Содержание к диссертации
Введение
Взаимосвязи энергопотребления и развития экономики
Анализ тенденций энергопотребления в конце XX - начале XXI века
Факторы, определяющие региональные различия в энергопотреблении России
Выводы по главе 1 25
Методические подходы к прогнозированию регионального энергопотребления
Особенности прогнозирования энергопотребления на региональном уровне
Метод долгосрочного прогнозирования энергопотребления на региональном уровне
Система моделей для среднесрочного прогнозирования регионального энергопотребления
Способы учета влияния цен на энергоносители на энергопотребление
Механизм влияния изменения стоимости энергоносителей на энергопотребление и существующие способы его учета Использование компьютерной системы ЦЕН-ЭФ для оценки влияния на энергопотребление региона изменения цен на энергоносители
Выводы по главе 2 49
ГЛАВА З Методический подход к прогнозированию энергопотребления в непроизводственной сфере
3.1. Факторы, влияющие на энергопотребление в непроизводственной сфере
3.2. Метод прогнозирования душевого энергопотребления в непроизводственной сфере
3.3. Динамика энергопотребления в непроизводственной сфере России на фоне глобальных тенденций
3.4. Особенности влияния роста цен на энергоносители на энергопотребление в непроизводственной сфере
3.5. Оценка динамики душевого энергопотребления в непроизводственной сфере в России, Западной и Восточной Сибири
3.6. Выводы по главе 3 96
ГЛАВА 4 Анализ влияния сценариев развития экономики сибири на энергопотребление .
4.1. Стратегический сценарий развития экономики и роста энергопотребления в России и в Сибири
4.2. Инерционный сценарий развития экономики и роста энергопотребления в России и в Сибири
4.3. Выводы по главе 4 104
Заключение 105
Литература
- Факторы, определяющие региональные различия в энергопотреблении России
- Метод долгосрочного прогнозирования энергопотребления на региональном уровне
- Метод прогнозирования душевого энергопотребления в непроизводственной сфере
- Инерционный сценарий развития экономики и роста энергопотребления в России и в Сибири
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Все существующие методы прогнозирования спроса на энергоносители базируются на анализе и использовании наблюдаемых тенденций и выявленных закономерностей во взаимосвязях энергопотребления с развитием экономики, ее структурой, научно-техническим прогрессом, стоимостью энергии и другими факторами. Большой вклад в изучение этих тенденций и закономерностей внесли как отечественные ученые Л.А. Мелентьев, А.А. Макаров, Ю.Д. Кононов, Л.Д. Криворуцкий, Е.А. Медведева так и зарубежные L. Scipper, S. Meyers, R. Howarth и др. Эти связи могут быть описаны в виде уравнений регрессии или системы таких уравнений и используются для ориентировочных прогнозных оценок. Такой эконометрический подход является основным в странах с развитой рыночной экономикой. В России в основном применяются те или иные разновидности метода прямого счета. Суть его состоит в выявлении наиболее энергоемких отраслей, видов продукции и услуг и оценки вероятной динамики соответствующих коэффициентов энергоемкости. В развитие этого подхода и в исследование тенденций энергоемкости отдельных отраслей и процессов существенный вклад внесли: А.Г. Вигдорчик, Ю.М. Коган, А.С. Некрасов, О.А. Некрасова, B.C. Степанов, Т.Б. Степанова, В.П. Чупятов, Е.О. Штейнгауз и др.
Сочетание метода прямого счета с эконометрическим подходом является одним из направлений развития методов прогнозирования энергопотребления. Такой метод используется, в частности, в известной французской модели MEDEE[1].
Другое перспективное направление - прямое или косвенное использование моделей межотраслевого баланса. Такого рода ориентированная на прогноз энергопотребления 110-продуктовая межотраслевая модель использовалась еще в начале 80-х годов в США. Ее особенность - разбиение
энергопотребления на две составляющие: энергоносители (обогащенный уголь, нефтепродукты, бытовой и искусственный газ, электроэнергия) и формы их конечного использования (силовые процессы, отопление, кондиционирование и т.д.). Энергопотребляющие процессы связаны с производством всех включенных в модель видов продукции и услуг.
