Согласно Концепции долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 г. одним из приоритетных направлений внешнеэкономической политики является «повышение роли России в обеспечении глобальной энергетической безопасности и укрепление ее позиций на рынке углеводородов, включая расширение и диверсификацию экспорта углеводородов на европейский и азиатский рынки», что предполагает «расширение ресурсной базы экономики, активное освоение месторождений углеводородов арктического шельфа и Восточной Сибири» [1, с. 153].
Вместе с тем положительная динамика превышения прирощенных запасов углеводородов (УВ) над добытыми объемами, в том числе нефти и конденсата, наблюдаемая в период 2007–2015 гг., сменилась на негативную (рисунок), которая сохранилась и в 2018 г., так как согласно предварительным прогнозам МПР РФ прирост запасов составит около 550 млн т [2].
Добыча и прирост запасов нефти и конденсата в Российской Федерации
Оценка эффективности геологоразведочных работ на УВ, как основы воспроизводства запасов, начала формироваться в 1950-х гг. и эволюционировала с развитием отношений между недропользователями в лице государства, как собственника недр, и добывающими и геологоразведочными предприятиями, как субъектами, реализующими поставленные задачи. При плановой экономике преобладали оценочные подходы в оценке воспроизводства на основе выделения удельных показателей [3], а при рыночной экономике получили развитие стоимостные на основе геолого-экономической оценки разработки месторождения [4]. Однако несмотря на их комплементарность, т.е. неисключаемость и взаимодополнение, в настоящее время нет универсального методологического подхода к оценке эффективности и результативности воспроизводства УВ на региональном уровне, учитывающего весь инвестиционный цикл воспроизводственных процессов и действенность организационно-экономических механизмов рационального недропользования в части формирования обеспеченности запасами на долгосрочную перспективу ресурсодобывающих территорий, что и послужило основанием для научного исследования, которое также учитывает современное состояние парадигмы воспроизводства ресурсной базы УВ [5].
Цель исследования: разработка методологического подхода, учитывающего весь инвестиционный цикл воспроизводственных процессов в ресурсодобывающих регионах и позволяющего оценить действенность организационно-экономических механизмов в системе недропользования на обеспеченность запасами на долгосрочную перспективу. Объектом исследования явились нефтедобывающие субъекты Российской Федерации Приволжского, Уральского и Сибирского федеральных округов. Предметом исследования являются процессы воспроизводства ресурсов углеводородов.
Материалы и методы исследования
Предлагаемый в данной работе методологический подход базируется на авторской модели инвестиционного цикла воспроизводства ресурсов УВ, основанный на преобразовании денежных средств в товарную форму и снова в денежную: инвестиции в геологоразведочные работы (ГРР) → 2D и 3D сейсморазведочные работы + поисково-разведочное бурение → прирост запасов и ресурсов → ежегодное возмещение добытых объемов → остаточные запасы → добыча УВ → ВРП и доходы бюджетной системы → налоговые расходы государства → инвестиции в ГРР и разработку.
В данном цикле выделяются следующие блоки инвестиционного цикла воспроизводственных процессов: геолого-технологический, производственный, организационно-отраслевой, социально-экономический, бюджетный и финансово-налоговый, в каждом из которых используются представленные в табл. 1 входные и выходные параметры. По каждому блоку выводится коэффициент эффективности на основе статистических данных за конкретный ежегодный период времени, т.е. можно говорить о статической эффективности и результативности.
Таблица 1
Система матричных показателей оценки эффективности и результативности воспроизводственных процессов*
|
Блок инвестиционного цикла |
Входные показатели |
Выходные показатели |
|
Геолого-технологический |
Инвестиции в ГРР субъектов недропользования, млн руб. |
Прирост запасов, млн т |
|
Поисково-разведочное бурение, тыс. м |
||
|
2D-сейсмика, пог. м |
Коэффициент восполнения добытых объемов нефти прирощенными запасами |
|
|
3D-сейсмика, км² |
||
|
Производственный |
Прирост запасов, млн. т |
Добыча, млн т |
|
Поисково-разведочное бурение, тыс. м |
||
|
Организационно-отраслевой |
Количество малых недропользователей |
Количество состоявшихся аукционов |
|
Количество открытых месторождений |
||
|
Добыча крупными недропользователями, млн т |
||
|
Количество крупных недропользователей |
Добыча малыми недропользователями, млн т |
|
|
Доля добычи малыми недропользователями, % |
||
|
Прирост запасов, млн т |
||
|
Социально- экономический |
Добыча, млн т |
ВРП, млн руб. |
|
Прирост запасов, млн т |
ВРП на душу населения, руб/чел |
|
|
Бюджетный |
Добыча, млн т |
Налоговые доходы бюджета субъекта РФ |
|
Неналоговые доходы бюджета субъекта РФ |
||
|
Платежи при пользовании природными ресурсами |
||
|
Финансово- налоговый |
Сумма налоговых расходов государства на предоставление льгот по НДПИ, млн руб. |
Инвестиции в ГРР недропользователей, млн руб. |
|
Поисково-разведочное бурение, тыс. м |
||
|
2D-сейсмика, пог. м |
||
|
3D-сейсмика, км² |
Примечание. *Составлено автором.
