расчеты авторов.

0

2

4

6

8

Свойственное Корее ускорение энергопотребления явно отличается от показателей по выборке, поэтому результаты не были использованы в дальнейшем анализе. Но они заставляют задуматься о нюансах процессов.

В целом зависимость ускорения кумулятивного энергопотребления по странам имеет вид

= 18,3 - 2,9СитРт. (14)

Характеристика модели: R=0.686; 2 2 R =0.471; скорректированный R =0,405;

F(1,8)=7.123; p<0.0284; стандартная ошибка аппроксимации: 21,480.

На рис. 6 показано соотношение энергетических и инвестиционных показателей по рассмотренным странам.

§ I

д ^ m tri S Г

н b « w

ч ci

Г S

S? § « ^

к Й

K H

ft g

£

40 30 20 10 0 -10 -20 -30 -40 -50 -60

10

20

Кумулятивные инвестиции в исследования и разработки, тыс. дол./чел.

0

Источник данных: [12; 13], расчеты авторов.

Рис. 6. Соотношение динамических показателей энергопотребления и объемов инвестирования в исследования и разработки по странам

В принципе, если бы не «черные, -по классификации Нассима Николаса Талеба [23], - лебеди», каковыми выступают Корея, Нидерланды, Словения и некоторые др. страны, наличие тенденции можно было бы считать полностью доказанным - развитие инвестирования научных исследований и разработок приводит к снижению энергетических затрат по национальным экономикам, а специфика ситуации, связанная с развивающимися странами, достаточно логично поддается объяснению с помощью эффекта рикошета (теЪоип йе]$ес().

Феномен повышения энергозатрат на фоне достижений энергоэффективности в современных исследованиях трактуется как преднамеренный побочный эффект от внедрения политики или

технологических мероприятий, обусловленный поведенческими и / или другими системными реакциями на вмешательства, приносящие сокращение расходов [24-26]. Другими словами, реальная экономическая выгода от снижения энергопотребления приводит к увеличению потребления благ промышленными предприятиями и частными лицами, а также к вложению сэкономленных средств в энергоемкие товары и услуги. Происходит рост всей экономики в целом (а не только энергетического сегмента) [25]. Последний доклад Генеральной дирекции по вопросам экологии Еврокомиссии (European Commission DGENV) [27], собственно и посвящен «эффекту рикошета».

Ситуация с динамикой в энергетике может быть истолкована следующим об-

разом: кумулятивные финансовые вложения в исследования и разработки действительно дают экономию энергоресурсов. Но в странах с низким уровнем доходов это ведет, как и положено в состоянии эффекта рикошета, к увеличению энергопотребления. И нужны совсем другие вложения, чем в Польше с ее 1,6 тыс.дол. на человека за 16 лет, или в Мексике, где инвестиционный показатель и того хуже. Явно выраженный эффект дает кумулятивное финансирование порядка 13-18 тыс. дол., как в Германии, Японии, Сингапуре. Но и этот уровень, как оказалось, не всегда является достаточным.

Обнаружение «черных лебедей» -многофинансирующих науку стран с обратным эффектом в сфере потребления ПЭР - побудило авторов к расширению объектов исследования. Результаты следующие: США - кумулятивные вложения в науку 18 тыс. дол. на человека -замедление энергопотребления 67 кг н.э. на 1 чел./год2; Франция - 11 тыс. дол./за-медление 24 кг н.э. на 1 чел./год2; Великобритания - 9 тыс. дол./ замедление 64 кг н.э. на 1 чел./год2. Это то, что свидетельствует об эффективности финансирования науки на ниве энергосбережения. Но случился и казус из разряда «черных лебедей»: Израиль при уровне финансировании R&D (почти 17 тыс. дол. на душу населения), воспринимаемом как вполне достаточный для реального энергосбережениия, показал расширение ресурсного потребления с ускорением приблизительно 13 кг н.э. на 1 чел./год2.

Указанный энергетико-экономичес-кий парадокс, наличие стран-«черных лебедей», заслуживает отдельного изучения.

Выводы

Сокращение энергопотребления на макроэкономическом уровне традиционно воспринимается как результат научно-технического прогресса, а тот, в свою

очередь, - как проявление бюджетного финансирования исследований и разработок в стране.