Важное достоинство этих моделей — возможность учета и анализа не только прямых, но и косвенных энергетических связей. Совокупное проявление этих связей характеризуется коэффициентами полных затрат отдельных энергоносителей. Они показывают дополнительную потребность в энергии по всей цепочке производственных связей при увеличении конечного потребления той или иной продукции на единицу. На основе получения и использования таких коэффициентов основан известный метод интегрированных затрат энергии на компоненты конечного, непроизводственного потребления, разработанный в СЭИ СО РАН Е.А. Медведевой [2].
Рассмотренные методы не достаточно учитывают сложные и меняющиеся взаимосвязи между объемами энергопотребления, условиями и уровнем развития экономики и ТЭК. В частности, они не позволяют в полной мере учесть следующие цепочки прямых и обратных связей:
энергопотребление > развитие ТЭК > развитие сопряженных
с ТЭК отраслей > энергопотребление;
энергопотребление > развитие ТЭК > стоимость
энергоносителей > энергопотребление;
энергопотребление > развитие ТЭК > баланс
инвестиционных ресурсов > развитие отраслей народного хозяйства >
энергопотребление;
энергопотребление > развитие ТЭК > экспорт
энергоресурсов > импорт товаров > развитие отраслей производственной
сферы > энергопотребление.
Важность учета этих взаимосвязей стимулирует включение отдельных моделей энергопотребления в систему экономико-математических моделей.
В европейских странах получила распространение система моделей, состоящая из макроэкономической модели SLT, модели энергопотребления MEDEE и модель ТЭК EFOM [3]. Последняя оптимизирует не только производственную структуру ТЭК, но и выбирает способы энергосбережения и использования энергоносителей. В США при разработке долгосрочной энергетической политики спрос на энергию определяется и корректируется при совместном решении системы моделей NEMS (National Energy Modeling System) [4]. Она оценивает возможные последствия для энергетики, экономики, окружающей среды и безопасности страны альтернативных вариантов энергетической политики и различных ситуаций на энергетических рынках. Энергопотребление представлено моделями промышленности, транспорта, населения и сферы услуг каждая из которых представляет собой подробное описание процессов конечного потребления энергии с возможными перспективными техническими изменениями для девяти регионов США.
В последнее время при прогнозировании энергопотребления особенно важно и сложно учитывать растущую роль ценового фактора.
Следует отметить, что конкретные методы прогнозирования спроса на энергоносители зависят от целей и объекта исследований. До настоящего времени особенностям прогнозирования энергопотребления на уровне отдельных регионов уделялось недостаточно внимания.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является развитие метода и разработка методического инструментария для прогнозных оценок возможного спроса на энергоносители по регионам России на среднесрочную (10-15 лет) и долгосрочную (20-30 лет) перспективу, предназначенные для использования при оптимизации ТЭК страны и разработке энергетической стратегии крупных регионов.
В рамках поставленной цели выделяются следующие задачи:
В области методологии:
Сформулировать принципы и предложить общую схему прогнозирования регионального энергопотребления;
Разработать методы и модели для прогноза потребности в энергоресурсах регионов России на среднесрочную и долгосрочную перспективу;
Проанализировать факторы, влияющие на региональное энергопотребление, в том числе в непроизводственной сфере;
Определить тенденции в энергопотреблении непроизводственной сферы.
В области практического применения:
Определить возможное перспективное энергопотребление Сибири;
Оценить динамику душевого энергопотребления в непроизводственной сфере в России и таких крупных регионах как Западная и Восточная Сибирь.
Результаты исследования, выносимые на защиту:
Принципы, схемы и методический инструментарий для среднесрочного и долгосрочного прогнозирования спроса на энергоресурсы по регионам страны;
Методический подход к оценке возможного влияния на потребности в энергоносителях изменения их стоимости;
Анализ влияния различных факторов на динамику энергопотребления в непроизводственной сфере и модель для его прогнозирования;
Количественный анализ возможной динамики энергоемкости и душевого энергопотребления в России и Сибири на фоне глобальных тенденций.