Так как применение математических методов, основанных на прямой функциональной зависимости, не представляется возможным в силу сложности проведения геологоразведочных работ в производственно-геологическом и инфраструктурном плане, был использован для расчета данного коэффициента метод DEA (Data Envelopment Analysis), который проводит сравнение эффективности функционирования субъектов недропользования. Математическая модель исходит из ключевой сущности эффективности – максимизация выходного результата при минимуме затрат [6, 7].
Императивом его использования является идентичность показателей и схожесть выбранных для сравнения нефтедобывающих регионов по определенным критериям, в частности в данном исследовании такими выступают Томская и Самарская области, Республики Татарстан и Удмуртская, так как данные субъекты РФ схожи по критериям [8]:
а) геологическому, так как основной характеристикой ресурсной базы является преобладание мелких и средних месторождений с высокой долей трудноизвлекаемых запасов;
б) производственному, так как добыча осуществляется на протяжении десятилетий;
в) организационному, так как структура отрасли является олигополией;
г) экономическому, так как высока роль НГК в формировании ВРП и доходов регионального бюджета.
Схожесть Томской области, как ключевого предмета исследования, с ХМАО-Югра определяется географо-климатическими и транспортно-инфраструктурными характеристиками [9].
Положительными моментами предлагаемого методологического подхода являются: оценка совокупного влияния всех факторов на воспроизводство углеводородов; возможность использования показателей различных по своей природе и их конвертации в зависимости от целеполагания и тактической задачи, т.е. выходные показатели на каждом следующем этапе инвестиционного цикла могут выступать входными; определение по границе эффективности из максимальных значений коэффициентов и меры неэффективности в зависимости от удаленности от этой границы, что в совокупности позволяет выявить факторы, влияющие негативно на сформировавшиеся устойчивые тенденции в воспроизводстве.
Обоснование факторов осуществляется посредством:
1) ранжирования субъектов недропользования в соответствии с полученными значениями коэффициентов эффективности на группы: Лидеры – 0,75–1 (1), Середнячки 0,3–0,75 (2), <0,3 – Аутсайдеры (3);
2) выявления контрастного изменения с лидерской группы на аутсайдерскую в двух последовательных блоках.
Устойчивость тенденций подтверждается трендами изменения эффективности. Однако построение трендов по результатам статической эффективности не позволяет сделать однозначный вывод, так как не учитывается рефлексия субъекта недропользования и ее уровень на макро- экономические, макроэнергетические и институциональные изменения, что влечет изменение местоположения самой границы эффективности. И здесь может проявиться «догоняющий» или «опаздывающий» эффект, когда субъекты недропользования могут с разной скоростью «двигаться» вслед за границей эффективности. Как следствие, говорится о динамической эффективности. Для ее расчета и построения тренда по годовым значениям используется индекс производительности Малмквиста с теми же входными и выходными параметрами по каждому блоку [10]. Индекс Малмквиста рассчитывается по двум последовательным годам, образующим одну стадию. Особенностью авторской модели инвестиционного цикла воспроизводства УВ является многостадийность, когда второй год в одной стадии является первым в следующей.
Источником статистических данных по нефтедобывающим субъектам РФ явились доклады об охране окружающей среды исполнительных органов власти, стратегические программные документы и Законы об исполнении бюджета субъектов РФ, Роснедра, Федеральная налоговая служба, Федеральная служба государственной статистики, годовые отчеты нефтедобывающих предприятий. Период исследования: с 2008 г. по 2016 г. В модельных расчетах 2017 год не был использован в связи с отсутствием некоторых показателей по различным субъектам РФ.
Результаты исследования и их обсуждение
Результаты расчета, проведенного в соответствии с авторской методикой, представлены в табл. 2.
Таблица 2
Ранжирование нефтедобывающих территорий по группам за 2008–2016 гг.*
|
Производственный этап инвестиционного цикла воспроизводства УВ |
Экономический этап инвестиционного цикла воспроизводства УВ |
|||||
|
Геолого-технологический |
Производственный |
Организационно-отраслевой |
Социально-экономический |
Бюджетный |
Финансово-налоговый |
|
|
Республика Татарстан |
1, 3 + |
1 – |
1, 2 + |
2 – |
2 – |
3 + |
|
Удмуртская Республика |
1, 3 – |
1, 2 + |
1, 2 |
2 + |
3, 2 + |
|
|
Самарская область |
1, 1, 3 + |
1+ |
1 – |
3,1 + |
||
|
ХМАО-Югра |
1 – |
1, 1 – |
1, 2 + |
3 + |
3, – |
3,1 + |
|
Томская область |
3, 2,1 + |
1, 2, 3 – |
1 – |
1 + |
1 – |
1 – |
Примечание. Источник: Расчеты автора. *К каким группам относится нефтедобывающая территория за период исследования 2008–2016 гг. На первом месте преобладающая группа.
