Энергоэффективность региональных социально-экономических систем

2. Будагов А.С. Особенности рационализации элементного взаимодействия системы управления инновационными и инвестиционными процессами регионов: препринт. СПб.: Диалог, 2008.

3. Кенжегузин М.Б. Казахстанская модель устойчивого экономического развития: научные основы построения и реализации // Проблемы устойчивого экономического развития в условиях глобализации. Т. 1. Алматы: ИЭ МОН РК, 2003. С. 15-51.

БЕИСЕНБАЕВ АСКАР АСАНОВИЧ - кандидат экономических наук, докторант, Институт проблем региональной экономики Российской академии наук, Россия, Санкт-Петербург (beisenbaev@parlam.kz).

BEYSENBAEV ASKAR ASANOVICH - candidate of economics sciences, doctoral candidate, Regional Economy Problems Institute of Russian Academy of Sciences, Russia, St. Petersburg.

УДК 338.2+338.24.01

Д.В. БОБИН, В.В. НИКИТИН

ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОСТЬ РЕГИОНАЛЬНЫХ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ*

Ключевые слова: энергоэффективность, социально-экономическая система, моделирование, системно-квалиметрический подход.

Предложена социально-экономическая трактовка понятия энергоэффективности. Моделирование региональной социально-экономической системы основано на рассмотрении ее как многопараметрической целенаправленной системы. Для оценки энергоэффективности региона был использован системно-квалиметрический подход.

D.V. BOBIN, V.V. NIKITIN POWER EFFICIENCY OF THE REGIONAL SOCIAL AND ECONOMIC SYSTEMS

Key words: power efficiency, regional social and economic system, modeling, systemic and quail-metric approach.

Social and economic interpretation of the power efficiency concept is offered. Modeling of the regional social and economic system is founded on it’s consideration as a multivariable goal-directed system. For estimation of the regional power efficiency was used the systemic and quail-metric approach.

Проблема повышения энергоэффективности и задача перевода экономики России на энергосберегающий путь развития входят в пятерку приоритетных направлений, обозначенных Президентом Д.А. Медведевым. Решение этой проблемы имеет важное значение для повышения конкурентоспособности и безопасности, а также для снижения энергоемкости национальной экономики, которая на сегодняшний день в несколько раз выше, чем в развитых странах.

Энергоэффективность следует рассматривать как особое комплексное свойство экономики, затрагивающее её производственную и непроизводственную сферы, характеризующее способность производить и реализовывать разнообразные конкурентоспособные ресурсы и эффективно их использовать. Повышение энергоэффективности является условием интенсивного развития экономики, тогда как рост ВВП за счет увеличения объемов потребления топливно-энергетических ресурсов является примером экстенсивного развития. В этом значении энергоэффективность называют пятым видом топлива. Её освоение может обойтись в несколько раз дешевле (по оценкам ЦЭНЭФ, в три раза [8. С. 6]) наращивания производства энергоресурсов. Реализовав потенциал повышения энергоэффективности, можно уменьшить объем используемых энергетических ресурсов примерно на 45% при сохранении соответствующего полезного эффекта от их использования. Высокая энергоэффектив-

* Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ (проект № 11-06-00066а).

ность - это сбережение ресурсов и труда, рост возможностей, сохранение конкурентоспособности промышленности, увеличение доходов от экспорта нефти и газа, улучшение экологической обстановки, в конечном счете - более рациональное удовлетворение потребностей общества.

С того момента, когда в российском научном сообществе начала обсуждаться данная проблема, понадобилось много усилий и времени для того, чтобы поставить этот вопрос в общенациональном масштабе и достичь некоторого взаимопонимания о самом понятии энергоэффективности. Этот этап можно считать пройденным, поскольку все же удалось «достучаться» до высшего руководства, и на сегодняшний день не только существует энергетическая стратегия до 2030 г., но и действует Федеральный закон № 261-ФЗ «Об энергосбережении и о повышении энергетической эффективности» [4, 5].

Если отталкиваться от определения, приводимого в федеральном законе, то энергетическую эффективность (а не энергоэффективность. - Авт.) можно понимать как характеристику, отражающую отношение полезного эффекта от использования энергетических ресурсов к их затратам. Такого рода трактовка предмета исследования связана с традиционным пониманием эффективности, предполагающим сведения ее к какому-то одному показателю и его измерению. Таким основным измерителем, используемым в настоящее время для оценки энергоэффективности, является удельная энергоемкость, хотя она далеко не полностью отражает содержание этого понятия [1]. Очевидным достоинством предложенной модели является простота в понимании и оценке энергоэффективности. Однако, чем проще модель, тем она менее адекватна. Кроме того, попытки дать определение энергоэффективности путем разбиения слова на составные части (энергоэффективность = энергетическая эффективность), изучения каждого из них отдельно, а затем - объединения (анализ и синтез) отражают механистический подход к изучению систем, вследствие чего синергетические связи внутри системы могут оставаться зашоренными, а фокус исследования при этом неизбежно сужается. Можно избежать этой ловушки, если придерживаться принципов системного похода к изучению систем.

