Transcript Посмотреть презентацию
Межотраслевой межрегиональный анализ развития энергетического сектора России д.э.н., профессор Никита Суслов, ИЭОПП СО РАН
Много-региональный межотраслевой анализ(MRIO)
По крайней мере в больших гетерогенных странах: БРИК, США, Австралия, Япония, Великобритания, Китай; Первая и наиболее фундаментальная модель: Модель Айзарда – межрегиональные коэффициенты затрат (Isard, 1951);
a rs ij
a ij
(Chenery, 1954; Moses, 1955);
t i rs
Балансовая территориальная модель Леонтьева: выделяются блага разных уровней национального, регионального и локального (Leontief, 1965)
Много-региональный межотраслевой анализ(MRIO)
Модели с региональными межотраслевыми блоками ( Гранберг А. Г ., 1973, “Оптимизация территориальных пропорций народного хозяйства”- Москва: «Экономика», 1973. – 248 с.
OMMM
Краткая история
1. 1967 выполнены первые прогнозные расчеты для периода 1966-1975 для Советского Союза по 16 секторам хозяйства и 11 регионам, 2. 1978 – прогнозные расчеты для периода 1975-1990, 3. 1978-1982 моделирование мировой экономики с использованием “сибирских” моделей и базы данных проекта ООН “Будущее мировой экономики” 4. 1980-1995: две системы моделей: СИРЕНА и СОНАР 5.
Сегодня: сценарный анализ экономики России
Много-региональный межотраслевой анализ(MRIO)
MRIO для регионального роста и межрегиональных взаимодействий: Lahr (1993); Yamada (1996); Israilevich et al. (1997); Granberg and Zaitseva (2001) MRIO для анализа экологии: McGregor et al. (2008); Turner et al. (2007); Wiedmann (2009); Wiedmann et al. (2007); Ha, Hewings, and Turner (2010).
MRIO для анализа региональных проектов: Horridge, Madden, and Wittwer (2005); Horridge, and Glyn (2007): The Enormous Regional Model (TERM)
Подход к моделированию
• Межотраслевой анализ: каждый регион представлен своей матрицей; коэффициентов текущих материальных затрат • Межрегиональный анализ: перевозки между смежными регионами • Максимизация потребления домашних хозяйств; • Решение для последнего года периода: все макроэкономические и структурные переменные; • Задается закон роста инвестиций по регионам: инвестиции определяются для последнего года и в целом за период
Х 10 Х 11 U 1 Х 20 Х 21 U 2 Х 12 Х 21 Z C O I-A 0 I-A 1 -1 +1 N Labor Inter-region transport Transport cost S U
M P
≥ Region 2 T I-A 0 I-A 1 Transport +1 -1 Transport cost I O N Investment Labor b 1 -L 1 b 2 -L 2 A principle structure of OMMM for 2 regions: Intra regional IO matrixes for all identified regions are a basis of the OMMM.