Научная новизна результатов исследования заключается в следующем:
Разработан двухэтапный метод долгосрочного прогнозирования
потребностей в энергоносителях в регионах, предназначенный для
обеспечения исходной информацией оптимизационной модели ТЭК страны.
Его особенность состоит в учете общероссийских тенденций и региональных особенностей;
Предложена система моделей для среднесрочного прогнозирования регионального энергопотребления основанная на взаимоувязке экономической модели, моделей энергопотребления производственной и непроизводственной сферы и системы моделей для оценки влияния стоимости энергоносителей на энергопотребление;
В дополнение к известным подходам к учету ценового фактора предложен оригинальный метод и система моделей для оценки возможного снижения потребления топлива и энергии в регионе из-за банкротства некоторых энергоемких предприятий при значительном удорожании энергоносителей;
Особенностью методического подхода к прогнозированию энергопотребления в непроизводственной сфере учет климатических характеристик региона, уровня и стиля жизни населения. Полученные значения подвергаются анализу. В частности сравнению душевого энергопотребления на отопление и горячее водоснабжение с минимальным, рассчитанным на основе построения идеализированного аналога.
Динамика энергоемкости и душевого потребления рассматривается как функция роста ВВП на душу населения и учитывает климатические, территориальные и производственные особенности страны и регионов.
Практическое применение. Предлагаемый метод и инструмент применялся для прогноза энергопотребления Сибири и Дальнего Востока при разработке Энергетических программ этих регионов. А также для оценки влияния изменения тарифов на электроэнергию на социально-экономическое положение республики Саха (Якутия), Иркутской и Тюменской областей.
Апробация работы. По теме диссертации опубликовано 19 работ. Основные результаты исследований докладывались: на Всероссийской конференции "Энергетика России в 21 веке: проблемы и научные основы устойчивого и безопасного развития" Иркутск, 14-17 сентября 2000 г. (в
соавторстве); "International Energy Workshop" International Institute for Applied System Analysis, Laxenburg, Austria, 19-21 June 2001 (в соавторстве); всероссийском семинаре "Экономические проблемы энергетического комплекса", Москва, 26 июня 2001 г. (в соавторстве); на Мелентьевских чтениях, Звенигород, 8-9 декабря 2003 г.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4-х глав, заключения и списка литературы.
В первой главе анализируются глобальные тенденции изменения энергоемкости экономики развитых стран в конце XX - начале XXI века, дается описание современного состояния энергопотребления по регионам России во взаимосвязи с их экономическим развитием, а также исследуются факторы, влияющие на региональные различия в потреблении энергоресурсов.
Во второй главе представлены особенности прогнозирования энергопотребления на региональном уровне, принципы, схемы, методический инструментарий для среднесрочного и долгосрочного прогнозирования спроса на энергоресурсы по регионам страны, а также методические подходы к оценке возможного влияния на потребности в энергоносителях изменения их стоимости.
В третьей главе анализируются факторы, определяющие энергопотребление в непроизводственной сфере, предлагается метод и модель для прогнозирования энергопотребления в этой сфере. Рассматриваются особенности влияния цен на энергоносители на энергопотребление в непроизводственной сфере, а также представлены результаты анализа тенденций в энергопотреблении непроизводственной сферы и прогноза душевых расходов электроэнергии, тепла и котельно-печного топлива в непроизводственной сфере России, Западной и Восточной Сибири.
Четвертая глава посвящена анализу возможной динамики энергопотребления в Сибири до 2020 г.
В заключении приведены основные результаты выполненной работы.
Факторы, определяющие региональные различия в энергопотреблении России
Долгосрочное прогнозирование энергопотребления на перспективу 20 и более лет не требует сложных моделей, оно представляет собой анализ возможных изменений в тенденциях демографии, энергопотребления, научно-технического прогресса и т.д. В этом случае для приближенной оценки энергопотребления по регионам предлагается применять разработанный автором двухэтапный метод, реализованный в модели СТЭП (Связь Тенденций Энергопотребления). Метод сочетает в себе учет общероссийских тенденций и региональных особенностей. Исходной информацией является прогноз энергопотребления по стране в целом, существующая структура регионального производства ВВП и численности населения (рис.2.2).
