Система показателей для оценки региональной минерально-сырьевой базы Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

------------------------------------------- © М.Х. Пешкова, Н.А. Мацко,

М.Ю. Харитонова, 2008

УДК 65.011.12

М.Х. Пешкова, Н.А. Мацко, М.Ю. Харитонова

СИСТЕМА ПОКАЗАТЕЛЕЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ РЕГИОНАЛЬНОЙ МИНЕРАЛЬНО-СЫРЬЕВОЙ БАЗЫ*

Предложен новый подход оценки минерально-сырьевой базы региона с учетом трудно формализуемых социально-экономических факторов и особенностей недропользования.

Семинар № 7

ЖЭ настоящее время при оценке

.М-3 минерально-сырьевого потен-

циала региона, как правило, суммируются эффекты от освоения отдельных месторождений полезных ископаемых, то есть такая оценка осуществляется на основе микроэкономического подхода, при котором результаты деятельности горных предприятий рассматриваются вне зависимости от других хозяйствующих субъектов.

В отличие от существующих методов оценки минерально-сырьевого потенциала региона предлагаемый подход базируется на анализе реально сложившегося состояния освоенности региональной минерально-сырьевой базы (МСБ) и позволяет выявить более широкий спектр влияющих факторов. При этом объектами исследований являются экономические системы среднего иерархического уровня: отрасли минеральносырьевого сектора экономики региона, представленные группами горнодобывающих предприятий. Появляется возможность учесть взаимодействие различных хозяйствующих субъектов в регионе и многие, в том числе трудно формализуемые социально-

экономические факторы, влияющие на принятие решений об освоении место-

рождений.

Суть предлагаемого подхода к оценке минерально-сырьевого потенциала региона заключается в использовании экономической информации, получаемой в результате анализа состояния минерально-сырьевой базы региона, представленной месторождениями, сгруппированными по промышленным или генетическим типам. Месторождения, входящие в однородную группу, представляются на трехпараметрических диаграммах «запас-качество-степень

промышленного освоения» (рис. 1).

Таким образом, состояние минерально-сырьевой базы характеризуется основными, наиболее надежными параметрами, оказывающими существенное влияние на инвестиционную привлекательность минерально-сырье-вых объектов: общими разведанными запасами полезных ископаемых и средним содержанием полезных компонентов в руде.

Для определения вероятности вовлечения месторождений в разработку (Р), она же является функцией принадлежности объектов к классам разрабатываемых и неразрабатываемых месторождений, используется статистическая процедура построения логит-регрессии, связывающей непрерывные независи-

*Результаты исследований получены при финансовой поддержке РФФИ (грант 06-06-80287) 162

4,00

2,00

б 0,80 ш

| 0,60 го

£

£ 0,40

0,20

0,08

0,06

0,04

Изолинии логит- регрессионной

поверхности о

X

'№ о

Линия полной доступности

■я •

• •

Щ' V

О

Линия граничной доступности \

V

о - неразрабатываемые • - разрабатываемые

50

\

500

Запасы руды, млн.тн

5000

Рис. 1. Форма представления данных о состоянии минерально-сырьевой базы на примере медно-порфировых месторождений мира

мые переменные - в данном случае содержание полезного компонента (а), запасы руды (5) и коэффициент вскрыши (К), (в анализ могут включаться и другие параметры, характеризующие горногеологические и горнотехнические условия разработки) - с бинарной зависимой переменной, характеризующей степень промышленного освоения месторождения и принимающей значения 0 (неразрабатываемое) или 1 (разрабатываемое). К не осваиваемым были отнесены резервные, разведываемые и утратившие промышленное значение месторождения. Подготавливаемые к освоению месторождения рассматривались как разрабатываемые.

Функция вероятности освоения (доступности) месторождений имеет вид:

р = ехр(Ь0 + Ь 1д а + Ь1д 3 + Ь31д К)

1 + ехр(Ь0 + Ь 1д а + Ь2 1д 3 + Ьз 1д К) ’

где Ъ - коэффициенты модели; а - содержание полезного компонента в руде (для комплексных руд - эквивалентное содержание полезных компонентов), д.ед.; 5 - запасы руды, тыс.т; К - коэффициент вскрыши, м3/т.