Описание модели
Балансы продуктов:
x i r
0
x i r
1
j n
1
a r
0
j
x r
0
j
j n
1
a r
1
j
x r
1
j
u i r
i r
z
T
1
s
r x i rs
T
1
s
r x i sr
NEX i r
b i r
,
i
1 , ,
n
Балансы транспортных услуг:
x
r
0
x
r
1
j n
1
a
r j
0
x r
0
j
j n
1
a
r j
1
x r
1
j
k
,
s
r j n
1
a
ks rj
x ks j
b
r
, 1 ,
Τ
Описание модели
Балансы труда:
j n
1
l r
0
j
x r
0
j
1 ,
T
j n
1
l r
1
j
x r
1
j
Τ
1
l
r
0
x
r
0
Τ
1
l
r
1
x
r
1
L r
, Инвестиции :
j n
1
k r
0
j
x r
0
j
j n
1
k j r
1
x r
1
j
Τ
1
k
r
0
x
r
0
Τ
1
k
r
1
x
r
1
f
1 (
u g r
0 ,
u g r
1 ) 0 ,
g
G
Целевая функция:
Z
max
Источники информации
Отчетный межотраслевой баланс 1995 года по 100 секторам, Агрегированные таблицы МОБ до 2004 года для 20 секторам, Таблицы использования товаров и услуг в ценах потребления,
Мы поддерживаем информацию по региональным различиям коэффициентов затрат с конца 1980х гг.,
И другие источники (Росстат)
OMMM-ТЭК: современная версия
• OMMM-ТЭК– (MRIO Model) с натуральным блоком ТЭК, • Представление динамики: две модели для периодов 2008 2020 и 2021-2030.; • 6 регионов: Европейская Россия, Урал, Тюменская область, Западная Сибирь, Восточная Сибирь, Дальний Восток • Включает 45 продуктов из них 8 энергетических: Сырая нефть Газ уголь Темные нефтепродукты, Светлые нефтепродукты Продукты переработки угля, Электроэнергия Тепло
ОМММ-ТЭК: современная версия
•Также включает
неэнергетические продукты
, важные с позиции энергетики: Бурение на нефть и газ, Трубопроводный транспорт, Производство специального оборудования для ТЭК, нефтехимия •
Модель учитывает особенности ТЭК
: Фиксируется соотношение между запасами нефти и газа и годовой добычей нефти и газа; Учитывается удорожание добычи нефти и газа в зависимости от масштабов добычи , Учитывается возможность взаимозамены между энергоносителями: 20 типов производства тепла и электроэнергии
Использование ОМММ-ТЭК: сценарный подход
Модель позволяет оценивать последствия и эффективность реализации мероприятий в области производства и потребления энергии. История: Эффективность концентрации энергоемких производств в южной зоне Сибири, Эффективность газификации южной зоны Сибири, Эффективность снижения энергоемкости производства в РФ, Эффективность распространения технологии компрессионных тепловых насосов.
Результаты анализа модели спроса на энергию для условий Сибири
Если бы в Сибири климат был как в соответствующей экономике?
Корея Япония Голландия Германия Канада ОЭСР Европа ОЭСР США 0 20 40 60 80 100
Если бы в Сибири институты были как в соответствующей экономике?
Корея Япония Голландия Германия Канада ОЭСР-Европа ОЭСР США 0 20 40 60 80 100
Энергетическая стратегия России до 2030 г.: сокращение энергоемкости ВВП
более, чем в 2 раза
к 2030 г. по отношению к 2005 г.
При этом к 2015 –
на 22%
Доклад Президиуму Госсовета РФ «О повышении энергоэффективности российской экономики», ЦЭНЭФ, 2008 г.
Технический потенциал
энергосбережения – 45% (415 450 млн. ту.т)
Экономический потенциал
энергосбережения – 34% (310 340 млн. ту.т)
Рыночный потенциал энергосбережения
– 29% (270 295 млн. ту.т.)
Возможности экономии тепла
Технический потенциал экономии – 53% или 840 млн. Гкал (120 млн. ту.т) Экономический потенциал - ?
Рыночный потенциал - ?
Сбросное тепло - ?
Технический потенциал экономии тепла = 120 млн. ту.т.
Более 13% всего энергопотребления Более 1/4 всего технического потенциала энергосбережения.
Годовой потенциал для компрессионных тепловых насосов – 40-55 млн. ту.т.
Распространение компрессионных тепловых насосов: - Снижение энергоемкости ВВП: сокращение расхода минерального топлива на традиционных установках производства тепла - Рост фондо- и капиталоемкости ВВП за счет: 1) по зарубежным данным мощности насосов в среднем дороже, 2) 3) необходим ввод дополнительных мощностей на электростанциях с соответствующей инфраструктурой может понадобиться ввод дополнительных мощностей газопроводов - Эффективно в Сибири при коэффициентах трансформации, начиная с 4 - Эффективно в Европе при коэффициентах трансформации, начиная с 5
- Чистая удельная экономия составляет лишь 270 г.у.т. /1 кВт-час
1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 0,00
Эффекты сбережения тепла
Полная экономия ТЭР в расчете 1 ту.т утилизации тепла, ту.т Прирост ВРП в расчете на 1 Гкал утилизированного тепла, руб. 2007 г.
