WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 | 4 |

75,0

88,9

2012

82,8

76,2

93,4

2015

86,7

78,0

100,7

2020

93,4

81,2

114,1

Источник: Третье Национальное Сообщение, с. 89( http://unfccc.int/resource/docs/ natc/ rusncr2.pdf).

ЗАРУБЕЖНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

В мире насчитывается не так уж много публикаций на тему оценки ожидаемых в будущем выбросов ПГ в России. Обычно Россия включается в такие исследования как составная часть целого региона, чаще всего как часть бывшего СССР или как часть Центральной и Восточной Европы и бывшего СССР (см. Ellerman A. et al. 1998; McKibbin et al. 1998; Victor et al. 1998).

Наиболее распространенными способами прогнозирования являются многосекторные модели общего равновесия мировой экономики (McKibbin et al. 1998; Ellerman et al. 1998). В других исследованиях использовались комбинации из нескольких моделей. Например, в исследовании IIASA1 (Victor et al. 1998) использовались две модели: 11-региональная версия макроэкономической модели «Global–2100» на верхнем уровне и линейная модель энергосистемы «Message–3» на нижнем уровне. Другим примером является прогнозирование выбросов в Казахстане, которое было доложено делегацией этой республики на КОС–5: модель межотраслевого баланса была дополнена «снизу» моделью развития энергетики. Авторы всех этих работ указывали, что выбросы парниковых газов в Российской Федерации должны быть намного ниже, чем указанные на переговорах по бюджету выбросов в Киото.

Однако результаты различных прогнозных исследований сильно разнятся между собой. В зависимости от предположений о комбинировании основных макроэкономических параметров, оценки российского суммарного бюджета выбросов в первый бюджетный период колебались от величины, которая была на 2300 ММТ ниже принятых обязательств, до величины, немного превышающей обязательства России по Протоколу.

Например, в исследовании IIASA показано, что различные предположения об экономическом росте и технологической модернизации приводят к различным прогнозам выбросов СО2. Авторы этого исследования рассмотрели три группы сценариев.

Быстрый рост ВВП в сочетании с незначительным снижением спроса на энергоносители в пересчете на единицу ВВП (сценарий А2) ведет к наименьшему избытку квот. Согласно другому сценарию IIASA, представленному в исследовании, разница между ожидаемыми выбросами в России на период 2008–2012 г.г. и Киотским бюджетом выбросов может достичь 3200 ММТ СО2-эквивалента. Этот сценарий предполагает меньший темп роста ВВП (около 4,5% в год) и быстрое снижение спроса на энергоносители в пересчете на единицу ВВП.

ПРОГНОЗ БЭА

Этот прогноз (Golub et al. 1998) наиболее точно отражает процесс трансформации и структурной перестройки экономики, так как базируется на модели, специально построенной для формализации переходных процессов. Поэтому имеется возможность более точного отражения как структурных сдвигов в экономике в целом, так и стимулирующего воздействия рыночных реформ

Описание модели

Поскольку выбросы СО2 дают почти 90% вклада в суммарный выброс парниковых газов, то мы в дальнейшем подробнее остановимся только на выбросах СО2. Для создания различных сценариев выбросов СО2 мы использовали модель экономического роста в условиях переходной экономики (см. Golub, Gurvich 1998). Обычно в таких случаях выдвигается разумное предположение об увеличении степени открытости экономики в результате рыночных реформ, поэтому внутренние цены и внутренняя структура потребления продукции разных отраслей хозяйства постепенно приближаются к мировым рыночным стандартам. В то же время рыночные реформы приводят к замене устаревших технологий на современные, которые характеризуются более высокой эффективностью. В модели рассматриваются три важнейших фактора переходного периода:

  • рост ВВП;
  • изменения в структуре ВВП во время переходного периода;
  • изменения в технологической базе, переход на новые технологии.

Эндогенный технологический прогресс является самым важным элементом нашей модели, именно этим она отличается от других моделей, описанных выше. Динамика и структура ВВП являются экзогенными параметрами модели, а доля новых технологий – эндогенный параметр. Объем производства определяется следующим уравнением:

Y(t) = AX1(t) + BX2(t)

где Y(t) – конечный продукт в году t;

A – матрица прямых затрат для старых технологий;

В – матрица прямых затрат для новых технологий;

Х1(t) – продукт, произведенный в году t старым капиталом (т.е. на старых технологиях);

Х2(t) – продукт, произведенный в году t новым капиталом (т.е. на новых технологиях).