Для лучшего понимания смыслового содержания энергоэффективности рассмотрим общую картину ее формирования в блочном виде (рис. 1).

Рис. 1. Схема формирования энергоэффективности

Первый блок содержит характеристику топливно-энергетических ресурсов (ТЭР) регионов, информацию об объемах их потребления. Второй блок представляет собой управляемую систему - энергопотребление в ходе производства различных видов благ. В третьем блоке - результаты деятельности в виде социально-экономических показателей (ВВП, зарплата, доходы и т.д.).

Обозначенная проблема усугубляется еще тем обстоятельством, что отечественная экономика находится в сильной корреляции от потребления невозобновляемых природных ресурсов, что заставляет задуматься о будущих последствиях такого положения дел. Богатство России топливно-энергетическими ресурсами во многом предопределило нынешнее состояние в исследуемом вопросе. По оценкам различных институтов и отдельных специалистов, объемы непроизводительного расходования используемых энергоресурсов составляют 30-45%. (Цифры подтверждаются и нашими собственными оценками, проведенными в партнерстве с АСИНЭКС - ассоциацией инженерной экспертизы и сертификации). Это происходит вследствие применения мораль-

но и физически устаревших технологий, отсутствия системы учета и контроля, а также из-за устоявшейся низкой культуры потребления наших граждан. Широкомасштабного и повсеместного рационального потребления топливноэнергетических ресурсов можно достичь только на основе проведения активной энергосберегающей политики. Такая политика должна стимулировать также мероприятия по увеличению использования в качестве источников энергии вторичных энергетических ресурсов и возобновляемых источников энергии.

Из всего вышеизложенного следует, что для решения задачи повышения энергоэффективности требуется системный подход с программно-целевым методом в управлении энергосбережением. Прежние методические подходы не в состоянии справиться с такой сложной задачей. Поэтому назрела необходимость в их модернизации и разработке новых методов. При этом, естественно, одним из критериев является способность нового подхода находить слабые места системы и вырабатывать практические рекомендации по их усилению.

В некотором смысле энергоэффективность тождественна понятию качество, т.е. энергоэффективность можно понимать как степень рационального потребления энергоресурсов, а в некоторых случаях энергоэффективность может даже является одним из частных показателей качества исследуемого объекта или процесса. Этот факт дает основание полагать, что и для решения задач, связанных с энергоэффективностью, могут не безуспешно применяться методы квали-метрии. А поскольку в процессе планирования и управления энергоресурсами для принятия обоснованных решений важную роль играет системный анализ, совершенно логично было обозначить разрабатываемый методический подход как системно-квалиметрический.

Выбор модели для исследования энергоэффективности зависит от сложности и специфики решаемой задачи. Прагматическая модель зависит также от информационной базы. Хотя часто бывает так, что при решении некоторых актуальных задач мы сталкиваемся с различными барьерами, и наиболее серьезным из них оказывается недоступность или же полное отсутствие систематизированной статистической информации. Отсутствие данных об объемах потребления первичных топливно-энергетических ресурсов, о потреблении конечной энергии в различных отраслях, разногласия по показателям в разных источниках информации являются еще одним подтверждением того, что в нашем обществе проблема энергоэффективности игнорировалась. Даже методика расчета значений целевых показателей в области энергосбережения и повышения энергетической эффективности, утвержденная приказом Министерства регионального развития РФ в июне 2010 г., пригодна только для «виртуальных» подсчетов. Это связано с тем, что государственные структуры оказались неготовыми к введению в действие закона «Об энергосбережении...» и не способны соблюдать сроки реализации поставленных в законе задач [6].

На рис. 2 приведен пример алгоритма формализации задачи оценки энергоэффективности, который был разработан и применялся для оценки социально-экономической составляющей энергоэффективности [2, 3].

Данная модель имеет следующие особенности:

1. Исходное множество показателей, характеризующих систему с разных сторон, не разбивается на несколько групп, а воспринимается как один входящий поток (модель без построения дерева свойств).

2. Модель с включением условного эталонного объекта, который обладает наилучшими характеристиками во всей системе (закрытая модель) или даже во внешней системе (открытая модель).

