6.3 Моделирование выбросов парниковых газов в России

Динамика выбросов СО2 зависит от многих макроэкономических факторов, которые связаны с переходными процессами в экономике. Поэтому наилучшие результаты даст та модель, в которую в явном виде включены переходные процессы, в том числе структурные изменения ВВП, замена старой технологической структуры на новую, изменения спроса на природные ресурсы в результате либерализации рынка. Эти три фактора будут включены в модель для прогнозирования динамики выбросов СО2 в России на следующее десятилетие.

Для описания динамики выбросов CO2 в переходной экономике мы использовали модель межотраслевого баланса, которая первоначально была разработана для стран с переходной экономикой Гордоном Хьюзом, а для моделирования российской экономики доработана Е. Гурвичем и А. Голубом (см. гл. 3). Впоследствии модель применялась для исследования по национальной стратегии снижения выбросов ПГ, это исследование было проведено под руководством Правительства РФ (Министерства экономики, Госкомприроды, других организаций) и финансировалось Мировым Банком, а также правительствами Финляндии и Швейцарии. Национальная стратегия является вторым по важности документом после "Национального Сообщения". Результаты исследования опубликованы Мировым Банком (Golub et all, 1999).

Основное достоинство модели Хьюза - использование двух матриц прямых затрат для описания переходной экономики. В модели, которую мы рассматриваем, использован принцип моделей межотраслевого баланса. При заданном значении ВВП при помощи матрицы прямых затрат А (ее коэффициенты а_ij показывают, сколько ресурсов из отрасли i должно пойти на производство единицы продукции отрасли j) рассчитывается промежуточный продукт Х по формуле (5)

Х = АY (5)

Если мы знаем промежуточный продукт Х, то мы знаем в том числе и сколько топлива используется в экономике. Для каждого вида топлива известен коэффициент выбросов СО2, рассчитанный на 1 т. топлива. Коэффициенты выбросов рассчитываются на основе содержания углерода в топливе с учетом полноты сгорания. Если, например, одна тонна угля содержит 70% чистого углерода, а полнота сгорания равна 95%, то при ее сжигании выделится 0.7*0.95*44/12 тонн СО2. Часто значения потребляемого топлива задаются в сопоставимом виде в тоннах нефтяного или угольного эквивалента. В этом случае возникает необходимость всевозможных пересчетов.

Таблица 6.5 Единицы энергетического эквивалента.

1 тонна условного топлива (угольного эквивалента)	29.309 ТДж
1 тонна нефтяного эквивалента	41.868 ТДж
1 британская тепловая единица (BTU)	1.055 кДж
1 калория	4.19 Дж

Источник: www.convertme.com

Модель Хьюза характерна тем, что вместо одной матрицы А в ней используются две, А1 и А2. Первая представляет прямые затраты при производстве конечного продукта по старым, а вторая - по новым технологиям. Суть моделирования сводится к тому, чтобы в каждый год найти пропорцию между этими матрицами. В результате вместо формулы (5) мы рассматриваем формулу (6),

Х = (aА1 + (1- a)А2)Y (6),

где aесть доля продукта, производимого по старым технологиям, или коротко доля старых технологий. Далее процесс моделирования состоит в определении динамикиaпод воздействием различных факторов.

Можно задать более быстрый или более медленный переходный процесс, можно также задать структурные сдвиги в ВВП и энергобалансе. Модель дополнена рядом экзогенных параметров, таких как динамика и структура ВВП, цены на энергоносители, платежи за загрязнение окружающей среды. Используя и другие исследования по российской экономике, мы обсудим реалистичные предположения о ее динамике и затем сконструируем различные сценарии ее развития для моделирования воздействия различных факторов на динамику выбросов ПГ. Выбросы в основном определяются долей новых технологий и структурой энергопотребления.

Можно сказать, что эконометрическая модель использует различные экзогенные параметры для вычисления доли новых технологий и структуры энергопотребления.