Подробно суть данного подхода и некоторые варианты его апробации были рассмотрены в работах [1, 2, 3] применительно к определению затрат на разработку месторождений и оценке влияния трудно формализуемых факторов на принятие решений о вовлечении месторождений в разработку.

Целью данной работы являлась разработка системы показателей для оценки доступности региональной минерально-сырьевой базы, позволяющих учитывать мезоэкономические эффекты взаимного влияния хозяйствующих субъектов, а также воздействие многих, в том

Таблица 1

Сравнение минерально-сырьевых баз по уровням граничной и полной доступности

Страна (регион) Граничная доступность Полная доступность

Медьсодержащие месторождения

Канада 0,1519 Не достигается

США 0,3136 0,83

Чили 0,2779 0,63

Мир 0,1696 0,65

Россия 0,1671 0,66

Коренные месторождения золота

Красноярский край 0,2465 0,85

Россыпные месторождения золота

Красноярский край 0,056 0,74

числе трудно формализуемых социаль-но-экономи-ческих факторов.

К таким показателям можно отнести.

Значения граничной и полной доступности (Ргран, Рп).

Граничная доступность - значение показателя доступности месторождений, валовой доход от разработки которых не превышает издержек. Линия граничной доступности на а-5 диаграмме разделяет эффективно работающие предприятия от неэффективных и проводится таким образом, чтобы отсекать 10 % предприятий, которые хоть и функционируют, но периодически их затраты превышают цену на минеральную продукцию (рис. 1).

По значениям содержания полезного компонента, соответствующего линии граничной доступности, можно судить о том, в отношении каких месторождений в данном регионе принимаются положительные решения об освоении.

Полная доступность - значение показателя доступности месторождений, выше которой доля эксплуатируемых месторождений от общего числа месторождений составляет 90% (рис. 1).

По значению содержания полезного компонента, соответствующего кривой полной доступности (в логарифмических координатах - прямой), можно су-

дить о степени промышленного освоения высокоэффективных месторождений, и есть ли такие месторождения в резерве. В табл. 1 приведены значения граничной и полной доступности для месторождений различных минерально-

сырьевых баз.

Из приведенных значений граничной доступности, например, следует, что в целом минерально-сырьевая база медной промышленности России по своему качеству уступает сырьевым базам США и Чили, но несколько превосходит аналогичную базу Канады.

Мезоэкономические индексы

(во, в1 ,Р2)- Предназначены для характеристики трудно формализуемых эффектов, возникающих в сложных системах, и сравнения состояния различных минерально-сырьевых баз между собой. Ме-зоэкономические индексы представляют собой параметры функции плотности распределения доступности месторождений Р, записанной относительно стандартизованных переменных а, &, к

р =

эр0 +Р1 1п а+Р2 1п 3+Р3 1п К

1 + в

р0 +р1 1п а+р2 1п &+р31п К

'Р1

в0 • а

(2)

1 + вв

Рис. 2. Диаграмма, характеризующая среднюю доступность месторождений и степень истощения минерально-

сырьевых баз различных стран и регионов

Индекс /Зо отражает степень истощения минерально-сырьевой базы. Так, например, из рис. 2 видно, что наиболее истощенной из рассмотренных примеров является база россыпного золота Красноярского края. Самой обеспеченной высокодоступными запасами является минерально-сырье-вая база меди Чили.

Индекс в характеризует совокупное влияние трудно формализуемых факторов, таких как уровень развития инфраструктуры, налоговый климат, наличие

квалифицированных трудовых ресурсов и прочих факторов. Для рассмотренных сырьевых баз наиболее сильное влияние социальноэкономических факторов присуще сырьевым базам медных месторождений США и базам россыпного и коренного золота Красноярского края.