Вместе с тем умозаключение о закономерности сокращения потребления ПЭР под воздействием национальных достижений науки и техники не является однозначным и не имеет четкого практического подтверждения, что ставит под сомнение целесообразность самого бюджетного инвестирования исследований и разработок: либо ошибочно выбраны объект и субъект финансирования, либо ошибочна практика распределения ограниченных бюджетных вложений между отдельными научными дисциплинами.

Отмеченное обусловило цель исследования, сформулированную как проверку гипотезы о том, что существует значимая статистическая связь между объемом финансирования науки на уровне национальных экономик и сокращением энергопотребления по странам.

В качестве зависимой переменной было предложено использовать ускорение (замедление) - вторую производную временной функции накопления объема потребленных национальной экономикой ПЭР, а в качестве независимой переменной - данные о свойственных национальной экономике кумулятивных бюджетных вложениях.

При проведении исследований использованы данные многолетних наблюдений за развитием 44 стран с различными экономическими, климатическими и структурно-хозяйственными характеристиками.

Регрессионная модель, построенная в ходе предварительного изучения вопроса на основании данных обо всех странах выборки, дает основание судить о том, что чем выше (в процентах от ВВП) годовые государственные инвестиции в науку и технику, тем выше уровень энергопотребления в стране.

Для детального анализа энергетических и экономических связей все страны

выборки в автоматическом режиме (с применением методов кластерного анализа) были разделены на три группы по пяти признакам - подушный ВВП, годовые бюджетные отчисления на науку, выпуск продукции промышленного производства на душу населения, климатический фактор, подушное потребление ПЭР. В первый кластер вошли самые богатые страны мира с наибольшими расходами на исследования и разработки, во втором кластере оказались страны с наиболее теплым климатом, а в третьем -развивающиеся экономики, исторически сложившиеся как промышленные.

Выборочно проведенный по странам-представительницам каждого кластера анализ показал, что между динамическими параметрами национального потребления ПЭР и кумулятивным бюджетным финансированием исследований и разработок существует статистически значимая связь: чем больше финансирование научных исследований, тем более эффективной в плане потребления ПЭР становится экономика.

На основании полученных результатов был сделан вывод о том, что ускорение (а не замедление темпов энергопотребления, как в высокоразвитых экономиках) в странах с малыми объемами бюджетного финансирования исследований и разработок логично объяснить эффектом рикошета. Как правило, проявление влияния инвестиций в науку становится явным при их накоплении за 16 лет порядка 13-18 тыс. дол. на человека.

Вместе с тем обнаружены экономики с парадоксальным поведением энергопотребления на фоне высокого уровня инвестирования науки - своеобразные «черные лебеди». Объяснение этого явления может составить предмет дальнейших исследований.

Литература

1. Воронина Н. Мировые рынки энергоресурсов - проблемы и перспекти-

вы [Электронный ресурс] / Н. Воронина // Режим доступа: http://www.cfin.ru/ press/practical/2004-02/03.shtml.

2. Григорьев Л.М. Экономический рост и спрос на энергию / Л.М. Григорьев, А.А. Курдин // Экономический журнал ВШЭ. - 2013. - № 3. - С. 390-406.

3. Алибегов М.М. Энергопотребление и тарифы на электроэнергию / М.М. Алибегов, М.М. Григорьев // Экономика и математические методы. -2003. - Т.39. - №4. - С. 59-71.

4. Маляренко О.С. Урахування ць нового фактора при прогнозуванш спо-живання вуглеводшв на короткострокову перспективу у умовах глобалiзащï / О.С. Маляренко, Т.О. Свтухова // Проб-леми загальноï енергетики - 2012. -Вип. 2 (29). - C.12-18.

5. Клименко В.В. Влияние климатических и географических условий на уровень потребления энергии / В.В. Клименко // Доклады Академии наук. -1994. - Т. 339. - № 3.

6. Hong J.S. Evaluation of new & renewable energy technology R&D investment strategy in Korea / J.S. Hong, Y.S. Ryu, B.J. Kil // PICMET'09-2009 Portland International Conference on Management of Engineering&Technology. - 2009. -P. 1495-1507.

7. Лир В.Е. Економiчний мехашзм реалiзацiï полггики енергоефективносп в Укрш'ш / В.Е. Лир, У.С. Письменна; НАН Украши; 1н-т екон. i прогнозув. -К., 2010. - 208 с.

8. Доклад ЮНЕСКО по науке: на пути к 2030 году / Режим доступа: http://unesdoc.unesco.org/images/0023/0023 54/235407r.pdf.