Основное предположение модели - замещение старых технологий новыми после начала экономических реформ. Новые технологии характеризуются меньшей ресурсоемкостью и уменьшением выбросов. Поэтому в результате осуществления рыночных реформ должно произойти уменьшение выбросов на единицу продукции. Во время переходного периода старые и новые технологии работают параллельно. Данные для новых технологий берутся из статистики США, Великобритании, Японии и других развитых стран. Старые технологии соответствуют российской экономике 1980-х годов.

Процесс замещения старого капитала на новый моделируется так, чтобы старые технологии постепенно выводились из употребления в результате износа и меньшей конкурентоспособности в ходе либерализации рынка. Капиталовложения (экзогенный параметр модели) направляются в те отрасли, где основных фондов недостаточно для удовлетворения спроса. Инвестиции направляются в новые технологии, а скорость вытеснения старых технологий зависит от ряда факторов, в том числе от цен на энергию и платы за загрязнение. Спрос на первичные энергоресурсы зависит от цен на энергию и на другие товары.

В идеале эта модель должна быть "сверху" дополнена моделью общего равновесия для вычисления экзогенных параметров. Вместо этого был создан базовый сценарий, а потом исследовалось влияние различных факторов на динамику выбросов ПГ в России. Так что прогнозы выбросов ПГ были вторичны по отношению к различным экономическим факторам, которые влияют на снижение выбросов.

Ниже мы приводим различные экзогенные параметры для базового сценария. Они взяты из самых новых статистических данных о российской экономике, только из официальных документов Правительства РФ (см. Таблицу 6.6).

Таблица 6.6 Основные экзогенные параметры модели.

	2000 г.	2012 г.
Ежегодный прирост ВВП	4.5	4,5
Структура ВВП в %, сумма равна 100%
Частное потребление	54,1	54,0
Потребление госсектора	20,0	19,0
Капиталовложения	21,0	25,0
Запасы	4,0	3,0
Экспорт (+)	19,5	21,0
Импорт (-)	18,6	22,0
Наблюдаемые и прогнозируемые цены на энергию для промышленности, 1990 = 100%
Уголь	220	195
Природный газ	158	158
Нефтепродукты	225	200
Электричество	187	187

Описание модели. Процесс замещения капитала моделируется следующим образом: "Старые" фонды выбывают как вследствие обычной амортизации, так и из-за их низкой конкурентоспособности. Капиталовложения направляются в те сектора экономики, где существует спрос на основные фонды и где норма прибыли выше средней. Все инвестиции направляются в новые технологии.

Уравнение для скорости выбытия фондов выглядит следующим образом:

delta1old_i = delta_i (1+ phidel * (1- spr_i/spr^av)), (1)

delta1old_i = max (delta1old_i, delta_i),

где delta_i - это обычная скорость выбытия, взятая из исторических данных для сектора i, а второй множитель показывает дополнительное выбытие из-за потери конкурентоспособности. Этот компонент пропорционален норме прибыли spr_i для соответствующего сектора, а spr^av - это средняя норма прибыли для всей экономики. Phidel - нормировочный множитель. Таким образом моделируется ускоренная модернизация секторов с низкой конкурентоспособностью.

При этом накладывается следующее ограничение на скорость выбытия фондов:

0<phidel * (1- spr_i/spr^av) <1 (2)

Другим предположением модели является следующее: объем новых производственных мощностей зависит только от потребности в них. Спрос на них моделируется следующим образом: Сначала одношаговой линейной интерполяцией вычисляется спрос для всех секторов X_f(t+1) на следующий год:

X_f(t+1) = X_f(t) * [X_f(t)/ X_f(t-1)] (3)

Потом потребность в фондах сравнивается с уже имеющимися фондами в данном секторе на следующий год, то есть с объемом фондов в этом году минус выбытие. Для простоты единицы измерения подобраны таким образом, чтобы спрос был численно равен производственным мощностям: F_d(t+1)= X_f(t+1).

F_c(t+1) = F_c(t) - V(t) (4)

Теперь осталось вычислить разницу между фондами, имеющимися в наличии на следующий год, и потребностью в них. Если потребность превышает наличие, то в данный сектор направляются инвестиции в новые технологии F_N (t):

F_N (t) = MAX (F_d (t+1) - F_c(t+1),0), (5)

F_c(t+1) = F_a(t) - V (t) + F_N (t).