Двухэтапный метод прогнозирования потребностей регионов в энергоносителях предполагает, что тенденции изменения энергопотребления на единицу ВВП и/или на душу населения одинаковы для страны и регионов. В связи с этим на первом этапе доля региона в общероссийском потреблении энергоносителей меняется: в производственной сфере - пропорционально изменению его доли в ВВП; в непроизводственной сфере — пропорционально изменению доли в численности населения страны. Формально эти предположения выражаются следующим образом: для промышленности и транспорта Be/l = Be" yer l0 Х /Х/ 0 , (2.1) для непроизводственной сферы где ber 0 - энергопотребление в производственной сфере на единицу валового регионального продукта в базовом году, qjt0) - душевое энергопотребление в регионе в базовом году, 1е 0 и 1ре (0 - индексы изменения в России соответственно энергоемкости ВВП (в производственной сфере) и душевого энергопотребления (в непроизводственной сфере), ВВП/ ;- валовой региональный продукт, пг(,) -численность населения в регионе.
На втором этапе полученные значения энергопотребления корректируются, учитывая существенные изменения, способные заметно повлиять на тенденции энергопотребления в регионе: намечаемое строительство крупного энергоемкого производства, или крупномасштабная замена тепловозной тяги на электрическую; значительные изменения соотношения цен на энергоносители по сравнению с общероссийскими тенденциями; изменения в миграционной политике и т.д. Структура энергоносителей определяется общероссийскими тенденциями исходя из существующего в базовом году (to) состояния, то есть предполагаемым увеличением или снижением доли того или иного энергоносителя с учетом региональных особенностей.
Среднесрочное прогнозирование является наиболее сложным. С одной стороны, оно должно учитывать объективные тенденции и меняющиеся во времени взаимосвязи между развитием экономики, ростом энергопотребления и изменением условий энергоснабжения, а с другой - основываться на реалиях сегодняшнего дня и учитывать региональные особенности. Для этой цели автор предлагает использовать систему моделей, основанную на взаимоувязке экономических и энергетических моделей состоящую из существовавших ранее (МИДЛ, ЭНЕРДЕМ), разработанных при участии (ЦЕН-ЭФ) и лично автором (НЕПР-ЭН) моделей (рис. 2.3).
Если сценарии развития экономики региона задаются агрегировано то есть динамикой макропоказателей: темпами роста регионального валового продукта, промышленного производства, жизненного уровня населения и т.д., то необходимо их дезагрегирование по отраслям с выделением наиболее энергоемких предприятий. При этом важно учитывать внутрирегиональные производственные связи (меняющиеся во времени межотраслевые балансы между спросом и предложением на товары и услуги, а также между их ввозом и вывозом).
Для этой цели может быть использована макроэкономическая динамическая модель МИДЛ [24], которую, автор предлагает адаптировать к условиям рассматриваемого региона.
Модель МИДЛ-Регион описывает динамические взаимосвязи между секторами экономики (включая ТЭК) и максимизирует конечное потребление товаров и услуг в регионе за рассматриваемый период.
В общем случае рассматриваемые отрасли производственной сферы включают: отрасли ТЭК, машиностроение, черную и цветную металлургию, химическую промышленность, промышленность строительных материалов, деревообрабатывающую и целлюлозно-бумажную промышленность, пищевую и легкую, прочие отрасли промышленности, строительство, транспорт общего пользования, сельское хозяйство, торговлю, услуги, прочие отрасли. X, (t)=X, (/-5)(1+ т ,(0/100)5 (2.5) или (0 = ВРП(0УВ„(0У/(0, (2.6) где: ХІ (0 - производство продукции і в году /, т, (0 - среднегодовые темпы прироста продукции / на 5-летнем интервале времени, увп (0 - доля валовой продукции в ВРП, у; (0 - доля отрасли / в валовой продукции.
Метод долгосрочного прогнозирования энергопотребления на региональном уровне
Изменение цен на энергоресурсы - сложное экономическое явление, механизм влияния которого на энергопотребление можно описать следующим образом.
