Прогноз долгосрочного развития региональных ресурсодобывающих систем Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 338.24:502

А.Ю. Гридасов, С.А. Вдовин

СГГА, Новосибирск

ПРОГНОЗ ДОЛГОСРОЧНОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНАЛЬНЫХ РЕСУРСОДОБЫВАЮЩИХ СИСТЕМ

В настоящее время на ряде территорий России сложился особый тип экономических систем, в которых основная доля валового внутреннего продукта приходиться на отрасли, связанные с добычей минерального сырья, которые принято называть ресурсодобывающими регионами. Развитию вторичных отраслей экономики на данных территориях, как правило, препятствует отсутствие развитой производственной инфраструктуры, квалифицированных кадров и рынков сбыта, сложившееся с учетом исторических особенностей развития территории. Однообразная структура экономики не способствует экономическому развитию городов, что ограничивает рост непроизводственного сектора. В условиях роста потребностей внутреннего и мирового рынков в минеральном сырье данные территории способны получать высокий доход от экспорта природных ресурсов, однако такая модель развития региона является неустойчивой в долгосрочной перспективе. Узкая специализация делает экономику территории в высокой степени зависимой от конъюнктуры внутренних и мировых рынков сырья, а высокая экологическая емкость данных отраслей ведет к ухудшению экологической обстановки.

В условиях постоянного ухудшения состояния природной среды в последнее время в обществе все большее значение уделяется проблеме устойчивого развития экономических систем, согласованного с экологическими факторами. Однако проблема экономической оценки экологических факторов хозяйственной деятельности в настоящее время не является в должной степени изученным. В то же время ключевой задачей в процессе обеспечения сбалансированного развития территории является прогноз экономического развития территории с учетом техногенной нагрузки на экосистему, на основе известного набора показателей: объем выбросов загрязняющих веществ в атмосферный воздух, объем сброса загрязненных сточных вод, площади нарушенных земель и т.д.

В ходе исследования был проведен анализ техногенной нагрузки с целью выявление зависимости между различными параметрами хозяйственной деятельности и экологического состояния на территории ресурсодобывающего региона. Выборка включала более 300 лицензионных участков расположенных на территории 9 административных районов Ханты-Мансийского автономного округа (ХМАО). Среди совокупности параметров были условно выделены параметры, определяющие уровень хозяйственной деятельности, и параметры, определяющие уровень техногенного воздействия: объем добытой нефти, объем добытого газа, общее количество скважин, протяженность трубопроводов, количество земель, находящихся в пользовании предприятий, затраты на природоохранные мероприятия, количество шламовых амбаров, объем отходов бурения, общее количество аварий с экологическими последствиями, общее

количество загрязняющих веществ, общая площадь загрязнения, рекультивировано земель после аварии, объем выбросов в атмосферу, общий объем водопотребления, объемы водоотведения. В качестве методов исследования применялись корреляционный и факторный анализ и метод группировок, анализ временных рядов. Группировки строились разбиением всего объема выборки на 10 равномощных подмножеств по возрастанию значений каждого параметра. Кроме этого проводилось разбиение на группы по принадлежности участка компании недропользователя.

Определяющим фактором для объема загрязнения окружающей среды можно считать количество аварий, в частности коэффициент корреляции между общим объемом выбросов загрязняющих веществ в окружающую среду и количеством аварий составляет 0,73. При этом экологический ущерб, связанный с выбросом загрязняющих веществ в ходе аварий существенно превышает ущерб от выбросов в атмосферу от стандартных источников или от обустройства шламовых амбаров с применением современных способов рекультивации. В то же время, само количество аварий в наибольшей степени определяется латентными стохастическими факторами, и практически не зависит от объемов добычи нефти и газа (коэффициент корреляции 0,08). Также от объема добычи не зависит и объем выбросов загрязняющих веществ, который в расчете на одну тонну добытой нефти может отличаться на различных лицензионных участках в десятки раз. Анализ на данных по ХМАО за 2005 год показал, что среднее значение количества аварий на километр трубопровода в год составляет 0,075 случая.