Такая процедура итерационно повторяется для каждого следующиего года. Таким образом, модель направляет инвестиции только в те сектора, где для них "очистилось место", то есть для ускорения модернизации экономики нужно ускорить выбытие старых фондов.

Основываясь на данных из Таблицы 6.4, составляется основной сценарий, делаются модельные расчеты и прогнозируются выбросы CO2. Модель предполагает также чувствительность экономики к ценовым сигналам. Либерализация рынка и изменение цен на энергоносители может также привести к ускоренной модернизации экономики. При моделировании предполагается наличие развитого рынка капитала, так что любая потребность в нем "автоматически" удовлетворяется. Именно поэтому и происходит постепенный переход от старой матрицы прямых затрат к новой. Наличие развитого рынка капитала обеспечивает поток инвестиций в те отрасли, где существует такая потребность. Плата за загрязнение находится на таком низком уровне, чтобы не влиять на этот процесс. В базовом сценарии отсутствует налог на СО2 и другие экономические стимулы к дополнительному снижению выбросов. Этот сценарий мы назовем "переход к новым технологиям (M - NT)".

На рис. 6.2 показана динамика выбросов СО2 в случае перехода к новым технологиям M - NT (нижняя кривая) и в случае отсутствия технологической модернизации, М - SMR (верхняя кривая). Выбросы CO2 растут медленнее, чем ВВП. Средний выброс СО2 за период 2008 - 2012 г.г. равен 77% от уровня 1990 г., и разница между фактическим выбросом и обязательствами по Киотскому Протоколу за пять лет составит 2.69 млрд. т. СО2. В этом сценарии не представлены выбросы других парниковых газов. Если учесть и их, то эта разница составит 3.5 млрд. т. СО2-эквивалента.

Рисунок 6.2 Прогноз выбросов СО2 в России при наличии технологического прогресса (нижняя траектория) и его отсутствии (верхняя траектория).

Этот график мы будем называть "базовый сценарий" и сравнивать с ним другие траектории, которые образуются под влиянием дополнительных стимулов к снижению выбросов. Например, дополнительными стимулами мы называем принятие специального законодательства, регулирующего выбросы, или участие в международной торговле выбросами. Используемая нами модель не позволяет исследовать влияние многих экономических инструментов на динамику выбросов. Но мы можем с ее помощью исследовать воздействие платы за загрязнение и налога на СО2.

Плата за выбросы загрязняющих веществ в атмосферу и сбросы в водоемы была введена в России в 1991 г. Однако ставки платежей были очень низкими. Например, плата за тонну SO2 в России равна $2. Эта же плата в Польше равна $50, а в Чехии $30 (OЭСР, 2000). Поэтому плата за загрязнения не оказывает влияние на выбор экономической стратегии предприятий.

Мы исследовали несколько вариантов "модернизации" системы платежей за загрязнение, начиная с радикального увеличения ставок платежей. Как показывает модель, для достижения сколько-нибудь значительного воздействия на экологическую политику предприятий плата должна быть повышена минимум в 30 раз (Голуб, Гурвич, 1996). Потом мы исследовали влияние налога на СО2. Мы прогоняли модель, меняя ставку налога от $2 до $25 за тонну СО2. Динамика выбросов СО2 весьма чувствительна к ставке налога, но также она чувствительна и к радикальному увеличению платы за выбросы NОx и SO2. Теоретически, любая из этих мер может быть использована для ограничения выбросов СО2 и других загрязняющих веществ. Однако, на практике в течение последних 10 лет наблюдалось лишь снижение эффективных ставок платежей за загрязнение. Ничто не предвещает увеличения ставок и в будущем.