При увеличении цены на какой-то энергоноситель, первым откликом является принятие организационных и технических мер приводящих к абсолютному снижению его потребления, дальнейшее повышение стоимости стимулирует замену одного энергоносителя другими без существенных изменений технологии. В случае, когда велика разница в цене на разные энергоносители (топливо и электроэнергия, пар и электроэнергия и т.д.) или рост цен на энергию значителен относительно стоимости других факторов производства (сырья, материалов, рабочей силы) осуществляется переход на новую технологию. При очень большом удорожании энергии происходит изменение структуры промышленного производства и фонда потребления в направлении уменьшения доли энергоемкой продукции.
Таким образом, рост цен на топливо и энергию последовательно вызывает замену сначала одного энергоносителя другими, затем энергии другими производственными факторами и, наконец, энергоемких видов продукции неэнергоемкими. Последствием этого являются изменения, в первом случае, удельных расходов энергоносителей и стоимости продукции, во втором, удельных материалов, трудовых и денежных затрат на эксплуатацию и строительство, в третьем случае, норм затрат данной продукции на производство других видов продукции [25].
Несмотря на достаточно сложный механизм изменения энергопотребления от цен на энергию, чаще всего применяется упрощенное его описание.
Наиболее распространен в странах с рыночной экономикой и хорошо налаженной статистической базой метод, основанный на применении так называемого коэффициента эластичности энергопотребления по цене.
Чаще всего значения эластичности определяют путем составления эконометрических моделей типа Е І = F (Y, Р,. Рц), (2.10) где Е І - потребление /-го энергоносителя, Y - валовой выпуск продукции (или доходы населения), Pt - цена энергоносителя і, Рь - цена конкурирующего (замещающего) энергоносителя. Как правило, F - логарифмическая функция. Коэффициентами при ценах в этих функциях являются эластичности спроса по ценам. Они выражают изменение (в процентах) потребности в данном энергоносителе при изменении его стоимости на 1%.
Построение эконометрических моделей и определение численных значений коэффициентов эластичности основано на использовании длинных рядов информации о динамике энергопотребления и цен в прошлом.
Выделяют кратко-, средне- и долгосрочные эластичности (оцененные по информации соответственно за 1-2, 2-5, 5 лет и более): для экономики в целом и по различным ее секторам; по всей энергии и по энергоносителям; для периода роста и снижения цен на энергию. Значения каждой из перечисленных групп оценок могут отличаться в разы [26].
Все это требует весьма осторожного использования эластичностей для прогнозирования энергопотребления, так как в соответствии с положениями экономической теории существует немало неценовых факторов, которые могут сдвинуть кривую спроса вправо или влево (например, изменения в расходах государства, населения или предприятий, изменение налоговой политики, НТП, валютного курса и т.д.), что может значительно изменить количественные оценки показателей.
Глубокий экономический кризис в России, отсутствие адекватной статистической базы и неопределенность будущего развития не дает возможности получить значения коэффициентов эластичности, приемлемые для прогнозных расчетов. Сложно использовать и зарубежные данные, поскольку они сильно зависят от специфических особенностей каждой страны. Об этом, например, свидетельствуют следующие значения эластичности общего спроса на энергоресурсы от цен (в период 1970-1984 гг.) [27,28]:
Метод прогнозирования душевого энергопотребления в непроизводственной сфере
Объем энергопотребления в непроизводственной сфере зависит от множества факторов, как общего характера (социально-экономическое положение страны, обеспеченность энергоресурсами, санитарно-гигиенические и технические нормативы и т.д.), так и местных (заселенность территории, соотношение городского и сельского населения, климат, строительно-планировочные характеристики населенных пунктов, их благоустройство и т.п.). ЕР = (р (f, s, с, U g, к, Ь, п), (3.1) где ЕР - энергопотребление,/- обеспеченность населения территории жилыми и общественными зданиями, s - архитектурно-планировочная структура застройки, с - уровень благоустройства, / - расчетная для отопления температура воздуха, g - световой климат, к - обеспеченность населения и сферы услуг приборами и механизмами, b - социально-экономическое развитие территории, п - численность населения, Т- временной интервал.
Различные сочетания и проявления этих факторов предопределяют существенную дифференциацию энергопотребления по территории.