В целом результаты корреляционного анализа не позволяют установить явно выраженную зависимость между параметрами хозяйственной деятельности и экологическими параметрами. Взаимосвязи внутри группы параметров хозяйственной деятельности и внутри группы экологических параметров проявлялись на большинстве выборок, однако они не являются показательным для анализа техногенной нагрузки на окружающую среду. Разброс результатов анализа по выборке в целом и по отдельным её подмножествам является значительным. Таким образом, систематических взаимосвязей между параметрами хозяйственной деятельности и экологическими параметрами не было выявлено. В гораздо большей степени на данные показатели влияет общее количество скважин, а также протяженность трубопроводов. Количество аварий, прямо влияющее на уровень загрязнения, зависит от стохастических латентных факторов и не зависит от уровня добычи нефти и газа [1].

Взаимосвязи факторов, определяющих развитие региона, сложны и часто не поддаются непосредственному анализу. Влияние множественных взаимодействий накапливается и изменяет состояние отдельных элементов системы. Принятие решений на основе только некоторого подмножества факторов, а тем более только одного фактора, часто приводит к эффекту обратному ожидаемому. Поэтому для качественного принятия стратегических решений в приложении к развитию территорий существенное значение имеет анализ цепей обратной связи на основе имитационных моделей. В

имитационной модели описания сложных и неявных взаимодействий между элементами системы сводится к описанию относительно простых процессов, которые в совокупности и определяют конечный результат.

В данных условиях эффективным инструментом долгосрочного прогнозирования развития региональных ресурсодобывающих систем видится имитационное моделирование. Для построения такой модели рассмотрим взаимосвязи между отдельными элементами эколого-экономической системы ресурсодобывающего региона, которые формируют цепи обратной связи. Такое представление соответствует, в частности, моделям системной динамики, предложенным Дж. Форрестором.

Взаимосвязи между отдельными элементами эколого-экономической системы добывающего региона формируют цепи обратной связи. Модельным отображением такой системы связи является система дифференциальных уравнений. Будем считать, что изменение внутренних факторов развития ресурсодобывающего региона на следующем временном шаге определяется значениями внутренних и внешних факторов на текущем временном шаге. Описание динамики всей системы сводится к описанию отдельных цепей обратной связи:

(1)

] к 1 где А - внутренние детерминированные факторы системы; В - внешние детерминированные факторы системы; г!1 - случайные факторы.

Расчет параметров модели предполагает итерационный процесс при заданных начальных условиях. Основные параметры развития, учитываемые в, модели приведены в табл. 1.

Таблица 1. Факторы развития ресурсодобывающего региона

Подсистема Внутренние Внешние

Социальная подсистема - качество жизни; - уровень безработицы; - профессиональная структура занятости населения; - средний уровень занятости населения; - средний уровень оплаты труда. - качество жизни в других регионах и странах.

Экономическая подсистема - структура отраслей; - уровень ВВП; - уровень развития инфраструктуры; - себестоимость производства; - средний уровень оплаты труда; - концентрация производства; - региональная налоговая политика; - уровень цен на внешнем рынке на товары отраслей рыночной специализации; - уровень развития технологий; - федеральная налоговая

- структура внешнеторгового баланса. политика.

Экологическая подсистема - техногенное воздействие на окружающую среду со стороны различных отраслей; - проведение природоохранных мероприятий и реализация целевых программ. - экологическое законодательство; - технологии в области природоохранной деятельности.

В частности, на прирост населения влияет непосредственно численность населения, количество рабочих мест, а также качество жизни населения, определяемое уровнем развития предприятий производящих ТНП и предприятий сферы услуг. Причем последнее смещает пропорцию населения в пользу квалифицированных специалистов. На численность населения отрицательно влияет уровень загрязнения окружающей среды.

йР

= 5 рож, ■ Р + ¿ТПН ■ АТНП + ЗусЛ • АусЛ + драб ' ^ " 8загр 'Е, (2)

где Р - численность населения, дрожх) - коэффициент рождаемости, 5ТШ -

коэффициент влияния производства ТНП на качество жизни, 8 -

коэффициент влияния развития сферы услуг на качество жизни, 8раб -

коэффициент, определяющий влияние численности рабочих мест на рост населения, 8загр - коэффициент, определяющий отток населения под влиянием

уровня загрязнения населения, Е - уровень загрязнения окружающей среды.

Развития инфраструктуры происходит пропорционально общему уровню развития всех отраслей

(3)

м

где?; - коэффициент, определяющий прирост инфраструктуры.

Объем производства каждой из отраслей будем упрощенно считать пропорциональным стоимости компаний отрасли, используя коэффициент фондоотдачи.

