Мультипликативные эффекты устойчивого развития энергетических проектов Арктической зоны Российской Федерации

ВВЕДЕНИЕ

Арктическая зона Российской Федерации (далее – АЗ РФ) имеет стратегическое значение, обусловленное логистическими и пространственно-географическими особенностями, а также ресурсными и экосистемными характеристиками региона. Компании, осуществляющие свою деятельность в АЗ РФ, формируют 25 % экспорта страны и 15 % ВВП Российской Федерации, при этом население АЗ РФ насчитывает 2,5 млн человек при плотности - 2 человека на 1 км² [7, С. 610-619]. Регион, представленный компаниями нефтегазовой, горнодобывающей, транспортной, энергетической, рыбной и судоремонтной отраслями, богат минерально-сырьевыми и биологическими ресурсами. Новым трендом развития территорий АЗ РФ является туризм и бизнес по размещению data-центров, в том числе с созданием энергетических мощностей использующих попутный газ месторождений.

Проекты по добыче углеводородов способствуют значительному прогрессу в социально-экономическом развитии арктических регионов, особенно тех, которые еще не затронул маятник мультипликативного эффекта в смежных отраслях [7, С. 610-619].

Следует отметить, что проблемам функционирования и развития территорий Арктической зона Российской Федерации посвящено достаточно много интересных исследований [1–3, 6, 7, 8, 13–18, 22, 24].

Тем не менее вопросы устойчивого развития энергетических проектов в Арктике рассматриваются эпизодически [4, 5, 9–12, 23].

В связи с этим интерес представляет исследование факторов риска устойчивого развития территорий Арктической зона Российской Федерации, для того чтобы на основе риск-факторовного анализа оценить мультипликативные эффекты устойчивого развития энергетических проектов Арктической зоны Российской Федерации и разработать алгоритм оценки эффективности инфраструктурно-энергетических проектов в рамках повышения устойчивости промышленно-производственной системы арктических территорий. Именно это и послужило целью данного исследования.

ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ

Для принятия обоснованных решений по обеспечению устойчивого развития арктических регионов необходимо изучение факторов, влияющих на социальные, природно-климатические, технологические и экономические риски при реализации проектов, связанных с развитием и освоением ресурсов. Факторы, влияющие на риск обеспечения устойчивого развития АЗ РФ, отражены в таблице 1.

Таблица 1

Риск-факторный анализ обеспечения устойчивого развитие АЗ РФ

Эколого-инновационный процесс социально-экономического развития России направлен на достижение нормативного состояния окружающей среды, при котором функционирование народного хозяйства, региона, отрасли, конкретного производства осуществляется при рациональном использовании всех компонентов сырья и энергии и не нарушается экологическое равновесие [19, С. 43-56]. Важно сделать акцент на том, что природно-климатические факторы оказывают влияние и на другие факторы рассматриваемого региона, что становится очевидным при их анализе. При реализации инфраструктурных и энергетических проектов в АЗ РФ важно особое внимание уделять оценке рисков, а также мероприятиям по их нивелированию с учетом соблюдения глобальных целей устойчивого развития.

Для управления рисками используются различные подходы. Рассмотрим одну из стандартных классификаций рисков, которой придерживаются многие специалисты в сфере риск-менеджмента разделяя риски на несколько категорий, а именно [25, С. 33–42]:

– инвестиционные – причиной их возникновения являются специфические проблемы, определяющие высокий уровень невозвратных издержек и, в частности, высокие входные барьеры и высокий уровень специализации основных фондов, которые необходимы для ведения в арктических условиях хозяйственной деятельности;

– экологические – причина их возникновения - повышенная хрупкость арктических систем и отсутствия экологически безвредных технологий;

– логистические – отсутствие развитой инфраструктуры и сложность транспортировки в арктических условиях продуктов газо- и нефтедобычи;

– техногенные – высокий уровень опасности горной и нефтегазовой промышленности, связанный с человеческим фактором и несовершенством используемых в данной отрасли технологий;

– геологические – не полная изученность геологического строения территорий потенциальной добычи полезных ископаемых.