Энергопотребление в непроизводственной сфере складывается из потребления теплоэнергии, электроэнергии и котельно-печного топлива на отопление, вентиляцию, горячее водоснабжение, освещение, бытовые приборы и пищеприготовление в жилом и общественном секторах городской и сельской местности.
В структуре энергопотребления основную долю (до 80%) занимают тепловые процессы - отопление, вентиляция и горячее водоснабжение. Расход тепла на отопление жилых и общественных зданий увеличился за период 1985-1990 гг. на 141 млн. Гкал, а за 1990-2000 гг. - снизился на 119 млн. Гкал и составил 692 млн. Гкал.
Важнейшим фактором, определяющим потребление энергии на отопление, является величина и структура фонда жилых и общественных зданий. В последние годы их вводы значительно замедлились: если в 1985-1990 гг. вводы жилья составляли в среднем 66 млн. м2 в год, то в 1995 г. - 41 млн. м , а в 2000 г. - всего 30,3 млн. м . По общественному фонду - 15,7 млн. м (1990 г.) и 6 млн. м (1995 г.). В результате значительно замедлился рост обеспеченности населения жильем и общественными зданиями. В 2000 г. она составила по жилью 19,4 м /чел. [31], по общественным зданиям около 5 м2/чел [32].
Возможности роста обеспеченности жильем в перспективе определяются не только общей экономической ситуацией (создающей платежеспособный спрос), но и конкретной политикой в жилищном строительстве. Внедрение прогрессивных технологий в жилищном строительстве (блочное и монолитное домостроение в городах, использование домов высокой заводской готовности на селе) позволило бы значительно ускорить строительство и увеличить объемы вводов жилья (если использовать зарубежный опыт - то в 2-2,5 раза).
Второй фактор, определяющий расход тепла в непроизводственной сфере - удельный расход тепла на 1 м зданий. Он определяется целым комплексом характеристик, таких как климатические условия, теплозащитные характеристики зданий, система расселения, в том числе удельный вес городского и сельского населения, схема теплоснабжения, структура зданий по назначению, этажности и типам конструкций и т.д.
Климатические условия являются одним из важнейших факторов, определяющим удельные расходы тепла на 1 м2 зданий. Они проявляются через средние и минимальные зимние температуры, направления и скорость ветров, влажность и другие параметры.
Наряду с объективными природными условиями, очень важным фактором являются теплозащитные свойства зданий. Огромные масштабы вводов панельных домов в 80-е годы, проекты которых не всегда пригодны для российских условий, а качество строительства и используемых материалов довольно низки, обусловили значительный (на 25-27%) рост расходов тепла на 1 м2 жилья.
Теплотехническая характеристика зданий q зависит от материала стен, этажности, конструкции зданий и температуры наружного воздуха (tcp0, tpcJ.
Значение q обычно приводится в паспорте здания или проекте. В таблицах 3.1 и 3.2 приведены средние значения q, рассчитанные на базе систематизации и обобщения по основным признакам многочисленных действующих и разрабатываемых проектных решений домов для массового городского и сельского строительства.
Инерционный сценарий развития экономики и роста энергопотребления в России и в Сибири
Сопоставление энергопотребления в непроизводственной сфере России с глобальными тенденциями позволяет сделать следующие выводы:
Тенденции изменения энергопотребления непроизводственной сферы России соответствуют общемировым, однако уровень душевого энерго- и электропотребления, отстает от передовых стран вследствие низкого жизненного уровня населения и неразвитости сферы услуг;
Удельные расходы энергии на 1 м жилых и общественных зданий в России больше, чем в развитых странах, из-за низкого качества зданий и сурового климата, а электроэнергии значительно меньше, вследствие низкой обеспеченности приборами населения и сферы услуг и неразвитости электроотопления и кондиционирования;
Можно ожидать, что энергопотребление в России в непроизводственной сфере в долгосрочной перспективе будет расти, как и в других развитых странах, быстрее, чем в производственной сфере. Темпы этого роста будут прямо пропорциональны темпам развития экономики страны. Особенности влияния роста цен на энергоносители на энергопотребление в непроизводственной сфере
Воздействие цен на энергопотребление в непроизводственной сфере является неоднозначным. Так, общеизвестно (подробнее см. [61,62]), что продукция, не имеющая заменителей (в данном случае это энергия) является абсолютно неэластичной по цене. Некоторая свобода выбора среди различных энергоносителей создает только иллюзию конкуренции, так как требует значительных изменений в стиле жизни, что неприемлемо для населения. Кроме того, в отличие от сферы производства, энергия здесь не обладает реальной взаимозаменяемостью с какими-либо другими факторами (рис. 3.14).