3. Нормировка (стандартизация) входящего потока информации, которая позволяет элиминировать различия объектов системы и приводит значения

разнородных единичных показателей к сопоставимому виду, осуществляется по формуле линейной зависимости.

4. Модель с включением коэффициентов важности (значимости), которые могут определяться либо экспертами, либо на основе какой-либо модели, в наибольшей степени соответствующей природе исследуемой системы.

5. Модель, учитывающая законы распределения реальных процессов оценивания параметров системы в соответствии с их социально-экономической природой.

6. Модель, агрегирующая оценки качества отдельных параметров системы в комплексные показатели качества по аддитивной форме, которая подходит для оценки «слабо» организованных систем.

Рис. 2. Алгоритм составления модели оценки энергоэффективности

Сравнительный анализ был проведен по регионам Приволжского Федерального округа (ПФО): 1 - Республика Башкортостан; 2 - Республика Марий Эл; 3 - Республика Мордовия; 4 - Республика Татарстан; 5 - Удмуртская Республика; 6 - Чувашская Республика; 7 - Пермский край; 8 - Кировская область; 9 -Нижегородская область; 10 - Оренбургская область; 11 - Пензенская область; 12 - Самарская область; 13 - Саратовская область; 14 - Ульяновская область.

Энергоэффективность должна представлять собой особое комплексное свойство экономики, затрагивающее её производственную и непроизводственную сферы. Поэтому каждый объект характеризовался следующими показателями, отражающими объёмы потребляемых энергоресурсов, экологические последствия их использования, а также экономические и социальные итоги деятельности: 1 - добыча полезных ископаемых на душу населения (д.н.), руб.; 2 - об-

рабатывающие производства на д.н., руб.; 3 - производство, передача и перераспределение электроэнергии на д.н., руб.; 4 - производство и распределение газообразного топлива на д.н., руб.; 5 - производство тепловой энергии на д.н., руб.; 6 - сбор, очистка и распределение воды на д.н., руб.; 7 - среднедушевые денежные доходы (в месяц), руб.; 8 - потребительские расходы в среднем на д.н. (в месяц), руб.; 9 - среднемесячная заработная плата работников организаций, руб.; 10 - основные фонды в экономике на д.н., тыс. руб.; 11 - продукция сельского хозяйства на д.н., руб.; 12 - ввод в действие общей площади жилых домов на 1000 чел., кв. м.; 13 - оборот розничной торговли на д.н., руб.; 14 -объем платных услуг на д.н., руб.; 15 - сальдированный финансовый результат деятельности организаций на д.н., руб.; 16 - инвестиции в основной капитал на д.н., руб.; 17 - выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух, отходящих от стационарных источников, т на 1000 чел.; 18 - сброс загрязненных вод в поверхностные водные объекты на д.н., куб. м. По данным показателям были использованы статистические данные за 2006-2009 гг. С результатами исследования можно ознакомиться в работах [2, 3].

Системно-квалиметрический подход позволяет получить интегральный показатель энергетической эффективности, в котором немаловажное значение мы отводим блоку «социально-экономические показатели». Предлагаемая методика позволяет провести факторный анализ, т.е. определить вклад исходных данных в частные показатели, а частных показателей - в обобщающую оценку энергоэффективности.

Была проведена сравнительная оценка прогнозных возможностей данной методики. По данным за 2006-2008 гг. приведена прогнозная оценка энергоэффективности регионов ПФО на 2009 г. Прогнозные и фактические значения представлены в табл. 1. Полученный результат показал хорошие прогнозные возможности методики. Это позволяет надеяться, что прогноз на 2010-2011 гг., основанный на данных 2006-2009 гг. также будет удовлетворительным.

Таблица 1

Энергоэффективность регионов ПФО в 2009 г.

Регионы Приволжского федерального округа Факт Прогноз Отклонение прогнозных оценок от фактических

ЭЭ2009.Ф В% место, занимаемое регионом в рейтинге ЭЭ2009.П В% место, занимаемое регионом в рейтинге