9. Sacks L. Energizing Innovation: The Role Of Global Innovation Alliances in Addressing Key Energy Challenges [Электронный ресурс] / L. Sacks, E. Van Voor-thuysen // Режим доступа: http://www.ijtra. com / special-issue-view/energising-innovati-on- the -role-of-global-innovation-alliances-in- addressing - key-energy-challenges.pdf.

10. Sagar A. D. Technological innovation in the energy sector: R&D, deployment, and learning-by-doing / A.D. Sagar, B. Vander Zwaan // Energy Policy. -2006. - Т. 34. - №. 17. - P. 2601-2608.

11. Тимофеев И.Д. Инновации и культурный барьер в электроэнергетике [Электронный ресурс] / Д.И. Тимофеев // Форсайт. - 2010. - Т. 4. - № 4. - С. 415. - Режим доступа: http://ecsocman.hse. ru/data/2011/11/28/1270192369/4-14.pdf.

12. Research and development expenditure (% of GDP) [Электронный ресурс] // Databank.worldbank.org. - 2015. -Режим доступа: http://data.worldbank.org/ indicator/GB XPD.RSDV.GD.ZS.

13. Energy use (kg of oil equivalent per capita) [Электронный ресурс] // Data-bank.worldbank.org. - 2015. - Режим доступа: http://data.worldbank.org/indica-tor/EG.USE.PCAP.KG.OE.

14. GDP per capita, PPP (current international $) [Электронный ресурс] // Databank.worldbank.org. - 2015. - Режим доступа: http://data.worldbank.org/indica-tor/NY.GDP.MKTP.PP.CD.

15. Industry, value added (constant 2005 US$) [Электронный ресурс] // Data-bank.worldbank.org. - 2015. - Режим доступа: http://data.worldbank.org/indicator/ NV.IND.TOTL.KD.

16. Population, total [Электронный ресурс] // Databank.worldbank.org. -2015. - Режим доступа: http://data.world-bank. org/indicator/SP.POP.TOTL.

17. Average January temperature [Электронный ресурс] // Databank.world-bank.org. - 2015. - Режим доступа: data. worldbank.org/country.

18. Боровиков В.П. Statistica - Статистический анализ и обработка данных в среде Windows / В.П. Боровиков, И.П. Боровиков.- М.: Филинъ, 1997. - 608 с.

19. Клименко В. Энергия, климат и энергетическая перспектива России [Электронный ресурс] / В. Клименко // Режим доступа: http://www.allbeton.ru/ upload/ iblock/0dc/energiya-klimat-i-istoriches-kaya-perspektiva-rossii-rklimenkoo.pdf.

20. Наумов Э. Американцы тратят на чипсы больше, чем на R&D в энергетике [Электронный ресурс] / Э. Наумов // Инновационные тренды. - 2011. - № 5. -Режим доступа: http://ecsocman.hse.ru/ data/2011/06/30/1267413298/1.pdf.

21. Денисов В.И. Южнокорейская политика в области науки и техники. Некоторые аспекты научно-технического сотрудничества России и Республики Корея / В.И. Денисов // Вестник МГИМО-Университета. - 2010. - №4. - С. 24-27.

22. International Energy Agency // http://energyatlas.iea.org/7subject-2972035 38.

23. Талеб Н.Н. Черный лебедь / Н.Н. Талеб. - М.: КоЛибри, Азбука-Аттикус, 2015. - 736 с.

24. Gottron, Frank (2001-07-30). "Energy Efficiency and the Rebound Effect: Does Increasing Efficiency Decrease Demand?" . National Council for Science and the Environment. Retrieved 2012-02-24.

25. Binswanger M. Technological progress and sustainable development: what about the rebound effect? // Ecological economics. - 2001. - Т. 36. - №. 1. - С. 119132.

26. Frondel M. Heterogeneity in the rebound effect: Further evidence for Germany / M. Frondel, N. Ritter, C. Vance // Energy Economics. - 2012. - Vol. 34. -№. 2. - P. 461-467.

27. Addressing The Rebound Effect (Final Report, 26 April 2011 [Электронный ресурс] // Режим доступа: http://ec.europa. eu/environment/eussd/pdf/rebound_effect_ report.pdf.

Представлена в редакцию 12.10.2015 г.

- EKOHOMiKa npoMumoeocmi ^^ Economy of Industry -

32 ISSN 1562-109X

2015, № 4 (72)