В настоящее время единственным стимулом к снижению выбросов углерода для российских предприятий является экономия топлива и ожидание потенциальных доходов от международной торговли квотами на выбросы ПГ. Поэтому мы можем интерпретировать налог на СО2 как цену на единичную квоту (AAU) на международном рынке квот. Ниже мы приводим только один сценарий, который можно интерпретировать как введение налога на CO2 в $25 за тонну или как появление эффективной цены в $25 за одну тонну квот на выбросы ПГ. Этот сценарий мы назовем "сценарий с максимальным эффектом: новые технологии и дополнительное регулирование (M-NTR)". По сравнению с базовым сценарием дополнительное сокращение выбросов СО2 составит 900 МТ. Учет других ПГ еще увеличит эту экономию.

Результаты моделирования позволяют предположить, что участие в международном рынке квот весьма выгодно для России. Однако, для торговли должны быть созданы определенные условия, самое важное из которых - успех рыночных реформ.

Наши оценки основаны на моделировании развития российской экономики на период до 2012 г. Во время структурной перестройки, как обычно, наблюдается спад промышленного производства и спад выбросов загрязняющих веществ. Экономический подъем будет сопровождаться ростом выбросов. Вопрос в том, насколько быстро будут расти выбросы по сравнению с ростом ВВП. Сценарии M-NT и M-NTR предполагают, что предприятия будут чувствовать рыночные сигналы (такие как устранение субсидий на энергоносители, возникновение экономической стоимости единичных квот AAU при их продаже или сбережении для будущего использования). Инвесторы будут выбирать проекты с разумной нормой прибыли, в 10% - 15%. В результате предпочтение должно быть отдано энергоэффективным решениям, по мере перехода экономики к новым технологиям, новой структуре ВВП, новому балансу энергии и т.д. Если эти условия не будут выполнены, то динамика выбросов ПГ будет иная.

Еще один рассмотренный нами сценарий предполагает менее значительное влияние рыночных реформ на поведение предприятий. В этом сценарии предполагается, что все цены на энергоносители в России не достигают уровня рыночных цен. Даже если формально субсидии будут устранены, потребители не будут платить "полную рыночную цену", поскольку существует проблема неплатежей. Фактически, эффективные цены на энергию гораздо ниже номинальных. Реакцией на низкие цены является замедление процесса технологического перевооружения, в то же время спрос на энергоносители возрастает. Низкие цены - не единственная причина замедления технологического прогресса. Другой причиной является недостаток капитала. Для моделирования влияния слаборазвитого рынка капитала на динамику выбросов СО2 нам пришлось сделать предположение о замене старых технологий на старые, то есть воспроизводстве технологий, соответствующих "старой" матрице прямых затрат. Этот сценарий мы назвали "медленные рыночные реформы" (M-SMR). Мы также предположили в этом сценарии негативные сдвиги в энергобалансе, когда газ частично замещается углем.

В результате реализации этого сценария дефицит бюджета выбросов в первый бюджетный период составит 200 Мт. При этом предполагается отсутствие технической модернизации, сохранение субсидий и платежей за загрязнение на уровне 1997 г., отсутствие законодательных инициатив по ограничению выбросов СО2. В этом случае экономический рост происходит на старых технологиях. Этот сценарий будет реализован, если Россия не получит доступа к международным рынкам капитала и в то же время будет испытывать недостаток во внутренних источниках финансирования. Любой поток внешних инвестиций уменьшает вероятность реализации такого сценария, например, получение доходов от продажи квот на выбросы ПГ.

Итак, для генерации различных сценариев динамики выбросов ПГ была использована модель, схематически представленная на Рис. 6.3. Моделирование начиналось с задания основных экзогенных параметров, затем в зависимости от того, какой сценарий рассматривался, задавались значения цен на энергию, цен на квоты ПГ, величины платежей за загрязнение окружающей среды. Все эти параметры создают стимулы для снижения спроса на энергоресурсы и более быстрого перехода на новые технологии. В конечном итоге сочетание этих стимулов определяет динамику выбросов ПГ.

В таблице 6.7 сравниваются прогнозы по различным сценариям с данными Второго национального сообщения (SNC).

Рисунок. 6.3. Упрощенная блок-схема процесса моделирования.

Таблица 6.7 Выбросы СО2 в млрд. т.