Республика Башкортостан 1,612 80,6 3 1,615 80,8 4 0,2%

Республика Марий Эл 1,242 62,1 14 1,238 61,9 14 -0,3%

Республика Мордовия 1,260 63,0 13 1,276 63,8 13 1,3%

Республика Татарстан 1,771 88,6 1 1,750 87,5 1 -1,1%

Удмуртская Республика 1,445 72,3 7 1,438 71,9 7 -0,5%

Чувашская Республика 1,310 65,5 11 1,355 67,8 10 3,5%

Пермский край 1,649 82,5 2 1,638 81,9 3 -0,7%

Кировская область 1,276 63,8 12 1,329 66,5 12 4,2%

Нижегородская область 1,583 79,2 5 1,577 78,9 5 -0,3%

Оренбургская область 1,533 76,7 6 1,547 77,4 6 0,9%

Пензенская область 1,345 67,3 9 1,372 68,6 9 2,0%

Самарская область 1,603 80,2 4 1,662 83,1 2 3,7%

Саратовская область 1,388 69,4 8 1,415 70,8 8 2,0%

Ульяновская область 1,341 67,1 10 1,336 66,8 11 -0,3%

Средний регион 1,454 72,7 1,468 73,4 1,0%

Расчеты, представленные в табл. 1, показывают, что кластер высокоразвитых административно-территориальных единиц по принятому набору показателей в 2009 г. составляли Татарстан, Пермский край, Башкортостан, Самарская область. К слаборазвитым территориям относились Марий Эл, Мордовия, Ки-

ровская область, Чувашия. Остальные регионы входили в кластер среднего качества. В целом табл. 1 показывает, что регионы пФо развиты весьма неравномерно. Очевидно, что для выравнивания уровней развития регионов повышенное внимание должно быть уделено развитию отстающих регионов. Как видно из табл. 1, средняя комплексная оценка составила 1,388 (из максимально возможной 2). При пересчете в процентах получается, что энергоэффективность региона со средним уровнем развития составляет 72,7%. Это говорит о том, что усилия и ресурсы, направляемые на развитие административно-территориальных единиц, в целом распределяются эффективно, но еще имеются существенные основания для повышения качества управления их развитием.

Об общем состоянии системы можно судить по средней величине. По табл. 2 можно проследить изменение среднего значения энергоэффективности за период 2006-2011 гг.

Таблица 2

Динамика средней энергоэффективности

Годы 2006Ф 2007Ф 2008Ф 2009Ф 2010П 2011П

Средняя оценка 1,431 1,461 1,449 1,454 1,460 1,467

Примечание. Ф - фактическое, П - прогнозное.

Таким образом, энергоэффективность системы «регионы ПФО» повышалась и продолжает расти, что свидетельствует об эффективности мер энергосберегающей политики. С позиции системного подхода, снижение значения энергоэффективности в 2008 г. объясняется влиянием внешней среды - более крупной системы «Национальная экономика».

Литература

1. Беломестное В.Г., Арасланов Р.Ф., Бальжинов А.В. Энергоэффективность социальноэкономических систем регионов. Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2010. 168 с.

2. Данилов И.П., Никитин В.В., Бобин Д.В. Энергоэффективность региона: социальноэкономическая оценка на основе системно-квалиметрического подхода // Качество и конкурентоспособность в XXI веке: материалы VIII Всерос. науч.-практ. конф. Чебоксары: Изд-во Чуваш. унта, 2009. С. 96-108.

3. Никитин В.В. Энергоэффективность: анализ и оценка составляющей конкурентоспособности региона. Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2009. 104 с.

4. Об энергосбережении и о повышении энергетической эффективности: федеральный закон Российской Федерации от 23.11.2009 г. № 261-ФЗ // Российская газета. 2009. № 5050, 27 нояб. С. 19-21.

5. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2010: стат. сб. / Росстат. М., 2010. 996 с.

6. Троицкий-Марков Т. Виртуальная эффективность // Российская газета. 2011. № 72, 6 апр. С. 14.

7. Энергетическая стратегия России на период до 2030 г. (утв. распоряжением Правительства Российской Федерации от 13.11.2009 г. № 1715-р) [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.energystrategy.ru/projects/es-2030.htm (дата обращения: 01.09.2011).

8. Энергоэффективность в России: скрытый резерв (доклад Всемирного банка) [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.ifc.org/russia/energyefficiency (дата обращения: 01.09.2011).

БОБИН ДМИТРИИ ВИТАЛЬЕВИЧ - ассистент кафедры актуарной и финансовой математики, Чувашский государственный университет, Россия, Чебоксары (dimbobin@mail.ru).

BOBIN DMITRIY VITALYEVICH - assistant of Insurance and Financial Mathematics Chair, Chuvash State University, Russia, Cheboksary.

НИКИТИН ВИКТОР ВАСИЛЬЕВИЧ - кандидат физико-математических наук, профессор кафедры актуарной и финансовой математики, Чувашский государственный университет, Россия, Чебоксары (vvn22@yandex.ru).

NIKITIN VICTOR VASILYEVICH - candidate of physical and mathematical sciences, professor of Insurance and Financial Mathematics Chair, Chuvash State University, Russia, Cheboksary.