Как видно из представленной таблицы, практически по всем блокам инвестиционного цикла воспроизводственных процессов анализируемые нефтедобывающие субъекты РФ попадают в первую и вторую группы по полученным значениям статической эффективности, отражающей результат за год, при этом динамическая эффективность показывает преимущественно положительный тренд, что в целом позволяет говорить о сбалансированности системы недропользования в территориальном аспекте.
Однако выделяется Томская область, которая попадает в третью группу по эффективности, а также в ее инвестиционном цикле наблюдается наибольшая контрастность значений. Контрастность значений присутствует между следующими блоками.
Во-первых, между геолого-технологическим (преобладающая третья группа) и производственным блоком (преобладающая первая группа), что подтверждает реализацию политики интенсификации добычи в ущерб восполнению запасов. Направленность линейных трендов отрицательна, т.е. недостаточность воспроизводства запасов усиливает тенденцию падения добычи в среднесрочной и долгосрочной перспективе. По другим субъектам РФ такой контрастности не наблюдается. Вместе с тем отметим факт, что изменение долгосрочной негативной тенденции в геолого-технологическом блоке по Томской области на положительную произошло в 2016 г., которая вновь сменилась на отрицательную в 2017 г.
Во-вторых, между финансово-налоговым и геолого-технологическим блоком. В авторской модели в качестве входных параметров в финансово-налоговом блоке используются налоговые расходы государства, которые аккумулируют в себе суммы, недополученные бюджетной системой вследствие предоставления налоговых льгот по налогу на добычу полезных ископаемых в части нефти (НДПИ). Данные льготы предоставляются недропользователю с целью стимулирования разработки трудноизвлекаемых запасов нефти, что позволяет недропользователю увеличить инвестиционный потенциал ГРР. Как видно из представленной таблицы, налоговые расходы государства по Томской области минимальны вследствие исторически сложившейся ресурсной базы УВ (1 группа эффективности с учетом математической сущности модели DEA). Реально востребованными являются льготы для добычи нефти из тюменской свиты и низкопроницаемых пород, что в сложных производственно-инфраструктурных и географо-климатических условиях разработки месторождений негативно отражается на воспроизводственных процессах в Томской области в отличие от других субъектов РФ, где налоговые расходы максимальны (табл. 3). Таким образом, можно говорить о росте разбалансированности системы недропользования в территориальном аспекте, обусловленном системой льготирования [11].
Таблица 3
Перечень льгот, применимых для нефтедобывающих субъектов РФ
|
Нефтедобывающие субъекты РФ Приволжского ФО |
Томская область |
|
По выработанности (Кв) Для СВН (0 %, Ккан) Для доманиковых продуктивных отложений (0 %) Для низкопроницаемых пород (Кд = 0,2; 0,4) Для мелких месторождений Кз |
Для низкопроницаемых пород (Кд = 0,4) Для отложений тюменской свиты (Кд = 0,8) |
В-третьих, между производственным (1 группа) и социально-экономическим (2 и 3 группы) блоками по ХМАО-Югре и приволжскими субъектами РФ, что говорит о снижении роли НГК в формирования ВРП, а также снижении темпов социально-экономического развития, несмотря на положительную динамику трендов динамической эффективности.
Об устойчивости негативных тенденций говорит сохранение принадлежности к третьей группе в последовательных циклах, в частности в последующем после социально-экономического блока бюджетном блоке в инвестиционном цикле по ХМАО-Югра.
Сложившаяся отраслевая структура в нефтяной отрасли ресурсодобывающих субъектов РФ в настоящий момент является оптимальной, о чем говорят высокие значения коэффициента эффективности организационно-отраслевого блока.
Выводы
Резюмируя проведенное исследование на основе авторского методологического подхода, можно сделать следующие выводы.
1. Авторский методологический подход является универсальным и применим для оценки эффективности и результативности воспроизводства запасов по всем видам полезных ископаемых с использованием статистических данных из разных областей. Полученные значения коэффициента эффективности позволяют выявить основные проблемы в каждом блоке и обозначить устойчивые тенденции.
2. Недостаточность финансирования ГРР, а следовательно, внедрения инновационных технологий по поиску и разведке запасов УВ формируется под влиянием действующей системы льготирования нефтедобывающих предприятий, что усиливает, в свою очередь, разбалансированность системы недропользования в части воспроизводства запасов в территориальном аспекте, а затем и социально-экономическом развитии ресурсодобывающих субъектов РФ.
3. Централизация доходов в бюджетной системе не позволяет в полной мере осуществлять программы социально-экономического развития нефтедобывающих территорий, а следовательно, нивелирует влияние НГК в качестве локомотива экономического роста.
Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, грант 18-010-00660 А «Концептуальные подходы к парадигме устойчивого и сбалансированного недропользования области с учетом специфики минерально-сырьевой базы и отраслевой структуры в целях обеспечения долгосрочного социально-экономического роста нефтедобывающего региона».