Отечественные авторы применительно к арктическим проектам дифференцируют риски по категориям, приведенным выше, систематизируя их по следующим классам [26, С. 45-51]:

– Первый класс – по стадиям – связан с подготовкой проекта к реализации, ведением и завершением проекта;

– Второй класс – по источникам возникновения – связан с внутренними и внешними угрозами;

– Третий класс – по основным разделам проекта – связан с дифференциацией рисков на экологические, рыночные, технические, экономические;

– Четвертый класс – по специфике отрасли – связан с достоверностью данных о сырьевой базе, устойчивостью технологий.

Многие риски в связи с особенностями АЗ РФ могут входить в несколько классов. Рискам, представленным в таблице 2, даны условные обозначения и оценка последствий с вероятностью возникновения. Данные оценки по 5-балльной шкале сформированы путем экспертного опроса жителей г. Мурманска.

Таблица 2

Экспертная оценка значимости группы рисков

На основе данных таблицы 2, при помощи программы Microsoft Excel построена матрица риск-факторов инфраструктурно-энергетических проектов в АЗ РФ, представленная на рисунке 1. Данные наглядно демонстрируют то, что экономические, политические, природно-климатические и экологические риски характеризуются серьезными последствиями при их возникновении.

Рисунок 1. Матрица риск-факторов инфраструктурно-энергетических проектов в АЗ РФ

Источник: составлено авторами по результатам анализа публикаций по теме исследования [3, С. 236–239; 5, С. 4491-4502; 7, С. 610-619; 19, С. 43-56; 20, С. 66-70; 21; 25, С. 33–42; 26, С. 45-51].

При реализации в АЗ РФ проектов инвестиции осуществляются не только в основные фонды, но и в обеспечивающие экономическую выгоду и безопасность для окружающей среды наукоёмкие технологии. Глобальные энергетические тренды определяют развитие ТЭК, при этом без развития отечественного инжиниринга невозможно развивать АЗ РФ комплексно [19, С. 43-56].

Для того чтобы территории АЗ РФ развивались максимально сбалансировано необходим учет интересов всех стейкхолдеров арктических проектов. Это позволит обеспечить формирование мультипликативного эффекта в смежных, в том числе не добычных отраслях, при реализации инфраструктурно-энергетических проектов. Такие проекты для каждой локации можно рассматривать как опорный инфраструктурно-энергетический проект, под которым понимается соответствующий строгим экологическим требованиям проект по добыче и экспорту углеводородного сырья, формирующий социально-промышленный кластер, приуроченный к разрабатываемому месторождению, при этом денежные потоки через механизмы бюджетного и рыночного перераспределения формируют мультипликативные территориальные и федеральные долгосрочные социально-экономические эффекты.

Для анализа формирования мультипликативного эффекта рассмотрим ряд показателей оценки влияния формирования и функционирования как единичных энергетических и инфраструктурных проектов, так и портфеля данных проектов в целом в рамках кластера, либо системы кластеров на эффективность проектов. Данные показатели могут быть сгруппированы следующим образом:

1. Показатели, традиционно используемые для оценки влияния крупных проектов на окружающее экономическое пространство:

1.1. ВРП на душу населения и, соответственно, изменения ВРП на душу населения, произошедшее в результате осуществления проекта.

1.2. Изменение структуры валового регионального и валового внутреннего продукта, произошедшее в результате реализации проекта.

1.3. Динамика выпуска промышленной продукции на душу населения [5, С. 4491-4502].

2. Показатели, предлагаемые для более точной и всеобъемлющей оценки влияния крупных энергетических и инфраструктурных проектов, реализуемых в рамках формирования кластеров и кластерных систем на окружающее экономическое пространство. Расчет предполагается осуществлять на мезоуровне по причине наибольшего влияния именно на уровне регионов и отраслей. На макроуровне влияние проектов может оказаться статистически незначимым за исключением действительно крупных проектов, денежные потоки от которых оказывают существенное значение (от нескольких процентов ВВП и более) на агрегированные показатели национальной экономики:

2.1. Изменение плотности экономической активности – количество продукции, выпущенной предприятиями региона приходящейся на единицу площади региона. Фактически данный показатель представляет собой аналог коэффициента Энгеля, только применяемый к производственной сфере региона осуществления кластерного проекта. Однако, значительно более важным является не исчисление фиксированных значений данного показателя, сколько определение его динамики, свидетельствующей о влиянии проектов (энергетических, инфраструктурных и иных) на социально-экономическое окружение данного проекта. Расчёт показателя может осуществляться в следующей вариации:

(1)

где P – величина прибыли полученной хозяйствующими субъектами анализируемой территории, тыс. руб./год;

S – площадь освоенной территории, тыс. км²;

H – общая численность населения, тыс. человек.