Сценарий	2005	2008	2010	2011	2012	Потенциал торговли
SNC-B	2.14		2,54			-0,9
SNC-P	2,00		2,30			0,3
SNC-O	1,95		2,18			0,85
M-SMR	1,59	1,82	2,01	2,38	2,64	-0,4
M-NT	1,4	1,8	2,0	2,1	2,3	1,75
M-NTR*	1,3	1,6	1,8	1,9	2,1	2,7

*Цена квоты равна $25 за тонну СО2.

Во Втором национальном сообщении, как и в модели, делаются одинаковые предположения о росте населения и динамике ВВП. Разница в том, что модель более точно предсказывает влияние структурных сдвигов ВВП. Поэтому модель является инструментом более тонкого анализа.

И первое, и второе национальные сообщения предполагали сильную инерцию в экономическом развитии и жизнеспособность старых технологий. Модель Хьюза учитывает как структурные изменения, так и положительные сдвиги в некоторых секторах в результате рыночных реформ и регулирования выбросов ПГ, этим и определяется разница в полученных результатах. Следующим шагом должен стать анализ потенциала по сокращению выбросов ПГ и объема неиспользованных квот на выбросы в контексте институциональных и политических изменений в российской экономике. От этих ключевых факторов будет зависеть, станет ли Россия основным продавцом квот на международном рынке (сценарий M-NTR) или же покупателем (сценарий SNC-B).

Выбор модели во многом определяет богатство и полноту получаемых результатов. Мы видим, что использование элементарных зависимостей не дает возможности проследить влияние различных стимулов и экзогенных параметров. Более сложный аналитический аппарат позволяет более детально исследовать причинно-следственные связи и на этой основе делать прогнозы. До какой степени должна усложняться модель? Степень ее сложности должна соответствовать полноте имеющейся информации и целям предпринятого исследования.

Какова точность прогнозов и как использование модели может на нее повлиять? Чем лучше описан процесс функционирования экономики, тем выше должна быть точность прогноза. Тем не менее далеко не все зависит от модели. Как мы видим на рис. 6.3, получаемые на выходе данные о выбросах ПГ в значительной степени зависят от того, какие значения экзогенных параметров будут заданы на входе. Изменения темпа роста ВВП или увеличение цен на энергоресурсы сразу повлияют на выходные параметры.

Основным выводом нашего анализа является большая неопределенность в прогнозах выбросов СО2. Разница между крайними сценариями, M-NTR и M-SMR, составляет 750 Мт СО2, или 30% годового бюджета выбросов. Основным источником такого расхождения является неопределенность основных экономических индикаторов, от которых зависит экономическое развитие в долгосрочной перспективе. Эта неопределенность неустранима, если речь идет о прогнозировании выбросов ПГ. Но если целью анализа является определение основных движущих сил, которые способствуют максимальному сокращению выбросов, то наш анализ является довольно исчерпывающим. Отсутствие свободного рынка и наличие барьеров, которые препятствуют свободному потоку инвестиций в новые технологии - вот факторы, увеличивающие вероятность реализации "наихудшего" сценария M-SMR. В следующем разделе мы обсудим, какие политические и институциональные изменения увеличивают вероятность реализации "наилучшего" сценария M-NTR.

Для того, чтобы избежать произвола в задании экзогенных параметров, исследуются модели общего или частичного равновесия. К сожалению, в переходной экономике их применение затруднено, и мы специально более подробно разобрали в данном разделе пример использования модели Хьюза, потому что эта модель в наибольшей степени отвечает свойствам переходной экономики и не столь прихотлива к исходной информации.

Все предпосылки, сделанные по поводу экзогенных параметров, "прозрачны". Они могут быть изменены по желанию исследователя в зависимости от его знаний, интуиции или результатов других исследований, на которых он базирует прогноз выбросов ПГ. В равновесных моделях такая возможность ограничена и исследователю приходится в значительной степени полагаться на саму модель и верить тому, что она правильно определяет темпы роста ВВП, цены и т.п. Это не всегда удобно, когда речь идет о переходной экономике, которая сама по себе еще не является равновесной. В следующем разделе мы остановимся на основных особенностях переходной экономики, которые важно знать исследователю, который занимается моделированием и прогнозированием.