Достоинство мезоэкономических индексов в системе показателей оценки региональных минерально-сырьевых баз состоит в том, что их использование позволяет оценить, насколько решение об освоении месторождений определяется горно-геоло-гическими параметрами самого месторождения, а в какой степени на принятие решения влияют другие факторы, характеризующие наличие других аналогичных месторождений в регионе, а также социально-

экономический климат.

Эффективные запасы металла, эквивалентные дифференциальной горной ренте (Эм)

Этот показатель характеризует интегральную ценность минерально-сырьевой базы региона. При его определении учитываются запасы

Рис. 3. Диаграмма, характеризующая значимость трудно формализуемых факторов при принятии решения о вовлечении месторождения в разработку

Степень освоения эффективных запасов 54%

0)

■&

■&

О

45000

40000

35000

30000

25000

20000

15000

10000

5000

0

а)

—

[>]

— ЙІ

п

п_ 1 п

0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6

Доступность запа сов

I □ Все месторождения □ Эксплуатируемые I

Степень освоения эффективных запа сов 74%

300000000 -

ф

■&

■&

0

250000000

200000000

150000000

100000000

50000000

0

б)

ш

0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8

Доступность запасов

ІП Все месторождения □ Эксплуатируемые I

только тех месторождений, которые на диаграмме «запасы-содержание» лежат выше линии граничной доступности, характерной для данной однородной совокупности месторождений региона. При оценке эффективных запасов месторождений полиметаллических руд запасы попутных полезных компонентов пере-

Рис. 4. Диаграммы, характеризующие количество и степень освоения эффективных запасов месторождений различных сырьевых баз: а) медьсодержащие мес-торождения России; б) меднопорфировые месторождения мира

Необходимо отметить, что на рис. 4, а) показаны эффективные запасы меди для всех учитываемых Госбалансом меднорудных месторождений России за исключением четырех крупнейших ме-

сторождений (Норильск 1, Октябрьское, Талнахское, Сорское). Запасы ценных компонентов этих месторождений, выраженные в эквивалентных объемах меди, достигают 85 % запасов всех меднорудных месторождений России. С учетом этих ценнейших месторождений доля осваиваемых запасов из числа эффективных составляет уже не 54, а 95,2 % (табл. 2).

Кроме того, интересную ин-формацию о состоянии и перспективах развития региональных минерально-сырьевых баз можно получить, сравнивая значения показателей эффективности, рассчитанных с учетом и без учета мезоэкономических эффектов. Примеры такого сравнения приведены на рис. 5 (а, б, в).

считываются с учетом их объемов и ценности в эквивалентные запасы основного полезного компонента.

4,0

Ю 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0

Индекс доходности (с учетом мезоэкономических эффектов)

а) рудное золото Красноярский край

0 1 2 3 4 5 6

Индекс доходности (эк'сгтесс-метод)

Индекс доходности (с учетом мезоэкономических эффектов) в) медьсодержащие месторождения России

Индекс доходности (с учетом мезоэкономических эффектов) б) медно порфировые месторождения США

Рис. 5. Влияние мезоэкономических факторов на эффективность освоения месторождений:

- индексы доходности, рассчитанные с использованием традиционного подхода;

- индексы доходности, рассчитанные с использованием предлагаемого подхода на основе линий пороговой доступности

Таблица 2

Сравнение минерально-сырьевых баз по степени освоения эффективных запасов

Страна (регион) Степень освоения эффективных запасов металла, %

Медьсодержащие месторождения

Канада 52,6

США 90,7

Чили -

Мир 73,7

Россия 95,2

Коренные месторождения золота

Красноярский край 90,5

Россыпные месторождения золота

Красноярский край 53,1

Так, например, из приведенного сравнения видно, что для месторождений рудного золота Красноярского края (рис. 5, а) индекс доходности Р1, рассчитанный с применением традиционного микроэкономического подхода, выше, чем индекс доходности, определенный с использованием разработанного мезоэкономического подхода. Это свидетельствует о том, что в данном регионе на экономику предприятий существенное влияние оказывают трудно формализуемые факторы, не учитываемые существующими расчетными процедурами. Причем эти факторы оказывают отрицательное влияние на доступность месторождений. Суровые климатические условия, неравномерность размещения трудовых ресурсов и неразвитость инфраструктуры - на огромных территориях на севере и в горной части юга практически полностью отсутствуют не только железнодорожные, но и автомобильные дороги с твердым покрытием - все это обуславливает относительно невысокую инвестиционную привлекательность Красноярского края и повышенные требования инве-

сторов к ожидаемой доходности предприятий.