2.2. показатель изменения плотности экономической активности для учета изменения производительности труда, связанного с научно-техническим прогрессом, а также изменением населения территории (зоны) реализации кластерных проектов на единицу площади с учетом (динамики) населения – аналог коэффициента Василевского:

(2)

где

Р_i – величина годовой прибыли для i – того хозяйствующего субъекта зоны осуществления кластерного проекта, тыс. руб./ год;

Q – суммарная масса грузов, предъявляемая к перевозке, тыс. т/год.

2.3. Уровень концентрации хозяйственной активности – данный показатель предлагается считать в динамике по мере реализации кластерных проектов. Рассчитывается по аналогии с индексом Херфиндаля-Хиршмана, принимая за базу расчета вместо рыночной доли фирмы вклад фирмы в формирование валового регионального продукта, формируемого хозяйствующими субъектами кластера. Суть показателя заключается в оценке зависимости функционирования кластера от «якорного» проекта, а также в оценке динамики развития малого и среднего бизнеса в зоне влияния кластера. Определяется как сумма квадратов долей продаж каждой фирмы в кластере:

УКХ = д₁² + д₂² + … + д_m², (3)

где д₁, д₂, , д_m – выраженные (в процентах) доли (англ. share) продаж фирм в кластере, определяемые как отношение объёма продаж фирмы к объёму всех продаж кластера.

3. Показатели, предлагаемые для оценки синергетического эффекта, возникающего в результате совместного использования инфраструктурных сетей и объектов, характеризующие внутрикластерное взаимодействие проектов:

3.1. Коэффициент совмещенности использования инфраструктуры – показывает какую долю от пропускной способности инфраструктуры занимает якорный или системообразующий проект кластера, а какая остается другим проектам в случае использования инфраструктурных сетей/объектов, обладающих квантифицированной пропускной способностью или мощностью. Например, железнодорожная магистраль, способная пропускать определенное количество пар поездов в сутки, и ее пропускная способность нарастает дискретно - при неполном заполнении проектом ее пропускной способности может и должна использоваться иными проектами.

Последовательность оценки эффективности проекта добычи сырья в рамках повышения устойчивости промышленно-производственной системы территории представлена на рисунке 2.

Примечание: ЧДДпр – чистый дисконтированный доход проекта.

Рисунок 2. Последовательность (алгоритм) оценки эффективности проекта добычи нефтегазовых ресурсов в рамках повышения устойчивости промышленно-производственной системы территории

Источник: составлено авторами.

Заключение

Развитие проекта по добыче энергоресурсов порождает новые проекты по созданию транспортной инфраструктуры (для транспортировки и сбыта добываемого энергоресурса), для дальнейшего развития необходимо также построение социальной инфраструктуры (учреждения культуры, школы, детсады, жилые дома для рабочих предприятий, поддержка коренных малочисленных народов), развитие проекта для переработки энергоресурса и создания продукта высокой добавочной стоимости.

Таким образом, следует отметить, что сложность и высокий уровень рискованности реализации единичных проектов в трудных условиях арктической зоны можно существенно снизить при реализации не единичных проектов, а портфелей проектов, реализуемых с применением инструментария государственно-частного партнерства, что позволит существенно снизить рискованность отдельно взятого проекта и снизить затраты на реализацию каждого из проектов, входящих в портфель проектов [3, С. 236–239]. Использование инструментов ответственного инвестирования в совокупности с стратегией ESG позволит гармонизировать интересы всех стейкхолдеров и решить проблемы эффективного и устойчивого развития территорий Арктической зона Российской Федерации.