= % ■ Д (4)

Расчет параметров модели предполагает итерационный процесс, при заданных начальных условиях. Переменные, связанные с инвестированием деятельности отдельных элементов эколого-экономической системы, и прежде всего в природоохранную деятельность, составляют параметры стратегии природопользования и расчеты при различных параметрах позволяют оценить эффективность стратегии природопользования.

Для удобства применения расчетных процедур все параметры модели приводятся к безразмерным индексам, представляющим отношение абсолютного значения базового параметра в данный момент времени к абсолютному значению в базовый период.

Для внутренних переменных модели задается начальное состояние и в процессе выполнения итерационного расчета на модели значение внутренних переменных изменяется под влиянием цепей обратной связи. Для внешних переменных задается начальное значение, которое не изменяется в процессе

выполнения расчетов. Коэффициенты при детерминированных параметрах определяются исходя из регрессионного анализа по статистическим данным по ресурсодобывающему региону и приведены в табл. 2.

Характеристики стохастических параметров модели, которые распределены по нормальному закону определяются на основе валантильности данных параметров. На основе анализа выборки по ХМАО были установлены следующие характеристики, приведенные в табл. 3.

Анализ долгосрочных последствий позволяет оценить последствия реализации любого инвестиционного решения с точки зрения его долгосрочных последствий на эколого-экономическую систему ресурсодобывающего региона и как следствие говорить об эффективности этого решения для всей эколого-экономической системы в долгосрочной перспективе. Подобная оценка позволяет повысить адекватность технико -экономического обоснования инвестиционных проектов в ресурсодобывающих регионах и создать тем самым предпосылки для устойчивого развития их экономических систем в долгосрочной перспективе.

Таблица 2. Коэффициенты при детерминированных параметрах модели

Активы рес.доб. пр-ий Активы вторич. сектора Прибыль рес.доб. пр-ий Приб. Вторич. сектора Инвест. в МСК Инвест. во вторич. сектор Инвест. в природоохр. м-я Ущерб окруж. среде Качество жизни Уровень оплаты труда Инвест. полит. в МСК Инвест. полит. во вторич. сек. Инвест.полит. в обл. пр.охр.

Активы ресурсодобывающих предприятий 1

Активы вторичного сектора 1

Прибыль ресурсодобывающих предприятий 0,17

Прибыль вторичного сектора 0,15

Инвестиции в МСК 1 1 0,2

Инвестиции во вторичный сектор 1 1 0,1

Инвестиции в 1 1 0,05

природоохранные мероприятия

Ущерб окружающей среде 0,0064 0,1

Качество жизни -12 0,8

Уровень оплаты труда 0,2 0,2

Таблица 3. Относительные показатели хозяйственной деятельности и техногенной нагрузки на лицензионных участках в 2005 году

Значения показа-телей Количество аварий /протяженность трубопроводов Загрязняющих веществ / количество аварий Объем выбросов в атмосферу / количество источников Площадь загрязненных земель / количество аварий Количество аварий / объем добычи Объем отходов бурения / количество скважин Объем отходов бурения / шламовые амбары Объем отходов бурения / добычу

Мт 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

Мах 8,500 15,445 3,896 2,995 296,296 3,824 28,391 803,714

Среднее 0,075 1,908 0,225 0,122 9,525 0,094 2,143 25,769

Стд.откл. 0,639 2,858 0,463 0,387 35,028 0,335 3,697 94,155

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Краснов, О.С. Техногенное воздействие нефтегазодобывающей промышленности на экологическое состояние территории Ханты-Мансийского автономного округа / О.С. Краснов, А.П. Карпик, А.Ю. Гридасов // Сб. материалов. - С.: Недра, 2006. - С. 529 - 535.

2. Гридасов, А.Ю. Эколого-экономическая оценка стратегий развития в добывающих регионах / А.Ю. Гридасов // Сборник трудов. - Томск: ТГУ, 2005.

3. Краснов О.С. Гридасов А.Ю. Комплексный критерий оценки инвестиционных проектов в управлении эколого-экономической системой ресурсодобывающего региона // «ГЕ0-Сибирь-2006». Сб. материалов. - Новосибирск: СГГА, 2006. - С. 118 -122.

© А.Ю. Гридасов, С.А. Вдовин, 2007