3000 2500 2000 1500 1000 500 0 Западная Сибирь Россия в среднем Европейская Россия Западная Сибирь Россия в среднем Европейская Россия Междисциплинарный интеграционный проект СО РАН:
«УТИЛИЗАЦИЯ ТЕПЛОВЫХ ОТХОДОВ В ВОСТОЧНЫХ РАЙОНАХ РОССИИ КАК ВАЖНЕЙШИЙ ФАКТОР ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЯ И РОСТА ЭФФЕКТИВНОСТИ РАЗВИТИЯ ЭКОНОМИКИ»
Серьезная проблема
Как спрогнозировать изменения
a ij
? – Это надо сделать до прогнозирования экономики!
«Отладочные» расчеты – наиболее трудоемкий этап исследования:
A*X base +Y base =X base
Одновремееное определение
X base , Y base
и
A
Наш подход:
RAS
Метод
I*A 0 *J=A,
так что:
A*X баз +Y баз =X баз ,
with
I J -
диагональная матрица индексов по строкам, диагональная матрица индексов по столбцам Каждый прогнозный коэффициент:
a ij =a 0 ij *I i *J j
Для коэффициентов энергоемкости:
a r ij =f r ij
(
климат, уровень развития, реальная цена энергии
)
На основе международных статистических баз данных (IEA, climate database, WDI CD ROM), а также национальной статистики Предположение: все экономки проходят похожие стадии развития Душевые доходы представляют уровни развития
Another method
• • • •
ln(e)=
0
+
1
DISTE + ln(P/p E )
(
2
INST+
3
)+
DISTE – climate variable : [June mean temperature] mean temperature],
:
[January IPCC: http://ddcweb1.cru.uea.ac.uk
P/p E
– output price to energy price ratio, IEA INST – index of institutional strength: [Government effectiveness]
+
[Control of corruption] " Governance Matters VII: Governance Indicators for 1996-2007” , •
[
3
INST+
4
] – price elasticity of energy intensity as a function of institutional strength index
Estimated Energy Intensity of Production in the World Countries (dependent variable: ln[Energy Consumption in production sphere per a unit of GDP PPP], White covariance matrix method) Variables Constant term Climate variable
DISTE
Real energy price
ln(P/p
Interaction term:
ln(P/p E )
R-squared F-value Hausman test, Chi2 *
E )
-1
INST
2003, 77 observ.
-.1665
t-V.=-1.25
.0023
t-V.=4.30
.4592
t-V.=4.95
.1005
t-V.=2.49
0.4231
18.90
0.03
2004, 74 observ.
-.1511
t-V.=-1.26
.0019
t-V=3.97
.4429
t-V.=4.94
.1133
t-V.=2.76
0.3979
16.40
0.76
2005, 75 observ.
-.2771
t-V.=-2.30
.0021
t-V=4.48
.2536
t-V.=2.56
.1124
t-V.=2.96
0.3189
10.96
0.27
2006, 77 observ.
-.2872
t-V.=-2.49
.0022
t-V.=4.15
.2841
t-V.=2.67
.1239
t-V.=2.54
0.3343
8.73
0.90
* Instrumental variables are logarithm of import cost of oil and infant mortality rate
Coefficients of Price Elasticity of Energy Intensity by the Economies and the Groups of Economies of the World.
2002 2003 2004 2005 2006 In aver.
World in Average, 118 economies -0,546 -0,519 -0,506 -0,278 -0,317 -0,433 OECD, 26 economies * Former Socialist, 27 economies Eastern Europe and Baltic, 14 economies -0,889 -0,838 -0,910 -0,596 -0,666 -0,780 -0,451 -0,559 -0,436 -0,406 -0,540 -0,551 -0,212 -0,322 -0,243 -0,349 -0,362 -0,467 CIS, 11 economies Russian Federation -0,318 -0,308 -0,234 -0,082 -0,102 -0,209 -0,374 -0,374 -0,320 -0,124 -0,128 -0,264