В рамках данной модели разница между новыми и старыми технологиями выражается в разнице коэффициентов матриц прямых затрат. Обычно новые технологии требуют меньше ресурсов, чем старые. Коэффициенты матрицы А вычислены на основе анализа данных о функционировании российской экономики в начале 1990-х гг. Матрица В дает прототип будущей российской технологической структуры, типичной для западных стран. Для построения матрицы В использовались данные об экономике США (см. Gurvich et al. 1997).

Относительная доступность старых и новых производственных мощностей в каждом секторе экономики создает ограничения на вектор продукции и определяет пропорцию между X1 и Х2. Для каждого сектора i вычисляется первичная продукция х1i (произведенная на «старых» технологиях), которая должна быть меньшей или равной «старым» производственным мощностям в данном секторе k1i. Соответственно и продукция, произведенная на новых мощностях x2i должна быть меньше или равна доступным новым мощностям k2i. В начале переходного периода вся продукция производится на старых мощностях. Но со временем эти мощности полностью или частично замещаются на новые. Производственные мощности в году t равны мощностям предыдущего года t–1 минус амортизация плюс инвестиции.

K1(t) = K1(t–1) – D1(t–1) + I1(t–1) и

K2(t) = K2(t–1) – D2(t–1) + I2(t–1),

где D1(t) и D2(t) – амортизация старого и нового капитала, а I1(t) и I2(t) – инвестиции в старые и новые технологии.

Есть еще одна совокупность экзогенных параметров, а именно цены на энергоресурсы (природный газ, уголь и мазут) и платежи за загрязнение. Цены на энергоресурсы и платежи за загрязнение влияют на скорость технологического перевооружения, скорость выбытия старого капитала зависит не только от возраста оборудования, но и от цен на энергию и платежей за загрязнение. Свободные параметры определяют скорость замещения старых производственных мощностей на новые. Старые технологии потребляют больше энергии и производят больше загрязнения. Поэтому увеличение цен на энергию и платежей за загрязнение увеличивают I2 и D1.

Цены на энергию рассчитывались как разница между мировыми ценами и затратами на транспортировку. Однако модель позволяет проводить вычисления при различных предположениях о динамике цен. Цены на энергию в значительной мере субсидировались в бывшем Советском Союзе государством (см. Gurvich et al. 1997), и быстрый переход на новые цены был по данной причине невозможен. Поэтому мы рассмотрели различные пути реформирования структуры цен на энергию.

Комбинация различных предположений о росте ВВП и реформировании цен на энергоресурсы позволила нам проанализировать различные сценарии динамики выбросов СО2 и обычных загрязнителей.

Спрос на первичные источники энергии – эндогенный параметр. Для каждого шага итерации t мы вычисляем потребление ископаемых топлив, которое затем умножается на коэффициенты выбросов для расчета эмиссии СО2 (по поводу коэффициентов выбросов см. Dudek et al. 2002). Таким образом, выброс СО2 есть линейная функция потребления первичных источников энергии, которое определяется пропорцией старых и новых технологий. Выбросы обычных загрязнителей рассчитываются как разница между производством загрязнения и очисткой. Производство загрязнения рассчитывается на основе коэффициентов эмиссии для каждого производства, причем эти коэффициенты разные для новых и старых технологий. Глубина очистки отходящих газов в свою очередь зависит от платежей за загрязнение. Более детально эти вопросы рассматриваются в (Golub, Gurvich 1998).

Калибровка модели и сценарии

Калибровка модели была впервые проведена в 1995 г., когда мы исследовали влияние устранения субсидий. Это исследование делалось по заказу ОЭСР. Результаты опубликованы в (Gurvich et al. 1997). Некоторые дополнительные изменения были внесены в модель во время исследования «Национальная стратегия сокращения выбросов парниковых газов», которое финансировалось Всемирным Банком (Golub et al. 1999). В работах (Gurvich et al. 1997) и (Golub et al. 1999) мы анализировали различные сценарии, сконструированные из различных комбинаций экзогенных параметров модели с целью выяснения того, как эти параметры (ВВП, цены на энергию, ставки платежей за загрязнение) влияют на объемы загрязнения окружающей среды. В настоящей работе мы ограничимся рассмотрением только некоторых сценариев. Рассмотрим сценарий обычного развития без технологических изменений (business-as-usual) и два «крайних» сценария, которые дают верхнюю и нижнюю границы оценки выбросов СО2.