Первой реакцией населения при росте цен на энергию является абсолютное ограничение ее потребления, однако, шок проходит довольно быстро (за 1-2 года) и уровень потребления энергии восстанавливается.
Значительно большее влияние на уровень энергопотребления в непроизводственной сфере оказывает целенаправленная политика правительства: реализация мер по энергосбережению, зачастую даже экономически невыгодных, дает гораздо больший эффект.
В то же время имеющийся опыт показывает, что даже финансируемые правительством меры по энергосбережению, вызывающие хоть какие-то ограничения удобств населения, встречают активное сопротивление: большинство таких мероприятий перестают выполняться уже через 1-2 года. Реальный долгосрочный эффект обеспечивают лишь капитальные мероприятия: изменение технологии строительства и используемых строительных материалов, ужесточение стандартов на жилье и оборудование и т.п.
В зарубежных странах, для оценки влияние роста цен на энергоносители на энергопотребление, как уже отмечалось выше, используют коэффициенты эластичности. Однако, этот показатель отличается для разных стран и периодов (табл.3.10), что ограничивает возможность его применения.
К сожалению, в России не накоплено еще статистических данных, достаточных для получения достоверных значений коэффициентов эластичности спроса на энергоносители от их стоимости. Однако первые попытки уже делаются. В Центре по эффективному использованию энергии выполнены в 1996 г. соответствующие расчеты для трех электроэнергетических компаний, расположенных в европейской части России. По их расчетам коэффициент краткосрочной эластичности для населения лежит в пределах — 0-(-0,204).
Потребление энергии в быту зависит не только от цены на нее, но и от величины доходов населения.
Данные по США и Великобритании [71,72] показывают, что чем ниже уровень доходов населения, тем ниже абсолютные расходы на покупку топлива и энергии, но тем выше доля расходов на энергию в общих расходах населения (рис. 3.15). Таким образом, в перспективе, с ростом душевого ВВП и, соответственно, доходов населения, доля расходов на покупку топлива и энергии должна снижаться.
В то же время опыт развитых стран показывает, что с ростом цен на энергию (происходившим в 1970-1980-х годах) доля расходов на энергию в общих расходах населения увеличивается пропорционально индексу роста относительных цен на энергию в непроизводственной сфере и снижается пропорционально размерам энергосбережения.
Индекс цен на энергию по экономике в целом и в непроизводственной сфере может существенно различаться, в зависимости от политики, проводимой Правительством. Так, если во Франции и Германии цены на энергию в непроизводственной сфере росли в годы Энергетического кризиса в той же степени, что и по экономике в целом, то в США их рост частично тормозился, а в Японии и Великобритании был просто незначительным.
В России в 1998 г. плата за энергию в среднем составляла 2,3% потребительских расходов на человека в год, а плата за электроэнергию - 0,8% [73]. Изменение доли платы за энергоресурсы в потребительских расходах населения по 10% группам с разными доходами представлено на рисунке 3.16.
При сравнении рисунков 3.15 и 3.16 видно, что в США доля расходов на оплату энергоресурсов значительно выше, чем в России. Беднейшие семьи в США тратят на покупку энергии до четверти своих расходов, в то время как в России чуть более 4%. Объясняется это, как низким энергопотреблением домашних хозяйств, так и низкими ценами на энергоресурсы для населения в России. В связи с чем, все чаще поднимается вопрос повышения цен на энергоносители для населения.
Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН провел работу по оценке уровня тарифов на электроэнергию для населения страны, в которой показал, что если сравнивать по, так называемой, покупательной способности среднедушевого дохода по электроэнергии, то плата за электроэнергию в доходах населения в России в 2000 г. вплотную приблизилась к уровню США [74].