Положительное влияние социальноэкономических факторов на принятие решений о вовлечении месторождений в разработку характерно для меднопорфировых месторождений США (рис. 5, б): индекс доходности, рассчитанный с учетом мезоэкономических эффектов, выше, чем индекс доходности, рассчитанный с помощью стандартных процедур. Высокий уровень освоенности минерально-сырьевой базы и уровень технологической культуры, развитая инфраструктура значительно повышают привлекательность месторождений, особенно высоко эффективных.

На вероятность освоения медных месторождений России существующий инвестиционный климат оказывает как положительное, так и отрицательное влияние (рис. 5, в). Социально-

экономические факторы положительно влияют в основном на доступность высоко ценных месторождений. На освоение менее богатых (по содержанию ценных компонентов в руде) месторождения, чья доступность не была повышена в советский период, влияние трудно формализуемых факторов оказывается отрицательным. К таким факторам, в первую очередь, относятся: ожидание высокого уровня доходности от вложения средств в добычу полезных ископаемых, фискальная система налогообложения и отсутствие дифференциации налогообложения в зависимости от качества запасов и условий разработки, низкая обеспеченность инвестиционными и трудовыми ресурсами, различного рода риски.

Таким образом, предложенная система показателей позволяет не только получить более взвешенные оценки

минерально-сырьевого потенциала региона, учесть многие трудно формализуемые социально-экономи-ческие

факторы и особенности недропользо-

1. Пешков А.А., Мацко Н.А., Харитонова М.Ю. Использование моделей запас-содержание при укрупненной экономической оценке минерально-сырьевого потенциала региона // Маркшейдерский вестник. - М.: ФГУП Гипроцветмет, 2005. - №4. - С. 38-43.

2. Харитонова М.Ю. Мезоэкономический

подход к оценке доступности сырьевой базы территории // Горный информационно-

вания, присущие конкретному региону, но и выявить причины, тормозящие развитие отрасли и пути ее реформирования.

--------------- СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

аналитический бюллетень. - М.: МГГУ, 2005. -№10. - С. 142-148.

3. Мацко Н.А., Харитонова М.Ю. Использование мезоэкономических индексов для экономической оценки минерально-сырьевой базы // Горный информационно-аналитический

бюллетень. - М.: МГГУ, 2006. - №12. - С.201-208. ЕШ

— Коротко об авторах ---------------------------------------------------------------

Пешкова М.Х. - профессор, доктор экономических наук, заведующая кафедрой,

Мацко Н.А. - доктор технических наук, ведущий научный сотрудник ИПКОН РАН, Харитонова М.Ю. - младший научный сотрудник, ИХХТ СО РАН.

Доклад рекомендован к опубликованию семинаром № 7 симпозиума «Неделя горняка-2008».

ДИССЕРТАЦИИ

ТЕКУЩАЯ ИНФОРМАЦИЯ О ЗАЩИТАХ ДИССЕРТАЦИЙ ПО ГОРНОМУ ДЕЛУ И СМЕЖНЫМ ВОПРОСАМ

Автор Название работы Специальность Ученая степень

ИНСТИТУТ ПР ОБЛЕМ КОМПЛЕКСНОГО ОСВОЕНИЯ Н £ к Е Н № _

СИРЧЕНКО

Антон

Сергеевич

Разработка реагентных режимов флотации каменноугольной мелочи на основе использования водорастворимых сополимеров

к.т.н.