Для представления результатов в сопоставимом виде мы не меняли такие основные макроэкономические параметры, как темп роста и структура ВВП, а также структура баланса первичных источников топлива. Предполагалось, что к 2010 г. ВВП достигнет 112% уровня 1990 г. Подробное описание других экзогенных параметров приведено в (Golub et al. 1999).

Сценарий 1

Либерализация рынка и рост цен на первичные энергоресурсы могут создать дополнительные стимулы для ускорения процесса технологической модернизации. Мы предполагали, что рынок капитала достаточно развит и предприятия могут инвестировать в проекты с нормальной нормой прибыли. На уровне модели это означает, что происходит постепенный переход со «старой» матрицы прямых затрат (для простоты называемой матрицей старых технологий) на «новую». Мы также предположили, что только рынок сам по себе создает стимулы для технологического перевооружения предприятий и рынок капитала достаточно развит для обеспечения притока инвестиций в промышленность. Никаких дополнительных стимулов не предполагается. Платежи за загрязнение воздуха остаются на очень низком уровне. Ни налог на СО2, ни другие экономические инструменты не вводятся в этом сценарии, который мы назвали «Переход на новые технологии» (M-NT)». Выбросы СО2 растут, но медленнее, чем ВВП. Средний выброс в период 2008– 2012 гг. равен примерно 77% он уровня 1990 г., так что разница между киотскими обязательствами и прогнозируемым выбросом будет примерно 2690 ММТ. Отметим, что здесь представлен только выброс СО2, другие парниковые газы, включенные в Киотский протокол, не учитывались.

Сценарий 2

Сначала мы моделировали влияние различных стимулов к сокращению выбросов СО2, которые создаются законодательными мерами и участием в международной торговле квотами. Использованная нами модель достаточно проста, поэтому возможность моделирования различных вариантов климатической политики весьма ограничена. Однако модель действительно позволяет нам оценить влияние таких инструментов, как платежи за загрязнение и налог на СО2, который интерпретируется как цена единичной квоты на международном рынке.

Платежи за загрязнение воздуха обычными загрязнителями были введены в России в 1991 г. законом об охране атмосферного воздуха (см. Golub, Strukova 1994). Однако ставки платежей в настоящее время находятся на очень низком уровне. Мы рассмотрели несколько сценариев «модернизации» системы платежей, начиная с радикального увеличения ставок платежей. Как показывает модель, для достижения сколько-нибудь значительного эффекта ставки платежей должны быть увеличены, по крайней мере, в 30 раз (см. Golub, Gurvich 1998). Затем мы рассмотрели влияние гипотетического налога на СО2, ставка налога изменялась в модели от 2 долл. США до 25 долл. США за тонну СО2-эквивалента. Динамика выбросов СО2 оказалась весьма чувствительной к налогу на СО2, как и к радикальному увеличению платежей за выбросы NOx и SO2. Теоретически любой из этих платежей или их комбинация могут использоваться для уменьшения выбросов СО2 и обычных загрязняющих веществ. Однако на практике в течение последних 10 лет мы наблюдали лишь снижение эффективной ставки платежей. Вряд ли эта тенденция изменится и в будущем.

На сегодняшний день для российских предпринимателей реальными стимулами к сокращению выбросов ПГ являются только экономия топлива и ожидание потенциальных доходов от продажи сэкономленных квот на глобальном углеродном рынке. В этом контексте мы интерпретируем налог на СО2 как цену единичной квоты на международном углеродном рынке. В настоящей работе мы представили сценарий с налогом 25 долл. США за метрическую тонну СО2. Мы называем этот сценарий «максимальный эффект новые технологии и дополнительное государственное регулирование (MNTR)».

По сравнению с первым сценарием, который обсуждался выше, можно наблюдать дополнительное снижение выбросов до 900 ММТ СО2-эквивалента. Если к этому добавить и другие ПГ, разница станет еще значительнее.

Сценарий 3

Pages:     | 1 || 3 | 4 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.